De strijd om de student: Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs

De strijd om de student: Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Een onderzoek naar het succesvol en verantwoord inzetten van Social Media bij hoger onderwijs instellingen

Michel Tax S0140236 Bachelor opdracht Communicatiewetenschap Course code: 2010_19246065 Variant: 18 EC Universiteit Twente Begeleider: Sjoerd de Vries 22-06-2012

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs

Management Summary Welke factoren bijdragen aan het verantwoord en succesvol inzetten van Social Media in het hoger onderwijs, stond in dit onderzoek centraal. Om dit te onderzoeken werd er gebruik gemaakt van een kwantitatieve methode, namelijk een online vragenlijst. De vragenlijst werd uitgezet onder twee doelgroepen. Een groep van 403 respondenten en bestond uit middelbare scholieren vanuit het gehele land en waren scholier uit de leerjaren 4 en 5 havo en 5 en 6 vwo. De andere groep bestond uit 103 studenten die afkomstig waren uit de regio Enschede en Hengelo, waarbij hbo en wo-instellingen werden gezocht voor de werving van de online vragenlijst. De wervingsmethoden voor deze groepen waren verschillend. Bij de scholieren werd er gebruik gemaakt van een panel van scholieren, waardoor deze groep anoniem via de mail kon worden uitgenodigd voor de online vragenlijst. De studenten kregen een unieke weblink overhandigd, waarmee zij vervolgens de vragenlijst anoniem konden invullen. De vragenlijst bestond uit verschillende vragen die betrekking hadden tot het conceptueel model waarin de constructen Verwachting, motieven, participatie-intentie, participatie Social Media-gebruik, Sociale invloed, Faciliteitcondities, Studiekeuze, Leeftijd, Ervaring en PRINT-attributen verwerkt zaten. Daarnaast werden er vragen gesteld die betrekking hadden tot het Social Media-gebruik van de respondenten. In de analyse werden de beide groepen met elkaar vergeleken op het gebied van Social Media-gebruik. Hierbij kwam onder andere naar voren dat studenten veel uren doorbrengen op internet, maar dat met name de scholieren erg actief zijn op de Social Media. Daarnaast werd er vastgesteld dat de belangrijkste bron voor informatie over een vervolgstudie bij scholieren via fora ging en bij studenten via online communities. Daarna volgde bij beide groepen als bron de informatie van vrienden familie en kennissen en brochures. Aan de hand van dit onderzoek werden er vier verschillende typen Social Media-gebruikers vastgesteld. Dit waren de “Actieve gebruiker”, Sociale gebruiker”, “Sociale en Informatieve gebruiker” en de “Inactieve gebruiker”. Aan de hand van deze typeringen werden de verschillende antwoordmogelijkheden uitgezet en werd bekeken welke groep zich met name met welke bepaalde activiteit bezighield. Het geteste model kende slechts één sterke samenhang, namelijk faciliteitscondities en voorspelde op sterke wijze de participatie aan Social Media. De samenhang tussen de overige constructen lieten slechts een zwakke of matige samenhang zien. Tot slot werden er aanbevelingen gedaan voor het inzetten van Social Media in het hoger onderwijs. Zo is het verstandig dat Social Media nadrukkelijk op de website van een onderwijsinstelling aanwezig is. Daarnaast is het slim om via meerdere kanalen de uitingen te verspreiden en ze met elkaar te verbinden en er naar te verwijzen. Hierdoor ontstaat er meer herkenning onder de doelgroep. Echter is het wel van belang om niet alle kanalen te gebruiken, maar alleen diegene die nuttig zijn. Gedacht kan worden aan die platformen waarop de doelgroep veel actief is. Hier moet wel opgelet worden voor eventuele trendverschuivingen in het Social Media-gebruik. Hierbij kunnen effectiviteitsmetingen van de Social Media op regelmatige basis de benodigde inzichten verschaffen. De aandacht die vanuit de Social Media naar de doelgroep gaat moet niet alleen op het eigenbelang van de organisatie gericht zijn, maar ook op de gebruiker. Begeleiding bieden bij het studiekeuzetraject kan zorgen voor een binding met de onderwijsorganisatie, waardoor aankomende studenten wellicht meer geneigd zijn om zich bij de betreffende instelling aan te melden. Tot slot werd er aanbevolen om het invoeren van de Social Media op een zo groot mogelijk draagvlak te laten rusten. Dit voorkomt het vroegtijdig staken van de Social Media-activiteiten op het moment dat er niet direct resultaten behaald worden. Dit is weer van belang, omdat Social Media pas baat heeft bij enige vorm van continuïteit, aangezien eventuele volgers anders afhaken waardoor het lastig wordt ze terug te winnen.

Pagina 2


Inhoudsopgave 1.

Probleemomschrijving ................................................................................................................................. 5 1.1.

Oorzaak van het probleem ................................................................................................................. 5

1.1.1.

Wat is het (communicatie)probleem? ....................................................................................... 5

1.1.2.

Onderzoeksdoelen ..................................................................................................................... 6

1.1.3.

Onderzoeksvraag ....................................................................................................................... 6

1.2.

Context van het onderzoek................................................................................................................. 7

1.2.1. 2.

Theoretisch Kader........................................................................................................................................ 8 2.1.

Soorten Social Media ................................................................................................................. 9

2.1.2.

Classificatiemodel Social Media ............................................................................................... 10

2.1.3.

Algemene motieven Social Media-participatie ........................................................................ 11

2.1.4.

Classificatie Social Media-gebruikers ....................................................................................... 12

Acceptatie Social Media in omgeving van hoger onderwijsinstellingen ........................................... 14

2.2.1.

Sociale Media-experience ........................................................................................................ 14

2.2.2.

Sociale Media-verwachting ...................................................................................................... 15

2.3.

Motieven bij gebruik Social Media…................................................................................................. 16

2.3.1.

…door studenten ...................................................................................................................... 16

2.3.2.

…door hoger onderwijsinstellingen ......................................................................................... 18

2.4.

4.

Social Media Marketing ...................................................................................................................... 8

2.1.1.

2.2.

3.

Organisatie ................................................................................................................................. 7

Conceptueel model ........................................................................................................................... 20

Methodologie ............................................................................................................................................ 22 3.1.

Onderzoekspopulatie en steekproef ................................................................................................ 22

3.2.

Onderzoeksdesign ............................................................................................................................ 22

3.3.

Onderzoeksinstrument ..................................................................................................................... 23

3.3.1.

Type vragen .............................................................................................................................. 23

3.3.2.

Constructen .............................................................................................................................. 24

3.4.

Procedure ......................................................................................................................................... 25

3.5.

Analyse.............................................................................................................................................. 26

Resultaten.................................................................................................................................................. 28 4.1.

Kenmerken van respondenten ......................................................................................................... 28

4.2.

Gebruik van (Social) Media ............................................................................................................... 29

4.2.1.

Frequentie en duur .................................................................................................................. 29

4.2.2.

Sites .......................................................................................................................................... 30

4.2.3.

Connecties................................................................................................................................ 31

4.2.4.

Typen gebruikers...................................................................................................................... 31

Pagina 3

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs 4.2.5. 4.3.

5.

Studiekeuze .............................................................................................................................. 36

Constructen ...................................................................................................................................... 38

4.3.1.

Betrouwbaarheid ..................................................................................................................... 38

4.3.2.

Correlatie en regressie ............................................................................................................. 39

Discussie .................................................................................................................................................... 42 5.1.

Samenvatting resultaten................................................................................................................... 42

5.2.

Limitaties onderzoek ........................................................................................................................ 44

5.3.

Suggesties voor toekomstig onderzoek ............................................................................................ 45

6.

Aanbevelingen ........................................................................................................................................... 46

7.

Literatuur ................................................................................................................................................... 48

Appendix A - Logboek literatuurstudie .............................................................................................................. 52 Onderzoeksvragen met betrekking tot literatuurstudie ................................................................................ 52 Criteria voor meest geschikte materialen ...................................................................................................... 52 Gekozen Databases ........................................................................................................................................ 52 Relevante termen .......................................................................................................................................... 53 Zoekacties ...................................................................................................................................................... 53 Terminologie .................................................................................................................................................. 53 Bijkomende zoekacties .................................................................................................................................. 54 Gevonden APA referenties ............................................................................................................................ 54 Reflectie ......................................................................................................................................................... 54 Appendix B – SPSS PASW Syntax ....................................................................................................................... 55 Appendix C – Uitgewerkte tabellen ................................................................................................................... 71 Kenmerken van respondenten ...................................................................................................................... 71 Gebruik van (Social) Media ............................................................................................................................ 72 Frequentie en duur .................................................................................................................................... 72 Sites ........................................................................................................................................................... 73 Typen gebruikers ....................................................................................................................................... 73 Studiekeuze.................................................................................................................................................... 75 Beschrijvende resultaten ............................................................................................................................... 76 Appendix D – Vragenlijst: Leerlingen middelbare school ................................................................................... 77 Appendix E – Vragenlijst: Studenten hbo of wo-instelling ................................................................................. 86 Appendix F – Email naar potentiële respondent ............................................................................................... 95

Pagina 4


1. 1.1.

Probleemomschrijving Oorzaak van het probleem

Twitter, Facebook, LinkedIn, Hyves en Google+ zijn Social Media die tegenwoordig door veel bedrijven en organisaties gebruikt worden om in contact te komen met hun klanten of potentiële doelgroep. Deze Social Media-netwerken hebben hun intrede gedaan door de mogelijkheden van web 2.0. Waarbij Web 2.0 staat voor een ruim gedefinieerde kruising van web-applicatiemogelijkheden, die bijvoorbeeld het delen van informatie vergemakkelijken, interoperabiliteit creëren, een user-centered design bieden en samenwerking faciliteren op het World Wide Web (Wikipedia, n.d.). Uit meerdere onderzoeken is gebleken dat deze gebruikersgerichte online netwerken binnen, maar ook buiten hun online omgeving zaken promoten als participatie, openheid, conversatie, sharing, co-creatie, discussie en connectiviteit (Kaplan & Haenlein, 2010; Mayfiels, 2008; Zinck Stago, 2010; Kietzmann, Hermkens, McCarthy & Silvestre, 2011).Deze scala aan mogelijkheden kunnen door bedrijven en organisaties gebruikt worden om te interacteren met hun doelgroep, om zo meer over ze te weten te komen (Constantinides & Fountain, 2008). 1.1.1.

Wat is het (communicatie)probleem?

Ook hogescholen en universiteiten zien deze trend en willen hier op inspelen. Door gebruik te maken van Social Media in hun marketingcommunicatie hopen ze door middel van deze tool hun instelling breder bekend te maken, een goede reputatie op te bouwen, in de hoop zo meer studenten te kunnen werven. Momenteel bestaat er nog een communicatieafdeling bij verschillende onderwijsinstellingen, veelal vanuit de oude optiek van de marketingcommunicatie leiden, maar de manier van marketing bedrijven is veranderd met de komst van het internet in combinatie met de opkomst van Social Media. Met het gebruik van Social Media is het voor marketeers niet langer mogelijk om volledige controle te houden over wat consumenten zeggen over hun merk (Winer, 2009). Voorheen was een traditionele marketingreclame-uiting via billboard, radio of televisie slechts eenrichtingsverkeer, het hetzelfde marketinggebruik met de huidige Social Media gaat niet alleen in twee richtingen, maar ook nog in een heleboel andere richtingen tegelijk. Het traditionele communicatiemodel is, zoals Winer (2009) dit beschrijft in zijn werk, veranderd. Als een bericht eenmaal op het internet staat, kan het zich via verschillende kanalen, op verschillende momenten verspreiden én tevens gevonden worden. Wellicht dat daarmee dus ook de opvatting van een communicatie- en marketingafdeling opnieuw bekeken moet worden, aangezien de marketing via Social Media niet alleen door één afdeling gedaan wordt, maar door iedereen die deelneemt op het betreffende Social Media-platform van de betreffende onderwijsinstelling. De vraag is dus niet alleen hoe kunnen we studenten bereiken, maar ook op welke wijze en hoe kan Social Media daarbij op een verantwoorde manier gebruikt worden? Met Social Media kunnen verschillende doelgroepen bereikt worden en daarbij moet niet alleen gedacht worden aan scholieren van het middelbaar onderwijs, maar ook aan studenten die van studie switchen, (pre)master-studenten of zelfs docenten en werknemers. Daarvoor is het dus belangrijk om te kijken naar wat de doelgroep ertoe drijft om deze Social Media te raadplegen. Het belangenniveau en de invloed konden immers per doelgroepssegment verschillen (Van Gemert & Woudstra, 2005). Een werknemer kijkt op een heel andere manier naar een organisatie, dan een aankomend student die de komende jaren een studie wil volgen. Het bepalen van een klantgerichte strategie is belangrijk voor de marktpositieversterking (Treacy en Wiersema, 1993). Gecombineerd met de aanname dat een doelgroep of segmenten ervan niet telkens eenzelfde klantbeleving hebben, kan voorkomen dat er een teleurstelling ontstaat bij de betreffende doelgroep (Meijer, 2010). Het is dus belangrijk, dat beide doelgroepen zich kunnen vinden in wat ze via de Social Media aan informatie binnenkrijgen, om uiteindelijk te kunnen bepalen of men gaat studeren of werkzaam wil zijn voor de betreffende instelling. Het voorbeeld van de werknemer werd aangehaald ter illustratie van de verschillende perspectieven, echter zal er in dit onderzoek niet gekeken worden naar dit perspectief op het gebruik van Social Media als marketingtool.

Pagina 5

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs 1.1.2.

Onderzoeksdoelen

Dit onderzoek zal informatie verschaffen over het mogelijke gebruik van Social Media als marketingtool voor de marketingcommunicatie van hoger onderwijsinstelling. Door de nodige invloed vanuit de overheid is het voor instellingen steeds belangrijker geworden om zich zo goed mogelijk te presenteren naar de doelgroep toe. En doordat Social Media onmisbaar worden in het huidige medialandschap, moeten ook onderwijsinstellingen nadenken over de toekomstperspectieven van dit medium. Het belang van dit onderzoek was om aan te geven op welke wijze de benodigde informatie, die een (aspirant)student nodig had voor een juiste studiekeuze, overgebracht kon worden met het nieuwe medium genaamd de Social Media. Zoals Jongbloed, Kaiser, Salerno en De Weert (2004) al aangaven, zijn er nogal wat aspecten waarmee rekening gehouden dient te worden, als het gaat om het studiekeuzegedrag van een student. Onder andere de mate van transparantie van het opleidingsaanbod, verdelingsaspecten, rationele kosten-batenanalyse en arbeidsperspectieven in de optiek van de student spelen een rol bij deze studiekeuze. De resultaten die met dit onderzoek verworven werden, werden vergeleken met eerder gedaan onderzoek om zo wellicht een trend of een verandering weergeven ten opzichte van het eerder gedane onderzoek. In het onderzoek van Zinck Stagno (2010) werden 5 en 6 vwo’ers gevraagd als respondenten voor het onderzoek. Een logische keuze als doelgroep aangezien deze jongeren binnen niet al te lange tijd een keuze zullen moeten maken voor hun vervolgopleiding. Natuurlijk was het ook een interessant optie om te kijken naar studie-switchers en (pre)masterstudenten. Studieswitchers hebben al eerder een keuze gemaakt die hen niet bevallen is en maakten daarbij wellicht keuzes op een geheel andere basis dan een 5 of 6 vwo’ers zou doen. Ditzelfde geldt natuurlijk ook voor een (pre)masterstudent, aangezien dit al een heel traject heeft afgelegd bij een bepaalde instelling, waardoor er weer andere oorzaken te gronde kunnen liggen bij keuze voor een vervolgstudie of opleidingsinstituut. Met het licht op (pre)masterstudenten was het interessant voor een opleiding om te kijken wat hun beweegredenen waren om al dan niet binnen een opleiding een vervolgopleiding te gaan doen. Deze groep heeft immers al meegelopen binnen de onderwijsinstelling en kan daarmee genuanceerder aangeven wat de verwachtingen waren ten opzichte van wat ze ervaren hebben. Hierdoor komt er waardevolle informatie beschikbaar over zowel het keuzegedrag van de vervolgstudie, als informatie over het al dan niet verlaten van de huidige onderwijsinstelling en wat in eerste instantie de reden was om zich aan te melden bij de huidige instelling. Al deze data gecombineerd kon weer gebruikt worden om de Social Media goede aansluiting te laten vinden bij huidige (intern), maar ook toekomstige studenten (extern). 1.1.3.

Onderzoeksvraag

Ten gevolge van wat eerder beschreven is, werd de volgende onderzoeksvraag geformuleerd worden: 

Welke factoren bepalen het succes van Social Media studentenwerving in het hoger onderwijs?

Om deze vraag te kunnen beantwoorden moest er aantal deelvragen beantwoord worden. Deze waren:     

Welke resultaten zijn er bekend uit eerdere onderzoeken met betrekking tot de marketing (bij hogere onderwijsinstellingen) en het gebruik van Social Media-marketing? Welke factoren zijn van invloed op de keuze van een vervolgstudie bij scholieren, bachelor-en (pre)masterstudenten? Op welke wijze gebruiken huidige scholieren en studenten de Social Media? Welke trendverschillen tussen beide groepen vallen er op te maken met betrekking tot het. Social Media-gebruik? Wat verwachten leerlingen en studenten van het Social Media-gebruik van hoger onderwijs?

Pagina 6


1.2.

Context van het onderzoek

Dit onderzoek werd gedaan in opdracht van Atilla Kerpisci, de Concerndirecteur Marketing & Communicatie (M&C) van de Universiteit Twente. De afdeling M&C is een nieuwe concerndirectie binnen de UT, ontstaan uit de splitsing van Strategie & Communicatie in de zomer van 2011. De concerndirectie heeft een spilfunctie tussen het College van Bestuur, andere concerndirecties, faculteiten, instituten en de wereld buiten de Universiteit Twente. De concerndirectie Marketing & Communicatie helpt het strategisch instellingsplan te realiseren door de Universiteit Twente stevig in de markt te zetten en zorg te dragen voor een optimale communicatie tussen de universiteit en de verschillende doelgroepen. Dat vraagt om een sterke gezamenlijke inspanning van de gehele marketing- en communicatiekolom (Universiteit Twente, 2012). 1.2.1.

Organisatie

De concerndirectie is verdeeld over vier afdelingen met elk hun eigen communicatiespecialisme. Hieronder staat het organigram weergegeven van de betreffende afdeling

Figuur 1 – Organigram afdeling Marketing & Communicatie (Universiteit Twente, 2012).

Accountmanagers voor de faculteiten vallen onder de afdeling Marketingcommunicatie; accountmanagers voor instituten en diensten vallen onder de afdeling Corporate Communicatie. De communicatieondersteuning voor faculteiten, instituten en diensten wordt met ingang van 1 september 2011 uitgevoerd door accountteams. De accountteams van de faculteiten vallen onder Marketingcommunicatie, en de accountteams van de instituten en diensten onder Corporate Communicatie (Universiteit Twente, 2012).

Pagina 7


2.

Theoretisch Kader

Dit hoofdstuk moet een antwoord geven op de deelvragen die te maken hebben met eerdere onderzoeken met betrekking tot marketing bij hogere onderwijsinstellingen en het gebruik van Social Media-marketing. In de paragraaf Social Media Marketing (par. 2.1) zal onder meer inzicht verkregen worden in de huidige gebruikswijze van Social Media en welk type gebruikers er worden gedefinieerd. In paragraaf 2.2 zullen de constructen besproken worden die bijdragen bij de acceptatie van Social Media in het hoger onderwijs. Tot slot zal paragraaf 2.3 een antwoord geven op welke factoren van invloed kunnen zijn op de keuze van een vervolgstudie bij de bachelor-studenten en (pre)masters en welke motieven instellingen hebben bij het gebruik van Social Media.

2.1.

Social Media Marketing

Wat is Social Media Marketing? Social Media Marketing werd door Tuten (2008, blz.9) gedefinieerd als marketing die gebruik maakt van sociale netwerken, virtuele werelden, user-generated product reviews, weblogs, RSS feeds, podcasts, spellen en advertising opgewekt door consumenten. Van Leeuwen (2010, blz.9) merkte verder op, dat het toepassen of deel uitmaken van een marketingcampagne of -activiteit binnen Social Media ook wordt verstaan als Social Media Marketing. Als voorbeeld hierbij noemde ze het lid, vriend of fan worden van een merk binnen een sociale netwerksite, het spelen van een spel of het plaatsen van gadget van een bepaald merk op een Social Network-profielsite. Deze zouden eventueel dan ook weer doorgestuurd kunnen worden aan vrienden. Andere vormen van Social Media Marketing zijn: het volgen van een merk via een (micro)blog, video’s bekijken van een merk op een videoplatform, of een reactie over een merk plaatsen via een discussieforum (Van Leeuwen, 2010, blz. 9-10). Ondanks het feit dat er nog niet heel erg veel bekend is over de (lange-termijn-)effecten van het gebruik van Social Media door bedrijven, organisatie en individuen, wordt het op steeds grotere schaal door bedrijven in gebruik genomen of zelfs in hun marketingcommunicatiestrategie opgenomen (Barnes & Mattson, 2009b; Spears, Postmes, & Wolbert, 2000). In het onderzoek van Barnes en Mattson (2009a) kwam naar voren dat onderwijsinstellingen ook steeds meer “luisteren” op de Social Media naar wat er gezegd wordt over hun instelling. De vraag die echter na aanleiding hiervan opkwam was, op welke wijze moest er dan geluisterd worden naar deze Social Media? Om dit aspect te kunnen begrijpen, komt er een stuk klantenbeleving om de hoek kijken. Meijer (2010, blz. 18) verwoordde klantenbeleving als volgt: “Een ervaring bestaat uit een objectief / rationeel en een subjectief / emotioneel onderdeel. De klantbeleving wordt gevormd door een verwachting die een klant heeft van een organisatie of een merk en door perceptie van een directe en indirecte interactie met een organisatie of merk. De klant heeft directe interactie met de producten, de diensten, de medewerkers en de processen van een organisatie. Elk bewust en onbewust contact met een organisatie of een merk kan leiden tot een positieve of negatieve klantbeleving. Om de perceptie van de organisatie in stand te houden of te verbeteren moet de klantbeleving minimaal voldoen aan de verwachting van de klant of deze overtreffen. De totale klantbeleving is een continu proces van aanpassing door objectieve en subjectieve beoordelingen van de verwachting en de perceptie van een organisatie of een merk.” In dit geval werd er echter alleen gekeken naar de klantenbeleving op het gebied van Social Media en welke factoren van invloed waren op de studiekeuze van een student. Aan de hand van deze aspecten kon hierop later door middel van Social Media worden ingespeeld. In paragraaf 2.3.2 zal hier dieper op ingegaan worden.

Pagina 8


Soorten Social Media

Om Social Media als marketingtool te kunnen gebruiken, is het van belang om zoveel mogelijk de verschillende typen Social Media te onderscheiden. Echter zoals zal blijken uit de beschrijvingen van de verschillende typen, bestaat er tussen deze typen veelal een overlap in functionaliteit. Daarnaast kunnen er nieuwe types of merken Social Media bijkomen, waardoor het geven van een accurate weergave lastig is. Kaplan en Haenlein (2010a) boden echter een oplossing voor deze overlap en verschuivingen in het ‘Social Media’-landschap, waardoor de verschillende typen Social Media aan de hand van een aantal criteria geclassificeerd konden worden. Hierdoor ontstond er een eenduidiger beeld van de soorten Social Media. In paragraaf 2.1.2 zal deze classificatie nader toegelicht worden. Blogs Een blog is een gemakkelijk te updaten website of webpagina, die een dagboek-lijkend format heeft voor de nieuwsweergave (Ruben, 2011). Een auteur of meerdere auteurs kunnen op regelmatige basis nieuwtjes plaatsen, waarop door anderen weer gereageerd kan worden. Hierdoor ontstaat als het ware een online conversatie. Het bekendste voorbeeld hiervan uit de praktijk is WordPress. Social Networks Deze netwerken zijn in overvloed aanwezig. Een aantal bekende Social Networks zijn Hyves, Facebook en Google+, met respectievelijk 9,7 miljoen, 845 miljoen en 90 miljoen leden (Hyves, 2012; Facebook, 2011; Google Plus, 2012). Deze netwerken leggen contact tussen mensen, doordat gebruikers ieder hun persoonlijke profielpagina aanmaken en dan vrienden toevoegen aan hun online vastgelegde kennissenkring. Via deze netwerken kan er dan weer van verschillende functionaliteiten gebruik gemaakt worden, zoals chat, video- en fotosharing. Microblogs Het meest bekend is Twitter. Met berichten die niet langer dan 140 tekens zijn, is het mogelijk om snelle simpele vragen te stellen of mededelingen te doen, waarop snel gereageerd kan worden. Als het antwoord op een vraag toch wat langer wordt, kan er altijd nog een link geposted worden naar de betreffende website, webpagina of blog waarop het antwoord gevonden kan worden. Het is een handig hulpmiddel om op de hoogte gehouden te worden van ontwikkelingen binnen bijvoorbeeld een werk- of vriendenkring (Ruben, 2011). Wiki Wiki’s kunnen het best omschreven worden als een collectieve werkplaats, waarbij door middel van een collectie van webpagina’s kennis wordt vastgelegd en overgedragen (Knowledge Sharing). Door de eenvoud van het creëren van een dergelijke pagina, met behulp van een gebruiksvriendelijke interface, is het voor iedereen mogelijk geworden om een webpagina te maken. Door de mogelijkheid om het privé of openbaar te maken, kan het binnen meerdere contexten (privé of werk) functioneel worden ingezet. Een bekende openbare kennisverzamelaar is Wikipedia (Ruben, 2011). Video Via YouTube-kanalen verspreiden mensen (korte) leuke, grappige, interessante of opvallende filmpjes. De inhoud is variërend van nieuwsitems tot how-to-do-filmpjes (instructiefilmpjes). Door zich bij een dergelijk kanaal aan te sluiten, omdat men zich voor het onderwerp interesseert of het een videokanaal is van een vriend of kennis, wordt men op de hoogte gehouden van nieuwste geüploade filmpjes (Ruben, 2011). Podcasts De naam podcast dekt wellicht niet meer geheel de lading, aangezien het een samentrekking is van de woorden “broadcasting” en “iPod”. Dit wekt de indruk dat het slecht te beluisteren zou zijn via een iPod, waar in werkelijkheid de mogelijkheid bestaat om MP3-audiobestanden te downloaden en te beluisteren op elk willekeurig digitaal media-apparaat met bijbehorende software. Gebruikers kunnen deze podcasts maken

Pagina 9

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs om ze te publiceren op een website, waarna gebruikers deze nummers (automatisch) via een feed (bepaald type weblink) kunnen downloaden (Ruben, 2011). Discussieforums Zoals de naam al aangeeft, kan er gediscussieerd worden op forums. Dit zijn online gemeenschappen waar verschillende onderwerpen besproken en bediscussieerd worden. Daarnaast kan evenals bij een blog of microblog er een oproep of beklag gedaan worden of een vraag gesteld worden aan de overige forumgebruikers. Ook kunnen fora ook als instructie- of informatiebron gebruikt worden om meer over een bepaald onderwerp te weten te komen (Ruben, 2011). RSS Feeds Men kan zich als websitegebruiker op een RSS-feed abonneren waardoor men automatisch op de hoogte gehouden wordt bij een nieuw artikel of wijzigingen op de website. Het vereenvoudigd voor de gebruiker de zoektocht naar nieuwste informatie, omdat alle update direct naar hen toekomen. Indien men lid is van meerdere feeds van verschillende websites, dan kan al dit nieuws op één centrale plaats gelezen worden. Emailcliënts, zoals outlook, bevatten de functionaliteit om deze feeds te verzamelen en uit te lezen (Ruben, 2011). Social Media Releases Een Social Media Release (SMR) is een uitbreiding van een traditioneel persbericht. Het wordt online geposted en een (web)links bevatten naar het betreffende persbericht, maar tevens kunnen er foto’s, video, podcasts, RSS_feeds of een commentaaroptie meegestuurd worden. Naast het geven van een zo compleet mogelijk beeld naar de lezers toe, kunnen lezers door het laatstgenoemde commentaar geven op de content (Ruben, 2011). Photo Sharing (e.g., Flickr) Tot slot bestaat er naast het delen van muziek en video ook de mogelijkheid om foto’s te delen met bijvoorbeeld vrienden, kennissen of familie. Sites als Flickr bieden internetters de mogelijkheid om hun foto’s online te bewaren en/of te publiceren. Dit kan veelal gratis, maar indien men meer ruimte nodig heeft, kan dit vaak tegen bijbetaling verkregen worden (Ruben, 2011). 2.1.2.

Classificatiemodel Social Media

Zoals eerder is aangegeven, bestaat er enig overlap tussen de verschillende typen. Kaplan en Haenlein (2010a) benaderden daarom deze typen Social Media vanuit de sociale processen en het mediaonderzoeksperspectief. Dit houdt in dat ze de Social Media indeelden aan de hand van social presence en media richness ten opzichte van self-presentation en self-disclosure. In de volgende paragrafen zullen de door Kaplan en Haenlein (2010a) genoemde indelingen worden toegelicht. Social presence “Media verschilt in de mate van “social presence” - het akoestische, visuele en fysieke contact dat bereikt kan worden – die mogelijk kan ontstaan tussen twee communicatiepartners. Social presence wordt op zijn beurt weer beïnvloed door initimacy (interpersoonlijk vs. mediated) en immediacy (asynchroon vs. synchroon) van het medium. Hoe hoger de social presence is, hoe groter de sociale invloed is op het gedrag van beide communicatiepartners.” (Kaplan & Haenlein, 2010a) Dit zou voor een opleiding betekenen dat het belangrijk is, om zo dicht mogelijk bij de student te staan om zo zoveel mogelijk invloed te kunnen uitoefenen op zijn keuzegedrag. Media richness “De media richness theorie is gerelateerd aan de social presence theorie. Er wordt hierbij vanuit gegaan dat het doel van communicatie is om ambiguïteit te voorkomen en onzekerheid weg te nemen. De mate

Pagina 10

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs waarin het medium rijk is, de hoeveelheid informatie die binnen een bepaald tijdsinterval overgebracht kan worden, bepaald de afname van ambiguïteit en onzekerheid.” (Kaplan & Haenlein, 2010a) Self-presentation en self-disclosure Samen vormen deze twee termen, “self-presentation” en “self-disclosure”, de belangrijkste bestandsdelen van Social Media (Kaplan en Haenlein, 2010a). Self-presenation beschrijft hoe men zich presenteer naar anderen toe, waarbij het doel is goed te willen overkomen op anderen en de anderen te overtuigen van het beeld dat we van onszelf hebben. Dit laatste doel lijkt het belangrijkste (Goffman, 1959 in Kaplan & Haenlein, 2010a). Bij self-disclosure gaat het om de bereidheid om informatie over jezelf vrij te geven aan anderen. Kaplan en Haenlein (2010a) gaven aan dat dit een belangrijk aspect is bij het opbouwen van een hechtere relatie. De vraag die hierbij gesteld kan worden is, in hoeverre er bij een student-opleiding-relatie er sprake is van een hechte relatie. Hierbij zal eerder sprake zijn van binding/ feeling met de instantie, dan een hechte relatie. Tabel 1 - Classificatie van Social Media door social presence/media richness en self-presentation/self-disclosure (Kaplan & Haenlein, 2010a)

Ondanks het feit dat er onderscheidt wordt gemaakt tussen virtual social worlds en virtual game worlds, zijn de bijgevoegde voorbeelden niet sterk genoeg om ervan uit te gaan dat er daadwerkelijk een groot verschil bestaat tussen deze beide categorieën. Immers kan een wereld in Second Life een net zo grote fantasiewereld zijn als in het universum van World of Warcraft het geval is. Waarin gebruikers zich in termen van self-presentation en self-disclosure zich evenveel “anders” kunnen presenteren of voordoen. Met het weglaten van de categorieën “virtual social/game world” lijkt de zojuist beschreven classificering van Kaplan en Haenlein (2010a) op de 5-groepclassificatie van Constantinides en Fountain (2008). Zij voegden echter nog een klasse toe, namelijk “contentaggegrators”. Ook de verdeling van de Social Media door McQuail (2010), die een iets andere naamgeving hanteerde dan Constantinides en Fountain (2008), beschreef een soortgelijke classificering. Het lijkt hiermee aannemelijk gemaakt, dat de keuze voor deze laatste classificering de huidige lading aan typen Social Media dekt. (1) (2) (3) (4) (5)

Weblogs: blogs en microblogs Social networks: applicatiemogelijkheden voor het bouwen van websites en contact leggen met anderen Communities: applicatiemogelijkheden voor het sharen van foto-, video-, en muziekcontent) Forums: applicatiemogelijkheden van het uitwisselen van discussie of ideeën en informatie Contentaggegrators: applicatiemogelijkheden voor het volledig creëren van aanpasbare webcontent

Deze indeling is belangrijk, omdat het op deze manier mogelijk werd om tegemoet te komen aan bepaalde trends en behoeftes van studenten met betrekking tot de Social Media-participatie. 2.1.3.

Algemene motieven Social Media-participatie

Van Leeuwen (2010) beschreef in haar onderzoek dat er drie motivaties zijn voor het gebruiken van Social Media. Dit waren: persoonlijke relevantie, beloning en sociale interactie. Andere onderzoeken (Joinson ,

Pagina 11

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs 2008; Brandtzaeg & Heim, 2009; Cheung, Chiu,& Lee, 2011) brachten naar voren, dat de motieven om gebruik te maken van Social Network Sites zijn, dat gebruikers:       

foto’s bekijken, sharen en of taggen (labelen met namen). op de hoogte willen blijven van wat kennissen en (oude) vrienden doen profielen bekijken van vrienden-van-vrienden of van mensen die men niet kent andere mensen “stalken” (lastig vallen in positieve zin) of men juist graag nieuwe mensen wil ontmoeten applicaties gebruiken en spelletjes spelen zich aansluiten bij groepen en evenementen hun eigen status updaten of de status van iemand anders bekijken

Een groot deel van de genoemde motieven bij social network sites, kan in het algemeen breder getrokken worden naar Social Media-motieven. Maar aan de hand van de genoemde motieven wordt duidelijk dat de sociale interactie een belangrijke determinant vormt voor het gebruik van de Social Media in het algemeen. Deze sociale interactie ging volgens Vlasic en Kesic (2007, blz. 125) zover, dat mensen graag een “persoonlijke” relatie aangingen met gezondheidsinstanties, educatie- en of onderwijsinstellingen, amusementsindustrie, banken, onderzoekbureaus, cosmetische industrie, toerisme industrie, producenten van duurzame, industriële of consumentengoederen. Deze bedrijven genoten op hun beurt van het privilege dat consumenten een langdurig contact met hen wilden aangaan op basis van het vertrouwen, dat de consument aan een dergelijke instantie gaf. In dat geval deed men als instelling of organisatie er goed aan om een persoonlijke afhandeling met de klant te onderhouden (Vlasic & Kesic, 2007, blz. 125). Als onderwijsinstelling is het van belang om te weten welke motivatiecategorieën op haar doelgroep van toepassing zijn om vervolgens op deze behoeftes te kunnen inspelen. Daarnaast bleek een persoonlijk contact de voorkeur te hebben bij het contact met een educatieve instelling. 2.1.4.

Classificatie Social Media-gebruikers

Om de resultaten van het onderzoek te kunnen koppelen volstond het niet om gebruikers op de simpele demografische gegevens zoals geslacht of leeftijd te segmenteren. In het huidige klimaat van de technologische ontwikkelingen kon niet per definitie gezegd worden, dat er een verschil in geslacht bestond als het ging om de kennis met betrekking tot het gebruik van Social Media. De huidige generatie groeide immers geheel op in een wereld waarin de Social Media centraal staat, dit in tegenstelling tot de al wat oudere generaties. Hierin zou een verschil in leeftijd wel relevant kunnen zijn, voor eventuele verschillen in het gebruik van de Social Media. Volgens Vlasic en Kesic (2007, blz. 124) had de mate van internetgebruik een positieve invloed op het in aanraking komen met het gebruik van interactieve marketingcommunicatie. Mensen die veel tijd op internet doorbrengen, hebben een grotere kans dat zij geconfronteerd worden met online marketingcampagnes, waardoor er bij deze mensen een positievere attitude ontstaat ten opzichte van interactieve marketingcommunicatie in vergelijking tot de algemene populatie. Li en Bernoff (2008) hebben een classificatie bedacht voor de verschillende typen Social Media-gebruiker. Zij typeerden 6 verschillende groepen aan de hand van de Social Technographics Ladder. Echter uit het onderzoek van Zinck Stagno (2010, blz. 32) kwam naar voren dat de uitkomsten in zijn onderzoek in de top van deze Social Technographics ladder instabiel waren, doordat er in de top meer creaters waren, dan critics en collectors. Bernhoff (2010) erkende dit zelf ook en gaf ook aan dat mensen zich participeren in verschillende typeringen en dat niet iedereen die zich hoger op de ladder bevindt ook alles doet wat zich op de lagere treden afspeelt. Om dit probleem op te lossen introduceerde hij hier een zevende categorie, die zich op de ladder tussen de creaters en critics in bevindt. Hij gaf hierover aan dat

Pagina 12

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs conversationalists in het algemeen meer actief zijn, maar er niet al te veel energie in steken en dat de ladder een richtlijn is en dat er niet te zwaar naar de verschillende rangen gekeken moest worden. Hieruit volgt de volgende indeling van de verschillende Social Media-gebruikers: (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)

Creators: Schrijven, publiceren en content uploaden Conversationalists: Updaten Social network- of Twitterstatus op wekelijkse basis Critics: Rating, commentaar leveren en contribueren van content Collectors: Taggen, stemmen (voting) op en inschrijven bij content Joiners: Onderhouden van social network-profiel en in contact blijven met anderen Spectators: Lezen, bekijken en luisteren van content Inactives: Geen van de overige genoemde activiteiten

Zinck Stagno (2010, blz. 7) beschreef in algemene zin drie gebruiksintenties (“No Use”, “Passive Use” en “Active Use”) die ter verduidelijking in Figuur 2 - Social Technographics Ladder: classificatie van de Social Media-gebuikers (Bernhoff, 2010) waren toegevoegd om zo in grote lijnen het verschil in gebruiksintensiviteit van de verschillende gebruikers aan te kunnen geven. Aan de hand van deze classificatie kan de onderzoeksdoelgroep worden ingedeeld, waardoor het voor een onderwijsinstelling duidelijk wordt met welke type gebruikers zij te maken hebben. Hierdoor kan zij op de behoeftes van de gebruikers inspelen. Hierbij moet wel worden opgemerkt dat enige tijdsaanduiding met betrekking tot de duur van de activiteiten ontbreekt.

Figuur 2 - Social Technographics Ladder: classificatie van de Social Media-gebruikers (Bernhoff, 2010)

Pagina 13


2.2.

Acceptatie Social Media in omgeving van hoger onderwijsinstellingen

Het “Unified Theory of Acceptance and Use of Technology”-model (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003), hierna te noemen UTAUT) integreerde delen van acht verschillende modellen, waaronder Theory of Planned Behaviour, Technology Acceptance Model en Diffusion of Innovations, etc. In het model lag de nadruk op de acceptatie (Acceptance) en het gebruik (Use). Echter werden in het model ook psychologische en voornamelijk sociale context (Social Cognitive Theory: Bandura, 1986) betrokken bij de acceptatie en gebruik van technologieën, zoals er in dit geval sprake was van de acceptatie en gebruik van Social Media.

Figuur 3 - Unified model of acceptance and use of technology (Venkatesh, et al., 2003)

Dit model bood een uitgangspunt voor het onderzoek naar het verantwoord en succesvol inzetten van Social Media voor branding, studentenwerving en reputatiemanagement in het hoger onderwijs. In de volgende paragrafen zullen verschillende aspecten uit bovenstaand model aangehaald worden, om ze te vertalen naar het gebruik ervan in dit onderzoek. 2.2.1.

Sociale Media-experience

Studenten die reeds aan een hogere onderwijsinstelling verbonden zijn, hebben meer inzicht in de communicatiekanalen die zich binnen de instelling bevinden en op welke wijze deze worden ingezet. Daarnaast kunnen zij aangeven óf en in welke mate er gebruik gemaakt wordt van Social Media. Hoe zij deze interactie met deze media ervaren is van belang, omdat deze ervaringen (“Experience”, zoals af te leiden valt uit Figuur 3) via verschillende wegen een invloed uitoefenen op de gedragsintentie, oftewel “Behavioral Intention”. Gebruiksintentie- en intensiteit Door studenten te vragen naar de gebruiksintentie van de verschillende Social Media en te vragen naar de gebruikersintensiteit van deze media, in de vorm van tijdsduur, self-presentation en self-disclosure, kon er bekeken worden of er wellicht een bepaald medium meer geschikt is voor een bepaald marketingdoel dan een ander medium. Zo kon het zijn dat de ene Social Media meer gebruikt werd om in contact te blijven met vrienden en waarop mensen veel meer over zichzelf kwijt geven. Terwijl een ander medium meer gebruikt werd voor de uitvoering van een hobby, waarbij juist heel strikt of weinig informatie werd vrijgegeven over andere persoonlijke zaken. En natuurlijk waren er ook mensen die hier geen onderscheid in maken. Voor een instelling is het dus van belang om te weten waar ze wel of juist niet aanwezig wil zijn, om zo een zo goed mogelijke aansluiting te vinden met de student. Of een medium geschikt is, hangt verder ook samen met wat Fischer en Reuber (2011, blz. 17) zeiden over het belang van het in kaart brengen van de culturen, die gepaard gaan met elk type Social Media. De

Pagina 14

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs reden hiervoor is dat elk type medium wellicht geassocieerd wordt met een andere leeftijdsgroep of mensen uit verschillende (buitenlandse) culturen. Dit komt voor een groot deel overeen met wat in de vorige alinea staat, maar het verschil zit verder in het type bezoekers wat een bepaald soort Social Media trekt. Hyves wordt veelal geassocieerd met tieners, Facebook met studenten en LinkedIn met werkzoekenden (Koek, 2010; Speekenbrink, 2010). 2.2.2.

Sociale Media-verwachting

Hoe studenten de interactie met Social Media ervaren, hangt voor een deel af van de verwachting van hoe de Social Media gebruikt worden. Als een student bijvoorbeeld ervan uit gaat, dat hij bij het gebruik van Social Media in grote mate een persoonlijke benadering krijgt, maar in werkelijkheid dit niet het geval is of dit niet de insteek is van de organisatie, dan kan dit leiden tot een teleurstelling. Het tegenstelde kan natuurlijk ook. Doordat men het idee heeft dat de Social Media niet bij hen aansluit, gaat men het wellicht ook niet gebruiken, terwijl men juist profijt zou kunnen hebben door het medium te gebruiken. In beide gevallen heeft deze invloed op het wel óf niet gebruiken van het medium (“Use Behaviour”). De beschreven aspecten hangen samen met de “Performance Expectancy” en “Effort Expectancy”. Performance Expectancy Performance Expectancy wordt gedefinieerd als de mate waarin een individu gelooft, dat het gebruik van een systeem hem helpt bij het verkrijgen van meer taakdoelgerichtheid (Venkatesh, et al., 2003, blz. 447). Zoals Venkatesh (2003) aangaf, werd deze term veelal geassocieerd met bruikbaarheid en extrinsieke motivatie (Davis, Bagozzi, Warshaw, 1989, 1992), bruikbaarheid en job-fit (Thompson, Higgins & Howell, 1991), bruikbaarheid en relatieve voordelen (Davis et al. 1989; Moore & Benbasat 1991; Plouffe, Hulland & Vandenbosch, 2001), bruikbaarheid en verwachte uitkomsten (Compeau and Higgins 1995; Davis et al. 1989) en job-fit en verwachte uitkomsten (Compeau & Higgins 1995). De extrinsieke motivaties voor een student zijn het vinden of uitstippelen van een traject naar een goede passende vervolgopleiding of zelfs een baan. Als een student gebruik zou maken van Social Media om bijvoorbeeld zijn keuze te maken voor een vervolgstudie, dan hebben zijn extrinsieke motivaties invloed op de performance expectancy. De mate waarin de student kan vinden wat hij zoekt of kan bereiken, bepaalt de usefullness, oftewel de bruikbaarheid, van het gebruikte medium. Voor een instelling is het daarom relevant om te weten of hetgeen zij trachten over te brengen via de Social Media, ook als zodanig door de student wordt ervaren en aan zijn verwachtingen voldoet. Effort Expectancy Effort Expectancy wordt gedefinieerd als de mate van het gemak geassocieerd met het gebruik van een systeem (Venkatesh, et al., 2003, blz. 450). Waarbij onder andere gekeken wordt naar de complexiteit en het (verwachte) gebruikersgemak van een systeem. Bij het vergaren van (vervolg)studie-informatie met behulp van Social is het dus van belang, dat dergelijke systemen in de ogen van de student gemakkelijk in gebruik zijn en niet te complex. De complexiteit zou in dit geval gezien kunnen worden als de benodigde acties om aan de juiste informatie te komen en de bruikbaarheid van de aangeboden informatie.

Pagina 15


2.3.

Motieven bij gebruik Social Media…

Reeds in paragraaf 2.1.3 werd er gesproken over de motieven voor het gebruik van Social Media. Echter zullen in deze paragraaf de specifieke motieven voor de student en onderwijsinstelling verder toegespitst worden voor het studiekeuzetraject. Zowel de student, als de hogere onderwijsinstelling heeft een bepaald motief op het moment dat zij Social Media gebruiken of willen inzetten voor het bereiken van bepaalde doelen. Welke dat zijn zal hierna uiteen gezet worden. 2.3.1.

…door studenten

Om Social Media te gebruiken bij branding, studentenwerving en reputatiemanagement is het voor een instelling belangrijk om te weten wat er leeft bij de student (Burgess-Webb & Cook, 2012, blz. 6). Wat ervaart een student en wat kan hij verwachten van de Social Media die hem worden aangeboden? In een hoger onderwijsinstelling-monitor van CHEPS (Jongbloed, Kaiser, Salerno, en De Weert, 2004) kwamen er een aantal interessant aspecten naar voren die van invloed zijn bij het maken van een (vervolg)studiekeuze. Transparantie “Naarmate de hoger onderwijsinstellingen in Nederland zich meer willen of moeten profileren zal er meer behoefte zijn aan samenvattende en vergelijkende informatie. Mede als gevolg van het (internationale) onderwijsbeleid waarin thema’s als differentiatie, marktwerking en deregulering centraal staan mag verwacht worden dat de Nederlandse onderwijsmarkt voor de deelnemers minder transparant zal worden en er een groeiende behoefte zal zijn niet alleen naar een overzicht van het aanbod van opleidingen, maar ook van de kwaliteit/prijsverhouding ervan en de arbeidsmarktperspectieven” (Jongbloed, et al. ,2004, blz. 88). In de ogen van Jongbloed, et al.(2004, blz. 84) is goede studiekeuze-informatie, die informatie die op grond van de inhoud en de wijze waarop ze wordt aangeboden, de (potentiële) studenten maximaal in staat stelt om op weloverwogen wijze hun studiekeuze te maken. Daarnaast gaven ze aan dat het opleidingsaanbod transparantie moet zijn. Waardoor het voor een student makkelijker moet worden om tot een betere keuze te komen. Echter mede door het medium Internet, waar veel informatie beschikbaar is en een tekort aan specifieke informatie, met name over de kwaliteit, studeerbaarheid en de arbeidsmarktperspectieven van opleidingen, komt het tot een overvloed van brede informatie. Die vervolgens juist ertoe leidt, dat de markt voor het hoger onderwijs niet transparant is (Jongbloed, et al., blz. 85). Verdelingsaspecten Jongbloed, et al. (2004, blz. 85-86) bespraken dat behalve dat er een algemeen gebrek aan (adequate) studiekeuze-informatie was, er ook sprake was van een ongelijke verdeling van dergelijke informatie over de verschillende sociaaleconomische klassen in de samenleving. Er waren volgens hen sterke aanwijzingen dat kinderen van ouders met een relatief laag niveau wat betreft inkomen en scholing minder goed geïnformeerd waren over de kosten en baten (rendementen) van een opleiding in het hoger onderwijs. Vraagzijde Volgens zowel Kemper, Van Hoof, Visser en De Jong (2007) als Jongbloed, et al.(2004, blz. 86) wordt er vanuit gegaan dat bij alle inspanningen om studiekeuze-informatie zo volledig en helder mogelijk te presenteren, dat studenten hun keuzes op een economisch-rationele manier afwegen: (potentiële) studenten zullen alle informatie in hun overwegingen meewegen en de kosten van een eventuele beslissing tegen de baten daarvan afzetten. Zij gaven echter aan dat er nog veel onbekend is over hoe een student de informatie (over onderwijskwaliteit, loopbaanperspectieven, studiefinanciering, of afstand tot het ouderlijk huis) gebruikt en

Pagina 16

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs wat de impact van deze informatie is op het maken van een studiekeuze (Jongbloed, et al., 2004). Kemper, et al. (2007) gaven aan dat uit de praktijk bekend is dat studenten zich niet altijd informeren over alle aspecten van studie, latere beroepsmogelijkheden en context, en achteraf de argumenten zoeken om hun intuïtieve beslissing te rechtvaardigen. Een ander punt was dat studenten relatief weinig gebruik lijken te maken van informatie die wordt aangereikt via rankings en keuzegidsen (Jongbloed, et al., blz. 87). En dat juist open dagen en meeloopdagen veel meer in trek zijn en bepalender zijn voor de uiteindelijke studiekeuze bij 5 en 6 vwo’ers (Zinck Stagno, 2010, blz. 7). Bij dit laatste moet worden opgemerkt dat bachelor- of (pre)masterstudenten die naar een vervolgopleiding kijken, veelal in een andere levensfase zitten. Hierdoor is de achterafargumentatie naar aanleiding van hun intuïtieve beslissing, wellicht ook voor een deel gebaseerd op hun ervaring. Selectie door onderwijsinstellingen Veelal worden er door opleidingen criteria gesteld voor de vervolgopleiding. In sommige gevallen is daarvoor zelf een sollicitatiebrief vereist. Selectiviteit heeft hier betrekking op de mogelijkheden die instellingen hebben om studenten te selecteren of te weigeren en informatie over toelatingscriteria en –normen worden door (aankomende) studenten van groter belang geacht (Jongbloed, et al, 2004, blz. 89). Studiekosten De directe kosten voor de betreffende student vormen tevens een belangrijk kenmerk, dat van invloed kan zijn op de behoefte aan studiekeuze-informatie. De directe kosten bestaan uit collegegelden en de kosten voor levensonderhoud (Jongbloed, et al., 2004, blz. 90). Met name door de huidige economische tijden waarin de overheid allerlei maatregelen instelt om de studie te bespoedigen en de overheidskosten te drukken (langstudeerboete, mogelijke afschaffing van de basisbeurs voor de masteropleiding), is er het belang bij goede voorlichting, aangezien het financiële plaatje in meer of mindere mate van invloed kan zijn op de verdere loopbaan. Kwaliteitsoordelen en arbeidsmarktinformatie Volgens Jongbloed, et al.(2004, blz. 90) zullen studenten zoeken naar marktsignalen die impliciet de waarde van een opleiding reflecteren en aan de hand daarvan bepalen of men wel of niet een nieuwe of vervolgopleiding wil gaan doen. Informatie die daarin een rol speelt is: Krijgen afgestudeerden van instelling X een goed betaalde baan? Vinden ze snel een passende baan? Dergelijke arbeidsmarktinformatie is voor veel (aankomende) studenten van veel meer belang dan de vraag wat de gemiddelde groepsgrootte is of hoeveel interactie er plaatsvindt tussen student en docent (Jongbloed, et al., 2004, blz. 90). Kwaliteitsoordelen geschieden dan ook via zowel formele (visitatiecommissies) als informele manieren (gespreken met vrienden, familie en kennissen), maar het is moeilijk vast te stellen welk van deze aspecten de doorslag geeft (Jongbloed, et al., 2004; Kemper, et al., 2007). Persoonlijkheidskenmerken student Tot slot waren bij het bepalen van een studiekeuze de persoonlijke aspecten van de student van belang. Jongbloed, et al. (2004, blz. 92) beschrijven dit als ‘studiekeuze informatie op maat’. Het maakt immers uit in welk stadium van het studie(keuze)proces de student zich bevindt, welke vooropleiding hij/zij reeds heeft genoten en uit welk milieu hij/zij afkomstig is. Deze studentkenmerken waren deels demografisch, deels economische en sociaal-cultureel-afhankelijk (individualisering, stijging van de welvaart, informatisering, globalisering, veranderingen in de economische sectorstructuur). Er waren echter ook beleidsmatige factoren die een rol spelen en die – in Nederland, maar ook in andere landen – tot gevolg hebben dat de studentenpopulatie heterogener wordt. Hierdoor kan de studiekeuze informatie niet meer alleen op de gemiddelde student worden afgestemd, maar was het belangrijk een persoonlijk pakket af te leveren (Jongbloed, et al., 2004, blz.92). Contact via Social Media werkt wellicht dat ook het beste door midden van een persoonlijke benadering.

Pagina 17

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs De overstap naar het hoger onderwijs vereist daarnaast ook op sociaal vlak een aanpassing. Voor sommigen is de aanpassingsperiode kort en relatief gemakkelijk: zij gaan nieuwe vriendschappen aan en voelen zich al snel thuis binnen een opleiding. Anderen ervaren de aanpassing als zeer moeilijk (Tinto, 1993 in Lacante, Almaci, Van Esbroeck, Lens & De Metsenaere, 2007). De eerste zes à acht weken zijn cruciaal: studenten met aanpassingsproblemen weten dan al dat ze niet “op hun plaats zitten” (Lacante et al., 2001). Velen onder hen vallen uit, anderen herpakken zich of gaan een andere opleiding volgen (Lacante, Almaci, Van Esbroeck, Lens & De Metsenaere, 2007, blz. 37). Alle genoemde aspecten met betrekking tot de studiekeuzemotieven van studenten vallen onder te brengen in het Studiekeuzedeterminanten-model (ingedeeld naar de Theory of Planned Behaviour-determinanten) van Kemper, et al. (2007). Zie hiervoor Figuur 4. Hoewel het model grotendeels gebaseerd is op het gegevens vanuit het perspectief van aspirant-studenten (oftewel met name bestaat uit middelbare scholieren), bestaat er zowel op achtergrondvariabelen, attitude, subjectieve norm, als de waargenomen gedragscontrole grote overlap met studenten die een master- of vervolgopleiding gaan volgen.

Figuur 4 - Studiekeuzedeterminanten ingedeeld naar de TPB-determinanten (Kemper, Van Hoof, Visser & De Jong, 2007)

2.3.2.

…door hoger onderwijsinstellingen

Grönroos (2007) maakte onderscheid tussen vier perspectieven in de strategieën van organisaties, namelijk:   

kernproduct perspectief: concentratie ligt bij ontwerp van één hoofdoplossing voor de klant. Ondersteunende en aanvullende dienstverlening wordt als overbodig beschouwd. serviceperspectief: kernproduct wordt als onvoldoende mark onderscheidend gezien, dus andere elementen in de klantrelatie dienen een belang te hebben in het totale dienstverleningsconcept. Prijsperspectief: de prijs wordt gezien als dominante aankoopcriterium en de lage prijzen zijn een strategische noodzakelijkheid voor bestaansrecht in de markt. De lage prijs voor de klant wordt gezien als waarde toevoegend voor de klant.

Pagina 18

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs 

Imagoperspectief: het merkimago levert een toegevoegde waarde aan de klant. Door marketing en advertenties creëert het merk iets extra’s voor de klant.

In dit licht zijn hoger onderwijsinstellingen meer gericht op service-doeleinden, waarbij een tint van het imagoperspectief doorschijnt. Immers wil elke hoge school of universiteit beter, unieker of interessanter uit de bus komen dan zijn concurrent en daarbij is imago nu eenmaal een belangrijk aspect. Maar natuurlijk blijft een dergelijke instelling in beginsel een service-georiënteerd instituut, waardoor mede door het aangeboden product de nadruk ligt op een relationele marketingbenadering (Gibbs, 2002). Dit type marketing richt zich meer op behoud dan het binnenhalen van klanten (Helgesen, 2008). Branding en reputatiemanagement Fischer en Reuber (2011) vonden dat Social Media niet alleen als een marketingtool gezien moet worden, maar als een vorm van communicatie, die een veel bredere consequentie heeft voor het individu en de organisatie. Hetgeen je met behulp van de Social Media kunt creëren is een beeld wat je graag naar buiten wilt brengen, in de hoop dat dit bij de mensen aanslaat. Hierdoor én de manier waarop je met klanten omgaat, bepaalt het imago en de reputatie van je organisatie. Vollenbroek (n.d.) geeft daarbij aan dat corporate communicatie via de Social Media een positieve invloed heeft op de reputatie van een organisatie. Zowel bij branding als bij studentenwerving moet een instelling zich afvragen wat hun unique selling points zijn ten opzichte van andere onderwijsinstellingen (Floor & Van Raaij, 2006). Op deze manier kan er geconcurreerd worden met andere onderwijsinstellingen, die overeenkomstige opleidingen aanbieden. Daar komt bij dan niet alleen het aanbod dat gegenereerd wordt van belang is, maar ook het imago en reputatie dat een dergelijk aanbod verwerft. Reputatiemanagement is een belangrijk begrip in de corporate communicatie (Van Riel, 1997), het collectieve beeld dat stakeholders en werknemers van een organisatie hebben wordt gezien als reputatie (Fombrun & Van Riel, 1997; P.10). Doordat reputatiemanagement als belangrijk wordt beschouwd is een goede definitie hiervan op zijn plaats. Van der Jagt (2003, blz. 10) formuleerde het als volgt: “Corporate reputatiemanagement is het doelgericht en systematisch werken aan een goede naam en faam, de bekendheid en waardering van een onderneming bij al haar stakeholders om daarmee de concurrentiepositie van de onderneming op de commerciële markten, op de financiële markt en op de arbeidsmarkt te versterken en in de samenleving acceptatie en steun voor het handelen te verwerven”. Pulizzi (2010, in Snijder, 2010) stelden dat bedrijven een vertrouwde bron worden, wanneer zij relevante content hebben aangeleverd en dat het gebruik van contentmarketing (Pulizzi, 2009 in Snijder, 2010) bedrijven in staat stelt, om vertrouwen te kweken onder consumenten. Um’s (2008) onderzoek laat zien dat (merk)vertrouwen één van de voorspellers is van aankooployaliteit en attitudeloyaliteit. Het aspect attitudeloyaliteit is voor onderwijsinstellingen van belang, omdat als men tevreden is over een organisatie dit weer een positieve impact op de reputatie kan hebben. Werving Ondanks de meer relationele marketingbenadering, waarbij de nadruk op het onderhouden van relaties ligt, is het toch zaak dat er telkens een nieuwe aanwas aan studenten binnenkomt. Zonder deze nieuwe aanwas van studenten komt het voortbestaan van een instelling op den duur in gevaar. Burgess-Webb en Cook (2012) beschreven in hun rapport een methode waarmee de Timer Higher Education World University-rankings van de Verenigd Koninkrijk en Verenigde Staten van Amerika worden afgezet tegen de verschillende attributen van het zogenaamde PRINT index-score. Deze PRINT-index bestaat uit de attributen populariteit, aanspreekbaarheid (“receptiveness”), interactie, netwerkbereik en

Pagina 19

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs vertrouwen(“trust”). Deze aspecten zijn van belang om te kijken of Social Media het gewenste resultaat heeft. Gebruik Social Media binnen onderwijsdoeleinden Van Leeuwen (2010) veronderstelde dat naarmate een individu een grotere kans op sociale interactie ervaart, het gebruik van Social Media Marketing toeneemt. Hierbij gaf zij aan dat het motief sociale interactie de onafhankelijke variabele was en het gebruik van Social Media Marketing in het algemeen de afhankelijke variabele was. Het motief sociale interactie bleek wel een goede positieve voorspeller van het gebruik van Social Media Marketing te zijn (p = .04). Haar conclusie was dat hoe sterker een individu dus de kans op sociale interactie ervaart, hoe meer het gebruik van Social Media Marketing toeneemt. Vos (2011) gaf in zijn onderzoek, aan de hand van significante effecten van herkenning van activiteit op Social Media op Social Media-doel, aan dat in de meeste gevallen de herkenning van de Social Media-activiteiten door de stakeholders op verschillende platformen elkaar versterken. Hiermee bedoeld hij te zeggen dat het Social Media-gebruik door een organisatie over het algemeen effectiever wordt wanneer dit op meerdere platformen plaatsvindt. Echter wat niet onbelangrijk is bij de implementatie van een nieuwe technologie binnen een organisatie, is dat men te allen tijde bedacht moet zijn, op het betrachte doel van het medium en het daadwerkelijk gebruik van de nieuwe toepassing. Zoals Orlikowski (2000) aangaf kunnen nieuwe technologieën anders gebruikt worden dan waarvoor ze in eerste instantie bedoeld waren. Daarnaast waren ook de door Gillin (2007) omschreven ‘the new influencers’ niet onbelangrijk bij het succesvol implementeren van Social Media. Gillin beschreef hiermee het aspect dat een willekeurige burger via Social Media een boodschap de wereld in kan zetten en dat deze grote invloed kan hebben op de reputatie van een organisatie. Daarmee is het in het belang van de organisatie om invloedrijke personen te identificeren en te betrekken bij de organisatie om de reputatie te versterken. Burgess-Webb en Cook (2012) stelden het volgende na aanleiding van hun onderzoek met betrekking tot het gebruik van Social Media in het hoger onderwijs, namelijk:     

De basis moet goed zijn, waarmee zij bedoelden dat belangrijke primaire Social Media prominent op de homepage van de onderwijsinstelling aanwezig moeten zijn De ontwikkeling van een strategie moet bestaan uit duidelijke doelen, organisatie-breed gesteund worden, controle op begeleiding en policies en toegewijde Social Media-resources. Het kiezen van de juiste kanalen, niet enkel alle kanalen gebruiken Focus de aandacht op de juiste dingen en niet enkel wat de organisatie wil of de voordelen van ziet. Op regelmatige basis dient de effectiviteit van de Social Media gemeten te worden.

Als deze uitspraken gecombineerd werden, kon het volgende gezegd worden: als onderwijsorganisatie meer platformen presenteren waarop men als student actief kan zijn, bestaat er meer kans op sociale interactie. Hierdoor zou het gebruik van de verschillende Social Media moeten doen toenemen. Wellicht dat daarmee een verbondenheid ontstaat met de organisatie als geheel. En dat invloedrijke personen op hun beurt weer invloed kan uitoefenen op een eventuele studiekeuze, waarmee de onderwijsinstelling weer geholpen is. Echter moet te allen tijde in de gaten gehouden worden of het gebruikte middel nog past binnen de gestelde marketingdoelen.

2.4.

Conceptueel model

Het TPB-model met de studiekeuzedeterminanten (Kemper, et al. 2007) geeft een weergave van hoe een student een keuze maakt voor een (vervolg)studie. Echter is nog niet uiteen gezet hoe de Social Mediaacceptatie invloed uitoefent op deze studiekeuze. Aangezien de besproken studiekeuze-elementen voor

Pagina 20

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs studenten vallen binnen het TPB-model en het UTAUT-model weer berust op het TPB-model, is er sprake van overeenkomstige constructen. Zowel de acceptatie van Social Media als het studiekeuzetraject worden beïnvloed door aspecten als “social influence”, ook wel subjectieve norm, of achtergrondvariabelen. Op het moment dat een student participeert met de Social Media, dan oefent deze invloed uit op de constructen binnen het TPB-model. Het conceptueel model gaat daarom uit van een genest model binnen het op UTAUT-model gebaseerd conceptueel model. Hierbij wordt het TPB-model weergegeven als het aspect “studiekeuze”. De genoemde motieven in paragraaf 2.3.1 zijn in Tabel 2 gekoppeld aan de constructen uit het UTAUT-model (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Tabel 2 – subconstructen vanuit literatuur en die van invloed zijn op de UTAUT-constructen

Subconstruct Transparantie Verdelingsaspecten Vraagzijde Selectie door onderwijsinstellingen Studiekosten Kwaliteitsoordelen en arbeidsmarktinformatie Studentkenmerken

Construct(en) van conceptueel model Faciliteitscondities Ervaring (op Sociale invloed, Faciliteitscondities) Faciliteitscondities Faciliteitscondities Sociale invloed Ervaring (op Sociale invloed, Faciliteitscondities) Sociale invloed

Verder kunnen de attributen van de PRINT-indexscore van Burgess-Webb en Cook (2012) meegenomen worden als indicatoren hoe men de huidige Social Media-interactie van de onderwijsinstelling ervaart. In figuur 5 werden de attributen van PRINT en het UTAUT-model met elkaar gecombineerd om zo een weergave te creëren voor het verantwoord en succesvol implementeren van Social Media in het hoger onderwijs door te kijken naar de acceptatie van Social Media en de invloed die dit heeft op de studiekeuze van studenten. De vragenlijst is aan de hand van dit model opgesteld en zal verder toegelicht worden in het hoofdstuk over het onderzoeksinstrument.

Figuur 5 - Conceptueel model acceptatie Social Media en beïnvloeding studiekeuze binnen het hoger onderwijs

Pagina 21


3.

Methodologie

In dit hoofdstuk zal besproken worden hoe het onderzoek is opgezet en van welk instrument er gebruikt is gemaakt om dit onderzoek uit te voeren. Daarnaast zal worden ingegaan op het type vraagstelling en welke constructen daarmee geoperationaliseerd werden.

3.1.

Onderzoekspopulatie en steekproef

In samenwerking met “Newcom Research & Concultancy” en PanelClix werd het onderzoek uitgezet onder middelbare scholieren. PanelClix verzorgde hierbij het panel en Newcom leverde de tool om de vragenlijst online op te zetten en uit te zetten onder het panel. Het panel van PanelClix bestond uit scholieren van 4 en 5 havo en 5 en 6 vwo uit heel Nederland, die middels een screening werden toegelaten om deel te nemen aan de vragenlijst. Deze screening werd gedaan om zeker te zijn dat de genodigde respondent voldeed aan de doelgroep van het onderzoek. Uit dit panel werd een selectie van N= 475 respondenten getrokken. Hierbij opgemerkt moet worden, dat deze trekking doorging totdat er n=420 compleet ingevulde vragenlijsten waren. Na de controleprocedure van de dataset was de steekproef n=403 groot. Naast de genoemde samenwerking met Newcom en PanelClix werden er ook respondenten verworven op hbo- en wo-opleidingen in de regio Enschede en Hengelo. De onderzoeksresultaten van deze trekking moesten nieuwe inzichten verschaffen over het Social Media-gebruik onder studenten en de invloed van deze Social Media op de studiekeuze. De geworven respondentengroep was N= 124 respondenten, hiervan vulden 103 respondenten de vragenlijst volledig in. Binnen deze groep was de verdeling tussen hbo- en wostudenten respectievelijk n 1 = 14 en n 2 = 89. Door tijdsgebrek en onvoldoende respons gedurende het onderzoekstraject was het aandeel hbo-studenten aanzienlijk minder dan de groep wo-studenten. Desondanks is ervoor gekozen om deze studenten toch mee te nemen aangezien het wel studenten uit het hoger onderwijst betrof deze personen reeds een eerste traject van studiekeuze hadden ondergaan en veelal ook voor een vervolgkeuze stonden. Met dit aantal respondenten werd er voldaan aan de door Krull (1997) voorgestelde steekproefgrootte van 250 respondenten. Deze steekproefgroep moest zo groot zijn om verschillende vormen van bias (niet-random factoren van fouten bij een meting) zoveel mogelijk proberen te voorkomen. Daarnaast zorgde een grotere groep ook voor meer zekerheid en werd de externe validiteit verhoogd, waardoor het onderzoek generaliseerbaarder werd (Dooley, 2001).

3.2.

Onderzoeksdesign

Voor de opzet van dit onderzoek werd er gebruikt gemaakt van kwantitatieve methode. Hierbij werd met behulp van een gestandaardiseerde online vragenlijst de benodigde data voor dit onderzoek verworven. In dit onderzoek werden onder andere de constructen uit het conceptueel model ( Figuur 5) onderzocht. De keuze voor deze kwantitatieve dataverzameling in dit onderzoek berustte deels op het reeds eerder uitgevoerde onderzoek van Zinck Stagno (2010). Veelal werden vragen met de bijbehorende antwoorden en schaalverdelingen één op één overgenomen. De vragen die hiermee werden getracht te beantwoorden, waren:     

Welke factoren zijn van invloed op de keuze van een vervolgstudie bij scholieren, bachelor-en (pre)masterstudenten? Op welke wijze gebruiken huidige scholieren en studenten de Social Media? Welke trendverschillen tussen beide groepen vallen er op te maken met betrekking tot het. Social Media-gebruik? Hoe ervaren scholieren en studenten het Social Media-aanbod van hoge scholen en universiteiten? Wat verwachten leerlingen en studenten van het Social Media-gebruik van hoger onderwijs?

Pagina 22


3.3.

Onderzoeksinstrument

Voor het afnemen van de vragenlijst werd er gebruik gemaakt van “Onderzoekstool.nl”, welke onderdeel uitmaakt van Newcom. Onderzoekstool is een online instrument, waarin de vragenlijst ingegeven en vervolgens uitgezet kon worden. Vervolgens kon via deze online tool de data vastgelegd worden. Het voordeel hiervan was dat een nagenoeg gelijke vragenlijst aan meerdere doelgroepen kon worden 1 voorgelegd en dat daar waar nodig routering kon worden toegepast, zodat bepaalde vragen aan een specifieke doelgroep konden worden voorgelegd. Het nadeel hiervan was echter wel, dat als een respondent de vraag niet goed las en daardoor een antwoord gaf dat niet op hem van toepassing was, hij via de verkeerde route door de vragenlijst geleid werd. Doordat het met de tooling niet mogelijk was om terug te gaan naar de vorige vraag, waardoor een antwoord ook niet ongedaan gemaakt kan worden, resulteerde dit veelal in het afbreken van de vragenlijst door de betreffende respondent. Dit aantal bleef echter beperkt tot enkele respondenten uit de middelbare scholieren-groep. 3.3.1.

Type vragen

Via “Onderzoektool” kon er gebruikt gemaakt worden van verschillende typen vragen die door de onderzoeker verder gedefinieerd konden worden. De volgende typen vragen werden gebruikt en werden als volgt door Onderzoekstool (2012) omschreven: Enkelkeuze: Een gesloten vraag met twee of meerdere antwoordmogelijkheden, waarbij de respondent slechts voor één van de mogelijkheden kan kiezen. Het is hierbij mogelijk de antwoordmogelijkheden random of via een drop-down menu weer te geven. Ook kan er een "anders, namelijk ..." (met ruimte voor een toelichting) toegevoegd worden. Meerkeuze: Een gesloten vraag waar een respondent meerdere antwoordmogelijkheden kan aanvinken. Door hierbij een minimum of maximum aan te geven, kan er een grens worden gesteld aan het aantal antwoordmogelijkheden dat men kan geven. Ook hier kunnen antwoordmogelijkheden random weergegeven worden, en is een “anders, namelijk..”-optie mogelijk. Likert: Een gesloten vraag met één of meerdere stellingen waarin de respondent verzocht wordt de mate van instemming met deze stelling(en) aan te geven. Dit kan door middel van een hiërarchisch gerangschikt antwoordmodel. De extremen van het antwoordmodel geven de mate van instemming met, dan wel afwijzing van, de stelling aan. Het antwoordmodel kan zo worden ingedeeld als u wilt; bijvoorbeeld langs een schaal van 1 tot 10. De stellingen kunnen random weergegeven worden. Semantisch: Vraag met een of meerdere stellingen waarin de respondent gevraagd wordt de mate van instemming met deze stelling(en) aan te geven door middel van een tweetal tegengestelde antwoordmogelijkheden. De extremen van het antwoordmodel geven de mate van overeenstemming met een van de beide antwoordmogelijkheden aan. Totaal: Vraag waarbij de respondent verzocht wordt om op basis van een voor gedefinieerde schaal (bijvoorbeeld in procenten tot een totaal van 100% of in een bedrag tot een maximum van €100,-) een indicatie te geven van zijn/ haar gedrag ten aanzien van een bepaald(e) aspect(en). Bij de vragen A1 t/m A3, C2, C6 en D1 werd de optie gebruikt om de verschillende vragen of antwoordmogelijkheden op willekeurige wijze weer te geven. Dit werd gedaan om de afhankelijkheids-bias die een vraag op een volgende vraag kan hebben zovele mogelijk teniet te doen. 1

Een persoon kan versneld of via een andere weg door een vragenlijst geleid worden, waardoor alleen de vragen die op deze persoon van toepassing zijn worden voorgelegd.

Pagina 23


Constructen

De vragenlijst werd gebaseerd op een combinatie van gegroepeerde vragen, die op de volgende onderwerpen ingingen:    

Beslissingsparameters in de keuze voor hoger onderwijs en universiteiten. Algemeen gebruik van Social Media Verwacht gebruik van Social Media bij hoger onderwijsinstellingen Socio-demografische gegevens

Aan de hand van de eerder opgestelde constructen zal worden nagegaan welke vraag en items met welk construct gemeten werden. Verwachting Social Media-gebruik De verwachting van respondenten met betrekking tot het gebruik van Social Media bij hoger onderwijsinstellingen (zie hoofdstuk 2.4, figuur 5 construct I) werd gemeten aan de hand van vraag D1 bestaande uit de items 1 t/m 16. Hierbij werd gebruikt gemaakt wordt van een 5-punt Likertschaal van 1=helemaal mee oneens tot 5= helemaal mee eens. Motieven Social Media-gebruik De respondenten kregen een aantal vragen voorgelegd met betrekking tot hun huidige Social Media gebruik (zie hoofdstuk 2.4, figuur 5 construct II). Dit was vraag C6 met items 1 t/m 16. Daarbij werd gebruik gemaakt van een 7-punt Likertschaal met de waarden 1 =”meer dan 1x per dag”, 2= “dagelijks”, 3 = “meer dan 1x per week”, 4 = ”wekelijks”, 5 = “meer dan 1x per maand”, 6 = “maandelijks” en 7 = “nooit”. Daarnaast werd deze vraag gebruikt voor het bepalen van de verschillende Social Media-groepen binnen de steekproef met daarbij de vraag of deze gerelateerd kon worden aan de Social Technographics Ladder (Bernhoff, 2010). Sociale Invloed Het construct Sociale invloed (zie hoofdstuk 2.4, figuur 5 construct III) bestaat uit vraag A1 items 2-3-10-11 en vraag A2 items 1 t/m 9, waarbij gebruikt gemaakt wordt van een 5-punt Likertschaal van 1=helemaal mee oneens tot 5= helemaal mee eens. Faciliteitcondities Om het construct faciliteitcondities te meten werd vraag A1 met de items 1, 4, 5 ,6, 7 en 9 meegenomen. De beantwoording van de vraag werd gedaan aan de hand van een 5-punt Likertschaal met daarop de schaalverdeling van 1=helemaal mee oneens tot 5= helemaal mee eens. De respondenten werd verder gevraagd (vraag C15) welk(e) type(n) Social Media door hun toekomstige onderwijsinstituut gebruikt werd, om zo te kunnen aangeven hoe goed men op dit moment op de hoogte is van het aanbod van Social Media-kanalen door de hoger onderwijsinstellingen. Daarbij werd ze wel gevraagd op welke termijn men nog in aanraking was geweest met deze kanalen. Vraag D2 werd hiervoor gebruikt en daarbij werd een 6-puntschaalverdeling gehanteerd, met 1= “ja, afgelopen week” tot en met 6 = “nee, nog nooit naar gekeken” Participatie-intentie Social Media Vraag C5 moest aangeven of respondenten meer, minder of evenveel gebruik maakten van Social Media aangezien hiermee een trend kon worden aangeduid of men al dan niet open stond voor het gebruik ervan. Verder werden de vragen C8 t/m C14 gebruikt, om te kijken of er voor verschillende typen Social Media de intentie bestaat om hieraan te willen participeren. Hierbij werd hen per type ook gevraagd hoeveel contacten, vrienden of kanalen met volgde.

Pagina 24

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Participatie Social Media Participatie werd gemeten aan de hand van het aantal Social Media-profielen die men had (vraag C2). Daarnaast werd hen gevraagd hoe vaak men inlogde (vraag C3), dit gebeurde aan de hand van een 6puntsschaal, waarbij 1 =”ik ben continue ingelogd”, 2 = “meerdere keren per dag”, 3 = ”dagelijks”, 4 = “meerdere keren per week”, 5 = “wekelijks”, 6 = “meerdere keren per maand” en 7=maandelijks. Naast deze vraag werd hen tevens gevraagd hoe lang men dan per keer was ingelogd (vraag C4). Hiervoor werd een 5puntsschaal gebruik met 1 = “minder dan 5 minuten” tot en met 5 = ”meer dan 60 minuten”. Studiekeuze Met de vragen E4 en E5 werd bekeken of de respondenten al tot een studiekeuze en opleidingsinstituut waren gekomen en zo ja, waarop hun keuze was gevallen. Leeftijd De leeftijd werd met vraag E8 gemeten. De invoer van deze vraag mocht slechts cijfermatig zijn, waardoor respondenten niet elk willekeurig antwoord konden ingeven. Echter kwam het toch voor dat er een waarde 0 of 1 werd ingevoerd. Ervaring Voor het meten van dit construct (zie hoofdstuk 2.4, figuur 5 construct IX) bestond er meer dan een schaalverdeling, aangezien er verschillende typen vragen werden gesteld met betrekking tot de ervaringen van de respondenten. Vragen B1, B4 en B5 gingen over het media-gebruik met betrekking tot internet, radio en televisie. Hierbij werd de vraag gesteld hoe lang met dagelijks één va de genoemde activiteiten ondernam, daarbij waren de antwoordmogelijkheden de volgende: 1 = “Minder dan 30 minuten”, 2 = “30 minuten - 1 uur”, 3 = “1 - 2 uur”, 4 = “2 - 3 uur” en 5 = “Meer dan 3 uur”. Daarnaast ging B2 in op de hoeveelheid online aankopen, met als follow up vraag B3 de uitgaven van de online aankopen per jaar. Deze laatste twee vragen bestonden uit het vraagtype enkelkeuze. PRINT-attributen Om de PRINT-attributen te kunnen bevragen, werd er gebruik gemaakt van een semantische schaal. De vraag wat men over het algemeen vond van de inhoud van de Social Media die door hogescholen of universiteiten wordt aangeboden, werd door vraag D3 met bij behorende items 1 t/m 21 gemeten. Voorafgaand aan deze vraag werd wel de vraag (D2) gesteld of men nog recent Social Media gezien had van de (vervolg)opleiding. Aangezien de positieve woordassociaties links stonden en de negatieve rechts en dit tegengesteld was aan de positieve en negatieve antwoordmogelijkheden in de rest van de vragenlijst, werden de scores voor dit construct omgeschaald (hierbij werd 1=7 t/m 7=1).

3.4.

Procedure

Met de online tool werden de twee verschillende doelgroepen, middelbare scholieren en studenten, op twee verschillende manieren benaderd. De leerlingen van de middelbare school werden uitgenodigd via de omschreven procedure van PanelClix. In de periode van 24 mei 2012 tot en met 1 juni 2012 werden scholieren uitgenodigd om mee te doen met het onderzoek. Het onderzoek werd gesloten op het moment dat er 420 compleet ingevulde vragenlijsten waren. Het onderzoek onder de studenten werd uitgevoerd van 22 mei 2012 tot en met 10 juni 2012. Doordat er geen emaildatabase van de studentenpopulatie beschikbaar was, waarmee de respondenten eventueel individueel uitgenodigd konden worden, werd de werving van de studentrespondenten op mondelinge wijze gedaan. Om respondenten uit deze groepen te werven werden verschillende faculteiten of opleidingen bezocht. Op deze locaties werden studenten benaderd die over het terrein liepen of werkzaam waren in een studieruimte of iets dergelijks. Hen werd gevraagd of men tijd en interesse had om deel te nemen aan een online onderzoek. Hierbij werd aangegeven dat het om een onderzoek ging, dat betrekking had tot het Social

Pagina 25

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Media-gebruik onder studenten. Dit werd gedaan om een eventuele vroegtijdige sturing richting naar het studiekeuzegedrag te voorkomen. Indien men de reactie gaf, dat men geen tijd had om de vragenlijst (op dat moment) te maken, werd gevraagd of men interesse had om deze later alsnog in te vullen. Hierbij werd hen de keuze geboden om een op papier uitgeprinte hyperlink mee nemen, of een e-mailadres achter te laten, waardoor hen een link gestuurd kon worden voor de deelname aan het onderzoek. Indien men koos voor het opsturen van de link, dan werd deze link dezelfde dag nog naar hen toegestuurd. De opzet van deze mail is opgenomen in Appendix F – E-mail naar potentiële respondent. Door de keuze om het onderzoek online af te nemen, kon men simpelweg door gebruik van eigen pc of laptop de vragenlijst invullen. Daarbij hoefde de onderzoeker verder niet direct aanwezig te zijn, waardoor er ook geen onbedoelde invloed kon worden uitgeoefend op het invulgedrag.

3.5.

Analyse

Voordat de daadwerkelijke analyse werd uitgevoerd werd de dataset gecontroleerd op eventuele fouten. Door middel van beschrijvende en frequentieanalyses werd bekeken of er geen afwijkende antwoorden waren gegeven of opgeslagen dan waarop de vragenlijst was ingesteld. Daarbij werden extreme uitschieters, 2 bepaald aan de hand van de IKA-regels , bijvoorbeeld in de leeftijdscategorie uit de dataset verwijderd, omdat deze naar alle waarschijnlijkheid niet representatief zouden zijn voor de steekproef. Daarnaast werd er bekeken of er onbedoeld respondenten door de selectieprocedure van PanelClix waren gekomen, die niet tot de beoogde doelgroep behoorden. Indien dit het geval was, dan werden deze uit de dataset verwijderd. Beschrijvende analyse met Pearson’s Chi-kwadraattoets De chi-kwadraattoets werd gebruikt om na te gaan of twee of meer verdelingen (populaties) van elkaar verschilden. Dit werd enerzijds gedaan om aan te tonen of de steekproef representatief genoeg was voor de complete populatie, anderzijds werd deze toets afgenomen om verschillen binnen de steekproef waar te nemen en te toetsen. Factoranalyse Met behulp van een factoranalyse werd bekeken, hoe de variabelen van de Social Media-activiteiten zo konden worden gegroepeerd, dat ze verdeeld konden worden onder verschillende factoren. Deze activiteiten werden bevraagd in vraag C6. Door de factoranalyse werd getracht deze verschillende typen activiteiten samen te voegen tot enkele typen gebruiken, aan de hand waarvan het type gebruiker bepaald kon worden. In tegenstelling tot het veel gebruikte Varimax rotatiemethode werd er gebruik gemaakt van Equamax aangezien dit betere resultaten opleverde op voor de factortoekenning. De factortoekenning gebeurde aan de hand van het berekenen van gemiddeldes, waarbij gemiddeldes <5 werden toekend aan een verantwoorde en respectabele factor. Door de verschillende activiteiten te clusteren aan de hand van de factorverdeling, konden hieraan vervolgens weer het verschillende type gebruikers gekoppeld worden. In paragraaf 4.2.4 zal de verschillende typen nader worden toegelicht. Betrouwbaarheidsanalyse Als gevolg van het conceptueel model (weergegeven in Figuur 5 in par. 2.4) werden de volgende hypothese opgesteld: H1: Verwachting van het Social Media-gebruik heeft een positieve invloed op Participatie-intentie op 3 4 de SM van HO .

2

Interkwartielsafstand IKA=Q3 - Q1; Q1-1,5 *IKA en Q3 + 1,5 * IKA SM staat voor Social Media 4 HO staat voor Hoger onderwijs 3

Pagina 26

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs H2: Motieven Social Media-gebruik hebben een positieve invloed op de Participatie-intentie op de SM van HO H3: Sociale Invloed gebruik heeft een negatieve invloed op Participatie-intentie op de SM van HO. H4: Faciliteitscondities hebben een positieve invloed op Participatie op SM van HO H5: Participatie-intenties heeft een positieve invloed op Participatie op SM van HO H6. Participatie op SM van HO heeft een positieve invloed op Studiekeuze. H7: Leeftijd heeft een positieve invloed op Verwachting van het Social Media-gebruik H8: Leeftijd heeft een positieve invloed op Motieven Social Media-gebruik H9: Leeftijd heeft een positieve invloed op Sociale Invloed H10: Leeftijd heeft een positieve invloed Faciliteitscondities H11: Ervaring heeft een positieve invloed op Verwachting van het Social Media-gebruik H12: Ervaring heeft een positieve invloed op Sociale Invloed H13: PRINT-score heeft een positieve invloed op Ervaring Alvorens verder te gaan met de uitgebreidere data-analyse en de toetsing van de hypotheses, werd de Cronbach’s alpha van de constructen gecontroleerd. Dit is een indicator van de interne consistentie. Ideaal gezien zou Cronbach’s alpha boven de .7 moeten zitten (DeVillis, 2003). Echter is deze indicator erg gevoelig voor het aantal items in een schaal. Met lage schalen bestond er een kans om relatief lage waardes te vinden voor Cronbach alpha. Indien de waarde Alpha kleiner was dan 0,7 , dan kon met behulp van SPSS bepaald worden welk(e) item(s) deletet konden worden, zodat deze waarde wel groter of gelijk aan 0,7 werd. ANOVAanalyse. Het deleten van items leverde echter in geen van de gevallen een hogere Alpha op. Indien dit verschil er wel was, werd er besloten om itembehoud te doen, aangezien het in geen van de gevallen tot een significant hogere Alpha leidde. Correlatieanalyse De correlatieanalyse, een techniek om de samenhang tussen twee variabelen vast te stellen, werd uitgevoerd alvorens er werd overgaan tot een regressieanalyse Regressieanalyse Tevens werd er na de correlatieanalyse een regressieanalyse uitgevoerd. Een regressieanalyse werd gebruikt om de waarde van één van de variabelen te voorspellen uit een andere. Op deze manier kon er een specifieke samenhang worden aangetoond indien er reeds een verband (correlatie) dat tussen twee verschijnselen (variabelen) bestond. T-toetsen Veelal beschikken de eerder genoemde analyses het vermogen om deze toetsgrootheid te meten en was het veelal niet meer nodig om deze toets alsnog af te nemen. De data-analyse werd uitgevoerd met behulp van het statistische programma PASW Statistics versie 18.0.0 (voormalig SPSS) en de syntax die hierbij gebruik werd, om de analyses mee uit te voeren, is te vinden in Appendix B – SPSS PASW Syntax.

Pagina 27


4.

Resultaten

Allereerst zullen in de eerste paragraaf (4.1) demografische gegevens van de steekproef besproken worden. Vervolgens zal het (Social) Media-gebruik op verschillende vlakken worden toegelicht en onderling vergeleken worden tussen de twee steekproefpopulaties en aan de hand van verschillende segmentaties van Social Media-gebruikers (4.2). Daarna zullen in paragraaf 4.3 de resultaten van de gemeten constructen worden besproken.

4.1.

Kenmerken van respondenten

Tabel 3 geeft een samenvatting van de steekproef onder de middelbare scholieren. In Tabel 10 en Tabel 11 in Appendix C is de volledig uitgewerkte beschrijving van de demografische gegevens te vinden. Bij beide steekproeven werden gegevens gebruikt van het Centraal Bureau voor de Statistiek [CBS] om te kijken naar de representativiteit van steekproef ten opzichte van de werkelijke populatie. Hiervoor werd gebruik gemaakt van de Pearson’s Chi-kwadraattoets. De variabelen geslacht, regio en studierichting hadden ieder een kans die groter was dan het significantieniveau van α=0.01. Hiermee was de steekproef op deze vlakken representatief voor de gehele populatie, waardoor het generaliseren van de resultaten mogelijk was. Dat de variabelen schooljaar en leeftijd wel significant verschilden hing met elkaar samen. Door oververtegenwoordiging van 6 vwo’ers, met een hoger leeftijdsgemiddelde, werd het leeftijdsgemiddelde van de steekproef ook nog boven bijgesteld. Tabel 3 - Beschrijvende informatie over de steekproef (N=403)onder middelbare scholieren in vergelijking met de populatie*

Geslacht Regio Leeftijd gem.(SD) Schooljaar

Studierichting

Man Vrouw Overijssel Rest van Nederland 17.11 (.92) 4 havo 5 havo 5 vwo 6 vwo Natuur & Techniek Natuur & Gezondheid Economie & Maatschappij Cultuur & Maatschappij

Steekproef n (%) 123 (30.53) 280 (69.47) 38 (9.43) 365(90.57)

Populatie (%) 47.54 52.46 6.74

66 (16.37) 101 (25.06) 94 (23.33) 142(35.24) 91 (22.58) 94 (23.33) 149 (36.97) 69 (17.12)

30.85 27.52 21.62 20.01 15.46 23.66 43.89 16.99

X2 11,601

Significantie >.01

7,822

>.05

41,337 18,743

<.001 <.001

4,375

>.05

*Populatiedata zijn verkregen via CBS(2012a;2012b;2012c). Uitgewerkte tabel is te vinden in Appendix C tabel 11 en figuur 15

Aangezien het onderzoek onder studenten enkel in de omgeving van Enschede en Hengelo is afgenomen, was het niet verwonderlijk, dat er significante verschillen werden waargenomen tussen de genomen steekproef en de werkelijke populatie. Bij de variabele leeftijd werd echter geen significant verschil aangetroffen. Daarmee kunnen de resultaten echter nog niet als representatief beschouwd worden en dient hiermee rekening gehouden te worden bij de gegeven conclusies. Tabel 4 - Beschrijvende informatie over de steekproef (N=103)onder studenten in vergelijking met de populatie*

Geslacht Regio Leeftijd gem.(SD) Opleidingsjaar gem.(SD) Studierichting

Man Vrouw Overijssel Rest van Nederland 22.61 (2.402) 3.57 (1.938) Techniek Taal en Communicatie Economie en Bedrijf Exact en Informatica Anders

Steekproef n (%) 63 (61.17) 40 (38.83) 98 (95.15) 5 (4.85) 26 (25.24) 24 (23.30) 12 (11.65) 12 (11.65) 26 (25.24)

Populatie (%) 48.37 51.63 8,90 4,96 22,45 7,25 56.19

X2 6.561

Significantie <.01

-

-

17.267 130.732

>.10 <.001

*Populatiedata zijn verkregen via CBS(2012a;2012b;2012c). Uitgewerkte tabel te vinden in Appendix C tabel 12

Pagina 28


4.2.

Gebruik van (Social) Media

Twee deelvragen gingen op de trend en de manier waarop Social Media onder scholieren en studenten wordt ingezet. De exacte deelvragen waren:  

Op welke wijze gebruiken scholieren, huidige bachelor-studenten en (pre)masters de Social Media? Welke trendverschillen tussen beide groepen vallen er op te maken met betrekking tot het. Social Media-gebruik?

Om het gebruik van traditionele en nieuwe media zoals Social Media vast te leggen, om hieruit vervolgens conclusies te trekken (bijvoorbeeld een trendverschil), werd de respondenten gevraagd om antwoord te geven op de volgende vragen:   

Wat is de frequentie en de duur van het Social Media-gebruik? Welke Social Media sites worden het meest gebruikt? Wat voor een type en hoeveel connecties onderhouden Social Media-gebruikers?

Achtereenvolgend wordt op deze vragen in de volgende paragrafen een antwoord gegeven. 4.2.1.

Frequentie en duur

Figuur 6 geeft de respondentpercentages van het dagelijks gebruik van radio, televisie en internet. Hierbij is een duidelijke onderscheidt waar te nemen van het internetgebruik van leerlingen (µ = 3.71) ten opzichte van studenten (µ = 4.50). Een ANOVA, waarbij scholieren en studenten werden uitgezet tegen het mediaverbruik, liet tevens zien dat dit verschil met F(1, 504)=51.87, p < .01, zeer significant is. Eenzelfde significantie werd gevonden voor het verschil in kijkgedrag tussen deze groepen, F(1, 504)=3.89, p = .049. Voor het radiogebruik werden geen significante resultaten gevonden ( F(1, 504)=.51 met p=.48).

Figuur 6 - Percentage scholieren en studenten die dagelijks een bepaald aantal uren gebruik maken van radio, televisie en internet

Daarnaast werd gevraagd naar het dagelijks gebruik van de krant (M scholier =2.84, SD scholier =1.092 ; M student =2.76, SD student =1.043). Het krantgebruik werd op een soortgelijke wijze gemeten als de overige media, echter was de schaalverdeling van deze vraag anders, waardoor hij niet meegenomen kon worden in het overzicht. Hiervoor werden echter ook hier geen significante resultaten gevonden ( F(1, 504)=.52, p=.47 ). De respondenten werd gevraagd hoe vaak en hoe lang men inlogde bij de Social Media, waar men van gebruik maakt. De resultaten hiervan staan weergegeven in Tabel 5. Gemiddeld genomen waren studenten (M=2.38) vaker ingelogd op hun Social Media-account dan scholieren (M=1.96). Echter waren scholieren (M=2.82) gemiddeld genomen langer ingelogd dan studenten (M=2.41). Zowel de duur als de frequentie van het inloggen waren significant, met respectievelijk F(1, 504)=8.57, p<.05 en F(1, 504)=9.87, p<.05. Of men wel

Pagina 29

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs of geen Social Media site had, was tussen de groepen niet significant. Ook de vraag of het gebruik van Social Media-sites ten opzichte van een jaar geleden verschilde, leverde geen significante verschillen op tussen beide groepen. Het verschil tussen de antwoordmogelijkheden was met t(485)=80.19, p<.001 erg significant. Hierbij gaf 9.7% van de respondenten aan dat hun gebruik was afgenomen, 34.8% dat het gebruik gelijk was gebleven en 51.6% aan dat hun gebruik was toegenomen.

Studenten

Scholieren

Tabel 5 - Frequentie en duur van het gebruik van Social Media door scholieren (N=403) en studenten (N=103)

4.2.2.

Aantal Social Media sites-profielen Geen 4.5% Eén of meer 95.5%

Loginfrequentie Nooit Maandelijks Meerdere keren per maand Wekelijks Meerdere keren per week Dagelijks Meerdere keren per dag Continue

4.5% 2.5% 0.5% 0.2% 4.2% 10.7% 39.0% 38.5%

Aantal Social Media sites-profielen Loginfrequentie Geen 1.9% Nooit Eén of meer 98.1% Maandelijks Meerdere keren per maand Wekelijks Meerdere keren per week Dagelijks Meerdere keren per dag Continue

1.9% 3.9% 3.9% 1.9% 5.8% 11.7% 43.7% 27.2%

Duur van activiteit Geen minder dan 5 minuten 5 - 10 minuten 10 - 30 minuten 30 - 60 minuten meer dan 60 minuten

4.5% 9.9% 35.7% 24.6% 12.7% 12.7%

Duur van activiteit Geen minder dan 5 minuten 5 - 10 minuten 10 - 30 minuten 30 - 60 minuten meer dan 60 minuten

1.9% 20.4% 36.9% 24.3% 13.9% 2.9%

Sites

In Figuur 7 wordt er een weergave gedaan van het type Social Media dat door scholieren en studenten gebruikt wordt. Daarbij valt op de merken dat Facebook (M scholier =.90; M student =.90) en YouTube (M scholier =.72; M student =.68) bij beide steekproefpopulaties veel gebruikt worden, waarbij er geen significante verschillen zijn waar te nemen. Echter zijn er wel significante verschillen waar te nemen bij Hyves (F(1, 504)=10.47, p<.01), Twitter (F(1, 504)=13.34, p<.001), LinkedIn (F(1, 504)=155.55, p<.001)en Google+ (F(1, 504)=7.71, p<.01). De significante verschillen bij Hyves en LinkedIn liggen in de lijn met wat Koek (2010) en Speekenbrink (2010) hebben vastgesteld. Zij gaven aan dat bepaalde Social Media gebruikt worden bij bepaalde doelgroepen, waarbij men in lijn met de resultaten aangaf, dat Hyves meer gebruikt wordt door scholieren en LinkedIn door studenten. Bij de overige Social Media sites waren geen significante verschillen.

Figuur 7 - Percentageverdeling van scholieren en studenten die een account hebben op een Social Media-site (gebaseerd op Tabel 13)

Pagina 30


Connecties

De resultaten gegeven in Tabel 6, gaan in op het type Social Media-connectie die de respondenten in hun dagelijks leven onderhouden. Daarbij werd vastgelegd met hoeveel personen, kanalen, bedrijven, en dergelijke men bevriend, fan of volger was. Tussen de twee groepen werden significante verschillen waargenomen. Op de variabelen “eigen onderwijsinstituut op SNS”(F(1, 484)=8.99 , p<.01), “mensen of organisaties op Twitter” (F(1, 504)=6.02 , p=.014 ) en “kanalen op YouTube” (F(1, 504)=5.18 , p=.023) waren de gemiddelde scholierenscores op het gebruik van de verschillende typen Social Media significant hoger, dan bij de studentensteekproef. Echter bij de variabele “groepen of communities op SNS” (F(1, 484)=5.37 , p=.02) waren de gemiddelde scores van de studenten significant hoger dan van de scholieren. Dit resultaat is wellicht te verklaren door het hoge studentactivisme in de regio Enschede (Wonnink, & Sival, 2011), waardoor veel studenten lid zijn van één of meerdere (studenten)verenigingen. Hierdoor waren wellicht relatief meer mensen aangesloten bij een groep of community ten opzichte van de landelijke populatie. Echter wanneer men gevraagd werd naar de hoeveelheid connecties bij het voorgelegde Social Media-type, dan waren er tussen de twee groepen geen significante verschillen waar te nemen. Tabel 6 - Percentage Social Media-gebruikers per connectietype, mean(µ), standaarddeviatie (σ) en range (N 1 = 403 en N 2 =103**)

Studenten

Scholieren

Vrienden met / fan van / volger van n (%) Andere gebruikers op meest gebruikte SNS 384 (95.3) Eigen onderwijsinstituut op een SNS 191 (49.6) Ander onderwijsinstituut op een SNS 95 (23.8) Een bedrijf of merk op een SNS 218 (54.5) Groepen of communities op SNS 223 (55.8) Kanalen op YouTube 183 (45.4) Mensen of organisaties op Twitter 204 (50.6) Weblogs 68 (16.9) Andere gebruikers op meest gebruikte SNS 58 (56.3) Eigen onderwijsinstituut op een SNS 20 (19.4) Ander onderwijsinstituut op een SNS 20 (19.4) Een bedrijf of merk op een SNS 53 (52.5) Groepen of communities op SNS 71 (70.3) Kanalen op YouTube 34 (33.7) Mensen of organisaties op Twitter 38 (37.6) Weblogs 21 (20.4) *SNS staat voor Social Network Site. **N 1 = scholieren, N 2 =studenten

4.2.4.

µ 222.82 7.79 1.43 1.42 46.48 109.34 214.94

σ 294.777 25.033 0.496 0.494 266.802 209.741 173.589

Range 1-5000 1-229 1-551 1-250

11.45 7.91 13.15 6.62 88.55 -

32.979 8.583 44.023 9.277 105.596 -

1-150 1-40 1-360 1-50 2-533 -

1-2595 1-800

Typen gebruikers

Zoals al vermeld werd in paragraaf 3.5 werd een factoranalyse uitgevoerd om de verschillende Social Mediagebruikers te kunnen typeren. Ondanks het bestaan van de Social Technographics Ladder (Bernhoff, 2010) werd deze indeling niet zo maar voor waar aangenomen, mede door de afwezigheid van een tijdsaanduiding per activiteit was het erg lastig om te bepalen hoe de respondenten per categorie scoorden. In Appendix C zijn de uitwerkingen te vinden van de Social Technographics Ladder met 6 en 7 treden (Figuur 18 en Figuur 19). De resultaten van de factoranalyse zijn opgenomen in Tabel 7. Ondanks het gebruik van verschillende rotatiemechanismen bleven twee items onder twee verschillende factoren geschaald worden. Indien hiervan sprake was dan werd het item geschaald onder factor waaronder het de hoogste lading had, omdat dit een indicatie was bij welke factor het item het beste paste. Uit de betreffende factorentabel kon worden afgeleid, dat er uit de analyse drie factoren naar voren kwamen. Factor 1 bevatte de elementen met betrekking tot het actief deelnemen aan de Social Media door het creëren van veel content in verschillende vormen zoals, beoordelingen, Twitter-berichten, foto’s, video en dergelijke, en deze vervolgens online te plaatsen. Factor 2 kenmerkte zich door meer passieve activiteiten op Social Media, zoals het lezen van informatie over school, studie of productreviews. Tot slot besloeg factor 3 de meer sociale activiteiten op de Social Media. Hierbij kan gedacht worden aan het onderhouden van

Pagina 31

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs contacten met vrienden en kennissen of door te “bekijken” wat vrienden aan het doen zijn. Daarnaast behoorde ook vermaak tot een van de activiteiten. Tabel 7 - Rotated Factor Matrix voor clustering van type Social Media-gebruiker

Abonneren op RSS feeds Productbeoordelingen schrijven over iets wat je gekocht hebt Je stem uitbrengen op peilingen Informatie toevoegen over je hobby of sport Je ideeën en meningen delen op fora Nieuwe contacten zoeken Foto’s en video’s van jezelf delen Je ideeën en ervaringen delen via een weblog Informatie zoeken over studie Informatie zoeken over universiteiten/hoge scholen Informatie opzoeken voor "school" Productbeoordelingen lezen voordat je iets koopt Op de hoogte blijven van vrienden Contact met bestaande vrienden, afspraken maken Foto’s en video’s van anderen bekijken Jezelf vermaken

1 .719 .708 .639 .615 .536 .526 .494 .491

.417

Factor 2

3

.435 .856 .799 .554 .447 .851 .722 .710 .592

Originele item-ranking 10 8 9 16 7 11 5 6 2 3 1 15 13 12 14 4

Aan de hand van de drie genoemde factoren ontstond er een kruisschema (zie Tabel 8) waaruit vier significante segmentatiegroepen gehaald konden worden met betrekking tot het gebruik van Social Media. 1.

2.

3.

4.

Actieve gebruiker: Deze groep werd gekenmerkt door het feit dat ze op alle factoren deelnamen aan de betreffende activiteiten. Binnen de scholierensteekproef was het aandeel 24.8%, bij de studentensteekproef slechts 6.8% Sociale gebruiker: Deze groep werd gekenmerkt door het feit dat ze met name sociale en vermakelijke activiteiten ondernamen op de Social Media. Van de scholieren maakte 44.9% deel uit van deze groep, bij de studenten was dit aandeel 58.3%. Sociale en Informatieve gebruiker: Het zoeken naar informatie en het onderhouden van de sociale en vermaak zoeken via de Social Media kenmerkte dit type gebruiker. Zowel bij de scholieren- als bij studentensteekproef maakte 19.4% hiervan deel uit. Inactieve gebruiker: Deze groep kreeg geen van de factorenlabels toegekend, doordat ze gekenmerkt werden door lage deelname aan de Social Media-activiteiten. In de scholieren- en studentensteekproef maakte deze groep respectievelijk 5.7% en 12.6% deel uit van de betreffende steekproef.

Tabel 8 - Groepsindeling van de scholieren- en studentengroep met de resultaten uit de factoranalyse

Factor 2: Zoeken informatie Nee Ja

Factor 3: Socializen en vermaak

Nee Ja Nee Ja

Factor 1: Creëren informatie en content Scholieren Studenten Nee Ja Nee Ja 5.7% .0% 12.6% .0% 44.9% 5.0% 58.3% 1.9% .0% .2% 1.0% .0% 19.4% 24.8% 19.4% 6.8%

Nadat deze segmentgroepen werden vastgesteld werden ze onderworpen aan de verschillende Social Mediaactiviteiten. Door dit uit te zetten in een spinnenwebgrafiek werden bepaalde patronen van gebruik beter zichtbaar en beter vergelijkbaar. In de afbeeldingen Figuur 8 t/m Figuur 11 zijn deze patronen zichtbaar gemaakt. Ook hier werden de gebruiken van de scholieren (N=403) vergeleken met de gebruiken van de

Pagina 32

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs studenten (N=103) ten opzichte van de verschillende gebruiksfrequenties (namelijk “meer dan wekelijks” en “minder dan wekelijks”) van de diverse Social Media-activiteiten. Figuur 8 laat duidelijk zien dat de activiteiten die de inactieve gebruiker uitvoert, uitsluitend te maken hadden met zichzelf vermaken, waarbij het bekijken van foto’s en video’s van anderen hoger scoorde dan de meeste activiteiten. Een andere activiteit die hen nog bezig hield was het uiten van ideeën en meningen op fora, maar men wilde ook graag op de hoogte blijven van wat hun vrienden zoals uitspookten. Bij de studenten, zoals te zien is in Figuur 9 scoorde dit type gebruiker nagenoeg hetzelfde, maar werd er ook nog aandacht besteed aan informatie voor school en productreviews.

Figuur 8 - Segmentpercentage voor het uitvoeren van bepaalde Social Media-activiteiten op wekelijkse basis of vaker door scholieren

Figuur 9 - Segmentpercentage voor het uitvoeren van bepaalde Social Media-activiteiten op wekelijkse basis of vaker door studenten

Pagina 33

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs De sociale en informatieve gebruiker liet op het gebied van informatie zoeken over de studie bij studenten meer activiteit zien dan bij de scholieren. De scholieren waren veel met hun vriendenactiviteiten bezig. Daarnaast viel het op dat de zowel de scholieren als de studenten als informatieve gebruiker minder actief op zoek waren naar informatie over productreviews en informatie over hoge scholen en universiteiten. Zowel bij de scholieren als de studenten was er een overeenstemming te zijn bij de sociale gebruiker deze verschillende nagenoeg niet van elkaar in hun Social Media-gebruik. Het vriendencontact was de studenten iets minder. Tot slot werd nog de actieve gebruiker geanalyseerd. Daarbij viel op dat scholieren veel gelijkmatiger aandacht schonken aan de meeste activiteiten, waarbij ook het vrienden in deze categorie relatief meer aandacht kregen. Echter naar het gebruik van RSS-feeds ging minder aandacht naar uit. Eenzelfde soort gat bij deze zelfde activiteit was te vinden bij de studentengroep. Daarbij was de aandachtverdeling voor de verschillende activiteiten een veel grilliger patroon. Echter waren er enkele uitschieters qua aandachtpunten namelijk: productbeoordelingen, informatie zoeken voor” school” en de sociale aspecten, zoals het onderhouden van contacten en vermaak. Het geven van productreviews en het gebruik van weblogs waren duidelijk minder in gebruik. Dezelfde verdeling van de groepen werd toegepast op een activiteitenfrequentie van “minder dan wekelijks”, Figuur 10 en Figuur 11 zijn hier een uitwerking van. Hierbij viel allereerst op dat in de verdelingen de aandacht van de sociale gebruiker minder gebaseerd was op het contact maken en onderhouden van vrienden, maar meer op het zoeken van informatie, delen van foto’s en video’s, mening uitbrengen op peilingen en het delen van informatie over hobby of sport. Hiermee stemde dit type gebruiker erg overeen met de sociale en informatieve gebruiker. Dit gold voor zowel de scholieren- als de studentensteekproef. In de scholierenpopulatie was echter nauwelijks sprake van actieve gebruikers. Als Inactieve gebruiker leek men echter meer tijd te spenderen aan de sociale activiteiten op Social Media, dan de actieve gebruiker. De activiteiten die door de inactieve gebruikers werden uitgevoerd hadden veelal betrekking op het maken en onderhouden van contacten, het vermaak van delen en bekijken van foto’s en video’s van zichzelf en anderen. De actieve studentgebruiker besteedde daarentegen veel meer aandacht aan het lezen en schrijven van productbeoordelingen, het zoeken van nieuwe contacten, delen van meningen en ervaringen.

Figuur 10 - Segmentpercentage voor het uitvoeren van bepaalde Social Media-activiteiten met als activiteitfrequentie “minder dan wekelijks” door scholieren

Pagina 34


Figuur 11 - Segmentpercentage voor het uitvoeren van bepaalde Social Media-activiteiten met als activiteitfrequentie “minder dan wekelijks” door door studenten

Tot slot werden de segmenten toegepast op het onderwijsprofiel en het geslacht bij scholieren (zie Figuur 12) en op onderwijstype en geslacht bij de studenten (zie Figuur 13). Er bestond een duidelijk verschil in de scholierengroep tussen mannen en vrouwen. Vrouwen waren veelal veel meer sociaal en creatief ingesteld. Terwijl bij de mannen veelal inactieve gebruikers werden waargenomen. Verder veel op dat met name de technische richting zowel bij scholieren als bij studenten de hoogste aantallen inactieve gebruikers bevatte, Hierop vormde de studierichting (bij de studenten) exact en informatie een uitzondering, aangezien deze groep in verhouding veel actieve gebruikers aanwezig waren.

Figuur 12 - Scholierenpercentages van geslacht en onderwijsprofiel onderverdeeld bij de groepselementen van type Social Mediagebruikers

Pagina 35


Figuur 13 -Studentenpercentages van geslacht en opleidingstype onderverdeeld bij de groepselementen van type Social Mediagebruikers

Er werd uiteindelijk geen gebruik meer gemaakt van de indeling van de Social Technographics Ladder, aangezien deze verdeling leidde tot relatief grote segmentgroottes binnen gehele onderzoeksgroep van scholieren en studenten. De procentuele segmentatieverdelingen aan de hand van de zes- en zevendeling van de Social Technographics Ladder zijn te vinden in Appendix C figuur 18 en 19. 4.2.5.

Studiekeuze

Scholieren en studenten kunnen op verschillende manieren aan hun studiekeuzemateriaal komen. Echter wat genoot hun voorkeur? Daarvoor werd hen de vraag voorgelegd, waar men de voorkeur aan gaf als het ging om he type studiekeuzemateriaal. De respondenten moesten zelf hun waardering geven aan de verschillende materialen, waarbij ze in totaal 100 punten verdeelden over alle studiekeuzematerialen.

Figuur 14 - Verdeling voorkeuren van gebruik informatiekanalen bij maken studiekeuze

Er werd een ANOVA-analyse uitgevoerd om te ontdekken of er een verschil bestond tussen de antwoordgemiddelden van de leerlingen en de studenten. De respondenten werden verdeeld aan de hand

Pagina 36

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs van vraag “Zit je momenteel op de middelbare school?”. Zoals valt af te leiden uit Figuur 14 bestaan er enkele verschillende tussen de twee groepen. Echter bestond er alleen statistisch significatie (p < .05) voor het item “online communities” met F(1, 483)=7.05, p< .01. Waar de scholieren fora de belangrijkste bron vonden voor het inwinnen van studiemateriaal, verkozen de studenten online communities. Er zit echter bij beide niet zo heel veel verschil tussen de verschillende bronmaterialen.

Figuur 15 - Belangrijke studiekeuzeaspecten bij het maken van een studiekeuze door scholieren, ingedeeld aan de hand van de gemiddelden (µ) van de typen Social Media-gebruiker (uitgewerkte tabel te vinden in Appendix C tabel 16)

Figuur 16 - Belangrijke studiekeuzeaspecten bij het maken van een studiekeuze door studenten, ingedeeld aan de hand van de gemiddelden (µ) van de typen Social Media-gebruiker (uitgewerkte tabel te vinden in Appendix C tabel 16)

Naast de keuze van het type informatiebron werd hen ook gevraagd naar de soorten informatie, die meespeelden bij hun studiekeuze. In Figuur 15 en Figuur 16 Staan de resultaten van deze vraag uitgewerkt. Hierbij werden de scholieren en studenten onderverdeeld aan de hand van de verschillende typen Social

Pagina 37

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs 5

Media-gebruikers. In de Figuur 15 en Figuur 16 staan de gemiddelde antwoordwaardes per stelling weergegeven. In Tabel 15 (Appendix C) staan de resultaten weergegeven voor de waargenomen significantieverschillen tussen de scholieren- en studentensteekproef. Deze verschillen komen ook naar voren in Figuur 15 en Figuur 16. De belangrijkste verschillen hierin waren hoe men aankeek tegen het opleidingsaanbod (F(1, 506)=11.84, p<.05), of vriend(inn)en er gingen studeren (F(1, 506)=23.73, p <.001), familieleden er gestudeerd hadden (F(1, 506)=21.63, p <.001), er een breed aanbod was voor sport (F(1, 506)=7.88, p <.05), de aanbieder dicht bij de ouders in de buurt zat (F(1, 506)=52.43, p <.001)en tot slot het rondgaan van goede verhalen met betrekking tot de opleiding (F(1, 506)=8.60, p <.05). Het sportaanbod werd door studenten belangrijker gevonden dan de scholieren. De overige aspecten werden door scholieren als belangrijker aangeduid, dan door de studenten gedaan werd. Deze verschillen zijn in de betreffende figuren (15 en 16)waar te nemen als een inkeping in de grafiek bij de studenten, terwijl bij scholieren de grafiek op dit punt gelijkmatig blijft. Over het geheel scoorden de vragen met betrekking tot de aanwezigheid van faciliteiten het hoogst bij beide groepen (M=3.48, SD=1.041). De vraag of het belangrijk was dat hun ouders er gestudeerd hadden, liet met een gemiddelde score (M=2.19, SD=1.079) voor beide groepen zien dat men dit niet belangrijk vond. Bij de studiekeuze werd ook gevraagd wat men van de Social Media van de toekomstige onderwijsinstelling vond. Scholieren gebruikten Social Media voor het zoeken van informatie over vervolgstudie (M=3.33, SD=1.04, F(1, 501)=5.48, p<.05) , dit was een significant verschil in vergelijking met studenten (M=3.05, SD=1.26). Daarnaast gaven scholieren ook aan dat ze hun studie- en nevenactiviteiten zouden registreren als het systeem dit toeliet (M=2.79, SD=1.04, F(1, 501)=6.08, p<.02), hier gaven de studenten (M=2.5, SD=1.18) een neutralere reactie op. Verder gaven de scholieren (M=4.36, SD=1.25, F(1, 501)=12.87, p<.001) aan de hand van semantische vragen aan de Social Media interessant en gaven ze aan dat het hen hielp bij hun studiekeuze(M=3.96, SD=1.40, F(1, 501)=10.53, p<.001), in vergelijking met de studenten (M=3.84, SD=1.45 voor interessant en M= 3.45, SD=1.60 voor hulp bij studiekeuze). Daarnaast vonden scholieren (M=4.21, SD=1.21, F(1, 501)=8.84, p<.05) het Social Media-gebruik ook erg populair, wat bij de studenten (M=3.79, SD=1.32) minder was. Daarbij gingen beiden groepen graag om met de Social Media (M=3.94, SD=1.248, F(1, 504)= 71.10 , p<.001) en vond men het gebruik ervan in ieder geval niet saai (M=4.23, SD=1.21 , F(1, 504)=78.39 , p<.001). Bij de overige bevragingen lagen het antwoordgemiddelde rond het gemiddelde.

4.3.

Constructen

4.3.1.

Betrouwbaarheid

Er werd een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd voor de constructen die te vinden zijn in Tabel 9. De constructen “Participatie-intentie Social Media”, “Participatie Social Media” en “Studiekeuze” werden niet aan deze betrouwbaarheidstest onderworpen. Aangezien de verschillende items van deze constructen op met een andere schaal (zie hoofdstuk 3.3.2 voor nadere uitleg) werden gemeten, had dit tot resultaat dat de α-scores (α<.5) van de betrouwbaarheidsanalyse voor deze constructen zeer laag waren. De betrouwbaarheidsanalyses van de constructen werden apart over beide steekproeven gedaan, zoals dit ook te zien is in Tabel 9, om te kijken of er sterk afwijkende Alpha’s gevonden zouden worden. De Cronbach alpha’s in de laatste kolom staan voor de totale steekproef (scholieren en studenten). Hieruit is af te leiden dat de gemeten constructen betrouwbare schalen hadden.

5

Gemiddelden (µ ) gebaseerd op een 5-punts-Likert-schaal, waarbij 1= helemaal mee oneens en 5=helemaal mee eens

Pagina 38


Studenten

Constructen Verwachting Social Media-gebruik Motieven Social Media-gebruik Sociale Invloed Faciliteitcondities Leeftijd Ervaring PRINT-attributen Verwachting Social Media-gebruik Motieven Social Media-gebruik Sociale Invloed Faciliteitcondities Leeftijd Ervaring PRINT-attributen

4.3.2.

µ 2.92 4.73 3.33 3.48 17.11 3.61 3.635 2.560 5.248 3.131 3.531 22.61 3.748 3.823

σ .429 1.371 .531 .209 .92 .920 .237 .575 1.631 .851 .209 2.402 .714 .365

Cronbach’s alpha .879 .866 .762 .795 .700 .945 .918 .819 .674 .798 .816 .938

N of items 16 16 13 6 403 5 21 16 16 13 6 103 5 21

Totaal

Scholieren

Tabel 9 - Betrouwbaarheid per construct Cronbach’s alpha .896 .866 .751 .793 .732 .943

Correlatie en regressie

Na het vaststellen van de constructen aan de hand van de bijbehorende items werd achtereenvolgend een correlatie- en regressieanalyse uitgevoerd op de gehele steekproef. Tabel 9 geeft een overzicht van de constructen met de bijbehorende r-waarde indien deze als significant werd aangeduid. De tabel werd ontdaan van de overige (niet-significante) data. Ook Leeftijd, als niet-samengesteld construct, werd niet meegenomen. Participatie-intentie Uit Tabel 10 blijkt dat participatie met meerdere constructen correleert. Na het uitvoeren van een regressieanalyse was te zien dat het construct verwachting(Social Media-gebruik) significante wijze de voorspelling ondersteunt van het construct participatie-intentie, β=-.25, t(484)=-5.66, p<.001. Het construct verwachting verklaarde tevens een significantie in de variantieproportie van de participatie-intentie, 2 R change =.062, F change (1, 484)=32.03, p<.001. Tevens ondersteunt het construct motieven op significante wijze de voorspelling van de participatie-intentie, β=.30, t(484)=6.92, p<.001. Het construct motieven verklaarde 2 verder een significantie in de variantieproportie van de participatie-intentie, R change =.09, F change (1, 484)=47.90, p<.001. Tot slot gaf ook het construct sociale invloed op een significante wijze de voorspelling van het construct participatie-intentie, β=-.13, t(484)=-2.94, p=.003. Het construct sociale invloed verklaarde hierbij 2 een significantie in de variantieproportie van de participatie-intentie, R change =.062, F change (1, 484)=8.64, p=.003. Participatie De faciliteitscondities gaven een significante voorspelling van de participatie, β=.02, t(484)=54.19, p<.001. Het 2 construct verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van de participatie, R change =.86, F change (1, 484)=2937.52, p<.001. De participatie-intentie gaf een significante voorspelling van de participatie, β=.29, t(484)=6.55, p<.001. Het construct verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van de 2 participatie, R change =.08, F change (1, 484)=42.87, p<.001. Verwachting Social Media-gebruik De leeftijd gaf een significante voorspelling van de verwachting Social Media-gebruik, β=-.10, t(484)=-2.29, p<.05. Het construct verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van de verwachting Social 2 Media-gebruik, R change =.01, F change (1, 504)=5.25, p<.05. De ervaring gaf een significante voorspelling van de verwachting, β=.16., t(484)=3.63, p<.001. De score op leeftijd verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van verwachting Social Media2 gebruik, R change =.026, F change (1, 484)=13.19, p<.001.

Pagina 39

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Motieven Leeftijd gaf een significante voorspelling van het construct motieven (voor Social Media-gebruik), β=.26., t(484)=5.88, p<.001. De score op leeftijd verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van 2 motieven, R change =.07, F change (1, 484)=34.62, p<.001. Sociale invloed Leeftijd gaf een significante voorspelling van het construct sociale invloed, β=-.15., t(504)=-3.49, p=.001. De 2 score op leeftijd verklaarde verder een significantie in de variantieproportie van sociale invloed, R change =.02, F change (1, 504)=12.19, p=.001. Het construct ervaring gaf een significante voorspelling van het construct sociale invloed, β=.26., t(504)=5.98, p<.001. Verder toonde het construct ervaring een significantie in de variantieproportie van 2 sociale invloed, R change =.07, F change (1, 504)=35.78, p<.001. Faciliteitscondities Leeftijd gaf géén significante voorspelling van het construct Faciliteitscondities, β=.26., t(504)=.21, p>.05. Tabel 10 – Significante correlatiewaardes (r) tussen de constructen afkomstig uit het conceptueel model (zie paragraaf 2.4). Constructen Verwachting

Verwachting

Motieven

-

-.355**

**

Sociale invloed

.247**

Faciliteitsconditie

Participatieintentie

Participatie

-.249**

Studiekeuze

-

-

**

.300 -.132**

**

.157**

Ervaring

PRINT

-

.160**

.299**

.122 .442**

. -

**

-.182 .257**

-.292** -

Motieven Sociale invloed

-.355 .247**

-

-

Faciliteitscondities Participatieintentie Participatie

.157**

-

.495**

-

-.096*

.945**

-

.191**

-

-.249**

.300**

-.132**

-.096*

-

.235**

-

-.337**

-.201**

-

.122**

.442**

.945**

.235**

-

.096*

-

-

*

Studiekeuze

**

.495

-

-

-

-

-

-

-

-

Ervaring

.160**

-.182**

.257**

.191**

-.337**

.095

-

-

-

.126**

PRINT

.299**

-.292**

-

-

-.201**

-

-

.126**

-

**. Correlatie is significant bij een 0.01 level (2-tailed). *. Correlatie is significant bij een 0.05 level (2-tailed).

Ervaring Het PRINT-construct gaf met β=.13, t(504)=2.48, p<.01. een significante voorspelling van het construct Ervaring. Verder toonde het PRINT-construct een significantie in de variantieproportie van sociale invloed, 2 R change =.02, F change (1, 504)=8.07, p<.01. Studiekeuze Tot slot werd er gekeken naar de regressie tussen participatie en studiekeuze Het construct participatie gaf een significante voorspelling van het construct studiekeuze, β=.09., t(482)=2.09, p<.05. Verder toonde het 2 construct participatie een significantie in de variantieproportie van studiekeuze, R change =.009, F change (1, 482)=4.36, p<.05. Na aanleiding van deze correlatie- en regressieanalyse kon er geconcludeerd worden, dat enkel leeftijd geen significante invloed heeft op het construct Faciliteitscondities. Daarnaast hadden alle op de hypotheseberuste metingen van de samenhang en regressies wel een significante voorspelling van het construct. Echter duidde het merendeel van de verbanden slechts op een zwak lineair verband. Uitzonderingen hierop waren Faciliteitscondities als voorspeller van participatie (r=.927). In hoofdstuk 3.5 werden ter behoeve van de toetsing van het model een dertiental hypothese opgesteld. Na aanleiding van de resultaten kon worden nagegaan, welke van deze stellingen wel of niet verworpen zouden worden.

Pagina 40

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs H1: Verwachting van het Social Media-gebruik heeft een positieve invloed op Participatie-intentie op de SM van HO. Voor deze stelling werd een significante samenhang vastgesteld. Deze samenhang was echter negatief, voor een hogere waarde van verwachting daalde de participatie-intentie. H1 werd daarom verworpen. De verwachting was dat hoe hoger de verwachtingsscore van het gebruik van Social Media is hoe eerder men geneigd zal zijn om overwegen eraan deel te nemen. H2: Motieven Social Media-gebruik hebben een positieve invloed op de Participatie-intentie op de SM van HO. Het construct Motieven was een significante voorspeller van participatie-intentie, maar met een relatief zwakke samenhang (r=.3). Hoe groter de score voor motivatie voor het gebruik van Social Media, hoe groter is de kans dat men ook overweegt om deel te nemen. H2 wordt daarmee echter niet verworpen. H3: Sociale Invloed gebruik heeft een negatieve invloed op Participatie-intentie op de SM van HO. Sociale invloed was een significante voorspeller van het construct participatie-intentie, maar toonde nauwelijks een negatieve samenhang (r=-.13). Hoe meer er invloed is vanuit bijvoorbeeld vrienden kennissen of familie hoe kleiner de kans wordt dat men overweegt deel te nemen aan Social Media. H3 wordt daarmee niet verworpen. H4: Faciliteitscondities hebben een positieve invloed op Participatie op SM van HO. Hoe meer of beter (positiever) er gescoord wordt op de aanwezige voorzieningen, hoe hoger de score zal zijn op participatie. Met r=.93 was dit construct een significante voorspeller van participatie en vertoonde een sterk verband. H4 wordt daarmee niet verworpen. H5: Participatie-intenties heeft een positieve invloed op Participatie op SM van HO. Met r=.29 vertoonde participatie-intentie een zwakke positieve samenhang met participatie. participatie-intentie bleek een significante voorspeller te zijn voor het construct participatie. H5 werd daarmee niet verworpen. H6. Participatie op SM van HO heeft een positieve invloed op Studiekeuze. Deze samenhang was significant maar erg zwak. De richting van de samenhang was overeenkomstig met de voorspelling en het construct was een significante voorspeller van studiekeuze, daarmee werd H6 niet verworpen. H7: Leeftijd heeft een positieve invloed op Verwachting van het Social Media-gebruik. De score van leeftijd was een significante voorspeller voor het construct motieven van Social Media-gebruik. Leeftijd en Motieven hadden echter nauwelijks samenhang (r=.17). Desondanks werd H8 niet verworpen. H8: Leeftijd heeft een positieve invloed op Motieven Social Media-gebruik. De score van leeftijd was een significante voorspeller van motieven van Social Media-gebruik. Leeftijd en Motieven hadden echter een zwakke samenhang (r=.26). Desondanks werd H8 niet verworpen H9: Leeftijd heeft een positieve invloed op Sociale Invloed.Leeftijd bleek een significante voorspeller te zijn van het construct sociale invloed, er bestond daarentegen wel een erg zwakke samenhang tussen beide constructen. H9 werd daarmee niet verworpen H10: Leeftijd heeft een positieve invloed Faciliteitscondities. H10 werd verworpen wegens totale afwezigheid van enige samenhang. H11: Ervaring heeft een positieve invloed op Verwachting van het Social Media-gebruik. Met een zwakke samenhang van r=.16, is er een signifcante positieve samenhang, daarmee werd H11 niet verworpen. H12: Ervaring heeft een positieve invloed op Sociale Invloed. Met een matige samenhang van r=.28 is er een signifcante positieve samenhang, daarmee werd H12 niet verworpen. H13: PRINT-score heeft een positieve invloed op Ervaring. PRINT was een significante voorspeller van het construct ervaring. Met een positieve samenhang (r=.13) werd daarmee H11 niet verworpen.

Pagina 41


5.

Discussie

Deze studie trachtte inzichten te geven in de manier waarop hoger onderwijsinstellingen op een succesvolle en verantwoorde wijze gebruik kunnen maken van Social Media. Hierbij werd getracht aan de hand van een model te verklaren welke aspecten meespelen bij het inzitten van de Social Media. In dit hoofdstuk zal samengevat worden wat de resultaten en conclusies van dit onderzoek zijn. Daarbij zal worden aangegeven wat de limitatie was van het onderzoek en wat eventuele aanbevelingen kunnen zijn voor vervolgonderzoek.

5.1.

Samenvatting resultaten

In dit onderzoek werd de vraag gesteld op welke wijze scholieren, huidige bachelor-studenten en (pre)masters de Social Media gebruikten en welke trendverschillen er tussen beide groepen waar te nemen waren. Het belangrijkste verschil in mediagebruik was de langere duur van het internetgebruik door studenten. Wellicht dat dit verschil te verklaren valt, doordat studenten veel meer online moeten zijn vanwege hun studie. Ondanks de vele uren die ze online zijn, besteden ze dit in verhouding met scholieren minder aan Social Media. Daarentegen logden studenten weer vaker in op Social Media. Waar dit mee te maken had, kon niet worden vastgesteld aan de hand van deze gegevens. Echter bestaat er een kans, dat het 6 vaker inloggen te maken kan hebben met het inloggen via een smartphone . Hierbij wordt er onderweg vaak maar kort ingelogd op de verschillende Social Media. Een trendverschil tussen beide groep was dat men meer gebruik maakte van Social Media-sites ten opzichte van een jaar geleden. Hierbij liet het gebruik van de verschillende Social Media-sites een overeenstemmend beeld zien met wat er vanuit de literatuur al bekend was. Scholieren maakten veelal meer gebruik van Hyves en studenten maakten veelal gebruik van LinkedIn. Beide resultaten waren hierbij significant. Daarbij was het ook interessant om te zien dat ook scholieren meer gebruik zijn gaan maken van Facebook en dat hier geen significant verschil bestond tussen scholieren en studenten. Dit gold evenwel voor het gebruik van YouTube. De duur dat scholieren inlogde op een Social Media-site gaf al aan dat men redelijk veel tijd doorbrengt op deze sites. Dit beeld werd bevestigd, toen er gekeken werd naar het aantal connecties dat men had lopen via deze Social Media. Waarbij studenten gemiddeld 214 connecties hadden, hadden scholieren gemiddeld 222 connecties via Social Media. Het is echter niet duidelijk waar dit verschil mee te maken heeft. Wellicht had een vraag over de duur en frequentie met deze contacten kunnen toelichten hoe intens ieder contact is en wellicht dat er een verschil bestaat in contactsterktes (Haythornthwaite, 2001). Typen Social Media-gebruikers Verder werd er gekeken welk type Social Media-gebruikers aan de hand van de data geïdentificeerd konden worden, waarbij een zo gelijkwaardige verdeling zou bestaan tussen de verschillende activiteiten. Een factoranalyse liet 3 typen van activiteiten zien waaruit 4 verschillende groepen gedefinieerd konden worden. Dit waren: Actieve gebruiker, Sociale gebruiker, Sociale en Informatieve gebruiker en Inactieve gebruiker. Deze groepen werden vervolgens naast de verschillende activiteiten gelegd waardoor er verschillende patronen zichtbaar werden op basis van wekelijks (of vaker) gebruik en minder wekelijks gebruik. Hierbij moet opgemerkt worden dat er dus ook een vijfde, zesde of zelfs zevende groep kan ontstaan op het moment dat de groepsactiviteiten en het aantal personen per factor voldoende significant is. Hierdoor zouden alle spinnenwebgrafieken een andere invulling kunnen laten zien. De belangrijkste waarneming uit de spinnenwebgrafieken was, dat scholieren die op wekelijkse basis een actieve gebruiker waren, veel gelijkmatiger deelnamen aan de verschillende activiteiten op Social Media. Bij de studenten werden veel meer pieken en dalen waargenomen. Dit verschil kan te maken hebben met het aantal respondenten dat deelnam bij de scholieren (N=100) in vergelijking tot bij de studenten N=7). Extreme gevallen hebben immers binnen kleinere groepen een grotere invloed op het gemiddelde. Bij de overige 6

Een smartphone is een kruising tussen een mobiele telefoon en een PDA. Het beschikt over internetmogelijkheden en kan geheel ingericht naar eigen smaak en inzicht ingericht worden met applicaties (Apps, zoals Facebook en Twitter).

Pagina 42

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs typen gebruikers was er een soortgelijk patroon waar te nemen. Deze lieten echter aspecten aan de rechterkant van het spectrum onbenut en verschilden verder alleen in de mate waarin ze uitsloegen. Oftewel het percentage respondenten dat binnen de Social Media-gebruikerstypering zich bezig hield met een bepaalde activiteit. Binnen de groep waarbij men minder dan wekelijks gebruik maakte van Social Media leek de Inactieve gebruikers juist de actieve gebruiker. Het aandeel actieve gebruikers was in deze groep aanzienlijk kleiner. Een exacte verklaring voor dit verschijnsel is dat een gebruiker zich bezig houdt met verschillende typen activiteiten, maar overal slechts bepaalde activiteiten uitvoert. Daarnaast is een actieve gebruiker die op meerdere vlakken actief is wellicht ook meer dan wekelijks met deze activiteiten actief bezig. Verder viel op dat de activiteiten van de sociale gebruiker minder gebaseerd was op het contact maken en onderhouden van vrienden, maar meer op het zoeken van informatie, delen van foto’s en video’s, mening uitbrengen op peilingen en het delen van informatie over hobby of sport. Hiermee stemde dit type gebruiker erg overeen met de sociale en informatieve gebruiker. Dit gold voor zowel de scholieren- als de studentensteekproef. Tot slot werd de Social Media-typering gebruikt om te kijken hoe de geslachtssamenstelling was, hoe de verdeling was onder de verschillende profielen bij scholieren en opleidingstypes bij studenten en welke informatiesoort van belang was bij de studiekeuze. Opvallende resultaten waren dat vrouwelijke scholieren meer gericht waren op het sociale en creatief gebruik, waar vrouwelijke studenten sociale informatiezoekers waren. Bij de mannen was de scholier veelal inactief en de student juist heel actief. Voor de scholieren kan dit als representatief gezien worden, echter is dit niet het geval voor de studentensteekproef. Wellicht dat hier andere resultaten verworven worden op het moment dat er meerdere studenten van verschillende opleidingstypes betrokken zouden zijn geweest bij het onderzoek. Zowel studenten als scholieren vonden de aanwezige sport, cultuur en sociale faciliteiten bij een stad of onderwijsinstelling van belang bij hun studiekeuze. Verwachting Social Media van HO Wat verwachten leerlingen en studenten van het Social Media-gebruik van hoger onderwijs? Scholieren gaven aan Social Media te gebruiken voor het zoeken van informatie over vervolgstudie. Daarnaast gaven ze ook aan dat ze hun studie- en nevenactiviteiten zouden registreren als het systeem dit toeliet. Verder vonden scholieren de Social Media interessant en gaven aan dat het hen hielp bij hun studiekeuze. Tot slot gaven scholieren aan dat ze dachten dat het Social Media-gebruik ook erg populair was. Voor de studenten gold dat ze dezelfde mening deelden of dezelfde activiteiten zouden doen, hun gemiddelde antwoord bleek veelal hetzelfde. Echter in sommige gevallen significant lager dan bij de scholieren. Onderzoeksmodel In dit onderzoek werd gebruik gemaakt van een reeds bestaand model om de invloed van Social Media op het studiekeuze gedrag te kunnen onderzoeken. De vraag die hiermee getracht werd te beantwoorden was: welke factoren zijn van invloed op de keuze van een vervolgstudie bij scholieren, bachelor-en (pre)masterstudenten? Het model werd gebruikt om te bepalen of de samenhang van bepaalde items en constructen bijdroeg aan een bepaald gedrag. Aan de hand van een aantal hypotheses werd het model getest op de representativiteit van de werkelijkheid. Veelal waren de constructen significante voorspellers van elkaar. Echter had alleen het construct faciliteitscondities een sterke samenhang met het construct participatie aan de Social Media van hoger onderwijsinstellingen. De samenhang tussen de overige elementen, lieten slechts zwakke of matige samenhang tussen de betrokken constructen zien. Wat ook opmerkelijk was dat leeftijd geen enkele invloed had op de faciliteitscondities, terwijl dit vanuit de literatuur wel naar voren was gekomen als bewezen effect. De resultaten zijn wellicht te verklaren, doordat niet voor alle constructmetingen gebruik is gemaakt van een gestandaardiseerde vragenlijst. Hierdoor hebben de constructen wellicht slechts voor een deel of zelfs andere aspecten gemeten, dan wat er beoogd was om met het model te meten. Wellicht zijn de verschillende invloeden binnen het UTAUT-model te complex vanwege de samenvoegingen van de

Pagina 43

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs verschillende modellen. Een keuze zou kunnen zijn om Social Media-gebruik als factor toe te voegen aan het TPB-determinanten-model (Kemper, Van Hoof, Visser & De Jong, 2007).

5.2.

Limitaties onderzoek

Onderzoeksinstrument Allereerst zal het onderzoeksinstrument besproken worden. Ondanks de goede routeringmogelijkheden van de onderzoekstool, heeft wellicht de aanspreekvorm die in de vragenlijst gehanteerd werd tot verwarring geleid. Hiermee worden termen als “school”, “onderwijsinstituut”, en dergelijke bedoeld. De routering had zo toegepast kunnen worden, dat er voor iedere doelgroep een fysiek andere vragenlijst naar voren kwam met inhoudelijk andere termen. Achteraf had dit wellicht weer meer problemen opgeleverd met het samenvoegen van de data, omdat deze dan binnen één databestand verspreid had kunnen komen te staan over verschillende variabele-entries. De vragenlijst was te gelimiteerd voor meer kwalitatieve vragen. Echter om meer over motieven te weten te komen is een meer kwalitatief onderzoek vereist. Daarbij kunnen ook de verwachtingen beter bevraagd worden en kan de respondent de antwoorden beter toelichten. Schaalverdeling vragen Daarnaast zou de schaalverdeling bij vraag C6 aangevuld kunnen worden met een extra keuzemogelijkheid, zodat er bijvoorbeeld ook de keuze ontstaat voor “minder dan maandelijks”. Daarmee is de stap van maandelijks naar nooit minder abrupt. Daarnaast zou er ook bij de clustering van de verschillende type Social Media-gebruikers wellicht een betere verdeling gemaakt kunnen worden als het gaat om de frequentie. Bij vraag C15 zouden nog een paar antwoordmogelijkheden qua type Social Media-sites erbij gegeven kunnen worden, na aanleiding van de in dit onderzoek verworven populaire Social Media-sites. Bij de vergelijking van de verschillende type media kon krant niet meegenomen worden in de directe vergelijking met de andere media, doordat er gebruik werd gemaakt van een andere schaalverdeling. Wellicht dat de schaal van al deze items zo kan worden aangepast, dat deze direct met elkaar te vergelijken zijn. Wellicht dat de items binnen de semantische schaalverdelingen meer positief en negatief gemixt hadden moeten worden, om zo eentonigheid binnen de vragenstelling te voorkomen en de lezer alert te houden. Bijkomstigheid hiervan is dat later de betreffende items wel weer omgeschaald dienen te worden. Respondentenwerving Door een lage respons hbo-respondenten, werd het moeilijker om iets te zeggen over studenten in het hoger onderwijs in het algemeen en dus konden er geen gegeneraliseerde uitspraken gedaan worden met betrekking tot de resultaten, die in dit onderzoek zijn verworven. De werving van de onderzoekstool vereiste een datalijst met daarin e-mailadressen opgenomen. De tool was namelijk in staat op deze wijze een grote groep mensen te benaderen met een e-mail met daarin een persoonlijke link waarmee de vragenlijst ingevuld kon worden. Echter bij het bereiken van een groot publiek zonder onderzoeksbureau met een vast onderzoekpanel verloopt de werving lastiger. Het zou mogelijk kunnen zijn om zelf een dergelijke e-maillijst te creëren. Hier zitten echter wat ethische aspecten aan, zoals privacy-gevoeligheid en gewenstheid van de opname in een dergelijke lijst. In dit onderzoek was het daarom alleen mogelijk om een e-mailadres op te vragen en toestemming te vragen om iemand uit te nodigen voor de online vragenlijst. Een andere optie was het uitdelen van unieke hyperlinks naar de online vragenlijst. De werving werd hierdoor even arbeidsintensief als het manueel afnemen van vragenlijsten. Daarbij moet worden opgemerkt dat met deze vorm van werving de respons lager ligt dan bij een manuele vragenlijst. Indien men de online vragenlijst niet direct invult en men niet gemaild wil worden, dan kan men een dergelijke link vergeten te gebruiken of zelfs kwijtraken.

Pagina 44

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Echter indien er wel sprake is van een e-mailbestand of panel, dan kan een dergelijk onderzoek binnen een redelijk korte termijn worden afgenomen. Dit had een aantal voordelen, namelijk dat men een herinnering gestuurd kon worden, indien men nog niet de vragenlijst volledig had ingevuld. Daarnaast had het als voordeel dat alle respons direct digitaal werd ingevuld en dat het zonder al te veel problemen direct geïmporteerd kan worden binnen een statistisch analyseprogramma. Analyse Zoals beschreven eerder werd een deel van de respondenten die niet voldeed aan de doelgroepcriteria, verwijderd uit de dataset, alvorens verder te gaan met de analyse. Echter door de originele dataset te behouden is het wel mogelijk om op een later tijdstip deze personen wellicht alsnog mee te nemen in de data-analyse, op het moment dat er een vervolgonderzoek of een uitbreiding van het huidige onderzoek plaatsvindt, waardoor deze doelgroep opeens wel meegenomen wordt in de analyse.

5.3.

Suggesties voor toekomstig onderzoek

Door een meer kwalitatief onderzoek te doen kunnen motieven en verwachtingen beter vastgelegd worden. Het meten aan de hand van schaalitems geeft wel een globaal inzicht, maar met een open vragenlijst of interview, kan er wellicht een beter inzicht verworven worden. Daarnaast zou er specifieker ingegaan kunnen worden op hoe scholieren en studenten het Social Media-aanbod van hoge scholen en universiteiten ervaren. Hebben scholieren en studenten bepaalde verwachtingen en welke verwachtingen zijn dit dan, op het moment dat een hoger onderwijsinstelling gebruik maakt van Social Media? Door de grootte van dit onderzoek zijn nog niet alle aspecten bekeken en gemeten, maar wellicht dat er op meerdere diepere niveaus gekeken kan worden naar wat opleidingstype, studiefase en geslacht voor een invloed hebben op het gebruik van Social Media bij Social Media Marketing. Daarnaast zou er meer onderzoek gedaan kunnen worden naar de ethische aspecten van het gebruik van Social Media. Wat vinden scholieren en studenten nog acceptabel als het gaat om het inzetten van Social Media binnen het hoger onderwijs? Tot slot zou het internet- en Social Media-gebruik met behulp van smartphones kunnen worden opgenomen in de vragenlijst. Mede doordat steeds meer smartphones steeds goedkoper zijn geworden, waardoor iedereen gebruik kan maken van de aanwezige functionaliteiten, waaronder internetten en het gebruik van Social Media.

Pagina 45


6.

Aanbevelingen

Goede studiekeuze-informatie was in de ogen van Jongbloed, et al.(2004) belangrijk, omdat alleen zo studiezoekers een weloverwogen studiekeuze kunnen maken. Ondanks het feit dat in dit onderzoek naar voren kwam dat men erg geïnteresseerd was in de faciliteiten in en rondom een opleiding of opleidingsstad, is enkel de informatieverstrekking rondom deze aspecten niet voldoende en zullen ook de overige aspecten, die door Jongbloed, et al.(2004) en Kemper et al (2007) genoemd werden, meegenomen moeten worden. De aanbevelingen die gedaan worden zullen met name betrekking hebben tot middelbare scholieren aangezien de onderzoeksresultaten hiervan zonder problemen gegeneraliseerd konden worden. Om de vraag te beantwoorden hoe Social Media op een verantwoorde en succesvolle wijze kan worden ingezet in het hoger onderwijs voor studentenwerving, zal allereerst gekeken moeten worden naar de factoren die bijdragen aan de acceptatie van de Social Media (aangeboden door de hoger onderwijsinstellingen). Aangezien het model hier geen concrete aanwijzingen kon geven, met uitzondering van de invloed van faciliteitscondities op participatie aan de Social Media, zal er mede aan de hand van de eerder besproken aspecten van Burgess-Webb en Cook (2012) aanbevelingen gedaan worden. Uit de literatuur is gebleken dat Sociale invloed van invloed is op iemands keuzegedrag (Kemper, et al, 2007). In het geval van scholieren kunnen dit ouders, vrienden of familie zijn die zich voor of tegen het gebruik uitspreken van de Social Media of een opleidingsinstituut. In dit onderzoek kwam naar voren dat zowel scholieren als studenten geen belang hechten aan het feit of hun ouders of familie aan een bepaald instituut gestudeerd hadden, dat wil echter niet zeggen dat ze geen invloed uitoefenen op de keuze. Ook (studie)decanen hebben invloed op het keuzegedrag van scholieren en studenten, aangezien ze een adviserende rol vervullen binnen het gehele studiekeuzetraject. Wellicht dat het daarmee aan te raden is ook een kanaal open te stellen voor ouders en decanen die vragen of opmerkingen hebben. De basis moet goed zijn, waarmee Burgess-Webb en Cook (2012) bedoelden dat belangrijke primaire Social Media prominent op de homepage van de onderwijsinstelling aanwezig moeten zijn. Ondanks het feit dat scholieren en studenten zich wel aansluiten bij de Social Media van hun eigen of een ander onderwijsinstituut, is dit minder dan in 50% van de gevallen. Daarbij moet worden opgemerkt dat scholieren (49.6%) hiertoe meer geneigd waren dan studenten (19.4%). Ondanks dat studenten significant meer op internet zitten, zijn het toch de scholieren die bij meer Social Media zijn aangesloten en meer connecties hebben. Daarbij vonden scholieren fora de belangrijkste bron voor het inwinnen van studiemateriaal, de studenten verkozen online communities. Het feit dat deze twee bronnen sterk naar voren kwamen, wil echter niet zeggen, dat de andere bronnen minder belangrijk waren. Er zat tussen de verschillende waarnemingen namelijk niet erg veel verschil. Daarbij was uit eerder onderzoek (Zinck Stagno, 2010) gebleken dat meeloopdagen belangrijk werden gevonden voor het bepalen van een studiekeuze. Dit kwam in dit onderzoek niet naar voren. Het gebruik van brochures en familie en/of vrienden als bron scoorden hierop beter dan de meeloopdagen. Wellicht dat door toename van internetgebruik er ook meer toevlucht wordt gezocht tot online informatievergaring. Daarmee dit gezegd hebbende, wordt het belangrijk om goed onderzoek te doen naar de Social Media, die door de betreffende doelgroep gebruikt wordt. Dit klinkt enerzijds erg logisch, maar dit is het niet. In het onderzoek van Zinck Stagno (2010) kwam Hyves bijvoorbeeld naar voren als een veelgebruikte Social Network Site onder de Nederlandse scholieren en was Facebook nog niet heel nadrukkelijk aanwezig. Dit onderzoek laat zien dat Facebook het niveau van Hyves voorbij is gestreefd. Oftewel, in een relatief korte tijdsperiode kan de mate waarin een bepaald Social Media gebruikt wordt sterk veranderen. Daarbij kwam ook het verschil in Social Media-gebruik tussen scholieren en studenten. Verschillende doelgroepen vragen dus om verschillende benaderingen en daarbij moet tevens worden meegenomen, dat ook bepaalde trends van invloed kunnen zijn. Kortom op regelmatige basis dient de effectiviteit van de Social Media gemeten te worden, zoals al werd aangegeven door Burgess-Webb en Cook (2012).

Pagina 46

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Daarnaast is er door wijzigingen in de trend van het Social Media-aanbod van belang, dat hoge onderwijsinstellingen die via verschillende kanalen aan de (aspirant)student moet aanbieden. Door via verschillende kanalen en platformen bereikbaar te zijn en te blijven, kan een student de instelling altijd terugvinden. Echter blijft het van belang dat de juiste kanalen gekozen worden en niet enkel alle kanalen (Burgess-Webb & Cook, 2012). Dit onderzoek laat zien welke kanalen (Facebook, Twitter, Hyves en YouTube) op dit moment door scholieren en studenten veel gebruikt worden. Door juist op deze kanalen actief te zijn en ze aan elkaar te koppelen, wordt de herkenning onder de doelgroep versterkt , zoals Vos (2011) dit ook al aangaf. Dit zou gedaan kunnen worden door ze onderling naar elkaar te verwijzen. Zo zou er via Twitter gemeld kunnen worden dat er een filmpje op YouTube staat en als je meer wilt weten dat je dan de Hyves- of Facebook-pagina kan bekijken. Focus de aandacht op de juiste dingen en niet enkel hetgeen de organisatie wil of de voordelen van ziet (Burgess-Webb & Cook, 2012). Scholieren hebben aangegeven dat ze de Social Media willen gebruiken voor het vinden van informatie over hun vervolgstudie en het hen helpt bij het bepalen van hun studiekeuze, hierbij kan de interconnectiviteit tussen de verschillende kanalen benut worden. Door studenten niet zozeer actief binnen proberen te halen met alleen “mooie praatjes” over een opleiding, maar door ze te helpen met hun studiekeuze, kan de onderwijsinstelling een band opbouwen met de aankomende student. Deze begeleiding zou kunnen bestaan uit het up-to-date houden van studieactiviteiten of –(inschrijf)deadlines, het aanbieden van een online studiekeuzetoets of een interactieve rondleiding door het leven als student. Als een scholier of student op deze wijze een sociale interactie ervaart, neemt de Social Media Marketing toe (Van Leeuwen, 2010), waardoor de persoon in kwestie wellicht meer geneigd is om een studie te volgen bij het betreffende opleidingsinstituut. Tot slot moet volgens Burgess-Webb en Cook (2012) de ontwikkeling van een strategie bestaan uit duidelijke doelen, organisatie-breed gesteund worden, controle op begeleiding en policies en toegewijde Social Mediaresources. Er zijn nu een aantal aanbevelingen gedaan ten behoeve van het succesvol en verantwoord inzetten van Social Media in het hoger onderwijs. Daarbij is het dus belangrijk, dat welke acties er ook ondernomen worden, deze gedragen worden door een groot deel van de afdeling. Social Media-gebruik zal net als iedere andere marketingcampagne wellicht niet directe resultaten laten zien en wellicht dat men, bijvoorbeeld in het geval van (micro)bloggen sneller geneigd wordt er minder vaak mee bezig te zijn of er zelfs mee te stoppen, terwijl de continuïteit en frequentie bij dit medium juist van belang zijn. Door te weinig aandacht te besteden aan dit medium, kan ook de aandacht van een eventuele volger wegvallen. En deze aandacht herwinnen kost veel energie. Kortom alles wat er met dit medium wordt gedaan, dient organisatiebreed gesteund, maar ook gecontroleerd te worden.

Pagina 47


7.

Literatuur

Bandura (1986). A. Social Foundations of Thought and Action: A Social Cognitive Theory. Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ. Barnes, N. G., & Mattson, E. (2009a). Social Media and College Admissions: The First Longitudinal Study. Verkregen op 27 maart 2012, via Center for Marketing Research, University of Massachusetts Dartmouth: http://www.umassd.edu/cmr/studiesresearch/mediaandadmissions.pdf Barnes, N. G., & Mattson, E. (2009b). Social Media in the 2009 Inc. 500: New Tools & New Trends. Verkregen op 27 maart 2012, via Center for Marketing Research, University of Massachusetts Dartmouth: http://www.umassd.edu/cmr/studiesresearch/socialmedia2009.pdf Barnes, N. G., & Mattson, E. (2009). Social Media in the 2009 Inc. 500: New Tools & New Trends. via http://www.masternewmedia.org/ Bernhoff, J. (2010). Social Technographics: Conversationalists get onto the ladder. Verkregen op 12 april 2012 via http://forrester.typepad.com/groundswell/2010/01/conversationalists-get-onto-the-ladder.html Brandtzæg, P. & Heim., J. (2009). Why people use social networking sites. HCI International 2009. San Diego, CA, USA, 19-24 July. In A.A. Ozok and P. Zaphiris (Eds.): Online Communities, LNCS. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 143–152. Burgess-Webb, A. & Cook, N. (2012). The transatlantic university divide: How th UK lags the USA in social media effectiveness. Verkregen op 23 april 2012 via http://www.sociagility.com/universities/ Central Bureau voor de Statistiek (2012a, mei 15). Voortgezet onderwijs; deelname leerlingen naar leeftijd. Den Haag/Heerlen. Central Bureau voor de Statistiek (2012b, mei 15). Voortgezet onderwijs; deelname leerlingen naar regio. Den Haag/Heerlen. Central Bureau voor de Statistiek (2012c, mei 15). Voortgezet onderwijs; deelname leerlingen naar onderwijssoort. Den Haag/Heerlen. Central Bureau voor de Statistiek (2012d, juni 8). Hoger onderwijs; ingeschrevenen naar studierichting en leeftijd – Herontwerp. Den Haag/Heerlen. Cheung, C.M.K., Chiu, P.-Y., & Lee, M.K.O.(2011). Online social networks: Why do students use facebook? Computers in Human Behavior, 27(4), 1337-1343. Compeau. D. R., & Higgins, C. A. (1995). Computer Self-Efficacy: Development of a Measure and Initial Test. MIS Quarterly, 19(2), 189-211. Constantinides, E., & Fountain, S. J. (2008). Web 2.0: Conceptual foundations and marketing issues [electronic version]. Journal of Direct, Data and Digital Marketing Practice , 9 (3), 231-244. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1992). Extrinsic and Intrinsic Motivation to Use Computers in the Workplace. Journal of Applied Social Psychology, 22(14), 1111- 1132. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw. P. R.(1989).User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science, 35(8), 982-1002. DeVellis, R.F. (2003). Scale development: Theory and applications (2nd). Thousand Oaks, California: Sage.

Pagina 48

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs e

Dooley, D. (2001). Social Research Methods (4 druk). New Jersey: Pearson Education. Facebook (2011). Fact Sheet. Verkregen op 27 maart 2012 via Facebook: http://newsroom.fb.com/content/. Fischer, E. & A. R. Reuber (2011). Social interaction via new social media: (How) can interactions on Twitter affect effectual thinking and behavior? Journal of Business Venturing, 26(1), 1-18. Floor, J.M.G., & Raaij, W.F. van. (2006). Marketingcommunicatiestrategie (5e druk). Houten: Stenfert Kroese. Fombrun , C.J. & Riel , C.B.M. van ( 1997 ).The reputational landscape. Corporate Reputation Review 1, 5- 13. Forrester Research. (2010). What's The Social Technographics Profile Of Your Customers? Verkregen op 19 juni 2012 via http://empowered.forrester.com/tool_consumer.html Gemert, L. van, & Woudstra E. (2005) . Become a communication expert. Enschede: Universiteit Twente. Gibbs, P. (2002). From the invisible hand to the invisible handshake: marketing higher education [elektronische versie]. Research in Post-Compulsory Education , 7(3), 325-338. Gillin, P. (2007). The New Influencers: A Marketer's Guide to the New Social Media. Verenigde Staten: Quill Driver Books /Word Dancer Press. Google Plus (2012). Google+ has 90 million+ users according to official statistics as of Jan 2012 from Google! Verkregen op 27 maart 2012 via: http://google-plus.com/4811/google-has-90-million-users-accordingto-official-statistics-as-of-jan-2012-from-google/ Grönroos, C. (2007). Service Management and Marketing. Customer Management in Service Competition, Third Edition. West Sussex: John Wiley & Sons Ltd. Haythornthwaite, C. (2001). Tie Strength and the Impact of New Media. Proceedings of the 34th Hawaii International Conference on System Sciences 2001. 1-10 Helgesen, Ø. (2008). Marketing for Higher Education: A Relationship Marketing Approach [elektronische versie. Journal of Marketing For Higher Education, 18 (1), 50-78. Hyves (2012). Grootse Cijfers. Verkregen op 27 maart 2012 via Hyves: http://www.hyves.nl/over. Joinson, A. N., (2008). Looking at, looking up or keeping up with people? Motives and uses of Facebook. CHI: Paper gepresenteerd op SIGCHI-conferentie over Human factors in computing systems, ACM, 10271036. Verkregen via http://onemvweb.com/sources/sources/looking_at_motives_facebook.pdf Jongbloed, B., Kaiser, F., Salerno, C., & Weert, E. de (2004). Een helpende hand in studiekeuze land: studiekeuze informatie producten vergeleken in enkele Westerse hoger onderwĳs systemen : eindrapportage. Den Haag : Ministerie van Onderwĳs, Cultuur en Wetenschap. Kaplan, A. & M. Haenlein, M. (2010a). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53 (1), 59–68. Kemper, P., Hoof J. van, Visser, M. & Jong, M. de, (2007). Studiekeuze in kaart gebracht : gedragsdeterminanten van scholieren bij het kiezen van een vervolgopleiding. Tijdschrift voor Hoger Onderwijs, 25 (4), 270-279. ISSN 0168-1095

Pagina 49

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Kietzmann, J.H., Hermkens K., McCarthy, i.P., & Silvestre, B.S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business Horizons, 54 (3), 241-251. doi: 10.1016/j.bushor.2011.01.005. Koek, D. (2010, maart 17). Hyves versus Facebook. Verkregen op 27 maart 2012 via http://www.wervenviagoogle.nl/2010/03/hyves-versus-facebook/ Krull, R. (1997). What practitioners need to know to evaluate research. Professional Communication, 40(3), 168-181. Lacante, M., Almaci, M., Van Esbroeck, R., Lens, W., & De Metsenaere, M. (2007). Allochtonen in het hoger onderwijs. Onderzoek naar factoren van studiekeuze en studiestress bij allochtone eerstejaarsstudenten in het hoger onderwijs: eindrapportage. Ministerie van de Vlaamse Gemeenschap. Verkregen via Vrije Universiteit Brussel Leeuwen, G. van (2010). Social Media Marketing: met de nadruk op sociaal. Verkregen op 6-4-2012 via http://dare.uva.nl/document/193195 Li, C., & Bernoff, J. (2008). Groundswell: Winning in a World Transformed by Social Technologies. Harvard Business Press. Mayfield, A. (2008, september 24). What is social media? Verkregen 3 december 2011, van PDF pediag: http://www.pdfpedia.com/download/351/what-is-social-media-an-ebook-from-icrossing-pdf.html McCarthy, I., Lawrence, T., Wixted, B., & Gordon, B. (2010). A multidimensional conceptualization of environmental velocity. The Academy of Management Review, 35(4), 604—626. McQuail, D. (2010). New Media, New Theory? (pp. 135-160). Mass Communication Theory. London: Sage Publications. Meijer, P. (2010). Klantbelevingmanagement. Verkregen op 6 januari 2012 via http://essay.utwente.nl/60080/ Moore, G. C, & Benbasat, I, (1991). Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation. Information Systems Research, 2(3), 192-222. Orlikowski, W. (2000). Using Technology and Constituting Structures: A Practice Lens for Studying Technology in Organizations. Organization Science, 11 (4), 404-421. Plouffe, C. R., Hulland, J. S., & Vandenbosch, M.(2001). Research Report: Richness Versus Parsimony in Modeling Technology Adoption Decisions— Understanding Merchant Adoption of a Smart Card-Based Payment System. Information Systems Research, 12(2), 208-222. Riel, C.B.M. van (1997) Research in corporate communication: An overview of an emerging field. Management Communication Quarterly 11, (2), 288 – 309 Ruben, J. (2011). Types of Social Media. Verkregen op 16 maart 2012 via http://www.howto.gov/socialmedia/social-media-types Spears, R., Postmes, T, & Wolbert, A. (2000). Social psychological influence of ict’s on society and their policy implications. Infodrome publication. Amsterdam: University of Amsterdam. Speekenbrink, R. (2010, april 13).Doelgroep vs welke sociale media? Verkregen op 27 maart 2012 via http://rspeekenbrink.weblog.tudelft.nl

Pagina 50

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Sverdlov, G. (2012). Global Social Technographics Update 2011: US And EU Mature, Emerging Markets Show Lots Of Activity. Verkregen op 19 juni 2012 via http://blogs.forrester.com/gina_sverdlov/12-01-04global_social_technographics_update_2011_us_and_eu_mature_emerging_markets_show_lots_of_acti vity Thompson. R. L., Higgins, C. A., & Howell, J. M.(1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quarterly, 15(1), 124-143. Treacy, M. & Wiersema, F. (1993). Three paths to market leadership. Customer intimacy and other value disciplines. Harvard Business Review, 84-93. Tuten, T.L. (2008). Advertising 2.0: social media marketing in a web 2.0 world. Greenwood Press. Um, N.H. (2008). Revisit Elaboration Likelihood Model: How Advertising Appeals Work on Attitudinal and Behavioral Brand Loyalty Centering Around Low vs. High-Involvement Product. European Journal of Social Sciences, 7(1), 126-139. Universiteit Twente (2012). Organigram Marketing & Communicatie (M&C). Verkregen op 17 maart 2012 via intranet Universiteit Twente Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: towards a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478. Vlasic, G. & Kesic, T. (2007). Analysis of consumers' attitudes toward interactivity and relationship personalization as contemporary developments in interactive marketing communication. Journal of Marketing Communications, 13(2), 109-129. Vollenbroek, W. (n.d.). Social Media Corporate Reputation Influencers. Verkregen op 24 april 2012via Universiteit Twente Vos, L. (2011). Het effect van social media gebruik op de reputatie van organisaties. Verkregen via http://essay.utwente.nl/61277/ Wigand, F.D.L. (2010). Twitter in Government: Building Relationships One Tweet at a Time. Seventh International Conference on Information Technology: New generations (ITNG). Wikipedia (n.d.). Web 2.0. Verkregen op 8 maart 2012 via http://en.wikipedia.org/wiki/Web_2.0 Winer, R.S.(2009). New Communications Approaches in Marketing: Issues and Research Directions. Journal of Interactive Marketing, 23(2), 108-117 Wonnink, M. & Sival, R.J. (2011). Student Union Activisme Monitor 2011: Jaarlijks onderzoek naar activisme onder studenten aan de Universiteit Twente. Verkregen op 12 juni 2012 via Student Union Universiteit Twente-website: http://www.studentunion.utwente.nl/studenten/activisme/activismemonitor.html Zinck Stagno, M.C. (2010). Potential of the social media as instruments of higher education marketing: Guidelines for a social media marketing strategy for the University of Twente. Verkregen via http://essay.utwente.nl/60858/

Pagina 51


Appendix B – SPSS PASW Syntax CODEBOEK. CODEBOOK afkomst_land [n] VR1_UITLEG [n] VR2_A1_item1 [n] VR2_A1_item2 [n] VR2_A1_item3 [n] VR2_A1_item4 [n] VR2_A1_item5 [n] VR2_A1_item6 [n] VR2_A1_item7 [n] VR2_A1_item8 [n] VR2_A1_item9 [n] VR2_A1_item10 [n] VR2_A1_item11 [n] VR3_A2_item1 [n] VR3_A2_item2 [n] VR3_A2_item3 [n] VR3_A2_item4 [n] VR3_A2_item5 [n] VR3_A2_item6 [n] VR3_A2_item7 [n] VR3_A2_item8 [n] VR3_A2_item9 [n] VR4_A3_item1 [n] VR4_A3_item2 [n] VR4_A3_item3 [n] VR4_A3_item4 [n] VR4_A3_item5 [n] VR4_A3_item6 [n] VR4_A3_item7 [n] VR4_A3_item8 [n] VR4_A3_item9 [n] VR5_B1 [n] VR6_B2 [n] VR7_B3 [n] VR8_B4 [n] VR9_B5 [n] VR10_B6 [n] VR11_UITLEG [n] VR12_C1_item1 [n] VR12_C1_item2 [n] VR12_C1_item3 [n] VR12_C1_item4 [n] VR12_C1_item5 [n] VR13_C2_item1 [n] VR13_C2_item2 [n] VR13_C2_item3 [n] VR13_C2_item4 [n] VR13_C2_item5 [n] VR13_C2_item6 [n] VR13_C2_item7 [n] VR13_C2_item8 [n] VR13_C2_item9 [n] VR13_C2_item10 [n] VR13_C2_item11 [n] VR13_C2_item12 [n] VR13_C2_item13 [n] VR13AN_C2_item14 [n] VR13ANW_C2_item15 [n] VR13GVB_C2_item16 [n] VR14_C3 [n] VR15_C4 [n] VR16_C5 [n] VR17_C6_item1 [n] VR17_C6_item2 [n] VR17_C6_item3 [n] VR17_C6_item4 [n] VR17_C6_item5 [n] VR17_C6_item6 [n] VR17_C6_item7 [n] VR17_C6_item8 [n] VR17_C6_item9 [n] VR17_C6_item10 [n] VR17_C6_item11 [n] VR17_C6_item12 [n] VR17_C6_item13 [n] VR17_C6_item14 [n] VR17_C6_item15 [n] VR17_C6_item16 [n] VR18_C7 [s] VR19_C8 [n] VR20_C9 [n] VR21_C9_vervolg [n] VR22_C10 [n] VR23_C10_vervolg [n] VR24_C11 [n] VR25_C11_vervolg [n] VR26_C12 [n] VR27_C12_vervolg [s] VR28_C13 [n] VR29_C13_vervolg [n] VR30_C14 [n] VR31_C14_vervolg [n] VR32_C15_item1 [n] VR32_C15_item2 [n] VR32_C15_item3 [n] VR32_C15_item4 [n] VR32_C15_item5 [n] VR32_C15_item6 [n] VR32_C15_item7 [n] VR32_C15_item8 [n] VR32_C15_item9 [n] VR32_C15_item10 [n] VR32_C15_item11 [n] VR32_C15_item12 [n] VR32_C15_item13 [n] VR32AN_C15_item14 [n] VR32ANW_C15_item15 [n] VR32GVB_C15_item16 [n] VR33_UITLEG [n] VR34_D1_item1 [n] VR34_D1_item2 [n] VR34_D1_item3 [n] VR34_D1_item4 [n] VR34_D1_item5 [n] VR34_D1_item6 [n] VR34_D1_item7 [n] VR34_D1_item8 [n] VR34_D1_item9 [n] VR34_D1_item10 [n] VR34_D1_item11 [n] VR34_D1_item12 [n] VR34_D1_item13 [n] VR34_D1_item14 [n] VR34_D1_item15 [n] VR34_D1_item16 [n] VR35_D2_controleSMgezienHE [n] VR36_D3_item1 [n] VR36_D3_item2 [n] VR36_D3_item3 [n] VR36_D3_item4 [n] VR36_D3_item5 [n] VR37_D3_item6 [n] VR37_D3_item7 [n] VR37_D3_item8 [n] VR37_D3_item9 [n] VR37_D3_item10 [n] VR38_D3_item11 [n] VR38_D3_item12 [n] VR38_D3_item13 [n] VR38_D3_item14 [n] VR38_D3_item15 [n] VR39_D3_item16 [n] VR39_D3_item17 [n] VR39_D3_item18 [n] VR39_D3_item19 [n] VR39_D3_item20 [n] VR39_D3_item21 [n] VR40_UITLEG [n] VR41_checkvraagVOorHE [n] VR42_E1_mbohbowo [n] VR43_E2_opleidingsjaar [n] VR43ANW_E2_opleidingsjaar [n] VR44_E3_vakgebied [n] VR44ANW_E3_vakgebied [n] VR45_E1_havovwo [n] VR46_E2_leerjaar [n] VR46ANW_E2_leerjaar [n] VR47_E3 [n] VR48_E4_item1 [n] VR48_E4_item2 [n] VR48_E4_item3 [n] VR48_E4_item4 [n] VR48_E4_item5 [n] VR48_E4_item6 [n] VR48_E4_item7 [n] VR48_E4_item8 [n] VR48_E4_item9 [n] VR48_E4_item10 [n] VR48_E4_item11 [n] VR48_E4_item12 [n] VR48_E4_item13 [n] VR48AN_E4_item14 [n] VR48ANW_E4_item15 [n] VR49_E4 [n] VR49ANW_E4_vervolg [n] VR50_E4_vervolg [n] VR51_E5 [n] VR51ANW_E5_vervolg [n] VR52E5_vervolg [n] VR53_E6_regio [n] VR54_E7_geslacht [n] VR55_E8_leeftijd [n] VR56_E9_nationaliteit [n] VR56ANW_E9_nationaliteit [n] VR57_EINDE [n] /VARINFO LABEL TYPE FORMAT MEASURE VALUELABELS /OPTIONS VARORDER=FILE SORT=ASCENDING MAXCATS=200 /STATISTICS NONE.

Pagina 55


BESCHRIJVENDE STATISTIEK van beide steekproeven (Scholieren N=403 en Studenten N=103). FREQUENCIES VARIABLES=VR53_E6_regio VR54_E7_geslacht VR55_E8_leeftijd /STATISTICS=MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN SUM /ORDER=ANALYSIS. * Chart Builder van regio-verdeling respondenten. GGRAPH /GRAPHDATASET NAME="graphdataset" VARIABLES=VR53_E6_regio MISSING=LISTWISE REPORTMISSING=NO /GRAPHSPEC SOURCE=INLINE. BEGIN GPL SOURCE: s=userSource(id("graphdataset")) DATA: VR53_E6_regio=col(source(s), name("VR53_E6_regio"), unit.category()) GUIDE: axis(dim(1), label("E6. Ik woon in de regio:")) GUIDE: axis(dim(2), label("Frequency")) SCALE: cat(dim(1), include("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12")) SCALE: linear(dim(2), include(0)) ELEMENT: interval(position(summary.count(bin.rect(VR53_E6_regio))), shape.interior(shape.square)) END GPL. CROSSTABS /TABLES=VR55_E8_leeftijd BY VR54_E7_geslacht /FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=COUNT /COUNT ROUND CELL. BESCHRIJVENDE STATISTIEK van scholierensteekproef (N=403). DESCRIPTIVES VARIABLES=VR48_E4_item1 VR48_E4_item2 VR48_E4_item3 VR48_E4_item4 VR48_E4_item5 VR48_E4_item6 VR48_E4_item7 VR48_E4_item8 VR48_E4_item9 VR48_E4_item10 VR48_E4_item11 VR48_E4_item12 VR48_E4_item13 VR48AN_E4_item14 VR54_E7_geslacht VR55_E8_leeftijd VR56_E9_nationaliteit /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. FREQUENCIES VARIABLES=VR48_E4_item1 VR48_E4_item2 VR48_E4_item3 VR48_E4_item4 VR48_E4_item5 VR48_E4_item6 VR48_E4_item7 VR48_E4_item8 VR48_E4_item9 VR48_E4_item10 VR48_E4_item11 VR48_E4_item12 VR48_E4_item13 VR48AN_E4_item14 VR48ANW_E4_item15 VR54_E7_geslacht VR55_E8_leeftijd VR56_E9_nationaliteit /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN SUM /ORDER=ANALYSIS. *Controle op onbedoelde respondentenwerving door PanelCLix. CROSSTABS /TABLES=VR45_E1_havovwo BY VR46_E2_leerjaar /FORMAT=AVALUE TABLES /CELLS=COUNT /COUNT ROUND CELL. BESCHRIJVENDE STATISTIEK van studentensteekproef (N=103). DESCRIPTIVES VARIABLES=VR42_E1_mbohbowo VR43_E2_opleidingsjaar VR44_E3_vakgebied VR54_E7_geslacht VR55_E8_leeftijd VR56_E9_nationaliteit

Pagina 56

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /STATISTICS=MEAN STDDEV MIN MAX. FREQUENCIES VARIABLES=VR42_E1_mbohbowo VR43_E2_opleidingsjaar VR44_E3_vakgebied VR54_E7_geslacht VR55_E8_leeftijd VR56_E9_nationaliteit /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN SUM /ORDER=ANALYSIS. INVLOED STUDIEKEUZE. * Stellingen met betrekking tot het belang items ten opzichte van studiekeuze. FREQUENCIES VARIABLES=VR2_A1_item1 VR2_A1_item2 VR2_A1_item3 VR2_A1_item4 VR2_A1_item5 VR2_A1_item6 VR2_A1_item7 VR2_A1_item8 VR2_A1_item9 VR2_A1_item10 VR2_A1_item11 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN /ORDER=ANALYSIS. * Stellingen met betrekking tot keuze gebruik studiekeuzemateriaal. FREQUENCIES VARIABLES=VR3_A2_item1 VR3_A2_item2 VR3_A2_item3 VR3_A2_item4 VR3_A2_item5 VR3_A2_item6 VR3_A2_item7 VR3_A2_item8 VR3_A2_item9 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN MEDIAN /ORDER=ANALYSIS. * Mate van belang van verschillende typen studiekeuzemateriaal. FREQUENCIES VARIABLES=VR4_A3_item1 VR4_A3_item2 VR4_A3_item3 VR4_A3_item4 VR4_A3_item5 VR4_A3_item6 VR4_A3_item7 VR4_A3_item8 VR4_A3_item9 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN SUM /ORDER=ANALYSIS. *Beschrijving van studiekeuzegedrag (heeft men reeds een keuze gemaakt). DESCRIPTIVES VARIABLES=VR49_E4 VR51_E5 /STATISTICS=MEAN SUM STDDEV MIN MAX. FREQUENCIES VARIABLES=VR49_E4 VR49ANW_E4_vervolg VR50_E4_vervolg VR51_E5 VR51ANW_E5_vervolg VR52E5_vervolg /NTILES=4 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN SUM /ORDER=ANALYSIS. MEDIAGEBRUIK *Ervaringen krant televisie radio internet online aankopen etc. FREQUENCIES VARIABLES=VR5_B1 VR6_B2 VR7_B3 VR8_B4 VR9_B5 VR10_B6 VR14_C3 VR15_C4 VR16_C5 /STATISTICS=STDDEV MINIMUM MAXIMUM MEAN SUM /ORDER=ANALYSIS. *Percentage Social Media-gebruikers per connectietype, mean(), standaarddeviatie en range (N=). FREQUENCIES VARIABLES=VR18_C7 VR19_C8 VR20_C9 VR21_C9_vervolg VR22_C10 VR23_C10_vervolg VR24_C11 VR25_C11_vervolg VR26_C12 VR27_C12_vervolg VR28_C13 VR29_C13_vervolg VR30_C14 /STATISTICS=STDDEV RANGE MINIMUM MAXIMUM MEAN SUM /ORDER=ANALYSIS. *Aantal SM, aantal login, duur logins. FREQUENCIES VARIABLES=VR13_C2_item1 VR13_C2_item2 VR13_C2_item3 VR13_C2_item4 VR13_C2_item5 VR13_C2_item6 VR13_C2_item7 VR13_C2_item8 VR13_C2_item9 VR13_C2_item10 VR13_C2_item11

Pagina 57

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs VR13_C2_item12 VR13_C2_item13 VR13AN_C2_item14 VR13ANW_C2_item15 VR13GVB_C2_item16 VR14_C3 VR15_C4 VR16_C5 /STATISTICS=STDDEV VARIANCE MINIMUM MAXIMUM MEAN SUM /HISTOGRAM NORMAL /ORDER=ANALYSIS. ANOVA *Vergelijking tussen Leerlingen en Studenten op gebied van bronmateriaal studiekeuze. ONEWAY VR3_A2_item1 VR3_A2_item2 VR3_A2_item3 VR3_A2_item4 VR3_A2_item5 VR3_A2_item6 VR3_A2_item7 VR3_A2_item8 VR3_A2_item9 VR4_A3_item1 VR4_A3_item2 VR4_A3_item3 VR4_A3_item4 VR4_A3_item5 VR4_A3_item6 VR4_A3_item7 VR4_A3_item8 VR4_A3_item9 BY VR41_checkvraagVOorHE /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE WELCH /PLOT MEANS /MISSING ANALYSIS /POSTHOC = TUKEY ALPHA(.05). *Vergelijking tussen Leerlingen en Studenten op gebied van (Social) Media wat tevens betrekking heeft tot het construct Ervaring. ONEWAY VR5_B1 VR6_B2 VR7_B3 VR8_B4 VR9_B5 VR10_B6 BY VR41_checkvraagVOorHE /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE WELCH /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=TUKEY BONFERRONI ALPHA(0.05). *Vergelijking tussen Leerlingen en Studente op het gebied van frequentie, duur, type en hoeveelheid connecties via Social Media. ONEWAY VR13_C2_item1 VR13_C2_item2 VR13_C2_item3 VR13_C2_item4 VR13_C2_item5 VR13_C2_item6 VR13_C2_item7 VR13_C2_item8 VR13_C2_item9 VR13_C2_item10 VR13_C2_item11 VR13_C2_item12 VR13_C2_item13 VR13AN_C2_item14 VR13GVB_C2_item16 VR14_C3 VR15_C4 VR16_C5 VR18_C7 VR19_C8 VR20_C9 VR21_C9_vervolg VR22_C10 VR23_C10_vervolg VR24_C11 VR25_C11_vervolg VR26_C12 VR27_C12_vervolg VR28_C13 VR29_C13_vervolg VR30_C14 BY VR41_checkvraagVOorHE /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE WELCH /MISSING ANALYSIS /POSTHOC=TUKEY BONFERRONI ALPHA(0.05). ONEWAY VR13_C2_item1 VR13_C2_item2 VR13_C2_item3 VR13_C2_item4 VR13_C2_item5 VR13_C2_item6 VR13_C2_item7 VR13_C2_item8 VR13_C2_item9 VR13_C2_item10 VR13_C2_item11 VR13_C2_item12 VR13_C2_item13 VR13AN_C2_item14 VR13GVB_C2_item16 VR14_C3 VR15_C4 VR16_C5 VR18_C7 VR19_C8 VR20_C9 VR21_C9_vervolg VR22_C10 VR23_C10_vervolg VR24_C11 VR25_C11_vervolg VR26_C12 VR27_C12_vervolg VR28_C13 VR29_C13_vervolg VR30_C14 BY VR41_checkvraagVOorHE /STATISTICS DESCRIPTIVES HOMOGENEITY BROWNFORSYTHE WELCH /MISSING ANALYSIS

Pagina 58

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /POSTHOC=TUKEY BONFERRONI ALPHA(0.05). INDELING SOCIAL MEDIA GEBRUIKERS (Social Technographics Ladder) *Social Technographics Ladder (OUD) clustering van de datacasus Social Media-gebruik. DO IF ((VR17_C6_item5 <= 4) OR (VR17_C6_item6 <= 4) OR (VR17_C6_item16 <= 4)). COMPUTE CREA= 1. ELSE. COMPUTE CREA= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item7 <= 4) OR (VR17_C6_item8 <= 4)). COMPUTE CRIT= 1. ELSE. COMPUTE CRIT= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item9 <= 4) OR (VR17_C6_item10 <= 4)). COMPUTE COLL= 1. ELSE. COMPUTE COLL= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item11 <= 4) OR (VR17_C6_item12 <= 4) OR (VR17_C6_item13 <= 4)). COMPUTE JOIN= 1. ELSE. COMPUTE JOIN= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item1 <= 4) OR (VR17_C6_item2 <= 4) OR (VR17_C6_item3 <= 4) OR (VR17_C6_item4 <= 4) OR (VR17_C6_item14 <= 4) OR (VR17_C6_item15 <= 4)). COMPUTE SPEC= 1. ELSE. COMPUTE SPEC= 0. END IF. DO IF ((CREA = 1) OR (CRIT = 1) OR (COLL = 1) OR (JOIN = 1) OR (SPEC = 1)). COMPUTE INAC= 0. ELSE IF (VR13GVB_C2_item16 = 1). COMPUTE INAC= 1. ELSE. COMPUTE INAC= 1. END IF. DO IF (CREA = 1). COMPUTE LADD= 6. ELSE IF (CRIT = 1). COMPUTE LADD= 5. ELSE IF (COLL = 1). COMPUTE LADD= 4. ELSE IF (JOIN = 1). COMPUTE LADD= 3. ELSE IF (SPEC = 1). COMPUTE LADD= 2. ELSE IF (INAC = 1). COMPUTE LADD= 1.

Pagina 59

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs ELSE. COMPUTE LADD= 0. END IF. EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=CREA CRIT COLL JOIN SPEC INAC /ORDER=ANALYSIS. *Social Technographics Ladder (NIEUW) clustering van de datacasus Social Media-gebruik. DO IF ((VR17_C6_item5 <= 4) OR (VR17_C6_item6 <= 4) OR (VR17_C6_item16 <= 4)). COMPUTE CREA_2= 1. ELSE. COMPUTE CREA_2= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item7 <= 4) OR (VR17_C6_item8 <= 4) AND (VR14_C3 <=5) AND (VR26_C12>0)). COMPUTE CONV_2= 1. ELSE. COMPUTE CONV_2= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item7 <= 4) OR (VR17_C6_item8 <= 4)). COMPUTE CRIT_2= 1. ELSE. COMPUTE CRIT_2= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item9 <= 4) OR (VR17_C6_item10 <= 4)). COMPUTE COLL_2= 1. ELSE. COMPUTE COLL_2= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item11 <= 4) OR (VR17_C6_item12 <= 4) OR (VR17_C6_item13 <= 4)). COMPUTE JOIN_2= 1. ELSE. COMPUTE JOIN_2= 0. END IF. DO IF ((VR17_C6_item1 <= 4) OR (VR17_C6_item2 <= 4) OR (VR17_C6_item3 <= 4) OR (VR17_C6_item4 <= 4) OR (VR17_C6_item14 <= 4) OR (VR17_C6_item15 <= 4)). COMPUTE SPEC_2= 1. ELSE. COMPUTE SPEC_2= 0. END IF. DO IF ((CREA_2 = 1) OR (CONV_2 = 1) OR (CRIT_2 = 1) OR (COLL_2 = 1) OR (JOIN_2 = 1) OR (SPEC_2 = 1)). COMPUTE INAC_2= 0. ELSE IF (VR13GVB_C2_item16 = 1). COMPUTE INAC_2= 1. ELSE. COMPUTE INAC_2= 1. END IF. DO IF (CREA_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 7. ELSE IF (CONV_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 6.

Pagina 60

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs ELSE IF (CRIT_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 5. ELSE IF (COLL_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 4. ELSE IF (JOIN_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 3. ELSE IF (SPEC_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 2. ELSE IF (INAC_2 = 1). COMPUTE LADD_2= 1. ELSE. COMPUTE LADD_2= 0. END IF. EXECUTE. FREQUENCIES VARIABLES=CREA_2 CONV_2 CRIT_2 COLL_2 JOIN_2 SPEC_2 INAC_2 /ORDER=ANALYSIS. FACTORANALYSE EN CLUSTERING VOOR INDELING SOCIAL MEDIA GEBRUIKERS FACTOR /VARIABLES VR17_C6_item1 VR17_C6_item2 VR17_C6_item3 VR17_C6_item4 VR17_C6_item5 VR17_C6_item6 VR17_C6_item7 VR17_C6_item8 VR17_C6_item9 VR17_C6_item10 VR17_C6_item11 VR17_C6_item12 VR17_C6_item13 VR17_C6_item14 VR17_C6_item15 VR17_C6_item16 /MISSING PAIRWISE /ANALYSIS VR17_C6_item1 VR17_C6_item2 VR17_C6_item3 VR17_C6_item4 VR17_C6_item5 VR17_C6_item6 VR17_C6_item7 VR17_C6_item8 VR17_C6_item9 VR17_C6_item10 VR17_C6_item11 VR17_C6_item12 VR17_C6_item13 VR17_C6_item14 VR17_C6_item15 VR17_C6_item16 /PRINT INITIAL CORRELATION SIG KMO EXTRACTION ROTATION /FORMAT SORT BLANK(.4) /PLOT EIGEN /CRITERIA MINEIGEN(1) ITERATE(25) /EXTRACTION PAF /CRITERIA ITERATE(25) DELTA(0) /ROTATION EQUAMAX /SAVE REG(ALL) /METHOD=CORRELATION. *CLUSTERING. *Bij elkaar voegen van de variabelen om gemiddelde te berekenen.. COMPUTE FAC1 = MEAN (VR17_C6_item5, VR17_C6_item6, VR17_C6_item7, VR17_C6_item8, VR17_C6_item9, VR17_C6_item11). COMPUTE FAC2 = MEAN (VR17_C6_item1, VR17_C6_item2, VR17_C6_item3, VR17_C6_item15). COMPUTE FAC3 = MEAN (VR17_C6_item4, VR17_C6_item12, VR17_C6_item13, VR17_C6_item14, VR17_C6_item16). RECODE FAC1 (5 thru HIGHEST=0)(else = 1) INTO FAC1B. RECODE FAC2 (5 thru HIGHEST=0)(else = 1) INTO FAC2B. RECODE FAC3 (5 thru HIGHEST=0)(else = 1) INTO FAC3B.

Pagina 61


CROSSTABS /TABLES=FAC3B BY FAC1B BY FAC2B /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ ETA CORR /CELLS=COUNT /COUNT ROUND CELL.

*Verdeling factoren over 4 groepen. DO IF ((FAC1B=1) AND (FAC2B=1) AND (FAC3B=1)). COMPUTE CreaSocInf= 1. ELSE. COMPUTE CreaSocInf= 0. END IF. DO IF ((FAC1B=0) AND (FAC2B=0) AND (FAC3B=1)). COMPUTE Soc= 1. ELSE. COMPUTE Soc= 0. END IF. DO IF ((FAC1B=0) AND (FAC2B=1) AND (FAC3B=1)). COMPUTE InfSoc= 1. ELSE. COMPUTE InfSoc= 0. END IF. DO IF ((FAC1B=0) AND (FAC2B=0) AND (FAC3B=0)). COMPUTE Inactief= 1. ELSE. COMPUTE Inactief= 0. END IF. DO IF (CreaSocInf= 1). COMPUTE FCL_1= 1. ELSE IF (Soc= 1). COMPUTE FCL_1= 2. ELSE IF (InfSoc=1). COMPUTE FCL_1= 3. ELSE IF (Inactief=1). COMPUTE FCL_1= 4. END IF. EXECUTE. *Kruistabel met opgegeven Vraag_C6-variabelen ten opzichte van FactorClustering. CROSSTABS /TABLES=VR17_C6_item1 VR17_C6_item2 VR17_C6_item3 VR17_C6_item4 VR17_C6_item5 VR17_C6_item6 VR17_C6_item7 VR17_C6_item8 VR17_C6_item9 VR17_C6_item10 VR17_C6_item11 VR17_C6_item12 VR17_C6_item13 VR17_C6_item14 VR17_C6_item15 VR17_C6_item16 BY FCL_1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ ETA CORR /CELLS=COUNT ROW COLUMN TOTAL

Pagina 62

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /COUNT ROUND CELL. *Kruistabel van scholieren met opgegeven geslacht en opleidingstype ten opzichte van FactorClustering. CROSSTABS /TABLES= VR54_E7_geslacht VR47_E3 BY FCL_1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ ETA CORR /CELLS=COUNT ROW COLUMN TOTAL /COUNT ROUND CELL. *Kruistabel van studenten met opgegeven geslacht en opleidingstype ten opzichte van FactorClustering. CROSSTABS /TABLES= VR54_E7_geslacht VR44_E3_vakgebied BY FCL_1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ ETA CORR /CELLS=COUNT ROW COLUMN TOTAL /COUNT ROUND CELL. *Kruistabel met opgegeven overzicht van aantal per type gebruiker aan de hand van de Social Technographics Ladder en geslacht. CROSSTABS /TABLES=VR54_E7_geslacht VR41_checkvraagVOorHE BY CREA CRIT COLL JOIN SPEC INAC LADD CREA_2 CONV_2 CRIT_2 COLL_2 JOIN_2 SPEC_2 INAC_2 LADD_2 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ CC ETA CORR /CELLS=COUNT /COUNT ROUND CELL. *Kruistabel met opgegeven overzicht van aantal per type gebruiker aan de hand van de Social Technographics Ladder, geslacht en FactorClustering. CROSSTABS /TABLES=VR54_E7_geslacht VR41_checkvraagVOorHE BY CREA CRIT COLL JOIN SPEC INAC LADD CREA_2 CONV_2 CRIT_2 COLL_2 JOIN_2 SPEC_2 INAC_2 LADD_2 BY FCL_1 /FORMAT=AVALUE TABLES /STATISTICS=CHISQ CC ETA CORR /CELLS=COUNT /COUNT ROUND CELL. BETROUWBAARHEIDSANALYSES. * Betrouwbaarheid van het construct I Verwachting Social Media-gebruik. RELIABILITY /VARIABLES=VR34_D1_item1 VR34_D1_item2 VR34_D1_item3 VR34_D1_item4 VR34_D1_item5 VR34_D1_item6 VR34_D1_item7 VR34_D1_item8 VR34_D1_item9 VR34_D1_item10 VR34_D1_item11 VR34_D1_item12 VR34_D1_item13 VR34_D1_item14 VR34_D1_item15 VR34_D1_item16 /SCALE('I_Verwachting_Social_Media-gebruik') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct II Motieven Social Media-gebruik.

Pagina 63

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs RELIABILITY /VARIABLES=VR17_C6_item1 VR17_C6_item2 VR17_C6_item3 VR17_C6_item4 VR17_C6_item5 VR17_C6_item6 VR17_C6_item7 VR17_C6_item8 VR17_C6_item9 VR17_C6_item10 VR17_C6_item11 VR17_C6_item12 VR17_C6_item13 VR17_C6_item14 VR17_C6_item15 VR17_C6_item16 /SCALE('II Motieven_Social_Media-gebruik') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct III Sociale invloed. RELIABILITY /VARIABLES=VR2_A1_item2 VR2_A1_item3 VR2_A1_item10 VR2_A1_item11 VR3_A2_item1 VR3_A2_item2 VR3_A2_item3 VR3_A2_item4 VR3_A2_item5 VR3_A2_item6 VR3_A2_item7 VR3_A2_item8 VR3_A2_item9 /SCALE('III_Sociale_invloed') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct IV Faciliteitscondities. RELIABILITY /VARIABLES=VR2_A1_item1 VR2_A1_item4 VR2_A1_item5 VR2_A1_item6 VR2_A1_item7 VR2_A1_item9 /SCALE('IV_Faciliteitscondities') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct V Participatie-intentie. RELIABILITY /VARIABLES=VR19_C8 VR20_C9 VR22_C10 VR24_C11 VR26_C12 VR28_C13 VR30_C14 /SCALE('V_Participatie_intentie') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR COV /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct IX Ervaring. RELIABILITY /VARIABLES=VR12_C1_item1 VR12_C1_item2 VR12_C1_item3 VR12_C1_item4 VR12_C1_item5 /SCALE('IX_Ervaring') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS. * Betrouwbaarheid van het construct X PRINT. RELIABILITY /VARIABLES=VR36_D3_item1 VR36_D3_item2 VR36_D3_item3 VR36_D3_item4 VR36_D3_item5 VR37_D3_item6 VR37_D3_item7 VR37_D3_item8 VR37_D3_item9 VR37_D3_item10 VR38_D3_item11 VR38_D3_item12

Pagina 64

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs VR38_D3_item13 VR38_D3_item14 VR38_D3_item15 VR39_D3_item16 VR39_D3_item17 VR39_D3_item18 VR39_D3_item19 VR39_D3_item20 VR39_D3_item21 /SCALE('X_PRINT') ALL /MODEL=ALPHA /STATISTICS=DESCRIPTIVE SCALE CORR /SUMMARY=TOTAL MEANS.

AANMAKEN CONSTRUCTEN *Samenstellen van de te meten constructen. COMPUTE I_Verwachting = (VR34_D1_item1 + VR34_D1_item2 + VR34_D1_item3 + VR34_D1_item4 + VR34_D1_item5 + VR34_D1_item6 + VR34_D1_item7 + VR34_D1_item8 + VR34_D1_item9 + VR34_D1_item10 + VR34_D1_item11 + VR34_D1_item12 + VR34_D1_item13 + VR34_D1_item14 + VR34_D1_item15 + VR34_D1_item16)/16. EXECUTE. COMPUTE II_Motieven = (VR17_C6_item1 + VR17_C6_item2 + VR17_C6_item3 + VR17_C6_item4 + VR17_C6_item5 + VR17_C6_item6 + VR17_C6_item7 + VR17_C6_item8 + VR17_C6_item9 + VR17_C6_item10 + VR17_C6_item11 + VR17_C6_item12 + VR17_C6_item13 + VR17_C6_item14 + VR17_C6_item15 + VR17_C6_item16)/16. EXECUTE. COMPUTE III_Sociale_invloed = (VR2_A1_item2 + VR2_A1_item3 + VR2_A1_item10 + VR2_A1_item11 + VR3_A2_item1 + VR3_A2_item2 + VR3_A2_item3 + VR3_A2_item4 + VR3_A2_item5 + VR3_A2_item6 + VR3_A2_item7 + VR3_A2_item8 + VR3_A2_item9)/13. EXECUTE. COMPUTE IV_Faciliteitsconditie = (VR2_A1_item1 + VR2_A1_item4 + VR2_A1_item5 + VR2_A1_item6 + VR2_A1_item7 + VR2_A1_item9)/6. EXECUTE. COMPUTE V_Participatie_intentie =(VR19_C8 + VR20_C9 + VR22_C10 + VR24_C11 + VR26_C12 + VR28_C13 + VR30_C14)/7. EXECUTE. COMPUTE VI_Participatie = V_Participatie_intentie + IV_Faciliteitsconditie. EXECUTE. COMPUTE VII_Studiekeuze = VR49_E4 + VR51_E5. EXECUTE. *COMPUTE VIII_Leeftijd is niet van toepassing, is imeers maar één variabele.

Pagina 65

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs COMPUTE IX_Ervaring = (VR12_C1_item1 + VR12_C1_item2 + VR12_C1_item3 + VR12_C1_item4 + VR12_C1_item5)/5. EXECUTE. *Recoding en constructsamenstelling. RECODE VR36_D3_item1 VR36_D3_item2 VR36_D3_item3 VR36_D3_item4 VR36_D3_item5 VR37_D3_item6 VR37_D3_item7 VR37_D3_item8 VR37_D3_item9 VR37_D3_item10 VR38_D3_item11 VR38_D3_item12 VR38_D3_item13 VR38_D3_item14 VR38_D3_item15 VR39_D3_item16 VR39_D3_item17 VR39_D3_item18 VR39_D3_item19 VR39_D3_item20 VR39_D3_item21 (1=7) (2=6) (3=5) (4=4) (5=3) (6=2) (7=1). EXECUTE. COMPUTE X_PRINT = (VR36_D3_item1 + VR36_D3_item2 + VR36_D3_item3+ VR36_D3_item4 +VR36_D3_item5 +VR37_D3_item6 + VR37_D3_item7 + VR37_D3_item8 + VR37_D3_item9 + VR37_D3_item10 + VR38_D3_item11 + VR38_D3_item12 + VR38_D3_item13 + VR38_D3_item14 + VR38_D3_item15 + VR39_D3_item16 + VR39_D3_item17 + VR39_D3_item18 + VR39_D3_item19 + VR39_D3_item20 + VR39_D3_item21)/21. EXECUTE. CORRELATIEANALYSE. CORRELATIONS /VARIABLES=I_Verwachting II_Motieven III_Sociale_invloed IV_Faciliteitsconditie V_Participatie_intentie VI_Participatie VII_Studiekeuze IX_Ervaring X_PRINT /PRINT=TWOTAIL NOSIG /STATISTICS DESCRIPTIVES XPROD /MISSING=PAIRWISE. PARTIAL CORR /VARIABLES=I_Verwachting III_Sociale_invloed IV_Faciliteitsconditie V_Participatie_intentie IX_Ervaring BY II_Motieven VI_Participatie VII_Studiekeuze X_PRINT /SIGNIFICANCE=TWOTAIL /STATISTICS=DESCRIPTIVES /MISSING=LISTWISE. REGRESSIE-ANALYSE. *Hypothese 1. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT V_Participatie_intentie /METHOD=ENTER I_Verwachting /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 2.

Pagina 66

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT V_Participatie_intentie /METHOD=ENTER II_Motieven /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 3. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT V_Participatie_intentie /METHOD=ENTER III_Sociale_invloed /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 4. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT VI_Participatie /METHOD=ENTER IV_Faciliteitsconditie /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 5. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT VI_Participatie /METHOD=ENTER V_Participatie_intentie /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID)

Pagina 67

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 6. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT VII_Studiekeuze /METHOD=ENTER VI_Participatie /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 7. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT I_Verwachting /METHOD=ENTER VR55_E8_leeftijd /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 8. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT II_Motieven /METHOD=ENTER VR55_E8_leeftijd /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 9. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT III_Sociale_invloed

Pagina 68

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /METHOD=ENTER VR55_E8_leeftijd /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 10. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT IV_Faciliteitsconditie /METHOD=ENTER VR55_E8_leeftijd /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). Hypothese 11. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT I_Verwachting /METHOD=ENTER IX_Ervaring /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 12. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT III_Sociale_invloed /METHOD=ENTER IX_Ervaring /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3). *Hypothese 13. REGRESSION /DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING PAIRWISE /STATISTICS COEFF OUTS CI(95) R ANOVA COLLIN TOL CHANGE ZPP

Pagina 69

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10) /NOORIGIN /DEPENDENT IX_Ervaring /METHOD=ENTER X_PRINT /SCATTERPLOT=(*ZRESID ,*ZPRED) /RESIDUALS NORMPROB(ZRESID) /CASEWISE PLOT(ZRESID) OUTLIERS(3).

Pagina 70


Appendix C – Uitgewerkte tabellen Kenmerken van respondenten Tabel 10 - Beschrijvende informatie over de steekproef (N=403) onder middelbare scholieren in vergelijking met de populatie*

Geslacht Regio

Leeftijd

Schooljaar

Studierichting

Steekproef n (%) Man 123 (30.53) Vrouw 280 (69.47) Flevoland 6 (1.49) Zuid-Holland 80 (19.85) Noord-Holland 59 (14.64) Utrecht 31 (7.69) Noord-Brabant 67 (16.63) Overijssel 38 (9.43) Gelderland 43 (10.66) Groningen 19 (4.71) Limburg 11(2.73) Zeeland 15 (3.72) Friesland 21 (5.21) Drenthe 13 (3.23) 14 1 (0.24) 15 16 (3.7) 16 82 (19.75) 17 166 (40.00) 18 130 (31.32) 19 15 (3.61) 20 of ouder 1 (0.24) 4 havo 66 (16.37) 5 havo 101 (25.06) 5 vwo 94 (23.33) 6 vwo 142(35.24) Natuur & Techniek 91 (22.58) Natuur & Gezondheid 94 (23.33) Economie & Maatschappij 149 (36.97) Cultuur & Maatschappij 69 (17.12)

Populatie (%) 47.54 52.46 3.81 20.64 15.63 7.98 15.43 6.74 12.77 2.96 6.44 2.19 3.81 2.91 0.27 13.15 35.77 35.59 13.09 1.95 0.18 30.85 27.52 21.62 20.01 15.46 23.66 43.89 16.99

X 11,601

2

Significantie >0.01

7,822

>0.05

41,337

<0.001

18,743

<0.001

4,375

>0.05

*Populatiedata is verkregen via Centraal Bureau voor de Statistiek [CBS](2012a;2012b;2012c)

Figuur 17 –Percentageverdeling vakken van scholieren in hun vrije deel.

Pagina 71

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Tabel 11 - Beschrijvende informatie over de steekproef (N=103) onder studenten in vergelijking met de populatie*

Geslacht Regio Leeftijd

Opleidingsjaar

Studierichting

Steekproef n (%) Man 63 (61.17) Vrouw 40 (38.83) Overijssel 98 (95.15) Gelderland 4 (3.88) Noord-Holland 1 (.97) 18 3 (2.91) 19 8 (7.76) 20 9 (8.74) 21 16 (15.53) 22 15 (14.56) 23 15 (14.56) 24 13 (12.62) 25 13 (12.62) 26 7 (6.79) 27 1 (.97) 28 1 (.97) 29 2 (1.94) e 1 jaar 21 (20.38) e 2 jaar 17 (16.50) e 3 jaar 12 (11.65) e 4 jaar 15 (14.56) e 5 jaar 18(17.48) e 6 jaar 13 (12.62) e 7 jaar 2 (1.94) e 8 jaar 1 (.97) anders 4 (3.88) Onderwijs en Opvoeding 9 (8.74) Taal en Communicatie 24 (23.30) Kunst en Cultuur 1 (.97) Recht en Bestuur 4 (3.88) Economie en Bedrijf 12(11.65) Gedrag en Maatschappij 7 (6.79) Aarde en Milieu 0 Gezondheid 6 (5.83) Exact en Informatica 12 (11.65) Techniek 26 (25.24) Interdisciplinair 2 (1.94)

Populatie (%) 48.37 51.63 7.72 12.01 14.06 14.35 13.14 11.54 9.29 6.71 4.51 3.08 2.08 1.51 8,69 4,96 4,77 6,91 22,45 13,49 17,31 5,27 7,25 8,90 0,00

X 6.561

2

Significantie <0.01

17.267

>0.10

130.732

<0.001

*Populatiedata is verkregen via CBS (2012d)

Gebruik van (Social) Media Frequentie en duur

Tabel 12 - Percentage scholieren en studenten die dagelijks een bepaald aantal uren gebruik maken van radio, televisie en internet

uren < 0.5 0.5 - 1 1-2 2-3 >3

Radio (2010) 46,2 22,9 16,9 8,8 5,2

Scholier radio 52,6 22,1 10,4 8,2 6,7

Student radio 57,3 18,4 11,7 6,8 5,8

Televisie (2010) 11,1 26 37,9 20,4 4,6

Scholier televisie 19,1 27,3 31,3 16,6 5,7

Student televisie 33,0 18,4 27,2 20,4 1,0

Internet (2010) 2,4 9,9 33,1 33,4 21,2

Scholier internet 2,0 12,2 24,3 35,7 25,8

Student internet 1,0 1,0 10,7 21,4 66,0

Pagina 72

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs Sites

Tabel 13 - Percentageverdeling van scholieren en studenten die een account hebben op een Social Media-site met de weergave van de significante (p) verschillen tussen de groepen.

Social Media site Hyves Facebook Google+ Twitter MySpace LinkedIn eBuddy YouTube Picasa Flickr Forum.Fok.nl SecondLife Blogger.com anders geen account

Scholieren (N=403) 63.0% 89.8% 24.3% 60.8% 6.0% 5.2% 29.5% 72.2% 20.6% 6.5% 2.0% 2.0% 4.7% 6.2% 4.5%

Studenten (N=103) 45.6% 90.3% 37.9% 40.8% 8.7% 46.6% 6.8% 68.0% 20.4% 7.8% 2.9% 0% 6.8% 10.7% 1.9%

F 10,474 .045 7.710 13.338 1.040 155.551 23.638 .812 .002 .226 .331 2.078 .727 2.490 1.376

p .001 .832 .006 <.001 .308 <.001 <.001 .368 .963 .635 .565 .150 .394 .115 .241

Typen gebruikers

Tabel 14 - Verdeling (percentages) Social Media-gebruikers aan de hand van de Social Technographics Ladder

LADDER 1 Inactives Spectators Joiners Collectors Critics Creators LADDER 2 Inactives Spectators Joiners Collectors Critics Conversationalists Creators

man 1,99 27,30 26,05 8,93 11,91 14,89

1,99 27,30 26,05 8,93 11,91 11,91 14,89

Scholieren vrouw 0,74 64,76 64,52 15,14 18,36 36,97

0,74 64,76 64,52 15,14 18,36 18,11 36,97

totaal 2,73 92,06 90,57 24,07 30,27 51,86

2,73 92,06 90,57 24,07 30,27 30,02 51,86

Studenten man vrouw totaal 4,85 0,97 5,83 52,43 37,86 90,29 46,60 37,86 84,47 5,83 6,80 12,62 6,80 7,77 14,56 15,53 9,71 25,24

4,85 52,43 46,60 5,83 6,80 6,80 15,53

0,97 37,86 37,86 6,80 7,77 7,77 9,71

5,83 90,29 84,47 12,62 14,56 14,56 25,24

Nederlandse bevolking 18-34 jaar in 2010* 18-24 25-34 gemiddelde 9 11 10 81 76 78,5 71 63 67 9 12 10,5 33 30 31,5 35 33 34

-

Europese bevolking 18+ in 2011** -

21 69 50 22 33 26 23

1 = gebaseerd op onderzoek van Li en Bernoff (2008). 2 = gebaseerd op onderzoek Bernoff (2010). ** = Forrester Research. (2010). * = Sverdlov, G. (2012).

Pagina 73


Figuur 18 – 6-delige verdeling van Social Technographics Ladder gebaseerd op onderzoek van Li en Bernoff (2008).

Figuur 19 - 7-delige verdeling van Social Technographics Ladder gebaseerd op onderzoek Bernoff (2010).

Pagina 74


Studiekeuze Tabel 15 - Belangrijke studiekeuzeaspecten bij het maken van een studiekeuze door scholieren (N=403) en studenten (N=103), mean(µ), standaarddeviatie (σ), F-waarde (F) en significantieniveau (p)

Ik vind het belangrijk dat: er een breed aanbod is aan verschillende opleidingen mijn vrienden/vriendinnen er gaan studeren mijn familieleden er studeren of hebben gestudeerd er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van sport er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van cultuur er een breed aanbod is aan studentenleven op het sociale vlak de stad van de aanbieder veel sociale en culturele faciliteiten biedt de aanbieder dicht bij mijn ouders zit zodat ik daar kan blijven wonen en daardoor niet ver hoef te reizen de stad of campus een goed aanbod heeft aan goedkope woonruimte de aanbieder goede beoordelingen behaalt in de ranglijsten er op internet goede verhalen rondgaan over de aanbieder

Scholieren µ σ 3.64 .963 2.75 1.004 2.31 1.069 3.15 1.095 3.28 1.047 3.65 .979 3.59 1.027 3.01 1.139

Studenten µ σ 3.25 1.186 2.20 1.051 1.76 1.005 3.49 1.008 3.37 1.066 3.78 1.019 3.53 .998 2.08 1.250

3.57 3.52 3.45

3.77 3.39 3.14

1.064 .904 .927

1.031 .962 1.103

F 11.836 23.732 21.627 7.881 .615 1.348 .230 52.431

ANOVA sig. .001 .000 .000 .005 .433 .246 .631 .000

3.034 1.595 8.597

.082 .207 .004

Note: gebaseerd op een 5-punts-Likert-schaal, waarbij 1= helemaal mee oneens en 5=helemaal mee eens *Significatie uitgedrukt in p tussen de groepen

Tabel 16 - Belangrijke studiekeuzeaspecten bij het maken van een studiekeuze door scholieren (N=403) en studenten (N=103), ingedeeld aan de hand van de typen Social Media-gebruiker, segmentgrootte (N), mean(µ), standaarddeviatie (σ),

Type gebruiker 1 2 er een breed aanbod is aan verschillende opleidingen 3 4 1 2 mijn vrienden/vriendinnen er gaan studeren 3 4 1 2 mijn familieleden er studeren of hebben gestudeerd 3 4 1 2 er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van sport 3 4 1 2 er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van cultuur 3 4 1 2 er een breed aanbod is aan studentenleven op het sociale vlak 3 4 1 2 de stad van de aanbieder veel sociale en culturele faciliteiten biedt 3 4 Ik vind het belangrijk dat:

N 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23

Scholieren µ 3.51 3.75 3.64 3.52 2.95 2.67 2.69 2.87 2.61 2.18 2.22 2.22 2.99 3.23 3.23 2.87 3.05 3.28 3.56 3.13 3.31 3.74 3.95 3.30 3.28 3.66 3.81 3.26

σ 1.124 0.844 1.006 0.79 1.009 0.961 0.997 1.254 1.091 1.05 1.052 0.998 1.141 1.053 1.031 1.058 1.114 0.995 0.877 1.254 1.08 0.909 0.754 1.185 1.155 0.956 0.854 1.096

N 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13

Studenten µ 3.43 3 3.9 3.08 2.57 2.12 2.35 2 2 1.6 1.95 1.69 3.43 3.52 3.25 3.62 3.29 3.33 3.7 2.85 4 3.78 3.85 3.31 3.29 3.52 3.8 3.15

Pagina 75

σ 1.134 1.207 0.718 1.382 0.976 0.94 1.309 1 1 0.924 0.999 0.855 0.976 1.017 0.851 1.325 0.756 1.13 0.801 1.144 0.816 1.043 0.988 1.032 0.756 1.081 0.696 1.068

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs de aanbieder dicht bij mijn ouders zit zodat ik daar kan blijven wonen en daardoor niet ver hoef te reizen de stad of campus een goed aanbod heeft aan goedkope woonruimte

de aanbieder goede beoordelingen behaalt in de ranglijsten

er op internet goede verhalen rondgaan over de aanbieder

1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4

100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23 100 181 78 23

3.13 3.04 2.72 3.26 3.31 3.60 3.92 3.30 3.20 3.65 3.63 3.57 3.24 3.43 3.71 3.52

1.143 1.127 1.172 1.176 1.187 0.988 0.923 1.105 1.025 0.772 0.824 0.992 1.036 0.87 0.808 1.039

7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13 7 60 20 13

2.43 1.83 2.65 1.92 4.29 3.58 4.25 3.62 3.71 3.37 3.4 3.15 3.57 2.9 3.45 3.38

1.272 1.152 1.496 0.862 0.756 0.979 0.786 1.387 0.951 0.956 1.046 0.987 0.976 1.13 1.099 0.768

Note: gebaseerd op een 5-punts-Likert-schaal, waarbij 1= helemaal mee oneens en 5=helemaal mee eens 1=Actieve gebruiker, 2=Sociale gebruiker, 3=Sociale en Informatieve gebruiker, 4=Inactieve gebruiker

Beschrijvende resultaten Tabel 17 - informatiebronnen aan de hand van hun nuttigheid bij de keuze van een vervolgstudie- of opleiding Leerlingen µ σ

Studenten µ σ

ANOVA Sig.

Informatiebronnen nuttig voor studiekeuze Brochures Voorlichtingsdagen/meeloopdagen Loopbaan-oriëntatiebegeleiding/Studieloopbaanbegeleider/Decaan Familie/vrienden/kennissen Officiële sites hoge onderwijsinstellingen Sociale netwerken Weblogs Online communities Fora Informatiebron belangrijk voor studiekeuze

3,84 4,15

0,857 0,902

3,75 4,25

0,904 0,947

0,316 0,304

3,54 3,63 3,95 3,02 3,19 3,03 2,83

0,946 0,832 0,887 1,023 0,910 0,974 0,977

3,60 3,67 3,95 2,83 2,93 2,61 2,62

1,032 0,890 0,901 1,058 1,041 1,050 1,058

0,583 0,651 0,989 0,109 0,015 <0.001 0,06

Brochures Voorlichtingsdagen/meeloopdagen Loopbaan-oriëntatiebegeleiding/Studieloopbaanbegeleider/Decaan Familie/vrienden/kennissen Officiële sites hoge onderwijsinstellingen Sociale netwerken Weblogs Online communities Fora

11,72 11,42

11,850 11,313

12,37 11,33

12,441 10,481

0,638 0,946

11,45 11,98 11,08 11,34 11,37 10,84 12,22

12,087 13,169 10,926 12,132 10,434 11,292 12,945

13,04 13,02 12,57 9,59 11,91 14,59 10,65

13,572 11,651 12,305 9,829 12,931 15,792 10,772

0,264 0,479 0,246 0,192 0,666 0,008 0,276

Pagina 76


Appendix D – Vragenlijst: Leerlingen middelbare school Dit onderzoek wordt uitgevoerd in de opdracht van de Universiteit Twente. Het onderzoek duurt ongeveer 10-15 minuten. Het doel van dit onderzoek is het verkrijgen van wetenschappelijke inzichten in het gebruik van Social Media-activiteiten in het dagelijks leven. Daarvoor zullen een aantal vragen gesteld worden naar jouw persoonlijke gebruik van de Social Media. Bij het invullen van de vragen bestaan er geen goede of foute antwoorden, vul daarom ook in wat het eerste in je opkomt. De gegevens uit deze vragenlijsten zullen geheel anoniem verwerkt worden en niet aan derden verstrekt worden.

Alvast bedankt voor je medewerking!

Pagina 77

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs A1. In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen over hoe je tot de keuze bent gekomen of gaat komen voor een aanbieder van vervolgonderwijs? mee oneens

neutraal

mee eens

er een breed aanbod is aan verschillende opleidingen

helemaal mee oneens o

o

o

o

helemaal mee eens o

mijn vrienden/vriendinnen er gaan studeren

o

o

o

o

o

mijn familieleden er studeren of hebben gestudeerd

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van sport

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van cultuur

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het sociale vlak

o

o

o

o

o

de stad van de aanbieder veel sociale en culturele faciliteiten biedt (bijv. uitgaansgelegenheden, theaters en bioscopen)

o

o

o

o

o

de aanbieder dicht bij mijn ouders zit zodat ik daar kan blijven wonen en daardoor niet ver hoef te reizen

o

o

o

o

o

de stad of campus een goed aanbod heeft aan goedkope woonruimte

o

o

o

o

o

de aanbieder goede beoordelingen behaalt in de ranglijsten (bijv. de jaarlijkse ranglijst door Elsevier)

o

o

o

o

o

er op internet goede verhalen rondgaan over de aanbieder (bijv. op schoolsites, weblogs, fora of Hyves)

o

o

o

o

o

Ik vind het belangrijk dat:

A2. In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen? mee oneens

neutraal

mee eens

Brochures van universiteiten, hoge scholen e.d.


o

o

o

helemaal mee eens o

Voorlichtingsdagen/meeloopdagen/bezoek aan instelling

o

o

o

o

o

Loopbaan-oriëntatiebegeleiding/Studie-loopbaanbegeleider/Decaan

o

o

o

o

o

Familie/vrienden/kennissen

o

o

o

o

o

Officiële internet sites van universiteiten, hoge scholen e.d.

o

o

o

o

o

Sociale netwerken (bijv. Hyves, Facebook of Google+)

o

o

o

o

o

Weblogs (bijv. geschreven door studenten, studentenverenigingen e.d.)

o

o

o

o

o

Zogeheten “online communities”, waar een gebruiker informatie online kan zetten en delen (bijv. Youtube, Wikipedia, Flickr, Picasa)

o

o

o

o

o

Fora (bijv. forum.fok.nl of nieuwsgroepen)

o

o

o

o

o

Om een keuze te maken vind ik de volgende informatiebronnen nuttig:

Pagina 78

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs A3 Verdeel 100 punten over de volgende items. Geef per item aan hoe belangrijk de informatiebron is voor de keuze van je (vervolg)studie (min. 0 – max. 100 punten). Brochures van universiteiten, hoge scholen e.d.

…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..

B1. Hoe lang internet je (gemiddeld) dagelijks? (denk daarbij ook aan internetten voor school, online games, online winkelen en mailen) o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur B2. Hoe vaak koop je iets online? (bijv. elektronica, kleding, CD’s/DVD’s/iTunes, enz.) o Nooit (ga verder met vraag B4) o Minder dan 2 keer per jaar o 2 – 6 keer per jaar o 6 – 12 keer per jaar o Meer dan 12 keer per jaar B3. Wat geef je jaarlijks ongeveer uit aan je online aankopen? o Minder dan 10 euro o 10 – 50 euro o 50 – 100 euro o 100 – 250 euro o Meer dan 250 euro B4. Hoe lang luister je dagelijks (gemiddeld) naar de radio? o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur

Pagina 79

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs B5. Hoe lang kijk je dagelijks (gemiddeld) naar de TV? o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur B6. Hoe vaak lees je de krant? o Dagelijks o 2 – 3 keer per week o Minder dan 2 keer per week o Nooit De volgende vragen gaan over je gebruik van de Sociale Media. Sociale Media is een verzamelnaam voor internetsites en online omgevingen die mensen gebruiken om meningen, inzichten, ervaringen en perspectieven met elkaar te delen of om contacten te leggen (netwerken). Denk hierbij aan sociale netwerksites, fora, blogsites en de eerdergenoemde online communities. Enkele voorbeelden van dit soort sites kom je bij de volgende vraag tegen. C1. Hoe bekend ben je met de volgende vormen van Social Media? Erg onbekend o Weblogs:

o

o

o

Social networks:

o

o

o

o

o

Communities:

o

o

o

o

o

Forums:

o

o

o

o

o

Contentaggegrators:

o

o

o

o

o

blogs en microblogs (bijv. Twitter)

applicatiemogelijkheden voor het bouwen van websites en contact leggen met anderen (bijv. Hyves, Facebook, LinkedIn, Google+) applicatiemogelijkheden voor het sharen van foto,video-, en muziekcontent (Flickr, YouTube) applicatiemogelijkheden van het uitwisselen van discussie of ideeën en informatie (bijv. NUjij.nl)

Erg bekend o

applicatiemogelijkheden voor het volledig creëren van aanpasbare webcontent (bijv. WordPress)

C2. Op welke van de volgende sociale media sites heb je een profiel? (meerdere antwoorden mogelijk, géén e-mail sites) □ Hyves □ Picasa □ Facebook □ Flickr □ Google+ □ Forum.Fok.nl □ Twitter □ SecondLife □ Myspace □ Blogger.com □ LinkedIn □ Anders, namelijk: □ eBuddy.com ………………………. □ Youtube ………………………. □ Ik heb geen profiel op een sociale media site (ga verder met vraag C12)

Pagina 80

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs C3. Hoe vaak log je in op de sociale media site die je het meest gebruikt? (geen e-mail sites) o Ik ben constant ingelogd o meerdere keren per dag o dagelijks o meerdere keren per week o wekelijks o meerdere keren per maand o maandelijks C4. Hoe lang ben je (gemiddeld) per keer ingelogd en actief (informatie zoeken of zelf aan het toevoegen)? o Minder dan 5 minuten o 5-10 minuten o 10-30 minuten o 30-60 minuten o Meer dan 60 minuten C5. Mijn gebruik van sociale media sites is ten opzicht van een jaar geleden: o Afgenomen o Ongeveer gelijk gebleven o Toegenomen C6. Hoe vaak voer je de onderstaande activiteiten uit op Sociale Media sites? meer dan 1x per dag

dagelijks

wekelijks

o

meer dan 1x per week o

maande -lijks

nooit

o

meer dan 1x per maand o

Informatie opzoeken voor school

o

o

o

Informatie zoeken over studie

o

o

o

o

o

o

o

Informatie zoeken over universiteiten/hoge scholen

o

o

o

o

o

o

o

Jezelf vermaken

o

o

o

o

o

o

o

Foto’s en video’s van jezelf delen

o

o

o

o

o

o

o

Je ideeën en ervaringen delen via een weblog

o

o

o

o

o

o

o

Je ideeën en meningen delen op fora

o

o

o

o

o

o

o

Productbeoordelingen schrijven over iets wat je gekocht hebt

o

o

o

o

o

o

o

Je stem uitbrengen op peilingen

o

o

o

o

o

o

o

Abonneren op RSS feeds

o

o

o

o

o

o

o

Nieuwe contacten zoeken

o

o

o

o

o

o

o

Contact met bestaande vrienden, afspraken maken

o

o

o

o

o

o

o

Op de hoogte blijven van vrienden

o

o

o

o

o

o

o

Foto’s en video’s van anderen bekijken

o

o

o

o

o

o

o

Productbeoordelingen lezen voordat je iets koopt

o

o

o

o

o

o

o

Informatie toevoegen over je hobby of sport

o

o

o

o

o

o

o

Pagina 81

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs C7. Hoeveel vrienden/contacten heb je op je sociale netwerksite die je het meest gebruikt? (Indien geen, vul dan een 0 in) • ……… (aantal) C8. Ben jij bevriend met/lid van je eigen school, hogere school of universiteit op een sociale netwerksite? o Ja o Nee, maar “mijn school” heeft wel een profiel o Nee, “mijn school” heeft geen profiel op de sociale netwerksites waar ik een profiel heb C9. Ben jij bevriend met/lid van/fan van een andere school, hogere school of universiteit op een sociale netwerksite? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C10. Ben jij bevriend met/lid van/fan van een bedrijf of een merk op een sociale netwerksite? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C11. Ben jij bevriend met/lid van/fan van andere groepen/communities op een sociale netwerksite? (denk daarbij aan je hobby’s, muziekinteresses, sportverenigingen enz.) o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C12. Volg je mensen/organisaties op Twitter? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C13. Ben je op YouTube-kanalen geabonneerd, of volg je bepaalde YouTube-kanalen regelmatig? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C14. Volg je regelmatig weblogs? o Ja, namelijk …….................... (noem minimaal 1 weblog die je regelmatig volgt) o Nee, ik volg geen weblogs C15. Welke type Social Media heeft jouw toekomstige onderwijsinstituut? □ Hyves □ Picasa □ Facebook □ Flickr □ Google+ □ Forum.Fok.nl □ Twitter □ SecondLife □ Myspace □ Blogger.com □ LinkedIn □ Anders, namelijk: □ eBuddy.com ………………………. □ Youtube ………………………. □ “mijn school” heeft geen profiel op een sociale media site

Pagina 82

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs De volgende vragen gaan over jouw gebruiksintentie van Social Media met betrekking tot de studiekeuze van een eventuele vervolgopleiding bij "jouw nieuwe school"/onderwijsinstelling. En daarnaast vragen we je mening over het gebruik van de Social Media door hoger onderwijsinstellingen. D1. In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen? helemaal mee Als “mijn school” het gebruik van Social Media zou mee oneens aanbieden, dan zou ik…

neutraal

informatie opzoeken over “mijn school”

oneens o

mee eens

o

o

o

helemaal mee eens o

informatie zoeken over vervolgstudie

o

o

o

o

o

mezelf vermaken

o

o

o

o

o

foto’s en video’s van mezelf delen

o

o

o

o

o

mijn ideeën en ervaringen delen via een weblog

o

o

o

o

o

mijn ideeën en meningen delen op fora

o

o

o

o

o

mijn studie- en nevenactiviteiten registreren als het systeem dit toelaat.

o

o

o

o

o

beoordelingen schrijven over de service van het onderwijs

o

o

o

o

o

mijn stem uitbrengen op peilingen

o

o

o

o

o

mij abonneren op RSS feeds

o

o

o

o

o

nieuwe contacten zoeken

o

o

o

o

o

contact met bestaande vrienden, afspraken maken

o

o

o

o

o

op de hoogte willen blijven van nieuws en activiteiten op “mijn school”

o

o

o

o

o

foto’s en video’s bekijken

o

o

o

o

o

beoordelingen lezen over de service van het onderwijs

o

o

o

o

o

informatie toevoegen over mijn hobby of sport

o

o

o

o

o

D2. Heb je recent Social Media-uitingen gezien van jouw vervolgopleiding? o ja, afgelopen week o ja, afgelopen maand o ja afgelopen half jaar o ja, afgelopen jaar o nee, want mijn vervolgopleiding heeft geen Social Media o nee, nog nooit naar gekeken D3. Wat vind je over het algemeen van de inhoud van de Social Media die door hogere scholen of universiteiten wordt aangeboden? o o o o o o o interessant oninteressant o o o o o o o goed gebruik social media slecht gebruik social media o o o o o o o betrouwbaar onbetrouwbaar o o o o o o o Informatief niet informatief o o o o o o o effectief ineffectief helpt bij maken studiekeuze

o

o

o

o

o

o

o

helpt niet bij maken studiekeuze

Pagina 83

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs vermakelijk relevant adequate bereikbaar

o o o o

o o o o

o o o o

o o o o

o o o o

o o o o

o o o o

slaapverwekkend Irrelevant inadequate onbereikbaar

populair ga er graag mee om groot bereik onder studenten correct efficiënt

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

impopulair ga er niet graag mee om klein of geen bereik onder studenten incorrect inefficiënt

nuttig betrokken spannend informeel/persoonlijk luchtig makkelijk te begrijpen

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

onnuttig niet betrokken saai formeel/zakelijk zwaarbeladen moeilijk te begrijpen

Tot slot willen we je vragen de volgende gegevens nog in te vullen. De volgende vragen hebben betrekking tot je achtergrond. E1. Hoogst afgeronde opleiding of je huidige opleiding: o havo o vwo E2 In het hoeveelste jaar van je opleiding zit je? e o 1 jaar e o 2 jaar e o 3 jaar e o 4 jaar e o 5 jaar e o 6 jaar E3. Ik heb het profiel: o Natuur en techniek o Natuur en gezondheid o Economie en maatschappij o Cultuur en maatschappij Ik heb de volgende vakken in mijn vrije deel: □ Aardrijkskunde

□ Franse taal en letterkunde

□ Biologie

□ Duitse taal en letterkunde

□ Economie

□ Spaanse taal en letterkunde

□ Management en organisatie

□ Arabische/ Turkse taal en letterkunde

□ Maatschappijleer 2

□ Latijnse taal en letterkunde

□ Muziek (inclusief kunst)

□ Griekse taal en letterkunde

□ Beeldende vorming (inclusief kunst)

□ Informatica

□ Filosofie

□ Natuurkunde

Pagina 84

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs □ Geschiedenis

□ Scheikunde

□ Godsdienst / Levensbeschouwing

□ Natuur Leven en Technologie

□ Lichamelijke opvoeding 2 / Beweging Sport en Maatschappij E4. Heb je al een vervolgopleiding gekozen? o Ja, namelijk …………………….. o Nee, maar waarschijnlijk kies ik één van de volgende opleidingen: …………………….. …………………….. …………………….. o Nee, ik weet het nog niet o Nee, ik ga namelijk geen vervolgopleiding volgen (ga verder met vraag E7) E5. Heb je al een universiteit, hoge school of andere aanbieder van vervolgonderwijs gekozen? o Ja, namelijk …………………….. o Nee, maar waarschijnlijk kies ik één van de volgende aanbieders van vervolgonderwijs: …………………….. …………………….. …………………….. o Nee, ik weet het nog niet E6. Ik woon in de regio: o Flevoland o Zuid-Holland o Noord-Holland o Utrecht o Noord-Brabant o Overijssel

o Gelderland o Groningen o Limburg o Zeeland o Friesland o Drenthe

E7. Wat is je geslacht: o Man o Vrouw E8. Wat is je leeftijd: …………………….. E9. Wat is je nationaliteit: …………………….. Je bent klaar met de vragenlijst. Bedankt voor het invullen! Alle gegevens die in deze vragenlijst zijn vastgelegd zullen geheel geanonimiseerd behandeld worden en enkel voor de uitvoer van dit onderzoek gebruikt worden. Deze gegevens zullen niet aan derden verstrekt worden.

Pagina 85


Appendix E – Vragenlijst: Studenten hbo of wo-instelling Dit onderzoek wordt uitgevoerd in de opdracht van de Universiteit Twente. Het onderzoek duurt ongeveer 10-15 minuten. Het doel van dit onderzoek is het verkrijgen van wetenschappelijke inzichten in het gebruik van Social Media-activiteiten in het dagelijks leven. Daarvoor zullen een aantal vragen gesteld worden naar jouw persoonlijke gebruik van de Social Media. Bij het invullen van de vragen bestaan er geen goede of foute antwoorden, vul daarom ook in wat het eerste in je opkomt. De gegevens uit deze vragenlijsten zullen geheel anoniem verwerkt worden en niet aan derden verstrekt worden.

Alvast bedankt voor je medewerking!

Pagina 86

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs A1. In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen over hoe je tot de keuze bent gekomen of gaat komen voor een aanbieder van vervolgonderwijs? mee oneens

neutraal

mee eens

er een breed aanbod is aan verschillende opleidingen


o

o

o

helemaal mee eens o

mijn vrienden/vriendinnen er gaan studeren

o

o

o

o

o

mijn familieleden er studeren of hebben gestudeerd

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van sport

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het vlak van cultuur

o

o

o

o

o

er een breed aanbod is aan studentenleven op het sociale vlak

o

o

o

o

o

de stad van de aanbieder veel sociale en culturele faciliteiten biedt (bijv. uitgaansgelegenheden, theaters en bioscopen)

o

o

o

o

o

de aanbieder dicht bij mijn ouders zit zodat ik daar kan blijven wonen en daardoor niet ver hoef te reizen

o

o

o

o

o

de stad of campus een goed aanbod heeft aan goedkope woonruimte

o

o

o

o

o

de aanbieder goede beoordelingen behaalt in de ranglijsten (bijv. de jaarlijkse ranglijst door Elsevier)

o

o

o

o

o

er op internet goede verhalen rondgaan over de aanbieder (bijv. op schoolsites, weblogs, fora of Hyves)

o

o

o

o

o

Ik vind het belangrijk dat:

A2. In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen over hoe je tot de keuze bent gekomen of gaat komen voor een aanbieder van vervolgonderwijs? mee oneens

neutraal

mee eens

Brochures van universiteiten, hoge scholen e.d.


o

o

o

helemaal mee eens o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o


o

o

o

o

o

Om een keuze te maken vind ik de volgende informatiebronnen nuttig:

Pagina 87

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs A3 Verdeel 100 punten over de volgende items. Geef per item aan hoe belangrijk de informatiebron is voor de keuze van je (vervolg)studie (min. 0 – max. 100 punten). Brochures van universiteiten, hoge scholen e.d.

…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..


…..

B1. Hoe lang internet je (gemiddeld) dagelijks? (denk daarbij ook aan internetten voor studie, online games, online winkelen en mailen) o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur B2. Hoe vaak koop je iets online? (bijv. elektronica, kleding, CD’s/DVD’s/iTunes, enz.) o Nooit (ga verder met vraag B4) o Minder dan 2 keer per jaar o 2 – 6 keer per jaar o 6 – 12 keer per jaar o Meer dan 12 keer per jaar B3. Wat geef je jaarlijks ongeveer uit aan je online aankopen? o Minder dan 10 euro o 10 – 50 euro o 50 – 100 euro o 100 – 250 euro o Meer dan 250 euro B4. Hoe lang luister je dagelijks (gemiddeld) naar de radio? o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur

Pagina 88


B5. Hoe lang kijk je dagelijks (gemiddeld) naar de TV? o Minder dan 30 minuten o 30 minuten – 1 uur o 1 – 2 uur o 2 – 3 uur o Meer dan 3 uur B6. Hoe vaak lees je de krant? o Dagelijks o 2 – 3 keer per week o Minder dan 2 keer per week o Nooit De volgende vragen gaan over je gebruik van de Sociale Media. Sociale Media is een verzamelnaam voor internetsites en online omgevingen die mensen gebruiken om meningen, inzichten, ervaringen en perspectieven met elkaar te delen of om contacten te leggen (netwerken). Denk hierbij aan sociale netwerksites, fora, blogsites en de eerdergenoemde online communities. Enkele voorbeelden van dit soort sites kom je bij de volgende vraag tegen. C1. Hoe bekend ben je met de volgende vormen van Social Media? Erg onbekend o

o

o

o

Erg bekend o

Social networks:

o

o

o

o

o

Communities:

o

o

o

o

o

Forums:

o

o

o

o

o

Contentaggegrators:

o

o

o

o

o

Weblogs:

blogs en microblogs (bijv. Twitter) applicatiemogelijkheden voor het bouwen van websites en contact leggen met anderen (bijv. Hyves, Facebook, LinkedIn, Google+) applicatiemogelijkheden voor het sharen van foto,video-, en muziekcontent (Flickr, YouTube) applicatiemogelijkheden van het uitwisselen van discussie of ideeën en informatie (bijv. NUjij.nl) applicatiemogelijkheden voor het volledig creëren van aanpasbare webcontent (bijv. WordPress)

C2. Op welke van de volgende sociale media sites heb jij een profiel? (meerdere antwoorden mogelijk, geen e-mail sites) □ Hyves □ Picasa □ Facebook □ Flickr □ Google+ □ Forum.Fok.nl □ Twitter □ SecondLife □ Myspace □ Blogger.com □ LinkedIn □ Anders, namelijk: □ eBuddy.com ………………………. □ YouTube ………………………. □ Ik heb geen profiel op een sociale media site (ga verder met vraag C12)

Pagina 89

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs C3. Hoe vaak log je in op de sociale media site die je het meest gebruikt? (géén e-mail sites) o Ik ben constant ingelogd o meerdere keren per dag o dagelijks o meerdere keren per week o wekelijks o meerdere keren per maand o maandelijks C4. Hoe lang ben je (gemiddeld) per keer ingelogd en actief (informatie zoeken of zelf aan het toevoegen)? o Minder dan 5 minuten o 5-10 minuten o 10-30 minuten o 30-60 minuten o Meer dan 60 minuten C5. Mijn gebruik van sociale media sites is ten opzicht van een jaar geleden: o Afgenomen o Ongeveer gelijk gebleven o Toegenomen C6. Hoe vaak voer je de onderstaande activiteiten uit op Sociale Media sites? meer dan 1x per dag

dagelijks

wekelijks

o

meer dan 1x per week o

maande -lijks

nooit

o

meer dan 1x per maand o

Informatie opzoeken voor mijn opleiding

o

o

o

Informatie zoeken over studie

o

o

o

o

o

o

o

Informatie zoeken over universiteiten/hoge scholen

o

o

o

o

o

o

o

Jezelf vermaken

o

o

o

o

o

o

o

Foto’s en video’s van jezelf delen

o

o

o

o

o

o

o

Je ideeën en ervaringen delen via een weblog

o

o

o

o

o

o

o

Je ideeën en meningen delen op fora

o

o

o

o

o

o

o

Productbeoordelingen schrijven over iets wat je gekocht hebt

o

o

o

o

o

o

o

Je stem uitbrengen op peilingen

o

o

o

o

o

o

o

Abonneren op RSS feeds

o

o

o

o

o

o

o

Nieuwe contacten zoeken

o

o

o

o

o

o

o

Contact met bestaande vrienden, afspraken maken

o

o

o

o

o

o

o

Op de hoogte blijven van vrienden

o

o

o

o

o

o

o

Foto’s en video’s van anderen bekijken

o

o

o

o

o

o

o

Productbeoordelingen lezen voordat je iets koopt

o

o

o

o

o

o

o

Informatie toevoegen over je hobby of sport

o

o

o

o

o

o

o

Pagina 90

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs C7. Hoeveel vrienden/contacten heb je op je sociale netwerksite die je het meest gebruikt? (Indien geen, vul dan een 0 in) • ……… (aantal) C8. Ben jij bevriend met/lid van je eigen hogere school of universiteit op een sociale netwerksite? o Ja o Nee, maar “mijn onderwijsinstelling” heeft wel een profiel o Nee, “mijn onderwijsinstelling” heeft geen profiel op de sociale netwerksites waar ik een profiel heb C9. Ben jij bevriend met/lid van/fan van een andere school, hogere school of universiteit op een sociale netwerksite? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C10. Ben jij bevriend met/lid van/fan van een bedrijf of een merk op een sociale netwerksite? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C11. Ben jij bevriend met/lid van/fan van andere groepen/communities op een sociale netwerksite? (denk daarbij aan je hobby’s, muziekinteresses, sportverenigingen enz.) o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C12. Volg je mensen/organisaties op Twitter? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C13. Ben je op YouTube-kanalen geabonneerd, of volg je bepaalde YouTube-kanalen regelmatig? Zoja, hoeveel? o Ja, namelijk ……. (aantal) o Nee C14. Volg je regelmatig weblogs? o Ja, namelijk …….................... (noem minimaal 1 weblog die je regelmatig volgt) o Nee, ik volg geen weblogs C15. Welke type Social Media heeft jouw (toekomstige) onderwijsinstituut? □ Hyves □ Picasa □ Facebook □ Flickr □ Google+ □ Forum.Fok.nl □ Twitter □ SecondLife □ Myspace □ Blogger.com □ LinkedIn □ Anders, namelijk: ………………………. □ eBuddy.com ………………………. □ Youtube □ “mijn onderwijsinstelling” heeft geen profiel op een sociale media site

Pagina 91

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs De volgende vragen gaan over jouw gebruiksintentie van Social Media met betrekking tot de studiekeuze van een eventuele vervolgopleiding bij "jouw nieuwe school"/onderwijsinstelling. En daarnaast vragen we je mening over het gebruik van de Social Media door hoger onderwijsinstellingen. D1 In hoeverre ben je het eens/oneens met onderstaande stellingen? helemaal mee Als mijn school/hogere school/universiteit het gebruik mee oneens van Social Media zou aanbieden, dan zou ik…

neutraal

mee eens

informatie opzoeken over “mijn onderwijsinstelling”

oneens o

o

o

o

helemaal mee eens o

informatie zoeken over vervolgstudie

o

o

o

o

o

mezelf vermaken

o

o

o

o

o

foto’s en video’s van mezelf delen

o

o

o

o

o

mijn ideeën en ervaringen delen via een weblog

o

o

o

o

o

mijn ideeën en meningen delen op fora

o

o

o

o

o

mijn studie- en nevenactiviteiten registreren als het systeem dit toelaat.

o

o

o

o

o

beoordelingen schrijven over de service van het onderwijs

o

o

o

o

o

mijn stem uitbrengen op peilingen

o

o

o

o

o

mij abonneren op RSS feeds

o

o

o

o

o

nieuwe contacten zoeken

o

o

o

o

o

contact met bestaande vrienden, afspraken maken

o

o

o

o

o

op de hoogte willen blijven van nieuws en activiteiten op “mijn school/onderwijsinstelling”

o

o

o

o

o

foto’s en video’s bekijken

o

o

o

o

o

beoordelingen lezen over de service van het onderwijs

o

o

o

o

o

informatie toevoegen over mijn hobby of sport

o

o

o

o

o

D2. Heb je recent Social Media-uitingen gezien van jouw vervolgopleiding*? (*Indien je al een hbo- of wo-opleiding volgt, maar géén vervolgstudie kiest, kijk dan naar de Social Media van je huidige onderwijsinstituut)

o ja, afgelopen week o ja, afgelopen maand o ja afgelopen half jaar o ja, afgelopen jaar o nee, want mijn vervolgopleiding heeft geen Social Media o nee, nog nooit naar gekeken

Pagina 92

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs D3 Wat vind je over het algemeen van de inhoud van de Social Media die door hogere scholen of universiteiten wordt aangeboden? interessant goed gebruik social media betrouwbaar Informatief effectief

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

oninteressant slecht gebruik social media onbetrouwbaar niet informatief ineffectief

helpt bij maken studiekeuze vermakelijk relevant adequate bereikbaar

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

helpt niet bij maken studiekeuze slaapverwekkend Irrelevant inadequate onbereikbaar

populair ga er graag mee om groot bereik onder studenten correct efficiënt

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

o o o o o

impopulair ga er niet graag mee om klein of geen bereik onder studenten incorrect inefficiënt

nuttig betrokken spannend informeel/persoonlijk luchtig makkelijk te begrijpen

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

o o o o o o

onnuttig niet betrokken saai formeel/zakelijk zwaarbeladen moeilijk te begrijpen

Tot slot willen we je vragen de volgende gegevens nog in te vullen. De volgende vragen hebben betrekking tot je achtergrond. E1. Hoogst afgeronde opleiding of je huidige opleiding: o mbo o hbo-propedeuse o hbo-bachelor o wo-propedeuse o wo-bachelor o pre-master o master E2 In het hoeveelste jaar van je opleiding zit je? e o 1 jaar e o 2 jaar e o 3 jaar e o 4 jaar e o 5 jaar e o 6 jaar o anders namelijk………………………………………………………………………. E3. Mijn opleiding valt binnen het volgende vakgebied: o Onderwijs en Opvoeding o Taal en Communicatie o Kunst en Cultuur o Recht en Bestuur o Economie en Bedrijf o Gedrag en Maatschappij

o Gezondheid o Aarde en Milieu o Exact en Informatica o Techniek o Interdisciplinair o anders, namelijk…………………….

Pagina 93

Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs E4. Heb je al een vervolgopleiding gekozen? o Ja, namelijk …………………….. o Nee, maar waarschijnlijk kies ik één van de volgende opleidingen: …………………….. …………………….. …………………….. o Nee, ik weet het nog niet o Nee, ik ga namelijk geen vervolgopleiding volgen (ga verder met vraag E6) E5. Heb je al een universiteit, hoge school of andere aanbieder van vervolgonderwijs gekozen? o Ja, namelijk …………………….. o Nee, maar waarschijnlijk kies ik één van de volgende aanbieders van vervolgonderwijs: …………………….. …………………….. …………………….. o Nee, ik weet het nog niet E6. Ik woon in de regio: o Flevoland o Zuid-Holland o Noord-Holland o Utrecht o Noord-Brabant o Overijssel

o Gelderland o Groningen o Limburg o Zeeland o Friesland o Drenthe

E7. Wat is je geslacht: o Man o Vrouw E8. Wat is je leeftijd: …………………….. E9. Wat is je nationaliteit: ……………………..

Je bent klaar met de vragenlijst. Bedankt voor het invullen! Alle gegevens die in deze vragenlijst zijn vastgelegd zullen geheel geanonimiseerd behandeld worden en enkel voor de uitvoer van dit onderzoek gebruikt worden. Deze gegevens zullen niet aan derden verstrekt worden.

Pagina 94


Appendix F – Email naar potentiële respondent Beste [NAAM, INDIEN VAN TOEPASSING] [Vanochtend/vanmiddag/vanavond] ben je door mij benaderd met de vraag of je interesse hebt voor de deelname aan mijn onderzoek naar het gebruik van Social Media. Je hebt hierbij aangegeven interesse te hebben voor het online invullen van de vragenlijst en na aanleiding hiervan stuur ik deze e-mail. Hieronder vind je een link naar de online vragenlijst. Door op deze link te klikken begint de enquête. Deze link te allen tijde gebruikt worden om de vragenlijst te hervatten.

Alvast hartelijk dank voor je deelname en medewerking aan dit onderzoek.

Met vriendelijke groet,

Michel Tax Communicatiewetenschap Universiteit Twente

Pagina 95

De strijd om de student: Social Media als marketingcampagnevoering in het hoger onderwijs

Recommend Documents