Il termine Netnografia, traduzione del termine inglese Netnography, nasce dall’unione del termine Etnografia e Internet, e indica un metodo di ricerca che combina l’Analisi qualitativa a quella quantitativa per studiare il Comportamento degli Utenti online.

Si tratta, in poche parole, di un’analisi etnografica in cui invece di osservare i comportamenti reali delle persone, si studia il loro atteggiamento Online, solitamente in reazione e in relazione a un determinato argomento. Infatti, con lo sviluppo dei Social Media, per i Brand è sempre più importante capire come il loro Pubblico reagisce a campagne pubblicitarie, campagne social, o lanci di nuovi prodotti. La Netnografia può quindi diventare un ottimo alleato nell’esplorare il Customer Journey online, nel misurare le Conversazioni e il Sentimento generale.

Ma nel concreto, in cosa consiste? Ci sono diversi ambiti di applicazione, tra quelli più usati la Content Analysis e la Sentiment Analysis.

Content Analysis

La Content Analysis consiste nello studio del contenuto di un testo, e nella sua separazione per argomenti, per capire di che cosa parlano gli utenti, in questo caso online. Il risultato più conosciuto è quello delle Word Clouds, “nuvole di parole” che mostrano quali termini sono più utilizzati di altri, permettendo così di individuare sia gli Hot Topics che coinvolgono maggiormente gli Utenti, sia quelli su cui investire maggiori sforzi (o accantonare, a seconda delle proprie necessità!).

Nel caso della Netnography, può tornare molto utile creare anche Emoji Clouds, considerando la fondamentale importanza che rivestono le Emoji nel nostro modo di esprimerci in Rete, e in particolar modo sui Social Media.

Sentiment Analysis

Una volta individuate le parole (e le emojii) che individuano argomenti chiave, entra in gioco la Sentiment Analysis, che consiste nell’analizzare appunto il “sentimento” relativo a questi argomenti. Generalmente, quindi, le stringhe di contenuto analizzato vengono segmentate e studiate da un punto di vista qualitativo, cioè dividendole in tre gruppi principali: Sentimento Positivo, Sentimento Neutrale e Sentimento Negativo. L’obiettivo è, ovviamente, che tutti gli argomenti legati al Brand possano innanzitutto essere identificati come positivi o negativi, piuttosto che come neutrali, ma se è vero che bene o male l’importante è che se ne parli, è anche vero che un sentimento prevalentemente negativo non è certo una buona pubblicità per il Brand! È quindi fondamentale correggere la rotta, e spostare l’Opinione pubblica verso un sentimento positivo, così che il Brand stesso possa beneficiare di un buon Passaparola.

Ma quali sono gli inconvenienti?

Purtroppo la Netnografia non è una scienza esatta, ciò significa che se un Cliente particolarmente agguerrito pubblica moltissimi post contro il Brand, l’analisi non è in grado di fornire un risultato che prenda in considerazione questo elemento: quello che conta è il messaggio, non da chi arriva. E inoltre, le Intelligenze Artificiali spesso usate per la Content Analysis e la Sentiment Analysis non sono (ancora) in grado di effettuare una distinzione semantica accurata, e di identificare con precisione il tono di voce utilizzato: per esempio, un messaggio scritto in modo sarcastico, potrebbe essere identificato come positivo, quando in realtà è negativo.

Per questo è sempre meglio affiancare alle intelligenze artificiali un’Analisi umana, che possa sopperire alle mancanze dell’IA, e se possibile svolgere la stessa analisi su un gruppo ristretto di persone in maniera Etnografica, per verificare che ci sia coerenza tra le due modalità.

Aurora C.

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