La première fois que j’ai utilisé TweetMotif, je n’avais pas réussi à saisir sa réelle utilité ni comment l’exploiter. En lisant le papier qui explicite l’implémentation de cette application, une ampoule s’est allumée :).
TweetMotif est une version évoluée du Twitter Search, destinée à extraire les termes/expressions « les plus récurrents » qui se trouvent dans les résultats de recherche.
Concrètement : La recherche avec le mot clé « France » sur Twitter Search affiche le mot clé en gras dans un ordre chronologique décroissant.
TwitterMotif groupera les résultats de recherche par « Topic ». Un Topic est un groupe de 1 à 3 mots qui se répètent fréquemment dans les résultats de recherche. A gauche de l’outil, l’ensemble des Topics retrouvés dans les résultats. En cliquant sur un topic donné, s’affichent les tweets correspondants.
TwitterMotif peut s’avérer très utile pour disposer rapidement des perceptions sur un sujet donné. Je vous laisse deviner d’autres utilités.
Petit bémol : il se peut quand vous saisissez un mot clé donné, que l’outil ne réagisse pas. N’hésitez pas, donc, à rafraichir la page (sans modifier l’url).
Techniquement : TweetMotif utilise l’API SEARCH Twitter pour extraire les tweets. Le code de l’application est accessible en Open Source sur GitHub. Il est codé en Python.
A la prochaine, chers lecteurs 
Stay Tuned !!
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Voilà un service vraiment intéressant une fois que l’on s’y met.
Son seul (et important) défaut : un focus des recherches sur les tweets anglo-saxons : rien ou presque ne remonte depuis la twittosphère française en terme de contenu… as usual.
Bonjour Erick,
Tu abordes un point important : la langue. TweetMotif, selon ma compréhension et mon usage, ne fait pas de différences entre les langues.
Il doit normalement procéder ainsi : Prendre le mot clé, Faire un appel à l’API Search Twitter (historique de 15 jours max), Réaliser un Text Mining sur les résultats obtenus, Ressortir les « Topics » dominants. Classer ces topics par nombre de tweets par Topic.
J’ai testé quelques exemples de mots en Français:
Bonheur : ce mot est plus référencé dans des tweets autres qu’en langue française, qu’en français. Idem pour les mots : français, réputation.
Volatilité : ce mot ne produit aucun résultat avec TweetMotif. Par ailleurs, il y’a des résultats avec Twitter Search : principalement 5/6 tweets qui ont presque le même corpus et 2/3 comptes sources des tweets et des retweets. Comme je l’ai mentionné, TweetMotif indique des tendances. Pour cet exemple, pas réellement de tendanes.
Politique : le test avec ce mot m’as surpris. TweetMotif produit des résultats qui parle de politique sans contenir le mot politique : http://tweetmotif.com/#politique. Cette fonctionnalité, je ne l’avais pas cerné. Elle est intéressante.
Pour savoir comment marche l’outil, deux options : lire le code ou envoyer un mail aux développeurs.
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