UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT POLITIEKE EN SOCIALE WETENSCHAPPEN
DE IMPACT VAN DE BIOPHILIA HYPOTHESE OP DE AD-LIKEABILITY.
Wetenschappelijke verhandeling aantal woorden: 24.969
KIMBERLY BOELENS
MASTERPROEF COMMUNICATIEWETENSCHAPPEN afstudeerrichting COMMUNICATIEMANAGEMENT
PROMOTOR: (PROF.) DR. VYNCKE COMMISSARIS: LIC. DIETER GRAMMENS COMMISSARIS: DR. STEVE PAULUSSEN
ACADEMIEJAAR 2009 - 2010
1
2
Voorwoord
Graag had ik de personen bedankt op wiens hulp, kennis en inzicht ik heb kunnen rekenen voor het schrijven van deze masterproef. Eerst en vooral mijn promotor Prof. Dr. Vyncke die mij met aanstekend enthousiasme introduceerde in de wereld van de evolutionaire psychologie en cue management. Zonder zijn inzicht in de materie, de nodige kritiek en het aanreiken van literatuur, tips en bijkomend onderzoek, had ik deze masterproef niet tot een goed einde kunnen brengen. Hierbij aansluitend wil ik ook lic. Dieter Grammens en Liselot Hudders bedanken voor hun tijd en advies over de statistische verwerking van de data en het opstellen van het experimenteel luik.
Verder wil ik iedereen uit mijn naaste omgeving bedanken die heeft bijgedragen tot dit eindresultaat en voor de opbouwende kritiek, of die nu gevraagd of ongevraagd was. Een speciale bedanking gaat uit naar mijn ouders die mij de kans hebben gegeven om verder te studeren en steeds in mij geloofd hebben. Verder was dit niet mogelijk geweest zonder de vrienden die mijn teksten gecontroleerd hebben op taal- en spellingfouten en die er voor gezorgd hebben dat ik zo‟n groot aantal respondenten kon bereiken.
Tot slot en in het bijzonder: G. Boelens (†2010). Toen, nog steeds en voor altijd mijn grootste bron van motivatie.
Kim Boelens, juli 2010
3
Abstract Recente reclamemodellen onderscheiden twee persuasieve routes die de consument doorloopt bij het zien van advertenties: de centrale en perifere route. Deze modellen tonen het belang aan van de vormgeving van advertenties als belangrijke beïnvloedende factor voor de ad-likeability. De middeldoelketen theorie legt hierbij zijn focus op reclameverwerking via de centrale route en tracht reclamewaardering te verbeteren door voldoende relevante informatie te voorzien met betrekking tot merk- of producteigenschappen. Hiertegenover legt cue management de nadruk op de perifere route, waarbij de ad-likeability kan verbeterd worden door de juiste cues binnen een advertentie te manipuleren. Door principes vanuit de biophilia hypothese te gebruiken, trachten we meer inzicht te krijgen in de werking van deze cues en hun effect op de ad-likeability, die door verschillende auteurs aangewezen wordt als de beste voorspeller van reclame effectiviteit. Om deze consumentenvoorkeuren te verklaren, worden inzichten vanuit de evolutionaire esthetiek en evolutionaire psychologie gehanteerd aangezien gebleken is dat deze kunnen fungeren als theoretisch raamwerk voor cue management. Na een omschrijving van wat biophilia inhoudt en kan betekenen binnen een reclamecontext, beperken we ons tot drie hoofdclusters van cues: met betrekking tot landschapskenmerken, dieren en natuurlijke kleuren. Via een experiment (N= 262) onderzochten we hoe respondenten reageren op deze cues, door ze bloot te stellen aan advertentiesets met telkens een neutrale en een gemanipuleerde advertentie die onderliggende hypothese toetst. De resultaten ondersteunen onze hypothesen grotendeels door aan te tonen dat het merendeel van de biophilische cues een positieve primaire affectieve reactie uitlokken bij de respondenten.
4
INHOUDSTABEL ALGEMENE INLEIDING ....................................................................................................... 7
THEORETISCH LUIK
1.
INLEIDING ...............................................................................................................10 1.1
Evolutionaire psychologie: een inleiding ..........................................................10
1.2
Evolutionaire esthetiek .......................................................................................10
1.3
Reclamewerking..................................................................................................12
1.4
Ad Likeability ......................................................................................................15
1.5
Cue Management ................................................................................................15
1.6
Besluit..................................................................................................................18
2.
DE BIOPHILIA HYPOTHESE ...................................................................................19 2.1
Afbakening van het concept .................................................................................19
2.1.1 Typologie van de voornaamste biophilische waarden .........................................22 2.1.2 Biophobia ...........................................................................................................24 2.2
De biophilia hypothese vanuit evolutionair psychologisch perspectief .........27
2.2.1 Sociobiologie ......................................................................................................28 2.2.2 Gen/cultuurcoëvolutie .........................................................................................29 2.2.3 Environment of Evolutionary Adaptedness .........................................................31 2.3
Discussie en tekortkomingen ............................................................................32
2.4
Besluit..................................................................................................................35
3.
BIOPHILISCHE CUES VANUIT EVOLUTIONAIR-PSYCHOLOGISCH PERSPECTIEF .........................................................................................................37 3.1
Inleiding ...............................................................................................................37
3.2
Geselecteerde cues en hun betekenis vanuit evolutionair psychologisch perspectief...........................................................................................................38
3.2.1 Landschappen en landschapskenmerken ...........................................................38 3.2.2 Natuurlijke kleuren ..............................................................................................44 3.2.3 Dieren.................................................................................................................47 3.3
Besluit .................................................................................................................51
5
EMPIRISCH LUIK 1
2
ONDERZOEK ...............................................................................................................53 1.1
Probleemstelling ...................................................................................................53
1.2
Doelstelling......................................................................................................53
1.3
Vraagstelling .......................................................................................................54
ONDERZOEKSDESIGN ...............................................................................................55 2.1 Onderzoekstype ........................................................................................................55 2.2
Hypothesen .........................................................................................................55
2.3
Stimulusmateriaal & procedure .........................................................................58
2.4
Respondenten .....................................................................................................60
2.5
Pretest .................................................................................................................61
2.6
Data-analyse ........................................................................................................62
3.
ONDERZOEKSRESULTATEN .................................................................................64 3.1
Cluster 1: biophilische cues met betrekking tot landschappen en landschapskenmerken .......................................................................................64
4.
3.2
Cluster 2: biophilische cues met betrekking tot natuurlijke kleuren. .............70
3.3
Cluster 3: biophilische cues met betrekking tot dieren ...................................73
3.4
Algemeen besluit met betrekking tot de onderzoeksresultaten ......................79
ALGEMENE CONCLUSIE........................................................................................81
BIBLIOGRAFIE ..........................................................................................................84
BIJLAGEN .................................................................................................................97 Bijlage 1: Presentatie en antwoordlijst Bijlage 2: Berekeningen onderzoeksresultaten Bijlage 3: Cd-rom - 3A: PowerPoint Presentatie - 3B: Datafile - 3C: Percentagetoetsen
6
ALGEMENE INLEIDING De reclamewereld is continu onderhevig aan nieuwe invloeden en kampt met een reeks uitdagingen. De aandacht trekken van de consument en die aandacht kunnen behouden is daar één van. Een uitdaging die steeds moeilijker lijkt te worden in een snel variërend reclamelandschap, waarbij de nieuwste technologische ontwikkelingen niet geschuwd worden. Marketeers investeren immers enorme budgetten, om de consument voor zich te proberen winnen. Rekening houdend met de enorme hoeveelheid reclame waarmee de consument de dag van vandaag geconfronteerd wordt, is het van belang voor reclameontwikkelaars dat men goed op de hoogte is van wat werkt en wat niet. Alle middelen die bijdragen tot het bereiken van de gewenste effecten moeten bijgevolg aangewend worden.
Hiervoor moeten we verder kijken dan enkel de traditionele cues, zoals advertenties die gebruik maken van seks, bekende personen en humor om de consument te beïnvloeden. Nieuwe paden moeten verkend worden en de biophilia hypothese is hiervan een uitstekend voorbeeld. Het biophilia fenomeen stelt dat we van nature een diepgewortelde aantrekking zullen vertonen tot de natuurlijke wereld en andere levende wezens. Wanneer we er in slagen deze hypothese binnen een reclamecontext toe te passen, kunnen we de positieve associaties die de mens vertoont tegenover natuurlijke stimuli verbinden aan geadverteerde producten, merken of diensten. Op deze wijze kunnen biophilische cues bijdragen tot een hogere reclamewaardering of ad-likeability.
Om meer inzicht te krijgen in dit proces vertrekt deze masterproef vanuit evolutionair psychologisch perspectief. Deze denkwijze biedt interessante invalshoeken om consumentenvoorkeuren ten aanzien van reclames met bepaalde cues te verklaren. We starten de literatuurstudie met een algemene situatieschets en afbakening van achtereenvolgens principes vanuit de evolutionaire psychologie en esthetica. Aansluitend worden de basismodellen en recentste theorieën in verband met reclamewerking omschreven, waarna deze bespreking eindigt met de relatief nieuwe discipline cue management. Vooraleer we deze principes kunnen toepassen op de biophilia hypothese, is het aangewezen een grondig inzicht te krijgen van de werking van de aangepaste evolutionaire psychologische mechanismen in de menselijke geest. Na een afbakening en situering van biophilia - en zijn tegenhanger biophobia - zullen deze biophilische gevoelens bijgevolg verklaard worden vanuit evolutionair perspectief. Een bespreking van de huidige stand van zaken binnen de sociobiologie, het principe van gen/cultuurcoëvolutie en de oorspronkelijke leefomgeving van onze voorouders is hierbij onontbeerlijk. Hierbij wordt uiteraard rekening gehouden met de voorlopige discussiepunten en tekortkomingen met betrekking tot onderzoek naar de biophilia hypothese.
7
Omdat biophilia op zich een oneindige hoeveelheid van biophilische cues omvat, zien we ons genoodzaakt een opdeling te maken in verschillende clusters. Dit gebeurt in het derde deel van de literatuurstudie. Achtereenvolgens worden biophilische cues met betrekking tot landschappen, natuurlijke kleuren en dieren besproken. Uit bestaande theorieën en onderzoeken zullen we specifieke cues onderscheiden of zelf samenstellen, die we dan in het empirische luik zullen manipuleren binnen advertenties. Het hoofddoel van het empirisch luik is nagaan of deze biophilische cues een hogere adlikeability score kunnen teweeg brengen.
Binnen dit tweede luik verduidelijken we ons onderzoek aan de hand van het onderzoekdesign, de hypothesen die zullen getoetst worden en het kader van waaruit ons onderzoek vertrekt: de probleemstelling. Aansluitend worden de resultaten van het experiment gepresenteerd met aandacht voor welke biophilische cues er in geslaagd zijn een significante invloed uit te oefenen op de adlikeability scores van onze respondenten. Tot slot wordt een algemene conclusie geformuleerd waarbij rekening gehouden wordt met eventuele tekortkomingen en aanbevelingen voor verder onderzoek.
8
THEORETISCH LUIK
9
1. 1.1
INLEIDING Evolutionaire psychologie: een inleiding
Evolutionaire psychologie vertrekt vanuit de evolutietheorie, zoals die ontwikkeld werd door Darwin (1892). Evolutietheorie omvat de principes van natuurlijke selectie, variatie en erfelijkheid. Deze worden binnen de evolutionaire psychologie toegepast op de menselijke geest (Saad & Gill, 2000). Dit moet echter niet beschouwd worden als een nieuwe vorm van psychologie, ook al profileert één van de grondleggers, Buss (1992,1999) het als „de nieuwe psychologie van de geest‟. Hiermee wordt enkel aangegeven dat reeds onderzochte fenomenen vanuit Darwinistisch perspectief bekeken worden (Vyncke, 2007). Het is een manier om psychologie te verrijken met informatie die de evolutionaire biologie te bieden heeft (Cosmides, Tooby & Barkow, 1992).
Hoewel er uiteenlopende omschrijvingen van evolutionaire psychologie bestaan, zijn er vaak opvallende gelijkenissen te onderscheiden. Vyncke (2007, p.14) omschrijft dit perspectief als volgt: „[…] a radically new way of looking at ourselves, a new and bold scientific paradigm dealing with human nature.‟ Bij deze definitie sluiten verschillende auteurs aan, waaronder ook Cosmides, Tooby & Barkow (1992, p. 7): „Evolutionary psychology is psychology informed by the fact that the inherited architecture of the human mind is the product of the evolutionary process.‟
Evolutionair psychologen proberen de menselijke geest en het menselijk handelen te verklaren vanuit evolutionair perspectief. De geest wordt gezien als een set van informatieverwerkingsmechanismen die ontwikkeld werden door middel van natuurlijke selectie om adaptieve problemen op te lossen waarmee onze voorouders, de jagers-verzamelaars, geconfronteerd werden (Cosmides & Tooby, 1992). Aangezien de mens meer dan 99% van zijn bestaan jager-verzamelaar is geweest en dus het grootste deel van onze psyche en gedrag stamt uit die periode, gaan ze ervan uit dat we de fysieke en psychische adaptatiemechanismen van onze voorouders geërfd hebben. Buss (1999, p. 37) omschrijft deze adaptaties als volgt: „Inherited and reliably developing characteristics that came into existence through natural selection because they helped to solve problems of survival or reproduction during the period of their evolution; example: umbilical cord.‟
1.2 Evolutionaire esthetiek Evolutionaire esthetiek is een nieuw paradigma dat esthetische voorkeuren onderzoekt, rekening houdend met de adaptieve beslissingen die we maken. Thornhill (1998) tracht om de onderwerpen
10
vanuit de traditionele esthetica in een modern kader van Darwinisme adaptatie te plaatsen. Hij beweert dat
bepaalde
onderwerpen
binnen
esthetica,
voortkomen
uit
fundamenteel
verschillende
psychologische adaptaties. Ook Vyncke (2007, p.197) sluit hier bij aan: “Evolutionary aesthetics then studies our aesthetic preference in light of us making adaptive decisions.‟ Hartmann & ApaolazaIbáñez (2009, p. 120) vervolledigen: „Evolutionary aesthetics is the attempt to understand the aesthetic judgment of human beings and their spontaneous distinction between „beauty‟ and „ugliness‟ as a biologically adapted ability to make important decisions in life‟. Volgens deze zienswijze is het een universeel gegeven dat de mens in staat is om zaken, omgevingen, personen, enzovoort te beoordelen op vlak van esthetische aantrekkelijkheid (Thornhill, 1998). Zo hebben verschillende auteurs aangetoond dat bepaalde voorouderlijke tekens, of cues, ontwikkeld zijn door middel van esthetische
omgevingsadaptaties
(Kaplan,
1989;
Orians,
1986).
Bevindingen
vanuit
de
omgevingspsychologie tonen aan dat mensen een esthetische voorkeur vertonen voor natuurlijke elementen en voornamelijk voor bepaalde landschapsettings (Joye, 2007). Bovendien werd aangetoond dat deze ook positieve effecten kunnen hebben op het algemeen welzijn van de mens en zelfs stressverlagende eigenschappen bezitten.
Ook Grammer & Voland (2003) hebben belangrijke bijdragen geleverd op vlak van evolutionaire esthetica en stellen dat er verschillende redenen zijn voor de tekortkomingen binnen het onderzoeksveld. Eén van de redenen ligt volgens hen in het feit dat er een fundamenteel verschil is tussen conventionele psychologie en de Darwinistische aanpak met betrekking tot het nut en toepasbaarheid van esthetica. Grammer & Voland (2003, p. 5) argumenteren : „The idea that also aesthetic competences have proven themselves to be advantageous in processes of biological selection and therefore can be regarded as functional, is, without doubt, a tremendous challenge to traditional philosophical aesthetics, which have frequently tried to define their subject by the absence of any profitableness.‟ De hiaten tussen biologie en filosofie zijn momenteel nog zeer groot. Met hun werk rond „evolutionary aesthetics‟ willen de auteurs, door esthetica te bekijken vanuit een nieuw perspectief, dan ook trachten deze kloof - gedeeltelijk - te dichten.
Ook de mogelijke link tussen evolutionaire esthetica en marketing werd reeds onder de loep genomen. Verschillende onderzoekers (Lynn, Kampschroeder & Pereira, 1999; Saad & Gill, 2000) legden reeds het verband tussen geëvolueerde voorkeuren voor specifieke landschappen enerzijds en consumentenvoorkeuren en hun positieve affectieve reacties op marketing stimuli anderzijds. Doorheen deze literatuurstudie zullen we nagaan of er inderdaad sprake kan zijn van een bepaalde universele, esthetische voorkeur voor natuurlijke cues in reclame, door de bevindingen van eerder onderzoek kritisch te bekijken. Hiervoor is het uiteraard van belang de principes vanuit de reclamewerking te situeren binnen een evolutionair psychologisch en esthetisch kader.
11
1.3 Reclamewerking Succesvolle reclame bevat een doordringende en sterke overredingskracht. Marketeers spenderen miljoenen om via diverse kanalen en vormen van reclame de consument voor zich te winnen en te overhalen voor het geadverteerde product of dienst te kiezen. Hiervoor dienen reclamemakers een grote interesse te tonen in het proces van perceptie bij de consument, aangezien dit de eerste stap is om vast te kunnen stellen of de consument aandacht biedt aan de advertentie (Benoit & Benoit, 2008). Om de (ver)werking van reclame beter te begrijpen is het van belang om de meest invloedrijke modellen inzake reclamewerking te doorgronden.
Klassieke hiërarchische reclamemodellen De start van de bespreking van reclametheorieën begint vanuit een analyse van het basismodel ontwikkeld door Strong in 1925, het AIDA-model (Baldinger & Cook, 2006; Vyncke, 2007). De belangrijkste eigenschap van deze theorie situeert zich in het feit dat het de verschillende informatieverwerkingsfases van reclame opsplitst. Achtereenvolgens worden volgende fasen onderscheiden: Attention, Interest, Desire en tenslotte Action. Volgens het AIDA-model worden deze vier fasen in een vaste volgorde doorlopen. Het model toont enerzijds het belang van cues (attentionfase) aan en anderzijds het belang van inhoudelijke argumentatie (interest-fase) binnen reclame. Dit AIDA-model is doorheen de jaren verder uitgewerkt in het DAGMAR-model (Defining Advertising Goals for Measured Advertising Results) en in het model van Lavidge & Steiner. Aan de hand van onderstaande tabel maakt Cotton (2004) een vergelijking. In het model van Lavidge & Steiner doorloopt de consument eerst een cognitieve fase waarin men kan spreken van merkbewustzijn , waarna hij een soort netwerk van associaties opbouwt rondom dit merk (merkkennis). Op basis van de info verkregen uit deze twee fasen komt men terecht in een affectieve fase, waarin positieve of negatieve attitudes ontwikkeld worden tegenover het merk (merkattitude), waarbij in het beste geval een merkvoorkeur ontwikkeld wordt (Vyncke, 2007).
Figuur 1: Uitbreidingen AIDA model (bron: Cotton, 2004, p.190)
12
Na deze klassieke reclamemodellen wordt het onderscheid gemaakt met de „two route models‟ (Stanovich, 2004). De basis hiervoor werd gelegd door de Gorn-experimenten (1982) waarmee de rol van muziek in reclame onderzocht werd. Deze experimenten toonden het belang aan van de vormgeving van een advertentie als een belangrijke beïnvloedende factor voor reclamewaardering. Ook Vyncke (2011) maakt een onderscheid tussen twee verschillende systemen in de hersenen die betrokken zijn bij informatieverwerking. Systeem 1 (S1), de zogenaamde mental organs, wordt gekenmerkt door zijn onbewuste, snelle en intuïtieve werking en is evolutionair oud. Systeem 2 (S2) werkt eerder gecontroleerd, traag en reflectief en is evolutionair recent. Recente reclamemodellen maken een duidelijk onderscheid tussen deze twee persuasieve routes (Vyncke, 2011).
Elaboration Likelihood Model Eén van de meest invloedrijke modellen kwam van Petty & Cacioppo (1986) met de ontwikkeling van het Elaboration Likelihood Model of persuasion (Klandermans & Seydel, 1996; Wells, 1997; Cotton, 2004). De „elaboration likelihood‟ is de waarschijnlijkheid dat het tot een cognitieve uitwerking van de reclameboodschap komt en wordt bepaald door twee factoren: motivation en ability. Het onderscheid dat gemaakt wordt, tussen een centrale en perifere route van informatieverwerking, heeft grote academische invloed gehad en word sindsdien toegepast in diverse reclameanalyses.
Figuur 2: Elaboration likelihood model (bron: Vyncke, 2011, p. 7)
De centrale persuasieve route wordt gekenmerkt door een overwegend cognitieve uitwerking. Dit komt voor wanneer individuen zich sterk focussen op centrale aspecten van de reclameboodschap en argumenten nauwgezet geëvalueerd worden (Perloff, 2003).
13
Via de perifere route daarentegen wordt de inhoud snel verwerkt en focust men zich op simpele cues, om zo te beslissen hoe men tegenover de boodschap staat. Deze eenvoudige cues kunnen zaken zijn zoals de fysieke aantrekkelijkheid van de zender, positieve associaties tussen de boodschap en achtergrondmuziek, of bepaalde landschapskenmerken. Wanneer men informatie via de perifere route verwerkt, steunt men op simpele beslissingsregels of vuistregels. Crimmins (1997) beweert echter dat het onderscheid tussen centrale en perifere verwerking, gemaakt door Petty & Cacioppo, moeilijk toe te passen is in praktijk, omdat de relaties tussen stimuli, betrokkenheid en de respondent vaak een vicieuze cirkel zijn.
Scanning/Focusing Model Een model dat ontsnapt aan deze kritiek en onze aandacht verdient is het op het ELM gebaseerde: Scanning/focusing model van Van Raaij (Floor et al., 2006) waarbij het vernieuwende zich situeert in het feit dat de persuasieve routes die voorheen als gescheiden werden behandeld, nu als onafscheidelijk gezien worden. Een onderscheid wordt gemaakt tussen een scanningfase en focusingfase. Gelijkenissen zijn te vinden tussen de scanningfase en de perifere route uit het ELM alsook tussen de focusingfase en de centrale route.
Van
Raaij
verbond
verschillende
fasen
deze in
twee
routes
aan
reclameverwerking.
In
twee de
scanningfase kan een cognitieve en affectieve subfase onderscheiden worden (Klandermans & Seydel, 1996; Vyncke, 2007) , namelijk de aandacht en de primaire affectieve reactie of appreciatie van de reclame-uiting. De volledige
scanningfase
duurt
slechts
een
paar
seconden.Wanneer een reclame-uiting deze scanningfase doorlopen heeft, wordt er meer aandacht aan besteed in de focusingfase. Consumenten zullen zich dan concentreren op de inhoud van de reclame en overgaan tot een meer rationele verwerking. Bij hoge betrokkenheid kan deze focusingfase zeer uitgebreid zijn terwijl ze minimaal is bij een lage betrokkenheid.
Figuur 3: Het Scanning/focusing model (bron: Vyncke, 2007, p. 32)
14
1.4 Ad Likeability Willen marketeers ervoor zorgen dat advertenties niet onopgemerkt verdwijnen in de grote massa van reclame die dagelijks op de consument afkomt, moeten ze er naar streven om in een fractie van een seconde de aandacht te trekken van de consument, die aandacht vast te houden en zorgen voor een hoge reclamewaardering of ad-likeability. DuPlessis (1998, geciteerd in Smit & Neijens, 1999, p.142) meent dat: „Ad-likeability is the best predictor of in-market advertising recall. In other words, there is a correlation between the extent that people like advertisements, and the memory lay-down.‟
Ook Franzen & Bouwman (1999) sluiten hierbij aan en argumenteren dat ad-likeability zowel een reactie is op de inhoud van een reclame-uiting als op de vorm en uitwerking ervan. Uit onderzoek van de Advertising Research Foundation bleek dat ad-likeability een van de beste voorspellers van reclame-effectiviteit was (Smit & Neijens, 1999). Daarom is het van belang om factoren te onderzoeken die kunnen bijdragen tot een zo hoog mogelijke waardering, zodat deze uiteindelijk voor een maximaal reclame effect kunnen zorgen. Het begrip likeability is complexer dan enkel het ‟leuk‟ vinden van een advertentie, Franzen & Bouwman (1999, p.325) : “Een reclame-uiting wordt gewaardeerd als ze informatief, geloofwaardig en overtuigend is en aansluit op de persoonlijke behoeften en interesses van de ontvanger. Ook de entertainment factor is belangrijk voor likeability.” Andere oorzaken voor een hoge reclamewaardering zijn volgens Cotton (2004) aspecten zoals humor, emotionaliteit, het gebruik van kinderen, dieren of geliefde persoonlijkheden en andere zaken die associaties met positieve herinneringen oproepen.
Er wordt een onderscheid gemaakt tussen de attitude tegenover een reclame-uiting (attitude towards the ad) en de attitude ten aanzien van het geadverteerde merk (attitude towards the brand) (Franzen & Bouwman, 1999). Wanneer men een positieve attitude tegenover een reclame-uiting vertoont, spreken we van ad-likeability. In de eerste plaats leidt het tot meer aandacht voor de boodschap in de advertentie, zodat de boodschap beter herinnerd zal worden. In de tweede plaats zal de likeability ervoor zorgen dat er positieve associaties rond het merk worden gecreëerd, waardoor de overtuigingskracht versterkt wordt, wat uiteindelijk het hoofddoel van reclamewerking is (DuPlessis, 1998).
1.5 Cue Management Het principe van evolutionair oude hersenmechanismen en het activeren van deze systemen door middel van cues, staat centraal binnen de evolutionaire psychologie, aldus Vyncke (2011). Hierdoor kan deze invalshoek een geschikt kader vormen voor cue management.
15
Alvorens we de principes en de werking van cue management uiteenzetten, moeten we rekening houden met een theoretisch raamwerk waarbij de centrale persuasieve route de overhand heeft: de means-end-chain theorie (MEC). Dit model, ontwikkeld door Reynolds & Gutman, gaat er van uit dat de associaties die men maakt aan de hand van concrete objecten en handelingen, op een bepaalde manier gestructureerd zijn. Deze structuur gaat van zeer concrete eigenschappen van die objecten tot zeer abstracte doelen van de mens (Vyncke, 2007). De „means‟ zijn dus de wegen en middelen waarin men zich engageert, die uiteindelijk tot de „ends‟, de doelen leiden. Deze MEC theorie is de basis van het MEC management perspectief, dat de marketeer in staat stelt om te bepalen wat de onmisbare informatie is in een campagne, wil men de centrale overtuigingsroute van reclamewerking beïnvloeden (Vyncke, 2011). We merken op dat echter in veel gevallen de motivatie of mogelijkheid niet aanwezig is bij de consument, om dieper in te gaan op informatie uit een advertentie. Dit is wanneer de principes van cue management van pas komen.
Een cue kan omschreven worden als een zintuiglijke prikkel die geheugenprocessen activeert. Door deze processen ontstaat in de hersenen een oneindige complexiteit van associaties tot er een verbinding met het langetermijngeheugen bekomen wordt. Cues kunnen gezien worden als kleine stukjes informatie die, binnen de perifere persuasieve route, de aandacht trekken van de consument en snel en onbewust beoordeeld worden of ze aantrekkelijk en relevant zijn. Een verbetering van de adlikeability is hiervan het resultaat. Vyncke (2011, p. 13): „[…] the advertising manager simply wants the consumer to make a connection between the cue […] and the brand, so that the positive emotions or feelings elicited by the cue get transferred to the brand, thus influencing brand-likeability in a rather non-thoughtful way.‟ Vanuit evolutionair psychologisch perspectief kunnen we gebruik maken van vormelijke cues die een positieve invloed hebben op reclamewaardering. Hoe deze cues de adlikeability juist beïnvloeden, is echter een fenomeen dat nog maar weinig onderzocht werd. Het ontbreekt cue management vooralsnog aan een stevig theoretisch raamwerk. We vragen ons dan ook af welke cues het meest effectief zijn om een zo hoog mogelijke ad-likeability te bekomen. Cues kunnen namelijk ook de aandacht afleiden van het merk of product, waardoor het effect ervan negatief wordt.
Wanneer de consument na het eerste oogcontact met een advertentie besluit om door te gaan, zal hij zijn blik fixeren op enkele aantrekkelijke elementen binnen de advertentie, waarbij elke fixatie ca. 0,3 seconde duurt (Franzen, 1993). Uit onderzoek is gebleken dat consumenten gemiddeld slechts 2 seconden per advertentie besteden, waarvan 50-75% (1 tot 1,5 seconde) besteed wordt aan de analyse van visuele prikkels. 90% van de consumenten fixeert zich eerst op de dominante, visuele elementen, alvorens men elementen uit de tekst gaat fixeren.
16
Ook Vyncke (2011) toont het belang van cue management aan door te argumenteren dat wanneer een consument niet de motivatie of mogelijkheden bezit om dieper in te gaan op een bepaalde advertentie, het geen nut heeft dat een marketeer een campagne ontwerpt die gebaseerd is op MEC management. Vyncke (2011, p. 12) : „In these situations, it would make more sense to insert meaningful cues in the ad that can impact consumers‟ attitudes.‟ Het hoofddoel van deze evolutionaire cues is dus het uitlokken van een positieve primaire affectieve reactie bij de consument.
Primaire affectieve reacties Een definitie voor de primaire affectieve reactie (PAR) wordt gegeven door Van Raaij (1984, geciteerd in Holzhauer, 1994, p.13): „het emotionele mechanisme waarmee de consument uit de overvloed van reclameconfrontaties uit die reclame-uitingen kiest die voor hem/haar emotionele of cognitieve eigenschappen hebben, dat wil zeggen, de interesse oproepen tot nadere kennismaking met het product.‟ In de scanningfase zullen bepaalde cues leiden tot een verhoogde aandacht, dat proces is de primaire affectieve reactie. Binnen deze fase zal de consument dus uit de dagelijkse informatiestroom enkel die prikkels selecteren die voldoende aantrekkelijk zijn voor hem, aldus Vyncke (2007). Deze waargenomen prikkels worden als het ware „onbewerkt‟ geregistreerd. Hier sluit ook Hallward (2005, p.489) bij aan: „Since the first impressions of advertising may often be more emotional than rational, we need to explore beyond the rational to better understand consumers‟ emotions towards and impressions of the product or the message.‟
Ook Ledoux (1998) besteed aandacht aan emotionele reacties en maakt hierbij het onderscheid tussen een low road waarbij stimuli een snelle, emotionele en instinctieve reactie uitlokken. Anderzijds wordt een high road onderscheiden waardoor men een secundaire, weloverwogen respons verwacht. Deze secundaire reactie vindt pas plaats wanneer de consument zijn koopbeslissing laat voorafgaan door een rationeler denkproces. Ook het werk van Zajonc (1980) met betrekking tot emotionele invloeden is hier toepasselijk. Hij diepte het onderscheid tussen „gevoel‟ en „denken‟ verder uit en beweert dat emoties en cognities moeten gezien worden als twee aparte systemen. Emoties gaan volgens hem vaak vooraf aan cognitie in het informatieverwerkingsproces.
De toename aan hersenonderzoek heeft er ook toe bijgedragen dat emoties en affectieve reacties meer op de voorgrond zijn getreden (Hallward, 2005; Baldinger & Cook, 2006). De meerderheid van onze emotionele reacties gebeuren onbewust en tonen aan dat niet alle gedrag, beslissingen of gedachten een cognitieve basis hebben. De wereld waarin we leven is zodanig complex, dat het onmogelijk is om steeds tot puur rationele afwegingen te komen.
17
Onze emoties fungeren dan als een soort vuistregels. Wanneer men een advertentie met een hoge adlikeability als voorbeeld neemt dan zal volgens Holzhauer (1994) de PAR leiden tot een directe actie (impuls) of tot een uitgebreid proces van cognitieve verwerking. Indien de PAR negatief is zal de consument geen intentie hebben om de advertentie verder te bekijken en snel op zoek gaan naar nieuwe stimulerende prikkels. Bij een positieve eerste indruk (PAR) zal de cognitieve uitwijding voornamelijk de gunstige aspecten van het object benadrukken en zal de consument meer aandacht besteden aan de reclame en overgaan tot de focusingfase (secundaire affectieve reactie).
1.6 Besluit Aan de hand van evolutionair psychologische principes zullen we specifieke vormelijke cues bepalen, waarvan we de impact nagaan op de ad-likeability. Dit gebeurt aan de hand van cue management. In tegenstelling tot MEC management ontbreekt het cue management echter nog aan een stevige theoretische fundering. Volgens Vyncke (2011) bieden de inzichten van de evolutionaire psychologie ook hier een interessant perspectief om de werking en oorsprong van deze cues beter te begrijpen. Cue management tracht in te spelen op het S1 systeem dat opmerkelijke parallellen vertoont met de perifere informatieroute van het ELM. Hieruit blijkt alweer het belang van de scanning/focusing fase (Van Raaij) en van de rol van primaire affectieve reacties. Door principes van reclamewerking, cue management, evolutionaire psychologie en esthetica te integreren, komen we tot een interessant theoretisch kader waarbinnen deze masterproef zich situeert. Wanneer we aspecten van de biophilia hypothese zullen situeren binnen een reclamecontext, die voorheen als 2 aparte onderzoeksvelden behandeld werden, kan dat bijgevolg tot verrassende nieuwe inzichten leiden.
18
2.
DE BIOPHILIA HYPOTHESE
2.1 Afbakening van het concept De term biophilia werd in 1964 voor het eerst, en in summiere vorm, gelanceerd door Fromm. Later, in 1984, publiceerde Edward O. Wilson het baanbrekende boek Biophilia. Dit werk tracht de menselijke neiging om zich te relateren aan de natuur, te kaderen en verklaren vanuit de expressie van een biologische behoefte. Dit is een behoefte die integraal deel uitmaakt van het menselijk ontwikkelingsproces en essentieel blijkt te zijn voor onze lichamelijke en mentale groei. Dit werk draait hoofdzakelijk rond de veronderstelling dat de affiliatie die we hebben met de natuur en de nieuwsgierigheid die we vertonen voor elke andere levensvorm, voortkomt uit een diep en gecompliceerd proces in de geestelijke ontwikkeling. Wilson definieert biophilia samengevat als volgt: „the innate tendency to focus on life and life-like processes‟ (1984, p. 1). Deze omschrijving lijkt in eerste instantie zeer beknopt, maar wanneer we biophilia gedetailleerder bekijken, constateren we dat dit fenomeen uit diverse aspecten en controversiële hypothesen bestaat. Zoals Orr (1993, p. 422) het verwoordt: „We relate to the environment around us in different ways, with differing intensity, and these bonds have different sources.‟ Verschillende auteurs trachten een allesomvattende omschrijving van biophilia te formuleren en door middel van onderzoeken een antwoord te geven op de vraag waar deze drang naar affiliatie met de natuur uit voortkomt. Een belangrijke bijdrage op dit vlak wordt geleverd door Kellert (1993a) die de hypothese ontleedde en een reeks van noodzakelijke en uitdagende beweringen op een rijtje zette. De volgende beweringen claimen dat de aangeboren menselijke eigenschap om zich te affiliëren met de natuur: •
inherent is (dit wil zeggen: een biologische basis heeft).
•
deel uitmaakt van de evolutionaire erfenis van onze soort.
•
geassocieerd wordt met het competitieve voordeel van de mens.
•
het mogelijk maakt om individuele betekenis in het leven te vinden alsook persoonlijke vervulling.
•
een egocentrische basis is voor een menselijke ethiek van zorg en behoud van de natuur en de diversiteit van het leven.
Hieruit wordt duidelijk dat de reikwijdte van biophilia oneindig groot is. De mens is doordrongen van, en omgeven met, natuur en natuurlijke elementen. Dan rijst natuurlijk de vraag of we in onze moderne
19
tijd, waar natuur steeds meer veraf lijkt, nog steeds zo‟n aantrekking ervaren met betrekking tot de natuur? En voornamelijk waar deze aantrekking dan vandaan komt. Deze veelzijdigheid van het biophilia concept komt sterk naar voren in de allesomvattende definiëring van Wilson (1984, p. 139): „The elements from which a deep conservation ethic might be constructed include the impulses and biased forms of learning loosely classified as biophilia. Ranging from awe of the serpent to the idealization of the savanna and the hunter‟s mystique, and undoubtedly including others yet to be explored, they are the poles toward which the developing mind most comfortably moves. And as the mind moves, picking its way through the vast number of choices made during a lifetime, it grows into a form true to its long, unique evolutionary history.‟
Tweeledige opbouw Het is belangrijk om op te merken dat biophilia als tweeledig gezien moet worden, waarvan beide onderdelen even belangrijk zijn. Enerzijds wordt gesteld dat de mens een aantrekking ervaart tot natuur, natuurlijke elementen en andere levensvormen. Anderzijds claimt Wilson (1984) dat deze voorkeuren en affiliaties een gedeeltelijk genetische basis hebben. Zoals Ulrich (1993, p. 73-74) opmerkt: „E.O. Wilson‟s interpretation of biophilia (1984) is not limited to the proposition that humans are characterized by a tendency to pay attention to, affiliate with, or otherwise respond positively to nature. His definition of biophilia also includes the proposition that here is a partly genetic basis for human‟s positive responsiveness to nature.‟ Deze evolutionaire verklaring gaat er van uit dat de bijna twee miljoen jaar lange ontwikkeling van de mens duidelijke sporen heeft nagelaten in de menselijke geest. Dit in de vorm van een gedeeltelijke biologische of genetische predispositie om bepaalde natuurlijke elementen positief te onthalen (Orians, 1980; Wilson, 1984; Kaplan & Kaplan, 1989; Ulrich, 1993). Vanuit dit opzicht wordt biophilia gezien als het resultaat van adaptaties en komt het voort uit factoren die bijdroegen tot de overlevingskansen van onze voorouders. Soulé (1993) bekijkt dit genetisch aspect in een ander licht. Volgens hem moeten we ons niet afvragen of biophilische reacties op bepaalde stimuli vastliggen in ons DNA, maar moeten we eerder nagaan in welke mate deze primitieve reacties uitgewist zijn door verschillende millennia van andere leefomgevingen en nieuwe technologieën.
De oorsprong van natuurlijke aantrekkingskracht Uit dit alles rijst de vraag waar die drang tot affiliatie met de natuur en andere levensvormen vandaan komt. De antwoorden hierop zijn veelzijdig en kunnen verklaard worden vanuit evolutionair standpunt of vanuit moderne gezichtspunten. Volgens Wilson (1984) spelen zowel nieuwsgierigheid, eigenbelang, als afhankelijkheid een belangrijke rol. Hij is overtuigt van een menselijke
20
afhankelijkheid van de natuur, die zich uitstrekt ver buiten de issues van materieel en fysiek onderhoud. Via deze afhankelijkheid tracht men om de drang naar esthetische, intellectuele, cognitieve en spirituele betekenis te bevredigen. Op die manier zullen menselijke identiteit en persoonlijke vervulling afhangen van onze relatie met de natuur (Kellert, 1993b). We hebben een biologische behoefte om deel uit te maken van de natuur en die heeft invloed op onze psychologische en fysieke gezondheid alsook op productiviteit en algemeen welzijn (Galadza, 2007). Deze behoefte komt niet enkel tot uiting via materiële exploitatie van de omgeving, maar heeft ook een invloed op onze algemene ontwikkeling.
Diversiteit van het leven wordt door Wilson (1984) ook als belangrijke beïnvloedende factor gezien. Aangezien de mens geëvolueerd is binnen de rijkdom aan andere levenssoorten hebben we nooit de limieten ervan kunnen doorgronden. Hieruit trekt hij een optimistische conclusie: in de mate dat we andere organismen trachten te begrijpen, zullen we een grotere waarde hechten zowel aan hen en aan onszelf. Het is dus voor beide partijen van belang dat we onze interesse uiten in andere levensvormen en de natuur rondom ons. Ook fascinatie en verwondering over de natuur gaan hand in hand met de „diversiteit van het leven‟. Wilson (1984, p. 10) claimt: „Our sense of wonder grows exponentially: the greater the knowledge, the deeper the mystery and the more we seek knowledge to create new mystery.‟ Aantrekking tot de natuur is in dit opzicht een aangeboren eigenschap, die ons continu vooruit drijft in de zoektocht naar nieuwe omgevingen en nieuw leven. We bezitten de drang om de natuur volledig te bevatten, terwijl we doorheen onze evolutie tot de conclusie zijn gekomen dat de natuur nooit volledig bevat zal kunnen worden. In ons diepste is er een sluimerende passie aanwezig, niet enkel om de volledige controle te krijgen, maar tevens voor het gevoel van continue vooruitgang. Daardoor worden we gedreven door nieuwsgierigheid naar het onbekende. Zoals vaak gezegd wordt: „wetenschappers ontdekken niet om kennis te vergaren, maar bezitten kennis óm te ontdekken.‟ Desondanks: geen enkele wetenschapper wordt beloond om zijn kennis, maar vanwege zijn ontdekkingen. Dit komt voort uit de nieuwsgierige aard voor het onbekende die de mensheid met zich meedraagt en waardoor ze gedreven wordt. Al het voorgaande valt onder de bondige maar tegelijkertijd ruime omschrijving van biophilia: „the connections that human beings subconsciously seek with the rest of life‟ (Wilson, 1992, p. 334).
Alternatieve benamingen Hoewel biophilia steeds meer bekendheid verwerft, verkiezen sommige auteurs het fenomeen onder te verdelen of toe te spitsen op bepaalde eigenschappen. Sagan & Margulis (1993, p. 350) verkiezen de term „prototaxis‟: „the innate (genetic) tendency of one organism or cell to react in a definite manner to another organism or cell‟. Zij argumenteren dat biophilia en biophobia - de angst voor levende
21
zaken (cfr. infra) - aspecten zijn van de globale prototaxis en dat beide niet enkel voorkomen bij dieren, maar ook bij planten, schimmels en bacteriën (Simaika & Samways, 2010).
Een andere noemenswaardige omschrijving wordt gegeven door de geograaf Yi-Fu Tuan (1974, p. 93), die het heeft over „topophilia‟ : „all of the human being‟s affective ties with the material environment.‟ Simpel omschreven zal de mens zich vereenzelvigen en een band voelen met wat men goed kent. Topophilia vindt zijn oorsprong eerder in specifieke omstandigheden en ervaringen dan in psychologische mechanismen. Het is geen aangeboren maar een verworven eigenschap. Dit in tegenstelling tot Wilson, die met biophilia een dieper gelegen aanleg omschrijft die verder gaat dan bepaalde karakteristieken van een habitat. Volgens hem ligt biophilia vast in de menselijke geest als een expressie van de tienduizenden jaren evolutie die onze soort doorlopen heeft.
2.1.1 Typologie van de voornaamste biophilische waard Om een beter inzicht in biophilia te krijgen, bekijken we negen fundamentele biophilische aspecten die Kellert (1993b) onderscheidt. De biophilische neiging wordt in dit opzicht niet gezien als een instinctmatige eigenschap, maar als een geheel van learning rules. We onderlijnen dat dit slechts hypothesen zijn die nood hebben aan systematisch onderzoek naar de biologische basis die er gedeeltelijk aan toegeschreven wordt. Desondanks werd in verschillende studies vastgesteld dat deze waardimensies naar voren kwamen, al varieerden ze wel qua inhoud en intensiviteit. Deze typologie kan dus dienen als een handige index voor de beschrijving van verschillende natuurperspectieven. Term
Definition
Function
Utilitarian
Practical and material exploitation of nature
Physical sustenance/security
Naturalistic
Satisfaction from direct experience/contact with
Curiosity, outdoor skills, mental/physical
nature
development
Systematic study of structure, function, and
Knowledge, understanding, observational
Ecologistic-Scientific
relationship in nature
skills
Aesthetic
Physical appeal and beauty of nature
Inspiration, harmony, peace, security
Symbolic
Use of nature for metaphorical expression,
Communication, mental development
language, expressive thought Humanistic
Moralistic
Strong affection, emotional attachment, “love” for
Group bonding, sharing, cooperation,
nature
companionship
Strong affinity, spiritual reverence, ethical
Order and meaning in life, kinship and
concern for nature
affiliational ties
Dominionistic
Mastery, physical control, dominance of nature
Mechanical skills, physical prowess, ability to
Negativistic
Fear, aversion, alienation from nature
subdue Security, protection, safety
Figuur 4: A typology of biophilia values. (bron: Kellert, 1993b, p. 59).
22
De utilitaristische afhankelijkheid van de natuur is een dubbelzinnige benaming. Dit komt doordat alle biophilische tendensen in principe een utilitaristische waarde omvatten in die zin dat ze een evolutionair voordeel kennen. Het gebruik van de utilitaristische term slaat dan in dit geval op de materialistische en fysieke voordelen die verkregen worden uit de natuur en nodig zijn voor het bestaan van de mens: veiligheid en bescherming. Verschillende auteurs (Myers, 1978; Prescott-Allen, 1986; Eisner, 1991, Delavari-Edalat & Reza Abdi; 2010) hebben onderzoek verricht naar de materiële waarde die gehecht wordt aan natuureigenschappen. Deze utilitaristische waarde komt bijvoorbeeld terug in de grote zorg voor bomen die nuttig zijn voor de mens. Hiertegenover staat het naturalistische perspectief. Dit houdt de voldoening in die verkregen wordt uit direct contact met de natuur. Op meer complex niveau, houdt dit een gevoel van fascinatie, bewondering en eerbied in die voortkomt uit de intieme ervaring van de natuurlijke complexiteit en diversiteit. Een intense nieuwsgierigheid en drang ter ontdekking van de natuurlijke wereld is hier het gevolg van. In verschillende studies onderscheidt men deze waarde bijvoorbeeld, als het gevoel van vreugde wanneer men in contact komt met bomen (Delavari-Edalat & Reza Abdi, 2010).
De biophilische waarde die de motivatie weerspiegelt om meer over de natuur te willen leren, vinden we terug in het ecologisch-wetenschappelijk construct. Er duiken belangrijke verschillen op tussen de wetenschappelijke en ecologische relatie die we met de natuurlijke wereld hebben. Maar beiden delen een intense nieuwsgierigheid en fascinatie voor de systematische studie van het leven. Deze waarde kan dan ook gezien worden als een geïntegreerd perspectief.
Uit onderzoek blijkt dat specifieke vormen en kleuren van bomen sterke gevoelens kunnen oproepen bij de mens (Ulrich, 1993; Delavari-Edalat & Reza Abdi, 2010), gaande van verwondering tot een gevoel van gelukzaligheid. Uit deze bevindingen komt duidelijk de esthetische biophilische waarde naar voren. De waarneembare schoonheid van de natuur is één van de meest krachtige aantrekkingen die het op de mens uitoefent. Recente onderzoeksresultaten suggereren dat deze esthetische voorkeur voor natuurlijke settings universeel gedeeld wordt door verschillende culturen. Maar natuur kan ook op symbolische wijze vertaald worden, wat tot uiting komt in de ontwikkeling van taal en de communicatie van ideeën die bevorderd worden door natuurlijke metaforen. Studies van Campbell (1973), Jung (1974) en Bettelheim (1977) tonen het belang aan van natuurlijke symbolen in mythes, sprookjes en legendes.
Het humanistische perspectief omvat gevoelens van een intense emotionele gehechtheid aan de natuurlijke omgeving, die zelfs als een soort liefde voor de natuur omschreven wordt. Deze ervaring kan resulteren in een sterke drang naar zorgzaamheid en koestering. Vanuit evolutionair adaptief gezichtspunt kunnen we afleiden dat eigenschappen als altruïsme en de intentie om te delen
23
voortgekomen zijn uit deze humanistische benadering. Talloze studies (Katcher & Beck, 1983; Anderson et al., 1984; Rowan, 1989; Kellert, 1993a) hebben in dit opzicht aangetoond dat gezelschapsdieren bijvoorbeeld tot een therapeutisch mentaal en fysiek voordeel kunnen bijdragen.
Wanneer men spreekt van een spirituele betekenis, rangorde en harmonie in de natuur, situeert dit zich binnen de moralistische benadering. Er worden diepgewortelde gevoelens van affiniteit, verantwoordelijkheid en eerbied voor de natuurlijke wereld onderscheiden. Deze komen traditioneel vaak naar voren in poëzie, literatuur, religie en filosofie. Dit uitgangspunt staat in licht contrast met het dominante perspectief op de natuur. Dit weerspiegelt de wens om de natuur volledig onder de knie te krijgen en kwam frequenter aan bod gedurende de vroege periodes van de menselijke evolutie. Tegenwoordig wordt deze waarde echter vaak geassocieerd met destructieve neigingen, losbandige verspilling en vervreemding van de natuurlijke wereld. Hierbij sluit de negativistische ervaring van natuur aan. Deze wordt gekenmerkt door gevoelens van angst, afkeer en antipathie tegenover natuurlijke aspecten en vreemde levensvormen. De tendens om angsten te ontwikkelen en natuurlijke elementen te ontwijken wordt voornamelijk gelinkt aan reptielen, spinnen en verschillende bijtende en stekende vertebraten. Deze negativistische waarde komt sterk naar voren in het biophobia fenomeen (cfr. infra).
De onderverdeling van deze negen constructen representeert een inspanning om de biophilia hypothese te staven. Ondanks het feit dat deze typologie niet kan gezien worden als een sluitend bewijs voor biophilia, kan ze zeker dienst doen als een heuristische benadering om de evolutionaire basis ervan systematisch te onderzoeken. Deze waardetypologie kan gezien worden als een uitbreiding op de universele wereldethiek die Norton (2000) voor ogen had. Net als Norton‟s typologie ziet deze van Kellert de economische waarde (utilitarian) niet als een tegenpool van de intrinsieke waarden (moralism, naturalism en ecologistic-scientific), maar worden ze beiden geïncorporeerd als deel uitmakend van de menselijke relatie met de natuur.
2.1.2 Biophobia Bij een uiteenzetting over de biophilia hypothese kan zijn tegenhanger natuurlijk niet ontbreken. Nieuwe inzichten en onderzoeksresultaten over biophobia kunnen bijdragen tot een beter begrip van de biophilia hypothese, waarvoor een stevige theoretische basis nog ontbreekt. Ulrich (1993, p.76) definieert biophobia als: „[…] a partly genetic predisposition to readily associate, on the basis of negative information or exposure, an then persistently retain fear or strong negative/avoidance responses to certain natural stimuli that presumably have constituted risks during evolution.‟
24
Het is van belang op te merken dat ook deze biofobische elementen onbewust verwerkt zullen worden. „Humans have a biologically controlled predatory defense system with a capacity for very quick, automatic, or “unconscious” processing of certain cues […] signaling the presence of approaching snakes and other predators‟ (Öhman, 1986 geciteerd in Ulrich, 1993, p. 80).
Om te kunnen aantonen dat biophilia gedeeltelijk een genetische basis heeft, zou men tegelijkertijd moeten kunnen vaststellen dat er een soort biofobische reactie bestaat tegenover natuurlijke aspecten. Verschillende onderzoeksresultaten tonen aan dat er inderdaad een gedeeltelijke erfelijke basis bestaat voor negatieve reacties tegenover bepaalde natuurlijke stimuli. Een biologische basis voor biophilia kan in dit opzicht enkel gestaafd worden wanneer men tevens een overeenkomstige aanleg kan vaststellen voor adaptieve biofobische reacties tegenover bepaalde stimuli (Ulrich, 1993). Hoewel biophobia, in tegenstelling tot biophilia, grotendeels geaccepteerd wordt als zijnde geërfd gedrag (Gullone, 2000; Simaika & Samways, 2010), is het volgens Gullone (2000) echter een misverstand dat het aangeboren biophobia kan fungeren als een theoretisch raamwerk om het bestaan van biophilia te legitimeren.
Verschillende onderzoeken uit het veld van de klinische psychologie en psychiatrie (Costello, 1982; McNally 1987) tonen aan dat de meerderheid van de fobieën betrekking heeft op bepaalde fenomenen die de mens gedurende zijn evolutie bedreigd hebben, bijvoorbeeld slangen, spinnen, hoogten en gesloten ruimtes. Wanneer deze van voldoende belang waren voor de overlevingskansen, leerden individuen deze adaptieve reacties snel aan en onthielden deze permanent na lange tijd. Deze reacties waren zowel positief/toenadering (biophilisch) als negatief/ontwijking (biofobisch). Ook Wilson (1984, 1992) merkt op dat fobieën zelden worden ontwikkeld tegenover recent uitgevonden artefacten die in wezen veel gevaarlijker en levensbedreigender lijken te zijn, zoals geweren, messen, auto‟s en stopcontacten. Hierbij is het interessant de slang/serpent tegenstelling te bekijken die Wilson (1992) dieper uitgewerkt heeft. De mens wordt tegelijk aangetrokken en afgeschrikt door slangen, zelfs wanneer ze deze nog nooit in het wild hebben gezien. In verschillende culturen wordt de slang gezien als een dominant wild dier met een mythische en religieuze symboliek. Hoewel de mens tegenwoordig geen reële bedreiging meer ondervindt vanwege slangen, werd door de jaren heen toch een geestelijk beeld gecreëerd over het „serpent‟. Om deze reden worden slangen nog steeds geassocieerd met het kwade, listige en bedreigende dier, dat ze in wezen niet zijn. Deze reacties lijken een Darwinistische oorsprong te hebben, aangezien giftige slangen gedurende onze evolutie bijna overal een belangrijke oorzaak van sterfte waren. Voor de mens is de betekenis van de slang getransformeerd in een meer metaforische betekenis. Het symbolische serpent bezit zowel constructieve als destructieve krachten.
25
In onze moderne tijden komen we steeds minder in direct contact met de natuurlijke wereld. Hieruit rijst dan ook de vraag of we nu niet vatbaarder zijn voor biofobische gevoelens, dan duizenden jaren geleden. Orr (1993) is alvast van mening dat biophobia steeds meer voorkomt bij mensen die opgevoed worden tussen televisie, iPods, games, winkelcentra, snelwegen en artificiële omgevingen waarin natuurlijke elementen enkel voorkomen als smaakvolle decoratie. Door onze nieuwe -moderne- omgeving krijgt biophilia als het ware te kampen met biophobia. Uit deze vaststelling formuleert Orr (1993, p416) de volgende hypothese: „[...] whatever is in our genes, the affinity for life is now a choice we must make‟. De manifestatie van biophobia in de drang om de natuur te controleren, heeft geleid tot een wereld en omgeving waarin het makkelijker wordt om biofobische gevoelens te ontwikkelen.
Biologically prepared learning Er wordt gesuggereerd dat de gedeeltelijk genetische basis voor zowel biophilia als biophobia gezien moet worden binnen het kader van biologically prepared learning (Ulrich, 1993). Zoals Seligman (1970, 1971) eerst opperde, houdt de prepared learning theory in dat evolutie ervoor gezorgd heeft dat mens en dier voorbestemd zijn om bepaalde associaties en reacties, die bijdragen tot de overlevingkansen, sneller aan te leren en te behouden. Seligman‟s theorie houdt in dat prepared learning niet voorkomt bij stimuli die neutraal waren tijdens onze evolutie, dit wil zeggen dat deze stimuli geen belangrijke impact hadden op onze overlevingskansen.
De veronderstelling dat dit biologisch voorbereid leren een rol speelt bij biophobia wordt gestaafd door onafhankelijke onderzoeksresultaten, in het bijzonder door Arne Öhman. Kritiek op de deze theorie baseert zich vooral op het feit dat men meent dat geconditioneerde reacties tegenover slangen en spinnen bijvoorbeeld niet voortkomen uit biologisch voorbereid leren, maar eerder uit regular learning van angsten en associaties. Deze mogelijkheid werd echter uitvoerig getest in experimenten met betrekking tot conditionering. Die stelden mensen bloot aan premoderne natuurlijke stimuli zoals slangen en spinnen, en meer gevaarlijke moderne stimuli zoals geweren en elektrische draden (Cook, Hodes & Lang, 1986; Hughdahl & Karker, 1981). Resultaten wezen uit dat reacties tegenover de meer moderne artefacten sneller uitstierven of vergeten werden dan veiligheidsreacties tegenover de premoderne stimuli. Het ontbreekt echter aan onderzoek dat directe testen heeft gevoerd met betrekking tot deze theorie en positieve (biophilische) reacties tegenover de natuur. Dit heeft er voor gezorgd dat tot nog toe de fundering voor biophilia minder ontwikkeld werd dan voor biophobia.
26
2.2 De biophilia hypothese vanuit evolutionair psychologisch perspectief De hypothese dat voorkeuren en fobieën een evolutionaire basis hebben is niet nieuw. Charles Darwin (1877) was de eerste die deze hypothese naar de voorgrond schoof. De ongerepte, wilde natuur is sterk verweven met de menselijke natuur en de enige manier om deze fenomenen te bestuderen, is dieper in te gaan op beiden als een product van evolutie. Ook Kellert (1993b, p. 42) poogt in „The Biophilia Hypothesis‟ menselijke voorkeuren te verklaren aan de hand van de biologische noden die ontstaan zijn doorheen onze evolutie. „The hypothesis suggests that the widest valuational affiliation with life and lifelike processes […] has conferred distinctive advantages in the human evolutionary struggle to adapt, persist, and thrive as individuals and as a species.‟ Verschillende auteurs sluiten aan bij deze visie.
Om diverse perspectieven op voorkeuren en angsten beter te begrijpen, is het van belang stil te staan bij de verschillende onderzoeksvelden binnen de evolutieleer. Organismebiologie bestudeert de manier waarop we lopen en spreken, celbiologie bespreekt de samenstelling en structuur van onze weefsels en moleculaire biologie handelt over de ultieme mechanische machinerie. Tot slot onderscheiden we evolutionaire biologie, die de studie van de genetische geschiedenis van onze soort omvat. Deze subdiscipline wordt door Wilson (1992, p.382) omschreven als volgt : „An umbrella term for a broad array of disciplines that have in common their focus on the evolutionary process […]. Evolutionary biology includes the study of molecular evolution, ecology, population biology, systematics, biogeography, and comparative aspects of anatomy, physiology, and animal behavior.‟ Neem bijvoorbeeld het feit dat het gedrag van een organisme gedeeltelijk aangeleerd is, of in andere woorden: tot stand komt door de aanpassing van zijn zenuwcellen aan externe stimuli. De genen die de centrale bekommernis vormden van de moleculaire biologie werden samengesteld doorheen een lange geschiedenis van mutaties en selecties binnenin een veranderende omgeving. Toen deze relatie duidelijk werd en niet meer ontkent kon worden in de jaren ‟70, begonnen de velden van de moleculaire biologie en evolutionaire biologie te fuseren en andere subdisciplines binnen de biologie lijnden zich opnieuw af.
Doorheen de evolutie heeft men te maken gekregen met verschillende adaptieve problemen, waardoor men een biologische basisnood ontwikkeld heeft om aandacht te besteden aan natuurlijke stimuli als vorm van overlevingsinstinct. Er is dus sprake van een selectie van de genen die een positieve impact hebben op de overlevingskansen van de mens en die worden overgeërfd door onze nabestaanden. In tegenstelling tot het standaardmodel van de sociale wetenschappen gaat het evolutionair psychologische paradigma er niet van uit dat we geboren worden met een zogenaamde tabula rasa.
27
Men gaat ervan uit dat bepaalde gedragskenmerken een biologische basis hebben. Hieronder valt ook het nature versus nurture debat (Bridgeman, 2003). Het evolutionair psychologische paradigma kan in dit opzicht beschouwd worden als een manier om de kloof tussen de sociale en exacte wetenschappen te proberen dichten (Barkow, 1989). De menselijke geest is er dus op gericht om bepaalde adaptieve problemen uit onze evolutionaire geschiedenis op te lossen. Het concept adaptatie staat centraal, zoals Hekkert (2006, p. 161) het verwoordt: „Since the main goal of humans is to survive in order to reproduce, we have faced many adaptive problems whose solution would be, sometimes very distally, beneficial to reproduction […]. Through a slow process of natural selection, psychological mechanisms have evolved that are perfectly fit to solve these problems. These human design features are called adaptations.‟ Het fenomeen van adaptatie werd door Ulrich (1993) verder ontleed en toegepast op zijn onderzoeksveld. Hij meende dat het voorstel dat positieve reacties tegenover natuurlijke landschappen een gedeeltelijk genetische basis zouden hebben, impliceert dat zulke reacties een adaptieve significantie moeten gehad hebben doorheen onze evolutie.
Een ander belangrijk aspect binnen de evolutieleer is natuurlijke selectie. Dit houdt in dat bepaalde organismen die beter aangepast zijn aan hun omgeving, meer kans maken om zich voort te planten en voor nakomelingen te zorgen, in vergelijking met minder aangepaste organismen. Door natuurlijke selectie worden dus in dit opzicht de „best aangepaste‟ genen doorgeven over verschillende generaties, wat de kern is van het survival of the fittest principe. Wilson (2000, p.3) omschrijft natuurlijke selectie als volgt: „natural selection is the process whereby certain genes gain representation in the following generations superior to that of other genes located at the same chromosome positions […] in the process of natural selection, any device that can insert a higher proportion of certain genes into subsequent generations will come to characterize the species.‟ De principes van adaptatie en natuurlijke selectie zijn dus van groot belang bij het interpreteren van consumentenvoorkeuren, wanneer we er vanuit gaan dat deze hun oorsprong vinden in de menselijke evolutie.
2.2.1 Sociobiologie Sociobiologie werd gelanceerd in 1975 door Wilson in: Sociobiology: the new synthesis. Het is een subdiscipline van de biologie die de evolutionaire oorsprong van sociaal gedrag bij dieren onderzoekt. Toen dit baanbrekende werk gepubliceerd werd kon het echter op veel kritiek rekenen, voornamelijk uit linkse hoek. Dit vooral doordat de genetische predispositie van menselijk gedrag niet overeen kwam met de toenmalige opvatting dat de mens geboren wordt met een geest als een tabula rasa. Wetenschappers zijn het niet gewend om ongelimiteerde fenomenen te verklaren. Toch is er de voorbij
28
2 decennia sprake van een nieuwe interesse in bepaalde vormen van sociaal gedrag, zoals bijvoorbeeld altruïsme, dat dieper en objectiever onderzocht wordt. Het merendeel van deze nieuwe inspanning valt onder de discipline sociobiologie. Deze definieert Wilson (1996, p. 76) als volgt: „[…] the systematic study of the biological basis of social behavior in every kind of organism, including man, and is being pieced together with contributions from biology, psychology, and anthropology.‟ Op zich is er niks nieuws aan het onderzoeken van sociaal gedrag en zelfs de term sociobiologie bestaat al geruime tijd. De nieuwe invalshoek ligt aan de manier waarop feiten en ideeën geëxtraheerd worden uit hun oorspronkelijke matrix van psychologie en ethologie, en opnieuw samengesteld worden in overeenstemming met de principes van de genetica en ecologie, aldus Wilson (1996). Om het voorbeeld van altruïsme aan te halen, bekijken we het voorbeeld van de termiet (Wilson, 1984). Ondergeschikte termieten in de organisatie, zullen hun eigen leven riskeren en ten dienste stellen in functie van de veiligheid van de koning en koningin van het nest. Door dit te doen, stellen zij de meer vruchtbare en sterkere termieten in staat om zich voort te planten, waardoor de sterkere genen kunnen doorgegeven worden binnen de organisatie. Op die manier kunnen de verwanten van de ondergeschikte termieten zich voortplanten, om zo de genen door te geven die instaan voor het altruïstisch gedrag. Ook hier komt het survival of the fittest principe terug.
Centraal in de sociobiologie staat de opdracht om theorieën te onderscheiden met betrekking tot de onderliggende erfelijke basis van sociaal gedrag. Kritiek en bezorgdheid over sociobiologie komt vaak voort uit een eenvoudig misverstand over de oorsprong van erfelijkheid. Wilson (1996, p.89) doet een poging dit misverstand te verhelpen: „What the genes prescribe is not necessarily a particular behavior but the capacity to develop certain behaviors and, more than that, the tendency to develop them in various specified environments.‟ Men mag dus de principes van genetische erfelijkheid niet vanuit een deterministische invalshoek interpreteren. De gen/cultuurcoëvolutie zoals die door Wilson (1992) werd gedefinieerd verduidelijkt dit standpunt.
2.2.2 Gen/cultuurcoëvolutie Wilson (1992, p. 378) definieert co-evolutie als volgt: „The evolution of two or more species due to mutual influence; for example, many species of flowering plants and their insect pollinators have coevolved in a way that makes the relationship more effective.‟ Er wordt gesuggereerd dat biophilia ontstaan is door middel van natuurlijke selectie in een culturele context, een proces dat gen/cultuurcoëvolutie (GCC) genoemd wordt en een recente ontwikkeling is binnen het Darwinisme. GGC werd ontwikkeld begin jaren ‟80 (Cavalli-Sforza & Feldman, 1981; Wilson & Lumsden, 1981) en verklaart hoe menselijk gedrag bepaald wordt door twee verschillende evolutionaire processen die met elkaar in contact staan: genetische evolutie en culturele evolutie. 29
Deze theorie dicht als het ware de kloof tussen enerzijds sociale wetenschappen, die cultuur bekijken als hoofdoorzaak voor variatie in menselijk gedrag. En anderzijds tussen sociobiologie en evolutionaire psychologie, die cultuur zien als een product van genetische selectie. Volgens Wilson (1998) heeft natuurlijke selectie een soort culturele evolutie toegevoegd aan de genetische ontwikkeling. De menselijke natuur kan dus niet enkel gezien worden als het resultaat van genen of cultuur, maar is het product van beiden. Wilson (1996, p. 111) vat samen: „ […] culture is created and shaped by biological processes while the biological processes are simultaneously altered in response to cultural change. This process is not difficult to envisage, but the rates at which the two forms of evolution occur and the tightness of the linkages between them remain largely unsolved problems.‟ Hieruit blijkt dat cultuur en genetica onafscheidelijk gelinkt zijn. Veranderingen in het ene aspect zorgen onvermijdelijk voor aanpassingen in het andere, wat de onderlinge relatie effectiever maakt en we dus kunnen spreken van co-evolutie.
Door de ontwikkeling van GGC kunnen de rollen van genen en cultuur beter begrepen worden. Dit doet Wilson (1984) door natuurlijke selectie toe te passen op cultuur. Hij stelt dat bepaalde culturele waarden en normen - net als genen - kunnen overleven en zich beter reproduceren dan rivaliserende waarden en normen. Volgens hem ligt GGC aan de basis van het ontstaan van zowel de hersenen als van kunst. Bij deze visie sluiten Wilson & Lumsden (1981) aan door te stellen dat de menselijke natuur noch willekeurig noch voorbestemd is. Ook argumenteren ze dat de genetische evolutie kan gezorgd hebben voor een grotere selectiewaarschijnlijkheid van bepaalde culturele eigenschappen, terwijl cultuur op zijn beurt een invloed kan hebben op de genetische evolutie.
Reynolds (1984) onderscheidt drie verschillende types van evolutie: fysieke, organische en culturele evolutie. Sinds Darwin weten we dat organische evolutie het resultaat is van natuurlijke selectie en overgedragen wordt door middel van de overleving van bepaalde genen. In het geval van culturele evolutie zijn veranderingen vaak het resultaat van menselijk toedoen en uitvindingen. De overdracht van cultuur wordt meestal als niet genetisch beschouwd, waarbij de overdracht van de ene generatie op de andere via mondelinge en schriftelijke communicatie gebeurt. Ondanks deze duidelijke verschillen tussen beide types van evolutie, hebben we er volgens Reynolds (1984) baat bij om er rekening mee te houden dat er een interactie bestaat tussen deze processen. Miller (2001) daarentegen, heeft cultuur geïnterpreteerd op basis van Darwins evolutieleer, door gebruik te maken van het seksuele selectie principe. Hij argumenteert dat cultuur ontstaan is als een middel om seksuele partners te vinden voor de voortplanting en bijgevolg onder seksuele selectie valt. Volgens hem heeft kunst niets te maken met poëzie, romantische ideeën of de expressie van creativiteit, maar eerder met de nood en behoefte om vrouwen te veroveren.
30
Samenvattend is de relatie tussen mens en natuur dus subtiel en ambivalent. Doorheen duizenden generaties is de geest geëvolueerd binnen een rijpende cultuur, door zichzelf te creëren vanuit symbolen en tekens. De unieke werking van de hersenen is het resultaat van natuurlijke selectie die werkzaam is doorheen de cultuurfilter. Zo werd de mens -misschien wel onterecht- gesitueerd tussen twee tegengestelde idealen van natuur en machine, woud en stad en het natuurlijke en artificiële. Hierover moet in de eerste plaats opgemerkt worden dat bewijs voor deze stelling eerder karig is en niet eenvoudig te testen (Simaika & Samways, 2010). De grootste hindernissen die opduiken binnen de sociobiologie komen niet voort uit de verschillen tussen de procedures en interesses van biologen en sociale wetenschappers, al zijn die verschillen duidelijk merkbaar. De grootste obstakels komen voort uit het feit dat het gemeenschappelijk interessepunt van deze twee disciplines, namelijk de interactie van biologische en culturele evolutie, grotendeels onontgonnen blijft (Wilson, 1996).
2.2.3 Environment of Evolutionary Adaptedness Om voorkeuren voor bepaalde natuurlijke kenmerken vanuit evolutionair perspectief te verklaren, moeten we stilstaan bij de omgeving waarin onze voorouders zich ontwikkelden. Dit omdat verschillende moderne psychologische mechanismen van de mens ontstaan zijn tussen de zes miljoen en honderdduizend jaar geleden toen men als nomadische jagers-verzamelaars in de Oost- Afrikaanse savannes leefde. Hiervoor gebruikt men binnen de evolutionaire psychologie de term „Environment of Evolutionary Adaptedness‟ (E.E.A.) (Evans & Zarate, 1999, p. 43). Hoewel de evolutie van de mens grotendeels gesitueerd wordt in de Afrikaanse savannes, kan dit niet gezien worden als een specifieke plaats of tijd. Cosmides & Tooby (1997) definiëren de E.E.A. dan ook als volgt: „It is the statistical composite of selection pressures that caused the design of an adaptation.‟ Hieruit leiden we af dat de E.E.A. voor het ene adaptieve probleem kan verschillen van de E.E.A. voor een ander adaptief probleem. Ook Hammerstein (2002) sluit bij deze visie aan en claimt dat levende wezens niet verwacht kunnen worden zeer goed met nieuwe situaties om te gaan, indien ze hiermee in hun evolutionair verleden niet vaak geconfronteerd zijn geweest.
Binnen deze invalshoek kan ook de savanne hypothese van Orians & Heerwagen (1992) gekaderd worden (cfr. infra), die stelt dat mensen een universele voorkeur vertonen voor savannelandschappen, ook al verschillen deze enorm van de moderne leefwereld van de mens. Hier wordt dus tevens de link met de E.E.A. gemaakt om de voorkeur voor bepaalde landschapskenmerken te verklaren. Ook Wilson (1992) past de principes van de E.E.A. toe op de voorkeuren die mensen hebben voor hun leefomgeving. Volgens hem is de favoriete habitat van de meeste mensen een verhevenheid dicht bij
31
water, vanwaar een uitgestrekt graslandschap kan waargenomen worden. In de moderne samenleving wordt deze locatie gezien als een esthetische keuze en een statussymbool. Vele jaren geleden, toen de omgeving enkel de functie had praktisch te zijn en voor zo optimaal mogelijke overlevingskansen te zorgen, was deze locatie een plaats om zich terug te trekken en via hoger gelegen gebieden de uitgestrekte landschappen af te sporen naar vijanden en belagers van de soort. Elke diersoort verkiest een habitat waar een optimale mix aanwezig is van veiligheid en voedsel en de mens heeft het grootste deel van onze geschiedenis doorgebracht in de tropische savannes van Oost-Afrika, „[…] open country sprinkled with streams and lakes, trees and copses‟ (Wilson, 1992, p. 334). In de moderne samenleving wordt vastgesteld dat de mens, wanneer hem de keuze gelaten wordt, dit soort landschappen zal nabootsen in zijn naaste omgeving. Landschappen zoals dichte jungles en droge woestijnen worden zelden tot nooit gesimuleerd.
2.3 Discussie en tekortkomingen Het bewijs voor de aangeboren drang om zich te affiliëren met andere levensvormen en zijn biologische basis is niet sluitend (Wilson, 1984; Ulrich, 1993). De reeds geleverde argumenten voor deze hypothese zijn niet solide in strikt wetenschappelijk opzicht. Het subject is nog niet voldoende onderzocht, deductie ontbreekt en experimenteel onderzoek stelt ons nog niet in staat om zeker te zijn over deze biologische predispositie. Er moet echter wel onderkend worden dat de biophilische neiging zeer duidelijk naar voor komt in het dagelijkse leven en wereldwijd verspreid lijkt te zijn. Verder onderzoek naar dit fenomeen is dus van belang. Hoewel de theoretische fundering eerder karig is, komt biophilia duidelijk tot uiting in de voorspelbare fantasieën en antwoorden van individuen, reeds vanaf de kinderjaren. Biophilia manifesteert zich verder door middel van repetitieve patronen in verschillende gemeenschappen. Dit wordt ook vastgesteld in de literatuur met betrekking tot de antropologie, aldus Wilson (1984). Deze processen lijken deel uit te maken van de verschillende programma‟s aanwezig in onze hersenen. Ze worden in het bijzonder gekenmerkt door de snelheid en vastberadenheid waarmee we specifieke informatie verwerken en oppikken over de natuur. Deze eerder beschreven processen zijn volgens Wilson (1984) té consistent om zo maar af te schrijven als het resultaat van pure historische gebeurtenissen die de „lege‟ menselijke geest van bij de geboorte vorm geven.
Kritiek met betrekking tot de genetische predispositie Verschillende onderzoekers zijn het oneens met de biologische en evolutionaire predisposities die Wilson aan biophilia toeschrijft. De Indische bioloog Madhav Gadgil legt de klemtoon op complexe technologieën die vorm krijgen door computers en moderne apparaten. Volgens hem is er sprake van
32
een voorliefde voor artefacten, en niet enkel voor „levende of natuurlijke artefacten‟. Verschillende auteurs sluiten zich bij deze visie aan. Ook Katcher & Wilkins (1993) stellen dat biophilia geen aangeboren voorliefde voor de natuur is, maar wordt aangeleerd doorheen de beoefening en de creatie van een verantwoordelijkheidszin voor de natuur. In dit opzicht is onze band met de natuur gebaseerd op ervaring. Critici zijn ook van mening dat het meer nut heeft om te accepteren dat biophilia een aangeleerde eigenschap is, dan de genetische predispositie te proberen aantonen.
Een sceptische reactie tegenover de biophilia hypothese en zijn biologische basis, houdt vaak in dat men het heeft over een culturele en klasse vertekening. Dit suggereert dat alle vooropgestelde bevindingen slechts een geromantiseerde ideologie zijn van de natuur, voorgesteld onder het mom van de biologie en gepromoot voor enkel elitaire, politieke en sociale redenen. Deze hypothese zou dan de minderbedeelden die zogezegd „gedoemd zijn tussen stenen muren te leven‟, en niet de kansen bezitten om hun omgeving te verrijken met natuurlijke elementen, stereotyperen alsof ze een minder ontwikkeld menselijk bestaan leiden. Eventueel kan de hierarchy of needs, ontwikkeld door Abraham Maslow (1954), hier een verklaring bieden. Wanneer we deze hiërarchie toepassen, rekening houdend met de verschillende waarden die aan de natuur worden toegekend, kunnen we stellen dat de biophilische tendens slechts manifest wordt wanneer de basisnoden zoals overleving, bescherming, beveiliging en zekerheid gerealiseerd zullen zijn.
Het is van belang dat onderzoekers vanuit het neo-Darwinisme, evolutionaire biologie of sociobiologie rekening houden met de kritieken die gevormd worden vanuit sociaal wetenschappelijke hoek, aldus Soulé (1993). Hiermee verwijst hij naar bewegingen die claimen dat verschillen tussen de geslachten en menselijke samenlevingen te wijten zijn aan omgevingsfactoren en dus niet genetisch bepaald zijn. Hij stelt voor dat om meer kennis over het onderwerp te verkrijgen, deze tegengestelde bewegingen met hun eigen overtuigingen elkaar niet mogen negeren, maar een consensus moeten trachten te bereiken. Enkel op die manier kunnen waardevolle bevindingen tot stand komen.
Vanuit verschillende hoeken wordt weerwoord geboden aan de vele kritieken waarmee biophilia te maken krijgt. De belangrijkste is dat het onredelijk is om aan te nemen dat alle mensen een identieke, genetisch bepaalde voorkeur zouden vertonen voor exact dezelfde habitat, aldus Soulé (1993). Er zijn verschillende redenen om aan te nemen dat er wel degelijk verschillen zullen optreden tussen geïsoleerde groepen van samenlevingen. Ten eerste zijn reeds duizend generaties doorlopen sinds onze voorouders de Afrikaanse savanne als universele leefomgeving hadden. Hieruit volgt dat de mens ondertussen verschillende leefomgevingen gehad heeft gedurende millennia, gaande van woestijnen tot sterk bebost gebied. Soulé (1993, p. 444) merkt op: „An interval of many thousands of years would allow even very small selection pressures to change genetically based habitat preferences.‟
33
Ten tweede is het waarschijnlijk dat geslachtsverschillen bestaan met betrekking tot biophilia, zoals geclaimd wordt in onderstaande tabel.
Figuur 5: Een voorlopige classificatie van biophilische reacties (bron: Soulé, 1993, p. 443)
Uit deze kritieken komt bijgevolg duidelijk naar voren dat het nodig is om meer research te verrichten naar crossculturele en crossraciale verschillen, alvorens te claimen dat bepaalde natuurlijke stimuli universeel geprefereerd zullen worden.
Kritiek over het gebrek aan onderzoek De meest fundamentele reden voor het gebrek aan onderzoek in verband met biophilia, ligt voornamelijk in het feit dat de psychologie, met zijn indrukwekkend repertoire van theorieën en wetenschappelijke onderzoeksmethoden, weinig interesse toont in de studie van de transacties tussen mens en natuur, aldus Ulrich (1993). In dit opzicht is omgevingspsychologie een kleine en perifere subdiscipline binnen de psychologie. Wetenschappelijk onderzoek naar positieve reacties tegenover natuurlijke stimuli, is echter de laatste decennia toegenomen, voornamelijk op vlak van esthetische voorkeuren voor landschappen. We dienen dus voorzichtig te zijn bij de interpretatie van onderzoeksresultaten. Een bijkomende reden hiervoor is het ontbreken van voldoende data en resultaten verkregen vanuit niet-westerse culturen. Bovendien zijn de onderzoeksmethoden die gebruikt worden voor het meten van onder andere landschapsvoorkeuren, niet in staat om de rol van eventuele genetische factoren te verduidelijken of aan het licht te brengen. Alternatieve verklaringen voor resultaten aangaande de biophilia hypothese kunnen hierdoor niet volledig uitgesloten worden. Al heeft bijkomend onderzoek wel uitgewezen dat landschapsvoorkeuren veeleer moeten geplaatst
34
worden binnen een conceptueel kader dat zowel aangeleerde als genetische invloeden en factoren in kaart brengt, in tegenstelling tot een perspectief dat enkel rekening houdt met aangeleerde eigenschappen. Om verschillende redenen zijn dus meer crossculturele studies nodig, om de genetische basis van biophilia na te gaan.
Ook verder onderzoek naar de reacties van jonge kinderen op natuurlijke stimuli is nodig. Dit kan men doen door zeer jonge kinderen bloot te stellen aan afbeeldingen met natuurlijke, abstracte en moderne stimuli. Er moet op gelet worden dat de afbeeldingen vergelijkbaar zijn qua informatie inhoud, setting en zelfs kleur om externe variabelen zo veel mogelijk uit te sluiten. Op deze manier kan dan nagegaan worden of jonge kinderen een voorkeur voor natuurlijke elementen en landschappen bezitten. Als dit zou blijken uit het onderzoek, dragen deze resultaten meer bij tot het vaststellen van een genetische basis van biophilia, dan resultaten uit onderzoek bij volwassenen. Op dit vlak dient men ook verder onderzoek te voeren naar de verschillen tussen voorkeurpatronen bij kinderen van verschillende leeftijdscategorieën. Als genetische factoren inderdaad een rol spelen, zullen er bijgevolg opvallende verschillen opduiken tussen de leeftijdscategorieën, aangezien opvoeding, levenservaring en aangeleerde kennis hier belangrijke factoren zijn in het ontwikkelen van biophilische reacties tegenover bepaalde stimuli. Tot slot is volgens Ulrich (1993) nood aan extra onderzoek, met betrekking tot de verschillende onderzoeksopzetten die gebruikt worden om landschapsvoorkeuren te verklaren. Vooral onderzoek naar de effectiviteit van landschapsimulaties die in het merendeel van deze experimenten gebruikt worden, in vergelijking met de resultaten verkregen aan de hand van „echte‟ omgevingen moeten onder de loep genomen worden.
2.4 Besluit Het werd snel duidelijk dat om biophilia te situeren en af te bakenen, er nood is aan specifieke perspectieven waarbinnen we dit fenomeen zullen kaderen. Het principe van de „neiging om zich te affiliëren met het leven en levensechte processen‟ heeft immers nood aan grondig en gedifferentieerd onderzoek, om weerwoord te bieden aan de vele kritieken die er vooral op uit zijn om de zogenaamde genetische predispositie onderuit te halen. Wanneer we dit doen vanuit evolutionair psychologisch gezichtspunt kunnen voorkeuren verklaard worden aan de hand van onze psychologisch aangepaste mechanismen. Ook wanneer we het over esthetische voorkeuren hebben is het onontbeerlijk om onze voorouderlijke omgeving, de E.E.A., hierbij te betrekken. De tijd die sindsdien verstreken is, is namelijk te kort om significante verschillen te veroorzaken in de menselijke geest door natuurlijke selectie. Ook de inzichten vanuit de sociobiologie en het principe van gen/cultuurcoëvolutie zorgen voor een beter inzicht in het menselijk gedrag en denkproces. Wanneer al deze evolutionaire thema‟s
35
in acht genomen worden, situeren we de voorkeuren voor natuurlijke elementen als het resultaat van evolutionaire aanpassingen.
Hoewel meer onderzoek van groot belang is en dan vooral onderzoek bij kinderen, tussen culturen en verschillende rassen, zijn er toch enkele opmerkelijke bevindingen vastgesteld met betrekking tot biophilia. De meest opmerkelijke tot nog toe zijn zonder twijfel de duidelijke patronen die voorkomen in verschillende groepen en culturen en een voorliefde onthullen voor alledaagse natuurlijke settings, tegenover een lichte aversie voor stedelijke omgevingen. Hier komt de typologie van biophilische waarden van pas, die ons meer inzicht kan verschaffen in de reacties op natuurlijke stimuli door de moderne mens.
36
3.
BIOPHILISCHE CUES VANUIT EVOLUTIONAIR-PSYCHOLOGISCH PERSPECTIEF
3.1
Inleiding
Om biophilische principes te kunnen integreren binnen een reclamecontext, zijn we genoodzaakt een selectie te maken van verschillende natuurlijke stimuli, om het onderzoek zo grondig mogelijk te voeren. Zowel het werk van Orians & Heerwagen (1986, 1992) als dat van Wilson & Kellert (1993) ondersteunen onze hypothese dat een algemene voorkeur zal worden vastgesteld voor bepaalde advertenties die natuurlijke cues bevatten. Ook Hekkert (2006) biedt aandacht aan deze esthetische voorkeuren die hij in een evolutionair daglicht plaatst. De basis voor de voorkeur voor natuurlijke cues ligt dus in de onbewuste psychologische adaptieve mechanismen die ontstaan zijn doorheen de evolutie. Na de ontleding en bespreking van deze biophilische cues, zullen we nagaan of deze inderdaad kunnen bijdragen tot een significant hogere ad-likeability wanneer ze voorkomen in reclame. Hierbij is het van belang een onderscheid te maken tussen opgeslagen informatie en herinnering. De opgeslagen informatie is een slechts een onderdeel van de herinnering (Franzen & Bouwman, 1999). Wanneer men een cue waarneemt, gaat deze samen met geactiveerde delen van de herinnering, waardoor een nieuwe eenheid zal ontstaan. Daardoor hebben cues een grote invloed op de herinnering. Wat geactiveerd wordt, hangt dus af van de cue zelf. Hoe beter de zintuiglijke stimulus overeenkomt met de cuerepresentatie in het geheugen, hoe makkelijker deze geactiveerd zal worden.
In het volgende deel van dit literatuuronderzoek gaan we vanuit evolutionair perspectief dieper in op de specifieke cues die aangereikt kunnen worden, om een hogere likeability in de hand te werken. Uit de oneindige hoeveelheid natuurlijke cues die volgens de biophilia hypothese een positieve primaire affectie zullen uitlokken, focussen we ons onderzoek op drie clusters. Achtereenvolgens worden cues besproken met betrekking tot landschapkenmerken, natuurlijke kleuren en ten slotte de aanwezigheid van dieren in reclame.
37
3.2 Geselecteerde cues en hun betekenis vanuit evolutionair psychologisch perspectief 3.2.1
Landschappen en landschapskenmerken
Gedurende de voorbije 20 jaar is een grote hoeveelheid internationale studies verschenen die zich toespitsen op de affectieve reacties die mensen vertonen tegenover natuurlijke en stedelijke omgevingen. Voorbarige ideeën met betrekking tot landschapsvoorkeuren, geformuleerd door Appleton (1970), werden dieper bestudeerd en uitgebreid door Ulrich (1993), in verband gebracht met algemenere onderwerpen met betrekking tot cognitie en perceptie door Kaplan & Kaplan (1983) en gevalideerd en samengevat door Orians & Heerwagen (1992). De laatste twee eeuwen heeft in verschillende landen het idee, dat blootstelling aan de natuur het psychologische welzijn bevorderd en de stress van het stedelijke leven verlicht, ervoor gezorgd dat men parken en andere soorten van natuurlijke elementen in stedelijke omgevingen ging introduceren (Parsons, 1991; Ulrich et al. 1991). Deze zaken kunnen als vroege vormen van de biophilia hypothese gezien worden. Maar kunnen we er van uit gaan dat deze voorkeuren universeel en aangeboren zijn?
Indien sommige menselijke gevoelens inderdaad erfelijk zijn, kan het moeilijk zijn deze in rationele taal onder woorden te brengen. Om de oorsprong van deze landschapsvoorkeuren te achterhalen is het dus nodig om onze voorouderlijke leefomgeving, de E.E.A., erbij te betrekken. De menselijke hersenen hebben zich immers grotendeels ontwikkeld in deze leefomgeving. Hieruit wordt de logische conclusie getrokken dat bepaalde sleutelfactoren van de E.E.A. overeenkomen met de keuzes die de moderne mens maakt, wanneer deze inspraak heeft in de keuze van zijn leefomgeving. Hiervoor moet volgens Wilson (1984, p. 106) de natuurlijke geschiedenis gedeeltelijk worden omgezet in een oefening van esthetische beoordeling: „The more habitats I have explored, the more I have felt that certain common features subliminally attract and hold my attention‟. Hij claimt echter dat het onredelijk is om er van uit te gaan dat de menselijke geest geprogrammeerd werd om sterk te reageren op enkele nauw gedefinieerde eigenschappen. Wilson (1992) onderlijnt dat er geen sprake is van een bepaald menselijk instinct op dit vlak. Er moet niet uitgegaan worden van een aangeboren voorkeur voor een bepaalde omgeving, want we leren het meeste van wat we weten, maar bepaalde zaken worden sneller aangeleerd en pikken we sneller op. Deze hypothese van biased learning moet bekeken worden vertrekkende vanuit de vraag in welke originele habitat onze hersenen geëvolueerd zijn. De selectie van de leefomgeving draagt namelijk in belangrijke mate bij tot de overlevingskansen van een soort.
38
Stephen Bourassa (1991), een Australische geograaf, heeft een driedelig theoretisch raamwerk opgezet om de esthetiek van landschappen te onderzoeken en houdt net als Wilson rekening met het biased learning principe. In zijn raamwerk zijn drie niveaus van esthetiekervaring te onderscheiden: het biologische, het culturele en het persoonlijke niveau. Bourassa argumenteert dat op biologisch niveau onze esthetische reacties geregeld worden door middel van universele wetten, die onafhankelijk van elkaar werken en vaak gedomineerd worden door aangeleerde reacties. Maar deze kunnen ook doorbreken in de vorm van instincten en primitieve drives.
Hoewel er nog veel onderzoek nodig is naar landschapsvoorkeuren en hun oorsprong, lijken de theoretische ontwikkelingen tot nu toe veelbelovend. Dit type onderzoek kan een boost krijgen door een informatieve theorie zoals het preference model nader te onderzoeken en toe te passen (cfr. infra). Ook onderzoek vanuit evolutionair perspectief lijkt veelbelovend. Hoewel deze twee verschillende uitgangspunten niet vaak samen onderzocht worden, lijken ze toch compatibel te zijn (Kaplan, 1992; Cosmides & Tooby, 1987, Kaplan & Kaplan, 1978). Ook landschapsvoorkeuren binnen een reclamecontext moeten dieper onderzocht worden aangezien de representatie van natuur en natuurlijke elementen wereldwijd gebruikt wordt om positieve emotionele reacties uit te lokken. Hierbij wordt betrouwd op de associatie van producten en merken met natuurlijke elementen (Hartmann & Apaolaza-Ibáñez, 2010). Ook hier wordt evolutionaire psychologie voorgesteld als analytisch referentiekader om deze gedragsmatige effecten te verklaren (Colarelli & Dettmann, 2003). Op een paar uitzonderingen na (Gordon, 1997; Hem, Iversen & Grönhaug, 2003) is empirisch onderzoek naar het effect van natuurrepresentatie op afbeeldingvoorkeuren of gedragsmatige veranderingen eerder schaars.
De savanne hypothese „The body – yes. But is the mind predisposed to life on the savanna, such that beauty in some fashion can be said to lie in the genes of the beholder?‟ (Wilson, 1984, p. 109).
Het merendeel van hun 2 miljoen jarige evolutie leefde de mens in de savannes van Afrika, en later die van Europa en Azië. Wilson (1984, p. 109) omschrijft de kenmerken van deze leefomgeving als volgt: „[…] vast, park like grasslands dotted by groves and scattered trees.‟ Dit vult hij verder aan met de omschrijving (p. 112) : „[…] a savanna, rolling gold and green, dissected by a sharp tracery of streams and lake, with clean dry air and clouds dappling a blue sky.‟ De mens lijkt doorheen zijn evolutie regenwouden aan de ene kant en woestijnlandschappen aan de andere kant ontweken te hebben. Onderzoekers van de vroege menselijke evolutie zijn het er over eens dat het savannelandschap het meest geschikt was voor onze voorouders.
39
Orians (1986) heeft het over een zogenaamd „ideaal‟ landschap dat de mens in verschillende opzichten als aangenaam zou ervaren. Deze omschrijving heeft veel gemeen met de savannes en bosachtige gebieden uit Oost-Afrika, daardoor kreeg het de benaming „savanne hypothese‟. Orians (1986) formuleerde drie sleutelfactoren die onze voorouderlijke omgeving volgens hem bevatte. Ten eerste bood de savanne verschillende diersoorten en planten die fungeerden als voedsel voor de omnivoren. Ook het zicht over de uitgestrekte landschappen droeg bij tot het veiligheidsgevoel en het detecteren van rivalen. Ten tweede, de aanwezigheid van bomen met een wijde kruin was uitermate geschikt om te schuilen in slechte weersomstandigheden. Als laatste onderscheidt hij ook meren en rivieren, die verschillende vissoorten en eetbare planten boden.
Wanneer we deze drie elementen samenbrengen en vergelijken met recente onderzoeksresultaten, lijkt het dat wanneer mensen de keuze krijgen, ze prefereren om zich te vestigen in een open landschap, waarop verspreid bomen groeien met een smalle, korte stam en wijde kruin. De meest opmerkbare manifestatie van deze drie sleutelfactoren, komt terug in de principes van landschapsdesign. Wanneer men in een stedelijke omgeving woont, levert men vaak een enorme inspanning om een soort intermediair terrein te creëren, waarin steevast savanne-elementen terugkomen. Ook Japanse tuinen van de 9de tot de 12de eeuw worden gekenmerkt door deze elementen. De bomen werden constant gesnoeid om in zoveel mogelijk opzichten te lijken op de bomen uit de tropische savanne, zowel qua stam, kruin en vorm. Verschillende onderzoekers: Gordon, Yi-Fu Tuan en René Dubos hebben onafhankelijk van elkaar onderzoek gevoerd naar dit fenomeen, en kwamen inderdaad tot de conclusie dat de mens een voorkeur vertoont voor savannelandschappen. Het feit dat deze creaties in de smaak vallen, kan dus het gevolg zijn van een diep genetisch bepaalde herinnering aan de mensheid zijn optimale oorspronkelijke omgeving.
Men kan uiteraard beweren dat sommige omgevingen gewoon aangenaam kunnen genoemd worden, en daar verder geen verklaring voor hoeft gezocht te worden. Volgens Wilson (1984) is het net datgene dat zomaar voor waar aangenomen wordt, meestal opmerkelijk significant blijkt te zijn. Sommige landschappen en omgevingen kunnen inderdaad als aangenaam bestempeld worden, om dezelfde reden waarom suiker zoet is en incest en pedofilie als wansmakelijk worden bestempeld. Maar elk van deze reacties en beoordelingen heeft een specifieke betekenis die diepgeworteld blijkt te liggen in ons genetisch verleden. De voorkeur voor savannelandschappen moet dus gezien worden als een soort onbewust psychologisch mechanisme dat ingebouwd is in onze genen doorheen onze evolutie. Vanuit evolutionair psychologisch standpunt kan dit verklaard worden door te stellen dat elk van de kenmerken van zulks landschap een adaptieve oplossing biedt voor de problemen uit onze evolutionaire geschiedenis, aldus Bridgeman (2003). Ons gedrag zal hier gestuurd worden door attitudes en motivaties die echter niet als determinerende patronen mogen beschouwd worden.
40
Tot slot wordt ook aandacht geschonken aan onderzoek met betrekking tot de geldigheid van de savanne hypothese bij kinderen. Balling & Falk (1982) stellen vast dat de voorkeur voor savannekarakteristieken duidelijker naar voren komt bij kinderen, dan bij volwassen. De verklaring hiervoor is volgens hen te vinden in het feit dat volwassenen reeds een langere tijd in andere omgevingen hebben gewoond die sterk verschilden van de savanne. Deze opgedane ervaringen en indrukken kunnen bijgevolg voor een vertekening zorgen. Uit deze trend bij -relatief- jonge kinderen, werd de conclusie getrokken dat de aangeboren reacties op bepaalde landschapskenmerken beïnvloed worden door levenservaringen en indrukken van andere omgevingen, naarmate de leeftijd toeneemt. Het feit dat geen enkel van de respondenten, jong of oud, reeds een savannelandschap bezocht had, wordt ook in rekening gebracht. Ook al werd afgeleid dat levenservaring een invloed heeft op de esthetische voorkeur, toch overschaduwt deze niet volledig de zogenaamde aangeboren reacties die bij de kinderen in dit experiment werden vastgesteld (Balling & Falk, 1982).
De belangrijkste voorspellers voor landschapsvoorkeuren Vanuit de savanne hypothese kwamen reeds een aantal factoren naar voren, waardoor men aangetrokken zal worden. Voornamelijk een groen, uitgestrekt landschap met middellang gras en waarop bomen verspreid voorkomen wordt bestempeld als het meest aantrekkelijk. Een belangrijke factor blijkt het soort boom te zijn. Wilson (1992, p. 334) doet een poging om deze typische savanneboom te omschrijven: „The ideal tree crown sought is consistently wider than tall, with spreading lowermost branches close enough to the ground to touch and climb, clothed with compound or needle-shaped leaves.‟ Over smaken valt te twisten zegt het spreekwoord, maar onze smaak in landschappen is dus niet aangeleerd maar komt voort uit een dieper gelegen genetische aanleg. Ook Pliska (2006, p. 75) sluit zich hierbij aan: „The appreciation for water and nature views isn‟t a value that is acquired, such as the taste for fine wine or caviar, but is a base attraction that is shared by people across all cultures and economic classes.‟
Ook natuurlijke elementen die indicators zijn voor een vruchtbare leefomgeving dragen onze voorkeur. Vanuit functioneel evolutionair perspectief zullen dus natuurlijke elementen, zoals water, groene vegetatie en bloemen, geprefereerd worden boven meer moderne, artificiële artefacten, zoals glas en beton (Ulrich, 1983; Kaplan & Kaplan, 1989). Deze elementen wijzen namelijk op de aanwezigheid van twee cruciale aspecten die nodig zijn voor de menselijke overleving: water en voedsel. Wanneer we plantengroei beschouwen, zouden de voorkeuren voor een groene of groenachtige vegetatie hoger moeten liggen dan voor settings die meer verschillende kleuren bevatten en elementen die wijzen op woestijnachtig gebied, waar voedsel en water moeilijker te vinden zijn.
41
Een belangrijk aspect dat kan bijdragen tot een hogere likeability van een bepaald landschap is mysterie. Bepaalde landschappen hebben een mysterieus karakter dat niet kan bevredigd worden door enkel de foto ervan te bekijken. Dit zorgt er voor dat men de drang ontwikkelt om het landschap effectief te verkennen. Zoals Kaplan (1987) stelt: „”mystery” is a characteristic of landscapes that draws the viewer into the scene, making him/her want to find out more. [...] The desire to know what‟s around the hill or over the horizon is likely to have evolutionary roots‟ (geciteerd in Orians & Heerwagen, 1992, p. 573).
Kaplan (1992) betrekt het mysterie aspect ook in zijn zogenaamde Preference Model. Er worden twee categorieën onderscheiden van informatievoorziening: namelijk de nood die de mens heeft om vreemde zaken te verkennen (exploration) en te begrijpen (understanding). De andere categorie betreft de mate van verwerking die nodig is om conclusies te trekken uit verschillende omgevingsfactoren. Ofwel kunnen de conclusies meteen gevormd worden (immediate) of men moet deze afleiden uit verschillende omgevingskarakteristieken (inferred). De combinatie van deze twee categorieën zorgt voor 4 variabelen, die mogelijke voorspellers zijn van landschapsvoorkeuren. Het belang van dit model ligt vooral in het feit dat het bijdraagt aan de kennis die we reeds hebben over menselijke intuïtie. Het is een kader dat kan leiden tot nieuwe inzichten en dat nog steeds onderhevig is aan aanpassingen en veranderingen. Bijkomend onderzoek naar de oorsprong van landschapsvoorkeuren bij mensen heeft uitgewezen dat men zich vaak niet bewust is van deze voorspellende variabelen, die duidelijk een invloed hadden op hun landschapskeuze.
Figuur x: The Preference Matrix (Bron: Kaplan, 1992, p. 587)
Men moet er rekening mee houden dat vanaf een bepaald niveau mysterie ook negatieve emotionele reacties kan uitlokken, aangezien het kan leiden tot gevoelens van gevaar en onrust (Herzog, 1988). Het is dus van belang om meer en uitgebreider onderzoek te voeren, naar wat de verschillende
42
aspecten zijn die de mysterieuze eigenschappen van landschappen kunnen beïnvloeden, om zo positieve emotionele reacties uit te lokken bij de mens.
Complexiteit is ook een beïnvloedende factor van landschapvoorkeuren. Onderzoek door Wohlhill (1968) heeft aan het licht gebracht dat gematigde niveaus van complexiteit een belangrijke invloed hadden, en zelfs een voorspellende factor konden zijn voor omgevingsvoorkeuren. Deze complexiteit houdt voornamelijk rekening met het aantal verschillende objecten die aanwezig zijn in de specifieke setting. Deze hypothese kon gedeeltelijk op bijval rekenen door Kaplan & Kaplan (1989), die concludeerden uit eigen onderzoek dat mensen geen significante voorkeur vertoonden voor settings waaraan het ontbrak aan complexiteit. Een hoge complexiteit stond echter niet garant voor gegarandeerde hoge voorkeuren (Kahn, 1997).
Wanneer men onze moderne leefomgeving bekijkt, is het vanuit biophilisch opzicht roeien met de riemen die we hebben. Tesitel, Kusová & Bartos (2001) stelden dan ook significante voorkeuren vast voor stedelijke omgevingen die natuurlijke elementen bevatten. Het blijkt dus dat wanneer de mens ver verwijderd is van de natuur, hij de natuur tot bij zich probeert te halen door bijvoorbeeld de aanleg van parken en het planten van bomen langs de straatkant. Mensen trachten hun omgeving groener en dus aangenamer te maken.
Onderzoeksmethoden Het merendeel van de studies naar esthetische landschapsvoorkeuren verkregen data door het gebruik van affectieve of emotionele beoordelingsschalen. Respondenten worden eerder geconfronteerd met simulaties van landschappen, waarbij slides of foto‟s gebruikt worden, dan dat ze blootgesteld worden aan de werkelijke, feitelijke omgevingen (Ulrich, 1993). De geldigheid van het gebruik van slides werd getest, door de resultaten te vergelijken met bevindingen vanuit experimenten waarbij beoordelingen werden gegeven terwijl men zich op en in het specifieke landschap bevond. Terwijl de meeste studies uitwezen dat resultaten uit beide types van onderzoek sterk correleerden, is het geldigheidsvraagstuk nog niet volledig opgelost. Ook Orians & Heerwagen (1992) concludeerden dat deze twee typen onderzoek niet zorgen voor significante verschillen in voorkeur. Dit is een belangrijke vaststelling, ook voor ons onderzoek, omdat de vergelijking van foto‟s of afbeeldingen van landschappen ons in staat stelt om een grote verscheidenheid van kenmerken te testen bij een groot aantal mensen. Iets wat niet evident is wanneer men de respondenten moet meenemen naar verschillende landschapsites.
43
3.2.2 Natuurlijke kleuren Onderzoek naar het gebruik van kleuren in reclame kan opgedeeld worden in drie stromingen. De eerste onderzocht specifieke kleuren die gebruikt werden in printreclame (Schindler, 1986, Lee & Barnes, 1990). De tweede stroming vergeleek de effectiviteit van gekleurde advertenties met zwart/wit advertenties (Sparkman & Austin, 1980; Meyers-Levy & Peracchio, 1995). De laatste en derde stroming heeft de effecten van specifieke kleuren op consumentenreacties getest, rekeninghoudend met de effecten van hue of schakering (Bellizzi et.al. 1983; Crowley, 1993). Een algemene tendens die vastgesteld wordt is dat kleurvoorkeuren sterk variëren. Zoals Geboy (1996) stelt is het tegenwoordig van belang om de krappe reclamebudgetten zodanig om te zetten dat ze maximale effecten bereiken en de boodschap te laten opvallen tussen de overload aan reclame. Kleur is één van de eenvoudigste middelen bij uitstek om dit te doen, als men tenminste voldoende kennis heeft over wanneer en hoe bepaalde kleuren te gebruiken.
Om de invloed van kleuren te bepalen, starten we onze bespreking bij de vergelijking met zwart/wit advertenties. Meyers-Levy & Peracchio (1995) toonden aan dat kleurenfoto‟s in advertenties algemeen geprefereerd worden boven zwart/wit foto‟s en er beter in slagen de aandacht te trekken. Wanneer men de functie van kleuren gaat bekijken binnen een reclamecontext en de principes van het Elaboration Likelihood Model (Petty, Cacioppo & Schumann, 1983) hierop toepast, kan met tot verrassende nieuwe inzichten komen. Wanneer de motivatie van de consument om de informatie te verwerken laag is, zullen de attitudes met betrekking tot het product gebaseerd zijn op simpele vuistregels die geassocieerd worden met oppervlakkige cues zoals de fysieke aantrekkelijkheid van de foto, het product of de persoon in de advertentie (Chaiken, 1980; Petty et al., 1983; Gigerenzer, 2007). Omdat kleur de mogelijkheid bezit om de aantrekkelijkheid van deze aspecten te bevorderen, zullen consumenten in alle waarschijnlijkheid meer positieve en gunstige productattitudes ontwikkelen wanneer advertenties (bepaalde) kleuren bezitten, in vergelijking met zwart/witte afbeeldingen.
Wanneer de verwerkingsmotivatie daarentegen hoog is, worden consumenten geacht om meer inspanningen te leveren om de informatie te verwerken (Petty et al. 1983). Kleur kan er dan in eerste instantie voor zorgen dat de aandacht getrokken wordt, maar naderhand zal de aandacht van de consument zich verplaatsen naar meer rationele en cognitieve elementen in de advertentie. Resultaten hebben uitgewezen dat: „[…] for high-motivation viewers, the effectiveness of full-color versus blackand-white ads is moderated by the cognitive demands of the ad‟ (Meyers-Levy & Peracchio, 1995, p. 126). Wanneer de advertentie dus een hoge mate van aandacht vraagt om de informatie te verwerken, kunnen kleuren de aandacht hiervan afleiden, op een negatieve manier. In dit opzicht lijken zwart/wit
44
afbeeldingen minder afleidend te werken. De moeilijkheid is dus om het juiste evenwicht te vinden tussen de mate van kleurgebruik en de mate van complexiteit van de advertentie.
Wanneer we dan specifieke kleuren vergelijken en de emotionele reacties die ze uitlokken, wordt vastgesteld dat bepaalde kleuren een eigenschap bezitten om tot een hogere staat van opwinding te leiden (Riezenbos, 1996). Door een bepaald kleur te zien, maken we onbewust verschillende associaties die de perceptie van een advertentie ten goede kan komen. Geboy (1996, p. 53) claimt : „Color helps communicate complex information by invoking ancillary emotional responses. The combination head/heart (rational/emotional) message is very effective in conveying information.‟
Om de werking van kleuren en onze psychologische mechanismen beter te begrijpen, moeten we drie hoofdbestanddelen van kleur onderscheiden: de schakering, chroma en waarde van de kleur. Gorn, Chattopadhyay, Yi, T. & Dahl (1997, p.1387) voorzien een duidelijke definitie van deze aspecten: „Hue is the pigment of the color, what we normally understand as blue, red, yellow, etc. Chroma refers to saturation; highly saturated colors have a greater proportion of the pigment in them. Low chroma colors are dull and high chroma colors are rich and deep. Value is the degree of darkness or lightness of the color relative to a neutral scale that extends from pure black to pure white. Low value colors have a „blackish‟ quality to them, as if the color black was mixed into the pigment.‟ De resultaten van hun onderzoek tonen aan dat kleuren met een hogere waarde tot een hogere ad-likeability leiden. Ook droegen hogere niveaus van chroma bij tot sterkere consumentgevoelens van opwinding, wat op zijn beurt leidde tot een hogere ad-likeability.
Blauw & groen Specifiek onderzoek naar het effect van natuurlijke kleuren is eerder schaars. Wanneer we onze focus leggen op natuurlijke kleuren, trekken de kleuren blauw en groen meteen de aandacht. Opvallend is echter wel dat ook uit algemene kleuronderzoeken vaak de kleuren blauw en groen naar voor kwamen als meest geprefereerde kleuren. Heath (2001) verklaart de aantrekkelijkheid van het natuurlijk kleurenpalet door te claimen dat o.a. het kleur groen een dieperliggende emotie op gang brengt, door een onbewuste associatie die gemaakt wordt met kindness to the environment. Dit is een belangrijke vaststelling binnen onze huidige maatschappij, waar milieuvriendelijkheid steeds meer belangstelling krijgt. Hartmann & Apaolaza-Ibáñez (2010) sluiten zich aan bij dit perspectief door aan te tonen dat kleuren met betrekking tot het milieu een positieve invloed hebben op de gedragsmatige reacties zoals consumentgevoelens en de waarschijnlijkheid tot aankoop.
Het antwoord op de vraag waarom we positieve emotionele reacties vertonen tegenover groen en blauw, kan voorzien worden vanuit evolutionair standpunt. De schijnbaar aangeboren en universele
45
voorkeur voor blauw is mogelijk verbonden met het kleur van de lucht en water en heeft dus waarschijnlijk een evolutionaire oorsprong (Saad & Gill, 2000). Groen en blauw kunnen volgens Adams & Osgood (2000) makkelijk teruggebracht worden tot onze natuurlijke omgeving. Uit onderzoek naar landschapskleuren werd ook vastgesteld dat landschappen die -overwegend- blauwe elementen bevatten de voorkeur kregen. Volgens Dutoon (2009) wordt deze menselijke voorkeur niet bepaald door culturele, moderne invloeden maar is ze gedeeltelijk genetisch bepaald. Deze fundamentele aantrekkingskracht tot bepaalde kleuren en types van landschappen is geen sociaal construct maar aanwezig in de menselijke natuur als een erfstuk van het Pleistoceen, de 1,6 miljoen jaren waarin de moderne mens evolueerde tot wat hij nu is.
Om kleuren zo effectief en gericht mogelijk te gebruiken in advertenties, is het belangrijk te weten welke associaties waarschijnlijk zullen gemaakt worden met bepaalde kleuren. Lane (1991) stelde vast dat blauw geassocieerd wordt met rijkdom, vertrouwen en veiligheid, terwijl grijs geassocieerd wordt met kracht, exclusiviteit en succes en oranje associaties met maakt goedkope zaken. Volgens Seitel (1993) is dit de reden waarom banken voornamelijk de kleuren blauw en grijs zullen gebruiken in logo‟s en campagnes in plaats van het kleur oranje. Cimbalo, Beck & Sendziak (1984) testten de kleurassociaties die gemaakt worden bij twee leeftijdsgroepen. Voor beide groepen werden significante gelijkenissen vastgesteld met betrekking tot kleurassociaties. Geel, oranje, blauw en groen werden omschreven als „gelukkige‟ kleuren, terwijl kleuren zoals zwart, rood en bruin gelinkt werden aan droevigheid.
Hoewel de reacties op verschillende kleuren voornamelijk afhangen van individuele preferenties, wordt er toch gesteld dat er sprake kan zijn van universele voorkeuren. Blauw is bijvoorbeeld het kleur dat vooral door volwassenen gekozen wordt (Grieve, 1991). Uitzonderingen bevestigen natuurlijk de regel, Silver (1988) stelde vast dat Afrikanen vooral kleuren prefereren in het rood/zwart/paars kleurenpallet, terwijl blanken eerder opteren voor groen- en blauwtinten. Hierbij sluiten Wiegersma & Van der Elst (1988) aan met hun crossculturele onderzoeksresultaten die uitwezen dat het kleur blauw het vaakst gekozen werd, behalve bij respondenten uit Senegal, die vooral kozen voor de kleuren rood en zwart. We concluderen dat onderzoek naar het gebruik van -natuurlijke- kleuren in een reclamecontext en de theoretische fundering ervan, nog in zijn kinderschoenen staat.
46
3.2.3 Dieren Verschillende reclamecampagnes worden opgezet met centraal het gebruik van dieren, al is weinig academisch onderzoek verricht dat zich toelegt op consumentreacties tegenover het gebruik van dierlijke cues. Bijkomend zijn weinig studies verricht naar de relaties tussen voorkeuren voor settings met en zonder dieren (Orians & Heerwagen,1992). De meeste onderzoekers kiezen er bewust voor om dieren uit het testmateriaal te weren, omdat verwacht wordt dat deze de aantrekkelijkheidscores zullen verhogen. Het wordt dus algemeen aangenomen dat de mens aangetrokken zal worden tot dierlijke cues, maar duidelijke onderzoeksresultaten om deze aanname te staven ontbreken echter. Wanneer men onder biophilia „affiliatie met het leven en levensechte processen‟ verstaat, dan zou de analyse van de mens/dier relatie gegevens moeten genereren die consistent zijn met deze hypothese. Hoggan (1989) stelde zelfs vast dat consumenten zich vaker bewust zijn van de link die door advertenties gemaakt wordt tussen mens en dier, dan voor bepaalde campagnes die gebruik maken van bekendheden. Zo omschrijven Orians & Heerwagen (1992) verschillende dierlijke cues waarop de menselijke reactie vanuit evolutionair standpunt kan voorspeld worden. Hiervoor betrekken ze het voorbeeld van grote zoogdieren als een omgevingscue en bron van overdraagbare informatie. Dieren zijn voor de mens vanuit 2 opzichten interessant: ze kunnen zowel een bron van gevaar als van voedsel zijn. Het is dus niet verrassend dat de mens een grote interesse vertoont in zoogdieren en deze ook de aandacht lang kunnen behouden. Het feit dat grote zoogdieren zo geliefd zijn komt in veel zaken duidelijk naar voren. Verschillende natuurprogramma‟s besteden veel tijd aan documentaires en portretten van zoogdieren en ook in advertenties worden ze gebruikt om de aantrekkelijkheid van het aangeboden product te verhogen, zelfs al hebben deze producten niks met het betrokken dier te maken.
Maar niet enkel wilde en exotische dieren dragen onze voorkeur, ook huisdieren kunnen op sympathie rekenen. Shepard (1996, p.151) omschrijft gedomesticeerde dieren als „biological slaves who cringe and fawn or perform as we wish. [...] Domestic animals are not a glorious bonus on life; rather they are compensations for something desperately missing.‟ Aansluitend wees een studie van Lancendorfer, Atkin & Reece (2008) uit dat de aanwezigheid van een hond in advertenties, een significante verhoging van de heuristische verwerking tot gevolg had. Volgens Shepard (1993) moeten we, willen we biophilia doorgronden, onderzoek doen naar zowel gedomesticeerde dieren als naar wilde dieren. Dit soort resultaten werd bevestigd door enerzijds Amerikaanse studies (DeSchriver & Riddick, 1990) en Europese studies (Bataille-Benguigui, 1992) anderzijds, maar werden nog niet onderworpen aan crossculturele tests, hoewel de resultaten toch een onderzoekswaardige hypothese voorstelden. Echter, door de afwezigheid van degelijk crosscultureel onderzoek en data, kan het geleverde bewijs enkel verkennen en suggestief van aard zijn. 47
Wanneer men dieren in reclame gebruikt, zal de consument beïnvloedt worden door 2 belangrijke factoren, aldus Spears et. al. (1996). Ten eerste is er de invloed van de symbolische betekenis die het dier vanuit de cultuur toegeschreven krijgt en ten tweede is de fysieke aantrekkelijkheid en likeability van hoe het dier afgebeeld wordt een invloedrijke factor.
Symbolische betekenis De symbolische betekenis van dieren komt in verschillende aspecten van het leven terug. Zowel in taal, onder de vorm van metaforen, als het grote succes dat huisdieren kennen. We kunnen ons bijgevolg de vraag stellen waarom zo veel mensen huisdieren hebben. Volgens Wilson (1984) prefereren we huisdieren omdat ze de rol vervullen van een soort surrogaatfamilie. Vooral honden zijn in dit opzicht geliefd omdat ze dezelfde menselijke rituelen vertonen zoals begroetingen en onderdanigheid. De sleutel tot deze opmerkelijke compatibiliteit tussen mens en dier ligt in het feit dat de hond afstamt van de wolf, al zij het met lichte gedragsaanpassingen. Een hond is, net als zijn aanverwanten, altijd klaar voor de jacht maar wanneer het van hem verlangd wordt, transformeren ze net zo makkelijk in kinderen. Door dit aspect zijn honden aantrekkelijke metgezellen voor de mens. Volgens Kellert (1993) kunnen gezelschapsdieren gezien worden als een vorm van vermenselijking van de natuur. Ook therapeutisch mentale en fysieke voordelen van huisdieren werden reeds vastgesteld in verschillende studies (Katcher & Beck, 1983; Anderson et al., 1984).
Uit onderzoek door Katcher & Wilkins (1993) kunnen twee belangrijke conclusies getrokken worden. Ten eerste vertoont de mens de neiging om dieren als verwanten en zelfs familie te beschouwen en ten tweede bezitten dieren de eigenschap om spraak uit te lokken bij de mens. Want spraak en non-verbale expressie worden bevorderd door de aanwezigheid van dieren. Dit wordt door Shepard (1993, p. 275) als volgt verwoord: „We are exhorted to treat them as fellow beings, even as friends, to extend our horizons to include them within our circle of familial and social responsibility, and to be gratified in this “humane” caring for all things great and small.‟ Hierover kunnen we ons afvragen of de verwantschap tussen mens en dier datgene is wat bedoeld wordt met „de aangeboren neiging om zich te affiliëren‟ dat de biophilia hypothese definieert? Deze aangeboren factor impliceert dat er sprake is van een evolutionaire basis en soortoverschrijdende karakteristieken.
Ook het gebruik van dieren als culturele symbolen of metaforen werd reeds uitvoerig onderzocht. Lerner & Kalof (1999) bekeken het gebruik van dieren als culturele symbolen in televisiereclame. Ze stelden zes hoofdbestanddelen vast waarrond de symboliek van dieren vaak draait: als geliefden, symbolen, middelen, allegorieën, obstakels en als deel van de natuur. Ook hierin komt de vermenselijking van dieren terug naar voren. De reden waarom karikaturen van dieren in reclame een
48
positief effect kent, komt doordat deze karikaturen betekenissen overdragen op het geadverteerde merk, aldus Phillips (1996). Wanneer de meerderheid van de consumenten bijgevolg positieve culturele betekenissen toekent aan het dier, dan kunnen marketeers deze betekenissen uitbuiten door ze te linken aan hun product of merk.
We onderscheiden ook de menselijke nood om metaforen te gebruiken, die voornamelijk hun uiting vinden door middel van dierlijke referenties. Hoe sterker de gevoelens over een bepaald thema, hoe vaker men zijn afgrijnzen of geluk zal uitdrukken in dierlijke termen volgens Lawrence (1993), die dit fenomeen omschrijft als cognitieve biophilia. Telkens wanneer men geconfronteerd wordt met een dier, wordt dat real life dier steeds vergezeld door een onafscheidelijk beeld, dat opgebouwd is in de menselijke geest. Dit „droombeeld‟ ontstaat uit, of wordt beïnvloed door, reeds bestaande individuele, culturele of maatschappelijke conditionering. Zoals Lawrence (1993, p. 302) dit treffend omschrijft: [...] „thus „nature‟, as represented by the actual biological and behavioral traits of a particular animal, becomes transformed into a cultural construct that may or may not reflect the empirical reality concerning that animal but generally involves much embellishment.‟ Kellert (1983) stelde hieromtrent vast dat dieren 90% van de karakters uitmaken die voorkomen in leesvoorbereidende schoolboeken voor kleuters.
De kracht van biophilia komt niet enkel naar voren uit directe interacties tussen mens en dier, maar ook door het proces van symboliek aan de hand van dierlijke kenmerken, aldus Lawrence (1993). Bovendien wordt er een algemene indruk en beeld opgemaakt in de geest van de mens over een bepaald dier en zijn specifieke eigenschappen. Het dier wordt voortaan gekenmerkt door dit geestelijke construct, eerder dan door de feitelijke kenmerken van het dier in acht te nemen wanneer men ermee geconfronteerd wordt. Zo worden vleermuizen gezien als mythische wezens, gevaarlijke nachtdieren die uit zijn om zich te nestelen in mensenhaar. Niets is echter minder waar in de realiteit, maar door dit gecreëerde beeld in de menselijke geest, zullen bepaalde gedragsmatige reacties geconditioneerd worden tegenover het dier, die echter niet stroken met de realiteit. Deze diersymboliek kan gezien worden als een vorm van biophilia, op die manier dat het een stap voorstelt in de zoektocht naar de plaats van de mens in de natuur. Een belangrijk voorbeeld van deze symboliek is de slang/serpent tegenstelling die door Wilson (1984) uitvoerig onderzocht werd. De slang en het serpent, enerzijds een reptiel van vlees en bloed en anderzijds een demonisch droombeeld. De mens zal zelf het beeld creëren waar dit dier voor staat. Cultuur transformeert de slang in een serpent, een wezen dat veruit venijniger, kwaadaardiger en gevaarlijker is dan het eigenlijke reptiel. Cultuur is op zijn beurt een creatie van de geest, die kan gezien worden als een machine die de feitelijke wereld recreëert aan de hand van symbolen die tot uiting komen in beelden en verhalen. Deze tegenstelling onthult de complexiteit van de relatie tussen mens en natuur. Als een gevolg hiervan speelt het serpent een belangrijke rol in culturen die wereldwijd verspreid zijn.
49
Voor de mens wordt elke vorm van leven oneindig interessanter bevonden dan een levensloze materie. Zoals Wilson het in Biophilia (1984, p. 84) verwoordt: „No one in his right mind looks at a pile of dead leaves in preference to the tree from which they fell‟. Dit verklaart waarom zelfs de meest weerzinwekkende en bedreigende dieren, toch in staat zijn nieuwsgierigheid en fascinatie op te wekken bij de meeste mensen, waarbij vaak een soort magisch droombeeld van het dier gecreëerd wordt in de menselijke geest. Doorheen verschillende culturen kunnen dezelfde processen in de hersenen worden onderscheiden, aldus Wilson (1984). Deze culturele manifestaties kunnen op het eerste zicht mysterieus lijken en los van elkaar staand, maar volgens Wilson is er een simpele verklaring voor dit aanwezige archetype in de menselijke beleving. De geest is voorbestemd en geprogrammeerd om emotioneel te reageren bij het aanschouwen van een slang of een andere bedreigende diersoort. Niet enkel om angst te creëren, maar ook om opgewonden te raken en er een fascinatie voor te ontwikkelen.
Fysieke aantrekkelijkheid De mens is van nature gefascineerd door dieren, voornamelijk door hun uiterlijke kenmerken. Thornhill (1998) onderscheidt verschillende takken binnen de Darwinistische esthetiek, die de laatste 20 jaar aan belang hebben gewonnen. Volgens hem is onder andere seksuele selectie een biologisch proces dat voor extravagante uiterlijke kenmerken heeft gezorgd, zoals bijvoorbeeld de kleurrijke staart van een pauw om andere vrouwelijke pauwen aan te trekken en mannelijke pauwen te intimideren. Skamel (2003, p. 24) sluit hierbij aan door te formuleren dat : “The signaling traits of animals from the peacock‟s tail to the waist of women (Singh 1993), appear to be truthful indicators of phenotypic quality.”
Er zijn verschillende studies gevoerd naar wat nu die uiterlijke kenmerken van dieren zijn die ons zo fascineren. Stokes (2007) maakte een overzicht vanuit zijn onderzoeksresultaten van de dierlijke eigenschappen
die
als
meest
aantrekkelijk
werden
bestempeld.
Namelijk:
kinderlijke
karakteristieken, gelijkenissen met menselijke vormen, de manier van voortbewegen, houding, de textuur van de huid en hun kleur. Ook grote dieren lijken meer in de smaak te vallen dan kleinere dieren. Al merken we op dat dit niet het geval is bij extreem jonge dieren wan babydieren lijken nog steeds de voorkeur te hebben in vergelijking met volwassen dieren. Uit studies is gebleken dat voornamelijk vrouwelijke respondenten een grote interesse in, en aantrekking tot, babydieren ervaren.
Onderzoek met betrekking tot bedreigde of exotische diersoorten, heeft ook opmerkelijke resultaten gegenereerd. Hoge voorkeurcijfers werden bekomen voor afbeeldingen die exotische dieren bevatten.
50
De oorzaak hiervan ligt in het feit dat de mens van nature sensatiezuchtige wezens zijn (Zuckerman, Ulrich & McLaughlin, 1993). Dit is een eigenschap die voornamelijk voorkomt bij jongere mannen (Bernáldez, Abelló & Gallardo, 1989). Wanneer we deze piste beschouwen kan deze sensatiezucht er voor zorgen dat bepaalde preferenties voor risicovolle landschappen, bedreigende of exotische dieren zullen toenemen, omdat ze als uitdagend worden beschouwd. Om die reden worden verhoogde adlikeability scores vastgesteld voor onder andere exotische dieren, zoals de giraf of de zebra (Schauman, 1990).
3.3 Besluit In het slot van dit literatuuronderzoek werd een selectie van biophilische cues gemaakt. Deze cues vormen de basis voor ons empirisch onderzoek, waarin we zullen nagaan of ze in staat zijn om een positieve primaire affectieve reactie teweeg te brengen bij de confrontatie met een gemanipuleerde advertentie. Op die manier kunnen we achterhalen of de inzichten uit de evolutionaire psychologie gecombineerd met aspecten vanuit de biophilia hypothese, bruikbaar zijn binnen een reclamecontext.
Deze theoretische biophilische cues zullen in praktijk worden omgezet door advertenties te manipuleren. Met betrekking tot landschappen komt dit neer op de vergelijking tussen stedelijke en natuurlijke omgevingen, alsook de toevoeging van natuurlijke elementen in artificiële settings. Verder worden ook de voorlopige inzichten met betrekking tot natuurlijke kleuren opgenomen in ons experimenteel luik. Tot slot zullen we nagaan of de aanwezigheid van dieren inderdaad kan bijdragen tot een hogere ad-likeability, zoals uit eerder onderzoek vastgesteld werd. Om meer inzicht te krijgen in de rol van dieren binnen een reclamecontext, zullen ook verschillende soorten dieren met elkaar vergeleken worden, aangezien reeds aangegeven werd dat exotische dieren een grotere aantrekking uitoefenen op de mens, dan gedomesticeerde dieren. Dezelfde vergelijking gaat op, wanneer men babydieren vergelijkt met volwassen dieren.
51
EMPIRISCH LUIK
52
1 1.1
ONDERZOEK Probleemstelling
Uit voorgaande literatuurstudie is gebleken dat reclame duidelijke effecten kan hebben op het gedrag van de consument, afhankelijk van de manier waarop de consument de informatie verwerkt. Daarom is het van groot belang voor marketeers om een duidelijk inzicht te krijgen in de verschillende aspecten van reclame die bijdragen tot een verhoging van de ad-likeability, of reclamewaardering. Specifiek bij printadvertenties kan de blootstelling aan bepaalde reclames enorm variëren en hangt het voornamelijk af van de interesse van de consument hoelang deze bij een bepaalde advertentie zal blijven stilstaan. Het is dus van belang voor marketeers een duidelijk inzicht te hebben in de factoren die de interesse van de consument in de spreekwoordelijke oogopslag kunnen trekken én behouden.
Voorafgaand werd het fenomeen biophilia, aantrekking tot en vereenzelviging met de natuur en alle levende organismen, reeds uitvoerig besproken. Op basis hiervan werden verschillende natuurlijke cues geselecteerd die volgens deze biophilia hypothese een diepgewortelde aantrekking op de mens zullen uitoefenen. Vanuit evolutionair-psychologisch perspectief kunnen we gebruik maken van deze esthetische cues, via de relatief nieuwe principes van cuemanagement, om na te gaan of ze al dan niet een positieve invloed hebben op de ad-likeability.
Hiervoor zullen we bijgevolg vanuit evolutionair psychologische invalshoek de principes van de biophilia hypothese moeten toepassen binnen een reclamecontext. Want zoals eerder vermeld, moet binnen een concurrerend reclamelandschap rekening gehouden worden met alle elementen die kunnen bijdragen tot het creëren van succesvolle campagnes en advertenties, die in verschillende opzichten een aantrekking uitoefenen op de mens.
1.2
Doelstelling
Via dit onderzoek wordt nagegaan wat de principes van de biophilia hypothese kunnen betekenen voor de verwerking van advertenties. Hiervoor wordt een verband gelegd tussen de kernconcepten vanuit de biophilia hypothese door deze als vormelijke cues in reclame te gebruiken. Door aspecten vanuit de evolutionaire psychologie te combineren met de –relatief- nieuwe kennis over het gebruik en de impact van evolutionaire cues in reclame, trachten we meer inzicht te krijgen in die factoren die bijdragen tot een hogere reclamewaardering of ad-likeability.
53
Het eindopzet is om na te gaan in welke mate deze verschillende biophilische cues een positieve impact kunnen hebben op de ad-likeability van een bepaalde advertentie. Hiervoor zullen wij de primaire affectieve reacties van de respondenten in de scanningfase analyseren. Enerzijds kunnen de resultaten bijdragen tot meer inzicht in het zogenaamde universele biophilia fenomeen en anderzijds kunnen deze biophilische cues onderling vergeleken worden qua effectiviteit. De resultaten hiervan kunnen bijgevolg zowel een bijdrage leveren op wetenschappelijk vlak, ter ondersteuning of ontkrachting van de biophilia hypothese, als op vlak van reclamewerking en cuemanagement.
1.3 Vraagstelling Als overkoepelende hoofdvraagstelling onderscheiden we:
1.
Hebben de geselecteerde biophilische cues een positieve invloed op de ad-likeability?
Binnen deze algemene vraagstelling zullen we verder nog een onderscheid maken tussen drie clusters, om zo dieper in te gaan op drie soorten biophilische cues. Hierbij moet in acht genomen worden dat het begrip biophilia veel verder reikt dan, en niet kan gelimiteerd worden tot, deze drie clusters van natuurlijke aspecten. Maar om het onderzoek zo grondig en gedetailleerd mogelijk te voeren, werden drie clusters vooropgesteld waarrond het experiment zich zal situeren.
Hieruit worden volgende deelvragen afgeleid:
2.
Zal het gebruik van specifieke landschappen of landschapskenmerken een positieve invloed hebben op de ad-likeability?
3.
Zullen natuurlijke kleuren een positieve impact hebben op de ad-likeability?
4.
Draagt de aanwezigheid van dieren in advertenties bij tot een hogere ad-likeability?
5.
Binnen elke cluster wordt ook rekening gehouden met sociodemografische verschillen. Is er een verschil tussen de ad-likeability scores van mannen en vrouwen? En tussen de scores van twee verschillende generaties?
Door het opstellen van gedetailleerde hypothesen (cfr. infra) aan de hand van het voorgaande literatuuronderzoek en het toetsen van deze veronderstellingen aan de hand van het experiment, trachten wij duidelijke antwoorden te bekomen op deze onderzoeksvragen.
54
2
ONDERZOEKSDESIGN
2.1 Onderzoekstype We gaan op een kwantitatieve manier te werk, om zo de impact van biophilische cues op de adlikeability na te gaan bij een zo groot mogelijke onderzoekspopulatie. Hiervoor zetten we een experiment op, dat uiterst geschikt is om na te gaan of veranderingen in een variabele, veranderingen in een andere variabele tot gevolg hebben.
Het doel van een experiment is hypothesen toetsen met betrekking tot causale relaties. Eerst en vooral worden de verwachtingen of hypothesen geformuleerd over het causaal verband (cfr. infra). Op basis van deze hypothesen wordt enerzijds een afhankelijke variabele bepaald (in dit geval de ad-likeability) en anderzijds de onafhankelijke variabelen (in dit geval geslacht en generatie). Na afloop van het experiment wordt gecontroleerd of er belangrijke verschillen kunnen waargenomen worden tussen de onderscheiden groepen (Beentjes, Hendriks Vettehen & Scheepers, 2006). Hieruit blijkt dan of er inderdaad sprake is van een causale relatie tussen de variabelen en dat de verandering in de onafhankelijke variabele voorafgaat aan de verandering in de afhankelijke variabele.
We creëerden verschillende sets van advertenties, die telkens twee versies van dezelfde originele advertentie weergeven. Elke afbeeldingenset bevat een neutrale versie (zonder specifieke biophilische cue) en een gemanipuleerde versie (met cue) die een onderliggende hypothese test. Deze sets worden aan de respondenten aangeboden in een PowerPoint presentatie op Cd-rom, gepaard aan een vragenlijst waarop men zijn advertentievoorkeur aanduidt alsook leeftijd en geslacht invult.
2.2 Hypothesen Er werden verschillende hypothesen geformuleerd die allen gekaderd worden binnen de centrale onderzoeksvraag: zullen de geselecteerde biophilische cues een positieve invloed hebben op de adlikeability? Uit het literatuuronderzoek is gebleken dat het fenomeen biophilia, zoals het geformuleerd werd door Wilson (1984), niet kan teruggebracht worden tot enkele geselecteerde biophilische cues. Omdat het niet aangewezen is om alle aspecten van biophilia in één onderzoek grondig te testen, werd er voor gekozen om de focus te leggen op 3 verschillende clusters van biophilische tekens. Achtereenvolgens onderscheiden we: landschappen, natuurlijke kleuren en dieren. Voor elk van deze clusters werden vanuit de literatuur gedetailleerde hypothesen ontwikkeld die getoetst zullen worden aan de hand van de gemanipuleerde afbeeldingensets en hun overeenkomstige ad-likeability scores.
55
De verschillende principes die de biophilia hypothese (Wilson, 1984) inhoudt werden reeds door talrijke onderzoekers in verschillende onderzoeksvelden onder de loep genomen. Toch ontbreekt het nog steeds aan een grondige basis voor dit type onderzoek, voornamelijk naar de biophilia hypothese binnen een reclamecontext. Om de impact na te gaan van de geselecteerde biophilische cues op de reclamewaardering wordt onder andere een onderscheid gemaakt tussen 2 generaties als onafhankelijke variabele. Aan de hand van de gen/cultuurcoëvolutie stelt Wilson (1992) namelijk dat de menselijke evolutie een uniek tweeledig proces is dat bestaat uit genetische veranderingen enerzijds en culturele invloeden anderzijds. Daaruit volgt dat hoe ouder men wordt, hoe meer levenservaring en indrukken men opdoet en dus hoe groter de invloed is van cultuur op het gedrags- en denkpatroon. Daarom wordt voor elke hypothese tevens getoetst of er opmerkelijke verschillen tussen de generaties gevonden worden, wat ons meer inzicht kan verschaffen in het gen/cultuurcoëvolutie concept.
De aanwezigheid van landschappen of bepaalde landschapselementen in reclame wordt wereldwijd gebruikt in de hoop positieve emotionele reacties uit te lokken. Volgens Kaplan (1983, 1992) lijken de theoretische ontwikkelingen op vlak van landschapsvoorkeuren bij de mens tot nog toe veelbelovend, al is er wel nood aan een stevige fundering van het onderzoekgebied. De mens ervaart een diepgewortelde aantrekkingskracht tot afbeeldingen van landschappen dat voornamelijk toe te schrijven is aan het mysterieuze aspect dat met een vreemde omgeving gepaard gaat (Kaplan, 1987). Hierdoor ontwikkelt men de neiging om eigenhandig het onbekende terrein te verkennen en zich er meer in te verdiepen. Evans & Zarate (1999) spreken van de E.E.A. (Environment of Evolutionary Adaptedness) wanneer ze het hebben over de Oost-Afrikaanse savannes waar onze voorouders, jagersverzamelaars, het merendeel van hun tijd doorbrachten. Een aangeboren voorliefde voor het typische savannelandschap is volgens verschillende onderzoekers daarvan het resultaat (Gordon; Orians & Heerwagen, 1992; Ulrich, 1983; Balling & Falk, 1982).
Ook over bepaalde -natuurlijke- kleuren in advertenties wordt gesteld dat ze een positief effect kunnen hebben op de reclamewaardering (Riezenbos, 1996). Uit eerder onderzoek is reeds gebleken dat vooral de kleuren groen en blauw bij veel mensen een positieve emotionele respons uitlokken (Heath, 2001; Adams & Osgood, 2000). Kleuren kunnen ook een diepgaander effect hebben, zoals een vermindering van het stressniveau en een verhoging van de productiviteit (Meyers-Levy & Peracchio, 1995). Uit deze bevorderlijke eigenschappen kan bijgevolg ook een hogere ad-likeability bekomen worden wanneer deze kleuren in advertenties opduiken. Het effect van kleuren werd reeds in verschillende disciplines aangehaald en onderzocht. Ook de link tussen kleuren en verwerkingsmotivatie van de consument werd reeds onder de loep genomen door Petty et al. (1983). Een belangrijke bevinding uit hun onderzoek was, dat naar voren kwam dat -bepaalde- kleuren tevens de aandacht kunnen afleiden van de essentiële reclameboodschap, wat kan leiden tot een negatieve emotionele reactie.
56
De primaire emotionele reacties die dieren uitlokken bij de mens zijn tweeledig (Wilson, 1984). Enerzijds fascineren -vreemde- dieren ons mateloos en voelen we de drang om ze van dichtbij te verkennen. Anderzijds kunnen bepaalde dieren ons afschrikken en zelfs afstoten, wat Ulrich (1993) definieert als biophobia. In beide gevallen trekken deze dieren echter wel onze aandacht en kunnen ze een groeiende interesse opwekken, wat ten goede kan komen aan de ad-likeability. Ook speelt de aangeboren aantrekking die vrouwen vertonen tegenover baby‟s en kinderen hierin een rol. Onderzoek heeft aangetoond dat babydieren tevens een grote aantrekkingskracht uitoefenen op vrouwen en hun moeder- en zorginstinct (Dissanayake, 2000). We gaan er van uit dat de aanwezigheid van jonge dieren in advertenties dus een gunstig effect zal hebben op de ad-likeability scores van -in de eerste plaats- vrouwen.
In overleg werd op voorhand een minimum vastgelegd van 3 sets per hypothese die dienden getoetst te worden om achteraf geldige en betrouwbare uitspraken te kunnen doen over de onderzoeksresultaten. Hier moet opgemerkt worden dat voor sommige hypothesen en overeenkomstige advertentiesets geopteerd werd om 4 of zelfs 5 sets te gebruiken. Dit omdat bepaalde hypothesen getest moesten worden aan de hand van onderling sterk verschillende advertenties (oa. voor de natuurlijke landschappen). Of omdat de hypothesen die de invloed van kleur op de ad-likeability testen, ook kunnen beïnvloed worden door geslachtsverschillen. Door meer afbeeldingensets te gebruiken, wordt zo de kans op vertekeningen door niet-experimentele variabelen en dus storende factoren verminderd en de kans om geldige uitspraken te kunnen doen over desbetreffende hypothesen vergroot.
Hieronder volgt een overzicht van de gehanteerde clusters waarrond het experiment zich situeert en de overeenkomstige hypothesen. Per hypothese wordt vermeld hoeveel afbeeldingensets gebruikt werden.
Cluster 1: Landschappen H1: Natuurlijke landschappen zullen geprefereerd worden boven 5 afbeeldingensets
stadszichten of artificiële omgevingen. H2: Stadszichten of artificiële omgevingen waarin natuurlijke elementen voorkomen zullen geprefereerd worden boven omgevingen zonder
3 afbeeldingensets
natuurlijke elementen. H3: Er zal een voorkeur bestaan voor savannelandschappen of advertenties waarin savannekenmerken verwerkt zijn.
3 afbeeldingensets
Cluster 2: Kleuren H4: Er zal een voorkeur bestaan voor advertenties met -overwegendnatuurlijke kleuren, meer specifiek de kleuren groen en blauw.
57
5 afbeeldingensets
Cluster 3: Dieren H5: Advertenties die dieren bevatten zullen een hogere ad-likeability vertonen in vergelijking met advertenties zonder dieren.
4 afbeeldingensets
H6: Vrouwen zullen een significant grotere voorkeur vertonen dan mannen voor advertenties die babydieren bevatten.
3 afbeeldingensets
H7: Advertenties die exotische dieren bevatten die gelinkt kunnen worden aan de leefomgeving van onze voorouders zullen een hogere ad-likeability
3 afbeeldingensets
vertonen dan advertenties zonder exotische dieren.
2.3 Stimulusmateriaal & procedure Het onderzoek werd gevoerd aan de hand van advertentiesets die voor de dataverzameling weergegeven werden in een PowerPoint presentatie op Cd-rom. Elke advertentieset bestond uit een neutrale versie en een gemanipuleerde versie, die een onderliggende hypothese toetst. In deze aangepaste versie werd steeds een bepaalde biophilische cue verwerkt. Op voorhand werd bepaald hoeveel sets er nodig waren per getoetste hypothese (cfr. supra), om achteraf significante uitspraken te kunnen maken met betrekking tot de onderzoekspopulatie.
De afbeeldingen die als basis gebruikt werden voor dit onderzoek zijn grotendeels afkomstig van het internet en persoonlijke contacten uit de grafische wereld. Deze originele afbeeldingen werden vervolgens zorgvuldig geselecteerd volgens de bijdrage die ze konden leveren aan de hypothesen die getoetst zouden worden. Zo werd een selectie gemaakt van verschillende afbeeldingensets die nadien bewerkt werden met het grafisch programma „Adobe Photoshop CS4‟, met als uiteindelijk resultaat 26 sets die een onderliggende hypothese toetsen. Sommige cues werden zeer subtiel gemanipuleerd (zoals het toevoegen van kleine dieren) terwijl andere meteen in het oog sprongen (het vervangen van een bepaald kleur). Indien bestaande reclames gebruikt werden als neutrale versie in een afbeeldingenset, werd ook hier voornamelijk op gelet dat deze licht gemanipuleerd werden zodat ze verschilden van de oorspronkelijke reclame (door oa. bepaalde kleuren aan te passen). Hierdoor werd een hoge adlikeability die ontstaat door het effect van herkenning door de respondent in de mate van het mogelijke geëlimineerd.
Deze advertentiesets werden opgenomen in een presentatie die opgesteld werd met het Windows Office programma PowerPoint, waar op elke dia een advertentieset te zien was, zoals op volgende pagina wordt weergegeven.
58
Figuur 1: voorbeeld diermanipulatie met als biophilische cue de vlinder in de linkerversie. (bron: advertentieset 7, eigen experimenteel onderzoek)
De presentatie gaat van start met een bondige uitleg over het experiment en wat verwacht wordt van de respondent. Deze voorstelling werd op Cd-rom aan de respondenten gegeven samen met een papieren antwoordlijst. Deze antwoordlijst bestond uit een uiteenzetting over het experiment, de mogelijkheid voor de respondent om zijn advertentiekeuzes te omcirkelen en tot slot zijn of haar geslacht en leeftijd te noteren. Aan de respondenten werd gevraagd om één van de twee versies van de reclame te kiezen, diegene die ze het meest aantrekkelijk vonden of die hun voorkeur droeg. Deze „forced choice ad preference‟ was cruciaal omdat sommige gemanipuleerde cues zeer subtiel en niet goed zichtbaar waren. Indien we bijvoorbeeld een semantisch differentiaal zouden hanteren, zou men herhaaldelijk hetzelfde getal kunnen toekennen aan de beide versies, omdat men niet -bewust- meteen een verschil ziet en dus automatisch dezelfde waardering geeft aan beide advertenties. Maar door de verplichting in te voeren om te kiezen voor één van de twee versies, kunnen zelfs kleine onbewuste verschillen in voorkeur vastgesteld worden. Aangezien gepeild wordt naar de primaire affectieve reactie op een bepaalde advertentie, is dit de meest aangewezen methode. Een nadeel van deze werkwijze is echter dat de exacte verschillen in reclamevoorkeur niet meetbaar zijn qua grootte. Ook Vakratsas & Ambler (1999) zijn het er over eens dat cognitieve processen snel in werking treden bij het beoordelen van bepaalde advertenties. Omdat we enkel affectieve processen willen meten, is het bijgevolg van belang om zo veel mogelijk deze cognitieve bias uit te sluiten. Dit is dan ook de hoofdreden waarom we gebruik maken van „forced choice ad preference‟ als meetmethode, omdat cue management zich toelegt op reclamewerking via de perifere verwerkingsroute.
59
Het was belangrijk dat de afgebeelde advertenties slechts 3 seconden in beeld kwamen, waarna de respondent ruim de tijd kreeg om een keuze te maken tussen de 2 advertenties. Mochten de afbeeldingen langer getoond worden, kunnen geen uitspraken gedaan worden over de invloed van de biophilische cues in de scanningfase, aangezien we ons dan reeds in de focusingfase zouden bevinden. Dan worden de advertenties op een meer rationele manier verwerkt. Het experiment maakt zoals eerder vermeld gebruik van ad-likeability scores. Verschillende auteurs (Heath 2001, Vyncke 2007 ea.) hebben aangetoond dat deze score een betrouwbare en de meest aangewezen voorspeller blijkt te zijn van zowel de affectieve impact die advertenties kunnen hebben als van de uiteindelijke koopintenties die hiermee gepaard gaan.
Bijkomend werden 4 neutrale afbeeldingensets verspreid in de presentatie als extra controle, om achteraf na te gaan of een verwachte 50-50 verdeling bekomen werd. Er wordt immers vanuit gegaan dat wanneer er verschillende cues aanwezig zijn, die geen invloed hebben op de primaire affectieve reactie en dus geen bepaalde voorkeur oproepen,
een 50-50 verdeling het resultaat zal zijn.
Daarbovenop werden ook 2 verschillende versies van de presentatie op Cd-rom verspreid als controle, waarin de volgorde van de afbeeldingensets varieerde, alsook werden de gemanipuleerde en neutrale advertenties onderling gewisseld van plaats.
2.4 Respondenten Op voorhand werd in overleg vastgelegd dat er een minimum van 120 respondenten diende gevonden te worden, wilde men achteraf significante uitspraken kunnen doen met betrekking tot de onderzoekspopulatie. Aangezien een opdeling qua geslacht en generatie nodig was voor het onderzoek, werd vooraf een kruistabel opgesteld waarin bijgehouden werd hoeveel respondenten van elke leeftijd en generatie nog bereikt moesten worden. Hierdoor kon er op toegezien worden dat elk segment evenredig vertegenwoordigd werd binnen de onderzoekspopulatie en kon bijgestuurd worden waar nodig. De zoektocht naar respondenten startte bij het aanspreken van persoonlijke contacten, maar door gebruik te maken van een sneeuwbalmethode, waarbij de respondenten elk zelf op zoek gingen naar 4 extra deelnemers, werd de minimumgrens van 120 respondenten vrij snel bereikt. Er werden vooraf indicaties doorgegeven aan de respondenten, die hen oplegden rekening te houden met de vereisten van leeftijd en geslacht, bij het op zoek gaan naar extra deelnemers. Iedere respondent werd namelijk op zijn beurt gevraagd op zoek te gaan naar een man en vrouw die jonger en ouder waren dan 40 jaar. Verder werden geen limiteringen of voorschriften opgelegd.
60
Wel werd met nadruk gevraagd dat bepaalde mensen met voorkennis over het onderzoek geen extra informatie meedeelden aan andere respondenten die nog dienden deel te nemen, dit om vertekening te voorkomen. Om respondenten te bedanken voor hun medewerking en bereidwilligheid werden verschillende cinematickets verdeeld onder de deelnemers, die mij ter beschikking werden gesteld door mijn vorige stageplaats. Hierdoor konden sommige mensen sneller over de streep gehaald worden om op zoek te gaan naar extra deelnemers.
In totaal namen 267 respondenten deel aan het onderzoek, waarvan na controle 262 geldige antwoordformulieren werden behouden voor verdere analyses (cfr. infra). Hierin onderscheiden we 132 mannen (50,4 %) en 130 vrouwen (49,6 %). De jongste respondent was 15 jaar en de oudste deelnemer 68 jaar. Ook de gemiddelde leeftijd van de respondenten (38,14 jaar) en de mediaan (39 jaar) werden berekend. Op die manier werd het mogelijk om twee verschillende generaties te onderscheiden die nodig waren voor bijkomende analyses: generatie 1, die iedereen omvat jonger dan 40 jaar (134 respondenten | 51,1%). En anderzijds generatie 2, die de respondenten van 40 jaar of ouder vertegenwoordigt (128 respondenten | 48,9%).
2.5 Pretest Vooraleer de vragenlijsten en het experiment op Cd-rom verspreid werden, werd bij een tiental respondenten nagegaan of de presentatie duidelijk was, of men voldoende tijd had tussen de advertentiesets om zijn antwoorden te noteren en of men geen antwoorden gaf die volgens de respondenten wenselijk waren voor het onderzoek. We gingen bij de deelnemers na in hoeverre en hoe snel zij de verschillende manipulaties in de advertenties opmerkten. De manipulaties mochten niet te snel waarneembaar zijn, omdat we willen vermijden dat de respondent de sets rationeel verwerkt en gelijkenissen en verschillen zoekt tussen beide. Het doel van het onderzoek is namelijk het vaststellen van de primaire affectieve reactie en de impact hiervan op de ad-likeability. Drie seconden leek, zoals vooraf aangenomen en uit voorgaande onderzoeken was gebleken, de meest geschikte periode voor blootstelling aan de advertenties. Tijdens twee opeenvolgende sets werd een tijd van 9 seconden voorzien, die geschikt bleek voor het noteren van de voorkeur en het weergeven van het nummer van de volgende set. Verder werd ook aan de respondenten gevraagd of de manipulaties realistisch waren of eerder de aandacht trokken door hun opvallende tekortkomingen. Rekening houdend met deze opmerkingen werden 2 sets (set 7 & set 27) aangepast vooraleer de definitieve presentaties verdeeld werden onder de respondenten.
61
2.6 Data-analyse Nadat de presentaties en bijhorende vragenlijsten verdeeld werden onder de respondenten, rekening houdend met hun leeftijd en geslacht, kon de verzameling van de data beginnen. In totaal namen 267 respondenten deel aan het onderzoek. De data-analyse gebeurde aan de hand van het statistische programma „PASW Statistics 18‟ waarin een codeboek werd opgesteld en de resultaten van de vragenlijsten gecodeerd werden ingevoerd.
Na een eerste datacleaning en controle van de vragenlijsten werden 5 respondenten weerhouden van verdere analyse om diverse redenen. Eén deelnemer werd door zijn extreem jonge leeftijd (6 jaar) geweerd omdat dit experiment zich niet toespitst op kinderen. Twee andere respondenten omcirkelden meermaals foutief beide versies als voorkeur voor 1 bepaalde advertentieset en ten slotte werden twee respondenten weerhouden omdat bepaalde sets niet beoordeeld waren. Voor de start van de analyses werden de resultaten van de 2 gespiegelde versies van de Cd-rom eerst gehercodeerd.
Aan de hand van frequentietabellen werd een opdeling gemaakt qua geslacht (132 mannen en 130 vrouwen) en aan de hand van de mediaan van de verschillende leeftijden werden twee generaties onderscheiden. Generatie 1 (< 40 jaar) die 134 respondenten omvat en generatie 2 (≥ 40 jaar) die 128 respondenten telt. Eens deze voorafgaande opdelingen achter de rug waren konden de feitelijke hypothesen getest worden. Hiervoor maakten we gebruik van percentagetoetsen en kruistabellen. Aan de hand van percentagetoetsen en de overeenkomstige frequentietabellen werden de totaalresultaten geanalyseerd per advertentieset. Voor de opdeling qua geslacht (nominale variabele) en het onderscheid qua generatie (nominale variabele, 2 categorieën) werd geopteerd voor kruistabellen waarvan de significantie berekend werd aan de hand van de „Fisher‟s Exact test‟. Deze statistische toets is aangewezen bij analyses van 2x2 tabellen om te toetsen of het verschil tussen de twee proporties significant is. De hieruit verkregen verschillen in ad-likeability tussen de onafhankelijke variabelen werden significant bevonden wanneer p < 0,05.
Hierover merken we op dat we slechts uitspraken kunnen doen met een betrouwbaarheidsniveau van 95%. De uitspraken over de significante verschillen die de geformuleerde hypothesen ondersteunen zijn bijgevolg niet sluitend. Eventueel andere beïnvloedende factoren of tekortkomingen worden dan ook telkens aangehaald en kort besproken bij de desbetreffende hypothesen. Per onderzoekscluster werd voor elke hypothese een samenvattende tabel opgemaakt die een overzicht weergeeft van de resultaten onder de respondenten en al dan niet significante verschillen van de ad-likeability scores per advertentieset.
62
De versie van de advertentie die gemanipuleerd werd met een biophilische cue wordt steeds aangegeven door onderlijning in de tabel (V1 bijvoorbeeld). Na de samenvattende tabellen van de resultaten worden conclusies uit de analyses getrokken met betrekking tot de onderzoekspopulatie.
De belangrijkste SPPS-outputs, berekeningen en Excel-sheets zijn terug te vinden achteraan in bijlage. Bijkomende outputs, berekeningen, de volledige datafile en de PowerPoint presentatie zijn te vinden op de bijgevoegde Cd-rom. Ook voor de grote originele weergave van de advertentiesets wordt verwezen naar de Cd-rom in bijlage.
63
3.
ONDERZOEKSRESULTATEN
3.1 Cluster 1: biophilische cues met betrekking tot landschappen en landschapskenmerken Hypothese 1:
natuurlijke landschappen zullen geprefereerd worden boven stadszichten of artificiële omgevingen.
Advertentieset 4
Advertentieset 12
Advertentieset 18
Advertentieset 24
Advertentieset 28
64
Advertentieset
4 12 18 24 28
Versie
TOTAAL
V1
52,7%
V2
47,3%
V1
45,4%
V2
54,6%
V1
61,5%
V2
38,5%
V1
22,9%
V2
77,1%
V1
75,6%
V2
24,4%
Sig. NEE
JA
JA
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
47,7%
57,7%
NEE
53,0%
52,3%
NEE
52,3%
42,3%
(p=0,110)
47,0%
47,7%
(p=1,00)
43,9%
46,9%
NEE
45,5%
45,3%
NEE
56,1%
53,1%
(p=0,710)
54,4%
54,7%
(p=1,00)
62,9%
60,0%
NEE
59,7%
63,3%
NEE
37,1%
40,0%
(p=0,704)
40,3%
36,7%
(p=0,612)
24,2%
21,5%
NEE
25,4%
20,3%
NEE
75,8%
78,5%
(p=0,660)
74,6%
79,7%
(p=0,378)
72,7%
78,5%
NEE
76,1%
75,0%
NEE
27,3%
21,5%
(p=0,315)
23,9%
25,0%
(p=0,886)
RESULTATEN HYPOTHESE 1 In voorgaande literatuurstudie werd een overzicht gegeven van onderzoeken die suggereren dat er sprake kan zijn van een universele voorkeur bij de mens voor natuurlijke landschappen. Door natuurlijke landschappen tegenover stedelijke omgevingen of eerder artificiële settings te plaatsen, trachten we deze hypothese te toetsen. Omdat het niet mogelijk is om zodanig verschillende landschappen met elkaar te vergelijken zonder dat er teveel verschillen tussen de afbeeldingen voorkomen, hebben we ervoor gekozen om meer advertentiesets in te schakelen. Daardoor kan het effect van andere variabelen (de belichting van de foto, de setting, de afgebeelde personen...) in rekening gebracht worden en kunnen meer betrouwbare uitspraken gedaan worden aan de hand van de resultaten.
De resultaten van ons onderzoek ondersteunen de hypothese grotendeels. Voor de advertentiesets 12, 18, 24 en 28 werden steeds significante verschillen vastgesteld tussen de ad-likeability scores waarbij de voorkeur steeds uitgaat naar de advertentie met het natuurlijke landschap. Voor advertentieset 4 is er een lichte voorkeur vastgesteld voor de gemanipuleerde advertentie, al is dit verschil niet significant. Dit kan te wijten zijn aan de verschillende setting van de foto, waarbij de advertentie met de artificiële omgeving een verliefd koppel afbeeldt en dit waarschijnlijk geprefereerd wordt boven de andere advertentie die geen koppel weergeeft. Bij advertentieset 24 & 28 worden de hoogste ad-likeability scores vastgesteld, respectievelijk 77,1% en 75,6% van alle personen verkiest de advertentie met het natuurlijke landschap boven de stedelijke omgeving in de tegenhanger. Hierbij merken we ook op dat dit de advertentiesets zijn waarin het minst aantal externe variabelen een rol kunnen spelen bij het beïnvloeden van de reclamewaardering, aangezien de setting en inhoud van de afbeeldingen grotendeels gelijk lopen. We kunnen hieruit dus afleiden dat deze significante voorkeuren voornamelijk teweeggebracht worden door het natuurlijke landschap, wat gelijk loopt met eerdere onderzoeken (Kaplan, 1992; Ulrich et al. 1993). De advertentiesets brengen echter zoals verwacht geen significante verschillen teweeg tussen de verschillende geslachten noch tussen de twee generaties. 65
Hypothese 2:
Stadszichten of artificiële omgevingen waarin natuurlijke elementen voorkomen zullen geprefereerd worden boven omgevingen zonder natuurlijke elementen.
Advertentieset 5
Advertentieset 11
(Versie 2: toevoeging planten en groene bladeren
(Versie 2: veranderen van artificiële ondergrond naar
in interieur)
natuurlijk groen gras)
Advertentieset 22
(Versie 2: toevoeging van mos, bladeren en planten in de achtergrond)
66
Advertentieset
5 11 22
Versie
TOTAAL
V1
48,9%
V2
51,1%
V1
38,2%
V2
61,8%
V1
32,8%
V2
67,2%
Sig. NEE
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
46,2%
51,5%
NEE
47,0%
50,8%
NEE
53,8%
48,5%
(p=0,458)
53,0%
49,2%
(p=0,621)
36,4%
40,0%
NEE
40,3%
35,9%
NEE
63,6%
60,0%
(p=0,611)
59,7%
64,1%
(p=0,525)
34,1%
31,5%
NEE
32,8%
32,8%
NEE
65,9%
68,5%
(p=0,694)
67,2%
67,2%
(p=1,00)
RESULTATEN HYPOTHESE 2 Via deze afbeeldingensets wilden we nagaan of ook subtielere landschapselementen een invloed hebben op de ad-likeability tegenover het aanpassen van de volledige achtergrond of landschap zoals door hypothese 1 getoetst werd. Eerder onderzoek (Parson, 1991; Ulrich et al. 1991) wees immers uit dat bepaalde subtiele natuurlijke kenmerken de aandacht en interesse opwekken bij de mens en dus zo tot een hogere reclamewaardering kunnen leiden.
De ad-likeability scores voor advertentieset 11 geven een significant verschil in voorkeur aan, waarbij maar liefst 61,8% van de totale onderzoekspopulatie een voorkeur geeft aan de advertentie met de „natuurlijke gemanipuleerde ondergrond‟. Bijkomend merken we hierover op dat deze advertentie ook overwegend de natuurlijke kleur groen bevat (cfr. infra, hypothese 4) wat tevens een invloed kan hebben op de positieve resultaten. Ook voor advertentieset 22 werden significante verschillen in de adlikeability scores gevonden, waarbij 67,2% van de onderzoekspopulatie kiest voor de gemanipuleerde advertentie. Hierbij merken we op dat de verschillen tussen de advertenties in set 22 zeer miniem en onopvallend waren, waardoor verondersteld kan worden dat deze verschillen in ad-likeability scores kunnen voortkomen uit een onbewuste en niet rationele voorkeur voor natuurlijke elementen. Voor advertentieset 5 werd een lichte voorkeur voor de advertentie met de groene elementen vastgesteld, al is dit verschil niet significant. Hierbij moeten we rekening houden met het feit dat de huidige tendens in interieurdesign voornamelijk strak, clean en minimalistisch is, wat ertoe kan leiden dat de gemanipuleerde versie die de groene elementen bevat (planten en bloemen), het strakke design kan verstoren, wat een negatieve invloed kan hebben op de reclamewaardering.
De drie advertentiesets brengen zoals aangenomen geen significante verschillen teweeg tussen de adlikeability scores van beide generaties of geslachten. Wel merken we op dat voornamelijk mannen hoge ad-likeability scores vertonen ten aanzien van advertenties met natuurlijke landschapselementen, al liggen deze hoge reclamewaarderingscijfers niet veel hoger dan diegene die vrouwen aan dezelfde advertenties toekennen.
67
Hypothese 3:
Er zal een voorkeur bestaan voor savannelandschappen of advertenties waarin savannekenmerken verwerkt zijn.
Advertentieset 6
Advertentieset 17
(Versie 2: manipulatie typische savanneboom
(Versie 1: manipulatie typische savanneboom
verwerkt in de achtergrond)
op de voorgrond)
Advertentieset 21
(Versie 1: manipulatie typische savanneboom in het interieur)
68
Advertentieset
6 17 21
Versie
TOTAAL
V1
47,7%
V2
52,3%
V1
59,2%
V2
40,8%
V1
58,8%
V2
41,2%
Sig. NEE
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
44,7%
50,8%
NEE
48,5%
46,9%
NEE
55,3%
49,2%
(p=0,387)
51,5%
53,1%
(p=0,806)
58,3%
60,0%
NEE
67,9%
50,00%
JA
41,7%
40,0%
(p=0,803)
32,1%
50,00%
(p=0,004)
52,3%
65,4%
JA
64,2%
53,1%
NEE
47,7%
34,6%
(p=0,034)
35,8%
46,9%
(p=0,079)
RESULTATEN HYPOTHESE 3 De savannehypothese suggereert dat er een evolutionair psychologische voorkeur bestaat voor savannelandschappen en savanne-elementen in bepaalde omgevingen. Onderzoek van onder andere Orians & Heerwagen (1992) en Vyncke (2007) ondersteunen deze hypothese. Binnen ons onderzoek wordt binnen alle drie de advertentiesets een voorkeur vastgesteld voor de advertenties die een savannelandschap of bepaalde savanne-elementen bevatten. Voor set 17 en 21 wordt een duidelijke significante voorkeur van respectievelijk 59,2% en 58,8% vastgesteld voor de advertentie waarin een typische savanneboom verwerkt werd. Voor afbeeldingenset 6 zijn is het gevonden verschil echter niet significant. Dit kan te wijten zijn aan het feit dat de biophilische cues zich in de achtergrond bevinden en er een tekst over geschreven is. Dit kan er voor zorgen dat de respondenten afgeleid werden door de aanwezigheid van de tekst en zich hierop fixeerden zonder zich ervan te vergewissen dat de achtergrond verschilde tussen de advertenties. Hieruit blijkt ook dat onze voorkeuren afhankelijk kunnen zijn van heel minieme verschillen en specifieke elementen die in een advertentie aanwezig zijn.
Vrouwen lijken in beperkte mate een grotere aantrekking tot savannelandschappen te vertonen, al is dit verschil enkel voor advertentieset 21 significant (p=0,034) waarbij 65,4% van de vrouwelijke respondenten het interieur met de savanneboom prefereerden tegenover 52,3% van de mannen. Ook de jongere generatie blijkt in het algemeen een sterkere voorkeur voor deze savannekarakteristieken te vertonen, waarbij het verschil tussen de beide generaties enkel significant is voor advertentieset 17 (p=0,004). In dit geval verkoos 67,9% van de jongere generatie de advertentie met het uitgestrekte savannelandschap, tegenover 50% van de tweede generatie. Deze significante voorkeur kan deels gelinkt worden aan de resultaten van het onderzoek door Balling & Falk (1982), waaruit een duidelijke voorkeur voor savannelandschappen bij kinderen vastgesteld werd. Hieruit wordt geconcludeerd dat de aangeboren reacties op bepaalde landschappen beïnvloed worden door levenservaringen en indrukken van andere omgevingen, naarmate men ouder wordt. Dat onze resultaten deze tendens slechts een keer weergeven, kan liggen aan het feit dat wij niet met enorm jonge respondenten te maken hebben waardoor de grootste verschillen tussen de generaties op dit vlak reeds uitgedoofd zijn.
69
3.2 Cluster 2: biophilische cues met betrekking tot natuurlijke kleuren. Hypothese 4:
Er zal een voorkeur bestaan voor advertenties met -overwegend- natuurlijke kleuren, meer specifiek de kleuren groen en blauw.
Advertentieset 8 Advertentieset 1
Advertentieset 14 Advertentieset 19
Advertentieset 26
70
Advertentieset
1 8 14 19 26
Versie
TOTAAL
V1
57,3%
V2
42,7%
V1
56,5%
V2
43,5%
V1
48,5%
V2
51,5%
V1
41,2%
V2
58,8%
V1
66,0%
V2
34,0%
Sig. JA
JA
NEE
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
65,9%
48,5%
JA
59,7%
54,7%
NEE
34,1%
51,5%
(p=0,006)
40,3%
45,3%
(p=0,454)
60,6%
52,3%
NEE
56,00%
57,0%
NEE
39,4%
47,7%
(p=0,213)
44,00%
43,0%
(p=0,901)
59,1%
37,7%
JA
45,5%
51,6%
NEE
40,9%
62,3%
(p=0,001)
54,5%
48,4%
(p=387)
38,6%
43,8%
NEE
44,0%
38,3%
NEE
61,4%
56,2%
(p=0,452)
56,0%
61,7%
(p=0,380)
67,4%
64,6%
NEE
68,7%
63,3%
NEE
32,6%
35,4%
(p=0,696)
31,3%
36,7%
(p=0,365)
RESULTATEN HYPOTHESE 4 Behalve voor landschappen en landschapskenmerken bleek uit voorgaande literatuurstudie dat er ook universele voorkeuren lijken te bestaan voor bepaalde kleuren, voornamelijk voor de natuurlijke kleuren groen en blauw. Om deze hypothese te toetsen werd telkens een neutrale kleur vervangen door een natuurlijke kleur binnenin dezelfde originele advertentie. Er werden in de presentatie meerdere afbeeldingensets ontwikkeld en gebruikt om toevalsverschijnselen in rekening te brengen, aangezien ook geslachtsverschillen en de invloed van cultuur en opvoeding die hiermee gepaard gaan, een invloed kunnen hebben op de kleurkeuze.
Advertentiesets 1 en 19 werden beiden gemanipuleerd met het natuurlijke kleur blauw. Beide sets ondersteunen de hypothese, waarbij een significant verschil in de ad-likeability scores werd vastgesteld. Met betrekking tot set 1 kozen 57,3% van de respondenten voor de „blauwe‟ versie en bij set 19 opteerde 58,8% van de onderzoekspopulatie voor de advertentie waar het natuurlijke kleur in werd verwerkt. Hierbij merken we op dat voor advertentieset 1 een significant (p=0,006) verschil in voorkeur werd vastgesteld, waarbij duidelijk meer mannen (65,9%) voor de „blauwe‟ versie kozen dan vrouwen (48,5%). Dit verschil kan te wijten zijn aan het feit dat de tegenhanger van de „blauwe‟ versie voornamelijk het kleur oranje bevat, wat voor velen overkomt als een „vrouwelijk‟ kleur. Om dit effect te controleren werd om die reden advertentieset 19 opgenomen in de presentatie waarbij het blauwe kleur werd vergeleken met het kleur geel, wat minder geslachtsafhankelijk is. Met betrekking tot set 19 werden geen significante verschillen waargenomen tussen de ad-likeability scores van mannen en vrouwen. Hieruit kan dus besloten worden dat vrouwen in het algemeen zullen aangetrokken worden tot het kleur blauw, behalve wanneer deze in sommige gevallen tegenover een typisch „vrouwelijk‟ kleur wordt geplaatst.
71
Advertentiesets 8, 14 en 26 werden gemanipuleerd om het effect na te gaan van het kleur groen op de ad-likeability scores. We kunnen stellen dat de resultaten onze vooropgestelde hypothese ondersteunen. Bij sets 8 en 26 zijn de vastgestelde verschillen significant, bij set 14 echter niet. Wanneer we de man/vrouw opdeling bekijken merken we op dat algemeen mannen meer aangetrokken worden tot de „groene‟ advertenties. De uitzondering is echter wederom set 14, waar een significant verschil tussen de ad-likeability scores van mannen en vrouwen wordt vastgesteld, waarbij mannen een significante voorkeur (p=0,001) lijken te vertonen voor de advertentie met de „roze‟ kleur. Maar liefst 59,1% van de mannen liet de groene advertentie links liggen, terwijl slechts 37,7% van de vrouwen voor de roze optie koos. Dit kan eventueel verklaard worden door het feit dat de vrouw in de advertentie sexier overkomt in een felroze jurk, wat eventueel meer mannen kan aanspreken, dan in een donkergroene jurk.
Uit het feit dat de vrouwelijke respondenten in het geval van advertentieset 14 echter niet in grote getale (slechts 37,7%) opteerden voor het typische vrouwelijke kleur „roze‟, zoals dit bij advertentieset 1 wel het geval was, kunnen we de suggestie maken dat de kleur groen een positiever effect heeft op de vrouwelijke ad-likeability scores dan het kleur blauw. Ook bij advertentieset 26 kunnen we dit vaststellen, waar 64,6% van de vrouwen opteert voor de groene auto en „slechts‟ 35,4% van de vrouwelijke respondenten kiest voor de paars/roze wagen. Tussen de verschillende generaties wordt ook algemeen een lichtere voorkeur aan de „natuurlijke‟ kleuren gegeven, maar er werden geen significante verschillen tussen de generaties opgemerkt.
72
3.3 Cluster 3: biophilische cues met betrekking tot dieren Hypothese 5:
Advertenties die dieren bevatten zullen een hogere ad-likeability vertonen in vergelijking met advertenties zonder dieren.
Advertentieset 7
Advertentieset 15
(Versie 1: manipulatie van vlinder in de handen)
(Versie 1: manipulatie van muizen onder het juweel)
Advertentieset 20
Advertentieset 29
(Versie 2: manipulatie van giraf ter vervanging van de persoon in de linkerversie)
(Versie 2: toevoeging vliegende duiven in de linkerbovenhoek)
73
Advertentieset
7 15 20 29
Versie
TOTAAL
V1
65,6%
V2
34,4%
V1
44,3%
V2
55,7%
V1
38,9%
V2
61,1%
V1
42,7%
V2
57,3%
Sig. JA
JA
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
64,4%
66,9%
NEE
67,9%
63,3%
NEE
35,6%
33,1%
(p=0,698)
32,1%
36,7%
(p=0,438)
45,5%
43,1%
NEE
49,3%
39,1%
NEE
54,5%
56,9%
(p=0,711)
50,7%
60,9%
(p=0,107)
37,9%
40,0%
NEE
33,6%
44,5%
NEE
62,1%
60,0%
(p=0,800)
66,4%
55,5%
(p=0,077)
40,9%
44,6%
NEE
45,5%
39,8%
NEE
59,1%
55,4%
(p=0,618)
54,5%
60,2%
(p=0,383)
RESULTATEN HYPOTHESE 5 De resultaten van het onderzoek tonen aan dat er bijna bij elke set een significante voorkeur is ten aanzien van de advertenties die dieren bevat. De voorkeur is het sterkst voor de advertentie waarin de kleurrijke vlinder voorkomt, namelijk set 7, die maar liefst door 65,6% van de onderzoekspopulatie geprefereerd werd. Met betrekking tot de resultaten springen twee advertentiesets voornamelijk in het oog: set 15 en set 20. Bij advertentieset 15 prefereerde 55,7% van de onderzoekspopulatie de advertentie zonder dieren, namelijk die waarin parels voorkwamen tegenover de advertentie die muizen bevatte. Er is dus sprake van een significante voorkeur voor de advertentie die onze hypothese ontkracht. Dit kan deels te wijten zijn aan de negatieve connotaties en gevoelens die muizen oproepen en die dus een eerder negatieve emotionele respons kunnen uitlokken bij de respondenten. Deze bevindingen liggen in lijn met de onderzoeksresultaten omtrent het fenomeen biophobia (Wilson, 1984; Ullrich, 1993; Gullone, 2000; Simaika & Samways, 2010), wat ervoor zorgt dat we een aversie vertonen tegenover bepaalde levende organismen. Deze aversie ontwikkelde zich doorheen de menselijke evolutie en wordt versterkt door culturele invloeden, zoals het feit dat muizen algemeen gezien worden als ziekteoverbrengers en ongedierte. Ook het feit dat parels eerder geassocieerd zullen worden met een advertentie voor juwelen kan ertoe bijgedragen hebben dat deze reclame de voorkeur kreeg. Het andere uiterste vinden we terug in set 20, waarbij 61,1% van de onderzoekspopulatie opteert voor de advertentie die de giraf omvat. Dat het verschil in ad-likeability scores zo hoog ligt voor deze set, kan liggen aan een combinatie van 2 factoren. Enerzijds is de giraf een dier, wat onze hypothese ondersteunt en anderzijds kan de giraf verbonden worden met onze voorouderlijke leefomgeving en omwille van dat exotisch karakter specifiek de voorkeur krijgen (cfr. infra, hypothese 7). Uit de resultaten komt ook naar voren dat voornamelijk mannen een hogere ad-likeability score weergeven voor advertenties die dieren bevatten. Al zijn deze vastgestelde verschillen niet significant. Ook binnen de verschillende generaties worden geen significante verschillen aangetoond. 74
Hypothese 6:
Vrouwen zullen een significant grotere voorkeur vertonen dan mannen voor advertenties die babydieren bevatten.
Advertentieset 3
Advertentieset 13
(Versie 2: toevoeging baby pinguïn tussen
(Versie 1: toevoeging 2 baby olifanten tussen
de volwassen dieren in)
de volwassen dieren in)
Advertentieset 23
(Versie 1: toevoeging puppy op de sofa in de linkerbenedenhoek)
75
Advertentieset
3 13 23
Versie
TOTAAL
V1
29,8%
V2
70,2%
V1
65,6%
V2
34,4%
V1
59,2%
V2
40,8%
Sig. JA
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
40,2%
19,2%
JA
29,1%
30,5%
NEE
59,8%
80,8%
(p=0,00)
70,9%
69,5%
(p=0,893)
54,5%
76,9%
JA
65,7%
65,6%
NEE
45,5%
23,1%
(p=0,00)
34,3%
34,4%
(p=1,00)
48,5%
70,0%
JA
56,7%
61,7%
NEE
51,5%
30,0%
(p=0,00)
43,3%
38,3%
(p=0,451)
RESULTATEN HYPOTHESE 6 Over het effect van babydieren in advertenties is geen twijfel mogelijk: voor elke set is er een significante voorkeur vastgesteld voor de reclameversies die babydieren bevatten. Zowel binnen de totale onderzoekspopulatie zijn deze verschillen in ad-likeability scores significant als tussen de man/vrouw verschillen die vastgesteld werden. Voornamelijk set 3 en set 13 springen hierbij in het oog door de hoge ad-likeability scores die deze sets vertonen. Respectievelijk 70,2% en 65,5% van de onderzoekspopulatie prefereerde de advertenties die babydieren bevatten.
Wanneer we de man/vrouw verschillen onder de loep nemen komen ook sterke verschillen in de adlikeability scores naar voren, die bovendien voor alle sets significant zijn. Voor set 13 wordt een hoge vrouwelijke ad-likeability score van 76,9% vastgelegd tegenover een matige mannelijke score van 65,5% (p=0,00). Dezelfde tendens gaat op voor set 23 met een hoge vrouwelijke score van 70 % tegenover slechts 48,5% mannelijke respondenten die de reclame met de jonge puppy verkiest (p=0,00). We merken op dat bij beide sets (13 & 23) de manipulaties die gemaakt werden binnen de advertenties miniem zijn en niet meteen in het oog springen, wat dus bijdraagt tot het uitlokken van de primaire affectieve reacties. Bij advertentieset 3 loopt het percentage vrouwen zelfs op tot 80,8% vrouwelijke respondenten die voor de gemanipuleerde versie opteerde (p=0,00) in vergelijking met „slechts‟ 59,8% mannelijke respondenten. De bevindingen uit ons onderzoek sluiten dus aan bij de resultaten van eerder onderzoek (Dissanayake, 2000) waarin de sterke evolutionaire moeder/kind band tevens naar voren kwam bij het beoordelen van foto‟s en afbeeldingen.
Wanneer we de verschillen tussen de beide generaties beschouwen stellen we vast dat generatie 1 de grootste voorkeur vertoond voor de babydieren voor set 3 en 13 (70,9% en 65,7%), terwijl generatie 2 hogere ad-likeability scores haalt voor advertentieset 23 (61,7%). De vastgestelde verschillen in reclamewaardering tussen deze beide generaties zijn echter voor geen enkele advertentieset significant.
76
Hypothese 7:
Advertenties die exotische dieren bevatten die gelinkt kunnen worden aan de leefomgeving van onze voorouders zullen een hogere ad-likeability vertonen dan advertenties zonder exotische dieren.
Advertentieset 9
Advertentieset 27
(Versie 2: manipulatie zebra)
(Versie 2: toevoeging baby luipaard)
Advertentieset 30
(Versie 2: manipulatie baby tijger)
77
Advertentieset
9 27 30
Versie
TOTAAL
V1
29,4%
V2
70,6%
V1
38,5%
V2
61,5%
V1
37,4%
V2
62,6%
Sig. JA
JA
JA
MAN
VROUW
Sig.
GEN 1
GEN 2
Sig
28,8%
30,0%
NEE
24,6%
34,4%
NEE
71,2%
70,0%
(p=0,892)
75,4%
65,6%
(p=0,103)
36,4%
40,8%
NEE
39,6%
37,5%
NEE
63,6%
59,2%
(p=0,526)
60,4%
62,5%
(p=0,800)
31,8%
43,1%
NEE
35,8%
39,1%
NEE
68,2%
56,9%
(p=0,074)
64,2%
60,9%
(p=0,611)
RESULTATEN HYPOTHESE 7 De positieve impact van exotische dieren in vergelijking met meer „gangbare‟ en „gewone‟ dieren komt duidelijk naar voren uit de resultaten van ons onderzoek, waarbij elke advertentieset een significante voorkeur aantoont voor reclames die exotische dieren bevatten. Met betrekking tot set 9 prefereert maar liefst 70,9% van de volledige onderzoekspopulatie de advertentie met de zebra boven de advertentie met de koe. Ook set 27 en 30 halen hoge ad-likeability scores voor de advertenties met exotische dieren, met respectievelijk 61,5% en 62,6% van de respondenten die deze reclames prefereerden.
Wanneer we de man/vrouw verdelingen bekijken springt in het oog dat voornamelijk de mannelijke respondenten een grotere aantrekking en waardering vertonen voor reclames met exotische dieren. Voor elke advertentieset ligt het percentage mannen dat hieraan de voorkeur geeft hoger dan het percentage vrouwen. Al zijn deze vastgestelde verschillen niet significant, lijkt ons dit een interessant onderzoekspunt. Ook opmerkelijk is dat tussen beide generaties voornamelijk de jongste generatie de voorkeur geeft aan exotische dieren. Generatie 1 scoort voornamelijk hoge ad-likeability scores die oplopen tot 75,4% (set 9) in vergelijking met generatie 2 met 65,6% (set 9). De gevonden verschillen tussen de generaties zijn echter niet significant.
78
3.4 Algemeen besluit met betrekking tot de onderzoeksresultaten Vooraleer we overgaan tot de bespreking van de algemene onderzoeksresultaten benadrukken we dat dit onderzoek een verkennend karakter heeft. Wanneer significante verschillen werden vastgesteld die onze hypothesen ondersteunen wijst dit er enkel op dat de gevonden verschillen tussen de adlikeability scores op het 95% betrouwbaarheidsniveau niet door toeval bepaald zijn. Daaruit volgt dat deze resultaten geen sluitende en alomvattende bevestiging zijn van de hypothesen. Al kunnen de bevindingen wel een basis vormen voor verder onderzoek.
Algemeen zijn we tot een aantal interessante bevindingen gekomen met betrekking tot het gebruik van biophilische cues in reclame en hun effect in de scanning fase van reclameverwerking. Ten eerste bekijken we de resultaten met betrekking tot onderzoeksvraag 2, die het onderwerp bevroeg of landschapskenmerken
kunnen
bijdragen tot
een hogere reclamewaardering. Van de
11
afbeeldingensets die de hypothesen toetsten met betrekking tot deze onderzoeksvraag, werd voor 8 sets een significante voorkeur vastgesteld voor de advertenties die onze hypothesen ondersteunden. De overige 3 sets gaven een lichte voorkeur weer voor de natuurlijke advertenties, maar deze verschillen werden niet significant bevonden. Er komt dus duidelijk een positief effect naar voren van het gebruik van bepaalde landschapselementen op de ad-likeability scores van onze respondenten. Met betrekking tot de savannehypothese bevestigen onze resultaten de vooropgestelde verwachtingen als zijn deze niet zo significant als gehoopt. Wel werden er significante verschillen vastgesteld voor enerzijds vrouwen en anderzijds de jongere generatie voor de specifieke savannekarakteristieken.
Verder wordt ook een significante voorkeur vastgesteld binnen de onderzoekspopulatie voor natuurlijke kleuren, wat een antwoord geeft op onderzoeksvraag 3. Voor de 5 advertentiesets die natuurlijke kleuren bevatten werd voor 4 een significant verschil vastgesteld in ad-likeability scores, waarvan de resultaten onze hypothese ondersteunen. Hier merken we op dat voornamelijk mannen een grote voorkeur lijken te hebben voor advertenties met natuurlijke kleuren. Opmerkelijk is wel dat het kleur blauw hogere ad-likeability scores teweegbrengt dan groen, zowel wanneer we de totale onderzoekspopulatie bekijken als de verschillen tussen de sociodemografische groepen. Deze bevindingen lijken ons een interessant uitgangspunt voor verder onderzoek.
Of de aanwezigheid van dieren bijdraagt tot een hogere ad-likeability vormt het onderwerp van onderzoeksvraag 4. Op deze onderzoeksvraag zonder twijfel ja geantwoord worden. Van alle tien advertentiesets betreffende deze onderzoeksvraag werden voor 9 sets significante voorkeuren vastgesteld voor de printreclames die dieren bevatten.
79
Voornamelijk de advertenties die exotische dieren bevatten halen hoge ad-likeability scores, waarbij de scores van mannelijke respondenten hoger liggen dan die van vrouwen. Een belangrijk punt betreft advertentieset 15, waarvoor een significante voorkeur werd vastgesteld voor een advertentie die onze hypothese ontkracht. Eerder onderzoek heeft uitgewezen dat deze voorkeur eventueel kan toegeschreven worden aan biofobische gevoelens. Enkel op deze uitzondering na, bevestigen alle sets verder onze hypothese.
Onderzoeksvraag 5 handelt over het feit of er opmerkelijke sociodemografische verschillen naar voren kwamen tussen de verschillende groepen en hun ad-likeability scores. Algemeen bekeken kunnen we stellen dat er geen bijzondere tendensen vast te stellen zijn met betrekking tot de man/vrouw verschillen. Er kunnen licht hogere ad-likeability scores waargenomen worden voor de mannelijke respondenten, alsook voor de jongere generatie voor het merendeel van de gemanipuleerde advertenties. Al liggen deze scores niet veel hoger dan bij de andere sociodemografische groepen. Enkel voor de ad-likeability scores voor advertenties met bepaalde landschapselementen (H2) en natuurlijke kleuren (H4) halen de mannelijke respondenten beduidend hogere scores voor de gemanipuleerde advertenties. Voor de advertentiesets die de aantrekking tot babydieren toetsen, komt dan weer een duidelijk significante voorkeur naar voren van vrouwelijke respondenten, wat een bevestiging is van onze vooropgestelde hypothese.
Tot slot bekijken we de rode draad doorheen ons onderzoek. De centrale onderzoeksvraag bevraagt of het gebruik van biophilische cues in het algemeen volstaat om een positieve ad-likeability te creëren. Uit de antwoorden op vorige deelonderzoeksvragen en uit de resultaten van het experiment kan duidelijk geconstateerd worden van wel. Ondanks de kleine verschillen, uitzonderingen op de regel en enkele betwistbare advertentiesets, kunnen we stellen dat advertenties die biophilische cues bevatten, een hogere ad-likeability creëren dan printreclames waarin deze cues niet voorkomen.
80
4.
ALGEMENE CONCLUSIE
Deze masterproef ging van start met twee vragen: wat is biophilia en hoe kan deze hypothese succesvol gebruikt worden binnen een reclamecontext? Ook de biophilia hypothese op zich kan ontleed worden in twee belangrijke veronderstellingen. Ten eerste dat de mens de neiging heeft om natuurlijke stimuli positief te onthalen, en ten tweede dat deze voorkeuren een genetische basis hebben. Wanneer men de besproken literatuur onder de loep neemt, lijkt het merendeel akkoord te gaan met de aanname dat de mens een genetisch bepaalde affiniteit met de natuurlijke wereld vertoont, hoewel onderzoek en sluitend bewijs voor deze veronderstelling eerder schaars is. Er werd ook duidelijk dat men zowel op positieve als negatieve manier kan reageren op natuurlijke stimuli, namelijk biophilisch of biofobisch.
Empirisch gezien ondersteunen onze onderzoeksresultaten de biophilia hypothese op duidelijke wijze. Algemeen kan besloten worden dat het gebruik van biophilische cues in advertenties wel degelijk effect heeft op de reclamewaardering, in positieve zin. Hoewel sommige manipulaties in dit onderzoek eerder miniem en onopvallend waren werden ze toch onbewust waargenomen door de respondenten, wat duidelijk blijkt uit de ad-likeability scores. Hieruit leiden we af dat de geselecteerde biophilische cues er in geslaagd zijn overwegend positieve primaire affectieve reacties uit te lokken. De inzichten vanuit de evolutionaire psychologie gecombineerd met de principes van de biophilia hypothese blijken dus bruikbaar en toepasselijk binnen de reclamecontext. Onze resultaten tonen eveneens het belang en de geldigheid aan van evolutionaire psychologie als referentiekader voor cue management.
Uit het onderzoek kwam ook duidelijk naar voor dat sommige biophilische cues meer impact hadden op de ad-likeability dan andere cues. Ook voor de beide generaties en qua geslacht kunnen we verschillen onderscheiden qua de werking van deze cues. Omdat het experiment afgenomen werd aan de hand van forced choice ad preference en we geen onderzoek gevoerd hebben bij de onderzoekspopulatie naar de dieperliggende motivaties van hun keuzes, kunnen we enkel gissen waarom deze verschillen vastgesteld werden. Hoewel sommige verklaringen kunnen afgeleid worden uit de principes van de evolutionaire psychologie, biophilia hypothese en eerder onderzoek naar het effect van biophilische cues, is het duidelijk dat er meer diepgaand onderzoek nodig is om beter inzicht te krijgen in de materie. Deze masterproef wordt dan ook gezien als een aanzet voor verder onderzoek omtrent de principes van biophilia toegepast binnen een reclamecontext, eerder dan een conclusie met betrekking tot dit onderwerp. Hoewel evolutionair psychologen het eens zijn over het feit dat zowel ervaringen, genen als cultuur onze ontwikkeling beïnvloeden, blijkt interdisciplinair onderzoek binnen dit gebied eerder schaars.
81
We besluiten dat meer crosscultureel en interdisciplinair onderzoek een must is, alsook meer onderzoek naar de genetische predispositie van bepaalde biophilische reacties. Deze conclusie lijkt ons een interessante vaststelling om deze masterproef met betrekking tot de effectiviteit van biophilia binnen een reclamecontext af te sluiten.
82
BIBLIOGRAFIE
83
Bibliografie
Boeken en bijdragen uit readers ▪ Baldinger, A. & Cook, W. (2006). Ad testing. In Grover, R. & Vriens, M. (Eds.) (2006). The handbook of marketing research: uses, misuses, and future advances (pp.487-505). Thousand Oaks : Sage Publications ▪ Barkow, J.H. (1989). Darwin, sex, and status: biological approaches to mind and culture. Toronto: University of Toronto. ▪ Beentjes, H., Hendriks Vettehen, P. & Scheepers, P. (2006). Experiment. In Wester, F., Renckstorf, K. & Scheepers, P. (Eds) (2006). Onderzoekstypen in de communicatiewetenschap (pp. 407-426). Kluwer : Alphen aan den Rijn. ▪ Benoit, W. & Benoit, P. (2008). Persuasive messages: the process of influence. Malden: Blackwell Publications. ▪ Bridgeman, B. (2003). Psychology & evolution: the origins of mind. Londen: Sage Publications Ltd. ▪ Buss, D. M. (1999). Evolutionary psychology: the new science of the mind. Boston (Mass.) : Allyn and Bacon. ▪ Buss, D. M. (1992). Mate preference mechanisms: consequences for partner choice and intrasexual competition. In Barkow, J. & Cosmides, L. & Tooby, J. (Eds.) (1992). The adapted mind: evolutionary psychology and the generation of culture (pp.249-266). New York (N.Y.) : Oxford university press. ▪ Cacioppo, J.T. & Petty, R. (1983). Social psychophysiology: a sourcebook. New York : Guilford Press. ▪ Campbell, J. (1973). Myths to live by. New York : Bantam Books. ▪ Cavalli-Sforza, M. & Feldman, W. (1981). Cultural transmission and evolution: a quantitative approach. New Jersey: Princeton University Press.
84
▪ Cosmides, L. & Tooby, J. & Barkow, J. (1992). Introduction: evolutionary psychology and conceptual integration. In Barkow, J. & Cosmides, L. & Tooby, J. (Eds.) (1992). The adapted mind: evolutionary psychology and the generation of culture (pp.3-18). New York (N.Y.) : Oxford university press. ▪ Cotton, A.M. (2004). Reclame en mediaplanning. Antwerpen: Garant. ▪ Crimmins, J. (1997). Inference and impact. In Wells, W.D. (Ed.) (2000). Measuring advertising effectiveness (pp. 95-104). Mahwah (N.J.) : Lawrence Erlbaum Associates. ▪ Darwin, C. (1892). The origin of species by means of natural selection: or the preservation of favored races in the struggle for life. (6th ed.). London : Murray. ▪ Davidson, R.J. & Pizzagalli, D. & Nitsche, J. & Kalin, N. (2003). Parsing the subcomponents of emotion and disorders of emotion: perspectives from affective neuroscience. In Davidson, R.J. & Scherer, K. & Hill Goldsmith, H. (Eds.) (2003). Handbook of affective sciences (pp. 8-25). Oxford: Oxford university press. ▪ Dissanayake, E. (1992). Homo aestheticus: where art comes from and why. New York : Free Press. ▪ Dissanayake, E. (2000). Art and intimacy. How the arts began. Seattle (Wash.) : University of Washington Press. ▪ Dutton, D. (2009). The art instinct. Beauty, pleasure and human evolution. New York: Bloomsbury Press. ▪ Eibl-Eibesfeldt, I. (1972). Similarities and differences between cultures in expressive movements. In Hinde, R.A. (Ed.) (1972). Nonverbal communication (pp. 297-314). Cambridge : Cambridge University Press. ▪ Floor, J. & Van Raaij, W.F. (2006). Marketingcommunicatiestrategie. Groningen : WoltersNoordhoff bv. ▪ Franklin, A. (1999). Animals and modern cultures: a sociology of human-animal relations in modernity. London : Sage. ▪ Franzen, G. & Bouwman, M. (1999). De mentale wereld van merken. Alphen aan den Rijn: Samsom.
85
▪ Gaulin, S. & McBurney, D. (2001). Psychology: an evolutionary approach. Upper Saddle River: Prentice-Hall. ▪ Gigerenzer, G. (2008). Gut feelings: short cuts to better decision making. London: Penguin Books. ▪ Grammer, K. & Voland, E. (2003). Introduction. In Voland, E. & Grammer, K. (Eds.) (2003). Evolutionary aesthetics (pp. 1-8). New York (N.Y.) : Springer. ▪ Hammerstein, P. (2002). Evolutionary adaptation and the economic concept of bounded rationality. In Gigerenzer, G. & Selten, R. (Eds.) (2002). Bounded rationality: the adaptive toolbox (pp. 7182). Cambridge (Mass.) : MIT Press. ▪ Heath, R. (2001). The hidden power of advertising: how low involvement processing influences the way we choose brands. Henley-on-Thames : Admap. ▪ Heerwagen, J.H. & Orians, G.H. (1993) Humans, habitats and aesthetics. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 138-172). Washington: Island Press. ▪ Holzhauer, R.W. (1994). Ontoelaatbare reclame. Zwolle : Tjeenk Willink. ▪ Izard, C.E. (1971). The face of emotion. New York: Appleton-Century-Crofts. ▪ Kaplan, R. (1983). The role of nature in the urban context. In Altman, I. & Wohlwill, J.F. (Eds.) (1983). Behavior and the natural environment (pp. 127-160). New York : Plenum Press. ▪ Kaplan, S. (1992). Environmental preference in a knowledge-seeking, knowledge-using organism. In Barkow, J.H., Cosmides, L. & Tooby, J. (Eds.) (1992). The adapted mind. Evolutionary psychology and the generation of culture (pp. 581-598). New York: Oxford University Press. ▪ Kaplan, R. & Kaplan, S. (1989). The experience of nature: a psychological perspective. Cambridge: Cambridge University Press. ▪ Katcher, A. & Wilkins, G. (1993) Dialogue with animals: its nature and culture. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 173-200). Washington: Island Press. ▪ Kellert, S.R. (1984). Affective, cognitive, and evaluative perceptions of animals. In Altman, I. & Wohlwill, J.F. (Eds.) (1983). Behavior and the natural environment (pp. 241-267). New York : Plenum Press.
86
▪ Kellert, S.R. (1993a). Introduction. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds). The biophilia hypothesis (pp. 20-27). Washington: Island Press. ▪ Kellert, S.R. (1993b). The biological basis for human values of natures. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 42-69). Washington: Island Press. ▪ Kellert, S.R. (2005). Building for life: understanding and designing the human-nature connection. Washington D.C. : Island Press. ▪ Klandermans, B. & Seydel, E. (Eds.) (1996). Overtuigen en activeren: publieksbeïnvloeding in theorie en praktijk. Assen: Van Gorcum. ▪ Lawrence, E.A. (1993). The sacred bee, the filthy pig, and the bat out of hell: animal symbolism as cognitive biophilia. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 301-341). Washington: Island Press. ▪ LeDoux, J. (1998). The emotional brain: the mysterious underpinnings of emotional life. London: Weidenfeld and Nicolson. ▪ Maslow, A. (1954). Motivation and personality. New York : Harper & Row. ▪ Miller, G.F. (2001). De parende geest: seksuele selectie en de evolutie van het bewustzijn. Amsterdam : Contact. ▪ Mithen, S. (1996). The prehistory of the mind. London: Thames & Hudson. ▪ Oller, J. & Giardetti, R. (1999). Images that work: creating successful messages in marketing and high stakes communication. London: Quorum Books. ▪ Orians, G.H. (1986). An ecological and evolutionary approach to landscape aesthetics. In PenningRowsell, E.C. & Lowenthal, D. (Eds). (1986). Landscape meanings and values. London : Allen and Unwin. ▪ Orians, G.H. & Heerwagen, J.H. (1992). Evolved responses to landscapes. In Barkow, J.H., Cosmides, L. & Tooby, J. (Eds.) (1992). The adapted mind. Evolutionary psychology and the generation of culture (pp. 555-579). New York: Oxford University Press. ▪ Orr, D. (1993). Love it or lose it: the coming biophilia revolution. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 415-440). Washington: Island Press.
87
▪ Perloff, R. (2003). The dynamics of persuasion. Communication and attitudes in the 21st Century (2nd ed.). New York: Lawrence Erlbaum Associates. ▪ Rolston, H. III. (1993) Biophilia, selfish genes, shared values. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 381-414). Washington: Island Press. ▪ Ruso, B., Renninger, L. & Altzwanger, K. (2003). Human habitat preferences: a generative territory for evolutionary aesthetics research. In Voland, E. & Grammer, K. (Eds.) (2003). Evolutionary aesthetics (pp. 279-294). New York (N.Y.) : Springer. ▪ Saad, G. (2007). The evolutionary bases of consumption. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc., Publishers. ▪ Sagan, D. & Margulis, L. (1993) God, gaia and biophilia. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 345-364). Washington: Island Press. ▪ Scheier, C. & Held, D. (2008). Wie werbung wirkt: erkenntnisse des neuromarketing. Freiburg: Haufe Mediengruppe. ▪ Schmit, B.H. & Simonson, A. (1997). Marketing aesthetics. New York: The Free Press. ▪ Shepard, P. (1978). Thinking animals: animals and the development of human intelligence. New York : Viking Press. ▪ Shepard, P. (1993). On animal friends. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 275-300). Washington: Island Press. ▪ Skamel, U. (2003). Beauty and sex appeal: sexual selection of aesthetic preferences. In Voland, E. & Grammer, K. (Eds.) (2003). Evolutionary aesthetics (pp. 173-200). New York (N.Y.) : Springer. ▪ Smit, E. & Neijens, P. (1999). Publiekbeïnvloeding te midden van overvloed. In Cuilenburg, J. & Neijens, P. & Scholten, O. (Eds.) (1999). Media in overvloed (pp.134-149). Amsterdam: Amsterdam university press. ▪ Soulé, M.E. (1993). Biophilia: unanswered questions. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 441-455). Washington: Island Press. ▪ Stanovich, K. E. (2004). The robot‟s rebellion: finding meaning in the age of Darwin. Chicago : University of Chicago Press.
88
▪ Thompson, I.H. (2000). Ecology, community and delight: Sources of values in landscape architecture. London: Taylor & Francis. ▪ Thornhill, R. (1998). Darwinian aesthetics. In Crawford, C. & Krebs, D. (Eds.) (1998). Handbook of evolutionary psychology: ideas, issues and applications (pp.543-572). Mahwah (N.J.) : Erlbaum. ▪ Thornhill, R. (2003). Darwinian aesthetics informs traditional aesthetics. In Voland, E. & Grammer, K. (Eds.) (2003). Evolutionary aesthetics (pp. 9-29). New York (N.Y.) : Springer. ▪ Tuan, Y.F. (1974). Topophilia. New York: Columbia University Press. ▪ Ulrich, R. (1983) Aesthetic and affective response to natural environment. In Altman, I. & Wohlwill, J.F. (Eds.) (1983). Altman, I. & Wohlwill, J.F. (Eds.) (1983). Behavior and the natural environment. New York : Plenum Press. ▪ Ulrich, R. (1993). Biophilia, biophobia, and natural landscapes. In Kellert, S.R. & Wilson, E.O. (Eds) (1993). The biophilia hypothesis (pp. 73-137). Washington: Island Press. ▪ Vyncke, P. (2007). Decoding the ad. How advertising taps into your heart & mind. Zelzate: Nautilius Academic Books. ▪ Vyncke, P. (2011). Cue management: using fitness cues to enhance advertising effectiveness. In Saad, G. (2011). Evolutionary psychology in the business sciences. New York : Springer Link [in press]. ▪ Wells, W., Burnett, J. & Moriarty, S. (1992). Advertising principles and practice. New Jersey : Prentice-Hall. ▪ Williams, M.D. (1998). Race for theory and the biophobia hypothesis: humanics, humanimals, and macroanthropology. Westport (Conn.) : Praeger. ▪ Wilson, E.O. (1979). On human nature. Cambridge (Mass.) : Harvard University Press. ▪ Wilson, E.O. (1984). Biophilia. Cambridge : Harvard University Press. ▪ Wilson, E.O. (1992). The diversity of life. London: Penguin Group. ▪ Wilson, E.O. (1996). In search of nature. Washington: Island Press. ▪ Wilson, E.O. (1998). Het fundament. Over de eenheid van kennis en cultuur. Amsterdam : Contact.
89
▪ Wilson, E.O. (2000). Sociobiology: the new synthesis. Cambridge (Mass.) : Belknap Press of Harvard University Press. ▪ Wilson, E.O. & Lumsden, C.J. (1981). Genes, mind and culture: the coevolutionary process. Cambrigde: Harvard University Press. ▪ Wright-Isak, C. & Faber, R. & Horner, L. (1997). Comprehensive measurement of advertising effectiveness: Notes from the market place. In Wells, W.D. (Ed.) (2000). Measuring advertising effectiveness (pp. 3-13). Mahwah (N.J.) : Lawrence Erlbaum Associates.
Wetenschappelijke artikels
▪ Adams, F.M. & Osgood, C.E. (1973). A cross-cultural study of the affective meanings of color. Journal of Cross-Cultural Psychology, 4(2), pp. 135-156. ▪ Balcetis, E. & Dunning, D. (2007) Cognitive dissonance and the perception of natural environments. Psychological Science, 18(10), pp. 917-922. ▪ Balling, J.D. & Falk, J.H. (1982). Development of visual preference for natural environments. Environment and Behavior, 14(1), pp. 5-28. ▪ Bataille-Benguigui, M. (1992). Man-fish relationship in the therapy of conflict. Proceedings of the International Conference on Science and the Human-Animal Relationship. Amsterdam. ▪ Bellizzi, J.A. & Hite, R.E. (1992). Environmental color, consumer feelings, and purchase likelihood. Psychology & Marketing, 9(5), pp. 347-363. ▪ Bernáldez, F.G., Abelló, R.P. & Gallardo, D. (1989). Environmental challenge and environmental preference: age and sex effects. Journal of Environmental Management, 28(1), pp. 53-70. ▪ Cimbalo, R.S., Beck, K.L. & Sendziak, D.S. (1984). Emotionally toned pictures and color selection for children and college students. The Journal of Genetic Psychology, 133(2), pp. 303-304. ▪ Crowley, A.E. (1993). The two-dimensional impact of color on shopping. Marketing Letters, 4(1), pp. 59-69.
90
▪ De Groot, W.T. & Van den Born, R.J.G. (2003) Visions of nature and landscape type preferences: an exploration in the Netherlands. Landscape and Urban Planning, 6(3), pp. 127-138. ▪ DeSchriver, M. & Riddick, C. (1990). Effects of watching aquariums on elders‟ stress. Anthrozoos, 4(1), pp. 44-48. ▪ Devalari-Edalat, F. & Reza Abdi, M. (2010) Human-environment interactions based on biophilia values in an urban context: case study. Journal of Urban Planning & Development, 136(2), pp. 162-169. ▪ Doughty, W.R. (1996) The biophilia hypothesis. Annals of the Association of American Geographers, 86(4), pp. 782-784. ▪ Galadza, S. (2007) Natural needs: biophilia addresses the human need for nature, and many findings are in line with green design. Contract, 49(3), pp. 40-41. ▪ Geboy, L. (1996). Color makes a better message. American Marketing Association, 16(2), pp. 52-55. ▪ Gorn, G.J. (1982) The effects of music in advertising on choice behavior: A classical conditioning approach. The Journal of Marketing, 46(1), pp. 94-101. ▪ Gorn, G.J., Chattopadhyay, A., Yi, T. & Dahl, D. (1997) Effects of color as an executional cue in advertising: they‟re in the shade. Management Science, 43(10), pp. 1387-1400. ▪ Grammer, K., Fink, B., Moller, A. & Thornhill, R. (2003) Darwinian aesthetics: sexual selection and the biology of beauty. Biological Reviews, 78(3), pp. 385-408. ▪ Grieve, K.W. (1991). Traditional beliefs and color perception. Perceptual and Motor Skills, 72(4), pp. 1319-1323. ▪ Gullone, E. (2000) The biophilia hypothesis and life in the 21st century: increasing mental health or increasing pathology? Journal of Happiness Studies, 1(3), pp. 293-322. ▪ Gutman, J. (1982) A means-end chain Model based on consumer categorization processes. The Journal of Marketing, 46(2), pp. 60-72. ▪ Hallward, J. (2005). Emotions are the equivalent of first impressions. Ipsos Ideas,4, pp.3-5.
91
▪ Hartmann, P. & Apaolaza-Ibáñez, V. (2010) Beyond savanna: an evolutionary and environmental psychology approach to behavioral effects of nature scenery in green advertising. Journal of Environmental Psychology, 30(1), pp. 119-128. ▪ Hasson, O. (1990) Cheating signals. Journal of Theoretical Biology, 167, pp. 223-238. ▪ Hoggan, K. (1989). Four legs good, two legs bad. Marketing, 2(March), pp. 31-45. ▪ Hekkert, p. (2006). Design aesthetics: principles of pleasure in design. Psychology Science, 48(2), pp. 157-172. ▪ Joye, Y. (2007) Architectural lessons from environmental psychology: the case of biophilic architecture. Review of General Psychology, 11(4), pp. 305-328. ▪ Kahn, P.H. (1997) Developmental pschology and the biophilia hypothesis: childeren‟s affiliation with nature. Developmental Review, 17(1), pp. 1-61. ▪ Kaiser, F., Wolfing, S. & Fuhrer, U. (1999). Environmental attitude and ecological behaviour. Journal of environmental Psychology, 19(1), pp. 1-19. ▪ Kaplan, S. (1987). Aesthetics, affect, and cognition: environmental preference from an evolutionary perspective. Environment and behavior, 19(1), pp. 3-32. ▪ Kellert, S. (2009) Book review: Understanding and designing the human-nature connection. Journal of Environmental Psychology, 29(1), pp. 168-189. ▪ Kirmani, A. (1997). Advertising repetition as a signal of quality: if it‟s advertised so much, something must be wrong. Journal of Advertising, 36(3), pp. 77-86. ▪ Könen, M., Härdling, R., Forsman, J. & Tuomi, J. (1999) Evolution of heterospecific attraction: using other species as cues in habitat selection. Evolutionary Ecology, 13(1), pp. 91-104. ▪ Krugman, E. (1977) Memory without recall, exposure without perception. Journal of Advertising Research, 17(Aug-Sept), pp. 7-12. ▪ Lancendorfer, K. M., Atkin, J.L. & Reece, B.B. (2008) Animals in advertising: love dogs? Love the ad! Journal of Business Research, 61(5), pp. 384-391. ▪ Lane, R. (1991). Does orange mean cheap? Forbes, 23(December), pp. 144-147.
92
▪ Lavidge, R. & Steiner, G. (1961) A model for predictive measurements of advertising effectiveness. The Journal of Marketing, 25(6), pp. 59-62. ▪ LeDoux, J. (2000) Emotion circuits in the brain. Annual Review of Neuroscience, 23(1), pp. 155-184. ▪ Lee, S. & Barnes, J.H. Jr. (1990). Using color preferences in magazine advertising. Journal of Advertising Research, 29(6), pp. 25-30. ▪ Lerner, J.E. & Kalof, L. (1999). The animal text: message and meaning in television advertisements. Sociol Q, 40(4), pp. 565-586. ▪ Lothian, A. (1999) Landscape and the philosophy of aesthetics: is landscape quality inherent in the landscape or in the eye of the beholder? Landscape and Urban Planning, 44(4), pp. 177-198. ▪ Madden, T.J., Hewett, K. & Roth, M.S. (2000). Managing images in different cultures: a crossnational study of color meanings & preferences. Journal of International Marketing, 8(4), pp. 90-107. ▪ Mealey, L. & Theis, P. (1995) The relationship between mood and preferences among natural landscapes: an evolutionary perspective. Ethology and Sociobiology, 16(3), pp. 247-256. ▪ Mehrabian, A. (1995). Effects of color on emotions. Journal of experimental Psychology, 123(4), pp. 394-409. ▪ Meyers-Levy, J. & Peracchio, L.A. (1995). Understanding the effects of color: how the correspondence between available and required resources affects attitudes. The Journal of Consumer Research, 22(2), pp. 121-138. ▪ Muramatsu, R. & Hanoch, Y. (2005) Emotion as a mechanism for boundedly rational agents: the fast and frugal way. Journal of Economic Psychology, 26(2), pp. 201-222. ▪ Norton, B.G. (2000) Biodiversity and environmental values: in search of a universal earth ethic. Biodiversity and Conservation, 9(2), pp. 1029-1044. ▪ Orr, D. (1993) The coming biophilia revolution. Earth Island Journal, 9(2), pp. 38-41. ▪ Parsons, R. (1991) The potential influences of environmental perception on human health. Journal of Environmental Psychology, 11(1), pp. 1-23.
93
▪ Petty, R.E., Cacioppo, J.T. & Schumann, D. (1983) Central and peripheral routes to advertising effectiveness: the moderating role of involvement. The Journal of Consumer Research, 10(2), pp. 135-146. ▪ Phillips, B.J. (1996). Advertising and the cultural meaning of animals. Advertising Consumer Research, 23(1), pp. 354-360. ▪ Pliska, S. (2006) Biophilia. Understanding your building‟s primordial attraction to all things green. Environmental Design & Construction, 9(2), pp. 75-76. ▪ Reynolds, V. (1984). The relationship between biological and cultural evolution. Journal of Human Evolution, 13(1), pp. 71-79. ▪ Saad, G. & Gill, T. (2000) Applications of evolutionary psychology in marketing. Psychology & Marketing, 17(12), pp. 1005-1035. ▪ Schindler, P.S. (1986). Color and contracts in magazine advertising. Psychology & Marketing, 3(2), pp. 69-78. ▪ Schmitt, B.H. & Pan, Y. (1994). Managing corporate and brand identities in the Asian-pacific region. California Management Review, 36(summer), pp. 32-48. ▪ Seitel, F. (1993). The colors of banking. Communications, 123(May), p. 79. ▪ Shepard, R.N. (1978). The mental image. American Journal of Psychology, 33(2), pp. 125-137. ▪ Siver, N. (1988). Sex and racial differences in color and number preferences. Perceptual and Motor Skills, 66(February), pp. 295-299. ▪ Simaika, J.P. & Samways, M.J. (2010) Biophilia as a universal ethic of conserving biodiversity. Conservation Biology, 24(3), pp. 903-906. ▪ Sparkman, R. Jr. & Austin, L.M. (1980). The effect on sales of color in newspaper advertisement. Journal of Advertising, 9(4), pp. 39-42. ▪ Spears, N.E., Mowen, J.C. & Chakraborty, G. (1996). Symbolic role of animals in print advertising: content analysis and conceptual development. Journal of Business Research, 37(1), pp. 87-95. ▪ Stairs, D. (1997) Biophilia and technophilia: examining the nature/culture split in design theory. Design Issues, 13(3), pp. 27-44.
94
▪ Stokes, D.L. (2007) Things we like: human preferences among similar organisms and implications for conservation. Human Ecology, 35(1), pp. 361-369. ▪ Stone, N. & English, A. (1998). Task type, posters, and workspace color on mood, satisfaction, and performance. Journal of Environmental Psychology, 18(2), pp. 175-185. ▪ Strong, E.K. (1925) Theories of selling. The Journal of Applied Psychology, 9(1), pp. 75-86. ▪ Stuart, E., Shimp, T. & Engele, R.W. (1987) Classical conditioning of consumer attitudes: Four experiments in an advertising context. Journal of Consumer Research, 14(Dec), pp. 334-349. ▪ Taylor, R.L. & Atwood, B.G. (1978). Plant complexity and pleasure in urban and suburban environments. Journal of nonverbal Behavior, 12(4), pp. 511-523. ▪ Tesitel, J., Kusová, D. & Bartos, M. (2001) Biophilia as the invariant in human thinking. A case study: the town of Tábor. Landscape and Urban Planning, 53(1-4), pp. 29-36. ▪ Thompson, E., Palacios, A. & Varela, F.J. (1992). Ways of coloring: comparative color vision as a case study for cognitive science. Behavioral and brain sciences, 15(1), pp. 1-74. ▪ Vakratsas, D. & Ambler, T. (1999) How advertising works: what do we really know? Journal of Marketing, 63(1), pp. 26-43. ▪ Vtorova, V.N. (2004) Accumulation of biophilic elements in the needles of picea species in natural and urbanized ecosystems of Siberia and Central Asia in relation to the assessment of environmental Quality. Russian Journal of Ecology, 35(5), pp. 296-302. ▪ Wiegersma, S. & Van der Elst, G. (1988). Blue phenomenon: spontaneity or preference. Perceptual and Motor Skills, 66(2), pp. 308-310. ▪ Zajonc, R.B. (1980). Feeling and thinking, preferences need no inferences. American Psychologist, 35(2), pp. 151-157. ▪ Zajonc, R.B. & Markus, H. (1982) Affective and cognitive factors in preferences. Journal of Consumer Research, 9(Sept), pp. 123-131. ▪ Zajonc, R.B. (1984) On the primacy of affect. American Psychologist, 39(2), pp. 117-123.
95
Internetbronnen ▪ Cosmides, L. & Tooby, J. (1997). Evolutionary psychology: a primer. Geraadpleegd op 17 april 2010 op het World Wide Web: http://www.psych.ucsb.edu/research/cep/primer.html. Santa Barbara : University of California, Center for evolutionary psychology. ▪ Synek, E. & Grammer, K. (1998). Evolutionary aesthetics: visual complexity and the development of human landscape preferences. Geraadpleegd op 22 mei 2010 op het World Wide Web: http://evolution.anthro.univie.ac.at/institutes/urbanethology/projects/urbanisation/landscapes/ indexland.html
96
BIJLAGEN
97
BIJLAGE 1: VOORBEELD PRESENTATIE EN ANTWOORDLIJST
Dit is een kort voorbeeld van de presentatie die op Cd-rom verdeeld werd onder de respondenten, samen met de papieren antwoordlijst. Voor de volledige zelflopende presentatie wordt verwezen naar bijgevoegde Cd-rom.
● POWERPOINT PRESENTATIE
98
...
99
● ANTWOORDLIJST
Beste Heer/Mevrouw,
Om mijn laatste jaar als Master Communicatiemanagement aan de Universiteit Gent succesvol te beëindigen, voer ik een onderzoek in het kader van mijn masterproef. Via dit onderzoek trachten we na te gaan welke elementen kunnen bijdragen tot een aantrekkelijke advertentie of reclame. Hiervoor had ik graag een kleine 10 minuten van uw tijd gevraagd om deel te nemen aan dit experiment en de bijhorende vragenlijst in te vullen. Het opzet is eenvoudig. Op de meegeleverde CD-ROM vindt u een PowerPointpresentatie, deze laat u gewoon afspelen op uw computer zonder de presentatie te onderbreken. U krijgt 30 sets van printadvertenties te zien. Elke set zal gedurende 3 seconden op uw scherm verschijnen, waarna u de tijd krijgt om op de vragenlijst uw voorkeur aan te duiden voor 1 van de 2 advertenties. De voorstelling van de advertenties gebeurt als volgt:
OF
Deze drie seconden kunnen snel voorbij lijken te gaan, maar het is zeer belangrijk dat u uw instinct volgt en de advertenties niet probeert te analyseren. U duidt simpelweg de advertentie aan die uw voorkeur draagt. Wanneer de presentatie afgelopen is wordt achteraan de vragenlijst gevraagd uw leeftijd en geslacht in te vullen. Gelieve dit zeker niet te vergeten. Verder is dit onderzoek volledig anoniem en uw gegevens zullen enkel worden gebruikt voor de nodige onderzoeksdoeleinden.
Alvast heel erg bedankt voor uw tijd en medewerking!
Vriendelijk groeten, Kim Boelens. Indien u vragen hebt of meer informatie wil over dit onderzoek kunt u altijd mailen naar
[email protected].
100
U kunt nu de PowerPoint-presentatie starten en hieronder telkens uw voorkeur omcircelen voor 1 van de getoonde advertenties. Het is belangrijk dat u steeds een keuze maakt tussen de twee, ook al heeft u bijvoorbeeld niet meteen een verschil waargenomen.
Afbeeldingset
Versie 1
Versie 2
Nr. 1
Versie 1
Versie 2
Nr. 2
Versie 1
Versie 2
Nr. 3
Versie 1
Versie 2
Nr. 4
Versie 1
Versie 2
Nr. 5
Versie 1
Versie 2
Nr. 6
Versie 1
Versie 2
Nr. 7
Versie 1
Versie 2
Nr. 8
Versie 1
Versie 2
Nr. 9
Versie 1
Versie 2
Nr. 10
Versie 1
Versie 2
Nr. 11
Versie 1
Versie 2
Nr. 12
Versie 1
Versie 2
Nr. 13
Versie 1
Versie 2
Nr. 14
Versie 1
Versie 2
Nr. 15
Versie 1
Versie 2
Nr. 16
Versie 1
Versie 2
101
Nr. 17
Versie 1
Versie 2
Nr. 18
Versie 1
Versie 2
Nr. 19
Versie 1
Versie 2
Nr. 20
Versie 1
Versie 2
Nr. 21
Versie 1
Versie 2
Nr. 22
Versie 1
Versie 2
Nr. 23
Versie 1
Versie 2
Nr. 24
Versie 1
Versie 2
Nr. 25
Versie 1
Versie 2
Nr. 26
Versie 1
Versie 2
Nr. 27
Versie 1
Versie 2
Nr. 28
Versie 1
Versie 2
Nr. 29
Versie 1
Versie 2
Nr. 30
Versie 1
Versie 2
UW GESLACHT :
MANNELIJK
/
VROUWELIJK
UW LEEFTIJD: ..........
Hartelijk bedankt voor uw medewerking!
102
BIJLAGE 2: SPSS OUTPUTS & BEREKENINGEN
FREQUENTIETABELLEN GESLACHT
Statistics Geslacht N
Valid
262
Missing
0
Std. Deviation
,501
Geslacht Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Mannelijk
132
50,4
50,4
50,4
Vrouwelijk
130
49,6
49,6
100,0
Total
262
100,0
100,0
FREQUENTIETABELLEN LEEFTIJD
Statistics Leeftijd N
Valid
262
Missing
0
Mean
38,14
Median
39,00
Std. Deviation
13,626
Minimum
15
Maximum
68
Leeftijd Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
15
3
1,1
1,1
1,1
16
4
1,5
1,5
2,7
17
3
1,1
1,1
3,8
18
6
2,3
2,3
6,1
103
19
3
1,1
1,1
7,3
20
5
1,9
1,9
9,2
21
4
1,5
1,5
10,7
22
7
2,7
2,7
13,4
23
10
3,8
3,8
17,2
24
15
5,7
5,7
22,9
25
10
3,8
3,8
26,7
26
5
1,9
1,9
28,6
27
5
1,9
1,9
30,5
28
6
2,3
2,3
32,8
29
7
2,7
2,7
35,5
30
5
1,9
1,9
37,4
31
1
,4
,4
37,8
32
7
2,7
2,7
40,5
33
3
1,1
1,1
41,6
34
3
1,1
1,1
42,7
35
1
,4
,4
43,1
36
5
1,9
1,9
45,0
37
6
2,3
2,3
47,3
38
3
1,1
1,1
48,5
39
7
2,7
2,7
51,1
40
6
2,3
2,3
53,4
41
5
1,9
1,9
55,3
42
8
3,1
3,1
58,4
43
7
2,7
2,7
61,1
44
6
2,3
2,3
63,4
45
7
2,7
2,7
66,0
46
3
1,1
1,1
67,2
47
12
4,6
4,6
71,8
48
9
3,4
3,4
75,2
49
6
2,3
2,3
77,5
50
5
1,9
1,9
79,4
51
6
2,3
2,3
81,7
52
5
1,9
1,9
83,6
53
4
1,5
1,5
85,1
54
4
1,5
1,5
86,6
55
6
2,3
2,3
88,9
56
4
1,5
1,5
90,5
104
57
4
1,5
1,5
92,0
58
1
,4
,4
92,4
59
3
1,1
1,1
93,5
60
4
1,5
1,5
95,0
61
2
,8
,8
95,8
62
2
,8
,8
96,6
63
3
1,1
1,1
97,7
64
1
,4
,4
98,1
65
2
,8
,8
98,9
68
3
1,1
1,1
100,0
262
100,0
100,0
Total
Op basis van de berekening van de mediaan (39 jaar) wordt een nieuwe variabele aangemaakt: • generatie 1: < 40 jaar (N=134) • generatie 2: ≥ 40 jaar (N=128)
Generatie Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Generatie 1
134
51,1
51,1
51,1
Generatie 2
128
48,9
48,9
100,0
Total
262
100,0
100,0
105
BEREKENINGEN SIGNIFICANTIE
- Waarbij de afhankelijke variabele: ad-likeability (nominaal) - Waarbij de onafhankelijke variabelen: geslacht (nominaal) en generatie (nominaal, 2 categorieën).
SIGNIFICANTIE: TOTAALRESULTATEN ADHV PERCENTAGETOETS
AD Set1 Set2 Set3 Set4 Set5 Set6 Set7 Set8 Set9 Set10 Set11 Set12 Set13 Set14 Set15 Set16 Set17 Set18 Set19 Set20 Set21 Set22 Set23 Set24 Set25 Set26 Set27 Set28 Set29 Set30
links
rechts
Respondenten (N)
p1-p2
AI
Sig?
0,573 0,492 0,298 0,527 0,489 0,477 0,656 0,565 0,294 0,496 0,382 0,454 0,656 0,485 0,443 0,473 0,592 0,615 0,412 0,389 0,588 0,328 0,592 0,229 0,481 0,66 0,385 0,756 0,427 0,374
0,427 0,508 0,702 0,473 0,511 0,523 0,344 0,435 0,706 0,504 0,618 0,545 0,344 0,515 0,557 0,527 0,408 0,385 0,588 0,611 0,412 0,672 0,408 0,771 0,519 0,34 0,615 0,244 0,573 0,626
262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262 262
0,146 -0,016 -0,404 0,054 -0,022 -0,046 0,312 0,13 -0,412 -0,008 -0,236 -0,091 0,312 -0,03 -0,114 -0,054 0,184 0,23 -0,176 -0,222 0,176 -0,344 0,184 -0,542 -0,038 0,32 -0,23 0,512 -0,146 -0,252
0,084706 0,085612 0,078324 0,085498 0,085602 0,085532 0,081349 0,084896 0,078018 0,08562 0,083204 0,085268 0,081349 0,085584 0,085065 0,085498 0,084161 0,083327 0,084286 0,083486 0,084286 0,080397 0,084161 0,071956 0,085561 0,081121 0,083327 0,073549 0,084706 0,08286
JA NEE JA NEE NEE NEE JA JA JA NEE JA JA JA NEE JA NEE JA JA JA JA JA JA JA JA NEE JA JA JA JA JA
* De rode kleur in de kolom „sig?‟ toont aan dat voor deze advertentieset een significante voorkeur werd vastgesteld voor de advertentie die onze hypothese ontkracht.
106
Het aanvaardbaarheidsinterval (AI) wordt opgesteld voor het percentageverschil p1-p2: (p1-p2) ± z * √ p1*(1-p1) + p2*(1-p2) n1
n2
waarbij: z=1,96 aangezien we de significantie op niveau 0,05 testen, waardoor we uitspraken kunnen doen met 95% betrouwbaarheid. In de kolom „sig?‟ wordt vermeld of het verschil tussen de percentages binnen of buiten het AI ligt. Wanneer (p1-p2) binnen het AI valt wordt H0 aanvaard, het gevonden verschil is dan niet significant. Wanneer (p1-p2) buiten het AI valt, wordt H0 verworpen, de alternatieve hypothese wordt bevestigd en de resultaten zijn dus significant.
SIGNIFICANTIE: RESULTATEN AFBEELDINGSETS ADHV KRUISTABELLEN EN FISHER’S EXACT TEST
Vooraleer de kruistabellen en statistische toetsen geïnterpreteerd werden, werd er op toegezien dat er aan de voorwaarden voor de kruistabellen voldaan was. Elke verwachte waarde binnen de cellen moest > 1 zijn en maximum 20% van de cellen mag een verwachte waarde hebben die kleiner is dan 5. Alle tabellen voldeden aan deze voorwaarden.
SET 1: EFFECT NATUURLIJKE KLEUREN
Totaal Afbeeldingset1 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
150
57,3
57,3
57,3
Versie 2
112
42,7
42,7
100,0
Total
262
100,0
100,0
107
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset1 Versie 1
87
63
150
65,9%
48,5%
57,3%
45
67
112
34,1%
51,5%
42,7%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Total
Vrouwelijk
Count % within Geslacht
Versie 2
Mannelijk
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,004
7,449
1
,006
8,191
1
,004
8,147 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,006 8,116
1
,003
,004
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 55,57. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset1 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
80
70
150
59,7%
54,7%
57,3%
54
58
112
40,3%
45,3%
42,7%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value
Asymp. Sig.
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df
108
Pearson Chi-Square Continuity Correction
a
1
,412
,483
1
,487
,673
1
,412
,672 b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,454
Linear-by-Linear
,670
1
,244
,413
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 54,72. b. Computed only for a 2x2 table
SET 2: NEUTRAAL
Totaal Afbeeldingset2 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
129
49,2
49,2
49,2
Versie 2
133
50,8
50,8
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset2 Versie 1
67
62
129
50,8%
47,7%
49,2%
65
68
133
49,2%
52,3%
50,8%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Total
Vrouwelijk
Count % within Geslacht
Versie 2
Mannelijk
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,620
,139
1
,709
,246
1
,620
,246 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,624
109
,355
Linear-by-Linear
,245
1
,620
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 64,01. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset2 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
66
63
129
49,3%
49,2%
49,2%
68
65
133
50,7%
50,8%
50,8%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,995
,000
1
1,000
,000
1
,995
,000 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
1,000
Linear-by-Linear
,000
1
,995
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 63,02. b. Computed only for a 2x2 table
SET 3: EFFECT BABYDIEREN
Totaal Afbeeldingset3 Cumulative Frequency Valid
Versie 1
78
Percent
Valid Percent
29,8
29,8
110
Percent 29,8
,547
Versie 2
184
70,2
70,2
Total
262
100,0
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset3 Versie 1
53
25
78
40,2%
19,2%
29,8%
79
105
184
59,8%
80,8%
70,2%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Total
Vrouwelijk
Count % within Geslacht
Versie 2
Mannelijk
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,000
12,728
1
,000
13,950
1
,000
13,711 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,000 13,658
1
,000
,000
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 38,70. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset3 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
39
39
78
29,1%
30,5%
29,8%
95
89
184
70,9%
69,5%
70,2%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
111
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,809
,011
1
,915
,058
1
,809
,058 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,893
Linear-by-Linear
,058
1
,810
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 38,11. b. Computed only for a 2x2 table
SET 4: EFFECT NATUURLIJKE LANDSCHAPPEN
Totaal Afbeeldingset4 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
138
52,7
52,7
52,7
Versie 2
124
47,3
47,3
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset4 Versie 1
63
75
138
47,7%
57,7%
52,7%
69
55
124
52,3%
42,3%
47,3%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Total
Vrouwelijk
Count % within Geslacht
Versie 2
Mannelijk
Count % within Geslacht
Chi-Square Tests
112
Total
,458
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
df a
1
,106
2,225
1
,136
2,614
1
,106
2,609 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,110
Linear-by-Linear
2,599
1
,068
,107
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 61,53. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset4 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
71
67
138
53,0%
52,3%
52,7%
63
61
124
47,0%
47,7%
47,3%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,917
,000
1
1,000
,011
1
,917
,011 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
1,000 ,011
1
,917
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 60,58. b. Computed only for a 2x2 table
SET 5: EFFECT NATUURLIJKE ELEMENTEN
113
,508
Totaal Afbeeldingset5 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
128
48,9
48,9
48,9
Versie 2
134
51,1
51,1
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset5 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
61
67
128
46,2%
51,5%
48,9%
71
63
134
53,8%
48,5%
51,1%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,388
,546
1
,460
,744
1
,388
,744 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,458 ,741
1
,389
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 63,51. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie Generatie 1
114
Generatie 2
Total
,230
Afbeeldingset5 Versie 1
Count % within Generatie
Versie 2
65
128
47,0%
50,8%
48,9%
71
63
134
53,0%
49,2%
51,1%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Total
63
Count % within Generatie
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,542
,236
1
,627
,372
1
,542
,372 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,621
Linear-by-Linear
,370
1
,543
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,53. b. Computed only for a 2x2 table
SET 6: EFFECT SAVANNEKARAKTERISTIEKEN
Totaal Afbeeldingset6 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
125
47,7
47,7
47,7
Versie 2
137
52,3
52,3
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset6 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
59
66
125
44,7%
50,8%
47,7%
Count % within Geslacht
115
Total
,314
Versie 2
Count
73
64
137
55,3%
49,2%
52,3%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
% within Geslacht Total
Count % within Geslacht
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,325
,740
1
,390
,969
1
,325
,968 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,387
Linear-by-Linear
,964
1
,195
,326
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,02. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset6 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
65
60
125
48,5%
46,9%
47,7%
69
68
137
51,5%
53,1%
52,3%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,791
,020
1
,888
,070
1
,791
,070 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,806 ,070
1
Association N of Valid Cases
262
116
,792
,444
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 61,07. b. Computed only for a 2x2 table
SET 7: EFFECT DIEREN
Totaal Afbeeldingset7 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
172
65,6
65,6
65,6
Versie 2
90
34,4
34,4
100,0
262
100,0
100,0
Total
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset7 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
85
87
172
64,4%
66,9%
65,6%
47
43
90
35,6%
33,1%
34,4%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,666
,091
1
,763
,186
1
,666
,186 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,698 ,185
1
,667
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 44,66. b. Computed only for a 2x2 table
117
,382
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset7 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
91
81
172
67,9%
63,3%
65,6%
43
47
90
32,1%
36,7%
34,4%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,430
,434
1
,510
,622
1
,430
,622 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,438
Linear-by-Linear
,620
1
,431
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 43,97. b. Computed only for a 2x2 table
SET 8: EFFECT NATUURLIJKE KLEUREN
Totaal Afbeeldingset8 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
148
56,5
56,5
56,5
Versie 2
114
43,5
43,5
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab
118
,255
Geslacht
Afbeeldingset8 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
80
68
148
60,6%
52,3%
56,5%
52
62
114
39,4%
47,7%
43,5%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,176
1,513
1
,219
1,837
1
,175
1,835 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,213
Linear-by-Linear
1,828
1
,109
,176
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 56,56. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset8 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
75
73
148
56,0%
57,0%
56,5%
59
55
114
44,0%
43,0%
43,5%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,863
,002
1
,961
,030
1
,863
,030 b
Asymp. Sig.
119
Fisher's Exact Test
,901
Linear-by-Linear
,030
1
,481
,863
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 55,69. b. Computed only for a 2x2 table
SET 9: EFFECT EXOTISCHE DIEREN
Totaal Afbeeldingset9 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
77
29,4
29,4
29,4
Versie 2
185
70,6
70,6
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset9 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
38
39
77
28,8%
30,0%
29,4%
94
91
185
71,2%
70,0%
70,6%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,830
,006
1
,936
,046
1
,830
,046 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,892
120
,468
Linear-by-Linear
,046
1
,830
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 38,21. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset9 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
33
44
77
24,6%
34,4%
29,4%
101
84
185
75,4%
65,6%
70,6%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,083
2,546
1
,111
3,004
1
,083
2,998 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,103
Linear-by-Linear
2,986
1
,084
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 37,62. b. Computed only for a 2x2 table
SET 10: NEUTRAAL
Totaal Afbeeldingset10 Cumulative Frequency Valid
Versie 1
130
Percent
Valid Percent
49,6
49,6
121
Percent 49,6
,055
Versie 2
132
50,4
50,4
Total
262
100,0
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset10 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
65
65
130
49,2%
50,0%
49,6%
67
65
132
50,8%
50,0%
50,4%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,902
,000
1
1,000
,015
1
,902
,015 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
1,000
Linear-by-Linear
,015
1
,903
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 64,50. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset10 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
69
61
130
51,5%
47,7%
49,6%
65
67
132
48,5%
52,3%
50,4%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
122
Total
,500
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,535
,247
1
,619
,386
1
,535
,385 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,540
Linear-by-Linear
,384
1
,536
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 63,51. b. Computed only for a 2x2 table
SET 11: EFFECT NATUURLIJKE ELEMENTEN
Totaal Afbeeldingset11 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
100
38,2
38,2
38,2
Versie 2
162
61,8
61,8
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset11 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
48
52
100
36,4%
40,0%
38,2%
84
78
162
63,6%
60,0%
61,8%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Chi-Square Tests
123
Total
,310
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,545
,229
1
,632
,367
1
,545
,367 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,611
Linear-by-Linear
,366
1
,316
,545
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 49,62. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset11 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
54
46
100
40,3%
35,9%
38,2%
80
82
162
59,7%
64,1%
61,8%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,468
,359
1
,549
,528
1
,467
,528 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,525 ,526
1
,468
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 48,85. b. Computed only for a 2x2 table
SET 12: EFFECT NATUURLIJKE LANDSCHAPPEN
124
,275
Totaal Afbeeldingset12 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
119
45,4
45,4
45,4
Versie 2
143
54,6
54,6
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset12 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
58
61
119
43,9%
46,9%
45,4%
74
69
143
56,1%
53,1%
54,6%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,628
,130
1
,718
,235
1
,628
,235 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,710
Linear-by-Linear
,234
1
,628
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 59,05. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset12 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
61
58
119
45,5%
45,3%
45,4%
Count % within Generatie
125
Total
,359
Versie 2
Count % within Generatie
Total
73
70
143
54,5%
54,7%
54,6%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Chi-Square Tests Value
Asymp. Sig.
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,973
Continuity Correction
,000
1
1,000
Likelihood Ratio
,001
1
,973
Pearson Chi-Square
,001 b
Fisher's Exact Test
1,000
Linear-by-Linear
,001
1
,536
,973
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 58,14. b. Computed only for a 2x2 table
SET 13: EFFECT BABYDIEREN
Totaal Afbeeldingset13 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
172
65,6
65,6
65,6
Versie 2
90
34,4
34,4
100,0
262
100,0
100,0
Total
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset13 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
72
100
172
54,5%
76,9%
65,6%
60
30
90
45,5%
23,1%
34,4%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
126
Total
Total
Count % within Geslacht
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,000
13,568
1
,000
14,757
1
,000
14,544 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,000
Linear-by-Linear
14,488
1
,000
,000
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 44,66. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset13 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
88
84
172
65,7%
65,6%
65,6%
46
44
90
34,3%
34,4%
34,4%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,994
,000
1
1,000
,000
1
,994
,000 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
1,000 ,000
1
,994
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 43,97. b. Computed only for a 2x2 table
127
,548
SET 14: EFFECT NATUURLIJKE KLEUREN
Totaal Afbeeldingset14 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
127
48,5
48,5
48,5
Versie 2
135
51,5
51,5
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset14 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
78
49
127
59,1%
37,7%
48,5%
54
81
135
40,9%
62,3%
51,5%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,001
11,166
1
,001
12,102
1
,001
12,007 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,001 11,962
1
,001
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 63,02. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie
128
,000
Crosstab Generatie
Afbeeldingset14 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
61
66
127
45,5%
51,6%
48,5%
73
62
135
54,5%
48,4%
51,5%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,328
,730
1
,393
,957
1
,328
,956 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,387
Linear-by-Linear
,953
1
,329
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,05. b. Computed only for a 2x2 table
SET 15: EFFECT DIEREN
Totaal Afbeeldingset15 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
116
44,3
44,3
44,3
Versie 2
146
55,7
55,7
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab
129
,197
Geslacht
Afbeeldingset15 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
60
56
116
45,5%
43,1%
44,3%
72
74
146
54,5%
56,9%
55,7%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,698
,069
1
,793
,150
1
,698
,150 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,711
Linear-by-Linear
,149
1
,396
,699
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 57,56. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset15 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
66
50
116
49,3%
39,1%
44,3%
68
78
146
50,7%
60,9%
55,7%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,097
2,358
1
,125
2,762
1
,097
2,756 b
Asymp. Sig.
130
Fisher's Exact Test
,107
Linear-by-Linear
2,745
1
,062
,098
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 56,67. b. Computed only for a 2x2 table
SET 16: NEUTRAAL
Totaal Afbeeldingset16 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
124
47,3
47,3
47,3
Versie 2
138
52,7
52,7
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset16 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
61
63
124
46,2%
48,5%
47,3%
71
67
138
53,8%
51,5%
52,7%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,715
,058
1
,810
,133
1
,715
,133 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,805 ,132
1
Association
131
,716
,405
N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 61,53. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Afbeeldingset16 * Generatie Crosstabulation Generatie
Afbeeldingset16 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
66
58
124
49,3%
45,3%
47,3%
68
70
138
50,7%
54,7%
52,7%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,523
,265
1
,607
,408
1
,523
,408 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,538
Linear-by-Linear
,406
1
,524
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 60,58. b. Computed only for a 2x2 table
SET 17: EFFECT SAVANNEKARAKTERISTIEKEN
Totaal Afbeeldingset17 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
155
59,2
59,2
59,2
Versie 2
107
40,8
40,8
100,0
Total
262
100,0
100,0
132
,303
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset17 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
77
78
155
58,3%
60,0%
59,2%
55
52
107
41,7%
40,0%
40,8%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,784
,022
1
,882
,075
1
,784
,075 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,803
Linear-by-Linear
,075
1
,784
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 53,09. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset17 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
91
64
155
67,9%
50,0%
59,2%
43
64
107
32,1%
50,0%
40,8%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
133
Total
,441
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,003
7,966
1
,005
8,738
1
,003
8,692 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,004
Linear-by-Linear
8,659
1
,003
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 52,27. b. Computed only for a 2x2 table
SET 18: EFFECT NATUURLIJKE LANDSCHAPPEN
Totaal Afbeeldingset18 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
161
61,5
61,5
61,5
Versie 2
101
38,5
38,5
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset18 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
83
78
161
62,9%
60,0%
61,5%
49
52
101
37,1%
40,0%
38,5%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Chi-Square Tests
134
Total
,002
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
df a
1
,632
,124
1
,725
,229
1
,632
,229 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,704
Linear-by-Linear
,228
1
,363
,633
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 50,11. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset18 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
80
81
161
59,7%
63,3%
61,5%
54
47
101
40,3%
36,7%
38,5%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,552
,219
1
,640
,354
1
,552
,354 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,612 ,353
1
,553
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 49,34. b. Computed only for a 2x2 table
SET 19: EFFECT NATUURLIJKE KLEUREN
135
,320
Totaal Afbeeldingset19 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
108
41,2
41,2
41,2
Versie 2
154
58,8
58,8
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset19 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
51
57
108
38,6%
43,8%
41,2%
81
73
154
61,4%
56,2%
58,8%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,392
,534
1
,465
,734
1
,392
,734 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,452
Linear-by-Linear
,731
1
,393
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 53,59. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset19 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
59
49
108
44,0%
38,3%
41,2%
Count % within Generatie
136
Total
,232
Versie 2
Count % within Generatie
Total
75
79
154
56,0%
61,7%
58,8%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,345
,671
1
,413
,894
1
,344
,893 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,380
Linear-by-Linear
,889
1
,346
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 52,76. b. Computed only for a 2x2 table
SET 20: EFFECT DIEREN
Totaal Afbeeldingset20 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
102
38,9
38,9
38,9
Versie 2
160
61,1
61,1
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset20 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
50
52
102
37,9%
40,0%
38,9%
82
78
160
62,1%
60,0%
61,1%
132
130
262
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count
137
Total
,206
Crosstab Geslacht
Afbeeldingset20 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
50
52
102
37,9%
40,0%
38,9%
82
78
160
62,1%
60,0%
61,1%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,725
,051
1
,822
,124
1
,725
,124 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,800
Linear-by-Linear
,123
1
,411
,725
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 50,61. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset20 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
45
57
102
33,6%
44,5%
38,9%
89
71
160
66,4%
55,5%
61,1%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,069
2,857
1
,091
3,307
1
,069
3,301 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,077 3,288
1
Association
138
,070
,045
N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 49,83. b. Computed only for a 2x2 table
SET 21: EFFECT SAVANNEKARAKTERISTIEKEN
Totaal Afbeeldingset21 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
154
58,8
58,8
58,8
Versie 2
108
41,2
41,2
100,0
Total
262
100,0
100,0
139
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset21 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
69
85
154
52,3%
65,4%
58,8%
63
45
108
47,7%
34,6%
41,2%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,031
4,122
1
,042
4,664
1
,031
4,647 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,034
Linear-by-Linear
4,630
1
,021
,031
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 53,59. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset21 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
86
68
154
64,2%
53,1%
58,8%
48
60
108
35,8%
46,9%
41,2%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value
Asymp. Sig.
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df
140
Pearson Chi-Square Continuity Correction
a
1
,069
2,861
1
,091
3,307
1
,069
3,302 b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,079
Linear-by-Linear
3,289
1
,045
,070
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 52,76. b. Computed only for a 2x2 table
SET 22: EFFECT NATUURLIJKE ELEMENTEN
Totaal Afbeeldingset22 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
86
32,8
32,8
32,8
Versie 2
176
67,2
67,2
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset22 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
45
41
86
34,1%
31,5%
32,8%
87
89
176
65,9%
68,5%
67,2%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,660
,095
1
,758
,194
1
,660
,194 b
Asymp. Sig. (2-
141
Fisher's Exact Test
,694
Linear-by-Linear
,193
1
,379
,661
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 42,67. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset22 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
44
42
86
32,8%
32,8%
32,8%
90
86
176
67,2%
67,2%
67,2%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,997
,000
1
1,000
,000
1
,997
,000 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
1,000
Linear-by-Linear
,000
1
,997
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 42,02. b. Computed only for a 2x2 table
SET 23: EFFECT DIEREN
Totaal Afbeeldingset23 Cumulative Frequency
Percent
Valid Percent
142
Percent
,551
Valid
Versie 1
155
59,2
59,2
59,2
Versie 2
107
40,8
40,8
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset23 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
64
91
155
48,5%
70,0%
59,2%
68
39
107
51,5%
30,0%
40,8%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,000
11,674
1
,001
12,671
1
,000
12,549 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,000 12,501
1
,000
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 53,09. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset23 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
76
79
155
56,7%
61,7%
59,2%
58
49
107
43,3%
38,3%
40,8%
134
128
262
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count
143
Total
,000
Crosstab Generatie
Afbeeldingset23 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
76
79
155
56,7%
61,7%
59,2%
58
49
107
43,3%
38,3%
40,8%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,410
,487
1
,485
,679
1
,410
,678 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,451
Linear-by-Linear
,675
1
,411
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 52,27. b. Computed only for a 2x2 table
SET 24: EFFECT NATUURLIJKE LANDSCHAPPEN
Totaal Afbeeldingset24 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
60
22,9
22,9
22,9
Versie 2
202
77,1
77,1
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
144
Total
,243
Afbeeldingset24 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
32
28
60
24,2%
21,5%
22,9%
100
102
202
75,8%
78,5%
77,1%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,603
,140
1
,709
,271
1
,602
,271 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,660
Linear-by-Linear
,270
1
,354
,603
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 29,77. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset24 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
34
26
60
25,4%
20,3%
22,9%
100
102
202
74,6%
79,7%
77,1%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,330
,685
1
,408
,952
1
,329
,950 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,378
145
,204
Linear-by-Linear
,946
1
,331
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 29,31. b. Computed only for a 2x2 table
SET 25: NEUTRAAL
Totaal Afbeeldingset25 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
126
48,1
48,1
48,1
Versie 2
136
51,9
51,9
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset25 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
67
59
126
50,8%
45,4%
48,1%
65
71
136
49,2%
54,6%
51,9%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,384
,557
1
,455
,758
1
,384
,757 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,390 ,755
1
Association N of Valid Cases
262
146
,385
,228
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 62,52. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset25 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
68
58
126
50,7%
45,3%
48,1%
66
70
136
49,3%
54,7%
51,9%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,379
,572
1
,449
,775
1
,379
,774 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,389
Linear-by-Linear
,771
1
,380
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 61,56. b. Computed only for a 2x2 table
SET 26: EFFECT NATUURLIJKE KLEUREN
Totaal Afbeeldingset26 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
173
66,0
66,0
66,0
Versie 2
89
34,0
34,0
100,0
262
100,0
100,0
Total
147
,225
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset26 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
89
84
173
67,4%
64,6%
66,0%
43
46
89
32,6%
35,4%
34,0%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,631
,122
1
,727
,230
1
,631
,230 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,696
Linear-by-Linear
,229
1
,363
,632
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 44,16. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset26 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
92
81
173
68,7%
63,3%
66,0%
42
47
89
31,3%
36,7%
34,0%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value
Asymp. Sig.
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df
148
Pearson Chi-Square Continuity Correction
a
1
,358
,621
1
,431
,844
1
,358
,843 b
Likelihood Ratio Fisher's Exact Test
,365
Linear-by-Linear
,840
1
,215
,359
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 43,48. b. Computed only for a 2x2 table
SET 27: EFFECT EXOTISCHE DIEREN
Totaal Afbeeldingset27 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
101
38,5
38,5
38,5
Versie 2
161
61,5
61,5
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset27 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
48
53
101
36,4%
40,8%
38,5%
84
77
161
63,6%
59,2%
61,5%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,464
,367
1
,545
,537 b
Asymp. Sig. (2-
149
Likelihood Ratio
,537
1
,464
Fisher's Exact Test
,526
Linear-by-Linear
,535
1
,272
,465
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 50,11. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset27 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
53
48
101
39,6%
37,5%
38,5%
81
80
161
60,4%
62,5%
61,5%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,733
,046
1
,830
,116
1
,733
,116 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,800
Linear-by-Linear
,116
1
,733
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 49,34. b. Computed only for a 2x2 table
SET 28: EFFECT NATUURLIJKE LANDSCHAPPEN
Totaal Afbeeldingset28
150
,415
Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
198
75,6
75,6
75,6
Versie 2
64
24,4
24,4
100,0
262
100,0
100,0
Total
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset28 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
96
102
198
72,7%
78,5%
75,6%
36
28
64
27,3%
21,5%
24,4%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,280
,877
1
,349
1,169
1
,280
1,167 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,315
Linear-by-Linear
1,162
1
,175
,281
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 31,76. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset28 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
102
96
198
76,1%
75,0%
75,6%
32
32
64
23,9%
25,0%
24,4%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
151
Total
Total
Count % within Generatie
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,833
,004
1
,947
,044
1
,833
,044 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test
,886
Linear-by-Linear
,044
1
,833
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 31,27. b. Computed only for a 2x2 table
SET 29: EFFECT DIEREN
Totaal Afbeeldingset29 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
112
42,7
42,7
42,7
Versie 2
150
57,3
57,3
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset29 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
54
58
112
40,9%
44,6%
42,7%
78
72
150
59,1%
55,4%
57,3%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
152
Total
,473
Chi-Square Tests
Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,544
,232
1
,630
,368
1
,544
,368 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test
,618
Linear-by-Linear
,366
1
,315
,545
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 55,57. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab Generatie
Afbeeldingset29 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
61
51
112
45,5%
39,8%
42,7%
73
77
150
54,5%
60,2%
57,3%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,353
,646
1
,421
,863
1
,353
,863 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,383 ,859
1
,354
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 54,72. b. Computed only for a 2x2 table
153
,211
SET 30: EFFECT EXOTISCHE DIEREN
Totaal Afbeeldingset30 Cumulative Frequency Valid
Percent
Valid Percent
Percent
Versie 1
98
37,4
37,4
37,4
Versie 2
164
62,6
62,6
100,0
Total
262
100,0
100,0
Geslacht Crosstab Geslacht
Afbeeldingset30 Versie 1
Mannelijk
Vrouwelijk
42
56
98
31,8%
43,1%
37,4%
90
74
164
68,2%
56,9%
62,6%
132
130
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Geslacht
Versie 2
Count % within Geslacht
Total
Count % within Geslacht
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction
df
Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
sided)
sided)
sided)
a
1
,060
3,081
1
,079
3,555
1
,059
3,546 b
Asymp. Sig. (2-
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,074 3,532
1
,060
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 48,63. b. Computed only for a 2x2 table
Generatie Crosstab
154
,039
Generatie
Afbeeldingset30 Versie 1
Generatie 1
Generatie 2
48
50
98
35,8%
39,1%
37,4%
86
78
164
64,2%
60,9%
62,6%
134
128
262
100,0%
100,0%
100,0%
Count % within Generatie
Versie 2
Count % within Generatie
Total
Count % within Generatie
Total
Chi-Square Tests Value Pearson Chi-Square Continuity Correction Likelihood Ratio
Exact Sig. (2-
Exact Sig. (1-
(2-sided)
sided)
sided)
df a
1
,588
,172
1
,679
,294
1
,588
,294 b
Asymp. Sig.
Fisher's Exact Test Linear-by-Linear
,611 ,293
1
,589
Association N of Valid Cases
262
a. 0 cells (,0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is 47,88. b. Computed only for a 2x2 table
155
,339