La plupart des grands services web ont aujourd’hui des équipes dédiées à la data dont le métier est d’analyser les données comportementales des utilisateurs, à des fins utiles, en les rendant accessibles. Voici nos datavisualisations préférées !

1/ Chez IMDB, on a récupéré les dizaines de milliers de ratings ‘user generated’ de tous les épisodes de toutes les saisons de quelques séries comme Breaking Bad, The Simpsons, Friends ou Dexter.
En un coup d’oeil, il est extrêment simple de visualiser l’évolution de la qualité des épisodes au cours d’une même saison, et même de saison en saison.

Lien : http://uproxx.com/tv/2014/03/website-tracks-rise-fall-every-tv-show-graph-form/

2/ Chez Facebook, la donnée des utilisateurs est un sujet sensible et les analyses sont rares. Néanmoins, une étude récente nous est proposée, permettant de découvrir, grâce aux check-ins des utilisateurs dans les 14 jours suivant leur mariage, la distance moyenne à laquelle les habitants des différents pays du monde partent en voyage de noce. Loin devant ? Les Sud-Coréens !

Lien : http://blogs.leaderpost.com/2014/09/25/facebook-analyzed-top-honeymoon-destinations-based-on-facebook-check-ins/

3/ Twitter nous propose une vue géographique minimaliste de tous les Reply qui ont eu lieu dans l’heure suivant le tremblement de terre au Japon en 2011.

D’autres datavisualisations de l’équipe data Twitter sur leur compte Flickr : https://www.flickr.com/photos/twitteroffice/sets/72157633647745984/

4/ Uber a manifestement une équipe de data science / data analyse très active. Vous retrouverez sur leur blog de nombreuses études. Celle-ci par exemple, nous montre le volume de déplacements des utilisateurs entre 2 villes (parmi celles où Uber est présent évidemment). Il est ainsi facile d’observer que les utilisateurs de Zurich se déplacent surtout à Paris, NYC ou Londres, ou que Palm Springs est courtisé les week-ends par les utilisateurs des grandes villes de Californie et NYC.

Lien : http://blog.uber.com/uber-jetsetters

5/ Encore plus fort, et dans le même univers que IMDB, Netflix nous propose d’observer, quartier par quartier des plus grandes villes US, le rang des différents programmes proposés par le service de VOD par nombre de visionnages des programmes.
Par exemple, on peut observer ici qu’il semble y avoir une corrélation entre les CSP d’un quartier et la position de “The Dark Knight” dans le top Netflix.

Lien : http://www.nytimes.com/interactive/2010/01/10/nyregion/20100110-netflix-map.html?_r=0

Il est aussi dans notre volonté de vous proposer dans le futur des études issues de la donnée des utilisateurs, qui pourront être utiles pour mieux comprendre les Medias Sociaux. Nous avons déjà commencé ici et ici, et ce n’est que le début !
Si vous avez des idées à nous soumettre, n’hésitez pas à interpeller le Professeur OG, quelque part sur Twitter @Pr_OG !