Le potentiel d’une ville à être considérée comme une smart city tient à sa capacité à mobiliser les technologies de l’information et de la communication pour être performante sur 6 critères : son économie, ses habitants, sa gouvernance, la mobilité en son sein, et sa vie communautaire. Si une smart city cible particulièrement ses habitants, une smart destination cherche à améliorer l’expérience touristique.
Les deux logiques sont évidemment entrelacées notamment dans le cas d’un événement tel que l’Euro 2016, qui m’a semblé être un bon sujet d’étude, pour parler des villes qui ont hébergé la compétition.
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“Aujourd’hui, l’information qui provient de l’analyse des données de l’User Generated Content est fondamentale pour une ville […]. L’un des piliers les plus importants du modèle d’une smart city est l’information.”
Estela Marine-Roig et Salvador Anton Clavé dans Tourism analytics with massive user generated content : A case study of Barcelona
Méthodologie
Je me suis concentré sur la photographie numérique durant l’Euro 2016, qui ne représente qu’une partie du contenu généré par les utilisateurs sur les réseaux et médias sociaux. Pour ce faire, j’ai utilisé la technologie de Synthesio (entreprise dans laquelle j’effectue mon stage de fin de MBA), et ai lié les mentions relatives à l’Euro 2016 aux villes organisatrices.
Pour faire simple :
J’ai établi une requête avec des mots clés du type “Paris” et “Euro 2016” pour pouvoir agréger dans un tableau de bord toutes les mentions qui liaient une ville à la compétition, ce qui constituerait un corpus de sources ad hoc à étudier. Évidemment, cela instaure un biais d’analyse (éliminant de fait une partie des sources potentielles), les villes étant mentionnées par les internautes dans le cadre de l’Euro, sans que celui-ci soit explicitement mentionné. Toutefois, il était nécessaire d’éliminer le “bruit” (la simple agrégation des mentions liées aux villes aurait amalgamé des centaines de milliers de mentions qu’il aurait fallu retraiter manuellement).
Nous nous intéresserons ici aux photos postées sur Instagram, et entre le 10 juin et le 10 juillet (dates de la compétition), j’ai pu collecter 30 426 photographies, ce qui représente une base intéressante pour observer le contenu photographique généré par les internautes concernant les villes durant la compétition.
Les 5 villes les plus mentionnées durant l’Euro 2016
1 – Paris
2 – Marseille
3 – Nice
4 – Lyon
5 – St Denis
Au premier coup d’oeil, on peut directement relever que Paris concentre plus de la moitié des mentions. Cela peut sembler logique vu sa position prédominante en France, son rôle de capitale et de première ville organisatrice.
Toutefois, pour faire un rapide appendice, Marseille tient les premiers rôles quand on élargit les mentions à tous les médias (presse mainstream, blogs, ensemble des réseaux sociaux, forums…) en ne se limitant pas seulement au contenu photographique.
L’explication est que les événements liés aux affrontements entre supporters russes et anglais qui ont notamment eu lieu dans le sud de la France ont été extrêmement commentés (notamment sur Twitter), mais pas sur Instagram.
J’ai analysé le corpus de sources de deux manières. La première repose sur une logique chronologique des photographies, pour comprendre les temporalités et les pics de publications. La seconde repose sur les grandes typologies d’images postées sur Instagram.
La grande question était : Quel intérêt une ville peut retirer de l’user generated content photographique dans une logique de smart city?
Quand est-ce que les utilisateurs ont posté leurs photos sur Instagram?
L’analyse des pics de mentions (l’Euro 2016 et villes organisatrices) répond à un schéma précis. Les 5 pics de publications de la compétions sont directement liés à des matchs de l’Équipe de France. On voit une augmentation du volume de publications jusqu’au début des matchs, avec une décélération progressive après le match.
On pourrait penser que le contenu est exclusivement lié au football, aux équipes ou au stade, c’est pourtant faux. À titre d’exemple, seul 19 % des photographies postées sur Instagram dans notre corpus représente l’intérieur, les abords ou/et des utilisateurs dans un stade.
Cela à son importance, car le timing est crucial : prendre en compte les timings des publications, et la logique qui se cache derrière pour les utilisateurs, c’est pouvoir concevoir, optimiser et faciliter la construction de contenu pour les internautes, en se positionnant sur des pratiques préexistantes.
Dans le cas d’une ville, l’exemple du WiFi dans les fanzones ainsi que l’incitation à publier ses photos pour le visiteur avec la chance de voir sa photo diffusée sur les grands écrans, à été un vecteur de la photographie numérique durant la compétition.
Quelles sont les grandes typologies de contenu photographique posté sur Instagram?
4 grandes typologies de contenu photographique ressortent de l’étude, certaines photos pouvant être rangées dans plusieurs catégories.
La première, qui semble la plus intuitive, est celle qui concerne les stades de foot ( ce qui explique la présence de St Denis dans les villes les plus mentionnées). Immortaliser sa présence au stade a été une des grandes constantes de l’user generated content photographiques durant la compétition. Les spectateurs ont manifesté leur présence en se prenant devant ou dans le stade, voir en immortalisant ce qu’il s’y passait…
Images du Stade des Lumières – Lyon
La seconde thématique, proche, est celle qui touche à la représentation individuelle de la participation à l’événement.
On peut observer deux grandes tendances. Celle de la communion dans les fanzones placées dans chaque ville organisatrice.
On remarquera l’importance du lieu de la fanzone, qui, loin d’être anodin, propose des marqueurs visuels directement liés aux villes organisatrices : la façade du Boscolo plaza de Nice et les façades encadrant la place Bellecour.
On sort de la référence “directe” au football avec la troisième typologie, qui touche à la photographie de la ville et de son atmosphère.
Photographies de Paris et de Lyon
Enfin, la quatrième et dernière catégorie peut être rapprochée de la troisième, mais tient une place particulière, et touche à la photographie de monuments. Cette dernière recouvre 30% du total des photographies du corpus de source.
Vues de Lille & Paris
L’image et les atouts d’une ville diffusés au travers de l’user generated content sont une source inestimable pour l’étude de l’image, de la réputation et le branding d’une destination.
L’étude des photographies est également cruciale pour comprendre la perception, les pratiques et l’expérience des touristes (Clemens Költringer, Astrid Dickinge dans Analyzing destination branding and image from online sources: A web content mining approach).
Plus encore, le concept de l’electronic word of mouth permet de saisir le potentiel de la compréhension de ce qui est diffusé par les visiteurs d’une ville. En effet, il a été démontré la puissante influence qu’exerce l’UGC sur les publics, le contenu généré par les utilisateurs étant perçu comme bien plus fiable qu’un contenu produit par une autorité qui est partie prenante (Leung, Law, VanHoof, Buhalis dans Social media in tourism and hospitality : A literature review).
Comprendre les pratiques sociales numériques de ses habitants et des visiteurs que l’on accueil au sein de sa ville, permet de favoriser leur développement pour dresser une vitrine visuelle qui sera le premier levier de recommandation et donc d’attraction de celle-ci.
