Dans 1h, l'équipe de France aurait dû affronter l'#ESP.
Mais lundi dernier, la France a été éliminée de l'#EURO2020 par la #SUI au terme d'un match fou 😭
Même si le deuil n'est toujours pas fait, il est temps pour moi de sortir ma data analyse Twitter de ce match :
⬇️THREAD⬇️
Mon objectif ici est d'analyser les réactions de Twitter au fil du match.
J'ai donc extrait tous les tweets de la soirée qui parlent de la rencontre ou d'un joueur sur le terrain, soit :
➡️ 431 262 tweets au total,
🇫🇷 201 845 tweets en français, sur lesquels je vais me focaliser
Premier constat assez amusant : on peut facilement retracer le cours du match simplement avec le volume de publications :
⚫️ Début et fin du temps réglementaire
🔴 Buts Suisses
🟡 Penalty arrêté par Lloris
🔵 Buts Français
Pour étudier le ressenti des spectateurs du match sur Twitter je vais coupler 2 types d'analyses :
☑️ Les analyses de texte (cartos sémantiques & ngrams),
☑️ Les analyses d'émojis (cartos & treemaps).
Ces techniques seront appliquées au dataset, filtré par joueur ou par période.
Par exemple, pour commencer, j'ai filtré le dataset sur le premier but de la #SUI, et voici ce que j'ai obtenu ⬇️
Les emojis montrent de la colère et de l'exaspération, mais on voit aussi clairement avec la sémantique que Lenglet est considéré comme responsable du premier but !
J'ai donc filtré mon dataset pour ne conserver que les tweets qui parlent de Lenglet sur tout le match ⬇️
Les emojis sont terribles : 😡🤬🤡...
Dans la sémantique, on voit que les supporters demandent de le remplacer par Coman ou Hernandez.
Après la mi-temps, le match bascule : un penalty provoqué par Pavard est sifflé contre l'équipe de France, Lloris l'arrête et les bleus enchainent avec trois buts dans les 20 minutes qui suivent !
Focus sur cette remontée fantastique :
On voit sur les deux cartographies que l'ambiance a totalement basculé : "magnifique", "incroyable", 🔥🤩😍...
Si Pavard est critiqué (en haut à gauche), Lloris, Pogba et surtout Benzema sont mis à l'honneur !
En filtrant le dataset pour ne garder que les tweets qui parlent de Benzema, on voit qu'il est ovationné par les supporters, les emojis sont dithyrambiques : 🥰🥵😍💯...
Les tri-grams montrent aussi que les supporters ont vu Benzema conseiller Lloris sur le penalty :
Du côté de Pogba, on a des : "magnifique", "incroyable", 🔥🤩😍
Sur les segments de phrases les plus utilisés (tri-grams), on voit ressortir des "Monsieur Paul Pogba" ou encore "meilleur milieu monde"
Mais on voit aussi sa perte de balle à la 90' qui donne le but égalisateur :
Car oui, les suisses vont remonter.
Au delà de la défense française, sur cette fin de match les supporters soulignent surtout un match fou qui s'emballe, comme le #ESP - #CRO plus tôt dans la journée :
Enfin, s'en suivra des prolongations relativement ternes, jusqu'aux tirs aux buts.
A 5 - 4, MBappé s'élance et voit son tir arrêté par Sommer.
La France, Championne du Monde, est éliminée de l'#EURO2020 en 1/8èmes de finale par la #SUI.
Par rapport à MBappé, une analyse focus montre que les supporters ne l'ont pas trouvé excellent tout au long du match.
Pire, les segments de phrases les plus utilisés (tri-grams) sont à charge : "tirer coups francs", "mbappé sang mains", "pris grosse tête"...
Enfin, pour conclure cette analyse, j'ai regardé quels ont été les comptes Twitter les plus engageants du match selon mon dataset.
Ce classement est international, même si les français sont très majoritaires.
Voici le podium global :
🥇 @ActuFoot_
🥈 @equipedefrance
🥉 @goal
Pour vous expliquer ma take, j'ai extrait toutes les vidéos sur les chaines de Tibo InShape et Squeezie (4637 vidéos), avec ça on va pouvoir décrypter sa stratégie
La nouvelle stratégie de Tibo InShape est simple, elle repose sur la publication de formats courts : les Shorts YouTube.
Vous en avez surement déjà vu passer, c'est de là que sont venus ses divers bad buzz pour plagiat ou son fameux "rien à foutre de ta dépression"
Ca fait presque 1 an que j'ai pas publié de carto, on va pouvoir faire un bilan !
Comment ont évolué les communautés depuis ?
Qui sont les streamers émergents ?
Qui a changé de position ?
On va regarder ça
THREAD 👇
La carto est dispo ici en format maximum pour zoomer :
C'est une cartographie de réseau, composée du Top 50 Twitch francophone flottant entre mi-février et mi-avril, ce qui représente 2756 streamers pour ~4.7 millions de viewers.easyzoom.com/imageaccess/0c…
Chaque nœud est un compte Twitch, dont :
- le positionnement représente les proximités d'audiences
- la taille représente le watchtime (temps de visionnage cumulé des viewers sur une chaîne)
- les couleurs sont des communautés segmentées par un algo de clustering
J'ai 27 ans, j'ai porté des lunettes toute ma vie.
Ce matin je me suis fait opérer au laser pour corriger ma vue, ça a pris moins d'une heure.
Et là je viens de passer l'aprèm à rigoler tout seul parce que j'arrive à lire des panneaux à 30m sans lunettes
Merci le progrès ♥
Pour répondre aux questions qui reviennent souvent :
J'ai payé 1300€ euros par œil, mais j'ai la chance d'avoir une bonne mutuelle avec mon taff qui prend en charge un peu moins de la moitié
J'étais myope et astigmate avec une correction de -1.5 à chaque œil.
J'ai fait un lasik, qui consiste à ouvrir à la cornée pour passer le laser. C'est la méthode avec le meilleur temps de rétablissement (tu vois direct bien et juste les yeux secs).
L'operarion est ultra rapide, pas d'aiguilles ni rien pour les phobiques.
J'ai donc obtenu cette cartographie complète du Twitch FR pour mars.
Je ne m'arrête pas sur cette carto dans ce thread, elle sert simplement de base pour l'analyse, mais j'en ferai un thread dédié et on en discutera en stream : https://t.co/j1de2mZsmHtwitch.tv/datalgo
Commençons cette nouvelle année par une analyse de l'année passée : alors que le Twitch Game francophone semble ne jamais avoir été aussi actif, il parait également ne jamais avoir été autant divisé !
Qu'en est-il vraiment ?
THREAD 👇
La petite analyse que je vais vous partager s'appuiera sur la comparaison de plusieurs cartographies, où j'ai appliqué ma méthodologie habituelle (voir tweet cité).