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Une expérience féministe sur les réseaux sociaux

Une expérience féministe sur les réseaux sociaux

Nous sommes le 27 janvier 2015. En fouillant dans mes favoris, je clique sur un lien qui ne me dit plus rien : Twee-Q. Et apprends que “@aratta retweeted 83% men and17% women.” Avec un petit commentaire acerbe de la part du site : Oops, this user really has a tilted balance between the retweeted sexes… Find some more female tweeters to follow and repent!

C’est peu dire que je suis sur les fesses – mais en effet, je suis essentiellement des hommes (bonjour la sphère high-tech et robotique) et je n’ai jamais engagé d’action particulière pour enlever ce biais. C’est donc le moment : je me fais la promesse de ne plus retweeter que des femmes. Une sorte d’expérience, dont je parle à @AlmiraGulsh – qui décide de s’embarquer aussi dans l’aventure, pour un mois à partir du 1er février.

Plus qu’une simple mesure subjective, on souhaite retirer des chiffres de cette expérience. Comme j’ai oublié d’activer les analytics Twitter pour mon compte @aratta, je me lance dans la recherche d’un outil de stats qui puisse me donner des chiffres à comparer dans un trimestre. Soudain, je me souviens que j’avais un compte chez SumAll, j’obtiens donc beaucoup de chiffres sur les 3 derniers mois, que je pourrais donc allègrement comparer aux 3 mois suivants.

  • J’ai une moyenne de 100 tweets par semaine (1300 tweets ces 13 dernières semaines)
  • Sur ces 13 dernières semaines, j’ai été retweetée 402 fois (pas de statistiques disponibles sur qui j’ai retweeté, combien de fois).
  • 3285 followers et 840 followings. Et je sais que la plupart sont des hommes !

On se trouve face à un problème pour déterminer le genre de nos followers : en effet, l’algorithme de twitter a un biais d’attribution, et pense de manière inexacte que la plupart des femmes sur Twitter sont des hommes. Rha. De même, TweeQ identifie le ration mâle / femelle en analysant la distribution des prénoms et pseudos – au pays du pseudonymat, une mesure à relativiser.

 

twitter-gender-male

Il est temps de commencer l’expérience – et j’ai plusieurs interrogations :

  • Vais-je être confrontée à des dilemmes éthiques ? (= si un de mes followers mâles poste un twitt super intéressant, que faire ?)
  • Cela va-t’il se voir ? (= surtout du côté mâle de ma timeline)
  • Concrètement, à part une sorte de satisfaction féministe, cela va-t’il m’apporter quelque chose ?

Bref. Sautons dans le bain.

 Mercredi 4 février

Un peu plus d’une semaine d’expérience : il est temps de faire un mini bilan. L’expérience est une réussite pour moi : elle me fait beaucoup m’interroger sur ma pratique de twitter. Je retweete en effet beaucoup de comptes “de marque”, ou bien “institutionnels” : ils ne rentrent pas dans cette dichotomie masculin / féminin.

J’ai eu un “bug”, à savoir un RT masculin dont je ne me suis rendu compte que le lendemain : en effet, j’ai l’habitude de retweeter ce monsieur dans le cadre de mon boulot, et machinalement je l’ai aussi fait avec mon compte twitter… zut ! C’est justement ce “machinalement” que je cherche à éviter.

Alors, que m’apporte cette expérience ? Je dirais tout d’abord une meilleure attention. En effet, au lieu de parcourir rapidement ma timeline en cliquant de temps en temps sur le bouton magique dès qu’un tweet me parait intéressant / utile / digne d’intérêt, je m’oblige maintenant à mieux lire le tweet, et regarder son auteur. Une femme ? Je retweete directement, et mon cerveau en devient presque euphorique. Une institution ou bien un homme ? Je vais chercher un autre tweet, portant sur le même sujet, écrit par une femme.

Un exemple frappant : lors de la sortie de la maintenant célèbre couverture de Newsweek sur le sexisme dans la Silicon Valley, les tweets pleuvaient sur ma timeline… écrits par des mecs, y allant souvent de leur commentaire doux-amer.

Une simple recherche m’a permis de découvrir des twitts qui non seulement exprimaient mieux mes positions, mais en plus étaient bien tournés :

Bilan : je me suis abonnée à (minimum) trois nouvelles personnes.

D’autres exemples de twitts pour lesquels je suis allée rechercher d’autres auteurs (parfois, il n’y a que des hommes ou bien des comptes institutionnels….) :

Un cas a été particulièrement complexe : “Women of graphic design“, qui est apparu dans ma timeline par @FrankieDoguet… que je ne pouvais donc pas retweeter. J’ai cherché pendant de longues minutes : les comptes en langue anglaise étaient masculins, il n’y avait que des comptes de langue espagnole qui présentaient un peu de parité…

To be continued.

Lundi 9 février

Suite à une discussion avec @AlmiraGulsh (qui m’informe que finalement elle ne fait pas l’expérience, car Tweeq est un outil trop imparfait), je retourne sur Twee-Q pour voir ma “progression” (toute proportions gardées, cf introduction) : “@aratta retweeted 21% men and 79% women.”.

tweeq-februaryJe suis donc passée en deux semaines d’un extrême à l’autre 🙂

Je ne sais pas vraiment sur quelle période Twee-Q se base (note une semaine plus tard : le score est basé sur les 100 derniers tweets), mais je tire de ce graphique une conclusion : ces deux dernières semaines, je n’ai RT que des femmes ou bien des institutions. L’algorithme de Twee-Q a l’air peut-être simpliste, mais il fait plutôt bien le job. En effet, si on se penche sur leur FAQ, on se rend compte que Twee-q n’indexe pas les comptes d’institutions ou de marque – seulement les comptes de prénoms déjà indexés dans leur base de donnée. Un choix qui permet donc d’écarter les comptes “à pseudos” de la démarche (choix que j’ai moi-même du faire cette semaine, étant face à un pseudo dont j’étais incapable de déterminer s’il était masculin ou féminin).

Je décide ensuite de regarder les analytics twitter (qui, je le rappelle, déterminent le genre suivant les centres d’intérêt, de manière bien binaire et bien sexiste, donc). Selon Twitter, mes followers sont à 77% des mecs, et 23% des femmes, à corréler avec le centre d’intérêt majeur : “Tech news”, à 77% (tant de corrélation !) – contre 20% de Marketing.

Une réflexion en passant : j’ai vraiment pris le pli de chercher des comptes “alternatifs” auxquels m’abonner – on verra si à la fin de l’expérience ma courbe d’abonnés s’en ressent ? J’ai en tous cas l’impression de passer plus de temps “qualitatif” sur twitter, ce qui n’est pas une mauvaise chose.

Mercredi 25 février.

Quand j’ouvre ma timeline twitter, je remarque qu’elle a plutôt changé depuis un mois : à côté de mes abonnements historiques (personnes que je connais depuis 5+ ans et dont je suis les tweets et pérégrinations avec plaisir), beaucoup de nouvelles têtes, qui me font elles aussi en découvrir de nouvelles car…. bien plus adepte du Retweet que les autres. Si je résume : je me suis connectée à de nouvelles personnes hyper connectées qui mettent en avant leur réseau, et youpi, ce sont des femmes.

tweeq

 

Ha ha ! Mon Tweeq est encore descendu – encore une semaine et j’atteindrai 0 ? “@aratta retweeted 7% men and 93% women.
This gives a Twee-Q of 0.8.”. A noter, j’ai été beaucoup moins active que lors de la dernière période : sur les 100 derniers tweets, Tweeq a comptabilisé 14 retweets. Pour la période précédente, c’était 24, soit 10 de plus ! A vrai dire, ces 10 derniers jours ont été plutôt calme, et j’ai eu moins de moments de loisir – et donc, moins de moments passés sur Twitter en dehors de la veille que je partage matin et soir.

Du côté des analytics twitter, j’ai toujours 77% de followers mâles, et 23% de female followers. Soit ce n’est pas mis à jour en deux semaines, soit leur algorithme est vraiment mal fichu (je penche pour la deuxième solution).

Avant de me pencher sur une conclusion, car cela fait maintenant un mois que je fais cette expérience, regardons si mes métriques “de base” sur twitter ont changé. Elles sont mesurées avec Sum.all :

Avant l’expérience :

  • J’ai une moyenne de 100 tweets par semaine
  • Une moyenne de 31 RT par semaine
  • 3285 followers et 840 followings. Et je sais que la plupart sont des hommes !

Après l’expérience :

  • J’ai une moyenne de 45 tweets par semaine : qualité versus quantité ?
  • Une moyenne de 20 RT par semaine : le nombre est aussi en baisse. Je produits moins, je suis moins retweetée ? Quid de la qualité ? Je pense aussi que les RT de RT ne sont pas comptabilisés, car j’en ai eu beaucoup !
  • 3291 followers et 848 followings. La différence n’est pas flagrante, mais j’ai défollowé une 20aine de personne pendant ces 4 semaines. Le nombre de followers n’a pas eu de pic d’augmentation. Quelle déception 🙂

Voilà : c’est la fin de cette expérience – je l’arrête au 25 février au lieu de l’arrêter au 1er mars, car ma manière d’appréhender l’outil et ma réflexion n’ont pas bougé depuis 10 jours.

Je m’arrête donc, sur le papier (ou les pixels plutôt), car je pense continuer à mettre en avant les femmes de mon réseau en priorité. Question de convictions !

Ce fut une expérience enrichissante intellectuellement à défaut de m’enrichir en nombre de followers et RT massifs (hahaha !). J’ai entre autre découvert Glassbreakers et le hashtag #womenintech, deux raisons suffisantes pour s’être cassé la tête pendant 4 longues semaines.

Je vous encourage tous à mener votre propre expérience : vous verrez, suivant votre réseau, combien il peut être difficile de faire entendre la voix des femmes. 52% de la population, mais à combien se monte le pourcentage au niveau des prises de paroles ? Réfléchissez-y, et agissez. Changeons le monde, même si nous commençons par ce que d’autres qualifieraient de détails.

NB : pour répondre à la question “tu n’as fais que RT des femmes, mais ton score Twee-Q est toujours aussi bas”, l’association derrière cet outil, qui promeut l’égalité, a très bien répondu (TL;DR à un moment il faut faire des choix pour qu’une métrique soit compréhensible).

Why do I get a low score when I act for equality by supporting and retweeting women? >> In this test we chose to give a higher score when you’re retweets are evenly distributed to men and women. We understand this is no form of science and it can be unfair to people using retweets to support women and equality, but we needed a simple and easily understandable formula for Twee-Q.

NBB  : N’hésitez pas à y aller de votre commentaire pour améliorer la méthode, ou discuter des résultats 🙂 #OpenScience

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