Focus ultra-local : le cas de Brest sur TikTok

Les réseaux sociaux sont des espaces de plus en plus vastes, regroupant toujours plus de personnes et d'idées échangées. Mais est-il possible de capter des signaux locaux sur ces réseaux mondiaux ?

Nous avons développé des outils et méthodes permettant d'analyser efficacement les populations d'un réseau social aussi vaste que TikTok à l'échelle municipale. Nous présentons ici quelques éléments que cette méthodologie permet, en prenant le cas de Brest.

Les analyses classiques par mots clés et statistiques simples de suffissent pas. S'arrêter à la recherche de tous les contenus mentionnant "Brest" renverra nécessairement trop de bruit pour être exploitable : résultats sportifs, contenus internationaux... Ces contenus ne sont pas produits spécifiquement pour les Brestois.

Analyser ainsi les contenus mentionnant la ville sans filtre préalable est la garantie de tirer des conclusions qui ne reflètent aucunement la réalité de l'audience locale.

Récupération de la donnée

Pour autant le contenu pertinent se trouve bien dans cette masse d'informations. Notre approche consiste à faire une récupération de données la plus large possible pour commencer, pour être sûrs de capter les signaux faibles.

Tous ces comptes récupérés, nous cartographions les liens d'audience partagée de tout l'écosystème. Cette technique, utilisée pour l'écrasante majorité de nos analyses, permet de détecter les groupement de chaînes suivies par une même audience.

Plusieurs communautés se dégagent ainsi. Identifier ces groupes et les analyser individuellement permet de détecter lequel ou lesquels sont composés d'utilisateurs s'intéressant à Brest au delà d'un résultat sportif ou d'une actualité isolée. La communauté rouge par exemple a effectivement vu du contenu mentionnant Brest, mais ne s'intéresse pas à la ville au delà de l'actualité portée par HugoDecrypte.

En isolant la communauté bleue, nous pouvons redécouper ces comptes en sous-communautés, pour extraire les dynamiques et discussions locales.

 

 

Que faire maintenant de ces données ? Nous voyons deux approches :

📣Cibler les bons influenceurs pour faire passer un message particulier aux locaux

👂Être à l’écoute de la population pour comprendre les sujets qui la touchent vraiment

 

Détecter les bonnes voix

A partir du contenu des vidéos et des commentaires, il est ainsi possible de comprendre non seulement les discours des influenceurs mais aussi leur audience. Avec cette approche, il est possible de cibler les bonnes personnes pour toucher les populations pertinentes via des voix adaptées.

 

Entendre les discussions

Les données récupérées permettent également de mieux comprendre les discussions et préoccupations des Brestois

✔️ Influenceurs majeurs ou chaînes anonymes : Toutes les vidéos analysées dans ce focus sont vues par les Brestois.

✔️ Des acteurs locaux : Même plus, une grande partie de ces chaînes sont tenues par des Brestois eux-mêmes.

✔️ Un miroir de la ville : Analyser les discours tenus, les tendances, les conflits de cette communauté, c’est analyser la ville de Brest en elle-même, par le prisme de TikTok.

Regardons par exemple trois grands sujets abordés dans les 100 dernières vidéos de ces 77 chaines. Ces sujets ont été repérés notamment via cartographie sémantique, NLP et IA Générative.

Conclusion

Cette analyse présente surtout la méthodologie que nous adoptons pour nos études locales. Plusieurs points sont à noter :

• Tous les réseaux sociaux peuvent être analysés en adoptant une stratégie similaire : TikTok, Instagram, Facebook...
• La ville de Brest a été choisie à la demande de nos followers, mais des villes encore plus petites peuvent être analysées
• Tous les thèmes sont analysables : vie politique locale, élections, centres d’intérêt particuliers…

Vous voulez identifier des influenceurs locaux ? Comprendre les discussions des habitants d'une zone particulière ? Contactez nous !