第四，作为向评估阶段的过渡，分析和类别形成最终确定与研究问题相关的中心主题和类别，然后用科学文献丰富它们。这里的材料是按照主题进行分类和访问的。[7]在此阶段，通过使用案例画像和序列分析来重建解释和交互过程的模式来指定类别的形成，以便找到可用于解开正在研究的现象的关键主题。如今，这一步骤通常也在计算机上进行，部分是借助能够进行计算机辅助定性数据和文本分析的软件（定性数据分析软件，如 MaxQDA）。
原则上，民族志方法的特点是方法论的开放性，而不是致力于严格执行既定的程序。相反，范式是对研究问题和领域动态采取特定的方法，并根据所收集数据的结构不断调整
关于本文关注的数据收集阶段，很明显民族志学者的观察实践基于通用的研究实践：写作、素描、收集、拍照，除了模拟工具外，还使用非特定或通用的数字工具，例如Word、Excel、相机和录音设备。然而，民族志观察实践的特点是所收集数据类型的多样性。移动数字记录和输入设备的日益普及继续产生这种数据多样性，也促进了数据量的稳步增长。如果实地参与者也使用数字技术，那么民族志学者对数字技术的使用和数字数据生成也会变得更加自然。随着收集的数据类型多样化和数据量的不断增加，混淆的风险 委内瑞拉电报数据 随之增加，而这通常无法通过简单地将所有数据集成到语料库中来解决。相反，在民族志实践中，人们试图“以一种能够互相评论和补充的方式”排列数据。[8]这种以相互阐释的方式排列异构数据形式的任务迄今为止在数字层面上很少得到需求导向的支持。硬盘上创建了文件夹结构，但这些文件夹结构仅允许连续或分段查看数据（笔记、录音、图像、视频序列、观察协议等）。正如 Tricia Wang 所解释的那样，一些更具数字头脑的民族志学者使用公共平台来组织和发布数据（例如 Instagram、Tumblr、Flickr、Twitter、Evernote、笔记应用程序等[9]）。[10]根据我们迄今为止的经验，以及关于计算机辅助民族志实践的罕见报道，民族志学者各自使用一种模拟数字拼贴画，在软件、笔记本、公共平台、钉板等之间来回切换，以保持对大型异构数据语料库的概览。