C'est à San Francisco que s'est tenue la Dataweek. Lors de cette rencontre, Douglas Mason, analyste de données chez Twitter, a détaillé les résultats d'une étude menée par la plateforme de microblogging sur les tweets de ses plus gros utilisateurs - artistes, sportifs, politiques en tête. 

 

L'idée était de comprendre ce qui caractérisait un tweet générant beaucoup d'engagement - mesuré au nombre de retweets et de mises en favori - pour en déduire des règles utiles pour les utilisateurs de Twitter, d'une part, et comprendre ce qui intéresse les utilisateurs, d'autre part.
 
Pour cela, Twitter a pris en considération les composants du tweet (hashtag, photo, @mention), le sujet du tweet, et le ton ou l'intention de son auteur - une étude qui a mêlé algorithmes de machine learning et validation humaine.
 

Vous pouvez écouter ma chronique audio ci-dessous et lire la suite de l'article sur mon blog.




Marie-Catherine Beuth est journaliste, spécialiste des nouveaux médias au Figaro. Elle vit depuis 2013 aux Etats Unis où elle a été Knight Fellow à Stanford. Elle est l'auteure du blog 
Étreintes digitales. Chaque semaine, dans l'Atelier des médias, elle s'arrête sur l'un des aspects de la r/évolution des médias actuellement en cours. 

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