Aimer (ou ne pas aimer) le rap français sur Youtube

Après avoir fait mon M2 sur les dégoûts culturels (et principalement musicaux), avec un traitement essentiellement quantitatif (à partir de l’enquête Pratiques culturelles des français de 2008), je me suis dit qu’il serait intéressant d’essayer de voir dans le rap, qui était, avec le métal, le genre musical le plus souvent désigné comme n’étant pas aimé, ce qui est plus ou moins objet de dégoût. Il ne s’agit donc pas ici de s’intéresser au rap par rapport à d’autres styles musicaux, mais d’essayer de voir si certains types de rap sont évalués de différentes manières.

Une autre de mes envies était d’essayer de me servir des données que l’on peut trouver sur internet (comme je l’ai fait précédemment avec Rap Genius) : j’ai donc décidé de me servir de Youtube pour répondre à cette question. En effet, Youtube permet à ses utilisateurs de « liker » ou de « disliker » ses vidéos.

Bien entendu, cela n’est en rien comparable à une enquête statistique, puisqu’il n’y a ici aucune idée de représentativité : ceux qui regardent une vidéo ne sont représentatifs que d’eux-mêmes, et ceux qui émettent un jugement (positif ou négatif) ne le sont pas de ceux qui regardent la dite vidéo. On est même en raison de penser que les gens qui disent aimer ou ne pas aimer une vidéo constitue une sous-population très particulière de ceux qui écoutent du rap (en termes de structure d’âge, de classe etc.), sans qu’on puisse faire d’hypothèse sur qui sont ces individus1. Ces précautions prises, qui marquent d’emblée une grande limite de ce billet, il reste un fait qui m’a amené à continuer cette investigation malgré les gros biais méthodologiques : le rapport nombre de likes sur nombre de dislikes varie grandement. Dans l’échantillon que j’ai constitué, la moyenne de ce rapport est de 26 (c’est-à-dire 26 fois plus de likes que de dislikes), mais celui-ci peut varier de 1 (j’ai trouvé très peu de vidéos où il y a plus de dislikes que de likes) à 80, ce qui se traduit par un écart-type de 19,52.

Avant d’aller plus loin dans l’exploration de ce ratio, il faut que j’indique comment j’ai constitué mon échantillon. Tout d’abord, j’ai fait le relevé à la main, en septembre 2015, et, tout comme pour Rap Genius, je pense essayer d’automatiser cette phase afin de pouvoir faire des statistiques sur un matériau plus étendu. Ce billet se veut donc exploratoire. Il s’agit uniquement de rap français. Afin d’avoir des vidéos de rap assez diverses, j’ai constitué plusieurs groupes, avec une méthode propre à chaque fois :

  • Un groupe que j’appellerai « rap patrimonialisé » (« Abcdrt » dans les graphiques), qui reprend le top 100 des « classiques du rap français » que le site l’Abcdr du son avait publié il y a quelques années3 La majorité de ces titres est issue des années 1990, comme le note Karim Hammou dans les billets qu’il a consacrés à ce classement4. Souvent, plusieurs vidéos existent pour le même morceau : j’ai choisi de prendre la vidéo qui a le plus grand nombre de vues en valeur absolue5. Cependant les vidéos sont plus ou moins récentes : entre 2006 et 2015. En effet, il arrive que, pour des questions de droit, certaines vidéos soient supprimées6. Pour constituer la base de données, j’ai aussi enlevé toutes les vidéos qui ont moins de dix « dislikes »7. Ainsi, on a 81 morceaux de ce type.
  • Un groupe intitulé « rap Abcdr » (« Abcdr » dans les graphiques), qui reprend les « tops » que publient le site l’Abcdr du son tous les trimestres ou semestres (entre vingt et trente morceaux à chaque fois), sur les deux dernières années. Ce groupe est comparable au premier, puisque c’est le même site qui publie ces classements, si ce n’est l’ancienneté des morceaux, qui ne sont pas (encore ?) ici patrimonialisés. Ce groupe est constitué de 60 titres (beaucoup ont dû être enlevés car les vidéos étaient très peu vues et jugées). Avec plus de temps (et peut-être dans le futur), j’aurais également mis dans la base de données les tops, sur les mêmes périodes, d’autres sites internet : rap2France, booska-p etc.
  • Un groupe intitulé « Succès », qui reprend les vidéos de rap français taggés sur Youtube comme étant les plus vues récemment. En effet, Youtube génère automatiquement des listes, dont une est intitulée « Top des titres – France »8 : on a sélectionné ici tout ce qui était du rap français (pour lever certains doutes, je me suis basé sur les styles de musique indiqués sur les notices wikipédia). On peut supposer qu’il s’agit ici des succès commerciaux. On a ainsi 29 vidéos.
  • Un groupe intitulé « Polémique », que j’ai constitué à partir des résultats d’une recherche google « Clip rap polémique », en prenant les vingt premières pages de cette recherche (et en vérifiant qu’il s’agissait bien d’une critique négative dans les médias d’un clip de rap). J’ai complété cette liste par les morceaux évoqués dans les articles taggés « rap » du site d’extrême-droite « fdesouche ». J’ai ainsi 25 vidéos de ce type9.
  • Enfin, un groupe intitulé « Booba », afin d’avoir une étude de cas plus particulière, qui reprend l’ensemble des morceaux publiés sur la chaîne officielle de Booba (qui date de 2010), plus quelques vidéos de ses morceaux plus anciens. On a ainsi 57 vidéos de ce type.

En tout, nous avons donc un corpus de 252 vidéos.

La première interrogation que je me pose est le lien entre le nombre de vues et le rapport entre le nombre de « j’aime » et de « je n’aime pas » (rapport qu’on a noté L.D.). Quand une vidéo est plus vue qu’une autre, a-t-elle, en moyenne plus de jugements positifs ou négatifs ? Sur le graphique ci-dessous, on a représenté cette relation, avec un code couleur pour chaque type de vidéos. En ordonnée, on retrouve le rapport Likes/Dislikes, tandis qu’en abscisse on a représenté la « densité du nombre de vues ». Cette densité est calculée ainsi : log (nombre de vues / ancienneté de la vidéo).

On prend le nombre de vues par an afin de mesurer la popularité d’une vidéo plus que son ancienneté. Le logarithme est utilisé pour écraser les différences entre vidéos, et rendre le graphique lisible (sinon il y a des valeurs extrêmes (15 millions de vues par an par exemple) qui rendent invisibles les écarts entre des vidéos situées en dessous du million de vues par an.

Enfin, on a représenté sur le graphique les droites de régression pour chaque type de rap, ce qui donne une idée de la tendance pour chaque groupe.

Qu’observe-t-on sur ce graphique ? D’une façon générale, on remarque que dans notre échantillon, il y a une corrélation négative entre le fait d’être beaucoup vu et le fait d’être apprécié : plus une vidéo est populaire (quantitativement), moins elle l’est (qualitativement). On ne peut cependant pas trancher ici pour savoir si c’est parce qu’il y a alors plus de dislikes ou moins de likes. Par ailleurs, cet effet n’est pas le même en fonction du type de vidéos, ce qui est très intéressant : la relation est décroissante pour Booba et les deux types de vidéos de l’Abcdr, tandis qu’elle est croissante pour les morceaux « à succès » et ceux « polémiques ».

En d’autres termes, il semble que dans le premier cas, la notoriété est contraire à la popularité (ce qu’on pourrait expliquer par l’existence de publics de niche : moins une vidéo est vue, plus elle l’est uniquement par ceux qui adhèrent à la vidéo), alors que dans le second cas notoriété et popularité sont corrélées. Dans le cas des morceaux « à succès », on peut penser qu’il s’agit d’un effet lié au fait que plus une vidéo est aimée, plus elle est partagée et donc plus elle est écoutée (le plus ou moins gros succès pouvant être un indicateur également de la « qualité » du morceau). Cette relation est plus étonnante dans le cas des morceaux « polémiques » : plus la polémique est importante (ou plus elle se fait sur une vidéo « connue »), plus le rapport est important. Une hypothèse est que cela est liée au public qui exprime son avis dans ce cas : l’effet « défense du rap » serait numériquement plus important que l’effet « dénigrement », et ce, malgré le relais pour presque tous ces morceaux sur des sites d’extrême-droite.

GRAPHIQUE 1

graphique 1

GRAPHIQUE 2

graphique 2

On peut aussi se demander si ces différences ne sont pas liées au fait qu’en fonction des vidéos, les avis ne sont pas donnés avec la même fréquence en fonction du nombre de vues. C’est ce qu’on a représenté dans le deuxième graphique : en ordonnées, on a mis le rapport entre le nombre d’avis (likes+dislikes) en fonction du nombre de vues, et en abscisse, la densité de vue.

De façon générale, on voit que plus une vidéo est vue, plus elle est jugée, mais en réalité cela est surtout le cas pour Booba, alors que la relation est plutôt décroissante dans les autres cas (ce qui peut être lié au fait qu’une vidéo très populaire sera regardée plus de fois par la même personne qui ne pourrait émettre qu’une seule fois un avis).

Si on met en rapport les deux graphiques, on peut ainsi supposer (rappelons ici que ce sont assez largement des interprétations, étant donné la structure des données) :

  • Dans le cas de Booba, plus une vidéo est vue, plus il y a d’avis et ces avis sont plus souvent négatifs. (Hypothèse : apparition des « haters » quand la vidéo est notable ?)
  • Dans le cas de l’Abcdr, plus une vidéo est vue, moins elle a d’avis (mais de façon faible), et ceux-ci sont plus souvent négatifs. (Hypothèse : effritement de l’effet « public de niche » ?)
  • Dans le cas des vidéos populaires, plus une vidéo est vue, moins elle obtient d’avis, et ces avis sont largement plus positifs. (Hypothèses : impossibilité de donner plusieurs fois son avis + popularité comme gage de « qualité » ?)
  • De la même manière, dans le cas des vidéos polémiques, plus une vidéo est vue, moins elle obtient d’avis, mais ces avis sont plus souvent positifs (Hypothèse : effet « défense du rap » de ceux qui votent ?).

On peut également se demander quelles sont les vidéos les plus et les moins populaires. Pour cela, on peut comparer les droites du premier graphique : à ce petit jeu, on voit que le rapport est en moyenne plus élevé pour les vidéos de l’Abcdr patrimonialisé, puis pour celles de l’Abcdr « top trimestriel » (à égalité avec les morceaux « à succès » ?), alors que celles de Booba et les morceaux qui ont fait polémique semblent fermer la marche. Il faudra vérifier cette hypothèse par une analyse « toutes choses égales par ailleurs ». Cette hiérarchie se voit cependant bien à l’œil nu : parmi les 19 morceaux ayant un rapport L/D inférieur à 4 (moins de quatre fois plus de goût que de dégoût), 7 sont des morceaux « polémiques » (par exemple « Je vote FN » de Croc blanc ou « FranSSe » de Monsieur R), 8 sont de Booba (« Wesh Morray », « Caramel » ou « Maitre Yoda »), 3 sont de l’Abcdr trimestriel (« Don’t Laïk » de Médine, qui est aussi dans les morceaux polémiques, ou « Comme Gucci » de Kaaris), et un seul « à succès » (« Sans forcer » de Rohff, qu’on pourrait imaginer comme venant d’une mobilisation sur youtube des auditeurs de rap « anti-Rohff », éventuellement fan de Booba, ce qui fonctionne également dans l’autre sens). A l’inverse, parmi les 55 morceaux ayant un rapport L/D supérieur à 40, 15 sont des tops trimestriels de l’Abcdr (par exemple, « Fonte des glaces » de JP Manova, « Aux jardins des ombres » de Lino ou « Accoutumance » d’Aketo), 2 des vidéos à succès (« Smile » de Youssoupha et « Nous aussi » de Bigflo et Oli, et les 38 autres proviennent du classement de l’Abcdr des meilleurs morceaux de l’histoire du rap français (en tête on trouve « Maudit soit les yeux fermés » des Chiens de paille, suivi de « Nés sous la même étoile » d’IAM, et de « Un dernier jour sur terre » de la Cliqua). Cependant, on peut se demander si ces différences ne sont pas en partie liées à des caractéristiques structurelles des vidéos, comme le nombre de vues : en moyenne, les 55 morceaux les plus aimés ont été vus 970 000 fois, alors que pour les 19 les moins aimés ce nombre des de 6,3 millions. Il faut donc essayer de raisonner à nombre égal de vues.

Une autre manière d’exploiter ces données est alors de faire des régressions afin d’isoler des effets (ce qui n’est pas possible ici graphiquement, puisqu’on ne fait que raisonner sur des sous-populations). Ainsi, on a régressé le rapport Likes/Dislikes sur le nombre de vues (en log), l’ancienneté de la vidéo et le type de la vidéo. Cela donne une idée de l’effet « pur » de chacune de ces variables sur le type de jugement donné. Le R² de cette régression est élevé (50%10) : le modèle semble plutôt bien explicatif.

Estimate Pr(>|t|)
(Intercept) 76.1260 2.35e-13 ***
log(Vues) -2.8508 6.06e-05 ***
Année.de.ligne 0.6902 0.134177
TypePolémique -29.6993 7.15e-14 ***
TypeAbcdr -12.4063 0.000152 ***
TypeBooba -23.9658 1.70e-13 ***
TypeSuccès -13.0648 0.002531 **
— Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ‘ 1

Multiple R-Squared:0.4998

Adjusted R-Squared:0.4875

F-statistics: 40.6308 on 6 and 244 DF. P-value:0.

Ainsi, si on neutralise l’effet « type de vidéo », notre échantillon plaide pour un lien négatif entre le nombre de vues et la popularité d’une vidéo : toutes choses égales par ailleurs, plus une vidéo est vue, plus la proportion de dislikes est grande par rapport à celle des likes. Cela est sans doute lié au fait que quand une vidéo est plus vue, son public s’élargit (alors qu’au départ, elle est regardée dans des cercles plus restreints, qui ont plus de chance de l’aimer). Une autre hypothèse pourrait être que le nombre de vues joue un rôle en soi dans l’émission d’un jugement : on aurait plus tendance à « disliker » une vidéo populaire pour des histoires de « distinction ».

Par ailleurs, même si le coefficient n’est pas très significatif (13% de chances qu’il soit différent de 0), il semble que plus le morceau est ancien, plus le rapport L/D est élevé. Il s’agit peut-être d’un phénomène de patrimonialisation.

En somme, ces deux effets sont un peu contradictoires : de façon schématique, selon le modèle, une vidéo va, au cours du temps, à la fois voir son rapport L/D augmenté car elle sera plus vieille et diminué car elle aura de plus en plus de vues.

Enfin, on peut ordonner chaque type de vidéos en fonction de sa « popularité » : les morceaux de l’Abcdr patrimonialisé sont donc les plus populaires (ce qui est intéressant : l’avis de ceux qui jugent sur Youtube ressemblerait donc à celui de l’Abcdr), suivi des tops trimestriels de l’Abcdr, proches des morceaux à succès, tandis que ceux de Booba puis les « polémiques » ferment la marche. Cet ordre semble relativement cohérent.

Les deux autres variables que nous avions essayé de mettre dans le modèle ne sont pas significatives : il s’agissait du fait que la vidéo soit un clip ou non et provienne ou non d’une chaîne officielle.

On peut maintenant se demander si ces résultats ne sont pas également liés au fait que les vidéos n’ont pas toutes la même propension à faire que ceux qui la regardent donnent leur avis.

En faisant ce modèle, on voit que plus une vidéo est vue, et également plus elle est vieille, moins il y a d’avis dessus. Par ailleurs, les propensions à recevoir un jugement se rangent ainsi (toutes choses égales par ailleurs), de façon croissante : Abcdrt, Abcdr, Booba, Polémique, Succès (assez loin devant). L’hypothèse qui me semble la plus probante est que cela est lié à la population qui émet des jugements sur Youtube, plus prompte à regarder des vidéos « à succès » ou « polémique » que des vidéos plus confidentielles ou élitistes au niveau du rap français.

En somme, dans ce billet, j’ai essayé de montrer que ce type de méthode pouvait être heuristique pour mieux comprendre la façon dont le rap français peut être structuré, malgré les nombreuses limites liées à la forme des données. Par exemple, on voit se confirmer une forme de hiérarchie entre des types de rap mieux aimés que d’autres : en particulier, les morceaux qui font l’objet d’un processus de patrimonialisation, consacrés par des sites comme l’Abcdr du son, figurent en tête des vidéos où le nombre de « likes » l’emporte sur le nombre de « dislikes ».  Ces petites billes servent à construire des hypothèses, qu’il faudrait dans un second temps consolider par une analyse d’un corpus plus grand, ce qu’il est possible de faire en automatisant la sélection des données.

En termes de dégoût, il semble alors que, si on met de côté les qualités « intrinsèques » de la vidéo (qu’il est impossible d’objectiver à ce niveau-là), les modalités de celui-ci ne sont pas les mêmes en fonction du style de rap, ce qui est sûrement en grande partie lié au type d’individus qui écoutent et jugent les différents types de rap : de façon générale, plus une vidéo est vue, plus le nombre d’avis donné est important, et plus ces avis sont négatifs. Mais ces relations ne vont pas toujours dans ce sens-là. En effet, le dégoût est ici avant tout délimité par le fait premier de regarder ou non la vidéo, ce qui n’est pas le cas dans les enquêtes classiques sur les goûts musicaux, où l’on fait écouter les mêmes choses à l’ensemble d’un échantillon.

Enfin, une analyse plus qualitative est possible, notamment en s’interrogeant sur les valeurs extrêmes du jeu de données, afin de saisir plus finement ce qui peut être l’objet de dégoût – ou non – de la part des publics de Youtube. Pour compléter une telle analyse qualitative, il pourrait être intéressant de raisonner quantitativement à l’échelle des artistes, en récupérant des données sur une trentaine de vidéos de plusieurs artistes.

PS :

Je mets le jeu de données en pièce jointe de ce billet, afin que chacun puisse s’amuser au jeu des interprétations.

Type Titre du morceau Artiste Anligne Vues Like Dislike L/D
Abcdr Comme Gucci Mane Kaaris 2014 7808152 31661 8741 3,62
Abcdr Terrasser Gradur 2014 21957483 107624 8159 13,19
Abcdr RTC Booba 2013 5969174 33375 6600 5,06
Abcdr Don’t Laïk Médine 2015 1661572 13293 4693 2,83
Abcdr Dès le départ Kaaris 2013 7361736 22868 4326 5,29
Abcdr El Padre Rohff 2013 3777748 14395 2905 4,96
Abcdr Le bruit de mon âme Kaaris 2015 9913059 60651 2725 22,26
Abcdr Egérie Nekfeu 2015 8197283 42914 2033 21,11
Abcdr Binks Kaaris 2013 1474926 12837 966 13,29
Abcdr UB Nekfeu 2013 4176253 19748 814 24,26
Abcdr 1435 Abdallah 2014 1753186 16000 813 19,68
Abcdr Le monde ou rien PNL 2015 1421543 8078 641 12,6
Abcdr La street a tout gâché Gradur 2013 3017647 8819 561 15,72
Abcdr Suis-je Deen Burbigo 2014 2190815 11431 553 20,67
Abcdr 12ème lettre Lino 2014 2646671 15726 495 31,77
Abcdr VLB Lino 2014 1027307 5421 354 15,31
Abcdr Bando Dosseh 2015 1352103 8802 272 32,36
Abcdr Bang bang flow MZ 2013 1518206 4711 220 21,41
Abcdr L’histoire d’un type bien Alpha Wann 2013 642936 4346 203 21,41
Abcdr Gangnam style trap remix Dosseh 2013 762695 3743 181 20,68
Abcdr Beatnik MR Ogz 2014 18635 310 173 1,79
Abcdr Les années passent Kenyon 2013 777659 4256 148 28,76
Abcdr Mongoldorap Alkpote 2013 252881 922 142 6,49
Abcdr Tu casses tu payes Mac Tyer 2013 586357 2220 117 18,97
Abcdr Jeune vétéran Nessbeal 2015 376530 4320 103 41,94
Abcdr Hugo Butter bullets 2014 60976 381 92 4,14
Abcdr Black Card Joke 2014 517935 3889 85 45,75
Abcdr Accoutumance Aketo 2013 238472 2092 49 42,69
Abcdr Tyler Durden Brav 2014 199057 1763 48 36,73
Abcdr Tranquille Gros Mo 2013 80173 581 42 13,83
Abcdr Langue maternelle LOAS 2013 97624 583 41 14,22
Abcdr Zombies Zekwé 2015 105690 884 38 23,26
Abcdr A ce soir Lomepal 2013 304087 1894 35 54,11
Abcdr Drogue sonore Le gouffre 2014 159826 1181 33 35,79
Abcdr Délirium Bang bang 2013 42122 209 32 6,53
Abcdr Affront national Tiers monde 2014 160651 1183 32 36,97
Abcdr Dead Sinik 2015 257121 1457 31 47
Abcdr Fleur de Lys Swift Guad 2015 48036 950 29 32,76
Abcdr Temps mort 2.0 Booba 2015 148447 717 29 24,72
Abcdr Au jardin des ombres Lino 2015 227622 1234 28 44,07
Abcdr Les pentes DJ Fly 2013 228882 1393 27 51,59
Abcdr Rov or Benz Hologram Lo 2014 177262 1385 27 51,3
Abcdr Ennemy Zesau 2013 79225 359 25 14,36
Abcdr Mourir mille fois Youssoupha 2015 167403 1206 25 48,24
Abcdr Diner de con Tito Prince 2013 152847 1311 20 65,55
Abcdr L’appel de la nuit Faycal 2014 71672 729 20 36,45
Abcdr Vie d’ordure Rimcash 2013 66511 315 19 16,58
Abcdr Longueur d’onde JP Manova 2014 150639 1323 19 69,63
Abcdr Sans âmes Sazamyzy 2013 45375 187 16 11,69
Abcdr Ecrans de fumée Crown 2013 148309 1183 16 73,94
Abcdr Dans ma chambre A2H 2014 94388 672 15 44,8
Abcdr Poussez vous Niro 2013 156633 302 12 25,17
Abcdr Charger Juicy P 2013 61883 257 12 21,42
Abcdr Pour nous-mêmes Deen Burbigo 2013 53004 369 11 33,55
Abcdr Mi figue mi résine Paco 2013 101465 687 11 62,45
Abcdr La force Kespar 2014 48474 355 11 32,27
Abcdr Fonte des glaces Deen Burbigo 2015 46554 561 11 51
Abcdr Underground Rockin’ squat 2013 53339 331 10 33,1
Abcdr Impopulaire Lucio Bukowski 2013 98619 709 10 70,9
Abcdrt Pour ceux Mafia k’1 Fry 2007 12000000 23700 2398 9,88
Abcdrt Pitbull Booba 2008 10479698 19067 1074 17,75
Abcdrt Demain c’est loin IAM 2006 13369000 27000 1008 26,79
Abcdrt Petit frère IAM 2009 10065000 29843 910 32,79
Abcdrt Laisse pas trainer ton fils NTM 2009 9570000 25400 877 28,96
Abcdrt La fin de leur monde IAM 2011 4885874 21428 520 41,21
Abcdrt Regretté Rohff 2009 5165824 14231 504 28,24
Abcdrt Caroline MC Solaar 2006 5138334 11866 380 31,23
Abcdrt Nirvana Doc Gyneco 2007 3288573 5825 340 17,13
Abcdrt Samuraï Shurik’N 2007 6229671 15534 285 54,51
Abcdrt That’s my people NTM 2006 4757292 12375 253 48,91
Abcdrt Sans rémission Fonky family 2009 2663486 6471 183 35,36
Abcdrt Pas l’temps pour les regrets Lunatic 2012 1316000 4134 152 27,2
Abcdrt Tout n’est pas si facile NTM 2009 1794000 5189 140 37,06
Abcdrt Seine Saint Denis style NTM 2008 2169868 3133 139 22,54
Abcdrt Le crime paie Lunatic 2009 1354000 3619 132 27,42
Abcdrt Bad boys de Marseille Akhenaton 2012 1311735 4263 124 34,38
Abcdrt Les bidons veulent des guidons Time bomb 2010 1411330 5458 123 44,37
Abcdrt L’empire du côté obscur IAM 2009 1805560 5311 120 44,26
Abcdrt Ma définition Booba 2007 1748000 3191 99 32,23
Abcdrt Mon texte, le savon Akhenaton 2007 1762869 4390 97 45,26
Abcdrt That’s my people NTM 2009 1380000 3000 95 31,58
Abcdrt Génération sacrifiée Rohff 2008 1682494 2984 93 32,09
Abcdrt Pucc Fiction Oxmo Puccino ft Booba 2008 1608000 3698 91 40,64
Abcdrt Cherche pas à comprendre Fonky family 2007 2061318 3134 89 35,21
Abcdrt J’appuie sur la gachette NTM 2008 991380 2438 78 31,26
Abcdrt La lettre Lunatic 2007 1220000 1372 73 18,79
Abcdrt Chanson triste Nakk 2006 1312263 5278 72 73,31
Abcdrt Repose en paix Booba 2012 490000 1772 71 24,96
Abcdrt On fait les choses Première classe 2012 762036 2364 69 34,26
Abcdrt L’enfant seul Oxmo Puccino 2012 847813 4472 68 65,76
Abcdrt 28487 Kery James 2007 1216983 2381 67 35,54
Abcdrt J’ai mal au mic Oxmo Puccino 2007 1700000 4199 65 64,6
Abcdrt Qu’est-ce qu’on attend? NTM 2006 1083000 1878 65 28,89
Abcdrt Civilisé Lunatic 2008 1550000 2085 65 32,08
Abcdrt Les vrais savent Lunatic 2007 1375961 1784 63 28,32
Abcdrt L’ombre sur la mesure La rumeur 2006 958961 3152 59 53,42
Abcdrt Mystère et suspense Fonky family 2007 1178746 1911 59 32,39
Abcdrt Manifeste Shurik’N 2008 1120850 2729 57 47,88
Abcdrt Sexe, pouvoir et biftons Arsenik 2010 408151 1841 56 32,88
Abcdrt Maudit soit les yeux fermés Chiens de paille 2008 895595 3859 49 78,76
Abcdrt Le silence n’est pas un oubli Lunatic 2008 791190 1544 46 33,57
Abcdrt La fièvre NTM 2007 659153 1315 46 28,59
Abcdrt Retour aux pyramides X-Men 2014 442436 1500 43 34,88
Abcdrt HLM3 Lunatic 2013 420525 891 42 21,21
Abcdrt Hardcore Ideal J 2012 473290 1296 41 31,61
Abcdrt 2 issues Kery James 2008 1043151 2032 40 50,8
Abcdrt Le monde de demain NTM 2009 644119 1776 39 45,54
Abcdrt Lettre Shurik’N 2007 539007 1616 39 41,44
Abcdrt Sacrifice de poulet Ministère AMER 2008 624455 1492 39 38,26
Abcdrt La loi du point final Oxmo Puccino ft Lino 2010 581000 2543 37 68,73
Abcdrt 16 rimes La Brigade ft Lunatic 2009 704064 2354 37 63,62
Abcdrt L’amour Idéal J 2008 759413 2016 35 57,6
Abcdrt Un dernier jour sur terre La Cliqua 2008 886557 2525 34 74,26
Abcdrt Les miens Shurik’N 2007 900788 2123 34 62,44
Abcdrt Le son qui met la pression Lunatic 2013 487597 1141 33 34,58
Abcdrt L’Etat assassine Assassin 2008 404240 1028 32 32,13
Abcdrt Dans ma rue Doc Gyneco 2009 566717 870 31 28,06
Abcdrt Pousse au milieu des cactus, ma rancœur Akhenaton 2009 686618 2051 30 68,37
Abcdrt Le bitume avec une plume Booba 2013 223737 573 29 19,76
Abcdrt Le ghetto français Idéal J 2012 314316 1471 25 58,84
Abcdrt Paris sous les bombes NTM 2008 353177 584 25 23,36
Abcdrt Des durs, des boss… des dombis! Fabe 2012 290477 1527 24 63,63
Abcdrt Chez moi Casey 2007 433892 1121 23 48,74
Abcdrt L’homme qui ne valait pas dix centimes Doc Gyneco 2007 349229 601 21 28,62
Abcdrt Le combat continue III Kery James 2007 402016 745 20 37,25
Abcdrt Indépendant Booba 2011 262349 581 20 29,05
Abcdrt Mon esprit part en c… Expression Direkt 2007 524186 1060 19 55,79
Abcdrt L’odyssée suit son cours Assassin 2006 343311 1045 18 58,06
Abcdrt Blessé dans mon égo La Rumeur 2007 325000 871 16 54,44
Abcdrt Les maux Tandem 2013 227334 982 16 61,38
Abcdrt Shoota Babylone Assassin 2008 249961 651 16 40,69
Abcdrt Nés sous la même étoile IAM 2013 229000 1136 15 75,73
Abcdrt Civilisé Lunatic 2013 253000 687 15 45,8
Abcdrt Boxe avec les mots Arsenik 2012 254000 998 15 66,53
Abcdrt J’attaque du mike X-Men 2007 435865 901 14 64,36
Abcdrt Le cuir usé d’une valise La rumeur 2006 261854 702 14 50,14
Abcdrt Tallac Booba 2011 233569 454 12 37,83
Abcdrt J’ai mal au cœur Idéal J 2012 171744 673 11 61,18
Abcdrt Eternel recommencement Youssoupha 2012 147814 511 11 46,45
Abcdrt Au fin fond d’une contrée Akhenaton 2009 176899 422 10 42,2
Booba AC Milan Booba 2013 26677296 86056 28789 2,99
Booba Caramel Booba 2012 21424915 64278 21932 2,93
Booba Je sais (Rihanna freestyle) Booba 2014 1980326 13345 18462 0,72
Booba Turfu Booba 2013 18614941 65744 18194 3,61
Booba Wesh Morray Booba 2012 9688763 34386 15342 2,24
Booba TLT Booba 2013 9597162 38273 14082 2,72
Booba Maitre Yoda Booba 2013 13935388 42765 13021 3,28
Booba Tombé pour elle Booba 2012 22532914 66121 12462 5,31
Booba OKLM Booba 2014 14601535 70016 12291 5,7
Booba Scarface Booba 2012 21935266 61405 11513 5,33
Booba Kalash Booba ft Kaaris 2012 19909592 66332 7854 8,45
Booba La mort leur va si bien Booba 2014 11967653 44858 7696 5,83
Booba RTC Booba 2013 5985748 33408 6604 5,06
Booba Une vie Booba 2014 7589734 36759 6220 5,91
Booba Parlons peu Booba 2013 4834881 30933 6131 5,05
Booba Jimmy Booba 2013 11255285 47102 5210 9,04
Booba Tony Sosa Booba 2015 8501253 34725 5157 6,73
Booba RTC Booba 2013 7507652 36144 4689 7,71
Booba LVMH Booba 2015 8936488 39428 4647 8,48
Booba Validé Booba feat Benash 2015 4451960 25822 4268 6,05
Booba Parlons peu Booba 2014 7495630 32068 3860 8,31
Booba Bakel City Gang Booba 2011 13512885 35371 3605 9,81
Booba VRAI Booba ft 40 000 gang 2014 2044704 14331 3602 3,98
Booba C’est la vie Booba ft 2 Chainz 2012 6881308 22483 3563 6,31
Booba Caracas Booba 2014 5230318 23602 3531 6,68
Booba A4 Booba 2012 5269404 15599 3191 4,89
Booba Killer Booba 2011 11272674 22075 3027 7,29
Booba Comme une étoile Booba 2011 19411035 45185 2815 16,05
Booba Pirates Booba 2013 5371433 24440 2792 8,75
Booba 3G Booba 2014 5325656 27423 2783 9,85
Booba Mové Lang Booba 2015 4866227 27897 2686 10,39
Booba Scarface Booba 2011 10516588 17184 2043 8,41
Booba Abracadabra Booba 2011 8554425 17014 1925 8,84
Booba Mon pays Booba 2015 2759622 19663 1712 11,49
Booba Attila Booba 2015 2398748 29187 1582 18,45
Booba Paname Booba 2011 7190091 13718 1429 9,6
Booba Vaisseau Mère Booba 2012 5565568 14785 1382 10,7
Booba Saddam Haut de Seine Booba 2011 6339824 14044 1349 10,41
Booba Jour de paye Booba 2010 6683337 15779 1340 11,78
Booba Paname Booba 2011 6776505 16875 1195 14,12
Booba Ma couleur Booba 2010 6178944 14986 900 16,65
Booba Interview + live Zénith Booba 2013 926401 7540 885 8,52
Booba Caesar Palace Booba 2010 1992637 5556 457 12,16
Booba Double Poney Booba 2010 2071157 6214 351 17,7
Booba Cannes 2014 Booba 2014 769593 5994 338 17,73
Booba Rats des villes Booba 2010 1409199 4754 200 23,77
Booba Garde la pêche Booba 2008 6620163 9215 729 13
Booba Mauvais Garçon Booba 2008 3828096 5170 281 18
Booba Le duc de Boulogne Booba 2007 5613611 7097 514 14
Booba Boulbi Booba 2008 8865725 13761 1100 13
Booba N°10 Booba 2008 8565727 14604 620 24
Booba Mon son Booba 2006 3318315 2480 190 13
Booba Avant de partir Booba 2008 4086909 5688 204 28
Booba Ecoute bien Booba 2006 1063227 1444 55 26
Booba Jusqu’ici tout va bien Booba 2009 1196917 2275 72 32
Booba Nouvelle école Booba 2007 2630163 3347 143 23
Polémique Dont Laik Médine 2015 1720463 13587 4746 2,86
Polémique Saint Valentin Orelsan 2007 12120186 25041 4292 5,83
Polémique Voyous Lacrim 2015 8011261 47612 2832 16,81
Polémique Stress Justice 2014 1802269 9712 1923 5,05
Polémique Sale pute Orelsan 2009 6374953 18646 1845 10,11
Polémique L’Ariane PAP 2012 291686 785 1776 0,44
Polémique Abdelos Eider 2015 355914 1352 1421 0,95
Polémique Polémiquement incorrect El Matador 2012 3632467 27078 1246 21,73
Polémique Je vote FN Kroc blanc 2014 263146 2528 1206 2,1
Polémique JMLP Kroc blanc 2015 178249 1681 1026 1,64
Polémique Mes négros Papiss 2015 610158 3410 841 4,05
Polémique Selfie Vald 2015 1050995 6551 720 9,1
Polémique Crise de nerfs Psy 4 2013 3766663 12424 612 20,3
Polémique MC Soraal Médine 2014 572112 3753 544 6,9
Polémique Marche BO 2013 876421 6530 456 14,32
Polémique Alger pleure Médine 2013 1960049 11076 418 26,5
Polémique 17TEUDY Pso Thug 2015 786093 6209 347 17,89
Polémique Sarcelleslite 1er pocheton 2015 92270 773 230 3,36
Polémique Galope Graya 2015 442969 2362 179 13,2
Polémique Héros Canardo 2015 177496 1627 154 10,56
Polémique France itinéraire Sniper 2013 731140 2258 120 18,82
Polémique La France Sniper 2014 379020 849 119 7,13
Polémique Christian Estrosi Infinit 2014 109195 691 87 7,94
Polémique Mollo Juicy 2015 148394 1255 71 17,68
Polémique FranSSe Mr R 2009 37949 130 68 1,91
Succès Le prince Aladin Black M 2015 8316404 105721 10910 9,69
Succès Est-ce que tu m’aimes? Maître Gims 2015 26627045 151132 7887 19,16
Succès On verra Nekfeu 2015 23487824 165894 6867 24,16
Succès Sans forcer Rohff 2015 2177934 14331 5207 2,75
Succès Carmen Stromae 2015 15561150 170887 4910 34,8
Succès Quand c’est Stromae 2015 12129514 152865 4362 35,04
Succès Sablier Lacrim 2015 14655648 64163 4233 15,16
Succès Laisse moi te dire Mac Tyer ft Maitre Gims 2015 13904003 59032 3086 19,13
Succès Bonjour Vald 2015 1652657 15000 2535 5,92
Succès C’est tout moi Black M 2015 8555459 65403 2517 25,98
Succès Mové Lang Booba 2015 3789987 24209 2325 10,41
Succès Brisé Maître Gims 2015 8781169 36176 2134 16,95
Succès 40K 40000 gang 2015 1660225 11199 1897 5,9
Succès Nous aussi Big flo et Oli 2015 8158006 87784 1815 48,37
Succès Terrain Kaaris 2015 2047403 24405 1740 14,03
Succès Marrakech Saint Tropez L’Algerino 2015 5136519 28995 1702 17,04
Succès Ma dope Nefkeu 2015 4123741 47984 1528 31,4
Succès Bawémonami Niro 2015 4184964 24554 1431 17,16
Succès Zone de transit Kaaris 2015 2942623 26811 1283 20,9
Succès Love d’un voyou Fababy 2015 2455901 24886 1131 22
Succès Val d’oseille Seth Gueko 2015 1142949 7724 1035 7,46
Succès Millionnaire Soprano 2015 2674307 32420 1027 31,57
Succès Finis les Alonzo 2015 2309132 19447 1020 19,07
Succès La douille Gradur ft Lacrim 2015 1293727 17008 897 18,96
Succès Cauchemar Alonzo 2015 1192717 12321 676 18,23
Succès Chintawaz Seth Gueko ft Gradur 2015 1170259 11229 571 19,67
Succès Vivre maintenant Akhenaton 2015 828007 9278 518 17,91
Succès Eté au tieks Dosseh 2015 1027899 9193 506 18,17
Succès Smile Youssoupha 2015 3014979 21641 455 47,56
  1. Personnellement, je n’ai jamais liké une vidéo, alors que c’est une de mes principales pratiques d’écoute du rap, et j’ai demandé autour de moi, c’est très rare dans mon entourage. []
  2. Ce qui peut sembler grand : si on prend deux vidéos au hasard, leur rapport sera en moyenne distant de 20 []
  3. Disponible ici : http://www.abcdrduson.com/special/100-classiques-rap-francais/ []
  4. « Patrimonialisation d’un genre musical » (1 et 2), billets disponible ici : http://surunsonrap.hypotheses.org/169, là : https://surunsonrap.hypotheses.org/226, et là : https://surunsonrap.hypotheses.org/375 []
  5. On aurait aussi pu prendre la vidéo qui a le plus grand nombre de vues par an, c’est-à-dire le nombre total divisé par l’ancienneté de la vidéo. []
  6. C’est par exemple le cas pour un certain nombre de morceaux d’IAM, dont la majorité a été supprimée et republié sous un compte officiel il y a quelques mois : étant donné le faible nombre de vues, certaines données deviennent inutilisables dans le cadre de ce billet []
  7. Afin d’assurer un traitement quantitatif qui ne soit pas lié à des valeurs extrêmes qui font fluctuer les résultats []
  8. Disponible ici : https://www.youtube.com/playlist?list=PLFgquLnL59ak5FwmTB7DRJqX3M2B1D7xI) []
  9. L’idée de départ était de voir si le fait que la vidéo soit signalée sur ce genre de site amène à une mobilisation de ce qu’on appelle la « fachosphère » amenant un plus grand nombre de dislikes que pour d’autres vidéos également qualifiées de « polémiques » dans les médias. Cependant cela n’est pas clair du tout dans les données que l’on a récupéré, peut-être à cause du faible nombre de vidéos (notamment le faible nombre de vidéos non relayés sur ces sites), ou parce que la mobilisation d’individus d’extrême-droite est faible et peu visible statistiquement. []
  10. Ce qui signifie que 50% de la variance est expliqué par le modèle. []

2 réflexions au sujet de « Aimer (ou ne pas aimer) le rap français sur Youtube »

  1. Merci pour toutes ces remarques!

    Pour les morceaux polémiques, j’ai l’impression qu’il faut prendre des pincettes, car l’échantillon est assez petit (25 vidéos) et peut-être trop hétérogène (ce n’est pas dit que le public détracteur de Selfie de Vald soit le même que celui de la France de Sniper, ou de Je vote FN de Kroc blanc…) pour faire une analyse en termes de « communauté » (de haterz), à moins que ne pas aimer le rap de façon générale soit une raison suffisante pour disliker tous ces morceaux médiatisés via une polémique.

    Sur la nouveauté, plus qu’un facteur de distinction, ce serait plus un facteur de jugement du coup : on demande plus à se positionner sur le dernier Booba ou sur PNL que sur Lunatic ou NTM, pour lesquels il serait plus « normal » de ne pas avoir d’avis (ce qui dans le cas de Youtube est peut-être lié à une forme de « culture de l’instant » des réseaux sociaux).

    En tout cas, j’espère réussir à faire fonctionner un script R pour récupérer plus rapidement des données de Youtube, pour pouvoir confirmer ou non ces hypothèses!

    Il y a aussi quelque chose à faire sur les commentaires je pense.

  2. Merci pour ce billet passionnant !

    Une remarque de détail : la sélection « Abcdr patrimonialisée » ne repose pas sur l’avis des critiques musicaux du site, mais des internautes qui ont accepté de répondre au sondage sur les classique – probablement donc un bon nombre de lecteurs du site. Les goûts des youtubeurs qui expriment leur avis est donc proche de celui des lecteurs de l’Abcdr plutôt que des journalistes site lui-même (à l’inverse des tops trimestriels ou semestriels)

    Je trouve l’analyse sur les morceaux polémiques à la fois surprenante et très intéressante, en ce qu’elle renseigne sur les effets sociaux de ces « bad buzz ». Un certain nombre de ces vidéos (pas toutes) avaient une très faible visibilité avant la croisade morale initiée par des détracteurs. Pour les autres, on pourrait parler d’une visibilité de niche. Dans un premier temps, la visibilité croît, à l’initiative des détracteurs – et donc probablement le rapport like / dislike diminue. Puis, si elle est couronnée de succès, la polémique circule de plus en plus dans de nouveaux médias (des espaces médiatiques plus « publics » à la fois que les relais numériques des publics de niche, foyer de « likers », et de relais numériques des détracteurs, foyers de « dislikers »). La polémique touche alors beaucoup de personne indifférentes ou simplement curieuse, et paradoxalement, a l’opportunité d’enrôler de nouveaux « likers » en proportion plus grande que de nouveaux « haters ».
    Ca va dans le sens de la formule souvent attributée à Warhol selon laquelle toute publicité est une bonne publicité. Et ça amène à nuancer la thèse de « l’élargissement des publics », pour inclure le fait qu’il existe bien des publics de haterz mobilisés, des sortes d’anti-public de niche, et que donc un « élargissement des publics » peut dans ce type de cas passer de cercles restreints qui ont plus de chances de rejeter une chanson à des cercles plus large où ces chances diminuent.

    Par ailleurs, les résultats sur les effets contradictoires de la popularité et de l’ancienneté sont plutôt cohérentes avec ce que l’on sait des formes de distinction dans les musiques populaires à partir du « capital subculturel » (cf. Sarah Thornton). La principale objection, basée sur cette théorie du capital subculturel, serait que tout autant que l’ancienneté, la nouveauté pourrait être un facteur de distinction. Mais c’est bien ce qu’on observe : les vidéos récentes du top Abcdr (sélection critique) comme « à succès » sont plutôt populaires, et ces vidéos à succès (souvent récentes donc) suscitent beaucoup de débat (elles ont la plus forte propension à recevoir un jugement – négatif ou positif). Le rendement distinctif des morceaux anciens (patrimonialisés) serait ainsi plus assuré mais plus faible que celui des morceaux récents.

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