Phương pháp Netnography trong nghiên cứu định tính lĩnh vực marketing: Lý thuyết và thực tiễn áp dụng

TÓM TẮT:

Trong vòng 20 năm trở lại đây, sự phát triển vô cùng mạnh mẽ của máy tính, iInternet và mạng xã hội đã đưa nghiên cứu hành vi người tiêu dùng tiến đến một kỷ nguyên mới. Mục đích của bài báo này giới thiệu phương pháp Netnography, một nhánh của Ethnography được sáng lập bởi giáo sư Kozinets, cây đại thụ trong lĩnh vực nghiên cứu Marketing. Bố cục bài báo gồm, thứ nhất bài viết trình bày khái quát phương pháp này, thứ hai, các bước tiến hành nghiên cứu và cuối cùng, tác giả giới thiệu một vài công trình nghiên cứu sử dụng netnography để minh họa.

Từ khóa: Nghiên cứu định tính, dân tộc học, phương pháp Netnography, lĩnh vực marketing.

1. Giới thiệu

Phương pháp Netnography được Kozinets khởi xướng và được nhiều nhà nghiên cứu định tính chấp nhận như là một nhánh của hướng tiếp cận dân tộc học trong nghiên cứu định tính. Kozinets (2002, trang 62) nhận định: “Netnography hay còn gọi là Ethnography trên mạng Internet, là một phương pháp nghiên cứu định tính mới mà phương pháp này điều chỉnh những kỹ thuật nghiên cứu mang tính dân tộc học để nghiên cứu văn hóa và các cộng đồng mà những cộng đồng này giao tiếp với nhau thông qua trung gian máy vi tính”.

Tổng kết qua hai thập kỷ quá trình hình thành và phát triển của Netnography căn cứ trên 116 công trình uy tín nhất được công bố trên những tạp chí hạng A, A* của lĩnh vực kinh doanh và marketing, Bartl và cộng sự. (2016) nhận định: Vvới sự phát triển mạnh mẽ của mạng xã hội (Facebook, Youtube và Twitter) như hiện nay, Netnography là phương pháp nghiên cứu không chỉ phù hợp cho nghiên cứu hàn lâm mà còn có ứng dụng mạnh mẽ trong thực tiễn nghiên cứu hành vi tiêu dùng và nhiều lĩnh vực khác.

Vì Netnography được xem như một nhánh của Ethnography (dân tộc học), nên để hiểu được bản chất của Netnography, nhà nghiên cứu cần phân biệt rõ Netnography và Ethnography (Xem Bảng 1):

Khi so sánh với phương pháp Ethnography, phương pháp Netnography có nhiều ưu điểm thể hiện ở năm khía cạnh sau. Thứ nhất, Netnography giúp tiếp cận nguồn thông tin trên mạng dễ dàng hơn phương pháp truyền thống dân tộc học. Khi các dữ liệu cần thu thập là các dữ liệu trên máy vi tính, trên Internet thì phương pháp Netnography cho phép nhà nghiên cứu tải dữ liệu tương tác trực tiếp từ một cộng đồng mạng. Thứ hai, nghiên cứu theo phương pháp Netnography nhanh hơn và rẻ hơn so với phương pháp dân tộc học. Thứ ba, nghiên cứu theo phương pháp Netnography không gây phiền phức như Ethnography, vì quá trình thu thập dữ liệu được người nghiên cứu quan sát độc lập một mình không phải hòa mình vào cuộc sống thực để giao tiếp, tương tác, phỏng vấn. Các lợi thế chính của phương pháp Netnography chính là người tiêu dùng có thể tiết lộ thông tin, kể cả những thông tin chi tiết nhạy cảm một cách tự nguyện vì họ thể hiện quan điểm khi không có sự chứng kiến như ở cuộc sống thực. Thứ tư, Netnography là cách người nghiên cứu có thể đồng cảm với người tiêu dùng, hiểu rõ, sâu sắc hơn về hành vi con người. Người nghiên cứu có thể lắng nghe ý kiến của người tiêu dùng một cách không thiên vị vì các cuộc đối thoại trên mạng của người tiêu dùng xuất hiện một cách tự nhiên. Dựa vào việc “lắng nghe” các bình luận của người tiêu dùng trong cộng đồng mạng, Netnography chấp nhận các thay đổi trong suy nghĩ của khách hàng. Gần đây, các dữ liệu trực quan cũng được đưa vào phân tích nhiều hơn trong các bình luận, chẳng hạn như video, âm thanh, hình ảnh và dữ liệu đồ họa. Do đó, mức độ sâu sắc của các cuộc nghiên cứu người tiêu dùng theo phương pháp này có thể được đảm bảo. Cuối cùng, Netnography cho phép các nhà nghiên cứu quan sát một số lượng lớn của người tiêu dùng, thậm chí nhiều hơn so với khi sử dụng phương pháp dân tộc học.

Theo Kozinets (2002), phương pháp Netnography không thiếu những hạn chế vì nó tập trung quá hẹp vào các cộng đồng mạng nên có thể gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu muốn diễn dịch lý thuyết. Điều này có nghĩa là tính tin cậy và giá trị trong nghiên cứu định tính sẽ bị vi phạm vì nghiên cứu định tính cần một góc nhìn đa chiều và có thể phải kết hợp đa phương pháp (multiple methods). Trong lần xuất bản mới nhất, Kozinets (2015, trang 79) đã định nghĩa lại Netnography: là một “chuỗi các công việc cụ thể liên quan đến sự thu thập dữ liệu và tạo lập, phân tích, suy diễn cũng như trình bày nghiên cứu mà trong đó một số lượng đáng kể dữ liệu được tổng hợp, nghiên cứu mang tính tham gia - quan sát được thực hiện nguyên bản và các chứng cứ qua dữ liệu được chia sẻ một cách tự do trên mạng Internet, bao gồm vô số các ứng dụng di động”. Ông cho rằng, Netnography phản ánh sự tương tác của con người trong xã hội trực tuyến (online) và xã hội này không có gì mập mờ so với xã hội thực (offline); dữ liệu của Netnography sâu và rộng, nó phản ánh sự nhất quán và kết nối các phần rời rạc từ các câu chuyện và vậy trong tương lai không nhất thiết phải kết hợp Netnography với các phương pháp truyền thống khác.

Công việc tiếp theo của nhà nghiên cứu là sao chép các đoạn bình luận để đưa vào phân tích nội dung dữ liệu. Kozinets (2002) cho rằng, nhà nghiên cứu phải luôn nhớ là họ đang phân tích nội dung giao tiếp của một cộng đồng mạng chứ không phải là quan sát cộng đồng đó như thế nào, vì vậy mà đặc tính cá nhân của người đang tham gia vào cộng đồng đó không cần phải chú ý.

Như vậy, phương pháp Netnography cho thấy, nhà nghiên cứu sẽ không biết được giới tính người bình luận trong cộng đồng đó là gì, bao nhiêu tuổi, học vấn của họ ra sao, họ làm nghề gì, họ đến từ đâu. Có thể nói tương tác giữa nhà nghiên cứu và người được nghiên cứu hầu như không có. Đây là điểm khác biệt lớn nhất của phương pháp Netnography và các phương pháp truyền thống khác trong nghiên cứu định tính.

2. Qui trình nghiên cứu định tính theo hướng tiếp cận Netnography

Qui trình nghiên cứu định tính theo hướng tiếp cận Netnography trải qua 6 bước cơ bản theo tổng kết của (Bartl & cộng sự., 2016) (Xem Bảng 2):

Bước 1: Trong qui trình bắt đầu bằng việc xác định các “chủ đề” liên quan đến vấn đề nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu. Charmaz (2006) cho rằng, nhà nghiên cứu định tính và những người tham gia vào nghiên cứu (research participants) thể hiện những hiểu biết, những gì ảnh hưởng đến quan điểm, hành động của họ về hiện thực. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu bắt buộc phải phản ánh những gì mang lại từ các sự kiện, bối cảnh; những gì mà họ thấy và làm sao để có thể thấy. Vấn đề nghiên cứu sẽ định hình phương pháp mà nhà nghiên cứu lựa chọn. Ở Netnography, những người tham gia vào cộng đồng mạng sẽ thể hiện quan điểm của họ đối với một hoặc một vài chủ đề nào đó. Nhà nghiên cứu cần lựa chọn chủ đề phù hợp với chủ đề nghiên cứu của mình.

Bước 2: Xác định cộng đồng mạng. Công việc đầu tiên mà các nhà nghiên cứu phải làm khi thực hiện nghiên cứu theo phương pháp Netnography là chọn các cộng đồng mạng gắn với chủ đề liên quan đến câu hỏi nghiên cứu (Kozinets 2002). Cộng đồng mạng được hiểu là các nhóm người tham gia vào bình luận các chủ đề trên các website, các diễn dàn của các tạp chí hoặc các diễn đàn của các trang mạng xã hội. Sau khi chọn các cộng đồng mạng liên quan, nhà nghiên cứu đánh giá mức độ tương tác thông qua số lượng các bình luận được đăng tải, đánh giá dữ liệu thu thập có chi tiết và giàu tính mô tả hay không.

Đối với Netnography, các chủ đề thường xuất hiện trước trên mạng Internet thông qua các hình thức như một bản tin trên báo điện tử, một bài viết trên blog cá nhân, một entry được đăng tải lên mạng xã hội; một chủ đề nào đó được đang tải trên các diễn đàn (forums). Những người tiếp nhận thông tin qua Internet sẽ đọc, đánh giá những thông tin từ các chủ đề theo cách mà họ nhìn nhận và họ bày tỏ quan điểm, thái độ, cảm xúc của họ với các chủ đề được đăng tải. Như vậy, nhiệm vụ của nhà nghiên cứu định tính ở bước này khi theo đuổi phương pháp Netnography là xác định cộng đồng mạng nào mình sẽ thu thập.

Bước 3: Quan sát cộng đồng và tổng hợp dữ liệu. Các nhà nghiên cứu áp dụng Netnography sẽ quan sát các cộng đồng trực tuyến theo cách thức không cưỡng ép, không tham gia, không thiên vị (Bartl &cộng sự., 2016). Như vậy, dữ liệu thu thập sẽ tồn tại ở hai dạng. Dạng thứ nhất, dữ liệu được rút trích trực tiếp từ những lời tuyên bố và đối thoại của người tiêu dùng và dữ liệu từ sự quan sát mang tính cá nhân của nhà nghiên cứu. Nhà nghiên cứu sẽ chọn lọc, sao chép các nội dung bình luận của các cộng đồng mạng và chuyển thành văn bản. Lúc này họ đóng vai trò đúng nghĩa là người chủ động phân tích nội dung của các bình luận, mối tương tác lúc này là tương tác một chiều vì chỉ có một chiều cung cấp thông tin từ đối tượng là các động đồng mạng. Nhà nghiên cứu không khai thác thêm được các lý do vì sao quan điểm, thái độ, cảm xúc của những người trong cộng đồng đó lại như vậy vì phương pháp Netnography không cho nhà nghiên cứu cơ hội để tìm hiểu sâu thêm.

Vì nhà nghiên cứu không bao giờ biết được một chủ đề đăng tải trên mạng Internet sẽ có bao nhiêu bình luận được dự báo trước, bình luận đó có giá trị với nhà nghiên cứu hay không, nên chọn lọc các bình luận nào và bỏ những bình luận nào là những câu hỏi khó khăn. Do đó, Kozinets ( 2015) đề nghị tổ chức các cuộc thảo luận, phỏng vấn trên mạng (cyber interview/ discussion) hoặc phỏng vấn qua email (email interview) để thu thập thêm thông tin nếu cần thiết.

Bước 4: Xử lý dữ liệu thu thập. Sau khi chuyển các bình luận, các đoạn ghi âm, ghi hình ra văn bản. Nhà nghiên cứu xử lý thô trên bảng cứng bằng cách bôi màu (highlight) các từ khóa, các đoạn nội dung quan trọng và kết nối với một ý tưởng nào đó. Công đoạn này là mã hóa sơ bộ (draft-coding). Nhà nghiên cứu có thể sử dụng cách thức “mã hóa từ theo từ” (word-by-word coding) hoặc “dòng theo dòng”(line-by-line coding) theo hướng dẫn của (Goulding, 2002) hay (Charmaz 2006). Sau khi mã hóa sơ bộ, nhà nghiên cứu đọc lại các codes, nếu cần phải rã code và mã hóa lần hai hoặc nhiều lần phụ thuộc đặc thù từng nghiên cứu. Ở công đoạn này, các lưu chú (memos) cần thiết phải được viết ra và lưu lại vì đây là cơ sở để nhà nghiên cứu kết nối các mối quan hệ giữa các thành phần, nội dung của các thành phần. Nhiều nhà nghiên cứu sử dụng phần mềm chuyên dụng như QSRNVivo cho xử lý dữ liệu định tính. Hutchison và cộng sự:. 2010) đã phân tích những ưu điểm vượt trội của QSRNVivo trong phân tích dữ liệu định tính như tính năng ghi nhớ các “thành phần”, các từ khóa và khả năng tìm kiếm, truy xuất dữ liệu vô cùng mạnh mẽ. Thời gian gần đây, phần mềm Leximancer cũng được các nhà nghiên cứu định tính ưa chuộng bởi khả năng xử lý dữ liệu lớn vô cùng mạnh mẽ (Sotiriadou & cộng sự, 2014).

Bước 5: Đạo đức nghiên cứu. Cần chú ý vấn đề đạo đức nghiên cứu trong nghiên cứu định tính. Tuân thủ các qui trình liên quan đến đạo đức nghiên cứu là chuẩn mực bắt buộc phải có trong lĩnh vực xã hội. Cân nhắc vấn đề bản quyền khi thu thập dữ liệu. Đảm bảo tính khuyết danh và bảo mật đối với các thành viên của cộng đồng mạng, không được xâm phạm vào tính riêng tư là điều hết sức quan trọng và cần thiết (Bartl &cộng sự., 2016).

Bước 6: Kết quả và hàm ý: Với các từ khóa, nhà nghiên cứu tiến hành phân nhóm các thành phần (categories) và đối chiếu so sánh liên tục với các lý thuyết đang tồn tại. Việc kết nối các thành phần được tiến hành ngay trong giai đoạn này để nhận định các mối quan hệ giữa các “thành phần”. Nếu có thành phần nào mới nổi lên, một mối quan hệ nào mới nổi lên nhà nghiên cứu phải tiến hành lược khảo lại các nghiên cứu thông qua tất cả các kênh để xác định có đúng thành phần mình tìm ra là mới hay không. Cuối cùng, nhà nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên những gì mà họ khẳng định và khám phá.

3. Ví dụ minh họa ứng dụng phương pháp Netnography

Dwivedi, (2009) thực hiện một nghiên cứu định tính sử dụng hướng tiếp cận netnography với chủ đề “hình ảnh điểm đến trực tuyến ở Ấn Độ: dựa trên quan điểm của khách hàng”. Lý do dẫn dắt tác giả sử dụng phương pháp định tính đó là các nghiên cứu định lượng khá cứng nhắc và phương pháp định tính gợi mở một cách tiếp cận mang lại nhiều thông tin đến từ quan điểm của người tiêu dùng. Tác giả sử dụng 100 đoạn đăng tải chia sẻ kinh nghiệm của những người khách du lịch đã từng đến Ấn Độ từ hai cộng đồng chia sẻ kinh nghiệm du lịch. Tác giả phân tích nội dung những bài đăng tải này như những câu chuyện trải nghiệm (experience storytelling). Sau khi mã hóa từ khóa, rút gọn các thành phần, tác giả khám phá và so sánh các thành phần này trực tiếp với công trình nghiên cứu về hình ảnh điểm đến công bố trước đó.

Công trình của Dwivedi, (2009) không khám phá thêm các thành phần mới so với các thành phần của (Beerli & Martín, 2004) nhưng nội hàm của các thành phần thì có thêm những từ khóa thể hiện những nội dung mới. Nghiên cứu của Dwivedi, (2009) được công bố trên International Journal of Contemporary Hospitality Management, tạp chí xếp hạng Q1 5 năm liên tiếp trong lĩnh vực du lịch, khách sạn.

Nhà nghiên cứu trong lĩnh vực dân tộc học thường ít chú ý đến tính mới của lý thuyết. Họ quan tâm nhiều đến chiều sâu của khái niệm và mối quan hệ, trong khi đó nhà nghiên cứu định tính trong lĩnh vực marketing quan tâm đến chiều sâu và cả tính mới của lý thuyết. Điều này có nghĩa là khi báo cáo một công trình định tính liên quan đến lĩnh vực hành vi hoặc marketing theo Netnography, yếu tố chiều sâu và mới càng được làm rõ thì nghiên cứu càng có vị trí cao trong học thuật.

Một nghiên cứu khác áp dụng phương pháp Netnography của nhóm tác giả Cao và Vo, (2016) đã xem xét hành vi tẩy chay của người tiêu dùng Việt Nam đối với hàng hóa xuất xứ Trung Quốc. Kết quả phân tích nội dung từ 240 bình luận cho thấy hành vi tẩy chay là một khái niệm đa thành phần bao gồm sự sẵn lòng tẩy chay và kêu gọi tẩy chay. Kết quả nghiên cứu này đóng góp nhiều ý nghĩa đối với lý thuyết hành vi, đặc biệt là hành vi tẩy chay của người tiêu dùng.

4. Kết luận và đề xuất

Nghiên cứu định tính ngày càng chứng tỏ vai trò đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực marketing, hành vi người tiêu dùng. Đặc biệt, với phương pháp tận dụng mạng xã hội như Netnography, phương pháp định tính thể hiện nhiều ưu điểm vượt trội giúp nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn những gì người tiêu dùng đang ẩn chứa bên trong họ. Netnography mang lại những khái niệm, mối quan hệ mà từ đó hình thành nên những lý thuyết mới đầy giá trị cho nghiên cứu hàn lâm lĩnh vực marketing và hành vi người tiêu dùng.

Thực hiện phương pháp Netnography không yêu cầu nhà nghiên cứu những kỹ năng tính toán liên quan đến thống kê hay toán học. Nhưng Netnography cần sự kiên nhẫn, cần cù và khả năng diễn giải, so sánh của nhà nghiên cứu. Netnography là hướng tiếp cận đầy hứa hẹn và xứng đáng để nhà nghiên cứu đầu tư thời gian và nguồn lực.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Bartl, M., Kannan, V. K., & Stockinger, H. (2016). A review and analysis of literature on netnography research. International Journal of Technology Marketing, 11(2), 165–196. https://doi.org/10.1504/IJTMKT.2016.075687

2. Beerli, A., & Martín, J. D. (2004). Factors influencing destination image. Annals of Tourism Research, 31(3), 657–681. https://doi.org/10.1016/j.annals.2004.01.010

3. Cao, Q. V., & Vo, T. Q. (2016). Consumer Boycotts toward Chinese Products: An Exploratory Research in Vietnam. In J.-G. Choi (Ed.), World Confererce on Business and Management (pp. 214–224). Seoul: People and Global Business Association(PGBA) & KyoBo Publishing Co.

4. Charmaz, K. (2006). Constructing Grounded Theory: A Practical Guide Through Qualitative Analysis (1st ed.). London: Sage.

5. Dwivedi, M. (2009). Online destination image of India: a consumer based perspective. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 21(2), 226–232. https://doi.org/10.1108/09596110910935714

6. Goulding, C. (2002). Grounded theory: A practical guide for management, business and market researchers (1st ed.). London: Sage.

7. Hutchison, A. J., Johnston, L. H., & Breckon, J. D. (2010). Using QSR#NVivo to facilitate the development of a grounded theory project: an account of a worked example. International Journal of Social Research Methodology, 13(4), 283–302. https://doi.org/10.1080/13645570902996301

8. Kozinets, R. V. (2002). The Field Behind the Screen: Using Netnography for Marketing Research in Online Communities. Journal of Marketing Research, 39(1), 61–72. https://doi.org/10.1509/jmkr.39.1.61.18935

9. Kozinets, R. V. (2015). Netnography: redefined. Igarss 2014 (2nd ed.). Thousand Oaks, CA: SAGE Publications Ltd.

10. Sotiriadou, P., Brouwers, J., & Le, T.-A. (2014). Choosing a qualitative data analysis tool: A comparison of NVivo and Leximancer. Annals of Leisure Research, In press(June), 1–17. https://doi.org/10.1080/11745398.2014.902292

NETNOGRAPHY IN MARKETING QUALITATIVE RESEARCH METHOD: THEORY AND PRACTICE

MA. CAO QUOC VIET

Lecturer in Research Methodology - School of Management University of Economics Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

The development of computer, Internet and social media network have pushed consumer behavior research into a new era. The main purpose of paper is to introduce the netnography method, which is a branch of ethnography, founded by Kozinets RV, the  founder and a great professor in Marketing research.

Keywords: Qualitative research, ethnography, netnography.