Le top 100 des comptes Twitter à suivre si vous aimez l'économie

Ah l’été ! Cette période interminable sans cours, sans examen, sans pression, et où, ô stupeur, plus personne ne parle d’économie pendant deux mois ! Mais pas d’inquiétude, le Captain’ a pensé à vous ; vous qui vous endormez en rêvant des accords de Bâle III et qui avez pris dans vos bagages le pavé de Piketty. Pour vous sauver de la déprime, le Captain’ va faire appel cet été aux 100 « super-héros » de l’économie, en vous donnant LA liste des 100 comptes Twitter à suivre si vous aimez l’économie, en utilisant une méthodologie et un algorithme de sélection se rapprochant de la théorie des réseaux.

 

P.S : Si vous voulez simplement voir le graphique et/ou la liste des 100 comptes à suivre, et que vous n’avez pas envie d’écouter la life du Captain’, les résultats sont tout en bas de l’article… Dans le cadre de sa thèse, le Captain’ travaille sur le rôle d’internet et des réseaux sociaux dans le processus de formation des prix sur les marchés financiers (pour faire simple, du pseudo big-data appliqué à la finance). Une piste de recherche sur laquelle le Captain’ travaille concerne le rôle de l’information publiée sur Twitter sur les marchés financiers (impact ou bruit ?). Une piste de cette piste (oui ça fait beaucoup de pistes, mais bon c’est le principe de la recherche académique…) consiste à identifier les utilisateurs influents d’un domaine, voir ce qu’ils racontent sur Twitter, puis relier ça aux mouvements des marchés (prix, volume, volatilité….).

 

Mais comment identifier les utilisateurs influents sur Twitter ? La méthode la plus simple consiste à regarder le nombre de « followers », et à se dire « plus une personne a de followers, plus elle est importante… ». Mais cette méthode à un problème majeur : elle est complètement nulle  pas géniale du tout (lire par exemple : "Measuring User Influence in Twitter: The Million Follower Fallacy")! Les raisons sont multiples : possibilité d’acheter des followers, absence de prise en compte des centres d’intérêts, pas de pondération directe ou indirecte…

 

"Ok Captain’, mais comment faire mieux ?" La méthodologie présentée ci-dessous est loin d’être parfaite (très loin même… il est aussi possible de s’intéresser aux « RT » et discussions entre utilisateurs, voir exemple ici) mais permet, via un algorithme par itération, d’avoir un aperçu intéressant et assez complet d’un réseau à partir d’un échantillon de départ défini.

 

Et en français, ça donne quoi ? Supposons que vous me donniez le nom de 5 utilisateurs Twitter. Dans un premier temps, je vais extraire via un petit programme Python maison l’ensemble des informations de ces 5 comptes, dont l’identifiant des comptes « followés » (les « friends » Twitter de notre échantillon de base) en me connectant à l’API Twitter. Ensuite, je vais regarder si ces 5 comptes partagent des « amis » (suivent les mêmes comptes) et prendre par exemple tous les comptes qui sont « amis » au minimum avec trois des cinq comptes de l’échantillon de base. Pour l’ensemble de ces nouveaux comptes, je relance alors le programme d’extraction des infos Twitter, en regardant les comptes followés par ces nouveaux comptes. Une fois cette étape réalisée, rebelote, mais avec donc un échantillon plus grand (l’échantillon de base + les comptes de la première itération). Et ainsi de suite, jusqu'à l’infini et l’au delà...

 

Bon dans notre cas, "l’infini et l’au delà" s’arrêtera à trois itérations, ce qui signifie donc que : (1) on défini un échantillon de base de X comptes d’économistes reconnus ayant un compte Twitter, (2) on regarde l’ensemble des comptes suivis par ces X comptes, et on insère ensuite dans notre base les Y comptes les plus suivis par les X (itération 1), (3) on regarde l’ensemble des comptes suivis par ces X+Y comptes, et on insère ensuite dans notre base les Z comptes les plus suivis par les X+Y (itération 2), (4) on regarde l’ensemble des comptes suivis par ces X+Y+Z comptes, et on insère ensuite dans notre base les W comptes les plus suivis par les X+Y+Z (itération 3)

 

A la fin, nous avons donc un total de X+Y+Z+W comptes Twitter jugés comme « influents » par l’algorithme, et comme par magie, ce nombre est égal à 100 (la magie se configure dans l’algo). Mais voyons ce que cela donne avec des comptes réels, étape par étape.

 

1ère étape : Définir les X comptes d’économistes reconnus « à la main »

 

Cette étape est la seule étape avec intervention humaine. Mais c’est une étape très importante... Afin de donner la première impulsion à l’algorithme, il faut lui donner une base sur laquelle travailler. Pour cela, le Captain’ a donc défini une liste de 8 comptes Twitter d’économistes français reconnus. La liste peut être discutée, et si vous avez d’autres suggestions, je me ferais le plaisir de relancer l’algo avec un nouvel échantillon (d’après mes tests c’est assez robuste, mais bon…). Bref, les 8 économistes français sont (l’ordre n’a aucune importance) :

 

- Augustin Landier : Economiste à la Toulouse School of Economics

- David Thesmar : Economiste, professeur à HEC Paris

- Jean Pisani-Ferry : Economiste, commissaire général à la stratégie et à la prospective

- Denis Ferrand : Economiste, directeur général de COE-Rexocode

- Alexandre Delaigue : Economiste, professeur d'économie à Saint Cyr

- Jacques Sapir : Economiste, directeur d'étude à l'EHESS

- Olivier Bouba-Olga : Economiste, directeur de l’UFR de sciences économiques de l’université de Poitiers

- Ludovic Subran : Economiste, chef économiste Euler Hermes

 

2ème étape : Les amis de tes amis sont mes amis (Python aussi)

 

Pour la seconde étape, je regarde donc l’ensemble des comptes suivis par les 8 économistes, avec un raisonnement du type « si un utilisateur est suivi par une majorité de ces 8 économistes reconnus, c’est que cet utilisateur doit être important et doit donc venir compléter mon échantillon ». Et hop, cela me fait donc apparaître 14 nouveaux comptes, allant du compte du Prix Nobel Paul Krugman (@NYTimeskrugman), à celui du chef économiste de Natixis Asset Management Philippe Waechter (@phil_waechter), en passant par Karine Berger (@Karine_Berger), députée et secrétaire nationale à l'économie du PS.

 

Bon c’est bien beau d’avoir une liste, mais ce qui est intéressant est l’importance de chaque compte au sein de ce réseau et les liens entrants (si votre compte est suivi) et sortants (les comptes que vous suivez) à l’intérieur du réseau. Pour cela, le Captain’ utilise le logiciel libre d’analyse et de visualisation de réseau Gephi, qui permet de réaliser des graphiques assez facilement, avec surtout un algorithme de regroupement des utilisateurs (clustering) en fonction du degré de similarité qui est un petit bijou. Et hop, deux trois tours de passe-passe et cela nous donne ce graphique, après la première itération.

 

 

La taille et la couleur du cercle représente son importance, en fonction du nombre de liens entrants, c’est à dire en fonction du nombre de personne de ce réseau suivant un utilisateur. Par exemple, Stéphane Soumier (@ssoumier) est suivi par 14 utilisateurs sur un total de 21 possibles dans notre réseau après la première itération (22 utilisateurs au total dans le réseau, mais Stéphane Soumier a beau être très fort, il ne peut pas non plus se suivre lui-même).

 

Vous avez tout compris ? Et bien ensuite on refait la même chose une fois (itération 2) puis une autre fois (itération 3) et c’est terminé ! Et là, ô joie, ô bonheur, le compte Twitter du Captain’ apparaît dans la liste des 100 comptes à suivre (mais non madame, j’ai pas triché) !

 

3ème étape : Visualisation et clustering via Gephi

 

Hop on relance l’algo de regroupement (clustering "Force Atlas" dans Gephi) en fonction du degré de similarité des comptes (liens entrants et sortants), on met quelques couleurs et des traits pas droits parce que c’est plus beau, et voilà ce que l’on obtient pour le top 100 des comptes Twitter en lien avec l'économie.

 

 

 

 

L’algo de clustering permet de définir à la louche différents groupes : à droite les économistes US (Nouriel Roubini, Paul Krugman, Dani Rodrik...), à gauche les politiques proches de l’économie (Arnaud Montebourg, Pierre Moscovici, Fleur Pellerin...), vers le centre les journalistes économiques (Stéphane Soumier, Nicolas Doze, Cyrille Lachevre...). Dans cet exemple, le clustering est intéressant mais pas très clair, tout simplement car l’objectif initial était de créer un réseau partageant comme centre d’intérêt l’économie (donc déjà clusterisé). En cas de sélection aléatoire de l’échantillon de base, le clustering fonctionne beaucoup mieux (le Captain’ vous montrera ça un jour, mais bon assez de geekage pour aujourd’hui).

 

Et voici donc les 100 comptes à suivre, par ordre alphabétique

 

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_Bercy_	Compte officiel des Ministères économiques et financiers de Bercy

 

Conclusion : Et voilà, vous avez de quoi vous occuper tout l’été sur Twitter ! Sea, sex and tweet.