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28 juin 2012 4 28 /06 /juin /2012 15:55

Hier j’étais à l’ISCC pour le séminaire sur les identités numériques organisé par Alexandre Coutant et Thomas Stenger. Après une présentation de Christophe Benavent sur les données personnelles, j’ai présenté quelques réflexions issues de mon travail de recherche. Voici donc la présentation.

 

A noter que cette présentation s’inspire sur certains aspects de celle effectuée à l’Erepday, ainsi que du travail de définition effectué avec Julien Pierre (présentation ici, et article bientôt en ligne sur HAL si tout se passe bien et vite). Bref, des réflexions qui ne viennent pas de nulle part non plus


Ci-dessous les slides, puis quelques rapides explications :

 

L’e-réputation comme attribut de l’identité numérique des entreprises

 

Pour détailler précisément mes propos, il me faudrait… au moins 400 pages


Je ne vais donc pas revenir sur les réflexions concernant la réputation en général, ou encore l’industrie de l’e-réputation, mais détailler rapidement le rapport avec l’identité numérique des entreprises.


L’idée est la suivante : comme pour les individus, la présence numérique (voire l’identité numérique au sens où elle entendue aujourd’hui) se construit à partir des traces laissées en ligne : celles produites par les entreprises elles-mêmes (profils, discours, contenus, etc.), celles produites par les plates-formes où s’expriment les entreprises, et celles produites par les internautes. Et comme pour les individus, difficile de parler d’une seule identité : en fonction du contexte, du public, l’identité sera multiple.


Ceci étant, l’e-réputation est de mon point de vue une forme d’attribut identitaire : produits par les plates-formes ou par les opinions diffusées par des tiers, ces attributs documentaires visent à servir de marqueurs prescriptifs. Schématiquement : est-ce que les commentaires associés à telle vidéo, le score Klout de tel profil, m’incite à les recommander à d’autres. L’ensemble de ces attributs forment ce que Gloria Origgi nomme un « paysage réputationnel » : pour une entreprise, l’ensemble de ces attributs réputationnels sont de plus en plus visibles et accessibles à tous (like, +1, notes, etc.).


Ces attributs deviennent alors des indicateurs : de la manière dont les internautes évaluent les actions/discours de l’entreprise (afin d’indiquer aux autres ce qu’ils « doivent en penser ») et de la manière dont les plates-formes elles-mêmes évaluent l’agir des entreprises.

L’identité numérique d’une entreprise sera donc contextualisée par ces différents indicateurs, permettant alors à un public d’y retrouver les éléments de contexte nécessaires à sa prise de décision ou d’attitude face à l’entreprise.


L’e-réputation (plutôt ce qu’elle englobe : des indicateurs) devient donc  non-seulement un attribut de l’identité numérique des entreprise, mais aussi un élément nécessaire à sa contextualisation au sein d’un espace « communautaire » ou d’une plate-forme donnée.

Voilà pour ces (très très) rapides explications.


Vous trouverez les tweets associés à ma présentation dans ce document réalisé par Louise Merzeau (et qui, donc, contextualisent/redocumentarisent un peu plus ma présentation :-)). Ce que je retiens des échanges, c’est qu’il est nécessaire de déconstruire l’e-réputation comme objet professionnel (ce que j’avais fait de manière un peu plus détaillée à l’Erepday), afin de vider ce terme de toutes ses idéologies (nettoyage, sentiments, etc.) et repartir en quelque sorte sur des bases réflexives un peu plus « saines »…


Et, au passage, je vous signale l’organisation du premier (?) colloque scientifique français sur l’e-réputation !


Les commentaires vous sont ouverts pour plus de détails

 

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5 juin 2012 2 05 /06 /juin /2012 09:56

Aller-plus-loin001.jpgL’e-réputation est une notion complexe et multiple, pour l’instant principalement abordée par la littérature professionnelle. Lors du congrès 2012 de la SFSIC, Julien Pierre et moi-même avons tenté une approche plus « scientifique » (plutôt épistémologique en fait) et surtout info-communicationnelle de cette notion. Voici donc quelques réflexions pour définir ce concept.

 

Ou plutôt « vers trois définitions », mettant en avant les aspects info-communicationnels liés à ce concept : une de la réputation, une intermédiaire de l’e-réputation (aspect communication) et une dernière regroupant les aspects nous semblant incontournables…

 

 

Pour remettre en contexte notre approche, il faut souligner que :


==> Julien prépare actuellement une thèse sur la vie privée en ligne (identité numérique, et tout ce qui l’accompagne), et moi sur l’e-réputation des organisations (d’où la suite logique : définir une notion que nous emploierons fortement)


==> Nous échangeons depuis un certain temps sur ces thématiques, et l’idée de ce papier nous est venu suite à l’écriture de deux billets produits parallèlement sur les industries de la (e)réputation (ici pour Julien, et pour moi)


==> La thématique du colloque portait sur les débats publiques et l’apport possible des SIC dans ces débats. Notre papier vise donc à définir des pistes d’analyses de l’e-réputation d’un point de vue info-communicationnel, plus que fournir une définition qui se suffit à elle-même. L’idée étant plus d’ouvrir des voies pour nos propres recherches et celles des autres, que de s’accorder sur des définitions immuables


==> La version pré-print de la communication (avant ajout dans les actes du colloques et quelques modifications) se trouve sur HAL, et elle est intitulée Construire un cadre d’analyse avec les SIC pour comprendre les pratiques et les enjeux de la réputation en ligne (des individus et des organisations) 


==> Ci-dessous vous trouverez la version diapositives, qui est issue d’un Prezi que je vous invite à consulter si vous aimez les images qui bougent

 

 

Enfin, voici la présentation, que je vais rapidement détailler par la suite (en présentant le détail des principales définitions). Pour une analyse plus exhaustive et commentée de notre présentation, je vous invite à aller lire le billet publié par Julien : De quoi la réputation est-​elle le nom ?

 

Bonne lecture (et quelques explications ci-dessous)!

 

 

Vers une définition scientifique de l'e-réputation

 

 


Première approche : la réputation


 

La réputation est une évaluation affectivement, cognitivement et socialement construite d’une herméneutique de l’être et de l’agir et déterminant pour partie l’engagement des acteurs sociaux dans une relation avec l’entité à laquelle cette information est attachée.


 

Cette première définition de la réputation (non numérique) vise à souligner certains aspects inhérents à son étude. La réputation est en effet un construit reposant sur des aspects :

 

==> Affectifs : la réputation fait appel à des éléments biographiques. En fonction de sa propre expérience, chacun réagira différemment devant les  actes d’une entité (individu ou organisation)


==> Cognitifs : la réputation est une perception construite par des informations concernant une entité et ses actions. Informations dont le traitement sera là-aussi propre à chaque individu


==> Sociaux : la réputation est un construit social


==> Herméneutiques : pour « générer » une réputation, il faut pouvoir interpréter les actes et dires d’une entité


==> D’engagement : la réputation est un facteur relationnel. Par exemple : pour acheter un produit, je me baserai sur la réputation du vendeur ou de l’entreprise.

 

 

 

Définition intermédiaire : l’e-réputation comme relation


 

L’e-réputation est un acte de communication intentionnel porté par des internautes dans un contexte numérique, acte pour lequel ils sont à la fois producteur et consommateur de cette observation, et qui permet par la mise en relation de connaissances préalables et expérientielles la construction d’indicateurs.      

 

Cette deuxième définition vise principalement à soulever les aspects communicationnels liés à l’e-réputation :


==> L’e-réputation est un acte de communication (échange d’informations entre deux individus, avec une médiation algorithmique liée aux outils utilisés)…qui repose sur une intention évaluative : « je m’exprime à propos de l’entité car j’ai pour intention de l’évaluer ». Il sera donc intéressant par la suite d’essayer de définir quelle est cette intention, sous quelle forme elle s’exprime, etc.


==> Pour analyse l’e-réputation, pour interpréter le sens donné à un message, il parait essentiel de prendre en compte le contexte (plate-forme, algorithme, etc.). Ce qui, d’ailleurs, justifie en partie le « e » accolé à réputation


==> L’e-réputation repose sur la mise en relation de connaissances issues de l’expérience (« j’évalue X de tel manière car je connais certains de ces agissements ou des actes similaires »)


==> L’e-réputation amène la construction d’indicateurs, le web en regorgeant : Klout, Like, Tweets, Etoiles, Notes, etc, etc.

 

 

Définition finale (mais pas définitive) de l’e-réputationsic

 

L’e-réputation procède d’une redocumentarisation itérative automatisée ou endogène des interprétations et connaissances produites en ligne par les individus ou les organisations,  forgeant un attribut identitaire servant de marqueur prescriptif destiné à cadrer dans un contexte asynchrone et atopique les formes d’engagement ultérieures, et facilitée par les fonctionnalités techniques des sites web où elle opère une informatisation du microsocial au profit et avec les moyens de la logique marchande.

 

 

Enfin, nous avons choisis d’aborder l’e-réputation comme une forme de rationalisation de nos actes en ligne. Rationalité (toute limitée) permettant selon nous une forme de gestion de celle-ci, et ayant tout du moins permis le développement de ces « industries de la (e)réputation » (agences, outils, etc.). Car :


==> Etudier l’e-réputation c’est définir la manière dont les documents numériques qui supportent l’expression des individus sont modifiés/re-agencés/contextualisés au fil de leurs disséminations… Bref, « redocumentariser », que cela soit fait automatiquement par des plates-formes (les boutons de partage par exemple), ou manuellement par les internautes (ajout de métadonnées, de commentaires, de #, etc.).


==> Analyser l’e-réputation c’est considérer que ces connaissances produites viennent (par le biais d’indicateurs donc, mais pas que) s’attacher à « l’identité » de l’individu/organisation. Et que l’on ne peut donc définir cette identité sans prendre en compte ses attributs réputationnels

 

==> Observer un phénomène d’e-réputation ne peut se passer de l’appréhension et l’analyse des fonctionnalités techniques proposées par les plates-formes web où l’on s’exprime (comme le rôle des API)


==> Enfin, l’e-réputation repose sur une traduction des usages sociaux en chiffres… Traduction permettant alors à une véritable industrie du ranking de se développer. Industrie qui, ici encore, parait nécessaire à intégrer dans son approche de l’e-réputation.

 

 

Au final…

 

3 ans après la proposition d’une définition collective et professionnelle de l’e-réputation, voici une approche plus théorique et « scientifique » (je mets des guillemets car l’on peut au passage s’interroger sur cette notion –est-ce dû au statut des auteurs ? de la publication ? des mises en relief épistémologiques ?).


Approche qui, rappelons-le encore une fois, vise surtout à donner d’une part des pistes d’études d’un point de vue info-comm. Et d’autre part montrer qu’au-delà du buzzword l’e-réputation est une notion méritant une approche plus approfondie pour devenir un concept à part entière. Concept dont, pour ma part, je ne doute pas de l’intérêt tant son usage courant montre qu’il nécessite une analyse plus distanciée et moins commerciale…

 

Les questions/débats vous sont ouverts !!!

 

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16 avril 2012 1 16 /04 /avril /2012 14:54

Reputation-globale.jpgIl est courant de lire : « cette entreprise a bonne ou mauvaise (e)réputation ». Proposant ainsi implicitement qu’il n’y aurait qu‘une réputation, unique et globale, une sorte de consensus entre les opinions exprimées. Mais si l’opinion publique n’existe pas, peut-il y avoir une (e)réputation globale ?

 

 

 

 

 

 

 

Petites réflexions aujourd’hui provenant tout d’abord d’un étonnement : cette idée que l’e-réputation résulte « d’opinions communes », de la simple répétition d’avis similaires (positifs ou négatifs, si cela a un sens). Que, si 50 internautes disent qu’ils n’aiment pas le produit de l’entreprise Y, alors celui-ci a mauvaise réputation, voire certaines extrapolation que l’on lit parfois : « il ne se vendra pas », « il faut absolument agir », etc.


D’autre part, les réflexions qui suivent me sont venues aussi de la relecture du texte de Pierre Bourdieu l’opinion publique n’existe pas.


Partant du simple principe que, par définition, la réputation est « l’opinion favorable ou défavorable attachée à quelqu'un ou à quelque chose », je vous propose ici une forme de relecture du texte de Bourdieu appliqué à la (e)réputation. L’idée étant donc de souligner que les sondages d’opinions ressemblent parfois à certaines études sur l’e-réputation, et que si cette (e)réputation est (très schématiquement) formée par les opinions qui sont exprimées et publicisées en lignes, alors l’analyse de celles-ci peut tomber dans les mêmes biais… Car, ne l’oublions pas, analyser l’e-réputation d’une entreprise, c’est la construire puisque celle-ci « n’existe pas » à proprement parler (tout dépend du regard que l’on porte sur les informations présentes en ligne).

 

Voici donc des extraits de la communication de Bourdieu, suivis de quelques réflexions et extrapolations (que je n’espère pas trop capilotractées) sur ce que celle-ci nous apprend sur l’analyse de l’e-réputation.


 

La réputation comme méta-opinion ?

 

Pour introduire ces petites réflexions/relectures, soulignons d’abord que l’e-réputation en elle-même n’existe pas : si la réputation d’une entreprise peut se former par les informations/échanges/opinions/évaluations diffusés en ligne, ce n’est pas pour autant que cette réputation est purement numérique. L’avis que je porterais sur telle entreprise, sur ses actions qu’elles développent en ligne, sera fortement impacté par ce que je lis sur le web, mais pas que (médias hors-web, échanges interpersonnels, vécus, connaissances sur des thématiques ou entreprises similaires, etc.).


Parler d’e-réputation revient donc à souligner deux aspects : cette réputation est en partie (et en partie seulement) formée par des informations en ligne ; l’analyse de ces informations et leur interprétation sont fortement dépendantes du contexte web (d’où le « e » de mon point de vue).

 

Ceci étant dit, il est commun d’appréhender la réputation comme une accumulation d’images. Certains auteurs de référence comme Fombrun, soulignant même que ces images ne se valent pas toutes, et qu’elles sont fortement dépendantes des parties prenantes les communiquant.


Cependant, il me semble raisonnable de penser que ces images se « construisent » à partir des opinions diffusées à propos de l’objet auquel on attache une réputation. La réputation devenant alors une forme de « méta-opinion » : une opinion sur les opinions, c’est à dire un jugement que l’on porte sur le jugement des autres. Et ce, afin de l’intégrer à ses propres schèmes de penser ou non, à s’appuyer dessus pour agir ou non (achat par exemple), etc.

 

 

Lorsque l’on souhaite analyser la réputation en ligne d’une entreprise, il convient de se positionner (déjà) sur trois niveaux : l’analyse de l’opinion telle qu’elle est exprimée, l’analyse du jugement que l’on peut faire de cette opinion, et enfin l’image (bien que l’idée d’image suppose un certain immobilisme) qui peut être construite à partir de ces opinions.

 

Mais existe-t-il la même image pour tous ? Peut-on regrouper des opinions qui paraissent similaires sous la même enseigne ? La €réputation relève-elle d’une opinion commune ? Voyons donc, à partir du texte de Bourdieu, ce que cette analyse de l’opinion nécessite de prendre en compte.

 

 

Toutes les opinions ne se valent pas


 

« Je pense que l'on peut démontrer qu'il n'en est rien et que le fait de cumuler des opinions qui n'ont pas du tout la même force réelle conduit à produire des artefacts dépourvus de sens. »


Lorsque l’on analyse la réputation d’une entreprise sur le web, le constat est le même : cumuler des opinions qui n’ont pas la même valeur revient à produire une image de celle-ci qui n’a pas de sens.


Si, pour les audits d’e-réputation, il est habituel de niveler les opinions exprimées par la médiatisation ou « l’influence » de leurs auteurs (Klout est notre ami), cela ne permet pas tout à fait de mettre en avant la valeur que les personnes placent dans l’opinion qu’elles expriment.

 


Comme le souligne encore Bourdieu : « on additionne des gens qui mesurent en centimètres avec des gens qui mesurent en kilomètres, ou, mieux, des gens qui notent de 0 à 20 et des gens qui notent entre 9 et 11 ». Bref, revient ici la question des référents : ce n’est pas parce que je vais dire que j’aime tel ou tel aspect du produit que, pour autant, cela impliquera de la même manière ma décision de l’acquérir que mon voisin qui a exprimé la même opinion. Nous ne nous plaçons pas sur les mêmes échelles de valeur, car nous n’avons pas les mêmes références, nous n’attribuons pas à l’objet que nous évaluons aussi bien qu’à l’évaluation en elle-même la même importance.


La même analyse se pose lorsque nous nous mettons à la place (en tant que veilleur/analyste) de celui qui lira cette opinion : chacun y attribuera une valeur différente, ce qui jouera différemment sur l’image qui se formera par la suite de l’entreprise en question.

 

 

 

De l’importance de la finalité

 

« Mais ils tiennent surtout au fait [les biais dans la construction des questionnaires pour les sondages] que les problématiques que fabriquent les instituts de sondages d'opinion sont subordonnées à une demande d'un type particulier. »


Et c’est exactement la même chose pour l’analyse de l’e-réputation d’une entreprise.

Lorsque l’on souhaite connaitre la réputation en ligne de son entreprise, ou de l’un de ses produits/services, il est rare que cela soit juste « pour savoir » ou pour le plaisir. Il s’agit généralement d’intégrer cette analyse à une problématique plus large, de répondre à une demande stratégique déterminée.


La manière d’aborder l’analyse de l’e-réputation sera donc fortement dépendante de la façon dont les questions ont été posées, du problème sur lequel on souhaite agir. Et donc, in fine, de l’image que l’on retirera de cette analyse.


L’e-réputation ne sera pas la même en fonction des questions que l’on se pose préalablement, mais aussi des personnes qui l’analysent.

 

 

De plus : « Tel est l'effet fondamental de l'enquête d'opinion : constituer l'idée qu'il existe une opinion publique unanime, donc légitimer une politique et renforcer les rapports de force qui la fondent ou la rendent possible. »

 

L’analyse de l’e-réputation, et l’image que l’on retire et que l’on prête aux parties prenantes, serait-elle donc une manière de légitimé les actions (les politiques) de l’entreprise ? Pour ma part je pense que oui, tant il arrive parfois d’observer des résultats, ou plutôt des interprétations, différents sur les mêmes sujets en fonction des directions/services qui les commandent.


Avec cette idée que « notre public veut » ou « vu notre e-réputation, il est nécessaire de ». En résumé, comme toute information, la réputation peut devenir un enjeu de pouvoir venant légitimer certaines actions. Son interprétation différera donc en fonction des intérêts de chacun.

 

 

Que faire de ce que l’on ne perçoit pas ?


« La première opération, qui a pour point de départ le postulat selon lequel tout le monde doit avoir une opinion, consiste à ignorer les non-réponses. »


Même problématique pour l’e-réputation : que faire, ou comment intégrer, les internautes qui ne s’expriment ?


Plus précisément, il parait essentiel d’intégrer à l’analyse de l’e-réputation d’une entreprise le fait que certains internautes qui pourraient s’exprimer (utilisateurs d’une plate-forme où le débat sur l’entreprise est présent, membres d’une communauté, etc.) ou « devraient » (car ils sont clients par exemple) ne le font pas.


Ce qui amène alors à dire que le simple fait de ne pas s’exprimer est partie intégrante de l’e-réputation : les personnes n’ont pas d’avis, ou ne voient pas l’intérêt de l’exprimer dans tel ou tel contexte (la question devenant alors : pourquoi ne le font-ils pas ?). Encore une fois, l’opinion qu’ils auront sur l’entreprise sera différente de celle de ceux qui s’exprime, donc au final l’e-réputation de celle-ci aussi.


 

Autre aspect soulever par Bourdieu et que je regroupe ici : « Deuxième principe à partir duquel les gens peuvent produire une opinion, ce que j'appelle l'« ethos de classe » (pour ne pas dire « éthique de classe »), c'est-à-dire un système de valeurs implicites que les gens ont intériorisées depuis l'enfance et à partir duquel ils engendrent des réponses à des problèmes extrêmement différents. »


Ici aussi, ce concept d’ethos de classe impactera fortement la construction de la réputation que chacun se fera. Système de valeur qu’il est impossible (me semble-t-il ?) d’intégrer à l’analyse de la réputation (et à sa représentation sous la forme d’une image).


Si l’on part souvent du principe que l’opinion exprimée en ligne est dépendante de ce que l’internaute observe (ou ce sur quoi porte son jugement), il apparait qu’il n’en est parfois rien, et que les valeurs sur lesquelles il se base pour exprimer son opinion sont indécelables.

De plus, cela s’applique aussi à l’analyste en lui-même : le jugement qu’il portera sur l’opinion qu’il analyse (est-elle positive ? par exemple) sera fortement dépendant de son propre vécu.

 


Enfin : «   Une autre loi se dégage de ces analyses : on a d'autant plus d'opinions sur un problème que l'on est plus intéressé par ce problème, c'est-à-dire que l'on a plus intérêt à ce problème. »


Ce qui parait logique, mais qui permet de regrouper le point sur la valeur des opinions et celui-ci : les personnes les moins intéressées par une entreprise (celles qui n’ont par exemple pas utilisé le produit, ou celles qui ne souhaitent pas spécialement se le procurer) fourniront souvent des opinions à faible valeur ajoutée. Ou, si elles en produisent, ne devront pas demander la même évaluation pour construire l’e-réputation de l’entreprise, que les autres. Reste ce problème : comment identifier l’intérêt que chacun porte à un sujet ?

 

 

L’effet de groupe

 

« Dans les situations où se constitue l'opinion, en particulier les situations de crise, les gens sont devant des opinions constituées, des opinions soutenues par des groupes, en sorte que choisir entre des opinions, c'est très évidemment choisir entre des groupes. »


Ce qui s’applique ici totalement à l’e-réputation, qui plus est dans un web constitué en réseaux et en communautés thématiques : adhérer à telle ou telle opinion permet de montrer son appartenance à un collectif. Si bien que pour un même évènement, un même produit ou service, il parait impossible de parler de réputation globale ou unique, mais peut-être plus pertinent de s’axer sur des groupes définis. Cela permettra aussi au passage d’extrapoler (avec des pincettes) ce que les indécis penseront de l’entreprise : s’ils font partis d’un groupe déterminé, ils auront surement tendance à se rallier à leur avis (mais cela reste vraiment une hypothèse difficilement vérifiable).


 

Enfin : « L'enquête d'opinion traditionnelle ignore à la fois les groupes de pression et les dispositions virtuelles qui peuvent ne pas s'exprimer sous forme de discours explicite. »


Autrement dit, et encore une fois, les variances dans les opinions exprimées en ligne, tel que les analyses actuelles les font généralement apparaitre, ne prennent pas en compte l’impact des « autres » (même si la notion de communautés est fortement développées sur le web) dans la formulation d’un jugement ou d’une évaluation.


L’analyse de l’e-réputation apparait donc comme différente en fonction de la prise en compte ou non (dans la mesure du possible) de ces différents facteurs.

 

 

Au final…

 

Après cette petite analyse triviale du texte de Bourdieu, et partant du principe que la (e)réputation regroupe les opinions exprimées par des individus sur un objet, opinions dont l’analyse et l’intégration permettront de produire des images, images qui en s’accumulant deviendront donc une réputation, il parait nécessaire de souligner que la captation et l’analyse de ces opinions en ligne sont fortement dépendantes :


==> Du contexte : de l’individu au moment où il exprime et/ou capte ces opinions ;  du contexte médiatique dans lequel les opinions/images sont diffusées ; des groupes dans lesquels il évolue (d’autant plus « facile » à identifier en ligne)


==> De son échelle de mesure pour évaluer les faits/citations/actions de l’entreprise auquel il est confronté


==> De ses connaissances et valeurs, qu’elles soient biographiques ou acquises par l’expérience ou l’exposition à des informations


Il apparait donc qu’il n’y a pas une e-réputation unique et globale, mais bien plusieurs réputations, qui seront dépendantes à la fois des personnes prises individuellement et des groupes d’individus… Mais aussi de l’entreprise qui mène l’analyse (de ses objectifs, de ses questionnements), et des personnes qui construisent opérationnellement cette analyse.

 

Bien entendu, il ne s’agit ici que de quelques réflexions qui méritent d’être creusées (et pas que basées sur Bourdieu), et surtout de s’intégrer de manière pragmatique dans les actions de surveillance et de gestion de l’e-réputation (mais j’y reviendrai plus tard).


Il me semblait que la mise en avant de ce texte sur l’opinion publique méritait au passage d’être rappelé à la veille des élections (où le sondage est devenu plus fort que jamais)… Et aussi que vous auriez un peu plus de temps pour le lire étant donné que certain(e)s d’entre vous doivent être en vacances )


 

Et vous, pensez-vous que l’analyse de l’e-réputation ressemble aux sondages d’opinions ? Comment appréhendez-vous le fait qu’il n’y aurait pas une e-réputation globale ?

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20 mars 2012 2 20 /03 /mars /2012 14:18

Nuage-Mots-cles.pngSi un classement comme E-buzzing (ex-Wikio) a généré tant de critiques (positives comme négatives ou ironiques) c’est que les débats sur l’évaluation et son impact sur le web sont toujours vifs. Avec Christian Marcon, dans le cadre du colloque EvalMedia2012, nous nous sommes interrogés sur ce que ce type de classement peut apporter aux blogueurs. Ou plutôt, nous l’avons demandé à certains d’entre eux.

 

 

Pour se donner une idée de la perception que les blogueurs ont des classements qui évaluent leur blog, nous avons interviewé 9 d’entre eux classés dans la catégorie « High-tech » du classement Wikio (devenu donc E-buzzing entre temps). A savoir : Thierry Roget, Christophe Ramel, Flavien Chantrel, Emilie Ogez, Christophe Thil, Frédéric Pereira, Sylvain Richard, Bertrand Duperrin et Chob (que nous remercions encore beaucoup au passage). Bien entendu, nous n'exposons pas ici leus avis de manière nominative (confidentialité oblige).


Pourquoi la catégorie High-tech ? Car étant donné que cette étude était exploratoire (i.e. pas encore réalisée en France à notre connaissance) et qualitative, il nous semblait intéressant de nous appuyer sur des experts du sujet ayant déjà une certaine prise de recul sur ce type de classement.

 

Le papier n’est pas encore en ligne, mais voici la présentation réalisée pour le colloque qui synthétise les résultats obtenus. De plus, je vous livre ci-dessous une rapide synthèse de ce que les blogueurs ont partagé avec nous.

 

Quelle(s) perception(s) des classements de blogs par leurs auteurs ?

 

Pour faire (très) court (la présentation étant déjà bien chargée, et le résumé d’un article de 15 pages difficile à faire) :


==> Nous avons choisis de nous focaliser sur quatre grands aspects du classement Wikio :


                => La catégorisation des blogs (qui est déjà une forme d’évaluation en soi)

                => Ce qui a motivé à l’inscription

                => La pertinence des critères d’évaluation

                => Les apports de ce type de classement pour la gestion du blog

 

Ce qui ressort de manière générale est une forme de paradoxe : soit ces classements en font trop et catégorisent de manière large des blogs ayant des rapports ténus entre eux. Soit, ces classements ne sont pas assez développés, ne proposent pas assez de critères et de catégories.

Un aspect intéressant qui est ressorti de ces entretiens est la notion de « légitimité » liée au blog. Un blog légitime doit (selon certains interviewés) déjà être reconnu avant d’apparaitre dans le classement. Il doit déjà s’appuyer sur certaines pratiques (citer ses sources, travailler le design de son blog, produire de l’expertise) pour atteindre cette légitimité… Bref, un classement se doit d’être le reflet de la légitimité d’un blogueur, pas un moyen d’y accéder.

 

 

Au niveau de ce que peut apporter un classement comme Wikio, très clairement pour les interviewés il s’agit : de visibilité et de notoriété. Le classement perdrait donc en intérêt s’il n’était pas médiatisé ? Dans tous les cas, ce type de classement permet de se positionner dans une communauté, d’identifier son expertise en se comparant à celles déjà existantes.

 

Dernier point intéressant : la notion de jeu ou de challenge. Si les interviewés connaissent en partie les critères d’évaluation du classement, alors ils peuvent jouer avec. A partir de là, les dispositifs d’évaluation sur le web (auxquels on pourrait ajouter sans trop se risquer Klout par exemple) ne sont pas une fin en soi, ou des outils qui dictent les comportements, mais des indicateurs du niveau d’implication des blogueurs dans la « blogosphère ». Suivent-ils les « règles du jeu » ? Les détournent-elles ? Peu importe, le classement perd ainsi en crédibilité (si on connait le fonctionnement,  alors on peut le détourner), et l’apport qu’il offre aux blogueurs se limite à leur envie de jouer avec… ou pas ! Notons d’ailleurs que si Klout grade son algorithme secret, c’est peut-être aussi pour éviter ce type de détournements.

 

 

Pour conclure, et hormis quelques avis tranchés soulignant par exemple que les classements amènent à une certaine médiocrité du web, les blogueurs interviewés reconnaissent tout de même l’utilité d’un tel classement puisqu’ils proposent tous des moyens de l’améliorer.

Si cette étude est donc réduite et exploratoire, il parait intéressant d’en développer d’autres du même type (et plus large) afin de (re)penser des formes d’évaluation plus en adéquation avec ce que les évalués en attendent. Et non pas seulement ce que pourraient en faire les utilisateurs (agences, annonceurs ou même lecteurs).

 

 

Et vous, comment percevez-vous des classements comme Wikio ? Quelle utilité d’évaluer nos actions sur le web ?!

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29 février 2012 3 29 /02 /février /2012 17:47

 

API-Big-Data.jpgSi vous faites de la veille, de la stratégie ou de la recherche sur et par le web dit social, difficile de passer à côté de trois phénomènes : les modifications constantes des algorithmes de certains grands acteurs du search, le recours systématique (et souvent implicite) aux API des plates-formes, ainsi que le phénomène des Big Data accompagné de cartographies et autres infographies. Si ces technologies/méthodologies sont nécessaires à diverses activités, leur utilisation et le discours parfois tenu à leur sujet pose certaines interrogations : comment prendre en compte la personnalisation des filtres des moteurs ? En quoi les API « subjectivent » les données récoltées ? Ou encore, comment donner du sens à l’analyse des grandes masses de données ? Voici quelques-uns de ces questionnements…


 

Disons le tout de suite, le terme « dictature » est volontairement fort, là où il aurait été plus exacte et tempéré de parler d'un risque d'enfermement. Cependant, le web avançant de plus en plus vers un univers fermé et propriétaire, l’idée de dictature (i.e.  « régime dans lequel le pouvoir est entre les mains d'un seul homme ou d'un groupe restreint ») peut prendre un certain sens : nos activités de veilles ou de recherches deviennent chaque jour plus dépendantes des modifications voulues par les quelques acteurs se partageant les technologies de collecte et d’analyse.


Au-delà de cet état de fait arrive alors une problématique centrale : comment prendre en compte d’une part les biais induits par cette centralisation de l’accès à la donnée et à l’information ; et d’autre part comment ne pas tomber dans une utilisation passive et non réfléchie de ces outils forts utiles au demeurant ?

 

Je vous propose une rapide réflexion (promis je vais essayer de synthétiser au maximum ) autour de trois aspects :


==> La personnalisation constante des moteurs de recherches (Google en tête) amenant à redéfinir et à repenser les activités de veille sur ces outils


==> Le recours nécessaires aux API et les biais à prendre en compte à partir du moment où l’on considère que l’on ne « maitrise » pas leur fonctionnement


==> L’utilisation des Big Data, fortement dépendante des deux aspects précédents, et les questions plus « conceptuelles » sur l’objectivation à outrance de celles-ci que l’on peut parfois constater.

 


 

De la recherche ouverte à la recherche en bulles


 

Cela n’a échappé à personne : Google personnalise constamment les résultats de recherche. Si cet aspect peut paraitre pertinent pour l’utilisateur quotidien (obtenir une réponse plutôt qu’un résultat, voire obtenir la réponse avant la question un jour prochain), il pose bien évidemment question au veilleur. Qui plus est si celui-ci veille sur l’e-réputation : ce résultat sera-t-il visible par mon public cible ? Comment agir pour gagner en visibilité sur tel ou tel sujet ?


Mais, surtout, ces modifications constantes nécessitent une redéfinition du discours du veilleur/analyste : les résultats obtenus ne sont plus seulement ceux recherchés par le veilleur, mais ceux mis à disposition par Google. Que ce soit la pondération, la hiérarchisation voire même la présence dans l’index de certains résultats, il devient de plus en plus difficile d’appréhender et d’intégrer les changements constants de l’algorithme.


Qui nous dit qu’un jour prochain, les résultats présents sur mon ordinateur ne seront pas différents totalement des résultats de mon voisin ? Si cela est le cas, et déjà à l’heure actuelle, il semble nécessaire dans une stratégie de recherche d’information basé sur ces moteurs dont Google de se questionner :


==> En quoi la personnalisation du moteur impact les résultats obtenus ? Ou non-obtenus d’ailleurs…


==> Sur quels critères sont basés la pondération et le filtre des résultats ?


==> Ces critères de pondérations sont-ils pertinents par rapport à mes objectifs de veille (c’est-à-dire par rapport à la décision qui va être prise à partir de ces résultats) ?


==> Comment mettre en avant le fait que ces résultats sont loin d’être « neutres », ou plutôt reposent en grande partie sur des actions dont je ne connais pas grand-chose ?


==> Comment introduire dans mon analyse ces filtres algorithmiques afin de définir un contexte plus juste, donc un sens, aux informations récoltées ?

 

 

Si ces questions, et d’autres surement, méritent d’être posées et surtout introduites dans les stratégies actuelles de veille, elles méritent aussi de réfléchir à un ou plusieurs outils appropriés. Car il est évident que trier manuellement un index de plusieurs milliards de documents est impossible…


API-Big-Data-3.jpgFace à cette « bulle » informationnelle (mes résultats personnalisés, selon mes attentes, donc ma vision du monde) dans laquelle les algorithmes nous enferment peu à peu, et qui questionne aussi la notion de privacy, certains outils apparaissent avec un discours allant à l’encontre des acteurs dominants du search.


C’est le cas de : http://duckduckgo.com.


Ce moteur propose de ne pas enregistrer les données personnelles de l’utilisateur, et ce afin de ne pas l’enfermer dans une bulle et lui proposer des résultats « bruts », sans pondération liée à son comportement. Un bon moteur à serendipité, l’occasion d’appliquer soi-même ses propres critères de pondération, et globalement de se dé-formater de Google.


Mais… Aucun filtre devient aussi dommageable pour une veille à grande échelle que trop de filtres… DuckduckGo propose des résultats ayant souvent peu d’intérêt : sites morts depuis des années, n’ayant aucun rapport avec le sujet recherchés, étant dans d’autres langues, etc.

Heureusement que Google ou d’autres proposent des outils de recherches appropriés me direz-vous ? Et c’est là que les choses se corsent… Comme le souligne Olivier Ertzscheid nous allons vers une sanctuarisation du search : les outils propose de moins en moins d’options de recherches, et mettent de plus en plus en avant leurs propres applications.


 

Une forme de dictature du filtre ? Sans aller jusque-là, gageons que les professionnels de la veille prennent en compte ces évolutions et sachent relativiser le résultat de leurs recherches et surtout les contextualiser/pondérer/filtrer en fonction des critères algorithmiques qui leurs sont imposés.


 

Les API comme porte d'entrée unique ?


 

Prenons Twitter comme exemple.


Que vous souhaitiez mettre un flux RSS sur une requête, aspirer des données pour les analyser ou même utiliser un outil tierce pour générer des statistiques ou autre : vous passez par des API de Twitter.


Maintenant, trois questions : connaissez-vous le fonctionnement de ces API ? Etes-vous au courant des modifications réalisées ? Pensez-vous que Twitter met à disposition l’ensemble de ces ressources par ce biais ?


Pour ma part, et dans l’absolu, je répondrai trois fois : non. Non car tout d’abord le fonctionnement de ces API reste obscure, tout du moins pour les non-spécialistes du développement. Pour avoir observé des résultats sur une période donnée, dans un cadre défini, et avec différents outils se reposant sur ces API (sur mon propre outil), il est difficile d’expliquer pourquoi tel résultat apparait ici et pas là (je schématise), pourquoi telle donnée plutôt qu’une autre disparait du jour au lendemain, etc.


Ensuite, Twitter a modifié (notamment) l’été dernier certaines API. Résultats ? Des variations dans les résultats observables quasiment d’un jour à l’autre. Enfin, pourquoi Twitter devrait mettre à disposition gratuitement ses API et proposer la même qualité de résultats à tous ? N’oublions pas que c’est une entreprise, qui par définition vise le profit et va donc privilégier les personnes qui payent de celles qui ne le font pas.


 

Ce qui amène encore une fois plusieurs interrogations à prendre en compte :


==> Qui me dit que l’étude réalisée aujourd’hui donnera les mêmes résultats demain ? Nécessité donc de bien circonscrire son champs de recherche.


==> Comment démontrer l’exactitude des résultats d’une étude ? Car si le chercheur ou l’entreprise a payé pour avoir un accès personnalisé à l’API et aux données, difficile de vérifier ensuite les résultats (comme pour cette étude interne Facebook par exemple).


==> Comment prendre en compte les classements à priori des données effectués par la plate-forme ?


==> Comment, de manière générale, accepter et faire accepter (à un commanditaire par exemple) que les résultats fournis ne sont que le reflet de ce que l’Api veut bien donner et non pas une forme de Réalité ou sont issus d’une action totalement volontaire ?


==> Enfin, et comme pour les filtres algorithmiques, quelles solutions alternatives pour ne pas être entièrement dépendant des API et du bon vouloir (légitime rappelons-le) des plates-formes ?

 

 

Si les API nous enferment dans un univers de données contrôlé par les plates-formes elles-mêmes, il est donc aussi temps de changer nos discours sur la veille. L’exhaustivité est un mythe qui a été rapidement démonté, apparaissent aujourd’hui de nouveaux mythes : celui de la représentativité (mon outil me donne accès à un ensemble cohérent de donné) et de l’exactitude des résultats (comment fiabiliser des résultats si je ne connais pas les biais et marges d’erreur m’ayant permis de les obtenir ?).

 

 

Les Big Data et la question du sens


 

En préambule, je ne peux que vous inviter à (re)consulter cette traduction d’un papier de danah boyd cristallisant très bien certaines des interrogations précédentes, et de celles qui viennent ci-dessous.


Si vous naviguez couramment sur le web, et qui plus est si vous êtes un professionnel dont le métier touche à ce support, vous ne pouvez pas être passé à côté du «phénomène » Big Data. Que ce soit les fameuses (ou fumeuses) infographies, ou encore les cartographies sémantiques ou hypertextuelles, difficile de ne pas observer cette focalisation sur l’analyse de grandes données présentes sur le web.

 

Bien évidemment, que ce soit par les programmes d’open data ou encore la recherche sur les réseaux par exemple, l’analyse des Big Data est un enjeu et un sujet passionnant. Et utile dans bien des domaines.

Seulement, avec la démocratisation de ces analyses et des outils associés de nombreux résultats produits peuvent laisser dubitatifs… Car si faire la cartographie d’une communauté web par exemple peut être un élément d’appui intéressant à une analyse, une cartographie (ou une infographie) n’a pas de sens en soi.


C’est par les questions que l’on se pose au préalable, la réflexion sur l’énoncé de ses résultats, la prise en compte de certains biais (comme les API et les algorithmes donc) ou encore la définition claire et précise de sa méthodologie que l’analyse et la représentation des Big Data prend son sens.


Sinon, tout d’abord, le résultat est critiquable et souvent critiqué. Ensuite, le résultat peut induire en erreur les personnes le prenant pour absolu et mettant en suite en place des actions à partir de ces analyses/représentations.

 


Bref : ce ne sont pas le traitement et la représentation des données qui leurs donnent du sens ! C’est tout d’abord la prise en compte du contexte mais aussi de la subjectivité du regard porté sur ces données qui permettent de mieux les interpréter. Une cartographie est par exemple un élément de preuve ; nécessitant de savoir entre autre : qui a fait cette cartographie ? Pour chercher quoi ? Avec quels objectifs derrière ? En se reposant sur quels outils/méthodologies ? Et pourquoi ces outils/méthodos et pas d’autres ? Etc.


M'intéressant aux épistémologies constructivistes en ce moment, certains discours autours des Big Data les présentant comme une « représentation du monde » (et non pas « d’un monde ») ont fait écho au discours tenu notamment par J-L Le Moigne sur le positivisme : « (…) chacun cite des exemples d’interprétations statistiques ou d’expérimentations onéreuses insensées (n’ayant pas de sens, et donc ne produisant pas de connaissances valables), développées non pas par perfidie, mais par inculture épistémologique : puisque l’Institution garantie la pertinence du discours scientifique, ne peut-on s’épargner une réflexion personnelle supplémentaire de pré- ou post-validation de l’énoncé que l’on produit ? »

Remplacez ici « institution » par « outil» mais aussi par l’acceptation que de nombreuses personnes font de ces analyses, et « discours scientifique » par « analyse des Big Data », et l’on comprend ici l'intérêt de se questionner sur le sens de l'analyse de ces données (sans être forcément un constructiviste radical :-)).


 

Enfin, dernière chose pouvant poser question dans l’analyse/représentation des Big Data : la représentativité. Ce n’est pas parce que mon échantillon prend en compte 70 millions de comptes qu’il sera pour autant représentatif de quoi que ce soit dans l’absolu. Seule une prise en compte forte du contexte, avec notamment le recours à ce qu’Antonio Casilli nomme en contre-point les « Small Data », et l’acceptation du fait que l’on ne pourra pas tout prendre en compte permet de redresser ce biais de représentativité.

 


En résumé : si l’on vous dit dans une infographie que 30% des utilisateurs de Facebook ayant une photo bleu sont gauchers, demandez-vous au préalable dans quel contexte, pourquoi, par qui et comment a été réalisée cette étude avant toute utilisation de ces chiffres. Chiffres qui, dans l’absolu, n’apporte aucune connaissance actionnable de manière fiable par la suite. Et recoupez les ensuite avec votre propre contexte, votre propre vision du sujet, etc.



 

Au final : peut-on contourner les filtres ?


 

Je m’arrête ici dans ces quelques réflexions... Cependant, il me semble que d’un point de vue de la gestion de l’information (dont l’e-réputation) ou encore de la recherche scientifique sur ces sujets, il reste beaucoup à faire dans l’appréhension de ces trois phénomènes : enfermement dans des bulles personnalisées, dépendance aux API et la question du sens dans les Big Data.

 

A la question : est-ce une forme de dictature, je répondrai tout d’abord : les commentaires vous sont ouverts


Ensuite, oui, je pense que Google est le seul maitre chez lui, tout comme Twitter ou autre, et qu’il faut donc s’accommoder au mieux à leurs choix, mais sans perdre de vue l’influence qu’ils ont chaque jour dans nos métiers ou nos observations. Pour les Big Data, espérons qu’elles ne deviennent pas une nouvelle hégémonie de « la réalité objective », surtout sur un web que l’on veut « social », et où les comportements et les données ne sont qu’une infime partie de ce que nous offre le web pour comprendre ses usages et usagers.


Enfin, pour reboucler sur l’e-réputation, ces trois phénomènes nous amènent encore une fois à une nouvelle forme d’industrie de la réputation : si vous pensiez encore pouvoir « maitriser » votre présence ou votre discours, prenez en compte qu’il ne s’agit que de données dont la circulation est fortement dépendante de quelques acteurs… Et malheureusement, de moins en moins d’acteurs…

 

Le tout est donc encore une fois de mon point de vue de prendre en compte ces phénomènes et de les accorder au mieux avec ses propres objectifs et attentes.


 

Et vous : comment appréhendez-vous les changements d’algorithmes, d’API ou encore l’analyse des Big Data ? Pensez-vous qu’il y a un risque d’enfermement à long terme ? Comment gérez-vous cela dans vos activités ?!

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2 février 2012 4 02 /02 /février /2012 12:35

Sentiments-e-reputation.jpgOu plutôt, pourquoi réduire l’analyse de l’e-réputation à une analyse binaire des sentiments montre vite ses limites… Voire : pourquoi le contexte est l’élément central dans l’analyse de l’e-réputation ? Bref, plus qu’une affirmation tranchée, quelques réflexions qui peuvent amener au débat, et visent à questionner certaines pratiques déjà (trop ?) bien établies dans cette jeune pratique qu’est la gestion de la réputation en ligne.

 

 

 

 

Ces derniers temps j’ai eu l’occasion de jeter un œil sur quelques présentations/audit d’e-réputation. Ce qui m’a étonné (et qui m’étonnera toujours) est la mise en avant systématique d’un système binaire d’analyse des sentiments : positif/négatif (je ne parle même pas ici du « neutre », tant cela me fait sourire, « une opinion neutre »)… Comme si, lorsque l’on dit à une entreprise, « vous avez 63% d’avis positifs », l’idée même de « positif » devrait suffire pour faire comprendre une opinion globale, pour aider à prendre une décision par la suite.


Bien entendu, et comme je le disais ici, la réputation en générale est une perception, le traitement cognitif d’informations ou d’actes de communication. Face à un individu, à une situation, à une information, etc., chacun peut ressentir un « sentiment », qui par définition est la faculté de sentir, de percevoir une sensation ; mais aussi une connaissance (plus ou moins claire) que l’on a de quelque chose, une manière de penser (une opinion) propre à un groupe ou un individu. Je retiens notamment de ces définitions un certain aspect irrationnel aux sentiments, que l’on peut difficilement définir (contrairement à l’opinion, moins irrationnelle puisque par définition construite plus consciemment).


Interpréter les possibles sentiments exprimés par un internaute pour une marque ou un produit est donc une nécessité. Mais, pour autant, n’est-il pas risqué à long terme de seulement se baser sur une analyse bipolaire, simplifiée voir simpliste, des sentiments des internautes ?


 

Comme je le disais en introduction donc, il faut nuancer mon titre (aguicheur s’il en est pour inciter au débat )… Et se demander plus précisément : pourquoi l’analyse des sentiments telle qu’elle est pratiquée aujourd’hui montre vite ses limites ? Et mérite donc d’être interrogée.

Pas de questionnement ici sur l’analyse automatique des sentiments, mais sur la manière de les intégrer à une évaluation de l’e-réputation, sur la façon même de les aborder. Et, de manière générale, sur la façon dont, dans l’absolu, un sentiment peut être analysé.


 

Un sentiment s’analyse en contexte



Sentiment fractalPremière remarque : il n’y a pas de sentiments universels… L’expression d’un sentiment par un individu, qui plus est lorsqu’il utilise un outil pour l’exprimer et encore plus en passant par l’écrit, nécessite d’être interprété. Soit celui-ci retransmet fidèlement une sensation qui fait écho à l’internaute le lisant (plus difficile par l’écrit donc, que par échange direct ou même une vidéo par exemple). Soit elle repose sur un argumentaire visant à contextualiser ce sentiment et ainsi permettre de  mieux l’appréhender.


Dans tous les cas, pour comprendre l’expression d’un sentiment, la signification de celui-ci, il faut pouvoir établir des référents. Définir ce qui fait sens pour tous (un « objet » de référence) afin de comprendre là où l’internaute qui exprime son sentiment veut en venir. La prise en compte du contexte permet d’y parvenir notamment.

 

Et, pour une entreprise qui se retrouve face à un commentaire d’internaute, arrive alors la grande question : de quel sentiment parlons-nous ?


Le sentiment analysé est-il :


==> Celui de l’internaute ? Supposant ainsi que l’on ait pris en compte ceux à quoi il fait référence, par exemple : « c’est un bon produit » ? Oui mais dans quel contexte, comparé à quoi, avec quel expérience de produits similaires, etc. ?


==> Un sentiment interprétable de manière générale ? Si c’est « un bon produit » alors dans tous les cas cela indique un sentiment positif dans l’absolu. Ce qui est fait à l’heure actuelle, mais qui laisse donc de côté une gamme de variation et d’interprétations possibles.


==> Un sentiment en contexte ? « C’est un bon produit » prend son sens au vu des autres commentaires, de la source ou la plate-forme utilisée, de la qualité reconnue de ce type de produit par les individus s’exprimant sur le sujet (experts, consommateurs, etc.) ?... Bref, un sentiment qui n’a de sens que parce qu’il est en présence d’autres sentiments


==> Un sentiment que les autres internautes pourrait comprendre ? En résumé, celui que l’on prête à un possible lecteur du commentaire où l’internaute exprime son sentiment. On ne cherche alors plus à interpréter ce que l’internaute a voulu exprimer, mais ce que le sentiment exprimé pourrait entrainer chez d’autres internautes.

 

Dans l’absolu, il faudrait prendre en compte l’ensemble de ces questions, de ces points de vue interprétatifs possibles pour mieux comprendre, analyser les sentiments exprimés.

 


Dans tous les cas, une analyse des sentiments ne peut se passer d’une prise en compte du contexte : environnement informationnel de l’internaute (les infos qu’il consomme), contexte d’émission du message (plate-forme, autres commentaires, etc.), les références implicites auxquelles il se réfère, etc. Tout en prenant en compte que d’autres facteurs influent sur les possibles perceptions.


A l’heure actuelle donc, une grande partie des analyses se fondent sur une interprétation dans l’absolu, laissant alors de côté de nombreuses nuances.

 

 

 

Un sentiment s’analyse par interprétation

 

Comme dit juste avant, il est nécessaire d’interpréter un sentiment pour se l’approprier, de le qualifier en contexte, qui plus est lorsque celui-ci doit appuyer ensuite des prises de décisions.

Si l’analyse automatique fait pour l’instant en majeure partie peut de cas du contexte, un analyste humain parait plus apte à ce type d’analyse.


Seulement, là encore, lorsqu’un veilleur remet à son commanditaire son analyse, on peut se questionner sur le filtre qui lui a permis de qualifier un sentiment. Est-ce que ce sentiment est plutôt positif ou négatif :


==> Pour lui ? C’est-à-dire ce que lui en tant que personne prête à l’internaute qui s’est exprimé ? En fonction là aussi de son propre vécu, de ce qu’il comprend de ce que l’internaute a voulu exprimer, de ce qu’il a lu avant sur le même sujet, etc.


==> Pour son commanditaire ? Enfin plutôt la possible interprétation qu’il prête à son commanditaire, ce qu’il en penserait. Tout en essayant parfois de ménager sa susceptibilité, ou en prenant en compte certaines choses (caractères, objectifs visés, etc.) rationnelles ou non…


==> Pour l’entreprise de manière globale ? Supposant alors que le veilleur/analyste a réussi à identifier le contexte globale de l’entreprise, sa stratégie à court/moyen terme, son mode de fonctionnement, sa culture, sa différence par rapport aux concurrents…


Encore un filtre de plus à prendre en compte, et qui nécessite la mise en place d’une méthodologie d’une part adaptée au contexte de l’entreprise, à ses objectifs, à l’image qu’elle souhaite diffuser. Et d’autre part, une méthodologie qui peut être appliquée par d’autres analystes en réduisant au maximum la subjectivité qu’ils peuvent injecter dans leur interprétation (tant est que cela soit possible).

 

 

Un sentiment n’est pas figé

 

Qui plus est sur le web où l’information circule en abondance et en temps réel, ce que l’internaute exprime le matin ne sera peut-être pas ce qu’il ressent le soir. Et dans tous les cas, le contexte évoluant très vite, le cadre d’interprétation sera forcément en constante évolution.


Ce qui amène à se questionner sur la fameuse « photographie à l’instant T » proposée par de nombreux prestataires.


Si celle-ci a le mérite de fournir une réponse précise à un moment donné, il parait utile de se questionner sur la possible évolution de cette photographie : doit-on la faire évoluer, l’affiner en fonction de l’évolution du contexte (et ainsi avoir une potentielle base stable d’analyse par la suite) ? Ou doit-on sans cesse reprendre de nouvelles photos (en changeant le focus et le zoom à chaque fois) au risque de ne plus comprendre la logique de l’album ainsi créé au final ?

 

 

Un sentiment permet-il de comprendre ce que l’internaute va en faire ?

 

Enfin, l’analyse des sentiments visant à définir l’e-réputation d’une organisation à généralement deux objectifs prioritaires : évaluer les résultats d’une action (présence de l’entreprise, lancement d’un nouveau produit, etc.), répondre donc à certaines questions. Et mettre en place des actions, prendre des décisions en fonction de cela.


Pour prendre un exemple très schématique, il parait parfois évident que si un commentaire paraissant dans l’absolu négatif (« je n’aime pas ce produit car… ») se trouve sous un produit sur un site de vente en ligne, celui-ci n’aidera pas à vendre. Il faudra donc mettre en place des actions de CRM pour dialoguer avec le client, prendre en compte la remarque, etc.


Pourquoi ? Tout simplement parce que l’on suppose que ce sentiment va être un frein (ou à l’inverse pour quelque chose jugé de positif, un levier) dans la prise de décision des autres internautes confrontés à ce sentiment.


Ce qui, dans la pratique et selon certains chercheurs, n’est pas du tout le cas ! Et comme je le disais de plus dans ce billet, encore une fois, il n’y a rien de négatif dans l’absolu. Tout est question la encore d’interprétation, et d’intégration de l’avis dans les prises de décision.

 


En résumé, un sentiment ne présume rien de ce que l’internaute qui y est exposé va en faire… Pourquoi donc continuer ce découpage binaire, et qui plus est totalement aléatoire quant aux interprétations que l’on prête aux internautes ?

 

 

 

Contre-arguments…


 

Comme je le disais en introduction, je force ici un peu le trait. L’analyse globale et restrictive (ou synthétique) des sentiments peut présenter certains avantages :


==> Dans le cas d’avis tranchés, peu argumentés et employant des termes explicites, comme « ce produit c’est de la m**** ». Ici, effectivement, pas besoins de prendre en compte le contexte pour interpréter… Le tout étant de savoir ce que l’entreprise va bien pouvoir faire d’une opinion aussi pauvre


==> Face à un gros volume de données, il parait difficile de développer une analyse et prise en compte du contexte très poussée de prime abord. Pour « dégrossir » la base de données il peut alors être utile de faire une analyse globale de ce qui ressort le plus


==> Quand l’entreprise ou le commanditaire ne savent pas eux-mêmes ce qu’ils veulent, ce qui dans l’absolu leur paraitrait aller dans le sens qu’ils veulent donner à leurs actions ou non. Il peut être alors utile de qualifier les sentiments « dans l’absolu », hors contexte et en fonction des attributs grammaticaux laissant supposer une certaine tonalité. Ou alors à la discrétion totale du veilleur/analyse qui peut faire prévaloir son expertise sur le sujet en question.

 

 

Alors que faire ?

 

L’objectif de ce petit rapport d’étonnement est plus d’inciter au débat que de proposer des solutions toutes faites. Cependant, si je pose ces question, c’est que j’ai déjà quelques idées (et expériences en cours) sur la question :


==> Ne plus rechercher spécifiquement des sentiments, mais appréhender les expressions (avis, commentaires, critiques, etc.) des internautes comme des formes de connaissances (sens donné en partie d’ailleurs au terme « sentiment »). Et ainsi ne plus se focaliser sur le possible ressenti de l’internaute, mais sur la manière dont ce qu’il exprime peut s’intégrer dans le fonctionnement et les stratégies de l’entreprise


==> Définir clairement ce que l’entreprise veut, le sens qu’elle souhaite donner à ses actions. Autrement dit, choisir un point de vue pour l’analyse et l’interprétation (je propose celui-là, mais ça peut en être d’autres)


==> Identifier clairement l’environnement informationnel dans lequel évolue le public de l’entreprise. Et ce afin d’intégrer les informations qui chaque jour impactent les internautes (forment leur vision du monde) à la « mémoire de l’entreprise ». En définitive, essayer d’accorder au maximum l’environnement informationnel de l’entreprise à celui des internautes afin de mieux accorder le cadre d’interprétation


==> Sélectionner un ou plusieurs contextes stables (mais évolutifs bien entendu). Et ce afin d’avoir un point de repère, une sorte de référent, pour analyser des sentiments exprimés en-dehors de ce contexte.


 

Au final…

 

Un billet pour faire réagir. Un billet pour questionner, une fois de plus, certaines pratiques déjà encrées, là où le concept même d’e-réputation (si concept il y a ?) et sa gestion n’en sont qu’à leurs balbutiements.


Comme je l’ai dit en introduction (mais je préfère le rappeler) l’analyse des sentiments ne sert pas à rien… Mais doit-on pour autant rester figé dans une vision binaire de celle-ci ?

 

D’autres arguments ou constats plus détaillées me viennent en tête, mais je préfère les laisser de côté pour une éventuelle discussion, un éventuel débat sur ce blog ou ailleurs.


Mon propos n’est donc pas ici d’édicter ce qui est le mieux à faire ou pas dans l’absolu, mais simplement souligner que certaines pratiques sont perfectibles. Que l’analyse de l’e-réputation réserve encore beaucoup de questions et de problématiques, que l’on ne peut éluder juste pour faire du business ou être compris plus facilement.

 

Après, bien évidemment, entre la réflexion et l’intégration au quotidien de ces réflexions, il y a toujours de la marge. D’où l’intérêt d’en discuter


 

Et vous, comment analysez-vous les sentiments ? Pensez-vous que l’on peut ignorer le contexte, ou simplement résumer un sentiment à « positif/négatif » ?!

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13 décembre 2011 2 13 /12 /décembre /2011 15:56

Twitter-Curation.jpg

Lors de la sortie d’un produit/service, qui plus est si celui-ci est numérique, Twitter peut rapidement devenir un relai intéressant pour le faire connaitre. Cependant, ces activités de redocumentarisation par prescriptions (ou « curation ») opérées par ce que je nomme des agents-facilitateurs génèrent-elles vraiment de la notoriété et de la visibilité pour le produit en question ? Et si oui, quels enseignements en tirer pour les stratégies d’information/communication des organisations ?


 

Lors du colloque Médias011 j’ai donc essayé, modestement, de répondre à ces interrogations. Le tout en m’appuyant sur l’étude du lancement de Digiposte. Si l’intérêt premier n’était pas de fournir que des résultats chiffrés (peu compréhensibles car pas de points de repères), mon objectif était plutôt de comprendre les mécanismes qui font de la « curation » un levier de notoriété et de visibilité pour un produit/service pure player.

 

Vous trouverez l’article dans son intégralité sur le site du colloque !


 

Et ci-dessous, pour synthétiser, la présentation que j’en ai faite, m’arrêtant spécifiquement sur les points suivants :


==> La définition de la notoriété et de la visibilité appliquées au web, que vous pouvez d’ailleurs retrouver dans ce billet : Pourquoi mesure-t-on la notoriété sur le web mais rarement la réputation ?


==> Des critères d’évaluation et de « mesure » de cette notoriété/visibilité sur Twitter, ainsi que des actions de redocumentarisation


==> Les résultats de cette étude, notamment l’idée de « notoriété éphémère » et l’importance de prendre en compte la ré-articulation des contenus opérés sur Twitter pour faciliter leur prescription (ajout de #, reformulation des titres, choix de l’URL, etc.)


==> Certains enseignements à en retirer au final et à intégrer possiblement dans de futures actions de communication reposant sur Twitter

 

 

Bonne lecture (et bien entendu, n'hésitez pas si vous avez des questions)



 

Et vous, comment percevez-vous la notion de notoriété sur le web ? Pensez-vous que Twitter est un bon levier pour celle-ci ?

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23 novembre 2011 3 23 /11 /novembre /2011 17:12

La semaine dernière j’ai participé au colloque du magistère en droit des TIC de l’Université de Poitiers, intitulé « Sexe, mensonges et vidéos : nouveaux aspects de la cybercriminalité ». Au milieu de nombreux chercheurs en droit et juristes, je suis donc venu parler d’identité numérique, et des détournements de celle-ci : les concepts associés, les enjeux en termes de réputation et les manières de les identifier. Voici un compte rendu de cette présentation.

 

A noter avant toute chose (hormis le fait que je ne suis vraiment pas un juriste :-)), je parle bien ici de détournement et pas d’usurpation. Il me semble, et c’est ce que je développe ici, que la finalité  n’est pas la même : l’usurpation vise l’appropriation d’une IDN (identité numérique) à des fins plus ou moins recommandables.

 

Le détournement à quant  à lui généralement pour objectif de déformer/amplifier certains aspects de l’IDN d’un internaute, de changer le sens (la perception) que les autres peuvent en avoir, et in fine représente plus un risque en termes de (e)réputation (diffamation diront les juristes) que de comportement purement frauduleux liés à l’usurpation (comme le vol de comptes bancaires, la falsification de documents, etc.).

 

Plutôt que de poser simplement mes slides, j’ai décidé de varier un peu, et de vous proposer ci-dessous les commentaires en fonction des slides. Vous pouvez donc avoir une lecture rapide ou détaillée. De plus, et comme je le répète souvent ici, les diapos ne se suffisent jamais à elles-mêmes, et ont bien moins d’intérêt sans les commentaires qui vont avec.

 

 

 

Eléments de contexte : web social et détournements (slide 2)

 

 

==> Le web social comme contexte, pas besoin de rappeler ici ce dont on parle, mais juste souligner que mes propos et mes exemples seront centrés sur les applications web et pas le reste (comme l’e-mail). Et, surtout, que la notion de web social amène celle de profils (sur les plates-formes), d’exposition de soi et de développement d’interactions et d’échanges entre internautes.

 

==> Approche info-communicationnelle : nécessaire démarcation dans un colloque de juristes, mon approche se concentre sur les aspects informationnels de la notion d’identité numérique et de réputation, avec un poil de communication (et de sociologie) sur l’idée de partage et d’échange dans un contexte de réseaux socionumériques.

 

==>Problématique… Dans le cadre  de mes activités professionnelles (notamment) la nécessité d’étudier le phénomène de détournement d’identité numérique sert à répondre à cette question : comment identifier un détournement, et appréhender son possible impact sur l’identité détournée. Identité qui peut être de marque ou, dans mes exemples ici, d’un individu (personnalité ou quidam).

 

==> Cette présentation s’axe sur le prisme de l’e-réputation, le détournement étant donc plus une question d’image et de réputation que l’on déforme.

 

==> Enfin, j’ai pris au pied de la lettre la notion de détournement, à savoir selon le TLFi : « l’action de détourner quelque chose dans une autre direction ». Appliquée au contexte, et comme on le verra ensuite, cette idée de détournement revient alors à dire que l’on change le sens, la possible interprétation des attributs visibles d’une IDN. Ce qui impact alors directement l’e-réputation, considérant entre autre que celle-ci repose sur la mise en contexte et l’interprétation que l’on fait du comportement de  quelqu’un ou quelque chose en fonction des informations qui circulent sur lui en ligne.

 

 

Exemple : Martine se détourne sur Twitter (Slide 3) 

 

 

Un exemple parmi tant d’autres : Martine Aubry sur Twitter.

 

Au-delà de l’anecdote sur son premier « vrai faux compte », il existe aujourd’hui de nombreux profils de Martine Aubry sur Twitter. Certains sont tenus par son équipe de communication, par des soutiens (militants), d’autres sont des comptes parodiques (ils se présentent en tout cas comme tels), d’autres sont des comptes vides avec seulement le nom MA.

 

Bref, ce qui est intéressant de retenir ici est que tout d’abord ces comptes ne visent pas, de prime abord tout du moins, à usurper l’IDN de la patronne du PS pour lui extorquer de l’argent ou autre. Au contraire, ces comptes se jouent des « traces » laissées par Martine Aubry (d’autant plus accessibles pour un personnage public) dans l’optique d’impacter la perception que le public aura d’elle. Que ce soit par la diffusion de propos qu’elle a tenu détournés de leur contexte, l’utilisation d’avatars parodiques, etc., les objectifs finaux varient (l’encenser, la moquée, voire la décrédibiliser), mais restent axés sur la modification de l’évaluation que le public pourrait faire d’elle.

 

La question qui peut donc se poser ici est : comment détecter les comptes qui détournent les traces numériques de Martine Aubry des possibles « vrais » comptes (ce qui sont contrôlés par ses communiquant) ? Et à partir de quel moment l’impact de ce détournement peut devenir dangereux pour ce qu’elle souhaite faire de son IDN ?

 

Bien entendu, l’exemple est ici très caricatural : il est facile d’identifier les détournements (tout du moins certains), et d’imaginer en quoi cela peut lui être potentiellement nuisible dans un contexte électoral. Gardons donc de côté cet exemple qui servira à illustrer d’autres points traités par la suite.

 

 

Identité ou traces numériques ? (Slide 4) 

 

Si l’on aborde la problématique de l’identité numérique par le prisme des sciences de l’information, on retombe vite sur la notion de traces. Olivier Ertzscheid (aka Affordance) définit, d’un point de vue documentaire, l’identité numérique comme « l’ensemble des traces que nous laissons derrière nous [sur le web] ». Traces qui peuvent être profilaires (les profils que l’on remplit), navigationnelles (laissées par la navigation sur les applications web) ou encore inscriptibles (contenu que l’on produit sur le web, et qui est généralement indexé donc mémorisé).

 

Cependant, et comme le souligne Louise Merzeau, ces fameuses traces sont à la fois beaucoup plus et beaucoup moins que l’identité. Plus car elles permettent de mettre en avant certains aspects de nous qui sont difficilement décelables ou interprétables à partir des attributs identitaires que l’on a hors-ligne. Beaucoup moins car, heureusement, notre identité ne se résume pas à notre présence ou les contenus que l’on diffuse sur les plates-formes web. Et, de manière générale, il parait aussi acceptable de souligner que cette notion d’identité numérique va plus loin que les traces et, comme nous le verrons plus loin, repose aussi grandement sur la mise en scène et la visibilité qu’on leur donne.

 

Dans cette vision documentaire, l’on peut donc  remarquer qu’aujourd’hui, « l’homme est un document comme les autres ». Ses attributs identitaires (ses traces) sont à la fois indexés par les plates-formes qu’il utilise, par lui-même, par les autres, ils sont sans cesse réarticulés sémiotiquement parlant (redocumentarisés diront certains), changés de contextes, intégrés dans des bases de données, etc.

En résumé, et en gardant l’analogie documentaire (voire même plus loin, avec l’idée que nous sommes des « textes commentés par d’autres  textes »), il est intéressant de souligner que l’on peut falsifier et/ou détourner un document ou un texte (et encore plus son sens et sa possible interprétation)…

 

Sauf que, à la différence peut-être des attributs hors-ligne et eux aussi indexables (comme la basique carte d’identité) les attributs que l’on a en ligne sont mouvants, fortement dépendant du contexte, et surtout fortement dépendant des autres…

 

L’identité numérique par la visibilité (Slide5)

 

Si l’on compare une carte d’identité à un compte Twitter, l’on peut facilement retrouver des attributs similaires : photo, nom, description, etc. La grande différence ? Le réseau qui accompagne l’identité numérique. Le fait de pouvoir immédiatement identifier non seulement les autre identités liées à celle que l’on étudie (et qui modifient donc les attributs de celle-ci), mais aussi la manière dont on peut s’exposer à ces identités.

 

Dominique Cardon, avec son fameux design de la visibilité, met bien en avant ce point important qui va au-delà des traces : la manière dont, par les outils que l’on utilise, l’on s’expose ou non aux autres. Et, plus important, les traces que l’on expose, que l’on met ou non en avant, avec l’idée sous-jacente que l’articulation qui en est faite impact fortement les relations que l’on a ensuite avec les autres.

 

Idée qui se rapproche, de mon point de vue, de celle de la théâtralisation de soi de Goffman, où l’on choisit consciemment ou non ce que l’on souhaite projeter aux autres comme image de nous (de manière très schématique).

 

Dans ce schéma de D. Cardon, ce qu’il semble important de retenir dans le contexte du détournement de l’IDN, est la notion de « clair-obscure » : sur un même réseau, on choisit ce que l’on souhaite montrer à tous (le clair) et ce que l’on souhaite masquer au plus grand nombre hormis un cercle sélectionné de contacts (l’obscur). Et c’est là, à mon avis, que se joue l’essentiel du mécanisme de détournement de l’identité numérique : on peut facilement détourner ce qui appartient au clair, mais plus difficilement ce qui est du domaine de l’obscur…

 

 

L’identité numérique par les autres (Slide 6) 

 

Nous ne nous inscrivons donc pas tous dans les mêmes cercles. Si Milgram nous a appris que nous étions tous connectés les uns aux autres à divers degrés, le web permet de faire une séparation entre ce que nous montrons aux uns et aux autres. Et c’est des relations que nous avons avec les cercles les plus « obscurs » que nous développons une identité numérique qui nous est propre, donc difficilement détournable.

 

En effet, et en reprenant l’exemple de Martine Aubry, ses attributs publics, qui sont identifiables dans les cercles accessibles à tous (et dans son cas très très larges), sont facilement détournables. Ils sont non seulement connus de tous, mais surtout ils font sens pour tous. Sauf pour ses cercles restreints, ceux qui la côtoie au quotidien (numériquement ou non) et qui peuvent alors identifier rapidement si son comportement  en ligne diffère des relations qu’elle entretien couramment, de l’exposition et l’articulation des traces qu’elle fait habituellement.

 

En bref, les réactions des contacts « proches » (les quelques contacts avec lesquels on échange constamment) face aux traces et à leur visibilité sont une forme de mise en contexte qui permettent de définir l’identité numérique d’un individu. Et, surtout, d’identifier un détournement.

Dans l’anecdote de Martine Aubry racontée par Rue89, ce sont ses proches collaborateurs qui ont immédiatement signalé le détournement de son IDN  sur Twitter. Pour prendre un exemple moins « public », sachez qu’il y a quelques temps, j’ai été élu Twitteuse de l’année (ou quelque chose d’approchant, je ne retrouve plus l’article en question)… Je n’ai pas réagi, mais certaines personnes avec qui j’ai des échanges réguliers sur le web (et à qui je ne précise pas d’emblée que je suis un homme, d’ailleurs) sont venus immédiatement corriger cela en commentaire (@moderateur si mes souvenirs sont exacts).

 

Tout cela pour dire, et on le verra ensuite, que pour identifier un détournement, le meilleur moyen est d’observer les échanges et contacts avec les cercles proches de l’IDN que l’on observe. S’il ne semble pas avoir de relations approfondies, d’informations et de codes propres à un cercle restreint de contacts, alors l’IDN que l’on observe est potentiellement un détournement (à partir du moment où l’on a un doute bien entendu).

 

 

Les risques en termes de (e)réputation ? (Slide 7) 

 

 

==> Selon G. Orrigi, la réputation est avant tout (d’un point de vue informationnel) un système d’évaluation. Un ensemble de critères permettant de définir l’intérêt que l’on porte ou pas à quelqu’un d’autre, ou encore d’influer sur  le choix d’une information.

 

==>Partant de ce principe, si le détournement change le sens des attributs identitaires, influe sur le contexte d’interprétation des signes que l’on émet, alors il modifie certains attributs réputationnels…donc la possible évaluation que les autres portent sur nous.

 

==> Le risque est donc là, le détournement des traces que l’on laisse peut redéfinir le sens qu’on leur donne, et donc biaiser l’évaluation que les autres portent sur nous. Cela devient préjudiciable dans un contexte de recherche d’emploi par exemple, ou encore pour une entreprise pour vendre ses produits ou services. Qui plus est quand les « évaluateurs » émettent un jugement à partir des traces détournées, et non pas de celles mises en contexte et en visibilité volontairement par l’individu en question. Et encore plus quand ce détournement impact directement la perception que les cercles proches ont de l’individu…

 

 

L’identification par les autres (Slide 8) 

 

 

Comme je le soulignais dans le billet Twitter, comment qualifier l’information et les sources, l’une des meilleures manières d’identifier un détournement reste encore d’observer la réaction des cercles et réseaux de contacts de l’identité détournée. Comme le montre les exemples dans la présentation, c’est généralement la manière la plus efficace de détecter les « fakes » et autres parodies…

 

 

Le détournement repose sur le contexte, pas sur les données(Slide 9) 

 

 

En guise de conclusion à ma présentation, je suis donc revenu sur deux points importants :

 

==>Si le web est grand producteur de données, seule leur mise en contexte (par les autres notamment, la manière dont ils articulent, réarticulent les traces, les échanges, leur comportement face aux traces, etc.) permet de définir un début d’identité numérique. C’est ce contexte qui va permettre d’identifier le détournement, et surtout son impact : à quel moment le détournement sort de certains cercles pour en atteindre d’autres ? A quel moment ces détournements brouillent totalement l’interprétation, l’évaluation (la réputation) que l’on peut faire/avoir de l’IDN détournée ?

 

==> Si l’on prend Martine Aubry le risque arrive très clairement à partir du moment où des journalistes reprennent des infos en provenance des comptes détournés. Pour un quidam, c’est lorsque le détournement touche ses cercles proches, mais aussi lorsque sa propre mise en scène devient « inaudible » face à la réinterprétation de ses traces par d’autres. Durant le colloque, j’ai d’ailleurs pris l’exemple d’Amandine du 38, ou encore de manière générale de certains mèmes circulant sur le web. Souvent, ils n’impactent que l’IDN de la personne (d’Amandine je ne connais que l’attribut identitaire 38, ainsi que les parodies faites sur elle). Parfois, ils impactent l’identité réelle de la personne, et là arrive un fort enjeu juridique voire surement psychologique…

 

Mais, pour ma part, je ne fouillerai pas jusque-là, l’idée étant ici de seulement souligner que le détournement de l’IDN est un détournement du sens, et que le contexte relationnel est un indicateur de l’impact de ce détournement.

 

 

Et vous, comment interprétez-vous la notion de détournement de l’identité numérique ? Avez-vous des exemples et des actions concrètes à proposer ?!

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14 novembre 2011 1 14 /11 /novembre /2011 14:59

ImageVoulue.jpgQuelques réflexions rapides en ce début de semaine. L’e-réputation (voire la réputation en générale), lorsqu’on l’aborde du point de vue de l’entreprise, n’est-elle pas au final que l’assemblage de plusieurs images ? De plusieurs images que l’entreprise forme elle-même, et qu’elle souhaite ou non retrouver dans les contenus des internautes ? Autrement dit, intégrer les avis des internautes alors qu’il est déjà difficile d’accorder ses propres perceptions en interne n’est-il pas (pour l’instant) une illusion ? Voyons ces différentes images, et la manière de les articuler dans une stratégie d’e-réputation.

 

 

 

 

 

 

Bien évidemment, lorsque l’on parle de réputation en ligne pour une organisation, l’on pense immédiatement aux avis/critiques laissés par les internautes. Bien entendu, il est possible d’écouter ces avis, de les quantifier, les évaluer, les contextualiser, etc. Seulement, et ensuite ?


Toutes les entreprises sont-elles réellement assez souples stratégiquement parlant pour intégrer ces avis d’internautes dans leur communication ? Et encore plus leur fonctionnement global ? La construction d’une image en interne (une image « corporate ») est parfois aussi complexe (si ce n’est plus) que celle qui peut se construire par les échanges des publics sensibles aux discours de l’entreprise. Arrive alors ce difficile choix : doit-on adapter notre image aux discours des internautes ? Ou influer sur le discours des internautes pour l’adapter à l’image que l’on souhaite diffuser ?

 

L’objet de ce court billet réflexif n’est pas de répondre précisément aux questions ci-dessus, mais plutôt de souligner que, généralement, on peut subdiviser l’image voulue par l’entreprise.

 

Si la (e)réputation permet de construire du sens (pour un public, face à certaines actions, etc.), il est nécessaire d’identifier un référent. Un référent auquel l’on se reporte pour interpréter, confronter et comprendre les différents signaux que l’on capte.  

Pour l’entreprise, ces référents peuvent donc être : l’image qu’elle souhaite diffuser, l’image qu’elle ne souhaite pas avoir, l’image qu’elle pense avoir, voire l’image qu’elle prête aux autres. Et d’autres, bien entendu,comme l’image ou la réputation des concurrents, etc. La question se pose aussi pour les internautes (à qui ou quoi se réfèrent-ils pour construire la réputation qu’ils ont d’une entreprise), mais c’est un autre débat…


Il convient donc d’identifier clairement les référents de l’entreprise avant toute forme d’analyse ou d’actions. Cela permettra de produire des analyses compréhensibles par l’entreprise (qui ont du sens pour elle, qu’elle peut contextualiser), et des actions dont l’impact est plus aisément mesurable (puisqu’elles s’inscrivent dans un cadre intégré par l’entreprise).


Autrement dit, et comme il l’a souvent été souligné sur ce blog, pas de veille sur l’e-réputation sans s’être interrogé au préalable sur l’image voulue par l’entreprise. Seulement, avec la pratique de ce genre d’entretiens/questionnaires préalables, on peut vite s’apercevoir que les perceptions de l’entreprise (enfin de ses managers) sur elle-même ne se réduit pas une simple « image voulue », lisse et uniforme, mais à une subdivision d’images différentes.

Images qui nécessitent alors des actions différentes par la suite, et une articulation spécifique.

 

Voici, très rapidement, une proposition de typologie de ses images perçues par l’entreprise, et qui impactent (consciemment ou non) les actions de gestion de la réputation en ligne qui en découlent.

 

 

 

L’image voulue


 

Celle que l’on souhaite projeter. Cette image est clairement celle qui résulte des réflexions stratégiques, et que les actions de communication ont pour objectif « d’implanter » dans l’esprit du public de l’entreprise.


Cela s’applique aussi aux individus : l’image que l’on souhaite donner de soi.

 

La réputation repose alors en partie sur cette image voulue et l’image perçue par son public : si elle est en adéquation, tout va bien. Si ce n’est pas le cas, arrive des nécessaires actions de mise en scène, de communication, voire pour les moins aguerris de « nettoyage ».


Le problème de cette image est qu’elle est souvent idéalisée, qu’elle met de côté certains aspects négatifs (sur la fiabilité d’un produit par exemple) qui, dans l’absolu, ne répondent pas aux critères fixés. Autre problématique, cette image vient souvent répondre à des objectifs stratégiques plus larges. Par exemple, si l’on souhaite vendre des applications web de sécurité, mieux vaut renvoyer l’image d’une entreprise sérieuse, attentive à l’évolution des « menaces informatiques », etc. Seulement, si l’image doit venir appuyer des objectifs précis, ce n’est pas pour autant qu’elle répond à une réelle attente ou perception du public cible.


En résumé, l’image voulue est l’objectif à atteindre par la communication (actions volontaires ou correctrices), voire le levier pour des stratégies plus larges, et nécessite donc de s’interroger de manière globale sur l’entreprise et son écosystème. Peut-on s’appuyer sur les produits/services existants pour développer cette image ? A-t-on les moyens de le faire (humains, financiers, stratégiques, etc.) ? Le public va-t-il être réceptif à cette image ? Est-elle cohérente avec les actions passées et présentes ?


Un ensemble d’interrogations à identifier au préalable, et ce afin de bien comprendre le sens que l’entreprise souhaite donner à ses actions de communication.

 

 

L’image fuie


L’inverse de l’image voulue donc… Celle que l’entreprise ne souhaite pas retrouver dans les contenus présents sur le web. Contenus qui sont alors classés comme négatifs dans les analyses de veille image.


Si l’image voulue est un objectif à atteindre, l’image fuie est généralement ce qui motive les actions de gestion de la réputation en ligne : ne pas être considéré comme ; ne pas avoir l’image de ; ne pas être critiqué par tel ou tel public…


Généralement, cette image ressort rapidement des entretiens ou questionnaires menées préalablement avec les parties prenantes de l’entreprise. On sait parfois plus facilement ce que l’on ne veut pas être, que ce que l’on souhaiterait être.


Cette image fuie est un apport intéressant pour la mise en place d’une stratégie d’e-réputation (tout comme les avis jugés négatifs) : elle donne les limites à ne pas dépasser. Autrement dit, elle permet de restreindre les actions visant à développer l’image voulue, à tracer un périmètre de ce qui est acceptable ou non en termes de communication.

De plus, c’est cette image qui explique souvent les motivations à agir sur son e-réputation (l’idée de fuite donc). Un résultat/commentaire peut paraitre plus « effrayant » s’il vient appuyer sur ce que l’entreprise cherche spécifiquement à ne pas mettre en avant. Il peut s’agir d’une forme d’entrave au développement de l’image voulue, aussi bien que certains aspects qui entrent totalement en contradiction avec la stratégie globale de l’entreprise.


Cette image fuie se révèle souvent avec les questions suivantes : quel public ne souhaitez-vous pas toucher ? Avec qui ou quoi (quels concurrents par exemple) ne souhaitez-vous pas être associé ? Quels sont les changements en termes d’image qui vous semblent nécessaire dans l’immédiat ? Quels sont les freins au développement de l’image voulue ?


Bref, des questions qu’il n’est pas toujours nécessaire de soulever pour que des pistes de réponse émergent, et qui dans tous les cas doivent bien entendu être affinées en fonction de l’entreprise auxquelles elles s’adressent.


 

L’image actée

 

Il s’agit ici de l’image que l’entreprise pense avoir telle qu’elle est perçue par les décisionnaires/commanditaires interrogés. Elle diffère de l’image voulue, dans le sens où elle s’inscrit dans le présent.


Elle représente un risque puisque c’est en quelques sortes la base même du développement de l’image voulue. Si cette image n’est pas perçue à l’identique par le public visé par l’entreprise, alors il y a un risque de biais dans l’analyse et les actions dès le départ.


La question n’est pas alors seulement de savoir si les internautes perçoivent eux aussi cette image actée, mais aussi de se questionner sur les stratégies s’appuyant déjà sur cette image. Et ce afin d’évaluer les risques attenant à sa modification, pas tant au niveau du public donc, mais au niveau de l’entreprise elle-même. Si l’ensemble des collaborateurs s’appuie sur un certain type d’image (qui plus est si la culture d’entreprise ou la communication interne est forte) pour développer des stratégies, alors il est nécessaire de se questionner sur l’impact d’une modification de celle-ci.


De plus, certains aspects de cette image actée peuvent devenir des points de développement de l’image voulue. Autrement dit, mettre en cohérence l’image communiquée actuellement avec les perceptions réelles des internautes, avant même de vouloir en développer une plus en adéquation avec les  objectifs stratégiques de l’entreprise.


Evaluer cette image passe par l’analyse des supports de communication et messages déjà existants, et vient répondre aux questions : quels sont les points forts actuels de l’entreprise ? Quels sont les leviers de différenciation de l’entreprise avec ses concurrents ? Quels aspects de l’image de l’entreprise sont aujourd’hui le plus mis en avant ?


L’image actée, ou véhiculée (dans les messages), ou stabilisée (que l’on ne travaille plus ou presque) est l’une des plus difficile à remettre en question, qui plus est lorsque l’entreprise s’appuie sur elle depuis un certain temps. Mais elle est aussi l’un des leviers qui incite à la mise en place d’une stratégie d’e-réputation, lorsque l’entreprise arrive sur le web social et qu’elle constate alors que ce qui semblait marcher hors-ligne est fortement remis en question en ligne.

 

 

Au final…

 

On pourrait ajouter à cette petite typologie l’image prêtée (par l’entreprise à ses clients) par exemple. Mais il s’agit ici plus de réflexions (à haute voix) nées de l’analyse d’entretiens et de questionnaires de ce type en « avant-veille », que d’une recherche d’exhaustivité sur le sujet.


Pour résumer :


==> Image voulue : que je souhaite avoir


==> Image fuie : que je ne veux pas (ou plus) avoir


==> Image actée : que je pense déjà avoir et que je ne remets pas (ou rerement) en question


Bien entendu, nous partons ici du principe que la gestion de l’e-réputation d’une entreprise repose sur l’image qu’elle souhaite diffuser plus que sur celle exprimée par les internautes (tout du moins la recherche d’adéquation basée d’abord sur les objectifs de l’entreprise). Et que, au final, se baser sur ces trois images permet une plus grande souplesse dans la mise en place de stratégies.


Car bien souvent, les crises d’e-réputation proviennent d’erreurs internes, d’une mauvaise gestion client, d’un produit défectueux… Bref, de problématiques provenant de l’entreprise et que celle-ci doit gérer au mieux. Rien ne sert alors d’ajouter une couche de communication si cette communication n’est pas intégrée globalement à la stratégie de l’entreprise. Si les décisionnaires ne peuvent s’appuyer sur des référents clairs, en adéquation avec leurs attentes.


Qui plus est, définir ce sur quoi l’on souhaite agir (image voulue, fuie ou actée) permet d’affiner ses stratégies, et surtout (pour les veilleurs ou gestionnaire de l’e-réputation) de répondre plus précisément à un besoin et une perception souvent mal exprimée.

 

Et vous, que pensez-vous de cette typologie ? Voyez-vous d’autres formes d’approches de l’image souhaitée par l’entreprise ?! Pensez-vous qu’une entreprise peut entièrement s’appuyer sur l’image perçue/restituée par les internautes ?

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4 octobre 2011 2 04 /10 /octobre /2011 15:20

Notoriete-web.jpgNotoriété, réputation, popularité, visibilité, autorité… Un ensemble de termes utilisés chaque jour pour qualifier la présence d’informations sur le web. Un ensemble de termes que l’industrie de la (e)réputation emploie et essaye de quantifier. Seulement voilà : s’il est pertinent de parler de mesure de la notoriété, l’état actuel des technologies et méthodologies fait qu’il est rare de voir des outils ou agences mesurer réellement la réputation. L’e-réputation reste à construire là ou l’e-notoriété est déjà clairement balisée ?

 

Il y a deux ans j’ai essayé  de définir la réputation, la notoriété et l’image de marque, mais il ne parait pas inutile de revenir rapidement sur quelques « définitions » de ces concepts appliqués au web.


Car aujourd’hui, et nous le verrons plus loin, la magie des chiffres et de la data à foison sur le web fait que les outils et/ou méthodologies proposés aux entreprises se concentrent sur la notoriété (notion opératoire) plus que sur la réputation (notion qualitative et contextuelle).

 

Au-delà d’une simple remarque lexicologique il parait intéressant de souligner qu’évaluer la notoriété sur le web n’emprunte pas les mêmes mécanismes que l’évaluation de la réputation. Car l’un est plus simple que l’autre de par sa possible quantification, son absence de prise en compte du contexte et (surtout) le fait que la notoriété s’exprime là où la réputation s’interprète.


 

Notoriété et termes voisions : petites définitions appliquées au web


 

Ces « définitions » sont bien entendu schématiques et nécessiteraient pour chacune d’entre elles un billet voire plus. Elles se basent par ailleurs sur celles fournies par le TLFi.


 

La notoriété…appliquée au web


La notoriété est « le fait pour un produit, une marque ou un service d'être connu quel que soit le jugement porté sur lui. ». Nous sommes alors, en termes d’actions, dans le faire connaitre : buzz, spam, retweets, fans, etc. En termes d’analyse, évaluer la notoriété ne s’attache donc pas à l’opinion exprimée différenciant ainsi cette notion de celle de réputation.


De plus, la notoriété est une « notion opératoire, mesurée le plus souvent par un taux de population ayant connaissance d’un nom ou d’une marque. » (Beuscart, 2008). Appliquée au web donc, nous pouvons considérer que la notoriété est le pourcentage d’internautes présents sur une plateforme web donnée, ayant cité le nom d’un produit ou d’une marque. Et ce qui est intéressant sur le web, est le fait que l’exposition d’une population à un message nourrie la notoriété de celle-ci (récursion) : plus un internaute citera le nom d’une marque, plus les autres internautes seront exposés à cette marque.


La notoriété peut aussi être spontanée, associant le nom d’un produit/service à une marque. Sur le web, cette notoriété spontanée est clairement visible sur  Google avec l’option « Recherches Associée » : pour un terme donné (par exemple soda) Google agrège les marques associées naturellement à ce terme (par exemple Coca) en fonction des recherches des internautes. Enfin, la notoriété peut être suggérée, dans Google l’option Suggest notamment, quand un individu reconnait le nom d’une marque après qu’on lui est proposé.

 

Au final donc, la notoriété sur le web consiste à mesurer la présence d’une organisation dans les discours des internautes. On peut se baser sur l’idée de recommandation sociale pour évaluer la notoriété suggérée (« je cherche le nom d’un produit qui »… « Tiens essaye ça »… « Ah oui, c’est ce que je cherchais »), ainsi que la spontanée (« qui peut me citer une bonne marque de parfum »… « moi, essaye ça »). On peut aussi se baser sur des algorithmes comme celui de Google, ou encore des outils de collecte de données pour tout simplement évaluer le volume de citations par internautes, et ensuite le comparer à l’ensemble des internautes présents sur le web ou un réseau. Ou (pour une comparaison plus fiable) aux concurrents et autres produits/services de l’organisation.


Bref, et nous le verrons plus loin, ce que généralement propose la majorité des outils dits « d’e-réputation »…


 

La visibilité… appliquée au web


La visibilité se définie comme le « fait de pouvoir être vu facilement, d'être aisément perçu dans sa structure, ses détails ». Appliquée au web cette notion se retrouve facilement sur les moteurs de recherche : ce que les internautes voient le plus facilement pour une requête donnée.

La visibilité est alors à la fois moteur de la notoriété (plus je suis vu, plus je suis connu) et dépend de celle-ci (plus je suis connu, plus je deviens visible). Là aussi, les possibilités de mesures et d’évaluations de la visibilité sur le web sont bien balisées : référencement naturel ou payant (en termes d’actions), positionnements sur un moteur ou sur une plateforme donnée, etc.


 

Audience, autorité et popularité


L’audience est le fait « d’écouter avec attention ou intérêt », « l’attention, intérêt accordé à quelqu’un ou quelque chose ». Appliquée au web, cette notion est aussi mesurable, notamment par les outils d’analyse d’une source : volume de visiteurs, temps passé sur le site, etc. Si l’audience peut impacter la visibilité sur le web (parce qu’elle entraine notamment le partage), elle est généralement la résultante de la notoriété : je suis notoirement connu, donc il est probable que l’on portera attention à ce que je dis.


L’autorité est le « pouvoir d’agir sur autrui ». Lorsque l’on parle d’autorité sur le web, on fait souvent référence à l’autorité cognitive (relation d’influence sur la pensée de quelqu’un) ou l’autorité de l’expertise liée à la crédibilité d’un individu ou d’une ressource (voir Broudoux). Pour schématiser, l’autorité est la pertinence, la crédibilité dans un domaine particulier que confère un individu à une source web, et in fine le fait que cette source devienne une référence (elle fait autorité) dans le domaine qu’elle traite. Sur le web, cette autorité peut se mesurer par les citations d’une source présentes dans d’autres sources, mais aussi l’impact global d’un discours sur ceux des internautes.

Cette autorité résulte de la visibilité, de la notoriété et de l’audience (se rapprochant alors de la notion d’expertise) bien que l’on puisse avoir une autorité sur un domaine au public réduit et donc jouir d’une faible notoriété. Et, de plus en plus, l’autorité jouera un rôle dans la visibilité des sources sur le web. En résumé, l’autorité (informationnelle) est un concept à manier avec des pincettes tant il se rapproche de la réputation qui, nous le verrons plus loin, repose sur des bases d’interprétation plus que de mesure exacte.

 

Enfin, la popularité est « la faveur du peuple, crédit dont dispose auprès du peuple, du plus grand nombre, une personne connue et appréciée par lui. ». La popularité s’évalue sur le web par le volume de liens entrants (entre autre), ou de fans/followers : plus on accorde de faveurs et de crédits à une source, plus on fait de liens vers elle, on s’abonne à elle ou on la cite. La popularité est la base de la visibilité sur les moteurs de recherche (Google en tête), elle nourrit l’autorité, et se repose généralement sur une notoriété déjà développée.


 

Au final, de la notoriété, de la visibilité et de l’audience qui sont des concepts facilement mesurables (car très opératoires) nous glissons petit à petit vers des notions plus qualitatives (autorité et popularité) pouvant s’appuyer sur des formes de mesures sur le web, mais dont une partie parait difficilement automatisable ou ne pouvant se reposer que sur la collecte de données.


 

La (e)réputation…


La réputation est « l’opinion favorable ou défavorable attachée à quelqu'un ou à quelque chose ». C’est une construction de l’esprit, basée sur le web sur les sources d’informations traitant d’un sujet (que ce soit les internautes eux-mêmes ou autre). Et l’opinion qui y est explicitement exprimée et que l’on s’approprie, ou qui est implicitement présente et que l’on interprète. Au final, il s’agit aussi d’une question de mémorisation et de restitution par les internautes de la raison/manière/façon dont est connu quelque chose ou quelqu’un (« le fait d'être connu pour » selon le TLFi).  


Sans entrer dans plus de détail, la réputation sur le web se construit notamment par :


==> La notoriété : le fait d’être connu, cité par les internautes

==> La visibilité : le fait de rendre accessible au plus grand nombre des messages positifs ou négatifs

==> L’audience : l’intérêt qui sera porté à une information impactera plus ou moins fortement la perception que l’on aura par la suite de la réputation de quelqu’un ou quelque chose.

 

Et la réputation permet de construire :


==> La popularité : obtenir les faveurs d’un public dépend de la représentation que le public se fait de quelque chose ou quelqu’un

==> L’autorité : la réputation devient alors un levier permettant de construire son autorité dans un domaine précis.


 

Et l’influence ? Proche de la notion d’autorité, l’influence pourrait être vue comme l’impact des concepts présentés ci-dessus sur une prise de décision… Bien qu’à l’heure actuelle elle soit aussi (avec Klout ou autre) basée sur la seule notoriété : plus je suis cité, plus je suis influent (et j’ai un gros Klout).


 

E-réputation ou e-notoriété ?

 

Il est donc moins complexe de mesurer la notoriété sur le web (volume de données concernant un sujet, visibilité et audience qui en découle) que de mesurer la réputation (impliquant les sentiments, la construction d’une perception, etc.). Comme il est d’ailleurs aisé de définir ce qui entraine une forte notoriété (évènement, actualité) que de définir précisément les éléments informationnels permettant de construire une réputation (on touche ici à la notion de connaissances).


La réputation nécessite la prise en compte de nombreux éléments de contextes (propres au canal d’expression, aux attentes de l’organisation, à la finalité de cette réputation, etc.), il faut avoir un référent, là où la notoriété se concentre sur la comparaison d’éléments mesurables. Et cela, bien entendu, sans tenir compte de l’analyse des discours en eux-mêmes : il ne suffit pas de prendre en compte des adjectifs pour définir ce qui est bon ou mauvais, la preuve étant qu’un commentaire négatif peut avoir aussi un impact positif.


Pour résumer, la notoriété repose sur des données quantifiables, là où la réputation nécessite des interprétations fortement dépendantes des contextes et des capacités cognitives de chaque individu.


 

Des outils qui ne peuvent que mesurer la notoriété ?


 

Et dans notre société du chiffre, des sondages et de l’audience, difficile (voire impossible ?) de fournir à un commanditaire des informations non-chiffrées.


Il devient alors courant d’embrouiller les notions de réputation et de notoriété. Le simple fait d’être cité ne signifie pas pour autant avoir une réputation. Si l’une est dépendante de l’autre, il est péremptoire de dire que l’on peut évaluer la réputation car l’on peut mesurer la notoriété.

 

Un exemple : le baromètre e-réputation d’Image et Stratégie. Comme l’indiquent d’ailleurs ses auteurs, ce baromètre évalue la notoriété et non pas la réputation. Pourquoi ? Car il est difficile (j’oserais dire impossible) de définir un algorithme pouvant interpréter les perceptions d’un individu.

Cependant, dans l’acceptation commune, nous parlons maintenant d’e-réputation là où nous mesurons l’e-notoriété. De même pour l’influence donc, où les outils ne permettent pas d’évaluer les actions qui découlent d’un message, mais bien la notoriété de ce message ou de son émetteur. Je vous invite d’ailleurs à lire à ce sujet l’article : Et si on mesurait la notoriété plutôt que la popularité ?

 

Si nous sommes bien d’accord pour dire qu’évaluer la réputation repose sur une approche herméneutique  nécessitant notamment une prise en compte  du contexte et des différentes informations pouvant construire la perception qu’un individu aura sur un sujet, la mesure de la notoriété sur le web est loin d’être une science exacte. Elle est en effet dépendante de nombreux facteurs (plateformes et leurs API, puissance des algorithmes, sémantique, etc.) rendant alors difficile l’établissement d’une échelle stable.

Pour démontrer cela, pas besoin d’aller très loin : comparez les résultats de http://politivox.liberation.fr et de http://barometre.image-strategie.com.  Ils varient sensiblement, et soulignent alors qu’avec des données similaires, les modes de collecte et de calcul impactent fortement l’interprétation possible des résultats…


 

Il est donc plus facile de mesurer la notoriété car on peut la chiffrer et la reporter à une échelle (approximativement) commune. Là où la réputation ne repose pas sur un cadre fixe et où sa commensuration dépend fortement d’une forme d’interprétation propre aux objectifs, aux attentes et aux références d’une organisation.


 

Au final…

 

Tout ça pour dire quoi ?

 

Et bien qu’au-delà de la simple irritation sémantique que l’emploi à tout va du terme e-réputation peut entrainer chez moi, les organisations ne doivent pas agir de la même manière en fonction de leur notoriété et de leur réputation.

 

Faire du buzz permet de développer sa notoriété. Activer la recommandation sociale, développer sa visibilité ou son audience aussi. Seulement, avoir une réputation en adéquation avec ses stratégies nécessite un travail plus long. Tout d’abord définir des cadres de référence afin d’interpréter au mieux les résultats. Ensuite, définir des indicateurs de mesure qui sont propres à l’organisation.

Ne plus passer (seulement) par des outils dont la forme de collecte et les statistiques générées sont transposables à d’autres organisations, qui donnent l’illusion que chaque réputation est comparable, que chaque internaute perçoit, mémorise et interprète un message de manière similaire.

 

Une fois cela intégré, libre aux organisations de décider si elles souhaitent se reposer et agir sur leur e-réputation…ou leur e-notoriété !

 

Et vous, quelle(s) différence(s) faites-vous entre ces deux concepts ? Quelle limite voyez-vous à la mesure de la notoriété sur le web ?!

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