Depuis plus de 24h, notre Twitch FR affronte les communautés du monde entier sur le r/place de @Reddit pour représenter la culture internet francophone !
Je ne pouvais pas passer à côté de ce phénomène, donc j'ai sorti les cartos : THREAD⬇️
Le r/place de @Reddit, c'est une toile de peinture virtuelle, sur laquelle les users peuvent dessiner pixel par pixel, sur une durée limitée, avant que la fresque ne soit figée.
Ici, voici le timelapse des premières 24h ⬇️
Au delà de l'aspect artistique, on assiste ici à une réelle expérience sociale en temps réel, où les communautés doivent coopérer pour atteindre un objectif commun.
Pour visualiser ces dynamiques communautaires, j'ai lancé mes outils sur le Twitch FR
Tout commence dimanche, quand @Kammeto lance un stream pour inscrire le logo de la @KarmineCorp et le drapeau français sur la fresque.
Il est rapidement rejoint par d'autres streamers (@ZeratoR, @AmineMaTue, @Lockl34r...), pour défendre la portion de pixels qu'il a pu réserver :
Pour recontextualiser, ce type de graphe représente les audiences totales du TOP 100 FR, ici entre 17h et 4h
On voit donc que Kamel et son équipe sont, de loin, les chaines avec le plus d'audience de la plateforme, mais on aperçoit aussi les autres chaines (comme @CHOWH1_)
Après des heures de combat acharnées, une rotation s'enclenche : @Kammeto et la plupart des premiers streamers vont se coucher pendant que l'équipe de Nuit/Matin prend le relai entre 4h et midi
Si on compile ces trois périodes, on obtient la cartographie suivante ⬇️
Sur les dernières 24h, @Kammeto a été le chef d'orchestre du Twitch Fr, point central de l'écosystème communautaire, alors même qu'il alternait entre ses matchs avec la @KarmineCorp et les raids espagnols !
On trouve pas mal d'infos intéressantes dans les graphes, donc n'hésitez pas à aller voir les images en résolution max pour zoomer : easyzoom.com/profile/106315
La bataille est toujours en cours, donc vous pouvez la rejoindre ici : twitch.tv/kamet0 !
Et si vous appréciez ce genre d'analyse, vous pouvez aussi me suivre sur Twitch : twitch.tv/datalgo
Je fais ce type de graphes, quand je code pas des bots à la con 👋
Il semble y avoir des problèmes du côté de easyzoom pour accéder aux images en pleine résolution, donc je vous remets les liens individuels ici :
Pour avoir plus de précision, j'ai lancé l'algorithme de détection de communautés spécifiquement sur la sphère LoL, pour colorer les "sous-communautés" présentes !
On retrouve :
🔵 @OTP_LoL,
🟠 @KarmineCorp,
🟣 @Sardoche_Lol,
🟢 Les twittos...
🐯CARTOGRAPHIE TWITCH JANVIER 2022🐯
A partir des données issues de la plateforme, je vous présente mes 5 points d'analyse sur l'actualité des communautés du Twitch francophone durant le mois de janvier !
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Pour ceux qui découvrent mon travail, cette cartographie s'appuie sur la même méthodo que celles ci-dessous
En résumé : un point représente un compte et un lien l'action "un viewer regarde un streamer".
Si d'un point de vue macro les communautés restent stables, quand on zoom on peut relever plusieurs points intéressants sur les tendances du mois de janvier !
Vous pouvez vous plonger dans l'image en résolution maximale ici : easyzoom.com/imageaccess/44…
4 mois après ma première cartographie du Twitch francophone, je vous en propose ici une nouvelle, mise à jour avec les données de septembre !
Quelles communautés ont bougé et lesquelles sont les plus stables ?
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Pour ceux qui découvrent mon travail à @FirstLink_bdx, cette cartographie s'appuie sur la même méthodo que celle présentée ci-dessous. L'objectif ici est justement de comparer ces cartes !
N'hésitez-pas à me suivre si vous appréciez ce type de contenu 😃
Le dataset utilisé ici couvre l'audience du Top 100 FR sur la première moitié du mois : du 1er au 15 septembre.
Pour saisir l'ampleur du jeu de données, voici une timeline qui montre le nombre de viewers regardant le top 100 sur la période :
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 :
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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
Comment évoluent les communautés au fil du temps et des évènements sur Twitch ?
Hier soir j'étais l'invité de @Micode sur @UnderscoreTalk, pour parler de mon métier de "cartographe du web"
Voici quelques cartographies que j'y ai dévoilées, dont celle de la ZLAN :
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Pour comprendre les dynamiques de communautés, j'ai réalisé une décomposition chronologique de mon dataset initial, afin d'obtenir une carto par jour de la semaine et une axée sur les matinées.
Cette décomposition est hyper intéressante puisqu'elle montre que la structure des commus change pas mal en fonction des jours !
On peut voir par exemple que le mardi (@PopcornTalkshow) et le dimanche (Big9), @Domingo est central sur les cartographies :