Digitale televisie: een kwantitatief onderzoek naar de adoptie- en gebruiksdiffusieprofielen binnen een innovatief segment

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN

Digitale televisie: een kwantitatief onderzoek naar de adoptie- en gebruiksdiffusieprofielen binnen een innovatief segment Wetenschappelijke verhandeling aantal woorden: 24193

Jen Steelant

MASTERPROEF COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN afstudeerrichting FILM- EN TELEVISIESTUDIES

PROMOTOR: PROF. DR. Lieven De Marez COMMISSARIS: Dimitri Schuurman COMMISSARIS: DR. Isabelle Stevens

ACADEMIEJAAR 2010 - 2011

Inzagerecht in de masterproef (*)

Ondergetekende, …………………………………………………….

geeft hierbij toelating / geen toelating (**) aan derden, nietbehorend tot de examencommissie, om zijn/haar (**) proefschrift in te zien.

Datum en handtekening …………………………..

…………………………. Deze toelating geeft aan derden tevens het recht om delen uit de scriptie/ masterproef te reproduceren of te citeren, uiteraard mits correcte bronvermelding. ----------------------------------------------------------------------------------(*) Deze ondertekende toelating wordt in zoveel exemplaren opgemaakt als het aantal exemplaren van de scriptie/masterproef die moet worden ingediend. Het blad moet ingebonden worden samen met de scriptie onmiddellijk na de kaft. (**) schrappen wat niet past

________________________________________________________________________________________

Digitale televisie: een kwantitatief onderzoek naar de adoptie- en gebruiksdiffusieprofielen binnen een innovatief segment

Voorwoord Deze masterproef is het resultaat van een aantal maanden intensief opzoekings- en onderzoekswerk. Graag had ik enkele mensen bedankt die ervoor gezorgd hebben dat deze masterproef tot een goed einde kon gebracht worden. Mijn dank gaat uit naar professor De Marez die mij geholpen heeft bij de keuze van een geschikt onderwerp. Ook wil ik de heer Schuurman bedanken voor al de tijd die hij vrijgemaakt heeft om mij te begeleiden en voor zijn positieve inbreng tijdens moeilijke momenten. Een woord van dank gaat naar mijn ouders en grote zus die mij doorheen deze periode altijd zijn blijven steunen en geholpen hebben waar mogelijk was. Ik ben ook Hristo erkentelijk, hij heeft mij altijd in mezelf doen geloven. Bij deze wil ik alle respondenten bedanken die de tijd genomen hebben om de vragenlijst in te vullen. Zonder hen was deze masterproef uiteraard niet mogelijk geweest. Ten slotte wil ik iedereen die mij gesteund heeft door een schouderklopje, een spellingscontrole of een aanmoedigend woord, danken uit de grond van mijn hart.

Inhoudsopgave II


Inhoudsopgave Voorwoord ............................................................................................................................................ II

Inhoudsopgave .....................................................................................................................................III

Abstract .................................................................................................................................................. 1

A.

Deel één: literatuurstudie............................................................................................................. 2

1

Inleiding......................................................................................................................................... 2

2

Analoge televisie............................................................................................................................ 3

3

Digitale televisie ............................................................................................................................ 4 3.1 Wat is digitale televisie?............................................................................................................. 4 3.2 Soorten digitale televisie ............................................................................................................ 5 3.3 Aanbieders digitale televisie....................................................................................................... 5 3.4 Voor- en nadelen digitale televisie ............................................................................................. 6

4

Besluit digitale televisie ................................................................................................................ 7

5

Theoretisch kader onderzoek ...................................................................................................... 7 5.1 Diffusie ....................................................................................................................................... 7 5.1.1 Innovatie........................................................................................................................ 7 5.1.2 Communicatiekanalen ................................................................................................... 9 5.1.3 Tijd ................................................................................................................................ 9 5.1.4 Sociaal systeem ........................................................................................................... 11 5.2 Diffusionisme ........................................................................................................................... 11 5.3 Kritiek....................................................................................................................................... 11 5.4 Domesticatieperspectief............................................................................................................ 13 5.4.1 Gebruiksdiffusie .......................................................................................................... 14

6

Besluit theoretisch kader............................................................................................................ 15

B.

Deel twee: onderzoek.................................................................................................................. 16

1

Studies als vertrekpunt............................................................................................................... 16 1.1 The chasm between having and using – Adoption versus use diffusion of iDTV in Flanders. 16 1.2 Digimeter wave 2 ..................................................................................................................... 17

2

Methodologisch kader ................................................................................................................ 18 2.1 Onderzoekstype ........................................................................................................................ 18 2.2 Dataverzameling....................................................................................................................... 18 2.3 Surveymethode ......................................................................................................................... 18 2.4 De enquête ................................................................................................................................ 19 2.5 Steekproeftrekking ................................................................................................................... 19 2.6 Respondenten ........................................................................................................................... 19 2.7 Applicaties................................................................................................................................ 20

Inhoudsopgave III


3

Analyse......................................................................................................................................... 20 3.1 Socio-demografische gegevens ................................................................................................ 21 3.1.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens ............................... 21 3.1.2 Besluit socio-demografische gegevens ....................................................................... 27 3.2 Adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën.................................................................................. 29 3.2.1 Resultaten en bespreking van de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën ................. 29 3.2.2 Besluit adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën ......................................................... 32 3.3 Applicaties................................................................................................................................ 33 3.3.1 Resultaten en bespreking van de applicaties ............................................................... 33 3.3.2 Besluit applicaties ....................................................................................................... 38 3.4 Adoptiediffusiecategorieën....................................................................................................... 39 3.4.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens van de adoptiediffusiecategorieën ........................................................................................... 39 3.4.2 Besluit socio-demografische gegevens van de adoptiediffusiecategorieën................. 47 3.4.3 Resultaten en bespreking van de applicaties per adoptiediffusiecategorie.................. 49 3.4.4 Besluit applicaties per adoptiecategorie ...................................................................... 53 3.5 Gebruiksdiffusiecategorieën..................................................................................................... 54 3.5.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens van de gebruiksdiffusiecategorieën ......................................................................................... 54 3.5.2 Besluit socio-demografische gegevens gebruiksdiffusiecategorieën .......................... 59 3.5.3 Resultaten en bespreking van de applicaties per gebruiksdiffusiecategorie................ 60 3.6 Link tussen de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën........................................................... 62 3.6.1 Resultaten en bespreking van de link tussen de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën................................................................................................................... 62

4

Discussie....................................................................................................................................... 64

5

Besluit .......................................................................................................................................... 67

Bibliografie........................................................................................................................................... 71

Lijst van figuren, grafieken en tabellen............................................................................................. 79

Bijlagen................................................................................................................................................. 80

Inhoudsopgave IV


Abstract In verschillende artikels lezen we dat digitale televisie in België in opmars is. Uit de laatste cijfers die voor handen zijn, komt naar voren dat de adoptiegrens van 50% is overschreden. In vergelijking met andere landen ligt dit percentage toch aan de lage kant. Zo hebben landen als Finland en GrootBrittannië bijna een penetratiegraad van 100%. De gemiddelde penetratiegraad van alle Europese landen is 67% en ook daar ligt België nog onder. Digitale televisie is dus nog niet volledig doorgedrongen bij de Vlaamse bevolking, maar wint steeds meer aan populariteit. Een belangrijke vraag die we onszelf hierbij kunnen stellen, is of mensen die digitale televisie adopteren het ook werkelijk gaan gebruiken. Uit een onderzoek gevoerd bij een algemeen segment van de Vlaamse bevolking, kwam tot uiting dat er een grote kloof is tussen gebruik en bezit van digitale televisie. Uit ons onderzoek blijkt dat deze kloof minder groot is binnen een innovatief segment aangezien een heel grote groep intense user is terwijl slechts een zeer beperkte groep limited user is. We hebben ook enkele socio-demografische kenmerken per adoptie- en gebruiksdiffusiecategorie ontdekt en gekeken naar de applicaties die door de respondenten gebruikt worden. Tot slot hebben we de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën aan elkaar gelinkt.

Abstract 1


A. Deel één: literatuurstudie 1

Inleiding

Telenet, Belgacom en onder andere TV Vlaanderen hebben er een nieuwe concurrent bij: ook Mobistar is begonnen met het aanbieden van digitale tv. Op de website beloven ze schitterende HD/3D beelden, een uitgebreid aanbod tv-kanalen en meer dan 25O internationale radiozenders (Mobistar, 2011). Andere aanbieders prijzen onder andere de elektronische televisiegids, de ingebouwde harde schijf en de filmbibliotheek aan. Het ziet er dus naar uit dat mensen digitale televisie moeten adopteren omwille van de vele voordelen en extra’s die eraan verbonden zijn. Maar gebruiken mensen die digitale televisie in huis hebben ook werkelijk alle toepassingen? De bedoeling van onze masterproef is om te kijken hoe het gesteld is met de adoptie én het gebruik van digitale televisie. We stellen enkele socio-demografische profielen op van adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën en vergelijken deze met elkaar. We willen onderzoeken of bij innovatieve mensen de kloof tussen adoptie en gebruik ook aanwezig is, zoals reeds ondervonden is bij een algemene sample. Dit zullen we doen aan de hand van een kwantitatief onderzoek. De meerwaarde van ons onderzoek ligt in het feit dat wij werken met een innovatief segment van de samenleving. We werken niet met een algemene steekproef, maar naar mensen met een innovatief karakter. Dit wordt gegarandeerd door de voorwaarde om aan het onderzoek te mogen deelnemen: men moet een iPad of iPhone hebben. De respondenten zijn dus niet per definitie innovatief wat betreft de adoptie van digitale televisie, maar wel wat betreft de adoptie van een iPad of iPhone. De vragen die we gaan proberen beantwoorden zijn: is er een kloof tussen het bezit en gebruik van digitale televisie bij innovatieve mensen? Wat zijn de socio-demografische kenmerken van adoptie- en gebruiksdiffusieprofielen van een innovatief segment digitale televisiekijkers? Welke toepassingen worden het meest gebruikt en door wie? Wat zijn de linken tussen de adoptiediffusie- en gebruiksdiffusiecategorieën van digitale televisiekijkers? Het eerste deel van onze masterproef omvat een tweeledige literatuurstudie. We gaan in het eerste gedeelte dieper in op de overgang van analoge televisie naar digitale televisie. We bespreken daarna grondig digitale televisie. In het tweede gedeelte van onze literatuurstudie gaan we een ruim theoretisch kader schetsen waarbinnen ons onderzoek past en daarna stellen we twee onderzoeken voor waaruit we vertrekken en waarop we ons zullen baseren. In het tweede gedeelte van onze masterproef bespreken we ons eigen onderzoek. Dit zal bestaan uit een analyse van de socio-demografie van de bezitters en gebruikers, het gebruik van de verschillende applicaties van digitale televisie en de link tussen de adoptiediffusie- en gebruiksdiffusiecategorieën. Deze masterproef bevat ook een discussie die de tekortkomingen van ons onderzoek en de aanzet tot verder onderzoek behandelt. We eindigen met een algemeen besluit dat onze belangrijkste bevindingen kort samenvat.

Literatuurstudie 2


2

Analoge televisie

Alvorens we digitale televisie kunnen bespreken, is het belangrijk om diens voorganger ook te vermelden. Hier volgt een korte situering en evolutie van de analoge televisie. De eerste televisie-uitzendingen in België, in 1953, gebeurden via de ether via een analoog kanaal. Omdat er in België veel verschillende talen gesproken worden, werd de vraag naar buitenlandse kanalen alsmaar groter. Vandaar dat men vanaf 1960 begon met het initiatief van kabeldistributie ter vervanging van de uitzendingen via de ether (De Bens, 1986). België werd al snel een land waar de kabeldistributie enorm hoog lag. 95% van de televisiekijkers keek via de kabel (Berte et al., 2010). Digitale televisie is relatief laat geïntroduceerd op de Vlaamse markt. In 2005 werd het kabelmonopolie dat tot dan bestond, doorbroken door dit nieuwe initiatief. In 2009 was er een penetratie van 50%. Mensen die tot deze 50% behoren zijn vooral overgeschakeld omwille van de betere beeldkwaliteit en niet zozeer voor de interactieve mogelijkheden die digitale televisie biedt. Het kijkgedrag van de mensen is tot nu toe dus weinig veranderd door de komst van digitale televisie (Berte et al., 2010).

De grootste reden waarom men in België en ook in Nederland, zo laat is overgeschakeld naar digitale televisie in vergelijking met andere landen is de bovenvermelde kabeltraditie. Via deze weg kon men al een relatief groot aantal kanalen ontvangen en kon men genieten van een degelijke beeldkwaliteit. De nood naar meer kanalen en betere kwaliteit was in deze landen praktisch onbestaande en mensen stonden bijgevolg niet te springen om over te schakelen naar digitale televisie. In landen zoals Italië, Frankrijk en Spanje lag de situatie enigszins anders. Met hun ethertraditie was er wel vraag naar betere beeldkwaliteit en meer zenders. Geen wonder dat digitale televisie in dergelijke landen veel sneller ingang vond. Daarnaast speelden factoren zoals prijscompetitie en de overheid ook een grote rol (Klein et al., 2004).

De ‘digital switchover’ staat synoniem voor de omschakeling van analoge televisie via de ether naar een nieuw digitaal ethernetwerk. De (publieke) omroepen gaan hun uitzendingen vanaf nu digitaal verzorgen terwijl mensen worden aangespoord om hun radio- of televisietoestel in te ruilen voor een toestel dat digitale signalen kan ontvangen. Echter niet iedereen is overtuigd van het digitaal initiatief omdat men bang is dat de ‘gewone televisie’ zal verdwijnen en alle zenders betalend zullen worden (Klein et al., 2004). Toch zijn er voordelen verbonden aan deze switchover volgens Jowell (2004). Zo biedt digitale televisie betere kwaliteit en meer zenders aan de kijkers. De vermindering van de transactiekosten is ook één van de voordelen. Jowell (2004) vermeldt ook een meer efficiënt gebruik van het spectrum en de mogelijkheid tot interactie dankzij de extra informatie die kan worden doorgestuurd.

Literatuurstudie 3


Naast de voordelen die samengaan met een ‘analoge switch-off’ moet men ook stilstaan bij de eventuele nadelen. Men moet bijvoorbeeld opletten dat er geen sociale uitsluiting ontstaat van bepaalde groepen die geen toegang hebben tot digitale televisie. Hoewel de meerderheid van de mensen de switchover naar digitale televisie kunnen betalen, zijn er altijd mensen die dit niet kunnen. Carmichael et al. (2006) wijzen ook op de moeilijkheden die oudere mensen en mindervaliden kunnen ondervinden. De streefdatum voor de analoge switch-off voor Europa is 2012 (Iosifidis, 2007). In Vlaanderen gebeurde deze switch-off al in 2008.

3

Digitale televisie

3.1 Wat is digitale televisie? Het ontstaan van digitale televisie is volgens Kruger en Guerrero (2002) de grootste vernieuwing sinds het ontstaan van kleurentelevisie. Digitale televisie zorgt voor scherpere beelden, de mogelijkheid tot grotere schermen, betere kleuren en veel nieuwe services die analoge televisie ons niet kon aanbieden. Digitale televisie kan zowel HDTV (High definition television) als SDTV (Standard definition television) zijn. SDTV is van mindere kwaliteit dan HDTV, maar aanzienlijk beter dan analoge televisie.

Er zijn drie belangrijke zaken die in orde moeten zijn opdat mensen een echte ‘high definition’ kijkervaring zouden beleven. Ten eerste moeten er digitale programma’s ter beschikking zijn. Dit houdt in dat programma’s met onder andere een digitale camera moeten gemaakt zijn zodat er een duidelijk onderscheid is met analoge televisie (Kruger & Guerrero, 2002). Ten tweede moeten de programma’s via een digitaal signaal tot bij de consument komen. Ten derde moeten de consumenten een toestel hebben dat digitale signalen kan ontvangen zodat men digitale programma’s kan bekijken.

Er zijn verschillende soorten uitzendingen binnen het digitale aanbod. Er wordt een onderscheid gemaakt tussen ‘free to air’, ‘free to view’, ‘pay tv’ en ‘pay per view’. Bij FTA (free to air) heeft iedereen toegang tot de uitzendingen en heeft men geen speciaal abonnement nodig. Het verschil met FTV (free to view) is dat hierbij de uitzendingen gecodeerd zijn in tegenstelling tot FTA. Met ‘pay tv’ wordt bedoeld dat men zich moet abonneren om een bepaalde zender te bekijken en er bijgevolg dus voor moet betalen. Het laatste, ‘pay per view’ houdt in dat er betaald wordt voor één uitzending of een gelimiteerde uitzendtijd.

Literatuurstudie 4


3.2 Soorten digitale televisie Jensen (2005) heeft een onderscheid gemaakt tussen drie gebruiksmogelijkheden die digitale televisie ons aanbiedt. We zullen deze hieronder kort behandelen. Als eerste bespreekt hij de ‘enhanced television’. Dit wordt vergeleken met een verder uitgewerkte versie van teletekst. Er wordt extra informatie aan een programma toegevoegd, maar er kan niet worden gesproken over interactiviteit. De kijker heeft de keuze om al dan niet extra informatie op te vragen, maar heeft geen directe invloed op wat er te zien valt. Als tweede optie heeft hij het over ‘personalized television’. Dit houdt in dat men onder andere programma’s kan pauzeren en terugspoelen. Op die manier kan de kijker aan ‘time-shifting’ doen. De laatste optie, ‘complete interactieve televisie’ maakt gebruik van een retourpad dat zorgt voor interactie tussen gebruiker, omroep of dienstverlener. Er is echter veel onduidelijkheid over het begrip ‘interactieve televisie’. Jensen en Toscan (1999) noemen het een ‘buzzword’. Dit houdt in dat het begrip naar iets belangrijks lijkt te verwijzen en dat het woord op zich vaak gebruik wordt, maar dat niemand eigenlijk weet wat het precies betekent. De meest werkbare definitie voor ons is er een van Lekakos et al. (2008): “Interactive digital television is composed of different technologies and a diversity of different applications, services and contents” (p. viii). Van Zoonen (2004) maakt het onderscheid tussen drie soorten interactiviteit: selectie, redactie/regie en participatie. De eerste soort verwijst naar de mogelijkheid om een keuze te maken tussen het grotere televisieaanbod dat dankzij digitale televisie ontstaan is. Deze keuze kan onder andere geoptimaliseerd worden door de EPG. De tweede soort heeft betrekking tot de mogelijkheden van de kijker om binnen bepaalde programma’s keuzes te maken. Extra informatie opvragen tijdens het nieuws is hier een voorbeeld van. De derde soort houdt in dat mensen actief deelnemen aan programma’s. Zo kan men bijvoorbeeld stemmen tijdens het Eurosongfestival.

3.3 Aanbieders digitale televisie In België waren er tot voor kort zeven verschillende aanbieders van digitale televisie: Telenet, Belgacom, TV Vlaanderen, TéléSat, VOO, NumeriCable en TNT. Belgacom werkt via ADSL, terwijl Telenet, VOO en NumeriCable werken via de kabel. TV Vlaanderen zendt samen met TNT en TéléSat uit via satelliet. Sinds 8 oktober 2010 is er een nieuwe aanbieder bij, namelijk Mobistar. De twee belangrijkste aanbieders blijven echter Telenet en Belgacom (V. S. V., 2010, 21 september; K. D. R., 2010, 12 februari).

Literatuurstudie 5


3.4 Voor- en nadelen digitale televisie Een kanttekening die bij dit onderdeel moet gemaakt worden, is dat voor- en nadelen voor een deel ook subjectief zijn. Voor sommigen zullen extra kanalen bijvoorbeeld heel nuttig zijn, terwijl het voor anderen misschien een last is. Het pauzeren en terugspoelen zal voor de één een zegen zijn, terwijl het voor de ander verlies van ‘qualitytime’ met het gezin betekent. We hebben deze voor- en nadelen vooral gevonden op fora van digitale televisiekijkers. Op die manier kregen we een eerlijkere visie over digitale televisie dan op de websites van de aanbieders.

Er zijn enkele belangrijke voordelen verbonden aan digitale televisie wanneer we de vergelijking maken met analoge televisie. Eén van de belangrijkste voordelen van het digitaal systeem is dat het op een meer efficiënte manier gebruik maakt van de bandbreedte. Op die manier kan een grotere hoeveelheid data worden verzonden (Jowell, 2004). Daardoor is er plaats voor extra informatie. Zo kan er onder andere een tv-gids geraadpleegd worden en kunnen de consumenten films aanvragen (ondemand) zonder dat ze zich moeten verplaatsen. (Verstegen, 2008). Een ander voordeel ten opzichte van analoge televisie is dat digitale televisie minder storingsgevoelig is. Er is dan ook heel weinig kwaliteitsverlies wat leidt tot haarscherpe beelden en een geluid dat vergelijkbaar is met dat van een CD. We hebben echter vernomen dat dit enkel het geval is wanneer men beschikt over een plasmatelevisie en home cinema systeem (Testaankoop, n.d.) Als derde voordeel kunnen we aanhalen dat digitale televisie een veel ruimer gamma van zenders aanbiedt in vergelijking met analoge televisie (Jowell, 2004). Een ander voordeel is dat mensen op een interactieve manier kunnen omgaan met televisie. Men kan onder andere meespelen met wedstrijden en informatie opvragen. Een andere troef van digitale televisie is het pauzeren en terugspoelen van programma’s. De consumenten kunnen terwijl ze een (live-) programma bekijken de pauzeknop induwen en later verder kijken. Televisie verliest op die manier haar tijdsgebonden karakter. Om digitale televisie in huis te halen hoeft men geen nieuw televisietoestel te kopen, maar volstaat het aanschaffen van een settopbox (Bencom, 2011).

Er zijn niet enkel voordelen verbonden aan digitale televisie. Er zijn ook verschillende nadelen die zeker moeten vermeld worden. Deze nadelen kunnen eventueel een reden zijn voor de grote kloof tussen bezitters en gebruikers van digitale televisie. Het grootste nadeel is dat er een extra toestel moet worden aangekocht of gehuurd. Dit betekent meer technische apparatuur en een extra afstandsbediening. Hoe meer toestellen men heeft, hoe meer kans dat er iets fout loopt. Dit brengt ook met zich mee dat er dus meer stroom verbruikt wordt en de kosten hoger liggen. Ook gaat het zappen via digitale televisie trager dan via analoge televisie (Testaankoop, n.d.). Een ander groot nadeel is dat er vaak maar op een beperkt aantal televisietoestellen digitaal kan worden gekeken. Het feit dat je bij sommige aanbieders niet naar een andere digitale zender kan kijken terwijl je iets opneemt, hoort ook thuis in deze rij van nadelen. Een vervelend minpuntje is ook dat het zappen via digitale televisie

Literatuurstudie 6


langer duurt dan bij analoge televisie. Ook loopt het digitale beeld 2 à 3 seconden achter (PhpBB, 2001).

4

Besluit digitale televisie

Met het eerste deel van deze literatuurstudie hebben we getracht om digitale televisie in Vlaanderen te duiden en een plaats te geven. We hebben gezien dat digitale televisie al bij meer dan 50% van de Vlamingen is doorgedrongen, maar dat dit percentage zeer laag ligt in vergelijking met andere landen. Digitale televisie wordt op verschillende manieren gedistribueerd en heeft verscheidene aanbieders. De voornaamste redenen waarom mensen moeten overschakelen van analoog naar digitaal zijn de betere beelden geluidskwaliteit, het groter aanbod aan zenders en de extra diensten. Bij een algemeen segment is er echter een duidelijke kloof tussen bezit en gebruik van digitale televisie en dit zou eventueel kunnen gelinkt worden aan de vele nadelen van digitale televisie die er lijken te zijn.

Dit algemeen kader van digitale televisie was uiteraard nodig omdat ons onderzoek handelt over mensen die reeds digitale televisie in huis gehaald hebben. Er moet echter ook nog een theoretisch kader geschetst worden waarbinnen ons onderzoek past.

5

Theoretisch kader onderzoek

We spraken in onze inleiding over de adoptiediffusie- en gebruiksdiffusiecategorieën. Het spreekt voor zich dat we deze begrippen grondig zullen kaderen en verklaren.

5.1 Diffusie “Diffusion is the process by which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system” (Rogers, 1995, p. 5). Uit deze definitie blijkt dat de vier belangrijkste elementen van diffusie ‘innovatie’, ‘communicatiekanalen’, ‘tijd’ en ‘sociaal systeem’ zijn. We gaan nu dieper in op deze vier concepten om het begrip diffusie te verduidelijken.

5.1.1 Innovatie Een innovatie wordt gezien als een idee, een object of een toepassing die als nieuw ervaren wordt door de adopters. De adopters zijn de mensen die de nieuwe technologie in huis halen. Het maakt niet veel uit of de innovatie werkelijk nieuw is of niet. Het feit dat mensen het als nieuw ervaren, bepaalt de houding van de mensen tegenover de innovatie (Rogers, 1995). Wij werken in ons onderzoek niet met een algemene sample maar met een groep innovatieve mensen. Daarom is het ook nuttig om de term ‘innovatieve mensen’ te duiden. Er zijn verschillende definities van innovativiteit. Rogers en Literatuurstudie 7


Shoemaker (1971, p. 27) omschrijven het als “the degree to which an individual is relatively earlier in adopting new ideas than the average member of his social system”. Foxall et al. (1998) definiëren het als “the tendency to buy new products in a particular product category soon after they appear in the market and relatively earlier than most other consumers in the market segment” (p. 41). Roehrich (2004) zegt dat innovatieve mensen informatie inwinnen over innovaties en sneller overgaan tot aankoop dan gemiddeld. Wij labelen onze respondenten als innovatief omdat ze over een iPad of iPhone moesten beschikken om te mogen deelnemen aan ons onderzoek. Dit sluit aan bij bovenstaande definities aangezien de iPad en iPhone nog niet lang op de markt zijn en de grote meerderheid hier nog niet over beschikt.

De hedendaagse ICT omgeving is eigenlijk een innovatieve spiraal: er komen alsmaar meer innovaties op de markt, maar daarnaast zijn er ook veel mislukkingen (Slater & Mohr, 2006). Die innovatieve spiraal is ontstaan door onder andere globalisatie, convergentie en meer competitie (Poiesz & Van Raaij, 2002). Consumenten hebben snel een ‘te veel en te snel’ gevoel, waardoor ze niet het gevoel hebben dat de innovaties werkelijk innovatief zijn (Slater & Mohr, 2006).

Iedere technologische innovatie doorloopt vijf fasen. Dit is de ‘groeicyclus van een innovatie’ of de ‘productlevenscyclus’. Eerst is er de ontwikkelingsfase en vervolgens de introductiefase waarin de innovatie wordt voorgesteld. Een kenmerk van deze fase is de langzame groei. De volgende fase is de expansiefase of groeifase. In deze fase wordt de innovatie populair bij het publiek. Dit voornamelijk omwille van het feit dat er lagere kosten zijn en technische vernieuwingen. De vierde fase is de verzadigingsfase of de volwassenheid waarin de afzet slechts in sterk afnemende mate groeit. De laatste fase is de afname waarin het publiek zijn interesse verliest voor de innovatie (Fill, 2006).

Een innovatie heeft verschillende kenmerken die een verklaring kunnen zijn voor de verschillende tijdspannes waarin een innovatie geadopteerd wordt (Rogers, 1995). Ten eerste is er het ‘relatieve voordeel’: hiermee wordt bedoeld dat mensen de innovatie als beter beschouwen dan de voorlopers. Ten tweede is er de ‘compatibiliteit’: dit houdt in dat de innovatie moet overeenkomen met gewoontes, vroegere ervaringen, andere producten en noden. Ten derde is er de ‘complexiteit’: deze mag niet te hoog zijn, anders zijn mensen niet geneigd de innovatie te adopteren. Als voorlaatste kenmerk hebben we de ‘testbaarheid’: een product dat kan getest worden zal sneller aanvaard worden. Ten slotte is er de ‘observeerbaarheid’: mensen willen dat de innovatie zichtbaar is voor anderen (Rogers, 1995). Een opmerking die moet gemaakt worden is dat ‘technologie’ niet helemaal hetzelfde als ‘innovatie’. Een technologie zorgt er voor dat de onzekerheid vermindert wanneer men een bepaald doel probeert te bereiken en bevat twee componenten: ‘hardware’ en ‘software’ (Rogers, 1995).

Literatuurstudie 8


5.1.2 Communicatiekanalen Ook communicatiekanalen vormen een belangrijk element van diffusie. Heel eenvoudig gezegd is een communicatiekanaal het middel waarmee een boodschap van zender naar ontvanger gaat. Men maakt een onderscheid tussen ‘massamediakanalen’ en ‘interpersoonlijke kanalen’. Massamedia zijn vooral effectief in het begin van de diffusie. Interpersoonlijke communicatie is echter belangrijker om mensen te overtuigen. Mensen hechten namelijk meer belang aan informatie uit hun persoonlijk netwerk (Rogers, 1995).

5.1.3 Tijd Het derde element van diffusie is tijd. Dit is een heel belangrijk aspect bij de innovatiebeslissing. Mensen doorlopen namelijk vijf stappen doorheen de tijd: de kennisfase, de overtuigingsfase, de beslissing, de implementatie en ten slotte de bevestiging (Rogers, 1995). De implementatie houdt in dat mensen de innovatie effectief gaan gebruiken, de andere fases spreken voor zich.

We hebben het hierboven al gehad over ‘de adopters’ maar dit is niet slechts één categorie van mensen. Rogers (1995) heeft een onderscheid gemaakt tussen vijf soorten adopters die verschillen volgens de tijdspanne waarin ze een innovatie gaan adopteren.

Figuur 1: Adoptiediffusiecategorieën (Rogers, 1995)

De ‘innovators’ gaan zelf informatie opzoeken over de nieuwe technologie en zijn de eersten om ze te aanvaarden. Deze term slaat op de eerste 2,5% die de innovatie aanvaardt. De volgende 13,5% adopters zijn de ‘early adopters’. Zij zijn opinieleiders die graag nieuwe dingen uitproberen. De ‘early majority’, de volgende 34%, is voorzichtig maar aanvaardt de innovatie sneller dan de meesten. De ‘late majority’ wacht om de innovatie te adopteren totdat de meesten dit gedaan hebben. Zij staan er veel sceptischer tegenover en nemen de volgende 34% in. De ‘laggards’ ten slotte zullen pas adopteren als de innovatie helemaal ingeburgerd is in de samenleving. De laatste 16% wil zo lang mogelijk de status quo behouden. Literatuurstudie 9


De factoren die leiden tot aanvaarding bij de innovators en early adopters, verschilt grondig van de factoren van de andere drie groepen (Sroufe et al., 2000; Moore, 1991). Als we deze indeling toepassen op digitale televisie dan kunnen we concluderen dat ze al in de fase zit van de ‘early majority’ en dat digitale televisie een massaproduct geworden is (Berte et al., 2010).

Er zijn reeds verschillende auteurs geweest die getracht hebben om de kenmerken van de mensen die tot de verschillende categorieën behoren, weer te geven. Zo zeggen Dickerson en Gentry (1983) dat het verschil tussen de categorieën vooral gebaseerd is op inkomen, opleiding, beroep en ervaring met andere technologische producten. Midgley en Dowling (1978) zeggen dat vroeger adopters meer geneigd zijn om informatie te zoeken bij de media dan bij andere mensen. Rogers zelf geeft ook enkele kenmerken. Hij zegt dat vroege of late adopters niet zozeer verschillen qua leeftijd, maar eerder volgens opleidingsniveau, sociale status en opwaartse sociale mobiliteit. In de literatuur worden de adopters soms onderverdeeld in slechts twee categorieën (Wei, 2001): ‘earlier adopters’ (innovators en early adopters) tegenover de ‘later adopters’ (early majority, late majority en laggards).

Een derde tijdsaspect is de snelheid waarmee een innovatie wordt geadopteerd. In het algemeen gebeurt dit volgens een S-curve. Sommige technologieën volgen een meer stijle S-curve, deze groeien snel in het begin. Een plattere S-curve wijst op een tragere groei.

Figuur 2: Diffusie doorheen de tijd (Rogers, 1995) Literatuurstudie 10


5.1.4 Sociaal systeem Het vierde en laatste element is het sociaal systeem. Rogers (1995) definieert dit als “a set of interrelated units that are engaged in joint problem-solving to accomplish a common goal”(p. 23). Diffusie vindt plaats binnen een dergelijk systeem. Dit beïnvloedt de diffusie van de innovatie grondig. Normen en opinieleiders bijvoorbeeld kunnen een grote rol spelen.

5.2 Diffusionisme Het diffusionisme is dus een theorie die een interessant perspectief biedt op enkele van de belangrijkste onderwerpen in de IT-wereld. Deze onderwerpen zijn onder andere technologische adoptie, implementatie en aspectenonderzoek. Met dit laatste wordt het onderzoek naar andere aspecten van technologische vernieuwingen dan de zuiver technische bedoeld (Fichman, 1992).

Diffusionisme is meer dan één enkel idee. Het is een hele reeks concepten en ideeën die ook andere disciplines en wereldbeelden hebben beïnvloed. Zo heeft de diffusietheorie impact gehad op onder andere geografie, antropologie en onderwijs (Rogers, 1995). Diffusionisme wordt alsmaar populairder als referentiekader voor onderzoek en empirische studies (Fichman, 1992). Diffusionisme biedt zowel kwalitatieve als kwantitatieve ‘tools’ aan om de diffusie van een bepaalde technologie te onderzoeken. Ook kunnen verschillende factoren die al dan niet bijdragen tot de adoptie van een technologie geïdentificeerd worden aan de hand van deze theoretische kadering (Rogers, 1995).

De diffusietheorie is vooral ontwikkeld in een context waar mensen zelf de beslissing nemen om een nieuwe technologie al dan niet te aanvaarden. Mensen baseren hun beslissing op hun eigen ervaringen en verwachtingen. Bij klassiek diffusionisme kijkt men vooral naar de adoptie van innovaties door individuen die hun eigen beslissingen nemen omwille van een persoonlijk gebruik en nut. Mensen moeten in deze theorie geen specifieke voorkennis hebben om een beslissing te kunnen nemen. Maar de keuze van al dan niet adopteren, hangt niet altijd af van de wil van de consument. Wanneer een klant van een bepaalde bank bijvoorbeeld computer banking wil gebruiken, maar de bank dit niet aanbiedt, zal de consument deze innovatie niet adopteren. Dit hangt dus niet af van de keuze van de consument, maar van de toegang (Lee et al., 2003). Het is dus zeer beperkt om enkel naar de vrije wil van de consument te kijken.

5.3 Kritiek Tegenwoordig gaan mensen niet enkel meer kiezen tussen ‘adoptie’ of ‘geen adoptie’. Er zijn meerdere niveaus van ingebruikname van een bepaalde technologie (Fichman, 1992). Men moet dus

Literatuurstudie 11


verder gaan dan de klassieke diffusietheorie en andere factoren bij de beslissing betrekken. We zullen nu kort enkele van deze theorieën bespreken.

Ten eerste hebben we de invloeden van het management (Leonard-Barton & Deschamps, 1988). Dit houdt in dat een individuele adoptie binnen een organisatie vaak gepaard gaat met invloeden van hoger af. Er is vaak beïnvloeding vanwege het management en bijgevolg is het dus heel moeilijk om een volledig autonome beslissing te maken als individu. Ten tweede hebben we de organisatorische adoptie. Hierbij wordt verder gekeken dan de adoptie op individueel niveau (Van de Ven, 1991). Extra concepten zijn nodig om een theoretisch kader op te bouwen. Karakteristieken van een organisatie weergeven is niet evident. Vaak zijn er interacties tussen de verschillende individuen binnen de organisatie en meestal verloopt de organisatorische adoptie niet volgens het ‘gewone’ patroon.

Ten derde hebben we de context van de individuele adopter binnen een groter geheel. De klassieke diffusietheorie houdt te weinig rekening met het feit dat het individu onderdeel is van iets groter. Er wordt te veel verondersteld dat het individu de adoptiebeslissing enkel voor zichzelf maakt. De innovatie kan echter onderworpen worden aan netwerk-externaliteiten. Dit houdt in dat het nut van adoptie samenhangt met de omvang van het netwerk. Telefonie is hier een goed voorbeeld van (Katz & Shapiro, 1986). Ook organisatorische routines kunnen een rol spelen bij de adoptie. Dit houdt in dat individuele interacties binnen het systeem moeten samengaan met het ruimere proces (Nelson & Winter, 1982).

Vervolgens hebben we de kennisbarrières die de adoptie bemoeilijken. Bij klassieke diffusie gaat het vooral om het feit of adopters al dan niet bereid zijn om een innovatie te adopteren, terwijl men verder zou moeten kijken naar de mogelijkheid van het individu om te adopteren (Fichman, 1992).

Ook heeft Van De Wijngaert (2001) een 3-Drempelmodel opgesteld met voorwaarden waardoor de adoptie van een bepaald medium tot stand komt. Ze heeft het over ‘fysieke toegankelijkheid’, ‘affectieve toegankelijkheid’ en ‘geschiktheid van het medium’. Bouwman et al. (1996) hebben een model opgesteld met vier drempels: fysieke toegankelijkheid, financiële toegankelijkheid, technische toegankelijkheid en cognitieve toegankelijkheid. Er kan hier een duidelijke link gelegd worden naar de kritische massatheorie van Oliver en Marwell (1993). Zij vermelden apparatuur en inspanning met kennis en vaardigheden als voorwaarden voor een individu om een innovatie te adopteren. Dit is vergelijkbaar met de fysieke en cognitieve toegankelijkheid die we terugvinden bij het 3-Drempel- en 4-Drempelmodel. De factoren die van invloed zijn op deze voorwaarden zijn volgens Oliver en Marwell: de investering van de early adopters, de kosten die gedragen worden door de vroege gebruikers en de eisen van de innovatie aan de kennis en vaardigheden van de adopters. Deze kunnen Literatuurstudie 12


we opnieuw vergelijken met respectievelijk de financiële toegankelijkheid en de technische toegankelijkheid.

Onderzoek naar de adoptie van een IT-innovatie kan verschillen naargelang verscheidene factoren. De kenmerken van de technologie op zich spelen een grote rol, maar daarnaast speelt de ‘locus’ een even grote rol. Dit houdt in of de beslissing op individueel of organisatorisch niveau gebeurt.

Als laatste punt van kritiek vermelden we kort dat de context van adoptie op verschillende manieren kan ingedeeld worden. Wij bespreken de indeling waarbij we een onderscheid maken tussen vier verschillende contexten. Op horizontaal niveau maken we een onderverdeling tussen individueel en organisatorisch. Hiermee bedoelen we onderzoek op het niveau van het individu en onderzoek op het niveau van een organisatie, zoals een bedrijf. Op verticaal niveau maken we een onderscheid tussen twee soorten innovatie. De eerste soort heeft betrekking op innovaties waar niet veel voorkennis voor noodzakelijk is en waar er weinig interactie is tussen adopters onderling. Een voorbeeld hiervan is een laptop. Bij de tweede soort is het net andersom en wordt er wel gerekend op voorkennis en is onderlinge interactie belangrijk. Een passend voorbeeld hierbij is e-mail (Fichman, 1992).

5.4 Domesticatieperspectief Eén van de grootste kritieken echter op het diffusionise, naast de eerder vernoemde, is het ontbreken van uitleg over hetgeen er na de adoptie van de innovatie gebeurt. De literatuur spitst zich bijna uitsluitend toe op het proces van adoptie. Het diffusionisme gaat enkel uit van de adoptieperiode, en houdt geen rekening met het effectieve gebruik van de innovatie. We spreken hier dus van een theorie betreffende de adoptiediffusie. Robertson en Gatignon (1986) zeggen dat naast de adoptie van de innovaties, ook het gebruik moet onderzocht worden. Het verschil tussen adoptie (bezit) en gebruik komt tot uiting doordat het diffusieproces niet volledig is door enkel iets te adopteren. Adoptie kan namelijk niet garanderen dat de innovatie op een betekenisvolle manier in het dagelijkse leven wordt geïntegreerd en gebruikt (Shih & Venkatesh, 2006).

Het domesticatieperspectief houdt in dat mensen de innovatie integreren in hun dagelijks leven en deze technologie effectief gebruiken (Green, 2002). Dit perspectief is sterk gelieerd aan het idee van ‘social shaping’ van technologie. Dit houdt in dat technologie kan gevormd worden door verschillende sociale factoren. Hierbij denken we dan aan bijvoorbeeld geslacht en cultuur (Silverstone & Haddon, 1996). Het domesticatieperspectief is kwalitatief en volgt consumenten in hun dagelijkse leven en kijkt welke betekenissen zij aan de technologie toeschrijven.

Literatuurstudie 13


Het diffusionisme kreeg ook als kritiek dat het een technologisch determinisme hanteert en op die manier de adoptiediffusie enkel door technologische factoren gaat verklaren (Dejonghe en De Marez, 2010). Het domesticatieperspectief daarentegen kreeg de kritiek dat het de verklaring van diffusie vooral gaat zoeken bij sociale en maatschappelijke factoren. De term ‘mutual shaping’ slaat dan op de wederzijdse beïnvloeding van deze enerzijds technologische factoren en anderzijds maatschappelijke factoren. Boczkowski (2004) sluit hierbij aan en zegt dat adoptiediffusie en domesticatie (gebruik) “two sides of the same innovation coin” zijn (p. 256). De adoptiediffusietheorie is eerder kwantitatief en het domesticatiepersectief kwalitatief. Deze twee theorieën die voorheen als twee aparte stromingen werden gezien, worden tegenwoordig als complementair beschouwd (Punie, 2000).

5.4.1 Gebruiksdiffusie De kwantitatieve vertaling van dit domesticatieparadigma is de ‘gebruiksdiffusietheorie’. Deze theorie gaat meer richten op de innovatie met aandacht voor verschil in onder andere geslacht, gender en levensstijl (Schuurman et al., 2011). Dit paradigma is kwantitatief en niet kwalitatief zoals het domesticatieperspectief. Shih en Venkatesh (2004) stellen voor om de gebruikers te categoriseren volgens twee parameters: het verschil in gebruik en de tijd die gespendeerd wordt aan het gebruiken van de innovatie. Daaruit zijn vier categorieën naar voren gekomen: gelimiteerde gebruikers, nietgespecialiseerde gebruikers, gespecialiseerde gebruikers en de intense gebruikers. De gelimiteerde gebruikers gaan de nieuwe technologie zeer beperkt en weinig gevarieerd gebruiken. Als voorbeeld kunnen we iemand die zijn gsm enkel gebruikt om te bellen in noodgevallen aanhalen. De nietgespecialiseerde gebruikers zijn experimentele gebruikers. Zij gaan veel verschillende toepassingen van de technologie gebruiken, maar binnen een beperkte tijdspanne. Gespecialiseerde gebruikers daarentegen gaan heel veel tijd spenderen aan de technologie maar slechts van een beperkt aantal toepassingen gebruik maken. Een voorbeeld hierbij zou iemand kunnen zijn die constant met zijn gsm sms’en verstuurt. De intense gebruikers, de laatste categorie, bestaat uit mensen die zowel veel tijd besteden aan het gebruik van de technologie, als veel toepassingen gebruiken. Om bij de gsm te blijven kunnen we hier iemand aanhalen die bijvoorbeeld heel veel belt en surft en berichtjes verstuurt met zijn gsm. Hier moet bij vermeld worden dat dit geen statische categorieën zijn (Schuurman & De Marez , 2010). Om het overzichtelijk te maken hebben we een tabel gemaakt van de vier categorieën.

Tabel 1: Gebruiksdiffusiecategorieën Veel tijd

Weinig tijd

Veel toepassingen

Intense users

Non-specialized users

Weinig toepassingen

Specialized users

Limited users

Literatuurstudie 14


We gaan in deze masterproef dus gebruik maken van het adoptiediffusieperspectief en het gebruiksdiffusieperspectief. We gaan deze perspectieven niet als twee afzonderlijke theorieën beschouwen, maar zien ze eerder als een aanvulling op elkaar.

6

Besluit theoretisch kader

Het klassiek diffusionisme is dus niet gespaard gebleven van kritiek, bijsturing en alternatieven. Zo werd het onder andere verweten een technologisch determinisme te hanteren (Robertson, 1984) en te weinig rekening te houden met wat er na de adoptie gebeurt. Hoe dan ook blijft het een zeer goede theoretische basis om verder op te bouwen, maar dit kwantitatief kader dat enkel gericht is op adoptie moet aangevuld worden. Wij maken dus gebruik van enerzijds de adoptiediffusietheorie en anderzijds de gebruiksdiffusietheorie, de kwantitatieve vertaling van de het domesticatieperspectief. Na de adoptie van een innovatie moet deze nog gedomesticeerd en gebruikt worden. In deze masterproef willen we onderzoeken hoe de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën eruit zien wat betreft digitale televisie bij een innovatief segment. We gaan een beeld schetsen van de soort adopters en gebruikers waarmee we te maken hebben en op die manier ontdekken of er een kloof zit tussen de beide theorieën. We gaan onze respondenten onderverdelen in innovators, early adopters, early majority en late majority. Eveneens maken we de onderverdeling tussen de limited users, non-specialized users, specialized users en intense users. Onze resultaten gaan we vergelijken met gelijkaardige onderzoeken die bij een meer algemeen segment van de samenleving zijn afgenomen. Deze studies worden hieronder besproken. We gaan onze data ook toetsen aan bestaande literatuur.

Literatuurstudie 15


B. Deel twee: onderzoek 1

Studies als vertrekpunt

Er zijn twee grote onderzoeken waarop we ons eigen onderzoek gebaseerd hebben. Deze zullen we hieronder kort bespreken. Ze hanteren beiden de adoptiediffusie- en gebruiksdiffusietheorie die wij eerder al besproken hebben.

1.1 The chasm between having and using – Adoption versus use diffusion of iDTV in Flanders Het eerste onderzoek waar we ons op zullen baseren, is er een van Schuurman et al. (2011). Dit onderzoek gaat over het verschil tussen de adoptiediffusie en gebruiksdiffusie van digitale televisie in Vlaanderen. Men wou kijken naar het verschil tussen de adoptiesnelheid en het gebruik van een nieuwe technologie. In september 2009 werd een online survey gehouden omtrent het gebruik en de diffusie van digitale televisie in Vlaanderen. Een panel van 46000 Vlamingen ontving de enquête. Uiteindelijk hebben 13312 mensen aan de enquête deelgenomen. Dit betekent dat bijna 30% van de mensen die de enquête toegestuurd kregen, ze ook daadwerkelijk hebben ingevuld. Dit percentage ligt zeer hoog voor een online-survey. Uiteindelijk werden enkel de mensen die digitale televisie hebben, geselecteerd. Ook tieners werden eruit gehaald omdat ze heel sterk ondervertegenwoordigd waren en omdat tieners zelden verantwoordelijk zijn voor belangrijke aankopen binnen het gezin. Op die manier werden de antwoorden van 11802 respondenten verwerkt. Deze sample werd gewogen op geslacht, leeftijd en regio. De verdeling mannen-vrouwen was ongeveer 50-50 en er was een goede verdeling op vlak van leeftijd.

Eerst werden de respondenten in de adoptiediffusiecategorieën verdeeld. Dit werd gedaan op basis van twee zaken: de evolutie in het werkelijke aantal gebruikers van digitale televisie en de PSAP-methode. Deze methode houdt in dat er een intentiegebaseerde survey werd gehouden bij 1005 mensen om ze in te delen in de verschillende categorieën. Dit gebeurde ten eerste op basis van de antwoorden van de respondenten op een vijfpunten-Likertschaal met betrekking tot algemene adoptie-intentie vragen. Ten tweede werden nog twee vragen gesteld over hun intenties bij optimale en suboptimale productaanbiedingen. Ook hierbij werd een curve gemaakt, zoals Rogers gedaan heeft, en deze twee curven werden vergeleken. Voor de eerste drie categorieën zijn deze curven zeer gelijklopend, maar tussen de early majority en late majority zit er een grote kloof. In het totaal behoorde 3,3% van de respondenten tot de innovators, 31,5% tot de early adopters en 65,3% tot de early majority. Tijdens het jaar dat de survey werd afgenomen, waren meer dan 50% van de Vlamingen al klant bij een digitale televisieaanbieder. Daarom kunnen we digitale televisie beschouwen als een hype-technologie.

Onderzoek 16


De gebruiksdiffusiecategorieën werden gemaakt op basis van het eigenlijke gebruik van de verschillende applicaties van digitale televisie. Per toepassing werd aan de respondenten gevraagd om één van de vijf antwoorden aan te kruisen op de vraag: “Hoe vaak gebruikt u deze toepassing?”. De antwoordmogelijkheden waren ‘nooit’, ‘minder dan maandelijks’, ‘maandelijks’, ‘wekelijks’ en ‘(bijna) dagelijks’. Bij ons zijn er slechts drie antwoordmogelijkheden: ‘nooit’, ‘minder dan wekelijks’ en ‘wekelijks’. Ook werd er rekening gehouden met het aantal toepassing van digitale televisie die men gebruikt. De EPG werd bij dit onderzoek niet bij de toepassingen gerekend omdat men ervan uitging dat bijna alle iDTV-gebruikers de EPG gebruiken. Bij ons onderzoek zullen we wel rekening houden met de EPG.

Wij gaan ons onderzoek voornamelijk vergelijken met dit meer algemene onderzoek. Zoals nog vaak in deze masterproef zal vermeld worden, hebben we bij ons onderzoek te maken met een innovatief segment uit de samenleving. De mensen die de enquête ingevuld hebben, moesten beschikken over een iPad of een iPhone. Dit zijn op zich al innovatieve mensen, dus we werken met een kleine selecte groep. Zeker de mensen die over een iPad beschikken zijn heel innovatief aangezien dit technologisch snufje nog maar enkele maanden op de markt verkrijgbaar is.

1.2 Digimeter wave 2 We gaan onze resultaten ook toetsen aan de resultaten van Digimeter. Digimeter is een onderzoeksinitiatief van IBBT. Men probeert op een systematische manier jaarlijks data te verzamelen over het bezit en gebruik van media en ICT in Vlaanderen bij een representatieve steekproef van Vlamingen. Dit onderzoek liep van november 2009 tot maart 2010 en is het tweede in rij.

Om te beginnen werd een vragenlijst over 35 technologieën aan de respondenten voorgelegd. De respondenten moesten aangeven of deze technologieën al dan niet in hun bezit waren. Afhankelijk van hun antwoord hierop werd er doorverwezen naar specifiekere vragen over hun gebruik. De incentives bij dit onderzoek waren materiële prijzen. Er kwam uit dit onderzoek echter ook naar voren dat veel mensen geïnteresseerd zijn in het onderwerp ‘Media & ICT’. Op de vraag of men jaarlijks een vragenlijst wou invullen, heeft 72% van de mensen namelijk positief geantwoord. Ook gaf 60% van de respondenten aan gecontacteerd te willen worden voor specifieke gebruikersonderzoeken. We voelen hier dus aan dat we al met een bias zitten voor mensen die geïnteresseerd zijn in technologie.

Wij gaan onze data dus ook vergelijken met de data van Digimeter wave 2 en daar hebben 1212 respondenten aan deelgenomen. Wij gaan onze data echter enkel met de groep respondenten die digitale televisie hebben, vergelijken (55% van de respondenten).

Onderzoek 17


2

Methodologisch kader

2.1 Onderzoekstype Baarda en Goede (1997) omschrijven drie types van onderzoek: beschrijvend, explorerend en toetsend. Het omschrijvend onderzoek heeft vooral te maken met het omschrijven van bepaalde kenmerken van een specifieke groep. Wanneer men eerder verbanden en verschillen tussen deze kenmerken zoekt, spreekt men over een exploratief onderzoek. Een toetsend onderzoek ten slotte maakt gebruik van hypothesen die bevestigd of weerlegd moeten worden. Wij gaan eigenlijk zowel een beschrijvend als exploratief onderzoek voeren. We gaan onder andere kijken naar de kenmerken van de verschillende gebruiks- en adoptiediffusiecategorieën en vergelijken met elkaar om te zien of de kloof tussen bezit en gebruik ook bij een innovatief segment bestaat.

2.2 Dataverzameling Er zijn drie verschillende soorten dataverzameling: kwantitatief, kwalitatief en pluralistisch. Bij kwantitatieve dataverzameling werkt men met gestructureerde vragen en met een groot aantal respondenten. Bij kwalitatieve dataverzameling observeert men mensen in hun doen en laten. Bij pluralistische dataverzameling voert men eerst een kwalitatief onderzoek dat als leidraad moet dienen voor het kwantitatieve luik dat erop volgt (Burns en Bush, 2006). Wij zullen in deze masterproef een kwantitatief onderzoek voeren. Op die manier kunnen we meer respondenten bevragen en enkele trends onderscheiden. Onze uiteindelijke analyses zijn gebaseerd op de data van 200 respondenten die we verkregen hebben via een online-enquête.

2.3 Surveymethode Het gebruik van online-enquêtes bleek voor ons onderzoek de best haalbare methode. Er zijn zowel voor- als nadelen aan de online-enquête (http://habe.hogent.be/stat/survey/methode.html). Enkele voordelen worden nu opgesomd: men kan op een snelle manier het doelpubliek bereiken (Schonlau et al., 2002), er is een grote gebruiksvriendelijkheid en respondenten kunnen zelf kiezen wanneer ze de enquête invullen (Dillman, 1998). Het is ook een handige methode omdat de respondenten de data rechtstreeks in de database ingeven, wat een hele hoop werk uitspaart voor de onderzoeker. Het is bijgevolg een zeer goedkope methode en de afname van de vragenlijst is anoniem zodat er minder kans is op het geven van sociaalwenselijke antwoorden. Op deze manier worden ook de geografische grenzen overschreden (Smith, 1997). Hiertegenover staan ook enkele nadelen: er is een selectiebias aanwezig, men heeft problemen met generaliseerbaarheid, er is vaker lage respons (Cook et al., 2000), de vragenlijst moet kort zijn, er kan niet worden doorgevraagd en het is vooral geschikt voor het bevragen van specifieke onderwerpen (http://habe.hogent.be/stat/survey/methode.html). Onderzoek 18


2.4 De enquête De enquête 1 werd opgesteld via Check Market en ze bestaat in het totaal uit 35 vragen. Deze vragenlijst werd afgenomen in samenwerking met de Heer Schuurman, onderzoeker bij de onderzoeksgroep MICT. Deze vragenlijst werd afgenomen in functie van een specifieker onderzoek naar iPhone- en iPad-applicaties.

De vragenlijst werd op verschillende manieren verspreid: onder andere via e-mail, mond-aan-mondreclame en Facebook. De vragenlijst verandert naargelang de antwoorden die gegeven worden, dus niet iedereen vult exact dezelfde vragenlijst in. De vragenlijst eindigt met enkele vragen over de sociodemografische gegevens van de respondenten. Op het einde van de vragenlijst werd aan de respondenten ook gevraagd of ze al dan niet geïnteresseerd waren om mee te werken aan een vervolgonderzoek. 133 mensen (66,5%) reageerden hier positief op door hun e-mailadres of gsmnummer te geven en deze kunnen worden ingeschakeld bij de focusgroepen. Er werd niet gewerkt met incentives, dus mensen deden uit zichzelf mee aan de enquête. Aan de focusgroepen was er echter wel een incentive verbonden. De mensen die meededen kregen een waardebon van 15 euro.

2.5 Steekproeftrekking De steekproeftrekking is niet aselect. Ten eerste werken we met een online-enquête dus sluiten we mensen uit die geen computer of internet ter beschikking hebben. Ten tweede moeten de respondenten een iPad of iPhone bezitten en hebben we dus opnieuw te maken met een selecte groep. Deze vorm van dataverzameling sluit dan ook perfect aan bij ons onderzoek en het type respondenten dat we wilden bereiken. De bias die we hierdoor krijgen, komt ons onderzoek eigenlijk ten goede. Het zorgt ervoor dat we met een nog duidelijker innovatief segment te maken hebben. In het totaal bleven er 200 respondenten over. Er waren mensen die de enquête hadden ingevuld, maar die niet aan de voorwaarde om een iPad of iPhone te beschikken, voldeden. Deze respondenten werden er dan ook vanzelfsprekend uitgelaten.

2.6 Respondenten Deze enquête werd zoals reeds vermeld, opgesteld binnen een onderzoek naar een nieuwe iPad- en iPhone-applicatie. De enige voorwaarde die gesteld werd aan de respondenten was dat ze een iPad of iPhone moesten hebben. De mensen die geen van beide hadden, konden automatisch de vragenlijst niet verder invullen. We hebben hier dus al te maken met een innovatief publiek, aangezien ze in het bezit moeten zijn van een iPad of iPhone. De socio-demografische kenmerken van de respondenten 1

Zie bijlage Onderzoek 19


komen later in deze masterproef aan bod. Onze respondenten zijn innovatief op vlak van adoptie van een iPad of iPhone maar zijn dit niet noodzakelijk voor de adoptie van digitale televisie, anders zouden we vanzelfsprekend enkel met innovators te maken hebt, wat uit ons onderzoek niet zo blijkt te zijn.

2.7 Applicaties In het totaal werd het gebruik van vijftien applicaties bevraagd. De eerste applicatie is de EPG of de elektronische programmagids. De tweede applicatie die bevraagd werd, is de filmbibliotheek. Dit houdt in dat mensen via digitale televisie films kunnen huren zonder het huis uit te moeten. De derde toepassing is de gratis video-on-demand. Enkele programma’s kan men gratis herbekijken, zoals bijvoorbeeld het journaal. Deze functie is echter maar op een beperkt aantal programma’s van toepassing. De betalende video-on-demand is van toepassing op bijna alle programma’s. De vijfde toepassing is het bekijken van programma’s in preview. Men kan sommige programma’s al bekijken, nog voor ze uitgezonden zijn. Hiervoor moet de consument wel betalen. Een abonnement op net gemist geldt voor programma’s van Eén, Canvas en Ketnet. Op deze manier kunnen bepaalde programma’s herbekeken worden tegen een vaste prijs. Digitale televisiegebruikers kunnen er ook voor kiezen om naar extra betalende kanalen te kijken, bovenop de prijs die ze al betalen voor digitale televisie. Een reminder instellen is een gratis functie die kan gebruikt worden om mensen eraan te helpen herinneren dat er bijvoorbeeld een interessante documentaire begint om 21u. Een programma opnemen via de settopbox is gratis en is vergelijkbaar met de vroegere videorecorder. Informatie die wordt opgevraagd via de rode knop, heeft te maken met het programma zelf. Via de rode knop kan men ook meedoen aan wedstrijden en televoten, maar in deze enquête werd dit niet bevraagd. Spelletjes spelen via de televisie, e-mailen, foto’s bekijken via de picasaweb-pagina, informatie opvragen over bijvoorbeeld de treinregeling en administratieve zaken regelen, zijn eigenlijk allemaal internettoepassingen. Deze zaken kan men ook via digitale televisie doen en ze werden in de enquête ook bevraagd.

3

Analyse

Wij willen aan de hand van de data die we via de online-enquêtes verkregen hebben, kijken hoe het zit met het bezit en het gebruik van innovatieve digitale televisiekijkers. Rogers (1995) heeft zoals reeds vermeld het onderscheid gemaakt tussen de innovators, de early adopters, de early majority, de late majority en de laggards. Wij gaan de socio-demografische gegevens van de respondenten koppelen aan deze onderverdeling. Er zijn al auteurs geweest die kenmerken gezocht hebben waarop een categorie kan gebaseerd zijn. We gaan dan ook enkele uitspraken toetsen aan onze resultaten. Wij

Onderzoek 20


zullen voor elke categorie kijken naar de volgende kenmerken: geslacht, beroep, leeftijd, opleidingsniveau en inkomen. Op die manier proberen we een profiel te schetsen per categorie.

We zullen ook de gebruiksdiffusieprofielen bepalen van innovatieve digitale televisiekijkers en deze koppelen aan de adoptieprofielen die uit ons onderzoek naar voren gekomen zijn om te kijken of deze al dan niet gelijklopen. We baseren ons hierbij op het model van Shih en Venkatesh (2004) dat een onderverdeling maakt in limited users, non-specialized users, specialized users en intense users. Onze bevindingen hieromtrent gaan we vergelijken met de resultaten van de eerder gevoerde onderzoeken (Schuurman et al., 2011; De Marez & Schuurman, 2010) die hierboven al werden besproken. We gaan dus ook de vergelijking maken tussen de profielen van een innovatief segment en de profielen van een algemeen segment. De sample waar wij in ons onderzoek mee werken is dus een steekproef binnen een subsegment van de Vlaamse bevolking. Wij beschouwen dit subsegment in zekere mate innovatief omdat deze mensen reeds over een iPad of iPhone beschikken.

3.1 Socio-demografische gegevens 3.1.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens De socio-demografische gegevens kunnen we bijna uitsluitend met de Digimeter-resultaten vergelijken, aangezien het onderzoek van Schuurman et al. (2011) zeer weinig socio-demografische data bevat. Dat onderzoek zullen we vooral gebruiken om het gebruik van de verschillende applicaties te bespreken. Hieronder volgen onze resultaten, vergeleken met die van de Digimeter. We gaan ook enkele andere auteurs bij onze besprekingen betrekken.

Geslacht Tabel 2: Frequentieverdeling geslacht, in percentages

Geslacht

Frequentie

Percentage

Man

185

92,5%

Vrouw

15

7,5%

Resultaten Van de 200 respondenten die bevraagd zijn, waren er slechts 15 van het vrouwelijke geslacht. Dit is goed voor 7,5% vrouwen tegenover 92,5% mannen.

Bespreking Bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) was deze verdeling ongeveer fifty-fifty. We zien dus dat vooral mannen duidelijk oververtegenwoordigd zijn binnen onze respondentengroep. We kunnen Onderzoek 21


zeggen dat het erop lijkt dat het bezitten van een iPad of iPhone toch eerder een mannelijk fenomeen is. Digimeter bevat 52,2% mannen en 47,8% vrouwen. Hier zitten we dus met een enorm verschil dat we niet kunnen negeren. Het ziet er dus naar uit dat mannen sneller zijn op vlak van het aanschaffen van een iPad of iPhone dan vrouwen.

Wanneer we echter kijken naar het onderzoek van Vandecasteele (2010), zien we een grote nuance. Hij heeft het over de MCI, ‘Motivated Consumer Innovativeness scale’, die de verschillende motivaties van innovatieve mensen in rekening brengt. Deze schaal maakt het onderscheid tussen vier soorten motivaties. De functionele motivatie houdt in dat consumenten een innovatie aanschaffen omwille van de functionele mogelijkheden van die innovatie. De tweede motivatie is de hedonistische en heeft te maken met een affectieve stimulatie. De sociale motivatie heeft te maken met de sociale nood om zichzelf te onderscheiden van de rest en de vierde motivatie, de cognitieve, slaat op stimulatie door het brein. Volgens het onderzoek van Vandecasteele (2010) zijn mannen significant meer innovatief omwille van hedonistische, sociale en cognitieve motivaties. Maar als we kijken naar de functionele motivatie, zijn vrouwen significant even innovatief als mannen. Wij kunnen dit niet bevestigen of weerleggen aangezien wij geen onderscheid hebben gemaakt tussen de verschillende motivaties. Dit kan wel interessant zijn naar verder onderzoek toe.

Als we onze landsgrenzen verlaten en naar Amerika kijken, dan zien we dat daar de vrouwen in de ITsector zwaar ondervertegenwoordigd zijn. De genderverhouding is volledig uit balans (Arnold & Niederman, 2001; Trauth & Quesenberry, 2007). Dit is ook het geval in Europa in bijvoorbeeld GrootBrittannië en Duitsland waar de verhouding 5 op 1 is in de IT-sector. In Nederland is het zelfs 7 op 1 (Trauth & Quesenberry, 2007). Hiervoor worden verschillende redenen gegeven die mogelijks kunnen verklaren waarom vrouwen binnen deze sector ondervertegenwoordigd zijn. Een eerste theorie is dat de verschillen tussen mannen biologisch gedetermineerd zijn . Uit enkele studies blijkt dat mannen, als groep, beslissingen over technologie baseren op andere criteria dan vrouwen (Trauth, 2002). Dit zou dus ook een reden kunnen zijn voor de ondervertegenwoordiging van vrouwen in onze innovatieve respondentengroep. Een tweede mogelijke verklaring voor de ondervertegenwoordiging van vrouwen binnen de IT-sector is het sociaal constructivisme. Hier wordt gezegd dat cultuur en maatschappij een grote rol spelen bij de genderverschillen. De IT-sector is doorheen de tijd gevormd tot een mannenaangelegenheid die niet voor vrouwen bedoeld is (Trauth, 2002). Dit zou dus ook kunnen verklaren waarom uit ons onderzoek blijkt dat vrouwen zich minder snel een iPad of iPhone aanschaffen. Een derde theorie zegt echter dat alle vrouwen verschillend zijn en door andere dingen beïnvloed en gevormd worden. Dus om vrouwen aan te sporen om over te gaan tot aankoop van een iPad of iPhone moet men volgens deze theorie niet op één algemene wijze te werk gaan, maar moet men de vrouw als individu beschouwen (Trauth & Quesenberry, 2007). Onderzoek 22


Beroep Tabel 3: Frequentieverdeling beroep, in percentages

Beroep

Frequentie

Percentage

Arbeider

5

2,5%

Bediende/ambtenaar

87

43,5%

Kaderlid

20

10,0%

Zelfstandige/vrij beroep

23

11,5%

Student

57

28,5%

Werkzoekende

2

1,0%

Gepensioneerde

1

,5%

Ander, gelieve te specificeren

5

2,5%

Resultaten De bedienden en ambtenaren zijn het sterkst vertegenwoordigd binnen onze groep respondenten (43,5%), gevolgd door de studenten (28,5%). Iets meer dan een tiende van de respondenten is zelfstandige en precies een tiende is een kaderlid. De arbeiders, werkzoekenden, gepensioneerden en anderen komen heel weinig aan bod. Slechts 2,5% is een arbeider, 1% is werkzoekende en 0,5% is gepensioneerd.

Bespreking Bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) werd dit niet bevraagd en hier kunnen we dan ook niet vergelijken. Als we kijken naar de resultaten van Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010) kunnen we enkele verschillen zien. Bij een representatieve steekproef voor digitale televisiekijkers in Vlaanderen is de grootste groep ook die van de ambtenaren en bedienden (29,6%). Dit is bij ons innovatief segment ook het geval, maar het percentage ligt veel hoger. De tweede grootste groep is volgens de Digimeter de gepensioneerden (26,3%), terwijl deze groep bij ons minder dan 1% bedraagt. Het is dus zeer waarschijnlijk dat gepensioneerde mensen minder innovatief zijn. We zouden als verklaring kunnen geven dat gepensioneerde mensen al ouder zijn en minder geneigd zullen zijn om nieuwe vaardigheden aan te leren. Ook moeten ze niet constant bereikbaar zijn voor hun werk en de nieuwste technologische snufjes aanschaffen. Ze komen ook minder in contact met opinion leaders die hen zouden kunnen overtuigen om een iPad of iPhone aan te schaffen. Dit zouden verklaringen kunnen zijn voor onze bevindingen, maar hier hebben we uiteraard geen zekerheid over.

Uit de resultaten van de Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010) bleek iets minder dan één tiende student te zijn en iets meer dan één tiende arbeider. Bij ons is meer dan een vierde student en één veertigste is slechts arbeider. Deze cijfers zijn dus heel verschillend. Studenten blijken dus innovatiever te zijn en arbeiders zijn minder innovatief volgens deze cijfers. Dit zou kunnen te maken hebben met de mogelijkheden van jongeren om snel nieuwe vaardigheden aan te leren. De huidige Onderzoek 23


generatie studenten is opgegroeid met nieuwe innovaties. We hebben al eerder vermeld dat onze samenleving in een innovatiespiraal zit en de hedendaagse studenten kennen bijna niets anders. Zij zijn dan ook niet afgeschrikt door nieuwe technologie. Het minder innovatieve karakter van arbeiders kan te maken hebben met het ontbreken van invloeden van het management (Leonard-Barton & Deschamps, 1988). Arbeiders krijgen van het bedrijf minder aanmoediging om zich een iPad of iPhone aan te schaffen. Ook de kennisbarrières van Fichman (1992) zouden we hier kunnen aanhalen als reden voor het minder innovatieve karakter van arbeiders.

Uit onze data kwam naar voren dat er ongeveer dubbel zo veel kaderleden en zelfstandigen aanwezig zijn, dan binnen de steekproef van de Digimeter. Dit wil dus zeggen dat deze mensen redelijk innovatief lijken te zijn. Hier kunnen we net wel stellen dat dit te maken kan hebben met de aanwezige invloeden van het management (Leonard-Barton & Deschamps, 1988). Kaderleden zullen vaak bijna verplicht worden om een iPad of iPhone aan te schaffen, of krijgen er gewoon één om hun job beter te kunnen uitoefenen.

Bij ons zijn er minder werkzoekenden aanwezig en dat zou er dus ook kunnen op wijzen dat werkzoekenden minder innovatief zijn. Dit is niet te verwonderen omdat deze mensen minder verdienen en minder kunnen uitgeven. Ze komen ook niet in contact met collega’s die deze technologische snufjes hebben en op die manier worden ze niet overtuigd om ze ook aan te schaffen.

Leeftijd Tabel 4: Frequentieverdeling leeftijd, in percentages

Leeftijd

10-19 jaar

Frequentie

Percentage

10

5,0%

20-29 jaar

106

53,0%

30-39 jaar

57

28,5%

40-49 jaar

17

8,5%

50–59 jaar

7

3,5%

60-plus

3

1,5%

Resultaten Tieners (5%) en 50-plussers (5%) hebben slechts in heel beperkte mate deelgenomen aan het onderzoek. De grootste groep is de twintigers (53%), gevolgd door de dertigers (28,5%). De respondentgroep bevat 8,5% veertigers.

Bespreking Bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) was er een redelijk gelijke verdeling qua leeftijd. Hierbij werden de tieners weggelaten omdat ze ondervertegenwoordigd waren en er van hen niet Onderzoek 24


verwacht wordt dat ze verantwoordelijk zijn voor grote beslissingen binnen het gezin. Bij ons is de verdeling niet gelijk en zijn het vooral twintigers die binnen ons segment van innovatieve respondenten het best vertegenwoordigd zijn. De afwezigheid van vijftigplussers kan te maken hebben met de moeilijkheidsgraad van nieuwe technologie waardoor sommige mensen worden afgeschrikt. Ze zien er meer tegenop om nieuwe dingen te moeten bijleren.

Deze cijfers kunnen we ook vergelijken met de resultaten van de tweede wave van Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010). Hier vergelijken we met een steekproef van 1180 personen die televisiekijkers zijn. We vergelijken niet met alle Vlamingen, enkel met de Vlamingen die televisie kijken (97,4%). Bij de digitale televisiebezitters werd niet naar de leeftijd gevraagd, dus ontbreekt het aan data om mee te vergelijken. Iets minder dan 7% is een tiener, terwijl dit in onze steekproef 5% is. Het verschil is echter bijna verwaarloosbaar en we kunnen dus zeker niet zeggen dat tieners minder innovatief zijn. Het verschil tussen de twintigers is wel enorm. Meer dan de helft van onze respondenten was tussen de 20 en 30 jaar oud. Bij de Digimeter is dit minder dan 14%. Twintigers zijn naar onze mening dan ook vaker innovatief. De dertigers zijn binnen een representatieve steekproef goed voor bijna 16%, terwijl bij onze steekproef het percentage meer dan 28% bedraagt. Ook hier kunnen we vermoeden dat dertigers meer naar de innovatieve kant neigen. De veertigers, vijftigers en zestigers komen in onze steekproef veel minder aan bod dan bij de Digimeter. Vooral bij de zestigplussers is het verschil enorm. In ons onderzoek was slechts 1,5% van de respondenten ouder dan 60, terwijl volgens de Digimeter bijna 29% van televisiekijkers Vlaanderen ouder is dan 60. Ook hier kunnen we dus stellen dat er een heel grote waarschijnlijkheid is, dat mensen boven de 60 jaar veel minder innovatief zullen zijn. Vandecasteele (2010) gaat in tegen deze gangbare veronderstelling dat oudere mensen altijd veel minder innovatief zijn dan jongere mensen (Dickerson & Gentry, 1983; Manning et al., 1995; Steenkamp et al., 1999; Tellis et al., 2009; Uhl et al., 1970; Venkatraman, 1991). Hij zegt dat oudere mensen even functioneel innovatief zijn als jongere mensen.

Diploma Tabel 5: Frequentieverdeling diploma, in percentages

Diploma

Frequentie

Percentage

Universitair onderwijs

54

27,0%

Hoger onderwijs

83

41,5%

Middelbaar onderwijs

63

31,5%

Resultaten Er is een redelijk evenwichtige verdeling van de verschillende diploma’s. Mensen die studies in het hoger onderwijs gevolgd hebben, zijn het sterkst vertegenwoordigd (41,5%), gevolgd door mensen die Onderzoek 25


enkel een diploma van het middelbaar onderwijs hebben (31,5%). Mensen die een universitaire opleiding gevolgd hebben, zijn goed voor 27%.

Bespreking Ook de onderverdeling van de opleidingsniveaus vinden we niet terug bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011), maar wanneer we er de cijfers bijhalen van de Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010) kunnen we wel enkele zaken vergelijken. Bij de Digimeter was er ook een categorie voor mensen die enkel lager onderwijs gevolgd hadden en mensen die geen onderwijs genoten hebben. Deze percentages bedragen respectievelijk 6,1% en 2,4%.

De grootste groep volgens de Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010) is die van mensen die een diploma hebben van het middelbaar onderwijs (44,8%). Binnen onze respondentengroep is dit meer dan 10% minder. Mensen met een lagere opleiding hebben dus ook de neiging om minder innovatief te zijn. Hier kunnen we de theorie van Bouwman et al. (1996) aan koppelen. Hun 4-Drempelmodel houdt onder andere in dat er cognitieve toegankelijkheid moet zijn opdat men een innovatie zou adopteren. Ook Oliver en Marwell (1985) zeggen dat er sprake moet zijn van kennis en vaardigheden. We kunnen vermoeden dat bij mensen die laaggeschoold zijn deze voorwaarden vaak niet vervuld zijn.

De tweede grootste groep is die van mensen met een diploma van het hoger onderwijs. Bij ons was dit de grootste groep (41,5%) en is bijna 10% meer dan bij de Digimeter. Ook de universitairen zijn bij ons veel sterker vertegenwoordigd. Hier kunnen we de omgekeerde redenering van bij de laagopgeleide mensen toepassen. Hoogopgeleide mensen zullen genoeg kennis en cognitieve vaardigheden hebben om over te gaan tot adoptie van een nieuwe technologie.

We zouden dus kunnen stellen dat hoogopgeleide mensen innovatiever zijn en lager opgeleide mensen minder innovatief zijn, maar zoals eerder vermeld, hebben we geen representatieve steekproef voor Vlaanderen. We hebben namelijk een innovatiever subsegment van de Vlamingen bevraagd. Onze conclusies hebben enkel betrekking op onze 200 innovatieve respondenten.

Inkomen Tabel 6: Frequentieverdeling inkomen, in percentages

Inkomen

Frequentie

Percentage

Geen inkomen

38

19,0%

<1000 euro/maand

9

4,5%

1000-1500 euro per maand

32

16,0%

1501-2500 euro per maand

77

38,5%

>2500 euro per maand

44

22,0%

Onderzoek 26


Resultaten Binnen onze groep respondenten verdient 38,5% tussen de 1501 en 2500 euro en verdient iets meer dan een vijfde meer dan 2500 euro. Iets minder dan een vijfde heeft geen inkomen en 16% verdient tussen de 1000 en 1500 euro per maand. Mensen die minder dan 1000 euro per maand verdienen, komen het minste voor binnen onze respondentengroep (4,5%).

Bespreking Bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) werd het inkomen van de respondenten niet in rekening gebracht. Hier hebben we dan ook geen cijfers voor handen om mee te vergelijken. Wel kunnen we opnieuw vergelijken met de resultaten van Digimeter. Hierbij waren er wel twee extra antwoordmogelijkheden: ‘weet niet’ en ‘wil niet’. Bij ons was deze mogelijkheid er niet.

Iets wat zeer opvallend is, is het percentage respondenten dat geen inkomen heeft. Uit de cijfers van Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010) blijkt dat slechts 3% van de Vlamingen die digitale televisie hebben geen inkomen heeft, terwijl dit bij ons bijna 20% is. Het is opvallend dat bijna 20% van de innovatieve respondenten geen inkomen heeft. Bij mensen met een innovatief karakter verwacht men een hoger inkomen, aangezien nieuwe technologieën vaak nog duur zijn. Dit enorme verschil is moeilijk te verklaren. Uit de literatuur (De Marez & Verleye, 2002) bleek echter dat innovators niet altijd de meest kapitaalkrachtige mensen zijn en dat zij vaak op krediet kopen. Dit zou dus een verklaring kunnen zijn voor de grote aanwezigheid van mensen zonder inkomen. Ze geven misschien gewoon veel geld uit op krediet.

Het percentage mensen dat minder dan 1000 euro per maand verdient, is redelijk gelijklopend bij beide onderzoeken en ligt niet zo hoog. Het percentage respondenten dat bij ons tussen de 1000 en 1500 euro verdient, ligt bij ons iets hoger in vergelijking met het percentage volgens het Digimeteronderzoek (De Marez & Schuurman, 2010). 28,6% van de Vlamingen verdient tussen de 1500 en 2500 euro. Bij ons bedraagt dit percentage 38,5%. Dit verschil is redelijk groot en we kunnen dus ook met grote voorzichtigheid stellen dat mensen die meer verdienen innovatiever zijn. Ze hebben meer geld om uit te geven en zullen dan misschien sneller duurdere innovaties kopen.

3.1.2 Besluit socio-demografische gegevens We gaan kort nog even de belangrijkste bevindingen herhalen. We willen benadrukken dat we geen statische significantietoetsen hebben kunnen gebruiken bij de kruistabelanalyse omwille van de kleine sample.

Ten eerste zien we een heel groot verschil wat betreft geslacht tussen ons onderzoek en het Digimeteronderzoek (De Marez & Schuurman, 2010) en het onderzoek uit 2011 van Schuurman et al. Aan ons Onderzoek 27


onderzoek hebben er veel meer mannen dan vrouwen deelgenomen terwijl bij de twee andere onderzoeken de percentages ongeveer gelijk waren. De percentageverschillen zijn dan ook zo groot dat we er bijna zeker van mogen zijn dat mannen meer geneigd zijn om een iPad of iPhone te adopteren. Verklaringen hiervoor kunnen onder andere te vinden zijn in het biologisch determinisme en sociaal constructivisme.

Wat betreft beroep konden we niet vergelijken met het onderzoek van Schuurman et al. (2011), maar wel met de data van de Digimeter (De Marez & Schuurman, 2010). Volgens de vergelijking zijn bedienden en ambtenaren, studenten, kaderleden en zelfstandigen redelijk innovatief en zijn gepensioneerden, arbeiders en werkzoekenden dit helemaal niet. De meest voor de hand liggende verklaring die we hiervoor kunnen geven is dat de drie laatstgenoemde categorieën over het algemeen minder verdienen. Zij zullen dan ook minder snel geneigd zijn om hun geld uit te geven aan innovaties. De kennisbarrière is echter ook een mogelijke verklaring. Gepensioneerden zien het vaak niet meer zitten om iets nieuws bij te leren, arbeiders hebben meestal een lagere opleiding genoten en werkzoekenden komen niet voldoende in contact met opinion leaders om informatie over de innovatie in te winnen.

Tieners lijken niet innovatiever of minder innovatief te zijn dan de doorsnee Vlaming. Waarschijnlijk omdat tieners nog niet mogen beslissen over (dure) aankopen en over onvoldoende budget beschikken. Twintigers en dertigers lijken wel innovatiever en veertigplussers lijken minder innovatief. Een verklaring hiervoor zou kunnen zijn dat oudere mensen er vaak meer tegen op zien om nieuwe technieken aan te leren. Zij staan minder open voor vernieuwingen en houden zich liever vast aan wat ze kennen. Mensen die hoogopgeleid zijn, lijken innovatiever te zijn dan mensen die laagopgeleid zijn. Mensen met een hogere opleiding leren misschien sneller nieuwe technieken aan en winnen gemakkelijker informatie in over de innovatie.

Het inkomen ten slotte verraadt blijkbaar ook iets over het innovatieve karakter van de respondenten. Er is een indicatie dat mensen die meer verdienen ook innovatiever zijn. Hoewel we met een grote groep respondenten zitten die geen inkomen hebben. Dit kan verklaard worden door de neiging van sommige innovators om op krediet te kopen.

Heel algemeen kunnen we de volgende tabel opstellen. Tabel 7: Samenvattende tabel socio-demografische gegevens Innovatief

Niet-innovatief

Geslacht

Mannen

Vrouwen

Leeftijd

Twintigers en dertigers

Veertigplussers

Onderzoek 28


Tabel 7: Samenvattende tabel socio-demografische gegevens (vervolg) Innovatief

Niet-innovatief

Beroep

Ambtenaren/Bedienden, studenten, kaderleden en zelfstandigen

Gepensioneerden, arbeiders en werkzoekenden

Diploma

Hoog opgeleide mensen

Laag opgeleide mensen

Inkomen

Mensen met een hoog inkomen

Mensen met een laag inkomen

3.2 Adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën 3.2.1 Resultaten en bespreking van de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën Adoptiediffusiecategorieën Dankzij de gegevens die we verkregen hebben via de enquête, was het mogelijk om op basis van enkele vragen een onderscheid te maken tussen de categorieën van Rogers (1995) en de categorieën van het gebruiksdiffusiemodel van Shih & Venkatesh (2004). De onderverdeling van Rogers werd gebaseerd op vraag 17 van de survey (“Wanneer heeft u digitale televisie in huis gehaald?”). Hier waren vier antwoordmogelijkheden mogelijk. Eén antwoord wordt gelinkt aan één categorie. “In de eerste zes maanden na de lancering” komt overeen met de innovators. “In de periode tussen zes maanden en 2,5 jaar na de lancering” komt overeen met de early adopters. Mensen die “In de periode tussen 2,5 jaar en 4,5 jaar na de lancering” hebben aangeduid, worden gelabeld als de early majority en de respondenten die “Gedurende het laatste jaar” hebben aangeduid, zijn de late majority. Van laggards is er geen sprake aangezien mensen die nog geen digitale televisie hebben, deze vragen niet moesten invullen.

Tabel 8: Frequentieverdeling adoptiediffusie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Innovatief segment

Algemeen segment

Frequentie

Percentage

Percentage

Innovators

27

13,5%

3,3%

Early adopters

67

33,5%

31,5%

Early majority

70

35,0%

65,3%

Late majority

36

18,0%

/

Resultaten In de groep van innovators zit 13,5% van het totale aantal. De groep van early adopters is goed voor ongeveer een derde van de respondenten en de early majority bestaat uit iets meer dan een derde. De late majority bestaat uit 18% van het aantal respondenten.

Onderzoek 29


Bespreking We kunnen deze cijfers vergelijken met het onderzoek waarvan we vertrokken zijn. De innovators namen bij ons meer dan 13% in, terwijl in het onderzoek van Schuurman et al. (2011) de innovators slechts goed zijn voor 3,3% van het totale aantal respondenten. De early adopters komen wel ongeveer overeen met 33, 5% tegenover 31,5%. Bij Schuurman et al. (2011) werden de respondenten slechts in drie adoptiecategorieën ingedeeld en werd de late majority er dus niet bijgerekend. Digitale televisie zat ten tijde van dit onderzoek nog niet in de fase van de late majority. Ondertussen is dit wel het geval en is de grens van 50% overschreden. Dit zien we onder andere in het Digimeter-rapport (De Marez & Schuurman, 2010). Daar zien we dat reeds 55% van de Vlamingen digitale televisie in huis heeft.

Algemeen kunnen we dus stellen dat het innovatieve segment meer innovators bevat dan een algemene sample. Mensen die innovatief zijn op het vlak van het aanschaffen van een iPad of iPhone, lijken dus ook innovatiever te zijn op vlak van adoptie van digitale televisie. Bij de algemene sample ligt het aantal leden van de early majority dan weer veel hoger dan bij het innovatieve segment. Hiervoor kunnen we niet onmiddellijk een verklaring geven. Dit is eventueel interessant om in een ander onderzoek dieper op in te gaan.

Gebruiksdiffusiecategorieën Om de gebruiksdiffusiecategorieën te maken, moeten we met vraag 18 rekening houden (“Geef aan hoe

vaak

u

volgende

zaken

doet

via

digitale

TV”).

Er

zijn

vier

categorieën

van

gebruiksdiffusieprofielen: gelimiteerde gebruikers, niet-gespecialiseerde gebruikers, gespecialiseerde gebruikers en de intense gebruikers. De gelimiteerde gebruikers gebruiken maximum drie applicaties op een minder dan wekelijkse basis. Niet-gespecialiseerde gebruikers gebruiken minstens vier applicaties maar opnieuw op een minder dan wekelijkse basis. De gespecialiseerde gebruikers gebruiken maximum drie applicaties op wekelijkse basis en de intense gebruikers gebruiken wekelijks minstens vier applicaties.

Tabel 9: Frequentieverdeling gebruiksdiffusie, in percentages Gebruiksdiffusiecategorie

Innovatief segment

Algemeen segment

Frequentie

Percentage

Percentage

Limited user

4

2,0%

30,7%

Non-specialized user

6

3,0%

5,8%

Specialized user

125

62,5%

61,1%

Intense user

65

32,5%

2,4%

Onderzoek 30


Resultaten Deze categorieën zijn zeer ongelijk verdeeld. Uit ons innovatief segment van 200 respondenten zijn slechts vier mensen (2%) een limited user. De non-specialized users zijn ook zeer schaars aanwezig: slechts zes mensen of 3% uit de groep respondenten is een non-specialized user. De specialized users bestaan uit 125 respondenten of 62,5%. Ten slotte zijn er 65 intense users (32,5%).

Bespreking Wanneer we kijken naar de resultaten van het onderzoek van Schuurman et al. (2011), komen we tot enkele bevindingen. Er is een zelfde onderverdeling gemaakt, maar bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) waren de respondenten niet verplicht om over een iPad of iPhone te beschikken. Men heeft vragenlijsten afgenomen bij een algemene sample. We moeten wel goed voor ogen houden dat binnen ons onderzoek slechts 200 respondenten bevraagd zijn, tegenover de 11802 respondenten die hebben deelgenomen aan het onderzoek van Schuurman et al. (2011).

Ten eerste merken we dat zowel bij een algemeen segment als een innovatief segment, de specialized users de grootste groep is. Bij allebei de segmenten ligt dit rond de 60%. Blijkbaar gaan mensen digitale televisie heel vaak aanschaffen omwille van een aantal specifieke applicaties. Zij gaan bewust de innovatie aanschaffen omwille van specifieke redenen.

Het grote verschil is het percentage limited users. Bij de algemene sample ligt dit rond de 30%, terwijl bij het innovatieve segment dit slechts 2% bedraagt. Dit sluit aan bij de verwachtingen die we hebben over een innovatief segment. Mensen met een innovatief karakter zijn hoogstwaarschijnlijk veel met technologie en nieuwe snufjes bezig. Ze zullen dan ook minder vaak een limited user zijn, maar veel vaker een intense user. Dit komt ook naar voren uit onze frequentietabel. Limited users zijn zowel in de tijd die ze spenderen aan de innovatie, als in het aantal toepassingen dat ze gebruiken, beperkt. Van mensen met een innovatief karakter verwacht je dat ze veel zullen bezig zijn met de innovatie en de verschillende toepassingen zullen uitproberen. Dus de respondenten die innovatief zijn op het vlak van adoptie van een iPad of iPhone, zijn op vlak van digitale televisie veel bezig met de technologie en dit uit zich door het beperkt percentage limited users.

Bij de intense users is er bijgevolg ook een enorm verschil. 2,4% bij het algemene segment tegenover 32,5% bij het innovatieve segment. Dit resultaat lost onze verwachtingen dus in dat innovatieve mensen meer, zowel op vlak van tijd als toepassingen, met de innovatie bezig zijn.

Bij de non-specialized users is het verschil niet zo groot. In het algemene segment zijn ze goed voor 5,8% en bij het innovatieve segment voor 3%. Ze komen dus zowel binnen een innovatieve sample als algemene sample heel weinig voor. Deze non-specialized users zijn de speelvogels die alle applicaties Onderzoek 31


eens uittesten. Zowel bij een algemene sample als een innovatieve sample komt deze soort gebruikers nauwelijks voor. Dit kan indiceren dat digitale televisie dus niet geadopteerd wordt met de veronderstelling ‘om eens alles uit te proberen en te testen’. Mensen gaan slechts enkele applicaties gebruiken na de adoptie.

3.2.2 Besluit adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën Het belangrijkste dat we over de adoptiediffusiecategorieën kunnen vermelden, is dat volgens ons onderzoek innovatieve mensen op vlak van adoptie van een iPad of iPhone vaker een innovator zijn op vlak van adoptie van digitale televisie. Bij de indeling van de gebruiksdiffusiecategorieën moet nogmaals vermeld worden dat in het onderzoek van Schuurman et al. (2011) de EPG niet werd meegerekend bij de indeling van de adoptiediffusiecategorieën omdat men ervan uitging dat bijna iedereen deze toepassing van digitale televisie gebruikt. Wij behouden de EPG en hebben die dan ook gebruikt bij de indeling van de respondenten in de verschillende categorieën. Bij ons onderzoek werd de late majority wel als aparte categorie beschouwd, terwijl bij Schuurman et al. (2011) dit nog niet het geval was.

Het is voor ons onderzoek ook zeer belangrijk om te onthouden dat er slechts vier limited users en zes non-specialized users uit de enquête naar voren gekomen zijn. Dit wil dus zeggen dat we soms met een vertekend beeld zitten omdat het aantal respondenten binnen deze categorie heel laag ligt. Maar het feit dat deze aantallen zo laag liggen, zegt natuurlijk ook iets over onze innovatieve respondentengroep. De specialized users en non specialized users zijn bij beide steekproeven ongeveer gelijk vertegenwoordigd: de specialized users zijn sterk vertegenwoordigd en de non-specialized users zwak. De limited users zijn in veel mindere mate aanwezig bij een innovatieve sample, dan bij een algemene sample terwijl bij de intense users het omgekeerde het geval is. Dit is iets wat we konden verwachten van een innovatieve groep. Het is echter een groep die innovatief is op vlak van iPad of iPhone en niet noodzakelijk op vlak van digitale televisie. Als we naar de literatuur kijken, dan lezen we vaak dat innovativiteit domeinspecifiek is. Dit wil zeggen dat mensen die binnen één domein innovatief zijn, bijvoorbeeld ICT, dit niet noodzakelijk hoeven te zijn op vlak van bijvoorbeeld kledij (Goldsmith et al., 1998; Goldsmith & Flynn, 1992; Goldsmith & Newell, 1997; Muzinich et al., 2003). Wat wij hier zien is dat innovativiteit niet domeinspecifiek is wanneer we het hebben over een iPad of iPhone en digitale televisie. Hier is uiteraard nog verder en diepgaander onderzoek voor nodig, maar wij zien toch een indicatie om de domeinspecificiteit in dit geval tegen te spreken.

Onderzoek 32


3.3 Applicaties 3.3.1 Resultaten en bespreking van de applicaties We hebben op basis van de frequentietabel van de applicaties een ranglijst opgesteld van de verschillende applicaties van digitale televisie. Voor de rangschikking baseerden we ons eerst op het percentage respondenten dat deze toepassing nooit gebruikt en dan op het gebruik op wekelijkse basis.

Tabel 10: Frequentieverdeling gebruik applicaties door innovatief segment, in percentages Gebruik van applicaties van digitale televisie door innovatief segment Nooit

Minder dan wekelijks

Wekelijks

Frequentie

Percentage

Frequentie

Percentage

Frequentie

Percentage

1: EPG

2

1,0%

20

10,0%

178

89,0%

2: Programma opnemen via settopbox

15

7,5%

19

9,5%

166

83,0%

3: VOD gratis

49

24,5%

106

53,0%

45

22,5%

4: Reminder instellen

54

27,0%

63

31,5%

83

41,5%

5: Rode knop (info opvragen)

69

34,5%

83

41,5%

48

24,0%

6: Film op aanvraag

98

49,0%

88

44,0%

14

7,0%

7: VOD betalend

122

61,0%

70

35,0%

8

4,0%

8: Kijken naar extra, betalende tv-kanalen

133

66,5%

23

11,5%

44

22,0%

9: Programma’s in preview bekijken

167

83,5%

31

15,5%

2

1,0%

10: Informatie opvragen

176

88,0%

24

12,0%

0

0%

11: Net gemist abonnement

180

90,0%

7

3,5%

13

6,5%

12: Foto’s bekijken via picasaweb-pagina

183

93,5%

7

6,5%

0

0%

13: E-mailen

188

94,0%

12

6,0%

0

0%

14: Administratieve zaken regelen

189

94,5%

11

5,5%

0

0%

15: Spelletjes spelen

192

96,0%

8

4%

0

0%

Resultaten De EPG is zeer populair bij de respondenten. Van alle respondenten gebruikt bijna 90% de EPG op wekelijkse basis. Slechts 1% van de respondenten heeft aangegeven deze toepassing nooit te gebruiken. Iets opnemen via de settopbox is ook zeer populair bij alle respondenten. 83% gaat wekelijks iets opnemen via de settopbox en slechts 7,5% van de bevraagde respondenten doet dit nooit. Iets meer dan een vijfde van de ondervraagde respondenten vraagt wekelijks gratis een programma op en bijna een vierde doet dit nooit. Meer dan de helft van de respondenten vraagt minder dan wekelijks gratis een programma op. Meer dan een vierde van de respondenten stelt nooit een reminder in, maar meer dan 40% doet dit wekelijks.

Onderzoek 33


Informatie opvragen via de rode knop wordt door bijna een vijfde van de respondenten wekelijks gedaan en door bijna 42% minder dan wekelijks. Iets meer dan een derde van de respondenten doet dit nooit. We kunnen uit deze tabel ook aflezen dat de filmbibliotheek door slechts 7% van de 200 respondenten deze toepassing wekelijks gebruikt wordt. 44% gebruikt ze minder dan wekelijks en bijna de helft van de respondenten gebruikt deze toepassing nooit. Het opvragen van een programma tegen betaling wordt heel weinig op wekelijkse basis gebruikt. Slechts 4% vraagt wekelijks een programma op tegen betaling en 35% doet dit minder dan wekelijks. Meer dan 60% vraagt nooit een programma op tegen betaling. 22% van de respondenten gaat wekelijks betalen voor extra kanalen. Minder dan 12% kijkt minder dan wekelijks en 66,5% kijkt nooit naar extra betalende kanalen. Meer dan 80% van alle respondenten bekijkt nooit een programma in preview en slechts 1% doet dit wekelijks. Informatie opvragen wordt door 88% van de respondenten nooit gedaan en staat daarmee hoger gerangschikt dan een abonnement op net gemist. Er is echter geen enkele respondent die op wekelijkse basis informatie opvraagt. 90% van de respondenten heeft geen abonnement op net gemist. 6,5% van de mensen die dit wel hebben, gaan wekelijks een programma opvragen en 3,5% doet dit minder dan wekelijks. Foto’s bekijken via de picasaweb-pagina, e-mailen, administratie regelen en spelletjes spelen wordt door geen enkele respondent op wekelijkse basis gedaan. De vier laatstgenoemde applicaties worden door meer dan 93% van de respondenten niet gebruikt.

Bespreking We hebben deze resultaten ook getoetst aan de resultaten van het onderzoek van Schuurman et al. (2011). We hebben zowel uit ons onderzoek als uit het onderzoek van Schuurman et al. (2011) enkele toepassingen weggelaten die niet in allebei de surveys bevraagd zijn. We hebben enkel een rangschikking gemaakt van de applicaties die in allebei de surveys aan bod gekomen zijn. Uit ons onderzoek laten we filmbibliotheek, extra betalende kanalen, preview en het net gemist-abonnement weg. Deze applicaties zullen we dan nu nog kort even bespreken.

De filmbibliotheek wordt door zeer weinig mensen wekelijks gebruikt, maar bijna de helft van de mensen gaat wel af en toe een film op deze manier huren. Dit is dus een redelijk populaire toepassing. Het succes is vermoedelijk te verklaren door het gemak van bestellen waardoor mensen hun huis niet uitmoeten. Als men een film gaat huren in de videotheek betaalt men ongeveer evenveel en daarboven moet men nog de verplaatsing maken.

Onderzoek 34


Het is opvallend dat 22% van de respondenten wekelijks bijbetaalt voor extra kanalen, bovenop de extra kanalen die men al kan bekijken dankzij digitale televisie. Dit aantal ligt waarschijnlijk zo hoog dankzij de voetbal. Voor de meeste matchen moet men bijbetalen om die te kunnen zien. Voetbal is een heel populaire volkssport en vermoedelijk zijn veel mensen bereid om hiervoor bij te betalen. Onderzoek naar de kanalen waarvoor innovatieve mensen bijbetalen zou naar onze mening zeer interessant zijn. Op die manier kan men deze kanalen in het basispakket opnemen. Zo zullen late beslissers misschien sneller de stap zetten naar het aankopen van digitale televisie.

Het bekijken van programma’s in preview is nog niet populair binnen het segment van innovatieve digitale televisiekijkers. Dit heeft naar onze mening veel te maken met de toepassing op zich. Iets in preview bekijken wat je enkele dagen later gratis kan bekijken, spreekt waarschijnlijk niet zo sterk aan. Er zijn zoveel zenders en programma’s te bekijken via het digitale signaal dat mensen hun tijd voldoende kunnen opvullen met andere programma’s.

Een abonnement op net gemist is helemaal niet populair binnen onze respondentengroep. Slechts 10% van de respondenten heeft dit en daarvan gebruikt slechts iets meer dan de helft het wekelijks. Deze toepassing is dus niet populair en dit heeft waarschijnlijk te maken met enkele factoren. Zo kan men enkel uitzendingen herbekijken van Eén, Canvas en Ketnet die in het net gemist pakket zitten. Bovendien is de kwaliteit van de heruitzending slechter dan de originele uitzending. Hierdoor haken veel mensen waarschijnlijk af, maar ons vermoeden kunnen we niet met eerder gevoerd onderzoek staven. Tabel 11: Rangschikking applicaties bij innovatief en algemeen segment volgens percentage nietgebruikers Innovatief segment

Algemeen segment

Applicatie

Gebruik: nooit

Applicatie

Gebruik: Nooit

1: EPG

1%

1: EPG

20%


7,5%


31,9%

3: VOD gratis

24,5%

3: VOD gratis

44, 2%


27%

4: VOD betalend

44,9


34,5


61,4%

Filmbibliotheek

49%

/

/

6: VOD betalend

61%


62,4%

Rode knop (televoting)

83,1%

Kijken naar extra, betalende kanalen

66,5%

/

/

Programma’s in preview bekijken

83,5%

/

/

7: Opvragen van informatie

88%

7: Opvragen van informatie

89,7%

Net gemist-abonnement

90%

/

/


93,5%


91,5%

9: E-mailen

94%


95,6%

/

Onderzoek 35


Tabel 11: Rangschikking applicaties bij innovatief en algemeen segment volgens percentage nietgebruikers (vervolg) Innovatief segment

Algemeen segment

Applicatie

Gebruik: nooit

Applicatie

Gebruik: Nooit


95,5%


97,2%


96%

11: E-mailen

98,3%

De meest populaire toepassing is bij zowel de innovatieve als de algemene respondentengroep overduidelijk de EPG. De elektronische programmagids wordt binnen het innovatieve segment slechts door 1% van de respondenten niet gebruikt. De EPG steekt hier dus met kop en schouders bovenuit. Dit kan te verklaren zijn door het feit dat deze toepassing gratis is en niet zozeer een ‘interactief karakter’ heeft. Het is een handige televisiegids waarbij men de programma’s per zender, per genre of in een algemeen overzicht kan bekijken. Ook is het zeer omslachtig om zender per zender te overlopen zoals bij het zappen, omdat men dankzij digitale televisie veel meer zenders heeft om uit te kiezen. Men heeft dus nood aan een meer effectieve manier van navigeren doorheen de kanalen (Jensen, 2005). Uit het onderzoek van Schuurman et al. (2011) waarbij een algemene sample werd gebruikt, kwam echter naar voren dat een vijfde van de respondenten deze toepassing nooit gebruikt. Dit is een groot verschil in vergelijking met de 1% van het innovatief segment. Het traditionele televisiekijken door middel van zappen heeft bij het innovatief segment dus al meer plaats geruimd voor de EPG.

Op de tweede plaats bij het innovatieve segment staat een programma opnemen via de settopbox. Slechts een zeer klein aantal respondenten neemt nooit een programma op via de settopbox en de overgrote meerderheid doet dit wekelijks. Opnieuw is deze toepassing gratis en zeer handig voor mensen met een druk leven. Dit houdt ook een verandering in van de kijkgewoontes. Men kan de opgenomen programma’s herbekijken op om het even welk moment en hoeft dus niet op een bepaald moment voor de televisie te zitten om een bepaald programma te zien. Ook bij het algemene segment staat deze toepassing op de tweede plaats maar met een veel groter percentage respondenten dat nooit iets opneemt via de settopbox. Bij het algemeen segment is onze kijkgewoonte dus niet zoveel veranderd als bij een innovatief segment het geval is. Ook het interactieve karakter is bij deze toepassing redelijk ver te zoeken en dit maakt de stap van analoge naar digitale televisie minder radicaal.

Op de derde plaats staat het gratis opvragen van programma’s. Net geen vierde van de respondenten doet dit nooit. Deze functie is gratis, maar geldt enkel voor een beperkt aantal programma’s. Wij vermoeden dat dit de reden is dat er toch bijna een vierde van de respondenten deze gratis functie niet gebruikt. Bij het algemene segment staat deze functie ook op nummer drie, maar gebruikt bijna het dubbele van de respondenten deze toepassing nooit (44,5%). Video-on-demand, gratis of betalend, zorgt net zoals de settopbox en de EPG voor een verandering in het traditionele televisiekijken. De Onderzoek 36


kijker kan op deze manier programma’s opvragen, die bekijken wanneer het past en pauzeren en terugspoelen zodat er niet meer tijdsgebonden televisie wordt gekeken (Lekakos et al., 2008) . Drie vierden van de respondenten gebruikt deze functie, maar nog steeds een vierde doet dit nooit. Het lineaire kijkgedrag is dus nog sterk aanwezig, ook bij een innovatief segment van de bevolking.

Het volgende in de rij bij de innovatieve respondenten is het instellen van een reminder. Dit wordt door iets meer dan een vierde van de respondenten nooit gedaan. Dit is opnieuw een gratis functie die past bij mensen met een druk leven en heeft weinig met interactiviteit te maken. Bij het algemene segment staat deze functie slechts op de zesde plaats met bijna twee derden van de respondenten die nooit een reminder instelt. Dit aantal ligt redelijk hoog voor een gratis toepassing. Naar onze mening gaan innovatieve mensen de mogelijkheden van digitale televisie meer ontleden, terwijl bij de algemene sample de kennis omtrent de innovatie vaak niet zo uitgebreid is. We kunnen hier weer verwijzen naar de kennisdrempel van Fichman (1992). Via het onderzoek Digimeter (De Marez &

Schuurman, 2010) kunnen we deze stelling staven. Daaruit kwam namelijk naar voor dat bijna één vijfde van de digitale televisiekijkers niet weet welk type settopbox men thuis heeft staan. De kans is dan ook groot dat de meerderheid van de mensen niets afweet van het bestaan van de reminder en deze functie bijgevolg dus minder gebruikt wordt.

De vijfde plaats wordt ingenomen door de rode knop. Informatie opvragen op deze manier wordt door meer dan een derde van de respondenten niet gedaan. Bij de algemene sample staat deze functie ook op nummer vijf, met meer dan 60% die dit nooit doet. Het is niet te verwonderen dat deze functies in de top vijf staan bij de innovatieve respondenten. Ze zijn allemaal gratis en handig voor mensen met een druk of onregelmatig leven. Bij de algemene sample staat er echter één betalende functie in de top vijf, namelijk VOD tegen betaling. Het is opvallend dat binnen een algemene sample mensen meer kiezen voor een betalende functie, dan mensen binnen een innovatief segment. Hiervoor kunnen we dan ook niet onmiddellijk een sluitende verklaring geven.

Op nummer zes staat het opvragen van programma’s tegen betaling. Meer dan 60% van de respondenten heeft aangegeven dit nooit te doen en slechts 4% doet dit op wekelijkse basis. Bij de algemene sample staat deze toepassing op nummer vier en staat het instellen van een reminder op nummer zes.

De toepassingen die nu volgen liggen allemaal zeer dicht bij elkaar wat betreft het percentage van respondenten die de toepassing niet gebruikt. Ook gebruikt geen enkele innovatieve respondent de volgende toepassingen op wekelijkse basis. Binnen de algemene sample waren er wel enkele respondenten die deze toepassingen wekelijks gebruiken, maar dit aantal ligt rond de 1% en is dus zeer laag. De vijf volgende toepassingen vragen volgens ons een mentaliteitsverandering. Deze Onderzoek 37


toepassingen zijn eigenlijk internettoepassingen, en het druist in tegen onze gewoonte om deze toepassingen via de computer te gebruiken. Bijvoorbeeld e-mails versturen via de televisies is niet onze vertrouwde manier om e-mails te versturen. Privacy zal ook te maken hebben met het slecht scoren van deze toepassing. Het is niet optimaal om e-mails te versturen via de televisie omdat iedereen kan meelezen. Via de computer hebben mensen naar onze mening een groter gevoel van veiligheid. Deze internettoepassingen scoren dan ook slecht in een context van digitale televisie.

Op de zevende plaats staat het opvragen van informatie met 88% van de respondenten die dit nooit doet. Bij de algemene sample bedraagt het percentage net geen 90%, het verschil is hier dus miniem. Plaats 8, 9 en 10 liggen ook heel dicht bij elkaar: het bekijken van foto’s via de picasaweb-pagina, emailen via digitale televisie en het regelen van administratieve zaken. Al deze toepassingen wordt door ongeveer 94% niet gebruikt. De minst populaire toepassing binnen het innovatieve segment van onze 200 innovatieve respondenten is het spelen van spelletjes via digitale televisie met 96% die dit nooit doet. Een eventuele verklaring hiervoor zou kunnen zijn is dat het aanbod spelletjes via digitale televisie nog zeer beperkt is. Mensen die het al gewoon zijn om bijvoorbeeld via de Playstation spelletjes te spelen, zullen niet zo snel overschakelen naar een kleiner aanbod. Ook is de kwaliteit van spelletjes via digitale televisie niet te vergelijken met de kwaliteit van bijvoorbeeld spelletjes op de computer. Men kan de kwaliteit eerder vergelijken met spelletjes op een gsm. Dit zou dus ook een reden kunnen zijn voor het ontbreken aan populariteit.

De percentages van de algemene sample liggen hier zeer dicht bij, maar de volgorde is iets anders. Op zevende en de achtste plaats staat eveneens het opvragen van informatie en picasaweb en daarna volgt het regelen van administratieve zaken. Op de tiende plaats staat spelletjes spelen en e-mails versturen staat op de laatste plaats met meer dan 98% van de respondenten die dit nooit doet.

We willen ook nog wijzen op het feit dat bij de rangschikking van de innovatieve sample, een abonnement op net gemist, na het opvragen van informatie staat. Een internettoepassing is dus populairder dan het herbekijken van programma’s tegen een vast bedrag. Deze toepassing is dus niet populair bij een innovatief segment. De vermoedelijke redenen hebben we eerder al gegeven. We kunnen de data hierover echter niet vergelijken met de algemene sample.

3.3.2 Besluit applicaties Er zijn een aantal opmerkelijke zaken die hier naar voren gekomen zijn. Ten eerste is de volgorde van de toepassingen bij een innovaties sample en een algemene sample voor een groot deel gelijklopend, maar zijn er ook enkele verschillen. Algemeen valt het op dat de eerste zes toepassingen niet zozeer verschillen qua volgorde, maar wel qua percentage mensen die de toepassingen nooit gebruiken.

Onderzoek 38


Innovatieve mensen gaan meer en vaker verschillende toepassingen gebruiken. Dit kunnen we ook linken aan het grote aantal intense users dat in onze respondentengroep zit.

Een ander opvallend verschijnsel is dat er bij de algemene sample een betalende applicatie in de top vijf staat. Er wordt verwacht dat de betalende toepassingen niet het populairst zullen zijn, zoals bij het innovatieve segment het geval is. Het is moeilijk om hiervoor een plausibele verklaring te geven.

Nog iets dat we ontdekt hebben, is dat de laatste vijf toepassingen zeer weinig gebruikt worden, zowel binnen een innovatief als algemeen segment. Dit heeft waarschijnlijk te maken met het feit dat deze toepassingen internettoepassingen zijn en hun doorgang in de wereld van digitale televisie nog niet gevonden hebben. Ook bij mensen met een innovatief karakter slaan deze applicaties nog niet aan en heeft de noodzakelijke mentaliteitsverandering duidelijk nog niet plaatsgevonden.

Algemeen zijn de populairste toepassingen van digitale televisie dus niet die met het meest interactieve karakter. De eenvoudigste en gratis toepassingen vallen het best in de smaak bij de gebruikers. Het interactieve deel van digitale televisie is dus voor de meeste mensen niet de reden om de innovatie aan te schaffen.

3.4 Adoptiediffusiecategorieën 3.4.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens van de adoptiediffusiecategorieën We gaan de verschillende adoptiediffusiecategorieën van Rogers (1995) vergelijken op basis van enkele socio-demografische gegevens die al eerder aan bod gekomen zijn: geslacht, beroep, leeftijd, diploma en inkomen. Zoals reeds vermeld zijn de categorieën ingedeeld op basis van de antwoorden op vraag 17 van de enquête. We hebben deze vergelijking gemaakt aan de hand van een kruistabel.

Geslacht Tabel 12: Frequentieverdeling geslacht adoptiediffusiecategorie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Geslacht Man

Vrouw

26

1

Innovators

Frequentie Percentage

96,3%

3,7%

Early adopters

Frequentie

65

2

Percentage

97,0%

3,0%

Frequentie

62

8

Percentage

88,6%

11,4%

Early majority

Onderzoek 39


Tabel 12: Frequentieverdeling geslacht adoptiediffusiecategorie, in percentages (vervolg) Adoptiediffusiecategorie

Late majority

Geslacht Man

Vrouw

Frequentie

32

4

Percentage

88,9%

11,1%

Resultaten Voor de variabele geslacht is het moeilijk om een vergelijking te maken, aangezien we met een duidelijke vertekening zitten. Aan de enquête hebben in het totaal slechts 15 vrouwen deelgenomen tegenover 185 mannen zoals hierboven reeds vermeld is. Bij de innovators zit slechts één vrouw, goed voor 3,7%. Bij de early adopters behoort 3% tot het vrouwelijke geslacht en bij de late majority ongeveer een tiende. In de early majority zitten de meeste vrouwen, iets meer dan een tiende.

Bespreking Volgens de literatuur zijn innovators vaker mannen en zitten er in de late majority meer vrouwen dan mannen (Parasuraman & Colby, 2001). De Marez en Verleye (2002) zeggen dat de verhouding man/vrouw binnen de innovators gelijk is aan 70/30, bij ons is de verhouding ongeveer 94/4.Uit onze data komt zelfs naar voren dat er in elke categorie meer mannen aanwezig zijn dan vrouwen. Wel zijn er meer vrouwen binnen de late majority dan bij de innovators en early adopters. Ons onderzoek komt dus niet overeen met de literatuur maar dit is volgens ons grotendeels te wijten aan de grote oververtegenwoordiging van mannen. Redenen hiervoor zijn reeds bij de bespreking van de sociodemografische gegevens in het algemeen vermeld.

We kunnen een mogelijke verklaring geven voor het feit dat in de eerste twee categorieën het hoogste percentage mannen aanwezig is. Wanneer we kijken naar de biologische verschillen tussen mannen en vrouwen dan lezen we in de literatuur dat mannen competitiever zijn dan vrouwen en dat vrouwen de voorkeur geven aan mannen met meer middelen. Hierbij sluit het feit dat meer mannen sneller zullen zijn bij het adopteren van een iPhone of iPad perfect aan. Langs de ene kant heeft het te maken met de aard van mannen om competitief ingesteld te zijn en de eerste te willen zijn. Langs de andere kant kan het gelinkt worden aan de voorkeur van vrouwen voor mannen die over meer middelen beschikken. Als mannen een iPad of iPhone hebben, geven ze misschien de indruk naar vrouwen toe dat ze welgesteld zijn en vrouwen kunnen onderhouden (Vandermassen, 2005).

Onderzoek 40


Beroep Tabel 13: Frequentieverdeling beroep adoptiediffusiecategorie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Innovators

Early adopters

Early majority

Late majority

Beroep A

B/A

K

Z

S

W

G

A

Count

2

10

3

5

5

0

1

1

% within Innovators

7,4%

37,0%

11,1%

18,5%

18,5%

,0%

3,7%

3,7%

Count

2

26

9

9

19

0

0

2

% within Early adopters

3,0%

38,8%

13,4%

13,4%

28,4%

,0%

,0%

3,0%

Count

0

38

6

5

18

2

0

1

% within Early majority

,0%

54,3%

8,6%

7,1%

25,7%

2,9%

,0%

1,4%

Count

1

13

2

4

15

0

0

1

% within Late majority

2,8%

36,1%

5,6%

11,1%

41,7%

,0%

,0%

2,8%

Legende: A= arbeider, B/A= bediende/ambtenaar, K= kaderlid, Z= zelfstandige, S= student, W= werkzoekende, G= gepensioneerd, A= andere

Resultaten Meer dan een derde van de innovators is bediende of ambtenaar. Gevolgd door bijna een vijfde dat ofwel zelfstandige of student is. Iets meer dan een tiende is kaderlid en de andere percentages liggen onder de 10%. Er zit geen enkele werkzoekende bij de innovators. Ook bij de early adopters bestaat meer dan een derde van de respondenten uit bedienden of ambtenaren. Ook de tweede grootste groep is die van de studenten, maar het percentage ligt hier wel 10% hoger dan bij de innovators. Binnen de early adopters is het percentage kaderleden gelijk aan het percentage zelfstandigen (13,4%). De andere beroepen zijn heel miniem vertegenwoordigd en werkzoekenden en gepensioneerden komen hier zelfs helemaal niet aan bod. Bij de early majority is de groep van bedienden en ambtenaren eveneens het sterkst vertegenwoordigd. Meer dan de helft van de ondervraagde mensen die tot de early majority behoren, horen thuis in deze groep. Ook hier staan de studenten op de tweede plaats en zijn ze goed voor iets meer dan een vierde van de respondenten binnen deze categorie. De percentages van de andere beroepen liggen allemaal onder de 10%. Maar enkel de gepensioneerden zijn niet vertegenwoordigd binnen de early majority. Bij de late majority ten slotte is de student het sterkst vertegenwoordigd (41,7%). Daarna volgt de ambtenaar of bediende met meer dan 36%. De zelfstandige is goed voor iets meer dan een tiende van de respondenten en de andere beroepen liggen onder de 10%. Net zoals bij de early adopters zijn de werkzoekenden en gepensioneerden niet vertegenwoordigd.

Onderzoek 41


Bespreking Als we de auteurs Parasuraman en Colby (2001) erbij halen, dan lezen we dat een groot deel van de innovators studenten zijn. Het is inderdaad zo dat bijna een vijfde van de innovators een student is, maar bij de andere categorieën ligt dit percentage nog veel hoger. Volgens De Marez & Verleye (2002) wijst het hoge percentage van studenten binnen de innovators op het feit dat innovators niet per definitie de meest kapitaalkrachtige personen hoeven te zijn. Vaak wordt er door innovators op krediet gekocht, vandaar dat er altijd een deel van de innovators zich in de lagere inkomensklassen bevinden. Het aandeel studenten wijst er inderdaad op dat men niet rijk hoeft te zijn om een innovator te zijn, maar het aandeel studenten is wel het laagste van de vier categorieën. Innovators worden gezien als mensen die goed opgeleid zijn en weinig vrije tijd hebben: zelfstandigen en kaderleden (De Marez & Verleye, 2002). Bij ons is zit bijna 30% in deze categorieën en dit sluit dus aan bij de literatuur. De Marez en Verleye (2002) zeggen ook nog dat binnen de early majority er opvallend meer bedienden zitten. Dit is bij ons ook het geval aan gezien bijna 60% van de early majority in deze groep zit.

Volgens Dickerson en Gentry (1983) is het verschil tussen de adoptiecategorieën vooral gebaseerd op inkomen, opleiding, beroep en ervaring met andere technologische producten. Als we hier kijken naar de verschillen in beroep dan kunnen we de visie van Dickerson en Gentry (1983) zowel bevestigen als tegenspreken. Bij bijna elke categorie is de groep ambtenaar/bediende het grootste, enkel de studenten zijn sterker vertegenwoordigd binnen de late majority. Bij de andere categorieën komen de studenten op de tweede plaats. De volgorde wat betreft de beroepen binnen en innovatieve sample en een algemene sample is dus niet zo verschillend, maar de percentages zijn dit wel.

Onderzoek 42


Leeftijd Tabel 14: Frequentieverdeling leeftijd adoptiediffusiecategorie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Innovators

Early adopters

Early majority

Late majority

Leeftijdscategorie 10-19 jaar

20-29 jaar

30-39 jaar

40-49 jaar

50-59 jaar

60-plus

Count

0

10

8

4

3

2

% within Innovators

,0%

37,0%

29,6%

14,8%

11,1%

7,4%

Count

3

35

23

3

3

0


4,5%

52,2%

34,3%

4,5%

4,5%

,0%

Count

4

39

21

5

1

0


5,7%

55,7%

30,0%

7,1%

1,4%

,0%

Count

3

22

5

5

0

1


8,3%

61,1%

13,9%

13,9%

,0%

2,8%

Resultaten Bij de innovators zijn geen tieners aanwezig. De twintigers zijn het best vertegenwoordigd. De vijftigers en zestigers doen het ook niet slecht binnen de groep van de innovators. Samen zijn ze goed voor bijna één vijfde van de respondenten. Binnen de groep van de early adopters zitten vooral twintigers en dertigers. Meer dan 85% van de respondenten die horen bij de early adopters zijn tussen de 20 en 40 jaar oud. De andere leeftijdsgroepen zijn slechts in beperkte mate vertegenwoordigd. Uit ons onderzoek kwam zelfs geen enkele early adopter die ouder is dan 60 jaar naar voren. Bij de early majority zien we bijna hetzelfde verhaal als bij de early adopters. De twintigers en dertigers zijn ook goed voor meer dan 85% en de andere categorieën komen veel beperkter aan bod. Het enige vermeldenswaardige verschil is dat er iets minder vijftigers zitten binnen de early majority dan bij de early adopters. De zestigers zijn ook binnen deze adoptiecategorie niet vertegenwoordigd. De late majority ten slotte bestaat vooral uit twintigers, namelijk voor meer dan 60%. De tieners zijn hier sterker vertegenwoordigd dan bij de andere categorieën, maar dat is zelfs nog geen tiende van het aantal mensen dat tot de late majority behoren. De dertigers zijn opvallend minder vertegenwoordig binnen de late majority. Bij de andere categorieën ligt het percentage rond de 30%, terwijl het hier slechts iets meer dan 13% is. De veertigers zijn net zoals bij de innovators ongeveer goed voor 14%. De vijftigers zijn niet vertegenwoordigd binnen de groep van de late majority en de zestigers zijn goed voor net geen 3%.

Bespreking Volgens Rogers (1995) verschillen de adopters niet zozeer qua leeftijd, maar eerder volgens opleidingsniveau, sociale status en opwaartse sociale mobiliteit. We kunnen deze stelling zowel bevestigen als weerleggen. Bij elke categorie zijn de tieners heel zwak vertegenwoordigd en de twintigers heel sterk. De vermoedelijke reden voor de zwakke vertegenwoordiging van tieners hebben Onderzoek 43


we al eerder vermeld: tieners zijn niet vaak verantwoordelijk voor belangrijke beslissingen die binnen het gezin genomen worden. Daarbovenop zijn ze meestal ook nog niet kapitaalkrachtig genoeg om al een iPad of iPhone te kunnen kopen. Hoewel volgens De Marez en Verleye (2002) de innovators niet altijd de meest kapitaalkrachtige categorie is. De dertigers komen op de derde plaats, gevolgd door de veertigers. De vijftigers en zestigers komen het minste voor. Er zijn echter wel verschillen tussen de categorieën wat betreft percentage. Zo zijn er veel meer twintigers bij de late majority dan bij de innovators. De late majority heeft dan weer veel minder dertigers dan de andere categorieën. Er zijn dus wel grote verschillen wat betreft leeftijd binnen ons innovatief segment, in tegenstelling tot wat Rogers beweert. De volgorde van de leeftijdsgroepen is echter wel binnen elke categorie ongeveer gelijk, dus in dit opzicht kunnen we ons wel aansluiten bij de visie van Rogers. In andere literatuur (Green, 2002; Weber & Evans, 2002) zien we dat innovators vooral jongere mensen zijn. De early adopters zijn ook redelijk jong (Vrechopoulos et al., 2001). De early majority zou ouder zijn dan de innovators en de early adopters (Green, 2002; Vrechopoulos et al., 2001). De late majority ten slotte zou een gemiddelde of oudere leeftijd hebben (Green, 2002). Als we deze bevindingen vergelijken met onze bevindingen dan zien we toch enkele zaken die niet stroken met wat we in de literatuur gevonden hebben. Uit ons onderzoek blijkt dat de innovators het minste tieners en twintigers bevat en het meeste veertigers, vijftigers en zestigers. De innovators in ons onderzoek zijn dus niet zo jong. De early adopters zijn wel redelijk jong. Bijna 57% is jonger dan 30 en meer dan 90% is onder de 40. Dit komt dus wel overeen met de literatuur. De early majority is echter nog jonger dan de early adopters en dit is dus opnieuw tegenstrijdig met de literatuur. De late majority bestaat voor bijna 70% uit respondenten jonger dan 30 jaar. We kunnen dus zeggen dat de late majority het grootste percentage jongere respondenten bevat, terwijl dit volgens de literatuur de oudste groep zou moeten zijn.

Diploma Tabel 15: Frequentieverdeling diploma adoptiediffusiecategorie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Innovators

Early adopters

Early majority

Late majority

Diploma

Count

UO

HO

MO

13

11

3

% within Innovators

48,1%

40,7%

11,1%

Count

11

34

22


16,4%

50,7%

32,8%

Count

20

27

23


28,6%

38,6%

32,9%

Count

10

11

15


27,8%

30,6%

41,7%

Legende: UO= universitair onderwijs, HO= hoger onderwijs, MO= middelbaar onderwijs

Onderzoek 44


Resultaten Het is opvallend dat in de categorie van de innovators er heel veel universitaire en hoogopgeleide mensen zitten, samen goed voor bijna 90%. Respondenten wier hoogste diploma er één is van het middelbaar, zijn in veel mindere mate aanwezig bij de innovators. Slechts één tiende van de innovators heeft enkel een diploma van het middelbaar onderwijs. De early adoptors bestaan voor meer dan de helft uit mensen met een diploma van het hoger onderwijs. Ook bijna een derde van de respondenten binnen deze adoptiecategorie heeft slechts een diploma van het middelbaar onderwijs. In deze categorie zijn de respondenten met een universitair diploma het minst aanwezig met slechts 16,4%. Dit is dus een groot verschil met de innovators. Die categorie bestaat namelijk bijna voor de helft uit universitair opgeleide mensen. De early majority bevat bijna 40% mensen met een diploma van het hoger onderwijs, meer dan 30% van het middelbaar onderwijs, en bijna 30% van het universitair onderwijs. Net zoals bij de early adopters nemen de mensen met een diploma van het hoger onderwijs dus het grootste deel in. De late majority bestaat uit opvallend veel mensen met enkel een diploma van het middelbaar onderwijs, namelijk meer dan 41%. Mensen met een diploma hoger onderwijs staan op de tweede plaats, en de mensen met een universitair diploma zijn het minst vertegenwoordigd.

Bespreking Zoals eerder al vermeld is, beweert Rogers (1995) dat vroegere en latere adopters vooral verschillen op vlak van opleiding. Ook Dickerson en Gentry (1983) beweren dat opleiding een belangrijke factor is. Als we dit koppelen aan andere literatuur dan kunnen we enkele bevindingen bevestigen met ons onderzoek. Innovators zouden een hogere opleiding hebben (Green, 2001; Vrechopoulos et al., 2001) Uit onze data komt dit ook naar voor, aangezien bijna de helft van de innovators een universitair diploma heeft en slechts iets meer dan een tiende een diploma van het middelbaar onderwijs. Een verklaring zou kunnen zijn dat mensen met een universitair diploma meer kans hebben op een goede job. Dergelijke jobs gaan vaak gepaard met grote verantwoordelijkheid en dan moeten deze mensen constant bereikbaar zijn en overal kunnen werken. Deze mensen gaan dan misschien sneller geneigd zijn om de nieuwste snufjes aan te schaffen. Een andere verklaring zou kunnen zijn dat verwacht wordt dat mensen met een universitair diploma meer verdienen, en op die manier ook meer geld kunnen uitgeven aan innovaties. De early adopters en early majority zouden behoorlijk hoog opgeleid zijn (Green, 2002; Vrechopoulos et al., 2001) en de late majority lager dan de andere categorieën (Parasuraman & Colby, 2001; Fill, 1995). Ook dit zien we bevestigd in ons onderzoek. Iets minder dan 70% van de respondenten in beide categorieën heeft een diploma van het hoger of universitair onderwijs. Bij de late majority is dit iets minder dan 60% en heeft dus meer dan 40% enkel een diploma van het middelbaar onderwijs.

Onderzoek 45


Inkomen Tabel 16: Frequentieverdeling inkomen adoptiediffusiecategorie, in percentages Adoptiediffusiecategorie

Innovators

Early adopters

Early majority

Late majority

Inkomen Geen inkomen

<1000 euro/maand

1000-1500 euro/maand


>2500 euro/maand

Count

1

2

1

11

12

% within Innovators

3,7%

7,4%

3,7%

40,7%

44,4%

Count

18

1

11

24

13


26,9%

1,5%

16,4%

35,8%

19,4%

Count

11

3

14

29

13


15,7%

4,3%

20,0%

41,4%

18,6%

Count

8

3

6

13

6


22,2%

8,3%

16,7%

36,1%

16,7%

Resultaten De inkomens van de innovators situeren zich vooral in de categorie ‘>2500 euro/maand’. Bijna 45% zit dus in de hoogste inkomenscategorie. In de tweede hoogste inkomenscategorie zit meer dan 40% van de respondenten die behoren tot de innovators. In het totaal verdient dus meer dan 85% van de innovators meer dan 1500 euro. De drie laagste inkomenscategorieën zijn dan ook zeer zwak vertegenwoordigd. Bij de early adopters ziet de situatie er helemaal anders uit. De categorie ‘15012500 euro/maand’ is het sterkst vertegenwoordigd met meer dan een derde van de respondenten. Heel opvallend is dat de tweede grootste groep die is van de mensen zonder inkomen. Meer dan een vierde van de respondenten die tot de early adopters behoren, heeft aangegeven niet over een inkomen te beschikken. Daartegenover beschikt bijna 20% over een inkomen dat hoger is dan 2500 euro. Mensen die tussen de 1000 en 1500 euro verdienen, zijn goed voor iets meer dan 16% en mensen die minder dan 1000 euro verdienen nemen slechts 1,5% in. Bij de early majority zit ongeveer 40% van de respondenten in de categorie ‘1501-2500 euro/maand’, net zoals bij de innovators het geval was. Daarna volgt de categorie ‘1000-1500 euro/maand’ met een vijfde van de respondenten. Bijna een op vijf respondenten uit de early majority behoort tot de hoogste categorie en iets meer dan 15% behoort tot de laagste categorie. Net zoals bij de early adopters behoren heel weinig mensen tot de inkomenscategorie ‘<1000 euro/maand’. Bij de late majority zien we enkele gelijkenissen met de early adopters. De grootste groep is ook die van de mensen die tussen de 1500 en 2500 euro verdienen, gevolgd door de mensen zonder inkomen. Een verschil is dat het percentage mensen dat tot de derde hoogste inkomenscategorie behoort, gelijk is aan het percentage in de hoogste inkomenscategorie.

Bespreking Dickerson en Gentry (1983) zeggen dat ook inkomen een belangrijke rol speelt bij het verschillen van de adoptiediffusiecategorieën. Andere auteurs hebben ook kenmerken van het inkomen gelinkt aan Onderzoek 46


bepaalde adoptiecategorieën. Zo zeggen Green (2002) en Weber & Evans (2002) dat innovators een hoog inkomen hebben. De early adopters hebben ook een hoog inkomen, maar iets lager dan dat van de innovators (Parasuraman & Colby, 2001) . De early majority zou een gemiddeld inkomen hebben en de late majority een lager inkomen dan de andere categorieën (Weber & Evans, 2002). Ook uit onze data komt naar voor dat innovators het meeste verdienen. Een innovatie die net op de markt is, kost in het begin zeer veel geld in vergelijking met soms slechts enkele maanden later. Innovators moeten dus veel geld hebben om die extra kosten te kunnen betalen. Over de innovators wordt gezegd dat ze prijsinsensitief zijn (Goldsmith et al., 2005; Goldsmith & Newell, 1997). Dit wil zeggen dat ze niet zozeer op zoek zijn naar lage prijzen, maar dat ze bereid zijn om veel te betalen voor een product, zelfs wanneer de prijzen nog aan het stijgen zijn. In dit opzicht is het dan ook logisch dat deze mensen het meeste verdienen. Bij de early adopters verdient meer dan de helft van de respondenten meer dan 1500 euro, maar heeft meer dan een vierde geen inkomen. We kunnen hier dus niet echt zeggen dat early adopters veel verdienen want een groot deel van de respondenten verdient niets. De early majority verdient meer dan de early adopters, dus hier wordt de literatuur duidelijk tegengesproken. Bij de late majority heeft ook bijna een vijfde van de respondenten geen inkomen, maar verdient meer dan 60% meer dan 1500 euro. Dit is dus zeker niet de categorie met het laagste inkomen. Het enige wat hier dus overeenkomt met andere auteurs is het feit dat innovators het meeste verdienen.

3.4.2 Besluit socio-demografische gegevens van de adoptiediffusiecategorieën Wij hebben deze profielen nu vergeleken met andere literatuur op enkele socio-demografische variabelen. We zien dat sommige zaken overeenkomen, maar anderen dan weer tegenstrijdig zijn. De belangrijkste bevindingen over de socio-demografie gaan we kort nog even aanhalen.

Er hebben veel meer vrouwen dan mannen deelgenomen aan de survey dus de bevindingen over geslacht zijn niet zo betrouwbaar. De late majority bevat bij ons niet meer vrouwen dan mannen, maar wel meer dan of ongeveer evenveel als de andere categorieën. De eerste twee groepen adopters bevatten het meeste mannen.

Wat betreft beroep zagen we niet zoveel verschil in volgorde, maar wel in percentages. De arbeiders/bedienden en studenten waren telkens de grootste groepen. Het aandeel studenten was echter het laagst bij de innovators, hoewel in de literatuur vermeld wordt dat er veel innovators studenten zijn.

De volgorde qua leeftijdsgroepen is bij elke categorie quasi gelijk, maar de percentages verschillen grondig. De innovators zijn binnen ons onderzoek het oudst, terwijl ze volgens de literatuur het jongst zouden moeten zijn. De late majority daarentegen is de jongste groep, terwijl die net het meest oudere mensen zou moeten bevatten. Onderzoek 47


Wat betreft het diploma komen onze bevindingen volledig overeen met de literatuur omtrent de adoptiediffusiecategorieën. De innovators zijn het hoogst opgeleid en de late majority het laagst. Het inkomen ten slotte komt gedeeltelijk overeen met de literatuur. De innovators verdienen inderdaad het meest, maar de late majority verdient niet het minst zoals andere auteurs beweren. Het zijn eerder de early adopters die volgens ons onderzoek het minst verdienen.

Hieronder volgt een tabel met de door ons gevonden kenmerken.

Tabel 17: Kenmerken socio-demografische gegevens per adoptiediffusiecategorie Innovators

Early adopters

Geslacht

Vooral mannen

Vooral mannen

Beroep

Vooral bedienden/ambtenaren

Vooral bedienden/ambtenaren. Ook veel studenten

Leeftijd

Diploma

Inkomen

Voornamelijk twintigers en dertigers. Ouder dan de andere categorieën Hoog opgeleid. Hoger dan de andere categorieën Hoog inkomen

Early majority

Late majority

Meer vrouwen dan innovators en early adopters Vooral bedienden/ambtenaren. Ook veel studenten

Meer vrouwen dan innovators en early adopters

Jonger dan innovators

Jonger dan early majority

Vooral jongeren. Jonger dan andere categorieën

Redelijk hoog opgeleid

Redelijk hoog opgeleid

Gemiddeld inkomen. Lager dan innovators en early majority

Redelijk hoog inkomen

Vooral studenten. Ook bedienden/ambtenaren

Redelijk laag opgeleid. Lager dan de andere categorieën Redelijk laag inkomen. Lager dan andere categorieën

We kunnen de verschillen met de literatuur natuurlijk niet allemaal toewijzen aan het feit dat wij met een innovatief segment van de samenleving werken. Uit de literatuur blijkt echter dat deze adoptiediffusieprofielen ook afhangen van andere factoren zoals het karakter van mensen. Iemand die graag risico’s neemt zal bijvoorbeeld ook sneller een nieuwe innovatie adopteren, zelfs wanneer deze nog in de beginfase zit en er op die manier dus een groter risico mee gepaard gaat. Dejonghe en De Marez (2010) hebben het over drie invloedssferen die het communicatiegedrag van mensen verandert. Ten eerste wijzen ze op de sociale gedragsdeterminanten. Een familielied dat in het buitenland gaat wonen, kan er bijvoorbeeld voor zorgen dat de adoptie van e-mail wordt versneld. Ten tweede hebben ze het over de economische omgevingsfactoren en ten derde over de technologische ontwikkelingspatronen. Als men bijvoorbeeld via een minieme inspanning om een nieuwe vaardigheid te leren, sneller aan informatie kan raken, zal men sneller geneigd zijn dit te doen.

Vroeger werden consumenten gezien als rationele economische beslissers. Ze verwerken informatie om maximale winst te bekomen. De keuze van consumenten werd dus gezien als afhankelijk van de afweging tussen prijs en kwaliteit (Sheth, 1979). Vanaf de jaren ’80 begonnen er vragen te rijzen over de economische rationaliteit van consumenten. Men begon via een experimentele benadering nieuwe concepten te introduceren zoals gevoelens, fantasie en plezier (Holbrook & Hirschman, 1982). Op die Onderzoek 48


manier heeft er een evolutie plaatsgevonden van simplistische veronderstellingen over de adoptiebeslissing naar een complexer beslissingsproces. De socio-demografische gegevens zijn dus slechts een kleine greep uit de vele mogelijkheden van redenen waarom mensen tot een bepaalde categorie behoren. Zo zegt Rogers (1995) bijvoorbeeld dat sociale status en opwaartse sociale mobiliteit belangrijke factoren zijn. Wij hebben dit echter in ons onderzoek niet behandeld, maar het zou wel nuttig kunnen zijn voor verder onderzoek om dieper in te gaan op andere factoren. Hiermee willen we dus illustreren dat socio-demografische gegevens zeker niet de enige zaken zijn waarop innovatieve mensen verschillen van minder innovatieve mensen. We hebben nergens statistische significantie dus we kunnen niet met zekerheid zeggen dat onze innovatieve respondentengroep verschilt van de algemene respondentengroep wat betreft socio-demografische gegevens. We kunnen dit enkel vermoeden.

3.4.3 Resultaten en bespreking van de applicaties per adoptiediffusiecategorie Het is ook interessant om te weten welke applicaties door welke categorieën voornamelijk gebruikt worden. Deze analyse werd in het onderzoek van Schuurman et al. (2011) nog niet gemaakt. We zullen dit dus niet kunnen vergelijken met de resultaten van een meer algemene sample tegenover onze innovatieve sample.

Tabel 18: Frequentieverdeling gebruik applicaties door adoptiediffusiecategorieën, in percentages Applicatie

Adoptiecategorie Innovators

Early adopters

Nooit


Wekelijks

Nooit


Wekelijks

EPG

0%

7,4%

92,6%

1,5%

10,4%

88,1%

Film op aanvraag

44,4%

44,4%

11,1%

44,8%

49,3%

6,0%

VOD gratis

22,2%

40,7%

37,0%

29,9%

46,3%

23,9%

VOD betalend

51,9%

44,4%

3,7%

61,2%

35,8%

3,0%


74,1%

22,2%

3,7%

86,6%

11,9%

1,5%

Net gemist

77,8%

11,1%

11,1%

91,0%

1,5%

7,5%

Extra betalende kanalen

48,1%

11,1%

40,7%

65,7%

9,0%

25,4%

Reminder instellen

14,8%

25,9%

59,3%

22,4%

37,3%

40,3%

Programma opnemen via settopbox

7,4%

7,4%

85,2%

9,0%

3,0%

88,1%

Rode knop (info opvragen)

29,6%

25,9%

44,4%

37,3%

41,8%

20,9%

Spelletjes spelen

100%

0%

0%

95,5%

4,5%

0%

E-mailen

96,3%

3,7%

0%

91,0%

9,0

0%

Foto’s bekijken via picasawebpagina

85,2%

14,8%

0%

95,5%

4,5%

0%

Informatie opvragen

85,2%

14,8%

0%

83,6%

16,4%

0%

Administratie regelen

96,3%

3,7%

0%

94,0%

6,0%

0%

Onderzoek 49


Tabel 18: Frequentieverdeling gebruik applicaties door adoptiediffusiecategorieën, in percentages (vervolg) Applicatie

Adoptiecategorie Early majority

Late majority

Nooit


Wekelijks

Nooit


Wekelijks

EPG

1,4%

7,1%

91,4%

0%

16,7%

83,3%

Film op aanvraag

48,6%

47,1%

4,3%

61,1%

27,8%

11,1%

VOD gratis

21,4%

60,0%

18,6%

22,2%

61,1%

16,7%

VOD betalend

60,0%

34,3%

5,7%

69,4%

27,8%

2,8%


85,7%

14,3%

0%

80,6%

19,4%

0%

Net gemist

94,3%

0%

5,7%

88,9%

8,3%

2,8%


71,4%

14,3%

14,3%

72,2%

11,1%

16,7%

Reminder instellen

31,4%

28,6%

40,0%

36,1%

30,6%

33,3%

Programma opnemen via settopbox

5,7%

8,6%

85,7%

8,3%

25,0%

66,7%

Rode knop (info opvragen)

31,4%

45,7%

22,9%

38,9%

44,4%

16,7%

Spelletjes spelen

98,6%

1,4%

0%

88,9%

11,1%

0%

E-mailen

97,1%

2,9%

0%

91,7%

8,3%

0%

Foto’s bekijken via picasaweb-pagina

97,1%

2,9%

0%

88,9%

11,1%

0%

Informatie opvragen

92,9%

7,1%

0%

88,9%

11,1%

0%


97,1%

2,9%

0%

88,9%

11,1%

0%

Resultaten Aangezien het redelijk omslachtig is om alle resultaten van de verschillende applicaties per adoptiediffusiecategorie weer te geven, geven we enkel de tabel mee waaruit alle resultaten zijn af te leiden.

Bespreking We kunnen nu een ranglijst maken van de verschillende toepassingen van digitale televisie per adoptiecategorie.

Tabel 19: Rangschikking applicaties per adoptiediffusiecategorie op basis van percentage nietgebruikers Innovators

Early adopters

Applicatie

Gebruik: nooit

Applicatie

Gebruik: nooit

1. EPG

0%

1. EPG

1,5%

2. Programma opnemen via settopbox

7,4%


9%

3. Reminder instellen

14,8%


22,4%

4. VOD gratis

22,2%

4. VOD gratis

29,9%

29,6%

5. Rode knop (info opvragen)

37,3%


Onderzoek 50


Tabel 19: Rangschikking applicaties per adoptiediffusiecategorie op basis van percentage nietgebruikers (vervolg) Innovators

Early adopters

Applicatie

Gebruik: nooit

Applicatie

Gebruik: nooit

6. Film op aanvraag

44,4%

6. Film op aanvraag

44,8%

7. Extra betalende kanalen

48,1%

7. VOD betalend

61,2%

8. VOD betalend

51,9%


65,7%

9. Programma’s in preview bekijken

74,1%

9. Informatie opvragen

83,6%

10. Net gemist

77,8%


86,6%

11.a Foto’s bekijken via picasaweb-pagina 11.b Informatie opvragen

11. Net gemist

91%

85,2% 12. E-mailen

91%

13.a E-mailen 13.b Administratie regelen

13. Administratie regelen

94%

96,3% 100%

14.a Foto’s bekijken via picasaweb-pagina 14.b Spelletjes spelen

95,5%

15. Spelletjes spelen

Early Majority

Late majority

Applicatie

Gebruik: nooit

Applicatie

Gebruik: nooit

1. EPG

1,4%

1. EPG

0%


5,7%


8,3%

3. VOD gratis

21,4%

3. VOD gratis

22,2%


31,4%


36,1%


31,4%


38,9%

6. Film op aanvraag

48,6%

6. Film op aanvraag

61,1%

7. VOD betalend

60%

7. VOD betalend

69,4%


71,4%


72,2%


85,7%


80,6%

10. Informatie opvragen

92,9%

10. Net gemist

88,9%

11. Net gemist

94,3%

12.a E-mailen 12.b Foto’s bekijken via picasaweb-pagina 12.c Administratie regelen

88,9%

97,1%

11.a Foto’s bekijken via picasaweb-pagina 11.b Informatie opvragen 11.c Administratie regelen 11.d Spelletjes spelen

15. Spelletjes spelen

98,6%

15. E-mailen

91,7%

Binnen elke categorie gebruikt meer dan 83% de EPG wekelijks en deze applicatie staat dan ook bij elke adoptiecategorie op de eerste plaats. Enkel bij de innovators en late majority zijn er geen respondenten die de toepassing nooit gebruiken. Bij de andere twee categorieën ligt dit aantal heel laag. Bij alle vier de categorieën wordt de EPG door meer dan 83% op wekelijkse basis gebruikt. Deze toepassing wordt dus over het algemeen ofwel niet gebruikt, ofwel wekelijks. Vooral de innovators en de late majority passen hun kijkgedrag aan en gaan minder zappend televisiekijken, maar meer de EPG gebruiken. De verschillen in percentages zijn echter miniem.

Onderzoek 51


Ook het opnemen op de settopbox staat bij elke categorie op de tweede plaats. De early adopters gaan deze toepassing echter het meest op wekelijkse basis gebruiken, terwijl bij de early en late majority het minste percentage respondenten nooit iets opneemt via de settopbox. De niet-gebruikers zijn bij de vier categorieën zeer gering en een onderscheid tussen de categorieën wat betreft iets opnemen via de settopbox is er dan ook bijna niet.

Bij de innovators en de early adopters staat de reminder op de derde plaats en de gratis VOD op de vierde plaats. Bij de early en late majority is dit omgekeerd. Een reminder instellen is duidelijk een applicatie die meer gebruikt wordt door innovators dan de andere categorieën. Het verschil bedraagt meer dan 7%. De vermoedelijke reden hebben we eerder al eens gemeld. Innovators zijn meer met de innovatie bezig en zullen sneller de minder voor de hand liggende applicaties ontdekken. De gratis VOD wordt minder gebruikt door de early adopters. Ook hier is er een verschil van ongeveer 7% met de andere categorieën.

Op de vijfde plaats staat bij elke categorie de rode knop. Wel gaan de innovators overduidelijk de rode knop meer op een wekelijkse basis gebruiken en zijn er minder respondenten die de rode knop nooit gebruiken. Er zijn meer respondenten binnen de early adopters en de late majority die de rode knop nooit gebruiken, dan binnen de innovators en early majority.

De zesde plaats wordt bij elke categorie ingenomen door de filmbibliotheek. De late majority gaat deze toepassing echter opvallend minder gebruiken dan de andere categorieën. Dit kan te maken hebben met het feit dat deze applicatie betalend is en mensen die nog niet zo lang digitale televisie hebben het nog gewoon zijn om naar de videotheek te gaan om een film te huren. Het gebruik van de filmbibliotheek houdt een verandering van gewoontes in.

Bij de innovators staan extra betalende kanalen op de zevende plaats. De innovators zijn duidelijk meer geneigd om te betalen voor extra kanalen. Meer dan de helft van de innovators gebruikt deze toepassing en bij de andere categorieën is dit slechts een derde. Uit onze socio-demografische gegevens kwam naar boven dat innovators het meeste verdienen. Meer dan 85% verdient meer dan 1500 euro per maand. Ze hebben bijgevolg meer geld om uit te geven aan extra betalende functies. Bij de andere drie categorieën staat de betalende VOD op de zevende plaats. Ook hier is de innovator meer geneigd om te betalen voor het herbekijken van programma’s. Opnieuw kunnen we dezelfde redenering als bij de extra betalende kanalen volgen.

Bij de innovators staat de betalende VOD op de achtste plaats en bij de early adopters en early majority staan de extra betalende kanalen op de achtste plaats. Enkel bij de early adopters staat de preview op de tiende plaats, bij de andere categorieën is dit de negende plaats. Het zijn echter opnieuw Onderzoek 52


de innovators die er het meeste gebruik van maken. Dit is een betalende functie en de link met het inkomen kunnen we hier nogmaals maken.

Wat ons nog opvalt, is dat bij de early adopters en de early majority de internettoepassingen niet de laatste vijf toepassingen zijn in de rangschikking. Bij de early majority staat informatie opvragen op de tiende plaats en bij de early adopters zelfs op de negende plaats. Uit de literatuur (De Marez & Verleyen, 2002) blijkt dat innovators en in iets mindere mate ook early adopters, deze internettoepassingen wel interessant vinden, maar niet bereid zijn om ervoor te betalen. PC en TV blijft dus nog een gescheiden wereld en dit wordt ook in ons onderzoek bevestigd.

Net gemist staat bij beide categorieën op de elfde plaats en scoort dus slechter dan een internettoepassing. Bij de andere twee categorieën zijn de internettoepassingen wel de laagste in de rangschikking. Dat net gemist het in het algemeen niet zo goed doet, kunnen we eventueel wijten aan de kwaliteit van de heruitzendingen en het beperkte aanbod. Dit zijn namelijk de meest voorkomende klachten die op internetfora omtrent net gemist het meest voorkwamen. Dat het opvragen van informatie het enkel bij de early adopters en early majority beter doet dan het abonnement op net gemist kunnen we niet verklaren.

3.4.4 Besluit applicaties per adoptiecategorie Uit de rangschikking van deze applicaties per adoptiecategorie zijn een aantal zaken naar voren gekomen. Ten eerste kunnen we zeggen dat de volgorde qua gebruik van applicaties voor het overgrote deel gelijkloopt tussen de verschillende adoptiecategorieën. De eerste zes toepassing zijn overal gelijk.. Ook is het opvallend dat de minst populaire toepassingen bij elke categorie dezelfde zijn. Bij de early adopters en de early majority staat net gemist echter na het opvragen van informatie. Deze internettoepassing is hier dus populairder dan het abonnement op net gemist.

Wat nog opvalt, is dat hoewel de volgorde van de applicaties redelijk gelijklopend is, de percentages niet-gebruikers bij de innovators toch beduidend lager liggen. De EPG en het opnemen via de settopbox wordt door iedereen veel gebruikt, ongeacht de periode van aanschaffing. De andere toepassingen worden over het algemeen door meer innovators gebruikt dan de andere categorieën. Ook de betalende functies worden door innovators het meest gebruikt en dit is iets wat we konden verwachten.. We weten namelijk dat zij de mensen zijn die het meest verdienen of veel met krediet werken en op die manier ook het meeste kunnen uitgeven. De internettoepassingen echter, worden door alle categorieën heel weinig gebruikt, inclusief door de innovators. Hier verschillen de percentages zeer weinig. Internettoepassingen zijn dus zelfs bij innovators binnen een innovatief publiek nog niet doorgedrongen. Hier is dus nog een duidelijk onderscheid tussen de computer en televisie merkbaar. Onderzoek 53


3.5 Gebruiksdiffusiecategorieën 3.5.1 Resultaten en bespreking van de socio-demografische gegevens van de gebruiksdiffusiecategorieën Net zoals we bij de adoptieprofielen gedaan hebben, zullen we ook de socio-demografische gegevens van de gebruiksdiffusiecategorieën bekijken. Het was heel moeilijk om literatuur te vinden omtrent de socio-demografische gegevens van de verschillende gebruiksdiffusiecategorieën. In de literatuur vonden we andere zaken zoals het verschil tussen de categorieën wat betreft communicatie en houding tegenover technologie. Wij hebben hier echter geen onderzoek naar gedaan en hebben dan ook geen gegevens om mee te vergelijken. Als er al iets te vinden was over socio-demografische gegevens, dan was dit zeer specifiek voor één bepaalde technologie. Er is dus nog een grote leemte in de literatuur wat betreft de socio-demografie van de gebruiksdiffusiecategorieën en meer specifiek van de sociodemografie van gebruikers van digitale televisie. We zullen nu zelf proberen om de sociodemografische gegevens per categorie weer te geven. We wijzen er echter op dat we met een heel klein aantal limited en non-specialized users te maken hebben en het dus zeer moeilijk is om een algemeen beeld te geven. We gaan dit toch trachten te doen, maar houden deze opmerking daarbij in ons achterhoofd.

Geslacht Tabel 20: Frequentieverdeling geslacht gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Gebruiksdiffusiecategorie

Limited user


Specialized user

Intense user

Geslacht

Count

Man

Vrouw

4

0

% within Limited user

100,0%

,0%

Count

6

0

% within Non-specialized user

100,0%

,0%

Count

112

13

% within Specialized user

89,6%

10,4%

Count

63

2

% within Intense user

96,9%

3,1%

Resultaten De limited users en non-specialized users die in de enquête bevraagd zijn, zijn uitsluitend mannen. Van de specialized users is iets meer dan een tiende van het vrouwelijke geslacht. Van de intense users is dit iets meer dan 3%.

Onderzoek 54


Bespreking Uit deze cijfers lijkt het dus alsof vrouwen niet echt beperkt zijn qua tijd die ze aan digitale televisie spenderen omdat geen enkele limited user of non-specialized user binnen onze respondentengroep een vrouw is. Maar aangezien er slechts heel weinig respondenten in de eerste twee categorieën zitten en er in het totaal heel weinig vrouwen aanwezig zijn, moeten we heel voorzichtig zijn met uitspraken over het geslacht. We kunnen dus vermoeden dat alle categorieën een overgrote meerderheid heeft aan mannen, maar dat bij de specialized users er toch een beperkt aantal respondenten een vrouw is. Deze categorie bevat meer vrouwen dan de andere categorieën, maar dit geldt enkel voor onze respondentengroep. Wij kunnen niet algemeen stellen dat er meer vrouwen zitten in de categorie van de specialized users, dan bij de andere categorieën.

Beroep Tabel 21: Frequentieverdeling beroep gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Gebruiksdiffusie-

Beroep

categorie

Limited user

Count % within Limited user


Count % within Nonspecialized user

Specialized user

Count % within Specialized user

Intense user

Count % within Intense user

A

B/A

K

Z

S

W

G

A

0

3

1

0

0

0

0

0

,0%

75,0%

25,0%

,0%

,0%

,0%

,0%

,0%

0

2

0

1

3

0

0

0

,0%

33,3%

,0%

16,7%

50,0%

,0%

,0%

,0%

3

52

15

15

34

2

0

4

2,4%

41,6%

12,0%

12,0%

27,2%

1,6%

,0%

3,2%

2

30

4

7

20

0

1

1

3,1%

46,2%

6,2%

10,8%

30,8%

,0%

1,5%

1,5%

Legende: A= arbeider, B/A= bediende/ambtenaar, K= kaderlid, Z= zelfstandige, S= student, W= werkzoekende, G= gepensioneerd, A= andere

Resultaten Drie van de vier limited users zijn een bediende of ambtenaar en één respondent is een kaderlid. De andere beroepen komen niet aan bod binnen deze categorie. Opnieuw verwijzen we naar de beperkte groep respondenten die tot deze categorie behoort. Hetzelfde geldt voor de non-specialized users. De helft van de non-specialized users is een student, een derde is een bediende of ambtenaar en één respondent is zelfstandige. De andere beroepen zijn niet vertegenwoordigd binnen de non-specialized users. Meer dan 40% van de specialized users behoort tot de categorie bediende/ambtenaar. De studenten zijn goed voor meer dan een vijfde en kaderleden en zelfstandigen nemen elk 12% in. De andere categorieën liggen onder de 10%. Geen enkele respondent die behoort tot de categorie van de Onderzoek 55


specialized users is gepensioneerd. Bij de intense users is bijna de helft van de respondenten een bediende of ambtenaar (46,2%). De tweede grootste groep is ook hier de groep van de studenten met bijna een derde van de respondenten. De zelfstandigen zijn goed voor iets meer dan 10% en de rest ligt onder die grens. Geen enkele respondent behorende tot de intense user is werkzoekende.

Bespreking Bij de limited users, de specialized users en de intense users is de grootste groep die van de ambtenaren/bedienden. Bij de non-specialized users is meer dan de helft student en is dit de grootste groep. Dit zou kunnen te maken hebben met de omgeving waarin zij zijn opgegroeid. Ze worden constant geconfronteerd met nieuwe technologieën en innovaties. Het is dan ook niet verwonderlijk dat zij de grootste speelvogels en experimenteerders lijken te zijn. Bij de limited users kwamen er geen studenten voor, maar bij de specialized en intense users, waren zij de tweede grootste groep. De intense en specialized users lijken dus sterk op elkaar wat betreft beroep. We vermoeden dus dat het beroep dat men uitoefent niet veel te maken heeft met het aantal applicaties van digitale televisie dat men gebruikt.

Leeftijd Tabel 22: Frequentieverdeling leeftijd gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Gebruiksdiffusiecategorie

Limited user


Specialized user

Intense user

Leeftijd 10-19 jaar

20-29 jaar

30-39 jaar

40-49 jaar

50-59 jaar

60-plus

Count

0

1

2

0

1

0


,0%

25,0%

50,0%

,0%

25,0%

,0%

Count

0

5

0

1

0

0

% within Non-specialized user

,0%

83,3%

,0%

16,7%

,0%

,0%

Count

9

62

37

10

5

2


7,2%

49,6%

29,6%

8,0%

4,0%

1,6%

Count

1

38

18

6

1

1


1,5%

58,5%

27,7%

9,2%

1,5%

1,5%

Resultaten Binnen de limited users zitten er één twintiger, twee dertigers en één vijftiger. Bij de non-specialized users zitten er vooral twintigers (83,3%) en één veertiger. Zowel bij de limited users als nonspecialized users zitten er dus geen tieners of zestigplussers. De grootste groep binnen de specialized users met net geen 50%, is die van de twintigers. De dertigers nemen bijna 30% in en de veertigers 8%. Bij deze categorie zijn er wel tieners aanwezig (7,2%) en 4% vijftigers. Minder dan 2% van de respondenten behoort tot de categorie van de zestigplussers. De intense users bestaan voor meer dan 58% uit twintigers. Het percentage dertigers binnen de intense users is ongeveer gelijk aan het Onderzoek 56


percentage binnen de specialized users (ongeveer 30%). Ook het percentage veertigers leunt heel dicht aan bij de specialized users (ongeveer 8%). De tieners zijn hier goed voor 1,5% terwijl ze bij de specialized users meer dan 7% innemen. Het percentage vijftigers ligt ook iets lager dan bij de specialized users en het aandeel van de zestigers is ongeveer gelijk.

Bespreking De limited users hebben een gemiddelde leeftijd. Er zijn geen tieners en zestigplussers aanwezig. De non-specialized users bestaan vooral uit twintigers. De specialized users bestaan uit jonge respondenten: meer dan 80% is jonger dan 40 jaar. De intense users lijken heel goed op de nonspecialized users wat betreft de leeftijdscategorieën. We hebben vooral met redelijk jonge respondenten te maken. We zien hier dus ook weinig verschil tussen de intense en specialized users wat betreft leeftijd. Opnieuw kunnen we vermoeden dat leeftijd niet in verband staat met het aantal applicaties dat men gebruikt.

Diploma Tabel 23: Frequentieverdeling diploma gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Gebruiksdiffusiecategorie

Limited user


Specialized user

Intense user

Diploma UO

HO

MO

Count

0

2

2


,0%

50,0%

50,0%

Count

0

3

3

% within Nonspecialized user

,0%

50,0%

50,0%

Count

37

51

37


29,6%

40,8%

29,6%

Count

17

27

21


26,2%

41,5%

32,3%

Legende: UO= Universitair onderwijs, HO= Hoger onderwijs, MO= Middelbaar onderwijs

Resultaten Zowel bij de limited als non-specialized users zitten er geen respondenten met een diploma van het universitair onderwijs. De verdeling van mensen met een diploma van het hoger onderwijs en middelbaar onderwijs is bij allebei de categorieën gelijk verdeeld. De situatie bij de specialized users en intense users is helemaal anders. Bij de specialized users heeft iets meer dan 40% een diploma uit het hoger onderwijs en hebben evenveel respondenten een diploma uit het middelbaar en universitair onderwijs (bijna 30%). Ook bij de intense users heeft iets meer dan 40% een diploma uit het hoger onderwijs. Binnen deze categorie zijn er echter meer respondenten met een diploma van het

Onderzoek 57


middelbaar onderwijs (bijna een derde) dan mensen met een diploma van het universitair onderwijs (26,2%).

Bespreking De limited users hebben geen universitair diploma. De ene helft heeft er één van het hoger onderwijs, de andere helft van het middelbaar onderwijs. Bij de non-specialized users is de situatie net hetzelfde. We vermelden echter nog eens dat we slechts vier en zes respondenten binnen deze categorieën hebben en dat het heel moeilijk is om hier uitspraken over te doen. Bij de specialized users is iets minder dan een derde universitair opgeleid, heeft meer dan 40% een diploma van het hoger onderwijs en heeft ongeveer een derde een diploma van het middelbaar onderwijs. Bij de intense users is de situatie ongeveer gelijk, dus ook deze respondenten hebben een hoge opleiding genoten. Volgens Hoyer en Macinnis (2009) is het logisch dat hoogopgeleide mensen intensere gebruikers zijn omdat ze de neiging hebben om sneller bij te leren over de innovatie dan mensen met een lagere opleiding. Dit sluit dus aan bij wat uit onze resultaten naar voren komt. Zowel intense users als specialized users zijn redelijk hoog opgeleid. Als we dit vergelijken met de limited en non-specialized users zien we een indicatie dat het opleidingsniveau in verband kan gebracht worden met de tijd die men spendeert aan een innovatie. Hoger opgeleide mensen hebben de neiging om meer tijd aan digitale televisie te spenderen, dan mensen die lager opgeleid zijn.

Inkomen Tabel 24: Frequentieverdeling inkomen gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Gebruiksdiffusiecategorie

Limited user


Specialized user

Intense user

Inkomen Geen inkomen

<1000 euro/maand



>2500 euro/maand

Count

0

0

1

0

3


,0%

,0%

25,0%

,0%

75,0%

Count

3

0

0

3

0

% within Nonspecialized user

50,0%

,0%

,0%

50,0%

,0%

Count

24

4

20

49

28


19,2%

3,2%

16,0%

39,2%

22,4%

Count

11

5

11

25

13


16,9%

7,7%

16,9%

38,5%

20,0%

Resultaten Bij de limited users verdient één respondenten tussen de 1000 en 1500 euro per maand. Drie limited users verdienen meer dan 2500 euro per maand. Dus 75% van de limited users bevindt zich in de hoogste inkomenscategorie. Bij de non-specialized users bevindt de helft van de respondenten zich in Onderzoek 58


de groep van geen inkomen en de andere helft bevindt zich in de categorie van 1501 tot 2500 euro per maand. Bij de laatste twee gebruiksdiffusiecategorieën zitten er in elke inkomenscategorie respondenten. Bij de specialized users zitten de meeste respondenten in de groep van 1501 tot 2500 euro (bijna 40%). Meer dan 20% verdient meer dan 2500 euro per maand, dus wat wil zeggen dat in het totaal meer dan 60% van de specialized users meer dan 1500 euro per maand verdient. Maar daarnaast heeft bijna één vijfde van de respondenten geen inkomen, wat heel veel is. Ook bij de intense users verdient bijna 60% meer dan 1500 euro per maand en bijna 17% heeft geen inkomen. Iets minder dan 8% verdient minder dan 1000 euro per maand. Tussen de intense users en specialized users zijn er dus geen grote verschillen waarneembaar qua inkomen, de percentages zijn ongeveer gelijk verdeeld. Tussen de limited en non-specialized users zien we wel een verschil, maar dit nemen we met een korreltje zout gezien het kleine aantal respondenten. Bij de limited users hebben we vooral te maken met mensen die veel verdienen, bij de non-specialized users hebben we ook te maken met mensen zonder inkomen.

Bespreking De limited users verdienen redelijk veel en de non-specialized users verdienen het minst van alle categorieën. Dit is opvallend omdat men van speelvogels zou verwachten dat ze veel geld hebben om aan innovaties waarmee ze experimenteren, uit te geven. De specialized users en intense users verdienen redelijk veel aangezien toch een groot deel van de respondenten tot de hoogste inkomenscategorie behoort. De intense users en specialized users lijken goed op elkaar wat betreft inkomen, namelijk ongeveer 60% verdient meer dan 1500 euro.

3.5.2 Besluit socio-demografische gegevens gebruiksdiffusiecategorieën Om het overzichtelijk te maken, hebben we ook hier de kenmerken per gebruiksdiffusiecategorie samen gezet in één tabel. Deze kenmerken hebben we kunnen afleiden uit onze data, maar heeft dan ook enkel betrekking op de 200 innovatieve respondenten die aan onze survey hebben deelgenomen.

Tabel 25: Kenmerken socio-demografische gegevens per gebruiksdiffusiecategorie Limited users


Specialized users

Intense users

Geslacht

Enkel mannen

Enkel mannen

Voornamelijk mannen. Meer vrouwen dan de andere categorieën

Voornamelijk mannen

Beroep

Voornamelijk bediende/ambtenaar

Voornamelijk student



Leeftijd

Gemiddelde leeftijd

Gemiddelde leeftijd

Diploma

Behoorlijk tot laag opleidingsniveau

Behoorlijk tot laag opleidingsniveau

Jongere mensen. Jonger dan de limited users en non-specialized users Hoog opleidingsniveau. Hoger dan de andere categorieën

Jongere mensen. Jonger dan de limited users en non-specilized users Hoog opleidingsniveau. Hoger dan de andere categorieën

Onderzoek 59


Tabel 25: Kenmerken socio-demografische gegevens per gebruiksdiffusiecategorie (vervolg)

Inkomen

Limited users


Specialized users

Intense users

Hoog inkomen. Hoger dan de andere categorieën

Redelijk laag inkomen. Lager dan de andere categorieën

Gemiddeld inkomen

Gemiddeld inkomen

Zoals reeds vermeld is het heel moeilijk om hierover literatuur te vinden. Daarom zullen we dit tekort nog eens aanhalen later in deze masterproef wanneer we het hebben over de aanzet naar verder onderzoek.

3.5.3 Resultaten en bespreking van de applicaties per gebruiksdiffusiecategorie We geven hieronder ter info de tabel mee met de applicaties per gebruiksdiffusiecategorie. We gaan hier echter niet over uitweiden aangezien we met een heel kleine groep limited users en nonspecialized users zitten. Het heeft dan ook niet zoveel zin om deze applicaties per categorie te bespreken en te rangschikken.

Tabel 26: Frequentieverdeling gebruik applicaties door gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages Applicatie

Gebruiksdiffusiecategorie Limited user


Nooit


Wekelijks

Nooit


Wekelijks

EPG

25%

75%

0%

0%

100%

0%

Film op aanvraag

100%

0%

0%

33,3%

66,7%

0%

VOD gratis

75%

25%

0%

0%

100%

0%

VOD betalend

100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%

Preview

100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%

Net gemist

100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%


100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%

Reminder instellen

100%

0%

0%

50%

50%

0%

Opnemen op settopbox

75%

25%

0%

16,7%

83,3%

0%

Rode knop

100%

0%

0%

0%

100%

0%

Spelletjes spleen

100%

0%

0%

83,3%

16,7%

0%

E-mailen

100%

0%

0%

83,3%

16,7%

0%


100%

0%

0%

83,3%

16,7%

0%

Informatie opvragen

100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%


100%

0%

0%

66,7%

33,3%

0%

Onderzoek 60


Tabel 26: Frequentieverdeling gebruik applicaties door gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages (vervolg) Applicatie

Gebruiksdiffusiecategorie Specialized user

Intense user

Nooit


Wekelijks

Nooit


Wekelijks

EPG

0,8%

7,2%

92%

0%

3,1%

96,9%

Film op aanvraag

60%

39,2%

0,8%

26,2%

53,8%

20%

VOD gratis

34,4%

58,4%

7,2%

4,6%

40%

55,4%

VOD betalend

71,2%

28%

0,8%

38,5%

50,8%

10,8%

Preview

88,0%

12,0%

0%

75,4%

21,5%

3,1%

Net gemist

98,4%

1,6%

0%

75,4%

4,8%

20%


79,2%

12%

8,8%

40%

9,2%

50,8%

Reminder instellen

32%

40%

28%

10,8%

15,4%

73,8%


8,8%

8,8%

82,4%

0%

3,1%

96,9%

Rode knop

47,2%

44,8%

8%

9,2%

32,3%

58,5%

Spelletjes spleen

96%

4%

0%

96,9%

3,1%

0%

E-mailen

97,6%

2,4%

0%

87,7%

12,3%

0%


95,2%

4,8%

0%

90,8%

9,2%

0%

Informatie opvragen

95,2%

4,8%

0%

75,4%

24,6%

0%


98,4%

1,6%

0%

89,2%

10,8%

0%

Wat we wel vermelden, zijn de favoriete applicaties van de specialized users, aangezien deze gebruikers zowel bij een innovatief als algemeen segment zeer vaak voorkomen.

Tabel 27: Frequentieverdeling gebruik applicaties door specialized users, in percentages Specialized users Applicatie

Gebruik: nooit

Gebruik: wekelijks

EPG

0,8%

92%


8,8%

82,4%

Reminder instellen

32%

28%

VOD gratis

34,4%

7,2%

Rode knop

47,2%

8%

Film op aanvraag

60%

0,8%

VOD betalend

71,2%

0,8%


79,2%

8,8%

Preview

88,0%

0%

Foto’s bekijken via picasaweb-pagina/Informatie opvragen

95,2%

0%

Spelletjes spelen

96%

0%

E-mailen

97,6%

0%

Net gemist/Administratie regelen

98,4%

0%

Onderzoek 61


De EPG en het opnemen op de settopbox zijn bij de specialized users de voornaamste applicaties die ze gaan gebruiken. De reminder, de gratis VOD en de rode knop volgen, maar er is een groot verschil met de eerste twee categorieën.

Wanneer we kijken naar de resultaten van het onderzoek van Schuurman et al (2011) dan zien we dat zij een rangschikking hebben gemaakt op basis van het wekelijks gebruik. Daar kwam naar voren dat gespecialiseerd gebruik van digitale televisie vooral te maken heeft met het opnemen via de settopbox (de EPG is in dit onderzoek niet meegerekend). De gratis VOD stond op de tweede plaats, de reminder op de derde en de rode knop op de vierde. Dit komt redelijk goed overeen met ons onderzoek. Alleen waren er bij Schuurman et al. (2011) meer specialized users die wekelijks de gratis VOD en de rode knop gebruiken. Gespecialiseerd gebruik bij een algemeen en innovatief segment loopt dus redelijk gelijk.

3.6 Link tussen de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën 3.6.1 Resultaten en bespreking van de link tussen de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën De adoptiecategorieën van Rogers (1995) hebben van enkele auteurs een aantal kenmerken toegewezen gekregen. Dankzij deze kenmerken hebben we een verwachting per adoptiecategorie wat betreft het gebruik.

Ten eerste hebben inovators volgens Wei (2001) hebben vooral een hedonistische motivatie om nieuwe technologieën aan te schaffen. Dit betekent dat ze de verschillende functies van technologie gaan uittesten zonder een specifiek doel of de nood om bepaalde behoeftes te vervullen. We verwachten in deze categorie dus vooral non-specialized users die veel toepassingen uitproberen maar ze ook snel beu zijn. Op die manier gaan de toepassingen niet gebruikt worden op een regelmatige basis.

Early adopters zijn ‘visionaire mensen’. Zij willen volgens Slater en Mohr (2006) een revolutionaire verbetering teweegbrengen. Hun motivatie om een innovatie te adopteren is vaak praktisch en op die manier wordt een meer ontwikkeld gebruik verwacht. Early adopters zouden dus vooral intense users of specialized users moeten zijn.

Slater en Mohr (2006) zien de early majority pragmatisten. Zij zijn eerder op zoek naar evolutionaire veranderingen in plaats van revolutionaire. Ze gaan adopteren omwille van zeer specifieke redenen om

Onderzoek 62


op die manier bepaalde behoeftes te vervullen. Van deze categorie wordt dan ook een gespecialiseerd gebruik verwacht (Wei, 2001).

De late majority is eerder conservatief en vermijdt risico’s. Ook zijn deze mensen meer prijsbewust in hun keuze om een technologie al dan niet te adopteren.

De laggards ten slotte zien Slater en Mohr (2006) als mensen die heel sceptisch zijn en enkel het status-quo willen behouden. Pas wanneer ze niet anders meer kunnen, zullen ze de innovatie adopteren.

Hieronder volgt een kruistabel om te kijken wat het gebruik is van de verschillende adoptiediffusiecategorieën.

Tabel 28: Link tussen adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën, in percentage Limited user


Frequentie

Percentage

Frequentie

Percentage

Innovator

0

0%

0

0%

Early adopter

2

3%

2

3%

Early majority

2

2,9%

1

1,4%

Late majority

0

0%

3

8,3%

Specialized user Frequentie

Intense user Percentage

Frequentie

13

48,1%

14

51,9%

Early adopter

43

64,2%

20

29,8%

Early majority

45

64,3%

22

31,4%

Late majority

24

66,7%

9

25%

Innovator

Percentage

Resultaten De innovators bestaan voor 48,1% uit specialized users en voor 51,9% uit intense users. De early adopters bevat 3% limited users en non-specialized users, 31,4% intense users en 64,2% specialized users. De early adopters zijn ook vooral specialized users (64,3%), 31,4% intense users, bijna 3% limited users en 1,4% non-specialized users. De late majority bestaat ook voornamelijk uit specialized users (66,7%), een vierde is intense user en iets meer dan 8% is een non-specialized user.

Bespreking Binnen de innovators zitten er enkel specialized users en intense users. Hoewel we aan de hand van de karakteristieke van de innovators konden verwachten dat we vooral met non-specialized users gingen te maken hebben, is dit bij onze respondentengroep niet het geval. Onze innovators zijn ongeveer gelijk verdeeld onder de specialized en intense users, met een kleine meerderheid voor de intense users. Onderzoek 63


Het zijn dus mensen die veel tijd aan de innovatie spenderen. Ze spenderen ofwel veel tijd aan één applicatie ofwel aan meerdere applicaties. Mensen die dus innovatief zijn of vlak van adoptie van zowel een iPad of iPhone en digitale televisie, gaan veel tijd spenderen aan digitale televisie, ongeacht het aantal toepassingen dat ze daarbij gebruiken. Ze zijn niet de speelvogels die ze volgens de literatuur zouden zijn.

Bij de andere drie categorieën zijn de specialized users in de meerderheid, in tegenstelling tot de intense users bij de innovators. Van de early adopters verwachten we dat we vooral met intense of specialized users gaan te maken hebben. Dus met mensen die veel tijd aan de innovatie gaan spenderen. Uit deze tabel blijkt inderdaad dat we vooral met specialized users te maken hebben. Dus early adopters zijn vooral mensen die slechts een beperkt aantal toepassingen gebruiken, maar daar wel veel tijd aan besteden. Zij gaan dus bewust een innovatie adopteren omwille van (een) bepaalde applicatie(s). Daarbij is ook een groot deel een intense user, maar dit is niet de grootste groep. Deze vaststelling komt dus overeen met de literatuur. In tegenstelling tot de innovators zijn er hier wel limited en non-specialized users aanwezig.

De early majority gaat vooral adopteren omwillen van een specifieke reden, dus hier worden veel specialized users verwacht. Dit klopt volgens onze tabel aangezien meer dan de helft van de early majority een specialized user is. Maar ook hier is een groot aandeel een intense user. Deze verdeling is dus zeer gelijklopend met die van de early adopters. Zowel de early majority als de early adopters gaan digitale televisie slechts voor enkele applicaties vaak gebruiken.

De late majority bestaat in ons onderzoek bijna uitsluitend uit specialized users. Geen enkele respondent behorende tot de late majority, is een limited user. Er zijn binnen deze categorie ook veel minder intense users aanwezig dan bij de andere categorieën. De innovatieve mensen op vlak van iPad of iPhone die redelijk laat waren met de adoptie van digitale televisie gaan dus niet zo intensief met digitale televisie omgaan en adopteren omwille van een beperkt aantal toepassingen.

4

Discussie

Na alle besprekingen en uitgevoerde analyses, is het zeer nuttig om nog eens te wijzen op de beperkingen en tekortkomingen van ons onderzoek. Wij willen nogmaals benadrukken dat het nooit onze intentie geweest is om een onderzoek te voeren dat generaliseerbaar is. We wilden een basis zijn voor eventueel verder onderzoek en hopen hier dan ook in geslaagd te zijn.

Tijdens ons eigen onderzoek zijn we op enkele tekortkomingen gestoten. Ten eerste is het aandeel vrouwen in onze respondentengroep zeer beperkt. Dit heeft naar onze mening grotendeels te maken Onderzoek 64


met het feit dat we met een innovatief segment uit de samenleving te maken hebben. Desalniettemin zijn de vrouwen ondervertegenwoordigd. Dit maakt het dan ook zeer moeilijk om uitspraken te doen over geslacht.

Ten tweede zitten we met een heel beperkte groep van limited users en non-specialized users. Het aantal limited users was vier en het aantal non-specialized users zes. Opnieuw is het heel moeilijk om over deze categorieën uitspraken te doen. Onze bevindingen hebben dan ook voornamelijk betrekking op de specialized en intense users omdat we in die categorieën veel meer respondenten hadden.

Een derde aandachtspunt dat we zeker dienen te vermelden, is het feit dat niet alle applicaties van digitale televisie bevraagd zijn. Zo werd bijvoorbeeld de functie televoting niet bevraagd. Dit had interessante data kunnen opleveren en kan dus een voorstel zijn voor een volgend onderzoek.

Een ander punt waar we rekening mee moeten houden is dat we gewerkt hebben met een onlineenquête. De voor- en nadelen zijn eerder al opgesomd, maar we willen er nogmaals op wijzen dat we op deze manier met een selectieve groep respondenten te maken hadden. Dit is naar onze mening niet zo erg omdat we met een innovatief segment te maken hebben. We veronderstellen dan ook dat mensen die innovatief genoeg zijn om een iPad of iPhone te bezitten, ook over een computer met internet zullen beschikken.

Iets wat nog eens moet vermeld worden, is ons aantal respondenten. Wij hebben voor dit onderzoek gewerkt met 200 respondenten, maar het onderzoek van Schuurman et al. (2011) waar we voor een groot deel mee vergelijken, was gebaseerd op de data van meer dan 11000 mensen. Ook het Digimeter-onderzoek (De Marez & Schuurman, 2010) werkte met 1212 respondenten en wij hebben onze data vergeleken met 667 respondenten daarvan (dit waren de digitale televisiekijkers). Wij zitten dus met een heel kleine steekproef van mensen in vergelijking met de onderzoeken waarop we ons gebaseerd hebben en kunnen dus enkel uitspraken doen over onze 200 respondenten. Dit kleine aantal respondenten heeft een groot gevolg gehad voor onze statistische analyse. Wij hebben getracht om Chikwadraattoetsen en andere significantietoetsen te gebruiken, maar nergens hadden we te maken met statistische significantie. We hebben ons dan ook moeten focussen op beschrijvende analyses, enkel met betrekking tot onze 200 respondenten. We zeggen nergens dat wij statisch significante conclusies hebben kunnen trekken, we hebben enkel weergegeven wat er uit de data van onze 200 respondenten naar voren is gekomen.

Een ander punt van aandacht is het ontbreken van verduidelijking van onze data via kwalitatief onderzoek. De tijdspanne waarin een masterproef moet geschreven worden, was te kort om nog een kwalitatief onderzoek te voeren. Toch zou het zeer nuttig zijn om enkele respondenten te gaan Onderzoek 65


bevragen over hun gebruik van digitale televisie aan de hand van focusgroepen of diepte-interviews. We laten deze piste dan ook open voor verder en diepgaander onderzoek.

We moeten er ook bij vermelden dat het onderzoek van Schuurman et al. (2011) waar we onze data dus vaak mee vergeleken hebben, enkel gevoerd is bij Belgacomklanten. We hebben in dit geval dus enkel data van respondenten die aangesloten zijn bij eenzelfde provider, namelijk Belgacom. Dit kan zeker voor een vertekend beeld gezorgd hebben. In onze respondentengroep is 76,5% aangesloten bij Telenet, 17% bij Belgacom en 6,5% bij een andere aanbieder.

Een belangrijke opmerking die zeker dient gemaakt te worden, is het feit dat bij onze dataverzameling niet met incentives is gewerkt. Mensen konden geen prijzen winnen door deel te nemen aan de enquête. Mensen deden dus puur uit interesse mee. Ook hier zitten we dus met een bias. Enkel mensen die geïnteresseerd zijn in media en technologie zullen aan deze enquête deelnemen. Dit sluit dus perfect aan bij ons doel om te kijken naar de adoptie en het gebruik van innovatieve mensen. Ook aan de respons op de vraag of mensen wilden meewerken aan een vervolgonderzoek, komt het innovatieve karakter van de respondenten tot uiting. Maar liefst 66,5% stemde toe om mee te werken aan verder onderzoek. Hier was echter wel een incentive aan verbonden. Desalniettemin wijst dit opnieuw op de interesse die de respondenten hebben voor technologische innovaties.

Ons onderzoek heeft dus zeker enkele tekortkomingen, waar wij zijn ons daar ook van bewust. We hopen dat we enkele zaken hebben kunnen naar voren brengen waar later verder onderzoek naar gedaan kan worden. We hebben al enkele voorstellen gedaan tot diepgaander onderzoek maar dit is zeker niet volledig. We geven nu kort nog enkele ideeën voor verder onderzoek mee. Zo hebben we tijdens ons eigen onderzoek een tekort aan literatuur omtrent de socio-demografische kenmerken van de limited users, de specialized users, de specialized users en de intense users ontdekt. Wij hebben zelf een schema opgesteld van de socio-demografische gegevens van de gebruiksdiffusiecategorieën, maar we kunnen dit niet veralgemenen of vergelijken met ander onderzoek. Daarom zou een verdieping hierin zeker nuttig zijn. Niet enkel voor socio-demografische gegevens zou dit nuttig zijn, maar voor persoonlijkheidskenmerken kan dit ook relevant zijn.

Wij hebben in ons onderzoek niet gevraagd naar de redenen waarom mensen digitale televisie adopteren en waarom ze bepaalde toepassingen al dan niet gebruiken. Het zou interessant zijn om dit te weten en te kijken of de redenen verschillen naargelang bijvoorbeeld socio-demografische kenmerken. Daarom zou een kwalitatief onderzoek zeer nuttig zijn om achterliggende redenen van adoptie te achterhalen en dieper in te gaan op het gebruik van de digitale televisiekijkers.

Onderzoek 66


5

Besluit

Nadat we verschillende analyses uitgevoerd hebben, onze data uitgebreid besproken hebben en gewezen hebben op de tekortkomingen binnen ons onderzoek, is het nodig om onze belangrijkste bevindingen nog eens kort aan te halen.

Ons onderzoek vindt zijn relevantie in het feit dat we middenin de doorbraak van digitale televisie in Vlaanderen zitten. Zoals reeds gezegd is de kaap van 50% recent overschreden. Het is interessant om te weten of de mensen die digitale televisie adopteren, er ook werkelijk iets mee gaan doen. We hebben gekeken naar socio-demografische kenmerken van deze mensen om er een profiel op te kunnen plakken. Bij het onderzoek van Schuurman et al. (2011) bleek meer dan 90% van de respondenten een limited of specialized user te zijn. Hier is dus een duidelijke kloof aanwezig tussen enerzijds bezit en anderzijds gebruik. Wij hebben gekeken naar een innovatief segment en gekeken of deze kloof ook bij innovatieve mensen merkbaar is. Ook het tekort aan literatuur over digitale televisie is een reden geweest voor ons onderzoek. Deze innovatie is nog relatief nieuw waardoor er nog niet voldoende literatuur voor handen is. Wij hopen met ons onderzoek hier een kleine bijdrage toe te leveren.

Ten eerste kunnen we enkele uitspraken doen over de socio-demografische gegevens van onze innovatieve respondentengroep. Er hebben veel meer mannen dan vrouwen meegedaan aan ons onderzoek. We kunnen voorzichtig zeggen dat mannen sneller geneigd zijn om een iPad of iPhone aan te schaffen. Voornamelijk bedienden en ambtenaren hebben onze vragenlijst ingevuld, gevolgd door een grote groep studenten. Dit zou te maken kunnen hebben met het inkomen en de kennisbarrière. Meer dan 60% van de respondenten verdient meer dan 1500 euro per maand. We kunnen dus vermoeden dat innovatievere mensen meer geld hebben om te kunnen spenderen aan innovaties. Uit ons onderzoek kwam naar voren dat oudere mensen minder innovatief zijn dan jongere mensen. Volgens Vandecasteele (2010) was dit echter niet het geval voor de functionele motivatie bij de beslissing tot aankoop. Wij hebben echter geen onderscheid gemaakt tussen verschillende motivaties en kunnen dit dan ook niet bevestigen of weerleggen. We hebben deze socio-demografische gegevens ook bekeken per adoptie- en gebruiksdiffusiecategorie. Binnen elke gebruiksdiffusiecategorie waren de mannen in de overgrote meerderheid, maar dit was nog meer het geval bij innovators en early adopters. Dit heeft naar onze mening te maken met de competitieve aard van mannen en met de voorkeur van vrouwen voor mannen die over voldoende middelen beschikken. Het aandeel studenten is binnen elke categorie zeer groot en het percentage werkzoekenden en gepensioneerden zeer laag. Innovatieve mensen zijn dus voornamelijk studenten en in zeer geringe mate werkzoekenden of gepensioneerden. Dat de huidige generatie van studenten met technologische Onderzoek 67


snufjes is opgegroeid en er vertrouwd mee is, heeft er volgens ons veel mee te maken. Werkzoekenden en gepensioneerden hebben minder budget en komen minder in contact met ‘opinion leaders’. De oudste groep is die van de innovators terwijl volgens de literatuur de late majority de oudsten zouden moeten zijn. Uit ons onderzoek kwam deze categorie zelfs naar voren als de jongste groep. Wat betreft opleiding en inkomen vonden we bevestiging in de literatuur. De innovators zijn het hoogst opgeleid en verdienen het meest, de late majority is het laagst opgeleid en verdient het minste. Wat betreft de gebruiksdiffusiecategorieën hebben we ontdekt dat er binnen de categorie specialized users meer vrouwen aanwezig zijn dan binnen de andere categorieën. De intense en specialized users lijken heel goed op elkaar wat betreft beroep, leeftijd en inkomen. Als we kijken naar het hoogst behaalde diploma dan zijn de limited en non-specialized users volledig gelijk en verschillen de intense en specialized users zeer weinig. Het lijkt erop dat mensen met een hoger diploma meer tijd spenderen aan digitale televisie dan mensen met een lager diploma.

Ten tweede hebben we de frequentietabellen van de adoptie- en gebruiksdiffusiecategorieën besproken. Hieruit kunnen we afleiden of we al dan niet met een kloof tussen bezig en gebruik te maken hebben. Een belangrijke bevinding was dat binnen ons innovatief segment er meer innovators aanwezig zijn dan binnen aan algemeen segment. Deze vaststelling houdt in dat mensen die innovatief zijn wat betreft het adopteren van en iPad of iPhone, dit blijkbaar ook vaker zijn wat betreft de adoptie van digitale televisie. Hiermee gaan we voorzichtig de domeinspecificiteit van innovativiteit tegen. Nog iets wat we konden waarnemen was dat er binnen een innovatief segment minder limited en nonspecialized users aanwezig zijn dan bij een algemeen segment. Het verschil tussen de limited users binnen een algemeen segment en een innovatief segment is zelfs enorm groot. Bij het algemene segment was bijna een derde een limited user terwijl dit bij ons slechts 2% was. Innovatieve mensen gaan dus minder vaak beperkt zijn qua tijd die ze spenderen én applicaties die ze gebruiken. Bij de non-specialized users was het verschil niet zo groot en lag het percentage bij allebei de segmenten aan de lage kant. Aangezien de specialized users zowel binnen het algemene segment digitale televisiekijkers, als binnen het innovatieve segment de grootste groep is, kunnen we vermoeden dat digitale televisie vooral consumenten aantrekt die naar iets specifieks op zoek zijn om hun noden te vervullen. Er waren ook veel meer intense users binnen onze respondentengroep dan binnen een algemene sample. Bij de innovatieve groep zijn dus meer mensen veel bezig met de innovatie, zowel wat tijd als applicaties betreft. Algemeen is de kloof tussen adoptie en bezit van digitale televisie dus minder groot bij mensen die redelijk vroeg zijn overgegaan tot adoptie van een iPad of iPhone. Terwijl bij de algemene sample bijna 90% een limited of specialized user is, ligt het percentage bij ons rond de 60%. Het aantal limited users ligt bij ons veel lager en het aantal intense users ligt veel hoger. Onze innovatieve steekproef lijkt dus geneigd te zijn om digitale televisie werkelijk te gaan gebruiken, wanneer ze deze geadopteerd hebben. Onderzoek 68


Ten derde hebben we de applicaties van digitale televisie besproken. Het meest opvallende was dat de EPG de meest gebruikte toepassing is van digitale televisie, zowel bij een innovatief segment als een algemeen segment. Bij het innovatieve segment ligt het aantal niet-gebruikers echter veel lager en gaat bijna iedereen de EPG gebruiken. Innovatieve mensen gaan dus veel vaker gebruik maken van de EPG terwijl bij de algemene sample het traditionele zappen nog sterker aanwezig is. Iets opnemen via de settopbox staat bij allebei de segmenten op de tweede plaats, maar opnieuw zijn er bij het algemene segment veel meer niet gebruikers. Dit houdt dus in dat innovatieve mensen hun kijkgewoontes al meer hebben aangepast en niet meer elke dag op hetzelfde tijdstip voor de televisie plaatsnemen om hun favoriete programma te bekijken. Ze nemen het veel vaker op en kijken ernaar wanneer zij dat willen. Zowel bij het innovatieve als algemene segment zijn dus niet de meest interactieve toepassingen de populairste. De internettoepassingen staan helemaal vanachter in het rijtje. Ook bij een innovatief segment zijn deze toepassingen dus nog niet doorgedrongen en heeft er nog geen mentaliteitsverandering plaatsgevonden. Een onverwachte vaststelling was dat bij de innovatieve mensen er geen enkele betalende functie in de top vijf staat, en dit bij de algemene sample wel het geval is. Een duidelijke verklaring konden we hier niet geven. Als we de applicaties bespreken per adoptie- en gebruiksdiffusiecategorie, zien we nog enkele zaken. Hoewel de volgorde van de applicaties binnen de adoptiediffusiecategorieën redelijk gelijklopend is, liggen de percentages niet-gebruikers bij de innovators beduidend lager. De adoptieperiode heeft dus niet zozeer iets te maken met de applicaties die gebruikt worden, wel met het percentage respondenten dat de applicaties gebruikt. Er zijn bij de innovators veel minder niet-gebruikers en veel meer wekelijkse gebruikers dan bij de andere categorieën. Wat de gebruiksdiffusiecategorieën betreft hebben we enkel de specialized users besproken. Deze categorie gaat voornamelijk de EPG en de settopbox gebruiken. Wanneer gebruikers dus slechts een beperkt aantal applicaties gebruiken, zijn het voornamelijk de EPG en settopbox. Op de derde plaats staat de reminder maar die verschilt grondig qua percentage met de eerste twee applicaties.

Een laatste puntje dat onze aandacht verdient, is de link

tussen

de

adoptie-

en

gebruiksdiffusiecategorieën. De innovators zouden volgens de literatuur vooral speelvogels zijn die alles eens uittesten. Bij ons bleken het echter enkel specialized en intense users te zijn. De early adopters zijn volgens de literatuur vooral specialized users en intense users. Dit kwam overeen met de resultaten van ons onderzoek. Ook onze bevindingen over de early majority komen overeen met de literatuur: het zijn voornamelijk specialized users die omwille van specifieke redenen gaan adopteren.

Onderzoek 69


De late majority bestaat volgens ons onderzoek bijna enkel uit specialized users en uit minder intense users dan de andere categorieën. Mensen die redelijk laat zijn met de adoptie van digitale televisie zijn er dus blijkbaar minder intensief mee bezig dan de andere categorieën.

We hebben een aantal zaken uit de literatuur en eerder onderzoek bevestigd en weerlegd. Ons onderzoek is slechts een opstap naar verder en diepgaander onderzoek. We hopen desalniettemin iets te hebben bijgedragen aan de lacune van literatuur betreffende gebruik en bezit van digitale televisie.

Onderzoek 70


Bibliografie Boeken

Baarda D.B. & De Goede, M.P.M. (1997). Basisboek Methoden en Technieken: praktische handleiding voor het opzetten en uitvoeren van onderzoek. Houten: Educatieve Partners Nederland.

Bouwman, H., Nouwens, J., Baaijens, J. & Slootman, A. (1996). Een Schat aan Informatie. Toegankelijkheid van Overheidsinformatie. Amsterdam: Otto Cramwinckel.

Burns, A.C. & Bush, R.F. (2006). Principes van marktonderzoek: toepassingen met spss (4th ed.). Benelux: Pearson Education Benelux.

Dejonghe, E. & De Marez, L. (2010). Digitalisering en verspreiding van het televisieaanbod in Vlaanderen. In S. Van Bauwel, E. Van Damme & H. Verstraeten (Eds). Diverse mediawerelden: Hedendaagse reflecties, gebaseerd op het onderzoek van Frieda Saeys (pp. 107-135). Gent: Academia Press.

De Marez, L. & Verleye, G. (2002). Innovatie-segmentatie: adoptie van digitale televisie in Vlaanderen. In G. Verleye & B. Doolaege (Eds.). Nieuwe communicatietechnologie in Vlaanderen: Een doorlichting (pp. 61-110). Gent: Academia Press.

Fichman, R.G. (1992). Information technology diffusion: a review of empirical research. In J.I. DeGross, J.D. Becker & J.J. Elam (Eds.). Proceedings of the Thirteenth International Conference on Information System (pp. 195-206). Texas: ACM Press

Fill, C. (1995). Marketing communications: frameworks, theories and applications. London: Prentice Hall.

Fill, C. (2006). Business-to-businessmarketing. Benelux: Pearson Education Benelux.

Foxall, G.R., Goldsmith, R.E. & Brown, S. (1998). Consumer psychology for marketing (2th edition). London: International Thomson Business Press.

Green, L. (2002). Communication, technology and society. London: Sage Publications.

Bibliografie 71


Hoyer, W.D. & Macinnis, D.J. (2009). Consumer behavior. Mason: Cencage Learning.

Jensen, J.F. & Toscan, C. (Eds.) (1999). Interactive television: tv of the future or the future of tv? Aalborg: Aalborg University Press.

Kruger, L.G. & Guerrero, P.F. (2002). Digital television: an overview. New York: Novinka Books.

Lekakos, G., Chorianopoulos, K. & Doukidis, G. (2008). Interactive digital television: technologies and applications. London: IGI Publishing.

Marsden, C. & Ariño, M. (2005). From analogue to digital. In A. Brown & G. Piccard (Eds.). Digital Terrestrial Television in Europe (pp. 3-32). New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates.

Moore, G.A. (1991). Crossing the chasm: marketing and selling technology products to mainstream customers. New York: HarperCollins Publisher.

Nelson, R.R. & Winter, S.G. (1982). An evolutionary theory of economic change. Cambridge: Belknap.

Oliver, P.E. & Marwell, G. (1993). The critical mass in collective action: a micro-social theory. Cambridge: Cambridge University Press.

Parasuraman, A. & Colby, C.L. (2001). Techno-reading marketing: how and why your costumers adopt technology. New York: Free Press.

Poiesz, T.B.C. & Van Raaij, W.F. (2002). Synergetische marketing: een visie op oorzaken en gevolgen van veranderend consumentengedrag. Amsterdam: Prentice Hall. Rogers, E.M. (1995). Diffusion of innovations (4th ed.). New York: The Free Press.

Rogers, E. M. & Shoemaker, F.F. (1971). Communications of Innovations. New York: The Free Press.

Schonlau, M., Fricker, R.D. & Elliott, M.N. (2002). Conducting research surveys via e-mail and the Web. Santa Monica, CA: RAND.

Silverstone, R. & Haddon, L. (1996). Design and domestication of information and communication technologies: technical change and everyday life. In R. Silverstone & R. Mansell (Eds.). Bibliografie 72


Communication by design: the politics of information and communication technologies. Oxford: Oxford University Press.

Trauth, E.M. & Quesenberry, J.L. (2007). Gender and the information technology workforce: issues of theory and practice. In P. Yoong & S. Huff (Eds.). Managing IT professionals in the internet age (pp. 18-36). Hershey, PA: Idea Group Publishing.

Vandermassen, G. (2005). Darwin voor dames: over feminisme en evolutietheorie. Amsterdam: Uitgeverij Nieuwezijds.

Van de Ven, A.H. (1990).The Process of Adopting Innovation in Organizations: Three Cases of Hospital Innovation. In M.A. Ferber, B. O’Farell & A. LaRue (Eds.). People and technology in the workplace (pp. 133-158). Washington D.C.: National Academy Press.

Van De Wijngaert, L. (2001). Het internet in context: Fysieke en affectieve toegang, geschiktheid, vraag, aanbod en context. In H. Bouwman (Ed.). Communicatie in de Informatiesamenleving (pp. 5170). Utrecht: Uitgeverij Lemma.

Van Zoonen, L. (2004). Media, cultuur & burgerschap: een inleiding. Antwerpen: Het Spinhuis.

Wetenschappelijke artikels

Arnold, D. & Niederman, F. (2001). The global workforce. Communications of the Association for Computing Machinery, 44(7), 31-33.

Berte, K., Schuurman, D. & De Marez, L. (2010). Adoption versus use diffusion of iDTV in Flanders Personalized television content as a tool to cross the chasm? Information Systems Journal, 15-22.

Boczkowski, P.J. (2004). The mutual shaping of technology and society in videotex newspapers: beyond the diffusion and social shaping perspectives. The information society, 20(4), 255-267.

Carmichael, A., Rice, M., Sloan, D. & Gregor, P. (2006). Digital switchover or digital divide: a prognosis for usable and accessible interactive digital television in the UK. Universal Access in the Information Society, 4(4), 400-416.

Cook, C., Heath, F. & Thompson, R.L. (2000). A meta-analysis of response rates in web or internetbased surveys. Educational and Psychological Measurement, 60(6), 821-836. Bibliografie 73


De Bens, E. (1986). Cable penetration and competition among Belgian and foreign stations. European Journal of Communication, 1(4), 478-492.

Dickerson, M.D. & Gentry, J.W. (1983). Characteristics of adopters and non-adopters of home computers. Journal of Consumer Research, 10(2), 225-235.

Dillman, D.A. (1998). Mail and other self-administered surveys in the 21st century: the beginning of a new era. The Gallup Research Journal, 2(1), 121-140.

Goldsmith, R.E., d’Hauteville, F. & Flynn, L.R. (1998). Theory and measurement of consumer innovativeness: a transnational evaluation. European Journal of Marketing, 32(4), 340-353.

Goldsmith, R.E. & Flynn, L.R. (1992). Identifying Innovators in Consumer Product Markets. European Journal of Marketing, 26(12), 42-55.

Goldsmith R.E, Kim D., Flynn L.R. & Kim, W. (2005). Price sensitivity and innovativeness for fashion among Korean consumers. The Journal of Social Psychology, 145(5), 501-508.

Goldsmith, R.E. & Newell, S.J. (1997). Innovativeness and price sensitivity: managerial, theoretical and methodological issues. Journal of Product and Brand Management, 6(3), 163-174.

Holbrook, M.B. & Hirschman, E.C. (1982). The experiential aspects of consumption: consumer fantasies, feelings, and fun. Journal of Consumer Research, 9(2), 132-140.

Iosifidis, P. (2007). Digital tv, digital switchover and public service broadcasting in Europe. JavnostThe public, 14(1), 5-20.

Jensen, J.F. (2005). Interactive Television: New Genres, New Format, New Content. Proceedings of the Second Australasian Conference on Interactive Entertainment, ACM International Conference Proceeding Series, 123, 89-96.

Katz, M.L. & Shapiro, C. (1986). Technology adoption in the presence of network externalities. Journal of Political Economy, 94(4), 822-841.

Lee, E.-J., Lee, J. & Eastwood, D. (2003). A two-step estimation of consumer adoption of technologybased service innovations. The Journal of Consumer Affairs, 37 (2), 256-282.

Bibliografie 74


Leonard-Barton, D. & Deschamps, I. (1988). Managerial influence in the implementation of new technology. Management Science, 34(10), 1252-1265.

Midgley, D. & Dowling, G.R. (1978). Innovativeness: the concept and its measurement. Journal of Consumer Research, 4(4), 229-242.

Muzinich, N., Pecotich, A. & Putrevu, S. (2003). A model of the antecedents and consequents of female fashion innovativeness. Journal of Retailing and Consumer Services, 10(5), 297-310.

Robertson, T.S. (1984). Marketing’s potential contribution to consumer behavior research: the case of diffusion theory. Advances in Consumer Research, 11, 484-489.

Robertson, T.S. & Gatignon, H. (1986). Competitive effects on technology diffusion. Journal of Marketing, 50(3), 1-12.

Roehrich, G. (2004). Consumer innovativeness concepts and measurements. Journal of Business Research, 57(6), 671-677.

Schuurman, S., Courtois, C. & De Marez, L. (2011). New media adoption and usage among Flemish youngsters. Telematics and Informatics, 28(2), 77-85.

Sheth, J.N. (1979). The surpluses and shortages in consumer behavior theory and research. Journal of the Academy of Marketing Science, 7(4), 414-427.

Shih, C.-F. & Venkatesh, A. (2004). Beyond adoption: development and application of a use-diffusion model. Journal of Marketing, 68(1), 59-72.

Shih, C.-F. & Venkatesh, A. (2006). An investigation of theories of diffusion in the global context: a comparative study of the US, Sweden and India. Center for Research on Information Technology and Organizations, 374, 1-48.

Slater, S. & Mohr, J. (2006). Successful development and commercialization of technological innovation: insights based on strategy type. Journal of Product Innovation Management, 23(1), 26-33.

Sroufe, R., Curkovic, S., Montabon, F. & Melnyk, S.A. (2000). The new product design process and design for environment: crossing the chasm. International Journal of Operations & Production Management, 20(2), 267-291. Bibliografie 75


Steenkamp, J.B.E.M., Ter Hofstede, F. & Wedel, M. (1999). A cross-national investigation into the individual and national cultural antecedents of consumer innovativeness. Journal of Marketing, 63(2), 55-69.

S.V.H. (2010). Digitale televisie in België: Hoe het ermee staat. Backstage, pp. 8-10.

Tellis, G.J., Yin, E. & Bell, S. (2009). Global consumer innovativeness: cross-country differences and demographic commonalities. Journal of International Marketing, 17(2), 1-22.

Trauth, E.M. (2002). Odd girl out: an individual differences perspective on women in the IT profession. Information Technology and People, 15(2), 98-118.

Uhl, K., Andrus, R. & Poulsen, L. (1970). How Are Laggards Different? An Empirical Inquiry. Journal of Marketing Research, 7(1), 51-54.

Venkatesh, V., Morris, M. & Ackerman, P. (2000). A longitudinal field investigation of gender differences in individual technology adoption decision making processes. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 83(1), 33-60.

Venkatraman, M. P. (1991). The impact of innovativeness and innovation type on adoption. Journal of Retailing, 67(1), 51-67.

Vrechopoulos, A.P., Siomkos, G.J. & Doukidis, G.I. (2001). Internet shopping adoption by Greek consumers. European Journal of Innovation Management, 4(3), 142-141.

Weber, I. & Evans, V. (2002). Constructing the meaning of digital television in Britain, the United States and Australia. New Media & Society, 4(4), 435-456.

Wei, R. (2001). From luxury to utility: a longitudinal analysis of cell phone laggards. Journalism & Mass Communication Quarterly, 78(4), 702-719.

Williams, R. & Edge, D. (1996). The social shaping of technology. Research Policy, 25, 865-899.

Bibliografie 76


Internet

Bencom (2011). Alles over digitale tv. Geraadpleegd op 25 november 2010 op het World Wide Web: http://www.digitelevisie.nl/div/document.asp?id=9890&kleur=blauw

De Marez, L. & Schuurman, D. (2010). Digimiter rapport 2. Geraadpleegd op 5 december 2010 op het World Wide Web: http://www.digimeter.be/files/Digimeter_samengevat_wave2.pdf

Mobistar (2011). Geniet nu ook van digitale tv via Mobistar! Geraadpleegd op 3 december 2010 op het World Wide Web: http://www.mobistar.be/nl/aanbod/tv/thuis/mobistar-digital-tv

PhpBB (2001). Nadelen digitale televisie. Geraadpleegd op 15 februari 2011 op het World Wide Web: http://www.dvdforum.nl/forum/viewtopic.php?t=48552

PrizeWize (2011). Digitale TV aanbieders. Geraadpleegd op 25 november 2010 op het World Wide Web: http://www.prizewize.nl/digitaletv/aanbieders/

Smith, C.B. (1997). Casting the net: surveying an internet population. Journal of Computer-Mediated Communication, 3(1), http://jcmc.indiana.edu/vol3/issue1/smith.html.

Testaankoop (n.d.). Digitale televisie: beloften niet ingelost. Geraadpleegd op 15 februari 2011 op het World Wide Web: http://www.test-aankoop.be/tv/digitale-televisie-beloften-niet-ingelost-s565343.htm

Verstegen, A. (2008). Digitale televisie: piraterij in de ether. Geraadpleegd op 12 januari 2011 op het World Wide Web: http://blog.aczid.nl/files/dvbpaper.pdf

Keuze van survey methode (n.d.). Geraadpleegd op 12 januari 2011 op het World Wide Web: http://habe.hogent.be/stat/survey/methode.html

Krantenartikels

V. S . V. (2010, 21 september). Mobistar lanceert tv-aanbod. De Morgen. Bibliografie 77


K. D. R. (2010, 12 februari). Ook Mobistar wil tv gaan aanbieden. De Standaard.

Niet-gepubliceerde bronnen

Klein, J., Karger, S. & Sinclair, K. (2004). Attitudes to digital switchover: The impact of digital switchover on consumer adoption of digital television. Niet-gepubliceerd manuscript, Cambridge, The Generics Group & Department of Trade & Industry.

Punie, Y. (2000). Domesticatie van informatie en communicatietechnologie. Adoptie, gebruik en betekenis van media in het dagelijkse leven: continue beperking of discontinue bevrijding? Nietgepubliceerde doctoraatstudie, Brussel, Vrije Universiteit Brussel.

Vandecasteele, B. (2010). Innovative consumers: who, why, and how to target? Niet-gepubliceerde doctoraatstudie, Gent, Universiteit Gent.

Veldhuis, J.F. (2006). Nederland kijkt digitaal. Niet-gepubliceerd BWI-werkstuk, Amsterdam, Vrije Universiteit Amsterdam.

Andere

Jowell, T. (2004). Digital Switchover: the next steps. Geschreven ministeriële verklaring, 19 mei. London: Departement for Culture Media and Sport.

Schuurman, D. & De Marez, L. (2010). ‘Gebruikersgecentreerde ICT-innovatie: een aanzet tot het aanwenden van verschillende gebruikerstypologieën in Living Lab-settings’. Paper gepresenteerd tijdens Etmaal van de Communicatiewetenschap, 4-5 februari, Gent.

Schuurman, D. & De Marez, L. (2011). Adoption versus use diffusion of iDTV in Flanders? Personalized television content as a tool to cross the chasm. ACM Computers in Entertainment, special issue on EuroITV 2010 (in press).

Schuurman, D., De Marez, L. & Berte, K. (2011). The chasm between having and using. Adoption versus Use diffusion of iDTV in Flanders. International Journal of Digital Television, 2(2) (in press).

Bibliografie 78


Lijst van figuren, grafieken en tabellen Figuur 1: Adoptiediffusiecategorieën (Rogers, 1995)............................................................................. 9 Figuur 2: Diffusie doorheen de tijd (Rogers, 1995) .............................................................................. 10

Tabel 1: Gebruiksdiffusiecategorieën.................................................................................................... 14 Tabel 2: Frequentieverdeling geslacht, in percentages.......................................................................... 21 Tabel 3: Frequentieverdeling beroep, in percentages............................................................................ 23 Tabel 4: Frequentieverdeling leeftijd, in percentages ........................................................................... 24 Tabel 5: Frequentieverdeling diploma, in percentages.......................................................................... 25 Tabel 6: Frequentieverdeling inkomen, in percentages......................................................................... 26 Tabel 7: Samenvattende tabel socio-demografische gegevens.............................................................. 28 Tabel 8: Frequentieverdeling adoptiediffusie, in percentages............................................................... 29 Tabel 9: Frequentieverdeling gebruiksdiffusie, in percentages............................................................. 30 Tabel 10: Frequentieverdeling gebruik applicaties door innovatief segment, in percentages............... 33 Tabel 11: Rangschikking applicaties bij innovatief en algemeen segment volgens percentage nietgebruikers .............................................................................................................................................. 35 Tabel 12: Frequentieverdeling geslacht adoptiediffusiecategorie, in percentages ................................ 39 Tabel 13: Frequentieverdeling beroep adoptiediffusiecategorie, in percentages .................................. 41 Tabel 14: Frequentieverdeling leeftijd adoptiediffusiecategorie, in percentages.................................. 43 Tabel 15: Frequentieverdeling diploma adoptiediffusiecategorie, in percentages ................................ 44 Tabel 16: Frequentieverdeling inkomen adoptiediffusiecategorie, in percentages ............................... 46 Tabel 17: Kenmerken socio-demografische gegevens per adoptiediffusiecategorie ............................ 48 Tabel 18: Frequentieverdeling gebruik applicaties door adoptiediffusiecategorieën, in percentages... 49 Tabel 19: Rangschikking applicaties per adoptiediffusiecategorie op basis van percentage nietgebruikers .............................................................................................................................................. 50 Tabel 20: Frequentieverdeling geslacht gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages .......................... 54 Tabel 21: Frequentieverdeling beroep gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages............................. 55 Tabel 22: Frequentieverdeling leeftijd gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages ............................ 56 Tabel 23: Frequentieverdeling diploma gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages .......................... 57 Tabel 24: Frequentieverdeling inkomen gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages ......................... 58 Tabel 25: Kenmerken socio-demografische gegevens per gebruiksdiffusiecategorie .......................... 59 Tabel 26: Frequentieverdeling gebruik applicaties door gebruiksdiffusiecategorieën, in percentages. 60 Tabel 27: Frequentieverdeling gebruik applicaties door specialized users, in percentages .................. 61 Tabel 28: Link tussen adoptie-en gebruiksdiffusiecategorieën, in percentage...................................... 63

Lijst van figuren, grafieken en tabellen 79


Bijlagen Bijlage 1: Enquête

Bijlagen 80

iPhone/iPad applicatie Voorbeeld - Dit is een voorbeeldversie van de enquête, er worden geen resultaten geregistreerd.

Pagina 1 * 1. Welke van volgende devices bezit u?

j iPad k l m n j iPhone k l m n j zowel iPhone als iPad k l m n j Geen van bovenstaande k l m n Als iPad vertakken naar Pagina 2 Als iPhone vertakken naar Pagina 3 Als zowel iPhone als iPad vertakken naar Pagina 4 Als Geen van bovenstaande vertakken naar dankpagina (einde enquête)

Pagina 2 * 2. Geef aan hoe vaak u volgende zaken doet:

3.

nooit

minder dan wekelijks

wekelijks

Downloaden van betalende iPad apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Downloaden van gratis iPad apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Hoeveel euro spendeert u maandelijks ongeveer aan iPad apps? (indien downloaden betalende apps niet gelijk aan nooit) €

Bijkomende opties (vraag 3) Validatie: decimaal getal

* 4. In welk van onderstaande beschrijvingen kan u zich het meest herkennen?

j Ik gebruik mijn iPad niet of slechts sporadisch voor een beperkt aantal andere zaken buiten sms’en k l m n en bellen (maximum 3 applicaties).

j Ik gebruik maximum drie extra applicaties (uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPad op k l m n regelmatige basis (minstens wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPad, maar niet op regelmatige basis (minder dan wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPad, en dit ook op regelmatige basis (minstens wekelijks).

Als Ik gebruik mijn iPad niet of slechts sporadisch voor een beperkt aantal andere zaken buiten sms’en en bellen (maximum 3 applicaties). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik maximum drie extra applicaties (uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPad op regelmatige basis (minstens wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPad, maar niet op regelmatige basis (minder dan wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPad, en dit ook op regelmatige basis (minstens wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Anders vertakken naar Pagina 5

Pagina 1 van 9

Pagina 3 * 5. U gaf aan een iPhone te bezitten. Welk type iPhone is dit? (indien u meerdere iPhones bezit, neem dan uw meest recente)

j Eerste generatie iPhone (lancering 2007) k l m n j iPhone 3G (lancering juli 2008) k l m n j iPhone 3GS (lancering juli 2009) k l m n j iPhone 4 (lancering augustus 2010) k l m n

* 6. Wanneer heeft u zich deze iPhone aangeschaft?

j Binnen de eerste zes maanden na de lancering ervan k l m n j Tussen de zes maanden en een jaar na lancering k l m n j Meer dan een jaar na de lancering ervan k l m n

* 7. Geef aan hoe vaak u volgende zaken doet:

8.

nooit


wekelijks

Downloaden van betalende iPhone apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Downloaden van gratis iPhone apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Hoeveel euro spendeert u maandelijks ongeveer aan iPhone apps? €



j Ik gebruik mijn iPhone niet of slechts sporadisch voor een beperkt aantal andere zaken buiten k l m n sms’en en bellen (maximum 3 applicaties).

j Ik gebruik maximum drie extra applicaties (uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPhone op k l m n regelmatige basis (minstens wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPhone, maar niet op regelmatige basis (minder dan wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPhone, en dit ook op regelmatige basis (minstens wekelijks).

Als Ik gebruik mijn iPhone niet of slechts sporadisch voor een beperkt aantal andere zaken buiten sms’en en bellen (maximum 3 applicaties). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik maximum drie extra applicaties (uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPhone op regelmatige basis (minstens wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPhone, maar niet op regelmatige basis (minder dan wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Als Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPhone, en dit ook op regelmatige basis (minstens wekelijks). vertakken naar Pagina 5 Anders vertakken naar Pagina 5

Pagina 4 * 10. U gaf aan een iPhone te bezitten. Welk type iPhone is dit? (indien u meerdere iPhones bezit, neem dan uw meest recente)

j Eerste generatie iPhone (lancering 2007) k l m n Pagina 2 van 9

j iPhone 3G (lancering juli 2008) k l m n j iPhone 3GS (lancering juli 2009) k l m n j iPhone 4 (lancering augustus 2010) k l m n

* 11. Wanneer heeft u zich deze iPhone aangeschaft?

j Binnen de eerste zes maanden na de lancering ervan k l m n j Tussen de zes maanden en een jaar na lancering k l m n j Meer dan een jaar na de lancering ervan k l m n

* 12. Geef aan hoe vaak u volgende zaken doet:

13.

nooit


wekelijks

Downloaden van betalende iPad/iPhone apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Downloaden van gratis iPad/iPhone apps

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Hoeveel euro spendeert u maandelijks ongeveer aan iPad/iPhone apps? €



j Ik gebruik mijn iPad en iPhone niet of slechts sporadisch voor een beperkt aantal andere zaken k l m n buiten sms’en en bellen (maximum 3 applicaties).

j Ik gebruik maximum drie extra applicaties (uitgezonderd bellen en sms’en) van mijn iPad en iPhone k l m n op regelmatige basis (minstens wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPad en iPhone, maar niet op regelmatige basis (minder dan wekelijks).

j Ik gebruik een breed gamma aan extra applicaties (minstens 4, uitgezonderd bellen en sms’en) van k l m n mijn iPad en iPhone, en dit ook op regelmatige basis (minstens wekelijks).

Pagina 5 * 15. Heeft u digitale TV?

j Ja k l m n j Neen k l m n Als Neen vertakken naar dankpagina (einde enquête)

Pagina 6 * 16. Via welke aanbieder heeft u digitale TV?

j Telenet k l m n j Belgacom k l m n j Ander, gelieve te specificeren k l m n Pagina 3 van 9

* 17. Wanneer heeft u digitale TV in huis gehaald?

j In de eerste zes maanden na de lancering (juli 2005-december 2005) k l m n j In de periode tussen zes maanden en 2,5 jaar na de lancering (januari 2006 - december 2007) k l m n j In de periode tussen de 2,5 jaar en 4,5 jaar na de lancering (januari 2008 – december 2009) k l m n j Gedurende het laatste jaar (januari 2010 – november 2010) k l m n

Pagina 7 * 18. Geef aan hoe vaak u volgende zaken doet via digitale TV:

nooit


wekelijks

Elektronische programmagids (deze geeft een overzicht van de programmatie van alle zenders op TV)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Film op aanvraag (filmbibliotheek waaruit u tegen betaling digitaal films kan huren)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

TV-programma's die al werden uitgezonden gratis opvragen (bv. nieuws, weer,...)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

TV-programma's die al werden uitgezonden tegen betaling opvragen

j k l m n

j k l m n

j k l m n

TV-programma's die nog niet werden uitgezonden tegen betaling in preview bekijken

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Abonnement op net gemist (programma's van Eén en Canvas voor 5.95 Euro / maand)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Kijken naar extra, betalende tv-kanalen (bv. Prime,11,...)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Een reminder van een programma instellen via de elektronische programmagids

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Een programma opnemen via uw settopbox

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Meer informatie opvragen via de rode knop

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Spelletjes spelen via de digitale TV

j k l m n

j k l m n

j k l m n

E-mailen via de digitale TV

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Fotos bekijken via de Picasaweb-pagina

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Informatie opvragen (bv. treinuren, Gouden Gids,...)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Administratieve zaken regelen (e-Government toepassingen)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Pagina 8 19.

Hoeveel euro spendeert u ongeveer per maand aan films en programma's op aanvraag? €


Pagina 4 van 9

* 20. hoe lang kijkt u gemiddeld TV per dag?

j minder dan 2u k l m n j 2 tot 3u k l m n j meer dan 3u k l m n

* 21. Kent u de digitale zender Acht?

j Ja k l m n j Neen k l m n Als Ja vertakken naar Pagina 9 Als Neen vertakken naar Pagina 10

Pagina 9 * 22. Hoe vaak bekijkt u de digitale zender Acht?

j nooit k l m n j minder dan wekelijks k l m n j ongeveer één keer per week k l m n j (quasi) dagelijks k l m n

Pagina 10 * 23. Digitale TV-zender Acht, vooral gekend omwille van het uitzenden van veel buitenlandse (kwaliteits)series, zal binnenkort een applicatie voor iPhone en iPad op de markt brengen. Deze zal vormgegeven zijn in de gekende Acht-huisstijl en allerhande functionaliteiten bevatten die draaien rond het aanbod van series en programma's van de zender. Zo zal er een digitale programmagids geconsulteerd kunnen worden, is er een rating- en aanbevelingssysteem voorzien, kunnen er trailers en fotogallerijen bekeken worden, etc.

In welke mate bent u geïnteresseerd in deze applicatie?

j Helemaal niet geïnteresseerd k l m n j Niet geïnteresseerd k l m n j Neutraal k l m n j Geïnteresseerd k l m n j Helemaal geïnteresseerd k l m n

Pagina 11 * 24. In welke mate vindt u de volgende mogelijkheden interessant voor de beschreven iPhone/iPad applicatie van Acht? 1 zeer oninteressant

2 eerder oninteressant

3 neutraal

4 eerder interessant

5 zeer interessant

De programmagids van Acht consulteren

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Een verwittiging krijgen via sms als een bepaald programma begint

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

De mogelijkheid om de programma's een waarderingscijfer toe te kennen

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n Pagina 5 van 9

Aanbevelingen op basis van de door u gegeven waarderingsscores

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Fotogallerij van de verschillende programma's en series op Acht

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Live chatten met andere Acht-kijkers

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Online shopping (bvb. DVD's van serie bestellen)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Gratis trailers bekijken van programma's en series

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Fragmenten uit Monster (sitcom) bekijken

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Reisinfo naar aanleiding van de programma's met o.a. de mogelijkheid vliegtickets te bestellen

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

De Keuze: selectie van wat een BV op Acht bekijkt

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Sneak previews van nieuwe programma's en series

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Recensies van boeken, films, series,...

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Op aanvraag bekijken van de eigen Acht-producties (Monster, Super8, hoogtepunten Jiskefet)

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Vacatures bij Acht raadplegen en rechtstreeks solliciteren

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

j k l m n

Pagina 12 25.

Heeft u een idee voor een interessante functie die deze applicatie zou kunnen bevatten?

5

6 Resterende tekens:

2000

Pagina 13 * 26. Wat is volgens u een billijke prijs voor volgende functies van de Acht iPhone/iPad applicatie? het aanschaffen en downloaden van de applicatie zelf

€

op aanvraag kijken naar één aflevering van Monster

€

op aanvraag kijken naar de hoogtepunten van Jiskefet

€

op aanvraag kijken naar een aflevering van Super 8

€

rechtstreeks solliciteren voor een job bij Acht

€

Bijkomende opties (vraag 26) Validatie: decimaal getal Maximumwaarde: 15

Pagina 6 van 9

Pagina 14 * 27. Gegeven de Acht-applicatie beschikbaar is tegen de door u opgegeven prijs met de verschillende applicaties zoals hiervoor beschreven en de betalende functies eveneens tegen de door u opgegeven prijs, in welke mate denkt u dan dat u zich deze applicatie zal aanschaffen? $$$S15189Q27&28$$$

j Zal ik mij zeker niet aanschaffen k l m n j Zal ik mij waarschijnlijk niet aanschaffen k l m n j Neutraal k l m n j Zal ik mij waarschijnlijk wel aanschaffen k l m n j Zal ik mij zeker wel aanschaffen k l m n

Pagina 15 * 28. Gesteld dat de Acht-applicatie beschikbaar is met de functies zoals hiervoor beschreven, maar dit tegen een hogere prijs dan deze door u opgegeven, in welke mate overweegt u dan om deze applicatie aan te schaffen? $$$S15189Q27&28$$$

j Zal ik mij zeker niet aanschaffen k l m n j Zal ik mij waarschijnlijk niet aanschaffen k l m n j Neutraal k l m n j Zal ik mij waarschijnlijk wel aanschaffen k l m n j Zal ik mij zeker wel aanschaffen k l m n

Pagina 16 * 29. Wat is uw geslacht?

j Man k l m n j Vrouw k l m n

* 30. Wat is uw beroep?

j arbeider k l m n j bediende/ambtenaar k l m n j kaderlid k l m n j zelfstandige/vrij beroep k l m n j student k l m n j werkzoekende k l m n j huisvrouw/man k l m n j gepensioneerde k l m n j Ander, gelieve te specificeren k l m n

Pagina 7 van 9

* 31. Wat is uw geboortejaar?

Bijkomende opties (vraag 31) Validatie: geheel getal Minimumwaarde: 1910 Maximumwaarde: 2003

* 32. Wat is de postcode van uw stad/gemeente?

Bijkomende opties (vraag 32) Validatie: geheel getal Minimumwaarde: 1000 Maximumwaarde: 9999

* 33. Wat is uw hoogst behaalde diploma?

j Universitair onderwijs k l m n j Hoger onderwijs k l m n j Middelbaar onderwijs k l m n j Lager onderwijs k l m n j Geen k l m n

* 34. Hoe ziet uw gezin eruit?

j Alleenstaand k l m n j Alleenstaand met kinderen k l m n j Gehuwd/samenwonend zonder kinderen k l m n j Gehuwd/samenwonend met kinderen k l m n j Inwonend bij ouders/familie k l m n j Weduwe/weduwnaar k l m n

* 35. In welke categorie situeert u uw inkomen?

j geen inkomen k l m n j <1000 euro/maand k l m n j 1000-1500 euro per maand k l m n j 1501-2500 euro per maand k l m n j >2500 euro per maand k l m n

Pagina 17 36.

Van harte bedankt voor uw deelname aan dit onderzoek! Wij zijn echter ook op zoek naar effectieve testgebruikers voor de Acht-applicatie die binnen de vragenlijst aan bod kwam. Heb je zin om deze applicatie GRATIS te testen in de periode tussen 22 november en 1

Pagina 8 van 9

december en kan je je kort vrijmaken op twee tijdstippen (22-23 november en 30 november1 december)? Laat dan je e-mailadres en/of gsm-nummer achter, zodat we je kunnen contacteren als je in aanmerking komt. Alle testgebruikers ontvangen een FNAC-waardebon van 15 euro. Doen dus! e-mailadres telefoon/gsm

Powered by CheckMarket

Pagina 9 van 9

Digitale televisie: een kwantitatief onderzoek naar de adoptie- en gebruiksdiffusieprofielen binnen een innovatief segment

Recommend Documents