Chamboule-Touite : menteur ou escroc ?

Premiers tests de notre formidable outil, le Chamboule-Touite, qui permet de mesurer la « popularité » des mentions sur Twitter d’un candidat à la présidentielle avec un mot-clé ou un hashtag. Par un hasard tout à fait fortuitement aléatoire, nous choisissons le hashtag — pardon, le mot-croisillon — « #menteur ». Sans surprise, twittas et twittos font une association d’idées avec un certain François Fillon.

Apostrophé à 49 reprises, le vertueux châtelain met tout le monde d’accord. Il caracole largement en tête du Chamboule-Touite, avec un score de 96 %, dopé par le PenelopeGate. Loin derrière, Benoit Hamon et Emmanuel Macron font pâle figure et se partagent à égalité les 4% restants.

Nous bougeons les potards et lançons un second test avec le mot-croisillon « #escroc ». Nous nous attendions à retrouver encore une fois le bon François en pole position.

Ô surprise, si l’ancien premier ministre est le plus mentionné (50 tweets), au nombre de retweets et de favoris, c’est Emmanuel Macron qui termine au finish. Ses 31 mentions lui permettent de réaliser le plus gros score, avec 93% et près de 900 retweets.

À gauche comme à droite (surtout très à droite), on lui reproche son passé de banquier et d’énarque, ses orientations libérales, d’être le fils spirituel de François Hollande ou le « candidat du système » (oui, c’est très original). Une chose est sûre, le gendre idéal inquiète ses opposants.

Le Chamboule-Touite® est la dernière innovation issue du département Research & Gonzo Development de Reflets.info. Il tire parti des Big Data®, du Data Mining®, du Machine Learning®, et de l’Augmented Journalism®. Propulsé par un système de traitement de données unique au monde (brevet en cours de dépôt), le SHA-1® (Statistical Helicobits Analysis – Mark One), le Chamboule-Touite® permet à Reflets.info de produire les analyses politiques digitalisées les plus pointues sur l’élection présidentielle 2017.

Comment sont calculés les scores ?

Pour chaque candidat, l’API de recherche de Twitter est interrogée, la recherche portant sur le terme ou hashtag avec mention du candidat (maximum 100 tweets les plus pertinents par candidat, le nombre de tweets retournés est affiché dans la carte). Les décomptes de retweets et de favoris pour chaque candidat sont additionnés et comparés à la valeur pour l’ensemble des candidats pour calculer les pourcentages.

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