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Une étude de l'Université Carnegie Mellon (CMU) de Pittsburgh démontre qu'en analysant les données provenant de Twitter, on parvient sensiblement au même résultat qu'un sondage d'opinion.
Et tout cela nécessite moins de temps, moins d'intervenants et coûte moins cher.
Pour en arriver à une telle conclusion, une équipe du Département de science informatique a épluché un milliard (!) de tweets publiés entre 2008 et 2009. Les chercheurs ont utilisé une méthode simple d'analyse de texte afin de filtrer les mises à jour sur des sujets comme l'économie et la politique, afin de déterminer si l'opinion générale s'en trouvait modifiée positivement ou négativement.
L'équipe a découvert que les opinions des internautes américains concernant la confiance des consommateurs et l'exercice présidentiel étaient similaires avec les chiffres supportés par les entreprises spécialisées en sondages d'opinion effectués par téléphone, tels Reuters, Gallup et pollster.com.
Selon l'assistant professeur Noah Smith, du CMU, ce type d'analyse d'information dite passive se prête très bien à quelques thèmes choisis. «Avec plus de sept millions de messages envoyés chaque jour, tout ce torrent d'information nous permet de prendre le pouls de la population très rapidement», dit-il. «Les résultats sont un peu tordus... tout comme ceux des sondages. Les sondeurs ont appris à compenser ce problème, alors que nous en sommes toujours à essayer d'identifier et de comprendre toute cette information».
Les chercheurs ont remarqué que l'humeur populaire varie de manière beaucoup plus quotidienne sur Twitter qu'à travers les données recueillies d'une manière plus traditionnelle. Afin de compenser cela, l'équipe a dû faire une moyenne de ses résultats, répartis sur plusieurs jours. Les chiffres obtenus ressemblaient beaucoup à ceux provenant des entreprises de sondage.
Pour lire l'étude (en anglais) sous format pdf, cliquez sur ce lien.
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