ネットノグラフィー

ネットノグラフィーは「ソーシャルメディアの痕跡、実践、ネットワーク、システムを取り囲み、反映されている文化的経験を理解しようとする定性研究の一形態」です。^[1]これは、データ収集、分析、研究倫理、表現に関連する特定の研究慣行であり、調査、相互作用、没入という 3 つの主要な段階に概念化できる参加観察に基づいています。ネットノグラフィーでは、大量のデータが現代の通信ネットワークによって記録された自然に発生する公開会話のデジタル痕跡から発生し、現れます。ネットノグラフィーはこれらの会話をデータとして使用します。これは、人類学の伝統的な対面参加観察技術を、デジタル通信を通じて現れる相互作用と経験の研究に適応させた解釈研究方法です(Kozinets 1998)。

ネットノグラフィという用語は、「インターネット」または「ネットワーク」と「民族学」を組み合わせた造語です。ネットノグラフィはもともと、1995 年にマーケティング教授のロバート コジネッツによって、スタートレックシリーズに関するオンライン ファンの議論を分析するためのツールとして開発されました。この手法は、マーケティング調査や消費者調査から、教育、図書館情報学、接客業、観光業、コンピューター サイエンス、心理学、社会学、人類学、地理学、都市研究、レジャーおよびゲーム研究、人間のセクシュアリティおよび依存症研究など、さまざまな分野に広まりました。

ネットノグラフィーは民族誌学から発展し、オンライン環境に適用されていますが、オンライン環境での伝統的な民族誌学の手法による定性的研究の適用以上のものです。ネットノグラフィーと民族誌学を区別する特徴はいくつかあります。

1. 研究の焦点。ネットノグラフィ研究はオンライン コミュニティによって提供される考察とデータに重点​​を置いていますが、民族誌学は人間社会全体に焦点を当てることができます。
2. コミュニケーションに焦点を当てています。民族誌学は、ボディランゲージや声のトーンなど、あらゆる形態の人間のコミュニケーションに関する研究から構成されています。ネットノグラフィーには、テキストによるコミュニケーションや、ビデオ、オーディオ、画像などのマルチメディアによるコミュニケーションである人間のオンラインコミュニケーションが組み込まれています。
3. 研究方法。ネットノグラフィーは主に観察データを使用するため、民族誌よりも邪魔にならない研究体験を提供します。ネットノグラフィーは、個人インタビュー、フォーカス グループ、調査、実験よりも自然主義的です。これらの調査の質は研究者によって大きく左右されます。さらに、参加者はインタビュー、フォーカス グループ、調査に参加する際に、反応や回答を変えることがあります。ネットノグラフィーの主な利点は、個人が尋ねられなくても自発的にオンラインで自然に機密情報を含む情報を明らかにし、ネットノグラファーは観察を通じてこの有機的な情報を得ることができることです。
4. データ収集。研究者がサンプルに物理的に没入してデータを収集する必要がある従来の民族誌学と比較すると、ネットノグラフィー研究者はオンライン コミュニティからコミュニケーション データを直接ダウンロードできます。ネットノグラフィー研究者は、従来の民族誌学の実践のようにコミュニティや文化のメンバーになるのではなく、さまざまな柔軟なレベルの献身的で公開されたオンライン ソーシャル インタラクションに従事し、コミュニティに没頭します。したがって、民族誌学では通常、実際の観察と一次データを収集し、ネットノグラフィーでは通常、コンピューター ベースの二次データを収集します。
5. 効率性。ネットノグラフィーは、オンライン アーカイブと既存のテクノロジを活用して関連データを迅速かつ効率的に収集および分類するため、他の多くの方法よりもコストが低く、時間もかかりません。ネットノグラフィー研究は、民族誌研究と比較して、より迅速かつ安価です。
6. 参加者の数。ネットノグラフィーでは、民族誌学を使用する場合よりもさらに多くの人々を調査することができます。
7. 遡及性。ネットノグラフィーでは数年前の会話を遡ることができるため、研究者はトピックやコミュニティの歴史や発展を理解できますが、民族誌学で研究できるのは現在の状況だけです。

ネットノグラフィーは、次のような点でも民族誌学と似ています。

1. これは自然主義的です。オンラインでの社会的交流に参加し、それを観察することで研究しようとします。
2. 没入型です。研究者がデータの収集と作成の主要要素として関与します。
3. それは記述的であり、オンラインソーシャルライフの実際の経験の豊かな文脈的描写を求めています。
4. 多様な方法論を採用しており、インタビュー、記号学的視覚分析、データサイエンスなど、さまざまな方法を取り入れることができます。
5. 適応性があり、多くの種類のオンラインサイトやテクノロジー関連のコミュニケーションやインタラクションを研究するために使用できます。

ネットノグラフィーの主要な構成要素には、感情/ストーリー、研究者、主要な情報源、文化的流暢性などが含まれる。^[2]

ネットノグラフィーは、インターネットを流れるコミュニケーションとインタラクションの豊富なサンプル（テキスト、グラフィック、オーディオ、写真、オーディオビジュアル）を組み合わせたものです。その後、コンテンツ分析、記号学的視覚分析、インタビュー（オンラインおよび対面）、ソーシャルネットワーク分析、ビッグデータ分析ツールとテクニックを使用してデータを分析します。 ^[3]これらのテクニックは、主題の背後にある感情的なストーリーを見つけるために使用されます。

これが、ネットノグラフィと、機械に依存することが多いビッグデータ分析 (感情分析、ワードクラウド)、さらにはデジタル民族誌学やデジタル人類学との違いです。これらの用語 (ネットノグラフィ、デジタル民族誌学、デジタル人類学) は、しばしば同じ意味で使用されますが、非常に異なります。

ネットノグラフィーとデジタル民族誌学の違いはいくつかの点で見ることができますが、最も明白な違いは、目的によって決まる研究の動機と方法論です。ネットノグラフィーは、実質的な日常生活から浮き彫りになるオンラインコミュニティを形成するインターネットユーザーに焦点を当てていますが、デジタル民族誌学は、民族誌研究を補完するためにオフラインデータ収集を拡張する場所としてデジタル世界をのみ扱います。ネットノグラフィーは主にオンライン定性的な手法を使用し、オンライン定量的調査を補足として時々使用するのに対し、デジタル民族誌学は定量的（ネットワーク分析や共語分析など）と定性的（感情分析やコンテンツ分析など）の両方の手法を組み合わせるため、両者の方法論的枠組みは通常は違いません。

感情的なストーリーを見つけるために、ビッグデータ分析は、通常は研究の初期段階で、補完的な手法としてよく使用されます。しかし、膨大な量のデータを収集して機械に分析を任せるのではなく、ネットノグラフィーの強みは、文脈化されたデータ、人間中心の分析、共鳴する表現にあります。

研究者は、単に特定のソフトウェアの操作方法を知っている人ではなく、生きた個人であり、その個性が研究を豊かにします。ネットノグラフィーでは、必要な感情、個人の背後にある物語を見つけるために、研究者は使用するデータを取り巻く文化を深く理解する必要があります。研究者は、データのソースであるコミュニティに浸る必要があります。人間は非常に複雑な存在であり、言語自体に関係なく、使用する言語には奥深さがあります。ニュアンス、象徴性、皮肉などがあります。文脈は言うまでもありません。ある文化で受け入れられたり肯定的なものでも、他の文化ではまったく逆である可能性があります。レイヤーを掘り起こすのは複雑で繊細なプロセスであり、現在のところ、どのアルゴリズムも実行できません。

たとえば、研究者が特定のブランドに対するブランドの顧客や潜在的消費者の感情を理解したい場合、最も簡単な方法は、そのブランドの Web サイトのコメント セクションを分析することでしょう。ただし、皮肉な言葉を使ったコメントが相当数ある場合、機械生成アルゴリズムのみを使用すると、間違った結論が導き出されます。

文化を理解する鍵は、ネットノグラフィーの 3 番目の要素である重要な情報源の人物から豊富なデータを見つけることです。同じ例を使用して、ブランド認識の背後にある理由やブランド ロイヤルティの背後にある理由を見つけるには、ネットノグラファーはコメント セクションをくまなく調べて金鉱を見つける必要があります。

金鉱の例としては、ブランドに対して肯定的または否定的を問わず非常に強い感情を持つ人が書いた本物のコメントがあります。一方、ネットノグラファーは、ブランドを心から愛しているか嫌っている人を見つけるかもしれません。ネットノグラファーは、このデータを見つけて分析する必要があります。この小さいながらも詳細なデータは、研究の質問に対する答えとなる可能性があります。

ネットノグラファーの目標は、文化的流暢性です。文化的流暢性とは、研究の最後には、研究者がサイトの象徴的な言語に堪能で、ユーザーに関する伝記的な権威をほぼ持つほどの知識を備えていることを意味します。

ビッグデータの崇拝や、オンライン コミュニティにおける市場の一般的な特徴 (ブランド エンゲージメントの頻度など) を描写しようとする試みとは異なり、ネットノグラフィーでは、研究者が特定の市場を表す収集データから浮かび上がる「中心となる信条を主張する」ことができます (Kozinets、2016、p. 2)。ネットノグラフィーは、主にテキスト コミュニケーションのコンテキストと関連するマルチメディア要素に焦点を当てている点で、民族誌学よりも優れています。一方、民族誌学は、主に人間のコミュニケーションの物理的な形式 (ボディ ランゲージなど) に焦点を当てています (Bartlら、 p. 168)。ネットノグラフィーは、自発的なデータを使用し、オンライン ユーザーに干渉せずに観察を行うため、インタビュー、フォーカス グループ、調査、実験などの他のアプローチよりも自然主義的であると見なされています (Kozinets、2015)。オンライン コミュニケーションは、人間同士のコミュニケーションと比較すると、効率の持続時間が比較的短いですが、オンライン コミュニケーションの収集速度は、従来の対面の民族誌学やフォーカス グループ、インタビューなどの他の定性的な方法論よりもはるかに速く、はるかに安価です(Kozinets 2002)。また、予測不可能で大量のデータに取り組む作業を伴う、挑戦的なアプローチでもあります (Kozinets、2015)。

オンライン コミュニティ (Reddit、LinkedIn など) の文化的意味を理解する必要性は、Web 2.0 インターフェイス (つまり、ユーザー生成コンテンツ) の評価やその他の技術の進歩以来、飛躍的に高まっています。もはや、人々がテクノロジーによって物理的世界から孤立していると想定することはできません。むしろ、コンピューターを介したコミュニケーションやデジタル情報などのテクノロジーは、特定の機会に身近なユーザー (時には匿名のユーザー) とやり取りするためのゲートウェイであると見なすことができます。さらに、物理的世界における文化的慣習は、これらのオンライン コミュニティにまで拡張され、強化されています。人々は、デートの相手を選んだり、宗教について学んだり、ブランドを選択したりすることができます。これはほんの一例にすぎません。民族誌学はネットノグラフィーに影響を与えており、この研究方法により、研究者はコミュニケーション パターンを結び付けて、関心のあるこれらのオンライン コミュニティ内およびコミュニティ間で行われる暗黙の慣習や潜在的な慣習を理解することができます (Marianpolski、2005)。 Kozinets (Kozinets 1998、p. 366) が指摘したように、「これらの社会集団は参加者にとって『現実の』存在であり、したがって消費者行動を含む行動の多くの側面に結果的な影響を及ぼす」 (Muniz および O'Guinn、2001 も参照)。

これらのオンライン コミュニティに参加する人々は、自分自身、自分のライフスタイル、消費者としての選択 (ブランド、製品など) の理由について、深い洞察を共有することがよくあります。このような洞察は、実用的なものになる可能性があります。より具体的には、研究者がクライアントに未知の、目に見えない真実を提示できることを意味します (Cayla & Arnold、2013)。これにより、クライアントは、広告や非営利キャンペーンの形態を問わず、ターゲット コミュニティと関わる際に、より適切な決定を下すことができます。ネットノグラフィーは主にマーケティング分野で応用されてきましたが (Bengry-Howell、2011)、その手法は社会科学分野の研究者とそのクライアントがオンラインを介して人々の文化的行動を共感的に理解し、研究者とクライアントが消費者の領域に「没頭」できるようにするのに役立ちます (Kozinets、2002、Piller他、 2011、Bartl他、 2016、p. 167)。以下の情報は、データを検索、収集、分析するための体系的なプロセスを提供します (Bartl他、 2016、p. 168、Kozinets、2000、2010 も参照)

1. 研究分野を定義します。研究者が定性的にパターンを見つけられるように、詳細な研究の質問を作成します。
2. コミュニケーションの特定と選択。オンライン検索エンジンを使用して、適切な研究関連のオンライン コミュニティを特定します。その後、研究者はコミュニティ、そのメンバー、およびそのフォーラムに関する詳細を分析して選択する必要があります。
3. コミュニティの観察とデータ収集。選択したオンライン コミュニティを非参加型で偏見のない方法で観察します。その後、研究者は人々のコミュニケーションからのデータと個人的な観察からのデータを取得する必要があります。
4. データ分析。データ分析からパターンを明らかにするために、自動化されたソフトウェアと手動の方法を使用してデータを分析します。
5. 研究倫理。倫理に関しては、オンライン コミュニティ メンバーの匿名性と機密性を確保することに細心の注意を払ってください。
6. 発見と解決策。共感的な視点を適用して、関心のある人々について深く理解し、解決策が適切に翻訳され、信頼できるものになるようにします。

Netnography は、フロントエンドのイノベーションに関するさまざまな新しい洞察を提供し、以下を提供します。

1. 総合的なマーケットプレイスの説明
2. コミュニケーションと文化理解
3. 消費者の選択に関する理解を深める
4. ブランドの意味に関する自然主義的見解
5. 消費者イノベーションの発見
6. 社会文化的オンライン空間のマッピング

ネットノグラフィーはインターネットデータ、インタビューデータ、フィールドノートからデータを収集します

1. インターネット データ: 研究者は、参加する前に、Yahoo! や Google グループなどのオンライン検索エンジンの新しいリソースを使用して、自分の研究の質問と関心を適切なオンライン フォーラムに一致させるのに時間を費やす必要があります。参加者として連絡を取る前に、または正式なデータ収集を開始する前に、ネットノグラファーはオンライン コミュニティの独特の特徴をよく理解しておく必要があります。
2. インタビュー データ: インタビューは、電子メール、Skype、対面、またはその他の方法で実施できます。ネットノグラフィではインターネット データを重視していますが、コンテキスト内でデータを確立し、それらのデータの理解を関連する概念、アーカイブ、通信、およびサイトにまで広げる必要性は変わりません。
3. フィールドノート: 民族誌学者が観察を記録する反省的なフィールドノートは、ネットノグラフィーにおいて長年実証され、推奨されている方法です。研究者がフィールドノートを 1 つも書かずに、観察とダウンロードのみを使用して実施されたネットノグラフィーもありますが、この非参加型のアプローチは、調査の民族誌的方向性に疑問を投げかけます。

グラウンデッド・セオリーと同様に、新しい洞察が生成されている限り、データ収集は継続されるべきである。精度を上げるために、一部のネットノグラファーは、収集および読まれたテキストの量と、個別の参加者の数を厳密に追跡している。CAQDASソフトウェア・ソリューションは、コーディング、コンテンツ分析、データ・リンク、データ表示、および理論構築機能を迅速化することができる。新しい形式の質的データ分析は、さまざまな企業 (MotiveQuest や Neilsen BuzzMetrics など) によって絶えず開発されているが、これらの企業の結果は、民族誌的表現というよりも、コンテンツ分析に近い (Kozinets 2006)。ネットノグラフィーとコンテンツ分析は、半自動データ収集、データ分析、単語認識、およびデータの視覚化のための計算方法の採用において異なっていた (Kozinets、2016)。しかし、一部の学者は、ネットノグラフィーとコンテンツ分析の距離に異議を唱え、ネットノグラフィーもコンテンツ分析手法であると主張することを好む (Langer & Beckman 2005)。

データマイニングやコンテンツ分析とは異なり、ネットノグラフィーはオンラインデータの文化的文脈化を重視した手法です。これは、社会的手がかりが乏しいオンライン環境では難しいことがよくあります。ネットノグラフィーは主にテキスト談話の観察に基づいているため、信頼できる解釈を確保するには、対面の民族誌調査で行われる談話と観察された行動のバランスをとる方法とは異なるアプローチが必要です。オンライン環境は社会的表現を媒介し、情報提供者のアイデンティティの問題を厄介にしますが、ネットノグラフィーは、個人ではなく行動や社会的行為を分析の最終的な単位として扱うのに完全に適しているようです。

研究倫理は、伝統的な民族誌学とネットノグラフィーの最も重要な違いの 1 つかもしれません。ネットノグラフィーに関する倫理的な懸念は、オンライン フォーラムをプライベート サイトと見なすべきかパブリック サイトと見なすべきか、サイバースペースにおけるインフォームド コンセントを構成する要素は何かという初期の懸念に起因しています (Paccagnella 1997 を参照)。従来の方法からの大きな逸脱として、ネットノグラフィーでは、研究者に具体的に、また秘密裏に提供されていない文化情報を使用します。データを最初に作成した消費者は、必ずしもそのデータが研究表現に使用されることを意図または歓迎しているわけではありません。したがって、ネットノグラフィーでは、オンラインの投稿者や著者を引用するタイミング、引用方法、倫理的なネットノグラフィー表現で考慮すべき事項、許可を求めるタイミング、許可が不要なタイミングについて具体的なガイドラインを提供しています (Kozinets 2002、cf. Langer & Beckman 2005)。

調査、実験、フォーカス グループ、個人インタビューと比較すると、ネットノグラフィーはそれほど目立たないものです。研究者が作り上げたものではない状況での観察に基づいて実施されます。また、ネットノグラフィーはフォーカス グループや個人インタビューよりもコストがかからず、時間もかかりません。

ネットノグラフィーの限界は、研究者の解釈スキルが必要であることと、オンラインのコンテキストに情報提供者の識別子がないため、サンプル外のグループに結果を一般化することが難しいことから生じます。ただし、これらの限界は、オフラインとオンラインの研究を体系的に橋渡しする収束データ収集方法を慎重に使用し、注意深いサンプリングと解釈アプローチを使用することで、ある程度緩和できます (Kozinets 1998、2002)。特定のオンライン グループのネットノグラフィーの調査結果を他のグループに一般化したい研究者は、類似性を慎重に評価し、研究の三角測量に複数の方法を使用することを検討する必要があります。^[4]ネットノグラフィーはまだ比較的新しい方法であり、インターネットに精通した新世代の民族誌研究者の手によるさらなる開発と改良を待っています。ただし、ソーシャル ネットワーキング サイト、仮想世界、モバイル コミュニティ、その他の新しいコンピューターを介したソーシャル ドメインでこの手法を開発している研究者もいます。

以下は、Kozinets によるネットノグラフィ分析から得られた 5 つの異なるタイプのオンライン コミュニティの一覧です (詳細については、以下の Kozinets の参照を参照してください)。テクノロジと、文化におけるこれらのテクノロジの使用は時間とともに進化していますが、以下の洞察は、市場志向の「ネットノグラフィ」がどのようなものであったかの例を示すためにここに含まれています。

1. 電子掲示板として機能する掲示板（ニュースグループ、ユースグループ、またはユーズネットグループとも呼ばれる）。これらは多くの場合、特定の製品、サービス、またはライフスタイルを中心に編成されており、それぞれが特定の消費者トピック（マクドナルド、ソニープレイステーション、ビール、ヨーロッパ旅行、スキーなど）に関心のあるマーケティング研究者にとって重要な用途と意味を持つ場合があります。多くの消費者向けニュースグループには 10 万人を超える読者がおり、100 万人を超えるものもあります（Reid 1995）。
2. 独立した Web ページと、テーマ別にリンクされた World Wide Web ページで構成される Web リング。epinions ([www.epinions.com]) などの Web ページは、消費者間の交流のためのオンライン コミュニティ リソースを提供します。Yahoo! の消費者擁護リストも、独立した消費者 Web ページの便利なリストを提供します。Yahoo! には、優れた Web リング ディレクトリもあります ([www.dir.webring.yahoo.com])。
3. リスト(ソフトウェア プログラムにちなんでlistservsとも呼ばれます) は、共通のテーマ (例: 芸術、ダイエット、音楽、職業、玩具、教育サービス、趣味) でまとめられた電子メールのメーリング リストです。リストの優れた検索エンジンとしては、[www.egroups.com] や [www.liszt.com] などがあります。
4. マルチユーザー ダンジョンやチャット ルームは、市場志向がかなり低く、ファンタジー志向、社会、性、関係性に関する性質の情報が多く含まれています。一般的な検索エンジン (Yahoo! や excite など) には、これらのコミュニティの優れたディレクトリが用意されています。ダンジョンやチャット ルームは、特定のテーマ (特定の業界、人口統計、ライフスタイル セグメントなど) に関する洞察を提供できるため、マーケティング リサーチャーの関心を引く可能性があります (White 1999 を参照)。ただし、多くのマーケティング リサーチャーは、ダンジョンやチャット ルームに存在する社会的な情報よりも、掲示板、リング、リストのメンバーが提供する、より焦点が絞られ、情報量が多いコンテンツのほうが、調査に役立つと感じるでしょう。
5. ソーシャル メディア プラットフォーム。現在の通信エコロジーにおける前例のない変化により、データにアクセスし、組織が顧客サービス、ロイヤルティ、アドボカシー、リアルタイム参加を構築するための有用な洞察を促進する方法として、ソーシャル メディア分析への注目が高まっています。Radian6、Hootsuite、Google Analytics などのソーシャル モニタリング ソフトウェアは、ネットグラファーが円グラフやワード クラウドを使用せずにキュレートおよび分析するデータを提供し、より深い意味を見つけて、企業、ブランド、またはアドボカシー グループを市場性のある機会やトレンドに導くのに役立ちます。ネットグラファーは、このタイプのソーシャル メディア リスニングを使用して、現在の顧客または消費者ベースに関する実用的な洞察を引き出すことができます。

研究の実践として、ネットノグラフィーには、おおよそ 12 の一時的かつ非排他的で、しばしば相互作用するプロセス レベルがあります (Kozinets、2015)。

1. 内省段階: 研究者は、現在の人生プロジェクトと人生のテーマにおける研究の役割、そして展開する実際の人生の物語について振り返る必要があります。
2. 調査段階: 研究者は、サイト、トピック、または人物の研究に基づいて、ネットノグラフィの調査質問を考案して絞り込み、ネットノグラフィのアプローチによって合理的に回答できるように適切に提示します。
3. 情報提供段階: 研究者は倫理的な考慮事項を早期に提起し、許容される研究倫理慣行を認識する必要があります。
4. インタビュー段階: 調査対象となるさまざまな人物やサイトが見つかり、その後インタビューが行われ、さまざまなオンライン形式の社交性や満足度に一致するかどうかが調べられます。
5. 検査フェーズ: 調査では、調査する特定のサイトまたはサイトを選択します。さまざまな種類のサイト、トピック、人物、さらにはグループの組み合わせスキームが可能であり、役立ちます。
6. インタラクション フェーズ: 研究者のオンライン ソーシャル インタラクションへの参加の範囲が計画されます。オープンで寛大かつ倫理的なインタラクション リサーチ Web サイトを作成することが強く推奨されます。
7. 没入段階: データ、トピック、またはサイトに頻繁に没入することで、人間的な時間の自然な展開の中で、理解の深さが有機的に深まります。
8. インデックス作成段階: 適切な量のデータが、関連するさまざまなソースから収集されます。研究者は、少量のデータに重点​​を置く必要があります。研究者は、特定の意味のある側面を明らかにし、強調するために使用される、少量の非常に高品質のデータを慎重に選択する必要があります。
9. 解釈段階: 理解を深めるために、解釈分析、つまり「相互浸透」が行われます。人文主義、現象学、実存主義、解釈学の手法が好まれ、さまざまな言語理論が有効に適用されます。
10. 反復段階: 研究者は継続的に解釈し、洞察、一般規則、パターン、研究の質問の飽和状態を求めます。研究者は、貢献、回答、表現、アイデア、質問を求めて、スパイラルインサイクルで現場、データ、文献に戻ります。
11. インスタンス化フェーズ: ネットノグラフィは、特定の方法で空間と時間にインスタンス化されます。インスタンス化された表現を導くために、4 つの理想的なタイプ (記号、デジタル、自動、また​​はヒューマニスティック) のいずれかの形をとることができます。
12. 統合フェーズ: ネットノグラフィの結果が検出または測定されます。最終フェーズは、ネットノグラフィが世界で継続的に使用される段階です。このフェーズでは、発見事項と議論を、より広い世界で推奨されるアクションと統合します。

Kozinets によれば、^[5]ネットノグラフィーは、オート、シンボリック、デジタル、ヒューマニストの 4 つのカテゴリのいずれかに分類されます。これらのタイプのネットノグラフィーは、独特の価値論と焦点によって定義されます。ネットノグラフィーがどのように定義されるかを視覚化するには、単純な 2X2 の図を想像してください。図の x 軸に沿って、ネットノグラフィーは、ビジネスと管理の現状を支持するか、または挑戦するかによって定義できることがわかります。このようにして、ネットノグラフィーの価値論的表現の方向性を、混乱を意図する「批判的」または意思決定を支援する「補完的」のいずれかとして決定します。この想像上の図の y 軸に焦点を合わせると、ネットノグラフィーは、その分析分野の焦点、またはその方向性に基づいて調査する対象によっても分類できることがわかります。ネットノグラフィは、より大規模でより一般的なシステムに焦点を当てている場合は「グローバル」と見なすことができます。また、その範囲をより一般的なシステムの特定の反復に絞り込んでいる場合は「ローカル」と考えることができます。

これらの異なるパラメータを組み合わせることで、次の 4 種類のネットノグラフィが生まれます。

1. オートネットノグラフィー:研究者が自分のアイデンティティを通じてデータを表現する必要があるため、ネットノグラフィーの批判的かつローカルな形式です。個人的および自伝的な要素も含まれているため、オートエスノグラフィーの適応型と考えることができます。ただし、オートネットノグラフィーは、テクノロジーを介したコミュニケーションが浸透している時代におけるネットノグラファー自身の立場を理解するという、明確に批判的な要素も備えている必要があります。
2. シンボリック ネットノグラフィ: ネットノグラフィの最も一般的に使用されるバージョンで、ローカルかつ補完的です。ソーシャル メディアの情報とインタラクションを活用して、個人または Web サイトのアイデンティティをレンダリングし、ビジネス上の意思決定に役立てます。特定のグループまたは現場のサイトに焦点を当て、グループの実践や意味を示し、特定の消費者に関するより行動に基づいた理解を生み出す傾向があります。
3. デジタル ネットノグラフィー: 補完的な価値論とグローバル フォーカスの交差点に位置します。統計データ分析を文化的理解と結び付けます。つまり、大量の社会的データを網羅しますが、常に単なる統計的傾向ではなく、より深い文化的理解を目指します。シンボリック ネットノグラフィーとともに、デジタル ネットノグラフィーは、既存のビジネス、管理、および社会的慣行を強化することを目指します。
4. ヒューマニスト ネットノグラフィー: 社会的に深い意味を持つ研究上の疑問に焦点を当てます。ソーシャル メディア データを活用して、これらの疑問に答え、社会の変化に影響を与えようとします。研究者を擁護者の立場にしっかりと置き、活動に駆り立てることもできます。

1. ネットノグラフィ市場調査の主な用途は、顧客を理解し、その声を聞くことで消費者行動を調査するツールとしてである。
2. ネットノグラフィーは、リードユーザーの特定とトレンドの予測に役立ちます。
3. ネットノグラフィーはイノベーションと新製品開発の効果的な推進力となる。例：ニベアホワイト＆ブラックデオドラント^[6]
4. ネットノグラフィーは、インフラストラクチャ、ネットワーク、グループ、および関連する構成要素のオンライン行動を理解するためにも使用でき、潜在的に彼らの生活世界の全体的な多くの要素について情報を得ることができます。例: オンラインでのイスラム教への改宗

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• ネットノグラフィの簡単な紹介（スライド）