Nous avons appris sur Twitter que Thomas Durand (WIKI), intervenant principal de la chaine YouTube « Tronche en Biais« , spécialisée en « zététique (WIKI) et pensée critique » et très proche de toute la factcheckosphère organisait une collecte de fond sur Leetchi (WIKI) pour faire face aux frais judiciaires que l’actualité récente n’a pas manqué de générer.
Compte tenu de notre expérience dans le fait de solliciter notre public pour être financé, je n’ai pu qu’être surpris par le fait que Tronche en Biais a réussi a réunir plusieurs dizaines de milliers d’euros en quelques heures seulement.
De deux choses l’une:
- Soit ma perception de l’appréciation du public pour Tronche en Biais est extrêmement défaillante, puisque sur Twitter notamment, ses messages ne génèrent pas tellement d’engagement, et que les commentaires sont, depuis quelques semaines, principalement issus de la part de gens qui ne soutiennent pas l’activité de Thomas Durand, mais plutôt la critiquent (ce dont lui-même se plaint ainsi que tout ses collègues en jouant la carte du cyber-harcèlement)
- Soit il y a quelque chose de louche qui se trame la dessous
Pour débunker la cagnotte de Tronche en Biais, utilisons la méthode scientifique!
J’ai réalisé à intervalles réguliers, depuis que j’ai pris connaissance de l’existence de cette cagnotte, des captures d’écrans ou sont indiqués:
- L’heure française de la capture
- Le nombre de contributeurs à la cagnotte
- Le montant total collecté
Régression linéaire
En statistiques, […] un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives.[…]
Nous pouvons alors définir le coefficient de détermination (R carré) comme le ratio entre la somme des carrés des écarts à la moyenne des valeurs prédites par la régression et la somme des carrés des écarts à la moyenne totale :[…]
Le coefficient de détermination varie entre 0 et 1. Lorsqu’il est proche de 0, le pouvoir prédictif du modèle est faible et lorsqu’il est proche de 1, le pouvoir prédictif du modèle est fort.
Résultats et mesures
Ce petit calcul mathématique nous indique qu<au cours des 6h30 environ aucours desquels nous avons suivi la cagnotte, et avec une très grande précision (R2 >= 0.99), on a eu :
- une augmentation de 4 contributeurs par minute
- une augmentation de 120 EUR par minutes
Update
A l’heure ou j’écris ces lignes la cagnotte a atteint dépassé les 86500 EUR.
