Les métriques de visibilité. A côté, au-dessus, dedans, en-dessous du web
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Les métriques de visibilité. A côté, au-dessus, dedans, en-dessous du web
- 1. à côté, au-dessus, dedans, en-dessous les mesures de la visibilité numérique Dominique Cardon Département SENSE/Orange Labs ✪ ✪ ✪✪
- 2. comment classer le web ?
- 4. 95% de l’audience vers 0.03% des contenus
- 5. entrer dans les calculs
- 6. comment est-on guidé par les algorithmes ?
- 7. les différentes techniques de calcul mettent en forme la visibilité numérique selon des logiques spécifiques
- 8. ✪ ✪ ✪ ✪ au-dessus en-dessous dedansà côté autorité audience affinité prédictivité
- 9. ✪ ✪ ✪✪ la position du calcul construit des formes différentes de visibilité
- 10. autorité affinité prédictivité audience audience autorité affinité prédictivité autorité affinité prédictivité audience Lien Like Trace Vue Notoriété Viralité Efficacité Popularité Lien Like Trace Vue ✪ ✪ ✪✪
- 11. se brancher sur les bonnes prises
- 12. liker regarder laisser une trace cliquer voter écrire commenter noter partager taguer Capturer des significations
- 13. quatre types de prises
- 16. autorité affinité prédictivité audience audience autorité affinité prédictivité vue lien like trace Lien Like Trace Vue Notoriété Viralité Efficacité Popularité Lien Like Trace Vue ✪ ✪ ✪✪
- 17. à côté le web de l’audience ✪
- 18. popularité
- 19. clics
- 20. à côté du web
- 23. une égalité des cliqueurs
- 24. …et des armées de robots
- 25. audience autorité affinité prédictivité vue lien like trace à côté extérieure intérieure souterraine propriétaire invisible visible immanente marché publicitaire naturel/stratégiqu e naturel= stratégique ni naturel, ni stratégique vote objectivation benchmarking machine learning popularité notoriété réputation efficacité affinité prédictivité audience ✪ ✪ ✪✪ affinité prédictivité audience
- 26. au-dessus ✪ le web de l’autorité
- 28. sergei brin, larry page
- 29. eugene garfield
- 34. un graphe de documents
- 35. 12 liens intertextuels liens paratextuels séparer les bons et les mauvais liens
- 37. le miracle de l’agrégation
- 38. « coordination non coordonnée » (Yochai Benkler)
- 39. « ne pensez pas à Google » !
- 40. la visibilité se mérite ou s’achète
- 42. autorité affinité prédictivité audience ✪ ✪ ✪✪ prédictivité audience audience autorité affinité prédictivité vue lien like trace à côté extérieure intérieure souterraine propriétaire invisible visible immanente marché publicitaire naturel/stratégiqu e naturel= stratégique ni naturel, ni stratégique vote objectivation benchmarking machine learning popularité notoriété réputation efficacité
- 43. dedans le web de l’affinité ✪
- 47. un graphe de personnes/documents
- 48. des métriques sur les individus
- 56. pas de séparation naturel/stratégique
- 57. faux-amis
- 58. autorité affinité prédictivité audience ✪ ✪ ✪✪ audience audience autorité affinité prédictivité vue lien like trace à côté extérieure intérieure souterraine propriétaire invisible visible immanente marché publicitaire naturel/stratégiqu e naturel= stratégique ni naturel, ni stratégique vote objectivation benchmarking machine learning popularité notoriété réputation efficacité
- 59. en-dessous le web de la prédictivité ✪
- 62. traces
- 64. une base de données de comportements
- 65. a. rouvroy, t. berns
- 66. autorité affinité prédictivité audience audience autorité affinité prédictivité vue lien like trace à côté extérieure intérieure souterraine propriétaire invisible visible immanente marché publicitaire naturel/stratégiqu e naturel= stratégique ni naturel, ni stratégique vote objectivation benchmarking machine learning popularité notoriété réputation efficacité ✪ ✪ ✪✪
- 67. hybridations
- 70. ✪ ✪ social graph
- 71. ✪ ✪ ✪✪ merci