Twitter prévoit le taux de chômage comme personne

Le volume d’échanges sur le service de micro-blogging lui confère une pertinence statistique tellement remarquable qu’elle en devient prédictive.

Ce volume permet en effet d’identifier des tendances sociales, le signal significatif qui émerge au milieu du bruit de fond pour reprendre la célèbre métaphore technique.

Ainsi que le raconte The Washington Post, des chercheurs de l’Université du Michigan et de l’Université de Stanford (Californie) ont mis ce signal à profit pour créer un modèle qui prévoit chaque semaine le taux de chômage américain. Comme vous pouvez le constater sur le graphe reproduit ci-dessous, leurs prévisions (ligne rouge) sont étonnamment cohérentes avec les statistiques du Ministère du Travail (ligne bleue).

Pour mettre leur modèle au point, les scientifiques ont analysé 19,3 milliards de tweets publiés entre juillet 2011 et novembre 2013, soit 10% de l’ensemble des tweets mis en ligne durant cette période. Puis ils listèrent les termes relatifs au chômage qu’ils pourraient retrouver dans des tweets de personnes venant de perdre leur emploi.

Il leur restait alors à accomplir la tâche la plus difficile : développer un outil de recherche sémantique identifiant les tweets des chômeurs sans prendre en compte les messages traitant des publications des statistiques du chômage. En outre, comme tout outil de ce type, leur système devrait “comprendre” les fautes de frappe qui peuplent beaucoup de tweets et faire le tri de plusieurs expressions polysémiques.

La relative surprise de cette étude, in fine, est que les internautes actifs sur Twitter soient représentatifs de l’ensemble de la population.