Opinion Leadership binnen de online community

MGO 3 Bachelor Eindpr oject

Opinion Leader ship binnen de online community

Juli 2006 Wouter Dr inkwaar d Edwin Huber s Wouter Jansen

Inhoudsopgave Inhoudsopgave tabellen en figuren............................................................................................ 3 Inleiding..................................................................................................................................... 4 Opinion Leaders ...................................................................................................................................4 Achtergrond..........................................................................................................................................4 Online communities..............................................................................................................................4 Contact .................................................................................................................................................4

Hoofdstuk 1: Theoretisch kader ................................................................................................ 6 Opinion Leaders ...................................................................................................................................6 Online communities..............................................................................................................................6 Contact .................................................................................................................................................6 Balance theory......................................................................................................................................7

Hoofdstuk 2: Theorievorming ................................................................................................... 8 Beschrijvingsvraag: ..............................................................................................................................8 Verschijnsel:.........................................................................................................................................8 Verklaringsvraag: .................................................................................................................................8 Uitleg van de wetmatigheid..................................................................................................................8

Hoofdstuk 3: Metingen............................................................................................................ 10 Dataverzameling.................................................................................................................................10 Filters..................................................................................................................................................11 Afhankelijke variabele: Opinion Leadership......................................................................................11 Vier methoden om Opinion Leadership te meten (Rogers, 2003) ..................................................11 Opinion Leadership schalen uit de literatuur..................................................................................12 Reliability van de Opinion Leadership schalen uit de literatuur.....................................................12 Opinion Leadership schaal van Childers en onze aanpassingen.....................................................12 Kwaliteit van de schaal...................................................................................................................13 Toetsingsvraag 1 - Aantrekkelijkheid.................................................................................................13 Toetsingsvraag 2 - Reacties................................................................................................................14 Toetsingsvraag 3 - Topics...................................................................................................................15 Extra variabelen..................................................................................................................................15

Hoofdstuk 4: Data-analyse ...................................................................................................... 17 Hypothese 1a: .....................................................................................................................................17 Hypothese 1b:.....................................................................................................................................17 Mate waarin niet-verplichte vragen zijn ingevuld ..........................................................................17 Uitgebreidheid waarmee open vragen zijn ingevuld ......................................................................18 Hypothese 2:.......................................................................................................................................19 Hypothese 3:.......................................................................................................................................19 Regressie over het hele model ............................................................................................................20 Effect random/niet-random geselecteerde respondenten ....................................................................21

Hoofdstuk 5: Wetenschappelijke conclusies ........................................................................... 22 Hypothese 1a: .....................................................................................................................................22

1

Hypothese 1b:.....................................................................................................................................22 Hypothese 2:.......................................................................................................................................22 Hypothese 3:.......................................................................................................................................22 Extra variabelen..................................................................................................................................23 Andere wetenschappelijke conclusies ................................................................................................23 Van explanans naar wetmatigheid ......................................................................................................23 Van contact naar Opinion Leadership?...............................................................................................24

Hoofdstuk 6: Beleidsconclusies .............................................................................................. 25 Beleidsconclusies voor social support- en medische communities ....................................................25 Beleidsconclusies voor administrators en moderators van overige communities...............................26

Samenvatting - Opinion Leadership binnen de online community ......................................... 27 Onderzoeksvraag ................................................................................................................................27 Relevantie...........................................................................................................................................27 Theorie + hypotheses..........................................................................................................................27 Metingen.............................................................................................................................................27 Data-analyse .......................................................................................................................................28 Wetenschappelijke conclusies ............................................................................................................28 Beleidsconclusies ...............................................................................................................................28

Referenties............................................................................................................................... 30 Bijlage ..................................................................................................................................... 31 Bijlage I, gebruikte vragen uit questionnaire......................................................................................31 Bijlage II: regressie met controlevariabele Hypothese 1a ..................................................................39 Bijlage III: regressie met controlevariabele Hypothese 1b – niet verplichte vragen ..........................40 Bijlage IV: regressie met controlevariabele Hypothese 1b – open vragen .........................................41 Bijlage V: regressie zonder controlevariabele Hypothese 2 ...............................................................42 Bijlage VI: regressie met controlevariabele Hypothese 3...................................................................43 Bijlage VII: Effect random/niet-random geselecteerde respondenten ................................................44

2

Inhoudsopgave tabellen en figuren Tabel 1: Normaliteittest voor Opinion Leadership.................................................................. 13 Tabel 2: Regressieanalyse met OL en CEA ............................................................................ 17 Tabel 3: Regressieanalyse met OL en profile_percent_recoded ............................................. 18 Tabel 4: Regressieanalyse met OL en qn_profile_open .......................................................... 18 Tabel 5: Regressieanalyse met OL en qn_my_behav_response en aantal_posts .................... 19 Tabel 6: Regressieanalyse met OL en qn_my_behav_own_topic........................................... 19 Tabel 7: Regressieanalyse met OL, onafhankelijke variabelen en extra variabelen ............... 20 Figuur 1: Schematische weergave model ................................................................................ 21

3

Inleiding Opinion Leaders Binnen een groep mensen kan contact op veel verschillende manieren plaatsvinden. In een face-to-face gesprek, via de telefoon, door middel van de media en tegenwoordig bijvoorbeeld ook via het Internet. Binnen elke groep ontstaat hierdoor een netwerk van contacten. Door die onderlinge contacten nemen mensen meningen van elkaar over. Het is echter niet zo dat er altijd sprake is van een één op één uitwisseling tussen mensen. Vaak is er een ongelijke relatie en heeft de ene persoon meer invloed op de ander dan andersom. Als dit vervolgens op groepsniveau wordt bekeken, is er een groep personen aan te wijzen die duidelijk meer invloed heeft op anderen. Deze groep personen wordt ‘Opinion Leaders’ genoemd. In de sociologische literatuur is ‘Opinion Leader’ inmiddels een ingeburgerd begrip. De meest gebruikte definitie in de literatuur van het begrip Opinion Leader luidt: “The degree to which an individual is able to influence informally other individuals’ attitude or overt behavior in a desired way with relative frequency” (Rogers, 1995). De grootte van de groep ‘Opinion Leaders’ wordt meestal rond 13 tot 14% geschat van de totale groepsgrootte (Rogers, 1995). Kortom, een kleine groep mensen met een grote invloed op de mening van anderen. Achtergrond Doordat de Opinion Leaders zo’n invloedrijke groep zijn, is er inmiddels redelijk wat onderzoek naar gedaan. Het onderzoeksgebied is begonnen in de jaren ’40 op het gebied van hoe in een groep informatie wordt verspreid door middel van communicatie (Lazarsfeld, 1944). In de jaren ’60 is hier het concept van de diffusie van innovaties aan toegevoegd (Rogers, 1962). Vanaf toen werd ook in het bedrijfsleven en door de overheid veel gebruik gemaakt van dit concept in verband met de marketing van producten en ideeën. Voor deze organisaties kan een antwoord op de vraag wat de kenmerken zijn van een Opinion Leader erg nuttig zijn. Een nog beter inzicht hierin kan worden verkregen wanneer er een verklaring kan worden gegeven voor het feit dat er Opinion Leaders ontstaan. In de literatuur is er echter alleen onderzoek gedaan naar het identificeren en beschrijven van Opinion Leaders door middel van de vraag ‘wat zijn de eigenschappen van een Opinion Leader?’. De vraag hoe een Opinion Leader ontstaat, is echter nog nooit beantwoord. Er is dus sprake van een duidelijk kennisgat in de literatuur. De vraag die wij daarom willen beantwoorden luidt ‘hoe wordt iemand een Opinion Leader’? Online communities In dit onderzoek wordt onderzocht hoe Opinion Leaders worden gevormd in online communities. In online communities kunnen mensen op verschillende manieren met elkaar in contact komen, bijvoorbeeld door middel van een chat, een forum of een gastenboek. Uit de literatuur blijkt (zie het ‘theoretisch kader’) dat ook in online communities Opinion Leaders zijn aan te wijzen. Dit is overtuigend aangetoond voor online brand communities en in een aantal onderzoeken ook voor medische communities. Een tweede reden waarom social support- en medische communities worden bekeken, is omdat dit onderzoek in een breder verband plaatsvindt waarin deze communities centraal staan. De vraag wordt hiermee geconcretiseerd tot ‘hoe is het te verklaren dat een lid van een online community een Opinion Leader wordt in die community?’.1 Contact Om deze vraag te beantwoorden is eerst gekeken naar de eigenschappen van Opinion Leaders. Eigenschappen die gelden voor Opinion Leaders zijn bijvoorbeeld een hogere sociale betrokkenheid en een uitgebreider persoonlijk netwerk dan non-Opinion Leaders. Ze hebben contact met veel personen en wisselen via deze contacten infomatie uit, voeren discussies en blijven op de hoogte van de gang 1

In het vervolg van dit verslag zal onder het begrip ‘online communities’ verstaan worden ‘social support- en medische communities’. 4

van zaken en alle nieuwtjes. Veel contacten met andere personen is een duidelijk kenmerk van een Opinion Leader. De kans dat iemand Opinion Leader is als hij veel contacten heeft, is groter dan wanneer hij deze niet heeft (Rogers, 2003). In dit onderzoek zal getracht worden te zoeken naar een causaal verband. Wij vermoeden dat het aantal contactmomenten van invloed is op de kans Opinion Leader te worden. Daarom zijn we tot de volgende probleemstelling gekomen: “Zijn leden van online communities die veel contact hebben met andere leden eerder een Opinion Leader binnen die community?”. In het theoretisch kader zal dieper in worden gegaan op dit causale proces.

5

Hoofdstuk 1: Theoretisch kader Opinion Leaders Het is belangrijk stil te staan bij de essentie van het begrip Opinion Leader. In de loop van de jaren is er door veel verschillende mensen onderzoek gedaan naar Opinion Leaders. Over het algemeen worden Opinion Leaders gekarakteriseerd als een actieve mediagebruiker die de mening van de media interpreteert om deze aan anderen door te geven. Hij/zij wordt over het algemeen beschouwd als iemand met hoge achting door diegenen die zijn/haar mening accepteren en is Opinion Leader wat betreft één specifiek onderwerp. Rogers (1995) heeft het idee van de Opinion Leader verder uitgewerkt en zijn beschrijving is in de literatuur op dit moment de meest geaccepteerde. Hij beschrijft Opinion Leaders aan de hand van zes karakteristieken: 1. Opinion Leaders staan meer bloot aan massamedia dan anderen 2. Opinion Leaders zijn meer kosmopoliet dan anderen, wat betekent dat ze nieuwe ideeën inbrengen binnen een groep 3. Opinion Leaders hebben meer contact met ‘change agents’2 4. Opinion Leaders zijn betrokken bij meer sociale participatie dan anderen 5. Opinion Leaders hebben een hogere sociaal-economische status dan anderen 6. Opinion Leaders zijn innovatiever dan anderen Rogers omschrijft Opinion Leadership als “The degree to which an individual is able to influence informally other individuals’ attitude or overt behavior informally in a desired way with relative frequency” (Rogers, 1995). Online communities Uit de literatuur blijkt dat veel eigenschappen voor Opinion Leaders in de echte wereld ook gelden voor Opinion Leaders in online communities (Lyons, Henderson, 2005). In een onderzoek van Sohn (2005) wordt gebruik gemaakt van een scorelijst waarop mensen via stellingen kunnen aangeven in welke mate ze Opinion Leader gedrag vertonen. Over het algemeen concludeert Sohn dat kenmerken voor Opinion Leadership en Opinion Seeking in de offline omgeving ook gebruikt kunnen worden voor de online omgeving. Ook Lyons en Henderson (2005) onderzoeken of offline Opinion Leadership overeenkomt met online Opinion Leadership. Zij vinden op acht punten3 overeenkomsten en concluderen hieruit dat offline en online gedrag overeenkomt. Tsang en Zhou (2005) nemen waar dat Opinion Leaders per community kunnen verschillen in of ze ‘Opinion Seeking’ of ‘Opinion Leading’ zijn. Contact Sociale interactie speelt een belangrijke rol in het gedrag van de Opinion Leader. De Opinion Leader heeft interactie met anderen nodig om zijn kennis en meningen te verspreiden. Hij reageert op vragen van anderen en gaat discussies aan om zijn denkbeelden aan te scherpen. Via deze interactie bekomt hij ook weer nieuwe kennis. In dit onderzoek is vooral de verspreiding van de mening van de Opinion 2

Change Agent: ‘someone who facilitates change in the particular area in which it is needed’ (McCalman and Paton, 1992: 144) 3 Deze acht punten zijn: There is a positive relationship between Internet opinion leadership and (1) enduring involvement with the Internet (betrokkenheid over een langere periode), (2) perceived knowledge of the Internet, (3) exploratory behaviour on the Internet, (4) innovative behaviour on the Internet & (5) computer competence on the Internet. Internet opinion leaders have used the Internet (6) for a longer period of time than non-leaders & (7) more frequently than non-leaders. Internet opinion leaders (8) remain on the Internet for a longer period of time for each of their Internet ‘sessions’ than non-leaders.

6

Leader van belang. Daarom zal nauwkeurig worden ingegaan op de processen die plaatsvinden bij sociale interactie, om zo een kader te scheppen waarbinnen meningsverspreiding verloopt. Matsumura, Ohsawa en Ishizuka (2002) beschrijven het Influence Diffusion Model (IDM), dat gebruikt wordt om er achter te komen hoe meningen worden verspreid. Het zegt dat één van de kenmerken van online discussies is dat mensen communiceren door het uitwisselen van comments. Op elkaar volgende comments vormen een comment-chain. Uit deze comment-chain kan afgeleid worden welk comment door welke andere comments is beïnvloed. Als bijvoorbeeld comment CB een reactie is op CA, dan wordt verondersteld dat CB beïnvloed is door CA. Hetzelfde proces geldt voor de zender van een comment. Als persoon B reageert op persoon A, dan zal hij/zij al beïnvloed zijn door persoon A. De totale invloed van een persoon aan de community wordt berekend door: ‘the sum of influence diffused from the subject (a comment, person or a term) to all other members of the community.’ Het is dus de totale som van invloeden die een persoon verspreidt. Ook wordt de volgende definitie gegeven: ‘In text-based communication, influence diffuses along the comment-chains by medium of terms, i.e., words or phrases.’ Hoe meer invloed een persoon dus wil uitoefenen op andere personen, hoe meer hij/zij met de andere personen zal moeten communiceren. Balance theory Dit wat betreft de algemene vorm van communicatie tussen personen op het Internet, nu zal verder ingegaan worden op de rol van Opinion Leaders in het communicatieproces. Een conceptueel model van dit communicatieproces wordt gegeven door de zogenaamde ‘balance theory’ van Troldahl. Dit is een reactie op het “two-step flow of communication” model (Katz and Lazarsfeld, 1955). In dit laatste model wordt gesteld dat nieuwe ideeën door de massamedia op de Opinion Leaders worden overgedragen, die deze vervolgens weer overdragen op de non-Opinion Leaders. De ‘balance’ theorie stelt dat de massamedia direct de non-Opinion Leaders bereikt. Indien de informatie die een nonOpinion Leader ontvangt inconsistent is met zijn huidige overtuigingen dan is die persoon ‘not in balance’. Volgens de balanstheorie zal die persoon zijn onbalans reduceren door advies te vragen aan een Opinion Leader. Dit zal de Opinion Leader doen door hetzij die persoon additionele overtuigingen te geven ofwel door de informatie van de massamedia te verwerpen (Troldahl, 1966). Volgens bovenstaand model heeft de Opinion Leader dus een standvastiger mening dan non-Opinion Leaders. Dit komt doordat Opinion Leaders hun mening vaker baseren op veel verschillende (professionele) soorten informatiebronnen. Opinion Leaders laten hierdoor hun mening vormen en zodoende wordt hun mening ook op meerdere manieren gesteund. Non-Opinion Leaders maken minder gebruik van informatiebronnen en willen daarom nog andere bevestiging voordat zij hun mening veranderen. Uit deze onbalans onder de non-Opinion Leaders komt vaak een contact voort tussen Opinion Leaders en non-Opinion Leaders. Vervolgens gebruiken de non-Opinion Leaders de mening van de Opinion Leader(s) om weer in balans te komen. Zo is te verklaren dat de mening van een nonOpinion Leader zal convergeren in de richting van de Opinion Leader. Dit basisproces geldt voor alle non-Opinion Leaders, zodat ook binnen een groep (op meso-niveau) een convergentie richting de mening van de Opinion Leader zichtbaar is. In dit theoretisch kader is meer achtergrondinformatie gegeven over het concept Opinion Leaders en de manier waarop zij hun invloed in een groep uitoefenen door middel van contact. Op basis van deze informatie zal in het gedeelte over theorievorming de wetmatigheid uitgelegd worden.

7

Hoofdstuk 2: Theorievorming De theorievorming is opgebouwd uit een beschrijvingsvraag, een verklaringsvraag en drie toetsingsvragen. Als antwoord op de verklaringsvraag is een wetmatigheid opgesteld. Na de wetmatigheid worden drie uitspraken gedaan over bijzondere condities en dit leidt uiteindelijk tot drie explanans die getoetst zullen worden. Deze explanans zijn onze eigenlijke toetsingsvragen. Beschrijvingsvraag: Zijn er in online communities Opinion Leaders? Het antwoord op deze beschrijvingsvraag is een volmondig ‘ja’. In de literatuur is veel te vinden over Opinion Leaders, zowel in de ‘echte’ wereld als in de online wereld (Sohn, 2005). Hun bestaan is onomstreden. Er zijn echter veel vraagtekens over hoe mensen Opinion Leaders worden. Verschijnsel: Je hebt een groep mensen die met elkaar communiceren. Tijdens het communiceren maken mensen contact met elkaar. Door die contacten nemen mensen meningen van elkaar over. De mening van de ene persoon wordt eerder overgenomen dan de mening van een ander persoon. Hoe is het te verklaren dat de mening van de ene persoon eerder wordt overgenomen dan de mening van een ander persoon? Verklaringsvraag: Hoe is het te verklaren dat een lid van een online community een Opinion Leader in de community wordt? Het antwoord op deze vraag wordt gegeven in de volgende wetmatigheid: Wetmatigheid: leden van een online community die veel contact hebben met andere leden zijn eerder een Opinion Leader binnen deze community, dan mensen die minder contact hebben met andere leden. Uitleg van de wetmatigheid Er zijn veel verschillende manieren van contact mogelijk. De vorm van contact die in de wetmatigheid bedoeld wordt is het contact binnen de community. Dit wordt als volgt gedefinieerd: het verspreiden van een bericht waarna de ander kennis neemt van dit bericht, in welke vorm dan ook. Door middel van contact worden meningen verspreid. Indien je kennis neemt van een bepaalde mening, zal je voor een klein deel richting die mening convergeren. Je bent hierdoor meer ontvankelijk voor meningen uit die richting. Indien je steeds vaker kennis neemt van die mening, zal je ook steeds meer richting die mening convergeren (Lave & March, 1993). Heeft een persoon een neutraal uitgangspunt, dan is de kans aanwezig dat hij/zij de andere mening op een bepaald moment daarna helemaal heeft overgenomen. Heeft een persoon een radicaal ander uitgangspunt dan die mening, dan zal hij/zij na een bepaalde tijd misschien nog steeds tegen die mening zijn, maar minder radicaal dan eerst. Binnen een community zijn niet alle meningen even wijd verspreid. Aangezien meningen convergeren in de richting van de mening die het meest voorkomt, ligt de gangbare mening meer in de richting van de personen die het meest hun mening verspreiden. Het hebben van veel contact met de community van een persoon leidt er dus toe dat de mening van die persoon als gangbare mening gaat gelden. Voor Opinion Leaders geldt ook dat hun mening als gangbare mening gaat gelden. De veronderstelling is dat dit komt doordat zij veel contact hebben met andere leden binnen de community. Hierbij zijn een aantal condities opgesteld, waarna het explanans (de hypothese) is afgeleid.

8

Conditie 1: Je hebt meer kans op een contact met een lid als je jezelf op een aantrekkelijke manier presenteert. Voorbeelden van een aantrekkelijke presentatie zijn gebruik van kleuren en/of emoticons en/of een avatar, en/of een uitgebreid profiel. Explanans 1: Mensen die veel gebruik maken van kleuren en/of emoticons en/of een avatar, en/of een uitgebreider profiel, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Conditie 2: Bij het hebben van contact is het belangrijk dat er op elkaar wordt gereageerd. Als er op jouw bericht wordt gereageerd, is dit een bewijs dat je bericht door de ander ter kennis aangenomen is. Wanneer een bericht ter kennis aangenomen is dan heeft een contact plaatsgevonden. Explanans 2: Mensen waarop meer wordt gereageerd, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Conditie 3a: Opinion Leaders vertonen vaak exploratief gedrag en zijn op zoek naar nieuwe dingen (Lyons & Henderson, 2005). Mensen die vaak nieuwe dingen tegenkomen hebben de behoefte om dit aan anderen te vertellen. Conditie 3b: Als je iets nieuws te vertellen hebt, zal je eerder een nieuw onderwerp openen. Door het openen van een nieuw onderwerp heb je meer contact met andere leden. Explanans 3: Mensen die vaker een nieuw onderwerp starten, behoren eerder tot de Opinion Leaders. De toetsingsvragen worden dus: Toetsingsvraag 1: Klopt de stelling: ‘Mensen die veel gebruik maken van kleuren en/of emoticons en/of een avatar, en/of een uitgebreider profiel, behoren eerder tot de Opinion Leaders.’ Toetsingsvraag 2: Klopt de stelling: ‘Mensen waarop meer wordt gereageerd, behoren eerder tot de Opinion Leaders’ Toetsingsvraag 3: Klopt de stelling: ‘Mensen die vaker een nieuw onderwerp starten, behoren eerder tot de Opinion Leaders’

9

Hoofdstuk 3: Metingen Dataverzameling De in dit onderzoek geanalyseerde data is verkregen door het verstrekken van een online vragenlijst aan leden van online social support- en medische communities die gevonden zijn op het Internet. De vijf verschillende TU/e-onderzoeksgroepen die aan dit onderzoek meedoen hebben, onafhankelijk van elkaar, de communities gezocht. Dit heeft voornamelijk plaatsgevonden met behulp van zoekmachine Google.com en Yahoo! Directories. De online communities zijn Engelstalig en komen uit verschillende landen. Voor de dataverzameling is gebruik gemaakt van drie verschillende methoden4: 1) Dataverzameling via een e-mail naar leden van communities waarbij de e-mailadressen verkegen zijn via de administrator of waarbij de administrator de leden zelf benaderd. Hiervoor heeft elke onderzoeksgroep de administrators via e-mail benaderd. In een eerste mail is gevraagd of het mogelijk was om een aantal vragen naar een selectie van de leden van de community te sturen. Bij een positieve reactie is gevraagd om van alle, of een random selectie van 120 leden de e-mailadressen te krijgen. Als de administrator geen rechten had om de emailadressen van zijn/haar leden te verspreiden is gevraagd of hij/zij zelf de vragenlijst naar een random selectie van de leden wilde sturen. Op deze manier wordt een random selectie verkregen. Als er de beschikking is gekregen over e-mailadressen kunnen er reminders worden gestuurd, wat de response rate verhoogt. Als de administator de leden benadert, hangt dit van zijn/haar bereidheid om mee te werken af. Van de vier gebruikte methodes is deze optie de beste. 2) Dataverzameling middels een random selectie van alle leden van de community die hun emailadres publiek hebben gemaakt. Om dit toe te passen moet op communities worden gezocht naar ledenlijsten waar ook het e-mailadres van de betreffende personen in staat. Voorwaarde is echter wel dat een groot deel van de leden zijn/haar e-mailadres kenbaar maakt. Als slechts een kleine minderheid van bijvoorbeeld 3 tot 5 % dit doet is er geen sprake van een a-selecte steekproef, maar van zelfselectie. Voordeel van deze methode is dat het sturen van reminders geen probleem is, wat kan leiden tot een hoge response rate. 3) Dataverzameling met behulp van een posting op het forum. In het geposte bericht staat een korte uitleg van het onderzoek, de relevantie, de gang van zaken en een url naar de vragenlijst. Deze methode is een vorm van zelfselectie. Alleen leden die op de community komen, de posting lezen en de vragenlijst invullen worden geselecteerd. Er is hier dus geen sprake van een random selectie. De eerste methode is bij vijf online communities toegepast. Bij vier van deze communities heeft de administrator een random geselecteerde groep van zijn leden een mail gestuurd met de url van de vragenlijst. Bij de andere community heeft de administrator het volledige ledenbestand van de community (597 leden) per mail gevraagd de vragenlijst in te vullen.

4

Oorspronkelijk werd gebruik gemaakt van 4 verschillende methoden. De vierde methode hield dataverzameling door middel van een random selectie van alle leden die de afgelopen twee maanden tenminste één keer op het forum hebben gepost. Dit is alleen mogelijk als van een groot deel van de posters ook daadwerkelijk het e-mailadres beschikbaar is. Alleen dan is er sprake van een random selectie. Ook moet iedere poster een gelijke kans maken om geselecteerd te worden. Deze methode is niet toegepast.

10

De tweede methode is bij acht online communities toegepast. Bij al deze communities was het aantal beschikbare e-mailadressen van de leden gelijk aan of groter dan 25%. Uit de beschikbare emailadressen is een random sample getrokken met een grootte van 120 leden per online community. Ten slotte is op 56 communities een post geplaatst (methode 3) met daarin de url van de vragenlijst, een uitleg van het onderzoek en een verzoek de vragenlijst in te vullen. Het aantal posts dat door moderators of administrators van de forums zijn verwijderd is niet bekend. In totaal zijn er 69 communities benaderd. Dit heeft geresulteerd in een sample ter grootte van 208 respondenten. Van deze 208 personen kunnen er 74 worden beschouwd als random geselecteerd (methode 1 en 2) en 134 als niet-random (zelfselectie, methode 3). Filters Voordat al onze meetschalen aangemaakt worden, wordt een filter ingesteld op de vraag of respondenten de afgelopen drie maanden op hun community zijn geweest. Indien dit niet het geval is geweest, wordt de respondent niet meegenomen in de data-analyse. Dit omdat het ons onverantwoord lijkt onze vragen te stellen als het zo lang geleden is dat de respondent op zijn community is geweest. Indien een respondent voor een bepaalde vraag geen antwoord heeft gegeven, wordt deze ook niet meegenomen in de analyse voor die betreffende toetsingsvraag. In de uiteindelijke regressieanalyse worden alleen respondenten meegenomen die bij alle toetsingsvragen de relevante items hebben beantwoord. Er wordt dan ook een filter gedraaid waarin alle filters voor de deelanalyse van individuele variabelen samen zijn genomen. Afhankelijke variabele: Opinion Leadership Vier methoden om Opinion Leadership te meten (Rogers, 2003) Rogers beschrijft vier verschillende methoden om Opinion Leadership te meten, te weten sociometric, informant’s ratings, self-designating techniques en observation a. sociometric De sociometrische schaal heeft het voordeel veelomvattend te zijn: onderzoekers vragen aan alle leden van een sociale omgeving wie ze om advies en informatie vragen. Leden die het meest gevraagd worden, zijn de Opinion Leaders. b. key informant’s rating In de ‘sleutelfiguurmethode’ wordt aan prestigieuze leden van een sociale omgeving gevraagd wie zij de Opinion Leaders achten. c. self-designation Bij de ‘self-designation method’ wordt aan de proefpersonen zelf een serie vragen gesteld om te bepalen tot welk niveau zij zichzelf een Opinion Leader achten. d. observation Bij observation kijkt de onderzoeker naar het communicatiegedrag in een omgeving en probeert zo de Opinion Leaders te identificeren. Uit onderzoek is gebleken dat alle vier de technieken gelijkwaardig zijn (Rogers en Cartano, 1962). De methodekeuze is dus afhankelijk van externe factoren die verschillen per onderzoek. Over het algemeen wordt echter de ‘self-designation method’ gebruikt vanwege twee redenen: ten eerste omdat dan niet alle leden van een omgeving gevraagd hoeven te worden om mee te werken aan het onderzoek. Ten tweede omdat de andere methoden complexer zijn en meer tijd kosten (Chatman, 1987). Ook in ons onderzoek wordt voor de ‘self-designation method’ gekozen, omdat dit de makkelijkste methode is om Opinion Leadership te bepalen in een steekproefsgewijze online survey.

11

Opinion Leadership schalen uit de literatuur De eerste schaal om Opinion Leadership te meten is de schaal van Katz and Lazarsfeld (1955). De schaal, bestaande uit twee items, ging over invloed in politieke ideeën. De eerste uitgebreide productspecifieke Opinion Leadership schaal is van Rogers en Cartano (1962), dit was een 6 items selfdesignating schaal. De volgende stap werd gezet door King en Summers (1970), zij schaafden aan het begrip Opinion Leader. Waar bij Rogers en Cartano meer de nadruk lag op persoonlijke invloed, beargumenteerden King en Summers dat Opinion Leaders hun invloed lieten gelden door middel van communicatie en dit kwam tot uiting in hun vragenlijst. Childers (1986) gaat verder op dit werk, door nog meer te focussen op het communicatiedeel ten koste van de persoonlijke invloed. Dit komt ook tot uiting in zijn vragenlijst. Reliability van de Opinion Leadership schalen uit de literatuur In de literatuur wordt de kwaliteit van de schaal voornamelijk met reliability tests onderzocht. De items van een schaal worden geacht hetzelfde te meten als de reliability hoger is dan 0,8. Vanaf het begin van de jaren ’80 worden er voor het eerst reliability tests gedaan met de zeven items schaal van King and Summers. De scores variëren van 0,67 tot 0,87 (Yavas, 1982). In 1986 maakt Childers een aantal aanpassingen aan de originele survey, waarna hij tot een reliability score van 0,79 komt. Na item 5 te deleten, komt hij uit op een score van 0,83. Eind jaren ’80 en begin jaren ’90 is onderzoek gedaan met behulp van deze nieuwe schaal en de reliability scores variëren nu van 0,77 tot 0,89. Op dit moment wordt de Childers schaal wijdverbreid gebruikt voor marketingdoeleinden en wordt gezien als de schaal met de hoogste reliability. De basis van deze zes items schaal (dus zonder het oorspronkelijke item 5) is ook door ons gebruikt. De schaal is tevens unidimensionaal (dit houdt in dat de schaal uit één dimensie bestaat): Opinion Leadership bestaat weliswaar zowel uit een communicatie-element (de eerste vier vragen) als een beïnvloedingselement (de laatste twee vragen), maar doordat deze beiden in de definitie van het construct voorkomen is dit geen probleem. Ook een factoranalyse laat zien dat het construct unidimensionaal is (Flynn, 1994). Wat betreft validiteit voldoet deze schaal eveneens volgens Childers (1986) en Flynn (1994). Vanwege de beperktheid in de omvang van dit onderzoek zal de validiteit van de Opinion Leadership schaal als een gegeven uit de literatuur worden beschouwd. Dit is echter een aanname, want er waren redelijk wat aanpassingen nodig om de Childers schaal naar onze eigen schaal om te schrijven. Daarover zal nu verder uitgelegd worden. Opinion Leadership schaal van Childers en onze aanpassingen In eerste instantie is de vragenlijst van Childers bedoeld om Opinion Leadership te meten in offline productomgevingen. Om Opinion Leadership te kunnen meten in online social support- en medische communities zijn er een aantal aanpassingen nodig. De eerste aanpassing betreft de overgang van offline naar online communities. Communicatie in het echt verloopt heel anders dan communicatie via het Internet: waar er in het echt gesproken wordt over bijvoorbeeld ‘praten’ zal dit omgezet moeten worden naar Internetterminologie. De tweede aanpassing betreft de overgang van product communities naar social support- en medische communities. Er zijn aanwijzigen dat Opinion Leaders ook aangewezen kunnen worden in medische offline communities (Locock, 2001), voor social support- en medische communities is dit echter nog nooit gedaan en betreft dit dus een uitbreiding van het concept Opinion Leadership. Gevolg hiervan is dat de vragen ‘vager’ worden: waar in de vragenlijst van Childers ‘product’ wordt gebruikt, wordt in onze vragenlijst ‘subject (in the community)’ gebruikt. Voor de respondent moet dus goed duidelijk zijn wat het ‘subject’ is in zijn community. Ook was er nog een laatste extra aanpassing nodig op de schaal van Childers. Childers gebruikte een vijf puntsschaal voor elk item. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van een zeven puntsschaal. Dit komt doordat dit onderzoek deel uitmaakt van een groter onderzoek waarbij er voor is gekozen om bij alle antwoordcategorieën gebruik te maken van een zeven puntsschaal ten behoeve van de uniformiteit

12

van het onderzoek, want het is eenvoudiger voor de respondenten als er niet steeds een andere schaal wordt gebruikt.5 Kwaliteit van de schaal De reliability is bepaald met behulp van SPSS. De zes vragen met zeven antwoordcategorieën (1 t/m 7) van de schaal zijn opgeteld. Deze optelsom heeft een mogelijke range van 6 t/m 42. Om te bepalen of bij deze maat voor Opinion Leadership met elk item wel hetzelfde gemeten wordt, is gecontroleerd met een reliability-test. De reliability is gemeten met behulp van 129 respondenten. De reliability bedraagt 0,852. Als item 5 wordt weggelaten, zou de reliability nog verder verhoogd worden tot 0,854. Dit wordt echter niet gedaan vanwege het feit dat item 56 een inhoudelijk belangrijke vraag is, namelijk één van de twee vragen over de invloed van de Opinion Leader. Omdat uiteindelijk een lineaire regressie zal worden uitgevoerd is het van belang dat de schaal normaal verdeeld is. Aan deze voorwaarde wordt voldaan, zoals de volgende normaliteittest laat zien (zie tabel 1) Tests of Normality a

Kolmogorov-Smirnov Statistic df Sig. OL_schaal_6_ var_opgeteld

,067

129

Statistic

,200*

,980

Shapiro-Wilk df 129

Sig. ,057

*. This is a lower bound of the true significance. a. Lilliefors Significance Correction

Tabel 1: Normaliteittest voor Opinion Leadership Beide tests geven geen significantie, dus dit betekent dat de nulhypothese van normaliteit niet verworpen kan worden. Toetsingsvraag 1 - Aantrekkelijkheid Met toetsingsvraag 1 wordt gekeken in hoeverre de aantrekkelijkheid van het voorkomen van een respondent van invloed is op de kans dat hij Opinion Leader is. Deze toetsingsvraag bestaat uit twee delen. Deel één van toetsingsvraag 1 handelt over het gebruik van kleuren, avatars en emoticons. Deel twee handelt over de mate waarin er gebruik wordt gemaakt van een profiel. Deel 1 geeft een indicatie in hoeverre respondenten gebruikmaken van de mogelijkheden die ze hebben binnen hun community om hun voorkomen aantrekkelijker te maken. Hierbij wordt, zoals eerder genoemd, gelet op de mogelijkheden van gebruik van kleuren, emoticons en avatars.7 Om de mate van gebruik van deze mogelijkheden te meten wordt een zeven puntsschaal gebruikt met enerzijds ‘not at all’ als antwoord en anderzijds ‘very extensively’. Daarnaast is er een ‘not available’ antwoordmogelijkheid. De ‘not available’ antwoordcategorie krijgt in SPSS de waar de ‘system missing’. De zeven puntsschaal krijgt een waardering van 1 (not at all) tot 7 (very extensively). Een reliability analyse laat zien dat de drie schalen hetzelfde concept meten.8 Hierna worden de drie schalen samen opgeteld. Omdat missing values niet worden meegenomen, blijven alleen die cases over waarin alle drie de

5

Alle door ons gebruikte items uit de vragenlijst zijn opgenomen in Bijlage I Benadrukt moet worden dat dit item 5 een ander item 5 is dan het geschrapte item 5 van King en Summers (het is item 6 van de vragenlijst van King en Summers) 7 Items die worden bekeken zijn qn_personalize_colour, qn_personalize_emoticons en qn_personalize_avatar 8 Reliability = 0,824 > 0,8 bij N=102 6

13

vragen beantwoord zijn. Er ontstaat zo een schaal met een waarde lopend van 3 tot 21.9 Frequentieanalyse laat zien dat waarden op de gehele schaal voorkomen. Het tweede deel van toetsingsvraag 1 handelt over profielen. Van een respondent wordt eerst gecontroleerd of deze een profiel heeft en of dit verplicht is in de community. Alleen respondenten bij communities waarbij een profiel verplicht is of respondenten die vrijwillig een profiel hebben ingevuld, worden via een filter geselecteerd.10 Over het concept profiel zijn twee vragen gesteld, één over de mate waarin de respondent de nietverplichte vragen heeft ingevuld (gevraagd in percentages),11 en één waarin gevraagd wordt naar de uitgebreidheid waarmee de respondent de open vragen van zijn/haar profiel heeft ingevuld.12 Beide items bleken laag te scoren in een reliability test (0,610), waardoor het niet mogelijk is beide op te tellen.13 Hierom zijn beide variabelen uiteindelijk afzonderlijk in de regressieanalyse opgenomen. qn_profile_percent_filled, de vraag over de mate waarin de respondent de niet-verplichte vragen heeft ingevuld, heeft vijf antwoordcategorieën en een ‘there were no non-obligated questions.’ Respondenten die deze laatste categorie hebben ingevuld zijn uit de analyse gehaald (system missing). De antwoordcategorieën bestaan verder uit ‘none’, ‘less than 25%’, 25%-50%, 51%-75% en more than 75%. Het item is gehercodeerd zodat eerder genoemde categorieën de waarden 1 tot en met 5 krijgen. Dit nieuwe item is profile_percent_recoded genoemd. qn_profile_open, de vraag over de uitgebreidheid waarmee de open vragen zijn ingevuld, heeft een zeven puntsschaal voor de antwoorden, waarin ‘very briefly’ gewaardeerd werd met een één en zo oplopend tot ‘very extensively’ met een zeven. Daarnaast is er nog een ‘not available’ antwoordmogelijkheid welke de waarde ‘system missing’ krijgt. De controlevariabelen die voor beide delen van toetsingsvraag 1 zijn gebuikt zijn qn_important_attention, qn_important_popular en qn_self_introvert (allen gemeten met behulp van zeven puntsschalen). Het eerste item is een maat voor in hoeverre de respondent het fijn vindt de aandacht van andere leden van de community te hebben. Het is mogelijk dat mensen die het fijn vinden veel aandacht te krijgen van andere leden zich aantrekkelijker presenteren. In hoeverre de respondent het fijn vindt aandacht te krijgen van andere leden is dan een voorspeller van Opinion Leadership en niet de mate van een aantrekkelijke presentatie. Het tweede item vraagt of de respondent het fijn vindt populair te zijn in de community. De redenering achter deze controlevariabele is dezelfde als voor het vorige item. Opinion Leadership kan via aantrekkelijkheid worden verklaard door de mate waarin iemand het fijn vindt populair te zijn. Het derde item vraagt of een respondent zichzelf beschouwt als introvert of extrovert. Dit is een belangrijke controlevariabele omdat de manier waarop een respondent zichzelf presenteert het gevolg kan zijn van de mate waarin hij/zij extrovert is. Opinion Leadership kan dus via aantrekkelijkheid van de mate van extrovertheid afhangen. Toetsingsvraag 2 - Reacties Met deze toetsingsvraag wordt onderzocht of er een verband is tussen het aantal reacties dat iemand krijgt en Opinion Leadership. Voor deze vraag is een filter gemaakt waarbij personen die de afgelopen vier weken niet hebben gepost niet zijn meegenomen. De eerste handeling hiervoor bestaat uit het 9

Item dat wordt gecreëerd heeft de naam CEA_opgeteld Item waarover het filter gezet wordt: qn_profile_obligatory. Respondenten met een waarde 3 of 4 worden niet in de analyse meegenomen. 11 Item qn_profile_percent_filled 12 Item qn_profile_open 13 Reliability = 0,610 bij N=78 10

14

optellen van de drie vragen over hoeveel vragen, reacties en statements de respondent heeft gepost.14 Al deze vragen hebben een schaal van één tot en met zeven. Het hiernavolgende filter sluit de respondenten uit die op alledrie de vragen een nul hebben geantwoord. Door deze optelsom wordt een nieuw item aangemaakt welke een maat is voor het aantal posts. Dit item wordt aantal_posts genoemd. Tevens is aantal_posts als controlevariabele gebruikt. Dit omdat het zou kunnen zijn dat het aantal berichten dat je post, via het aantal reacties dat je krijgt, een voorspeller is voor Opinion Leadership. Het aantal reacties dat je krijgt kan namelijk het gevolg zijn van het aantal berichten dat je post. Toetsingsvraag 3 - Topics Deze toetsingsvraag bekijkt hoeveel topics een respondent opent binnen zijn/haar community. Er wordt begonnen met een filter op de vraag of respondenten een eigen topic starten15. Indien de respondent dit niet weet (I don’t know) of geen antwoord geeft worden deze respondenten niet meegenomen in de analyse (dit wordt beiden omgezet in een missing value). Vervolgens wordt deze vraag gebruikt voor de regressieanalyse. De vraag heeft een zes puntsschaal met een waarde van 0 tot en met 5. Nul betekent geen topics geopend. 1 tot en met 4 betekent respectievelijk 1 tot en met 4 topics geopend. 5 betekent 5 of meer topics geopend. Frequentieanalyse laat zien dat waarden op de gehele schaal voorkomen.16 De controlevariabele bij deze vraag is qn_important_not_contributing. Dit item meet of de respondent het belangrijk vindt dat hij/zij een bijdrage levert aan de community. Het zou kunnen zijn dat mensen die het belangrijk vinden een bijdrage te leveren aan de community ook eerder nieuwe topics starten dan mensen die het minder belangrijk vinden een bijdrage te leveren. Opinion Leadership zou dan via het aantal nieuwe topics dat iemand post afhangen van qn_important_not_contributing. Extra variabelen Het is mogelijk dat er andere factoren verantwoordelijk zijn voor een hoge Opinion Leadership score. Hiervoor dient gecorrigeerd te worden door middel van het opnemen van extra variabelen in het uiteindelijke toetsingsmodel. Hieronder wordt kort beschreven om welke variabelen het gaat en waarom deze wellicht van invloed zijn op het veroorzaken van Opinion Leadership. Indien deze variabelen significant blijken te zijn dient wel gecontroleerd te worden of de variabele niet gecorreleerd is met de ‘contact’ variabelen om een zelfstandige factor te zijn. • Lidmaatschapstijd – membership_time_min1_missing_value De tijd dat iemand lid is van een community kan van invloed zijn op zijn/haar mate van Opinion Leadership.17 Verwachting: hoe langer iemand lid is van een community, hoe groter de mate van Opinion Leadership. • Tijd doorgebracht op de community – time_spent_min1_missing_value Het is mogelijk dat de tijd die iemand doorbrengt van invloed is op zijn/haar mate van Opinion Leadership. Verwachting: hoe meer tijd iemand doorbrengt op de community, hoe groter de mate van Opinion Leadership. • Hoe lang de respondent Internet gebruikt – Internet_since_min1_missingvalue Het langer gebruik maken van Internet, geeft een respondent voordelen zoals beter bekend zijn met Internet, handiger iets kunnen opzoeken en een vakkundiger gebruik van Internet. Verwachting: hoe langer iemand het Internet gebruikt, hoe groter de mate van Opinion Leadership • Geslacht – qn_soc_dem_gender 14

Items die worden gebruikt zijn qn_my_behav_questions, qn_my_behav_reactions en qn_my_behav_statements 15 Item waarover het filter gezet wordt: qn_my_behav_own_topics 16 Hierbij geldt N=129 17 Dit item blijkt niet gecorreleerd te zijn met andere voorspellers van contact en staat dus op zichzelf, daarom kan dit item in het model worden opgenomen als aparte variabele 15

Het zou kunnen dat de mate van Opinion Leadership beinvloedt wordt door de sekse. In welke richting dit effect optreedt, is vooraf niet te voorspellen. • Aantal jaar educatie – soc_dem_years_of_education_min1_missingvalue De mate van educatie kan, ook volgens de literatuur (Rogers, 2003), van invloed zijn op de mate van Opinion Leadership. Verwachting: hoe meer educatie iemand heeft gehad, des te hoger de mate van Opinion Leadership.

16

Hoofdstuk 4: Data-analyse De 4 hypotheses zijn eerst afzonderlijk getoetst en daarna met behulp van controlevariabelen. Dit toetsen is gebeurd aan de hand van regressieanalyse. De controlevariabelen zijn bepaald door de correlatie met de onafhankelijke variabele en de afhankelijke variabele te bestuderen: als de correlatie met beiden hoger dan 0,1 was, is de variabele als controlevariabele meegenomen. Hypothese 1a: Een regressieanalyse met Colours, Emoticons, Avatars (CEA) resulteert in 102 respondenten. Dit geeft een bèta van 0,347 en een significantie van 0,019 (zie tabel 2). Als controlevariabelen is gekeken naar qn_important_attention, qn_important_popular en qn_self_introvert. qn_self_introvert blijkt een te kleine correlatie te hebben met CEA. qn_important_attention en qn_important_popular blijken goed te correleren met de afhankelijke en onafhankelijke variabelen, maar correleren te veel met elkaar om een goede regressieanalyse te kunnen draaien. qn_important_attention wordt geschrapt, omdat dit item minder goed correleert met zowel Opinion Leadership als CEA. ANOVAb Model 1

Regression Residual Total

Sum of Squares 358,194 6334,130 6692,324

df 1 100 101

Mean Square 358,194 63,341

F 5,655

Sig. ,019a

a. Predictors: (Constant), CEA_opgeteld b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld Coefficientsa

Model 1

(Constant) CEA_opgeteld

Unstandardized Coefficients B Std. Error 22,560 1,404 ,347 ,146

Standardized Coefficients Beta ,231

t 16,066 2,378

Sig. ,000 ,019

a. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Tabel 2: Regressieanalyse met OL en CEA Een regressieanalyse met CEA en popular als onafhankelijke variabelen levert voor CEA een bèta van 0,328 en een significantie van 0,026. Tussen qn_important_popular en OL is geen significant verband (Sig=0,107). Het totale model is wel significant, namelijk 0,018 (zie bijlage II). Omdat qn_important_popular geen significante bijdrage levert aan het model en doordat de bèta van CEA nauwelijks afneemt zal deze qn_important_popular verder niet meegenomen worden in het uiteindelijke model. De maximale invloed van CEA (achttien puntsschaal) op Opinion Leadership in het enkelvoudige model bedraagt 6,246 (18*0,347) punten. De range van Opinion Leadership is 36 punten. Hypothese 1b: Als controlevariabelen is voor beide items gekeken naar qn_important_attention, qn_important_popular en qn_self_introvert. Deze zijn gecorreleerd met profile_percent_recoded, qn_profile_open en de Opinion Leadership schaal. Om dezelfde redenen als bij hypothese 1a is alleen qn_important_popular voor beide items meegenomen als controlevariabele. Mate waarin niet-verplichte vragen zijn ingevuld Een regressieanalyse met profile_percent_recoded en Opinion Leadership levert een bèta op van 0,312 met een significantie van 0,564. De analyse is uitgevoerd met 81 respondenten (zie tabel 3)

17

ANOVAb Model 1


Sum of Squares 20,885 4904,670 4925,556

df 1 79 80

Mean Square 20,885 62,084

F ,336

Sig. ,564a

a. Predictors: (Constant), profile_percent_recoded b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) profile_percent_recoded

Unstandardized Coefficients B Std. Error 26,068 2,233 ,312 ,538

Standardized Coefficients Beta

t 11,677 ,580

,065

Sig. ,000 ,564


Tabel 3: Regressieanalyse met OL en profile_percent_recoded Een regressieanalyse met profile_percent_recoded en qn_important_popular als onafhankelijke variabele en Opinion Leadership als afhankelijke variabele levert voor beide onafhankelijke variabelen geen significant verband op (zie bijlage III). qn_important_popular wordt dan ook niet meegenomen in de verdere analyse. Uitgebreidheid waarmee open vragen zijn ingevuld Een regressieanalyse met qn_profile_open en Opinion Leadership levert een bèta van 1,504 en een significantie van 0,000 op (zie tabel 4). Het aantal respondenten bedraagt 81. ANOVAb Model 1


Sum of Squares 808,004 4117,551 4925,556

df 1 79 80

Mean Square 808,004 52,121

F 15,503

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), qn_profile_open b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) qn_profile_open

Unstandardized Coefficients B Std. Error 23,064 1,334 1,504 ,382


t 17,294 3,937

Sig. ,000 ,000


Tabel 4: Regressieanalyse met OL en qn_profile_open Een regressieanalyse met qn_profile_open en qn_important_popular als onafhankelijke variabelen levert voor qn_profile_open een bèta van 1,403 en een significantie van 0,001. Voor qn_important_popular levert dit geen significant verband op. Het totale model is wel significant (zie bijlage IV). Doordat de bèta van het qn_profile_open nauwelijks afneemt en in beide modellen significant is, kan gesteld worden dat er sprake lijkt te zijn van een significant verband tussen het qn_profile_open en OL. Doordat de bèta van qn_profile_open nauwelijks afneemt en doordat qn_important_popular niet significant is, wordt deze verder niet meegenomen in de analyse.

18

Hypothese 2: Een regressieanalyse met qn_my_behav_response resulteert in 107 respondenten. Dit geeft een bèta van 2,278 en een significantie van 0,000 (zie bijlage V). Als controlevariabele is gekeken naar het item aantal_posts. Het aantal_posts blijkt met zowel de afhankelijke als de onafhankelijke variabele te correleren, dus is interessant als controlevariabele. Een regressieanalyse met qn_my_behav_response en aantal_posts als onafhankelijke variabelen levert voor qn_my_behav_response een bèta van 1,633 en een significantie van 0,000. Het blijkt dus dat de bèta van qn_my_behav_response wel degelijk beïnvloed is door het aantal_posts en wel met 0,409 (zie tabel 5). Daarom wordt besloten om de controlevariabele aantal_posts ook mee te nemen in de algemene regressie. ANOVAb Model 1


Sum of Squares 1836,198 3572,531 5408,729

df 2 104 106

Mean Square 918,099 34,351

F 26,727

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), aantal_posts, qn_my_behav_response b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld Coefficientsa

Model 1

Unstandardized Coefficients B Std. Error 12,689 2,261 1,633 ,405 ,409 ,103

(Constant) qn_my_behav_response aantal_posts

Standardized Coefficients Beta ,351 ,345

t 5,612 4,032 3,971

Sig. ,000 ,000 ,000


Tabel 5: Regressieanalyse met OL en qn_my_behav_response en aantal_posts Hypothese 3: De regressieanalyse met qn_my_behav_own_topics resulteert in 129 respondenten en geeft een bèta van 1,770 en een significantie van 0,000 (zie tabel 6). ANOVAb Model 1


Sum of Squares 1236,487 7183,606 8420,093

df 1 127 128

Mean Square 1236,487 56,564

F 21,860

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), qn_my_behav_own_topics b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) qn_my_behav_ own_topics

Unstandardized Coefficients B Std. Error 21,296 1,123 1,770

,378


t 18,969

Sig. ,000

4,675

,000


Tabel 6: Regressieanalyse met OL en qn_my_behav_own_topic Als controlevariabele is gekeken of respondenten graag wilden bijdragen aan de community. De controlevariabele qn_important_not_contributing, welke gaat over in hoeverre de respondent het belangrijk vindt dat hij/zij bijdraagt aan de community, geeft na regressie met het aantal zelfgeplaatste topics een bèta van 1,757 en een significantie van 0,000. Het item zelf heeft een bèta van 0,605 maar geen significant verband (0,157) (zie bijlage VI). Hieruit blijkt dat niet aangenomen kan worden dat deze controlevariabele van invloed is. Dit item zal dan ook niet verder mee worden genomen in de analyse.

19

Regressie over het hele model Bij het individueel toetsen van de onafhankelijke variabelen bleek dat de variabelen CEA_opgeteld, profile_percent_recoded, qn_profile_open, qn_my_behave_response en qn_my_behav_own_topics meegenomen konden worden in een voor het gehele model te draaien regressie. De controlevariabele aantal_posts is niet meegenomen in het gehele model, omdat deze variabele een te hoge correlatie vertoonde met qn_my_behav_own_topics. In dit model worden daarbij nog de extra variabelen toegevoegd die mogelijk ook invloed kunnen hebben, zoals beschreven in hoofdstuk drie. Zodoende is er uiteindelijk een regressie gedraaid met Opinion Leadership als afhankelijke variabele en als onafhankelijke variabelen: (1) profile_percent_recoded; (2) qn_profile_open; (3) qn_my_behav_response; (4) qn_my_behav_own_topics; (5) membership_time_min1_missing_value; (6) time_spent_min1_missing_value; (7) Internet_since_min1_missingvalue; (8) qn_soc_dem_gender; (9) soc_dem_year_of_birth_min1_missingvalue; Dit model bleek significant te zijn. Ook bleek dat het model ongeveer de helft van Opinion Leadership verklaart, R2 = 0,513 (zie tabel 7) Model Summary Model 1

R ,716

R Square ,513

Adjusted R Square ,429

Std. Error of the Estimate 5,23150

ANOVA Model 1


Sum of Squares 1501,219 1423,168 2924,387

df 9 52 61

Mean Square 166,802 27,369

F 6,095

Sig. ,000

Coefficientsa

Model 1

(Constant) profile_percent_recoded qn_profile_open qn_my_behav_response qn_my_behav_own_ topics membership_time_ min1_missing_value time_spent_min1_ missing_value internet_since_min1_ missingvalue soc_gender_recoded soc_dem_years_of_ education_min1_ missingvalue

Unstandardized Coefficients B Std. Error -1,574 6,543 -,729 ,500 1,166 ,406 1,615 ,487

Standardized Coefficients Beta -,155 ,310 ,344

t -,241 -1,459 2,870 3,319

Sig. ,811 ,151 ,006 ,002

,882

,408

,236

2,164

,035

1,334

,599

,231

2,226

,030

,858

,454

,207

1,890

,064

,668

,727

,097

,919

,362

2,246

1,580

,148

1,421

,161

,128

,179

,074

,717

,476


Tabel 7: Regressieanalyse met OL, onafhankelijke variabelen en extra variabelen

20

In dit model is CEA_opgeteld verwijderd, omdat met deze variabele heel veel data verloren ging en de variabele niet significant bleek te zijn. Het blijkt dat de variabelen qn_profile_open, qn_my_behav_response en qn_my_behav_own_topics significante voorspellers zijn. Verder blijkt dat ook membership_time_min1_missing_value significant een deel van Opinion Leadership voorspelt. We kunnen daarom het volgende grafische model opstellen. Lidmaat schapstijd

CONTACT

OPINION LEADERSHIP

Presentatie

X

Reacties

Nieuw Onderwerp

Figuur 1: Schematische weergave model Effect random/niet-random geselecteerde respondenten Zoals eerder is vermeld bestaan de respondenten uit leden van random en niet-random geselecteerde online communities. Tussen deze respondenten is geen significant verschil. In bijlage VII is te zien dat het item random_sample18 (wanneer het wordt meegenomen in het totale regressiemodel) een effect heeft van 0,563 met een significantie van 0,762. Het al dan niet random geselecteerd zijn van respondenten lijkt dus geen invloed te hebben.

18

Niet-random is gecodeerd met 0, random met 1 21

Hoofdstuk 5: Wetenschappelijke conclusies Hypothese 1a: De hypothese over CEA is niet significant bevonden. Een mogelijke verklaring hiervoor ligt in de spreiding van de CEA-schaal. Meer dan de helft van de respondenten zit in de range van 3 t/m 7, terwijl de schaal van 3 t/m 21 gaat. Hierdoor is er weinig onderscheidend vermogen. Een andere mogelijke verklaring is dat respondenten ‘not at all’ hebben ingevuld, omdat ze één van de CEAmogelijkheden niet gebruiken, terwijl de mogelijkheid eigenlijk ‘not available’ is. Ook zou het nog zo kunnen zijn dat deze 3 functies niet bijdragen aan het vormen van een aantrekkelijke presentatie. De laatste mogelijkheid is dat een aantrekkelijke presentatie helemaal niet leidt tot Opinion Leadership en er dat er daarom dus geen (significant) verband gevonden wordt. Hypothese 1b: De hypothese over profielen is opgesplitst in 2 vragen, omdat de reliability niet hoog genoeg was om ze bij elkaar op te tellen. Het item over de niet-verplichte vragen van het profiel (in percentages gemeten) bleek niet significant te zijn. Dit item vindt in het door ons uitgevoerde onderzoek dus geen steun. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat de vraag te ingewikkeld is door het onderscheid tussen niet-verplichte en verplichte vragen en de rangschikking in percentages die gemaakt moet worden. Een andere verklaring is dat een profiel aantrekkelijkheid minder goed weergeeft doordat een profiel niet direct waarneembaar is op een forum. Hiervoor moet immers bijna altijd worden doorgeklikt. Het aantal profielen dat dus waargenomen wordt, is over het algemeen laag. Het item over de open vragen van het profiel bleek sterk significant te zijn in de uiteindelijke regressieanalyse. Dit item lijkt dus weer te geven dat het invullen van open vragen in een profiel een goede indicator is voor Opinion Leadership. Hieraan gekoppeld was dat de mate van het invullen van het profiel een goede maatstaf zou zijn om aantrekkelijkheid te meten. Doordat de vraag over CEA en de niet-verplichte profielvragen niet significant zijn bevonden, kan er ook getwijfeld worden aan de mate waarin het invullen van de open profiel vragen aantrekkelijkheid weergeeft. Een mogelijke verklaring waardoor het open profiel item toch een significant verband aangeeft met Opinion Leadership zou zijn dat mensen die uitgebreid de open vragen van hun profiel invullen over het algemeen actiever zijn op het forum. Daarom is de correlatie gemeten tussen het invullen van de open profiel vragen en de tijd die de respondent op de community doorbrengt, maar deze bleek slechts matig gecorreleerd te zijn. Andere mogelijke verklaringen konden niet gevonden worden, daarom is verder onderzoek nodig om het verband tussen het invullen van de open profiel vragen en Opinion Leadership te verklaren. Hypothese 2: Deze hypothese over het aantal verkregen reacties op berichten in het forum bleek een sterk significant verband op te leveren met Opinion Leadership (Sig = 0,002). Daar de gestandaardiseerde bèta van het item qn_my_behav_response de grootste is van alle items, is het een belangrijk item om Opinion Leadership te voorspellen. Hiermee is steun gevonden voor een verband tussen het aantal reacties dat iemand krijgt en Opinion Leadership. Over de richting van deze (wellicht wederzijdse) relatie valt nog niets op te maken aan de hand van dit regressiemodel. Hierop komen we terug aan het einde van dit hoofdstuk. Hypothese 3: Er blijkt een significant verband te zijn tussen het aantal zelfgeplaatste topics en Opinion Leadership (Sig = 0,035). De gestandaardiseerde bèta laat een positief verband zien, hoewel minder groot dan bij hypothese 2. Ook hypothese 3 blijkt dus ondersteund te worden, maar wederom dienen we voor de richting van de relatie te kijken naar onze achterliggende theorie. Hierop komen we terug aan het einde

22

van dit hoofdstuk. Dit verband kan worden beïnvloed op het moment dat iemand veel topics zelf plaatst, maar dat deze topics zogenoemde ‘onzintopics’ zijn die niks te maken hebben met de inhoud van de community. We verwachten dat er bij dit soort topics weinig reacties komen en we hebben daarom een correlatietoets uitgevoerd tussen het aantal topics dat iemand plaatst en het aantal reacties dat iemand hierop krijgt. De correlatie blijkt sterk significant te zijn en de Pearson correlatie ligt op 0,535. Hierdoor verwachten we dat deze beïnvloeding geen rol van betekenis speelt. Extra variabelen Er blijkt één extra variabele een significant verband te geven met Opinion Leadership, namelijk membership_time (hoe lang iemand lid is van het forum). Dit is mogelijk te verklaren doordat leden die al langer op het forum zijn meer contactmogelijkheden gehad hebben dan leden die korter lid zijn van de community. In dit geval zou dit verband goed aansluiten bij de te verwachten wetmatigheid. Andere mogelijkheden om de significantie te verklaren zijn dat leden die langer lid zijn meer kennis hebben over het onderwerp, meer vertrouwen wekken bij andere leden en/of hun community beter kennen waardoor ze eerder een Opinion Leader zijn. Andere wetenschappelijke conclusies De schaal die gebruikt is om Opinion Leadership te meten (zie hoofdstuk 3 over metingen) was nog nooit eerder gebruikt voor online social support- en medische communities. Er waren redelijk wat aanpassingen voor nodig (zie bijlage I) om de schaal hiervoor geschikt te maken. Vanwege de hoge reliability lijkt het erop dat de gebruikte Opinion Leadership schaal voldoet. Om hier zekerder van te zijn dient in vervolgonderzoek ook de validiteit van de Opinion Leadership schaal nader onderzocht te worden. Het zou namelijk kunnen dat door de aanpassingen niet helemaal meer gemeten wordt wat bedoeld wordt te meten. Verder denken wij dat de conclusies die getrokken zijn over Opinion Leadership in online social support- en medische communities uitgebreid kunnen worden naar andere soorten communities, zoals online brand communities. Wellicht dat de conclusies ook verder gegeneraliseerd kunnen worden naar de offline wereld, maar hiervoor is eerst nog meer onderzoek vereist. Van explanans naar wetmatigheid Explanans 1: Mensen die veel gebruik maken van kleuren en/of emoticons en/of een avatar, en/of een uitgebreider profiel, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Slechts voor één van de drie toetsingsonderdelen van deze toetsingsvraag kon een significant verband gevonden worden. Aantrekkelijkheid lijkt hiermee dus geen geschikte voorspeller van Opinion Leadership. Het is natuurlijk ook mogelijk dat aantrekkelijkheid niet bijdraagt aan het vormen van Opinion Leadership. In dat geval zou dit veroorzaakt kunnen worden doordat onze conditie “aantrekkelijkheid leidt tot contact” niet waar blijkt te zijn. Aan de andere kant lijkt het profiel deze conditie niet te ontkrachten. Van de twee items omtrent profiel is alleen het item over de open vragen significant gebleken. De mate waarin open vragen zijn ingevuld blijkt Opinion Leadership te voorspellen. Dit item alleen is echter geen goede indicatie voor aantrekkelijkheid. Conclusie: op basis van de significantie van één van de drie toetsingsonderdelen kan dus niet gesteld worden dat contact leidt tot Opinion Leadership. Explanans 2: Mensen waarop meer wordt gereageerd, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Er is een significant verband gevonden tussen het aantal reacties en Opinion Leadership. Het item lijkt een goede weergave van de conditie. Het is ook feitelijk correct dat meer reacties leiden tot meer contact. Conclusie: op basis van de significantie van het verband kan worden gesteld dat er steun is gevonden voor ‘contact leidt tot Opinion Leadership.’

23

Explanans 3: Mensen die vaker een nieuw onderwerp starten, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Er is een significant verband gevonden tussen het aantal zelfgeplaatste topics en Opinion Leadership. Er is weinig reden om te twijfelen of dit item een goede weergave is van de conditie. Conclusie: op basis van de significantie van het verband kan worden gesteld dat er steun is gevonden voor ‘contact leidt tot Opinion Leadership.’ Van contact naar Opinion Leadership? Uiteindelijk kan geconcludeerd worden dat twee van de drie explanans die contact weergeven een significant verband hebben met Opinion Leadership. Een regressieanalyse zegt echter nog niets over de richting van het gevonden verband. Ondanks dat onze theorie dit niet voorspelt, zou het ook kunnen dat het verband juist de andere richting op gaat. Opinion Leaders worden om een andere reden Opinion Leader en omdat ze dit zijn, hebben ze veel contact met andere mensen. Om te bepalen welke richting dit verband heeft, is nader onderzoek nodig. Dit is een zeer belangrijk onderdeel om het causale verband te kunnen bepalen.

24

Hoofdstuk 6: Beleidsconclusies Zoals eerder is gebleken zijn bevestigingen gevonden voor het vermoeden dat Opinion Leadership afhangt van 1) de mate waarin op leden van een online community wordt gereageerd en 2) het aantal nieuwe topics dat men start. In dit hoofdstuk worden van deze twee wetenschappelijke conclusies beleidsconclusies afgeleid. De beleidsconclusies zijn opgesteld voor twee groepen. Allereerst zullen de beleidsimplicaties worden besproken voor social support- en medische communities, de communities die in dit onderzoek zijn onderzocht. Ten tweede zullen deze implicaties breder worden bekeken en zullen er conclusies worden getrokken voor overige online communities. Beleidsconclusies voor social support- en medische communities In social support- en medische online communities kan het voordelig zijn als er een duidelijk beeld is van wie de Opinion Leaders in de community zijn. Voor leden is dit voordelig omdat er dan makkelijker een beeld te vormen is van de heersende opinie in de community en omdat men een indicatie krijgt van wie veel kennis heeft van het onderwerp: bij die persoon kan een lid dan het beste aan zijn/haar informatie komen. Ook voor de administrator en moderators kan het voordelen hebben als er een duidelijk beeld is van wie de Opinion Leaders zijn. Zij krijgen hiermee de mogelijkheid Opinion Leaders in te zetten bij het verspreiden van belangrijke boodschappen of mededelingen. Dit kan bijvoorbeeld als de administrator of moderator van een medische community weet heeft van een nieuwe behandelmethode die hij/zij graag wil verspreiden in de community. Natuurlijk kan dit altijd via een algemene post of mail, maar het inzetten van Opinion Leaders is een belangrijk extra hulpmiddel, vooral omdat zij communiceren via interpersonale contacten, waar een administrator of moderator gebruik maakt van (onpersoonlijke) massamedia. Een andere mogelijkheid om Opinion Leaders in te zetten is om flaminggedrag te corrigeren. Leden zullen over het algemeen hun gedrag eerder aanpassen na een correctie van een Opinion Leader dan na een correctie van een moderator. Dit komt omdat Opinion Leaders meer sociaal zijn ingebed in de community en dichter bij de leden staan dan moderators. Of het voor administrators en moderators in de praktijk mogelijk is gebruik te maken van Opinion Leaders is natuurlijk de vraag. Dit zal in elke community anders zijn. Natuurlijk moeten Opinion Leaders wel bereid zijn mee te willen werken. Administrators en moderators zullen dan ook een goed contact moeten onderhouden met Opinion Leaders. In het ideale geval zou je een Opinion Leader tot moderator kunnen maken: door de sociale inbedding zullen de beslissingen van een Opinion Leader als moderator waarschijnlijk eerder worden geaccepteerd. De vraag is echter of dit in alle communities mogelijk zal zijn, het hele beleid betreffende het benoemen van moderators dient dan veranderd te worden. Om een beter beeld te creëren van wie de Opinion Leaders in een online community zijn kan bij elke post van een lid worden vermeld hoeveel nieuwe topics hij/zij in de community heeft gestart. Het aantal reacties dat een persoon krijgt is moeilijker in een cijfer uit te drukken. Wel is het mogelijk het aantal reacties dat iemand krijgt in een door hem/haar gestart topic weer te geven. Dit heeft echter niet veel meerwaarde, aangezien dit zeer sterk gecorreleerd is met het door aantal een persoon gestarte topics. Een andere mogelijkheid is het bijhouden van een scorebord. Dit kan bijvoorbeeld een top vijf inhouden met daarin de leden die het meest hebben gepost,19 de meeste nieuwe topics hebben gestart of de meeste reacties in een door hen gestart topic krijgen. Het voordeel hiervan is dat er een duidelijk, overzichtelijk beeld wordt gegeven van de Opinion Leaders. 19

Vanwege een te hoge correlatie met het aantal geopende topics is het aantal posts weliswaar niet meegenomen in de uiteindelijke regressieanalyse, uit de regressieanalyse bij toetsingsvraag 2 bleek wel dat het aantal posts een significante voorspeller is. Doordat het aantal posts een herkenbare score voor community leden valt het te bepleiten om het aantal posts in de top vijf mee te nemen. 25

Beleidsconclusies voor administrators en moderators van overige communities. Het is niet zeker dat de conclusies die uit dit onderzoek voortkomen breder zijn te trekken naar andere online communities, maar verwacht wordt dat dit geen noemenswaardige problemen op levert: de eerder genoemde conclusies gelden dan voor alle online communities. Vooral voor brand communities kunnen de bevindingen van groot belang zijn. Onderzoek naar Opinion Leaders in deze communities wordt vooral door bedrijven met bovengemiddelde belangstelling gevolgd. Opinion Leaders kunnen een cruciale factor spelen in het al dan niet slagen van een product. Voor bedrijven is het zeer belangrijk de Opinion Leaders in een community te vinden, om via hen hun product te promoten. Het makkelijker herkennen van Opinion Leaders is voor bedrijven dus een groot voordeel. Aangezien het aantal gestarte nieuwe topics en het aantal reacties dat iemand krijgt goede indicatoren lijken te zijn zullen bedrijven een groot voorstander zijn om deze cijfers te verwerken in de community.

26

Samenvatting - Opinion Leadership binnen de online community Onderzoeksvraag Dit onderzoek gaat over Opinion Leadership in online communities. In de literatuur wordt een Opinion Leader gedefinieerd als “The degree to which an individual is able to influence informally other individuals’ attitude or overt behavior in a desired way with relative frequency”. De vraag die in dit onderzoek central staat is op welke manier een Opinion Leader ontstaat, er wordt dus gezocht naar een causaal verband. Hier zijn verschillende redenen voor te bedenken, één van de redenen die dit mogelijk kan verklaren is het aantal contactmomenten. Het vermoeden is dat de kans dat iemand Opinion Leader is als hij/zij veel contacten heeft, groter is dan wanneer hij/zij deze minder heeft. Dit leidt tot de volgende onderzoeksvraag: ‘Zijn leden van online communities die veel contact hebben met andere leden eerder een Opinion Leader binnen die community?’ Relevantie Op dit moment is er in de literatuur alleen informatie over karakterkenmerken van Opinion Leaders. Dit komt voornamelijk doordat er vooral onderzoek naar Opinion Leadership is gedaan met betrekking tot diffusiedoeleinden. De algemene vraag die in deze onderzoeken werd gesteld ging over hoe een innovatie zo snel mogelijk in een gemeenschap kan verspreiden, dit gebeurt door middel van Opinion Leaders. Hiervoor moet men in staat zijn de Opinion Leaders te onderscheiden van de non-Opinion Leaders. In deze studie wordt onderzocht hoe een Opinion Leader ontstaat. Tevens wordt het begrip Opinion Leader uitgebreid naar online social support- en medische communities. Er is wel onderzoek gedaan in offline medische communities en in andere soorten online communities, maar in de combinatie van online social support- en medische communities is nog nooit onderzoek uitgevoerd. Tot nu toe is het meeste onderzoek over Opinion Leadership in de offline wereld gedaan. Theorie + hypotheses De gestelde onderzoeksvraag is afgeleid van de volgende verklaringsvraag: hoe is het te verklaren dat een lid van een online community een Opinion Leader in de community wordt? Om deze vraag te beantwoorden is de volgende wetmatigheid opgesteld: leden van een online community die veel contact hebben met andere leden zijn eerder een Opinion Leader binnen deze community, dan mensen die minder contact hebben met andere leden. Dit komt doordat als je vaker contact hebt met andere leden, anderen deze mening vaker tegenkomen en eerder deze mening zullen overnemen. Het beïnvloeden van andermans mening is kenmerkend voor een Opinion Leader. In dit onderzoek wordt contact weergegeven door de aantrekkelijkheid van de presentatie, het aantal reacties dat men krijgt en het aantal nieuwe onderwerpen dat men heeft geopend. Dit leidt tot de volgende drie hypotheses: Hypothese 1: Mensen die veel gebruik maken van kleuren en/of emoticons en/of een avatar, en/of een uitgebreider profiel, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Hypothese 2: Mensen waarop meer wordt gereageerd, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Hypothese 3: Mensen die vaker een nieuw onderwerp starten, behoren eerder tot de Opinion Leaders. Metingen De data is verzameld door digitale questionnaires in te laten vullen door (deels random geselecteerde) leden van Engelstalige social support- en medische communities. Dit heeft geleid tot een sample van 208 respondenten. Van deze 208 respondenten zijn alleen de respondenten gebruikt die in de laatste drie maanden op hun commnunity zijn geweest. De afhankelijke variabele Opinion Leadership wordt weergegeven door zes vragen die gebaseerd zijn op de vragenlijst van Childers (1986). Deze veelgebruikte vragenlijst gaat over offline brand

27

communities, dus er waren een aantal aanpassingen nodig om de vragenlijst geschikt te maken voor social support- en medische communities. De gemeten reliability was 0,852. Ook bleek de variabele normaal verdeeld waardoor er een lineaire regressie kon worden uitgevoerd. De onafhankelijke variabele ‘aantrekkelijkheid’ is gemeten door te vragen naar het gebruik van colours, emoticons en avatars (reliability: 0,824) enerzijds en de mate van het invullen van de nietverplichte en open vragen (reliability: 0,610) anderzijds. Vanwege de lage reliability zijn de profielvragen gesplitst in twee aparte hypotheses. De onafhankelijke variabele ‘aantal reacties’ is gemeten door de mate waarin er op een persoon wordt gereageerd in zijn/haar community. De onafhankelijke variabele ‘aantal onderwerpen’ is gemeten door het aantal zelfgeplaatste onderwerpen in zijn/haar community. Data-analyse Eerst is er een lineaire regressie uitgevoerd met elk van de onafhankelijke variabelen en Opinion Leadership. Ook zijn er een aantal controlevariabelen meegenomen. Uit deze afzonderlijke regressies bleek dat er geen significant verband was tussen colours, emoticons en avatars (CEA) en Opinion Leadership, hetzelfde gold voor niet-verplichte profielvragen. Wel is er een significant verband gevonden tussen aan de ene kant de open profiel vragen, het aantal reacties en het aantal zelfgeplaatste onderwerpen en aan de andere kant Opinion Leadership. De controlevariabelen bleken niet significant te zijn, behalve het aantal posts bij het aantal reacties. Daarna is er een lineaire regressie uitgevoerd met de onafhankelijke variabelen (CEA is niet meer in dit model meegenomen, omdat er door deze vragen te veel respondenten verloren gingen) en extra variabelen enerzijds en Opinion Leadership anderzijds. Er bleek geen verschil op te treden in het al dan niet significant zijn van de onafhankelijke variabelen. Ook bleek één extra variabele significant te zijn, namelijk de lengte van het lidmaatschap van de community. Wetenschappelijke conclusies Wat betreft de eerste hypothese kan geconcludeerd worden dat aantrekkelijkheid geen goede voorspeller lijkt van Opinion Leadership. Slechts één van de drie onderdelen is namelijk significant bevonden. Een mogelijke verklaring hiervoor is dat aantrekkelijkheid niet bijdraagt aan het vormen van Opinion Leadership: de gestelde conditie ‘aantrekkelijkheid leidt tot contact’ klopt dan niet. Op basis van de significantie van de tweede en derde hypothese kan geconcludeerd worden dat het aantal reacties en het aantal zelfgeplaatste topics een goede voorspeller zijn van Opinion Leadership. De significantie van de extra variabele ‘lengte van het lidmaatschap van de community’ kan ook verklaard worden met behulp van de theorie: als je langer lid bent op het forum heb je meer kans op contactmogelijkheden gehad. Een andere wetenschappelijke conclusie is dat Opinion Leadership waarschijnlijk ook gebruikt kan worden in online social support- en medische communities, de reliability van de schaal is zeer goed, maar nader onderzoek naar de validiteit is nog noodzakelijk. Verder zijn er geen aanwijzingen dat de conclusies niet breder getrokken kunnen worden naar andersoortige online communities. Wellicht dat de conclusies ook verder gegeneraliseerd kunnen worden naar de offline wereld, maar hiervoor is eerst nog meer onderzoek vereist. De belangrijkste vraag die nog open staat gaat over de richting van het gevonden verband. De theorie zegt dat contact leidt tot Opinion Leadership, maar Opinion Leadership kan ook leiden tot het hebben van meer contact. Het verdient aanbeveling om dit nader te onderzoeken. Beleidsconclusies Voor online social support- en medische communities kan het voordelig zijn als er een duidelijk beeld is wie de Opinion Leaders zijn. Leden kunnen zodoende een indicatie krijgen van wie veel kennis heeft van het onderwerp: bij die persoon kan een lid dan het beste aan zijn/haar informatie komen. Ook voor de administrator en moderators kan het voordelen hebben: zij kunnen Opinion Leaders inzetten om informatie te verspreiden in de community. De beste optie zou zijn om Opinion Leaders zelf tot

28

moderator te benoemen. Door de sociale inbedding van de Opinion Leader zullen de beslissingen van de Opinion Leader als moderator waarschijnlijk eerder worden geaccepteerd. Een extra mogelijkheid om een duidelijk beeld te krijgen van Opinion Leadership is om een soort ‘scorebord’ bij te houden voor wat betreft de leden die het meest gepost hebben, de meeste nieuwe topics hebben gestart of de meeste reacties in een door hen gestart topic krijgen. Dit geeft een duidelijk, overzichtelijk beeld van de Opinion Leaders. Ook andersoortige online communities, vooral online brand communities, kunnen baat hebben bij deze resultaten (aangenomen dat deze generalisatie geoorloofd is). Voor bedrijven is het namelijk zeer belangrijk om de Opinion Leaders in een community te vinden: door goede indicatoren voor Opinion Leadership als het aantal gestarte topics en het aantal reacties te verwerken in de community kunnen zij hun voordeel doen.

29

Referenties Chatman, E.A. (1987) ‘Opinion Leadership, Poverty, and Information Sharing’, Referemce Quarterly 26(3) p. 341-353 Childers, T.L. (1986) ‘Assessment of the Psychometric Properties of an Opinion Leader Scale’, Journal of Marketing Research, Vol. 13 p. 184-188 Flynn, L., Goldsmith R. and Eastman J. (1994) ‘The King and Summers Opinion Leader Scale: Revision and Refinement’, Journal of Business Research, Vol. 31 p. 55-64 Katz, E. and Lazarsfeld, P. (1955) ‘Personal influence: The Part Played by People in the Flow of Mass Communications’ , New York: Free Press King, C.W. and Summers, J.O. (1970) ‘Overlap of Opinion Leadership Across Consumer Product Categories’ , Journal of Marketing Research, Vol. 70 p. 43-50 Lave, C.A. and March, J.G. (1993) ‘An introduction to models in the social sciences. Chapter 2: An introduction to speculation’, p. 9-50. New York: University Press of America Lazarsfeld, P.F. and Berelson, B.R. and Gaudet, H. (1944) ‘The people’s choice: How the voter makes up his mind in a presidential campaign’, New York: Duell, Sloan & Price Locock, L. and Dopson, S. and Chambers, D. and Gabbay J. (2001) ‘Understanding the role of opinion leaders in improving clinical effectiveness’, Social Science & Medicine 53: p. 745-757 Lyons, B. and Henderson, K. (2005) ‘Opinion leadership in a computer-mediated environment’; Journal of Consumer Behaviour, Vol. 4, Issue 5, 319-329 Matsumura, N. and Ohsawa, Y. and Ishizuka, M. (2002) ‘Mining and Characterizing Opinion Leaders form Threated Online Discussions’, Japan McCalman, J. and Patton, R. (1992) ‘Change Management’, London: Paul Chapman Publishing Rogers, E. and Cartano, D. (1962) ‘Methods of Measuring Opinion Leadership’, The Public Opinion Quarterly, 26(3) p. 435-441 Rogers, E.M. (1962) ‘Diffusion of Innovation’, New York: Free Press Rogers, E.M. (1995) ‘Diffusion of Innovations’, New York: Free Press Rogers, E.M. (2003) ‘Diffusion of Innovations’, New York: Free Press Sohn, Y. (2005) ‘Opinion leaders and seekers in online brand communities: centered on Korean digital camera brand communities’, The Florida State University, Department of communication. Afstudeerverslag. Troldahl V.C. (1966) ‘A Field Test of a Modified “Two-Step Flow of Communication” Model’, The Public Opinion Quarterly, Vol. 30, No. 4. p. 609-623 Tsang, A.S.L. and Zhou, N. (2005) ‘Newsgroup participants as opinion leaders and seekers in online and offline communication environments’, Journal of Business Research, Vol. 58 p. 1186-1193 Yavas, U. and Riecken, G. (1982) ‘Extensions of King and Summers’ Opinion Leadership Scale: A Reliability Study’, Journal of Marketing Research, Vol. 19 p. 154-155

30

Bijlage Bijlage I, gebruikte vragen uit questionnaire {item numbers were not shown to respondent} Vragen Opinion Leadership Items: qn_my_behav_activity qn_my_behav_info qn_my_behav_have_informed qn_my_behav_likely qn_my_behav_no_asked qn_my_behav_give_take qn_my_behav_no_source Vragen: 24. In general, how often do you participate in discussions within the community? When you communicate with other members about the subject in the community, do you… During the past six months, approximately how many members do you think you have informed about the subject in the community-either inside or outside of the community? How likely are you to be asked by members for information about the subject discussed in the community-either inside or outside of the community? Approximately how many members have asked you personally for information about the community subject in the last 4 weeks? Fill in 0 if you have not been asked. In discussions about the subject in the community, which of the following happens more often? Overall, in discussions with members of the community how often are you used as a source of advice?

{7 point radio buttons with 2 labels} Never versus very often give very little information versus give a great deal of information informed no one versus informed a lot of people

not at all likely to be asked versus very likely to be asked about {numerical input field}

other members give information to you versus you give information to other members Never versus very often

31

Vragen Hypothese 1 Items: qn_personalize_colour qn_personalize_emoticons qn_personalize_avatar Vragen: In many communities you can personalize your appearance and behavior with different features. We will deal with four of these features in the following questions. feature colour emoticons avatars

Description for example, you can use different coloured characters to show your name and to write down reactions on the forum/message board and/or to make your profile more attractive. animated or static pictures, or ASCII characters that display emotions, such as: ;) :) for example, you can use an avatar in your profile. An avatar is a picture next to your name.

28. To what extent do you use the following features to present yourself in the community? {7 + 1 point radio buttons} not at all versus very extensively & not available colours emoticons avatars Many members of a community have a profile. A profile contains personal information (like name, age, hobbies) and enables you to personalize your appearance in the community (like avatars and colours). Many people create a profile when they register. Item: qn_profile_obligatory Vraag: 33. Is it obligated to fill in a profile to join your community? □ yes □ no, but I did so □ no, and I did not □ no, there is no option in my community to fill in a profile {if answer option 3 or 4 chosen then leave out next question} Item: qn_profile_percent_filled Vraag: Profiles in communities consist of several questions like name, age and hobbies. The fill-in forms for these profiles vary between communities. A common difference is between obligated and nonobligated questions. 34. How many of the non-obligated questions, if there are any, have you answered, while filling in your profile? {tick boxes} □ There were no non-obligated questions

32

□ □ □ □ □

None Less than 25 % 25 % - 50 % 51 % - 75 % more than 75 %

Item: qn_profile_open Vraag: The fill-in form of profiles in communities consists of open and closed questions. Closed questions require a very short answer (like name or age). Open questions give you the possibility to answer more extensively (like questions about your daily life). 35. How extensive have you filled in the open questions in your profile? {7 + 1points radio buttons} Very briefly very extensively not available {back button} {next page button} {measurement of time}

33

Vraag Hypothese 2 Item: qn_my_behav_response Vraag: 23. How often did you receive a reply on a message you posted on the forum/message board? Replies include all kind of reactions in the forum/message board.

{7 + 1 point radio buttons with 2 labels: Never versus very often & not applicable}

Vraag Hypothese 3 Item: qn_my_behav_own_topics Vraag: 26. How many of those new topics did you start yourself in the last 4 weeks? □ 0 topics □ 1 topic □ 2 topics □ 3 topics □ 4 topics □ >5 □

don’t know

34

Vragen Controlevariabelen Hypothese 1: Items: qn_important_attention qn_important_popular Vragen: 3. Which of the following opportunities of the online community are important to you ? I like having the attention of other members of my community. I like being popular in my community. Item: qn_self_introvert Vraag: 50. Do you consider yourself as an extroversive or introversive person? {7 points radio buttons: extroversive versus introversive} Hypothese 2: Items: qn_my_behav_questions qn_my_behav_reactions qn_my_behav_statements Vragen: 20. How many questions did you post in the last 4 weeks? {drop down button}

• • • • • • • • •

0 1 2 3 4 5 6-10 11-25 More than 25

21. How many reactions/answers to questions from other members did you post in the last 4 weeks? {drop down button}

• • • • • • • • •

0 1 2 3 4 5 6-10 11-25 More than 25

22. How many other statements (all other messages, but no questions or reactions/answers) did you post in the last 4 weeks? {drop down button}

35

• • • • • • • • •

0 1 2 3 4 5 6-10 11-25 More than 25

Hypothese 3: Item: qn_important_not_contributing Vraag: 3. Which of the following opportunities of the online community are important to you ? I would dislike having nothing to contribute to the community.

36

Vragen Extra Variabelen Item: qn_membership_time Vraag: 4. How long have you been a member of this community? {drop down} • less than 1 month • 1- 3 months • 4- 12 months • more than 1 year, less than 2 years • more than 2 years Item: qn_time_spent Vraag: 6. How much time did you spend in total, on reading or posting on the forum/message board during the last 4 weeks? {radio buttons} • • • • • • • •

0 minutes 1-5 minutes 6-10 minutes 11-15 minutes 16 minutes- 60 minutes More than 1 hour, less than 2 hours More than 2 hours, less than 4 hours 4 hours or more

Item: qn_Internet_since Vraag: 48. Since how many years do you make use of the Internet? {drop down button} • less than 1 year • at least 1 year, but less than 2 years • at least 2 years but less than 3 years • at least 3 years, but less than 4 years • at least 4 years, but less than 5 years • at least 5 years but less than 10 years • 10 or more years Item: qn_soc_dem_gender Vraag: 53. What is your gender? o Male o Female Item: qn_soc_dem_years_of_education

37

Vraag: 58. How many years of formal education do you have? Please start counting at the first year of primary school. {Drop-down menu}[options 0.."20 and more"]years

38

Bijlage II: regressie met controlevariabele Hypothese 1a ANOVAb Model 1


Sum of Squares 523,058 6169,266 6692,324

df 2 99 101

Mean Square 261,529 62,316

F 4,197

Sig. ,018a

a. Predictors: (Constant), qn_important_popular, CEA_opgeteld b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) CEA_opgeteld qn_important_popular

Unstandardized Coefficients B Std. Error 19,677 2,254 ,328 ,145 ,809 ,497


t 8,730 2,262 1,627

Sig. ,000 ,026 ,107


39

Bijlage III: regressie met controlevariabele Hypothese 1b – niet verplichte vragen ANOVAb Model 1


Sum of Squares 214,471 4711,085 4925,556

df 2 78 80

Mean Square 107,235 60,399

F 1,775

Sig. ,176a

a. Predictors: (Constant), profile_percent_recoded, qn_important_popular b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) qn_important_popular profile_percent_recoded

Unstandardized Coefficients B Std. Error 23,829 2,532 1,098 ,613 -,202 ,604

Standardized Coefficients Beta ,225 -,042

t 9,409 1,790 -,335

Sig. ,000 ,077 ,738


40

Bijlage IV: regressie met controlevariabele Hypothese 1b – open vragen ANOVAb Model 1


Sum of Squares 874,409 4051,147 4925,556

df 2 78 80

Mean Square 437,204 51,938

F 8,418

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), qn_important_popular, qn_profile_open b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) qn_profile_open qn_important_popular

Unstandardized Coefficients B Std. Error 21,123 2,173 1,403 ,391 ,581 ,514


t 9,721 3,583 1,131

Sig. ,000 ,001 ,262


41

Bijlage V: regressie zonder controlevariabele Hypothese 2 ANOVAb Model 1


Sum of Squares 1294,608 4114,121 5408,729

df 1 105 106

Mean Square 1294,608 39,182

F 33,041

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), qn_my_behav_response b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa Unstandardized Coefficients Model 1

(Constant) qn_my_behav_response

B 14,314 2,278

Std. Error 2,375 ,396


t 6,028 5,748

Sig. ,000 ,000


42

Bijlage VI: regressie met controlevariabele Hypothese 3 ANOVAb Model 1


Sum of Squares 1342,324 7057,676 8400,000

df 2 125 127

Mean Square 671,162 56,461

F 11,887

Sig. ,000a

a. Predictors: (Constant), qn_important_not_contributing, qn_my_behav_own_topics b. Dependent Variable: OL_schaal_6_var_opgeteld

Coefficientsa

Model 1

(Constant) qn_my_behav_ own_topics qn_important_ not_contributing

Unstandardized Coefficients B Std. Error 18,075 2,518

Standardized Coefficients Beta

t 7,178

Sig. ,000

Collinearity Statistics Tolerance VIF

1,757

,378

,381

4,645

,000

1,000

1,000

,605

,425

,117

1,423

,157

1,000

1,000


43

Bijlage VII: Effect random/niet-random geselecteerde respondenten Coefficientsa

Model 1

(Constant) profile_percent_recoded qn_profile_open qn_my_behav_response qn_my_behav_own_ topics membership_time_ min1_missing_value time_spent_min1_ missing_value internet_since_min1_ missingvalue soc_gender_recoded soc_dem_years_of_ education_min1_ missingvalue random_sample

Unstandardized Coefficients B Std. Error -2,413 7,154 -,736 ,505 1,164 ,410 1,647 ,502

Standardized Coefficients Beta -,157 ,310 ,351

t -,337 -1,459 2,842 3,280

Sig. ,737 ,151 ,006 ,002

,885

,411

,237

2,151

,036

1,357

,609

,235

2,227

,030

,921

,503

,222

1,832

,073

,683

,736

,099

,929

,357

2,345

1,627

,155

1,441

,156

,124

,181

,072

,685

,496

,563

1,850

,035

,304

,762


44

Opinion Leadership binnen de online community

Recommend Documents