Comment un jeune troll parvient-il à placer des rumeurs et hashtags sulfureux en trending topic ?

Il s’appelle Ulrich, il vit à la réunion et son passe-temps favori est de créer des trending topic sur Twitter. Des hashtags homophobes comme #JourneeContreLesPD, des rumeurs comme la fermeture de l’école le lundi (#FermetureDesEcolesLundi) que le gouvernement français doit contredire ou le fait que le Mac Donald soit gratuit, ou encore des hashtags plus légers comme La JournéeDeLaChatte. Je l’avais découvert grâce à un article de France info et je l’ai recroisé récemment. L’occasion était donc trop belle de découvrir comment il faisait pour émerger sur Twitter.

Analyse

J’ai donc décidé de suivre ce jeune troll durant un mois, rassemblant méthodiquement toutes les données pour presque chacun de ses coups d’influence. Les 5 hashtags étudiés furent les suivants :

On trouve donc 3 hashtags « lol » et deux rumeurs : celle de la mort de Dimitri Payet et celle de la gratuité du Mc Donald.

Des courbes bizarres

Première analyse que je réalise, celle des courbes d’utilisation qui sont bizarres au premier coup d’oeil (voir les autres courbes en annexe) puisqu’elles connaissent d’immenses pics à intervalle régulier :

2016-08-16 14_11_07-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone
Courbe de #UserNameForWat

J’ai l’habitude d’analyser des sujets émergents et cela n’est pas du tout habituel. En effet, les courbes suivent habituellement une courbe de ce type : (exemple pris ici au moment où Macron devient un trending topic)

Macron Trrending topic
Courbe autour de Macron à l’annonce d’une probable démission

Les courbes des trending topic d’usernameforwat avec de nombreux creux et de forts pics indiquent donc qu’il y a une manipulation qui est faite. Il faut donc investiguer les moments où ces pics surviennent. Rapidement, je découvre qu’il y a des retweets qui interviennent tous à la même seconde. (c’est la colonne 1470153971 qui indique l’heure de création)  :

2016-08-30 15_08_05-_JacquieMichelGO.sav [Jeu_de_données1] - IBM SPSS Statistics Editeur de données

Qui sont ses ouailles ?

Dès lors, se posent deux questions : qui sont ces comptes qui retweetent à la même seconde, et est-ce que ce sont des bots ? Pour répondre à la première question, j’ai pris la liste des personnes ayant interagi  5 trendings topics et j’ai isolé les personnes qui revenaient à chaque fois. Dans le même temps, j’ai fait un double check en prenant les personnes qui sur les 5 trendings topics étaient dans la même classe de modularité (basé sur l’algorithme de Louvain qui classe ensemble ceux qui ont beaucoup de liens entre eux et peu avec l’extérieur)

Triangulation trending topic
La méthodologie

Les deux listes concordaient. La cartographie des relations entre les comptes ne laisse que très peu de doute sur la centralité de usernameforwat :

2016-08-19 07_57_15-Gephi 0.8.2 - Project 5

Lorsqu’on voit également le dernier tweet au moment où je demande cette cartographie, on voit bien que je ne me suis pas trompé : même tweet, même heure.

2016-08-30 16_16_43-Ses Bots - Excel (Échec de l’activation du produit)

La liste des comptes est disponible en annexe et lorsqu’on scrute les timeline des comptes, on voit clairement que l’on est tombé au bon endroit : 2016-08-30 16_20_18-Pape Lo (@Lowepape) _ Twitter 2016-08-30 16_21_17-B20ba (@iziyeah92) _ Twitter

Ils disposent en dehors de son compte de 60 000 abonnés, de comptes officieux de stars :

Capture d’écran 2016-08-31 à 13.33.19 Capture d’écran 2016-08-31 à 13.34.17 Capture d’écran 2016-08-31 à 13.38.07

Reste à définir si ces comptes sont des bots. Au début, je le pensais, et en fait en regardant dans le code source du device utilisé (l’API de Twitter sait dire si vous avez envoyé depuis Android, iPhone, PC ou Tweetdeck), j’ai découvert que tous les comptes envoyaient leur message depuis… Tweetdeck.  Il a donc inscrit ses 277 comptes sur son compte Tweetdeck… Une grosse pièce du Puzzle est donc en place. Sur base de l’analyse des tweets, on peut reconstruire l’ensemble.

Comment fait-il ?

1. Il rédige un tweet portant le hashtag avec une image disant qu’il va retweet tous ceux utilisant le hashtag. Si c’est une rumeur ou un hashtag insultant, il dira « mais qui a fait cela ? » Fichier 17-08-16 15 13 14

2. Il annonce avec ses comptes « officieux » qu’il follow tous ceux qui tweet le hashtag. Il les retweet (c’est pour cela qu’il n’a aucun pseudo indiqué)  

3. Il s’autoretweet à l’aide de tweetdeck via son armée de doubles comptes sur son compte officiel et ses officieux 

4. Ca lui permet de devenir trending topic 

5. Les réactions de surprises ou des désapprobations permettent de nourrir le trending topic sur la durée.

Il joue alors sur le paradoxe réactionnel : je réagis en ne comprenant pas pourquoi c’est en trending topic, mais par ma réaction, je contribue à ce que celui-ci soit en trending topic.

6. Après 2 heures, le trending topic meurt

Conclusions

1. Un rappel important : un trending topic n’est PAS le sujet le plus discuté sur Twitter

Tout d’abord, ce cas vient rappeler une chose indispensable. Il y a eu ce mois-ci pour « Bieber » 6,866,575 tweets, pour « Coca » 1,066,227 et pour le simple « mangé » 477,689 tweets. Ils n’ont jamais été en trending topic ce mois-ci. La raison ? Un trending topic n’est PAS le sujet le plus discuté sur Twitter. Comme son nom l’indique, il s’agit d’un sujet émergent. Pour cette raison, un hashtag de militantisme par exemple ne pourra jamais rester plus de deux jours dans les trending topic comme l’ont expérimenté les supporters de #SaveMoussa. Il convient donc toujours de prendre du recul par rapport à la liste de ces sujets.

Ainsi, récemment, nous avons eu la phrase oscar de l’astroturfing sur cet article à propos de Nutella.

Trending

Quand on y regarde de plus près, on a un volume de tweets extrêmement faibles qui proviennent de militants Vegans (et écologisme selon eux), et ce alors que l’article de Rue89 est compris dans le volume.

CqJk8q5XgAAi1eA CqJk0YRWgAEyYL3

Autres chiffres interpellant : si l’on prend l’ensemble les utilisateurs uniques des trending topic de Usernameforwat, on n’obtient en tout que 8372 comptes, et ce alors qu’il y a eu des rumeurs et autres appâts.

2. Les ingrédients du trending topic

Cela permet également de renseigner énormément sur les recettes du trending topic. Conjugué à toutes mes autres observations, on peut dire qu’il faut ceci :

Du gros compte : ici, le plus flagrant est qu’usernameforwat ne dispose que de 3 comptes avec du follower. Le reste ne dépasse pas les 800. Mais en jouant des retweets de ceux-ci, il donne du poids à chacun des intervenants pour se positionner en trending topic. L’influence de ses 60 000 followers sur le trending topic ne fait donc aucun doute. Cela doit également nous interroger sur l’influence que peut donc avoir tous ces comptes « officieux » et « lol », a priori inoffensif, mais drainant une audience conséquente qui leur donne du poids.

De la rapidité : le volume de tweets et d’audience engrangée est extrêmement rapide. C’est le seul critère qui lui fait gagner sa place dans les tendances Twitter. Il n’arrive d’ailleurs jamais à tenir la longueur et disparaît assez rapidement dans les abîmes, sauf les cas où le phénomène de paradoxe réactionnel opère.

Pas forcément une foule de gens : 242 personnes. Voici le nombre de personnes qu’il suffit pour arriver en trending topic avec 3 comptes « star ».  Cela fait écho à ce que je dis depuis longtemps : chaque parti politique ou ONG a la possibilité d’atteindre facilement le trending topic puisqu’ils ont ce personnel. Le gros défi consiste à y rester suffisamment longtemps. Pour cela il faut continuer à recruter ses 242 personnes encore et encore. Il faut donc du matériel de communication engageant, un message fort, ou une déclinaison de sujets (Voir mon analyse de #PaieToNUterus)

Un bon spot horaire : la plupart des opérations se déroulent vers 18h. Cela ne peut pas réellement être un hasard. Il a du remarquer qu’il s’agissait de la plage horaire la plus adéquate, avec le moins de concurrence.

3. Un couac dans l’algorithme de Twitter

On aurait pu s’imaginer qu’il avait une armée de bot, régit par des lignes et des lignes de code, le tout protégé par un VPN PROXY et tout le tralala. L’article de FranceTvInfo mentionne le fait qu’il aurait pu hacker des comptes via un logiciel.

En réalité, rien de tout cela. Un troll, 242 comptes, et Tweetdeck. Il est loin l’imaginaire du hacker chevronné qui fait et défait les tendances. En gros, quelque chose d’accessible au moindre petit militant ou troll en puissance qui dispose du savoir nécessaire et d’un peu de temps. Il suffirait de se créer quelques comptes LULZ qui tweetent des gifs à longueur de journée tout en pratiquant du mass following. (La pratique n’est pas pénalisée apparemment)

Twitter peut cependant modifier quelque peu son algorithme pour éviter ce genre de manipulation :

  • Repérer les tweets à la même minute et même seconde pour voir s’ils proviennent de la même IP et du même programme.
  • S’assurer que la distribution en tweets du trending topic est linéaire et non hachée comme on le voit magnifiquement dans les courbes présentes dans cet article.
  • Pénaliser en poids ceux qui pratiquent le mass following. Sous peine de voir très bientôt des opérations politiques arriver.

Annexes

  1. RIPDimitriPayet

On retrouve une fréquence ultra grande « en pic » avant que tout retombe. Ce schéma se retrouve dans la plupart des propagations.

2016-08-16 13_29_44-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone

Le modus operandi est presque toujours le même : un questionnement avec des preuves tout à fait fausses. Ici, il lance une rumeur sur la mort de Dimitri Payet.

Fichier 17-08-16 15 13 14

Celui-ci a quand même réussi à capitaliser une certaine audience  au-delà de ses bots :

UserNameForWat- RIPPayet

2. JacquieEtMichelGo

De même pour JacquieEtMichelGo où la courbe est de nouveau hachée :

2016-08-16 13_30_53-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone

Il l’a démarrée de manière simple avec une vidéo tirée de Jacquie et Michel :

2016-08-30 14_49_34-️ sur Twitter _ _Twittez tous ce que vous voulez sur #JacquieMichelGO je vous RT

Encore une fois, les comptes « officieux » surviennent disant : « Je follow tous ceux qui RT ce tweet et twittent sur #JacquieMichelGO » et il les retweet.(Il les a supprimés entre-temps uniquement pour celui-ci)

L’initiative, marrante, va encore lui permettre de capter une bonne audience, dont le compte de Jacquie et Michel :

UserNameForWat-PokemonGo

Arrive alors toute une série de retweets à la même seconde (c’est la colonne 1470153971 qui indique l’heure de création)  :

2016-08-30 15_08_05-_JacquieMichelGO.sav [Jeu_de_données1] - IBM SPSS Statistics Editeur de données

Opération bien entendu faite sur tous les comptes officieux :

2016-08-30 15_13_47-_JacquieMichelGO.sav [Jeu_de_données1] - IBM SPSS Statistics Editeur de données

Le client utilisé est en réalité… Tweetdeck !

Survient alors la surprise via trending topic ou timeline :

Le crime parfait vient à nouveau d’être fait !

3. Le McDonald est gratuit demain

 

2016-08-16 14_06_42-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone

Tout cela commence par un vrai faux message de marque :

Fichier 30-08-16 14 59 51

Ensuite, de nouveau les comptes officieux :

Fichier 30-08-16 14 59 26

À nouveau retweeté par sa petite liste de bambins. De nouveau la surprise, mais aussi beaucoup qui indiquent une boutade. Une fois de plus, on voit bien sa communauté de fidèles serviteurs et le ramdam créé par le trending topic.

UserNameForWat McDoGratos rumeur

4. Journée mondiale de la chatte

Le jour de la journée mondiale du chat, il lance ce hashtag magnifique (ironie) avec comme d’habitude les mêmes pics :

2016-08-16 14_07_31-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone

Lancement comme d’habitude :

2016-08-30 15_56_30-️ sur Twitter _ _Aujourd’hui c'est la journée mondiale de la chatte, twittez sur

Avec comme d’habitude l’aide des officieux. (Il a supprimé les tweets cette fois !)

Et une fois en trending topic, l’effet est garanti :

Ce seront toujours les mêmes acteurs qui répercuteront ce hashtag :

Usertnameforwat - journée de la chatte

 

5. UserNameForWat

La consécration cette fois puisqu’il réussit à placer son username en trending topic :

2016-08-16 14_11_07-Visibrain platform - Know Everything Before Everyone

Cela commence par :

Comme d’habitude. Naturellement, il arrive plus difficile à capter au-delà de ses ouailles:

Usernameforwat-Usernameforwat

Et pour ceux qui veulent réduire à néant tous ses plans et son business, voici la liste des comptes de ses bots

  • Cyberpetrus

    L’analyse de la mécanique est très intéressante, En revanche, il a l’air de sacrément s’ennuyer dans la vie le Ulrich ^^

  • Mamadou Mactar

    Excellent article , excellente analyse et surtout bravo pour le travail de récolte et d’analyse des données. Aussi , pourrais je savoir quel outil vous avez utilisé?

    • Vanderbiest Nicolas

      Merci pour le feedback. Logiciels utilisés : Visibrain et scripts personnels.

  • Giuseppe

    Mais du coup pour les retweet a la meme seconde, il doit bien utiliser des bots? Il peut pas changer de compte et réussir dans la meme seconde a retweeter les tweets?
    En tout cas j’adore ce que tu fais.

    • Vanderbiest Nicolas

      Merci ! Non parce que si c’était via bot j’aurais une autre signature .app. Il utilise manifestement tweetdeck qui permet la gestion de plusieurs comptes

  • Excellent travail de fond qui donne un éclairage assez étonnant sur la facilité avec laquelle on peut manipuler un trend.