Comparaison entre Facebook et Instagram

Partie I – Énoncé et conclusion de l’étude

Facebook et Instagram sont devenus des outils incontournables pour échanger des informations entre les personnes et de nos jours, ces plateformes permettent aux grandes marques commerciales de booster la visibilité de leurs produits et services en leur fournissant un service de publicité. L’étude dont notre équipe est chargée, est de faire une comparaison de la moyenne d’interactions relevées sur les deux plateformes, Facebook et Instagram, et de parvenir à estimer si Facebook serait une meilleure plateforme à utiliser pour faire de la publicité.

Ayant étudié les données collectées au moyen d’une même publicité sélectionnée au hasard sur les deux plateformes, nous avons analysé les représentations graphiques et les indicateurs numériques ainsi que les tests d’hypothèses. Et cette interprétation nous a amené à la conclusion que malgré le fait que nous ayons détecté des valeurs extrêmes dans notre échantillon d’Instagram cette plateforme serait un meilleur choix pour la marque commerciale « American Eagle » que Facebook.

Partie II – Détails de l’étude

L’objectif de cette analyse

L’objectif de cette analyse statistique est de pouvoir comparer les interactions de la plateforme Facebook à celle d’Instagram afin de pouvoir affirmer laquelle est la meilleure plateforme à utiliser par rapport aux publicités. En d’autres mots, nous devons recueillir des données des sites web Facebook et Instagram pour les analyser et pouvoir les comparer.

Planification de l’étude

Ces plateformes toutefois fournissent énormément de données et les analyser nous prendrait beaucoup de temps et s’avérerait impossible à interpréter. Donc nous avons d’abord sélectionné un compte sur les deux plateformes qui est la marque de vêtements « American Eagle ». Le nombre d’abonnés des deux comptes s’avère très grand, affichant un total de 11,3 million d’abonnés sur Facebook^[1] et 3,5 millions uniquement sur Instagram^[2] et il est quasi impossible d’obtenir des détails sur le type d’abonnés ou même d’analyser des données de type démographique.

L’étude va donc être réalisée dans l’ensemble des interactions des abonnés de chaque compte, qui devient notre population. La variable à étudier sera le nombre d’interactions collectées. Puisque la population est malgré tout grande en se basant sur le nombre d’abonnés de chaque compte, il est envisagé de travailler sur un échantillon, dont nous ferons une estimation ponctuelle et déterminer si la moyenne d’interactions calculée de chaque compte peut représenter l’ensemble de la population.

Donc, notre démarche a été de sélectionner une publicité aléatoire qui apparaît sur chaque compte. Nous avons choisi une publicité de la St-Valentin affichée le 8 février 2020 sur les deux plateformes, puis nous avons envisagé de collecter le nombre d’interactions pendant un intervalle de temps. Nous avons observé tous les types d’interactions sur cette même publicité sur chaque compte et avons collecté le nombre pour les enregistrer dans notre base de données. La variable est définie comme une mesure du nombre d’interactions sur une même publicité et les modalités auront une valeur de 0 à x.

Collection de données sur Facebook et Instagram

Les interactions sur la publicité sélectionnée^[3] sont observées et collectées au quotidien soit une fois en matinée et une fois en après-midi, du 8 au 14 février. Nous avons donc fait une étude observationnelle, qui est une étude dans laquelle le chercheur observe simplement les valeurs des variables (dans notre cas, il s’agit des interactions sur la même publicité sur Facebook et sur Instagram). Cette observation a été faite sans intervenir d’une quelque façon dans le mécanisme d’attribution des valeurs à notre variable et les données brutes ont été enregistrées. Nous tenons à mentionner que les interactions sont catégorisées comme suit :

[pic 1]                          [pic 2][pic 3]

Notre prochaine étape est d'analyser chaque échantillon de taille 14 pour trouver une estimation ponctuelle de la moyenne des interactions.

Analyse et interprétation des données

La nature des valeurs que nous avons obtenues nous indique que le type de variable serait des variables quantitatives discrètes qui peuvent prendre des nombres entiers, soit dans notre étude, le nombre d’interactions obtenu du décompte sur une publicité du compte « American Eagle » sur Facebook et Instagram.

Différentes méthodes ont été utilisées pour présenter l’information contenue dans l’ensemble des données obtenues.

1. Représentation graphique et mesures de tendance centrale

Nous avons choisi de représenter nos variables quantitatives discrètes par un diagramme en bâtons, qui démontre que les deux distributions de Facebook et Instagram sont asymétriques à droite. Autrement dit, le mode et la médiane ne semblent pas être de bonnes mesures du centre car la classe la mieux présentée sur les deux diagrammes n’est pas nécessairement au centre de la distribution. Les moyennes (Moyenne Facebook = 16.79 et Instagram = 1830.79) seraient plus élevées que les modes et les médianes parce que contrairement à ces deux mesures, les moyennes subissent fortement l’influence de certaines valeurs très élevées.

[pic 4][pic 5]

La distribution de Facebook a un coefficient d’asymétrie positif et confirme l’étalement moyen vers la droite alors que le coefficient d’aplatissement est négatif indiquant que le sommet est aplati. Par contre la distribution d’Instagram a un coefficient d’asymétrie positif qui confirme un plus grand étalement vers la droite et un sommet pointu avec un coefficient d’aplatissement positif.

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