Premier petit fun fact issu de la data analyse : le pixel le plus fréquemment modifié de toute la pixel war est celui dans le coin en haut à droite !
Par rapport à la bataille du Canada, la heatmap nous permet de comprendre la stratégie employée : le centre a été épargné, mais les attaquants n'ont jamais lâché les bords de la feuille mdr
Au final, sur la heatmap ils sont super visibles donc c'est une victoire en soi
A l'inverse, on voit aussi ressortir les zones respectées, qui n'ont jamais été modifiées après le premier dessin, comme le Gol D. Roger qui ressort en bleu foncé
Mention spéciale au void, dont le rendu sur la heatmap est aussi troublant que sur la fresque originale
Je ressortirai tous ces résultats plus au propre quand on aura le dataset officiel !
En attendant, si vous aussi vous voulez jouer avec les données, le dataset est là : reddit.com/r/place/commen…
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
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 :