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La carte des utilisateurs de Twitter est aussi la carte des chômeurs.
© Reuters
La carte des utilisateurs de Twitter est aussi la carte des chômeurs.
Plus fort que l'Insee

Quand la carte des utilisateurs de Twitter est aussi la carte des chômeurs

Publié le 17 décembre 2014
Plusieurs études ont été publiées ces derniers mois concernant le calcul du taux de chômage dans un pays. La nouveauté ? En parallèle des agences officielles, des chercheurs utilisent Twitter pour déterminer la situation socio-économique de la population.
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Plusieurs études ont été publiées ces derniers mois concernant le calcul du taux de chômage dans un pays. La nouveauté ? En parallèle des agences officielles, des chercheurs utilisent Twitter pour déterminer la situation socio-économique de la population.

Chaque mois, aux alentours du 25, économistes et politiques, en France, se concentrent sur la publication des chiffres du chômage par l'Insee. Si l'institut des statistiques a le monopole de ce calcul, de plus en plus de chercheurs se sont penchés sur la question de ce calcul en mettant de nouveaux outils à disposition. Principal objet de recherche : Twitter.

Ainsi, des chercheurs espagnols ont prouvé récemment qu'il était possible, à partir des tweets, de déterminer la situation socio-économique d'une région. "Cela a commencé par une discussion autour d'un café: que faites-vous quand vous êtes au chômage", raconte Esteban Moro, l'un des auteurs de l'étude et professeur à l'université Carlos III à Madrid. Où se déplace-t-on? Qu'est-ce que l'on twette?"

C'est à partir de ces questions, que le professeur Moro et ses collègues ont cherché des réponses en étudiant 145 millions de tweets géolocalisés en Espagne publiés par 570 000 utilisateurs pendant six mois. Un pays où le taux de chômage atteint 24,4% au niveau national.

Le premier enseignement a été une surprise pour eux : plus le taux de chômage est élevé dans une zone et plus il y aura des utilisateurs de Twitter. Cette corrélation entre, ce que les chercheurs appellent, "la pénétration Twitter" et le taux d'inactivité est peut-être une bonne façon de prévoir en temps réel l'évolution du chômage. Parmi les autres révélations, à travers l'étude de 340 zones, les chercheurs ont pu étudier les déplacements des utilisateurs et leur façon de communiquer.

"Selon l'endroit où vous vivez, vous communiquez d'une manière différente, vous vous comportez différemment et vous utilisez des mots différents, détaille Esteban Moro, à El Pais. L'économie locale influence également la manière dont nous communiquons, dont nous nous déplaçons et dont nous utilisons Twitter." Ainsi, dans les régions où le taux de chômage est moins élevé, ils ont remarqué que le pic de tweets intervient entre 8h00 et 10h00. Esteban Moro et son équipe supposent que les gens qui travaillent arrivent à leur bureau à ce moment de la journée et commencent alors à tweeter.

Le contenu des tweets est aussi révélateur d'une situation économique difficile. Ainsi, dans les zones où le taux de chômage est important, les fautes d'orthographe, non pas des coquilles ou des abréviations courantes sur internet, sont beaucoup plus fréquentes. Mais attention au raccourci: selon le chercheur, la multiplication de ces fautes pourrait autant venir du fait que les chômeurs écrivent moins bien que les autres, que du fait que l'ensemble d'une population écrit moins bien dans une zone touchée par le chômage.

Aux Etats-Unis, la question de l'utilisation de Twitter pour évaluer le chômage a déjà été posée. Ainsi, en août dernier, l'équipe du professeur Matthew Shapiro de l'université du Michigan assure avoir trouvé une façon plus rapide et plus précise de déterminer le nombre de chômeur que les agences officielles du gouvernement américain.

En étudiant 20 milliards de tweets envoyés entre juillet 2011 et novembre 2013 et en déterminant un ensemble de mots-clés, ils ont pu automatiser la recherche de message concernant la perte d'emploi. Ils ont alors pu développer un outil déterminant le taux de chômage en temps réel s'approchant même des chiffres officiels du chômage, moins précis que ceux obtenus en France par l'Insee.

"Notre objectif est que des décideurs puissent utiliser ces données en plus, pour pouvoir prendre des décisions en temps réel. La Réserve fédérale se réunit une fois par mois et prend souvent des décisions basées sur des statistiques qui datent en moyenne de quatre à six  semaines", conclut Matthew Shapiro. 

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