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Disséminer sa recherche dans l’espace public numérique : notes d’un chercheur connecté

Disseminating research through the digital public space: Notes of a connected researcher
Mathieu Jacomy
p. 137-152

Résumés

Les médias sociaux offrent aux chercheurs des moyens de connaître leur public, bien qu’imparfaitement. C’est l’un des intérêts d’ouvrir un carnet de recherche en ligne ou un compte Twitter. À partir de ma propre expérience de partage sur Twitter et d’écriture d’un carnet de recherche sur Hypothèses.org, je brosse un portrait de l’espace public numérique, tel qu’il se présente à moi dans ce contexte, inspiré des travaux de Franck Ghitalla sur le web. J’utilise l’analyse de réseaux comme un cadre conceptuel pour donner une représentation de la structure du web en couches de visibilité empilées verticalement. Ce modèle me permet de poser la question de notre situation dans le web lorsque nous tentons, comme chercheurs, d’entrer en dialogue avec un public en ligne sans pour autant ambitionner la visibilité maximale qui caractérise la figure de l’influenceur. J’en conclus que même si les chercheurs n’ont pas des buts d’influenceurs, ils peuvent tirer un bénéfice modeste des traces d’usage retournées par les plateformes.

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Texte intégral

1Nous avons tous et toutes l’expérience des réseaux sociaux numériques (RSN) ; si ce n’est comme contributeurs, au moins comme internautes. Je ne crois pas que l’intérêt de s’y investir comme contributeur soit évident, même pour ceux qui, comme moi, ont tenté l’aventure. Je traite ici la question sous l’angle de la connaissance que l’on peut avoir de son public en ligne lorsqu’on a une faible visibilité. Mon objectif est de donner quelques repères pratiques sur la structuration de l’espace public numérique. À partir de mon expérience de l’analyse des traces numériques laissées sur mon carnet de recherche, je file une métaphore empruntée à Franck Ghitalla, selon laquelle les couches de visibilité s’empilent verticalement de la moins visible à la plus visible, et où la circulation de l’information suit des logiques différentes selon le sens vertical ou horizontal.

Le public en ligne vu par ses traces numériques

2Je suis un chercheur qui, en tant que tel, décide de communiquer sur une ou plusieurs plateformes comme Twitter, LinkedIn ou YouTube : de simple internaute, je me fais créateur de contenus, influenceur ou blogueur, quel que soit le nom qu’on veut me donner. Dans la continuité de mon expérience de lecteur, je m’engage dans une aventure d’écriture sur le web. Ses modalités dépendent de l’infrastructure où je m’inscris : à chaque plateforme ses propres pratiques. Il s’agit pour moi d’expérimenter ces possibilités pour trouver la formule qui me convient. Mon regard se transforme. Les contraintes et les opportunités de ce mode d’écriture m’apparaissent alors que je m’y confronte en pratique. L’exercice exige ma patience et me demande d’adapter mes autres pratiques. Je me demande si mes efforts et mes frustrations en valent la peine. Ai-je au moins une audience ? Je réalise que le public auquel j’espère m’adresser ne peut pas ressembler à l’internaute que j’étais au départ.

3Le passage du consommateur au producteur d’information n’a jamais été aussi facile que depuis que les réseaux sociaux numériques (RSN) ont entrepris de gommer leur différence. Mais la promesse d’acquérir un public voire un revenu s’accompagne d’un coût qu’il faut mettre en balance avec les bénéfices attendus. Ce coût comme ces bénéfices sont difficiles à quantifier. Le coût dépend de chacun : l’effort nécessaire pour atteindre un public d’une taille satisfaisante dépend de la notoriété existante (Cardon et al., 2014), la difficulté d’animer une chaîne YouTube dépend de compétences en montage et en éloquence, outre le matériel nécessaire, et ainsi de suite (vue d’ensemble du YouTube scientifique français dans Debove et al., 2021). Du côté des bénéfices, les facteurs ne sont ni moins nombreux ni plus facilement visibles. S’exprimer sur les RSN, c’est construire un capital social (réseau relationnel) et culturel (compétences communicationnelles) dont les effets circulent par nature hors de notre regard, même s’ils nous reviennent parfois. Il y a pourtant des effets que nous pouvons comprendre et dont nous pouvons tirer parti parce que nous, chercheurs, ingénieurs de recherche et autres contributeurs de la science, avons nos propres buts qui nous distinguent d’une partie des producteurs de contenus, même si ces buts diffèrent aussi entre nous. D’où le projet de ce texte : situer le chercheur qui communique sur les RSN dans l’espace public numérique, et montrer certains bénéfices qu’il peut retirer de ces plateformes.

4Ce projet repose sur l’exploitation de traces d’usage : des inscriptions laissées dans l’infrastructure numérique par l’activité des internautes. J’écris « laissées » parce que de notre point de vue d’utilisateur du web, ce sont des sous-produits de notre activité (de navigation, de communication…). Nous abandonnons ces informations à leur sort sans forcément avoir conscience de leur existence. Pourtant ces traces sont « produites par des plateformes pour les marques » (Boullier, 2015), c’est-à-dire captées, stockées et échangées selon des logiques industrielles (Zuboff, 2019).

5Le cadre le plus simple pour décrire ces traces est l’audience publicitaire, puisque c’est la publicité qui leur donne leur valeur aux yeux des plateformes qui les ont façonnées. Ces traces existent d’abord pour qualifier et quantifier l’engagement du public avec les contenus. On y trouve donc différents types d’engagement et différentes façons de les compter. Le nombre de vues, par exemple, est un indice d’engagement plus faible que le clic. Mais pour un contenu textuel long, une visite longue peut avoir valeur d’engagement fort, et on comptera par exemple le taux de rebond, qui correspond au nombre d’internautes qui repartent dans les quelques secondes qui suivent leur arrivée. Chaque plateforme propose généralement sa propre interface de consultation, souvent appelée analytics, et il est parfois possible de mettre en place un service publicitaire extérieur à la plateforme, par exemple les Google Analytics. Bref, c’est dans cet univers marketing qu’il faut aller chercher les traces d’usages de son audience.

Réutiliser les traces des analytics

6Les analytics sont déjà appropriés par les créateurs de contenus en tant que « métriques de vanité » (Rogers, 2018) pour se situer sur le théâtre du succès des RSN. Bien sûr, il m’est tout aussi utile de suivre l’évolution de mon audience en tant que chercheur. Mais je suis dans une situation différente qui me permet de pousser le détournement un cran plus loin. En effet, l’arène académique est essentiellement constituée d’autres espaces, comme la publication dans des revues à comité de lecture, ou la recherche de financement. Les RSN ne sont qu’un complément à ces espaces-là, même s’ils se recouvrent parfois. Les métriques sont donc moins susceptibles de flatter ma vanité, puisqu’elles ne mesurent pas la bonne forme de succès (scientifique). En revanche, elles me sont particulièrement utiles lorsqu’elles me renseignent sur mon public dans la sphère scientifique. L’existence d’un point de rencontre entre les analytics et l’académie ne va pas de soi, mais on peut les détourner utilement en arrêtant de se demander : « Combien j’ai réussi ? » En voici un exemple.

7Je tiens un carnet de recherche anglophone1 sur Hypothèses, la plateforme de blogs d’OpenEdition. L’infrastructure, basée sur Wordpress, inclut d’office un outil d’analyse des traces des visiteurs. On y trouve notamment la liste des liens référents (figure 1) : les pages d’où proviennent les internautes qui visitent le site, moteurs de recherche exclus. Regardons la liste un instant. Elle est classée par nombre d’occurrences décroissant (colonne « Pages ») et on peut voir d’emblée qu’un petit nombre de liens (environ le top 10) compte pour l’essentiel des provenances. De ces liens la plupart commencent par « https:t.co » : ce sont simplement des redirections depuis Twitter. Dans cet exemple, je m’intéresse à deux des liens qui me sont inconnus. Le premier vient d’un site nommé Print Friendly (67 visites) et le second de rl.talis.com (10 visites). Il s’agit en fait de la même source : le site de e-learning d’un cours sur l’analyse critique des mégadonnées à la Queensland University of Technology. Un billet de blog a été utilisé par le professeur comme ressource pédagogique, le site Print Friendly permettant de le rendre plus facilement imprimable (d’où la présence de deux adresses). La soixantaine de visites correspond donc aux étudiants de ce cours. Quel est le billet pointé ? Avec Martin Grandjean, nous avons donné une communication sur l’analyse visuelle de réseaux au congrès annuel des humanités numériques (Grandjean et Jacomy, 2019). Malgré sa bonne réception lors de l’événement en juillet 2019, le document avait retrouvé l’oubli ordinaire d’un espace académique saturé d’information. Il me semblait pourtant mériter mieux, car je le jugeais utile à des praticiens de l’analyse de réseau. Un an plus tard, en juin 2020, je le valorisais dans un billet de blog, que je tweetais comme à mon habitude. On peut supposer que c’est ainsi qu’il a été récupéré comme ressource pédagogique auprès d’un public lointain et inconnu de moi. Les traces d’usage permettent de rendre visibles quelques circulations et alignements lointains qui participent de notre capital social.

Figure 1. Liens référents les plus récurrents durant le mois de septembre 2020 sur mon blog Reticular (tableau sur la droite). Le nombre d’occurrences est donné par la colonne « Pages ». Quelques liens concentrent la plupart des occurrences.

Figure 1. Liens référents les plus récurrents durant le mois de septembre 2020 sur mon blog Reticular (tableau sur la droite). Le nombre d’occurrences est donné par la colonne « Pages ». Quelques liens concentrent la plupart des occurrences.

8Avant d’aller plus loin, je veux souligner les messages dissonants de cette anecdote. C’est certainement le récit d’un succès, puisque le web a donné une seconde vie à notre document. Mais c’est aussi le récit de l’insignifiance de ce succès, qui convoque les complexités de l’infrastructure numérique pour accoucher seulement d’une lecture dans une salle de classe. Ce n’est ni l’ascension d’un influenceur, ni la dissémination d’une idée radicale. C’est le récit d’un petit effet positif qui devient visible presque accidentellement, parce qu’une trace en a été captée ; mais en creux, c’est au contraire le récit de l’impossibilité habituelle de suivre les conséquences lointaines de nos actes documentaires. L’anecdote nous rappelle que nous ne pouvons guère rêver mieux que de composer avec les indices fragmentaires qu’il nous est donné d’entrevoir dans les traces captées par l’infrastructure du marketing en ligne. Cette dissonance est inséparable de l’expérience de communication sur les RSN : l’ouverture radicale du web nous donne à imaginer un public sans limites, tandis que les métriques de vanité nous rappellent que ce public n’est qu’un fantôme qu’il nous faut patiemment invoquer pour qu’il prenne corps. La promesse d’un dialogue en ligne n’est pas creuse, mais son prix n’est pas celui qu’il paraît : du temps, de l’attention, de l’expérimentation, et surtout la transformation de nos pratiques.

  • 2 Pour comparaison, la chaîne du chercheur français Aurélien Barrau a 185 000 abonnés au moment où j (...)

9Les traces numériques des analytics me sont les plus utiles lorsqu’elles me permettent de me pencher sur la circulation de mes contenus. La liste des liens référents ainsi que la liste des contenus les plus visités me renseignent directement sur les comportements de mes visiteurs. Mais les métriques de vanité les plus basiques peuvent elles aussi me renseigner indirectement, par exemple lorsqu’un pic de visite peut être relié à un événement. Enfin, chaque interaction directe peut offrir un aperçu de cette circulation : un commentaire, un « like », une réponse ou une rediffusion… La plupart des RSN combinent plusieurs de ces fonctions. Le développement d’un espace documentaire en ligne est souvent présenté comme la construction d’une marque personnelle, parce que son but implicite est l’accroissement de l’audience ; mais je pense que les contributeurs de la science ont d’autres buts qui appellent une démarche différente. La question est vaste et je me contente ici, en guise d’illustration, de brosser un portrait rapide de ma propre présence en ligne (en juin 2021). Son centre est mon carnet de recherche sur Hypothèses, où je partage des billets qui vont de la brève (deux minutes de lecture) à l’essai (une heure de lecture) en passant par le partage de ressources. Chaque ressource peut être hébergée sur une autre plateforme : les PDF sont sur le blog ou sur des dépôts comme HAL, le code est sur mon compte GitHub et mes tutoriels vidéo sur ma chaîne YouTube. Ces espaces me servent essentiellement de dépôt documentaire. Je n’y construis pas activement un public, mais les traces laissées par les utilisateurs me montrent qu’avec le temps un public de niche pourrait s’y développer de lui-même. Hormis le fil de syndication du blog, je publicise mes billets de deux autres façons : j’ai d’abord un compte Twitter essentiellement professionnel, qui me sert surtout à signaler la publication d’un papier ou billet, et ensuite je réplique ces contenus dans une newsletter. Si la constance et la cadence de publication sont essentielles pour une chaîne YouTube d’influenceur, ici ce n’est pas un problème que les canaux soient tous à faible débit et très irréguliers. Je publie environ dix billets, dix envois de newsletter et dix vidéos par an, et je tweete moins d’une fois par semaine (retweets et réponses exclues). Ma visibilité est faible sauf sur Twitter : 30 abonnés à la newsletter, 75 à la chaîne YouTube2, 2 000 sur Twitter. Je suis aussi présent sur les RSN académiques ou professionnels comme LinkedIn ou Research Gate, mais leurs traces ne m’ont pas été très utiles.

L’espace public numérique vu comme un réseau

Qu’est-ce qu’un réseau dans ce contexte ?

10Réseau est un mot piège, car il a plusieurs sens, même à l’intérieur des sciences sociales (Mercklé, 2011 ; Venturini et al., 2019). J’emploie à dessein l’acronyme RSN dans ce texte pour gommer la présence du mot réseau, car le web hors-RSN est lui aussi un réseau, social, et numérique ; ce qui crée de la confusion. Dans le reste du texte j’appellerai « réseaux » les modèles de graphes, et par extension les phénomènes relationnels qu’ils modélisent. Cet aspect est déjà suffisamment compliqué. Un graphe est un objet mathématique constitué d’entités abstraites appelées nœuds, connectées par des liens (ou arcs). Les traces numériques sont souvent relationnelles, on peut donc les comprendre sous l’angle de la théorie des graphes, et les appeler réseaux. Par une inévitable métonymie, j’appellerai aussi réseaux ces traces elles-mêmes, par exemple les pages web et les liens hypertextes. Mais je veux préciser que ces liens ne correspondent pas à ce qu’on entend habituellement par lien social. Nous ne pouvons pas donner un sens aux traces numériques sans résister à la fausse correspondance entre, d’une part, le réseau épais et indéterminé des relations humaines, et d’autre part, les données relationnelles issues des RSN. Les deux sont liés, mais ces traces d’usage ne sont aucunement le modèle des relations sociales.

La géographie hypertextuelle du web

11Le web, c’est-à-dire les pages que l’on voit dans un navigateur et qui sont connectées par des hyperliens, a été le terrain privilégié de la science des réseaux au début des années 2000. À ce moment-là, le web était techniquement plus simple qu’aujourd’hui, et il n’était pas dominé par les sous-espaces plus ou moins emmurés des plateformes. La correspondance entre système documentaire et graphe y était moins problématique : les pages pour nœuds, les hyperliens pour arcs. Cette simplicité offrait l’avantage de manifester assez directement la dynamique complexe des hyperliens. Je pars ici du principe que même si le web a changé, sa dynamique est toujours pour l’essentiel la même, et qu’il est seulement plus difficile d’en parler simplement. Je vais donc aborder le web comme un phénomène relativement soluble dans les techniques d’analyse de réseaux, en m’appuyant sur le travail d’interprétation de la science des réseaux effectué par Franck Ghitalla (2021).

12Le web est un réseau complexe au sens où il n’est ni complètement aléatoire ni complètement organisé. Les hyperliens produits localement par les créateurs de contenus génèrent une structure partiellement désordonnée, à mi-chemin entre le chaos et la bibliothèque. Il faut avoir en tête que ce type de réseau, qu’on qualifie aujourd’hui de complexe, n’était guère théorisé avant le tournant de la science des réseaux à la fin des années 1990. Ces réseaux ont la double caractéristique d’avoir un diamètre faible et d’être redondants. Le diamètre faible, qu’on trouve aussi dans des réseaux aléatoires, correspond aux six degrés de séparation de Stanley Milgram (1967) d’abord, puis de Ducan J. Watts et Steven H. Strogatz (1998). La redondance signifie que les amis de mes amis sont mes amis, et elle se retrouve dans certains réseaux ordonnés, qui peuvent également être désignés comme des réseaux maillés. Mais les réseaux aléatoires ne sont pas redondants et les réseaux maillés n’ont pas de raccourcis, d’où l’idée que les réseaux complexes sont entre l’ordre et le désordre.

13Watts et Strogatz (1998) appellent ces réseaux « réseaux petits-mondes ». Albert-Laszló Barabási et Réka Albert (1999) les appellent « à invariance d’échelle » (scale-free) et les caractérisent par la présence d’un petit nombre de nœuds hyperconnectés, les hubs. Les théories de Barabási sont controversées (Jacomy, 2020) mais il n’y a pas de discussion sur le fait que le web (entre autres réseaux complexes) a une distribution du nombre de liens par nœuds dite « à queue lourde » (ibid.), c’est-à-dire qu’il y a très peu de hubs, contre une écrasante majorité de nœuds peu connectés. En m’appuyant sur l’étude de Ghitalla (2021), je vais tirer des conséquences pratiques de ces propriétés pour comprendre la structure du web, des RSN, et plus généralement de l’espace public numérique.

14Si on pense le web sur un modèle centre-périphérie, on trouvera au centre les hubs, c’est-à-dire des sites web comme YouTube ou Wikipédia, et en périphérie tout le reste, les sites étant d’autant plus nombreux qu’ils sont faiblement connectés (la fameuse distribution à queue lourde). Mais cette façon de décrire le web laisse peu de place à la notion de redondance, tout aussi importante parce que nécessaire à la présence de communautés. Pour cette raison, je lui préfère la notion de web en couches, que j’ai développée avec Franck Ghitalla, et qui articule la coexistence de hubs et de communautés. Je reprends ici quelques illustrations que j’ai réalisées pour son livre posthume, Qu’est-ce que la cartographie du web ? (Ghitalla, 2021). Le geste de ce modèle est de prendre le centre du réseau pour le mettre tout en haut d’un espace où la gravité laisserait pendre la périphérie pour faire apparaître des couches aux propriétés différentes (figure 2). La couche haute est donc celle des hubs, et la couche basse celle des ressources peu connectées. Mais dans la couche médiane, on trouve des agrégats où les sites aux contenus semblables se lient entre eux. Ces agrégats où contenu et structure se rencontrent sont des lieux de redondance de liens, l’équivalent documentaire d’un groupe social lié par un intérêt commun, une communauté. La notion de groupe ou de structure communautaire dans un réseau est problématique et je ne vais pas la discuter ici, mais c’est la démarcation des groupes qui pose un problème et non pas la distribution hétérogène des densités de liens (voir Jacomy, 2021). En somme, il y a bien de l’agrégation mais il n’est pas toujours possible de découper la couche médiane en agrégats nettement distincts. De la même façon, la démarcation entre les couches n’est pas aussi ferme que le schéma le donne à penser. En particulier, chaque agrégat reprend en petit cette structure : le centre d’un agrégat se mélange à la couche haute et sa périphérie à la couche basse. L’important, en revanche, est que la distinction entre couches permet de problématiser des sous-espaces aux propriétés différentes, et la façon dont ils se lient. C’est en particulier la direction des liens qu’il faut comprendre, car c’est d’elle que dépendent les rapports de force dans cet espace.

Figure 2. Le modèle en couches du web (Ghitalla, 2021).

Figure 2. Le modèle en couches du web (Ghitalla, 2021).

La verticalité de l’espace publique numérique

15Sur le web comme dans l’espace des publications académiques, la citation est un mécanisme électif dans lequel être cité (et non citer) constitue un gain. La distribution des citations permet donc de jauger certains rapports de force. En effet, la citation est en partie transitive : être cité par un acteur beaucoup cité a tendance à avoir plus d’effets. Cela est dû au fait que le nombre de citations, qu’on peut aussi appeler visibilité, tend à être aligné avec la notoriété, la crédibilité, l’influence… Ces dimensions se renforcent les unes les autres, et on observe une disparité extrême entre les différents niveaux de l’échelle de la visibilité.

16Le modèle du web en couches permet de comprendre comment cette hiérarchie émerge de l’activité des créateurs de contenus. Pour faire simple, la plupart des liens vont du bas vers le haut, et convergent vers la couche haute. Cette dernière contient des ressources de référence pour un large public, comme Wikipédia. Elles sont potentiellement citées à partir de tous les espaces du web, des couches les plus hautes aux plus profondes (figure 3, à gauche). La couche basse au contraire (figure 3, au milieu) contient typiquement des contenus relativement confidentiels, comme des documents stockés dans des plateformes de dépôt pour un usage marginal, cités pour des raisons utilitaristes. Il s’agit par exemple de photographies d’un événement familial, d’un jeu de données associé à un article, ou du programme événementiel d’un village. Les documents de cette couche se caractérisent par l’absence quasi totale de liens vers des ressources similaires : on y vient par la couche intermédiaire, et on repart par où on est venu, en cliquant sur le bouton « retour en arrière » du navigateur, le plus utilisé de l’interface. Dans la couche intermédiaire seulement (figure 3, à droite), on trouve les hyperliens permettant une circulation thématique dans les contenus, par proximité topologique et sémantique à l’intérieur des agrégats, et parfois d’un agrégat à l’autre, ainsi que vers les autres couches, le plus souvent vers le haut. Même en partant des couches basses, suivre les liens au hasard nous mènerait très vite dans la couche haute où nous resterions coincés, comme une bulle remontant à la surface de l’océan. La couche haute est donc le centre non seulement par le nombre de liens, mais aussi et surtout par leur direction. Une importante conséquence en est la réplication par les moteurs de recherche de cette verticalité : parce qu’ils s’appuient sur les citations pour construire la hiérarchie des résultats, la couche haute est aussi la plus visible, accentuant encore les disparités d’accès aux documents web. La surface de l’océan informationnel prenant le plus la lumière, ses profondeurs en sont d’autant plus obscures.

Figure 3. La connectivité entre les couches du web (Ghitalla, 2021).

Figure 3. La connectivité entre les couches du web (Ghitalla, 2021).
  • 3 D’après la base Alexa, juin 2021.
  • 4 Chiffres observés en juin 2021.
  • 5 Lors de la révision de ce texte au début de septembre 2021, Éric Zemmour, pressenti candidat à l’é (...)

17Cette verticalité n’est pas propre au web, mais à tout l’espace médiatique. On la retrouve notamment sur Twitter, malgré la nature différente de l’espace informationnel (retweets et abonnements plutôt que liens hypertextes), et sur la plupart des RSN. Même en l’absence de comptage des hyperliens, on peut la retrouver dans la disparité extrême du nombre d’abonnés ou de visiteurs. Rien qu’en France, les visites du moteur Google se comptent en milliards par mois, et YouTube, Facebook et Wikipédia en centaines de millions3. Au moment où j’écris (juin 2021), un compte Twitter à forte visibilité comme celui du journal Le Monde affiche des millions d’abonnés, une figure scientifique hors norme comme Thomas Pesquet un million d’abonnés, un économiste présent dans les médias comme Thomas Piketty une centaine de milliers, et un chercheur-passeur comme Étienne Klein des dizaines de milliers4. Cette échelle est si large que l’intuition s’y perd, et pourtant ces ordres de grandeur méritent des comparaisons soigneuses. L’espace public numérique est bien trop vertical pour qu’on cède à la tentation de mettre chaque compte sur un pied d’égalité. Sans dénigrer l’inquiétude face à la désinformation, il est utile de rappeler qu’un compte Twitter comme celui de Valeurs actuelles ne compte « que » quelques centaines de milliers d’abonnés (bien en dessous du Monde et un peu moins que l’humoriste Guillaume Meurice), celui d’Éric Zemmour5 une centaine de milliers (moins que Thomas Piketty), et celui de l’Observatoire du décolonialisme quelques milliers seulement (moins qu’un chercheur peu connu du grand public comme Vincent Tiberj). Twitter n’est pas l’étalon-or de la visibilité médiatique, bien sûr, mais c’est précisément où je veux en venir : les grands médias généralistes sont à la fois en haut de l’échelle de la visibilité sur le web et dans d’autres espaces comme la télévision, la radio et la presse. Les personnalités les plus visibles sur les RSN ont construit leur notoriété à partir de leur présence dans les grands médias traditionnels, qui ont conservé un fort pouvoir de validation dans l’espace médiatique français. De la même façon, les fausses nouvelles ne se diffusent jamais d’elles-mêmes à grande échelle sans que des comptes à forte visibilité les blanchissent en les recontextualisant pour les faire circuler dans l’espace médiatique traditionnel, vers lequel ils sont un des rares passages (Bounegru et al., 2018 ; Venturini et al., 2018 ; Cointet et al., 2021).

Différents modes de propagation de l’information

18Ghitalla distingue deux modes de propagation de l’information, qui peuvent aussi s’hybrider. Dans le mode qu’il appelle broadcast (émission), l’information émane d’abord des comptes à forte visibilité, avant d’être reprise par des comptes à faible visibilité (figure 4-a). C’est une propagation descendante dans les couches du web. Dans le mode viral, au contraire, l’information émane de comptes à moyenne visibilité et circule dans la couche intermédiaire, à l’intérieur des communautés (agrégats) sans remonter dans la couche haute (figure 4-b). La figure 4 paye sa simplicité par le défaut de confondre les acteurs et les sites web, il faut donc garder en tête que c’est le degré de visibilité des contenus qui met leurs auteurs dans des situations différentes. Les nombreuses connexions des créateurs de contenus les plus visibles leur donnent plus de terrain informationnel à couvrir lorsqu’ils écoutent leur environnement numérique, et plus de crédibilité à perdre en cas de faux pas. Ils sont également bien moins nombreux que les acteurs moins connectés. Ce rapport de force naturel amène les acteurs très visibles à être plus sélectifs dans les canaux qu’ils écoutent comme dans les informations qu’ils relayent, ce qui diminue d’autant les chances qu’une information venant d’un compte peu visible soit relayée.

19Ghitalla mentionne également le scénario hybride où l’information remonte vers la couche haute avant de redescendre et de circuler à l’intérieur de la couche médiane (figure 4-c). En effet, rien n’interdit les propagations verticale et horizontale de se combiner au cours du temps. C’est le cas du cycle de vie typique d’une fausse nouvelle. Il commence par une circulation dans un espace à faible visibilité, parfois pendant des mois voire des années, jusqu’à ce qu’un compte à forte visibilité trouve un intérêt à blanchir la fausse nouvelle en la faisant circuler dans un espace à forte visibilité. Elle sera vite discréditée, mais paradoxalement les démentis de grands médias augmenteront encore sa visibilité. Ce moment de forte visibilité sera court, mais la nouvelle aura eu le temps de redescendre vers de plus nombreux espaces de faible visibilité où elle continuera peut-être à circuler (voir un exemple dans Bounegru et al., 2018). Elle sera ensuite soit oubliée, soit instrumentalisée de nouveau par un compte à forte visibilité : certaines fausses nouvelles connaissent plusieurs rebonds avant d’atteindre les couches les plus hautes. La friction qui s’exerce sur toute diffusion ascendante empêche les sauts trop importants. Chaque décontextualisation-recontextualisation facilitera l’acceptabilité de la fausse nouvelle dans une couche de plus haute visibilité. Il ne faut pas le concevoir comme une conspiration des acteurs à travers les couches, mais comme un système de filtrage à étages : de nombreuses sources douteuses sont sans cesse détournées dans les couches basses, et plus on monte dans ces étages, plus l’information qu’on y trouve est légitime, car il y a de moins en moins d’informations douteuses offrant l’opportunité du blanchiment nécessaire à leur montée en visibilité.

Figure 4. Scénarios de propagation de l’information dans les couches du web (Ghitalla, 2021).

Figure 4. Scénarios de propagation de l’information dans les couches du web (Ghitalla, 2021).

20Ces modes de diffusion que Ghitalla théorise pour le web sont aussi applicables aux RSN, car ces derniers sont tout aussi verticaux, au sens de la distribution de la visibilité, même si sous d’autres aspects ils sont fondamentalement différents (pour une typologie des plateformes, voir Cardon, 2008). Par exemple, la structure de Twitter en comptes et abonnements d’une part, et en tweets et retweets d’autre part, permet la même distinction entre propagations descendantes, virales et hybrides. L’essentiel, du point de vue du créateur de contenu, est que la verticalité de l’espace public numérique prescrit les stratégies efficaces pour accroître sa visibilité. En principe, un compte pourrait devenir très visible d’un seul coup s’il était rediffusé par des comptes à forte visibilité, mais ce raccourci n’est accessible qu’à des acteurs qui ont déjà une notoriété avant d’investir le Web. Pour la plupart des créateurs de contenus, la visibilité se gagne soit par croissance organique, c’est-à-dire sur un mode de diffusion horizontal au sein d’une communauté, soit en grimpant l’échelle de la visibilité échelon par échelon, en étant rediffusé par des comptes un peu plus visibles mais pas trop. Les deux stratégies se nourrissent d’ailleurs mutuellement, car les sauts de visibilité augmentent la portée de diffusion horizontale et la circulation virale augmente les chances de toucher un compte plus élevé dans la hiérarchie de la visibilité. Chaque sous-espace du web, à la fois du point de vue de l’infrastructure (quel RSN) et de la communauté (quels intérêts ou pratiques), favorise l’un ou l’autre mode de propagation. Certains sous-espaces sont plus horizontaux (égalitaires, coopératifs) et d’autres plus verticaux (hiérarchisés, compétitifs), et les stratégies à mettre en œuvre varient en conséquence.

Conclusion : à qui parle-t-on quand on s’exprime sur un RSN ?

21Malgré son affinité avec les méthodes numériques et en particulier l’analyse de réseaux, le lien numérique, qu’il soit hyperlien, abonnement, ou retweet, est toujours plus qu’un trait dans un diagramme. L’analyse de réseaux déployée par Ghitalla ne le réduit pas à un simple modèle du social puisqu’il est déjà social, ou plutôt sociotechnique : il faut le traiter pour ce qu’il est, et non pour ce qu’il serait censé représenter. En décalant notre regard des inscriptions documentaires du web vers la façon dont elles se mettent en relation, on peut saisir la dynamique sociotechnique qui sous-tend la structure de l’espace public numérique. J’en tire principalement la leçon qu’il est indispensable de comprendre la verticalité de l’espace public numérique pour s’y orienter, mais que la compétition pour la visibilité n’est pas le meilleur terrain où se positionner comme chercheur ou ingénieur de recherche.

22Publier sur le web, c’est avant tout se co-constituer avec le numérique comme sujet connaissant, et entrer dans une discussion multiforme médiée par une combinaison de dispositifs de sociabilité : RSN, e-mails, sites et blogs… Chaque dispositif suscite des pratiques différentes, malgré la pervasivité de l’échelle de la visibilité. Cette variété offre bien des opportunités d’explorer de nouveaux formats de dissémination. Ma propre expérience suggère que l’on peut trouver un intérêt à publier sur le web, même peu souvent, même irrégulièrement, même à faible visibilité. Cet intérêt ne sera pas de se constituer une audience, ou pas uniquement, mais plutôt d’apprendre à connaître son public par les traces d’usage qu’il laisse. Ces traces sont certes partielles et indirectes, mais elles suffisent déjà à saisir l’hétérogénéité de ce qu’on appelle trompeusement « le public ». Les analytics de mon blog de recherche m’ont aidé à mieux comprendre comment se disséminait mon travail de recherche : quels types de contenus, quels sujets, quels niveaux de discours étaient appréciés (ou non)… J’ai par exemple découvert une forte demande de matériel pédagogique sur le sujet qui est le mien (l’analyse de réseaux), et j’ai compris la nécessité de discuter de questions qui me semblaient pourtant avoir été tranchées par la littérature scientifique, tout simplement parce que la plupart des chercheurs ne sont pas des experts de ma discipline. Cela peut sembler banal, mais les analytics m’ont ramené les pieds sur terre, et m’encouragent à disséminer mon travail auprès d’un public moins spécialisé. Cette pratique de partage m’aide à ajuster mon travail de chercheur, avec une précision surprenante, et au prix d’un effort moins important qu’il n’en a l’air. Cette pratique peut être utile à tout chercheur ou ingénieur de recherche, même (et peut-être surtout) lorsqu’on dédaigne l’injonction latente à obtenir plus de visibilité.

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Bibliographie

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Notes

1 Voir [URL : reticular.hypotheses.org].

2 Pour comparaison, la chaîne du chercheur français Aurélien Barrau a 185 000 abonnés au moment où j’écris. Cela ne va pas de soi, mais les chercheurs peuvent bel et bien atteindre des fortes visibilités sur les RSN.

3 D’après la base Alexa, juin 2021.

4 Chiffres observés en juin 2021.

5 Lors de la révision de ce texte au début de septembre 2021, Éric Zemmour, pressenti candidat à l’élection présidentielle de 2022, a fortement augmenté son nombre d’abonnés à plus de 200 000, dépassant de peu Thomas Piketty ; cette évolution reste cohérente avec l’argument défendu.

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Table des illustrations

Titre Figure 1. Liens référents les plus récurrents durant le mois de septembre 2020 sur mon blog Reticular (tableau sur la droite). Le nombre d’occurrences est donné par la colonne « Pages ». Quelques liens concentrent la plupart des occurrences.
URL http://journals.openedition.org/traces/docannexe/image/13398/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 247k
Titre Figure 2. Le modèle en couches du web (Ghitalla, 2021).
URL http://journals.openedition.org/traces/docannexe/image/13398/img-2.jpg
Fichier image/jpeg, 271k
Titre Figure 3. La connectivité entre les couches du web (Ghitalla, 2021).
URL http://journals.openedition.org/traces/docannexe/image/13398/img-3.jpg
Fichier image/jpeg, 263k
Titre Figure 4. Scénarios de propagation de l’information dans les couches du web (Ghitalla, 2021).
URL http://journals.openedition.org/traces/docannexe/image/13398/img-4.jpg
Fichier image/jpeg, 236k
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Pour citer cet article

Référence électronique

Mathieu Jacomy, « Disséminer sa recherche dans l’espace public numérique : notes d’un chercheur connecté », Tracés. Revue de Sciences humaines [En ligne], #21 | 2021, mis en ligne le 31 décembre 2021, consulté le 11 août 2022. URL : http://journals.openedition.org/traces/13398 ; DOI : https://doi.org/10.4000/traces.13398

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Auteur

Mathieu Jacomy

Aalborg University TANT Lab, Copenhague, technoanthropologie

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