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Blog de Marc Schillaci - Fondateur et PDG d'Oxatis : A méditer : Comment savoir quand une nouvelle fraîche ne l'est plus ?

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22 juin 2018

Commentaires

Merci pour cette réflexion Marc Schillaci.

tl;dr

- Une information est valide dans la durée jusqu'à meilleurs preuve du contraire :)

*spoil* : ce graphe est aujourd'hui « une fake news ».

------------------------------

C'est un excellent réflexe de vous demander « quelle a été la méthode d'acquisition de connaissance pour ce graphe, et dans quelle mesure puis-je lui faire confiance. ». C'est la première étape du doute méthodique

Du coup ces informations ? Périmées ?

Une hypothèse est que ce graphe peut refléter la durée avant laquelle au moins XX% de personnes « voient dans leurs flux / recherche » une information.

Ce XX% explique pourquoi vous voyez tout de même une annonce 12h plus tard, vous avez déjà dépassé le % et faites peut être parti des 12% qui voit une info après 12h alors que la mesure était faites sur 80% des personnes qui ont fait un acte d'affichage (ou critère de recherche).

Si demain votre graphe est republié avec une méthode plus fines qui change finalement grandement les résultats, bien que l'article n'est que quelque jour son contenu sera périmé (à moins d'une update).

Mais cette hypothèse est elle bonne ? Allons donc voir la source indiquée par l'image => http://smarther.co/

À première vu, ils sont experts en développement, pas en recherche statistique scientifiquement menée. À moins que l'étude en question ai été commandée à des experts, impossible de savoir si les chiffres ci-dessus ne sortent pas de l'interprétation de quelqu'un qui avait énormément de biais de confirmation pour LinkedIn par exemple (ex : je prends la limite à 50% car LinkedIn est gagnant en efficacité mais si j'avais pris une limite à 90% ça changerait peut-être la donne).

Cherchons l'étude en question tout de même, je vois qu'ils ont un blog mais trop de pages !

Je vais tenter un google reverse sur l'image, jouer avec la période et voir quand est sortie cette image pour la première fois. Actuellement je trouve 15 résultats et ils datent tous de ces dernières semaines.

Je vais tenter d'identifier la source originale. Même nombre à « moins d'une semaine » qu'à « indifférent ». Tout le monde ce relai la même chose dans la semaine donc, c'est tout frai !

Ouf ! L'information est fraiche ! Vraiment ?

Je vais regarder les dates des articles, et voir s'il y en a un qui source une page. Je fini par tomber sur cette page :

https://fr.statista.com/infographie/14309/linstantaneite-du-contenu-sur-les-reseaux-sociaux/ qui a crée l'infographie et la publié le 18 juin 2018 et qui source cette page :
http://smarther.co/marketing/long-content-last-social-media/ notre fameuse source !! Elle date du 22 juillet 2017. (1 an)

Elle ne nous apprend pas grand chose mais on a l'intention originale des auteurs : promouvoir leurs produits en restant présent dans les flux d'actualité en produisant du contenu... aucun gage de qualité, aucune indication sur la méthode de production mais ça ne prouve rien. On nous dit tout de même...

« The Indian software developer Mamsys has interesting figures »

Donc ils doivent s'appuyer sur une étude d'expert !

Alors allons creuser de ce côté là ! Cette page nous indique que ce site semble être la bonne companie (bon nom, origine indienne) https://www.mamsys.com/digital-marketing/. Cherchons maintenant leur publication avant le 22 juillet 2017 dans leur blog. C'est à partir https://www.mamsys.com/blog/page/5/ qu'on peut commencer à chercher l'info donc. Rien qui ressemble de près ou de loin à quelque chose dans les page 5 à 17 après lectures des titres et consultations des pages les plus probables d'avoir l'info. Mais l'absence de preuve n'est pas la preuve de l'absence. Je m'en tiens la pour cette piste mais ce que j'en vois c'est qu'il ne sont pas « créateur de source » d'après tous les posts que j'ai vu, juste relayeur. Les sources sont donc disponibles ailleurs.

Cherchons dans des fenêtre avant 2017 avec les valeurs dans Google et les dates correspondant à la date 4 sources de notre chart que j'ai identifié comme étant reprise par un tas de pages (je passe tous les onglets ouvert) :

— Twitter : « Yep, for half of the users sampled, 18 minutes or less was the time it took for half of their tweets' RTs to occur. » : 12/11/2012 : https://moz.com/blog/when-is-my-tweets-prime-of-life
— Facebook : « 75% of engagement occurs within the first 5 hours » : 06/09/2013 : https://www.socialmediatoday.com/content/facebook-posts-lifetime-even-shorter-you-thought#node-1646986?utm_source=hootsuite&utm_medium=twitter&utm_campaign=hootsuite_tweets
— Pinterest : « ??? » car source perdue : 10/09/2014 (ou 09/10/2014) : https://www.ahalogy.com/blog/2014/10/9/lifespan-of-a-pin
— Blog : « The study found that only after two years will a blog post obtain 99 percent of its impressions » : 28/08/2015 (voir dans source HTML) : http://www.convinceandconvert.com/content-marketing/lifetime-value-of-a-blog-post/

J'en est assez pour tirer mes conclusions.

1. Le XX% est variable pour chaque valeur (50% pour Twitter, 75% pour Facebook) bref, ces valeurs « Ne Sont Pas Comparables ».
2. Les dates indiquées pour chaque étude sont périmées dans le sens ou la plus vieille info est celle de Twitter et date de 2012... on a donc affaire à présent à des légendes urbaines que l'on pense « maintenant Réelle » grâce à ce magnifique graphe tout Frais et Beau bien relayé !

Je n'ai pas besoin du reste des sources, elles ne changeront pas la conclusion.

Se baser sur ce graphe pour vendre du rêve est au mieux faux (on croit savoir), au pire malhonnête (on sait que c'est faux).

On en revient donc à votre question initiale qui est réellement pertinente ! Et voici ma réponse :

0) Distinguer une date de péremption des algorithmes et date de péremption de l'information contenue.

1) Entraîner ses heuristiques de prise de décision intuitive :
- en s'accommodant au mieux des biais cognitifs humains et
- en repérant les arguments et logiques fallacieuses

2) Améliorer sa prise de décision analytique :
- en travaillant sa logique
- en faisant des réductions statistiques et
- en étudiant des modèles probabilistes

3) S'informer :
- en classifiant les preuves, en pondérant les hypothèses et en remontant aux sources afin
- de distinguer ce que l'on crois de ce que l'on sait

4) Rester bienveillance et humble :
- en remettant en causes les propos pas les personnes,
- en ne cherchant pas à avoir raison mais à se tromper le moins possible et
- en acceptant nos croyances au mieux :)

Bref on appelle ça utiliser la méthode Zététique (ou méthode scientifique en science, méthode d'investigation en journalisme, etc.) et il faut se fier aux sources d'autorité qui utilise cette méthode. Le reste n'est pas fiable et en aucun cas attribuable à une expertise.

Pour rappeler ma conclusion :

« Une information est valide dans la durée jusqu'à meilleurs preuve du contraire »

Qu'en pensez-vous ?

Je viens de rédiger ce post ou je mentionne le votre et qui développe votre réflexion et celle de mon précédent commentaire (tout en répondant à votre problématique) :

—> https://blog.lesieur.name/l-instantaneite-du-contenu-et-les-etudes-statistiques-perimees-recyclees/

Merci, Bruno pour cet incroyable et rigoureux travail de fact checking !

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