Regroupe l’ensemble des articles de notre blog classés dans la catégorie SMART-DATA
Les hashtags qui ont fait le buzz en France en Juillet 2019 : ‘4mariagespour1lunedemiel’, ‘bernal’, ‘betis’, ‘boris johnson’, ‘bourdindirect’, ‘caleb ewan’, ‘canicule’, ‘canicule2019’, ‘catchraw’, ‘ceta’, ‘clinton njie’, ‘elisabeth borne’, ‘faceapp’, ‘fekir’, ‘freebetunibet’, ‘gretathunberg’, ‘morningskyrockete’, ‘pekinexpress’, ‘pinot’, ‘tdf19’
Les hashtags qui ont fait le buzz en Espagne en Juillet 2019 : ‘ana oramas’, ‘borja’, ‘constantino romero’, ‘distrito único andaluz’, ‘faceapp’, ‘felizdomingo’, ‘felizfinde’, ‘felizjueves’, ‘felizlunes’, ‘felizmartes’, ‘felizmiercoles’, ‘felizmiércoles’, ‘felizsabado’, ‘germangp’, ‘irene montero’, ‘la rioja’, ‘lola bunny’, ‘lucas vázquez’, ‘mateu’, ‘ortega lara’
Les hashtags qui ont fait le buzz en Canada en Juillet 2019 : ‘amazingracecanada’, ‘america’, ‘boris johnson’, ‘butts’, ‘faceapp’, ‘fridayfeeling’, ‘gillam’, ‘hdmh’, ‘heat warning’, ‘mondaymotivation’, ‘moscowmitch’, ‘mueller’, ‘rhobhreunion’, ‘ron francis’, ‘sdlive’, ‘timbits’, ‘top gun’, ‘traveltuesday’, ‘trudeaumustgo’, ‘trump’
Les hashtags qui ont fait le buzz en Belgique en Juillet 2019 : ’21juli’,’alaphilippe’,’bernal’,’boris johnson’,’brugov’,’brusselse’,’canicule’,’chine’,’coderood’,’de gucht’,’ecolo’,’faceapp’,’fortniteworldcup’,’heatwave’,’hittegolf’,’kleine brogel’,’onweer’,’open vld’,’pinot’,’tomorrowland’
Les hashtags qui ont fait le buzz en Australie en Juillet 2019 : ‘abbey’, ‘abc730’, ‘abetz’, ‘afl360’, ‘aflsunsdons’, ‘afrinnovation19’, ‘angus taylor’, ‘asada’, ‘awapac’, ‘bairnsdale’, ‘barnaby joyce’, ‘barnaby’, ‘barnabysobroke’, ‘crown’, ‘hilda’, ‘home affairs’, ‘hopperdownunder’, ‘newstart’, ‘robodebt’, ‘survivorau’
Les hashtags qui ont fait le buzz en Angleterre en Juillet 2019 : ‘ackleybridge’, ‘agechallenge’, ‘amber and greg’, ‘andy lonergan’, ‘antiquesroadshow’, ‘bale’, ‘charitytuesday’, ‘dybala’, ‘fortniteworldcup’, ‘germangp’, ‘greg’, ‘inplaywithray’, ‘jordan’, ‘kolasinac’, ‘michael’, ‘paddy power’, ‘shane lowry’, ‘tuesdaythoughts’, ‘vettel’, ‘wednesdaywisdom’
COP21 (Conference of the parties), la Conférence de Paris de 2015 sur le changement climatique se déroule du 30 novembre au 11 décembre 2015 au Bourget en France. Son but est d’obtenir, pour la première fois en plus de 20 ans de négociations aux Nations Unies, un accord universel juridiquement contraignant sur le climat, ayant pour but de maintenir le réchauffement climatique en-dessous de 2°C.
À partir du 1 octobre, via notre plateforme de scrapin, nous avons mesuré l’évolution du hashtag #COP21 sur Twitter. Voici un bref aperçu de ce que nous avons monitoré.
Le ratio RT/Non-RT donne une bonne indication sur le contenu même des messages. Lorsque le nombre de Tweets est supérieur à 50% on se retrouve dans une phase de création de discussion, lorsque c’est le nombre de RT qui est supérieur à 50% nous sommes dans une phase de rediffusion de message.
Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 1ère semaine :
Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 2ème semaine :
Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 3ème semaine :
Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette 4ème semaine :
Les 10 Tweets qui ont été le plus RT pour cette journée :
Depuis le 1er septembre, nous collectons via notre plateforme de scraping l’ensemble des tweets émis qui mentionnent le hashtag #REGIONALES2015. Force est de constater que les Élections Régionales 2015 n’ont pas vraiment passionné les internautes… du moins au début !
Note : cet article étant un « bref aperçu », nous ne rentrerons pas en profondeur dans les explications. Si vous souhaitez avoir plus d’informations, n’hésitez pas à nous contacter. Pour votre confort visuel, vous pouvez cliquez sur les images de cet article pour en avoir la version agrandie
56.198 Tweets ont été échangés durant la période, un volume qui reste quand même assez faible à trois mois des élections. Si l’on regarde les hashtags qui sont associés à #REGIONALES2015, on voit que les partis politiques ne brillent pas non plus par leur présence (note, le hashtag principal #REGIONALES2015 n’est pas comptabilisé) :
83.396 Tweets pour la période, on commence à voir la campagne décoller (+48%), mais l’intérêt pour les élections régionales reste encore relativement bas à deux mois de l’échéance. Même constat sur les partis politiques :
Et c’est tout ! Plus aucun parti politique n’est cité dans les hashtags associés.
137.916 Tweets (+65%), là les choses commencent réellement à bouger ! La « trêve politique » qui a suivi les attentats meurtriers du 13 novembre a été respectée aussi sur Twitter jusqu’au 17/18 novembre. Les discussions reprennent peu à peu une activité « normale » à partir du 22 novembre. Contrairement à ce que l’on aurait pu imaginer, les attentats n’ont pas eu réellement d’impact sur les volumes échangés : 65.856 Tweets du 1er au 13 novembre et 72.060 Tweets du 14 au 30 novembre.
Les partis politiques sont toujours aussi bas dans les hashtags associés :
Et toujours aucun autre parti politique représenté en association avec #REGIONALES2015.
82.572 Tweets. Ça y est, la campagne s’accélère réellement. En une semaine nous avons un volume d’échange en très nette hausse (environ 16.500 Tweets par jour, contre 4.600 Tweets en novembre et 2.700 Tweets en octobre). Mais si la campagne démarre sur les chapeaux de roues, nous n’avons toujours que 2 partis politiques présents dans les hashtags associés :
Un démarrage progressif, voir timide des échanges, qui explosera au moment de l’annonce officielle des premières estimations…
À 12h00 8.296 Tweets (1.037 Tweets par heure)
À 18h00 24.922 Tweets (on a doublé la cadence pour atteindre 2.770 Tweets par heure depuis 12h00)
À la fin de la journée du 6 décembre, le nombre de tweets a atteint 168.649 Tweets. En fait le volume commence à augmenter très sensiblement jusqu’à 20h où l’on atteint 41.636 Tweets échangés (soit 8.357 Tweets échangés par heure depuis 18h00), heure d’annonce officielle des premières estimations. Pour exploser littéralement après, avec 127.013 Tweets émis entre 20h et minuit (soit 31.753 Tweets échangés par heure).
Après avoir mesuré le volume des échanges Twitter, nous avons aussi analysé leur contenu.
Première analyse, le rapport entre les Tweets et les Retweets. Cet indicateur est très intéressant, il permet de déterminer deux schémas (et toutes les nuances qui les séparent) :
Pour la semaine du 1er au 5 décembre, le pourcentage de Retweets est de 76%.
Pendant la journée des élections, ce pourcentage est de 71%. Que l’on peut décomposer de la manière suivante :
Un autre indice intéressant est de regarder quels hashtags supplémentaires sont associés à #REGIONALES2015.
Au total, plus de 230.000 hashtags seront générés rien que pour cette journée.
Plus de 140.000 hashtags seront générés.
L’analyse lexicométrique repose sur une classification hiérarchique descendante qui a pour objectif de regrouper les tweets sur un critère de cooccurrence lexicale. Autrement dit, l’analyse met dans une même classe les tweets qui ont tendance à contenir les mêmes mots.
Le corpus que nous avons étudié comprend plus de 500.000 Tweets. Le mode de fonctionnement de Twitter fait qu’une partie importante de ces tweets (71 %) relève de ce que l’on appelle des Retweets. C’est une pratique qui consiste à répercuter auprès de ses abonnés (ses followers) le message posté par un autre utilisateur. L’information contenue dans un Retweet est par conséquent la réplication exacte de l’information contenue dans le Tweet original. Si cette redondance est intéressante pour mesurer la viralité d’un message, elle n’a pas vraiment d’intérêt lorsqu’il s’agit de déterminer les thématiques abordées autour de l’utilisation d’un hashtag particulier.
Afin de le rendre utilisable et faciliter le traitement lexicométrique, nous avons procédé à un nettoyage de ces textes, notamment en retirant systématiquement les URL qui peuvent y apparaître, le hashtag #REGIONALES2015 qui a servi à l’indexation ainsi que toutes les formes de ponctuation. Le corpus final ainsi nettoyé était constitué de :
Par l’utilisation de la méthode Reinert, nous obtenons 3 classes :
Dans son ouvrage, L’Ancien Régime et la Révolution, Alexis de Toqueville disait : « Les Français confrontés au changement font la révolution, pas de réformes ». Cette citation illustre assez bien le conflit qui a opposé (et oppose toujours) la profession réglementée de Taxi à la société américaine Uber.
En 2008, l’américain, Airbnb, avait déjà révolutionné l’univers de la location et de la réservation de logements de particuliers. Uber, startup américaine également, a réalisé exactement la même chose dans le monde du transport de personnes. À tel point, que son nom est maintenant utilisé pour décrire un bouleversement dans un secteur économique : l’UBÉRISATION (concept visiblement attribué à Maurice Lévy, l’influent patron de Publicis) !
L’ubérisation c’est la disruption à la hussarde opérée par une startup dite de périphérie, c’est à dire n’appartenant pas au secteur d’activité d’origine, qui redistribue violemment les cartes et les territoires d’un marché établi de longue date. Ce concept a cela de particulier qu’il légitime complètement l’inaction des acteurs historiques.
L’Uberisation d’un secteur d’activité ne peut se faire que par la conjonction de deux phénomènes :
Il existe d’autres termes équivalents, mais qui n’ont pas eu cette portée, du moins en France :
Aucun secteur économique ne peut aujourd’hui se prévaloir d’être complètement à l’abri de voir surgir un acteur disruptif à moyen ou long terme dans son coeur de métier ! Certains l’ont parfaitement compris et anticipent la phase en mettant en place les évolutions nécessaires. Soit en modifiant leur modèle économique (à l’image de Mr Bricolage qui a lancé Ladépanne.fr, un site communautaire pour louer la perceuse de son voisin plutôt que d’en acheter une et s’en servir en moyenne une dizaine de minutes par an). Soit en investissant dans une startup pour accompagner le changement, à la manière du groupe Accor avec Wipolo (itinéraires de voyages) et le rachat de Fastbooking (réservation en ligne).
Malheureusement la grande majorité des acteurs historiques n’en font aucun cas, et soit prennent le « too big to fail » comme mantra, soit se disent qu’ils sont dans une profession réglementée donc protégée ! C’est justement le cas des Taxis…
Comme le rappelle Philippe Laneyrie dans son article Transport traditionnel et innovation technique : L’exemple des taxis, les VTC sont nés d’un déficit de pénétration de la technologie dans le secteur du transport de personnes. Avant l’avènement d’Uber, la dernière grande révolution technique ayant bouleversé les Taxis date des années 70. Ce fut l’apparition de la radiotéléphonie offrant la possibilité à un usager d’obtenir directement une disponibilité, sans qu’il ait besoin de se déplacer à la station la plus proche.
Ce déficit de pénétration technologique n’explique pourtant pas tout ! La réussite fulgurante de la société Uber est l’exemple même de catalyse des frustrations des clients envers un fournisseur en position de monopole.
L’enquête « Les VTC portés par une insatisfaction de la clientèle des taxis » réalisée par Chronos et l’ObSoCo (Observatoire Société et Consommation) nous apporte un éclairage intéressant :
Pour l’usager, l’image du Taxi, et en particulier du Taxi parisien, est assez mauvaise : impolitesse, mauvaise humeur, refus de charger un client si la course n’est pas rentable, indisponibilité aux heures de pointe, etc. Le site Hotels.com a d’ailleurs classé les Taxis parisiens en 16ème position en 2011 et en 17ème position en 2012 dans le palmarès des meilleurs Taxis au monde.
La légende veut que l’idée de Uber soit née à Paris, après que ses fondateurs aient essayé désespérément de trouver un Taxi alors qu’ils étaient en visite à Paris pour LeWeb…
De retour à San Francisco, ils ont créé Uber, une plateforme mobile de mise en relation d’utilisateurs avec des chauffeurs équipés de véhicules de tourisme (Voitures de Tourisme avec Chauffeur, les fameux VTC) géolocalisés en temps réel. Toute la relation depuis la commande jusqu’au paiement est dématérialisée, plus de frais d’approche, plus d’attentes interminables pour trouver un Taxi…
Uber offre aujourd’hui ses services dans plus de 300 villes et 56 pays et le service a évolué pour se décliner sous plusieurs formes :
Et le dernier UBERPOP, comparable sur le principe à UBERX, mais dont les chauffeurs sont de simples particuliers, généralement installés sous le statut auto-entrepreneur, souhaitant partager leur véhicule. Une sorte de covoiturage payant…
Cette mise en relation facilitée entre l’offre et la demande, avec des tarifs ultras compétitifs face au monopole historique détenu par les Taxis a créé une situation inédite de conflit ouvert en France, entre, d’un côté, ce que certains assimilent à de l’invasion voire du dumping par une société étrangère, et de l’autre une corporation qui a, aux yeux de nombre d’usagers, du mal à faire son autocritique.
En 2014 UBER avait déjà eu maille à partir avec la corporation des Taxis, le gouvernement ayant déclaré le service illégal, car ne rentrant ni dans le cadre du VTC ni dans celui du covoiturage. La loi Thévenoud publiée au journal officiel le 2 octobre 2014 redéfinit le cadre de la profession de VTC, en interdisant la « maraude » par une application connectée. Seules les courses avec réservation peuvent être prises en charge.
« Pour une raison simple. UberPop n’applique pas la loi. L’article 12 de cette loi dit clairement que les activités d’UberPop sont illégales. Ses dirigeants jouent sur l’opinion du monde du numérique pour laisser croire qu’ils favorisent une forme d’économie de partage, le fameux sharing. Mais ce qui se passe avec les chauffeurs de cette application n’a rien à voir avec ce modèle économique. Là, on est au Far West. Les gens qui montent dans une voiture d’UberPop montent dans un véhicule qui commet un délit. Ils doivent savoir qu’en cas d’accident, aucune assurance ne les couvrira. Ils rentrent donc dans une zone de non-droit. » – Thomas Thévenoud (Nouvel Obs, 25/06/2015)
Fin juin 2015 le conflit UberPop / Taxi a déclenché une vague de violences de la part de ces derniers (VTC dégradés, clients de VTC tabassés, chauffeurs de VTC pris en embuscade, …), entrainant une série de réactions sur internet et les réseaux sociaux, à la mesure de l’intensité du conflit, que nous avons mesuré via Twitter.
Via NOTORIAA™, notre plateforme de scraping, nous avons capturé les tweets durant la journée de grève des taxis contre #UberPop (25 juin 2015), voici ce que ça a donné :
Nombre de tweets : 22.893
Nombre de retweets : 14.997
dont retweets uniques : 2.221
Nombre de comptes twitter : 15.646
Les cartographies que nous avons réalisées pour ce dossier sont accessibles sur notre site internet :
Cartographie interactive des échanges Twitter (et sa version statique en PDF)
Cartographie interactive des hashtags (et sa version statique en PDF)
Détermination des influenceurs (calcul du degré)
Classement des comptes Twitter en fonction du nombre de mentions reçues et de tweets émis. Plus la valeur du degré est haute, plus le compte a été visible sur Twitter (entre parenthèses, le nombre de tweets émis ou reçu).
@lhenault (1716) ; @torped00 (508) ; @jul_mm (435) ; @florianp123 (305) ; @felinmarlin (280) ; @cnnireport (265) ; @uberfr (262) ; @marsupi_l_ami (250) ; @bcazeneuve (238) ; @fhollande (225) ; @turcanmarie (218) ; @youssouphadiaby (201) ; @nashtags (191) ; @najlebarje (187) ; @jhonrachid (185) ; @nicolas_colin (177) ; @uber (176) ; @fmomboisse (176) ; @jpney (172) ; @teewee (153) ; @carolequintaine (139) ; @frdesouche (134) ; @ttelacomfin (129) ; @cauetofficiel (125) ; @perrinest (118) ; @cerclevoltaire (117) ; @jjbourdin_rmc (108) ; @matthieunola (104)
Si nous avons bien dans le top des influenceurs @uberfr ; @uber aucune trace du camp des Taxis ! La répartition est assez conforme à ce type de conflit : nous avons une majorité d’internautes : @lhenault ; @torped00 ; @felinmarlin ; @youssouphadiaby ; @nashtags ; @najlebarje ; @jhonrachid ; @nicolas_colin ; @fmomboisse ; @teewee ; @carolequintaine ; @frdesouche ; @ttelacomfin ; @jpney ; @ttelacomfin ; @cerclevoltaire ; @matthieunola. Suivi par des journalistes / média : @jul_mm ; @florianp123 ; @cnnireport ; @turcanmarie ; @cauetofficiel ; @perrinest ; @jjbourdin_rmc et enfin quelques politiques : @marsupi_l_ami ; @bcazeneuve ; @fhollande. Sachant que si Bernard Cazeneuve a envoyé (son staff l’a fait pour lui…) 4 tweets et François Hollande, lui n’a strictement rien envoyé sur ce sujet et n’est présent dans ce palmarès que parce qu’il a été mentionné à de nombreuses reprises.
Pour être exact, il convient de diviser ce classement en 2 groupes : les comptes qui sont souvent mentionnés, et les comptes qui tweetent beaucoup :
Les comptes souvent mentionnés (degrés entrants)
Même constat pour les comptes souvent mentionnés, une absence totale des Taxis…
@lhenault (1716) ; @torpedOO (508) ; @jul_mm (435) ; @florianpl23 (305) ; @felinmarlin (280) ; @cnnireport (265) ; @uberfr (262) ; @marsupi_l_ami (248) ; @bcazeneuve (238) ; @fhollande (225) ; @turcanmarie (218) ; @youssouphadiaby (201) ; @nashtags (189) ; @najlebarje (187) ; @jhonrachid (185) ; @uber (176) ; @fmomboisse (175) ; @nicolas_colin (175) ; @jpney (171) ; @teewee (l52) ; @carolequintaine (139) ; @frdesouche (134) ; @cauetofficiel (125) ; @perrinest (118) ; @cerclevoltaire (117) ; @ttelacomfin (115) ; @jjbourdin_rmc (106) ; @manuelvalls (104)
Les comptes qui envoient beaucoup de Tweets (degrés sortants)
Deux comptes @lebac_amgska (114 abonnés | Capital Social Virtuel : 6.418) et @kmelsa1 (90 abonnés | Capital Social Virtuel : 6.785) tweetent contre Uber… malheureusement leur très faible nombre d’abonnés et leur capital social virtuel assez bas ne donnent que très peu d’amplification à leurs tweets.
Capital Social Virtuel : Ensemble des relations sociales et des inclinations qui résultent de ces réseaux pour faire des choses l’un pour l’autre (Robert Putnam – 2000). Stock de ressources réelles ou potentielles disséminées dans un réseau relationnel (Pierre Bourdieu – 1980). Nous calculons automatiquement le Capital Social Virtuel d’un compte Twitter en analysant la portée de son réseau en termes de « Followers », ce qui nous donner une estimation de la portée de ses messages (nombre d’impression des Tweets). Pour être plus exact, nous calculons généralement les variations de ce Capital Social Virtuel dans le temps (ce n’a pas été le cas dans cette analyse). Ce qui a pour effet de nous donner un indicateur de confiance.
@steakyvanovitch (65) ; @daturaparano (41) ; @_hasta_lavista (35) ; @jordanedom (28) ; @pressentinelle1 (26) ; @lindrent (24) ; @boson2higgs (23) ; @gadyle (22) ; @rondodoudou (22) ; @lebac_amgska (21) ; @alitsp (21) ; @ta_malou (20) ; @fidelinshana (20) ; @benoitmortier1 (18) ; @fleur2108 (18) ; @henryhenryssiap (17) ; @prunelletika (17) ; @patron_pme (16) ; @kmelsa1 (16) ; @haksylvie (16) ; @cmoua60 (16) ; @popeofart (16) ; @tsipora777 (16) ; @moimoipresident (16)
Détermination des HUBs (calcul de l’intermédiarité / betweeness)
Classement des comptes Twitter qui sont au coeur des flux d’informations, c’est par eux que transitent les tweets, ils sont indispensables pour diffuser l’information au sein du réseau.
Un seul membre de la confédération des Taxis parmi les HUB : @taxi_de_paris (Nombre d’abonnés : 1628 | Capital Social Virtuel : 33.865). Si les Taxis veulent faire entendre leurs voix sur Internet, il va falloir qu’il soignent un peu mieux leur communication sur les réseaux sociaux. Parce que pour l’instant c’est un peu le désert !
@ttelacomfin ; @francaisditalie ; @berenice3_15 ; @tounet_montana ; @zohrabitan ; @sniperdedroite ; @dan_romero_83 ; @marsupi_l_ami ; @encolere75 ; @blaemag ; @lucile013 ; @capupatriote ; @mpourminarchy ; @taxi_de_paris ; @nashtags ; @jjbourdin_rmc ; @ntwolfmother ; @begertlive ; @ipopinion ; @francoisarielle ; @jpney
Détermination des Leaders (calcul de la centralité Eigenvector)
Les leaders (les influenceurs des influenceurs) sont les comptes Twitter qui donnent le plus de portée à leurs messages, à travers leur réseau et les réseaux de leurs réseaux.
Pas de leader chez les Taxis… par contre présence de @uberfr (Nombre d’abonnés : 25.700 | Capital Social Virtuel : 180.968) et @uber (Nombre d’abonnés : 312.000 | Capital Social Virtuel : 1.606.051).
@lhenault ; @torped00 ; @jul_mm ; @florianp123 ; @felinmarlin ; @uberfr ; @cnnireport ; @marsupi_l_ami ; @bcazeneuve ; @fhollande ; @turcanmarie ; @youssouphadiaby ; @nicolas_colin ; @najlebarje ; @nashtags ; @fmomboisse ; @jhonrachid ; @uber ; @jpney ; @teewee ; @carolequintaine ; @frdesouche ; @cauetofficiel ; @ttelacomfin ; @perrinest ; @cerclevoltaire ; @manuelvalls ; @jjbourdin_rmc
Détermination de la popularité (calcul du pagerank)
Classement des comptes en fonction de la probabilité que pourrait avoir un internaute d’arriver dessus en suivant un #hashtag précis. Cela permet d’identifier les influenceurs pour un hashtag donné.
@lhenault ; @nicolas_colin ; @leclownduweb ; @gonzaguetv ; @torped00 ; @jul_mm ; @fmomboisse ; @florianp123 ; @cnnireport ; @aurelien_veron ; @felinmarlin ; @bcazeneuve ; @youssouphadiaby ; @turcanmarie ; @uberfr ; @jhonrachid ; @najlebarje ; @rmcinfo ; @marsupi_l_ami ; @valshawcross ; @jjbourdin_rmc ; @nashtags ; @uber ; @carolequintaine ; @jpney ; @cauetofficiel ; @carriefromparis ; @maximeverner
Détermination des Hashtags populaires
#TAXIS ; #UBER ; #UBERPOP ; #VTC ; #JESUISUBER ; #PARIS ; #GREVEDESTAXIS ; #GREVES ; #VIOLENCE ; #SERVICE ; #HOLLANDE ; #TAXIMAFIA ; #CAZENEUVE ; #TRANSPORT ; #MAFIA ; #G7 ; #GOUVERNEMENT ; #AUTO ; #STARTUP ; #OUIPOP ; #TRAFFIC ; #CHAUFFEUR ; #CON ; #BOYCOTT ; #PORTEMAILLOT ; #VIDEO ; #UBERLOVE
Détermination des principaux retweets
Les 15 plus gros retweets même s’ils sont humoristiques pour la plupart ne sont pas vraiment en faveur de la cause des Taxis… loin de là !
Le chiffre entre crochets représente le nombre de retweet pendant la période.
L’analyse des tweets met en évidence l’absence totale de présence sur Twitter des Taxis… il suffit de comparer deux cartographies qui devraient être équivalentes :
1. Cartographie du compte @uberfr
Afficher le compte de @uberFR sur la carte interactive
2. Cartographie du compte Twitter de la G7
Rappelons que la G7 est le principal opérateur des 18.000 Taxis qui sillonnent la région parisienne avec ses 7.500 chauffeurs (également propriétaire de son principal concurrent les Taxis Bleus et de ses 2.500 chauffeurs) :
