TwitterRank : proposition pour évaluer l’influence sur Twitter

Dans ce billet, je propose un tableau permettant d’estimer facilement l’influence d’un compte Twitter.


Certes, il existe quelques outils permettant d’avoir une vision des top twittos (utilisateurs de Twitter) comme par exemple Twitaholic ou twitter-rank.com mais ceux-ci ne sont pas exhaustifs et ne donnent pas une notation à l’image du Google Rank. Celui qui semble intéressant est Twitterscore mais il délivre parfois des résultats peu conformes (@fbrahimi n’a qu’un Twitter score de 2,28 sur 10 alors qu’elle a réalisé plus de 22 000 mises à jour ou encore 2,27 sur 10 pour @eogez alors qu’elle aussi a effectué plus de 30 000 mises à jour). Et de surcroît l’algorithme de calcul n’est pas précisé. Aussi il semble important de rendre un algorithme public pour que chacun puisse s’y retrouver.

Au préalable, Twitter a une large part de responsabilité dans le succès de certains twittos. En effet, les nouveaux abonnés se voient conseiller des personnes à suivre selon des critères opaques. Et les tweets du moment sont affichés sans que l’internaute connaisse le processus de sélection. Cela gonfle le nombre d’abonnés de certains comptes mais pour autant ces nouveaux utilisateurs ne retweeteront pas forcément les tweets des personnes qu’ils suivront.

En général, un twittos qui a de l’influence a plus d’abonnés que d’abonnements. Certains font une quasi réciprocité dans l’abonnement (par exemple @jfuiz qui a presque autant d’abonnés que d’abonnements).

A l’image du PageRank (qui est une mesure attribuée pour l’importance d’une page web par Google selon une échelle qui va de 0 à 10), on pourrait établir un TwitterRank qui pourrait se présenter comme suit :

TwitterRank Nombre d’abonnés Condition supplémentaire pour le nombre d’abonnements Condition supplémentaire pour le nombre de listes
0 Moins de 30 Aucune Aucune
1 31 à 100 < 60 > 5
2 101 à 300 < 100 > 20
3 301 à 500 < 200 > 40
4 501 à 1 000 < 300 > 70
5 1 001 à 3 000 < 500 > 100
6 3 001 à  20 000 < 800 + nb d’abonnés/50 > 200
7 20 001 à 500 000 < 1 200 + nb d’abonnés/50 > 200 + nb d’abonnés/100
8 500 001 à 8 000 000 < 11 200 + nb d’abonnés/200 > 5 200 + nb d’abonnés/200
9 > 8 000 001 < 51 200 + nb d’abonnés/500 > 45 200 + nb d’abonnés/300

Le TwitterRank est déterminé par le nombre d’abonnés avec également la prise en compte des deux conditions complémentaires relatives au nombre d’abonnements et au nombre de listes qui peuvent éventuellement le réduire.

Si la condition supplémentaire pour le nombre d’abonnements n’est pas atteinte, alors le TwitterRank est diminué d’1. Cette condition permet de contrer les twittos qui tentent la course aux abonnés en prenant des abonnements quitte à jouer sur l’abonnement suivi d’un désabonnement (le principe de follow/unfollow) si la réciprocité n’est pas assurée.

Si la condition supplémentaire pour le nombre de listes n’est pas atteinte, alors le TwitterRank est diminué jusqu’à atteinte de la condition. Cette condition vise à faire ressortir les twittos qui suscitent des intérêts notamment thématiques où ils servent de référents.

Par exemple un twittos ayant 1 200 abonnés, 1 000 abonnements et un nombre de listes de 60 aura un TwitterRank, non de 5 mais de 4 après examen de son nombre d’abonnements puis finalement de 3 après vérification de son nombre de listes.

Enfin, on majorera de 1 le TwitterRank pour tout compte certifié par Twitter.

Un autre paramètre pourrait être pris en compte pour majorer ou minorer le TwitterRank. Ce serait le taux de retweet, d’abord de premier niveau et en cascade (retweet de niveau 2 c’est-à-dire retweet lui-même retweeté, etc.). Nous avons également des outils comme Retweetrank pour le retweet mais les résultats délivrés restent nébuleux.

Sachant aussi que ce TwitterRank se doit d’être évolutif au gré de la croissance du nombre de comptes de l’outil, environ 200 millions aujourd’hui. Le tableau pourrait avoir des conditions revues au fur et à mesure de la croissance de Twitter. Lorsque le nombre de comptes Twitter sera d’un milliard dans le monde (et qu’il aura plus que décuplé en France), ce barème sera à réajuster.

Comme pour tout outil du Web 2.0, un paramètre importe, celui de l’utilisateur « actif ». Comment pourrait-on qualifier un twittos actif ? Une vision minimaliste serait celui qui twitte au moins 3 fois par semaines.

En tout cas pour augmenter son TwitterRank, la publication de tweets fréquents et pertinents y contribue ainsi que le fait de retweeter des informations utiles pour les partager au sein de la twittosphère.

5 Commentaires

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  1. Je comprends le désir de simplifier.
    La force de Twitter réside dans l’ouverture des données qui permet d’externaliser les traitements via APIs ou autres services.
    Donc, Twitter est « simple » mais -sans mauvais jeu de mot sur cette excellente initiative- tenter de ranker sur peu de critères serait simpliste.
    La difficulté de l’exercice est de définir les critères qui déterminent la pertinence et l’influence d’un compte Twitter, et d’arriver à établir une hiérarchisation sérieuse.
    Si l’algorithme est conçu, je pense qu’il vaudra mieux en taire la pondération, car il est tjrs possible « pirater » un ranking (ex: extreme-SEO pour Google).

  2. David Je persiste un calcul simple est certainement souhaitable mais le ratio Followers / followings n’est pas du tout pertinent.

  3. @Jean-Pierre, @Fadhila,

    L’idée est de concevoir une grille très simple permettant une première approche. J’indique que pour raffiner on peut se pencher sur le nombre de retweets et d’autres paramètres. Avec cet outil, on doit répondre à plus de 80 % de la question et avec des paramètres publics.

    Il est toujours possible d’imaginer quelque chose de très complexe à l’image de Google Rank en tenant compte de façon récursive du Twitter Rank de ses abonnés, mais cela devient d’une très grande complexité.

    Le Google Rank = complexité + secret de la part de Google dans son calcul.

    Le Twitter Rank = simplicité + communication publique des paramètres

    Néanmoins toutes les idées sont bonnes à prendre.

  4. A mon sens, un algorithme basé sur le rapport nombre followers/followings ainsi que le nombre de tweets n’est pas suffisamment pertinent.
    Docteur Tweety ajoute le nombre de RT et sa résonance … une piste possible 😉
    http://humainaucoeurdunumerique.blogspot.com/2011/01/top20-des-influenceurs-de-la.html

  5. Oui l’idée est très bonne, mais comme vous le faites remarquer (en fin de note), il faut tenir compte de critères croisés.
    Au delà du ratio follower/following et de sa densité, il ne faut pas oublier que les utilisateurs viennent sur Twitter pour partager des scoops (être les 1ers à transmettre à leurs abonnés ce qu’il faut savoir, ou partager une humeur sur l’instant). Comment évaluer @aplusk s’il s’arrêtait de tweeter pendant 2 mois ? Perdrait-il du classement ?
    D’autres paramètres sociaux sont aussi à intégrer, comme le nb de RT ou si le flux des tweets apparaît sur des sites web.
    Bref, à moins de 30 ou 50 critères croisés à pondérer, cela risque d’être compliqué, ou imparfait.

  1. […] d’actif à d’inactifs (lurkers) et ceux que l’on ne voit plus à cause du fameux Twitterank de ce réseau social qui vous empêche de voir tous les tweets émis par les personnes que vous […]

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