La netnografia, verso un’analisi qualitativa partecipata online

Oggi il marketing e le ricerche sui consumatori si basano sempre più su analisi di dati estratti dalle diete mediali e dalle abitudini di consumo online del pubblico: questi dati si tramutano in linee guida e direttive di sviluppo aziendale o in trend di mercato emergenti.

Le ricerche possono essere quantitative, spesso basate sui Big Data e finalizzate a definire correlazioni tra variabili, definendo un fenomeno a livello statistico, talvolta fino a svilupparlo in sistemi predittivi di Intelligenza Artificiale (AI); oppure esse possono essere qualitative.

Queste ultime sono spesso eluse nelle scelte manageriali perché misurano i fenomeni in modo intangibile e non quantificabile. Tuttavia, esse riescono a spiegare le motivazioni alla base dei fenomeni e, in quanto tali, possono catturare valori e tendenze sottotraccia, aiutando le aziende a formulare la loro Unique Selling Proposition (USP).

La prima scelta di un ricercatore è quindi tra usare un metodo quantitativo, spesso usato per testare teorie, un metodo qualitativo, usato per capire significati, o un metodo misto: questa scelta è in buona parte influenzata dalla domanda della ricerca, dalla letteratura sull’argomento e dalla propensione del ricercatore.

Tra i metodi qualitativi, alcuni si sono specializzati sulla ricerca online: è il caso più della netnografia, una forma di etnografia digitale che sembra creata ad hoc per studiare gli aspetti più caratteristici della socialità multimediale.

Essa si è evoluta dalla ricerca tradizionale etnografica adattandosi al nuovo scenario digitale, come hanno fatto anche altri metodi qualitativi, e si pone come strumento interdisciplinare spesso integrato da altri metodi: vediamo brevemente i più caratteristici.

Un metodo di ricerca qualitativa molto usato sono le interviste. L’intervista online, per via del supporto tecnologico, evidenzia alcune particolarità, quali l’assenza di elementi di contesto (linguaggio del corpo, identificativi personali): per questo si integra bene con la netnografia che presuppone un approccio partecipativo-osservativo. L’intervista è particolarmente utile a cogliere sfumature personali dell’esperienza di un soggetto e ad approfondire interpretazioni, per quanto non formuli generalizzazioni né aiuti a trovare nessi causali.

Un focus group è un altro metodo qualitativo che costituisce una sorta di intervista condotta in gruppo: la sua  relativa facilità di organizzazione e la sua struttura ne fanno uno strumento privilegiato per le decisioni aziendali o governative, con l’ulteriore apporto del digitale che ne ha ampliato le potenzialità riducendo i costi organizzativi  e concedendo flessibilità temporale (asincronicità) e spaziale.

Un altro metodo misto di numeri e analisi su web è, infine, la Social Network Analysis che, a dispetto del nome, ha radici più antiche dei recenti SNS (cfr. Facebook, Twitter, Linkedin, …) e affonda nella sociologia e nella sociometria. Essa considera i “nodi” o attori sociali e i “legami” tra essi, attraverso un focus sull’individuo o sul network. L’analisi delle reti sociali misura il concetto di centralità e la forza dei legami e il modo in cui questi si sviluppano nelle aggregazioni sociali. Essa ha molti punti di contatto con la netnografia, grazie alla quale può identificare nodi e legami rilevanti, beneficiare della scelta del focus (individuale o di network), capire i significati alla base delle relazioni. Il suo principale vantaggio è lo studio strutturale delle comunicazioni di un gruppo. Il suo limite è la scarsa profondità nell’interpretare le pratiche sociali e le esperienze vissute.

Tornando alla netnografia, Il suo nome, crasi di net (rete) ed etnografia, è un neologismo coniato da Kozinets (2010) per definire la convivenza sempre più frequente fra lo studio di fenomeni sociali online e le tecniche immersive di ricerca di stampo etnografico. Precisamente, la netnografia è l’applicazione dell’approccio etnografico allo studio di comunità e culture online: un campo di studi sociologico e antropologico attento all’esplorazione approfondita dei mondi sociali.

E naturalmente si sviluppa secondo un protocollo definito che include: pianificazione della ricerca, ingresso nella comunità, raccolta dati, interpretazione, aderenza a standard etici e presentazione della ricerca.

Le similitudini tra etnografia e netnografia sono evidenti: entrambe presuppongono un’esperienza partecipativa-osservativa prolungata da parte del ricercatore all’interno della comunità per arrivare a un’interpretazione “densa” (thick interpretation, come la definisce Geertz).

Le principali differenze sono, innanzitutto, l’ingresso nella comunità da studiare, che nell’ambiente online gode di un’accessibilità a prima vista privilegiata rispetto a quello fisico; in seconda battuta sono diverse la raccolta e l’analisi dei dati (basti pensare alla quantità di dati che si possono raccogliere online, alla valenza delle note interpretative); infine è molto diverso l’approccio etico che nell’online – grazie al consenso informato – da un alto si presta a interpretazioni più flessibili, ma dall’altro può essere interpretato in modo persino più rigido dell’accettazione possibile in contesto di compresenza fisica.

Gli step sono gli stessi dell’approccio etnografico, pur con alcune differenze sostanziali, che si riassumono come segue.

Nella pianificazione, il netnografo, consapevole dell’anonimato e dell’accessibilità favoriti dal digital, deve preparare la propria presentazione, magari con un richiamo alla sua ricerca in pagine dedicate sul sito dell’ente di ricerca di cui fa parte, in modo da spiegare lo scopo della ricerca e ottenere il consenso informato.

A ciò è connesso il modo dell’ingresso in comunità: Kozinets consiglia qualche giorno/settimana preliminare nel ruolo di lurker, prima dell’outing, finalizzati a conoscere i membri, i valori e le relazioni del gruppo. Ciò può aiutare ad entrare in sintonia, a evitare incomprensioni e a favorire l’accettazione. Ciò tuttavia non è ammesso dall’intera comunità scientifica internazionale come criterio deontologico da seguire. Un ricercatore  lurker abuserebbe della ingenuità di chi scrive. Il ricercatore dovrebbe dunque palesarsi il prima possibile e chiedere alla comunità il permesso di osservarla, garantendo l’anonimato ai singoli.

Nella scelta di una comunità, il netnografo ha a disposizione ambienti molto più diversificati che richiedono strumenti molto più puntuali per la raccolta dati: basti considerare le differenze tra forum, chat room, mondi virtuali, blog, wiki, social network, etc. La flessibilità del netnografo deve essere inoltre in grado di cogliere le rapide evoluzioni di questi ambienti che spesso si fondono in nuove realtà oppure scompaiono o nascono in nuove forme. In questo caso l’accessibilità e l’archiviazione dell’online rendono più agevole il lavoro del netnografo che può avvalersi di un motore di ricerca per identificare le comunità da studiare.

La comunità scelta deve essere rilevante per i temi della ricerca, attiva in quanto a regolarità di comunicazioni, interattiva grazie al flusso di comunicazioni, sostanziale per dimensioni, eterogenea per diversità dei partecipanti e ricca di dati.

La raccolta dei dati nella netnografia è collegata direttamente all’analisi e può riguardare dati archiviati (già pronti e frutto di attività comunicative precedenti), dati sollecitati (co-creati dall’interazione del ricercatore con i membri della community) e note sul campo, che spesso sono parte della comunicazione del ricercatore stesso, in quanto le comunità online si interfacciano tramite mediazione testuale). La raccolta, preferibilmente in forma di file, avviene attraverso una semplice trasposizione anonimizzata dai siti, che può comportare un certo risparmio di risorse rispetto all’etnografia in compresenza.

L’analisi dei dati richiede di solito, a seconda anche degli obiettivi della ricerca, un approccio induttivo, che parte direttamente dalla base empirica osservata.  In genere, si scompone il fenomeno in parti e le si confronta per verificare se necessario proseguire con la comparazione rilevando o codificando nuove informazioni. Se si realizza una codifica, occorre prestare attenzione; ad esempio, l’eccessivo affidamento a software per l’analisi può portare alla coding trap, ovvero alla raccolta ossessiva di quantità incrementali di dati senza un corrispondente sviluppo di ipotesi interpretative adeguate. Una delle opportunità offerte dalla netnografia è l’incrocio dei dati relativi ai comportamenti osservati con quelli rilevati attraverso le interviste.

L’ultima rilevante differenza rispetto all’etnografia tradizionale è l’aspetto etico.

Spesso si dà per scontato che tutto quanto è online sia a disposizione del ricercatore, poiché accessibile pubblicamente: alcuni paesi, come gli USA, hanno distinto tra human subjects research ovvero ricerche che implicano la raccolta di informazioni attraverso il riconoscimento di una persona, e semplice raccolta dei dati senza identificativi della persona. Solo nel primo caso si impone l’obbligo di ottenere il consenso informato dei soggetti. Il compito del netnografo è quello di trovare un equilibrio tra la protezione dei partecipanti, l’accessibilità del materiale “semi-pubblico” online e il diritto dei singoli a ricevere credito per le loro creazioni. Se la ricerca avviene in ambito accademico e scientifico, occorre inoltre far riferimento ai più rigidi criteri deontologici richiesti dal contesto, anche rivolgendosi ad appositi comitati etici preposti alla verifica della correttezza metodologica di ogni singolo progetto.

Kozinets identifica tre maggiori direttive di sviluppo futuro per la netnografia: la relazione online tra consumatori e corporation; le implicazioni sociali delle comunità online; i diversi usi sociali ed espressivi dei mezzi di comunicazione.

Sicuramente l’embedding del digitale nelle nostre vite non può che confermare queste previsioni e aprire nuovi scenari di applicazione per la netnografia, soprattutto in settori come il marketing, la R&D e le ricerche di mercato.

Michele Pennacchio

 

 

 

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