Privacy verbeteren op Sociale Media. Een
kwantitatief onderzoek naar het gebruik van de
Ethische Marketingstrategie voor Sociale Media
Bas de Keulenaar, Universiteit van Amsterdam
Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica10 juli 2019
Abstract
In dit onderzoek is gekeken of een ethische marketingstrategie op het gebied van privacy effect heeft op de klanttevredenheid bij sociale media. Eerder onderzoek heeft aangetoond dat de ethische marketingstrategie kan helpen bij bedrijven, zodat deze zowel efficiënter als ethischer kunnen opereren. Op welke manier deze strategie kan helpen bij het verbeteren van de privacy op sociale media is nog niet onderzocht. In dit onderzoek is nagegaan of het verbeteren van de privacy op sociale media een effect heeft op de klanttevredenheid van de gebruikers. Hiervoor zijn sociale media gebruikers via een online vragenlijst gevraagd medewerking te verlenen aan dit onderzoek. De respondenten zijn hierbij verdeeld over een contro-legroep en een interventiegroep, waarbij de interventiegroep een scenario kreeg. In dit scenario had Facebook de privacy voor haar gebruikers ver-beterd. Uit het veldonderzoek volgde dat de klanttevredenheid hoger was, wanneer de privacy beter werd beschermd (p < 0,05), hierdoor kan deze kennis helpen bij het opzetten van een nieuw marketingplan bij sociale media.
Studentnummer: 11045973
Begeleider: Dhr. Dr. Dick Heinhuis 2e Examinator: Dhr. Ir. Loek Stolwijk Bachelorscriptie Informatiekunde
Keywords— Privacy, Privacy Paradox, Sociale Media, Online vragenlijst, Klant-tevredenheid, Klantloyaliteit, Facebook, Scenario
1
Inleiding
Privacy is een steeds belangrijker begrip geworden in onze samenleving, helaas is het online niet gemakkelijk om deze privacy te bieden en als gebruiker te verkrijgen (Hilton, 2009). Nieuwe technieken zoals geo-targeting, personalized ads en search engine optimization geven bedrijven, zelfstandigen en overheden de mogelijkheid om gerichte, lokale en makkelijk verspreidbare advertenties en informatie te delen. Een nadeel hiervan is dat het voor kwaadwillenden hierdoor gemakkelijk is geworden om misbruik te maken van deze technieken, zo kan er gemakkelijk desinformatie, propaganda en geweld gedeeld worden.
Een voorbeeld hiervan is het richten van anti-abortus propaganda op vrou-wen die op Google zochten naar een abortuskliniek (Levin, 2018). Zo kregen deze vrouwen advertenties te zien voor crisis pregnancy centers (niet medische centra die erop gericht zijn om vrouwen een abortus af te raden). Dit had voor-komen kunnen worden wanneer Google de privacy van haar consumenten beter had beschermd. Hierdoor had deze groep nooit gerichte advertenties kunnen plaatsen.
Een andere trend van de laatste jaren is dat mensen steeds meer persoonlijke informatie op het internet delen, zonder dat deze groep hier erg in heeft. Dit is in de loop van jaren verschoven van het enkel delen van naam en hobby’s naar het delen van politieke voorkeur, dagelijkse bezigheden en relaties. Soci-ale platformen zoals Facebook maken hier slim gebruik van en stimuleren het delen van dit soort informatie. Het is een keuze tussen meedoen aan sociale media of aan de zijlijn blijven toekijken. Gebruikers vinden hun eigen privacy op het platform belangrijk (Madden et al., 2014), maar door het gebruik van het platform geven deze gebruikers het overgrote deel van hun privacy op. Hieruit volgt de Privacy Paradox (Hallam & Zanella, 2017): privacy wordt als een be-langrijk goed gezien, maar in de praktijk delen mensen steeds meer persoonlijke
gegevens, omdat dit nodig is om fatsoenlijk gebruik te maken van een sociaal platform.
Sociale media hebben door hun grootte veel macht, hierdoor lijkt het alsof publieke acties en negatieve belichting van deze bedrijven in het nieuws maar geringe impact heeft op de winst en macht van deze sociale media bedrijven. Desondanks blijken sociale media bedrijven niet onschendbaar te zijn, na een publieke actie van Arjen Lubach (presentator van het televisieprogramma Zon-dag met Lubach), waarin hij opriep tot het stoppen met Facebook, verwijder-den een kleine 10.000 Nederlanders hun Facebook account (NOS, 2018). Ook leidde het groeiende wantrouwen in Facebook in 2018 tot een totale afname van 640.000 Nederlandse gebruikers. Dit komt overeen met een daling van meer dan 6 procent in Nederland (van der Veer et al., 2019).
Momenteel wordt er in de bedrijfsvoering van de grote sociale media bedrij-ven nog maar weinig aanstalten gemaakt om de privacy van gebruikers beter te beschermen. Dit heeft tot gevolg dat er zich geregeld privacy gerelateerde schandalen voordoen, zoals het Cambridge Analytica schandaal (Lanting, 2018). Hiernaast lijkt er ook nog geen verschuiving plaats te vinden in de politiek, die ervoor kan zorgen dat deze belangrijke waarde beschermd blijft. Het kost ook veel tijd voordat nieuwe wet en regelgeving daadwerkelijk haar effect laat zien op de maatschappij. Nieuwe wetten moeten onder andere eerst voorgesteld worden op het ministerie, vervolgens moet de wet daar eerst behandeld worden, voor-dat er überhaupt in de Tweede Kamer over gestemd wordt. Wanneer de wet is aangenomen in de Tweede Kamer, moet deze ook nog goedgekeurd worden door de Eerste Kamer en tot slot moet deze ondertekend worden door de koning en minister president. Zelfs na dit proces kan het nog maanden duren, voordat de wet in werking wordt gesteld (Rijksoverheid, 2019).
wordt momenteel nog vanuit geen enkele hoek bestreden. Via de overheid kost het oplossen van het probleem veel tijd en voor sociale media bedrijven lijkt het nog niet interessant om met een oplossing te komen. De macht en de positie van deze sociale media bedrijven wordt daarentegen wel nadelig aangetast door de Privacy Paradox. Dit blijkt uit het grote verlies in Nederlandse Facebook leden en de hierbij komende negatieve publiciteit. Hierdoor wordt het interessant voor bedrijven om alsnog naar een oplossing te kijken voor dit probleem, om zo de gevolgen van de paradox voor te zijn.
Het zou daarom verstandig zijn als sociale media bedrijven het heft in ei-gen handen nemen. Bijvoorbeeld door een verandering in de bedrijfsvoering van het bedrijf zelf. Persoonlijke informatie wordt momenteel niet tot nau-welijks beschermd, kwaadwillenden kunnen gemakkelijk misleidende informatie verspreiden en gebruikers hebben geen enkel idee op welke manier hun persoon-lijke gegevens worden gebruikt. Daarom is het streven naar een beleid, waarbij gebruikers weten waar, waarom en wanneer gegevens worden gebruikt en hier ook expliciet toestemming voor geven (en deze toestemming ook weer kunnen intrekken). Sociale media bedrijven maken het gebruik van hun platform hier-door prettiger en aantrekkelijker voor de gebruikers en vervolgens kunnen deze bedrijven hier zelf beter en groter van worden.
Deze thesis zal kijken of het antwoord op deze vraag ligt in een ethische mar-ketingstrategie voor deze grote sociale platformen. Deze theorie is gebaseerd op het principe dat mensen niet geassocieerd willen worden met praktijken waarmee zij het oneens zijn. De Privacy Paradox valt hieronder, doordat het verliezen van autonomie en privacy een ongewenst effect heeft op onze samenleving.
Daarom zal in dit onderzoek gekeken worden of de ethische marketingstra-tegie, ook toe te passen is op de grote sociale media bedrijven, hierbij zou een gigant als Facebook een voorbeeldfunctie kunnen vervullen, waarbij het bedrijf
persoonlijke informatie goed beschermd en deze informatie niet te pas en te onpas deelt met andere bedrijven. Ook kan het bedrijf hierbij winst behalen, doordat het een voorloper wordt in dit gebied. Hieruit volgt ook de onderzoeks-vraag: in hoeverre kan de ethische marketingstrategie helpen om bij grote sociale media bedrijven de klanttevredenheid, op het gebied van privacy, te verhogen? Bij deze onderzoeksvraag zijn de volgende deelvragen opgesteld:
1. Welke factoren spelen een rol bij klantloyaliteit?
2. Is de werking van de ethische marketingstrategie reeds aangetoond in eer-dere onderzoeken?
3. Leidt het toepassen van ethische marketing op sociale media in de praktijk tot een hogere klanttevredenheid?
Doordat privacy steeds belangrijker aan het worden is, kan er gesproken wor-den van een maatschappelijk belang om dit voortdurend te blijven verbeteren. Door het voorleggen en het interessant maken van een ethische marketingstra-tegie bij deze grote sociale media bedrijven, wordt het mogelijk dat hierbij een win-win situatie ontstaat. In deze situatie worden gebruikers beter beschermd, zowel tegen zichzelf als tegen het bedrijf en winnen deze bedrijven in vertrouwen (hetgeen dat kan leiden tot meer klanten en meer omzet).
In de wetenschap is tot op heden vrijwel niets bekend over het inzetten van deze strategie bij sociale media bedrijven. Wel is er al veel bekend over deze strategie zelf en is het succes op andere categorieën bedrijven reeds aan-getoond. De focus van deze studie zal daarom liggen op het toepassen van de ethische marketingstrategie op grote sociale media bedrijven. Hierbij zal in het veld onderzoek gekeken worden of gebruikers meer tevreden zijn, wanneer deze bedrijven hun privacy beter bewaken.
In het literatuuronderzoek wordt eerst de aanleiding tot het gebruik van het E-S-QUAL model gepresenteerd, vervolgens wordt er in het literatuuronderzoek gekeken naar de eerdere toepassingen van de ethische marketingstrategie. Bij de
onderzoeksopzet wordt ingegaan op keuzes die gemaakt zijn om het onderzoek adequaat uit te voeren. Verder wordt er in de resultatensectie gekeken naar de verschillen tussen de controlegroep en de interventiegroep, waarna ook gekeken wordt naar eventuele verschillen tussen mannen en vrouwen. Tot slot wordt er bij de discussie een conclusie getrokken over de gevonden resultaten uit het onderzoek.
2
Literatuuronderzoek
2.1
Klantloyaliteit bij sociale platformen
Klantloyaliteit hangt samen met veel verschillende factoren, zoals: klanttevre-denheid, overstapkosten en het vertrouwen in het bedrijf of merk (Minarti & Segoro, 2014). Klanttevredenheid en overstapkosten bleken uit dit onderzoek de twee belangrijkste factoren te zijn voor de loyaliteit van de klant. In dit onderzoek zal de focus gelegd worden op de klanttevredenheidsfactor, deze fac-tor is eenvoudiger te meten dan het effect van overstapkosten bij sociale media. Aan de meeste sociale media zijn momenteel ook geen directe kosten verbonden, hierdoor is het dan ook lastig om deze factor te meten in de context van sociale media.
Aan het verbeteren van de klantloyaliteit zijn verschillende voordelen gebon-den, zoals: meer winst uit cross- en up-selling, het vergaren van nieuwe klanten door WOM (word of mouth) communicatie, kostenreductie en het kunnen vra-gen van een hogere prijs voor de producten (Reichheld, 2001). Uit de literatuur volgt een duidelijke relatie tussen klantloyaliteit en klanttevredenheid, het is alleen niet altijd duidelijk hoe sterk deze band is. Een loyale klant is niet altijd een tevreden klant en een ontevreden klant is niet per se een niet loyale klant. Wel is gebleken dat een tevreden klant vaker loyaler is, dan andersom (Fornell,
1992; Gommans et al., 2001; Oliver, 1999). Ook blijkt de invloed van klanttevre-denheid op klantloyaliteit groter wanneer er wordt gesproken over e-commerce, in plaats van in de fysieke wereld (Devaraj et al., 2003).
Er zijn veel beschikbare modellen om klanttevredenheid te meten, voorbeel-den hiervan zijn:
1. WebQual (Loiacono, 2001);
2. SITEQUAL (Yoo & Donthu, 2001); 3. PIRQUAL (Francis & White, 2002); 4. eTransQual (Bauer et al., 2006); 5. PeSQ (Cristobal et al., 2007);
6. SERVQUAL (Parasuraman et al., 1985) en E-S-QUAL (Parasuraman et al., 2005).
Een leidend model uit deze lijst is het SERVQUAL model van Parasuraman et al. (1985). Dit veelgebruikte model bleek na heronderzoek van Parasuraman et al. (1991) nog steeds een solide basis voor het onderzoeken van de kwaliteit van een service. Hierop is dan ook het E-S-QUAL (E-SQ) model van Parasuraman et al. (2005) gebaseerd. Dit model is voor verschillende grote e-service kwaliteitson-derzoeken gebruikt, zoals: klanttevredenheid bij internetbankieren (Zavareh et al., 2012), klanttevredenheid bij e-ticketverkoop voor vliegvaartmaatschappijen (Elkhani et al., 2014) en het evalueren van klanttevredenheid bij universiteits websites (Nemati et al., 2002). Doordat het E-SQ model zo breed is toegepast op e-service en e-quality onderzoeken, is er voor gekozen om via dit model te be-palen welke factoren er belangrijk zijn bij het verbeteren van klanttevredenheid op sociale platformen.
Het E-S-QUAL model is gebaseerd op 22 factoren, die na een Principal Com-ponent Analyse (PCA), zijn ingedeeld in een viertal dimensies (Parasuraman et al., 2005):
1. Efficiëntie: de mate waarin gebruikers gemakkelijk en snel gebruik kunnen maken van de service;
2. Voldoening: hoe goed de service voldoet in haar beloftes;
3. Beschikbaarheid van het systeem: het correct technisch functioneren van de service;
4. Privacy: de mate waarin de service de informatie van haar klanten be-schermd.
Omdat er in dit onderzoek gekeken wordt naar het verbeteren van privacy, om zo aan de ethische waarden van de gebruikers te voldoen, is deze factor verder onderzocht. De privacy component wordt in het model ondersteunt door een drietal variabelen (Parasuraman et al., 2005):
1. PRI1: It protects information about my Web-shopping behavior; 2. PRI2: It does not share my personal information with other sites; 3. PRI3: This site protects information about my credit card.
De stellingen uit het E-SQ model zijn gericht op e-commerce bedrijven, hier-door zijn deze stellingen niet letterlijk toe te passen op sociale media. De stellin-gen vormen daarentestellin-gen wel een solide basis om door te zoeken naar bijpassende klanttevredenheidsfactoren voor sociale platformen. Voornamelijk componenten PRI1 en PRI2 zijn gemakkelijk toepasbaar, dit komt doordat sociale media ook het surfgedrag van gebruikers bijhouden en geneigd zijn om informatie van ge-bruikers te delen met andere bedrijven of andere sociale platformen. Omdat de stellingen niet direct gericht zijn op sociale platformen, zal er eerst onderzoek gedaan worden naar de toepasbaarheid en de flexibiliteit van het model, zodat er vanuit het E-S-QUAL model in combinatie met reeds gedaan onderzoek (dat gebruik maakt van het E-S-QUAL model) een aantal factoren opgesteld kunnen worden, die helpen bij het verbeteren van de klanttevredenheid op het gebied van privacy bij sociale media.
Tabel 1: Eerdere toepassingen van het E-SQ model
Onderzoek Doel van het on-derzoek
Onderzoeksopzet Belangrijke factoren
Ghosh (2018)
Het testen van E-SQ model op an-dere onderwerpen dan de oorspron-kelijke bedoeling.
281 online respondenten; 19 van de 22 items zijn uit het E-SQ model gebruikt
Efficiëntie en privacy be-langrijkste factoren (p < 0,001) voor het voorspel-len van de vermeende waarde van de service, bij gebruikers die meer dan 5 keer per maand de service gebruiken; ver-meende waarde signifi-cante voorspeller voor de loyaliteit van de gebruiker
Kim and Nitecki (2014)
Flexibiliteit tes-ten van het E-SQ model, zodanig dat het toege-past kan worden op het sociale media deel van bibliotheken
Literatuuronderzoek; aanpassen van bestaande E-SQ vragen, naar relevantie onderzoeksdoel
E-SQ goed aan te passen, behalve op specifieke ser-vices van een bibliotheek. E-SQ zal gebruikt worden om verder onderzoek te doen naar het doel dat is opgesteld
Sun et al. (2009)
Het meten van de vermeende kwa-liteit van inter-net bankieren in China
276 gebruikers van inter-net bankieren
Efficiëntie, voldoening, systeem beschikbaarheid, privacy en vertrouwen hebben allemaal een sig-nificant positief effect op de vermeende kwaliteit van de e-service (p < 0,05)
Akinci et al. (2010)
Het testen van het E-SQ model in een pure ser-vice setting 2017 respondenten vanuit verschillende banken Efficiëntie grootste invloed op kwaliteit vermeende service (p < 0,05), privacy kleine significante invloed op kwaliteit vermeende service (p < 0,05)
Uit het literatuuronderzoek kan de conclusie getrokken worden dat de effi-ciëntie van de e-service voorop staat. Daarnaast blijkt de privacyfactor in veel gevallen ook nog belangrijk, voornamelijk wanneer de invloed van deze factor in verband wordt getrokken met de klanttevredenheid van de consument over de e-service. De factoren die belangrijk zijn voor de privacy komen dan ook voort uit deze onderzoeken:
2. Wordt er informatie van de gebruiker gedeeld met andere websites? 3. Laat de service een vertrouwelijke indruk achter op de consument?
Deze drie factoren zullen gebruikt worden om een vragenlijst op te stellen dat meet welke invloed het gebruik van een ethische marketingstrategie heeft op de privacy component van het E-SQ model.
2.2
Eerdere toepassingen van de ethische
marketingstra-tegie
De ethische marketingstrategie is ontstaan uit de verschuiving binnen de marke-ting sector (Kotler et al., 2010). Deze verschuiving begon net na de industriële revolutie met het marketing 1.0 concept, waarbij het belangrijkste doel was om zoveel mogelijk producten te verkopen. Een voorbeeld dat Kotler et al. (2010) hiervoor gebruikt is de productie en verkoop van de T-Ford, een auto die in één kleur op grote schaal werd geproduceerd. Dit werd gedaan zodat een, toentertijd, luxe goed, op de markt kwam voor een aanvaardbare prijs. Hierna volgde het marketing 2.0 tijdperk dat ontstond door de grootschalige informa-tievoorzieningen die beschikbaar kwamen voor de consument. Door het gebruik van fora, vergelijkingswebsites en betere toegang tot kennis over een product, kunnen consumenten zichzelf beter informeren en zonder moeite verschillende productaanbiedingen met elkaar vergelijken. De klant is koning en het product moet zich duidelijk differentiëren van de concurrentie. Momenteel zitten we in het marketing 3.0 tijdperk, consumenten worden behandeld als volwaardige mensen, die in toenemende mate op zoek zijn naar antwoorden om de wereld te verbeteren. Bedrijven moeten hierdoor actief laten zien dat zij als doel hebben de wereld te verbeteren, zo niet milieubewust dan wel ethisch verantwoord.
Hieruit volgt dan ook het ethische marketing concept waarbij bedrijven een belangrijk maatschappelijk/ethisch doel uitoefenen naar de buitenwereld. Een
aantal voorbeelden van deze doelen zijn: het niet investeren in de tabaksin-dustrie, het vermijden van kinderarbeid, het verminderen van de ecologische voetafdruk en het beschermen en waarborgen van privacy. Om dit concept toe te passen op sociale media is het van belang dat de werking van deze strategie reeds is aangetoond in zowel onderzoeken als in de praktijk. Daarom zijn in ta-bel 2 een viertal studies/bedrijven weergeven met de toepassingen en gevolgen van de ethische marketingstrategie.
Tabel 2: Eerdere toepassingen van de ethische marketingstrategie
Bron Bedrijf/Sector Toepassing Resultaten
Holmsten-Carrizo and Mark-Herbert (2014)
Ikea Het opstellen van het Better Cotton Initiative, om zo minder materiaal te verspillen en te streven naar een schonere planeet
Ikea bespaard hierdoor on-geveer 15% in materiaal bij het produceren van katoenen producten, hetgeen de kos-ten drukt en de winst sti-muleert. Ook dragen zij een positieve boodschap met be-trekking tot het milieu uit naar hun klanten
ABN AMRO (2019)
Bankensector Het verkleinen van de voetafdruk van de bank, het duurzaam inkopen van producten en het ver-mijden van grimmige in-vesteringen
Een daling van 16% van het totale energiegebruik in 2013, een duurzame bron van goe-deren en een positieve toe-voeging aan het imago van de bank
Jones (2000)
Nike Zero tolerance policy voor kinderarbeid en be-tere werkomstandigheden voor fabrieksmedewer-kers
Nike is momenteel een van de voorlopers op het toepassen van sociale normen, hierdoor is hun imago positief gegroeid na de schandalen die het be-drijf vroeger had ondergaan
Home Tex-tiles Today (2019)
Wal-mart Het verminderen van ver-spilling en het gebruik van hernieuwbare ener-giebronnen
Het kunnen leveren van pro-ducten die minder schadelijk zijn voor het milieu, waar-door het ethische imago van Wal-mart tot een van de beste behoort
Uit de voorbeelden blijkt dat het doorvoeren van een ethische marketing-strategie een positieve uitwerking kan hebben voor zowel het bedrijf zelf, als haar consumenten. Hiernaast zijn de gebieden waar deze strategie is toegepast
vrij uiteenlopend, dit geeft het vermoeden dat de ethische marketingstrategie ook toegepast kan worden op sociale media bedrijven.
Wanneer we terugkijken naar de belangrijke factoren bij de klanttevreden-heid, komt steeds de privacy van de consument naar voren. Privacy is niet alleen een belangrijke factor bij de klanttevredenheid, ook is het ethisch en persoonlijk belangrijk (Westin & Ruebhausen, 1967). Het lijkt daardoor mogelijk om met de ethische marketingstrategie de privacy voor de consumenten te verbeteren, daarnaast blijkt uit de literatuur dat dit van belang is voor de klanttevredenheid (hetgeen dat leidt tot meer omzet/winst). Daarom zal er in het veldonderzoek gekeken worden hoe consumenten hier daadwerkelijk op reageren en hoe belang-rijk deze privacyfactor in de praktijk blijkt te zijn.
3
Onderzoeksopzet
Om deelvraag 3, leidt het toepassen van ethische marketing op sociale media in de praktijk tot een hogere klanttevredenheid, te kunnen beantwoorden zijn de volgende hypothesen opgesteld:
1. H1: Er is geen verschil tussen de controle- en interventiegroep in de ma-nier waarop Facebook gebruikers ervaren hoe goed hun surfgedrag op de website wordt beschermd;
2. H2: Er is geen verschil in uitkomst tussen de controle- en interventiegroep met de stelling dat Facebook geen persoonlijke informatie deelt met andere websites;
3. H3: Er is geen verschil tussen de controle- en interventiegroep in de manier waarop Facebook gebruikers ervaren hoe hun gevoelige en persoonlijke informatie wordt beschermd.
De klanttevredenheidsonderzoeken richten zich voornamelijk op het meten van klanttevredenheid op een specifiek moment, hierbij wordt geen interventie-groep gebruikt, waardoor het aantonen van de invloed van een interventie lastig is. Desondanks is er gekeken naar de onderzoeken die zich gebaseerd hebben op
het E-SQ model, om zo een beeld te krijgen van de methodes en procedures die adequaat zijn voor een dergelijk onderzoek. In tabel 3 zijn drie andere onder-zoeken weergeven waarin het E-SQ model is gebruikt. In deze onderonder-zoeken is het E-SQ model steeds op een net iets andere manier toegepast, waardoor het model relevant was voor de context van het onderzoek.
Tabel 3: Eerdere toepassingen en aanpassingen aan het E-SQ model
Bron Deelnemers Materialen Procedure Honore Petnji Yaya et al. (2011) 428 consu-menten van internetban-kieren
Een aangepaste versie van de E-SQ vragenlijst (5-punts likertschaal), zodat deze valt in de context van het internet-bankieren
De deelnemers werden uitge-kozen uit de databases van banken en elke 50e consu-ment werd gevraagd om de vragenlijst in te vullen op een afgeschermde pagina van de bank zelf Chang (2011) 123 ervaren gebruikers van Yahoo veilingen en andere gratis e-services
Een aangepaste versie van de E-SQ vragenlijst (7-punts likertschaal), zodat deze valt in de context van de Yahoo veilingen en e-services
De deelnemers werden ge-vraagd na het bezoeken van een van de e-services om een online vragenlijst in te vullen, daarna werd gevraagd of ze deze met vrienden en familie wilden delen
Connolly et al. (2010)
6661 gebrui-kers van een online belas-tingaangifte service
Een aangepaste versie van het E-SQ model, met hierin een aantal toegevoegde vragen, om wat extra informatie over de respondenten te verkrijgen (5-punts likertschaal)
De deelnemers (die online hun belastingaangifte hadden gedaan) werden gevraagd in een e-mail gevraagd een on-line vragenlijst in te vullen
Voor dit onderzoek is het daarentegen wel van belang dat er gekeken wordt naar de invloed van een ethische marketingstrategie, aldus een interventie. Voor dit onderzoek is er dan ook gekozen om gebruik te maken van een fictief sce-nario, waarin respondenten in een reclameachtig bericht te zien krijgen wat de nieuwe, klantgerichte en privacy gefocuste strategie van Facebook wordt. Aan het gebruik van een scenario kleeft wel een belangrijk nadeel, respondenten ge-ven niet altijd dezelfde antwoorden als bij een reële situatie. Dit effect blijkt uit het onderzoek van Norwood and Lusk (2011) daarentegen klein, wanneer er
niet om een sociaal gewenst antwoord wordt gevraagd, zoals in dit onderzoek het geval is.
3.1
Deelnemers
Voor dit onderzoek is via Facebook, WhatsApp en SurveySwap gevraagd om medewerking te verlenen aan dit onderzoek door het invullen van de toege-stuurde vragenlijst. Bij het versturen van de vragenlijst werd ook gevraagd of deze verder gedeeld kon worden met de vrienden van de respondent. In totaal hebben 65 respondenten die minstens wekelijks gebruik maken van Facebook de vragenlijst volledig ingevuld. De respondenten zijn verdeeld in twee groepen, bestaande uit een controlegroep (N = 34, 58,8% vrouw ) en een interventiegroep (N = 31, 51,6% vrouw ). De respondenten werden willekeurig toegekend aan een van de twee groepen. Hierbij was de jongste respondent 17 jaar en de oudste 26 jaar (M = 21,34, SD = 2,186 ), allen vielen daardoor in de leeftijdscategorie van 16 - 35 jaar. Het summum van de respondenten (72,3% ) kwam van het HBO/WO.
3.2
Materialen
De deelnemers werden willekeurig verdeeld in twee groepen, dit werd gedaan met behulp van een online tool die via een enkele link deelnemers willekeurig doorstuurde naar een van de twee vragenlijsten. De eerste groep kreeg het sce-nario te zien en de controlegroep kreeg deze niet te zien. De klanttevredenheid op de privacy component van het E-SQ model is gemeten door middel van de drie stellingen uit het E-SQ model. Deze drie stellingen zijn aangepast zodat ze gelinkt zijn aan Facebook:
1. Facebook beschermt mijn informatie over mijn surfgedrag op de website goed;
2. Facebook deelt mijn informatie niet met andere websites;
3. Facebook beschermt mijn gevoelige en persoonlijke (zoals naam, adres en woonplaats) informatie goed.
Op deze stellingen kon geantwoord worden op een 9-punts likertschaal van 1 (volledig mee oneens) tot 9 (volledig mee eens).
3.3
Procedure
Bij het klikken op de toegestuurde link werden de deelnemers automatisch naar een van de twee vragenlijsten gestuurd. De deelnemers werden hierdoor wil-lekeurig verdeeld over de twee condities: 34 in de controlegroep en 31 in de interventiegroep. Er is gebruik gemaakt van een blind onderzoek, waarbij de respondenten niet wisten wat het doel van het onderzoek was en welke condities er waren. De respondenten kregen eerst een aantal vragen over de demogra-fische afkomst, waaronder: geslacht, leeftijd en opleiding. Ook kregen de res-pondenten twee vragen over de activiteit op sociale media. Vervolgens kregen de deelnemers van de interventiegroep een scenario te zien, bestaande uit een korte beschrijving van een ethische marketingstrategie binnen Facebook. Aan het einde van de vragenlijst, ofwel na het wel of niet lezen van het scenario, werden de respondenten gevraagd de stellingen over de klanttevredenheid in te vullen.
3.4
Analyseplan
Voor de analyse van de gegevens is het programma SPSS van IBM gebruikt. Eerst zijn de demografische groepen bekeken, waarna er een drietal t-testen zijn uitgevoerd om de verschillen te meten tussen de drie privacy gerelateerde stel-lingen uit het E-SQ model. Hierna is ook de effect size berekend om de impact van de verschillen aan te tonen. Tot slot is er gekeken naar eventuele verschillen
tussen mannen en vrouwen, om zo uit te sluiten dat het effect veroorzaakt werd door een enkel geslacht.
4
Resultaten
In totaal hadden 68 respondenten de online vragenlijst ingevuld, drie van deze respondenten maakten geen gebruik van Facebook (deze respondenten maakten minder dan 1 keer per week gebruik van Facebook) en zijn daarom niet meege-nomen in de verdere verwerking van de data. Het uitvalspercentage was bij dit onderzoek 4,4%, een vrij laag uitvalspercentage, dit komt hoogstwaarschijnlijk doordat Facebook veel gebruikt wordt en algemeen geaccepteerd is binnen de gekozen doelgroep van 16 - 35 jaar. De rest van de gegevens uit de vragenlijst zijn gebruikt om verder statistisch onderzoek uit te voeren. Allereerst is er geke-ken naar de algemene informatie over de respondenten, waaronder het geslacht, de leeftijd, de opleiding en de hoeveelheid tijd die respondenten besteden aan het gebruik van sociale media en Facebook.
De controlegroep bestond uit 58,8% vrouwen en de interventiegroep bestond uit 51,6% vrouwen, deze zijn redelijk in balans. Deze balans laat zien dat er geen grote bias binnen deze demografische eigenschap. De gemiddelde leeftijd van de controlegroep was M = 21,03 met de respectievelijke standaarddeviatie van SD = 5,447 en de gemiddelde leeftijd van de interventiegroep was M = 21,68 met een standaarddeviatie van SD = 2,072. In beide groepen werd het grootste deel van de respondenten vertegenwoordigd door hoger opgeleiden, waarbij in de controlegroep 64,7% vertegenwoordigd werd door universitair of HBO ge-schoolden en waarbij in de interventiegroep 80,7% vertegenwoordigd werd door universitair of HBO geschoolden.
4.1
Correlatie tussen de E-SQ variabelen
Omdat in het E-SQ model de drie gebruikte stellingen vallen onder een enkel component van een principal component analyse, is er eerst gekeken naar de correlatie tussen deze drie stellingen, die ook gebruikt zijn in dit onderzoek. In tabel 4 zijn de correlaties tussen de drie variabelen weergeven.
Tabel 4: Pearson Correlatie tussen de E-SQ variabelen
Bescherming surfgedrag
Delen met an-dere websites Bescherming gevoelige gege-vens Bescherming surfgedrag Pearson Corre-latie 1 ,680* ,634* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 65 65 65
Delen met an-dere websites Pearson Corre-latie ,680* 1 ,460* Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 65 65 65 Bescherming gevoelige gege-vens Pearson Corre-latie ,634* ,460* 1 Sig. (2-tailed) ,000 ,000 N 65 65 65
*. Correlatie is significant op het 0,01 level (2-tailed).
Uit het onderzoek bleek dat er een significante Pearson correlatie (p < 0,01) zat tussen de drie aangepaste stellingen uit het E-SQ model. Hierbij was de cor-relatiecoëfficiënt tussen bescherming surfgedrag en delen met andere websites, R = 0,680. Dit verklaarde ongeveer 46% (gemiddeld verband) van de vari-antie tussen deze twee variabelen. De correlatiecoëfficiënt tussen bescherming surfgedrag en bescherming gevoelige gegevens was, R = 0,634. Dit verklaarde ongeveer 40% (gemiddeld verband) van de variantie tussen deze twee stellingen. Tot slot was de de correlatiecoëfficiënt tussen delen met andere websites en be-scherming gevoelige gegevens, R = 0,460. Dit verklaarde ongeveer 21% (zwak verband) van de variantie tussen deze twee variabelen. Omdat de gevonden pearson correlaties vrij laag waren tussen de drie variabelen, is er voor gekozen
om de variabelen apart te toetsen. Hierbij is ook de effect size gemeten.
4.2
Parametrische toetsen over de E-SQ variabelen
De verschillen tussen de drie stellingen zijn behandeld:
1. Facebook beschermt mijn informatie over mijn surfgedrag op de website goed (bescherming gevoelige gegevens);
2. Facebook deelt mijn informatie niet met andere websites (bescherming surfgedrag);
3. Facebook beschermt mijn gevoelige en persoonlijke (zoals naam, adres en woonplaats) goed (delen met andere websites).
Deze drie stellingen zijn gemeten door het uitvoeren van drie onafhankelijke t-toetsen in SPSS. Uit het experiment bleek dat de gemiddelden resultaten van alle drie de stellingen significant (p < 0,05) hoger waren bij de interventiegroep. In tabel 5 staan de gemiddelde van de stellingen van zowel de controlegroep als de interventiegroep. Groep 1 is hierbij altijd de interventiegroep en groep 0 is hierbij altijd de controlegroep.
Tabel 5: Gemiddelden van de E-SQ variabelen uit de steekproef
Groep N Mean SD SE Bescherming gevoelige gegevens 1 31 4,47 2,097 ,377 0 34 3,65 1,840 ,316 Bescherming surfgedrag 1 31 4,87 1,648 ,296 0 34 3,74 1,943 ,333
Delen met andere websites
1 31 4,68 2,386 ,429 0 34 2,79 2,143 ,368
Uit het experiment bleek dat het grootste verschil zich bevond in stelling 3 (delen met andere websites) het verschil in gemiddelde was hier M = 1,883, t(63) = 3,353, p = 0,001. Hieruit bleek dat respondenten die de interventie hadden gehad minder het gevoel hebben dat Facebook ongevraagd hun gegevens deelt
met andere websites. De effect size bij deze stelling was d = 0,83, wat volgens Cohen (1988) overeenkomt met een groot effect.
Ook bleken de andere twee stellingen significant te zijn, hierbij waren de verschillen in gemiddelden respectievelijk M = 1,085, t(63) = 2,242, p = 0,014 (bescherming gevoelige gegevens) en M = 1,136, t(63) = 2,528 (bescherming surfgedrag). Hieruit bleek dat respondenten die de interventie hadden gehad zich zowel beter beschermd voelen op het gebied van gevoelige gegevens als op het gebied van het tracken van het surfgedrag van de respondent. De effect sizes bij deze stellingen waren d = 0,56 (bescherming gevoelige gegevens) en d = 0,63 (bescherming surfgedrag), beide effect sizes komen volgens Cohen (1988) overeen met een gemiddeld effect. In tabel 6 staan de gevonden resultaten van de onafhankelijke t-toetsen. Levene’s test was in geen enkel geval significant, in tabel 6 zijn daarom ook alleen de resultaten te zien waarbij gelijke variantie is aangenomen.
Tabel 6: Onafhankelijke t-toetsen over de E-SQ variabelen
T-test for Equality of means
95% confidence inter-val of the difference t df Sig.(2-tailed) Mean Dif. SE Diff. Lower Upper Bescherming gevoelige gege-vens 2,242 63 ,029 1,095* ,488 ,119 2,071 Bescherming surfgedrag 2,528 63 ,014 1,136* ,449 ,238 2,033
Delen met an-dere websites
3,353 63 ,001 1,883* ,562 ,761 3,006
*. Significant op het 0,05 level (2-tailed).
Met betrekking tot de resultaten worden alle drie de hypothesen (H1, H2 en H3) verworpen en nemen we aan dat er statistische verschillen zijn gevonden.
4.3
Verschillen tussen mannen en vrouwen
Tot slot is er in dit onderzoek gekeken naar eventuele verschillen tussen mannen en vrouwen. Doordat de sample size hierdoor onder de n = 30 kwam te liggen en er daarom niet van de centrale limiet stelling mag worden uitgegaan, is er eerst getest of deze variabelen normaal verdeeld zijn. Uit de Shapiro-Wilkinson testen bleken een aantal van de variabelen niet normaal verdeeld. Bij de mannen waren dit de controlegroep van bescherming surfgedrag (p = 0,034), de controlegroep van delen met andere websites (p = 0,042) en de controlegroep van bescherming gevoelige gegevens (p = 0,025). Bij de vrouwen waren dit de controlegroep van delen met andere websites (p = 0,000), de controlegroep van bescherming gevoelige gegevens (p = 0,003) en tot slot de interventiegroep van bescherming gevoelige gegevens (p = 0,019).
Tabel 7: Shapiro-Wilkinson test over de E-SQ variabelen(mannen/vrouwen)
Geslacht Groep Statistic df Sig. Man Bescherming surfgedrag 0 ,863* 14 ,034
Bescherming surfgedrag 1 ,930 15 ,275 Delen met andere websites 0 ,870* 14 ,042 Delen met andere websites 1 ,918 15 ,180 Bescherming gevoelige gegevens 0 ,854* 14 ,025 Bescherming gevoelige gegevens 1 ,942 15 ,407
Vrouw Bescherming surfgedrag 0 ,912 20 ,070 Bescherming surfgedrag 1 ,921 16 ,177 Delen met andere websites 0 ,742* 20 ,000 Delen met andere websites 1 ,942 16 ,370 Bescherming gevoelige gegevens 0 ,839* 20 ,003 Bescherming gevoelige gegevens 1 ,860* 16 ,019 *. Significant op het 0,05 level.
Omdat niet alle groepen normaal verdeeld waren, is er voor gekozen om een niet-parametrische test uit te voeren, namelijk de Mann-Whitney test. Uit het onderzoek bleek dat de variabele, delen met andere websites, bij zowel de mannen (p = 0,010) als vrouwen (p = 0,034) significant was. Bescherming surfgedrag was in deze test alleen bij de vrouwen significant (p = 0,029).
Tabel 8: Mann-Whitney test over de E-SQ variabelen (mannen/vrouwen)
Geslacht Bescherming surfgedrag
Delen met an-dere websites Bescherming ge-voelige gegevens Man Mann-Whitney U 80,500 47,000* 80,000 Wilcoxon W 185,500 152,000 185,000 Z -1,101 -2,570 -1,113 Asymp. Sig.(2-tailed) ,271 ,010 ,266 Vrouw Mann-Whitney U 92,000* 95,000* 108,500 Wilcoxon W 302,000 305,000 318,500 Z -2,186 -2,117 -1,658 Asymp. Sig.(2-tailed) ,029 ,034 ,079
*. Significant op het 0,05 level (2-tailed).
Het verschil op de variabele Bescherming surfgedrag is apart, in studies zoals die van Park (2015) en Weinberger et al. (2017) worden geen verschillen gevon-den tussen de sociale factoren die meespelen bij de beoordeling van de staat van privacy. Er is alleen wel een verschil in de manier waarop vrouwen, met de-zelfde technologische vaardigheden als eende-zelfde groep mannen, omgaan met het implementeren van voorzorgsmaatregelen om de eigen privacy te beschermen. Vrouwen zijn minder geneigd om voorzorgsmaatregelen daadwerkelijk te imple-menteren (Milne et al., 2004). De ethische marketingstrategie kan hierdoor een significanter effect hebben bij vrouwen, omdat deze strategie voorzorgsmaatre-gelen biedt die deze groep anders nooit zou hebben gehad. Mannen nemen voor een deel zelf al voorzorgsmaatregelen, waardoor het effect bij de mannen minder significant is.
5
Discussie en Conclusie
In dit onderzoek is gekeken of een ethische marketingstrategie op het gebied van privacy effect had op de klanttevredenheid bij sociale media. Uit het onderzoek is gebleken dat gebruikers van Facebook meer tevreden waren met het platform op het moment dat er een ethische marketingstrategie in werking was gesteld.
Deze uitkomst verwerpt de hypothese dat er geen verschil is in tevredenheid, na het in werking stellen van een ethische marketingstrategie op het gebied van privacy.
Op basis van dit onderzoek is er te concluderen dat het instellen van een ethische marketingstrategie ook behulpzaam kan zijn voor sociale media, dit is te verklaren doordat privacy een steeds belangrijker begrip is geworden in onze samenleving, waardoor gebruikers van Facebook zich graag beschermd voelen op dit gebied. Wanneer gebruikers zich op de juiste manier beschermd voelen, zijn zij ook sneller tevreden over het platform.
Verder is er in dit onderzoek gekeken of het verschil alleen door mannen of vrouwen werd veroorzaakt. De bescherming van het surfgedrag was alleen bij de vrouwen significant, waardoor het verschil bij dit component mogelijk alleen door deze groep wordt verklaard.
5.1
Methodologische verklaringen
De resultaten die uit dit onderzoek verkregen zijn kunnen echter beïnvloed zijn door een aantal factoren. Ten eerste is er in dit onderzoek alleen gekeken naar Facebook en niet naar andere sociale media. Ten tweede is er gebruik gemaakt van een scenario en niet van een echte case study, scenario’s hebben als nadeel dat deze niet altijd de werkelijkheid op de juiste manier representeren en res-pondenten hier dan ook anders op kunnen reageren. Ten derde is er gebruik gemaakt van convenience sampling, bij deze methode worden alleen makkelijk benaderbare respondenten gebruikt, dit heeft als nadeel dat respondenten niet volledig willekeurig zijn gekozen en dat er ook een bias kan ontstaan zoals bij het opleidingsniveau (hoog percentage hoogopgeleide respondenten).
5.2
Eerdere bevindingen en maatschappelijke relevantie
Uit eerder onderzoek werd al geconcludeerd dat het instellen van een ethische marketingstrategie een positief effect kan hebben voor bedrijven. De resul-taten uit dit onderzoek sluiten hier ook bij aan en bevestigen dat eenzelfde strategie gebruikt kan worden voor privacy gerelateerde issues bij sociale me-dia. Doordat het onderzoek aantoont dat het een positief effect heeft op de klanttevredenheid bij sociale media, wordt ook de maatschappelijke relevantie aangetoond. Wanneer sociale platformen voor deze toepassing kiezen van de ethische marketingstrategie, heeft dit een algemeen positief effect op de privacy van de gebruikers op deze platformen. Ook heeft dit onderzoek aangetoond dat de ethische marketingstrategie toegepast kan worden op sociale media, hier was voorheen nog niet naar gekeken en zo helpt dit onderzoek bij het uitbreiden van de klanttevredenheids literatuur.
5.3
Vervolgonderzoek
Doordat in het huidige onderzoek slechts naar één sociaal platform is gekeken zou in een vervolgonderzoek naar de ethische marketingstrategie voor privacy gerelateerde problemen binnen sociale media ook bij andere sociale platformen gekeken moeten worden. Ook is in het huidige onderzoek gebruik gemaakt van een scenario, het zou voor vervolgonderzoek goed zijn als er medewerking ge-kregen kan worden van een sociaal platform, om daadwerkelijk een ethische marketingstrategie in te zetten op het privacy vlak. Verder is het voor vervolg-onderzoek belangrijk dat er een grotere sample size wordt genomen, zodat ook het verschil tussen mannen en vrouwen parametrisch getest kan worden.
5.4
Afsluiting
Wat uit dit onderzoek geconcludeerd kan worden is dat een ethische marketing-strategie gericht op privacy issues bij sociale media kan helpen bij het verbeteren van de klanttevredenheid bij deze sociale media. Er zijn significante verschillen gevonden tussen de controlegroep en de groep met de ethische marketingstrate-gie die aantonen dat gebruikers van sociale media meer tevreden zijn, wanneer er goed nagedacht wordt over hun privacy.
Referenties
ABN AMRO. (2019). Een betere bank door een duur-zame bedrijfsvoering. Retrieved 19-05-2019, from https://www.abnamro.com/nl/over-abnamro/in-de-maatschappij/ duurzaamheid/bedrijfsvoering/index.html
Akinci, S., Atilgan-Inan, E., & Aksoy, S. (2010). Re-assessment of es-qual and e-recs-qual in a pure service setting. Journal of Business Research, 63 (3), 232–240.
Bauer, H. H., Falk, T., & Hammerschmidt, M. (2006). etransqual: A transaction process-based approach for capturing service quality in online shopping. Journal of Business Research, 59 (7), 866–875.
Chang, W.-L. (2011). A mixed-initiative model for quality-based e-services pricing. Total Quality Management & Business Excellence, 22 (9), 975– 991.
Cohen, J. (1988). Statistical power analysis for the behavioral sciences.
Connolly, R., Bannister, F., & Kearney, A. (2010). Government website service quality: a study of the irish revenue online service. European Journal of Information Systems, 19 (6), 649–667.
Cristobal, E., Flavián, C., & Guinaliu, M. (2007). Perceived e-service qua-lity (pesq) measurement validation and effects on consumer satisfaction and web site loyalty. Managing service quality: An international journal , 17 (3), 317–340.
Devaraj, S., Fan, M., & Kohli, R. (2003). E-loyalty: elusive ideal or competitive edge? Communications of the ACM , 46 (9), 184–191.
Elkhani, N., Soltani, S., & Jamshidi, M. H. M. (2014). Examining a hybrid model for e-satisfaction and e-loyalty to e-ticketing on airline websites. Journal of Air Transport Management , 37 , 36–44.
Fornell, C. (1992). A national customer satisfaction barometer: the swedish experience. Journal of marketing , 56 (1), 6–21.
Francis, J. E., & White, L. (2002). Pirqual: a scale for measuring customer expectations and perceptions of quality in internet retailing. In Proceedings of the 2002 american marketing association winter educators’ conference: marketing theory and applications (Vol. 13, pp. 263–70).
Ghosh, M. (2018). Measuring electronic service quality in india using es-qual. International Journal of Quality & Reliability Management , 35 (2), 430– 445.
Gommans, M., Krishman, K. S., & Scheffold, K. B. (2001). From brand loyalty to e-loyalty: A conceptual framework. Journal of Economic & Social Research, 3 (1).
Hallam, C., & Zanella, G. (2017). Online self-disclosure: The privacy para-dox explained as a temporally discounted balance between concerns and rewards. Computers in Human Behavior , 68 , 217–227.
Hilton, J. (2009). Improving the secure management of personal data: Pri-vacy on-line is important, but it’s not easy. information security technical report , 14 (3), 124–130.
Holmsten-Carrizo, C., & Mark-Herbert, C. (2014). Luxury marketing strategies related to ethical sourcing..
Home Textiles Today. (2019). Walmart ceo: We are playing the long game. Retrieved 19-05-2019, from http://www.hometextilestoday.com/article/563457-walmart-ceo-were-playing-long-game/
Honore Petnji Yaya, L., Marimon, F., & Casadesus, M. (2011). Customer’s loy-alty and perception of iso 9001 in online banking. Industrial Management & Data Systems, 111 (8), 1194–1213.
Jones, H. (2000). Nike and social responsibility. RSA Journal , 148 (5495), 20–21.
Kim, H. M., & Nitecki, D. A. (2014). A proposed scale for measuring the quality of social media services: An e-s-qual approach. Proceedings of the American Society for Information Science and Technology , 51 (1), 1–4. Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2010). Marketing 3.0: From products
to customers to the human spirit. John Wiley & Sons.
Lanting, B. (2018). Cambridge analytica sluit deuren als gevolg van facebook-schandaal. de Volkskrant. Retrieved 20-04-2019, from https://www.volkskrant.nl/nieuws-achtergrond/cambridge-analytica-sluit-deuren-als-gevolg-van-facebook-schandaal ∼b7eb750f/
Levin, S. (2018). Google search results for abortion services promote anti-abortion centers. Retrieved 08-04-2019, from https://www.theguardian.com/world/2018/feb/13/abortions-near-me-google-search-results-anti-pro-life-groups-promote
Loiacono, E. T. (2001). Webqual (tm): A web site quality instrument. American Marketing Association: Winter Marketing Educators’ Conference. Madden, M., Rainie, L., Zickuhr, K., Duggan, M., & Smith, A.
(2014). Public perceptions of privacy and security in the post-snowden era. Pew Research Center. Retrieved 25-06-2019, from
https://www.pewinternet.org/2014/11/12/public-privacy-perceptions/
Milne, G. R., Rohm, A. J., & Bahl, S. (2004). Consumers’ protection of online privacy and identity. Journal of Consumer Affairs, 38 (2), 217–232. Minarti, S. N., & Segoro, W. (2014). The influence of customer satisfaction,
switching cost and trusts in a brand on customer loyalty–the survey on student as im3 users in depok, indonesia. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 143 , 1015–1019.
Nemati, B., Gazor, H., MirAshrafi, S., & Ameleh, K. (2002). Analyzing e-service quality in service-based website by e-servqual. Management Science Let-ters, 2 (2), 727–734.
Norwood, F. B., & Lusk, J. L. (2011). Social desirability bias in real, hypotheti-cal, and inferred valuation experiments. American Journal of Agricultural Economics, 93 (2), 528–534.
NOS. (2018). Delete facebook-oproep van arjen lubach gaat internationaal. Retrieved 20-04-2019, from https://nos.nl/artikel/2226575-delete-facebook-oproep-van-arjen-lubach-gaat-internationaal.html
Oliver, R. L. (1999). Whence consumer loyalty? Journal of marketing , 63 (4_suppl1), 33–44.
Parasuraman, A., Berry, L. L., & Zeithaml, V. A. (1991). Refinement and reassessment of the servqual scale. Journal of retailing , 67 (4), 420. Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Berry, L. L. (1985). A conceptual
mo-del of service quality and its implications for future research. Journal of marketing , 49 (4), 41–50.
Parasuraman, A., Zeithaml, V. A., & Malhotra, A. (2005). Es-qual: a multiple-item scale for assessing electronic service quality. Journal of service re-search, 7 (3), 213–233.
Park, Y. J. (2015). Do men and women differ in privacy? gendered privacy and (in) equality in the internet. Computers in Human Behavior , 50 , 252–258.
Reichheld, F. F. (2001). The loyalty effect. the hidden force behind growth, profits, and lasting value. Harvard Business School Press.
Rijksoverheid. (2019). Hoe komt een wet tot stand? Retrieved 25-06-2019, from https://www.rijksoverheid.nl/onderwerpen/wetgeving/hoe-komt-een-wet-tot-stand
Sun, Q., Wang, C., & Cao, H. (2009). Applying es-qual scale to analysis the factors affecting consumers to use internet banking services. In 2009 iita international conference on services science, management and engineering (pp. 242–245).
van der Veer, N., Broekee, S., & Hoekstra, H. (2019). Nationale social media on-derzoek 2019. Newcom Researh & Consultancy B.V. Retrieved 20-04-2019, from https://www.newcom.nl/downloads/Newcom_Nationaal_Social-Media_Onderzoek_2019.pdf
Weinberger, M., Zhitomirsky-Geffet, M., & Bouhnik, D. (2017). Sex differences in attitudes towards online privacy and anonymity among israeli students
with different technical backgrounds. Information Research: An Interna-tional Electronic Journal , 22 (4), 23.
Westin, A. F., & Ruebhausen, O. M. (1967). Privacy and freedom (Vol. 1). Atheneum New York.
Yoo, B., & Donthu, N. (2001). Developing a scale to measure the perceived qua-lity of an internet shopping site (sitequal). Quarterly journal of electronic commerce, 2 (1), 31–45.
Zavareh, F. B., Ariff, M. S. M., Jusoh, A., Zakuan, N., Bahari, A. Z., & As-hourian, M. (2012). E-service quality dimensions and their effects on e-customer satisfaction in internet banking services. Procedia-social and behavioral sciences, 40 , 441–445.
Bijlagen
Vragenlijst
1. Wat is uw geslacht? 2. Wat is uw leeftijd?
3. Wat is uw huidige of afgeronde opleiding? 4. Hoe vaak maakt u gebruik van sociale media? 5. Hoe vaak maakt u gebruik van Facebook
Stel dat: Facebook heeft besloten om de privacy van gebruikers te gaan ver-beteren. Facebook maakt nu gebruik van nieuwe technieken, waardoor u exact kunt aangeven wie er toegang heeft tot uw informatie. Zo kunt u aangeven of er bijgehouden mag worden welke pagina’s u bezoekt, of andere bedrijven toe-gang hebben tot uw hobby’s/interesses en u kunt kiezen voor de nieuwe privacy modus. Wanneer u deze modus aanzet, worden er geen enkele gegevens meer opgeslagen en worden er ook geen tracking cookies aangemaakt.
In hoeverre bent u het eens met de volgende stellingen
1. Facebook beschermt mijn informatie over mijn surfgedrag op de website goed
2. Facebook deelt mijn informatie niet met andere websites
3. Facebook beschermt mijn gevoelige en persoonlijke(zoals naam, adres en woonplaats) informatie goed
