Bien qu’il y ait un investissement important dans l’analyse sociale, le meilleur que la plupart des outils puissent offrir est un examen post-mortem des performances. Vous pouvez dire par exemple à quelle fréquence un tweet a été partagé ou cliqué, mais cela n’a pas tendance à fournir plus qu’un aperçu heuristique de ce que vos abonnés attendent de vous.Il y a eu diverses tentatives pour comprendre les tendances à partir de ces données, le MIT, par exemple, produisant des recherches sur le type de tweets traditionnellement partagés et retweetés le plus fréquemment. Des chercheurs de Microsoft ont ajouté leurs propres réflexions sur le terrain, avec un article examinant si le niveau d’intérêt d’un tweet peut être prédit.
Pour tester cela, les chercheurs ont adopté une approche de crowdsourcing dans laquelle les individus ont été recrutés pour évaluer et étiqueter personnellement des tweets particuliers comme intéressants ou non. Ce processus a été précédé d’un sondage envoyé aux participants pour leur demander ce qui rendait un tweet intéressant pour eux.
Les réponses à cette question ont ensuite été regroupées selon qu’elles étaient liées au contexte dans lequel le tweet a été réalisé (c’est-à-dire pour des reportages) ou au contenu lui-même (c’est-à-dire s’il était drôle).
De cette enquête, il est ressorti que la source du tweet était la plus importante, celles provenant de sources réputées étant de plus en plus considérées comme intéressantes, les mesures de preuve sociale telles que le nombre de retweets s’avérant spectaculairement sans importance pour les utilisateurs.
Cependant, le processus d’étiquetage a été beaucoup moins concluant, les participants s’étant avérés aussi efficaces que l’identification de tweets intéressants, comme on peut s’y attendre à partir d’un échantillon aléatoire.
Donc, malheureusement, si vous êtes à la recherche du Saint Graal de ce qui rendra un tweet intéressant, il est juste de dire que cet article vous laissera continuer votre recherche ailleurs. Cependant, étant donné la nature complexe de Twitter, les chercheurs se sont efforcés de souligner la subjectivité de ce que les gens trouvaient intéressant, et c’est là que réside le défi pour nous tous. Chaque individu présentant des traits et des caractéristiques uniques, la capacité de réduire ces goûts via un algorithme devra être quelque chose pour la prochaine équipe de chercheurs.
