<h3 align="justify">Introduction</h3> L’émergence du Web 2.0, conceptualisé dès 2005 par Tim O’Reilly dans un article intitulé « What Is Web 2.0 »<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote1sym" name="sdfootnote1anc">1</a>, a favorisé l’idée que le Web est devenu social. En permettant aux internautes de produire du contenu, d’interagir avec leurs pairs, de collaborer via des plateformes collaboratives, de financer des projets de manière participative grâce à des sites de crowdfunding<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote2sym" name="sdfootnote2anc">2</a> ou encore de participer au changement<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote3sym" name="sdfootnote3anc">3</a>, le Web social semble être au c&oelig;ur d’une utopie grandissante : celle d’une communication universelle permettant une collaboration pour le bien de la société. Il est important de noter que cette utopie est portée par différents profils d’individus : consultants spécialisés en technologies de l’information et de la communication, professionnels de la communication, mais également par des universitaires. Ces derniers, dans une certaine mesure, développent l’idée que le Web 2.0 et sa dimension collaborative permettront de changer les choses d’un point de vue sociétal. C’est d’ailleurs la thèse défendue par Clay Shirky dans Here comes everybody: How change happens when people come together (2008) ou encore par David Gauntlett dans Making is Connecting: The Social Meaning of Creativity, from DIY and Knitting to YouTube and Web 2.0 (2011).   La dimension collaborative du Web est à son paroxysme dans le concept de « médias sociaux » (social media). Frédéric Cavazza, consultant dans le domaine de la communication et blogueur, définissait en 2009 les médias sociaux comme « un ensemble de services permettant de développer des conversations et des interactions sociales sur internet ou en situation de mobilité »<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote4sym" name="sdfootnote4anc">4</a>. Brian Solis, un autre consultant dans le domaine, propose une typologie de médias sociaux qui évolue tous les ans, le Conversation Prism<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote5sym" name="sdfootnote5anc">5</a>. En 2013, celui-ci regroupait 26 catégories et plus de 180 plateformes telles que Facebook, Twitter, Quora ou encore Foursquare. Stenger et Coutant (2010) soulignent que le concept de médias sociaux est avant tout un « macro-concept ». Il s’agirait selon les auteurs d’un terme englobant différentes notions et différentes pratiques numériques, ce qui se vérifie dans la typologie proposée par Brian Solis tant le concept de médias sociaux est utilisé pour désigner des plateformes et des pratiques aux natures différentes.   Avec l’émergence de plateformes permettant aux internautes de s’exprimer sur différents sujets par le biais de billets de blogs, de tweets, de commentaires ou encore de vidéos en ligne, l’on assiste à ce que Shirky (2008) appelle l’amateurisation de masse (mass amateurization). Cette amateurisation de masse se traduit notamment par la production par les internautes d’opinions divers sur différentes plateformes et à travers différentes pratiques : blogging, commentaires, statuts et tweets, vlogging ou encore à travers des likes sur Facebook. Ainsi, tout internaute peut devenir un medium (« everyone is a media outlet », Shirky 2008, p.55) et s’adresser à une audience plus ou moins « invisible » (boyd, 2007). Selon le sociologue Gérald Bronner (2013), le Web permet de faciliter l’accès pour les individus à ce qu’il appelle le « marché cognitif », où les informations et les opinions sont produites en masse. Il souligne d’ailleurs que le Web est un lieu d’hybridation entre marché orthodoxe de l’information, composé principalement de médias traditionnels, et marché hétérodoxe de l’information, où opinions et rumeurs sont omniprésents. La présence de journalistes sur la plateforme de micro-blogging Twitter en est une illustration, puisque cette dernière est utilisée par les professionnels de l’information pour collecter des nouvelles (Smyrnaios, Rieder 2011).   En 1999, avant même l’émergence des médias sociaux contemporains, Locke et al., auteurs du Cluetrain Manifesto (littéralement le « manifeste des évidences ») soulignaient déjà l’importance pour les marques et les organisations de converser avec leurs publics sur Internet. Ce livre, aujourd’hui accessible en ligne<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote6sym" name="sdfootnote6anc">6</a>, parlait alors des « marchés en ligne » comme des lieux d’échanges d’informations et d’opinions entre internautes. Sur ces marchés en ligne, les auteurs soutiennent l’idée que <q>les entreprises ne parlent pas la même langue que ces nouvelles conversations en réseau. Pour leurs audiences en ligne, les entreprises sonnent creuses, plates et littéralement inhumaines</q>. Cette vision de la conversation en ligne entre entreprises et internautes n’est pas sans rappeler le discours dominant sur le community management ou encore sur l’e-réputation, que l’on peut retrouver chez Qualman (2009), Solis (2012) ou encore chez Ertzscheid, Faverial et Guéguen (2010).   La notion d’e-réputation est récente. Comme le souligne Alloing (2013), la réputation en ligne est apparue au cours des années 2000 et connaît, en France, un réel succès. En 2011, la société Digimind, éditrice de logiciels de veille, estimait la valeur du marché de l’e-réputation à 190 millions d’euros<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote7sym" name="sdfootnote7anc">7</a>, ce qui peut paraître considérable pour une notion aussi jeune. Sur son blog, Alloing (2013) souligne l’appropriation de la notion d’e-réputation par différents acteurs : consultants, blogueurs, community managers, communicants ou encore éditeurs de logiciels. L’e-réputation est, dès lors, devenu un « objet commercial » dont l’approche est devenue industrielle (Alloing, 2013).   Notre communication s’attachera à répondre à la question suivante : Quels sont les acteurs qui participent à la diffusion de la notion d’e-réputation en France ? Notre terrain de recherche sera Twitter, plateforme de micro-blogging qui possède plusieurs avantages quant à notre question de recherche : il s’agit d’une plateforme populaire dans le milieu de la communication, puisque nombreux acteurs de la profession y sont présents, et dont l’accessibilité des données est facilitée. <h3 align="justify">I. Revue de littérature sur l’e-réputation</h3> <h4 align="justify">1/ L’e-réputation : une notion récente aux contours flous</h4> L’e-réputation est une notion récente nous provenant des Etats-Unis, puisqu’elle fait son apparition dans un article de McDonald et Slawson (2000) sous l’appellation « online reputation » puis dans un article de Chun et Davies (2001). Comme le souligne Alloing (2013), la percée en France de l’e-réputation s’est faite plus tard, notamment grâce au consultant et blogueur en intelligence économique Christophe Deschamps qui parle alors de « gestion de la réputation numérique ». La relative récence de la notion d’e-réputation souligne la difficulté aujourd’hui de définir celle-ci de manière univoque. Au contraire, il existe des définitions de l’e-réputation produites par des praticiens du marché, à savoir des éditeurs de logiciels, des entreprises de conseil, des agences de communication, des consultants ou encore des professionnels du référencement naturel (Search Engine Optimization, SEO). Mais il existe également des définitions académiques de cette notion, puisque depuis 2006 différents articles de recherche ont été publiés à ce sujet.   Du côté des praticiens, Deschamps, Delengaigne et Mongin (2011) définissent l’e-réputation comme suit : <q>l’identité [numérique est …] en grande partie déclarative. La réputation est en revanche liée à une évaluation par des tiers, évaluation forcément subjective.</q> Ils poursuivent : <q>Disposer d’une réputation numérique (ou e-réputation) dès lors que l’on est présent sur le net (et plus particulièrement sur les réseaux sociaux entraîne des conséquences dont il faut être conscient</q>. Dans leur livre Bad Buzz, Babkine et Hamdi (2013) soulignent que l’e-réputation est <q>formée par les contenus que la marque souhaitera partager avec ses publics connectés, mais également avec les propres contenus que les publics de la marque publieront à son propos.</q> Selon eux, cette réputation en ligne est <q>difficilement maîtrisable et cristallise souvent l’image numérique d’une marque, par les articles, commentaires, critiques positives ou négatives à son propos</q>. Ces deux définitions, bien que non exhaustives, soulignent plusieurs aspects importants des approches de l’e-réputation par les praticiens : <ul> <li> L’e-réputation est intrinsèquement liée à l’identité numérique </li> <li> Elle est une forme d’évaluation subjective </li> <li> Elle est source de risques pour un individu ou pour une marque </li> <li> L’e-réputation est alimentée par des informations publiées en ligne à propos d’un individu ou marque </li> </ul> L’e-réputation est également une notion qui fait l’objet de recherches académiques. Ainsi, elle est considérée comme un véritable « actif stratégique » selon Poncier (2009), mais nous en retiendrons la définition suivante : <q>une forme d’évaluation qui permet aux gens en exprimant leurs opinions d’évaluer des actions qu’ils observent, et de les transmettre aux autres pour que les autres puissent intégrer ou s’approprier une entreprise, un produit, un service.</q> (Alloing, lors d’une interview par ErepDay, 2012). <h4 align="justify">2/ Le marché francophone de l’e-réputation : tendances et pratiques</h4> En France, il existe un véritable marché de l’e-réputation et une offre importante d’acteurs, de logiciels, d’offres, de pratiques et de services. En 2011, la société Digimind dont la raison d’être est l’édition de logiciels de veille stratégique, estimait la valeur de ce marché à 190 millions d’euros. Selon Julien Pierre, il s’est d’ailleurs construit en France une « véritable industrie de la réputation » (2011, p. 23) composée de pléthore d’acteurs : agences spécialisées (200 selon Camille Alloing, bien que la liste soit non-exhaustive), éditeurs de logiciels de veille e-réputation (aussi appelés outils de social media monitoring, de social media listening ou de social media intelligence), consultants indépendants ou encore organismes de formations professionnelles et formations universitaires. Cette dimension industrielle du marché de l’e-réputation français se traduit également par un ensemble d’offres et de pratiques définies et identifiables visant à gérer l’e-réputation d’organisations et d’individus. Alloing (2013) propose une liste de ces pratiques que nous avons synthétisées comme suit : <dl> <dd> <table align="center" border="1" cellspacing="0" style="width:100%;" width="491"> <caption>Synthèse des pratiques de gestion d’e-réputation, adaptée d’Alloing (2013)</caption> <colgroup> <col width="117" /> <col width="345" /> </colgroup> <tbody> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Pratiques </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Sous-pratiques </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Prendre du recul et définir une stratégie </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Bilan d’e-réputation Analyse de l’environnement numérique de l’organisation Définition des valeurs de celle-ci Sensibilisation des collaborateurs aux enjeux de l’e-réputation </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Ecouter et analyser les discours des internautes </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Définition des objectifs de veille Définition du champ sémantique lié à ce que l’on souhaite surveiller et choix des mots-clés Surveillance exhaustive du web social (différentes plateformes, différentes sources, différentes langues, différentes périodes) Choix d’outils de veille (gratuits ou payants) Identification de sources influences Identification des tonalités des publications Production de rapports de veille </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Produire du contenu pour développer sa présence </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Production de contenu de diverses formes : vidéos, infographies, articles, billets, commentaires, tweets etc. Pour : montrer l’expertise de l’organisation ou amorcer la conversation avec les internautes </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Rendre visible le contenu </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Référencement naturel (SEO) Optimisation des pages web </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Converser avec ses publics </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> Animation de communautés Echanges avec les ambassadeurs de la marque </td> </tr> <tr> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:117px"> Définition des attitudes de l’organisation </td> <td style="border-bottom:1px solid #000000; padding:0cm 0.19cm; border-top:1px solid #000000; border-right:1px solid #000000; border-left:1px solid #000000; width:345px"> 3 attitudes principales : Transparence Ouverture Réactivité </td> </tr> </tbody> </table> </dd> </dl> Ce recensement non-exhaustif de pratiques illustre selon nous le fait que le marché de l’e-réputation fait appel à différents métiers complémentaires liés à la communication, aux relations publiques, à la gestion de l’information ou l’intelligence économique, au référencement naturel (SEO). C’est pourquoi l’objet de notre article est de visualiser, sous la forme d’un graphe de comptes Twitter, un corpus d’acteurs de ce marché et les relations qu’ils entretiennent entre eux. <h3 align="justify">II. Méthodologie</h3> Notre recherche s’inscrit dans une démarche empirico-inductive visant à identifier les acteurs francophones de l’e-réputation et à comprendre les liens qu’ils entretiennent entre eux. En nous appuyant sur les Digital Methods développée par Richard Rogers de l’Université d’Amsterdam (2009) et sur la « nouvelle science des réseaux » (Rieder 2007, Barabàsi 2003) nous proposons une visualisation d’acteurs francophones participant à la diffusion de l’e-réputation sous forme de visualisation de graphe. Sur cette cartographie, chaque compte Twitter d’un individu ou d’une organisation comportant dans sa biographie un mot-clé lié à l’e-réputation sera représenté sous la forme d’un n&oelig;ud (node). Twitter étant une plateforme de « navigation sociale » (Alloing 2013) où les utilisateurs s’abonnent à d’autres et font aussi l’objet d’abonnements de la part d’autres comptes, ces relations de follow seront représentés par des arcs (edges).   Les données ont été collectées grâce à l’outil NodeXL, développé par la Social Media Research Foundation<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote8sym" name="sdfootnote8anc">8</a> et visualisées via l’outil Gephi<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote9sym" name="sdfootnote9anc">9</a>. Lors d’une première phase d’identification de comptes Twitter ayant participé la diffusion de la notion d’e-réputation, identification faite selon différents critères quantitatifs, 499 comptes d’individus et d’organisations ont étés collectés. Ce corpus de comptes Twitter a été renforcé depuis, puisqu’il comporte maintenant 1018 comptes Twitter. La visualisation des acteurs participant à la diffusion de la notion d’e-réputation dans ce périmètre sous la forme de graphe vise à mieux comprendre les liens d’affinités entre ces derniers. Cette visualisation permet également d’appliquer différents concepts de l’analyse de réseaux sociaux (Mercklé 2011) afin de mieux comprendre les jeux d’acteurs à l’&oelig;uvre sur Twitter dans ce domaine.   Afin de réaliser notre cartographie d’acteurs, nous avons suivi plusieurs étapes de l’analyse structurale telles que développées par Lazega (1998) :   Choix des relations à observer (ou variable relationnelle) : dans le cadre de notre recherche, il s’agit d’observer les relations d’abonnements et d’abonnements réciproques entre les acteurs sur Twitter (follow et followback) <ul> <li> Spécification des frontières du système : le système observé est celui des acteurs francophones de l’e-réputation. Nous avons pris le parti d’inclure les acteurs de l’intelligence économique, du social media management et des médias sociaux. </li> <li> Choix d’une source d’information sur les relations entre les acteurs : la source d’information est Twitter et les informations ont été récupérées via NodeXL. </li> </ul> <h4 align="justify">1/ Constitution du corpus d’acteurs de l’e-réputation</h4> Depuis son émergence au début des années 2000, l’e-réputation connaît un réel succès en France. Le succès de cette notion peut être d’ailleurs corrélé aux succès de nouveaux métiers : chargé de veille e-réputation, reputation manager, social media manager, social media analyst, community manager, référenceur ou encore chargé de veille d’opinions. Afin de construire notre corpus d’acteurs de l’e-réputation, nous avons ainsi dû nous interroger sur plusieurs aspects essentiels des métiers de la e-réputation : <ul> <li> Quels sont les métiers propres à l’e-réputation, s’ils existent ? </li> <li> Quels sont les métiers voisins de l’e-réputation ? </li> <li> Quelles sont les notions voisines de l’e-réputation ? </li> </ul> À ce questionnement s’est ajouté celui de la méthode d’identification des acteurs. Au début de notre recherche, nous avions fait le choix de récupérer l’ensemble de tweets ayant été publiés entre le 1er novembre 2013 et le 1er mars 2014 au sujet de l’e-réputation, d’en identifier les émetteurs et de constituer à partir de cette liste un corpus. Cette démarche n’a pas été conservée pour la réalisation de la cartographie, puisqu’il aurait été dès lors difficile de distinguer les professionnels de l’e-réputation et des métiers voisins (community managers, social media managers, chargés de veille, analystes, professionnels des relations publiques ou encore éditeurs de logiciels), des relais d’information (médias, étudiants ou encore les personnes intéressés par cette notion).   Nous avons dû dès lors choisir une autre méthode pour constituer notre corpus d’acteurs de l’e-réputation : <ul> <li> Définition du champ sémantique lié à l’e-réputation : e-réputation, eréputation, Ereputation, #eréputation, social media monitoring, social media intelligence, social media analyst, reputation management, bad buzz, identité numérique, #idnum, veille d’opinion, veille d’opinions, personal branding, intelligence économique, réputation en ligne, réputation numérique </li> <li> Récupération automatisée des comptes Twitter ayant au moins l’un des termes mentionnés ci-dessus dans sa biographie Twitter via l’outil Followerwonk. Nous sommes partis du postulat que si un compte mentionnait l’un de ces termes dans sa biographie, il soulignait son intérêt professionnel ou personnel pour le domaine de l’e-réputation. </li> <li> Export des données récupérées par l’outil Followerwonk </li> <li> Constitution d’une liste de comptes Twitter accessible à l’adresse suivante : <a href="https://twitter.com/ErepVeille/lists/ereputation">https://twitter.com/ErepVeille/lists/ereputation</a> </li> </ul> Dans un second temps, nous avons choisi d’inclure dans ce corpus une liste d’agences &oelig;uvrant sur le marché de l’e-réputation. Pour ce faire, nous nous sommes appuyés sur un recensement d’agences effectué par Camille Alloing sur son blog CaddEréputation<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote10sym" name="sdfootnote10anc">10</a>. Récupérant les adresses des comptes Twitter de ces agences, nous avons ainsi pu constituer un corpus global de 1118 comptes Twitter d’acteurs de l’e-réputation.   Nous sommes conscients que les partis pris dans le cadre de la réalisation de ce corpus de comptes Twitter ne permet pas de garantir l’exhaustivité de ce dernier. Notre démarche ne vise ainsi pas à rendre compte de la totalité du marché francophone de l’e-réputation, mais bien d’identifier les principaux acteurs centraux de celui-ci et de comprendre ainsi les relations qu’ils entretiennent entre eux. Pour de futures recherches, nous souhaiterions réaliser une cartographie plus importante des acteurs francophones de l’e-réputation en prenant en compte les métiers qui lui sont liés (community management, SEO etc.) afin de mieux rendre compte de la porosité de l’e-réputation avec d’autres domaines. <h4 align="justify">2/ Récupération des données</h4> Si la récupération des comptes Twitter a été effectuée par le biais de l’outil Followerwonk, la récupération des relations entretenues par ces comptes entre eux a été faite via l’outil NodeXL. Ce dernier est un plugin Excel développé par la Social Media Research Foundation focalisé sur l’analyse de réseaux socionumériques. Sur Twitter, il permet de récupérer plusieurs types de données : <ul> <li> Le réseau égocentré lié à un compte Twitter particulier : Quels comptes suivent le compte @XXXX ? Quelles relations entretiennent ces comptes entre eux ? </li> <li> Les comptes Twitter ayant mentionné un terme de recherche spécifique : ici NodeXL permet de récupérer les comptes ayant mentionné, dans un périmètre de 7 jours, un terme tel que « e-réputation », les relations qu’ils entretiennent entre eux, ainsi que les types d’interactions (mentions, réponses et retweets) </li> <li> Les comptes Twitter confinés au sein d’une liste et les relations et/ou interactions qu’ils entretiennent entre eux. </li> </ul> Notre recherche a été rendue possible par l’utilisation de cette dernière option. Les données suivantes de la liste Twitter<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote11sym" name="sdfootnote11anc">11</a> ont ainsi été récupérées : <ul> <li> Liste des comptes Twitter présents dans le corpus pré-défini </li> <li> Relations d’abonnements entre ces comptes Twitter (follow / followback) </li> </ul> <h4 align="justify">3/ Visualisation et analyse de réseau via le logiciel Gephi</h4> Gephi est un logiciel dédié à la visualisation et l’analyse de graphes<a class="sdfootnoteanc" href="#sdfootnote12sym" name="sdfootnote12anc">12</a>. Trois principales caractéristiques du logiciel ont été utilisées pour visualiser notre graphe d’acteurs francophones de l’e-réputation : <ul> <li> Un algorithme de spatialisation : Force Atlas 2, algorithme propre à Gephi permettant de conserver au centre du graphe les comptes fortement connectés et d’éloigner les comptes les moins connectés ; </li> <li> Un algorithme de partition : Modularité, cet algorithme permet au logiciel d’identifier des clusters ; </li> <li> Une fonctionnalité de classement des n&oelig;uds : permet d’attribuer une taille à chaque n&oelig;ud en fonction de critères (degré, centralité, autorité, hub etc.) ; </li> </ul> Le graphe obtenu est un graphe orienté, c’est à dire que les liens reliant des n&oelig;uds entre eux sont dirigés (A  B par exemple), il s’agit d’arcs. Ce graphe est composé de 1118 n&oelig;uds et de 19439 liens. Le parti pris dans le cadre de notre recherche est de masquer les n&oelig;uds n’étant pas reliés à d’autres. La cartographie finale comprend donc 1018 n&oelig;uds et 19439 liens. Figure 2 - Cartographie de 1018 acteurs de l'e-réputation Taille des n&oelig;uds : dépend du degré, i.e. le nombre de connexions des n&oelig;uds <img src="https://www.numerev.com/img/ck_20_1_mcluckie-img-1.png" style="width: 100%; height: 77%;" /> Comment lire cette cartographie ? Chaque n&oelig;ud représente un compte Twitter, chaque lien entre deux n&oelig;uds représente un lien d’abonnement. Si un lien va de A à B (A → B), cela veut dire que le compte A suit le compte B. Si deux liens relient deux comptes, cela signifie que ces deux comptes se suivent mutuellement sur Twitter. La taille des n&oelig;uds dépend du nombre de liens entrants et sortants (degré) qu’ils ont : plus un n&oelig;ud est gros plus il a un degré important. Les différentes couleurs ont été attribuées par l’algorithme de modularité de Gephi, ce dernier visant à identifier des clusters, à savoir des ensembles de n&oelig;uds possédants plus de liens entre eux qu’avec les autres n&oelig;uds. Une seconde cartographie a été réalisée, cette dernière vise davantage à identifier les autorités dans le réseau (Kleinberg, 1999), à savoir les comptes possédant de nombreux liens entrants. Plus un compte aura de liens entrants, plus son autorité sera importante. La grille de lecture de la cartographie est sensiblement la même, excepté la taille des n&oelig;uds : dans la cartographie suivante, plus un n&oelig;ud aura une taille importante, plus son autorité sera importante : Figure 3 - Cartographie des acteurs de l'e-réputation selon leur autorité Taille des n&oelig;uds : dépend du nombre de liens entrants, plus un n&oelig;ud est gros plus son autorité est importante <img src="https://www.numerev.com/img/ck_20_1_mcluckie-img-2.png" style="width: 100%; height: 82%;" /> <h3 align="justify">III. Résultats et discussions</h3> Les deux cartographies réalisées dans le cadre de cette recherche visent un double objectif : identifier et visualiser les principaux acteurs de l’e-réputation du marché français et les acteurs francophones, mais également identifier les principales sources d’information sur le sujet.   Qui sont les acteurs les plus connectés de ce graphe ?   Figure 4 - Les 15 acteurs de l'e-réputation les plus connectés La taille des n&oelig;uds dépend de leur degré (liens entrants et sortants) <img src="https://www.numerev.com/img/ck_20_1_mcluckie-img-3.png" style="width: 100%; height: 100%;" /> Parmi les 15 comptes les plus connectés du graphe réalisé, nous retrouvons des praticiens de l’e-réputation (@asselin, @e_influenceur, @FBrahimi, @referencement) mais également des universitaires (@CaddeReputation, @Breillat), des sites d’information (@MyCommunityMgr, @Portail_IE) ainsi que des prestataires de services (@reputationsquad, @Digimind_FR, également éditeur de logiciels de veille).   Le compte @e_influenceur, tenu par Jérôme Deiss, est le compte le plus connecté de tous avec 386 liens entrants (personnes du graphe qui le suivent) et 201 liens sortants (@e_influenceur est abonné à 201 personnes de ce graphe).   En nous référant à la Figure 2, il est également possible d’identifier les principales autorités de ce graphe (Kleinberg, 1999). Trois acteurs principaux se distinguent : @CaddeReputation, compte animé par Camille Alloing, docteur en SIC, @e_influenceur, compte tenu par Jérôme Deiss, professionnel des médias sociaux, et @MyCommunityMgr, compte Twitter du blog collectif My Community Manager créé par Djivan Minassian. Ces trois comptes faisant autorité dans le graphe représenté possèdent des caractéristiques communes : <ul> <li> Ils ont un nombre important d’abonnés (10k abonnés pour @CaddeReputation, 14,6k abonnés pour @e_influenceur et 29,9k abonnés pour @MyCommunityMgr) ; </li> <li> Ils ont également un faible nombre d’abonnements : @CaddeReputation et @MyCommunityMgr suivent moins de 1000 comptes Twitter, seul @e_influenceur suit 5655 comptes ; </li> <li> Ils sont des sources d’information sur le domaine de l’e-réputation et différents domaines connexes : @CaddeReputation est auteur d’un blog éponyme dédié à la e-réputation. Il a également écrit une thèse portant sur ce sujet. @e_influenceur est auteur du blog veille-digitale.com et utilise la curation de contenu pour faire de la veille et diffuser auprès de ses abonnés de l’information collectée sur le Web. @MyCommunityMgr est le compte Twitter du blog éponyme, il s’agit d’un blog de référence en community management qui a pour particularité d’être animé par plusieurs praticiens ; </li> <li> Ils organisent et participent à des événements professionnels : Camille Alloing (@CaddeReputation) a participé à plusieurs conférences et colloques sur l’e-réputation, @e_influenceur est « organisateur des webcafé » comme le mentionne sa biographie Twitter et @MyCommunityMgr est l’organisateur des « afterworks My Community Manager » ; </li> <li> Ils animent leurs comptes quotidiennement, afin de maintenir une activité constante et interagissent avec d’autres comptes Twitter ; </li> </ul> Différents clusters ont été détectés par le logiciel Gephi, ces derniers sont représentés grâce aux couleurs suivantes :   Figure 5 - Légende des clusters présents sur les cartographies <img src="https://www.numerev.com/img/ck_20_1_mcluckie-img-4.png" style="width: 506px; height: 157px;" /> Le premier cluster (couleur verte), avec 33,69% des n&oelig;uds du graphe, regroupe des acteurs des médias sociaux et de la communication. Le second (bleu turquoise), avec 26,13% des n&oelig;uds du graphe, est principalement composé d’acteurs de l’intelligence économique (praticiens et comptes d’information. Le cluster orange est principalement composé d’agences et de praticiens spécialisés en e-réputation, idem pour le cluster de couleur rose. Les deux derniers clusters (mauve et bleu marine) sont composés d’acteurs hétérogènes. Les acteurs de l’e-réputation ainsi cartographiés, grâce aux relations qu’ils entretiennent sur Twitter, apparaissent comme un réseau dense et fortement connecté. En effet, en moyenne, les n&oelig;uds ont 19 liens entrants et sortants. Il est intéressant d’observer que la répartition des liens entre les n&oelig;uds suit une loi de puissance, à savoir qu’un petit nombre de n&oelig;uds possède un grand nombre de liens : Figure 6 - La distribution des degrés des n&oelig;uds suit une loi de puissance <img height="400" src="https://www.numerev.com/img/ck_20_1_mcluckie-img-5.png" width="600" />   Ce phénomène est bien décrit par Albert-László Barabási, l’une des figures contemporaines de la nouvelle science des réseaux, dans son ouvrage Linked (2003). Celui-ci parle d’attachement préférentiel (Barabási, 2003) pour désigner la tendance qu’ont les n&oelig;uds les plus connectés à obtenir de nouveaux liens plus facilement. Dans le cadre de notre recherche, il serait aisé d’imaginer qu’un novice en e-réputation s’abonne à des comptes tels que @CaddeReputation et / ou @e_influenceur car ils sont suivis par de nombreux acteurs de ce domaine. <h3 align="justify">Conclusion</h3> Quels sont les acteurs qui participent à la diffusion de la notion d’e-réputation en France ? Répondre à cette question par une simple liste n’aurait eu que peu d’intérêt. La visualisation de ces acteurs sous la forme d’un graphe social obtenu par les relations d’abonnements sur Twitter, par contre, permet d’appréhender de manière plus globale les jeux d’acteurs à l’&oelig;uvre sur le marché de l’e-réputation. Cependant, la visualisation sous forme de graphe ne permet pas de répondre à une question fondamentale : que signifient les liens, au delà des simples abonnements ? Est-ce que ces derniers représentent des affinités entre des acteurs ? Est-ce plutôt des abonnements pour faire de la veille ? Comment expliquer que des agences en e-réputation concurrentes soient abonnées l’une à l’autre ? Twitter étant, rappelons-le, principalement un service de microblogging permettant de diffuser et de recevoir de l’information. La visualisation du marché de l’e-réputation sous la forme d’un graphe de comptes Twitter permet de prendre conscience de la myriade d’acteurs qui composent celui-ci : praticiens, étudiants, agences, sites et blogs d’information ou encore d’universitaires. Un certain nombre d’acteurs sont plus connectés que d’autres, le graphe suit ainsi une loi de puissance en ce qui concerne la répartition des degrés.   Cette analyse structurale du réseau d’acteurs de l’e-réputation présents sur Twitter ne peut se suffire à elle-même. Dans le cadre de futures recherches, nous souhaitons analyser les contenus publiés par les principaux comptes identifiés, notamment afin de mieux comprendre comment les discours sur l’e-réputation sont construits par ces professionnels et chercheurs. <h3 align="justify">Bibliographie </h3> Alloing, C. « Processus de veille par infomédiation sociale pour construire l'e-réputation d'une organisation. Approche par agents-facilitateurs appliquée à la DSIC de La Poste ». Thèse de doctorat en Sciences de l’Information et de la Communication, sous la direction de Christian Marcon et Nicolas Moinet, Poitiers, Université de Poitiers, 5, 2013. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00915004. Babkine, A. et al. Bad buzz : Gérer une crise sur les médiaux sociaux. Paris, Eyrolles, 2013. Barabàsi, A-L. Linked. Plume, New-York, 2003. 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Design Patterns and Business Models for the Next Generation of Software », O’Reilly.com [En ligne] <a href="http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html">http://oreilly.com/web2/archive/what-is-web-20.html</a> </div> <div id="sdfootnote2"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote2anc" name="sdfootnote2sym">2</a> Un exemple de plateforme de crowdfunding est <a href="http://www.kickstarter.com/">kickstarter.com</a> </div> <div id="sdfootnote3"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote3anc" name="sdfootnote3sym">3</a> Change.org s’inscrit directement dans ce créneau : <a href="http://www.change.org/">change.org</a> </div> <div id="sdfootnote4"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote4anc" name="sdfootnote4sym">4</a> Cavazza, F., 2009, « Une définition des médias sociaux », MediasSociaux.fr [En ligne] <a href="http://www.mediassociaux.fr/2009/06/29/une-definition-des-medias-sociaux/">http://www.mediassociaux.fr/2009/06/29/une-definition-des-medias-sociaux/</a> </div> <div id="sdfootnote5"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote5anc" name="sdfootnote5sym">5</a> Solis, B., 2013, « The Conversation Prism », TheConversationPrism.com [En ligne] <a href="https://conversationprism.com/">https://conversationprism.com</a> </div> <div id="sdfootnote6"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote6anc" name="sdfootnote6sym">6</a> Locke et. al., 1999, The Cluetrain Manifesto [En ligne] <a href="http://www.cluetrain.com/manifeste.html">htt://www.cluetrain.com/manifeste.html</a> </div> <div id="sdfootnote7"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote7anc" name="sdfootnote7sym">7</a> Estimation du marché de l’e-réputation en 2011 par Digimind : <a href="http://www.digimind.fr/actu/publications/etudes-de-marche/941-digimind-evalue-le-marche-de-le-reputation-2011-a-190-millions-deuros.htm">http://www.digimind.fr/actu/publications/etudes-de-marche/941-digimind-evalue-le-marche-de-le-reputation-2011-a-190-millions-deuros.htm</a> </div> <div id="sdfootnote8"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote8anc" name="sdfootnote8sym">8</a> Site de la Social Media Research Foundation : <a href="http://www.smrfoundation.org/nodexl/">http://www.smrfoundation.org/nodexl/</a> </div> <div id="sdfootnote9"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote9anc" name="sdfootnote9sym">9</a> Site de Gephi : <a href="https://gephi.org/">https://gephi.org/</a> </div> <div id="sdfootnote10"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote10anc" name="sdfootnote10sym">10</a> Liste accessible à l’adresse suivante : <a href="http://caddereputation.over-blog.com/article-26988418.html">http://caddereputation.over-blog.com/article-26988418.html</a> </div> <div id="sdfootnote11"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote11anc" name="sdfootnote11sym">11</a> Liste d’acteurs en e-réputation réalisée dans le cadre de nos recherches : <a href="https://twitter.com/ErepVeille/lists/ereputation">https://twitter.com/ErepVeille/lists/ereputation</a> </div> <div id="sdfootnote12"> <a class="sdfootnotesym" href="#sdfootnote12anc" name="sdfootnote12sym">12</a> Site Web du logiciel : <a href="http://www.gephi.org/">www.gephi.org</a>   </div>