Infopresse cgt-final

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Infopresse cgt-final

  1. 1. CGT talk atInfopresse @cgtheoretLa Révolution des données sociales
  2. 2. Chaque minute:• 48 hrs de vidéo sont téléchargées sur Youtube• 320 nouveaux comptes et 98,000 tweets sur Twitter• 168,000,000 millions de courriels envoyés• 20,000 nouveaux billets sur Tumblr• 6,600 photos téléchargées sur Flickr• De plus 20% de tous les site web sont des CMS/wordpress/etc… @cgtheoret
  3. 3. @cgtheoret
  4. 4. @cgtheoret
  5. 5. @cgtheoret
  6. 6. @cgtheoret
  7. 7. @cgtheoret
  8. 8. @cgtheoret
  9. 9. @cgtheoret
  10. 10. @cgtheoret
  11. 11. Mais…• Facebook a perdu 1,5 million d’utilisateurs aux Canada et 6 millions aux Etats-Unis• Étude de Yahoo: 50% du contenu lu et partagé par des humains est généré par seulement 20 000 comptes @cgtheoret
  12. 12. @cgtheoret
  13. 13. Alors, ce flux diluvien de données ne semesure pas seulement à une échelle presquehumainement inconcevable, il y a aussiplusieurs dynamiques internes qui entrent encause et qui compliquent la compréhension… @cgtheoret
  14. 14. @cgtheoret
  15. 15. @cgtheoret
  16. 16. Ceci est tellement compliqué que Standford offre maintenant un cours sur le sujet : @cgtheoret
  17. 17. Qui est le professeur qui donne ces cours de statistiques et de marketing ?Un physicien bien sûr…Andreas Wiegend : avant d’accepter une position à Stanford, il était « Chief Data Scientist » chez Amazon. L’appellation « Social Data Revolution » lui appartient. @cgtheoret
  18. 18. Facebook (et Zynga) sont assis sur la base de données sociologique la plus vaste et détaillée jamais créée par l’être humain.Facebook possède toutes ces données et il ne les partage pas.Cette base de données est utilisée exclusivement pour mieux vous vendre de la publicité et …? @cgtheoret
  19. 19. Le cas du Robin des Bois des données sociales ? Pete Warden @cgtheoret
  20. 20. Pete Warden était un ingénieur chez Apple et a décidé de partir pour créer une startup…La startup n’a pas fonctionné et dans son temps libre, il a développé un crawler de Facebook, légal, tout en utilisant leur API de développeur.En 2010, son crawler a roulé pendant 6 mois et a recueilli de l’information sur 215 million d’utilisateurs, qu’il a regroupés par ville, état, etc., tout en conservant leur anonymat. @cgtheoret
  21. 21. @cgtheoret
  22. 22. @cgtheoret
  23. 23. @cgtheoret
  24. 24. En 2010, LinkedIn a embauché une équipe de17 personnes pour faire la même chose : @cgtheoret
  25. 25. Mais est-ce qu’une personne ou une entreprise “normale” peut faire du sens de cette masse de données sans avoir recours à des équipes d’experts et d’énormes budgets ?Il existe actuellement des centaines d’outils pour faire le « monitoring » des médias sociaux :195 outils ici:http://www.salesrescueteam.com/social-media-measurement-tools/ @cgtheoret
  26. 26. Il existe même un wiki qui répertorie 224 outils : http://wiki.kenburbary.com/ @cgtheoret
  27. 27. Mais même avec le succès monstre de certaines compagnies de « monitoring » :Radian6 : 326 $millions / revenues ~20 $MillionsSysomos : 34 $millions / revenues ~2 $MillionsScoutlabs : 20$ millions / revenues ~1 $MillionsPostrank : acheté par Google, BackType : acheté par Twitter, ect… @cgtheoret
  28. 28. @cgtheoret
  29. 29. @cgtheoret
  30. 30. Monitoring / Analyse• Les outils de « monitoring » présentent les données du web social comme un tableau Excel: – Une liste de “nodes”, i.e., billets de blogues, tweets, etc. – Présenté en séquence, un après l’autre par ordre de date – L’emphase est mise sur le temps réel – Cela fonctionne pour quelques dizaines, des centaines de billets… mais que faire avec des milliers de billets ? – Cela devient très cher et laborieux de faire du sens de tous ces billets @cgtheoret
  31. 31. Monitoring / Analyse• La valeur ajoutée – supplémentaire - dans les médias sociaux n’est pas dans les données brute, mais dans les connexions entre les personnesEt entre les idées• C’est fondamentalement un réseau …et un réseau = les relations• Pour comprendre le réseau, il faut comprendre les relations• Pour bien comprendre un élément dans les réseaux, il faut comprendre son contexte @cgtheoret
  32. 32. Avec le « Social Graph » on peut calculer « qui parle à qui », « qui est connecté à qui », et possiblement où.Mais on peut aller plus loin… @cgtheoret
  33. 33. Avec plus d’informations et de calculs, on peut voir ce qui intéresse les gens et comment leurs intérêts sont liés…Ceci est le deuxième défide Facebook :« The interest graph »Comment les idées et les conversations se connectent sur le web social. @cgtheoret
  34. 34. @cgtheoret
  35. 35. Zeitgeist @cgtheoret
  36. 36. Zeitgeist @cgtheoret
  37. 37. « L’esprit de notre ère » Esprit et ère : deux concepts qui sontdifficilement mesurables…encore plus si on les combine… @cgtheoret
  38. 38. @cgtheoret
  39. 39. @cgtheoret
  40. 40. @cgtheoret
  41. 41. @cgtheoret
  42. 42. Ça mange quoi en hiver un « interest graph »?Prenons un exemple concret.Appelons le Réjean…6’2’’, 35 ans, marié, habite Val D’Or…Selon la recherche marketing traditionnelle… @cgtheoret
  43. 43. @cgtheoret
  44. 44. @cgtheoret
  45. 45. @cgtheoret
  46. 46. @cgtheoret
  47. 47. Pourquoi faut-il une « personne spéciale » pour comprendre la révolution des données sociale ? @cgtheoret
  48. 48. @cgtheoret
  49. 49. Pourquoi faut-il un physicien pour comprendre la révolution des données sociale ?Parce qu’il n’est pas seulement un physicien!! Il comprend le comportement social humain… @cgtheoret
  50. 50. @cgtheoret
  51. 51. @cgtheoret
  52. 52. @cgtheoret
  53. 53. Merci!cg.theoret@nexalogy.com @cgtheoret @cgtheoret

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