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Spicilège

Les tweets comme traces numériques

Anticiper les enjeux réputationnels des publications sur Twitter
Tama Rchika

Résumés

Avec des dizaines de tweets quotidiens, les organisations sont particulièrement nombreuses à employer Twitter. Ce sont ainsi des milliers de publications qui s’accumulent chaque jour sur le réseau social. Dans le cadre de cet article, nous nous sommes alors interrogée sur les potentiels impacts réputationnels de ces tweets. Pour ce faire, nous les avons étudiés au regard de la trace numérique qui peut être interprétée, décontextualisée, voire déformée de manière arbitraire et asynchrone. À travers l’analyse d’un corpus de 982 tweets, nous avons identifié quatre éléments particuliers : le hashtag, l’identification, le lien Internet et l’illustration. Une étude de ceux-ci sur base de notre grille synthétique de la trace numérique a alors établi le tweet en tant que trace, mettant en exergue l’importance, pour les organisations, de considérer leur pratique communicationnelle sur Twitter selon une logique de cohérence et de long terme.

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Texte intégral

Introduction

1Il y a plus d’un siècle, Gabriel Tarde déclarait qu’il « pourrait venir un moment où, de chaque fait social en train de s’accomplir, il s’échappera pour ainsi dire automatiquement un chiffre, lequel ira immédiatement prendre son rang sur les registres de la statistique » (in Serres, 2012). Il semblerait que son hypothèse se soit confirmée : chacune de nos actions numériques laisse des traces, à la manière de nos marques de pas sur le sol. Parallèlement, l’attrait du numérique entraîne une « multiprésence » (Dorsaf, 2010 : 41) sur les réseaux sociaux, les applications mobiles ou encore, les moteurs de recherche. Les organisations modifient ainsi leur pratique communicationnelle pour être de plus en plus présentes en ligne. Néanmoins, bien que les contenus numériques semblent figés, ils peuvent devenir, à terme, ce que l’on nomme des « traces » (Zlitni et Liénard, 2012). Or, une trace est sujette à de multiples interprétations et peut être décontextualisée. Elle peut donc conduire à des conséquences imprévisibles, voire néfastes pour son émetteur. Au regard de ce contexte, nous nous sommes intéressée au cas des publications sur Twitter et plus particulièrement, aux tweets de dix entreprises, sélectionnées dans le Global RepTrak® 1001 du Reputation Institute. Notre questionnement a ainsi visé à établir si le tweet pouvait être considéré comme une trace numérique, avec toutes les implications induites pour les organisations émettrices.

2Dans la première partie de notre travail, plusieurs concepts issus de la littérature sur la trace numérique et la réputation en ligne sont exposés, avec une attention particulière sur le lien existant entre ces deux notions. La seconde partie décrit notre démarche, basée sur la méthodologie de l’analyse de contenu, ainsi que nos principaux résultats. Ayant effectivement établi le tweet en tant que trace, nous avons alors mis en lumière les potentiels impacts réputationnels pour les entreprises qui communiquent sur Twitter. Finalement, dans notre dernière partie, nous présentons les implications et futures pistes de recherche suscitées par notre étude du point de vue des sciences de l’information et de la communication des organisations.

Principaux concepts théoriques

La trace ou le présent d’une marque laissée dans le passé

3Dans son usage courant, la trace est liée au « fait de postuler qu’une chose déposée dans le passé a été conservée dans le présent » (Galinon-Mélénec, 2015 : 31). Bien que la notion puisse paraître simple à définir, elle a connu de nombreux détours, allant de l’empreinte à la norme en passant par la quantité infime ou encore, la marque d’événements passés, et ce, depuis Platon (Serres, 2012). Selon le Dictionnaire historique de la langue française (Rey, 2006), le premier sens de la trace renvoie à l’empreinte laissée « par le passage d’un homme ou d’un animal, puis d’une chose ». Sa signification a largement évolué, mais la trace reste régulièrement considérée en tant que « trace de quelque chose », présupposant ainsi un « appareillage interprétatif » pour la comprendre (Serres, 2012). Conscients de la richesse et de la variété de la littérature sur la trace, nous nous limiterons à cette brève introduction afin de nous concentrer principalement sur son homologue digital : la trace numérique.

Les traces numériques ou les marques de nos pas sur la Toile

4Bien que largement traitée avant l’ère du Web 2.0, la notion de trace s’est profondément transformée à partir de la révolution numérique aux alentours des années 2000. De nombreuses études ont alors été menées, mais il n’existe pas encore de définition communément admise de la trace numérique (Galinon-Mélénec, et Zlitni, 2013 : 16). D’une manière générale, les recherches avancent que nos actions en ligne s’impriment sur la Toile et laissent des traces. Les questions et angles d’étude sont particulièrement nombreux dans le domaine. Dès lors, nous avons utilisé deux approches complémentaires de la trace (Serres, 2012) afin de structurer notre propos.

La trace comme résultante de toute activité humaine en ligne

5Dans cette première approche, la trace est étudiée au regard de l’individu ou l’entité qui la produit. Dans cette lignée, Louise Merzeau (2009) présente la trace numérique comme la résultante systématique de toute activité en ligne. Autrement dit, nous laissons inévitablement des traces, à l’image de notre incapacité à ne pas communiquer. Selon l’auteur, le Web 2.0 a entraîné un profond bouleversement environnemental touchant à la fois nos relations et nos structures, à tel point que nous n’avons plus la possibilité de faire abstraction de la trace. Par ailleurs, il semblerait que tout acte de communication dépasse son contexte, autant du côté de l’émetteur que du récepteur. La trace numérique est ainsi « coupée de toute responsabilité absolue » (Derrida, in Collomb, 2013). Elle s’insère dans des « chaînes de significations » différentes de celles de sa production (id.). Autrement dit, la trace est fondamentalement marquée par l’absence de son émetteur. De plus, nous pouvons parler de traces lorsque le lecteur est orienté par une « perception sélective de l’environnement » (Krämer, 2012). Les traces sont donc dépendantes de celui qui les produit et de celui qui en fait usage. Selon cette logique, la trace est perçue depuis notre propre environnement, extérieur à celui de sa production (Jeanneret, 2011 : 61). Étant externes, nous donnons alors à la trace une signification que Jeanneret propose de définir comme la « capacité dans le présent de faire référence à un passé absent, mais postulé ». Enfin, à partir du moment où une inscription est faite par un acteur, la résultante intègre une culture et se dote d’un sens pour finalement, être interprétée d’une manière particulière (Pélissier, 2015). La trace peut alors être décontextualisée ou employée à des fins imprévisibles.

6Bien que n’ayant pas abordé tous les auteurs ayant travaillé sur la trace dans un souci de synthèse, nous avons pu relever des éléments propres à la trace numérique. Tout d’abord, la trace peut être détachée de son contexte en raison de l’absence du destinataire. Perçue depuis un environnement extérieur à celui de sa production, elle peut également être utilisée à des fins imprévisibles et interprétée sous un regard nouveau. Cela met en avant les six premières caractéristiques de notre tableau synthétique. La trace numérique apparait donc comme :

  1. Hétéronome, c’est-à-dire associée à une interprétation ;

  2. Polysémique, c’est-à-dire attachée à plusieurs significations ;

  3. Arbitraire, c’est-à-dire reliée à des conséquences imprévisibles ;

  4. Décontextualisée, c’est-à-dire replacée dans des contextes différents ;

  5. Unidimensionnelle, c’est-à-dire perçue depuis notre propre environnement ;

  6. Dépendante, c’est-à-dire liée à la fois à celui qui la produit et à celui qui la lit.

La trace comme une suite organisée temporellement ou non

7Au XVIe siècle, le sens usuel de la trace est relié à ce qu’il reste du passé, notamment dans la mémoire (Rey, 2006). À cette époque, la notion de temporalité était donc déjà associée à la trace. Plus tard, Lund et Mille (2009 : 4) avancent que la trace est « une suite, temporellement située, d’observés qui relève soit d’une interaction entre humains, médiatisée et médiée de diverses façons par ordinateur, soit d’une suite d’actions et réactions entre un humain et un ordinateur. Cette trace est éventuellement rejouable, auquel cas, elle devient dynamique. Elle est numérique puisqu’il s’agit d’enregistrements d’actions effectuées sur ordinateur ou d’une version numérisée de vidéo ». La trace est ainsi considérée comme un « indice » permettant de retourner en arrière pour atteindre les pratiques individuelles (Pélissier, 2015). Au cœur même de la notion, nous retrouvons donc l’idée qu’une trace ne va prendre sens que dans le temps. Elle existe par rapport à un passé proche ou lointain et donne accès à quelque chose qui est terminé à l’instant où elle est lue (Krämer, 2012). Autrement dit, une production écrite (ou non) ne deviendra trace que lorsqu’elle est observée ultérieurement. En outre, une trace est considérée comme non intentionnelle, c’est-à-dire qu’elle ne peut pas être créée de toute pièce selon une intention bien particulière. Ainsi, nous ne décidons pas que telle donnée sera une trace, car une trace dépasse notre volonté première et acquiert un sens qui va au-delà de notre objectif initial (id.). Par ailleurs, une autre dimension de la trace est la mémoire. Dans ce cadre, Serres (2012) avance que : « penser les traces revient à penser les processus d’extériorisation de l’homme à travers ses artefacts et notamment le processus d’extension de la mémoire collective, depuis les premiers silex jusqu’aux mémoires numériques actuelles ». Les traces font donc mémoire d’éléments passés. Plus tard, Louise Merzeau s’est interrogée sur les traces que nous parsemons inconsciemment au fil de notre navigation. Selon elle, l’information que nous laissons sur le Web forme, à terme, notre « identité numérique » comme une présence se déployant dans le temps et non plus comme un « agrégat de traces calculées » (2013 : 19). De fait, ces données peuvent être dissociées de leur contexte de production afin d’intégrer des bases de données et définir notre identité au-delà de notre propre connaissance. L’auteur invite donc à la prudence et à la prise de conscience de la part des utilisateurs. En résumé de cette seconde approche, nous avons pu relever trois autres éléments. La trace numérique est :

  1. Non intentionnelle, c’est-à-dire créée au-delà de l’intention initiale de son émetteur ;

  2. Temporellement asymétrique, c’est-à-dire achevée au moment où elle est lue ;

  3. Mémorielle, c’est-à-dire considérée comme la marque du passé dans le présent.

8En outre, nous ajouterons une dernière caractéristique qui sous-tend l’ensemble, à savoir la matérialité, signifiant que sans présence physique (10), nous ne pouvons pas parler de traces (Krämer, 2012). À travers cette approche théorique, nous avons, d’une part, établi notre propre définition : de nature hétéronome, la trace numérique se situe dans la dimension de celui qui la consulte et acquiert son sens ultérieurement, sous le regard de celui qui l’interprète. Elle est liée à une logique arbitraire et peut donc être décontextualisée, induisant alors des conséquences imprévisibles. D’autre part, nous avons pu réaliser un tableau synthétique des principales caractéristiques de la notion, support de base pour notre étude du tweet en tant que trace.

Les traces numériques à l’aune de leur impact réputationnel

9Dans cette partie, nous nous intéressons à la notion de réputation et plus spécifiquement, à la réputation en ligne (ou e-réputation). Notre principal objectif est de mettre en avant les liens entre trace et réputation, montrant bien que cette dernière peut être fortement impactée par l’ensemble des marques laissées par une entité dans un environnement donné. Comme le dit l’expression, « une once de bonne réputation vaut mieux que mille livres d’or » (Alloing, 2013a : 190). Néanmoins, la réputation est de plus en plus difficile à contrôler dans le domaine numérique. En effet, des publications considérées comme figées peuvent acquérir une signification et devenir, à terme, des « traces » (Zlitni, et Liénard, 2012) qui sont sujettes à l’interprétation, à l’amplification, voire à la déformation. Les impacts peuvent donc être majeurs pour la réputation des entreprises. Il est alors essentiel de penser les traces d’aujourd’hui pour demain. Les organisations doivent ainsi considérer leurs pratiques communicationnelles pour « anticiper leur traçabilité au lieu de la subir : faire trace, pour substituer à l’identité le plein exercice d’une présence » (Merzeau, 2013 : 12). Autrement dit, elles doivent être plus conscientes du fait que leurs propos peuvent remonter à la surface et avoir une interprétation différente selon le contexte et le lecteur. Dans ce cadre, nombreuses sont les entreprises qui ont été confrontées à de telles situations.

10Un point sur la notion de réputation s’impose alors pour bien comprendre son lien avec la trace numérique. D’une manière générale, la réputation renvoie aux empreintes laissées par une organisation, permettant d’évaluer son image (Dowling, 2002). Elle est également définie comme le « reflet de l’historique des perceptions accumulées, de l’identité observée et des expériences » d’une entité (Boistel, 2008 : 10). En sociologie, la réputation est vue comme un « processus social » créant des « sceaux d’approbation » qui altèrent le statut, les interactions et la représentation d’une entité (Origgi, 2013). Dans le champ des sciences de l’information et de la communication, Camille Alloing (2013 b : 75) avance que la réputation est une « méta-opinion » s’établissant en partant d’autres opinions formulées à l’égard de l’entité considérée. Autrement dit, elle est le résultat obtenu sur base des actions passées et des informations produites (Fombrun et Van Riel, 1997 in Alloing, 2013 b). Parallèlement, s’est développée la notion de réputation en ligne ou encore, « e-réputation » (Chun et Davies, 2001) renvoyant aux « signaux de conformité » auxquels doit veiller une organisation dans sa pratique communicationnelle en ligne. Dans leur ouvrage commun, Alloing et Pierre (2012) en proposent une définition synthétique : « l’e-réputation procède d’une redocumentarisation itérative automatisée ou endogène des interprétations ou connaissances produites en ligne par les individus ou les organisations, forgeant un attribut identitaire servant de marqueur prescriptif destiné à cadrer dans un contexte asynchrone et atopique les formes d’engagement ultérieures (…) ».

11Ces définitions explicitent bien le lien existant entre les notions de trace et de réputation en ligne. De fait, nous comprenons que cette dernière est souvent associée à la somme des traces laissées par une entité dans un environnement donné. En effet, les publications sont utilisées de manière « asynchrone » en vue de produire, ultérieurement, un « attribut identitaire » qui favorisera l’un ou l’autre comportement à l’égard des organisations émettrices (id.). Or, actuellement, les informations circulant sans aucune limite de temps ni d’espace, la gestion de la réputation est rendue particulièrement complexe.

Étude de cas

12Cette première partie théorique nous a permis plusieurs choses. Tout d’abord, nous avons relevé dix caractéristiques de la trace au travers de notre approche de la littérature. Ensuite, nous avons établi le lien existant entre trace numérique et réputation, mettant en lumière l’importance de considérer les traces selon une logique de long terme et de prudence. L’objectif de notre étude de cas est alors d’observer dans quelle mesure le tweet peut être envisagé comme une trace, avec toutes les implications potentielles sur la réputation des organisations émettrices.

13Pour répondre à ce questionnement, nous avons traité un corpus de 982 tweets en suivant les étapes de la méthodologie de l’analyse de contenu. Sur base du principe de présence et absence (Robert, et Bouillaguet, 1997 : 140), nous avons relevé quatre éléments particuliers aux tweets : le hashtag, l’identification, le lien Internet et l’illustration. Pour étudier, le rapport entre tweet et trace, nous avons comparé ces éléments à notre tableau synthétique des principales caractéristiques de la trace numérique. Cette comparaison nous a permis de constater que le tweet répondait positivement à la majorité de ces caractéristiques.

Constitution du corpus de tweets et étapes de l’analyse de contenu

14Pour répondre à notre question de recherche, nous avons étudié les publications de dix organisations sur leur page Twitter respective. Pour sélectionner ces publications, notre intérêt s’est porté le Global RepTrak® 1002 du Reputation Institute, sur une période comprise entre la fin de l’année 2015 (août à novembre) et le premier semestre de 2016 (janvier à juillet). S’appuyant sur plus de 61 000 interviews concernant la perception de consommateurs, ce classement mesure la réputation d’organisations ayant le plus de visibilité au travers de 15 pays. Notre problématique étant liée à l’impact des tweets sur la réputation organisationnelle, nous avons choisi ce rapport, car il nous donnait accès à une liste d’organisations ayant une bonne réputation ainsi qu’une haute visibilité. Dès lors, le Global RepTrak® 100 nous permettait de rattacher notre corpus à une dimension réputationnelle ainsi qu’aux pages Twitter d’entreprises, particulièrement actives et visibles en ligne. Ainsi, notre sélection fut la suivante3 :

Tableau 1. Entreprises et nombre d’abonnés et de tweets au moment de l’étude

  • 4 k : 10.x3
  • 5 M : 10.x6

Entreprise

Page Twitter

Abonnés

Tweets

BMW Group

@BMWGroup

515 k4

4 638

Google

@Google

19,5 M5

77,8 k

LEGO Group

@LEGO_Group

493 k

35,4 k

The Walt Disney Company

@DisneyStudios

4,71 M

8 908

Canon

@CanonUSA

160 k

3 165

Sony

@Sony

4,19 M

20,2 k

Intel

@Intel

4,79 M

12,6 k

Microsoft

@Microsoft

8,31 M

13,4 k

Adidas

@Adidas

3,3 M

12 k

Nike

@Nike

7,3 M

33,2 k

  • 6 Dans certains cas, nous avons dû supprimer des tweets, car il nous était impossible de les analyser (...)

15Notre recherche se concentrant sur les caractéristiques du tweet, nous avons constitué notre corpus en reprenant les publications des organisations choisies sur le réseau social Twitter. Pour cette sélection, nous avons utilisé une échelle quantitative, car ces entreprises ne publiaient pas toutes à la même fréquence. Nous avons ainsi relevé cent tweets pour chacune d’elles. Cela nous a permis de construire une base de données d’environ 982 tweets6 se présentant de la manière suivante :

Tableau 2 : Illustration du corpus de données par une publication issue de la page Twitter de Google7

Tableau 2 : Illustration du corpus de données par une publication issue de la page Twitter de Google7

16Reprenant chaque page Twitter, nous avons collecté systématiquement et rétrospectivement 100 tweets par organisation, et ce, sous deux formes :

  • La capture d’écran de la publication dans son entièreté ;

  • Le contenu textuel brut de la publication ;

17Afin d’étudier méthodologiquement nos données, nous avons suivi les principes de l’analyse de contenu (Robert et Bouillaguet, 1997 : 8). Ainsi, nous avons défini trois « unités de découpage du contenu » (id. : 30), à savoir l’unité d’enregistrement, l’unité de contexte et l’unité de numération (Bardin, 2013 : 140). Définie comme le « segment déterminé de contenu » sélectionné pour l’étude (Robert et Bouillaguet, 1997 : 30), notre unité d’enregistrement fut le tweet, élément central de notre corpus. Pour l’unité de contexte, « segment optimal » pour capturer le message (Bardin, 2013 : 138), notre choix s’est porté sur la publication dans son entièreté, c’est-à-dire avec ses éléments d’accompagnement (période de mise en ligne, image, etc.). Enfin, concernant la règle d’énumération, nous avons choisi le principe de la présence ou de l’absence (id.). Autrement dit, nous avons traité les publications en observant si elles contenaient ou non certains éléments.

18Notre problématique étant de déterminer si un tweet pouvait être considéré comme une trace, nous avons étudié celui-ci dans l’objectif d’identifier les éléments qui lui étaient propres ou non. Pour ce faire, nous avons commencé par une phase d’exploration et parcouru l’ensemble du corpus en notant les différents éléments que nous observions. Dans ce cadre, nous avons fonctionné sur base du principe de saturation, c’est-à-dire que nous sommes allée jusqu’au point où les éléments se sont recoupés les uns les autres et où aucune nouvelle catégorie n’a émergé. Nous avons considéré avoir atteint le point de saturation théorique (Glaser, 1965) lorsque plus rien n’est ressorti de chaque nouvelle observation. Cela nous a permis d’établir quatre éléments qui revenaient de manière récurrente au sein des tweets étudiés : le hashtag, l’identification (par la formule @nomducompte), le lien Internet et enfin, l’illustration (vidéo ou image). Employant la règle d’énumération de la présence et de l’absence (Bardin, 2013 : 140), nous avons alors mené le codage des 982 tweets de notre corpus. Après avoir calculé l’occurrence de chaque élément observé, nous avons obtenu un ensemble de résultats synthétisant leur taux de présence et d’absence de ces quatre éléments pour l’ensemble des données. Nous avons estimé qu’un élément avec un taux inférieur à 50 % n’était pas spécifique au tweet et qu’un élément, avec un taux supérieur à 50 % pouvait être considéré comme spécifique au tweet.

  1. Le hashtag peut être considéré comme un élément propre au tweet. En effet, dans notre corpus de données, sa fréquence d’apparition s’élevait à 67 % pour l’ensemble des tweets relevés. Ainsi, sa présence est fréquente dans les publications faites sur Twitter.

  2. L’identification (par la formule @nomducompte) ne revient que dans 36 % des cas observés. Dès lors, il semble que l’identification n’est pas un élément caractéristique du tweet.

  3. Le lien Internet est présent dans 52 % des tweets de notre corpus de données. Cet élément, à peine au-dessus du seuil de 50 %, peut être considéré comme un élément constitutif du tweet, mais dans une moindre mesure puisque son taux de présence est à peine supérieur à son taux d’absence.

    • 8 Nous avons mené notre observation en classant, de manière indifférenciée, les photos et les vidéos (...)

    L’illustration8 peut être considérée comme un élément constitutif du tweet, car dans notre corpus, 82 % des unités observées contiennent une illustration.

  • 9 Caractéristiques identifiées à l’issue de notre approche de la littérature sur la trace.

19À la suite de cette étape, nous avons alors employé notre grille synthétique des caractéristiques de la trace numérique9. Nous avons ainsi étudié chaque caractéristique de la trace au regard des quatre éléments identifiés au travers de l’analyse du corpus. C’est ainsi que nous avons constaté que le tweet pouvait effectivement être considéré comme une trace numérique.

Tableau 3. Comparaison des éléments particuliers du tweet et des caractéristiques de la trace numérique

1) Hétéronome

Les traces sont hétéronomes. Autrement dit, elles existent grâce à un « processus d’interprétation », lui-même orienté par une « perception sélective de l’environnement » (Krämer, 2012). Elles n’ont donc pas d’existence propre (Serres, 2012) et sont liées à une interprétation (Merzeau, 2013). Dans notre cas d’étude, le hashtag, élément constitutif du tweet, est un moyen de centraliser de l’information et dès lors, de retrouver aisément tout tweet associé. Cela permet alors à un acteur tiers de le retrouver et l’interpréter aisément, et ce, même après sa publication. Le hashtag facilite ainsi l’interprétation de contenus passés dans le présent.

2) Polysémique

D’une manière générale, la polysémie renvoie à un terme ayant plusieurs significations et selon Krämer (2012), une trace renvoie à plusieurs significations. Une trace n’a donc pas un sens unique (Merzeau, 2013). Cette caractéristique est, notamment, liée à l’hétéronomie de la trace qui lui confère plusieurs significations selon l’individu qui l’interprète. En ce qui les concerne, les tweets reçoivent une signification initiale, établie par leur émetteur. Néanmoins, une fois publiés, ils peuvent être sortis de leur contexte et rattachés à un sens différent de celui de départ. Ils sont alors dotés de multiples significations selon le lecteur et le contexte.

3) Arbitraire

Dans la même logique, la trace est arbitraire. Autrement dit, elle a des conséquences imprévisibles (Pélissier, 2015). Par ailleurs, la marque laissée continue d’exister au-delà de sa publication (Derrida, 1971, in Collomb, 2013). On ne peut donc pas prévoir de quelle manière la trace sera employée. Dans notre cas, l’illustration, considérée comme un élément constitutif du tweet, rattache le tweet à cette caractéristique. En effet, une image, prise isolément, peut plus aisément être sortie de son contexte qu’un texte avec des éléments contextuels et circonstanciels. Les illustrations peuvent ainsi être « employées à des fins imprévisibles » (Pélissier, 2015) et engendrer des répercussions qui dépassent l’intention initiale de leur émetteur.

4) Décontextualisée

La trace peut être replacée dans un contexte différent de celui de sa production (Merzeau, 2013). Elle rompt ainsi avec son contexte et intègre des « chaînes de significations » différentes de celles prévues initialement (Collomb, 2013 : 6). Cela est, notamment, lié au fait qu’une trace est marquée par l’absence de l’émetteur (Krämer, 2012). Dans notre cas d’étude, le lien Internet n’est qu’un élément faiblement constitutif du tweet, ce qui peut conduire à une possible décontextualisation. De fait, n’étant pas accompagné d’une référence numérique, le tweet peut être plus facilement sorti de son contexte initial. Le renvoi à une page tierce permet, en revanche, d’inscrire la publication dans un cadre plus précis. Selon la même logique, le fait que l’identification ne soit pas un élément constitutif du tweet accentue cette idée. En effet, en identifiant un utilisateur ou une page, l’organisation ajoute un élément contextuel à sa publication. Enfin, comme nous l’avons vu, la décontextualisation est accentuée par la présence d’une illustration (ou une vidéo), plus aisément utilisable dans un contexte différent.

5) Unidimensionnelle

Une trace est observée depuis notre propre dimension, à savoir un environnement externe à celui de sa production (Jeanneret, 2011). Le lecteur l’interprète souvent sans communiquer avec l’émetteur (Krämer, 2012). Dans le cadre de notre étude, nous avons observé les données depuis notre propre dimension, selon notre propre regard et sans aucune interaction avec les organisations étudiées (Merzeau, 2013). Bien que ce choix pose certaines limites à notre recherche, cette condition renforçait le lien entre le tweet et la trace, puisque le tweet était alors inscrit dans une logique unidimensionnelle.

6) Dépendante

Tout comme la trace, le tweet est lié à la fois à « l’inattention de celui qui laisse des traces (action) et à l’attention de celui qui les lit, les trouve et les identifie (observation) » (Krämer, 2012). Nous pouvons dire que le tweet est dépendant de ces deux versants. En effet, il est lié à la pratique communicationnelle de l’organisation émettrice (action) et à notre attention de chercheurs (observation). Cela renforce, de nouveau, son lien avec la trace numérique.

7) Non intentionnelle

Il n’est pas possible de créer une trace, car on ne peut décider que « telle donnée sera une trace » (Krämer, 2012). Une trace se crée ainsi en dépassant l’intention initiale de son émetteur. Un animal, par exemple, se déplace sans intention de laisser des marques qui permettront, plus tard, aux chasseurs de le retrouver. Les traces ne sont donc pas créées en tant que telles (Merzeau, 2013). Dans le cadre de notre recherche, nous pouvons associer une dimension non intentionnelle aux tweets. En effet, nous les avons relevés, analysés et interprétés en dépassant l’intention initiale de leur émetteur. Ainsi, nous les avons intégrés à notre corpus et dotés d’une signification qui nous était propre. Nous avons, par ailleurs, fait le choix de ne pas entrer en relation avec les entreprises émettrices, car nous voulions étudier les tweets de notre propre point de vue, sans être influencés par la vision de celles-ci. En résumé, notre démarche a fait de ces tweets des traces, analysées sous notre propre regard.

8) Temporellement asymétrique

La trace est déjà achevée lorsqu’elle va être lue (Krämer, 2012). Elle constitue donc un moyen de retour vers les pratiques des individus, voire vers leur identité (Pélissier, 2015). Élément constitutif du tweet, le hashtag permet de remonter dans le temps et dès lors, de retrouver ultérieurement un tweet particulier. Ainsi, le hashtag renvoie à un contenu définitivement révolu au moment de sa lecture (Krämer, 2012), ce qui fait du tweet une trace numérique. Par ailleurs, en raison de sa publication en ligne, le tweet est également accessible à tout moment, et ce, bien après son émission. Il est donc fondamentalement marqué par une asymétrie temporelle.

9) Mémorielle

Depuis Platon, les notions de mémoire et d’empreinte comme marques d’éléments passés sont au cœur de la notion de trace (Serres, 2012). Postés sur la page personnelle des entreprises émettrices, les tweets s’accumulent et à terme, deviennent des traces (Zlitni, et Liénard, 2012). Ils sont, pour ainsi dire, liés au « processus d’extension de la mémoire » de ces organisations (Serres, 2012).

10) Matérielle

Sans présence matérielle ou physique, nous ne pouvons pas parler de traces. Pour créer notre corpus d’étude, il a été nécessaire de relever des contenus, à savoir les captures d’écran ainsi que les textes associés aux publications. Autrement dit, nous avons eu besoin d’éléments matériels pour ce faire. Or, une trace est considérée comme telle uniquement s’il est possible de la relever de manière physique (Krämer, 2012).

Discussion

Prise de recul quant à la pratique communicationnelle sur Twitter

  • 10 « Goind to Africa. Hope I don’t get AIDS. Just kidding. I’m white », [En Ligne] URL : https://www.n (...)

20En résumé, le tweet peut effectivement être considéré comme une trace numérique. Ce constat conduit à plusieurs implications pour les organisations communicant sur Twitter. En effet, la trace peut induire des conséquences réputationnelles par sa nature imprévisible et son lien fort avec la réputation qui est liée à l’ensemble des marques laissées par une entité dans un environnement donné. Autrement dit, les tweets peuvent avoir un impact sur la réputation des organisations émettrices puisqu’ils peuvent être interprétés, sortis de leur contexte ou employés arbitrairement par un acteur externe. Il est, dès lors, essentiel que les organisations pensent leur communication sur Twitter selon une logique de prudence et de long terme. Comme le précise Louise Merzeau, elles doivent anticiper leur traçabilité et non la subir (2013 : 12). Bien que cette conclusion paraisse évidente, nombreuses sont les situations où des tweets ont été utilisés au détriment des individus ou des organisations à leur origine. Nous pouvons citer le cas de Justine Sacco dont la réputation fut fortement entachée après une de ses publications sur Twitter. Prenant l’avion pour l’Afrique du Sud, cette responsable en relations publiques avait posté : « Je pars pour l’Afrique. J’espère que je n’attraperai pas le sida. Je plaisante, je suis blanche10 » (notre traduction). Ce tweet avait alors suscité une très forte polémique, causant d’importantes conséquences sur la carrière de son auteure. En politique, de nombreux personnages ont également reçu des critiques suite à l’utilisation ultérieure de leurs propos. Par exemple, Sarkozy dut répondre à des tweets passés et contradictoires au moment où les contribuables français étaient appelés à rembourser la dette de l’UMP. Un autre cas concerne les attentats de Paris en 2013. À l’époque, des tweets de 2010 avaient été remontés à la surface, montrant que les médias n’avaient pas pris au sérieux certains propos tenus en ligne. Ces exemples montrent que des publications Twitter peuvent avoir de conséquences inattendues. Notre étude renforce ce constat en établissant que les tweets présentent effectivement les traits caractéristiques des traces numériques.

21Prenant conscience de l’impact potentiel des propos publiés sur ce réseau social, les organisations considéreront davantage l’importance d’inscrire leur pratique communicationnelle dans le temps long. Il est nécessaire qu’elles pensent leurs publications au regard de la réception et de l’usage que des tiers pourront en faire. Afin de développer une communication adéquate et prudente, elles doivent ainsi penser chaque tweet en considérant les éléments mis en exergue dans ce travail. Dans ce cadre, nous proposons quelques recommandations aux organisations. Tout d’abord, il est important d’être particulièrement spécifiques et précises par rapport aux tweets publiés. Cela permet d’éviter l’interprétation et la polysémie des contenus. Il peut s’agir, par exemple, de mettre des hashtags, un lien Internet ou encore, quelques éléments de contexte comme une identification (@nomducompte), dans les limites de caractères autorisés par Twitter. En ancrant la publication dans un cadre plus précis, les entreprises se prémunissent d’une utilisation arbitraire et imprévisible de leurs tweets. En outre, il est recommandé de veiller aux illustrations qui peuvent être employées à mauvais escient et mises en lien avec l’organisation émettrice. En conclusion, il faut penser l’ensemble des publications sur Twitter par rapport aux caractéristiques de la trace afin d’orienter sa pratique communicationnelle et éviter les potentielles dérives. En pensant leur communication selon une logique durable et fidèle à leurs visions et objectifs, les organisations se préserveront au maximum de ces situations problématiques.

Limites et futures voies de recherche

22Au cours de notre étude, nous avons dû choisir certaines voies plutôt que d’autres. Néanmoins, nous avons constamment veillé à en établir une justification au regard de notre problématique de recherche. Premièrement, notre travail a porté exclusivement sur Twitter. Ce choix se justifie par deux raisons principales. Tout d’abord, Twitter est centré sur l’instantanéité de l’information, ce qui nous a paru intéressant pour marquer la dimension temporelle liée à la trace. Ensuite, ce réseau social permet un retour aisé sur d’anciennes publications, notamment grâce aux hashtags, regroupant les informations liées à une problématique en un seul lieu. Cela a constitué un facteur non négligeable dans notre démarche de traitement des données. Ainsi, Twitter nous a paru pertinent dans le cadre de notre étude. Cependant, nous sommes consciente du fait que nos résultats pourraient être applicables à Facebook, Instagram, LinkedIn, etc. De là, il serait intéressant que de prochaines recherches s’intéressent aux liens existant entre les publications sur ces réseaux sociaux et la notion de trace numérique. Cela permettrait notamment de mettre en exergue l’importance, pour les organisations, de repenser leur pratique communicationnelle à l’échelle de plusieurs réseaux sociaux. Deuxièmement, nous avons choisi de nous appuyer sur notre base de données et notre approche de la littérature afin de faire émerger des résultats, sans être restreints par des hypothèses préalables. Dès lors, en nous basant sur la méthodologie de l’analyse de contenu, nous avons pu identifier des éléments particuliers au tweet que nous avons étudiés au regard de notre tableau synthétique. Troisièmement, nous avons conscience du fait que notre tableau synthétique pourrait être enrichi par davantage de caractéristiques de la trace, nombre d’auteurs ayant étudié de multiples autres facettes de celle-ci. Cependant, pour notre part, nous nous sommes principalement concentrée sur les éléments que nous pouvions mettre en lien avec la notion de réputation. C’est pourquoi nous avons repris des caractéristiques comme l’hétéronomie, l’interprétation, la décontextualisation, la mémoire, etc. S’intéressant à d’autres dimensions, des recherches futures pourraient compléter ce tableau, ce qui mettrait en lumière de nouveaux liens entre publications et traces numériques.

Conclusion

23Notre recherche a débuté à partir d’un double constat. Tout d’abord, chacune de nos actions numériques laisse des « traces » (Merzeau, 2009), à l’image de nos marques de pas sur le sol. Par ailleurs, avec un attrait croissant pour le numérique, les pratiques communicationnelles des organisations se modifient et celles-ci publient de plus en plus de contenus en ligne. Or, ces publications numériques peuvent devenir, à terme, ce que l’on nomme « traces » (Zlitni, et Liénard, 2012). Elles sont ainsi sujettes à l’interprétation, à la modification, voire à la déformation, et ce, de manière souvent arbitraire et incontrôlable. C’est ainsi que nous nous sommes interrogée sur l’impact réputationnel d’un type particulier de publications : les tweets. Notre questionnement a été de savoir si le tweet pouvait être considéré comme une trace numérique afin de mettre en lumière, le cas échéant, son impact sur la réputation des organisations émettrices. En résumé de ce travail, nous avons effectivement établi le tweet en tant que trace numérique, par la comparaison des éléments particuliers du tweet et des caractéristiques de celle-ci. Cette conclusion a amené des implications essentielles pour les organisations. En effet, en tant que trace, le tweet peut être retrouvé, interprété, décontextualisé et employé à des fins imprévisibles. En raison de ce caractère incontrôlable, il est encore plus important que les organisations mènent une communication réfléchie selon une logique de long terme et fidèle à leurs visions et objectifs. Autrement dit, il est essentiel qu’elles considèrent leur communication sur Twitter selon une attitude prospective et prudente. Il s’agit de penser maintenant pour après (Merzeau, 2013) en respectant les fondements de la pratique communicationnelle de l’organisation.

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Notes

1 [En ligne] URL : https://www.reputationinstitute.com/resources/registered/pdf-resources/global-reptrak-100-2015.aspx, page consultée en mars 2015.

2 [En ligne] : https://www.reputationinstitute.com/resources/registered/pdf-resources/global-reptrak-100-2015.aspx, page consultée en mars 2015.

3 Notre volonté initiale était de choisir les dix premières entreprises de ce classement. Néanmoins, au moment de la recherche des pages Twitter associées, nous n’avons pas pu reprendre les pages des entreprises Daimler (page en allemand), Rolex et Apple (aucune page associée au moment de l’étude). Nous les avons ainsi remplacées par Microsoft, Adidas et Nike qui les suivaient dans le Global RepTrak® 100.

4 k : 10.x3

5 M : 10.x6

6 Dans certains cas, nous avons dû supprimer des tweets, car il nous était impossible de les analyser (notamment, en raison de la langue).

7 [En ligne] URL : https://twitter.com/google/status/692382753824882688.

8 Nous avons mené notre observation en classant, de manière indifférenciée, les photos et les vidéos sous le terme Illustration, car notre intérêt était avant tout d’observer si le tweet reprenait un élément visuel, quel qu’il soit, sans s’attacher au fait que le contenu soit animé ou non.

9 Caractéristiques identifiées à l’issue de notre approche de la littérature sur la trace.

10 « Goind to Africa. Hope I don’t get AIDS. Just kidding. I’m white », [En Ligne] URL : https://www.nytimes.com/2015/02/15/magazine/how-one-stupid-tweet-ruined-justine-saccos-life.html

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Table des illustrations

Titre Tableau 2 : Illustration du corpus de données par une publication issue de la page Twitter de Google7
URL http://journals.openedition.org/rfsic/docannexe/image/3602/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 195k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Tama Rchika, « Les tweets comme traces numériques », Revue française des sciences de l’information et de la communication [En ligne], 13 | 2018, mis en ligne le 01 juin 2018, consulté le 16 août 2018. URL : http://journals.openedition.org/rfsic/3602 ; DOI : 10.4000/rfsic.3602

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Auteur

Tama Rchika

Membre du LASCO et du Social Media Lab, Tama Rchika est chercheuse doctorante dans le domaine des pratiques collaboratives sur les plateformes numériques. Diplômée en relations publiques et communication d’organisation à l’Université catholique de Louvain, elle travaille également sur un projet de recherche visant à stimuler la collaboration au sein du tissu entrepreneurial bruxellois tout en menant une thèse sur les facteurs liés à l’émergence de l’intelligence collective sur les réseaux de partage de connaissances.

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