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検索語に直接言及した消費者のコメントやエンゲージメントのパターンを見つけることに重点を置く多くのソーシャルデータ分析ツールとは異なり、MotivBaseは、文化を真に解読する（そして没入型のエスノグラフィーを実施する）ためには、直接の言及を超えて、検索語を取り巻く（検索語の文脈で消費者によって議論される）トピックや意味の世界を理解する必要があることを理解している。
つまり、MotivBaseは検索語に直接関連するトピックだけを分析するのではなく、他のトピックを通じて間接的に関連するトピックの影響も分析するのです。要するに、MotivBaseは近親者だけでなく、いとこやその家族なども分析するのです。これこそが、MotivBaseがトピックやトレンドの背後にある意味を真に読み解くことのできる理由である。
そのため、MotivBaseが消費者の会話をスクレイピングする場合、それらの会話を保存するわけではない。むしろ、これらの会話から得られたトピックと、もちろんそれらの間の関係の性質（ボリューム、頻度、意味的距離など）を保存する。
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ケーススタディ
コンテクスチュアル・インテリジェンス：MotivBaseのAIエスノグラフィーの鍵
によるものだ：
EVP兼グループディレクター、人類学
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検索語に直接言及した消費者のコメントやエンゲージメントのパターンを見つけることに重点を置く多くのソーシャルデータ分析ツールとは異なり、MotivBaseは、文化を真に解読する（そして没入型のエスノグラフィーを実施する）ためには、直接の言及を超えて、検索語を取り巻く（検索語の文脈で消費者によって議論される）トピックや意味の世界を理解する必要があることを理解している。
つまり、MotivBaseは検索語に直接関連するトピックだけを分析するのではなく、他のトピックを通じて間接的に関連するトピックの影響も分析するのです。要するに、MotivBaseは近親者だけでなく、いとこやその家族なども分析するのです。これこそが、MotivBaseがトピックやトレンドの背後にある意味を真に読み解くことのできる理由である。
そのため、MotivBaseが消費者の会話をスクレイピングする場合、それらの会話を保存するわけではない。むしろ、これらの会話から得られたトピックと、もちろんそれらの間の関係の性質（ボリューム、頻度、意味的距離など）を保存する。
具体的な例を挙げてみよう。
例えば、スージーがあるフォーラムで「クリーンイーティング」について会話を始め、オーガニックを買うことがクリーンイーティングの前提条件であると述べたとしよう。ジョージはスージーのコメントに答えるが、「クリーンな食事」という言葉は使わない。その代わりに、家族の健康や減量の試みについて話している。アネットはまたもや「クリーンな食事」という言葉を使わず、自分がいかに加工度の低い食品にこだわっているかを説明する。
真のエスノグラフィーであれば、人類学者はこれらの会話をすべて観察し、ジョージとアネットが「クリーンイーティング」という言葉を使わなかったからといって、その反応を無視することはないだろう。というのも、ジョージとアネットは、スージーが会話を始めたのと同じように、「クリーンな食事」というトピックをめぐる文化の中で作られた意味を定義する重要な役割を果たしているからだ。ほとんどのテクノロジーはジョージとアネットの反応を無視するだろうが、MotivBaseのコンテクスチュアル・マッピング・アルゴリズムは、これらの会話がすべて同じコンテクストの中で起こっていることを理解している。そのため、すべての反応を考慮に入れてトピックに変換し、さまざまなトピックと検索されたトピック「clean eating」の間の意味的距離を計算し、これを時間的に報告します（下のスクリーンショットのように）。
