[Testé pour vous] Acheter des followers Twitter : une opération rentable ?

Comprendre la mécanique de l’achat de faux abonnés sur Twitter semble nécessaire à l’acquisition d’une vision globale de ce média social et des comportements qu’on y observe. Cet article est le deuxième d’une série d’enquêtes du projet Pegasus Data sur la question, il analyse précisément de quoi sont fait les panels d' »abonnés fantômes » livrés contre rémunération.

Lecture conseillée :

Acheter des followers Twitter : Expérience et résultats

Ce premier article retrace secondes après secondes les premiers effets qui suivent un achat massif d’abonnés Twitter.

Introduction

L’évaluation à court terme, réalisée immédiatement après l’opération, des conséquences d’un achat massif de « followers » (pour rappel : 30’000 abonnés pour 10$) avait confirmé l’inévitable automatisation du processus d' »envoi » de ces milliers de comptes.

En effet, avec un rythme de 14 nouveaux abonnés par seconde, les « livraisons » sont effectuées dans un laps de temps extrêmement court. Retrouvez notre visualisation fine de la livraison dans l’article précédent (intervalle : 12 secondes).

Les premières conclusions au sujet de la qualité des abonnés livrés confirme le soupçon légitime : ces comptes ne sont pas « humains » mais créés à la chaîne par un nombre très restreint de producteurs, ils ne témoignent pas moins d’un semblant d’activité et de véracité.

Comptes aux noms farfelus, aux usernames indéchiffrables, aux photos maintes fois réutilisées, ces abonnés achetés ont un côté fantômatique. Notre dernière enquête nous a également permis de comprendre qu’ils sont également utilisés pour retweeter des clients.

Evaluation à moyen terme : quelle rentabilité ?

Non, les robots ne sont pas des êtres fidèles et dévoués !  Après 3 semaines d’expérience, la moitié des abonnés achetés ont quitté le compte @PegasusData, comme le montre ce graphique qui retrace heure par heure la progression :

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On constate par la même occasion qu’il existe vraisemblablement deux formes d' »unfollow » distinctes : la lente diminution progressive et les séquences de pertes très rapides. En l’état de l’expérience, seules des suppositions peuvent aiguiller notre réflexion : Twitter nettoie-t-il de temps en temps ses serveurs des utilisateurs visiblement « robots », ou alors le fait-il petit à petit ? Les vendeurs peu scrupuleux réutilisent-ils leurs robots après quelques temps pour les attribuer à un autre acheteur ? Notre troisième article, encore à venir, tentera de le discerner.

Les abonnés achetés, qui sont-ils ?

Echantillon : les 10’000 derniers followers

Quelques informations chiffrées sur cet échantillon :

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Sans localisation :

9’287/10’000

Sans biographie :

9’281/10’000

Nombre moyen d’abonnés :

52,682

Nombre moyen d’abonnements :

1349,126

.

Données statistiques globales

Les données qui suivent mettent en regard deux récupérations de données, les 20 et 25 septembre. Cette comparaison permet de distinguer des qualités d’abonnés différentes, et, en particulier, de voir un peu plus clair quant à l’identité des comptes robots qui ont fait défection. On notera que les chiffres présentés ici contiennent tous les « followers » du compte @PegasusData, à savoir également entre 2705 et 2868 (minima et maxima pendant cette période) abonnés véridiques.

Combien d’abonnés ont-ils ?

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On constate que les abonnés-robots sont très peu suivis, une écrasante majorité des comptes se situant dans la catégorie 0-50 « followers ». On notera toutefois que l’addition des abonnés se situant dans les autres catégorie dépasse le total de comptes véridiques qui suivaient @PegasusData. Une petite proportion de robots sont donc un peu plus suivis que la moyenne. Très logiquement, la très grande majorité des comptes qui ont fait défection appartenaient à la catégorie la plus basse.

A combien de personnes sont-ils abonnés ?

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De manière attendue, les abonnements de nos robots sont nombreux, entre 500 et 2000, la limite imposée par Twitter (tant qu’un compte n’est pas suivi par 2000 personne, il est incapable de suivre plus de 2000 personne, un ratio mis en place par Twitter pour éviter le mass following. Une fois ce cap des 2000 passé, il applique un ratio de 1.1, à savoir, suivre par exemple 6600 personnes lors qu’on est soi-même suivi de 6000). Le graphe ci-dessus pourrait laisser croire que ces comptes sont abonnés jusqu’à 5000 utilisateurs, mais cela est dû aux catégories peu adéquates dans ce cas.

Comme pour l’échantillon des 10’000 présenté plus haut, la tendance lourde est donc confirmée : ces comptes suivent beaucoup sans être eux-même beaucoup suivis.

Quelles langues parlent nos « robots » ?

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Alors que l’écrasante majorité des abonnés « parlent » anglais, un nombre intéressant est classé comme locuteur du portugais (comptes identifiés comme sud-américains). Le nombre de francophones est en augmentation en raison des abonnements naturels pendant la période donnée.

Sur quel fuseau horaire ?

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Ne cherchez pas, ces deux diagrammes sont quasiment identiques. Y sont indiqués les 12 principaux fuseaux horaires des abonnés du compte @PegasusData, celui de Paris étant le mieux représenté. De fait, on en conclu que les comptes qui ont arrêté de suivre le compte étaient soit extrêmement bien répartis au niveau géographique, soit n’avaient pas renseigné leurs données de localisation… On se doute bien qu’il s’agit de la seconde possibilité.

Les robots tweetent-ils ?

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Oui, l’activité des comptes achetés est importante. La grande majorité de ces comptes rédige au moins un tweet par jour. Ces messages prennent la forme de retweets vendus par grappes mais également de messages sans liens hypertextes chargés de cacher aux algorithmes de Twitter la vraie nature de ces comptes.

Comment détecter et mesurer ces abonnés-robots ?

Autant le dire d’emblée, aucun outil ne permet à l’heure actuelle de déceler avec sûreté la proportion exacte de faux comptes dans les abonnés d’un utilisateur donné. Ceci d’autant plus que les outils existants ne livrent jamais leur recette. Un moyen de protéger leur invention, mais surtout de décrédibiliser leur processus. C’est l’occasion rêvée pour Pegasus Data de tester l’un d’eux, car nous possédons de notre côté toutes les données vérifiables !

C’est sur l’outil fakers.statuspeople que nous nous penchons dès lors, un outil très fréquemment utilisé pour confondre les soi-disant honteux tricheurs et autres Mitt Romney… Voici le tableau récapitulatif des résultats donnés par cet outil, comparés aux données exactes mesurées par nos soins :

« Fake »
« Inactive »
« Good »
Faux
Vrais
Début
0 %
3 %
97 %
0%            (0)
100 % (2705)
Après achat 1
64 %
5 %
31 %
79 % (10374)
21 % (2705)
Après achat 2
95 %
3 %
2 %
92 % (30907)
8 %  (2705)
3 jours après
93 %
3 %
4 %
92 % (30694)
8 %  (2705)
Aujourd’hui
83 %
5 %
12 %
85 % (16717)
15 %  (2868)

Exceptée la deuxième étape où l’outil fakers.statuspeople donne un résultat relativement éloigné de la proportion calculable avec les données réelles, force est de constater que ses évaluations sont très proches de la réalité (les comptes « inactifs » étant évidemment à classer avec les « vrais » dans nos colonnes).

On ne saurait évidemment en conclure que l’outil est d’une fiabilité sans faille. En effet, le simple fait de ne pouvoir en apprécier le fonctionnement le rend caduc s’il s’agit d’accuser quiconque d’achat d’abonnés ! Gardons-nous donc de le faire et utilisons ces outils avec une précaution toute scientifique.

En guise de conclusion

La vocation de ces études est de tirer au clair le fonctionnement technique de l’achat de « fakes », pas d’en tirer des jugements éthiques sur l’utilisation de ce média social. A ce titre, Pegasus Data proposera dans quelques temps un troisième article permettant d’apprécier à plus long terme les conséquences d’un tel achat d’abonnés-robots. Nous espérons que ces considérations techniques permettront d’améliorer la compréhension de ce milieu parfois trouble, et toujours tabou, que sont les manipulations – légales – des statistiques d’utilisateurs sur Twitter, ceci d’autant plus que l’actualité est régulièrement marquée par ce phénomène.

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4 réponses à “[Testé pour vous] Acheter des followers Twitter : une opération rentable ?

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