Préface par Alban Jarry (@Alban_Jarry), directeur du Programme Solvency 2 dans une mutuelle, spécialiste des réseaux sociaux professionnels, et co-éditeur de la rubrique "Le Monde selon Twitter" de La Nouvelle Revue de Géopolitique.
Préface : "Deux faiblesses qui sâappuient lâune sur lâautre produiront, ensemble, une force. " Léonard de Vinci. Lorsque Captain Economics mâa proposé de décliner, à lâunivers de la finance, sa méthodologie algorithmique dâanalyse des comptes Twitter, jâai tout de suite été emballé par cette idée qui permettait de défricher un nouvel espace. Connaissant lâutilisation algorithmique par la finance des API Twitter, jâétais curieux de découvrir une autre exploitation de cette mine dâor dâinformations. Complémentaire des études précédentes qui reposaient soient sur des sondages soient sur des classements en nombre de followers, elle donne une nouvelle liste de comptes à découvrir, un nouveau point de vue qui diverge des précédents. Comme toutes les méthodologies, elle a été basée sur des choix, en lâoccurrence une liste de comptes de référence qui permettait dâexplorer un réseau aux multiples connexions. Elle fait ressortir une sélection homogènes et cohérente avec ce quâune analyse « humaine » aurait pu faire. Elle prouve aussi que ce type dâexploration amène son lot de surprises et finalement il nâest pas étonnant de rapidement trouver des comptes Twitter dâhommes politiques ou de grands médias qui souvent sont suivis par la plupart des Twittos. Pourtant ces comptes sortent de lâunivers de la finance et seraient passés au travers des mailles du filet sans ce type dâanalyse. Il est intéressant dâarriver à matérialiser graphiquement toutes ces connexions dans une sphère et je remercie Captain Economics dâêtre parvenu à représenter ce réseau aux multiples ramifications. Dans quelques jours, à lâoccasion dâune autre publication, un réseau complémentaire sera dévoilé, basé sur une liste de référence publiée lors de la réalisation des portraits de twittos pour le secteur Banque-Finance-Assurance. Vous pourrez alors faire votre sélection parmi ces multiples propositions et élargir votre univers dâabonnements à des twittos. Bonnes découvertes ! - Alban Jarry
Le classement : Après le petit succès de lâarticle « Le top 100 des comptes Twitter à suivre si vous aimez lâéconomie », le Captainâ fait de la récupâ en ré-utilisant son algorithme de détection des comptes « influents » pour établir cette fois-ci la liste des 100 comptes Twitter à suivre dans le secteur de la finance / finance de marché. Lâobjectif de cette nouvelle étude, réalisée en partenariat avec Alban Jarry, spécialiste de lâutilisation des réseaux sociaux et auteurs de nombreuses études sur lâutilisation des réseaux sociaux par les professionnels du secteur Banque-Finance-Assurance (à découvrir ou relire sur son blog http://albanjarry.wordpress.com/) est justement de comparer les résultats dâune méthode « manuelle » et les résultats dâune méthode « algorithmique».
Avant de présenter les résultats, voici comment fonctionne rapidement la méthode « algorithmique» (pour plus de précisions, la méthodologie est expliquée en détail dans lâarticle précédent ici), qui se base sur une théorie de "les amis des utilisateurs influents sont sûrement influents"
- Etape 1 : Sélectionner une liste de X comptes influents dans le domaine Banque-Finance-Assurance (itération 0)
- Etape 2 : Extraire via un programme la liste des « abonnés » de ces X comptes
- Etape 3 : Ajouter à la liste les Y comptes les plus suivis par les X comptes de la liste initiale (itération 1)
- Etape 4 : Extraire la liste des « abonnés» des Y nouveaux comptes identifiés précédemment
- Etape 5 : Ajouter à la liste les Yâ (avec Yâ = Y) comptes les plus suivis par les X+Y comptes de la liste totale (itération 2)
- Etape 7 : Idem que lâétape 4 et lâétape 5, en rajoutant Yââ utilisateurs (itération 3)
- Etape 9 : Lister les X + Y + Yâ + Yââ utilisateurs sélectionnées
Dans notre cas, nous fixons X = 6 et Y = 32, de telle sorte que le nombre total dâutilisateurs sélectionnés après lâitération 3 soit de 102 (6 + 32*3 = 102).
Attention, il nây a pas une bonne et une mauvaise méthode. La méthode manuelle, basée sur des interviews, des sondages, et une expertise du domaine permet de définir de comprendre précisément les interactions entre les différents agents dâun même réseau et donc dâidentifier les utilisateurs influents. Mais cette méthode implique aussi une subjectivité dans le choix des personnes interviewés, un risque dâavoir échantillon non-représentatif de sondés, et en plus cela demande beaucoup de temps (ou pas mal dâargent).
La méthode « automatique » (ou « méthode algorithmique »), basée sur lâutilisation dâun programme dâextraction et dâanalyse de données, est une approche purement quantitative permettant de diminuer fortement le degré de subjectivité (bien quâil en reste tout de même en ce qui concerne le choix des comptes de départ, pour donner la première impulsion à lâalgorithme) et de cartographier précisément un réseau donné en seulement quelques heures. Lâinconvénient principal de cette méthode provient du choix assez arbitraire de certains paramètres de lâalgorithme (par exemple en ce qui concerne le nombre de comptes à rajouter à chaque itération) et du risque que des comptes en dehors du domaine dâétude apparaissent pour des raisons plus ou moins aléatoire. Par exemple, si les 6 comptes de départ sont tous fans de « Justin Bieber » (why not?), alors Justin Bieber sera considéré comme influent dans le milieu de la finance. De plus, lâalgorithme a tendance à détecter beaucoup de comptes de médias et de « célébrités » (car ces comptes sont très suivis), ce qui nâest pas toujours le plus intéressantâ¦
Bref, les résultats ! Afin de choisir au mieux les 6 comptes de départ (et pour éviter que cela soit trop subjectif), lâalgorithme a été lancé une première fois, puis via une cartographie, quelques calculs et un minimum de subjectivité, 6 comptes influents ont été identifiés :
ALarigaudrieBFM : Bourse-marchés dans #GoodMorningBusiness et le #CoursDeBourse sur #BFMBusiness. Demi de mélée d'impact façon Pilou-Pilou #TeamRCT. Mes tweets n'engagent que moi
anthonycros1 : Global Asset Manager, Trainer in Fin, Asset Allocation & Rating #OPCVM #CGPI - Chess/Poker - #technicalanalysis #behavioralfinance #assetmanagement #trading
fabricepelosi : Marketing Manager @SaxoBanqueParis / Chroniqueur @MagazineCapital / Mes tweets n'engagent que 3 points de croissance.
gmaujean : Rédacteur en chef Finance-Marchés @lesechos
icouet : Chef du service Marchés Les Echos (Financial markets desk editor)
Margin_C : La finance n'a pas de visage mais elle a une tribune !
Cette liste est discutable (si vous voulez tester un autre liste, n'hésitez pas à me contacter par ici), mais pour avoir fait quelques tests en modifiant la liste de départ, le résultat final est assez robuste. Graphiquement, en utilisant le logiciel Gephi et avec un algorithme « Force Atlas» pour la clusterisation, nous obtenons donc le réseau suivant (la taille du cercle est proportionelle au nombre de liens entrants) :
En "classant" les utilisateurs par itération, nous obtenons donc une liste de 102 utilisateurs "influents" dans le domaine de la finance.
Le classement des 100 comptes Twitter à suivre - Finance & Marchés
ALarigaudrieBFM : Bourse-marchés dans #GoodMorningBusiness et le #CoursDeBourse sur #BFMBusiness. Demi de mélée d'impact façon Pilou-Pilou #TeamRCT. Mes tweets n'engagent que moi
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AlexUbot : Hedge fund trader
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blaiserobinson : Senior Financial Market Reporter at Thomson Reuters, chart believer and cycling fanatic
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Buzz_Ligthning : A l'échelle de l'univers, l'eau est bien plus rare que l'or - Hubert Reeves Markets always tell the truth. Margin Call team ! http://t.co/DnUGDHXS2i
CharlotteBinche : PR & CM in AM. Derrière la geek une fille. Je m'exprime ici à titre perso sur #Media, #Com, #AssetManagement, #Finance and of course #Shopping et #Potins
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Denis_Ferrand : Economiste, DG de @CoeRexecode, #conjoncture éco worldwide, débat de politique éco France et Europe
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Karine_Berger : Députée des Hautes-Alpes, Secrétaire nationale à l'économie du PS
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Conclusion : Si la tristesse vous envahit car votre nom n'est pas dans ce classement, rendez-vous dans quelques jours pour une nouvelle cartographie Banque-Finance-Assurance (donc plus "large" et moins "marché") sur le blog de Alban Jarry , et peut-être que, ô miracle, les dieux de l'algorithme vous aurons désigné comme "l'élu". Et n'oubliez pas de rejoindre les 540 millions de fans de Justin Bieber sur Twitter (et de suivre @captaineco_fr et @Alban_Jarry ) !