Les Twaducteurs

Pour bien finir la semaine, ami lecteur amateur de #ff, je te propose un petit billet sur Touïtteur.

Plutôt que de te livrer une énième version de « comment touïtter efficacement », sujet cliché qu’une rapide recherche en ligne te permettra d’explorer, ou de procéder à une analyse poussée de la twittosphère, sujet cliché qui me demanderait des années de travail et serait immédiatement caduque, je préfère te proposer une taxinomie ornithologique de quelques twaducteurs qui de leur chant, animent l’écran blanc de mes jours noirs.

Je ne suis qu’un twaducteur débutant mais je commence à reconnaître le chant de mes collègues dans la touïttosphère. Ce chant peut être quantifié. Il semble que les utilisateurs expérimentés de Touïtteur accordent une certaine importance au rapport tweets/followers, c’est-à-dire au chiffre obtenu lorsqu’on divise le nombre de touïts d’un utilisateur par son nombre d’abonnés.

Ce ratio tweets/abonnés, appelé Tweeter noise (bruit sur Touïtteur), permet de mesurer l’impact que le chant des utilisateurs a sur la twittosphère en termes de pollution sonore − c’est du moins ce que j’ai cru comprendre.

Si un utilisateur chante beaucoup pour un faible nombre d’abonnés, on dira qu’il fait beaucoup de bruit pour rien. Son chant s’apparente à celui d’une nuée de mouettes à marée basse. S’il chante pour une grande quantité d’abonnés, on dira qu’il ou elle a la voix qui porte. Son chant s’apparente à celui du merle par une belle soirée d’été. On peut donc comparer le chant du twaducteur à celui des oiseaux.

Voici par conséquent une taxinomie ornithologique de quelques twaducteurs, valide à la date du 16 février dernier. Pour chaque volatile, j’ai indiqué entre parenthèse la valeur de son bruit. Je précise que mon classement de chant d’oiseaux est purement subjectif car je suis sûr que le premier goth venu préfèrera le chant du corbeau à celui du rouge-gorge.

Sur ce, je te laisse, ami lecteur ornithologue, je vais de ce pas m’inscrire à un cours de chant.

Merles (bruit<1)

@ITIBulletin (0,3) @interpreterpaul (0,4) @Beth_L_Fowler (0,4) @ITIUK (0,4) @ITIScotNet (0,5) @InPuzzleFR (0,6) @francais_ (0,7) @TranslatorsWB (0,9)

Rouges-gorges (1<bruit<2)

@ProZcom (1,0) @la_marmite (1,0) @PaulEdgar1 (1,4) @Jeromobot (1,5) @iwandavies (1,5) @natalykelly (1,6) @les_piles (1,6) @SallyMcPhail (1,7)

Mésanges (2<bruit<3)

@FrenchLangServ (2,0) @msrachelmalcolm (2,0) @ArcTranslations (2,3 c’est moi ) @Babeliane (2,3) @culturetrans (2,7) @MagnEstelle (2,8)

Tourterelles (3<bruit<4)

@En_De_Ru (3,0) @patoudit (3,1), @jaynefox (3,2) @AllegroLT (3,3) @ACPerrigaud (3,3)

Corbeaux (4<bruit<5)

@Smart_Translate (4,0) @JehanneHenin (4,0) @LSPTranslation (4,3) @Tesstranslates (4,3) @mstelmaszak (4,3) @erik_hansson (4,5) @speechmarksxl8 (4,3)

Pies (5<bruit<7,5)

@Betti_Moser (5,1) @ChemXlator (5,6) @Jimena_Licitra (5,6) @ghargreaves (6,0) @sandersonkim (6,1) @Millionnaire (7,5)

Mouettes (bruit>7,5)

@matthewbennett (7,6) @rainylondon (7,7) @AMDTransl (8,3) @AnnedeFreyman (9,5) @AHcreattrans (10,7) @UweMuegge (11,7)

Et la palme du volatile le plus bruyant revient incontestablement à @ADiamantidis (22,0 !).

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