Een Instagramfoto zegt meer dan duizend woorden : beeld versus tekst in Instagramadvertenties en de modererende rol van voorkeursverwerkingsstijl

(1)

Een Instagramfoto zegt meer dan

duizend woorden

Beeld versus tekst in Instagramadvertenties en de modererende rol van voorkeursverwerkingsstijl

Darcy Oerlemans 10624007

Bachelor thesis

Communicatiewetenschap

Begeleidend docent: A. van Oosten 6 juni 2016

(2)

Pagina 1 van 34

Samenvatting

Instagram heeft zich ontwikkeld tot het snelst groeiende sociale netwerk van het moment. In oktober 2015 kondigde het platform bovendien aan te starten met betaalde advertenties. Dit onderzoek focust zich op deze nieuwe mogelijkheid en heeft als doel te achterhalen hoe advertenties op Instagram het meest effectief zijn in het beïnvloeden van advertentie- en merkattitude. De focus ligt hierbij op het verschil tussen beelden tekstadvertenties, en er wordt gebruik gemaakt van theorieën zoals de Dual Coding Theory en de Dual Loop Theory, waarmee verschillende effecten van deze soorten advertenties verklaard kunnen worden. Ook wordt een mogelijk modererend effect van verwerkingsstijl onderzocht: is er verschil tussen beelden tekstdenkers? Uit een online experiment onder 150 Nederlandse Instagrammers blijkt dat beeldadvertenties voor significant positievere advertentie- en merkattitudes zorgen. Advertentie-attitude blijkt ook een mediator te zijn tussen het type Instagramadvertentie en de merkattitude. Bovendien zijn zowel advertentie- als merkattitude na een beeldadvertentie positiever voor beelddenkers dan voor tekstdenkers, wat een modererend effect van

verwerkingsstijl impliceert. Er wordt vervolgens kritisch gekeken naar het eigen onderzoek, de gebruikte methode en de gekozen schaalvariabelen en tot slot worden er aanbevelingen gedaan voor vervolgonderzoek.

(3)

Pagina 2 van 34

Introductie

Instagram is een mobile-only online sociaal netwerk waarop foto’s en video’s bewerkt en gedeeld kunnen worden, en bovendien naar andere platformen, zoals Facebook en Twitter, geëxporteerd kunnen worden (Frommer, 2010). Sinds de start in 2010 is Instagram

uitgegroeid tot een gemeenschap van meer dan 300 miljoen gebruikers (Kaplan, 2012). Instagram is daarmee op dit moment het snelst groeiende sociale netwerk ter wereld (Wagner, 2015). Cijfers uit het Nationale Sociale Media onderzoek ondersteunen ook onder

Nederlanders de snelle stijging in populariteit van Instagram: het Instagramgebruik in Nederland is in 2015 met 28% toegenomen ten opzichte van het jaar daarvoor (Turpijn, Kneefel & van der Veer, 2015). In het najaar van 2015 vond bovendien een belangrijke ontwikkeling op het gebied van Instagram plaats. Tot die tijd was er voor bedrijven geen mogelijkheid om betaald te adverteren op Instagram, zoals dit wel op Facebook gebeurt. In oktober 2015 kondigde Instagram echter aan te beginnen met betaalde bedrijfsadvertenties (De Hooge, 2015). Dit biedt veel nieuwe advertentiemogelijkheden voor bedrijven.

Uit recent onderzoek naar adverteren op sociale media blijkt dat deze vorm van marketing de merkherkenning en koopintentie kan verbeteren (Hutter, Hautz, Dennhardt & Füller, 2013) en dat sociale media door hun mogelijkheden, zoals het delen van foto’s en video’s en het starten van een dialoog met de klant, veel kansen bieden om nieuwe klanten te trekken (Mangold & Faulds, 2009). Verschillende onderzoeken tonen bovendien aan dat adverteren op sociale media de advertentie-attitude positief beïnvloedt (Chu, 2011; Rehman, Ilyas, Nawaz, & Hyder, 2014; Leung, Bai, & Stahura, 2015). De meeste sociale media, zoals Facebook en LinkedIn, worden voornamelijk gebruikt voor interactie met vrienden of kennissen (Cavazza, 2015). Instagram is echter een omgeving waarbij de focus ligt op het delen en bekijken van beeld. Waar bij sociale interactie tekstuele boodschappen een grote rol spelen, bestaat er op Instagram een veel grotere focus op beeld – het onderschrift hierbij is slechts een toevoeging (Sheldon & Bryant, 2016).

Op Instagram wordt veel gebruik gemaakt van verschillende soorten beeld.

Voorbeelden hiervan zijn selfies, foto’s die iemand van zichzelf maakt (Bakhshi, Shamma & Gilbert, 2014) en beeld met een tekstueel karakter, waarop bijvoorbeeld een bedrijfsrelevante quote is afgebeeld, zogenaamde branded quotes (Radice, 2015). Met de nieuwe

advertentiemogelijkheden in het achterhoofd is het interessant om deze soorten beeld met elkaar te vergelijken. Beeld in advertenties blijkt in een marketingcontext namelijk positieve effecten te kunnen hebben. De kracht van beeld tegenover tekst ligt hierbij vooral in het trekken van de aandacht van de consument (Petrov, Zubac, & Milojevic, 2015). Daarnaast

(4)

Pagina 3 van 34

wordt beeld sneller herkend (Potter, Wyble, Hagmann & McCourt, 2013) en beter onthouden (Paivio, 1971) ten opzichte van tekst. Dit onderzoek zal deze verschillen tussen beelden tekstadvertenties op Instagram verkennen en onderzoeken, en vormt hiermee een belangrijke bijdrage aan kennis op het gebied van sociale media-marketing. Omdat adverteren op

Instagram een zeer recent verschijnsel is, staat onderzoek hiernaar nog in de kinderschoenen en kan dit onderzoek dus waardevolle wetenschappelijke kennis opleveren over het nog onontdekte landschap van adverteren op Instagram. Echter, ook op maatschappelijk niveau kunnen de resultaten van dit onderzoek zeer bruikbaar zijn. De resultaten van dit onderzoek kunnen bijdragen aan het ontwikkelen van nieuwe marketingstrategieën die passen bij de nieuwe advertentiemogelijkheden. De kennis die opgedaan wordt met dit onderzoek is dan ook erg bruikbaar in de praktijk.

Van belang hierbij is ook het onderzoeken van verschillen tussen individuen. Hoe meer individuen met elkaar in contact kunnen zijn en blijven, voornamelijk dankzij de mogelijkheden van internet en sociale netwerken, hoe belangrijker het wordt om marketing- en communicatieboodschappen te ontwikkelen die overeenkomen met individuele voorkeuren en behoeftes (Kaplan, 2012). Het is daarom belangrijk om verschillende persoonskenmerken te onderzoeken, om bijvoorbeeld te achterhalen voor welk deel van de doelgroep bepaalde boodschappen het meest effectief zijn, en waarom. Een individueel kenmerk dat in de context van Instagram wellicht een rol kan spelen, is de manier waarop iemand bij voorkeur

informatie verwerkt. Volgens Richardson (1978) bestaat er bij ieder persoon een voorkeur voor het verbaal of visueel verwerken van informatie. Een voorkeur voor visuele verwerking kan van invloed zijn bij het ontwikkelen van attitudes op een beeld-georiënteerd sociaal netwerk zoals Instagram. Bovendien is de combinatie van een onderzoek naar type advertentie en verwerkingsstijl voor zover bekend nog niet uitgevoerd, en indien dit wel het geval zou zijn, is dit niet in een Instagramomgeving getest.

Samenvattend luidt de hoofdvraag: Welk effect hebben beeld en tekst in

Instagramadvertenties op advertentieattitude en merkattitude, en wat is hierbij de rol van verwerkingsstijl? In het volgende hoofdstuk zal een overzicht gegeven worden van de relevante literatuur over Instagram, advertentie- en merkattitude en voorkeursverwerking. Hoofdstuk drie is het methodehoofdstuk, waarin de procedure, metingen en steekproef worden besproken. In hoofdstuk vier worden de resultaten van de analyses besproken, en in hoofdstuk vijf wordt de conclusie getrokken. Tot slot worden in hoofdstuk zes de beperkingen van het onderzoek genoemd en worden suggesties voor vervolgonderzoek gedaan.

(5)

Pagina 4 van 34

Theoretisch Kader

Social Media Advertising en Instagram

Onderzoek toont aan dat blootstelling aan een advertentie op een sociaal netwerk zoals Instagram een positief effect kan hebben op herinnering van de advertentie, bekendheid met het merk en zelfs koopintentie (Hutter et al., 2013). Daarnaast bieden sociale media door hun enorme populariteit de mogelijkheid om veel mensen te bereiken, tegen lage

advertentiekosten (Curran, Graham & Temple, 2011). Adverteerders zien dan ook steeds vaker in hoe effectief sociale media en sociale netwerken zijn om klanten te bereiken (Kaplan, 2012). Behalve voor het verzamelen van nieuwe klanten, kan sociale media ook gebruikt worden voor het onderhouden van contact met bestaande klanten, het promoten van nieuwe producten en het organiseren van speciale acties. Op Facebook is er zelfs de mogelijkheid om dit via de speciale opties voor adverteren op een hele specifieke doelgroep te richten (Brettel, Reich, Gavilanes & Flatten, 2015).

Op Instagram speelt beeld een belangrijkere rol dan tekst. Anders dan Facebook, een sociaal netwerk dat vooral gefocust is op sociale interactie en waar tekstberichten een grote rol spelen, draait Instagram om het delen en bekijken van (vaak mooie) beelden (Cavazza, 2015). Het belang van beeld op Instagram wordt voortgezet in de betaalde advertenties. Deze nemen dezelfde vorm aan als een reguliere Instagrampost en bestaan voor een groot deel uit het beeld dat geplaatst wordt. Daarnaast kan een tekst en een call to action toegevoegd worden en is rechtsboven de tekst ‘Gesponsord’ te lezen (zie Figuur 1).

(6)

Pagina 5 van 34

Negentig procent van de informatie die het menselijk brein binnenkomt is visueel en onze hersenen zijn in staat om 36.000 beelden per uur te registreren (Hyerle, 2008). Daarnaast blijkt uit onderzoek dat mensen de betekenis van een afbeelding binnen 13 milliseconden kunnen herkennen (Potter et al., 2013). Het is dan ook niet gek dat het gebruik van beeld zo veel voorkomt in advertenties. Visuele aspecten in advertenties zijn bijzonder goed in het trekken van de aandacht (Petrov et al., 2015). Daarnaast worden advertenties die voornamelijk bestaan uit visuele informatie beter onthouden dan advertenties met vooral verbale informatie (Riecken, Alpay, Avila & Yavas, 2015). Aan de andere kant kunnen advertenties met verbale informatie ook waardevol zijn. Deze advertenties zijn vooral geschikt om de lezer dieper te laten nadenken over het product of merk (Petty & Cacioppo, 1986).

Dual Coding Theory

In advertenties op sociale media zoals Instagram kan dus onderscheid gemaakt worden tussen advertenties die veel visuele elementen bevatten en advertenties die minder visuele elementen bevatten. Een theorie die uitspraken doet over de verwerking van deze soorten informatie, is de Dual Coding Theory van Paivio (1971). Volgens deze theorie heeft ieder mens twee mentale subsystemen in de hersenen: een verbaal systeem, waarmee verbale zaken verwerkt worden, en een visueel systeem, waarmee non-verbale zaken verwerkt worden. Deze twee subsystemen zijn gescheiden, maar staan ook met elkaar in verbinding. Cognitieve activiteiten van mensen zijn volgens de Dual Coding Theory dus of verbaal, of visueel

georiënteerd. Volgens Paivio (1971) wordt informatie vervolgens in het geheugen opgeslagen in verbale vorm of visuele vorm, afhankelijk van de stimulus. Als een persoon een visuele stimulus ziet, zoals een afbeelding, wordt het visuele subsysteem in werking gesteld en wordt de afbeelding in visuele vorm in het geheugen opgeslagen. Andersom, wanneer een persoon blootgesteld wordt aan een verbale stimulus, zoals een tekst, wordt het verbale subsysteem geactiveerd en wordt de informatie in verbale vorm opgeslagen.

Uit later onderzoek blijkt bovendien dat visuele verwerking superieur is aan verbale verwerking, wanneer het om herinnering van de informatie gaat (Paivio en Csapo, 1973). Bij blootstelling aan visuele informatie blijkt namelijk de mogelijkheid te bestaan om zowel het verbale als het visuele subsysteem in werking te stellen, tegelijkertijd, waardoor visuele informatie zowel visueel als verbaal opgeslagen kan worden. Dit wordt het picture superiority effect genoemd. Het picture superiority effect wordt ondersteund door verschillende

onderzoeken waaruit blijkt dat visuele informatie beter onthouden wordt dan verbale informatie (o.a. Riecken et al., 2015; Petrov et al., 2015).

(7)

Pagina 6 van 34

Dual Loop Theory

De Dual Coding Theory geeft dus aan dat tekst en beeld op verschillende manieren verwerkt worden. Echter, dat visuele informatie hierdoor beter onthouden wordt dan verbale informatie wil nog niet zeggen dat er ook een verschil in attitude kan ontstaan door deze verschillende verwerking. In het kader van adverteren is dit mogelijke persuasieve karakter van beeld echter wel interessant. De Dual Loop Theory van Rossiter en Percy (1980) gaat daarom verder in op deze kwestie. Deze theorie borduurt voort op het principe van visuele en verbale subsystemen dat geïntroduceerd werd in de Dual Coding Theory van Paivio (1971), maar gaat nog een stap verder en stelt dat de twee manieren van verwerking ook

productattitudes kunnen beïnvloeden. Volgens Rossiter en Percy (1980) is het voordeel van visuele stimuli dat zij de verwerker een voorbeeld kunnen geven van de juiste manier om een product te gebruiken, en eventueel de emoties hierbij kunnen laten zien. In andere woorden: de persoon ziet een levendig beeld van zichzelf achter de geadverteerde nieuwe laptop of tijdens een zonnige vakantie. Vooral afbeeldingen waarop mensen staan afgebeeld, zijn daarom goed in staat om dit proces in gang te zetten, omdat dit bijdraagt aan het levendige beeld (Bakhshi et al., 2014). Visuele stimuli kunnen op deze manier zorgen voor een positief gevoel, wat vervolgens overgedragen wordt naar de productattitude (Rossiter & Percy, 1980). Uitspraken over een invloed van beeld op advertentie- of merkattitude gaan nog een stap verder, en hier wordt in de volgende paragraaf meer over besproken.

Advertentie-attitude en Merkattitude

Advertentie-attitude en merkattitude worden gedefinieerd als de interne evaluaties van respectievelijk de advertentie en het merk (Spears & Singh, 2004). Deze definitie omvat twee principes die volgens Giner-Sorolla (1999) essentieel zijn: 1) Een attitude heeft betrekking of is gericht op een object, in dit geval een advertentie of een merk, en 2) attitude heeft een evaluatief en affectief karakter, met andere woorden, draagt een bepaalde waarde van ‘goed’ of ‘slecht’ met zich mee (Spears & Singh, 2004).

Onderzoek heeft aangetoond dat het gebruik van tekst in advertenties een positief effect kan hebben op productattitudes, omdat tekst de consument kennis laat opdoen over een product en een geïnformeerde consument kan voortbrengen (Kim & Lennon, 2008; Wolin, Korgaonkar, & Lund, 2002; McCarthy, Heath, & Milberg, 2001). Attitudevorming is echter, zoals Spears en Singh (2004) in hun definitie duidelijk maken, een evaluatief proces waarbij voornamelijk affectieve elementen een rol spelen. Op het gebied van affectieve evaluaties speelt beeld een grotere rol dan tekst: verschillende onderzoeken tonen aan dat beeld in

(8)

Pagina 7 van 34

advertenties positieve, emotionele reacties veroorzaakt (Marcus, 2002; Wright, McCarthy & Marsh, 2001; Norman, 2002), terwijl tekst vooral cognitieve effecten heeft (McCarthy et al., 2001). Mensen die positieve emoties ervaren tijdens het bekijken van een advertentie zijn eerder geneigd om een positieve advertentie-attitude en merkattitude te hebben (Lewinski, Fransen & Tan, 2014). Ook wordt beeld makkelijker en sneller verwerkt dan tekst (Hyerle, 2008). Deze makkelijke verwerking wordt als plezierig ervaren en kan positieve gevoelens veroorzaken, die vervolgens gekoppeld worden aan de advertentie of zelfs het merk in kwestie. Ander onderzoek op dit gebied toont namelijk aan dat een advertentie met een afbeelding zelfs een positievere merkattitude kan veroorzaken dan een advertentie met alleen tekst (Mitchell, 1986). Dit effect vindt plaats via positieve, affectieve reacties die ervaren worden bij de advertentie, met als resultaat dat positieve gevoelens eerst met de advertentie geassocieerd worden en dat een positief oordeel over de advertentie vervolgens een positief oordeel over het merk veroorzaakt (Mitchell, 1986). Advertentie-attitude is op deze manier al regelmatig aangetoond als voorloper van merkattitude (Spears & Singh, 2004; Mitchell, 1986; Huang, Su, Zhou & Liu, 2013; Homer, 1990), en zou ook in dit onderzoek wellicht een

mediator kunnen zijn tussen het type Instagramadvertentie en merkattitude.

De veronderstellingen over een positief effect van beeld in advertenties op advertentie- en merkattitude sluiten aan bij het principe van de Dual Coding Theory en het picture

superiority effect van Paivio (1971) en de Dual Loop Theory van Rossiter en Percy (1978). Het testen van deze theorieën op Instagram zal uitwijzen of deze vrij gedateerde principes ook in een moderne, sociale media-omgeving gelden. De verwachtingen op basis van de theorieën zijn als volgt:

H1: De attitude ten opzichte van een Instagramadvertentie met beeld is positiever dan de attitude ten opzichte van een Instagramadvertentie met tekst.

H2: Merkattitude is positiever na het zien van een Instagramadvertentie met beeld dan na het zien van een Instagramadvertentie met tekst, via de mediërende werking van advertentie-attitude.

Verwerkingsstijl

Het mogelijke positieve effect van beeld op attitudes zou verder verdiept kunnen worden aan de hand van informatieverwerking. Wanneer een individu blootgesteld wordt aan een stimulus, zijn er twee individuele factoren die bepalen hoe deze verwerkt wordt. Ten eerste speelt het cognitieve vermogen om deze stimulus te verwerken een rol (Capon & Burke, 1980). Consumenten bezitten echter veel verschillende en uiteenlopende

(9)

Pagina 8 van 34

verwerkingsvaardigheden, en alleen vermogen is dus niet voldoende om te bepalen welke verwerkingsstrategie geprefereerd wordt (Childers, Heckler & Houston, 1985). De cruciale factor hierin is de neiging om een bepaalde strategie te verkiezen boven een aantal

alternatieven, op basis van individuele voorkeuren (Richardson, 1978). Deze voorkeuren leiden tot de keuze van een bepaalde strategie, in de huidige context een verbale of visuele verwerkingsstrategie. Iemands voorkeursverwerkingsstijl staat bovendien in verband met attitudes ten opzichte van visuele en verbale informatie, terwijl het vermogen om visueel of verbaal te verwerken een veel minder sterk verband heeft (Richardson, 1978). Hier kan aan toegevoegd worden dat de congruentie tussen een voorkeursverwerkingsstijl en de stimulus van groot belang is. Personen met een voorkeur voor visuele verwerking die blootgesteld worden aan een visuele advertentie, vertonen meer positieve reacties dan personen met een voorkeur voor verbale verwerking die blootgesteld worden aan een visuele advertentie (Rossiter & Percy, 1978; Childers, Heckler & Houston, 1985). Op basis van eerdere bevindingen wordt het volgende verwacht:

H3: Het positieve effect van beeld in Instagramadvertenties op de advertentie-attitude is groter voor mensen met een voorkeur voor visuele verwerking dan voor mensen met een voorkeur voor verbale verwerking.

Conceptueel model

In figuur 2 is een conceptueel model geschetst, dat op basis van theorieën over type advertentie, de advertentie-attitude, de merkattitude en de voorkeursverwerking ontworpen is. Er wordt verondersteld dat advertentie-attitude een mediërende rol speelt tussen het type Instagramadvertentie en de merkattitude, omdat positieve gevoelens die ervaren worden bij een beeldadvertentie eerst de advertentie-attitude beïnvloeden en vervolgens de merk-attitude. Voorkeursverwerking modereert in dit model de relatie tussen type Instagramadvertentie en advertentie-attitude, waarbij verwacht wordt dat congruentie tussen voorkeursverwerking en type advertentie voor de meest positieve attitude ten opzichte van de advertentie zorgt.

Figuur 2: Conceptueel model met onafhankelijke en afhankelijke variabelen Voorkeursverwerking

Merkattitude Type advertentie Advertentie-attitude

H1 _H2

(10)

Pagina 9 van 34

Methode

Participanten

Dit onderzoek richtte zich op Instagramgebruikers in Nederland, omdat het doel is om erachter te komen hoe zij het effectiefst bereikt kunnen worden via advertenties op Instagram. Omdat het te ambitieus zou zijn om alle Instagramgebruikers te onderzoeken, is een non-random steekproef gebruikt. Het nadeel van het gebruiken van non-non-random steekproeven, is dat de resultaten lastig te generaliseren zijn naar de hele populatie van Instagramgebruikers en hiermee de externe validiteit bedreigd wordt. Echter zijn de proefpersonen wel random

verdeeld over de condities van het experiment, waardoor de interne validiteit wel

gewaarborgd blijft. Door de proefpersonen random te verdelen over de condities, wordt er namelijk gezorgd dat de groepen per conditie ongeveer gelijk zijn in eigenschappen zoals leeftijd, geslacht en Instagramgebruik.

Er zijn ongeveer 3500 personen benaderd via Facebook. De link naar het onderzoek is eenmaal op de persoonlijke pagina van de onderzoeker geplaatst (415 vrienden) en in drie verschillende Facebookgroepen van de UvA (totaal ongeveer 3000 leden). Omdat de benadering via Facebook heeft plaatsgevonden en dus niet volledig duidelijk is hoeveel mensen daadwerkelijk het bericht hebben gezien, is aan de hand van het aantal vrienden en de keren dat de link geplaatst deze schatting gemaakt. Honderdvijftig respondenten vulden de volledige vragenlijst in, wat leidt tot een response rate van 4,29%. De gemiddelde leeftijd van de proefpersonen is 24.9 jaar (SD = 7.93) en de steekproef bestaat voor 32% uit mannen (N = 48) en voor 68% uit vrouwen (N = 102). De meeste proefpersonen zijn universitair opgeleid (N = 60, 40%). Instagram wordt door de meeste proefpersonen enkele keren per dag gebruikt (N = 97, 64.7%), gevolgd door een keer per dag (N = 20, 13.3%) en enkele keren per week (N = 16, 10.7%). De meeste gebruikers zijn 11 tot 30 minuten per dag online (N = 56, 37.3%), gevolgd door minder dan tien minuten (N = 49, 32.7%) en 31 tot 60 minuten (N = 24, 16%). In Bijlage 1 zijn staafdiagrammen van het Instagramgebruik opgenomen.

Procedure

Dit onderzoek is uitgevoerd in de vorm van een experiment, omdat het als doel heeft om causale relaties aan te tonen tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen. Een experiment is hiervoor vanwege de mogelijkheid tot gerandomiseerde groepen bij uitstek geschikt voor. Het experimentele design had een onafhankelijke variabele, namelijk type Instagramadvertentie, en twee afhankelijke variabelen, namelijk advertentie-attitude en merkattitude. Ook een mogelijke modererende variabele, voorkeursverwerkingsstijl, werd

(11)

Pagina 10 van 34

meegenomen in het experiment. Het experiment had hiermee een factorieel-tussen-groepen-design.

Proefpersonen vulden een online vragenlijst in via Qualtrics, nadat zij een

consentformulier lazen en hun vrijwillige deelname bevestigden. Hierin stond onder andere dat de proefpersonen hun deelname op elk moment konden stopzetten en dat hun gegevens volledig anoniem bleven. De proefpersonen werden vervolgens via Qualtrics random

toegewezen aan een van de twee condities: één conditie waarin een Instagramadvertentie met vooral tekst te zien is, en één conditie waarin een Instagramadvertentie met een foto te zien is. Proefpersonen kregen eerst een aantal vragen over demografische kenmerken. Daarna werd de moderator gemeten met 22 vragen over de voorkeursverwerkingsstijl. Daarna werden proefpersonen blootgesteld aan één van de twee Instagramadvertenties en werden de advertentie-attitude en de merkattitude gemeten. Tot slot volgden vragen over het Instagramgebruik. De gehele vragenlijst is te zien in Bijlage 2.

Er is voor een online experiment gekozen, omdat dit een snelle, makkelijke en goedkope manier was om genoeg proefpersonen te verzamelen. Daarnaast was het een onderzoek naar Instagram, een digitaal sociaal netwerk, waardoor de link tussen het onderwerp en het onderzoek groter was bij een online experiment dan bij een traditioneel, offline experiment. Tot slot zijn proefpersonen in een online omgeving meer geneigd om eerlijk te antwoorden, omdat zij een grotere mate van privacy ervaren bij online onderzoeken dan bij face-to-face, offline onderzoeken (Mullinix, Leeper, Druckman & Freese, 2015). In een online omgeving zoals Qualtrics is bovendien het randomiseren van proefpersonen heel simpel: hier is een speciale tool voor, zodat dit secuur en nauwkeurig gedaan kan worden.

Een bedreiging van een online experiment is echter wel het gebrek aan non-respons informatie, zoals hierboven al genoemd. Er is niet precies duidelijk hoeveel personen

daadwerkelijk de link naar het onderzoek gezien hebben, en dus bereikt zijn. De response rate van het onderzoek is daarmee niet volledig accuraat te beschrijven. Ook is het lastig om tijdens een online onderzoek alle externe factoren onder controle te houden, zoals

bijvoorbeeld afleiding tijdens het invullen of onbegrip van een bepaalde vraag. Een manier om externe factoren zoals onbegrip beter onder controle te houden, is door duidelijke instructies te geven. Ook zal bij de blootstelling aan de Instagramadvertentie een timer ingesteld worden, zodat de kans groter is dat de proefpersoon hier daadwerkelijk naar kijkt.

Stimuli

Het onderzoek draaide om Instagramadvertenties. Omdat het gebruiken van bestaande merken ertoe kan leiden dat de resultaten beïnvloed worden door reeds bestaande attitudes ten

(12)

Pagina 11 van 34

opzichte van dit merk, is een fictief merk gebruikt. Er werd een gebruiksproduct gekozen dat neutraal is en bovendien een lage betrokkenheid vereist: tandpasta (Kim, Baek & Choi, 2012). Het merk werd ‘Zentix’ genoemd, een naam die volgens Kim et al. (2012) geschikt is voor het product en geen andere associaties oproept. In elke conditie kreeg de proefpersoon vervolgens een verschillende Instagramadvertentie voor Zentix te zien, met dezelfde boodschap. In conditie 1 was een Instagramadvertentie te zien die voornamelijk visueel was. Een foto van een lachende persoon werd gebruikt, zonder tekst. In conditie 2 was dit een

Instagramadvertentie die voornamelijk verbaal was. Omdat contrast een belangrijke rol speelt bij leesbaarheid en begrip van tekst (Wang, Fang & Chen, 2003; Hall & Hanna, 2004), was dit een zwarte tekst op een witte achtergrond. De tekst op de advertentie was een branded quote. De tekst luidde ‘Een dag niet gelachen, is een dag niet geleefd!’. Beide

Instagramadvertenties communiceren dus een ‘lachende’ boodschap, alleen advertentie 1 doet dit op een visuele manier en advertentie 2 op een verbale manier. De advertenties bevatten beiden het merklogo rechtsonder en onder beide advertenties was dezelfde beschrijving te lezen: ‘Van Zentix wordt toch iedereen vrolijk?! #tandpasta #zentix #happy’. Zie Bijlage 3 voor de advertenties van beide condities.

Metingen

Om de advertentie-attitude te meten, werd een betrouwbare en valide schaal gebruikt die door Madden, Allen en Twible (1988) ontwikkeld is. Deze schaal is ontwikkeld nadat er onduidelijkheid was over de validiteit van verschillende manieren om advertentie-attitude te meten. Madden et al. (1988) hebben hierom getest welke items de grootste rol spelen en ontwikkelden een schaal van zes items in de vorm van een semantische differentiaal. Deze zes items worden gemeten op een schaal van 1 tot 7 met als uiterste waarden

plezierig/onplezierig, prettig/onprettig, interessant/saai, smaakvol/smaakloos,

listig/ongekunsteld, en goed/slecht. Uit een factoranalyse en een betrouwbaarheidsanalyse bleek dat deze items samen een eendimensionale schaal vormden die goed betrouwbaar was ( = 0.88). De schaal Advertentie-attitude is gevormd door het gemiddelde te nemen van de zes items (M = 4.24, SD = 1.19). Om merkattitude te meten werd de schaal van Spears en Singh (2004) gebruikt. Spears en Singh (2004) gebruikten ook semantische differentialen op een schaal van 1 tot 7, en de uiterste waarden waren onaantrekkelijk/aantrekkelijk,

slecht/goed, onplezierig/plezierig, ongunstig/gunstig, en onprettig/prettig. Uit een

(13)

Pagina 12 van 34

betrouwbare schaal vormden ( = 0.94). De schaal Merkattitude is gevormd door het gemiddelde te nemen van de vijf items (M = 4.34, SD = 1.25).

Tot slot werd de verwerkingsstijl gemeten met behulp van de ‘Style of Processing’-schaal (SOP-Processing’-schaal) van Childers, Heckler en Houston (1985). Deze Processing’-schaal is geschikt omdat deze in hun eigen theorie ook succesvol gebruikt werd om verschillen tussen verbale en visuele verwerkingsstijlen aan te tonen. De schaal bestaat uit 22 items, gemeten op een 7-puntsschaal die loopt van 1 = Helemaal mee oneens tot 7 = Helemaal mee eens. Stellingen zoals ‘Ik maak vaak geschreven aantekeningen voor mezelf’ en ‘Ik lees veel’ stonden voor verbale verwerkingen, terwijl stellingen zoals ‘Ik dagdroom graag’ en ‘Ik denk vaak in mentale beelden of afbeeldingen’ wezen op een visuele verwerkingsstijl. Bij de factoranalyse voor verwerkingsstijl bleek er een probleem te zijn. In tegenstelling tot de verwachting dat er twee componenten uit de factoranalyse naar voren zouden komen (één voor visuele

verwerking en één voor verbale verwerking), bleken dit er maar liefst vier te zijn. Nadat er items verwijderd waren die niet voldoende op de grootste componenten laadden (factorladingen onder de .50), werd opnieuw een principale componentenanalyse uitgevoerd. Hieruit kwam wél twee duidelijke componenten naar voren. Negen items laadden op het eerste component en zes items laadden op het tweede component. In tabel 1 zijn de items per component te zien (tabel vervolgt op volgende pagina). Zoals verwacht was er een onderscheid tussen verbale en visuele items: component 1 bevat de verbale items en

component 2 de visuele items. Na de factoranalyse is een betrouwbaarheidsanalyse uitgevoerd voor beide schalen. De betrouwbaarheid van de verbale schaal was hoog (α = 0.89) en de betrouwbaarheid van de visuele schaal ook (α = 0.84). De schalen Verbale verwerking en Visuele verwerking zijn gevormd door het gemiddelde te nemen van de items (Mverb = 4.82, SDverb = 1.22 en Mvis = 4.79, SDvis = 1.27).

Tabel 1

Items per component

Component 1 (verbaal) Component 2 (visueel)

1. Ik doe graag werk waarbij het gebruik van woorden noodzakelijk is

1. Ik zie graag voor me hoe ik een appartement of kamer in zou richten als ik alles kon kopen wat ik wilde

2. Ik geef de voorkeur aan activiteiten waarbij ik niet veel hoef te lezen *

2. Ik maak vaak tekeningetjes op papier tijdens het nadenken

3. Ik denk dat ik vaak woorden op de verkeerde manier gebruik *

3. Het helpt mij om in beelden te denken als ik veel dingen tegelijk moet doen

(14)

Pagina 13 van 34

4. Ik vind het leuk om nieuwe woorden te leren 4. Als ik iemand voor het eerst heb ontmoet kan ik me vaak wel herinneren hoe ze eruit zien, maar niet veel over hen zelf

5. Ik maak vaak geschreven notities voor mezelf 5. Ik denk vaak in mentale beelden of afbeeldingen

6. Ik bedenk graag synoniemen voor woorden 6. Als ik iets vergeten ben, probeer ik me er een beeld van voor te stellen, zodat ik het beter onthoud

7. Ik breng heel weinig tijd door met het verbeteren van mijn vocabulaire * 8. Ik lees veel

9. Ik leer graag nieuwe woorden

Noot. Items gemarkeerd met * zijn andersom geformuleerd en gehercodeerd voor analyse. Data-analyseplan

Om de eerste hypothese te toetsen, werd er eerst een eenwegsvariantieanalyse uitgevoerd met de onafhankelijke variabele Conditie en de afhankelijke variabele

Advertentie-attitude (H1). Vervolgens werd voor deze relatie een mogelijk modererend effect van Voorkeursverwerking getoetst. Hiervoor werd een Model 1-analyse uitgevoerd met behulp van PROCESS in SPSS. Deze analyse werd gedaan met zowel de schaal voor verbale verwerking als visuele verwerking, met als doel te achterhalen of de voorkeursverwerking een modererende rol speelt op de relatie tussen Conditie en Advertentie-attitude (H3). Vervolgens werd H2 getoetst, waarin een mediator-effect van advertentie-attitude aan bod komt. Deze analyse werd uitgevoerd met behulp van Model 4 in PROCESS: een simpel mediatie-model. Tot slot zijn aanvullend beide modellen samengevoegd in een Model 7-analyse in PROCESS, waarbij gekeken werd of er gemodereerde mediatie-effecten kunnen optreden. Hierover was geen hypothese opgesteld, maar het leek toch interessant om deze analyse te doen.

Resultaten

Controles en Hercoderingen

Alvorens de data-analyse kon beginnen, zijn controles en hercoderingen uitgevoerd. Met behulp van Select Cases zijn alleen de respondenten geselecteerd die de vragenlijst volledig ingevuld hebben én een Instagramaccount hebben. Daarna zijn voor alle variabelen frequentietabellen, gemiddelden en standaarddeviaties uitgedraaid, om te controleren of Select Cases goed uitgevoerd werd en om te controleren op verdere vreemde waarden. Deze waren er niet. Vervolgens zijn er vijf variabelen uit de SOP-schaal gehercodeerd, namelijk: ‘Ik kan nooit op het goede woord komen als ik het nodig heb’, ‘Ik denk dat ik vaak woorden op de

(15)

Pagina 14 van 34

verkeerde manier gebruik’, ‘Ik geef de voorkeur aan activiteiten waarbij ik niet veel hoef te lezen’, ‘Ik dagdroom zelden’ en ‘Ik breng heel weinig tijd door met het verbeteren van mijn vocabulaire’. Deze variabelen waren andersom geformuleerd, en de values moesten dus omgedraaid worden (1 wordt 7, 2 wordt 6, et cetera). Tot slot is met behulp van een variabele uit Qualtrics, die aan gaf welke afbeelding een proefpersoon te zien kreeg, een variabele Conditie gemaakt. Deze variabele gaf aan of een proefpersoon een Instagramadvertentie met tekst (0) of beeld (1) te zien kreeg.

Hoofdeffect van Type Advertentie

H1 veronderstelde dat Instagramadvertenties met beeld voor een positievere advertentieattitude zorgen dan Instagramadvertenties met tekst. Om H1 te toetsen is een eenwegsvariantieanalyse uitgevoerd met als onafhankelijke variabele Conditie

(beeldadvertentie of een tekstadvertentie), en als afhankelijke variabele advertentie-attitude. De respondenten waren niet geheel gelijk verdeeld over de twee condities: doordat er een selectie is gemaakt met Select Cases, bleven er in de tekstconditie acht proefpersonen meer over. Er is daarom gebruikt gemaakt van Levene’s F toets. Deze bleek niet significant te zijn, p = 0.37, wat betekent dat de nulhypothese dat de variantie in de groepen niet gelijk is,

verworpen mag worden. Er bleek bij de proefpersonen een significant, middelmatig effect van de verschillende condities op de advertentie-attitude te zijn, F(1, 148) = 11.13, p = 0.001, eta² = 0.07. De proefpersonen die de beeldadvertentie hebben gezien, hadden een positievere advertentie-attitude (M = 4.57, SD = 1.09) dan proefpersonen die de tekstadvertentie hadden gezien (M = 3.94, SD = 1.21). H1 is dus aangenomen.

Moderatie van Verwerkingsstijl

Om te toetsen of voorkeursverwerking een modererende invloed heeft op de

aangetoonde relatie tussen conditie en advertentie-attitude (H3), werd een moderatie-analyse uitgevoerd met behulp van PROCESS in SPSS. Het specifieke model dat hiervoor werd gebruikt, is model 1. De onafhankelijke variabele hierbij was Conditie, en de afhankelijke variabele was advertentie-attitude. Als modererende variabele moest voorkeurverwerking genomen worden, en omdat dit op twee schalen gemeten is, is de analyse in PROCESS tweemaal uitgevoerd: eerst met de schaal voor verbale verwerking als moderator en visuele verwerking als controle, en daarna met de schaal voor visuele verwerking als moderator en verbale verwerking als controle. Hierbij werd er gecontroleerd voor de andere schaal, dus wanneer verbale verwerking als moderator werd ingevoerd, diende visuele verwerking als

(16)

Pagina 15 van 34

controlerende variabele. Het model met verbale verwerking was significant, F(4, 145) = 8.59, p < 0.001. De coëfficiënten (b), standaardfouten (SE) en p-waarden staan in tabel 2.

Tabel 2

Resultaten PROCESS Moderatie-analyse Conditie (IV), Advertentie-attitude (DV) en Verbale verwerking (moderator)

B SE p

Constant 2.68 0.74 < 0.001

Verbale verwerking 0.36 0.11 0.001

Conditie 3.71 0.73 < 0.001

Conditie x Verbale verwerking -0.64 0.15 < 0.001 Visuele verwerking (controle) -0.11 0.08 0.156

Er was dus sprake van een significante interactie tussen het type Instagramadvertentie (beeld of tekst) en de mate van verbale verwerking die iemand prefereert, p < 0.001. Om verder in te gaan op deze interactie, werd gekeken naar het conditionele effect van conditie op advertentie-attitude, per waarde van de moderator. Deze waarden zijn het gemiddelde (4.82), het gemiddelde min een standaarddeviatie (3.60) en het gemiddelde plus een

standaarddeviatie (6.04). Wanneer de score op verbale verwerking laag is, is er een

significant, positief verschil in advertentie-attitude wanneer een beeldadvertentie gezien wordt in plaats van een tekstadvertentie, p < 0.001. Dit geldt ook wanneer de score op verbale verwerking gemiddeld is, p < 0.001, maar in minder sterke mate. Wanneer de score op verbale verwerking hoog was, was er echter geen significant effect van beeld vs.

tekstadvertentie, p = 0.53. Dit betekent dat mensen met een lage verbale verwerking hoger scoorden op advertentie-attitude wanneer ze een beeldadvertentie zagen. Wanneer verbale verwerking hoog was, verschilt de advertentie-attitude niet meer significant tussen beelden tekstadvertenties. Dezelfde analyse is uitgevoerd met visuele verwerking als moderator. Ook dit model was significant, F(4, 145) = 4.97, p < 0.001. In tabel 3 op de volgende pagina zijn de coëfficiënten (b), standaardfouten (SE) en p-waarden weergegeven.

(17)

Pagina 16 van 34 Tabel 3

Resultaten PROCESS Moderatie-analyse Conditie (IV), Advertentie-attitude (DV) en Visuele verwerking (moderator)

b SE p

Constant 5.07 0.74 < 0.001

Visuele verwerking -0.27 0.11 0.011

Conditie -1.08 0.72 0.139

Conditie x Visuele verwerking 0.36 0.15 0.016 Verbale verwerking (controle) 0.04 0.08 0.664

Wederom was sprake van een significante interactie tussen het type

Instagramadvertentie dat gezien werd en de mate van visuele verwerking, p = 0.016.

Opvallend was hier wel het niet-significante verband tussen conditie en advertentie-attitude, p = 0.139. Dit duidt aan dat de relatie tussen conditie en advertentie-attitude in dit model alleen significant was, wanneer visuele verwerking ook meegenomen wordt. Wanneer gekeken werd naar de conditionele effecten van visuele verwerking op het gemiddelde (4.79), het

gemiddelde min een standaarddeviatie (3.51) en het gemiddelde plus een standaarddeviatie (6.06), bleek het volgende. Bij een lage waarde van visuele verwerking, was er geen

significant verschil in advertentie-attitude bij een beeld- of tekstadvertentie, p = 0.504. Bij een gemiddelde visuele verwerking was er wel een positief, significant verschil in advertentie-attitude wanneer in plaats van een tekstadvertentie een beeldadvertentie gezien werd, p = 0.001, en hetzelfde gold voor een hoge visuele verwerking, p < 0.001, in sterkere mate. Dit betekent dat wanneer de score op visuele verwerking toenam, er een significant verschil was in advertentie-attitude wanneer een beeldadvertentie in plaats van een tekstadvertentie gezien werd. Deze resultaten betekenen dat H3 aangenomen is.

Mediatie van Advertentie-attitude

Om een eventueel mediatie-effect van advertentie-attitude tussen type

Instagramadvertentie en merkattitude te onderzoeken (H2), werd nog een analyse uitgevoerd. Voor deze analyse werd model 4 gebruikt, waarbij Conditie de onafhankelijke variabele is, Merkattitude de afhankelijke variabele en Advertentie-attitude de mogelijke mediërende variabele. De coëfficiënten (b), standaardfouten (SE) en p-waarden zijn op de volgende pagina in tabel 4 samengevat.

(18)

Pagina 17 van 34 Tabel 4

Resultaten PROCESS Mediatie-analyse Conditie (IV), Merkattitude (DV) en Advertentie-attitude (mediator)

b SE p

Constant 0.70 0.21 0.001

Advertentie-attitude 0.83 0.05 < 0.001

Conditie 0.28 0.12 0.021

In dit model hadden zowel conditie, p = 0.021, als advertentie-attitude, p < 0.001, een significante samenhang met merkattitude. Dit betekent dat er geen volledige mediatie was van advertentie-attitude, maar dat een deel van het positieve effect ook direct van type

Instagramadvertentie naar merkattitude loopt. Wanneer naar de indirecte effecten gekeken werd, is te zien dat het indirecte effect via Advertentie-attitude groter is (b* = 0.52) dan het directe effect van Conditie (b* = 0.28). Advertentie-attitude speelt dus een mediërende rol tussen type Instagramadvertentie en merkattitude, en H2 is hiermee aangenomen.

Gemodereerde Mediatie van Advertentie-attitude

Met behulp van PROCESS in SPSS is het ook mogelijk om de resultaten van de hierboven uitgevoerde analyses te combineren. Het doel hiervan is om te onderzoeken of er ook gemodereerde mediatie-effecten gedetecteerd kunnen worden. Met andere woorden: is het modererende effect van voorkeursverwerking zo sterk dat het niet alleen de (mediërende) advertentie-attitude beïnvloed, maar daarmee ook de merkattitude? Ondanks dat hier geen hypothese over is opgesteld, was het wel interessant om dit te onderzoeken. Hiervoor werd een model 7-analyse uitgevoerd met als onafhankelijke variabele Conditie, als afhankelijke variabele Merkattitude, als mediator Advertentie-attitude en als moderator Verbale

verwerking. De keuze om alleen de schaal voor verbale verwerking mee te nemen in deze analyse komt voort uit de vorige analyses. Het bleek namelijk dat dit model sterker was dan het model met visuele verwerking: de relatie tussen Conditie en Advertentie-attitude was niet significant bij het eerdere model met Visuele verwerking.

Het gemodereerde mediatie-model was significant, F(3, 146) = 10.70, p < 0.001. Zoals te verwachten is kwamen resultaten zoals coëfficiënten, standaarddeviaties en p-waarden vrijwel overeen met de hierboven reeds genoemde uitkomsten. Wat dit model 7 echter toevoegde, was een significant gemodereerd mediatie-effect, 95% CI: -0.80/-0.25. Dit effect was negatief, b = -0.53. Omdat Verbale verwerking gebruikt werd, betekent dit dat

(19)

Pagina 18 van 34

wanneer de verbale verwerking hoog is, de advertentie-attitude én merkattitude lager is voor een beeldadvertentie dan een tekstadvertentie. Andersom, wanneer Verbale verwerking laag is, is de advertentie-attitude én merkattitude hoger voor een beeldadvertentie dan een

tekstadvertentie. Ook aan de conditionele effecten van Conditie op Merkattitude per waarde van de moderator is dit te zien. De waarden waren wederom het gemiddelde (4.82), het gemiddelde min een standaarddeviatie (3.60) en het gemiddelde plus een standaarddeviatie (6.04). Bij een lage score op verbale verwerking was er een significant indirect effect van de condities via advertentie-attitude op merkattitude, 95% CI: 0.68/1.73. Voor een gemiddelde score gold dit ook, maar in iets mindere mate, 95% CI: 0.24/0.84. Bij een hoge score op verbale verwerking was er geen significant effect, 95% CI: -0.59/0.28.

Conclusie

Met behulp van een experiment is onderzoek gedaan naar de vraag: Welk effect hebben beeld en tekst in Instagramadvertenties op advertentieattitude en merkattitude, en wat is hierbij de rol van verwerkingsstijl? Honderdvijftig Nederlandse Instagrammers vulden een online vragenlijst in over hun geprefereerde manier van informatieverwerking, waarna de ene helft een beeldadvertentie en de andere helft een tekstadvertentie te zien kreeg. Vervolgens werden vragen over advertentie-attitude, merkattitude en Instagramgedrag gesteld. Verwacht werd dat beeldadvertenties voor hogere advertentie-attitudes en merkattitudes zouden zorgen dan tekstadvertenties, en dat verwerkingsstijl een modererende factor was bij de relatie tussen het type Instagramadvertentie en de advertentie-attitude. Met behulp van PROCESS in SPSS zijn de gegevens vervolgens geanalyseerd en nu zullen de uitkomsten besproken worden.

Ten eerste is gebleken dat respondenten Instagramadvertenties met een beeld een hogere score gaven op advertentie-attitude dan advertenties met een tekst.

Instagramadvertenties met beeld worden dus meer gewaardeerd dan Instagramadvertenties met tekst. Hoewel het verschil met 0.63 op een schaal van 1 tot 7 niet erg groot was, was het wel degelijk een significant verschil. En niet alleen de advertentie-attitude was positiever bij beeldadvertenties. Ook de attitude ten opzichte van het merk was positiever wanneer de respondent werd blootgesteld aan een beeldadvertentie dan wanneer dit een tekstadvertentie was. Een interessant resultaat was bovendien dat advertentie-attitude een significante

mediator is tussen het type Instagramadvertentie en de merkattitude. Met andere woorden: een beeldadvertentie zorgt via een positievere advertentie-attitude voor een positievere merk-attitude. Zoals Mitchell (1986) al eerder veronderstelde: positieve gevoelens die een beeld in een advertentie oproept, resulteren in een hogere waardering van die advertentie en deze

(20)

Pagina 19 van 34

positieve gevoelens bij de attitude worden vervolgens ook geassocieerd met het merk in kwestie. De mediatie was echter niet volledig. Er was ook een significant direct effect van het type Instagramadvertentie op de merkattitude, wat betekent dat een beeld in plaats van een tekst in een Instagramadvertentie ook zonder dat er eerst een mening wordt gevormd over de advertentie zorgt voor een positief gevoel bij het merk.

De resultaten wat betreft advertentie- en merkattitude sluiten aan bij de in het

theoretisch kader beschreven Dual Coding Theory en het picture superiority effect van Paivio (1971) en de Dual Loop Theory van Rossiter en Percy (1978). Zoals deze theorieën

voorspelden, is een beeldadvertentie succesvoller in het positief beïnvloeden van attitudes dan een tekstadvertentie. Dit onderzoek laat hiermee zien dat deze veelgebruikte

informatieverwerkingstheorieën ook toepasbaar zijn in een moderne, digitale omgeving zoals Instagram. Daarnaast voegt het onderzoek een belangrijk element toe aan deze theorieën. Een individuele persoonskenmerk blijkt namelijk een rol te spelen bij de effectiviteit van beeld in Instagramadvertenties: verwerkingsstijl, oftewel of iemand visueel of verbaal verwerkt.

De relatie tussen het type Instagramadvertentie en de advertentie-attitude blijkt namelijk te verschillen tussen mensen met een voorkeur voor verbale verwerking en mensen met een voorkeur voor visuele verwerking. Wanneer iemand graag verbaal informatie verwerkt, werd de advertentie-attitude niet positiever door blootstelling aan een

beeldadvertentie in plaats van een tekstadvertentie. Wanneer iemand juist niet graag verbaal (en dus visueel) informatie verwerkt, was er wel een duidelijk positievere advertentie-attitude voor beeldadvertenties. Ook bij voorkeur voor visuele verwerking was dit patroon te zien. Verwerk je niet graag visueel (en dus verbaal), dan is er geen verschil in attitude voor beelden tekstadvertenties. Verwerk je juist wel graag visueel, dan is de advertentie-attitude

positiever voor beeldadvertenties dan voor tekstadvertenties. Aanvullend bleek ook dat dit zelfs geldt voor merkattitude, via advertentie-attitude: merkattitude na blootstelling aan een beeldadvertentie is positiever voor mensen die niet graag verbaal (en dus visueel) informatie verwerken dan voor mensen die wel graag verbaal informatie verwerken. Dit effect op merkattitude liep via een positievere advertentie-attitude.

Overeenkomstig met de bevindingen van Childers, Heckler en Houston (1985) en Rossiter en Percy (1978) lijkt het dus belangrijk te zijn dat de favoriete manier van informatieverwerking past bij de Instagramadvertentie die te zien is, oftewel dat er

congruentie is tussen Instagramadvertentie en voorkeursverwerking. Belangrijk is hier dus, zoals in elke marketingstrategie, om je publiek te kennen. Instagram is een sociaal medium waarin beeld een onmisbare rol speelt (Cavazza, 2015). Deze focus op beeld zou kunnen

(21)

Pagina 20 van 34

betekenen dat het aandeel visuele verwerkers ook groter is op dit platform dan op

bijvoorbeeld Facebook, waar sociale interactie een veel grotere rol speelt en dus ook meer gebruik wordt gemaakt van tekstuele boodschappen (Cavazza, 2015). Ondanks de voordelen die adverteren met tekst kan bieden, zoals een grotere mate van begrip en het opdoen van kennis over het product (Kim & Lennon, 2008), lijkt het belangrijker te zijn dat een

advertentie ‘past’ binnen wat het sociale medium te bieden heeft voor de consument, en een advertentie met beeld voldoet op Instagram beter aan deze verwachtingen dan een

tekstadvertentie.

Discussie

Ondanks de uitgekomen hypothesen en interessante resultaten heeft dit onderzoek ook enkele beperkingen. Zo brengt het uitvoeren van een experiment in een online omgeving de nodige risico’s met zich mee. Er is hierbij namelijk geen controle over de omgeving waarin de vragenlijst ingevuld wordt. Mogelijke storende factoren, zoals een afleiding tijdens het

invullen of onbegrip van bepaalde vragen of stellingen, kunnen er voor zorgen dat de interne validiteit van het onderzoek bedreigd wordt. Hoewel er met behulp van zo goed mogelijke uitleg van de procedure geprobeerd is om in ieder geval onbegrip te voorkomen, blijft het altijd de vraag of er sprake is geweest van afleidende invloeden tijdens het invullen. Daarnaast kan de uitgebreide schaal die gebruikt werd om verwerkingsstijl te meten, met 22 items, gezorgd hebben voor een minder secure manier van invullen. Niet alleen kwamen deze stellingen al als een van de eersten, wat mogelijke deelnemers misschien heeft afgeschrikt doordat zij direct in een aantal vrij ingewikkelde stellingen terecht kwamen, ook waren de stellingen zelf vrij lang en hierdoor gevoelig voor onduidelijkheden of

interpretatieverschillen. Het was wellicht beter geweest om de hoeveelheid stellingen te beperken naar een kleiner aantal.

Deze schaal zorgde namelijk, zo bleek later uit een factoranalyse, voor nog meer problemen. Het was de bedoeling dat de 22 items samen twee componenten zouden vormen: een voor verbale en een voor visuele verwerking. Dit bleken er echter vier te zijn, en na het verwijderen van een aantal items die niet op het eerste of tweede component laadden,

ontstonden wel twee componenten. Hieruit blijkt wederom dat het wellicht beter was geweest om de schaal van 22 items in te korten, maar het roept ook de vraag op hoe het kan dat deze schaal, die in ander onderzoek perfect betrouwbaar en valide is, in dit onderzoek zo veel problemen veroorzaakte. Het is mogelijk dat dit ligt aan de vertaling. De stellingen zijn namelijk door de onderzoeker vertaald uit het Engels, en hiermee is misschien bij sommige

(22)

Pagina 21 van 34

stellingen de essentie van de vraag verloren gegaan. Ook is de schaal wellicht wat gedateerd: de stellingen zijn geformuleerd in 1985 en zijn daarmee misschien niet meer geschikt om verwerkingsstijl te meten in een tijd van constante blootstelling aan nieuwe soorten informatie die sinds de jaren 80 aan de maatschappij zijn toegevoegd. Internet en sociale media zijn vandaag de dag een ingeprent onderdeel van de meeste mensen, en deze grote dosis

informatie kan er voor zorgen dat er ook andere manieren van verwerking zijn ontstaan, die minder goed passen in de schaal van Childers, Heckler en Houston (1985). Desondanks zijn er na aanpassingen toch interessante resultaten voortgekomen uit het gebruik van deze schaal.

Een laatste beperking die hier genoemd dient te worden is de gebuikte steekproef voor het onderzoek. Doordat de link naar de vragenlijst via de persoonlijke Facebook van de onderzoeker is verspreid, wordt de externe validiteit bedreigd. De steekproef is namelijk non-random getrokken en hierdoor zijn de resultaten lastig te generaliseren naar de gehele

populatie van Nederlandse Instagrammers. Wanneer de steekproef nader bestudeerd wordt, is te zien dat deze voornamelijk uit vrouwen bestaat en veel universitaire studenten bevat, omdat de link naar de vragenlijst geplaatst is in drie Facebookgroepen voor universitaire studenten. Ondanks dat het gebruik van studentensteekproeven ook voordelen kan hebben (Mullinix et al., 2015), is het raadzaam om in vervolgonderzoek wel gebruik te maken van een random steekproef die representatief is voor de gehele populatie van Nederlandse Instagrammers.

Verder onderzoek dient zich bovendien te focussen op een meer realistische

Instagramsetting. In dit onderzoek werd de respondent alleen blootgesteld aan een advertentie en werd daarna gevraagd naar advertentie- en merkattitude, maar in de praktijk zal dit niet zo statisch verlopen. Omdat Instagramadvertenties erg veel lijken op standaard berichten van gewone gebruikers, kan het voor de gebruiker voelen als een soort sluikreclame, iets wat meestal niet gewaardeerd wordt (Taylor, Lewin & Strutton, 2011). Een belangrijk concept hierbij is invasiveness, oftewel het indringerigheid. Omdat Instagrammers in het algemeen niet op Instagram zitten om bestookt te worden met advertenties, kan een advertentie als indringerig worden ervaren (Li, Edwards & Lee, 2002). Een experiment waarbij een meer realistische Instagramsetting wordt gebruikt, bijvoorbeeld het daadwerkelijk scrollen door de tijdlijn met zowel gewone foto’s als advertenties, kan meer inzicht bieden in de mate waarin invasiveness een rol speelt bij Instagramadvertenties en of dit een factor is waar rekening mee dient gehouden te worden bij het ontwerpen van een Instagramadvertentie met beeld.

Tot slot kan het interessant zijn om nog dieper in te gaan op het ontwerp van een Instagramadvertentie. Uit dit onderzoek is gebleken dat in Instagramadvertenties beeld

(23)

Pagina 22 van 34

een groot deel ter interpretatie over. Er zijn namelijk talloze beelden die gebruikt kunnen worden: beelden met mensen, beelden met producten, beelden waarop het merk staat

afgebeeld en beelden waarop dit niet het geval is, en ga zo maar door. Een andere grote kans op het gebied van Instagramadvertenties is het gebruik van video. In feite is dit ook een vorm van beeld, maar hoe kan dit het meest effectief ingezet worden? Dit onderzoek vormt slechts een kleine opstap naar vele mogelijkheden tot verder onderzoek naar het gebruik van beeld in Instagramadvertenties, en de verwachting is dan ook dat het laatste woord hier voorlopig nog niet over is geschreven.

(24)

Pagina 23 van 34

Literatuur

Bakhshi, S., Shamma, D. A., & Gilbert, E. (2014). Faces engage us: Photos with faces attract more likes and comments on Instagram. In Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 965-974)

Brettel, M., Reich, J. C., Gavilanes, J. M., & Flatten, T. C. (2015). What Drives Advertising Success on Facebook? An Advertising-Effectiveness Model. Journal of Advertising

Research, 55(2), 162-175.

Cavazza, F. (2015). Social media landscape 2015. Fred Cavazza. Opgehaald op 21-2-2016, van http://www.fredcavazza.net/2015/06/03/social-media-landscape-2015/

Capon, N., & Burke, M. (1980). Individual, product class, and task-related factors in consumer information processing. Journal of Consumer Research, 7, 314-326.

Curran, K., Graham, S., & Temple, C. (2011). Advertising on Facebook. International Journal of E-business development, 1(1), 26-33.

Chu, S. C. (2011). Viral advertising in social media: Participation in Facebook groups and responses among college-aged users. Journal of Interactive Advertising, 12(1), 30-43.

De Hooge, J. (2015). Adverteren op Instagram nu mogelijk voor grote en kleine bedrijven. Dutch Cowboys. Opgehaald op 21-2-2016, van

http://www.dutchcowboys.nl/advertising/adverteren-op-instagram-nu-mogelijk-voor-grote-en-kleine-bedrijven

Frommer, D. (2010). Here's how to use Instagram. Business Insider. Opgehaald op 21-2-2016, van http://www.businessinsider.com/instagram-2010-11?op=1

Giner-Sorolla, R. (1999). Affect in attitude: Immediate and deliberative perspectives. In Dual-Process Theories in Social Psychology, S. Chaiken and Y. Trope (eds). The Guilford Press: New York, 441-61.

Gould, S. J. (1990). Style of information processing differences in relation to products, shopping and self-consciousness. Advances in Consumer Research, 17, 455-460.

Hall, R. H., & Hanna, P. (2004). The impact of web page text-background colour

combinations on readability, retention, aesthetics and behavioural intention. Behaviour & Information Technology, 23(3), 183–195.

(25)

Pagina 24 van 34

Homer, P. M. (1990). The mediating role of attitude toward the ad: Some additional evidence. Journal of Marketing Research, 27(1), 78-86.

Huang, J., Su, S., Zhou, L., & Liu, X. (2013). Attitude toward the viral ad: Expanding traditional advertising models to interactive advertising. Journal of Interactive

Marketing, 27(1), 36-46.

Hutter, K., Hautz, J., Dennhardt, S., & Füller, J. (2013). The impact of user interactions in social media on brand awareness and purchase intention: the case of MINI on Facebook. Journal of Product & Brand Management, 22(5/6), 342-351.

Hyerle, D. (2008). Thinking Maps: Visual tools for activating habits of mind. In Costa, A. & Kallick, B. (Eds.). Learning and Leading with habits of mind 16 Essential characteristics for success. (pp. 149-174). Alexandria: Association for Supervision and Curriculum

Development.

Kaplan, A. M. (2012). If you love something, let it go mobile: Mobile marketing and mobile social media 4x4. Business horizons, 55(2), 129-139.

Kim, J., Baek, Y., & Choi, Y. H. (2012). The structural effects of metaphor-elicited cognitive and affective elaboration levels on attitude toward the ad. Journal of Advertising, 41(2), 77-96.

Kim, M., & Lennon, S. (2008). The effects of visual and verbal information on attitudes and purchase intentions in internet shopping. Psychology & Marketing, 25(2), 146-178.

Leung, X. Y., Bai, B., & Stahura, K. A. (2015). The marketing effectiveness of social media in the hotel industry: a comparison of Facebook and Twitter. Journal of Hospitality & Tourism Research, 39(2), 147-169.

Lewinski, P., Fransen, M. L., & Tan, E. S. H. (2014). Predicting advertising effectiveness by facial expressions in response to amusing persuasive stimuli. Journal of Neuroscience, Psychology, & Economics 7(1), 1-14.

Li, H., Edwards, S. M., & Lee, J. (2002). Measuring the intrusiveness of advertisements: Scale development and validation. Journal of Advertising, 31(2), 37–47.

Madden, T. J., Allen, C. T., & Twible, J. L. (1988). Attitude toward the ad: An assessment of diverse measurement indices under different processing 'sets'. Journal of Marketing Research, 25(8), 242-252.

(26)

Pagina 25 van 34

Mangold, W. G., & Faulds, D. J. (2009). Social media: The new hybrid element of the promotion mix. Business horizons, 52(4), 357-365.

Marcus, A. (2002). The cult of cute: the challenge of user experience design. Interactions, 9(6), 29–34.

McCarthy, M., Heath, T., & Milberg, S. (2001). New brands versus brand extensions,

attitudes versus choice: Experimental evidence for theory and practice. Marketing Letters, 12, 75–90.

Mitchell, A. A. (1986). The effect of verbal and visual components of advertisements on brand attitudes and attitudes toward the advertisement. Journal of Consumer Research, 13(6), 12-24.

Mullinix, K. J., Leeper, T. J., Druckman, J. N., & Freese, J. (2015). The generalizability of survey experiments. Journal of Experimental Political Science, 2(2), 109-138.

Norman, D. A. (2002). Emotion and design: attractive things work better. Interactions Magazine, 9(4), 36–42.

Paivio, A. (1971). Imagery and language. New York: Holt, Rinehart, and Winston.

Paivio, A., & Csapo, K. (1973). Picture superiority in free recall: Imagery or dual coding?. Cognitive psychology, 5(2), 176-206.

Petty, R. E., & Cacioppo, J. T. (1986). The elaboration likelihood model of persuasion. Springer: New York.

Potter, M. C., Wyble, B., Hagmann, C. E., & McCourt, E. S. (2014). Detecting meaning in RSVP at 13 ms per picture. Attention, Perception, & Psychophysics, 76(2), 270-279.

Radice, R. (2015). How to use visual content to improve social media results. Maximize Social Business. Opgehaald op 21-2-2016, van http://maximizesocialbusiness.com/use-visual-content-improve-social-media-results-16250/

Rehman, F., Ilyas, M., Nawaz, T., & Hyder, S. (2014). How Facebook advertising affects buying behavior of young consumers: The moderating role of gender. Academic Research Intenation, 5(4), 395-404.

Richardson, J. T. (1978). Mental imagery and memory: Coding ability or coding preference? Journal of Mental Imagery, 2(1), 101-116.

(27)

Pagina 26 van 34

Riecken, G., Alpay, G., Avila, R., & Yavas, U. (2015). An experimental investigation of sex differences in recall of verbal versus visual advertising stimuli: A content analysis approach. In The 1980’s: A Decade of Marketing Challenges (pp. 257-260). Springer International Publishing.

Rossiter, J. R., & Percy, L. (1978). Visual imaging ability as a mediator of advertising response. Advances in consumer research, 5(1), 621-629.

Rossiter, J. R., & Percy, L. (1980). Attitude change through visual imagery in advertising. Journal of Advertising, 9(2), 10-16.

Sheldon, P., & Bryant, K. (2016). Instagram: Motives for its use and relationship to narcissism and contextual age. Computers in Human Behavior, 58, 89-97.

Spears, N., & Singh, S. N. (2004). Measuring attitude toward the brand and purchase intentions. Journal of Current Issues & Research in Advertising,26(2), 53-66.

Taylor, D., Lewin, E., & Strutton, D. (2011). Friends, fans, and followers: Do ads work on social networks? How gender and age shape receptivity. Journal of Advertising Research, 51(1), 258-275.

Turpijn, L., Kneefel, S., & van der Veer, N. (2015). Nationale Social Media Onderzoek 2015. Amsterdam: Newcom Research & Consultancy.

Van Grove, J. (2013). Study: Facebook fatigue -- it's real. CNet. Opgehaald op 21-2-2016, van

http://www.cnet.com/news/study-facebook-fatigue-its-real/

Wagner, K (2015). Instagram is the fastest growing major social network. Recode. Opgehaald op 21-2-2016, van http://recode.net/2015/01/09/instagram-is-the-fastest-growing-major-social-network/

Wang, A., Fang, J., & Chen, C. (2003). Effects of VDT-leading display design on visual performance of users in handling static and dynamic display information dual-tasks. International Journal of Industrial Ergonomics, 32, 93-104.

Wolin, L., Korgaonkar, P., & Lund, D. (2002). Beliefs, attitudes and behaviour towards Web advertising. International of Journal of Advertising, 21, 87–113.

Wright, P., McCarthy, J., & Marsh, T. (2001). From usability to user experience. British HCI Group Members Magazine, 46, 4–11.

(28)

Pagina 27 van 34

Bijlagen

(29)

Pagina 28 van 34

Bijlage 2 – Vragenlijst

Hierbij nodigen wij u uit om deel te nemen aan een onderzoek uitgevoerd door een bachelorstudent Communicatiewetenschap aan de Universiteit van Amsterdam. Het

onderzoek gaat over advertenties op Instagram. U krijgt een Instagramadvertentie te zien en na het bekijken hiervan worden een aantal vragen gesteld.

• Ik verklaar hierbij op voor mij duidelijke wijze te zijn ingelicht over de aard en methode van het onderzoek.

• Ik stem geheel vrijwillig in met deelname aan dit onderzoek. Ik behoud daarbij het recht binnen één week na het invullen van de vragenlijst deze instemming weer in te trekken zonder dat ik daarvoor een reden hoef op te geven. Ik besef dat ik op elk moment mag stoppen met het onderzoek.

• Als deze onderzoeksresultaten gebruikt worden in wetenschappelijke publicaties, of op een andere manier openbaar worden gemaakt, dan zal dit volledig geanonimiseerd gebeuren.

Als ik meer informatie wil, nu of in de toekomst, dan kan ik me wenden tot Darcy Oerlemans. Ik kan deze onderzoeker bereiken door te mailen naar: darcy.oerlemans@gmail.com. Bij eventuele klachten of opmerkingen over dit onderzoek of deelname hieraan, kan ik me wenden tot de Commissie Ethiek t.a.v. A. van Oosten.

ASCoR secretariaat Commissie Ethiek

Universiteit van Amsterdam Kloveniersburgwal 48 1012 CX Amsterdam

Telefoonnummer: 020‐525 3680 E-mail: ascor‐secr‐ fmg@uva.nl.

Wat is uw geslacht?

o Man o Vrouw

Wat is uw leeftijd?

(30)

Pagina 29 van 34 Wat is uw opleidingsniveau? o Geen opleiding o Basisschool o VMBO o MAVO (VMBO-t) o MBO o HAVO of VWO

o Hoger Beroeps Onderwijs (HBO) o Universiteit

De volgende stellingen gaan over uw gedrag. Geef alstublieft aan in hoeverre u het hiermee eens bent.

Ik doe graag werk waarbij het gebruik van woorden noodzakelijk is

Geheel mee oneens 1 2 3 4 5 6 7 Geheel mee eens

Sommige belangrijke momenten uit mijn leven herleef ik graag door me voor te stellen hoe het moment eruit zag

Ik kan nooit op het goede woord komen als ik het nodig heb

Ik lees veel

Als ik iets nieuws probeer te leren, bekijk ik liever een demonstratie dan dat ik lees hoe het moet

Ik denk dat ik vaak woorden op de verkeerde manier gebruik

(31)

Pagina 30 van 34

Ik zie graag voor me hoe ik een appartement of kamer in zou richten als ik alles kon kopen wat ik wilde

Ik maak vaak geschreven notities voor mezelf

Ik dagdroom graag

In het algemeen werk ik liever met een diagram dan een geschreven instructie

Ik maak vaak tekeningetjes op papier tijdens het nadenken

Het helpt mij om in beelden te denken als ik veel dingen tegelijk moet doen

Als ik iemand voor het eerst heb ontmoet kan ik me vaak wel herinneren hoe ze eruit zien, maar niet veel over hen zelf

Ik bedenk graag synoniemen voor woorden

Als ik iets vergeten ben, probeer ik me er een beeld van voor te stellen, zodat ik het beter onthoud

(32)

Pagina 31 van 34 Ik vind het leuk om nieuwe woorden te leren

Ik lees liever instructies over hoe ik iets moet doen, dan dat iemand het me laat zien

Ik geef de voorkeur aan activiteiten waarbij ik niet veel hoef te lezen

Ik dagdroom zelden

Ik breng heel weinig tijd door met het verbeteren van mijn vocabulaire

Ik denk vaak in mentale beelden of afbeeldingen

U krijgt zometeen een advertentie op Instagram te zien. Bekijk deze advertentie goed. Hierna zult u enkele vragen beantwoorden over de advertentie.

--- Beeld- of tekstadvertentie wordt getoond ---

De onderstaande woorden zijn tegengesteld en hebben betrekking op de advertentie die u zojuist heeft gezien.

Geef voor elke combinatie alstublieft aan welk woord u het meest bij de advertentie voor Zentix Tandpasta vindt passen.

Onplezierig 1 2 3 4 5 6 7 Plezierig Onprettig 1 2 3 4 5 6 7 Prettig Saai 1 2 3 4 5 6 7 Interessant Smaakloos 1 2 3 4 5 6 7 Smaakvol Listig 1 2 3 4 5 6 7 Ongekunsteld Slecht 1 2 3 4 5 6 7 Goed

(33)

Pagina 32 van 34

De onderstaande woorden zijn tegengesteld en hebben betrekking op het merk dat u zojuist heeft gezien.

Geef voor elke combinatie alstublieft aan welke woord u meer bij het merk Zentix Tandpasta vindt passen.

Onaantrekkelijk 1 2 3 4 5 6 7 Aantrekkelijk

Slecht 1 2 3 4 5 6 7 Goed

Onplezierig 1 2 3 4 5 6 7 Plezierig

Ongunstig 1 2 3 4 5 6 7 Gunstig

Onprettig 1 2 3 4 5 6 7 Prettig

Heeft u een Instagramaccount?

o Ja o Nee

Hoe vaak gebruikt u Instagram ongeveer?

o Minder dan 1 keer per maand o 1 keer per maand

o Enkele keren per maand o 1 keer per week

o Enkele keren per week o 1 keer per dag

o Enkele keren per dag

Hoe veel minuten brengt u op een normale dag ongeveer door op Instagram?

o Minder dan 10 minuten o 11-30 minuten

o 31-60 minuten o 1 tot 2 uur o 2 tot 3 uur

(34)

Pagina 33 van 34 o Meer dan 3 uur

Tot slot: bestond de advertentie die u heeft gezien vooral uit beeld of vooral uit tekst?

o Vooral beeld o Vooral tekst o Weet ik niet meer

(35)

Pagina 34 van 34

Bijlage 3 – Advertenties per conditie