Di tengah era digital yang semakin maju, kehidupan sosial kita telah bertransformasi secara radikal. Platform digital seperti media sosial, forum online, dan blog telah menjadi arena baru di mana interaksi sosial berlangsung. Karena perubahan ini, muncul kebutuhan untuk memahami bagaimana teknologi mempengaruhi perilaku sosial dan budaya kita. Dalam konteks ini, netnografi digital, yang merupakan adaptasi dari etnografi tradisional ke ruang digital, menawarkan wawasan penting.

Apa itu Netnografi Digital?

Netnografi digital adalah metodologi penelitian yang menggunakan prinsip etnografi—studi mendalam tentang orang dan budaya—dan menerapkannya pada konteks komunitas online. Konsep ini pertama kali diperkenalkan oleh Robert Kozinets pada akhir 1990-an dan telah berkembang menjadi alat utama dalam riset kualitatif. Melalui netnografi, peneliti dapat mengamati, menganalisis, dan berinteraksi dengan perilaku alami peserta tanpa gangguan fisik, memberikan pemahaman mendalam tentang dinamika sosial yang terjadi di internet.

Kegunaan Netnografi di Masyarakat Modern

• Menjelajahi Perilaku Konsumen. Dalam pemasaran dan riset pasar, netnografi menjadi sangat berharga karena memungkinkan merek untuk mendengarkan dan memahami percakapan konsumen tentang produk atau jasa mereka secara real-time. Ini memberikan insight tentang preferensi konsumen, tren, dan masalah produk yang mungkin tidak terungkap melalui survei atau wawancara tradisional.
• Memahami Perubahan Sosial dan Budaya. Netnografi memungkinkan peneliti untuk menangkap dan menganalisis perubahan nilai dan norma sosial yang sering kali muncul pertama kali dalam diskusi online. Misalnya, penelitian tentang bagaimana komunitas online bereaksi terhadap isu-isu sosial seperti perubahan iklim atau kesetaraan gender dapat memberikan wawasan tentang pergeseran sikap sebelum hal itu menjadi jelas di masyarakat umum.
• Mengungkap Subkultur. Internet adalah habitat alami bagi subkultur yang mungkin tidak terlihat atau mudah diakses oleh peneliti menggunakan metode konvensional. Dari penggemar genre musik tertentu hingga kelompok aktivisme, netnografi memungkinkan studi tentang komunitas ini dalam skala yang lebih luas.

Metodologi Penelitian Netnografi

Proses netnografi melibatkan beberapa langkah kunci:

• Pemilihan Situs. Peneliti harus memilih platform online yang paling relevan dengan topik penelitian mereka. Ini bisa berupa media sosial, forum, atau blog tergantung pada fokus studi.
• Pengumpulan dan Analisis Data. Data yang dikumpulkan dalam netnografi biasanya berupa teks, gambar, dan video yang dihasilkan pengguna. Metode analisis bisa berupa analisis isi kualitatif, kuantitatif, atau kombinasi keduanya, tergantung pada tujuan penelitian.
• Etika Penelitian. Salah satu tantangan utama dalam netnografi adalah etika, terutama berkaitan dengan privasi. Peneliti harus memastikan bahwa mereka memiliki izin untuk menggunakan data dari forum atau grup online, dan bahwa identitas pribadi tidak terungkap tanpa persetujuan.

Tantangan dalam Penelitian Netnografi

• Kecepatan Perubahan Media Digital. Kecepatan di mana platform digital berkembang dapat membuat hasil penelitian cepat usang. Oleh karena itu, netnografi membutuhkan fleksibilitas dan kemampuan untuk beradaptasi dengan perubahan teknologi.
• Bias dalam Data. Data yang dihasilkan dari interaksi online bisa jadi tidak sepenuhnya mencerminkan populasi yang lebih luas karena tidak semua demografi aktif secara online dengan cara yang sama. Ini bisa mengarah pada bias dalam penelitian.
• Isu Privasi dan Anonimitas. Mengelola privasi dan anonimitas merupakan aspek kritikal dalam etika netnografi. Peneliti harus memastikan bahwa mereka menghormati hak-hak partisipan dan beroperasi sesuai dengan pedoman etika yang ketat.

Kesimpulan

Netnografi digital menawarkan cara yang kuat dan relevan untuk memahami masyarakat modern yang terus berkembang. Sebagai alat penelitian, netnografi mengungkapkan bagaimana digitalisasi telah mempengaruhi hampir setiap aspek kehidupan kita. Dengan memanfaatkan teknologi untuk mendengarkan dan memahami percakapan yang terjadi di ruang online, para peneliti dapat menangkap nuansa perilaku yang sebelumnya sulit untuk diamati. Melalui pendekatan etis dan sistematis, netnografi terus memberikan wawasan berharga tentang dinamika sosial dan budaya kita yang terus berubah.

CALL FOR PAPERS

TIEF-EJIF Virtual Workshop is coming. Submit your abstract and full paper until August 25th, 2023

Following the success of the past five editions of the Turin Islamic Economic Forum (TIEF) and European Journal of Islamic Finance Workshop, we are organizing a new virtual workshop to contribute to the knowledge of the broad Islamic economics and finance themes as: 

1. Accounting for Islamic finance rules

2. Islamic finance tools

3. Asset management and infrastructures

4. ESG Islamic finance

5. Smart cities in Islamic worlds

6. New technologies for Islamic financial management

7. Islamic central banking system

8. Halal food and beverage issues

9. Halal tourism

CONFERENCE LANGUAGE & SUBMISSION   Authors are invited to submit their full papers in English using Word format. Both theoretical and empirical papers are considered. Submissions should be made through email: [email protected]

PUBLICATION OPPORTUNITY

Selected papers presented at the conference will be published in a special issue of the European Journal of Islamic Finance (ISSN: 2421-2172). 

IMPORTANT DATES

• Abstract deadline: 14 July 2023
• Full paper deadline: 23 October 2023
• Notifications: Within eight days after the abstract and then paper submission by the scientific committee.
• Registrations: 31 October - 20 November 2023
• Full paper virtual presentations by the author(s): 23 November 2023

REGISTRATION FEES
Free

Detail Info:

https://www.ojs.unito.it/index.php/EJIF

Di tengah gejolak opini publik yang semakin kompleks, pemahaman tentang sentimen masyarakat menjadi kunci bagi organisasi, perusahaan, dan pemerintah untuk mengambil keputusan yang tepat. Dua pendekatan utama dalam menganalisis sentimen publik adalah melalui teknologi machine learning dan leksikon berbasis. Mari kita jelajahi keunggulan masing-masing dan bagaimana cara menggunakannya.

1. Analisis Sentimen Machine Learning:

Teknologi machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengidentifikasi pola yang rumit tanpa perlu pemrograman yang eksplisit. Dalam konteks analisis sentimen, metode machine learning digunakan untuk mengklasifikasikan teks atau data yang mengandung sentimen positif, negatif, atau netral.

Keunggulan:
- Skalabilitas: Metode machine learning dapat menangani volume data yang besar dengan cepat dan efisien.
- Ketepatan: Dengan pelatihan yang tepat, model machine learning dapat menghasilkan prediksi sentimen yang akurat dan dapat diandalkan.
- Adaptabilitas: Model dapat ditingkatkan dan disesuaikan dengan mengintegrasikan data baru atau mengubah parameter.

Cara Menggunakan:
- Kumpulkan dan klasifikasikan data latihan berlabel.
- Pilih algoritma machine learning yang sesuai, seperti Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), atau Neural Networks.
- Latih model dengan data latihan dan validasi menggunakan data uji.
- Evaluasi kinerja model dan lakukan fine-tuning jika diperlukan.
- Terapkan model untuk menganalisis teks atau data baru.

2. Analisis Sentimen Berbasis Leksikon:

Pendekatan leksikon berbasis mengandalkan kamus atau daftar kata yang dikaitkan dengan sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen leksikon berbasis mencocokkan kata-kata dalam teks dengan daftar kata dalam leksikon dan menghitung skor sentimen berdasarkan kata-kata tersebut.

Keunggulan:
- Transparansi: Metode ini mudah dipahami dan diinterpretasikan karena mengandalkan leksikon kata-kata yang sudah ditentukan.
- Efisiensi: Tidak memerlukan pelatihan model yang rumit, sehingga bisa diterapkan dengan cepat.

Cara Menggunakan:
- Pilih leksikon atau daftar kata yang sesuai dengan konteks dan bahasa Anda.
- Anotasikan teks dengan skor sentimen berdasarkan leksikon yang dipilih.
- Hitung skor sentimen keseluruhan berdasarkan kata-kata dalam teks.

Penerapan dalam Menganalisis Sentimen Publik:

- Media Sosial: Analisis sentimen digunakan untuk memantau dan memahami opini dan reaksi masyarakat terhadap merek, produk, atau isu tertentu di platform media sosial.
- Tinjauan Pelanggan: Perusahaan menggunakan analisis sentimen untuk mengevaluasi umpan balik pelanggan dan menemukan tren dan pola dalam pendapat dan preferensi pelanggan.
- Krisis Reputasi: Pemerintah dan organisasi mengandalkan analisis sentimen untuk memantau dan menanggapi krisis reputasi dengan cepat berdasarkan respon publik.

Dengan menggunakan kombinasi teknologi machine learning dan leksikon berbasis, organisasi dapat memperoleh wawasan yang lebih dalam tentang sentimen masyarakat dan mengambil langkah-langkah yang tepat dalam meresponsnya. Keberhasilan dalam menganalisis sentimen publik tidak hanya membutuhkan teknologi yang tepat, tetapi juga pemahaman yang mendalam tentang konteks dan tujuan analisis tersebut.

Metode kuantitatif adalah pendekatan penelitian yang mengumpulkan data berupa angka dan melakukan analisis statistik untuk menghasilkan informasi yang objektif dan dapat diukur. Berikut adalah beberapa poin penting tentang metode kuantitatif secara singkat:

Tujuan: Metode ini digunakan untuk mengukur hubungan antara variabel, mengidentifikasi pola, dan membuat generalisasi berdasarkan data numerik.

Desain Penelitian: Penelitian kuantitatif seringkali melibatkan desain eksperimen atau survei. Data dikumpulkan melalui instrumen seperti kuesioner, tes, atau observasi terstruktur.

Sampling: Penelitian kuantitatif sering menggunakan sampel yang mewakili populasi yang lebih besar. Sampling yang baik sangat penting untuk mendapatkan hasil yang dapat dipercaya.

Analisis Data: Data dikumpulkan dalam bentuk angka dan kemudian dianalisis menggunakan teknik statistik seperti regresi, uji hipotesis, atau analisis varian untuk mengidentifikasi pola atau hubungan yang signifikan.

Objektivitas: Metode ini berusaha untuk menghindari pengaruh peneliti dalam pengumpulan dan analisis data, sehingga hasilnya lebih obyektif.

Replikasi: Penelitian kuantitatif seringkali mendorong replikasi atau pengulangan studi oleh peneliti lain untuk memeriksa keabsahan temuan.

Hasil: Hasil dari penelitian kuantitatif biasanya disajikan dalam bentuk angka, tabel, grafik, atau statistik deskriptif.

Keuntungan: Metode kuantitatif memungkinkan generalisasi yang lebih kuat, memungkinkan pengujian hipotesis secara sistematis, dan dapat memberikan hasil yang lebih obyektif dan dapat diukur.

Keterbatasan: Metode ini cenderung mengabaikan konteks dan pemahaman mendalam tentang fenomena yang diteliti, serta terbatas dalam menangani aspek kualitatif atau nuansamenjadi objektif.

Contoh: Misalnya, sebuah penelitian kuantitatif dapat digunakan untuk mengukur pengaruh faktor-faktor seperti pendidikan, pengalaman kerja, dan usia terhadap tingkat penghasilan dalam sebuah populasi.

Metode kuantitatif adalah salah satu pendekatan yang populer dalam ilmu sosial, ilmu alam, dan berbagai bidang penelitian lainnya untuk mengumpulkan dan menganalisis data dengan pendekatan yang lebih terstruktur dan menghasilkan informasi yang dapat diukur secara empiris.