Depuis sa création en 2006, le service de micro-blogging Twitter a acquis une place centrale dans la circulation et la diffusion d’informations dans de nombreux pays. Le caractère public de la plupart des messages (tweets), la présence de publics divers et la simple masse des messages en fait un révélateur des mécanismes de diffusion des nouvelles ou de l’état d’esprit des utilisateurs prisé par les chercheurs.

De nombreux travaux récents ont tenté d’extraire de Twitter des informations sur l’état de l’opinion et sur le bien-être ressenti par la population. Plutôt destinée à un environnement de recherche, cette note présente brièvement une sélection d’articles, mettant un accent sur les méthodes utilisées et les résultats obtenus. Sans prétendre à l’exhaustivité, ce survol nous semble restituer une image assez fidèle de l’état de l’art et de ses limites quant à l’utilisation qui peut être faite de Twitter comme révélateur du bien-être ou des orientations politiques d’une population.

Dylan Alezra, Assistant de recherche Observatoire du Bien-être du Cepremap, dylan.alezra@cepremap.org

Iris Laugier, Assistant de recherche Observatoire du Bien-être du Cepremap¹

Mathieu Perona, directeur exécutif de l’Observatoire du Bien-être du Cepremap, mathieu.perona@cepremap.org

Introduction

Twitter a largement popularisé le micro-blogging depuis sa création en 2006. Les utilisateurs peuvent s’exprimer dans des messages de moins de 280 caractères (tweet)², partager des messages (retweets) et suivre des comptes d’utilisateurs, anonymes ou très connus (follow). Avec plus de 500 millions de tweets par jour, la plateforme représente une mine d’information, en particulier pour l’analyse du bien-être. En effet, les récentes méthodes d’analyse de données (machine learning, natural language processing) permettent d’analyser les émotions associées à des messages. Dès lors, de nombreux articles ont essayé d’analyser le bien-être des utilisateurs ou d’un pays, notamment dans sa dimension hédonique (le bonheur ressenti). La présente revue de littérature, non-exhaustive, essaie de montrer comment les données Twitter peuvent servir à mesurer le bien-être (I) et peuvent contribuer à son analyse tant à l’échelle microéconomique que macroéconomique (II).

Mesurer le bien-être à partir des données Twitter

L’extraction de données sur Twitter

Il existe deux applications principales pour récupérer des données sur Twitter, à savoir la Twitter Stream API, et la Twitter Search API³. La première permet uniquement de récupérer des données en temps réel, tandis que la seconde donne au plus un accès à 7 jours d’historique. Ces applications fournissent un échantillon aléatoire de tweets du flux – filtrable – ainsi que les métadonnées associées (localisation, heure, id, nombre de followers). Il est également possible d’extraire les informations de comptes spécifiques, mais Twitter limite le nombre d’extractions par heure. Plus largement, la principale difficulté pour la constitution de base de données est la constitution d’un historique au vu des contraintes imposées par les différentes applications. Plusieurs bases de données sont disponibles sur des sites comme GitHub ou Kaggle. Cependant, comme chaque étude a des besoins en données spécifiques, il revient souvent aux auteurs de les constituer eux-mêmes.

Les tweets récoltés peuvent être écrits dans des langues différentes. Quel impact potentiel sur l’analyse des sentiments ? D’une part, les modèles conçus pour analyser une langue spécifique, par exemple l’anglais, auront de moins bonnes performances en moyenne appliqués à des messages traduits. (Hennessy, 2016)⁴. La traduction littérale fait sans doute de perdre des informations de contexte. D’autre part, le perfectionnement des traducteurs automatiques (DeepL, Google Translate) a permis en partie de répondre à cette difficulté avec des traductions plus précises, ce qui permet d’utiliser des bases de tweets multi-linguales (Balahur et Turchi, 2013)⁵. Ainsi, plus les traducteurs automatiques progresseront, plus l’utilisation de base multi-linguales sera efficace.

La dimension hédonique du bien-être

Notre revue non-exhaustive de la littérature met en évidence trois méthodes de mesure du bien-être dans sa dimension hédonique (bonheur ressenti). La première consiste à catégoriser les messages sur Twitter selon qu’ils renvoient à des émotions positives ou négatives. Cette catégorisation peut être effectuée de diverses façon. Bollen et al., (2011⁶  et Lachanski et al.,(2017)⁷ utilisent les mots employés par les utilisateurs associés à l’expression d’un sentiment (e.g « I feel ») et le type de sentiment (« good », « bad »,etc). Xianghua et al. (2012)⁸ utilisent un dictionnaire de plus de 6800 mots, identifiés comme positifs ou négatifs. Go et al. (2012)⁹ prennent en compte les émoticônes des messages pour pouvoir identifier le sentiment du message. Enfin, Renault (2019)¹⁰ intègre également la ponctuation ce qui renforce la précision. Néanmoins, la précision de l’identification des sentiments dépasse rarement 80% pour un sentiment binaire.

À partir de cette catégorisation, la plupart des auteurs construisent des indices de sentiment agrégé par journée. Ces indices, bien qu’ils différent d’un article à l’autre, représentent en règle générale la différence entre la somme des émotions positives et négatives de la journée, rapportée au nombre de tweets.

Cette catégorisation est approfondie par la seconde méthodologie qui consiste à classifier les tweets en humeurs d’après les mots utilisés. Ainsi, Bollen et al. (2011) utilisent le Profile of mood states (POMS), qui alloue une des six humeurs suivantes à chaque tweet : Calm, Alert, Sure, Kind et Happy. Une série temporelle pour chaque humeur est ensuite constituée et leur sert de métrique. Schwartz et al. (2017)¹¹ associent les mots des tweets à l’une des cinq composantes PERMA (émotion, engagement, relation, sens, réalisation) du bien-être. Cette approche a de fortes limitations. En effet, il est déjà difficile d’identifier précisément un sentiment binaire. Or, ici, les auteurs cherchent à estimer des émotions complexes, ce qui laisse douter de la précision et de la pertinence de ce type d’analyse. Par ailleurs, la prise en compte du contexte est essentielle pour caractériser un tweet. Or, des mots traditionnellement négatifs peuvent être employés positivement, et inversement. Cette difficulté supplémentaire peut limiter la pertinence de la classification.

Enfin, la dernière méthode consiste, à partir d’une liste de mots prédéfinies, à faire attribuer par des humains un score de bien-être aux mots. Mitchell et al (2013)¹² font ainsi attribuer sur Mechanical Turk (Amazon) un score de bien-être à des milliers de mots. Dodds et al. (2011)¹³ ou encore Hennessy et al. (2016)¹⁴ optent pour la même méthodologie.

La satisfaction dans la vie

Certains articles portent sur la satisfaction dans la vie. Yang et al. (2016)¹⁵ mettent ainsi en place une méthodologie innovante permettant d’inférer la satisfaction dans la vie contenue dans les tweets. En cohérence avec l’idée que la satisfaction dans la vie est une mesure plus stable du bien-être que sa définition hédonique, ils trouvent que les séries temporelles issues de Twitter de satisfaction et d’insatisfaction dans la vie présentent des fluctuations aléatoires, décorrélées des chocs politiques, économiques, ou autres. Ils mènent une analyse lexicographique au cours du temps du contenu des tweets des satisfaits et des insatisfaits et trouvent que les insatisfaits tweetent beaucoup d’émotions négatives (tristesse, colère, dépression, mort) que les satisfaits. Aussi, les individus satisfaits qui deviennent insatisfaits au cours du temps postent davantage de tweets négatifs que ceux qui restent insatisfaits tout le long. Dans le même registre, Schwartz et al. (2017)¹⁶ trouvent une forte corrélation entre la satisfaction dans la vie mesurée dans les enquêtes et la prévalence sur Twitter (i) des termes associés aux cinq composantes du bien-être (PERMA) de Seligman et des termes du Linguistic Inquiry and Word Count (mots associés à des émotions positives, négatives, jurons…) et (ii)des sujets abordés dans l’environnement local¹⁷ (sport, comportements pro-sociaux…). Puis, ils montrent qu’un modèle de prédiction de la satisfaction dans la vie au niveau des comtés américains a un meilleur pouvoir prédictif lorsque, en plus des contrôles sociodémographiques classiques, il inclut les mesures de prévalence de (i) et (ii). Cela donne des pistes de compréhension de la manière dont les gens explicitent et attribuent de l’importance dans leurs discours aux différentes composantes du bien-être.

Analyser le bien-être : selon quelles modalités ?

L’impact de chocs sur le bien-être

Certains papiers offrent une description détaillée de l’évolution du bien-être sur Twitter. Ainsi, les mesures de bien-être sur Twitter évoluent significativement lors d’événements annuels, comme par exemple Noël (Dodds et al.,2011 ; Curini et al., 2015¹⁸), la fête de Thanksgiving ou le 4 juillet¹⁹ (Dodds et al., 2011), ou encore lors d’évènements tels que le Mariage royal ou la mort de Ben Laden en 2011. Bollen et al. (2011) décèlent une corrélation positive entre les humeurs Calm, Sure, Vital et Happy sur Twitter et les élections américaines de 2008 et Thanksgiving. Les événements de nature économique comme le plan de sauvetage du système financier de 2008 aux US (Dodds et al. 2011) ou des variations fortes du spread entre obligations italiennes et allemandes (Curini et al.,2015), sont fortement corrélés aux mesures du bien-être sur twitter. De plus, Dodds et al. (2011) montrent que le bien-être suit un cycle au cours de la semaine (augmente de mardi à samedi et diminue du dimanche au mardi) et des heures de la journée (heures les plus heureuses de 5 à 6 heures du matin puis baisse jusqu’à 22h puis reprise de la hausse pendant la nuit). D’autres, comme Gruzd et al (2011)²⁰ décrivent comment les émotions se diffusent sur le réseau lors d’un évènement particulier. Ils se concentrent sur les JO d’Hiver 2010, et montrent une certaine contagion sur le réseau social : les messages positifs sont davantage retweetés que les messages négatifs. Enfin, certains papiers se focalisent sur la corrélation entre les mesures des émotions /humeurs de twitter et l’évolution de variables macroéconomiques comme dans Renault (2019), Lachanski et al. (2017) ou encore Bollen et al. (2011) bien que ce dernier papier ait été très critiqué. En effet, si l’observe une corrélation entre les émotions sur twitter et des variables macro-financières, Twitter n’a pas de pouvoir prédictif sur celles-ci.

Enrichir l’analyse par la géographie : visualiser les zones de bonheur

Du fait de la géolocalisation possible d’un certain nombre de tweets, un pan de la littérature présente des analyses géographiques de la distribution du bien-être mesuré sur Twitter. Le bien-être présente par exemple d’importantes hétérogénéités par provinces italiennes (Curini et al 2011). Aux États-Unis, Mitchell et al. (2013) retrouvent une hétérogénéité bien plus visible entre les villes qu’entre les états. Aux deux niveaux, leurs mesures sont significativement corrélées à des mesures du bien-être comme celles de Gallup.

Il est alors possible d’étudier la manière donc les mesures des conditions socio-économiques sont corrélées avec ces mesures géolocalisées du bien-être. Dans l’aire londonienne, Guo et al. (2016)²¹ montrent que le nombre d’emplois disponibles par quartiers (ward) et la part d’enfant de 0 à 15 ans, sont corrélés avec le bonheur agrégé du ward mesuré par Twitter. L’association entre cette métrique et la qualité d’accès aux transports publics montre par exemple que les wards heureux sont ceux où l’accès aux transports publics est très bon, et ceux où il est si mauvais que les gens utilisent leur propre voiture pour se déplacer. Les plus malheureux sont ceux qui comptent sur les transports publics mais n’y ont pas facilement accès.

Aux niveaux des villes américaines, Mitchell et al (2013) trouvent que des caractéristiques assimilables aux faibles positions économiques (part de familles qui vivent sous le seuil de pauvreté, qui ont un revenu de moins de 10 000 $, le pourcentage d’Afro-américains, et la part de ménages monoparentaux avec une cheffe de famille…) sont négativement corrélées au niveau de bonheur moyen mesuré sur Twitter. De manière symétrique, les caractéristiques associées à des positions économiques élevées (part de personnes blanches, part d’individus mariés, part d’individus ayant un diplôme universitaire, etc.) sont positivement associées à cette mesure. Pour leur part, en Italie, Curini et al. (2011) trouvent une corrélation faible entre un indice de qualité de la vie des provinces et leur niveau de bien-être. Les auteurs suggèrent que cela vient du fait que leur index est un estimateur des émotions et non de la qualité de la vie à un instant t. Ces émotions ne peuvent alors pas être réduites au contexte institutionnel et à des conditions objectives. Au contraire, à Londres, Quercia et al (2011)²² trouvent une corrélation significative entre leurs mesures d’affects positifs issues des tweets et l’indice composite de privation : les tweets des zones plus défavorisées sont plus négatifs que ceux des zones plus favorisées.

Déterminer les préférences politiques des utilisateurs, et faire le lien avec le bien-être

La théorie des préférences révélées décrit en économie un cadre où les actions d’un agent permettent de déterminer quelles sont ses préférences, relativement à un champ. Sur Twitter, il y a plusieurs façon de signifier ses préférences à partir des tweets, des retweets, ou alors des comptes suivis. En particulier, cette théorie s’applique relativement bien au champ politique. Estimer les positions des individus, des médias ou encore des politiciens sur le spectre idéologique est un exercice traditionnel en sciences politiques. Cependant, cet exercice est souvent fastidieux en raison de la faible disponibilité des données. Les réseaux sociaux sont donc une opportunité pour répondre à cette question. En effet, il y a de nombreuses discussions politiques sur Twitter²³ que l’on peut exploiter.

1. Bien que les utilisateurs de Twitter ne soient pas représentatifs de la population générale (Mellon et al.,2017)²⁴, l’approche de Barbera et al. (2015)²⁵ permet tout de même de tirer des informations pertinentes. Les auteurs font deux hypothèses essentielles. La première est qu’il faut voir les utilisateurs comme des experts de la politique, qui donnent leur avis. Cette hypothèse permet de catégoriser les politiciens sur le plan idéologique. La seconde est que les utilisateurs préfèrent suivre des comptes de politiciens (ou associés) dont la position idéologique latente est similaire à la leur. En attribuant un label politique à des comptes relativement influents, ils extraient l’ensemble de leurs followers. Ils créent ainsi un modèle où la probabilité de suivre un compte est dépendant de la distance idéologique entre l’utilisateur et le compte, la popularité du compte, et l’intérêt de l’utilisateur pour la politique. Leurs données leur permettent alors d’estimer sur le plan idéologique les utilisateurs, et de confirmer la position idéologique de chaque compte Twitter politique. Actuellement, les algorithmes ont été poussés au point de catégoriser un compte Twitter politiquement seulement en regardant ses followers (Barbera et al., 2016²⁶ ; Stamaletos et al., 2020²⁷; et pour le cas français : Briatte et al., 2017²⁸). Cet exercice de catégorisation fonctionne aussi bien avec des systèmes bipartites, comme multipartites.
2. Wong et al. (2016)²⁹ mettent en avant l’intérêt d’utiliser les données sur les retweets, plus simples à extraire, que celles sur les followers. L’action de retweeter est un acte d’approbation , potentiellement politique, quand suivre un compte répond à des logiques plus complexes, et qui ne sont pas en temps réel. Ils font l’hypothèse que les tweets sur un événement politiquement clivant fera l’objet de plus de retweets, et en ce en particulier par les utilisateurs qui y sont plus sensibles. À partir des comptes Twitter de deux journaux américains aux bords politiques opposés, ils identifient les préférences des utilisateurs au moment d’événement comme par exemple l’engagement d’Obama sur le mariage homosexuel en 2013. Plus encore, Barbera et al. (2016) montrent que ce sont les individus aux extrêmes du spectre idéologique qui ont le plus tendance à retweeter les sources politiques en accord avec leurs convictions politiques. En particulier, Donald Trump au moment des élections de 2016 avait eu plus tendance à rallier des « hate-groups » (e.g anti-LGBT ou anti-immigration) sur les réseaux sociaux comme montré par Sainudiin et al. (2019)³⁰.
3. L’analyse du langage sur Twitter peut aussi être un indicateur politique. Preoţiuc-Pietro et al. (2017)³¹ montrent que certains mots sont plus employés en moyenne selon l’orientation politique (déjà connue au préalable grâce à une enquête dans leur article, mais qui pourrait être retrouvé par des méthodes statistiques comme vu précédemment). Par exemple, les conservateurs américains auraient plus tendance à utiliser des mots comme « avortement », ce qui fait directement référence au débat entre les pro-life et les pro-choice aux États-Unis. Cependant, ces analyses sont moins convaincantes dans la mesure où elles nécessitent une identification politique préalable des utilisateurs, et que le faible nombre de mots utilisés sur Twitter rend difficile l’exploitation des tweets, par rapport à d’autres sources (articles de blog ou de presse).

Cette possibilité est intéressante pour l’analyse du bien-être. En effet, les récents travaux du CEVIPOF (Algan, et al., 2018)³² ont montré un lien important entre les préférences politiques, et la satisfaction dans la vie. Pouvoir catégoriser le positionnement idéologique des individus et mesurer indirectement au moins leur niveau de bien-être serait une façon intéressante d’enrichir et de confirmer ces résultats.

Conclusion

Certes, Twitter n’est pas représentatif de la population générale, et ne substitue pas à des données d’enquêtes. Cependant, le volume gigantesque d’information que l’on peut en extraire offre une opportunité intéressante de mesurer le bien-être et d’en faire l’analyse selon des modalités en lien avec les travaux de l’Observatoire du bien-être, telles que la localisation géographique ou l’orientation politique. Les mesures du bien-être issues de Twitter, sont sans doute particulièrement prometteuses pour interpréter les événements majeurs tels que le confinement.

Bibliographie

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1. Iris Laugier était assistante de recherche au moment des travaux qui ont initié cette note.
2. Jusqu’en novembre 2017, la limite était de 140 caractères. Les règles de comptage des caractères ont évolué dans le temps, excluant de la limite les alias d’utilisateurs, liens hypertextes ou mots-clef (hashtags).
3. Une API (Application Programming Interface) est une interface de programmation d’application. Qualitativement, il s’agit d’un ensemble de règles permettant à des programmes informatiques (ici ceux utilisés par les scientifiques) d’envoyer des demandes normées à un autre programme informatique (ici, les systèmes d’information de Twitter). Elles se différencient du web scraping, par lequel un programme récolte des informations conçues pour être consultées par un humain.
4. Catherine M. Hennessy and others, ‘Social Media and Anatomy Education: Using Twitter to Enhance the Student Learning Experience in Anatomy: Use of Twitter in Anatomy Education’, Anatomical Sciences Education, 9.6 (2016), 505–15 https://doi.org/10.1002/ase.1610.
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15. Chao Chen and others, ‘Statistical Features-Based Real-Time Detection of Drifted Twitter Spam’, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 12.4 (2017), 914–25 https://doi.org/10.1109/TIFS.2016.2621888.
16. Op. cit., note 10.
17. Leur analyse se place au niveau du comté américain.
18. Luigi Curini, Stefano Iacus, and Luciano Canova, ‘Measuring Idiosyncratic Happiness Through the Analysis of Twitter: An Application to the Italian Case’, Social Indicators Research, 121.2 (2015), 525–42 https://doi.org/10.1007/s11205-014-0646-2.
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