Depuis plusieurs années, les “pods” se sont développés sur Instagram pour répondre aux attentes de l’algorithme en terme d’engagement. Les pods agissent comme des chauffeurs de salles puisque les membres d’un groupe appelé pod commentent, partagent et aiment les photos des autres membres du groupe pour simuler un engagement organique. Des chercheurs de l’école d’ingénierie new-yorkaise Tandon et de l’université Drexel à Philadelphie ont analysé ces groupes d’utilisateurs.
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La technique de “l’abus de réciprocité”
La méthodologie de l’étude
L’étude “Comprendre les manipulations de la popularité des réseaux sociaux à travers l’abus de réciprocité” a été réalisée par une équipe menée par Rachel Greenstadt, professeur agrégé d’informatique et d’ingénierie à NYU Tandon. Damon McCoy et Janith Weerasinghe complétaient l’équipe des NUY Tandon et Bailey Flanigan et Aviel Stein représentaient l’université Drexel. Leurs recherches se sont appuyées sur l’analyse de 1,8 million de publications Instagram appartenant à 111 455 comptes Instagram publiées sur plus de 400 pods Instagram hébergés sur Telegram et les messageries privées Twitter. Chaque pod comptait en moyenne 900 utilisateurs et pouvait recevoir jusqu’à 4000 messages par jour. Seuls 4% des pods exigeaient que les utilisateurs aient un nombre minimum d’abonnés avant de les rejoindre.
L’équipe a également développé un outil de “machine learning” afin de détecter les publications faisant appel aux pods pour gagner en popularité.
Une tactique efficace
L’abus de réciprocité consiste à interagir réciproquement avec le contenu publié par les membres du pod. Les chercheurs se sont basés sur les métadonnées des pods et les données Instagram pour conclure que l’abus de réciprocité est efficace pour augmenter la visibilité d’une publication et pour accroître son engagement réel et organique. L’outil de “machine learning” a notamment analysé les interactions entre les utilisateurs sur la durée. Il a alors constaté que les commentaires sous les publications partagées dans les pods sont souvent moins personnels que les commentaires sous les publications dites classiques. Cette distance n’impacte pas l’algorithme Instagram qui analyse la quantité plutôt que le champ lexical des commentaires.
Plus concrètement, l’étude a prouvé que 70% des utilisateurs qui ont utilisé des pods ont multiplié par deux leurs interactions. En moyenne, le nombre de commentaires a été multiplié par cinq. Les utilisateurs qui partagent la moitié de leurs publications dans des pods ont constaté que les publications partagées dans les pods bénéficient de cinq fois plus d’interactions organiques que les publications qui ne sont pas partagées.
Les pods se démocratisent
Les commentaires s’humanisent
Jusqu’à présent, les “fraudeurs” d’Instagram s’appuyaient sur des robots pour mettre leurs publications en avant. L’achat des mentions j’aime et des commentaires est rapidement découvert par les équipes du réseau social et des professionnels du secteur. Les pods se sont alors développés pour lutter contre la riposte du réseau social.
Les chercheurs ont soulevés que les commentaires provenant des pods manquent de complicité avec l’utilisateur à l’origine de la publication. En effet, l’outil de “machine learning” a facilement retrouvé les publications en s’appuyant sur des commentaires neutres tel que “génial”. Les utilisateurs de pods ont conscience de la distance créée par ces commentaires et ont donc instauré des conseils linguistiques pour les éviter.
Des pods faciles à rejoindre
L’équipe de chercheurs a très facilement trouver des pods grâce au moteur de recherche de Google. Ils considèrent que la facilité pour les trouver, les faibles barrières à l’entrée et les règles mises en place pour les rejoindre contribuent à leur développement rapide. Ils constatent que les pods qu’ils ont utilisé pour l’étude ont émergé au cours des deux dernières années.
Malgré tous ces arguments en faveur des pods, les américains soulignent qu’il est facile de les détecter. Ils constatent effectivement qu’ils ont mené leurs analyses sans difficulté à partir de données limitées. Ils estiment donc que les entreprises concernées pourront se lancer dans l’étude des pods avec encore plus de facilité en s’appuyant sur des données bien plus détaillées.
Les pods sont des alternatives attractives face à l’algorithme de plus en plus contraignant d’Instagram. Le réseau social qui envisage de supprimer définitivement les mentions j’aime pourrait toutefois s’attaquer à cette pratique afin de privilégier les interactions naturelles.
