Les 6V de la social data

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Je vous ai parlé dans un précédent article de ce qu’était la social data. Je vais maintenant vous parler des caractéristiques de la social data avec ses 6V. Ce n’est pas une erreur de frappe, la social data a gagné un grand V en plus de la big data. Parce qu’elle le vaut bien.

La social data répond aux critères des 5V de la big data: Volume, Vitesse, Variété, Valeur, Véracité. Elle a une spécificité en plus: la Visibilité. La social data est une donnée visible par nous tous sur les réseaux sociaux, les blogs et les forums.

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Volume et Vitesse: une symphonie sans fin.

La social data est de la donnée générée par les utilisateurs de façon spontanée. Nous sommes face à une explosion de cette donnée. Avec le digital et la multiplication des supports (ordinateurs, téléphones, tablettes, objets connectés), les internautes se connectent partout. Ils donnent leur avis sur les produits qu’ils achètent, les lieux qu’ils fréquentent, les restaurants, les hôtels, les monuments, les taxis. Ils en discutent sur les réseaux sociaux comme Facebook ou sur des forums spécialisés. Ils commentent le contenu généré par les marques sur Youtube ou Instagram. Et gare aux serveurs désagréables dans les cafés, leurs prestations ont maintenant un lieu de plainte: Tripadvisor (non non, je ne vise aucune ville en particulier quand je parle de la serviabilité de ses serveurs).

Et tout ça, ça fait beaucoup. Chaque jour, ce sont des millions de likes qui sont distribués, des millions de tweets qui sont écrits et retweetés. Les discussions ne s’arrêtent jamais sur le web, la conversation est permanente. La social data se remplit de ces conversations, commentaires, likes et dislikes, pouces en l’air et pouces en bas, et même de tous ces petits émojis et autre gifs.

La variété de la social data: une donnée protéiforme.

Les données générées par les utilisateurs sont diverses. La social data provient de différentes sources comme les médias sociaux, les blogs, les commentaires, les terminaux mobiles, les tablettes numériques, les objets connectés. Cette donnée prend de multiples formes. La social data est majoritairement du texte (toutes les langues, avec abréviations et émoticônes). Cela peut aussi être des images (Facebook, Instagram), des vidéos (Youtube). Et toutes ces données ne sont pas du tout structurées (oui, c’est plus fun comme ça).

La véracité: ah oui, vraiment ?

La véracité de la social data est souvent questionnée. J’entends parfois l’idée que ce qui se dit sur internet est faux, ou du moins en grande partie. Il ne servirait donc à rien d’analyser des avis et opinions qui n’expriment aucune réalité. Ce sont souvent les avis consommateurs qui sont pointés du doigt. Ce jugement est un peu rapide dans l’absolu. De plus, il occulte également l’impact de la social data sur les internautes qui lui est bien réel.

Oui, il existe un business de création de faux avis. Oui, certains avis proviennent des propriétaires eux-mêmes. Oui, certains avis peuvent être émis par des personnes et concurrents malveillants. La plus grosse plateforme d’avis touristiques Tripadvisor est régulièrement critiquée pour le manque de vérification des avis publiés.

Pour autant, l’ensemble de la social data n’est pas qu’un mensonge. Les millions de commentaires ajoutés sur les forums chaque jour ne sont pas générés par des entreprises spécialisées dans les faux commentaires en Asie. Les millions d’avis produits non plus et encore moins les blogs. Sur les sites comme Airbnb ou BlablaCar, seules les personnes ayant réellement utilisé le service peuvent émettre un avis. Cela limite fortement les fraudes. Sur la plateforme Amazon, certains avis sont estampillés “achat vérifié”. Et de façon plus générale, les avis seront de plus en plus certifiés par les plateformes elles-mêmes ce qui devrait contribuer à limiter les faux avis clients. Les vrais et faux commentaires existent et se côtoient. Malgré ce biais, l’analyse de la social data apparaît comme incontournable dans la mesure où elle a un impact sur les consommateurs.

En Chine, le développement du e-commerce s’est accompagné également d’une explosion du nombre de commentaires sur les produits. En traquant les commentaires sur neuf sites de commerce électronique en Chine, Kantar Media CIC a constaté que 70 % du buzz de certaines marques provenait uniquement d’avis utilisateurs.

Le bouche-à-oreille a toujours eu un impact plus fort sur nos prises de décisions, et ce bouche-à-oreille s’est industrialisé avec les plateformes d’avis et les sites de e-commerce. Il serait donc dommage de ne pas y tendre l’oreille car les consommateurs, eux, le font.

La valeur: le grand défi.

La valeur de la big data, c’est le graal que tout le monde recherche. On sait que la valeur est là quelque part, le souci est de la faire émerger, de la comprendre et de l’utiliser. Là ça devient autre chose. La social data n’échappe pas à cet impératif.

La difficulté de la social data, c’est sa nature même. C’est une donnée non structurée, principalement du texte, et également des images et des vidéos. Et ça, les algorithmes ont encore parfois du mal à comprendre ce que les humains racontent et à distinguer un chat d’un chien. Nous en sommes au début de l’analyse de la social data qui va se développer avec la précision des algorithmes.

La visibilité: la social data, si proche de nous.

Pour finir, la social data a une autre particularité. Elle est en grande partie visible.

  • Certains réseaux sociaux fonctionnent majoritairement en mode privé. La plupart des profils Facebook ne sont pas publics. En revanche, les commentaires publiés sur les pages de marques, de journaux ou de personnalités le sont.
  • Certains réseaux sociaux sont publics: c’est le cas de Twitter, Instagram, Flickr, Youtube. Les publications sont accessibles à tous, ainsi que les commentaires.
  • Les discussions sur les forums peuvent être publiques ou privées.

Nous verrons prochainement comment ces caractéristiques génèrent un certain nombre de mythes autour de la social data.

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