WeChat ! Le réseau social qui ne dort jamais
WeChat a mis au grand jour des données que la société chinoise a recueilli, mais qui sont pour le moins dérangeante. Ces données ont la particularité de mettre en évidence que le réseau social WeChat sait lorsque l’on dort, mais qu’il connait également tout de nos habitudes, aussi bien online que offline.
Voici quelques-unes des données qui font sans conteste partie du Big Data.
90% de la population chinoise possède un smartphone et la Chine compte 650 millions d’utilisateurs de WeChat. Le réseau social ne cesse de gagner de nouveaux utilisateurs.
Ainsi via le smartphone, la compagnie chinoise est capable de recueillir de nombreuses données sur l’utilisateur de son application, ce qui représente au moins 650 millions de personnes.
La carte de chaleur publiée par WeChat l’année dernière, révélait déjà les données qu’avait l’application mobile sur la localisation des personnes en temps réel.
Les statistiques récentes sur WeChat pour le Festival du Printemps en 2016, ont montré qu’il était facilement possible de trouver qui quittait la Chine pour les vacances.
Data Source: WeChat Team Spring Festival 2016 Info Release
La moyenne de lecture des utilisateurs de WeChat est de 7 articles par jour. Avec une moyenne de 1000 mots, ça équivaut à une nouvelle par mois.
Data source: Weixinpai – 21 March 2016
Les données démontrent combien de temps chaque génération dort en moyenne, tout en analysant les données de connexion, de partage, de like etc…
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C’est ainsi que l’on constate que la génération dit des « Millenials », née dans les années 2000, dorment bien plus que celle née dans les années 80.
Grâce à ses application sportives, WeChat peut également savoir si vous êtes sportif ou non, puisqu’il compte le nombre de pas que vous faites, comme certaines applications intégrées sur les smartphones Samsung et Apple notamment.
Ici l’utilisateur peut même le comparer avec d’autres amis utilisant la même application.
Il s’agit donc bien ici de l’univers du Big Data dévoilé par WeChat, et recueilli d’après les interactions des utilisateurs ou de leur fil d’actualité.
L’application mobile tague l’utilisateur selon ses centres d’intérêts, tout en prenant en compte ses interactions. Reste à récupérer une multitude de données exploitables.
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