WAAROM GAAN CONSUMENTEN AL DAN NIET ILLEGAAL FILMS DOWNLOADEN

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2008 – 2009

WAAROM GAAN CONSUMENTEN AL DAN NIET ILLEGAAL FILMS DOWNLOADEN

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen

Jorn Rijckaert onder leiding van Prof. dr. Iris Vermeir

UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2008 – 2009

WAAROM GAAN CONSUMENTEN AL DAN NIET ILLEGAAL FILMS DOWNLOADEN

Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen

Jorn Rijckaert onder leiding van Prof. dr. Iris Vermeir

PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Jorn Rijckaert

Woord vooraf

i

Woord vooraf Reeds vanaf het eerste jaar aan de universiteit heb ik uitgekeken naar het moment waarop ik mijn masterproef zou mogen schrijven. Niet alleen omdat het gerelateerd is aan afstuderen maar vooral omdat ik hoopte een onderwerp te kunnen vinden dat mij nauw aan het hart zou liggen, mijn grote passie, film. Toen de titels van de masterproeven kenbaar werden gemaakt was ik uitermate verheugd een onderwerp te vinden waarmee ik, net zoals vele filmliefhebbers, erg begaan was namelijk de problemen rond filmpiraterij en zijn gevolgen. Het is dus met ruime belangstelling en overgave dat ik deze masterproef vorm gegeven heb. Afstuderen als een dove student aan de Universiteit Gent is geen evidentie. Daarom wil ik in de eerste plaats alle professoren en hun omkadering die mij gedurende deze 5 jaar UGent begeleid hebben bedanken voor hun grote opportuniteit. In het bijzonder wil ik mijn promotoren prof. dr. Iris Vermeir en prof. dr. Patrick Van Kenhove bedanken voor hun begeleiding alsook Tine de Bock voor de hulp bij het opstellen van de vragenlijst en Hendrik Slabbinck bij het implementeren van de vragenlijst en het uitvoeren van de gegevensanalyse. Deze dank is nog oprechter dan door menige andere student omdat ik er mij van bewust ben dat het doorbreken van de communicatieproblemen enkel mogelijk was door begrip en veel geduld. Tenslotte wil ik nog mijn ouders enorm bedanken voor hun vele inspanningen bij het kritisch nalezen van mijn thesis. Uiteraard moet ik ook nog mijn medestudente, Barbara Campe, met wie ik het onderwerp van deze masterproef deel, bedanken voor de samenwerking. Daarnaast wil ik nog speciaal mijn kotbuur en goede vriend, Thomas, en mijn vriendin, Carolien, bedanken voor hun mentale steun en interesse.

Inhoudsopgave

ii

Inhoudsopgave Inleiding ..................................................................................................................................... 1 Hoofdstuk 1 Theoretische achtergrond en hypothesen ............................................................. 6 1.1.

Publicaties m.b.t. de intentie tot digitale piraterij ........................................................ 6

1.2.

Theory of Planned Behavior ........................................................................................ 7

1.3.

Model of Goal-directed Behavior ................................................................................ 9

1.4.

Hunt-Vitell model ...................................................................................................... 10

1.5.

Andere theorieën, concepten en modellen ................................................................. 13

1.5.1.

Perceived Importance of an Ethical issue .......................................................... 13

1.5.2.

Neutralisatietechnieken ...................................................................................... 13

1.6.

Het uiteindelijke model en de formulering van hypothesen ...................................... 14

1.6.1.

Het illegaal downloaden van films als een ethische kwestie ............................. 14

1.6.2.

Hypothese 1 – Deontologische evaluatie ........................................................... 15

1.6.3.

Hypothese 2 – Teleologische evaluatie .............................................................. 16

1.6.4.

Hypothese 3 – Ethisch oordeel ........................................................................... 19

1.6.5.

Hypothese 4 – Attitude ....................................................................................... 20

1.6.6.

Hypothese 5 – Verlangen ................................................................................... 21

1.6.7.

Hypothese 6 en 7 – Subjectieve normen ............................................................ 21

1.6.8.

Hypothese 8 – Verwachte emoties ..................................................................... 22

1.6.9.

Hypothese 9 en 10 – Perceived Behavioral Control .......................................... 22

1.6.10. Hypothese 11 en 12 – Perceived Difficulty ....................................................... 23 1.6.11. Hypothese 13 en 14 – Frequency of Past Behavior ........................................... 23 1.6.12. Extra hypothese – Perceived Importance of an Ethical Issue ............................ 24 1.6.13. Extra hypothese - Neutralisatietechnieken ......................................................... 24 1.6.14. Extra hypothese – Willingness To Pay .............................................................. 25 1.6.15. Demografische variabelen .................................................................................. 26 1.7.

Overzicht van hypothesen ......................................................................................... 26

Hoofdstuk 2 Onderzoeksprocedure ......................................................................................... 29 2.1.

Steekproef en datacollectie ........................................................................................ 29

2.2.

Vragenlijst ................................................................................................................. 30

2.2.1.

Meetschalen ........................................................................................................ 31

2.2.2.

Controlevragen ................................................................................................... 43

2.2.3.

Pretest ................................................................................................................. 44

Inhoudsopgave

iii

Hoofdstuk 3 Onderzoeksresultaten ......................................................................................... 45 3.1.

Hercodering van data ................................................................................................. 45

3.2.

Opbouw van de constructen ...................................................................................... 47

3.2.1.

Deontologische evaluatie (DE) .......................................................................... 47

3.2.2.

Teleologische evaluatie (TE) ............................................................................. 47

3.2.3.

Ethisch oordeel (EO) .......................................................................................... 51

3.2.4.

Attitude (ATT) ................................................................................................... 51

3.2.5.

Intentie (INT) ..................................................................................................... 51

3.2.6.

Subjectieve normen (SN) ................................................................................... 52

3.2.7.

Verwachte emoties (VE) .................................................................................... 53

3.2.8.

Perceived Behavioral Control (PBC) ................................................................. 55

3.2.9.

Perceived Difficulty (PD)................................................................................... 56

3.2.10. Perceived Importance of Ethical Issue (PIE) ..................................................... 56 3.2.11. Anti-industry (AI) en Anti-piracy (AP) ............................................................. 56 3.2.12. Willingness To Pay (WTP) ................................................................................ 57 3.2.13. Overzicht van descriptieve gegevens per construct ........................................... 58 3.3.

Testen van hypothesen............................................................................................... 60

3.3.1.

Voorwaarden bij het uitvoeren van regressieanalyses ....................................... 60

3.3.2.

Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele EO ............................................... 61

3.3.3.

Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele ATT ................................................. 64

3.3.4.

Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele DES.................................................. 65

3.3.5.

Hypothese 15: invloed van PIE .......................................................................... 68

3.3.6.

Hypothese 16: neutralisatietechnieken ............................................................... 70

3.3.7.

Hypothese 17: Willingness to Pay ..................................................................... 71

3.4.

Testen met demografische variabelen ....................................................................... 73

3.4.1.

Geslacht .............................................................................................................. 73

3.4.2.

Leeftijd ............................................................................................................... 75

3.4.3.

Studiejaar en faculteit ......................................................................................... 75

3.5.

Samenvatting van de onderzoeksresultaten ............................................................... 75

3.6.

Discussie van de onderzoeksresultaten...................................................................... 77

3.6.1.

Ethische oordeel ................................................................................................. 77

3.6.2.

Attitude ............................................................................................................... 78

3.6.3.

Verlangen ........................................................................................................... 79

3.6.4.

PIE ...................................................................................................................... 80

3.6.5.

Intentie ................................................................................................................ 80

3.6.6.

WTP ................................................................................................................... 80

Inhoudsopgave 3.6.7.

iv

Algemene discussie ............................................................................................ 81

Conclusie .................................................................................................................................. 82 Referentielijst .............................................................................................................................. i Bijlagen ....................................................................................................................................... i Bijlage 1: Het volledige model van Hunt & Vitell.................................................................. i Bijlage 2: Vragenlijst ............................................................................................................. ii Bijlage 3: Correlatietabellen bij regressieanalyses............................................................ xxix

Lijst met afkortingen

v

Lijst met afkortingen AI

De anti-industry ingesteldheid van een individu m.b.t. filmindustrieën

ANG

De verwachte angstgerelateerde emoties bij het illegaal downloaden van films

AP

De anti-piracy ingesteldheid van een individu m.b.t. filmpiraterij

ATT

Attitude tot het illegaal downloaden van films

BAF

Belgian Anti-piracy Federation

DE

Deontologische evaluatie

DES

Het verlangen om een film illegaal te downloaden

EO

Het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films

FPB

Frequency of Past Behavior m.b.t. het illegaal downloaden van films

HVM

Het Hunt-Vitell model

INT

Intentie tot illegaal downloaden van films

KMO

Kaiser-Meyer-Olkin Measure

MGB

Model of Goal-directed Behavior

MPAA

Motion Picture Association of America

NEG

De verwachte negatieve emoties bij het illegaal downloaden van films

PBC

Perceived Behavioral Control bij het illegaal downloaden van films

PD

Perceived Difficulty bij het illegaal downloaden van films

PIE

Perceived Importance of Ethical Issue

POS

De verwachte positieve emoties bij het illegaal downloaden van films

SN

Subjectieve normen van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van films

TE

Teleologische evaluatie

TEa

Evaluatie van de gevolgen van illegaal downloaden van films voor anderen

TEn

Evaluatie van de negatieve gevolgen van illegaal downloaden van films

TEp

Evaluatie van de positieve gevolgen van illegaal downloaden van films

TEr

Evaluatie van de risico’s verbonden aan het illegaal downloaden van films

TPB

Theory of Planned Behavior

TRA

Theory of Reasoned Action

VE

De verwachte emoties van het individu bij het illegaal downloaden van films

WTP

Willingness to Pay

Lijst met afkortingen WTPb

Bereidheid om te betalen voor een film in de bioscoop

WTPd

Bereidheid om film te huren via digitale tv

WTPh

Bereidheid om een film te huren op dvd

WTPk

Bereidheid om een film op dvd te kopen

WTPw

Bereidheid om een film te downloaden via legale websites

vi

Lijst van de tabellen

vii

Lijst van de tabellen Tabel 1.1. Overzicht van de hypothesen ............................................................................ 27 Tabel 2.1. Overzicht van de items van PBC ....................................................................... 33 Tabel 2.2. Overzicht van de items van SN ......................................................................... 35 Tabel 2.3. Overzicht van de items van AI en AP ............................................................... 38 Tabel 2.4. Overzicht van de items van TE ......................................................................... 40 Tabel 3.1. Rotated Component Matrix van de component TE ........................................... 49 Tabel 3.2. Rotated Component Matrix van de component SN ........................................... 52 Tabel 3.3. Rotated Component Matrix van de component VE........................................... 54 Tabel 3.4. Betrouwbaarheidsanalyse van PD ..................................................................... 56 Tabel 3.5. Betrouwbaarheidsanalyse van AP ..................................................................... 57 Tabel 3.6. Rotated Component Matrix van component WTP ............................................ 58 Tabel 3.7. Descriptieve gegevens per construct ................................................................. 59 Tabel 3.8. Regressieanalyse van EO .................................................................................. 63 Tabel 3.9. Regressieanalyse van ATT ................................................................................ 65 Tabel 3.10. Regressieanalyse van DES ................................................................................ 67 Tabel 3.11. Regressiemodellen m.b.t. de afhankelijke variabele EO ................................... 69 Tabel 3.12. Regressiemodellen m.b.t. de afhankelijke variabele ATT ................................ 69 Tabel 3.13. Regressiemodel m.b.t. de neutralisatietechnieken............................................. 70 Tabel 3.14. Regressiemodellen m.b.t. WTP ......................................................................... 71 Tabel 3.15. T-test of independent samples – WTP & INT ................................................... 72 Tabel 3.16. T-test of independent samples – WTP & DOW ................................................ 72 Tabel 3.17. T-test of independent samples – WTP & IDOW ............................................... 73 Tabel 3.18. Gemiddelden van de variabelen voor mannen en vrouwen .............................. 74 Tabel 3.19. Overzicht van de testresultaten van de hypothesen ........................................... 76 Tabel B.1. Correlatietabel bij regressiemodel van EO .....................................................xxix Tabel B.2. Correlatietabel bij regressiemodel van ATT ..................................................xxix Tabel B.3. Correlatietabel bij regressiemodel van DES ..................................................xxix

Lijst van de figuren

viii

Lijst van de figuren Fig. 0.1.

Het financieel verlies van filmstudio’s, aangesloten bij MPAA ten gevolge van filmpiraterij .......................................... 2

Fig. 1.2.

Theory of Planned Behavior................................................................................ 8

Fig. 1.3.

Model of Goal-directed Behavior...................................................................... 10

Fig. 1.4.

Relevante deel van Hunt-Vitell model .............................................................. 12

Fig. 1.5.

Model m.b.t. het illegaal downloaden van films ............................................... 14

Fig. 2.1.

Hiërarchie van de consumentenemoties ............................................................ 36

Fig. 3.1.

Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele EO .............................................. 62

Fig. 3.2.

Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele ATT ................................................ 64

Fig. 3.3.

Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele DES ................................................. 66

Fig. 3.4.

Significante componenten en relaties van het model ........................................ 77

Abstract

ix

Abstract Om de filmpiraterij beter te bestrijden moet nagegaan worden welke factoren de consument leiden tot de intentie illegaal films te downloaden. Hiertoe is een model opgebouwd op basis van de integratie tussen het Hunt-Vitell model en het Model of Goal-directed Behavior. Het onderzoek is, met behulp van een vragenlijst, uitgevoerd op 396 studenten van de Universiteit Gent. De bevindingen uit dit onderzoek stellen dat zowel de deontologische als de teleologische (o.a. de gepercipieerde risico’s verbonden aan het illegaal downloaden van films en de positieve gevolgen voor het individu) evaluatie invloed hebben op het ethisch oordeel dat op zijn beurt, samen met subjectieve normen, de attitude jegens deze illegale activiteit beïnvloedt. Uiteindelijk wordt het verlangen, dat de sterkste determinerende factor van de intentie is, beïnvloed door de attitude, de verwachte positieve emoties bij het illegaal downloaden van films, de frequentie van het gedrag in het verleden, de veronderstelde moeilijkheden en de Perceived Behavioral Control van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van de film. De intentie wordt ook beïnvloed door de anti-piracy- en de antiindustry-ingesteldheid van een consument. Daarnaast is het ook bewezen dat wanneer de consument het illegaal downloaden van films wel dan niet als een belangrijke ethische kwestie voor zichzelf ziet, dit geen invloed heeft op de relaties tussen deontologische, teleologische evaluaties en het ethisch oordeel en tussen het ethisch oordeel en de attitude. Uiteindelijk is er ook aangetoond dat de intentie tot het illegaal downloaden van films leidt tot mindere bereidheid om te betalen voor legale alternatieven, zoals het huren van films op dvd of via digitale televisie en het aanschaffen van een film op dvd.

Inleiding

1

Inleiding In een krantenartikel van 2 april 2009 “Wolverine lekt uit op internet” staat: “De film X-Men Origins: Wolverine is een maand voor het uitkomen uitgelekt op internet, tot woede van filmstudio 20th Century Fox. De film, met Hugh Jackman in de rol van de geklauwde superheld Wolverine, draait vanaf 1 mei in Amerikaanse bioscopen. Fox dreigde in een reactie dat de verspreider van de ,,gestolen, incomplete en vroege versie'' van de film vervolgd zal worden. De studio heeft het bestand met de film van een website laten verwijderen, maar op diverse andere sites zijn alweer kopieën verschenen. Volgens de studio onderzoeken de FBI en de Motion Picture Association of America (MPAA) het lek.” (www.standaard.be, 02 april 2009) Diverse andere krantenartikels omtrent de filmpiraterij, waaronder “Honderd rechtszaken over piraterij” (www.standaard.be, 06 april 2007)

“Kinepolis verklaart oorlog aan

filmpiraten” (www.standaard.be, 26 mei 2008) en “Aantal illegale downloads meer dan verdubbeld” (www.standaard.be, 27 mei 2008), verschenen recent. En toch krijgt deze problematiek niet de nodige aandacht die het verdient bij het grote publiek. Dit actuele probleem van filmpiraterij is nochtans een heel ernstige bedreiging voor de filmindustrie en dit wereldwijd. MPAA rapporteerde dat er dagelijks rond 400.000 tot 600.000 films illegaal gekopieerd of gedownload worden van het internet en dat de filmstudio’s in de USA, door deze filmpiraterij jaarlijks een verlies lijden van om en bij de $6.1 miljard. Tachtig procent (ongeveer $4.8 miljard) van dit verlies komt van de filmpiraterij in andere landen dan de USA. 62% van de $6.1 miljard komt op rekening van de filmpiraterij via hard goods (o.a. dvd’s) terwijl 38% van het verlies zijn oorsprong vindt in filmpiraterij via het internet. In figuur 1 wordt het verlies overzichtelijk per regio en per soort filmpiraterij samengevat. Tenslotte dient nog vermeld te worden dat de wereldwijde filmindustrie, volgens het MPAA-rapport van 2005, gewag maakt van een verlies van $18.2 miljard door filmpiraterij. Wat betekent deze dreigende problematiek voor de toekomst van de filmindustrie, de filmliefhebber en voor de kijker zelf?

2

Inleiding Figuur 0.1: 0.1: Het financieel verlies van filmstudio’s, aangesloten bij MPAA, ten gevolge van filmpiraterij

Bron: Rapport ‘Piracy Data Summary’ van MPAA (2005) Bron: In dat MPAA-rapport MPAA rapport over filmpiraterij (2005) werd er reeds onderscheid gemaakt tussen twee soorten filmpiraterij, nl. piraterij via hard goods en internetpiraterij. Onder piraterij via hard goods wordt het volgende verstaan: het bezitten van films door het aankopen of verwerven van een illegale kopie van video’s, dvd’s, etc. via commerciële bronnen; het maken van illegale kopieën van legale video’s, dvd’s, etc. voor zichzelf; het verkrijgen van een illegale kopie van legale video’s, dvd’s, etc. via persoonlijke bronnen (bv. familie of vrienden). Internetpiraterij wordt gedefinieerd als het bezitten of verwerven van films via het internet zonder ervoor te betalen of door het verwerven van kopieën van de door anderen illegaal gedownloade films. Er zijn nog andere talloze soorten vormen van filmpiraterij, waaronder de camcorderpiraterij als de extreemste vorm van filmpiraterij. De term camcorderpiraterij duidt op het illegaal opnemen van films in de bioscoop door middel van een videocamera. Deze actie ligt vaak aan de basis basis van de filmpiraterij omdat de camcorderpiraten meestal de leveranciers zijn voor de illegale films die via het internet en dergelijke aangeboden worden. Deze puurste vorm van filmpiraterij gebeurt vooral in Amerika maar steekt nu ook buiten Amerika de kop kop op omdat bioscoopfilms meer en meer wereldwijd simultaan gereleased gerel worden (Walls, 2008, MPAA: The Pyramid of Internet Piracy). ). MPAA vermeldt eveneens dat de problemen van filmpiraterij verschillend zijn van land tot land ten gevolge van hun onderlinge verschillen in legaliteit, culturele en economische

Inleiding

3

karakteristieken (MPAA: MPA Europe). Walls (2008) rapporteert, op basis van empirisch onderzoek naar filmpiraterij over 26 verschillende landen, dat zelfs het inkomen, de moeilijkheid om tot wetgeving betreffende piraterij te komen en het collectivisme van een land een significante invloed hebben op de filmpiraterij en het internetgebruik voor het illegaal downloaden. Het onderzoek in deze masterproef richt zich hoofdzakelijk op Europa. De reden hiervoor is dat de release van een nieuwe film eerst gebeurt in de Amerikaanse cinema’s en de Europese consument moet wachten op de lokale release wat uiteraard meer aanleiding geeft tot filmpiraterij in de Europese landen (Yar, 2005). Belgian Anti-Piracy Federation (BAF) spreekt hier van Zone 1-films (Noord-Amerika) die nog vertoond moeten worden in Zone 2 (Europa). In Europa domineert vooral de internetpiraterij, in het bijzonder het illegaal downloaden via P2P-netwerken1, het importeren van gekopieerde dvd’s uit Azië en Rusland en het branden van dvd’s. Deze masterproef focust zich dus eerder op internetpiraterij. Immers, het verschil tussen file-sharing via het P2P-netwerk en het aankopen van illegaal gekopieerde dvd’s is groot (Shang, Chen & Chen, 2008). Een gekopieerde hard good vervangt meteen het legale goed en heeft een hogere substitutiegraad dan enkele, via het internet illegaal gedownloade, filmbestanden. Consumenten die van dit laatste gebruik maken, hebben een hogere wil om het originele te kopen dan consumenten die een illegale kopie aanschaffen. De gebruikers van het P2P-netwerk zien zichzelf eerder als een deelnemer van een sociale groep die bij elkaar een voordeel vinden en elkaar een wederdienst bewijzen, in plaats van een deelnemer aan een commerciële ruil die schade toebrengt aan de copyrighthouders van de dvd’s en films. Bij filmpiraterij via P2P-netwerk is er sprake van een hogere anonimiteit. Internetpiraterij groeit sneller in Europa dan ergens anders in de wereld. Dit is te wijten aan de snelle breedband2, zwakke wetten omtrent de bestrijding van filmpiraterij en een hoge mate van tolerantie bij de Europeanen (MPAA: MPA Europe). Om de filmpiraterij te bekampen, zijn door zowel de MPAA als door de BAF naast enkele preventieve maatregelen (zoals een waarschuwend advertentiefilmpje dat de speelfilm op een dvd voorafgaat) eveneens sanctionerende maatregelen (zoals voorgeschreven wetten en 1

P2P-netwerk, ofwel Peer-to-Peer-netwerk, is een computernetwerk van computers waar de gemeenschappelijke bestanden eenvoudig gedistribueerd kunnen worden. 2 Breedband is de verbinding voor snel dataverkeer en deze snelheid wordt meestal uitgedrukt in kilobits of megabits per seconde.

Inleiding

4

daaraan verbonden sancties) ingevoerd. Geen van beide blijkt afdoend te zijn (Al-Rafee & Cronan, 2006). De eerder uitgevoerde onderzoeken met betrekking tot de filmpiraterij via het internet zijn vooral gericht op praktische maatregelen die moeten trachten filmpiraterij tegen te gaan door bijvoorbeeld het bepalen van de optimale releasetijd van de film (Das, 2008) of het aanbieden van de legale online services (Hennig-Thurau, Henning & Sattler, 2007). Deze laatste oplossing is vooral overgenomen uit de muziekindustrie (Das, 2008). Echter, de wil van de consument om te betalen voor dergelijke legale sites is uitermate laag. Dit kan komen door onder andere het gemis van een aantal extra functies (bv. keuze tussen verschillende talen, bonusmaterialen, e.d.) die bij een dvd aanwezig zijn en door het gebrek aan overdraagbaarheid van legaal gedownloade films (Het is niet steeds evident deze films op TV af te spelen) (Papies & Clement, 2008). In een onderzoek van Hennig-Thurau et al. (2007) is aangetoond dat de intentie van de consumenten om een illegale kopie van de film te bekijken een significant negatief effect heeft op legale consumpties zoals het aanschaffen of het huren van een film en het aantal bioscoopbezoeken. Daarom is het een interessantere piste om, bij het bestrijden van filmpiraterij via het internet, eerst na te gaan welke factoren de intentie en dus rechtstreeks het gedrag van het illegaal downloaden van films beïnvloeden. Dit brengt ons bij de titel van de masterproef: “Waarom gaan consumenten al dan niet illegaal films downloaden?”. Het doel van deze masterproef is tweeledig. Enerzijds worden er, aan de hand van een literatuurstudie, enkele theoretische modellen m.b.t. consumentengedrag in kaart gebracht en wordt op basis daarvan een uiteindelijk model opgebouwd dat de intentie tot het illegaal downloaden van de films en de determinanten ervan moet weergegeven. Anderzijds wordt dit model onderzocht en op zijn waarde getest aan de hand van een gegevensverzameling en een bijhorende analyse. Het onderzoek is over twee masterproeven verdeeld waarbij medestudente Barbara Campe eveneens een deel voor haar rekening neemt. Vanwege het ruime literatuuraanbod m.b.t. dit onderwerp en de vele parameters die zich binnen het model manifesteren, is het onderzoeksmodel van deze masterproef onder ons beiden opgesplitst. Elk voert bijgevolg een eigen onderzoek uit en beide werkstukken zijn op individuele basis geschreven. Omdat het model met bijhorende hypothesen, geconstrueerd voor het onderzoek, en de vragenlijst samen uitgewerkt worden, vertonen onze masterproeven binnen deze aspecten grote lijnen van gelijkenissen. Echter, zowel het literatuuronderzoek als het onderzoeksrapport zijn beide vanuit een eigen inbreng en inzicht benaderd en gerapporteerd.

Inleiding

5

In het eerste hoofdstuk van deze masterproef worden de verscheidene modellen die zich vanuit de literatuurstudie aanbieden, besproken en wordt een model, eigen aan deze masterproef, opgebouwd. Daarna wordt in het tweede hoofdstuk de onderzoeksprocedure van het onderzoek doorgenomen. In hoofdstuk 3 wordt de gegevensanalyse gerapporteerd en worden de resultaten bediscussieerd. Tot slot wordt er tot besluitvorming overgegaan.

Hoofdstuk 1 – Theoretische achtergrond en hypothesen

6

Hoofdstuk 1 Theoretische achtergrond en hypothesen Om tot een algemeen kader te komen, waarin verschillende theorieën, bepaalde modellen en een aantal essentiële factoren zitten, die hoofdzakelijk betrekking hebben op het gedrag van de consument tot filmpiraterij, dient een ruime literatuurstudie aangaande het gedrag van de consument bestudeerd te worden. Tot op heden is er omtrent de intentie tot de filmpiraterij weinig onderzoek uitgevoerd. Anderzijds is er wel behoorlijk wat onderzoek gedaan naar de factoren die leiden tot de intentie tot digitale piraterij, in het bijzonder van het downloaden van software en muziek. In dit hoofdstuk worden de meest voorkomende en relevante theorieën en modellen uit de literatuurstudie weergegeven en besproken. Uit deze literatuurstudie wordt dan een eigen model m.b.t. filmpiraterij, i.c. het illegaal downloaden van de films via het internet, opgebouwd. Op basis van dit model worden de essentiële hypothesen voor het verder onderzoek geformuleerd.

1.1.

Publicaties m.b.t. de intentie tot digitale piraterij

Digitale piraterij wordt in het algemeen gedefinieerd als het illegaal kopiëren of downloaden van auteursrechtelijk beschermde software en mediabestanden zoals computerspelletjes, muziek, films, en dergelijke meer (Cronan & Al-Rafee, 2008). De determinerende factoren uit de literatuurstudie m.b.t. de intentie tot digitale piraterij uiten zich eveneens binnen de context van filmpiraterij. Echter, het illegaal downloaden van films verschilt in grote mate van het downloaden van software en muziek. De motivaties van consumenten om softwarepiraterij te plegen zijn omvangrijker dan die voor het plegen van filmpiraterij. De belangrijkste redenen zijn de veel hogere prijs en de veel hogere nood aan software tegenover deze van de films. Daarnaast is software ook niet zo gemakkelijk beschikbaar voor de consumenten als dat films dat zijn. Muziekpiraterij is meer verspreid dan filmpiraterij. De voornaamste reden is dat muziekbestanden beduidend kleiner zijn dan de grote filmbestanden waardoor de eerste veel makkelijker te downloaden zijn (Higgins, Fell & Wilson, 2007).


7

In tegenstelling tot software en muziek worden films meestal als one-experience-good ervaren door de consumenten. Software en muziek worden vaak gelijktijdig aangeboden door verscheidene distributiekanalen (zoals winkels, websites, e.d.) terwijl de films eerder een stagnerend distributiemechanisme volgen (van release in de bioscoop tot verschijning op dvd’s of op televisie). Het verlies voor de filmindustrie door de filmpiraterij wordt steeds groter bij de distributiekanalen die volgen na release in de bioscoop. Immers, als de piraterij in het eerste distributiekanaal (bv. bioscoop) al voorkomt, heeft dit dramatische gevolgen voor alle volgende distributiemarkten (dvd’s, televisie) (Walls, 2008). Een ander kenmerk van de filmpiraterij is dat de intentie tot filmpiraterij leidt tot reductie van het aantal bioscoopbezoeken (Hennig-Thurau et al., 2007) en dit terwijl het succes van een film grotendeels bepaald wordt door het kassucces bij het verschijnen van de film in de bioscoop (Das, 2008). Deze verschillen zijn van essentieel belang om in te zien dat filmpiraterij een aparte vorm is van digitale piraterij. Concreet betekent dit dat de concepten uit een algemeen kader van literatuurstudie naar de intentie tot de digitale piraterij zorgvuldig vertaald moeten worden naar het domein van de filmpiraterij, i.c. het illegaal downloaden van de films via het internet.

1.2.

Theory of Planned Behavior

Heel wat werken van Ajzen en Fishbein over het menselijk gedrag zijn alom bekend en worden vaak gebruikt voor het voorspellen van het gedrag van de consument, waaronder die van digitale piraterij (Al-Rafee & Cronan, 2006, Cronan & Al-Rafee, 2008, Morton & Koufteros, 2008, Papies & Clement, 2008). De auteurs beweren dat de intentie tot een bepaald gedrag, de beste voorspeller is van het gedrag van het individu zelf. In 1975 introduceerden ze de Theory of Reasoned Action (TRA) en later in 1985 de Theory of Planned Behavior (TPB) als uitbreiding van de eerste. De TRA is gebaseerd op het feit dat het menselijk gedrag rationeel is en gebruik maakt van de gelimiteerde informatie die bereikbaar is voor het individu. De TRA zegt dat er twee determinanten zijn die menselijk gedrag beïnvloeden. De eerste determinant is de persoonlijke aard van het individu, meer bepaald de attitude tegenover het gedrag, terwijl de tweede


8

determinant de sociale invloeden, met name de subjectieve normen, voorstelt. De attitude wordt gedefinieerd als iemands algemene beoordeling van een gedrag. Subjectieve normen worden gedefinieerd als de perceptie van het individu over wat de omgeving (familie, vrienden, etc.) vindt van een welbepaald gedrag dat het individu al dan niet zal vertonen (Ajzen, 1985). De TPB is een uitbreiding van deze TRA en stelt dat de TRA incompleet is vanwege het feit dat het weinig rekening houdt met de situaties waar het individu het gedrag niet onder controle heeft. Dit doet zich voor wanneer de attitude en subjectieve normen van het individu positief ingesteld zijn tegenover het gedrag, maar dat het individu niet in staat is om het bedoelde gedrag te uiten. Dit nieuwe model introduceert een nieuwe determinant, nl. de Perceived Behavioral Control (PBC) en geeft de overtuiging van het individu weer in termen van hoe gemakkelijk of hoe moeilijk het is een welbepaald gedrag te vertonen (Ajzen & Madden, 1986). Algemeen, zoals weergegeven in figuur 1.1, stelt TPB dat de intentie vooral bepaald wordt door de attitude, de subjectieve normen en de Perceived Behavioral Control van het individu. Intentie is op zijn beurt een determinant van uitvoerend gedrag. Figuur 1.1: Theory of Planned Behavior

Bron: eigen werk op basis van Ajzen (1985)


1.3.

9

Model of Goal-directed Behavior

Een meta-analyse van TPB, uitgevoerd door Armitage en Conner (2001) op een database van een honderdtal studies over TPB, rapporteert dat de intentie voor slechts gemiddeld 40% verklaard wordt door de componenten uit TPB. Naar aanleiding van dit rapport is door Perugini en Bagozzi (2001) een nieuw model voorgesteld, met de naam Model of Goaldirected Behavior (MGB). Dit model is ook toegepast in een onderzoek naar de intentie tot softwarepiraterij (Leone, Perugini & Ercolani, 2004) en tot digitale piraterij algemeen (Taylor, Ishida & Wallace, 2009). MGB breidt TPB op een aantal aspecten uit door een nieuwe variabele over de gewoonte van het individu met betrekking tot een bepaald gedrag bij TPB toe te voegen en het al dan niet bereiken van een doel (een gedrag) te voorspellen in termen van verwachte emoties en motivatie van het individu. In figuur 1.2 wordt het model schematisch weergegeven. Eén van de nieuwe determinanten, door MGB geïntroduceerd, is het verlangen (desire). Verlangen stelt de geestestoestand van het individu m.b.t. de gemotiveerdheid voor waarin waarderingen en redenen om het gedrag uit te voeren omgezet worden in de motivatie om het te doen. De motivatie of het verlangen hierachter is verondersteld de meest proximaal determinant van intentie te zijn in het MGB. Het verlangen op zijn beurt wordt beïnvloed door enkele antecedenten o.a. de attitude, subjectieve normen en PBC uit het vorige TPB-model.


10

Figuur 1.2: Model of Goal-directed Behavior

Bron: eigen werk op basis van Perugini en Bagozzi (2001) Naast het verlangen, worden ook de verwachte positieve en negatieve emoties ingebouwd in het MGB, als bijkomende voorspellers van verlangen. De verwachte emoties worden gedefinieerd in het opzicht van het al dan niet bereiken van het doel (het al dan niet uitvoeren van het gedrag). De verwachte emoties worden verondersteld invloed te hebben op het verlangen om een gegeven actie uit te voeren. De gewoonte van een individu m.b.t. een bepaald gedrag uit zich hier in de variabele Past Behavior. In het MGB is Past Behavior verondersteld een directe invloed te hebben op het gedrag maar, afhankelijk van omstandigheden, ook op de intentie en het verlangen.

1.4.

Hunt-Vitell model

In verscheidene literatuurartikels over intentie tot digitale piraterij, waaronder software- en muziekpiraterij (Gopal et al., 2004, Huang, 2005, Al-Rafee & Cronan, 2006, Shang et al., 2007, Chen, shang & Lin, 2008, Cronan & Al-Rafee, 2008) wordt het ethische (of morele) concept van piraterij naar voor gebracht. Immers, digitale piraterij is een ethische kwestie voor de consumenten en op het vlak van consumentenethiek is het Hunt-Vitell model (HVM),


11

in 1986 ontwikkeld door de gelijknamige onderzoekers, het meest gehanteerde ethische besluitvormingsproces dat toepasbaar is op het individuele consumentengedrag (Hunt & Vitell, 1986, Hunt & Vitell, 2006). Dit model is daarom empirisch bruikbaar om onderzoeksvragen over consumentenethiek te testen. In dit model wordt er vertrokken vanuit een ethisch probleem waarmee consumenten geconfronteerd worden (Hunt & Vitell, 1986). Shang et al. (2007) gebruiken dit model ook om de intentie tot muziekpiraterij via P2Pnetwerken te verklaren en baseren zich hierbij op de gelijkaardige onderzoekscontext van softwarepiraterij door Thong en Yap (1998). Het HVM stelt een situatie voor waarin het individu geconfronteerd wordt met een ethisch inhoudelijk probleem. Het is belangrijk om het probleem als een situatie met ethische inhoud te zien, anders kan het model niet toegepast worden. Wanneer het individu het probleem beschouwt als een situatie met ethische inhoud, is de volgende stap inzicht te verkrijgen op een set van verscheidene alternatieven die gebruikt worden om het probleem op te lossen. Deze alternatieven worden op twee manieren geëvalueerd, gebaseerd op verschillende morele filosofieën die dan op hun beurt in twee grote categorieën kunnen onderverdeeld worden. nl. de deontologische en de teleologische theorieën. Vanuit de deontologische evaluatie (DE) wordt elk alternatief juist of fout ervaren door het individu. Dit proces is in principe een vergelijken van elk alternatief met een set van vooraf bepaalde deontologische normen. Deze normen weerspiegelen iemands persoonlijke waarden of morele gedragsregels. Bij de teleologische evaluatie (TE) wordt er eerder gefocust op de gevolgen van elk alternatief en wordt er beoordeeld hoe ‘goed’ of ‘slecht’ de gevolgen zijn. Een alternatief (een welbepaald gedrag of actie) wordt als meest ethisch beschouwd wanneer het, in vergelijking met andere alternatieven, een geschikt evenwicht vindt in goede en slechte gevolgen. Bij teleologische evaluatie houdt een individu rekening met vier volgende constructen: 1. De gepercipieerde gevolgen van elk alternatief voor de verschillende stakeholders. 2. De waarschijnlijkheid waarmee elk gevolg zich zal voordoen voor iedere stakeholder. 3. De wenselijkheid of onwenselijkheid van elk gevolg. 4. De belangrijkheid van elke groep van stakeholders.


12

In figuur 1.3 wordt voor dit onderzoek het relevante deel van het model van Hunt en Vitell weergegeven. Het volledige model bevindt zich in bijlage 1. Figuur 1.3: Relevante deel van Hunt-Vitell model

Bron: eigen werk op basis van Hunt en Vitell (1986) De kern van het HVM, nl. het ethisch oordeel, wordt gedefinieerd als de mate waarin iemand gelooft dat een alternatief in het bijzonder het meest ethische is. Het ethisch oordeel is een functie van deontologische en teleologische evaluatie. Er zijn situaties mogelijk waarin een individu strikt deontologisch aangelegd is en de gevolgen van alternatieven compleet zal negeren. Omgekeerd is ook mogelijk dat een individu strikt teleologisch zal oordelen. Sommige onderzoeken beweren dat TE meer invloed heeft op het uiteindelijk ethisch oordeel dan DE. Echter, er zijn ook onderzoeken die beweren dat DE meer bepalend is dan TE (Hunt & Vasquez-Parraga, 1993, Cherry & Fraedrich, 2002, Chan, Wong & Leung, 2008).


1.5.

13

Andere theorieën, concepten en modellen

In deze sectie worden enkele andere theorieën en concepten uit de literatuurstudie die relevant zijn voor dit onderzoek geponeerd en besproken. 1.5.1. Perceived Importance of an Ethical issue De eerste is de Perceived Importance of an Ethical issue van een individu (PIE). De bedoeling van deze component is dat, wanneer individuen een ethische kwestie als belangrijk of relevant voor zichzelf ervaren (een hoge PIE dus), ze meer cognitieve inspanningen leveren om de ethische kwestie te evalueren. Immers, hogere cognitieve inspanningen leiden tot een sterkere relatie tussen de verschillende ethiekgerelateerde componenten (d.i. het ethische oordeel, deontologische en teleologische evaluatie) en de intentie (Chan et al., 2008) De PIE houdt rekening met het feit dat ethische kwesties anders geëvalueerd kunnen worden, dit door bijvoorbeeld verschillende individuen te beschouwen of door eenzelfde individu in andere situaties of tijdstippen te beschouwen. Deze component is dus vooral persoons- en tijdsgebonden en kan afhangen van waarden, behoeften, geloofsovertuigingen en percepties van het individu, alsook van specifieke karakteristieken van de situatie waarin het individu zich bevindt (Robin, Reidenbach & Forrest, 1996). 1.5.2. Neutralisatietechnieken Wanneer het gedrag of de intentie ervan niet overeenkomt met het ethisch oordeel van datzelfde gedrag, kunnen schuldgevoelens ontstaan bij het individu. Een interessante theorie hieromtrent zijn de neutralisatietechnieken die consumenten kunnen gebruiken wanneer ze hun schuldgevoelens over hun misplaatst gedrag willen verminderen (Strutton, Vitell & Pelton, 1994). De neutralisatietechnieken zijn een theoretische set van verschillende manieren om van schuldgevoelens af te geraken wanneer het individu een gedrag vertoont dat indruist tegen zijn waarden en normen.


1.6.

14

Het uiteindelijke model en de formulering van hypothesen

Op basis van eerder besproken theorieën en modellen die uit de literatuurstudie naar voor komen, wordt het uiteindelijke model m.b.t. het illegaal downloaden van films samengesteld. De componenten uit het model worden hieronder apart beschreven en besproken. Bij elk component worden bijhorende hypothesen geformuleerd. Figuur 1.4 geeft het model schematisch weer. Figuur 1.4: Model m.b.t. het illegaal downloaden van films

Bron: eigen werk 1.6.1. Het illegaal downloaden van films als een ethische kwestie Het illegaal downloaden van films is een ethisch besluitvormingsproces voor het individu. Het ethisch probleem kan als volgt omschreven worden. Een consument wil een film zien en overweegt hiervoor verschillende mogelijkheden, zelfs de weg van het illegale downloaden. De consument gaat nu een aantal strategieën bedenken die als oplossing van zijn probleem kunnen fungeren. In de eerste plaats zijn er de legale alternatieven zoals (1) het huren of (2) het aanschaffen van een dvd of (3) een bioscoopbezoek. Uiteraard zijn er ook (4) de websites waar je films legaal kan downloaden. Anderzijds zijn er een aantal illegale alternatieven, in


15

het bijzonder (5) het downloaden van films via de malafide sites op het internet. Deze mogelijkheden worden door de consumenten, volgens het Hunt-Vitell model, op twee manieren geëvalueerd, nl. deontologische en teleologische. 1.6.2. Hypothese 1 – Deontologische evaluatie Bij de deontologische evaluatie wordt alleen het illegaal downloaden van films beoordeeld door de consumenten. Hier spelen een aantal normen, waaronder bijvoorbeeld de norm van anti-piracy, waarmee het individu geconfronteerd zal worden, een belangrijke rol (Shang et al., 2007). Immers, het plegen van filmpiraterij is tegen de juridische regels en wetten en leidt tot schadelijke gevolgen voor de anderen (e.g. filmindustrieën, auteurs, acteurs, etc.) (MPAA, BAF). Aangezien het uitvoeren van deze illegale activiteit schadelijke gevolgen heeft voor anderen, wordt het illegaal downloaden van films echter als een ethische kwestie gezien en wordt bij de deontologische evaluatie nagegaan in hoeverre het individu ethisch ingesteld is betreffende het illegaal downloaden van films, rekening houdend met zijn eigen waarden en normen. Verder dient er rekening mee gehouden te worden dat er een verschil is tussen het al dan niet ethisch vinden van illegaal downloaden van films en de legale perceptie ervan. Kin Wai Lau (2003) stelt vast dat bij muziekpiraterij de kennis over auteursrechten een significante negatieve invloed heeft op de attitude ten aanzien van muziekpiraterij. Toch is het perfect mogelijk dat een consument weet dat downloaden van films illegaal is maar dat hij dit toch niet als een onethische activiteit ziet. Legaliteit is immers gelinkt aan regels en wetten (bv. copyrights, auteursrechten, etc.) waarover het individu geen inspraak heeft. Ethiek is wel degelijk een perceptie van het individu zelf. Dit verschil moet in gedachten gehouden worden bij verder onderzoek. Deze soorten evaluaties hebben invloed op het uiteindelijk ethisch oordeel (ethical judgments) van de consument over het illegaal downloaden van films. De hypothese wordt daarom als volgt geformuleerd: H1: De deontologische evaluatie (“illegaal downloaden is immoreel”) heeft een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)


16

1.6.3. Hypothese 2 – Teleologische evaluatie Bij de teleologische evaluatie worden de gevolgen van iedere mogelijkheid om een film te verkrijgen in beschouwing genomen en worden deze gevolgen geëvalueerd op basis van hun waarschijnlijkheid en wenselijkheid. De teleologische evaluatie heeft vervolgens invloed op het uiteindelijk ethisch oordeel van de consument betreffende het illegaal downloaden van films. Om te kunnen oordelen over de gevolgen van het illegaal downloaden van films of de legale alternatieven ervan, wordt hier gebruik gemaakt van verscheidene literatuurartikels, o.a. die van Rochelandet en Le Guel (2005) die de utility theory introduceerden. Deze auteurs stellen dat het nut van illegaal downloaden van muziek voorgesteld wordt door een functie die voordelen en kosten ervan overweegt tegenover die van de legale alternatieven. HennigThurau et al. (2007) passen deze theorie toe op gebied van het bezitten of bekijken van films die illegaal gedownload zijn. Andere literatuurartikels, waaronder deze van Tan (2002), deze van Chen et al. (2008) en deze van Hsu en Shiue (2008), duiden tevens aan dat de verschillen in waarde tussen legale en illegale alternatieven om software of muziek te verkrijgen een significante invloed hebben op de intentie tot software- of muziekpiraterij. In overleg met collega, Barbara Campe, werden de gevolgen van de verschillende alternatieven om een film te verkrijgen binnen dit kader van literatuurstudie opgedeeld in vier grote categorieën met betrekking tot de gevolgen van het illegaal downloaden van films: Gepercipieerd risico voor het individu en de filmindustrieën Het gepercipieerd risico van het illegaal downloaden van films voor het individu is van invloed op de beslissing tot al dan niet overgaan tot het illegaal downloaden door de consument (Taylor, 1974, Tan, 2002, Chiou, Huang & Lee, 2005). Tan (2002) stelt dat er vier soorten gepercipieerde risico’s zijn binnen de context van softwarepiraterij, nl. het financiële risico, het functionele risico, het sociale risico en het risico op gerechtelijke vervolging. Chiou, et al. (2005) stelt vast dat in geval van muziekpiraterij de eerste drie types van risico’s een zeer lage impact hebben. Muziek downloaden is gratis en levert een product dat van even goede kwaliteit is als het originele. Hier gaat het bijna uitsluitend over het risico op gerechtelijke vervolging. In de categorie van risico’s voor het individu worden in het geval


17

van filmpiraterij twee types van risico’s verondersteld, nl. het sociale risico (bv. uitgesloten worden door familie, vrienden of kennissen) en het risico op gerechtelijke vervolgingen (bv. boetes, arrestatie, etc.). Het financiële risico is hier klein aangezien de gekopieerde films, net als bij software en muziek, meestal gratis tot heel goedkoop zijn (Tan, 2002, Chiou et al., 2005). Het functionele risico wordt, vanwege zijn ruime interpretatie over andere categorieën verdeeld. Onder de categorie van risico’s verbonden aan de filmpiraterij voor het individu kunnen ook nog de volgende concepten geplaatst worden: de legale kosten (o.a. risico om opgepakt te worden) uit het literatuurartikel van Hennig-Thurau et. al (2007) en de perceptie van straffen gehanteerd door Morton en Koufteros (2008) in hun artikel over intentie tot muziekpiraterij. Deze laatste twee auteurs stelden vast dat de veronderstelde zekerheid en de veronderstelde strengheid van de straffen een negatief effect zouden hebben op de attitude tot muziekpiraterij. Ze baseerden zich op de deterrence theory van Lee en Lee (2002) die stelt dat deze twee concepten het crimineel gedrag van het individu zouden verminderen. Echter in het onderzoek van Morton en Koufteros (2008) wordt bewezen dat, de door het individu veronderstelde zekerheid en de strengheid, geen significante invloed hebben op de attitude ten aanzien van muziekpiraterij. Deze bevindingen uit het literatuurstudie leiden tot volgende hypothese: H2: (a) De gepercipieerde risico’s voor het individu hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om films illegaal te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) Ten aanzien van de filmindustrie kan er gesproken worden van groter financieel verlies, inbreuk op de artistieke waarde van de films en zelfs van een bedreiging van het beroep van auteurs, regisseurs en acteurs (Al-Rafee & Cronan, 2006). H2: (b) De gevolgen voor anderen hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)


18

Prijsperceptie Hier wordt de prijsperceptie bedoeld die het individu ervaart wanneer hij de diverse alternatieven overweegt. Hennig-Thurau et al. (2007) stellen dat het nut van de legale alternatieven om films te verkrijgen mede bepaald wordt door de prijs en de transactiekosten ervan. Onder transactiekosten worden vooral de additionele kosten die diverse legale alternatieven met zich meebrengen verstaan (bijvoorbeeld de verplaatsingskosten naar de videotheek, het parkeergeld, financiële bijdrage voor de oppas wanneer men naar de bioscoop gaat, etc.). Gopal et al. (2004) zegt dat het idee van geldbesparing bij illegale downloadactiviteiten, naast de ethische ingesteldheid erover, de meest dominante factor is die het al dan niet uitvoeren van piraterij beïnvloedt. In het onderzoek van Vermeir (2008) naar de intentie van jongvolwassenen tot illegaal downloaden van films stelt de onderzoeker vast dat, als de jongvolwassenen filmpiraterij als ethisch beschouwen, ze meer filmpiraterij zullen uitvoeren indien de prijs van legale alternatieven hoog ligt. De hypothese omtrent prijsperceptie wordt geformuleerd als: H2: (c) De prijsperceptie van het individu heeft een positieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) Het gepercipieerde comfort Onder het gepercipieerde comfort van de diverse alternatieven kan bijvoorbeeld de mogelijke tijdbesparing bij illegaal downloaden en het relatief gemak waarmee dit kan (het vinden van films zonder er veel inspanningen te moeten voor doen) verstaan worden (Hennig-Thurau et al., 2007, Chen et al., 2008). Dit begrip van comfort wordt verder uitgebreid met de technische of functionele kosten, met name soft- en hardwareproblemen, die het illegaal downloaden van films met zich meebrengt (Tan, 2002, Hennig-Thurau et al., 2007, Hsu & Shiue, 2008). Het gepercipieerd comfort wordt ook in rekening gebracht bij het uiteindelijke oordeel van het illegaal downloaden van films: H2: (d) het gepercipieerd comfort voor het individu heeft een positieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)


19

De gepercipieerde waarde De gepercipieerde waarde van de diverse alternatieven voor het individu gaat o.a. over in hoe verre de kwaliteit en collectiewaarde van films gewaarborgd zijn (Chen et al., 2008, Hsu & Shiue, 2008). Zijn de supplementaire functies (extra’s op dvd’s, geavanceerde video- en geluidseffecten in de bioscoop, etc.) die de originele legale versies hebben, nog beschikbaar? Zijn deze laatste belangrijk voor de consument? Ook kan hier het functionele type van risico van Tan (2002) teruggevonden worden. Deze bijkomende categorie leidt tot een nieuwe deelhypothese voor de teleologische evaluatie: H2: (e) de gepercipieerde waarde voor het individu heeft een positieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) 1.6.4. Hypothese 3 – Ethisch oordeel In veel literatuurartikels over digitale piraterij die zich baseren op TPB is de grens tussen het ethisch oordeel en de attitude niet zo eenduidig. Vaak wordt de attitude als een onafhankelijke variabele gezien die de beste predictor van de intentie zou zijn en sluit het ethisch oordeel in het TPB-model het dichtst aan bij de attitude. In principe stellen beide hetzelfde voor, namelijk de beoordeling van een bepaald gedrag door het individu. Toch zijn deze twee componenten geen synoniemen van elkaar (Al-Rafee & Cronan, 2006). Deze bewering wordt in de context van filmpiraterij als volgt verduidelijkt: normaal gezien ervaart een consument het illegaal downloaden van films als onethisch wat inhoudt dat hij een negatieve attitude tegenover het illegaal downloaden van films zou moeten hebben. De slechtste situatie doet zich voor wanneer een consument het illegaal downloaden van films als onethisch ervaart maar toch een positieve attitude ten aanzien van het illegaal downloaden heeft. Dit kan onder meer verklaard worden door de anti-industry-ingesteldheid van de consument tegenover de filmindustrieën (Kwong et al., 2003, Hennig-Thurau et al., 2007, Vermeir, 2008) of wanneer de sociale druk (“al mijn vrienden downloaden films illegaal en ik doe graag mee”) groot is voor de consument. Het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films beïnvloedt dus op zijn beurt de attitude tegenover dit gedrag.


20

H3: Individuen met een sterk ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is ethisch”), zullen een positieve attitude hebben tegenover het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is gunstig”) 1.6.5. Hypothese 4 – Attitude In diverse artikels over digitale piraterij wordt attitude als de meest significante factor van de intentie gezien (Beck & Ajzen, 1991, Al-Rafee & Cronan, 2006). Immers, de intentie (die voorloper van het gedrag is) kan enorm beïnvloed worden door de verandering van attitude, vooral op gebied van digitale piraterij, waaronder de filmpiraterij. Dit laatste aspect kan een goede hulp zijn bij het bestrijden van filmpiraterij (Al-Rafee & Cronan, 2006, Cronan & AlRafee, 2008). Dit houdt dus in dat attitude moet gezien worden als een afhankelijke variabele en dat er moet nagegaan worden welke factoren een attitudeverandering teweegbrengen ten opzichte van het illegaal downloaden van films. Ajzen (1985) beweert dat attitude grotendeels bepaald wordt door de cognitieve overtuigingen van het individu. Deze overtuigingen houden het oordeel van een individu over een gedrag, in termen van de gevolgen van dat gedrag, in. Daarnaast wordt attitude ook sterk beïnvloed door de morele gedachten over een gedrag (Al-Rafee & Cronan, 2006). Aangezien de morele gedachten en de cognitieve overtuigingen respectievelijk aanleunen bij de deontologische en de teleologische evaluaties, en het ethisch oordeel functie is van deze laatste twee variabelen, is, zoals eerder gesteld, het ethisch oordeel een geschikte determinant van de attitude. Met de component attitude worden de twee luiken van het uiteindelijke model m.b.t. de intentie tot het illegaal downloaden van de films, nl. HVM en MGB, gecombineerd. De attitude tegenover het gedrag van het illegaal downloaden van films leidt, zoals MGB stelt, tot het verlangen het gedrag uit te oefenen. De vierde hypothese bepaalt deze relatie. H4: Individuen met een positieve attitude tegenover het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is gunstig”), zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden


21

1.6.6. Hypothese 5 – Verlangen Gelijkaardig aan MGB, leidt het verlangen om films illegaal te downloaden, uiteraard op zijn beurt tot de intentie om films illegaal te downloaden. H5: Individuen met een sterk verlangen m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden 1.6.7. Hypothese 6 en 7 – Subjectieve normen Omtrent het illegaal downloaden van films wordt attitude, naast het ethisch oordeel, ook mede bepaald door subjectieve normen (Al-Rafee & Cronan, 2006). Immers, wanneer de significante anderen (familie, vrienden of kennissen van het individu) beweren dat het gedrag van films illegaal downloaden toegelaten is, ontwikkelt het individu mogelijks zelf de attitude tot diezelfde bewering. H6: Hoge en negatieve subjectieve normen (“significante anderen zijn niet akkoord”) van het individu, leiden tot een lagere attitude van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van films Subjectieve normen beïnvloeden ook rechtstreeks de intentie om films illegaal te downloaden (Chen et al.,2008 , Cronan & Al-Rafee, 2008, Morton & Koufteros, 2008, Papies & Clement, 2008), maar door het introduceren van het component verlangen door MGB, wordt alleen de invloed van subjectieve normen op het verlangen om films illegaal te downloaden, nagegaan. Volgens het MGB is het verlangen de sterkste determinant van de intentie en fungeert het verlangen eerder als een tussenstap tussen de attitude en de subjectieve normen en de uiteindelijke intentie (Perugini & Bagozzi, 2001, Leone et al., 2004). Hypothese 7 wordt daarom als volgt geformuleerd: H7: Hoge en negatieve subjectieve normen (“significante anderen zijn niet akkoord”) van het individu leiden tot een zwakker verlangen van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van films


22

1.6.8. Hypothese 8 – Verwachte emoties Verschillende literatuurartikels (Leone et al., 2004, Al-Rafee & Cronan, 2006, Taylor et al., 2009) hanteren ook de invloed van het affectieve perspectief van het illegaal downloaden van films op de intentie. Bij het illegaal downloaden van films kunnen zowel positieve gevoelens (bijvoorbeeld het trotsgevoel tegenover je vrienden, opgelucht zijn omdat je een film binnen bereik hebt, etc.) als negatieve gevoelens (zoals schuldgevoelens tegenover de filmindustrie, het angstgevoel om betrapt te worden, etc.) optreden. In het MBG-model beïnvloeden de verwachte emoties van het individu het verlangen om films illegaal te downloaden. H8: (a) De verwachte positieve emoties hebben een positieve invloed en (b) de verwachte negatieve emoties hebben een negatieve invloed op het verlangen van het individu om films illegaal te downloaden 1.6.9. Hypothese 9 en 10 – Perceived Behavioral Control Intentie en verlangen worden beide beïnvloed door Perceived Behavioral Control (Leone et al., 2004, Cronan & Al-Rafee, 2007, Morton & Koufteros, 2008, Taylor et al., 2009). Het is namelijk mogelijk dat, indien het individu niet precies weet hoe een film illegaal te downloaden, dit kan leiden tot een verminderd verlangen om films te gaan downloaden, of tot een lagere intentie tot het gesteld gedrag. De intentie tot illegaal downloaden van films kan toch laag zijn bij een zeer sterk verlangen en wanneer het individu een lage waargenomen zeggenschap heeft over het gedrag. De twee hypothesen m.b.t. Perceived Behavioral Control zijn: H9: Individuen met een hoge Perceived Behavioral Control (“bekwaam”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden H10: Individuen met een hoge Perceived Behavioral Control (“bekwaam”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden


23

1.6.10. Hypothese 11 en 12 – Perceived Difficulty Een bijkomende variabele, geïntroduceerd door Taylor et al. (2009) zijn de gepercipieerde moeilijkheden (perceived difficulty). Deze beïnvloedt zowel het verlangen als de intentie van de consumenten. Hoe moeilijker films illegaal te downloaden zijn, hoe minder verlangen de consument heeft om dit te doen en hoe lager de intentie van de consumenten zal zijn. Het meta-analystisch onderzoek over TPB van Trafimow, Sheeran, Conner en Finlay (2002) stelt dat het nuttig is om een onderscheid te maken tussen Perceived Behavioral Control en Perceived Difficulty voor het onderzoek. Dit onderscheid biedt een meer heuristische waarde aan het onderzoek en is meer betrouwbaar. Perceived (Behavioral) Control houdt een veronderstelling van het individu in, over de mate waarin hij zijn gedrag onder controle heeft. Perceived Difficulty houdt de veronderstelling van het individu in, over hoe moeilijk het is een gedrag uit te voeren. H11: Individuen met een hoge Perceived Difficulty (“zwakke opportuniteiten”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een zwakker verlangen hebben om films illegaal te downloaden H12: Individuen met een hoge Perceived Difficulty (“zwakke opportuniteiten”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een lagere intentie hebben om films illegaal te downloaden 1.6.11. Hypothese 13 en 14 – Frequency of Past Behavior Het gedrag in het verleden heeft weinig invloed op het toekomstig gedrag van het individu, vooral wanneer de metingen van de intentie en het gedrag sterke overeenkomsten vertonen of wanneer de intentie sterk opgebouwd is. (Ajzen, 2002). Het gedrag in het verleden is dus niet altijd een goede voorspeller voor het toekomstig gedrag tegenover de intentie en zeker niet als de omstandigheden onstabiel zijn (Bamberg, Ajzen & Schmidt, 2003). Dit kan geïllustreerd worden door bijvoorbeeld te stellen dat wanneer een consument op een dag besluit om de volgende dag een film illegaal te gaan downloaden, hij een even hoge intentie heeft als een consument die het dagelijks doet. Omdat de invloed van het gedrag in het verleden op het toekomstige gedrag vooral afhankelijk is van de intentie, wordt het best nagegaan of dit


24

eerder gedrag een significante invloed heeft op de intentie (Perugini & Bagozzi, 2001, Cronan & Al-Rafee, 2008, Taylor et al., 2009). Volgens het MGB beïnvloedt de frequentie van het gedrag in het verleden ook het verlangen. Deze vaststellingen leiden tot de volgende hypothesen: H13: Individuen die in het verleden vaker films illegaal gedownload hebben, zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden H14: Individuen die in het verleden vaker films illegaal gedownload hebben, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden 1.6.12. Extra hypothese – Perceived Importance of an Ethical Issue Om na te gaan wat het belang van het illegaal downloaden van films als een ethische kwestie voor het individu is (Al-Rafee & Cronan, 2006), wordt ook de PIE in het onderzoek opgenomen. De hypothese m.b.t. het construct Perceived Importance of an Ethical issue wordt als volgt geformuleerd: H15: Een hoog niveau van PIE versterkt de relatie tussen (a) de deontologische evaluatie en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; (b) tussen de teleologische evaluatie en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films en (c) het ethisch oordeel en de attitude tegenover het illegaal downloaden van films. 1.6.13. Extra hypothese - Neutralisatietechnieken De invloed van deze anti-industry- en anti-piracy-ingesteldheid van het individu op de intentie tot illegaal downloaden van films wordt nagegaan. De anti-industry-ingesteldheid van de consumenten houdt in dat ze de filmindustrieën bekritiseren omdat de filmindustrieën hun films meer als commerciële producten promoten dan als een artistiek product en dat ze overdreven hoge prijzen aanrekenen. Hierdoor zouden de consumenten de films “stelen” als een vorm van wraak jegens de oneerlijkheid van de filmindustrieën (Hennig-Thurau et al., 2007). Anders gezegd de veroordeelden worden veroordeeld (Strutton et al., 1994). Kwong et al. (2003) zegt dat de intentie om illegale cd’s te


25

kopen positief gerelateerd is met de anti-industry-ingesteldheid van de consument. Antipiracy-ingesteldheid van het individu houdt het al dan niet akkoord gaan in, met de gezegden over hoe erg schadelijk filmpiraterij kan zijn voor de filmindustrieën en dat het gestraft moet worden. Shang et al. (2008) stelt vast dat deze ingesteldheid negatief gerelateerd is aan de deontologische evaluatie op vlak van muziekpiraterij. Het is interessant om na te gaan, welke invloed deze twee ingesteldheden van het individu op hun intentie tot het illegaal downloaden van films hebben en wat de invloeden van deze sterktes zijn. De volgende hypothese wordt, op basis van het artikel van Kwong et al. (2003), geformuleerd: H16: Hoe hoger (a) de anti-industry’-ingesteldheid van het individu en hoe lager (b) de anti-piracy-ingesteldheid van het individu, hoe hoger hun intentie om films illegaal te downloaden 1.6.14. Extra hypothese – Willingness To Pay In plaats van het verdieninkomen van de consument na te gaan wordt er eerder geopteerd hun bereidheid tot betalen voor de legale alternatieven te onderzoeken. Deze Willingness To Pay (WTP) kan verschillende aspecten achterhalen, zoals de vraag wat het belang van films is in het leven van een consument als onderdeel van zijn cultureel vermogen. Immers, een consument die meer belang hecht aan de artistieke waarde van films, of aan het aanleggen van een filmcollectie op dvd’s heeft een grotere bereidheid tot betalen voor de legale alternatieven. Ook kan het internetgebruik m.b.t. het downloaden van films nagegaan worden. Een consument die een trage internetverbinding, een beperkte downloadcapaciteit of een kleine bandbreedte heeft zal een grotere bereidheid hebben om te betalen voor legale aanschaf van zijn films (Bhattacharjee, Gopal & Sanders, 2003). Verschillende auteurs beweren dat de intentie tot filmpiraterij een significante invloed heeft op het aantal bioscoopbezoeken of de verhuur en verkoop van de legale goederen (De Vany & Walls, 2007, Hennig-Thurau et al., 2007, Walls, 2008). Deze vaststellingen leiden tot de hypothese:


26

H17: Hoe hoger de intentie van het individu om films illegaal te downloaden, hoe lager de bereidheid van het individu om te betalen voor de legale mogelijkheden (WTP) 1.6.15. Demografische variabelen Het MPAA rapport over filmpiraterij (2005) zegt dat een typische filmpiraat een man is met een leeftijd van 16 tot 24 jaar. Er zijn verscheidene literatuurartikels die bevestigen dat er onder de piraten meer mannen voorkomen dan vrouwen (Sims, Cheng & Teegen, 1996, Gopal et al., 2004, Rochelandet & Le Guel, 2005). Anderzijds beweren Al-Rafee & Cronan (2006) dat geslacht geen significante invloed heeft op de attitude tot digitale piraterij. Verschillende literatuurartikels zeggen dat er bij de oudere leeftijdsgroepen minder piraterijen gepleegd worden (Gopal et al., 2004, Rochelandet & Le Guel, 2005, Al-Rafee & Cronan, 2006). Omwille van de inconsistentie in de literatuur worden geslacht en leeftijd in dit onderzoek opgenomen en worden deze getest op alle variabelen uit het model m.b.t. de intentie tot het illegaal downloaden van de films.

1.7.

Overzicht van hypothesen

De hierboven beschreven hypothesen zijn in de volgende tabel verzameld. Vanwege de ruime omvang van het onderzoek worden de hypothesen verdeeld over deze masterproef en deze van collega Barbara Campe. Deze masterproef focust zich vooral op de afhankelijke variabele, verlangen en alle onafhankelijke variabelen eromheen. De andere masterproef richt zich op de onafhankelijke variabele intentie zodat in deze masterproef hypothesen H5, H10, H12 en H14 verder niet in beschouwing genomen worden.


27

Tabel 1.1: Overzicht van de hypothesen Afhankelijke variabele: Ethisch oordeel H1

De deontologische evaluatie (“illegaal downloaden is immoreel”) heeft een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)

H2

(a) De gepercipieerde risico’s voor het individu en (b) de gevolgen voor anderen hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden; (c) De prijsperceptie van het individu; (d) het gepercipieerde comfort voor het individu; (e) De gepercipieerde waarde voor het individu hebben een positieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)

Afhankelijke variabele: Attitude H3

Individuen met een sterk ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is ethisch”), zullen een positieve attitude hebben tegenover het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is gunstig”)

H6

Hoge en negatieve subjectieve normen (“significante anderen zijn niet akkoord”) van het individu leiden tot een lagere attitude van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van films

Afhankelijke variabele: Verlangen H4

Individuen met een positieve attitude tegenover het illegaal downloaden van films (“illegaal downloaden is gunstig”), zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden

H7

Hoge en negatieve subjectieve normen (“significante anderen zijn niet akkoord”) van het individu leiden tot een zwakker verlangen van het individu m.b.t. het illegaal downloaden van films

H8

(a) De verwachte positieve emoties hebben een positieve invloed en (b) de verwachte negatieve emoties hebben een negatieve invloed op het verlangen van het individu om films illegaal te downloaden

H9

Individuen met een hoge Perceived Behavioral Control (“bekwaam”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden

28

Hoofdstuk 1 – Theoretische achtergrond en hypothesen H11

Individuen met een hoge Perceived Difficulty (“zwakke opportuniteiten”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een zwakker verlangen hebben om films illegaal te downloaden

H13

Individuen die in het verleden vaker films illegaal gedownload hebben, zullen een sterker verlangen hebben om films illegaal te downloaden

Afhankelijke variabele: Intentie H5

Individuen met een sterk verlangen m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden

H10

Barbara Campe

Individuen met een hoge Perceived Behavioral Control (“bekwaam”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden

H12

Barbara Campe

Individuen met een hoge Perceived Difficulty (“zwakke opportuniteiten”) m.b.t. het illegaal downloaden van films, zullen een lagere intentie hebben om films illegaal te downloaden

H14

Barbara Campe

Individuen die in het verleden vaker films illegaal gedownload hebben, zullen een hogere intentie hebben om films illegaal te downloaden

Barbara Campe

Extra hypothesen H15

Een hoog niveau van PIE versterkt de relatie tussen (a) de deontologische evaluatie en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; (b) tussen de teleologische evaluatie en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films en (c) het ethisch oordeel en de attitude tegenover het illegaal downloaden van films.

H16

Hoe hoger (a) de anti-industry-ingesteldheid van het individu en hoe lager (b) de anti-piracy-ingesteldheid van het individu, hoe hoger hun intentie om films illegaal te downloaden

H17

Hoe hoger de intentie van het individu om films illegaal te downloaden, hoe lager de bereidheid van het individu om te betalen voor de legale mogelijkheden (WTP) Bron: eigen werk

Hoofdstuk 2 – Onderzoeksprocedure

29

Hoofdstuk 2 Onderzoeksprocedure In dit hoofdstuk wordt het profiel van de steekproef weergegeven. Verder wordt er uitgelegd hoe het onderzoek, naar de intentie tot het illegaal downloadgedrag van films, uitgevoerd wordt en wordt er duiding gegeven bij het opstellen van de vragenlijst.

2.1.

Steekproef en datacollectie

Uit de populatie, nl. alle consumenten die al dan niet illegaal films downloaden, wordt als steekproefkader hoofdzakelijk studenten gekozen. De motivatie achter deze keuze is het feit dat digitale piraterij vooral gepleegd wordt door jongeren, en in het bijzonder door studenten (Higgins et al., 2007). Ze maken veelvuldig gebruik van computers en zouden zich ook meer richten op digitaal piraterij omdat ze geconfronteerd worden met financiële beperkingen bij de aankoop van de legale alternatieven. De jongeren zouden ook minder ethisch aangelegd zijn betreffende illegale downloadactiviteiten. Studenten vinden de illegale downloadactiviteiten zelfs minder fout dan niet-studenten (Vitell & Muncy, 2005). Het onderzoek beperkt zich tot de studenten van de Universiteit Gent. Als steekproefomvang is geopteerd voor een 400-tal respondenten. De steekproefmethode sluit het best aan bij de gemakkelijkheidsteekproef (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). De studenten zijn op basis van gemakkelijkheidsoverwegingen geselecteerd door hen via hun e-mail te vragen, de vragenlijst in te vullen. Hierbij zijn er verscheidene faculteiten van Universiteit Gent gecontacteerd. Er is uitgegaan van een paar faculteiten maar wanneer na enige tijd de reacties uitbleven, zijn er bijkomende faculteiten aangesproken. Deze strategie heeft uiteindelijk tot de gewenste 400 respondenten geleid. Om tot de gegevensverzameling te komen, is er eerst een vragenlijst geïmplementeerd met de softwareomgeving 2Ask en deze vragenlijst is vervolgens online geplaatst. Van alle aangeschreven UGent-studenten heeft 2Ask in totaal 396 ingevulde vragenlijsten ontvangen.


30

Met de vragenlijsten, die door niet-studenten ingevuld werden, is geen rekening gehouden. Verder dient opgemerkt dat er bij 2 respondenten missing values aanwezig waren en 12 respondenten de controlevraag (zie sectie 2.2.2.) in de vragenlijst verkeerd invulden. Deze 14 respondenten worden bijgevolg uit de respondentenlijst verwijderd zodat er 382 respondenten overblijven. Het profiel van de steekproef ziet er uit als volgt: Downloader: 57.1% van de respondenten hebben al ooit een film gedownload. 42.9% hebben nooit een film gedownload. Geslacht: 44.2% van de respondenten zijn mannen en 55.8% zijn vrouwen. Leeftijd: De gemiddelde leeftijd van de respondenten bedraagt 20.63 jaar. De laagste en de hoogste leeftijd zijn respectievelijk 17 en 45 jaar. De meest voorkomende leeftijd is 20 jaar en neemt 22.8% van de respondenten in beslag. Studiejaar: 24.6% van de respondenten zitten in de eerste Bachelor, 19.4% in de tweede Bachelor, 19.6% in de derde Bachelor, 19.1% in de eerste Master en 7.1% in de tweede Master. De overige (10.2%) zitten ofwel in hogere jaren, zijn doctoraatstudenten, of zitten in een schakel- of voorbereidingsprogramma. Ook GITstudenten werden hierin opgenomen (23.66% van de overige). Faculteit: De meeste respondenten komen uit de Faculteit Wetenschappen (29.1%) en de Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen (27.5%), gevolgd door de Faculteit Economie en Bedrijfskunde (17.3%) en de Faculteit Letteren en wijsbegeerte (14.9%). Verder is er nog de Faculteit Politieke en Sociale Wetenschappen met 5.2%. Vanuit de andere faculteiten zijn er zeer weinig tot geen respondenten.

2.2.

Vragenlijst

In dit luik over de vragenlijst worden de meetschalen voor de verschillende componenten van het model m.b.t. het illegaal downloaden van de films besproken. Op het einde van deze sessie staat er een korte rapportering over de pretest van de vragenlijst, afgenomen onder een kleine groep van respondenten en wordt de controlevraag besproken.


31

2.2.1. Meetschalen Een belangrijk aspect zijn de meetschalen. In wat volgt wordt voor alle componenten die in de vragenlijst voorkomen, de aangewende meetschalen besproken. Voor de keuzes, die aan de basis van de gekozen meetschalen liggen, is meestal uitgegaan van bestaande meetschalen die in publicaties beschreven zijn. Vaak zijn de meetschalen zo aangepast dat ze voor de bevraging rond filmpiraterij bruikbaar worden. In onderstaand overzicht worden componenten, waarvoor de meetschalen ontworpen zijn, in zelfde volgorde besproken als ze in de vragenlijst voorkomen. Frequency of Past Behavior (FPB) De inleidende vraag die aan de respondenten gesteld wordt is of ze ooit een film legaal of illegaal gedownload hebben. De vraagstelling luidt: “Hebt u ooit films – legaal of illegaal – gedownload?” (Cronan & Al-Rafee, 2008). De respondenten die ‘neen’ aanduiden gaan direct naar de volgende vraag dit betrekking heeft over de intentie van het downloaden. Respondenten die ‘ja’ invullen moeten daarentegen nog een aantal vragen beantwoorden over de legale perceptie en de intensiteit van hun downloadgedrag. De legale perceptie wordt getoetst door de respondenten te laten aanduiden in welke mate ze denken dat de mogelijkheden die ze gebruikten om films te downloaden legaal of illegaal zijn. De schaal voor deze vraag bevat volgende mogelijkheden: “1. legaal, zeker niet illegaal”, “2. legaal, maar ben het niet zeker”, “3. ik heb er geen idee van”, “4. illegaal, maar ben het niet zeker”, “5. illegaal, zeker niet legaal”. Voor deze vraag gesteld wordt moeten de respondenten eerst aanduiden via welke mogelijkheden ze de films gedownload hebben. Deze mogelijkheden zijn: (1) Peer-to-peernetwerken, (2) een website waar ze moeten betalen, (3) een website waar ze niet moeten betalen, (4) over het internet via een familielid, vriend of kennis en (5) andere mogelijkheden. Deze vraag over legale perceptie is belangrijk, omdat dit onderzoek zich focust op wat de intentie is tot het illegaal downloaden van films en niet op de intentie tot het legaal downloaden, want dat is een totaal andere benadering. Belangrijk om weten is dat de studenten die denken dat ze legaal bezig zijn, niet behandeld worden als respondenten die al eerder een film illegaal gedownload hebben. De intensiteit van hun downloadgedrag in het verleden, wordt bij deze groep niet als een gemiddeld cijfer bevraagd (Huang, 2005), maar door het gebruik van andere schalen nl. “één tot meerdere keren per dag”, “niet elke dag, maar


32

toch één tot meerdere keren per week”, “niet elke week, maar toch één tot meerdere keren per maand”, “niet elke maand, maar toch één tot meerdere keren per jaar”, “het was slechts eenmalig” en “dit heb ik afgelopen jaar niet gedaan”. De bijhorende vraag luidt: “Hoe vaak hebt u gemiddeld films gedownload in afgelopen jaar via de volgende manieren?”. De berekening van construct FPB wordt in het volgende hoofdstuk besproken. Intentie (INT) De twee items om intentie te meten worden, net als bij Chan et al. (2008), ontleend uit het artikel van Stevenson, Bruner en Kumar (2000). De twee items zijn: “Het is waarschijnlijk dat ik tussen vandaag en volgend jaar een film illegaal zal downloaden” en “Het is onmogelijk dat ik tussen vandaag en volgend jaar een film illegaal zal downloaden”. Beide items worden op een zeven-puntenschaal gemeten: “1. helemaal niet akkoord”, “2. niet akkoord”, “3. eerder akkoord”, “4. noch akkoord, noch niet akkoord”, “5. eerder akkoord”, “6. akkoord”, “7. helemaal akkoord”. INT wordt als de gezamenlijke score van deze twee items voorgesteld. Perceived Behavioral Control (PBC) Om de component PBC te meten, worden een aantal items uit verschillende artikels samengebracht en op een zeven-puntenschaal gemeten, gaande van “helemaal niet akkoord” tot “helemaal akkoord”. In tabel 2.1. worden de acht items die de PBC bepalen samen met hun bijhorende bron vermeld. PBC wordt berekend als de gezamenlijke score afgeleid van al deze items.

33

Hoofdstuk 2 – Onderzoeksprocedure Tabel 2.1.: Overzicht van de items van PBC Item

Bron

Het is voor mij gemakkelijk om films illegaal te

Cronan en Al-Rafee (2008),

downloaden

Huang (2005)

Ik denk dat ik de bekwaamheid niet heb om films illegaal

Cronan en Al-Rafee (2008)

te downloaden Ik heb de noodzakelijke middelen (bv. snelle


internetverbinding, benodigde software, etc.) om films illegaal te downloaden en te bekijken Ik weet hoe de noodzakelijke middelen voor het illegaal

Huang (2005), Hennig-Thurau et

downloaden van films te vinden, als ik zou willen

al. (2007), Cronan en Al-Rafee (2008)

Ik kan films vinden om illegaal te downloaden als ik zou


willen Ik ken verschillende manieren om een film illegaal te

Huang (2005)

downloaden Ik ken alle valstrikken van het illegaal downloaden (bv.

LaRose en Kim (2007)

spyware-aanvallen) Ik weet hoe ik goede van slechte filmbestanden kan

Hennig-Thurau et al. (2007),

onderscheiden

LaRose en Kim (2007) Bron: eigen werk

Perceived Difficulty (PD) Voor de component PD worden vier items beschreven. Ze worden op een zeven-puntenschaal gemeten van “helemaal niet akkoord” tot “helemaal akkoord”. De vier items zijn: “Een film illegaal downloaden is te omslachtig, er zijn betere manieren om aan films te geraken”, “Het gevaar van virussen op de computer tijdens het illegaal downloaden van films is meestal hoog”, “Het illegaal downloaden van films kan voor technische problemen zorgen (bv. overschrijding van downloadlimiet, het internet loopt vast, etc.)” (Hennig-Thurau et al., 2007) en als laatste “Een film illegaal downloaden wordt steeds moeilijker door strengere


34

beveiligingsmethoden” (eigen werk). PD wordt als een gezamenlijke score, afgeleid van deze vier items, berekend. Subjectieve normen (SN) Zoals in vorig hoofdstuk vermeld is, hanteren veel verschillende literatuurartikels m.b.t. de intentie tot de digitale piraterij de component SN in hun model. Uit het ruime aanbod van verschillende items werd een zo mutueel exclusief mogelijk set van items geselecteerd. In tabel 2.2. staan de zeven SN items die weerhouden zijn. Bij de formulering van de items is rekening gehouden met het verschil tussen de downloaders en niet-downloaders onder de respondenten. De items worden op een zeven-puntenschaal gemeten, van “helemaal niet akkoord” tot “helemaal akkoord” en hieruit wordt dan de SN berekend als één gezamenlijke score. Attitude (ATT) De attitude van de respondenten jegens het illegaal downloaden van films wordt gemeten door een semantische differentiaalschaal. De corresponderende vraag luidt: “Hoe staat u tegenover het illegaal downloaden van films?” (Fishbein & Ajzen, 1975). Om de attitude te meten op een zeven-puntenschaal, wordt er hier voor zes items gekozen. De ankerpunten van deze items zijn: “niet wenselijk / wenselijk”, “schadelijk / voordelig”, “slecht / goed”, “nutteloos / nuttig”, “onverstandig / verstandig” en “onaantrekkelijk / aantrekkelijk” (Fishbein & Ajzen, 1975, Leone et al., 2004, Al-Rafee & Cronan, 2006, Cronan & Al-Rafee, 2008). Uit deze zes items wordt de component ATT als één gezamenlijke score afgeleid.

35

Hoofdstuk 2 – Onderzoeksprocedure Tabel 2.2.: Overzicht van de items van SN Nr.

Item

Bron

1

Wat betreft het illegaal downloaden van films, doe ik zoals de

Cronan en Al-Rafee

meeste van mijn vrienden, familie of kennissen doen

(2006)

Als ik films illegaal download, doen mijn vrienden, familie of

Cronan en Al-Rafee

kennissen het ook (D)

(2006)

2

Als ik films illegaal zou downloaden, zouden mijn vrienden, familie of kennissen het ook doen (ND) 3

Mijn familie, vrienden of kennissen zullen niet akkoord gaan

Chiou et al. (2005)

dat ik films illegaal download (D) Mijn familie, vrienden of kennissen zouden niet akkoord gaan als ik films illegaal zou downloaden (ND) 4

Ik kan mijn vrienden imponeren met het illegaal downloaden

LaRose en Kim

van films (D)

(2007)

Ik zou mijn vrienden kunnen imponeren met het illegaal downloaden van films (ND) 5

Ik download films alleen illegaal omdat mijn vrienden mij

Eigen werk

aansporen (D) Ik zou alleen films illegaal downloaden als mijn vrienden mij aansporen (ND) 6

Mijn familie, vrienden of kennissen zouden een negatieve

Hsu en Shiue (2008)

visie van mij hebben als ze ontdekken dat ik films illegaal download 7

Mijn familie, vrienden of kennissen vinden het normaal om

Morton en Koufteros

films illegaal te downloaden

(2008)

‘D’ = downloaders, ‘ND’ = niet-downloaders

Bron: eigen werk Verwachte emoties (VE) Richins’ Consumption Emotions Set (Richins, 1997), afgekort als CES, is de geschikte marketinggerelateerde theorie over de emoties van een consument. CES meet 17 emoties

36


(zowel positieve als negatieve) verbonden aan een consumptie, hier het illegaal downloaden van films. CES meet alleen de emoties die direct ervaren worden uit het productgebruik zelf, i.c. het illegaal downloaden van films. Het is geschikt voor de multivariate analysetechniek, zoals de factoranalyse (Huang, 2001). De lijst van CES-emoties wordt echter door Laros en Steenkamp

(2002) nog verder aangevuld met verscheidene emoties uit andere

literatuurbronnen. Zoals figuur 2.1 laat zien kan een hiërarchische structuur van consumentenemoties

geconstrueerd

worden

door

emoties

te

verdelen

over

de

hoofdcategorieën, positieve en negatieve emoties, die vervolgens beide vier componenten bevatten. Figuur 2.1: Hiërarchie van de consumentenemoties

Bron: Laros & Steenkamp (2002) Met betrekking tot deze masterproef worden alleen de VE-items die relevant zijn voor het illegaal downloaden van films in de vragenlijst opgenomen. Zo wordt bijvoorbeeld de irrelevante component ‘love’ verwijderd. Met betrekking tot de negatieve verwachte emoties worden uit de component ‘anger’ de items ‘kwaad’ (angry) en ‘gefrustreerd’ (frustrated) gekozen en uit de component ‘fear’ de items ‘bang’ (afraid), ‘nerveus’ (nervous) en ‘ongerust’ (worried). Naast deze 5 items worden er uit de component ‘sadness’ nog eens drie items geselecteerd, nl. ‘gedeprimeerd’ (depressed), ‘droevig’ (sad) en ‘schuldig’ (guilty) en uit de component ‘shame’ enkel het item ‘beschaamd’ (ashamed) gehaald. In verband met de positieve verwachte emoties werden volgende items weerhouden: de twee items ‘tevreden’ (contentend) en ‘voldaan’ (fulfilled) uit de component ‘contentment’ en de vier items ‘opgelucht’ (relieved), ‘gelukkig’ (happy), ‘opgewonden’ (thrilled) en ‘blij’ (pleased) van de

37


component ‘Happiness’ en uiteindelijk het item ‘trots’ (proud) uit de gelijknamige component. Dit betekent dat de positieve VE voorgesteld wordt door een totaal van zeven items terwijl dit er negen zijn voor de negatieve VE. Deze items worden allen op een vijfpuntenschaal gemeten. De betreffende vraag wordt geformuleerd als “Wat zijn uw gevoelens tegenover het illegaal downloaden van films?”. Hierbij wordt ook een onderscheid gemaakt tussen

downloaders (“Als

ik download,…”)

en niet-downloaders (“Als

ik

zou

downloaden,…”). De twee componenten positieve VE en negatieve VE zijn ieder afgeleid uit deze items via factoranalyse. Verlangen (DES) Om het verlangen van een respondent te meten, wordt het volgende item uit het artikel van Perugini en Conner (2000) m.b.t. MGB gekozen: “Mijn verlangen om films (illegaal) te downloaden is…” en wordt gemeten op een zes-puntenschaal: “1. heel sterk”, “2. sterk”, “3. middelmatig”, “4. zwak”, “5. heel zwak” en “6. ik heb geen verlangen”. Anti-Piracy (AP) en Anti-Industry (AI) Om de anti-industry- en anti-piracy-ingesteldheid van een respondent te meten worden er voor beide vier items uit beschikbare literatuurartikels gekozen. In tabel 2.3 wordt het overzicht gegeven van deze items en hun bijhorende bronvermelding. Alle acht items worden gemeten op een zeven-puntenschaal van “helemaal niet akkoord” tot “helemaal akkoord”. De gezamenlijke scores van zowel de AI als de AP worden afgeleid van hun vier beschouwde items.

38

Hoofdstuk 2 – Onderzoeksprocedure Tabel 2.3: Overzicht van de items van AI en AP Item

Bron

Het illegaal downloaden van films is gelijk aan het schenden

Chiou et al. (2005)

van de auteursrechten AP

Iemand die films illegaal downloadt, moet gestraft worden

Thong en Yap (1998)

We mogen alleen films downloaden als we ervoor gemachtigd

Thong en Yap (1998)

zijn Het illegaal downloaden van films is gelijk aan stelen

Thong en Yap (1998)

Filmindustrieën beschermen hun auteursrechten om ons uit te

Huang (2005)

buiten Filmindustrieën hebben alleen winst in hun hoofd en trekken AI

Huang (2005)

zich niks aan van wat wij wensen Het enige wat filmindustrieën doen, is afzetterij

Huang (2005)

Door het illegaal downloaden van de films zet je het de

Hennig-Thurau et al.

filmindustrieën betaald

(2007) Bron: eigen werk

Deontologische evaluatie (DE) Voor de component DE wordt gebruik gemaakt van zowel de vraagstelling als van de items uit de artikels van Reidenbach en Robin (1990) en Chan et al. (2007). De betreffende vraag wordt geformuleerd als “Rekening houdend met uw eigen waarden en normen, hoe zou u het illegaal downloaden van films beoordelen?”. Om DE te meten worden drie items uit het artikel weerhouden, nl. “Het is mijn plicht om een film te verkrijgen zoals het zou moeten (d.i. op een legale manier) / Het is mijn plicht niet om een film te verkrijgen zoals het zou moeten (d.i. op een legale manier)”, “Het is moreel juist om een film illegaal te downloaden / Het is moreel onjuist om een film illegaal te downloaden”, “Het is eerlijk om films illegaal te downloaden / Het is oneerlijk om films illegaal te downloaden”. De items van DE worden gemeten op een zeven-puntenschaal en de score voor de DE wordt dan berekend als een gezamenlijke score afgeleid uit deze items.


39

Teleologische evaluatie (TE) Analoog aan de manier die beschreven wordt in het literatuurartikel van Cherry en Fraedrich (2002), wordt van iedere respondent elk gevolg van het illegaal downloaden van films (of de legale manieren) beoordeeld op basis van de waarschijnlijkheid en de wenselijkheid ervan. De beoordeling gebeurt op een zeven-puntenschaal van “zeer onwaarschijnlijk” en “zeer onwenselijk” tot “zeer waarschijnlijk” en “zeer wenselijk”. De corresponderende vraag luidt: “Hoe waarschijnlijk/wenselijk vindt u dat deze gevolgen zullen voorkomen?”. Zoals eerder gezegd wordt hier rekening gehouden met twee stakeholders, nl. het individu zelf en de filmindustrieën. In tabel 2.4 staat een overzicht van enkele gevolgen die als items beschreven worden voor het meten van TE samen met de litteratuurverwijzing. De scores van waarschijnlijkheid en de scores van wenselijkheid worden per item vermenigvuldigd met elkaar en TE wordt dan berekend door optelling van alle items samen. Er dient opgemerkt te worden dat er een onderscheid gemaakt wordt tussen twee items m.b.t. de collectie van de films. Het eerste item, nl. ‘Het (illegaal) downloaden van films leidt tot het gemakkelijk aanleggen van een collectie van films’ en gaat over het verzamelen van zoveel mogelijk films van een bepaalde regisseur, een lievelingsacteur of een favoriete categorie (zoals bv. James Bond). Het tweede item ‘het (illegaal) downloaden van films leidt tot een lagere collectiewaarde’ gaat eerder over de bijdrage tot bijvoorbeeld een dvd-collectie.

40

Hoofdstuk 2 – Onderzoeksprocedure Tabel 2.4: Overzicht van de items van TE Gevolgen voor het individu zelf Het illegaal downloaden van films leidt tot een arrestatie

Hsu

en

Shiue (2008) Het gepercipieerd risico van

Het illegaal downloaden van films leidt tot een gerechtelijke

Hsu

vervolging

Shiue (2008)

Het illegaal downloaden van films leidt tot een boete

Hsu

negatieve gevolgen

en en

Shiue (2008) Het illegaal downloaden van films leidt ertoe dat mijn familie

Hsu

en

en vrienden mij buitensluiten uit hun familie- of

Shiue (2008)

vriendenkring Het (illegaal) downloaden van films leidt tot geldbesparing

Al-Rafee en Cronan (2006)

De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd

Rochelandet

kopen/huren,…) leiden tot hogere kosten dan de illegale

& Le Guel

manieren

(2005), Hennig-

Prijsperceptie

Thurau et al. (2007) De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd

Rochelandet

kopen/huren,…) leiden tot extra uitgaven (bv.

& Le Guel

vervoerkosten, parkeergeld, etc.)

(2005), HennigThurau et al. (2007)

Het illegaal downloaden van films leidt tot computer- en HennigHet gepercipieerde comfort

internetproblemen

Thurau et al. (2007), Hsu en (2008)

Shiue

41


Het (illegaal) downloaden van films leidt tot tijd- en Al-Rafee en energiebesparing (bv. vervoer naar videotheek/bioscoop, Cronan vergelijken van prijzen van dvd’s in verschillende winkels, (2006) Chen etc.)

et al. (2008)

Het (illegaal) downloaden van films vergemakkelijkt het Chen et al. zoeken naar zeldzame of moeilijk te vinden films

(2008)

Het illegaal downloaden van films betekent een lagere Chen et al. kwaliteit van de films

(2008), Hsu en

Shiue

(2008) Het illegaal downloaden van de films betekent een gemis van Hsu

en

een aantal functies die het originele bezit (bv. extra’s op Shiue (2008) dvd’s, geavanceerde video- en geluidseffecten in de De

bioscoop, etc.)

gepercipieerde Het (illegaal) downloaden van films leidt tot het gemakkelijk Chen et al. waarde

aanleggen van een collectie van films

(2008), HennigThurau et al. (2007)

Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een lagere Eigen werk collectiewaarde van films Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een betere Chen et al. opvolging van trends in de filmwereld

(2008)

Gevolgen voor de filmindustrieën Het illegaal downloaden van films leidt tot meer geldverlies Al-Rafee en Het

voor de filmindustrie

Cronan (2006)

gepercipieerd risico van

Het illegaal downloaden van films leidt tot een inbreuk op Eigen werk

negatieve

de artistieke waarde van de films

gevolgen

Het illegaal downloaden van films leidt tot een bedreiging Eigen werk van het beroep van auteurs, regisseurs, acteurs, etc. Bron: eigen werk


42

Ethisch oordeel (EO) Het ethisch oordeel wordt bevraagd als: “Rekening houdend met uw eigen normen en waarden, alsook de gevolgen van het illegaal downloaden van films, hoe zou u het illegaal downloaden van films beoordelen?” (Mayo & Marks, 1990, Dabholkar & Kellaris, 1992, Chan et al., 2007). Hier worden eigen waarden en normen en de gevolgen in beschouwing genomen. Immers het ethisch oordeel is opgebouwd op basis van zowel deontologische als teleologische evaluatie. De ankerpunten van de items om het EO te meten zijn: “onaanvaardbaar / aanvaardbaar”, “ethisch / onethisch”, “juist / fout” en “slecht / goed”. EO wordt opgebouwd als een gezamenlijke score afgeleid van deze vier items. Twee andere items die in de literatuur voorkomen, met als ankerpunten ‘correct / incorrect en ‘moreel / immoreel’, worden weggelaten vanwege de inhoudelijke verbanden met andere items. Perceived Importance Of Ethical Issue (PIE) Voor de component PIE wordt beroep gedaan op het artikel van Robin et al. (1996). De vier zeven-puntenitems worden uit deze bron zorgvuldig overgenomen. De vier items zijn: “een onbelangrijk probleem / een belangrijk probleem”, “een probleem dat het verschil niet maakt met andere problemen / een probleem dat het verschil maakt met andere problemen”, “een probleem zonder belang / een probleem van groot belang” en “een bijkomstig probleem / een fundamenteel probleem”. De vraag m.b.t. PIE wordt geformuleerd als: “In hoeverre vindt u het probleem ‘het illegaal downloaden van films’ belangrijk voor uzelf?”. PIE wordt ook hier berekend als de gemiddelde score op deze vier items. Willingness to Pay (WTP) De literatuurartikels die de component WTP hanteren drukken deze component uit in euro’s (Bhattacharjee et al., 2003, Rochelandet & Le Guel, 2005). Door de verwachte cognitieve inspanning die een respondent moet leveren om deze vraag te kunnen beantwoorden gecombineerd met de lange vragenlijst, wordt hier gekozen voor een vereenvoudigde manier. De vraag die peilt naar de WTP luidt: “Hoe bereid bent u om te betalen voor een film op de volgende legale manieren?” en wordt gemeten op een zeven-puntenschaal: “1. helemaal niet bereid”, “2. niet bereid”, “3. eerder niet bereid”, “4. noch bereid, noch niet bereid”, “5. eerder bereid”, “6. bereid”, “7. helemaal bereid”. De volgende legale manieren worden in beschouwing genomen: “het bekijken van een film in de bioscoop”, “het huren van een film


43

op dvd”, “het kopen van een film op dvd”, “het downloaden van een film via legale manieren” en “het huren van een film via digitale televisie”. Er is ook de optie “andere”. WTP wordt berekend als gezamenlijke score afgeleid van deze items. Demografische variabelen Naar aanleiding van enkele literatuurartikels (zie hoofdstuk 1) worden twee demografische variabelen, nl. het geslacht en de leeftijd, bevraagd. Vervolgens wordt ook gevraagd of ze al dan niet studenten zijn. Dit is nodig omdat het onderzoek zich alleen richt op studenten maar het is mogelijk dat het vragenlijst bij niet-studenten terechtkomt via het internet. Nietstudenten worden uit het onderzoek verwijderd. Voor de studenten wordt gevraagd naar hun studiejaar en faculteit waarin ze momenteel studeren. Deze gegevens helpen het bijsturen van de verspreiding van de vragenlijst over de verschillende faculteiten. 2.2.2. Controlevragen Omdat de vragenlijst lang is, is er een reële kans dat de respondenten ongeïnteresseerd antwoorden invullen. Daardoor ontstaat inconsistentie in hun antwoorden. Om deze zo min mogelijk te laten voorkomen wordt er gebruik gemaakt van Instructional Manipulation Check, afgekort IMC (Oppenheimer, Meyvis & Davidenko, 2007). Dit is een methode die respondenten detecteert die de instructies van de vragenlijst niet correct volgen en ervoor zorgt dat, door verwijdering van deze respondenten, de betrouwbaarheid van verzamelde gegevens verhoogt. Deze indirecte aanpak kan gerealiseerd worden door het introduceren van een controlevraag (een soort instructie) in de vragenlijst. In de vragenlijst hier wordt een nieuw item toegevoegd bij de vraag over de waarschijnlijkheid van de gevolgen van de alternatieven (teleologische evaluatie). De vraag luidt: “Ter controle vragen wij u hier om zeer onwaarschijnlijk aan te duiden“ op een zeven-puntenschaal van ‘zeer onwaarschijnlijk’ tot ‘zeer waarschijnlijk’. Wie buiten ‘zeer onwaarschijnlijk’ aanduidt en dus de instructie niet volgde, wordt uit de respondentenlijst geëlimineerd.


44

2.2.3. Pretest De pretest van de vragenlijst is uitgevoerd bij een tiental respondenten binnen een bescheiden familie- en vriendenkring. Hierdoor zijn een aantal taalfouten verbeterd en enkele moeilijke woorden verduidelijkt. Ook wordt er door de pretesters geopteerd om de vraagstelling over waarschijnlijkheid en wenselijkheid van de gevolgen van het illegaal downloaden van films apart te zetten teneinde verwarring te voorkomen. Hierdoor wordt dus het probleem van de waarschijnlijkheid en de wenselijkheid van de verschillende gevolgen apart bevraagd.

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten

45

Hoofdstuk 3 Onderzoeksresultaten In dit hoofdstuk wordt in de eerste plaats aangetoond welke data van de respondenten gehercodeerd moeten worden en wordt uitgelegd hoe de verscheidene constructoren in het model m.b.t. het illegaal downloaden van films opgebouwd zijn. Daarna worden de testen van hypothesen en andere testen met demografische variabelen uitgevoerd en beschreven. Tenslotte worden de bekomen resultaten uit de gegevensanalyse besproken en verklaard. Voor de gegevensanalyse is gebruik gemaakt van de software SPSS 15.0. Omdat de vier hypothesen m.b.t. de intentie niet voorkomen in de hypotheselijst van deze masterproef (maar in deze van medestudente B. Campe), worden deze uiteraard hier niet besproken.

3.1.

Hercodering van data

Vanwege het onderscheid in de vragenlijst tussen downloaders en niet-downloaders, is de vraagformulering over de subjectieve normen en over de verwachte emoties verschillend voor die twee groepen respondenten. Nadien worden de gegevens van downloaders en nietdownloaders over deze twee constructen samengevoegd tot één geheel dat dan verder gebruikt wordt in de gegevensanalyse. Sommige data zijn aangepast zodat alle items van een component dezelfde richting uitgaan. Het betreft: •

Item 2 van intentie (Het is onmogelijk dat ik tussen vandaag en volgend jaar een film illegaal zal downloaden);

•

Item 2 van Perceived Behavior Control (Ik geloof dat ik de bekwaamheid niet heb om films illegaal te downloaden);

•

Item 1 van deontologische evaluatie (Het is mijn plicht om een film te verkrijgen zoals het zou moeten – Het is mijn plicht niet om een film te verkrijgen zoals het zou moeten);

•

Items 2 (ethisch – onethisch) en 3 (juist – fout) van ethisch oordeel.


46

De schaal van de component verlangen wordt aangepast tot ‘1. ik heb geen verlangen’, ‘2. heel zwak’, ‘3. zwak’, ‘4. middelmatig’, ‘5. sterk’ en ‘6. heel sterk. Verschillende meetvragen in de vragenlijst m.b.t. de frequentie van het gedrag in het verleden (FPB) worden samengesmolten tot één variabele die deze component duidelijk zou moeten meten. De eerste vraag – Hebt u ooit films legaal of illegaal gedownload? – en de tweede vraag – Via welke van de onderstaande mogelijkheden downloadde u films? – hebben het alleen over de downloadstatus van de respondent en zeggen niks over de legale perceptie van deze respondent. Van de 382 respondenten zijn er 218 die ooit films legaal of illegaal gedownload hebben en 164 die nog nooit een film gedownload hebben. De volgende vraag gaat na in hoeverre respondenten denken dat hun downloadgedrag van films een legale of een illegale activiteit is. Hiervoor wordt een nieuwe variabele IDOW (0 = niet-downloader en downloader met legale perceptie, 1 = downloader met illegale perceptie) gecreëerd. Indien een respondent ook maar bij minstens één van de verschillende mogelijkheden om een film te downloaden, denkt dat het (mogelijk) illegaal is (wie dus ‘illegaal, maar ben het niet zeker’ of ‘illegaal, zeker niet legaal’ aanduidde), wordt de IDOW gelijkgesteld aan 1, anders wordt deze variabele gelijkgesteld aan 0. Het resultaat is dat er van de 218 downloaders, 195 denken dat ze illegaal bezig zijn en 23 denken dat ze legaal bezig zijn. Uiteindelijk kan dan de definitieve FPB berekend worden aan de hand van de laatste vraag over deze component, nl. ‘Hoe vaak hebt u gemiddeld films gedownload in het afgelopen jaar via de volgende manieren?’. Dit gebeurt voor alle mogelijkheden die respondenten aanduidden op de volgende manier: •

Voor de niet-downloaders worden alle mogelijkheden gelijkgesteld aan nul

•

‘Dit heb ik afgelopen jaar niet gedaan’ krijgt de waarde 1, ‘Het was slechts eenmalig’ krijgt 2, ‘Niet elke maand, maar toch één tot meerdere keren per jaar’ krijgt 3, ‘Niet elke week, maar toch één tot meerdere keren per maand’ krijgt 4, ‘Niet elke dag, maar toch één tot meerdere keren per week’ krijgt 5 en tot slot krijgt ‘Eén tot meerdere keren per dag’ een score 6.


47

Immers, FPB gaat over hoe vaak men gemiddeld films illegaal gedownload heeft in het afgelopen jaar. Hoe hoger het getal, hoe vaker dit gebeurde. Deze component stelt ook de intensiteit van het illegale downloadgedrag van een consument voor. Dit wil zeggen dat een respondent die enkel via één mogelijkheid elke dag films illegaal downloadt even intensief bezig is als een respondent die via drie mogelijkheden telkens slechts meerdere keren per week illegaal downloadt. De scores van de vijf mogelijkheden worden voor een respondent samen opgeteld, wat inhoudt dat de maximumscore van de construct FTP gelijk is aan 30 (een fervente downloader die elk dag via vijf verschillende mogelijkheden downloadt) en de minimumscore voor downloader met perceptie illegaal gelijk is aan 1 (een downloader die eens via maximaal één mogelijkheid meer dan een jaar geleden een film illegaal gedownload heeft). De FPB wordt dan berekend door de scores van de laatste vraag te vermenigvuldigen met de variabele IDOW.

3.2.

Opbouw van de constructen

Aansluitend bij de opbouw van de constructen zijn ook betrouwbaarheidsanalyses uitgevoerd. Frequency of Past Behavior (FPB) is reeds in vorige sectie besproken en op de construct verlangen (DES) wordt geen betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd omdat het maar één item bevat. Op het einde worden de uiteindelijke descriptieve gegevens van alle componenten van het model weergegeven. 3.2.1. Deontologische evaluatie (DE) De Cronbach’s Alpha van deze construct bedraagt 0.795 indien alle drie de items meedoen en is dus voldoende met een minimale ondergrens van 0.60 tot 0.70 (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). Dit kan nog stijgen tot 0.850 indien het eerste item verwijderd wordt, maar dan blijven er slechts twee items over terwijl er minimaal drie items aangeraden worden (Janssens, Wijnen, De Pelsmacker & Van Kenhove, 2008). Bijgevolg worden ze alle drie behouden. 3.2.2. Teleologische evaluatie (TE) De gewogen score van elk gevolg wordt bekomen door de score van waarschijnlijkheid van dit gevolg te vermenigvuldigen met de score van de wenselijkheid van ditzelfde gevolg (Chan


48

et al., 2008). Op deze 18 nieuwe items, TE1 t.e.m. TE18, is er een factoranalyse uitgevoerd om de verscheidene constructen van deze component te bekomen. Om tot een zinvolle factoranalyse te komen moet elk betrokken item van deze component voldoende gecorreleerd zijn. Hier wordt tegelijkertijd gebruik gemaakt van de Barlett’s test en de Kaiser-Meyer-Olkin Measure (KMO), om te testen of er voldoende hoge correlatie is tussen de verschillende opgenomen items (Janssens et al, 2008). De p-waarde bij de Barlett’s test is 0.000 wat lager is dan 0.05. De nulhypothese van het gebrek aan de correlatie tussen de items wordt bijgevolg verworpen. Ook is het resultaat van de KMO, nl. 0.792, hoger dan de vereiste waarde 0.50. Dit houdt in dat het uitvoeren van een factoranalyse met deze 18 items van teleologische evaluatie zinvol is. Een andere voorwaarde voor het uitvoeren van een factoranalyse is dat de waarde van de communaliteiten voldoende hoog moet zijn (hoger dan 0.30), zodat het item in kwestie als relevant beschouwd kan worden voor de factoranalyse (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006, Janssens et al, 2008). In de tabel ‘communalities’ van deze factoranalyse is te zien dat bij elk item een waarde hoger dan 0.30 aanwezig is. Bijgevolg hoeven er geen items verwijderd te worden. In de tabel ‘Total Variance Explained’ wordt aangetoond dat een model met vijf componenten een goed model is (Initial Eigenvalue is 1.222 en de Total of Variance bedraagt 67.756%). In het eerste luik van tabel 3.1 heeft de vijfde component maar twee items. Bijgevolg worden TE9 en TE10 verwijderd. Bij item TE8 is er de regel die stelt dat, de hoogste factorlading minstens twee keer groter moet zijn dan de tweede hoogste factorlading van hetzelfde item, niet van toepassing (0.665 < 2*0.370) (Janssens et al., 2008). Immers, het achtste item gaat over geldbesparing en hoort niet thuis bij de andere items in de tweede component, maar wel bij de items TE9 en TE10, nl. over respectievelijk de hogere kosten en extra uitgaven. Bijgevolg wordt de factoranalyse opnieuw uitgevoerd op 15 overige items. De voorwaarden om een zinvolle factoranalyse uit te voeren zijn opnieuw voldaan (p-waarde = 0.000 en KMO = 0.796 en communaliteiten zijn hoger dan 0.30). Uit deze factoranalyse blijkt dat een goed model het best uit vier componenten bestaat. (Initial Eigenvalue van 1.275 en Total of Variance van 65.128).

49


In het tweede luik van tabel 3.1 hebben alle vier de componenten minimaal drie items waardoor ze aanvaardbaar zijn. De Cronbach’s Alpha van de eerste component bedraagt 0.813 wat heel goed is. Van de tweede component is de Alpha 0.758, een waarde die niet kan verhoogd worden. De Cronbach’s Alpha van de derde en vierde component bedragen respectievelijk 0.743 en 0.711. Beide kunnen opgedreven worden maar in dat geval houden beide componenten slechts twee items over. Alle items blijven dus behouden. Tabel 3.1: Rotated Component Matrix van de component TE Component Vóór de verwijdering

Na de verwijdering

1

2

3

4

5

1

2

3

4

TE1

0.876

-0.102

0.018

0.082

-0.071

0.881

-0.086

0.018

0.063

TE2

0.871

-0.120

0.171

0.003

-0.046

0.876

-0.115

0.172

-0.015

TE4

0.724

-0.243

-0.159

0.030

0.021

0.728

-0.218

-0.145

0.046

TE3

0.721

-0.200

0.304

-0.021

-0.022

0.725

-0.188

0.309

-0.033

TE5

0.657

-0.246

0.258

0.127

0.115

0.657

-0.219

0.277

0.152

TE14

-0.106

0.809

-0.040

0.000

-0.019

-0.125

0.799

-0.054

-0.004

TE16

-0.087

0.752

-0.070

0.019

-0.020

-0.104

0.774

-0.082

0.015

TE7

-0.149

0.698

-0.040

-0.033

-0.026

-0.165

0.722

-0.051

-0.039

TE6

-0.176

0.690

-0.078

-0.038

0.147

-0.201

0.687

-0.071

0.009

TE8

-0.370

0.665

-0.121

0.012

0.114

-

-

-

-

TE13

0.106

-0.119

0.821

0.082

0.116

0.098

-0.105

0.832

0.107

TE12

0.186

-0.138

0.765

0.170

0.185

0.176

-0.114

0.783

0.208

TE15

0.058

-0.011

0.727

0.131

-0.052

0.061

-0.013

0.715

0.091

TE18

0.158

-0.060

0.118

0.863

0.072

0.162

-0.056

0.120

0.858

TE17

0.070

-0.172

0.306

0.766

0.063

0.078

-0.172

0.306

0.750

TE11

-0.066

0.174

0.024

0.686

0.223

-0.079

0.168

0.039

0.731

TE10

-0.008

0.080

0.100

0.158

0.930

-

-

-

-

TE9

-0.022

0.036

0.095

0.167

0.929

-

-

-

-

Bron: eigen werk op basis van SPSS 15.0


50

Onderstaand wordt een overzicht gegeven van de vier constructen m.b.t. de component teleologische evaluatie in het model: •

De gepercipieerde risico’s (TEr): Arrestatie (TE1) Gerechtelijke vervolging (TE2) Buitensluiting uit familie- en vriendenkringen (TE4) Boete (TE3) Computer- en internetproblemen (TE5)

•

Positieve gevolgen (TEp): Aanleggen van een filmcollectie (T14) Volgen van trends in de filmwereld (TE16) Vergemakkelijking van de zoektocht naar zeldzame films (TE7) Tijd- en energiebesparing (TE6)

•

Negatieve gevolgen (TEn): Gemis van een aantal functies die legale alternatieven hebben (TE13) Lagere kwaliteit van de films (TE12) Lagere collectiewaarde van de films (TE15)

•

Gevolgen voor anderen (TEa): Beroepsbedreiging van auteurs, acteurs, etc. (T18) Inbreuk op de artistieke waarde van de films (TE17) Geldverlies voor de filmindustrie (TE11)

Door de bevindingen omtrent de factoranalyse van TE moeten H2 en H15 lichtjes aangepast worden: H2: (a) De gepercipieerde risico’s voor het individu hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) (b) De positieve gevolgen voor het individu hebben een positieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) (c) De negatieve gevolgen voor het individu hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”) (d) De negatieve gevolgen voor de anderen hebben een negatieve invloed op het ethisch oordeel om illegaal films te downloaden (“illegaal downloaden is ethisch”)


51

H15: Een hoog niveau van PIE versterkt de relatie tussen: (a) de deontologische evaluatie en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; (b1) de risico’s voor het individu en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; (b2) de positieve gevolgen voor het individu en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; (b3) de negatieve gevolgen voor het individu en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films; en (b4) de gevolgen voor anderen en het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films. (c) het ethisch oordeel en de attitude tegenover het illegaal downloaden van films. 3.2.3. Ethisch oordeel (EO) Voor alle vier de items van deze component, is de Cronbach’s Alpha reeds hoog, nl. 0.876. Indien de waarde groter is dan 0.80 is een verwijdering van items, met als doel het verder verhogen van Alpha, overbodig (Janssens et al., 2008). 3.2.4. Attitude (ATT) De construct bedraagt 0.886 indien het alle zes de items bevat en verhoogt niet bij het verwijderen van één van de items. Ze worden dus alle behouden. 3.2.5. Intentie (INT) De Cronbach’s Alpha bedraagt voor deze component met twee items 0.877 en er is geen verwijdering van een item mogelijk. De twee items worden behouden.

52

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten 3.2.6. Subjectieve normen (SN)

Er wordt aangetoond dat aan de volgende voorwaarden, nodig om een zinvolle factoranalyse uit te voeren, voldaan is: •

De p-waarde van Bartlett’s test bedraagt 0.000 en is lager dan 0.05

•

KMO bedraagt 0.676 en is hoger dan 0.50

•

Alle communaliteiten zijn boven 0.30

Er kan gesproken worden van een goed model voor de subjectieve normen indien twee componenten in beschouwing genomen worden (Initial Eigenvalue van 1.686 en Total of Variance van 61.617). In Rotated Component Matrix is te zien dat een negatief teken ontstaat bij het zevende item. Dit item wordt gehercodeerd door de schaal om te wisselen. In tabel 3.2 is het duidelijk dat bij twee items SN2 (0.654 < 2*0.445) en SN1 (0.528 < 2*0.478) een belangrijke regel, nl. de hoogste factorlading moet minstens twee keer groter zijn dan de tweede hoogste factorlading, overtreden wordt. Die twee items worden daarom geschrapt uit de lijst. Omdat een component minimaal drie items moet bevatten, worden de items SN4 en SN5 (en dus ook de tweede component) geschrapt. Tabel 3.2: Rotated Component Matrix van de component SN Component 1

2

SN3

0.869

0.045

SN6

0.838

0.220

SN7r

0.740

0.255

SN4

0.026

0.756

SN5

0.241

0.654

SN2

-0.445

0.654

SN1

-0.478

0.528

(SN7r = gehercodeerde SN7)



53

Op de drie overige items wordt een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd. De Cronbach’s Alpha bedraagt 0.798 en dit kan opgeschroefd worden tot 0.845 als item SN7r verwijderd wordt. Maar aangezien een component minimaal drie items moet bevatten wordt deze niet verwijderd. 3.2.7. Verwachte emoties (VE) Het is zinvol om een factoranalyse uit te voeren op 16 items m.b.t. de verwachte emoties vanwege onderstaande redenen. •

De p-waarde van Bartlett’s test bedraagt 0.000 en is lager dan 0.05

•

KMO bedraagt 0.885 en is hoger dan 0.50

•

Alle communaliteiten zijn boven 0.30

Tabel ‘Total Variance Explained’ toont dat een model met drie componenten in dit geval een goed model is (Initial Eigenvalue van 1.145 en Total of Variance van 68.848). In het eerste luik van tabel 3.3 gelden eveneens de regels dat alle factorladingen hoger dan 0.50 moeten zijn en dat voor elk item de hoogste factorlading minstens twee keer groter moet zijn dan de tweede hoogste factorlading. Bij twee items ‘opgewonden’ (0.580 < 2*0.340) en ‘beschaamd’ (0.642 < 2*0.495) is de tweede regel niet van toepassing. Die twee items worden dus geschrapt uit de lijst en de factoranalyse wordt opnieuw uitgevoerd op de 14 overige items m.b.t. de component VE . De factoranalyse uitgevoerd op de 14 overige items m.b.t. de component emoties is zinvol door de positieve Barlett’s test (p-waarde = 0.000) en KMO (0.873) en de aanvaardbare waarde van de communaliteiten. Ook wordt hier aangetoond dat een model met drie componenten een goed model is (Initial Eigenvalue van 1.126 en Total of Variance van 71.450%). In het tweede luik van tabel 3.3 wordt de Rotated Component Matrix van de 14 overige items weergegeven. Hierin is te zien dat de tweede regel niet van toepassing is bij het item ‘schuldig’ (0.674 < 2*0.350). Dit item wordt geschrapt uit de lijst waarna de factoranalyse op de overige 13 items nogmaals uitgevoerd wordt. Na het onderzoek naar zinvolheid van het uitvoeren van een factoranalyse op de overige 13 items m.b.t. de component emoties, die positief is (p-waarde voor Bartlett’s test = 0.000, KMO = 0.858 en alle communaliteiten > 0.30), worden de drie uiteindelijke constructen

54


m.b.t. de component VE gecreëerd (Initial Eigenvalue van 1.097 en Total of Variance van 72.916%). In het laatste luik van tabel 3.3 is de Rotated Component Matrix op de 13 overige items weergegeven.

Tabel 3.3: Rotated Component Matrix van de component VE Component Vóór de verwijdering 1

2

3

Na de eerste verwijdering

Na de tweede verwijdering

1

2

3

1

2

3

VE11

0.865

-0.120 -0.054

0.876

-0.085

-0.059

0.878

-0.061

-0.078

VE16

0.850

-0.090 -0.072

0.853

-0.061

-0.075

0.854

-0.077

-0.046

VE4

0.819

-0.178 -0.126

0.843

-0.118

-0.151

0.844

-0.157

-0.095

VE3

0.793

-0.279 -0.146

0.812

-0.229

-0.166

0.816

-0.176

-0.208

VE10

0.733

0.105

-0.002

0.726

0.110

0.017

0.724

0.022

0.118

VE9

0.677

0.129

0.077

0.668

0.133

0.097

0.666

0.101

0.146

VE13

0.580

0.340

0.017

-

-

-

-

-

-

VE7

-0.480

0.871

0.281

-0.070

0.885

0.285

-0.085

0.321

0.879

VE6

0.001

0.859

0.322

-0.027

0.872

0.332

-0.410

0.368

0.865

VE5

0.094

0.825

0.244

0.084

0.865

0.241

0.068

0.274

0.878

VE15

-0.109

0.709

0.342

-0.132

0.674

0.350

-

-

-

VE12

-0.095

0.642

0.493

-

-

-

-

-

-

VE1

-0.085

0.281

0.832

-0.096

0.272

0.837

-0.100

0.846

0.246

VE8

-0.038

0.274

0.791

-0.043

0.286

0.788

-0.047

0.795

0.266

VE2

-0.030

0.237

0.782

-0.045

0.219

0.793

-0.047

0.803

0.180

VE14

-0.026

0.321

0.758

-0.039

0.308

0.759

-0.042

0.774

0.265


Tenslotte moeten de betrouwbaarheidsanalyses nog uitgevoerd worden op deze drie componenten. De Cronbach’s Alpha voor de eerste component bedraagt 0.891 en is


55

voldoende hoog. De Cronbach’s Alpha van de tweede en de derde component bedragen respectievelijk 0.859 en 0.928 en kunnen niet verhoogd worden door een item te verwijderen. Hieronder volgt een overzicht van drie constructen m.b.t. de component emotie in het model. •

Positieve gevoelens (POS): gelukkig (VE11), blij (VE16), voldaan (VE4), tevreden (VE3), trots (VE10) en opgelucht (VE9)

•

Negatieve gevoelens (NEG): kwaad (VE1), gefrustreerd (VE2), gedeprimeerd (VE8) en droevig (VE14)

•

Angstgerelateerde gevoelens (ANG): ongerust (VE7), bang (VE5) en nerveus (VE6)

Nu uit voorafgaande factoranalyse gebleken is dat er nog een derde categorie van verwachte emoties zijn, wordt vervolgens H8 aangepast. H8: De verwachte (a) positieve emoties hebben een positieve invloed en de verwachte (b) negatieve emoties en (c) de angstgerelateerde emoties hebben een negatieve invloed op het verlangen van het individu om films illegaal te downloaden 3.2.8. Perceived Behavioral Control (PBC) Als alle acht items van deze component meedoen, bedraagt de Cronbach’s Alpha 0.935. Dit is een zeer goede waarde die niet kan verhoogd worden door één van de acht items uit de lijst te verwijderen. Omdat de Cronbach’s Alpha gevoelig is voor het aantal items, wordt de betrouwbaarheidsanalyse beter verder uitgediept via de factoranalyse (Janssens et al., 2008). Deze analyse leidt tot één component van acht items. Ook het ‘item to total correlation’ in tabel Item-Total Statistics bij de betrouwbaarheidsanalyse, geeft voor alle items een aanvaardbare waarde (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006). Deze construct, bestaande uit acht items, wordt behouden.

56

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten 3.2.9. Perceived Difficulty (PD)

De Cronbach’s Alpha van de construct PD, met de vier items erin, bedraagt 0.785. Dit kan verhoogd worden tot 0.803 indien het vierde item ‘Het illegaal downloaden van films kan voor technische problemen zorgen’ verwijderd wordt (zie tabel 3.4). Omdat een waarde boven 0.800 erg goed is, wordt besloten om het vierde item te verwijderen.

Tabel 3.4: Betrouwbaarheidsanalyse van PD Item

Label

Cronbach’s Alpha indien het item verwijderd wordt

PD1

Een film illegaal downloaden is te omslachtig, er zijn

0.743

betere manieren om aan films te geraken PD2

Een film illegaal downloaden wordt steeds moeilijker

0.700

door strengere beveiligingsmethoden PD3

Het gevaar van virussen op de computer tijdens het

0.680

illegaal downloaden van films is hoog PD4

Het illegaal downloaden van films kan voor

0.803

technische problemen zorgen Bron: eigen werk op basis van SPSS 15.0

3.2.10. Perceived Importance of Ethical Issue (PIE) De Cronbach’s Alpha van deze component heeft als waarde, indien alle vier de items meedoen, 0.860 en is zeer geschikt voor de verdere gegevensanalyse. De vier items worden behouden. 3.2.11. Anti-industry (AI) en Anti-piracy (AP) De Cronbach’s Alpha van de construct AI bedraagt 0.808 en is voldoende hoog. De Cronbach’s Alpha van de construct AP bedraagt 0.773 en wordt opgewaardeerd naar 0.792 indien het eerste item verwijderd wordt (zie tabel 3.5). Het eerste item van AP wordt bijgevolg verwijderd.

57

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.5: Betrouwbaarheidsanalyse van AP Item

Label

Cronbach’s Alpha indien het item verwijderd wordt

AP1

Het illegaal downloaden van films is gelijk aan het

0.792

schenden van auteursrechten AP2

Iemand die films illegaal downloadt, moet gestraft

0.662

worden AP3

We mogen alleen films downloaden als we ervoor

0.710

gemachtigd zijn AP4

Het illegaal downloaden van films is gelijk aan stelen

0.694


3.2.12. Willingness To Pay (WTP) De optie ‘andere’ is hier niet meer relevant, want de verschillende mogelijkheden die aangevuld werden door de respondenten hebben slechts een frequentie van 1. In de Rotated Component Matrix (tabel 3.6) uit de factoranalyse (KMO = 0.579, p-waarde = 0.000 en alle communaliteiten > 0.30) uitgevoerd op de vijf overige items is te zien dat de eerste component maar twee items heeft en dat bij het tweede item, de regel dat de hoogste factorlading groter moet zijn dan twee keer de tweede hoogste, niet gehaald wordt. Bijgevolg zijn de resultaten uit de factoranalyse, uitgevoerd op vijf items, niet meer bruikbaar.

58

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.6: Rotated Component Matrix van de component WTP Component 1

2

WTPb

-0.109

0.843

WTPh

0.381

0.544

WTPk

0.114

0.607

WTPw

0.837

-0.043

WTPd

0.763

0.189

WTPb = bereidheid om te betalen voor een film in de bioscoop; WTPh = bereidheid om een film te huren op dvd; WTPk = bereidheid om een film op dvd te kopen; WTPw = bereidheid om een film te downloaden via legale websites; WTPd = bereidheid om film te huren via digitale televisie

Bron: eigen werk op basis van SPSS 15.0 Omdat alle items van WTP nu als een apart component beschouwd worden, moet de hypothese m.b.t. WTP aangepast worden: H17: Hoe hoger de intentie van het individu om films illegaal te downloaden, hoe lager de bereidheid van het individu om te betalen voor (a) een film te bekijken in de bioscoop, (b) een film te huren op dvd, (c) een film te kopen op dvd, (d) een film te downloaden via legale websites, (e) een film te huren via digitale televisie. 3.2.13. Overzicht van descriptieve gegevens per construct In tabel 3.7 worden de constructen overzichtelijk verzameld met hun gemiddelde scores. Belangrijk om op te merken is dat de gemiddelde scores van het ethisch oordeel, de attitude en de intentie ietsjes boven de middenwaarde liggen. Dit betekent dat er over het algemeen een positief ethisch oordeel over en een positieve attitude en hoge intentie tot het illegaal downloaden van films is onder de respondenten. Het verlangen om films illegaal te downloaden ligt net onder de middenwaarde. De gemiddelde waarde van PIE, 2.5720 (op 7)

59


houdt in dat de respondenten over het algemeen het probleem van het illegaal downloaden van films niet echt belangrijk of relevant vinden voor zichzelf. Tabel 3.7: Descriptieve gegevens per construct Construct

Aantal items

Cronbach’s Alpha

Gemiddelde

DE

3

0.795

4.7033 (op 7)

TEr

5

0.813

7.0764 (op 49)

TEp

4

0.758

25.8554 (op 49)

TEn

3

0.743

15.9040 (op 49)

TEa

3

0.711

13.4250 (op 49)

EO

4

0.876

3.8455 (op 7)

ATT

6

0.886

4.2496 (op 7)

INT

2

0.877

4.8089 (op 7)

DES

1

-

2.9031 (op 6)

SN

3

0.798

2.9721 (op 7)

POS

6

0.891

2.1257 (op 5)

NEG

4

0.859

1.1924 (op 5)

ANG

3

0.928

1.6161 (op 5)

PBC

8

0.935

4.5226 (op 7)

PD

3

0.803

3.8368 (op 7)

FPB

-

-

2.8220 (op 30)

PIE

4

0.860

2.5720 (op 7)

AI

4

0.808

3.4097 (op 7)

AP

3

0.792

3.5227 (op 7)

WTPb

1

-

5.35 (op 7)

WTPh

1

-

5.17 (op 7)

WTPk

1

-

4.54 (op 7)

WTPw

1

-

3.74 (op 7)

WTPd

1

-

4.12 (op 7)



3.3.

60

Testen van hypothesen

Eenmaal de regressieanalyses aan alle uitgeschreven voorwaarden voldoen, worden er testen uitgevoerd op de hypothesen m.b.t. de drie afhankelijke variabelen, nl. het ethisch oordeel, de attitude en het verlangen. Bij het eerste en tweede regressiemodel wordt ook de invloed van PIE besproken. Tenslotte worden de bijkomende hypothesen m.b.t. de neutralisatietechnieken en de bereidheid om te betalen voor legale alternatieven getest. 3.3.1. Voorwaarden bij het uitvoeren van regressieanalyses Vooraleer de regressieanalyses uitgevoerd worden, met als doel hypothesen te testen, moeten er aan de volgende premissen voldaan worden (De Pelsmacker & Van Kenhove, 2006, Janssens et al., 2008). Causaliteit In dit onderzoek worden drie afhankelijke variabelen in beschouwing genomen, nl. het ethisch oordeel, de attitude en het verlangen. Op deze drie afhankelijke variabelen worden regressieanalyses uitgevoerd en wordt er gebruik gemaakt van één of meerdere onafhankelijke variabelen in deze modellen. Aangezien er hier sprake is van één afhankelijke variabele en de overige variabelen onafhankelijk zijn, is aan deze voorwaarde voldaan. Het in overweging nemen van alle relevante variabelen Voor het onderzoek is een zo goed mogelijk model m.b.t. de intentie tot het illegaal downloaden van de films opgebouwd, door middel van samenvoegen van enkele modellen uit de desbetreffende literatuurstudies. Hierbij zijn er zoveel mogelijk variabelen uit de literatuurstudie m.b.t. de digitale piraterij in beschouwing genomen. Er wordt hier bijgevolg uitgegaan van het feit dat alle relevante variabelen in overweging genomen worden in het uiteindelijk model. Aan deze voorwaarde is dus ook voldaan.


61

Minstens intervalgeschaalde variabelen De items van alle afhankelijke en onafhankelijke variabelen zijn op intervalniveau gemeten. Bijgevolg zijn de constructen (gemiddelde score van alle items) intervalgeschaalden en is ook aan deze voorwaarde voldaan. Voldoende aantal waarnemingen Er moet sprake zijn van een voldoende aantal waarnemingen wanneer een regressiemodel geschat wordt. De vuistregel zegt dat er minstens vijfmaal zoveel waarnemingen als variabelen moeten zijn. Aangezien er 382 respondenten zijn en er hoogstens acht onafhankelijke variabelen per afhankelijke variabele zijn, is aan deze voorwaarde ruim voldaan. De volgende voorwaarden worden per regressiemodel uitvoerig besproken aangezien ze erg modelgebonden zijn. Lineariteit Homoscedasticiteit Het ontbreken van multicollineariteit Geen uitschieters 3.3.2. Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele EO De eerste twee hypothesen gaan na wat de invloed van de onafhankelijke variabelen DE en de vier verschillende TE’s op de afhankelijke variabele EO is (zie figuur 3.1).

62

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Figuur 3.1: Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele EO

Bron: eigen werk

De voorwaarden om een regressieanalyse uit te voeren moeten eerst gecontroleerd worden: Lineariteit: In dit geval wordt er nagegaan of het zinvol is een regressieanalyse uit te voeren aan de hand van een ANOVA-tabel. In deze tabel bedraagt de p-waarde 0.000 die lager is dan de vereiste 0.05. De nulhypothese ‘alle parameters van regressiemodel zijn gelijk aan nul’ wordt verworpen. Aan deze eerste voorwaarde is voldaan. Homoscedasticiteit:

Deze

eigenschap

kan

gecontroleerd

worden

door

de

gestandaardiseerde residuen (Zresid op Y-as) en de gestandaardiseerde voorspelde waarden (Zpred op X-as) te plotten. Indien er in de grafiek een goed verspreide puntenwolk te zien is of er geen driehoekige of ruitvormige figuur verschijnt, kan er gesproken worden van homoscedasticiteit. Heteroscedasticiteit leidt immers tot het niet-normaal verdeeld zijn van de residuen. Dit normaal verdeeld zijn van de residuen is een belangrijke voorwaarde voor de validiteit van het regressiemodel. Er is geen herkenbaar patroon waargenomen zodat er aan deze voorwaarde voldaan is.

63


Ontbreken van multicollineariteit: In tabel 1 van bijlage 3 is er geen hoge correlatie (> 0.60) tussen de afhankelijke variabelen waaruit kan besloten worden dat aan deze voorwaarde voldaan is. Geen uitschieters: In totaal werden er, voor het uitvoeren van betere regressieanalyse, vijf uitschieters (respondenten) uit het model verwijderd. De lineaire functie is van de vorm: EO = b0 + b1*DE + b2*TEr + b3*TEp + b4*TEn + b5*TEa + Met bi (i=0..5) als coëfficiënten en als storingsterm. In het eerste luik van tabel 3.8 zijn de p-waarden van twee onafhankelijke variabelen, nl. TEn en TEa, hoger dan 0.05. Dit betekent dat deze twee variabelen uit het model verwijderd moeten worden. Een nieuwe regressieanalyse wordt uitgevoerd. De nieuwe test, waarbij er één uitschieter verwijderd wordt, voldoet nu aan alle voorwaarden. In het tweede luik van tabel 3.8 wordt het definitieve regressiemodel van EO weergegeven, nl. EO = 0.001 – 0.674*DE – 0.138*TEr + 0.160*TEp + Tabel 3.8: Regressieanalyse van EO Vóór verwijdering

Na verwijdering

Afhankelijke

Onafhankelijke

Variabele

variabelen

bi

p-waarden

bi

p-waarden

(constant)

0.005

-

0.001

-

DE

-0.654

0.000

-0.674

0.000

TEr

-0.148

0.000

-0.138

0.000

TEp

0.166

0.000

0.160

0.000

TEn

-0.046

0.165

-

-

TEa

-0.025

0.435

-

-

EO

Adjusted R2

0.626 Bron: eigen werk op basis van SPSS 15.0

0.632

64

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Deze regressieanalyse ondersteunt H1 (DE

EO), H2a (TEr

EO) en H2b (TEp

EO). De

hypothesen H2c en H2d worden verworpen. DE heeft een negatieve invloed op EO. TEr (over risico’s van illegaal downloaden van films) heeft een negatieve invloed op EO, maar TEp (over positieve gevolgen van illegaal downloaden van films) heeft een positieve invloed op EO. 3.3.3. Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele ATT Met betrekking tot de afhankelijke variabele ATT zijn er twee hypothesen geformuleerd die nagaan wat de invloed van EO (H3) en SN (H6) op ATT is (zie figuur 3.2). Figuur 3.2: Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele ATT

Bron: eigen werk De eerste test voldoet aan volgende voorwaarden: Lineariteit: De p-waarde in de ANOVA-tabel bedraagt 0.000 en is lager dan de vereiste waarde. Homoscedasticiteit: Er is geen herkenbaar patroon te vinden in de grafieken. Ontbreken van multicollineariteit: Er is geen hoge correlatie tussen EO en SN (zie tabel 2 in bijlage 3). Geen uitschieters: Negen uitschieters werden verwijderd uit het model voor het uitvoeren van een beter regressiemodel.

65

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten De lineaire functie wordt als volgt voorgesteld: ATT = b0 + b1*EO + b2*SN + Met bi (i=0..2) als coëfficiënten en als storingsterm. Tabel 3.9: Regressieanalyse van ATT Afhankelijke

Onafhankelijke

bi

p-waarden

Variabele

variabelen (constant)

0.016

-

EO

0.587

0.000

SN

-0.304

0.000

ATT Adjusted R2

0.649


In tabel 3.9 zijn alle p-waarden kleiner dan 0.05 en wordt het uiteindelijke regressiemodel: ATT = 0.016 + 0.587*EO – 0.304*SN + Deze regressieanalyse ondersteunt zowel H3 (EO

ATT) als H6 (SN

ATT). Het ethisch

oordeel en de subjectieve normen hebben respectievelijk een positieve en negatieve invloed op de attitude. 3.3.4. Hypothesen m.b.t. afhankelijke variabele DES Voor de afhankelijke variabele DES zijn er enkele hypothesen geformuleerd m.b.t. de invloed van een aantal afhankelijke variabelen, ATT (H4), SN (H7), POS (H8a), NEG (H8b), ANG (H8c), PBC (H9), PD (H11) en FPB (H13) op DES (zie figuur 3.3).

66

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Figuur 3.3: Hypothesen m.b.t. de afhankelijke variabele DES

Bron: eigen werk De volgende voorwaarden worden gecontroleerd: Lineariteit: De p-waarde in ANOVA-tabel bedraagt 0.000 Homoscedasticiteit: Er is geen herkenbaar patroon te vinden in de grafieken. Ontbreken van multicollineariteit: In tabel 3 van bijlage 3 is een hoge correlatie waar te nemen bij PBC - FPB (0.617) en PBC - PD (-0.694). In principe duidt dit op het feit dat de variabele PBC het best uit het model verwijderd wordt. Deze hoge correlaties kunnen verder geanalyseerd worden door dieper in te gaan op de Collinearity Diagnostics van afhankelijke variabele DES. In de kolom Condition Index is te zien dat de laatste waarde nog onder 13 ligt wat betekent dat PBC niet verwijderd moet worden. Het meta-analytische onderzoek over de TPB van Trafimow et al. (2002) stelt dat het voordeliger is om PBC en PD uit elkaar te houden. Zoals eerder vermeld biedt dit onderscheid een meer heuristische waarde aan het onderzoek en is er een hogere betrouwbaarheid. Geen uitschieters: Teneinde een betere regressieanalyse uit te voeren is het raadzaam de vijf uitschieters te verwijderen.

67

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten De lineaire functie ziet er als volgt uit: DES = b0 + b1*ATT + b2*SN + b3*POS + b4*NEG + b5*ANG + b6*PBC + b7* FPB + b8*PD+ Met bi (i=0..8) als coëfficiënten en als storingsterm. Tabel 3.10: Regressieanalyse van DES Afhankelijke Onafhankelijke variabele

Vóór verwijdering

Na verwijdering

variabelen

bi

p-waarden

bi

p-waarden

(constant)

2.615

-

2.650

-

ATT

0.372

0.000

0.360

0.000

SN

-0.032

0.601

-

-

POS

0.287

0.000

0.309

0.000

NEG

0.030

0.564

-

-

ANG

0.083

0.145

-

-

PBC

0.187

0.012

0.167

0.021

FPB

0.106

0.000

0.106

0.000

PD

-0.305

0.000

-0.294

0.000

DES

Adjusted R2

0.618

0.619

Bron: eigen werk op basis van SPSS 15.0 In tabel 3.10 is te zien dat de p-waarden voor de afhankelijke variabelen SN, NEG en ANG groter zijn dan 0.05 en bijgevolg uit het model verwijderd moeten worden. Het nieuwe regressiemodel voldoet opnieuw aan alle voorwaarden en alle afhankelijke variabelen hebben een p-waarde kleiner dan 0.05. De lineaire functie wordt nu: DES = 2.650 + 0.360*ATT + 0.309*POS + 0.167*PBC +0.106*FPB – 0.294*PD+ De hypothesen H4 (ATT H13 (FPB

DES), H8a (POS

DES), H9 (PBC

DES), H11 (PD

DES) en

DES) worden ondersteund. Attitude, verwachte positieve emoties, Perceived

Behavioral Control en Frequency of Past Behavior hebben allemaal een positieve invloed op het verlangen. Perceived Difficulty heeft een negatieve invloed op het verlangen. De

68

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten hypothesen H7 (SN

DES), H8b (NEG

DES) en

H8c

(ANG

DES) worden niet

ondersteund. 3.3.5. Hypothese 15: invloed van PIE In deze sectie wordt nagegaan wat de invloed is van PIE (H15) op de eerder uitgevoerde regressiemodellen. Hier worden alleen de eerste twee regressiemodellen besproken, aangezien deze de ethische variabelen bevatten (waarop de invloed van PIE nagegaan moet worden). Verder worden de insignificante variabelen (TEn en TEa) niet meer in beschouwing genomen. In tabel 3.11 en tabel 3.12 wordt een overzicht gegeven van verscheidene regressieanalyses: •

Model 1: het originele regressiemodel zonder invloed van PIE EO = b0 + b1*DE + b2*TEr + b3*TEp + ATT = b0 + b1*EO + b2*SN +

•

Model 2: het regressiemodel met invloed van alleen PIE EO = b0 + b1*DE + b2*TEr + b3*TEp + b4*(DE*PIE) + b5*(TEr*PIE) + b6*(TEp*PIE) + b7*PIE + ATT = b0 + b1*EO + b2*SN + b3*(EO*PIE) + b4*PIE +

Met bi (i 0) als coëfficiënten en als storingsterm.

De uitgevoerde regressiemodellen voldoen aan alle voorwaarden. Telkens werden er uitschieters verwijderd om tot betrouwbare regressiemodellen te komen.

69

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.11: Regressiemodellen m.b.t. de afhankelijke variabele EO Constante

bi (model 1)

bi (model 2)

0.001

-0.008

Onafhankelijke variabelen DE

-0.674

-0.657

TEr

-0.138

-0.117

TEp

0.160

0.141

PIE

-

-0.105

Interactietermen DE*PIE

-

n.s.

TEr*PIE

-

n.s.

TEp*PIE

-

n.s.

Adjusted R2

0.632

0.646


Tabel 3.12: Regressiemodellen m.b.t. de afhankelijke variabele ATT Constante

bi (model 1)

bi (model 2)

0.016

0.016

Onafhankelijke variabelen EO

0.587

0.587

SN

-0.304

-0.304

PIE

-

n.s.

Interactietermen EO*PIE 2

Adjusted R

-

n.s.

0.649

0.649


70


In tabel 3.11 is te zien dat enkel PIE een negatieve invloed heeft op EO. Hoe hoger de PIE van het individu is, hoe negatiever het ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films is. De interactietermen in de tabellen 3.11 en 3.12 hebben geen enkele significante invloed op de afhankelijke variabelen. Dit houdt in dat H15 (met al zijn deelhypothesen) niet ondersteund wordt. 3.3.6. Hypothese 16: neutralisatietechnieken H16, de die invloed van AI en AP op de intentie tot het illegaal downloaden van films nagaat, wordt getest met een eenvoudig lineair regressiemodel: INT = b0 + b1*AI + b2*AP + Met bi (i=0..2) als coëfficiënten en als storingsterm. De regressieanalyse voldoet aan alle voorwaarden en er is geen enkele uitschieter te detecteren. De resultaten zijn te zien in tabel 3.13. Tabel 3.13: Regressiemodel m.b.t. de neutralisatietechnieken Afhankelijke

Onafhankelijke

bi

p-waarden

Beta’s

Variabele

variabelen (constant)

6.20*10-17

-

-

AI

0.224

0.000

0.224

AP

-0.571

0.000

-0.571

INT Adjusted R2

0.373


AI en AP zijn allebei van significante invloed op INT, maar AP weegt zwaarder door dan AI. Hiermee zijn H16a en H16b bevestigd: Hoe meer anti-industry-ingesteld (anti-piracy-ingesteld) het individu is, hoe meer (minder) intentie tot het illegaal downloaden van films.

71

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten 3.3.7. Hypothese 17: Willingness to Pay De regressieanalyse op INT

WTPb is zinloos aangezien de p-waarde (na het verwijderen

van enkele uitschieters) in de ANOVA-tabel 0.166 bedraagt wat groter is dan 0.05. Voor de andere WTP’s zijn de gegevens verzameld in tabel 3.14. Het valt meteen op dat alle Adjusted R2 onder de 0.1 liggen en bijgevolg geen goede of betrouwbare regressiemodellen zijn. Indien alle voorwaarden genegeerd worden, is te zien dat de bèta voor WTPh ( = -0.422) van groter belang is dan die van WTPw ( = -0.271). In feite kan H17 niet meer getest worden. Tabel 3.14: Regressiemodellen m.b.t. WTP Afhankelijke

Bèta

variabele

van INT

WTPh

p-waarde

Adjusted R2

-0.262

0.000

0.069

WTPk

-0.188

0.000

0.032

WTPw

-0.148

0.002

0.023

WTPd

-0.197

0.000

0.035


Om toch de invloed van de intentie op WTP’s na te gaan wordt een andere werkwijze voorgesteld. De variabele INT wordt nu gehercodeerd: alle respondenten die van plan zijn om in het komend jaar een film illegaal te downloaden (boven middenwaarde 3.5) worden gelijkgesteld aan 1 en wie niet van plan is dit te doen (onder middenwaarde 3.5) aan 0. Er zijn 8 respondenten die als intentie de middenwaarde (3.5 op 7) hebben. Ze worden verwijderd uit de testen. Hierop wordt de t-test for independent samples uitgevoerd met alle WTP’s (zie tabel 3.15) om na te gaan of er significant verschil is tussen de gemiddelde WTP van twee groepen, nl. ‘planners’ en ‘niet-planners’. In tabel 3.15 is te zien dat er geen significant verschil is bij WTPb en WTPw. Voor de drie andere WTP’s is er wel een significant verschil waar te nemen en is de gemiddelde score van niet-planners telkens hoger dan die van de planners.

72

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.15: T-test of independent samples – WTP & INT Niet-planners

Planners

p-waarde

WTPb

5.51

5.29

0.188

WTPh

5.70

4.96

0.000

WTPk

5.11

4.32

0.000

WTPw

3.97

3.60

0.066

WTPd

4.52

3.93

0.005


Een interessante aanvulling is na te gaan of er significante verschillen zijn in de WTP’s tussen downloaders en niet-downloaders (DOW) en tussen de downloaders met illegale perceptie en de downloaders met legale perceptie samen met de niet-downloaders (IDOW). In de tabellen 3.16 en 3.17 zijn er alleen bij WTPh, WTPw en WTPd significante verschillen tussen de twee groepen te zien. De niet-downloaders hebben altijd hogere WTP’s dan downloaders. Daarnaast hebben de niet-downloaders en de downloaders met legale perceptie ook hogere WTP’s dan downloaders met illegale perceptie. Tabel 3.16: T-test of independent samples – WTP & DOW Niet-downloaders

Downloaders

p-waarde

WTPb

5.43

5.29

0.350

WTPh

5.62

4.83

0.000

WTPk

4.73

4.40

0.068

WTPw

4.13

3.44

0.000

WTPd

4.53

3.82

0.000


73

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.17: T-test of independent samples – WTP & IDOW Niet-downloaders

Downloaders met

en downloaders

illegale perceptie

p-waarde

met legale perceptie WTPb

5.41

5.29

0.435

WTPh

5.59

4.77

0.000

WTPk

4.68

4.40

0.108

WTPw

4.14

3.34

0.000

WTPd

4.48

3.78

0.000


3.4.

Testen met demografische variabelen

Bij de testen met demografische variabelen, waaronder vooral het geslacht, de leeftijd, het studiejaar en de faculteit is er geen rekening meer gehouden met de insignificante variabelen TEn, TEa, NEG en ANG. 3.4.1. Geslacht Om het verschil tussen mannen en vrouwen na te gaan voor verscheidene variabelen, werd een t-test uitgevoerd. Alleen bij de variabele PIE blijkt er geen significant verschil te zijn tussen mannen en vrouwen (p-waarde = 0.216 > 0.05). Voor de andere variabelen is er wel sprake van een significant verschil. In tabel 3.18 worden de gemiddelden van beide geslachten over verscheidene variabelen weergegeven.

74

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.18: Gemiddelden van de variabelen voor mannen en vrouwen DE Man

TEr

TEp

EO

SN

ATT

POS

4,2702

5,2533 27,2914 4,1997

2,5996

4,6824

2,2781

Vrouw 5,0469

8,5230 24,7160 3,5646

3,2676

3,9061

2,0047

PD

PBC

FPB

DES

AP

AI

INT

3,0986

5,5214

4,3491

3,4379

3,1420

3.7145

5.6154

Vrouw 4,4225

3,7300

1,6103

2,4789

3,8247

3.1678

4.1690

Man


Deze gegevens leiden tot de volgende bemerking: Mannen hebben een positiever ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films dan vrouwen. Vrouwen vinden bij deontologische evaluatie legale manieren meer ‘juist’ dan het illegaal downloaden. Vrouwen houden meer rekening met de risico’s verbonden aan het illegaal downloaden van films, maar mannen hechten meer belang aan de positieve gevolgen dan vrouwen. Mannen hebben een positievere houding tegenover het illegaal downloaden van de films dan vrouwen. Vrouwen ervaren subjectieve normen negatiever dan mannen. Vrouwen ondervinden bij downloaden meer moeilijkheden dan mannen. Mannen hebben ook veel meer ervaring dan vrouwen wat betreft het illegaal downloaden van films. Mannen veronderstellen meer controle te hebben over hun gedrag m.b.t. het illegaal downloaden van de films. Mannen hebben een groter verlangen dan de vrouwen om een film illegaal te gaan downloaden. De verwachte positieve emoties zijn ook sterker bij mannen dan bij vrouwen. Mannen hebben een hogere intentie tot het illegaal downloaden van films dan de vrouwen. Mannen zijn ook meer anti-industry ingesteld dan de vrouwen terwijl vrouwen meer een anti-piracy houding vertonen.


75

3.4.2. Leeftijd De gemiddelde leeftijd van de respondenten is 20,63 jaar. Om een nuttige t-test uit te voeren werden de respondenten in twee groepen verdeeld: de eerste groep bevat de respondenten die 20 jaar oud of jonger zijn en in tweede groep de respondenten ouder dan 20 jaar. Het cumulatieve percentage toont ook aan dat deze twee groepen respondenten ongeveer fifty-fifty verdeeld zijn (52.4% van de respondenten zijn 20 jaar of jonger). Alleen bij de variabele DES is er een significant verschil tussen die twee groepen. Het verlangen bij de groep die ouder dan 20 jaar is (3.0929) , is groter dan bij de jongere groep (2.7286). Volgens het MPAA rapport is een typische piraat tussen de 16 en 24 jaar oud. Bij de t-test uitgevoerd op twee groepen respondenten, “jonger of gelijk aan 24 jaar” en “ouder dan 24 jaar”, is er echter geen enkele significant verschil terug te vinden. 3.4.3. Studiejaar en faculteit De twee demografische variabelen studiejaar en faculteit zijn, onder de studenten, niet zo erg relevant. Toch werd hierop een variantieanalyse uitgevoerd, teneinde bijkomende informatie te bekomen. Er is alleen een significant verschil te zien in de PBC van de eerste Bachelor (4.9202) en de derde Bachelor (4.0633). Die van het eerste jaar ligt hoger dan die van het derde jaar. Bij de faculteiten is er één belangrijk aspect dat opvalt, namelijk dat bij de faculteiten ‘Ingenieurwetenschappen’ en ‘Wetenschappen’ de PBC en INT hoger en PD lager liggen dan bij de andere faculteiten. Dit kan zijn verklaring vinden in het feit dat in deze faculteiten respectievelijk de studierichtingen ‘computerwetenschappen’ en ‘informatica’ terug te vinden zijn.

3.5.

Samenvatting van de onderzoeksresultaten

Tot slot wordt in tabel 3.19 een overzicht gegeven van de testresultaten van de hypothesen. In figuur 3.4 wordt alleen de significante componenten en relaties van het model m.b.t. de intentie tot het illegaal downloaden van de films weergegeven. Bij elke pijl worden de bèta’s uit kolom Standardized Coefficients van de coëfficiëntentabel van drie regressieanalyses uit deze masterproef en de regressienanalyse van intentie uit de masterproef van B. Campe, vermeld.

76

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Tabel 3.19: Overzicht van de testresultaten van de hypothesen Hypothese

+/-

A/V

H1

DE

EO

-

A

H2a

Ter

EO

-

A

H2b

Tep

EO

+

A

H2c

TEn

EO

-

V

H2d

TEa

EO

-

V

H3

EO

ATT

+

A

H4

ATT

DES

+

A

H6

SN

ATT

+

A

H7

SN

DES

+

V

H8a

POS

DES

+

A

H8b

NEG

DES

-

V

H8c

ANG

DES

-

V

H9

PBC

DES

+

A

H11

FPB

DES

+

A

H13

PD

DES

-

A

H15a

PIE*DE

EO

-

V

H15b

PIE*Ter

EO

-

V

H15c

PIE*TEp

EO

+

V

H15d

PIE*TEn

EO

-

V

H15e

PIE*TEa

EO

-

V

H15f

PIE*EO

ATT

+

V

H16a

AI

INT

+

A

H16b

AP

INT

-

A

+ = positief invloed; - = negatief invloed; A = hypothese aanvaard; V = hypothese verworpen

Bron: eigen werk

77

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten Figuur 3.4: Significante componenten en relaties van het model

Bron: eigen werk

3.6.

Discussie van de onderzoeksresultaten

In deze sectie worden de onderzoeksresultaten, bekomen met behulp van regressieanalyses, besproken en worden deze zo goed mogelijk verklaard. Anderzijds wordt ook de toepasbaarheid van de twee modellen, i.c. HVM en MGB in context van het illegaal downloaden van de films bediscussieerd. 3.6.1. Ethische oordeel Om tot het uiteindelijke ethische oordeel omtrent het illegaal downloaden van films te komen, baseren de consumenten zich grotendeels op de deontologische evaluatie (H1 ondersteund,

= -0.669). Hoe negatiever het illegaal downloaden van films door de

consumenten ervaren wordt, rekening houdend met hun eigen waarden en normen, hoe onethischer ze deze illegale activiteit vinden. Naast deze soort evaluatie zijn alleen de gepercipieerde risico’s verbonden aan deze illegale activiteit en de ondervonden positieve gevolgen van het illegaal downloaden voor het individu medebepalend voor het uiteindelijke ethische oordeel (H2a en H2b ondersteund). Deze twee categorieën van gevolgen wegen echter minder sterk door dan de deontologische evaluaties (De bèta van TEr = -0.139 en TEp =

78


0.162). Het gemiddelde ethisch oordeel stijgt boven de middenwaarde uit (3.85 op 7), wat inhoudt dat de respondenten over het algemeen het illegaal downloaden van films ethisch vinden. Toch ligt de gemiddelde waarde van DE ver boven de middenwaarde (4.70 op 7). Het is de hoge score van de positieve gevolgen van het individu die veel goed maakt (25.8554 op 49). De hypothesen H2c en H2d worden niet ondersteund. Met andere woorden, de negatieve gevolgen voor zichzelf en de anderen hebben geen significante invloed. Vermoedelijk zijn studenten tolerant tegenover de negatieve gevolgen die het illegaal downloaden van films met zich meebrengt (“kwaliteit van de films maakt niet uit, een film is een film” of “het gemis van een aantal functies die legale alternatieven hebben is niet zo belangrijk”). Ze geven er ook blijkbaar niet om dat de filmindustrieën het slachtoffer zijn van filmpiraterij onder de studenten. Immers, als hun ethisch oordeel over het illegaal downloaden van films al positief is, ervaren ze niet dat het schadelijke gevolgen heeft voor de significante anderen, zoals de filmindustrieën. Mannen en vrouwen vinden allebei het illegaal downloaden van films ethisch, maar de score van de mannen ligt significant hoger (man = 4.20 op 7 en vrouwen = 3.56 op 7). 3.6.2. Attitude Het ethisch oordeel beïnvloedt op zijn beurt in sterke mate de attitude jegens het illegaal downloaden van films (H3 ondersteunt en

= 0.599). De attitude wordt ook mee beïnvloed

door de subjectieve normen van het individu omtrent het illegaal downloaden van de films. Ook de invloed hiervan is niet te onderschatten (H6 ondersteund en

= -0.310). De

gemiddelde attitude onder de respondenten bedraagt 4.25 (op 7) en ligt hoger dan de gemiddelde waarde van het ethisch oordeel (3.85 op 7). Dit komt doordat de gemiddelde waarde van subjectieve normen lager is dan de middenwaarde (2.97 op 7). Dit betekent dat de significante anderen redelijk akkoord gaan met het illegaal downloaden van films wat dit gedrag nog gunstiger maakt voor het individu dan dat men op basis van zijn ethisch oordeel zou verwachten. Mannen (4.68 op 7) hebben over het algemeen een positievere houding jegens het illegaal downloaden van films dan vrouwen (3.91 op 7), maar de scores van beiden liggen boven de middenwaarde.

79

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten 3.6.3. Verlangen

Het verlangen om illegaal films te downloaden wordt grotendeels bepaald door de frequentie van het gedrag in het verleden (H13 ondersteund en het individu over het gedrag (H4 ondersteund,

= 0.267), gevolgd door de attitude van

= 0.243) en de verwachte positieve emoties

voortvloeiend uit het uitvoeren van dit gedrag (H8a,

= 0.208). Daarnaast hebben de

veronderstelde moeilijkheden, verbonden aan het illegaal downloaden van films, ook een redelijk sterke invloed op het verlangen (H11 ondersteund,

= -0.196). Deze invloed op het

verlangen is ook veel sterker dan die van de Perceived Behavioral Control (H9 ondersteund en bèta = 0.113). Deze bevindingen sluiten aan bij deze van Trafimow et al. (2002) dat PD over het algemeen meer invloed heeft dan PBC. PBC gaat er over in hoeverre een student denkt dat hij het gedrag onder controle kan houden. Meestal vertrouwen de studenten er op dat ze qua kennis over het illegaal downloaden van films heel wat kunnen opzoeken of dat ze kunnen leren zichzelf onder controle te houden. De gemiddelde waarde van PBC is over het algemeen eveneens hoog (4.52 op 7). De veronderstelde moeilijkheden zijn van die aard dat de studenten er zelf weinig kunnen aan doen. Moeilijkheden zoals computervirussen, verlagen de motivatie tot illegaal films downloaden nog meer. De gemiddelde waarde voor PD is ook hoog (3.84 op 7) en weegt meer door op de gemiddelde waarde van het verlangen, waarvan de gemiddelde waarde over het algemeen lager is dan de middenwaarde (2.90 op 6). Subjectieve normen hebben, net als verwachte negatieve emoties en verwachte angstgerelateerde emoties, geen significante invloed op het verlangen om al dan niet illegaal films te downloaden (H7, H8b en H8c niet ondersteund). Negatieve gevoelens of angstgevoelens gebeuren zelden bij het illegaal downloaden van films onder studenten aangezien ze het als een ethische activiteit beschouwen. Het is erg opvallend dat het verlangen bij de mannen (3.44 op 6) veel hoger en boven de middenwaarde ligt dan bij de vrouwen bij wie de gemiddelde waarde onder de middenwaarde zit (2.48 op 6).

80

Hoofdstuk 3 – Onderzoeksresultaten 3.6.4. PIE

Of de studenten het illegaal downloaden van films als een belangrijke ethische kwestie voor zichzelf beschouwen of niet, heeft geen versterkende invloed op de relaties tussen de ethische variabelen (H15 niet ondersteund). PIE heeft wel een rechtstreekse invloed op het ethische oordeel ( = -0.106) maar niet sterker dan die van DE en TE. De gemiddelde waarde van PIE algemeen onder de respondenten is 2.57 (op 7) en ligt onder de middenwaarde. Dit duidt erop dat de studenten het illegaal downloaden van films niet echt als een belangrijke ethische kwestie voor henzelf zien. Daarom doen de negatieve gevolgen voor de filmindustrieën er ook niet echt toe voor de respondenten. 3.6.5. Intentie Met betrekking tot de intentie wordt er verwezen naar de masterproef van medestudente Barbara Campe. De intentie wordt grotendeels bepaald door het verlangen (H5 ondersteund, = 0.379), vervolgens door de PBC (H10 ondersteund, ondersteund,

= 0.376) en tot slot door de PD (H12

= -0.174). FPB heeft geen significante invloed op de intentie (H14 niet

ondersteund). In deze masterproef werd alleen nagegaan wat de invloed van AI en AP op de intentie is. AP (H16b ondersteund, (H16a ondersteund,

= -0.571) heeft een grotere invloed op de intentie dan AI

= 0.224). Mannen (5.62 op 7) hebben een hogere intentie tot illegaal

downloaden van films dan vrouwen (4.17 op 7). 3.6.6. WTP In de testen met WTP wordt aangetoond dat de downloaders (zowel met legale als met illegale perceptie) minder bereid zijn om een film te huren om op het even welk manier dan ook (videotheek, via legale websites of via digitale tv). Dit is logisch want waarom zou men nog een film gaan huren als men deze al gedownload heeft? Een interessante bevinding is dat zowel downloaders als niet-downloaders, even bereid zijn om naar de bioscoop te gaan of een film aan te schaffen op DVD (gemiddelde waarden van de beide groepen liggen boven de middenwaarde). Dit is te verklaren door het feit dat de steekproef uit studenten bestaat voor wie bioscoopbezoeken één van hun sociale activiteiten is. Verder hebben gedownloade filmbestanden geen echte substitutiewaarde voor hun gegeerde filmcollectie.


81

Het is voor de hand liggend dat wie van plan is om in het komend jaar een film illegaal te downloaden, het nut niet inziet om diezelfde film nog te huren (in videotheek of op digitale tv) of te kopen op dvd. Ook zijn de planners en niet-planners onder de studenten even bereid om naar de bioscoop te gaan om zelfde redenen als eerder besproken. Een interessant punt is dat planners en niet-planners even bereid zijn om een film te bekijken via legale websites. Dit is onder andere te verklaren doordat respondenten misschien nog moeite hebben met het onderscheid te maken tussen legale of illegale websites omdat sommige illegale websites ook betalend zijn en daardoor een vals gevoel van veiligheid hebben. Studenten ondervinden ook de luxe om snel aan een film te geraken via legale websites in tegenstelling tot het bezoek aan een videotheek. 3.6.7. Algemene discussie De bevindingen zijn op logische basis uit het onderzoek bekomen waardoor de verklaringen van de resultaten consistent met elkaar blijken te zijn. Uit dit onderzoek is ook gebleken dat HVM en MGB toepasbaar zijn in context van de filmpiraterij.

Conclusie

82

Conclusie Naar aanleiding van het idee om filmpiraterij beter te bestrijden is in deze masterproef nagegaan wat de consumenten drijft tot het illegaal downloaden van films. Daartoe werd een model m.b.t. de intentie tot het illegaal downloaden van films opgebouwd dat poogt om een zo eenduidig mogelijk verband te hanteren tussen de verschillende theorieën, modellen en thesen die op dit ogenblik in de verscheidene wetenschappelijke literatuurartikels omtrent onderzoek naar de intentie tot digitale piraterij, aan bod komen. De belangrijkste theorieën waarop het model gebaseerd is zijn het Hunt-Vitell model en het Model of Goal-directed Behavior, waarvan de Theory of Planned Behavior de voorloper is. De waarde van het model werd getest met behulp van een empirisch onderzoek op basis van een vragenlijst ingevuld door 396 studenten aan de Universiteit Gent. Er kon aangetoond worden dat naast de deontologische evaluatie ook de gepercipieerde risico’s verbonden aan het illegaal downloaden van films en de positieve gevolgen voor het individu invloed hebben op het al dan niet ethisch vinden van deze illegale activiteit. Het ethisch oordeel beïnvloedt op zijn beurt dan samen met subjectieve normen de attitude jegens het illegaal downloaden van films. Het verlangen om al dan niet illegaal films te downloaden wordt significant het meest beïnvloed door het gedrag in het verleden, de attitude jegens dit gedrag en de verwachte positieve emoties bij het illegaal downloaden van films. De andere emoties, nl. de verwachte negatieve en de verwachte angstgevoelens bij het illegaal downloaden van films, hebben geen enkele significante invloed op het verlangen van het individu, evenmin als de subjectieve normen van het individu omtrent het illegaal downloaden van films. Daarnaast hebben ook de veronderstelde moeilijkheden van het illegaal downloaden van films een negatieve invloed op het verlangen terwijl de Perceived Behavioral Control een lichte positieve invloed heeft. Het verlangen heeft een grote invloed op de intentie. Intentie wordt medebepaald door de twee soorten ingesteldheden van het individu m.b.t. de filmpiraterij, i.c. de anti-piracyingesteldheid en de anti-industry-ingesteldheid. De laatste heeft een hogere intentie tot het

Conclusie

83

illegaal downloaden van films dan de eerste. De intentie tot het illegaal downloaden van films zorgt voor een mindere bereidheid een film op dvd of via digitale tv te huren of een film op dvd aan te kopen. Anderzijds heeft het illegaal downloaden van films geen invloed op de bereidheid voor een bioscoopbezoek te betalen of om een film via legale betalende websites te bekijken. De bereidheid van de downloaders met illegale perceptie verschillen niet significant van deze van de downloaders met legale perceptie en niet-downloaders ten aanzien van een bioscoopbezoek of de aankoop van een film op dvd. Er is echter wel een mindere bereidheid bij de downloaders met illegale perceptie om een film te huren op gelijk welke manier (videotheek, digitale televisie of legale websites). Indien het individu, het illegaal downloaden van films, als een belangrijke ethisch kwestie ziet voor zichzelf, dan heeft dit geen versterkende invloed op de relaties tussen de deontologische evaluatie en het ethisch oordeel, de teleologische evaluaties en het ethisch oordeel, en het ethisch oordeel en de attitude. Toch heeft deze handeling wel een significante negatieve invloed op het ethisch oordeel. Een belangrijke restrictie bij het uitvoeren van dit onderzoek is dat enkel de studenten van UGent als steekproefkader gekozen werden omdat deze steekproef geen perfecte weergave is van de beoogde populatie. Deze beperking heeft ook een invloed op de demografische variabele leeftijd, waarover in dit onderzoek weinig kon aangetoond worden. Om tot meer betrouwbare en concretere conclusies te komen is het raadzaam, in verdere onderzoeken naar de intentie tot het illegaal downloaden van films, een meer representatieve steekproef te kiezen. Dit kan door bijvoorbeeld niet-studenten in het steekproefkader op te nemen. Een ongewenste evolutie in dit onderzoek is dat de component prijsperceptie uit het model verwijderd werd vanwege de factoranalyse. Omdat deze component nochtans een belangrijke factor is die in vele literatuurartikels gehanteerd wordt, is het geraadzaam de prijsperceptie en zijn relatie met de bereidheid om te betalen voor legale alternatieven m.b.t. de intentie om films illegaal te downloaden, in het model in te bouwen.

Conclusie

84

Heel recent is er in Frankrijk een internetverbod voor de illegale downloaders voorgesteld. (www.standaard.be, 13 mei ’09). Het zou interessant zijn om na te gaan of deze gepercipieerde risico’s wel degelijk invloed hebben op de intentie tot illegaal downloaden van films zodat het aangeraden is om in toekomstig onderzoek na te gaan wat de invloed is van de gevolgen van het illegaal downloaden van films op de intentie (Hunt & Vitell, 1986). Het individu kan een alternatief zoals het huren van een film op dvd het meest ethische vinden, maar toch van plan zijn om een ander alternatief, nl. het illegaal downloaden van films, te overwegen omwille van de overheersende positieve gevolgen dat het illegale downloaden met zich meebrengt. Ondanks deze tekortkomingen is het opzet van het onderzoek naar de intentie tot illegaal downloaden van films toch geslaagd en lijken de bekomen resultaten consistent te zijn met de ideeën omtrent het illegaal downloaden van films, weergegeven in het model van deze masterproef. Significante invloeden van verscheidene factoren die leiden tot de intentie om illegaal films te downloaden werden bevestigd in hun waarde en kunnen helpen bij het bestrijden van de filmpiraterij via het internet die een snel groeiend probleem geworden is in Europa.

Referentielijst

i

Referentielijst Ajzen, I. (1985). From Intentions to Behavior: A Theory of Planned Behavior. In J. Kuhl & J.Beckman (eds.) Action-Control: From Cognition to Behavior (Springer, Heidelberg), 11-39. Ajzen, I. (2002). Residual Effects of Past on Later Behavior: Habituation and reasoned Action Perspectives. Personality and Social Psychology Review 6(2), 107-122. Ajzen, I., & Madden, T. (1986). Perceived Goal-Directed Behavior: Attitudes, Dimensions, and Perceived Behavioral Control. Journal of Experimental Social Psychology 22: 453 – 474. Al-Rafee, S., & Cronan, T.P. (2006). Digital piracy: Factors that influence attitude toward behavior. Journal of Business Ethics 63: 237-259. Armitage, C.J., & Conner, M. (2001). Efficacy of the theory of planned behaviour: A metaanalytic review. British Journal of Social Psychology 40: 471-499. Bamberg, S., Ajzen, I., & Schmidt, P. (2003). Choice of Travel Mode in the Theory of Planned Behavior: The Roles of Past Behavior, Habit, and Reasoned Action. Basic and Applied Social Psychology 25(3): 175 – 187. Beck, L., & Ajzen, I. (1991). Predicting Dishonest Actions Using the Theory of Planned Behavior. Journal of Research in Personality 25(3): 285 – 301. Bhattacharjee, S., Gopal, R.D., & Sanders, G.L. (2003). Digital music and online sharing: Software piracy 2.0? Communications of the Acm 46(7): 107-111. Chan, R.Y.K., Wong, Y.H., & Leung, T.K.P. (2008). Applying ethical concepts to the study of "Green" consumer behavior: An analysis of Chinese consumers'intentions to bring their own shopping bags. Journal of Business Ethics 79: 469-481.

Referentielijst

ii

Chen, Y.C., Shang, R.A., & Lin, A.K. (2008). The intention to download music files in a P2P environment: Consumption value, fashion, and ethical decision perspectives. Electronic Commerce Research and Applications 7: 411-422. Cherry, J., & Fraedrich, J. (2002). Perceived risk, moral philosophy and marketing ethics: mediating influences on sales managers' ethical decision-making. Journal of Business Research 55(12): 951-962. Cronan, T.P., & Al-Rafee, S. (2008). Factors that influence the intention to pirate software and media. Journal of Business Ethics 78: 527-545. Chiou, J.S., Huang, C.Y., & Lee, H.H. (2005). The antecedents of music piracy attitudes and intentions. Journal of Business Ethics 57: 161-174. Dabholkar, P.A., & Kellaris, J.J. (1992). Toward Understanding Marketing Students Ethical Judgment of Controversial Personal Selling Practices. Journal of Business Research 24(4): 313-329. Das, S. (2008). Timing Movie Release on the Internet in the Context of Piracy. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce 18: 307-332. De Pelsmacker, P., & Van Kenhove, P. (2006). Marktonderzoek: Methoden en Toepassingen. Benelux: Pearson Education. De Vany, A.S., & Walls, W.D. (2007). Estimating the effects of movie piracy on box-office revenue. Review of Industrial Organization 30: 291-301. Fishbein, M., & Ajzen, I. (1975). Attitude, Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research. Reading, MA. Gopal, R.D., Sanders, G.L., Bhattacharjee, S., Agrawal, M., & Wagner, S.C. (2004). A behavioral model of digital music piracy. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce 14(2): 89-105.

Referentielijst

iii

Hennig-Thurau, T., Henning, V., & Sattler H. (2007) Consumer file sharing of motion pictures. Journal of Marketing 71: 1-18. Higgins, G.E., Fell, B.D., & Wilson, A.L. (2007). Low self-control and social learning in understanding students'intentions to pirate movies in the United States. Social Science Computer Review 25(3): 339-357. Hsu, J.L., & Shiue, C.W. (2008). Consumers'willingness to pay for non-pirated software. Journal of Business Ethics 81: 715-732. Huang, C.Y. (2005). File sharing as a form of music consumption. International Journal of Electronic Commerce 9(4): 37-55. Huang, M.H. (2001). The theory of emotions in marketing. Journal of Business and Psychology 16(2): 239-247. Hunt, S. D., & Vasquez-Parraga, A. Z. (1993). Organizational Consequences, Marketing Ethics, and Salesforce Supervision. Journal of Marketing Research 30 (1), 78-90. Hunt, S.D., & Vitell, S.J. (1986). A General Theory of Marketing Ethics. Journal of Macromarketing 6(1): 5 – 16. Hunt, S.D., & Vitell, S.J. (2006). The General Theory of Marketing Ethics: A Revision and Three Questions. Journal of Macromarketing 216(2): 143-153. Janssens, W., Wijnen, K., De Pelsmacker, P., & Van Kenhove, P. (2008). Marketing Research with SPSS. Pearson Education Kin Wai Lau, E. (2003). An empirical study of software piracy. Business Ethics: A European Review 12(3): 233-245.

Referentielijst

iv

Kwong, K.K., Yau, O.H.M., Lee, J.S.Y., Sin, L.Y.M., & Tse, A.C.B. (2003). The effects of attitudinal and demographic factors on intention to buy pirated CDs: The case of Chinese consumers. Journal of Business Ethics 47(3): 223-235. Mayo, M.A., & Marks, L.J. (1990). An Empirical Investigation of a General Theory of Marketing Ethics. Journal of the Academy of Marketing Science 18(2): 163 – 171. Morton, N.A., & Koufteros, X. (2008). Intention to commit Online music piracy and its an empirical antecedents: An empirical investigation. Structural Equation Modeling-A Multidisciplinary Journal 15: 491-512. Laros, F.J.M., & Steenkamp, J.B.E.M. (2005). Emotions in consumer behavior: a hierarchical approach. Journal of Business Research 58: 1437-1445. LaRose, R., & Kim, J. (2007). Share, steal, or buy? A social cognitive perspective of music downloading. Cyberpsychology & Behavior 10(2): 267-277. Lee, J., & Lee, Y. (2002). A holistic model of computer abuse within organizations. Information Management & Computer Security 10(2-3): 57. Leone, L., Perugini, M., & Ercolani, A.P. (2004). Studying, practicing, and mastering: A test of the model of goal-directed behavior (MGB) in the software learning domain. Journal of Applied Social Psychology 34(9): 1945-1973. Oppenheimer, D.M., Meyvis, T. & Davidenko, N. (2007). Instructional Manipulation Checks: Detecting Satisficing to Increase Statistical Power in Survey Studies. Papies, D., & Clement, M. (2008). Adoption of New Movie Distribution Services on the Internet. Journal of Media Economics 21: 131-157. Perugini, M., & Bagozzi, R.P. (2001). The role of desires and anticipated emotions in goaldirected behaviours: Broadening and deepening the theory of planned behaviour. British Journal of Social Psychology 40: 79-98.

Referentielijst

v

Perugini, M., & Conner, R. (2000). Predicting and understanding behavioral volitions: the interplay between goals and behaviors. European Journal of Social Psychology 30: 705-731. Reidenbach, R.E., & Robin, D.P. (1990). Toward the Development of A Multidimensional Scale for Improving Evaluations of Business Ethics. Journal of Business Ethics 9: 639-653. Richins, M.L. (1997). Measuring emotions in the consumption experience. Journal of Consumer Research 24: 127-146. Robin, D.P., Reidenbach, R.E., & Forrest, P.J. (1996). The perceived importance of an ethical issue as an influence on the ethical decision-making of ad managers. Journal of Business Research 35: 17-28. Rochelandet, F., & Le Guel, F. (2005). P2P Music-sharing networks: why the legal fight against copiers may be inefficient. Review of Economic Research on Copyright Issues 2(2): 69-82. Shang, R.A., Chen, Y.C., & Chen, P.C. (2008). Ethical decisions about sharing music files in the P2P environment. Journal of Business Ethics 80: 349-365. Sims, R.R., Cheng, H.K., & Teegen, H. (1996). Toward a profile of student software piraters. Journal of Business Ethics 15(8): 839-849. Stevenson, J.S., Bruner, G.C., & Kumar, A. (2000). Webpage background and viewer attitudes. Journal of Advertising Research 40(1/2): 29-34. Strutton, D., Vitell, S.J., & Pelton, L.E. (1994). How Consumers May Justify Inappropriate Behavior in Market Settings - An Application on the Techniques of Neutralization. Journal of Business Research 30(3): 253-260. Tan, B. (2002). Understanding Consumer Ethical Decision Making With Respect to Purchase of Pirated Software. Journal of Consumer Marketing 19(2/3): 96 – 111

Referentielijst

vi

Taylor, J.W. (1974). Role of Risk in Consumer Behavior. Journal of Marketing 38: 54-60. Taylor, S.A., Ishida, C., & Wallace, D.W. (2009). Intention to Engage in Digital Piracy A Conceptual Model and Empirical Test. Journal of Service Research 11(3): 246-262. Thong, J.Y., & Yap, C. (1998). Testing an Ethical Decision-Making Theory: The Case of Softlifting. Journal of Management Information Systems 15(1): 213-237 Trafimow, D., Sheeran, P., Conner, M., & Finlay, K.A. (2002). Evidence that perceived behavioural control is a multidimensional construct: Perceived control and perceived difficulty. British Journal of Social Psychology 41: 101-121. Vermeir, I. (2008). The consumer who knew too much: online piracy by young adults. Vitell, S.J., & Muncy, J. (2005). The Muncy-Vitell consumer ethics scale: A modification and application. Journal of Business Ethics 62(3): 267-275. Walls, W.D. (2008). Cross-country analysis of movie piracy. Applied Economics 40: 625-632. Yar, M. (2005). The global ' epidemic'of movie ' piracy' : crime-wave or social construction? Media Culture & Society 27(5): 677-696. Internetbronnen: Belgian Anti-Piracy Federation (BAF). (2009). Online avialable on: http://www.anti-piracy.be/ Motion Picture Association America (MPAA). (2005). Piracy Data Summary. Online available on: http://www.mpaa.org/leksummaryMPA%20revised.pdf Motion Picture Association America (MPAA). (2009). MPA Europe. Online available on: http://www.mpaa.org/inter_europe.asp

Referentielijst

vii

Motion Picture Association America (MPAA). (2009). The Pyramid of Internet Piracy. Online available on: http://www.mpaa.org/pyramid_of_piracy.pdf

i

Bijlagen

Bijlagen Bijlage 1: Het volledige model van Hunt & Vitell

Bron: Hunt en Vitell (1986)

Bijlagen

ii

Bijlage 2: Vragenlijst

Beste student(e), In het kader van onze Masterproef aan de Universiteit Gent (faculteit Economie en Bedrijfskunde), vragen wij u om een vragenlijst in te vullen m.b.t. het (illegaal) downloaden van films, een uiterst actueel onderwerp! Je hoeft echter geen fervente downloader te zijn om deze vragenlijst in te vullen. Zowel de mening van downloaders als van niet-downloaders zijn relevant voor onze Masterproef. De vragenlijst duurt 20 minuten. Iedere persoon die de vragenlijst invult, heeft een kans op het winnen van filmtickets voor 2 personen. De vragenlijst invullen kan via de volgende link: http://survey.2ask.net/8617cef8b6606b29/survey.html Indien u vragen heeft, kunt u ons steeds contacteren via de volgende e-mailadressen: [email protected] of [email protected]. Alvast bedankt voor jullie medewerking! Barbara Campe en Jorn Rijckaert

iii

Bijlagen Beste,

Deze vragenlijst betreft het downloaden van films. Er zijn zowel legale als illegale manieren beschikbaar om een film te verkrijgen, waaronder het downloaden. Met dit onderzoek willen we nagaan waarom men films legaal of illegaal downloadt. De vragen hebben alleen betrekking op films (geen muziek of software). Het betreft bovendien enkel films die in de bioscoop of op dvd te zien (zullen) zijn (geen YouTubefilms of het bekijken van trailers van films). Wij willen u nog eens garanderen dat uw antwoorden strikt anoniem behandeld worden. Vraag 1: Hebt u ooit films – legaal OF illegaal – gedownload? Denk goed na over het antwoord op deze vraag. Dit bepaalt immers het verdere verloop van de vragenlijst. Terugkeren is geen optie.

o o

Ja

Ga naar de volgende vraag.

Nee

Ga rechtstreeks naar vraag 2.

Zoja, via welke van de onderstaande mogelijkheden downloadde u films? Duid aan. U kunt meerdere mogelijkheden aankruisen

o

Peer-to-peernetwerken Een peer-to-peernetwerk (P2P) is een computernetwerk van computers waar de gemeenschappelijke bestanden eenvoudig uitgewisseld kunnen worden. Enkele voorbeelden van P2P-netwerken zijn LimeWire, BitTorrent, etc.

o o o o

Een website waar je moet betalen Een website waar je niet moet betalen Over het internet via een familielid, vriend of kennis (bv. via MSN, IRC, etc.) Andere (vul in): …………………………………..

iv

Bijlagen

Vul in onderstaande schema de namen van P2P-netwerken in die u gebruikt. Bijvoorbeeld: LimeWire en BitTorrent. Indien u zich de naam niet meer herinnert, duid dit dan aan via de melding ‘VERGETEN’ en ga je naar de volgende vraag. Duid daarna aan in welke mate u denkt dat het downloaden van films via P2P illegaal of legaal is. Volgens mij is het downloaden van films via … Legaal,

Legaal,

Ik heb er

Illegaal,

Illegaal,

Namen van Peer-to-

zeker niet

maar ben

geen idee

maar ben

zeker niet

peernetwerken

illegaal

het niet

van

het niet

legaal

zeker •

……………

•

……………

•

……………

•

……………

•

……………

zeker

Vul in onderstaande schema de namen van websites waar je moet betalen in die u gebruikt. Bijvoorbeeld: RapidShare. Indien u zich de naam niet meer herinnert, duid dit dan aan via de melding ‘VERGETEN’ en ga je naar de volgende vraag. Duid daarna aan in welke mate u denkt dat het downloaden van films via websites waar je moet betalen illegaal of legaal is. Volgens mij is het downloaden van films via … Namen van

Legaal,

Legaal,

Ik heb er

Illegaal,

Illegaal,

websites waar je

zeker niet

maar ben

geen idee

maar ben

zeker niet

moet betalen

illegaal

het niet

van

het niet

legaal

zeker •

……………

•

……………

•

……………

•

……………

•

……………

zeker

v

Bijlagen Vul in onderstaande schema de namen van websites waar je NIET moet betalen in die u gebruikt. Indien u zich de naam niet meer herinnert, duid dit dan aan via de melding

‘VERGETEN’ en ga je naar de volgende vraag. Duid daarna aan in welke mate u denkt dat het downloaden van films via websites waar je NIET moet betalen illegaal of legaal is. Volgens mij is het downloaden van films via … Namen van

Legaal,

Legaal,

Ik heb er

Illegaal,

Illegaal,

websites waar je

zeker niet

maar ben

geen idee

maar ben

zeker niet

NIET moet betalen

illegaal

het niet

van

het niet

legaal

zeker •

……………

•

……………

•

……………

•

……………

•

……………

zeker

Vul in onderstaande schema de mogelijkheden over het internet in die u gebruikt. Bijvoorbeeld: MSN of IRC. Indien u zich de naam niet meer herinnert, duid dit dan aan via de melding ‘VERGETEN’ en ga je naar de volgende vraag. Duid daarna aan in welke mate u denkt dat het downloaden van films via een familielid, vriend of kennis over het internet illegaal of legaal is. Volgens mij is het downloaden van films via … Legaal,

Legaal,

Ik heb er

Illegaal,

Illegaal,

De mogelijkheden

zeker niet

maar ben

geen idee

maar ben

zeker niet

over het internet

illegaal

het niet

van

het niet

legaal

zeker •

……………

•

……………

•

……………

•

……………

•

……………

zeker

vi

Bijlagen Vul in onderstaande schema de andere mogelijkheden in die u gebruikt. Bijvoorbeeld:

Nieuwsgroepen. Indien u zich de naam niet meer herinnert, duid dit dan aan via de melding ‘VERGETEN’ en ga je naar de volgende vraag. Duid daarna aan in welke mate u denkt dat het downloaden van films via de door u aangegeven andere mogelijkheden illegaal of legaal is. Volgens mij is het downloaden van films via … Legaal,

Legaal,

Ik heb er

Illegaal,

Illegaal,

Andere

zeker niet

maar ben

geen idee

maar ben

zeker niet

mogelijkheden

illegaal

het niet

van

het niet

legaal

zeker •

……………

•

……………

•

……………

•

……………

•

……………

zeker

vii

Bijlagen Hoe vaak hebt u gemiddeld films gedownload in afgelopen jaar via de volgende manieren?

Peer-topeernetwerk(en) De website(s) waar je moet betalen De website(s) waar je NIET moet betalen Over het internet via familieleden, vrienden of kennissen De andere – door u aangeduide mogelijkheden

Niet elke

Niet elke

Niet elke

dag, maar

week,

maand,

toch één

maar toch

maar toch

Dit heb

Eén tot

tot

één tot

één tot

ik

meerdere

meerdere

meerdere

meerdere

Het was

afgelopen

keren per

keren per

keren per

keren per

slechts

jaar niet

dag

week

maand

jaar

eenmalig

gedaan

viii

Bijlagen

De volgende vragen hebben betrekking op het ILLEGAAL downloaden van films, niet op het legaal downloaden. Er wordt gepeild naar redenen waarom mensen de neiging hebben om al dan niet illegaal te downloaden. Ook de antwoorden van de niet-downloaders zijn bijgevolg nuttig voor ons onderzoek. Het betreft het illegaal downloaden van films via de volgende manieren: peer-topeernetwerken, websites waar je moet betalen, websites waar je niet moet betalen en het downloaden via personen over het internet (bv. MSN). Een peer-to-peernetwerk (P2P) is een computernetwerk van computers waar de gemeenschappelijke bestanden eenvoudig uitgewisseld kunnen worden. Enkele voorbeelden van P2P-netwerken zijn LimeWire, BitTorrent, etc.

Vraag 2: Hieronder staan twee stellingen m.b.t. de neiging tot het illegaal downloaden.

Het is waarschijnlijk dat ik tussen vandaag en volgend jaar een film illegaal zal downloaden Het is onmogelijk dat ik tussen vandaag en volgend jaar een film illegaal zal downloaden

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord

Helemaal niet akkoord

Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

ix

Bijlagen

Vraag 3: Hieronder staan een aantal stellingen m.b.t. de bekwaamheid om films illegaal

Het is voor mij gemakkelijk om films illegaal te downloaden Ik denk dat ik de bekwaamheid niet heb om films illegaal te downloaden Ik heb de noodzakelijke middelen (bv. snelle internetverbinding, benodigde software, etc.) om films illegaal te downloaden en te bekijken Ik weet hoe de noodzakelijke middelen voor het illegaal downloaden van films te vinden, als ik zou willen Ik kan films vinden om illegaal te downloaden als ik zou willen Ik ken verschillende manieren om een film illegaal te downloaden Ik ken alle valstrikken van het illegaal downloaden (bv. spyware-aanvallen) Ik weet hoe ik goede van slechte filmbestanden kan onderscheiden

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord


te downloaden. Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

x

Bijlagen

Vraag 4: Hieronder staan een aantal stellingen m.b.t. de moeilijkheden om films illegaal

Een film illegaal downloaden is te omslachtig, er zijn betere manieren om aan films te geraken Een film illegaal downloaden wordt steeds moeilijker door strengere beveiligingsmethoden Het gevaar van virussen op de computer tijdens het illegaal downloaden van films is meestal hoog Het illegaal downloaden van films kan voor technische problemen zorgen (bv. overschrijding van downloadlimiet, het internet loopt vast, etc.)

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord


te downloaden. Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

xi

Bijlagen Vraag 5: Hieronder staan een aantal stellingen m.b.t. de vrienden- of familiekring. Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

Wat betreft het illegaal downloaden van films, doe ik zoals de meeste van mijn vrienden, familie of kennissen doen Als ik films illegaal download, doen mijn vrienden, familie of kennissen het ook Mijn familie, vrienden of kennissen zullen niet akkoord gaan dat ik films illegaal download Ik kan mijn vrienden imponeren met het illegaal downloaden van films Ik download films alleen illegaal omdat mijn vrienden mij aansporen Mijn familie, vrienden of kennissen zouden een negatieve visie van mij hebben als ze ontdekken dat ik films illegaal download Mijn familie, vrienden of kennissen vinden het normaal om films illegaal te downloaden

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord


Voor de downloaders (wie optie ‘ja’ aanduidde bij vraag 1)

xii

Bijlagen

Wat betreft het illegaal downloaden van films, doe ik zoals de meeste van mijn vrienden, familie of kennissen doen Als ik films illegaal zou downloaden, zouden mijn vrienden, familie of kennissen het ook doen Mijn familie, vrienden of kennissen zouden niet akkoord gaan als ik films illegaal zou downloaden Ik zou mijn vrienden kunnen imponeren met het illegaal downloaden van films Ik zou alleen films illegaal downloaden als mijn vrienden mij aansporen Mijn familie, vrienden of kennissen zouden een negatieve visie van mij hebben als ze ontdekken dat ik films illegaal download Mijn familie, vrienden of kennissen vinden het normaal om films illegaal te downloaden

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord


Voor de niet-downloaders (wie optie ‘nee’ aanduidde bij vraag 1)

xiii

Bijlagen

Bij de volgende vraag kunt u een score geven van 1 tot 7. Voor alle duidelijkheid geven we het overzicht: 1 = helemaal akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 2 = akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 3 = eerder akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 4 = met geen van beide uitspraken akkoord, m.a.w. ik heb hier geen mening over 5= eerder akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 6 = akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 7 = helemaal akkoord met de uitspraak in de rechterkolom Vraag 6: Hoe staat u tegenover het illegaal downloaden van films? Duid in onderstaande tabel aan in welke mate u akkoord gaat met de uitspraak. Het illegaal downloaden van films is voor mij / volgens mij… 1

2

3

4

5

6

7

niet wenselijk

wenselijk

schadelijk

voordelig

slecht nutteloos onverstandig onaantrekkelijk

goed nuttig verstandig aantrekkelijk

xiv

Bijlagen Vraag 7: Wat zijn uw gevoelens tegenover het illegaal downloaden van films? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft. Voor de downloaders (wie optie ‘ja’ aanduidde bij vraag 1) Als ik download, ben ik helemaal niet… kwaad gefrustreerd tevreden voldaan bang nerveus ongerust gedeprimeerd opgelucht trots gelukkig beschaamd opgewonden droevig schuldig blij

ben ik een beetje…

ben ik…

ben ik erg…

ben ik heel erg…

xv

Bijlagen Voor de niet-downloaders (wie optie ‘nee’ aanduidde bij vraag 1) Als ik zou downloaden,

kwaad gefrustreerd tevreden voldaan bang nerveus ongerust gedeprimeerd opgelucht trots gelukkig beschaamd opgewonden droevig schuldig blij

zou ik

zou ik

helemaal

een beetje

niet … zijn

… zijn

zou ik

zou ik

zou ik heel

… zijn

erg … zijn

erg … zijn

xvi

Bijlagen Vraag 8: Hieronder staan een stelling m.b.t. het verlangen om films illegaal te downloaden. Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

Heel sterk Mijn verlangen om films (illegaal) te downloaden is…

Sterk

Middelmatig

Zwak

Heel

Ik heb geen

zwak

verlangen

xvii

Bijlagen Vraag 9: Hieronder staan een aantal stellingen m.b.t. auteursrechten en de

Filmindustrieën beschermen hun auteursrechten om ons uit te buiten Het illegaal downloaden van films is gelijk aan het schenden van de auteursrechten Filmindustrieën hebben alleen winst in hun hoofd en trekken zich niks aan van wat wij wensen Iemand die films illegaal downloadt, moet gestraft worden We mogen alleen films downloaden als we ervoor gemachtigd zijn Het enige wat filmindustrieën doen, is afzetterij Het illegaal downloaden van films is gelijk aan stelen Door het illegaal downloaden van de films zet je het de filmindustrieën betaald

Helemaal akkoord

Akkoord

Eerder akkoord

noch niet akkoord

Noch akkoord,

Eerder niet akkoord

Niet akkoord


filmindustrie. Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

xviii

Bijlagen

Bij de volgende vraag kunt u een score geven van 1 tot 7. Voor alle duidelijkheid geven we opnieuw het overzicht: 1 = helemaal akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 2 = akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 3 = eerder akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 4 = met geen van beide uitspraken akkoord, m.a.w. ik heb hier geen mening over 5= eerder akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 6 = akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 7 = helemaal akkoord met de uitspraak in de rechterkolom Vraag 10: Rekening houdend met uw eigen waarden en normen, hoe zou u het illegaal downloaden van films beoordelen? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft. 1

2

3

4

5

6

7

Het is mijn plicht om een

Het is mijn plicht niet om

film te verkrijgen zoals het

een film te verkrijgen zoals

zou moeten (d.i. op een

het zou moeten (d.i. op een

legale manier)

legale manier)

Het is moreel juist om

Het is moreel onjuist om

een film illegaal te

een film illegaal te

downloaden

downloaden

Het is eerlijk om films

Het is oneerlijk om films

illegaal te downloaden

illegaal te downloaden

xix

Bijlagen

Vraag 11a: Het illegaal downloaden van films heeft welbepaalde gevolgen. Hieronder zijn enkele van deze gevolgen opgesomd. Hoe waarschijnlijk vindt u dat deze gevolgen zullen voorkomen (onwaarschijnlijk – waarschijnlijk)? Plaats een kruisje in de kolom die

Het illegaal downloaden van films leidt tot een arrestatie Het illegaal downloaden van films leidt tot een gerechtelijke vervolging Het illegaal downloaden van films leidt tot een boete Het illegaal downloaden van films leidt ertoe dat mijn familie en vrienden mij buitensluiten uit hun familie- of vriendenkring Het illegaal downloaden van films leidt tot computer- en internetproblemen Het (illegaal) downloaden van films leidt tot tijd- en energiebesparing (bv. vervoer naar videotheek/bioscoop, vergelijken van prijzen van dvd’s in verschillende winkels, etc.) Het (illegaal) downloaden van films vergemakkelijkt het zoeken naar zeldzame of moeilijk te vinden films

Zeer waarschijnlijk

Waarschijnlijk

Eerder waarschijnlijk

noch onwaarschijnlijk

Noch waarschijnlijk,

Eerder onwaarschijnlijk

Onwaarschijnlijk

Zeer onwaarschijnlijk

het best uw mening weergeeft.

xx

Bijlagen

Vraag 11b: Het illegaal downloaden van films heeft welbepaalde gevolgen. Hieronder zijn enkele van deze gevolgen verder opgesomd. Hoe waarschijnlijk vindt u dat deze gevolgen zullen voorkomen (onwaarschijnlijk – waarschijnlijk)? Plaats een kruisje in de

Het (illegaal) downloaden van films leidt tot geldbesparing De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd kopen/huren,…) leiden tot hogere kosten dan de illegale manieren De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd kopen/huren,…) leiden tot extra uitgaven (bv. vervoerkosten, parkeergeld, etc.) Het illegaal downloaden van films leidt tot meer geldverlies voor de filmindustrie Het illegaal downloaden van films betekent een lagere kwaliteit van de films Het illegaal downloaden van de films betekent een gemis van een aantal functies die het originele beziet (bv. extra’s op dvd’s, geavanceerde video- en geluidseffecten in de bioscoop, etc.)

Zeer waarschijnlijk

Waarschijnlijk

Eerder waarschijnlijk

noch onwaarschijnlijk

Noch waarschijnlijk,

Eerder onwaarschijnlijk

Onwaarschijnlijk

Zeer onwaarschijnlijk

kolom die het best uw mening weergeeft.

Bijlagen Het (illegaal) downloaden van films leidt tot het gemakkelijk aanleggen van een collectie van films Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een lagere collectiewaarde van films Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een betere opvolging van trends in de filmwereld Het illegaal downloaden van films leidt tot een inbreuk op de artistieke waarde van de films Het illegaal downloaden van films leidt tot een bedreiging van het beroep van auteurs, regisseurs, acteurs, etc. Ter controle vragen wij u om hier ‘Zeer onwaarschijnlijk’ aan te duiden

xxi

xxii

Bijlagen

Vraag 12a: Hieronder ziet u dezelfde gevolgen van het illegaal downloaden van films. Hoe wenselijk vindt u dat deze gevolgen zullen voorkomen (onwenselijk – wenselijk)?

Het illegaal downloaden van films leidt tot een arrestatie Het illegaal downloaden van films leidt tot een gerechtelijke vervolging Het illegaal downloaden van films leidt tot een boete Het illegaal downloaden van films leidt ertoe dat mijn familie en vrienden mij buitensluiten uit hun familie- of vriendenkring Het illegaal downloaden van films leidt tot computer- en internetproblemen Het (illegaal) downloaden van films leidt tot tijd- en energiebesparing (bv. vervoer naar videotheek/bioscoop, vergelijken van prijzen van dvd’s in verschillende winkels, etc.) Het (illegaal) downloaden van films vergemakkelijkt het zoeken naar zeldzame of moeilijk te vinden films

Zeer wenselijk

Wenselijk

Eerder wenselijk

noch onwenselijk

Noch wenselijk,

Eerder onwenselijk

Onwenselijk

Zeer onwenselijk

Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

xxiii

Bijlagen

Vraag 12b: Hieronder worden dezelfde gevolgen van het illegaal downloaden van films verder opgesomd. Hoe wenselijk vindt u dat deze gevolgen zullen voorkomen

Het (illegaal) downloaden van films leidt tot geldbesparing De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd kopen/huren,…) leiden tot hogere kosten dan de illegale manieren De legale manieren om een film te bekijken (bioscoop, dvd kopen/huren,…) leiden tot extra uitgaven (bv. vervoerkosten, parkeergeld, etc.) Het illegaal downloaden van films leidt tot meer geldverlies voor de filmindustrie Het illegaal downloaden van films betekent een lagere kwaliteit van de films Het illegaal downloaden van de films betekent een gemis van een aantal functies die het originele beziet (bv. extra’s op dvd’s, geavanceerde video- en geluidseffecten in de bioscoop, etc.)

Zeer wenselijk

Wenselijk

Eerder wenselijk

noch onwenselijk

Noch wenselijk,

Eerder onwenselijk

Onwenselijk

Zeer onwenselijk

(onwenselijk – wenselijk)? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

Bijlagen Het (illegaal) downloaden van films leidt tot het gemakkelijk aanleggen van een collectie van films Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een lagere collectiewaarde van films Het (illegaal) downloaden van films leidt tot een betere opvolging van trends in de filmwereld Het illegaal downloaden van films leidt tot een inbreuk op de artistieke waarde van de films Het illegaal downloaden van films leidt tot een bedreiging van het beroep van auteurs, regisseurs, acteurs, etc.

xxiv

xxv

Bijlagen

Bij de volgende vraag kunt u een score geven van 1 tot 7. Voor alle duidelijkheid geven we opnieuw het overzicht: 1 = helemaal akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 2 = akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 3 = eerder akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 4 = met geen van beide uitspraken akkoord, m.a.w. ik heb hier geen mening over 5= eerder akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 6 = akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 7 = helemaal akkoord met de uitspraak in de rechterkolom Vraag 13: Rekening houdend met uw eigen normen en waarden, alsook de gevolgen van het illegaal downloaden van films, hoe zou u het illegaal downloaden van films beoordelen? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft. Ik vind het illegaal downloaden van films… 1 onaanvaardbaar ethisch juist slecht

2

3

4

5

6

7 aanvaardbaar onethisch fout goed

xxvi

Bijlagen

Bij de volgende vraag kunt u een score geven van 1 tot 7. Voor alle duidelijkheid geven we opnieuw het overzicht: 1 = helemaal akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 2 = akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 3 = eerder akkoord met de uitspraak in de linkerkolom 4 = met geen van beide uitspraken akkoord, m.a.w. ik heb hier geen mening over 5= eerder akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 6 = akkoord met de uitspraak in de rechterkolom 7 = helemaal akkoord met de uitspraak in de rechterkolom Vraag 14: In hoeverre vindt u het probleem ‘het illegaal downloaden van films’ belangrijk voor uzelf? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft. Het illegaal downloaden van films is voor mij… 1

2

3

4

5

6

7

een onbelangrijk probleem

een belangrijk probleem

een probleem dat het

een probleem dat het

verschil niet maakt met

verschil maakt met andere

andere problemen

problemen

een probleem zonder

een probleem van groot

belang

belang

een bijkomstig probleem

een fundamentele probleem

xxvii

Bijlagen Vraag 15: Hoe bereid bent u om te betalen voor een film op de volgende legale

Het bekijken van een film in de bioscoop Het huren van een film op dvd Het kopen van een film op dvd Het downloaden van een film via legale manieren Het huren van een film via digitale televisie Andere (vul in): ……………………

bereid

Helemaal

bereid

Eerder bereid

noch niet bereid

Noch bereid,

bereid

Eerder niet

Niet bereid

bereid

Helemaal niet

manieren? Plaats een kruisje in de kolom die het best uw mening weergeeft.

Bijlagen Wat is uw geslacht?

o o

Man Vrouw

Wat is uw leeftijd? (vul in) ……… Bent u student?

o o

Ja Neen

Indien u student bent, in welk studiejaar zit u?

o o o o o o

Eerste jaar Bachelor Tweede jaar Bachelor Derde jaar Bachelor Eerste jaar Master Tweede jaar Master Andere (vul in. bv. GIT, schakelprogramma, etc.): …………………..

Indien u student bent, in welke faculteit zit u?

o o o o o o o o o o o

Faculteit Letteren en Wijsbegeerte Faculteit Rechtsgeleerdheid Faculteit Wetenschappen Faculteit Geneeskunde en Gezondheidswetenschappen Faculteit Ingenieurswetenschappen Faculteit Economie en Bedrijfskunde Faculteit Diergeneeskunde Faculteit Psychologie en Pedagogische Wetenschappen Faculteit Bio-ingenieurswetenschappen Faculteit Farmaceutische Wetenschappen Faculteit Politieke en Sociale Wetenschappen

xxviii

xxix

Bijlagen

Bijlage 3: Correlatietabellen bij regressieanalyses Tabel B.1: Correlatietabel bij regressiemodel van EO DE

TEr

TEp

TEn

TEa

DE

1

0.336*

-0.364*

0.199*

0.030

TEr

0.336*

1

0.000

0.000

0.000

TEp

-0.364*

0.000

1

0.000

0.000

TEn

0.199

0.000

0.000

1

0.000

TEa

0.030

0.000

0.000

0.000

1

* correlatie is significant op 0.01 niveau (2-tailed)

Tabel B.2: Correlatietabel bij regressiemodel van ATT EO

SN

EO

1

-0.532*

SN

-0.532*

1


Tabel B.3: Correlatietabel bij regressiemodel van DES ATT

SN

POS

NEG

ANG

PBC

FPB

PD

ATT

1

-0.595*

0.474*

-0.290*

-0.354*

0.580*

0.476*

-0.588*

SN

-0.595*

1

-0.261*

0.301*

0.379*

-0.493*

-0.397*

0.487*

POS

0.474*

-0.261*

1

0.000

0.000

0.278*

0.321*

-0.280*

NEG

-0.290*

0.301*

0.000

1

0.000

-0.186*

-0.091

0.183*

ANG

-0.354*

0.379*

0.000

0.000

1

-0.462*

-0.326*

0.421*

PBC

0.580*

-0.493*

0.278*

-0.186*

-0.462*

1

0.617*

-0.694*

FPB

0.476*

-0.397*

0.321*

-0.091

-0.326*

0.617*

1

-0.576*

PD

-0.588*

0.487*

-0.280*

0.183*

0.421*

-0.694*

-0.576*

1


WAAROM GAAN CONSUMENTEN AL DAN NIET ILLEGAAL FILMS DOWNLOADEN

Recommend Documents