Big Data : de l’Analyse des réseaux sociaux

Internet a favorisé le développement, le fonctionnement de réseaux sociaux et pour les exploiter à leur profit, les marketers se sont appropriées les techniques d’analyse nécessaires. En effet un réseau peut être représenté comme un graphe et être mathématiquement analysé. Dans ces approches, les acteurs sont des nœuds et les relations sont des liens, formant ainsi un modèle où tous les liens significatifs peuvent être analysés via la construction d’une matrice pour représenter le réseau. On peut alors obtenir un graphe à l’aide de traitements mathématiques effectués sur les matrices, et rechercher entre autres, la présence de clique, de chaîne, de cycle pour caractériser le réseau. Enfin à l’aide d’algorithme on peut calculer les degrés de force et de densité entre les entités sociales, pour par exemple déterminer le capital social des acteurs.

Il existe de nombreuse mesures des connexions, des distances, du pouvoir, du prestige : le nombre de nœuds, le nombre de liens présents vs le nombre liens possibles, la somme des liens vers les autres membres, le degré de densité, le degré de cohésion, l’intermédiarité, la longueur des chemins, le degré avec lequel n’importe quel membre du réseau peut atteindre les autres membres du réseau, les trous structuraux, etc. Ainsi peut-on caractériser à la fois un réseau et chaque acteur, pour par exemple identifier des personnes clés qui ont un rôle important en matière de communication ou d’influence.

L’analyse des réseaux sociaux est précieuse par exemple pour contrôler les flux d'informations, améliorer / stimuler la communication, améliorer la résilience d’un réseau, trouver des communautés, ou pour faire confiance. Pour les marketers c’est une opportunité de mieux connaître, cibler, approcher ses clients, prospects, suspects, pour leur vendre plus, pour mieux animer des communautés, pour innover, pour se différencier de la concurrence et développer un avantage concurrentiel.

Des entreprises comme Myspace, LinkedIn ou Mzinga ont bien compris l’intérêt de ce type d’approche et pratiquent déjà largement l’analyse de réseaux sociaux, pour lancer, tester de nouveaux produits, améliorer les expériences de leurs clients et mieux les satisfaire. Mzinga en particulier dont l’activité consiste à fournir des moyens pour animer des communautés de clients, propose des outils d’analyse des réseaux. Ainsi les 14 000 communautés, regroupant 40 Millions de personnes qui sont gérées avec des outils de Mzinga, peuvent être analysées par leurs animateurs et permettre d’en optimiser le fonctionnement.

Mais attention, pour faire de l’analyse de réseaux sociaux il faut d’autres solutions que celles des approches décisionnelles classiques, fondées sur des bases de données relationnelles et des outils de BI. Les entreprises citées ci-dessus qui pratiquent déjà ce type d’analyse ont dû développer par elles même leur application. Elles ont dû en particulier recourir à de nouvelles solutions type Hadoop et/ou Teradata Aster et mettre en œuvre des programmes MapReduce qui supposent des infrastructures spécifiques et des spécialistes de ce type d’analyse de données. Pour aller plus loin sur les expériences des entreprises citées plus haut, vous pouvez utilement accéder à des informations les concernant en suivant le lien ci-dessous :
http://www.asterdata.com/customers/index.php