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Élection présidentielle — À quoi ressemblent les réseaux Twitter des candidat·e·s ?

Partie 5 — Peut-on lire l’avenir dans la viz ?

Ces dernières semaines, j’ai pas mal fait joujou avec les réseaux, Twecoll et Gephi. Après quatre articles, je vous avais promis une visualisation des réseaux Twitter des candidat·e·s à l’élection présidentielle française.

Si vous voulez lire les quatre autres articles, les voici !

Méthode

Pour recueillir les données nécessaires, je suis passé par le script Twecoll. On peut récupérer la liste des followees d’une personne sur Twitter (soit les Twittos qu’elle suit) et la liste des followees de ses followees.

Ici, le script génère donc un réseau des personnes suivies par nos candidat·e·s comprenant les liens de suivi de ces personnes entre elles. Pour préciser : toutes les personnes présentent dans les graphes sont au moins suivies par le ou la candidat·e.

J’ai ensuite passé les fichiers dans Gephi pour en ressortir des statistiques de base et visualiser les réseaux grâce à l’algorithme ForceAtlas 2.

Les données ont été récoltées entre le 31 mars et le 10 avril 2017.

Vous trouverez plus d’infos dans la partie 2 de la série :

Visualisations

Ne perdons pas de temps. Voici à quoi ressemblent les réseaux des canditat·e·s à l’élection présidentielle française 2017 ! Tous les fichiers ont été traités de la même manière, à l’exception près des échelles qui permettent d’obtenir de meilleurs visualisations.

Les visualisations sont présentées dans l’ordre affiché sur cette page Wikipédia.

Quelques statistiques

Quelques pistes de lecture

Nombre de noeuds : Nathalie Arthaud suit 68 personnes. En moyenne, les candidat·e·s suivent 1 650 personnes sur Twitter.

Nombre de liens et densité : Les personnes suivies par Marine Le Pen se suivent beaucoup entre elles, mais il faudrait 18 649 442 liens (au lieu de 1 378 533) pour que tout le monde suive tout le monde. D’où une densité de 0,074. En moyenne, les réseaux sont parfaitement complets à 10 %.

Degré moyen : En moyenne, les personnes du réseau de Philippe Poutou enregistrent 7 liens entrants/sortants. La moyenne des moyennes est de 101 liens entrants/sortants.

Diamètre et plus court chemin : Le diamètre est la “distance ” entre les deux noeuds les plus éloignés du réseau. Plus il est petit (ici, 4 “liens”), plus le réseau “se connaît”. Le réseau de Benoît Hamon est le plus large. Deux personnes sont virtuellement séparées par 8 autres Twittos. Dans le réseau de Philippe Poutou, 2,533 liens en moyenne séparent deux personnes. La moyenne des moyennes des chemins est de 2,156 liens.

Modularité, nombre de communautés et coefficient de clustering : Les réseaux d’Emmanuel Macron ou de François Fillon sont relativement homogènes (4 communautés détectées par l’algorithme) tandis que celui de Benoît Hamon est très hétérogène (77 communautés détectées). Ces chiffres sont à relativiser, comme l’attestent les visualisations : tous les coefficients de modularité sont faibles (en dessous de 0,30) et montrent une hétérogénéité toute relative. Les coefficients de clustering très éloignés de 1 ajoutent une dernière preuve.

Mot de la fin

Je suis un peu déçu des visualisations qui sont finalement des grosses patates de couleur… mais montrent bien que les candidat·e·s à l’élection présidentielle ne suivent pas beaucoup de groupes/communautés de personnes différentes (des politiques, des soutiens, des militants et des médias, en très grande partie).

Les réseaux de Philippe Poutou, Jean-Luc Mélenchon et Jacques Cheminade sortent du lot et expriment une “connexion” à d’autres réseaux, isolés des autres personnes.

Je laisse les analyses aux journalistes qui peuvent évidemment me contacter pour les données, des précisions, toussa !

C’en est désormais fini avec ma série sur les réseaux :) Si vous l’avez ❤, vous pouvez justement cliquer sur le ❤ ou la partager ! À très vite pour d’autres articles.