Het eetgedrag van UvA studenten : een netwerkanalyse naar het effect van vrienden op het eetgedrag van UvA studenten

(1)

HET EETGEDRAG VAN

UVA STUDENTEN

Een netwerkanalyse naar het effect van vrienden op

het eetgedrag van UvA studenten

Bacheloronderzoek Sociologie

Student: Leontine Kooman

Studentnummer: 11017937

Universiteit van Amsterdam

Datum: 24 juni 2019

Aantal woorden: 8098

Begeleider: Chip Huisman

Tweede lezer: Jeroen Bruggeman

(2)

1

1 I

NHOUDSOPGAVE

1. Inleiding ... 2

2. Theoretisch kader ... 4

2.1 Hoe netwerken gezondheid beïnvloeden ... 4

2.2 De invloed van netwerken op het eetgedrag ... 4

2.3 Mechanismen van beïnvloeding ... 5

2.4Verschillende netwerken ... 6 3 Methodologie ... 8 3.1 Procedure ... 8 3.2 Participanten ... 8 3.3 Materialen ... 9 3.3.1 Afhankelijke variabele ... 9 3.3.2 Onafhankelijke variabelen ... 10 3.3.3 Andere variabelen ... 12 3.4 Analyse strategie ... 12 4 Resultaten ... 14 4.1 Typen eetgedrag ... 14 4.2 Toetsing hypotheses ... 16

4.2.1 Afhankelijke variabele: vetrijk eetgedrag ... 16

4.2.2 Afhankelijke variabele: vegetarisch/veganistisch eetgedrag ... 20

4.2.3 Afhankelijke variabele: suikerrijk eetgedrag ... 24

5 Conclusie en discussie ... 28

5.1 Conclusie ... 28

5.2 Discussie ... 31

6 Literatuurlijst ... 33

(3)

2

1. I

NLEIDING

Eetgedrag speelt een centrale rol bij de gezondheid van mensen (Nudelman, Kalish & Shiloh, 2019). Mensen kunnen zich hierbij laten leiden door bepaalde voorschriften, zoals de Schijf van Vijf van het voedingscentrum (www.voedingscentrum.nl). De Schijf van Vijf biedt een manier om gezond te eten. Echter eet de Nederlandse bevolking te weinig groente, fruit en vis (CBS, 2015). Van de jongeren tussen de 20 en 30 jaar voldoet ongeveer 20 procent aan de norm voor voldoende groente en fruit en enkel 10 procent aan de norm voor voldoende vis. De cijfers van het CBS laten dus zien dat het eetgedrag van de Nederlandse bevolking niet aan de aanbevolen maatstaven voldoet. Dit roept de vraag op welke factoren een rol spelen bij het wel of niet gezond eten.

Een factor die van invloed is op hoe mensen eten, is hun sociale netwerk. De link tussen gedrag en de sociale omgeving is door meerdere onderzoeken aangetoond (Wills, Backett-Milburn, Roberts & Lawton, 2011; Carpiano, 2006; Tomlinson, 2003; Dománki, 2017; Rostila, 2011; Pachucki, 2010). Er zijn verschillende soorten netwerken die invloed hebben op het gedrag van een individu. Mensen vormen netwerken door de interpersoonlijke band die ontstaat wanneer mensen een gezamenlijke focus hebben (Feld, 1981). Een sociaal netwerk dat invloed heeft op gedrag is het familiaire netwerk waarin opvoeding een grote rol speelt. Daarnaast is het vriendennetwerk een belangrijk sociaal netwerk. Hierbij kunnen deze verschillende netwerken een andere invloed uitoefenen (Vintila, 2012). Deze invloed kan positief zijn waarbij individuen gezonder gaan eten naar aanleiding van netwerkinvloeden (Vintila & Odagiu, 2015; Gruber, 2008). Netwerkinvloed kan ook negatief zijn, oftewel het ongezonder eten van individuen (De La Haye, Robins, Mohr & Wilson, 2013; Wouters, Larsen, Kremers, Dagnelie & Geenen, 2010).

In dit onderzoek ligt de focus op het achterhalen van de invloed uit het vriendennetwerk op voeding van studenten aan de Universiteit van Amsterdam (UvA). Studenten komen tijdens de studie steeds meer los van het ouderlijk huis en komen daarmee in aanraking met andere eetgewoontes. Hierbij kunnen vriendschapsnetwerken een grotere rol gaan spelen in het ontwikkelen van een bepaald eetgedrag. Een voorbeeld hiervan is dat studenten uit huis gaan en hierdoor zelf eten moeten halen en koken. Hierdoor worden de studenten gedwongen

(4)

3 bepaalde keuzes te maken met betrekking tot wat er voor eten in huis gehaald wordt (Deliens, De Bourdeaudhuij & Deforche, 2014). Deze keuzes worden beïnvloed door de verschillende sociale netwerken van studenten. Doordat de UvA internationaal gericht is, komen studenten in aanraking met een grote verscheidenheid aan nieuwe culturen en de eetgewoontes die hiermee samenhangen. Zo is in het studiejaar 2018/2019 het aandeel niet Nederlandse studenten 21% (“Tableau Public”, z.d.). Met deze reden is het interessant om UvA studenten in het bijzonder te onderzoeken.

De onderzoeksvraag die hieruit naar vorenkomt is ‘in hoeverre wordt het eetgedrag van studenten aan de UvA bepaald door vriendennetwerken?’. De volgende twee deelvragen zullen gebruikt worden om de hoofdvraag te beantwoorden: (1) Welke typen eetgedrag bestaan er onder UvA studenten?; (2) Hangen deze typen eetgedrag van UvA studenten positief samen met die van hun vrienden (buiten en binnen de UvA)?

(5)

4

2. T

HEORETISCH KADER

2.1 H

OE NETWERKEN GEZONDHEID BEÏNVLOEDEN

De sociale netwerktheorie legt een link tussen het sociale netwerk en het gedrag van individuen. Sociale netwerken hebben invloed op individuele keuzes in diverse sociale domeinen, waaronder het domein van gezondheid (DiMaggio & Garip, 2012) Gezondheid is hierbij interdependent (Smith & Christakis, 2008). Het hebben van overgewicht wordt sociaal overgedragen tussen personen (Christakis & Fowler, 2007). Gewichtsverlies, of gewichtstoename, is ook gedrag dat sociaal overgedragen wordt tussen personen (Smith & Christakis, 2008) waarbij dit samenhangt met het aanhouden van een bepaalde manier van eten. De invloed vanuit het netwerk kan gezondheid bevorderend zijn, maar kan ook gedrag beperken of ongezond gedrag aanmoedigen (Ibid.).

Volgens DiMaggio en Garip (2012) zijn er drie manieren waarop netwerken individuele keuzes beïnvloeden, namelijk network externalities, social learning en normative influence. Met betrekking tot gezondheid is het vooral interessant om te kijken naar de normatieve invloed. Deze invloed komt op twee manieren voor, namelijk “in the first type, ego’s alters are divided between those attempting to induce generally approved behavior (e.g., smoking cessation or dieting) and those who are indifferent but not hostile” (DiMaggio & Garip, 2012, p. 108) en “the second type of normative influence entails struggle between two sets of opposing network alters, each applying positive and negative sanctions to sway ego to its side (e.g. political partisans)” (Ibid., p. 109). Met betrekking tot gezondheid houdt dit dus in, bij de eerste manier, dat een deel van het netwerk bepaald gezondheidsgedrag aanmoedigen terwijl de rest van het netwerk hier min of meer onverschillig over zijn. Op de tweede manier zijn er sancties aanwezig op het vertoonde gedrag. DiMaggio en Garip benoemen in het bovenstaande citaat al kort dat het aanhouden van een dieet past bij het eerste type normatief gedrag

2.2 D

E INVLOED VAN NETWERKEN OP HET EETGEDRAG

De manier van eten wordt grotendeels beïnvloedt door de familie, op de tweede plaatst speelt media een rol en op de derde plaats zijn vrienden van invloed (Vintila, 2012). Verschillende

(6)

5 sociale netwerken hebben een andere invloed op het eetgedrag. Zo stellen Villalonga-Olives en Kawachi “behavioural-social contagion is related to the phenomenon whereby behaviours – both good and bad – can spread within a social network” (2017, p. 125).

Gezond eten wordt dit onderzoek geassocieerd met de waarden van de familie terwijl social

networking food wordt geassocieerd met media en vrienden (Vintila, 2012). Vrienden zijn

daarnaast een belangrijke factor voor de inname van ‘low-nutriënt, energy dense (LNED) foods’ (De La Haye, Robins, Mohr & Wilson, 2013) en het snack gedrag (Wouters, Larsen, Kremers, Dagnelie & Geenen, 2010). Hieruit volgt de aanname dat vrienden een grote kans hebben op het beïnvloeden van voornamelijk het ongezonde eetgedrag.

2.3 M

ECHANISMEN VAN BEÏNVLOEDING

Er zijn een aantal mechanismen die de sociale beïnvloeding tot stand brengen. De interpersoonlijke invloed is van groot belang, waarbij social support een eerste mechanisme is (Deliens, De Bourdeaudhuij en Deforche, 2014). De sociale omgeving zorgt voor een supportnetwerk waarbij stressvolle momenten minder invloed hebben op het eetgedrag van het individu (Ibid.). Een voorbeeld hiervan is de tentamenperiode voor studenten waarin de sociale support zorgt voor het behouden van het gezondere eetgedrag, in plaats van het eten van snelle ongezonde maaltijden (Ibid.). Een volgend mechanisme is peer pressure (Ibid.). Dit mechanisme houdt in dat afwijkend gedrag van een individu door het sociale netwerk wordt opgemerkt en hier vervolgens sancties op staan. Zo bespreken Deliens, De Bourdeaudhuij en Deforche een casus waarbij een student aangeeft dat het opvalt als één persoon binnen de groep zijn eigen brood meeneemt terwijl de rest een broodje haalt in de kantine. Daarbij geeft deze student aan dat de kans groot is dat dit individu de eerstvolgende keer ook het gedrag van de groep vertoont als gevolg van sociale druk. In het verlengde van deze peer pressure staat informal social control (Carpiano, 2006) waarin individuen elkaar in de gaten houden en op deze manier zorgen voor het gewenste gedrag. Een ander mechanisme is de community organization participation (Carpiano, 2006). Hierbij nemen individuen deel aan activiteiten als een groep. Dit versterkt het groepsgevoel, maar daarnaast is er een mogelijkheid om nieuwe informatie te ontvangen (Villalonga, -Olives, Wind & Kawachi, 2018). Social trust is hier een belangrijke factor. Hierbij gaat het over het belang van

(7)

6 vertrouwen bij het overbrengen van gezondheidsinformatie en gedragingen (Carpiano, 2006). Dit vertrouwen maakt namelijk mogelijk dat de informatie die binnen het netwerk worden doorgegeven ook opgenomen worden door het individu. Bij weinig vertrouwen is de invloed van het netwerk minder sterk.

De hierboven besproken mechanismen (social support, peer pressure, informal social control, community organization participation en social trust) geven weer hoe gedragingen en opvattingen binnen een netwerk doorgegeven worden. Door het doorgeven van gedragingen en opvattingen gaan individuen in een netwerk steeds meer op elkaar lijken. De overeenkomst in gedrag tussen mensen die elkaar kennen wordt hiermee verklaart aan de hand van sociale beïnvloeding.

2.4 V

ERSCHILLENDE NETWERKEN

Netwerken van studenten worden gevormd rondom verschillende foci waardoor studenten zich in verschillende netwerken bevinden. Hierbij wordt een focus gezien als “a social, psychological, legal, or physical entity around which joint activities are organized (e.g., workplaces, voluntary organizations, hangouts, families, etc.)” (Feld, 1981, p. 1016). Als gevolg hiervan hebben mensen dezelfde focus waardoor zij interpersoonlijke verbindingen met elkaar aangaan en een cluster vormen (Ibid.). Vrienden die zijn ontstaan tijdens het opgroeien, en dus los staan van het netwerk dat is ontstaan tijdens de studie, kan gezien worden als een eerste focus. Hypothese 1 die hieruit ontstaat is: ‘het eetgedrag van UvA studenten wordt positief beïnvloed door het eetgedrag van vrienden buiten de UvA’. Tijdens de studie hebben studenten een nieuwe focus waarin zij een nieuwe cluster vormen met de mensen waarmee zij studeren. Hieruit ontstaat hypothese 2: ‘het eetgedrag van UvA studenten wordt positief beïnvloed door het eetgedrag van vrienden binnen de UvA’.

(8)

(9)

8

3 M

ETHODOLOGIE

3.1 P

ROCEDURE

Voor het verzamelen van de data is eerst de vragenlijst gemaakt, waarna deze toegankelijk is gemaakt voor respondenten door middel van het online platform Qualtrics. Vervolgens is er contact gezocht met docenten van een andere opleiding dan Sociologie. Er is data verzameld buiten de eigen opleiding om de kans op bekenden in een werkgroep zo klein mogelijk te maken, omdat er anders persoonlijke informatie bekend is. Door middel van mail is er contact gezocht met docenten waarbij er werd gevraagd voor een gesprek om de mogelijkheden om langs te komen in een werkgroep of hoorcollege te bespreken.

Er is langsgegaan in 6 werkgroepen en 1 hoorcollege. Tijdens de dataverzameling is er een presentatie gehouden waarbij de link op het scherm te zien was. De onderzoeker is voor een kwartier aanwezig gebleven na de presentatie waarna de docent de les heeft afgesloten met nog een keer de vraag of studenten de vragenlijst in konden vullen.

In dit onderzoek is er gebruik gemaakt van een gelegenheidssample. Het namelijk om vrijwillige deelname van respondenten waarbij respondenten zijn verzameld op basis van deelname aan een studie aan de UvA. Er heeft dus een zekere selectie plaatsgevonden. Hierdoor is het niet mogelijk om de resultaten te generaliseren naar de UvA populatie of studenten buiten de UvA. Representatief kan dit onderzoek dus enkel iets zeggen over de onderzochte groep UvA studenten.

3.2 P

ARTICIPANTEN

Data is verzameld bij de studies culturele antropologie en ontwikkelingssociologie, communicatiewetenschappen, politicologie, cultuurwetenschappen, en de minor entrepreneurship aan de UvA. Hierbij zijn er in totaal 176 studenten benadert. De respondenten werden tijdens een presentatie gevraagd om de online vragenlijst in te vullen. Na deze presentatie is de link naar alle studenten in het vak verstuurd. Vervolgens is er nog een herinnering gestuurd waarna in totaal 75 studenten de vragenlijst hebben ingevuld, de

(10)

9 responsie was 42,61%. De gemiddelde leeftijd van de respondenten was 22,5 jaar en de genderverhouding was 41,5% man en 58,5% vrouw.

3.3 M

ATERIALEN

In de vragenlijst is gevraagd naar gender, leeftijd, het vriendennetwerk, opvattingen over voeding en het eetgedrag zelf. De vragen gericht op het eetgedrag zijn gebaseerd op de vragenlijst van Haye, Robins, Mohr en Wilson (2013), omdat deze vragen een goede basis vormen voor dit onderzoek. De voor dit onderzoek gestelde vragen waren onderdeel van een grotere vragenlijst die gemiddeld 10 minuten duurde om in te vullen. De vragenlijst is in het Engels afgenomen, maar voor de rapportage in dit onderzoek zijn de vragen vertaald naar het Nederlands. De gebruikte vragen uit de vragenlijst zijn te vinden in bijlage 1.

3.3.1 Afhankelijke variabele

Eetgedrag. Om het eetgedrag te achterhalen is er gevraagd naar de consumptie van bepaalde voedingsmiddelen. Hierbij is de vraag ‘hoe vaak consumeer je één portie van de volgende voedingsmiddelen?’ gesteld. Er is gevraagd naar de inname van gezonde voedingsmiddelen1_:

groente; fruit; vlees of eieren; meergranen producten (bijvoorbeeld brood); noten, tofú of tempé; vegetarische burgers; plantaardige olie (zoals olijfolie of zonnebloemolie; en water en thee. Daarnaast is er gevraagd naar de inname van ongezonde voedingsmiddelen2_{: chocolade;}

snoep; koek; taart of cake; pizza; hamburgers (of hotdogs); friet of patat; frisdrank; alcohol; en andere lokale gerechten of fast food met een hoog gehalte aan zout, vet of suiker (of alle drie). De antwoordmogelijkheden zijn gebaseerd op een Likert schaal van zeven punten (1. Niet in de afgelopen maand; 2. Minder dan één keer in de week; 3. Een of twee keer in de

1_{Gezonde voeding: het voedingscentrum beschrijft gezond eten aan de hand van de Schijf van Vijf,}

omdat mensen hiermee voldoende voedingsstoffen binnenkrijgen. Bij het eten van de Schijf van Vijf bestaan de groepen voedingsmiddelen uit: groente en fruit; smeer- en bereidingsvetten; vis, peulvruchten, vlees, ei, noten en zuivel; brood, graanproducten en aardappelen; en dranken. Een aantal vuistregels die zij hierbij weergeven op hun pagina zijn, eet: volop groente en fruit; vooral volkoren; meer plantaardig en minder vlees; gebruik zachte vloeibare vetten; en drink dorstlessers zonder suiker (www.voedingscentrum.nl).

2_{Ongezonde voeding: Haye, Robins, Mohr en Wilson (2013) benaderen ongezond eten door middel}

van het begrip LNED-food. Dit staat voor low nutrient, energy dense food. Daarnaast gebruiken Haye, Robins, Mohr en Wilson (2013) het begrip high energy food in hun vragenlijst waarmee zij duiden op voedsel met een hoog gehalte aan zout, suiker en/of vet.

(11)

10 week; 4. Drie tot zes keer in de week; 5. Eens per dag; 6. Twee keer per dag; 7. Drie of meer keer per dag).

3.3.2 Onafhankelijke variabelen

Opvattingen. Opvattingen over voeding staan los van het daadwerkelijke eetgedrag, maar kunnen hier wel op van invloed zijn. De vraag die gebruikt is om te achterhalen hoe studenten nadenken over gezonde- en ongezonde voeding luidt: ‘Ik denk dat het minstens tweemaal per dag eten van high-energy/gezond eten … is’ met antwoordmogelijkheden van ‘zeer onaangenaam’ naar ‘zeer aangenaam’ op een schaal van vijf punten.

Vriendschapsnetwerken binnen de UvA. Vriendschapsnetwerken binnen de studie aan de UvA zijn in dit onderzoek in kaart gebracht op het niveau van werkgroepen. Om dit netwerk te meten is er gevraagd naar de ‘voor- en achternaam van maximaal 10 beste vrienden binnen de werkgroep’. Hierbij is de vraag ‘in welke werkgroep zit je?’ toegevoegd voor de vragenlijst die is afgenomen tijdens het hoorcollege. Een samenvatting van de eetgedrag en opvatting variabele is te zien in tabel 1.

Tabel 1: beschrijvende statistiek netwerk variabelen vrienden binnen de UvA

N Min Max Gem. S.E.

Ongezond eetgedrag 28 ,00 39,00 23,643 8,608

Gezond eetgedrag 28 ,00 44,00 32,571 10,308

Ongezonde opvattingen 28 1,00 7,00 3,25 1,993

Gezonde opvattingen 28 4,00 7,00 6,18 ,983

Vriendschapsnetwerken buiten de UvA. Om het vriendschapsnetwerk en het effect van het netwerk buiten de UvA-studie te meten, zijn er een aantal vragen gesteld over maximaal drie beste vrienden buiten het UvA netwerk. Er werd gevraagd naar het eetgedrag door middel van de vraag ‘markeer welk statement bij deze vriend past – mijn vriend eet high energy eten (bijvoorbeeld snoep, pizza, friet/patat, etc.)/gezond eten (bijvoorbeeld groente, fruit, meergranen producten, etc.) …’ met vier antwoordmogelijkheden (1. Minder dan een keer in

(12)

11 de maand; 2. Een keer in de maand; 3. Een keer in de week; 4. Elke dag). Deze variabele, voor de drie beste vrienden buiten de UvA, is samengevoegd door middel van het berekenen van een gemiddelde score. Een samenvatting van deze variabelen is te zien in tabel 2.

Tabel 2: beschrijvende statistiek netwerk variabelen vrienden buiten de UvA

Ongezond eetgedrag 82 ,00 3,67 1,024 1,153

Gezond eetgedrag 82 ,00 4,00 1,264 1,429

Vervolgens is er gevraagd naar de opvattingen van deze vrienden over eten door middel van de vraag ‘markeer welk statement bij deze vriend past – mijn vriend vindt het fijn om

high-energy eten te eten’ en ‘- mijn vriend vindt het belangrijk om gezond te eten’ met drie

antwoordmogelijkheden (1. Deze opmerking past bij deze vriend; 2. Deze opmerking past niet bij deze vriend; 3. Ik weet niet of deze opmerking bij mijn vriend past). Deze variabele is eerst gecodeerd als een dichotome variabele met 1 = deze opmerking past bij deze vriend en 0 = deze opmerking past niet bij deze vriend; ik weet niet of deze opmerking bij mijn vriend past; missende waarden. Hierdoor wordt 0 gezien als geen of negatieve en 1 als positieve invloed vanuit deze vrienden. Tabel 3 geeft een samenvatting van deze variabelen.

Tabel 3: beschrijvende statistiek dichotome variabelen opvattingen voeding

Ongezond eten Gezond eten

Gem. S.E. Gem. S.E.

1e_{beste vriend buiten de UvA} _,436 _,499 _,468 _,502

2e_{beste vriend buiten de UvA} _,245 _,432 _,277 _,450

(13)

12 Vervolgens zijn deze dichotome variabelen van de drie aparte vrienden buiten de UvA bij elkaar opgeteld om één variabele te maken. Een samenvatting van variabelen voor eetgedrag en opvattingen uit het vriendennetwerk buiten de UvA is te vinden in tabel 4.

Tabel 4: beschrijvende statistiek netwerk variabelen vrienden buiten de UvA

Ongezonde opvattingen 82 ,00 3,00 ,927 ,979

Gezonde opvattingen 82 ,00 3,00 1,037 1,082

Familie normen. Om het effect vanuit het ouderlijk huis te meten zijn twee vragen gesteld, namelijk ‘eten volwassenen die belangrijk zijn voor jou (ouders, verzorgers, andere familieleden) ‘high-energy’/gezond eten tweemaal per dag?’. Met antwoordmogelijkheden op een Likert schaal van 5 punten (dit doen zij zeker niet – dit doen zij zeker wel). De daaropvolgende vraag luidt: ‘vinden volwassenen die belangrijk zijn voor jou (ouders, verzorgers, andere familieleden) dat jij tweemaal per dag ‘high-energy’/gezond eten moet eten?’ waarbij dezelfde antwoordmogelijkheden gegeven zijn.

3.3.3 Andere variabelen

Gender. Om het gender effect te achterhalen is de vraag ‘wat is jouw gender?’ gesteld. Hierbij konden respondenten kiezen uit 1 = man, 2 = vrouw, en 3 = anders. Geen respondent in de dataset heeft de categorie ‘anders’ gebruikt, maar enkel de categorieën man en vrouw. Deze variabele is gecodeerd als een dichotome variabele met 0 = vrouw en 1 = man.

Leeftijd. Er is gevraagd naar het geboortejaar om de leeftijd van de respondenten te meten.

3.4 A

NALYSE STRATEGIE

Door middel van een OLS-regressieanalyse in SPSS is het effect van het vriendennetwerk buiten de UvA geschat. Doordat data voor het vriendennetwerk binnen de UvA is gebaseerd op de werkgroepen waarin zij zich bevinden, is er door middel van een node-level regressie in

(14)

13 UCINET een schatting gemaakt van het effect van het vriendennetwerk binnen de UvA. Een klassieke significantie die uit de OLS-regressie naar voren komt is namelijk gebaseerd op de waarschijnlijkheid dat de correlatie voorkomt in een populatie waarin individuen onafhankelijk van elkaar zijn (Borgatti,Everett & Johnson, 2018). In het geval van werkgroepen zijn individuen niet onafhankelijk van elkaar waardoor de klassieke significantie niet gebruikt kan worden. Om toch een significantieniveau te kunnen berekenen, wordt er gebruik gemaakt van een permutatie test die “[…] essentially calculates all the ways that the experiment could have come out given that scores were actually independent of height, and counts the proportion of random assignments yielding a correlation as large as the one actually observed” (Ibid.).

(15)

14

4 R

ESULTATEN

4.1 T

YPEN EETGEDRAG

Allereerst is er een exploratieve factor analyse gedaan op basis van de ingevulde inname van de verschillende voedingsitems om eventuele clusters in eetgedrag te achterhalen. Hierbij zijn enkel de items meegenomen die een factor 0,4 of hoger hadden. Er zijn drie patronen te herkennen waarbij respondenten een tendens hebben naar deze manier van eten. De uitkomst van deze factor analyse, waarop de typen eetgedrag zijn gebaseerd, zijn te vinden in tabel 5.

Tabel 5: uitkomst factor analyse

Component

1 Component 2 Component 3 Component 4 Hamburgers (of hotdogs) ,674

Pizza ,840

Lokale gerechten of ‘fast food’ met een hoog gehalte aan zout, vet, of suiker (of alle drie);

,643

Friet of patat ,734

Alcoholische dranken ,673

Noten, tofu en tempé ,443

Fruit ,837 Groente ,891 Meergranenproducten ,813 Chocolade ,665 Snoep ,762 Koek ,797 Cake of taart ,607 Frisdranken ,534

(16)

15 Het eerste type eetgedrag dat uit de factor analyse naar voren komt is een tendens naar vetrijk eten. De voedingsitems die sterk met elkaar correleren zijn: hamburgers (of ‘hotdogs’); frietjes of patat; pizza; lokale gerechten of ‘fast food’ met een hoog gehalte aan zout, vet, of suiker (of alle drie); en alcoholische dranken. Hierbij zijn component 1 en 2, te zien in tabel 5, bij elkaar gevoegd. Een reliability test voor deze voedingsitems geeft een Cronbach’s Alpha van ,707. Het tweede type eetgedrag is een tendens naar vegetarisch/veganistisch eten. Voedingsitems die hierbij sterk correleren zijn: noten, tofu en tempé; fruit; groente; en meergranen producten (bijvoorbeeld brood). Een reliability test voor deze voedingsitems geeft een Cronbach’s Alpha van ,579. Het derde type eetgedrag omvat een tendens naar suikerrijke voedingsitems. Hierbij hangen de volgende voedingsitems met elkaar samen: chocolade; snoep; koek; cake/taart; en frisdranken. De Cronbach’s Alpha is ,735 bij een reliability test voor deze voedingsitems. Er zijn drie variabelen gemaakt die de mate van de bovenstaande typen eetgedrag voor het individu weergeven. In de onderstaande tabel 6 is een samenvatting van deze variabelen te zien.

Tabel 6: beschrijvende statistiek typen eetgedrag

Vetrijk eetgedrag 80 6,00 23,00 11,425 3,117

Vegetarisch eetgedrag 77 10,00 28,00 18,063 3,331

Suikerrijk eetgedrag 76 5,00 25,00 12,364 4,356

Voorafgaand aan de analyse is er een correlatieanalyse gedaan om de samenhang tussen de verschillende variabelen te testen. Hieruit blijkt dat de invloed vanuit het ouderlijk huis en leeftijd niet significant zijn. Ook in de regressiemodellen levert dit niets op. Met deze reden zijn deze twee variabelen niet meegenomen in de verdere analyse.

(17)

16

4.2 T

OETSING HYPOTHESES

4.2.1 Afhankelijke variabele: vetrijk eetgedrag

Om hypothese 1: ‘Het eetgedrag van UvA studenten wordt positief beïnvloed door het

eetgedrag van vrienden buiten de UvA’ voor het vetrijke eetgedrag te beantwoorden, is een

OLS-regressie analyse gedaan in SPSS. De uitkomsten van deze regressie zijn te vinden in tabel 7.

Tabel 7: het effect van vrienden buiten de UvA op het vetrijk eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: vetrijk eetgedrag).

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 10,165 ,595 10,163 ,518

Gender (ref = vrouw) 2,085*** ,631 2,149*** ,619

Ongezond eetgedrag van vrienden buiten het UvA netwerk

2,556** ,778 1,674 ~,993

Gezond eetgedrag van vrienden buiten het UvA netwerk

-1,783** ,629 -,456 ,850

Ongezond eten attitude van vrienden buiten het UvA netwerk

1,144~ ,687

Gezond eten attitude van vrienden buiten het UvA netwerk

-1,793* ,832

𝑅𝑅2 _,256 _,304

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

In model 1 is het effect van het gezonde en ongezonde eetgedrag van vrienden buiten de UvA getest. Hierbij is er gecontroleerd voor gender. Het ongezonde eetgedrag van dit netwerk heeft een positief effect op het vetrijke eetgedrag van studenten. Naarmate het ongezonde eetgedrag van het netwerk toeneem, neemt het vetrijke eetgedrag van het individu toe met b = 2,971. Dit effect is significant voor p<0,001. Het gezonde eetgedrag van dit netwerk heeft een negatief effect, waarbij het vetrijke eetgedrag met b = 1,783 afneemt als het gezonde

(18)

17 eetgedrag in dit netwerk hoger is. Dit effect is significant p<0,01. Gender heeft een positief effect van b = 2,085, met een significantieniveau van p<0,001. Mannen vertonen dus meer vetrijk eetgedrag. Dit model verklaart 25,6% van de variantie in de dataset (R2 _{= 0,256).}

In model 2 zijn de opvattingen over voeding vanuit het vriendennetwerk buiten de UvA toegevoegd. Dit model verklaart 30,4% van de variantie (R2 _{= 0,304). In dit model is te zien}

dat het effect van ongezonde eetgedrag kleiner is als er gecontroleerd wordt voor de opvattingen, namelijk b = 1,674. Dit effect is significant voor p<0,10. Het effect van gezond eetgedrag blijft negatief, maar wordt ook kleiner, namelijk b= ,456. Dit effect is echter niet significant. De positieve opvatting van vrienden over ongezond eetgedrag heeft een positief effect op het vetrijke eetgedrag van studenten. Als er meer positieve opvattingen over ongezonde voeding in het netwerk te vinden is, stijgt het vetrijke eetgedag met b = 1,144. Waarbij dit effect significant is voor p<0,10. Positieve opvattingen over gezond eten is negatief en significant voor p<0,05. Hierbij daalt het vetrijke eetgedrag met b = 1,793 zodra er meer positieve opvattingen over gezonde voeding in het netwerk zijn. Het effect van gender blijft significant voor p<0,001 en wordt groter na het controleren voor opvattingen in het model, namelijk b = 2,149.

Hypothese 1 voor het ongezonde eetgedrag wordt aangenomen. Het vetrijke eetgedrag van studenten wordt beïnvloed door het ongezonde eetgedrag in het netwerk. Dit is een negatief significant effect waarbij de kans op vetrijk eetgedrag groter is in een netwerk waarin meer mensen ongezond eetgedrag vertonen. Hypothese 2 voor het gezonde eetgedrag wordt verworpen. Er is een negatief effect te zien, maar dit is niet significant.

eetgedrag van vrienden binnen de UvA’ te testen, is er een node-level regressie uitgevoerd in

(19)

18

Tabel 8: het effect van vrienden binnen de UvA op het vetrijk eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: vetrijk eetgedrag).

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 4,969 1,862 4,734 1,878

Gender (ref = vrouw) 3,791** 1,278 3,791** 1,297

Ongezond eetgedrag van vrienden binnen het UvA netwerk

,329*** ,094 -,436 ,670

Gezond eetgedrag van vrienden binnen het UvA netwerk

-,067 ,069 -,344 ,217

Ongezond eten attitude van vrienden binnen het UvA netwerk

,895 1,826

Gezond eten attitude van vrienden binnen het UvA netwerk

4,210 2,027

𝑅𝑅2 _,474 _,514

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

In model 1 is het effect van ongezond en gezond eetgedrag van het netwerk binnen de UvA getest. Hierbij is er gecontroleerd voor gender. Het ongezonde eetgedrag van vrienden binnen het UvA netwerk heeft een positief effect op het vetrijke eetgedrag van studenten. Het vetrijke eetgedrag neemt met b = ,329 toe als het ongezonde eetgedrag in dit netwerk toeneemt. Dit effect is significant voor p<0,001. Het gezonde eetgedrag van vrienden binnen het UvA netwerk heeft een negatief effect van b = ,067 op het vetrijke eetgedrag van studenten. Dit effect is niet significant. Gender heeft een positief effect van b = 3,791 waarbij dit significant is voor p<0,01. Mannen vertonen dus meer vetrijk eetgedrag. Dit model verklaart 47,4% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,474).}

In model 2 wordt er naast gender ook gecontroleerd voor opvattingen over eten vanuit het UvA netwerk. Het ongezonde eetgedrag vanuit dit netwerk wordt, door de extra controlevariabelen, negatief. Het vetrijke eetgedrag neemt met b = ,436 af als het ongezonde eetgedrag in het UvA netwerk toeneemt. Dit effect is niet significant. Het gezonde eetgedrag

(20)

19 uit het UvA netwerk heeft ook een negatief effect van b = ,344, waarbij dit effect niet significant is. De positieve opvattingen over ongezonde voedingsitems heeft een positief effect op het vetrijke eetgedrag. Hierbij neemt het vetrijke eetgedrag met b = ,895 toe als de positieve houding tegenover ongezond eten toeneemt. De positieve opvattingen over gezond eten heeft ook een positief effect. Het vetrijke eetgedrag neemt hierbij toe met b = 4,210 als de positieve opvattingen over gezond eten toenemen. Deze twee effecten zijn echter niet significant. Gender blijft een positief effect hebben, van b = 3,791, en is significant voor

p<0,01. Dit model verklaart 51,4% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,514).}

Hypothese 2 wordt voor ongezond eetgedrag verworpen. Een toename van ongezond eetgedrag in het netwerk zorgt voor een afname van vetrijk eetgedrag van studenten. Dit effect is daarnaast niet significant. Hypothese wordt voor gezond eetgedrag ook verworpen. Het vetrijke eetgedrag van studenten neemt af bij een toename van ongezond eetgedrag in het netwerk, maar dit effect is niet significant.

(21)

20 4.2.2 Afhankelijke variabele: vegetarisch/veganistisch eetgedrag

eetgedrag van vrienden buiten de UvA’ voor het vegetarische/veganistische eetgedrag te

beantwoorden, is een OLS-regressie analyse gedaan in SPSS. De uitkomsten van deze regressie zijn te vinden in tabel 9.

Tabel 9: het effect van vrienden buiten de UvA op het vegetarisch/veganistisch eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: vegetarisch/veganistisch eetgedrag)

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 17,769 ,574 18,145 ,585

Gender (ref = vrouw) ,009 ,744 -,019 ,729

-2,392* ,912 -1,471 1,159

2,162** ,736 2,842** ,993

-,727 ,802

-1,432 ,973

𝑅𝑅2 _,106 _,168

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

Model 1 laat het effect van het ongezonde en gezonde eetgedrag van het netwerk buiten de UvA zien, waarin gecontroleerd wordt voor gender. Dit model laat zien dat het ongezonde eetgedrag van vrienden buiten het UvA netwerk een negatief effect van b = 2,392 heeft op het vegetarische eetgedrag van UvA studenten. Bij een toename aan ongezond eetgedrag in het netwerk, neemt het vegetarische eetgedrag van studenten af. Dit effect is significant voor

p<0,05. Het effect van gezond eetgedrag is significant voor p<0,01 en positief. Als de mate

(22)

21 2,162. Het gender effect is hierbij positief, maar niet significant. Dit model verklaart 10,6% van de variantie in de dataset (R2 _{= 0,106).}

In model 2 wordt er gecontroleerd voor de opvattingen over eten vanuit het netwerk buiten de UvA. Hierin is te zien dat het effect van ongezond eetgedrag negatief blijft, maar kleiner wordt naar b = 1,471. Dit is echter niet meer significant. Het effect van het gezonde eetgedrag van het netwerk wordt groter na het controleren voor de opvattingen uit het netwerk, namelijk

b = 2,842. Dit effect blijft significant voor p<0,01. De positieve opvatting tegenover

ongezonde voeding heeft een negatief effect van b = ,727 op het vegetarische eetgedrag. De positieve opvatting tegenover gezond eten heeft ook een negatief effect op het vegetarische eetgedrag. Dit is echter tegen de verwachting in. Bij meer positieve opvattingen over gezond eten, neemt het vegetarische eetgedrag af met b = 1,432. De effecten van de opvattingen uit het netwerk zijn niet significant in dit model. Het gender effect blijft niet significant na het controleren voor de opvattingen uit het netwerk, maar wordt wel negatief. Als de opvattingen uit het netwerk worden meegenomen, blijkt dat mannen minder vegetarisch eetgedrag vertonen. Dit model verklaart 16,8% van de variantie (R2 _{= 0,168).}

Hypothese 1 voor het ongezonde eetgedrag wordt verworpen. Er is een negatief effect te zien waarbij het vegetarische eetgedrag afneemt, als de mate van ongezond eetgedrag van vrienden in het netwerk buiten het UvA netwerk toeneemt. Dit effect is echter niet significant. Hypothese 1 voor het gezonde eetgedrag wordt aangenomen. Er is een positief significant effect aanwezig. Het vegetarische eetgedrag van studenten neemt toe zodra het gezonde eetgedrag van vrienden buiten het UvA netwerk toeneemt.

(23)

22

Tabel 10: het effect van vrienden binnen de UvA op het vegetarische eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: vegetarisch eetgedrag).

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 16,935 2,898 16,925 2,989

Gender (ref = vrouw) -1,200 1,989 -,943 2,064

-,111 ,174 -,589 1,067

,167 ,108 ,158 ,346

2,371 ,458

1,162 5,155

𝑅𝑅2 _,136 _,165

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

In model 1 wordt het effect van ongezond en gezond eten van het vriendennetwerk binnen de UvA getest met gender als controle variabele. Dit model verklaart 13,6% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,136). Ongezond eetgedrag heeft hierbij een negatief effect, maar is niet}

significant. Het vegetarische eetgedrag af met b = ,111 als het ongezonde eetgedrag in het UvA vriendennetwerk toeneemt. Gezond eetgedrag heeft een positief effect op het vegetarische eetgedrag van studenten. Het vegetarische eetgedrag neemt toe met b = ,167 als het gezonde eetgedrag in het netwerk toeneemt. Dit effect is niet significant. Mannen vertonen minder vegetarisch eetgedrag. Gender heeft namelijk een negatief effect van b = 1,200, maar dit effect is niet significant.

In model 2 wordt er ook gecontroleerd voor opvattingen over voeding uit het vriendennetwerk binnen de UvA. Het effect van ongezond eetgedrag blijft hierbij negatief, maar wordt iets groter. Het vegetarische eetgedrag neemt met b = ,589 af als het ongezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt. Gezond eetgedrag heeft hierbij een positief effect van b = ,158.

(24)

23 Beide effecten zijn niet significant. Positieve attitudes tegenover ongezond eten heeft een positief effect van b = ,705. Dit gaat tegen de verwachting in, echter is dit effect niet significant. Positieve opvattingen tegenover gezond eten heeft ook een positief effect, namelijk b = ,469. Deze twee effecten zijn echter niet significant. Gender blijft een negatief effect hebben, maar is niet significant. Dit model verklaart 16,5% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,165).}

Hypothese 2 wordt voor het ongezonde eetgedrag verworpen. Het vegetarische eetgedrag neem af zodra het ongezonde eetgedrag in het vriendennetwerk binnen de UvA toeneemt, maar dit effect is niet significant. Hypothese 2 wordt ook voor het gezonde eetgedrag verworpen. Als het gezonde eetgedrag in het vriendennetwerk binnen de UvA toeneemt, neemt ook het vegetarische eetgedrag van studenten toe. Dit effect is ook niet significant. De kans dat deze twee effecten op toeval gebaseerd zijn, is dus groot.

(25)

24 4.2.3 Afhankelijke variabele: suikerrijk eetgedrag

Voor de beantwoording van hypothese 1: ‘Het eetgedrag van UvA studenten wordt positief

beïnvloed door het eetgedrag van vrienden buiten de UvA’ voor het suikerrijke eetgedrag is er

een laatste OLS-regressie gedraaid in SPSS. De uitkomsten hiervan zijn terug te vinden in tabel 11.

Tabel 11: het effect van vrienden buiten de UvA op het suikerrijk eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: suikerrijk eetgedrag)

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 11,175 ,804 11,657 ,834

Gender (ref = vrouw) 2,211* 1,006 2,091* ,996

,635 1,216 2,442 1,562

-,314 ,983 -,649 1,338

-1,802~ 1,082

-,158 1,310

𝑅𝑅2 _0,073 _,120

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

Model 1 laat het effect zien van het ongezonde en gezonde eetgedrag van vrienden buiten het UvA netwerk waarbij er gecontroleerd is voor gender. Het effect van ongezond eten op het suikerrijke eetgedrag van studenten is positief. Hierbij gaat het suikerrijke eetgedrag omhoog met b = ,635 als het ongezonde eetgedrag in het netwerk toeneemt. Het effect gezond eetgedrag van het netwerk buiten de UvA is negatief, namelijk b = ,314. Zowel het effect van ongezond als van gezond eten van het netwerk is niet significant. Het effect van gender is wel significant voor p<0,05 en positief, namelijk b = 2,211. Dit houdt in dat mannen meer

(26)

25 suikerrijk eetgedrag vertonen. Dit model verklaart 7,3% van de variantie in de dataset (R2₌

0,073).

Model 2 controleert ook voor de opvattingen over gezonde en ongezonde voeding vanuit het vriendennetwerk buiten de UvA. Het effect van ongezond eetgedrag wordt hoger na het controleren voor de opvattingen in het model. Dit effect blijft positief, namelijk b = 2,442. Gezond eetgedrag blijft een negatief effect hebben, waarbij dit iets groter is in vergelijking met model 1. Zodra het gezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt, neemt het suikerrijke eetgedrag van studenten af met b = ,649. Beide effecten zijn echter niet significant. De positieve opvatting tegenover ongezond eten vanuit het vriendennetwerk buiten de UvA is negatief. Dit is echter tegen de verwachting in. Dit negatieve effect houdt in dat zodra de positieve opvattingen tegenover ongezond gedrag toenemen, het suikerrijke eetgedrag afneemt met b = 1,802. Dit effect is significant voor p<0,10. De positieve opvatting tegenover gezond eten heeft ook een negatief effect waarbij zodra de opvattingen tegenover gezond gedrag toenemen, het suikerrijke eetgedrag afneemt met b = ,158. Dit effect is niet significant. Gender heeft een positief effect van b = 2,091 dat significant is voor p<0,05. In dit model blijven mannen meer suikerrijk eetgedrag vertonen. Dit model verklaart 12% van de variantie in de dataset (R2 _{= 0,120).}

Hypothese 1 wordt voor zowel voor ongezond als voor gezond eetgedrag verworpen. Er is een positief effect te zien voor ongezond eetgedrag, hierbij neemt het suikerrijke eetgedrag toe als het ongezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt. Er is een negatief effect voor gezond eetgedrag waarbij het suikerrijke eetgedrag afneemt als het gezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt. Echter zijn beide effecten niet significant.

(27)

26

Tabel 12: het effect van vrienden binnen de UvA op het suikerrijke eetgedrag van UvA studenten (afhankelijke variabele: suikerrijk eetgedrag).

Model 1 Model 2

b S.E. b S.E.

Constant 6,977 3,074 6,406 2,864

Gender (ref = vrouw) 3,271 2,110 3,616* 1,977

,065 ,156 -2,391* 1,022

,106 ,115 -,561~ ,331

5,303~ 2,784

11,546 4,939

𝑅𝑅2 _,134 _,317

~P<0.10, *P<0,05, **P<0,01, ***P<0,001

Model 1 laat de effecten van ongezond en gezond eetgedrag van het vriendennetwerk binnen de UvA zien waarbij gecontroleerd wordt voor gender. Dit model verklaart 13,4% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,134). In dit model is te zien dat zowel het ongezonde als het}

ongezonde eetgedrag een positief effect hebben op het suikerrijke eetgedrag. Hierbij neemt het suikerrijke eetgedrag met b = ,065 toe als het ongezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt. Het suikerrijke eetgedrag neemt ook toe als het gezonde eetgedrag in het vriendennetwerk toeneemt, namelijk met b = ,106. Deze effecten zijn niet significant. Gender heeft een positief effect van b = 3,271, maar is niet significant. Mannen vertonen dus meer suikerrijk eetgedrag.

Model 2 controleert voor de opvattingen over ongezonde en gezonde voedingsitems. Het effect van ongezond eetgedrag van het netwerk wordt hierdoor negatief. Hierbij neemt het suikerrijke eetgedrag af met b = 2,391 als het ongezonde eetgedrag in het netwerk toeneemt. Dit effect is significant voor p<0,05. Het effect van gezond eetgedrag is ook negatief na het

(28)

27 controleren voor de opvattingen vanuit het netwerk. Het suikerrijke eetgedrag neemt dan af met b = ,561 als het gezonde eetgedrag in het netwerk toeneemt. Dit effect is significant voor

p<0,10. De positieve opvattingen tegenover ongezond eten heeft een positief effect van b=5,303 en is significant voor p<0,10. De positieve opvattingen tegenover gezond eten heeft

een positief effect van b = 11,549 en is significant voor p<0,10. Gender blijft een positief effect hebben, namelijk b = 3,616, en is significant voor p<0,05. Mannen vertonen meer suikerrijk eetgedrag. Dit model verklaart 31,7% van de variantie in de dataset (𝑅𝑅2 _{= 0,317).}

Hypothese 2 wordt voor ongezond eetgedrag verworpen. Bij een toename van ongezond eetgedrag in het vriendennetwerk binnen de UvA, neemt het suikerrijke eetgedrag van studenten af. Hypothese 2 wordt voor gezond gedrag aangenomen. Bij een toename van gezond eetgedrag in het vriendennetwerk binnen de UvA is er een toename van het suikerrijke eetgedrag bij studenten te zien. Beide effecten zijn significant.

(29)

28

5 C

ONCLUSIE EN DISCUSSIE

5.1 C

ONCLUSIE

In dit onderzoek staat de vraag ‘in hoeverre wordt het eetgedrag van studenten aan de UvA

bepaald door vriendennetwerken?’ centraal. Om deze vraag te beantwoorden is er data

verzameld onder UvA studenten van verschillende studies. Uit dit onderzoek blijkt dat er drie typen eetgedrag voorkomen onder studenten, namelijk een vetrijke-, vegetarisch- en suikerrijke eetgedrag. Hiermee is deelvraag 1 ‘welke typen eetgedrag bestaan er onder UvA studenten?’ beantwoord. Om deelvraag 2 ‘Hangen deze typen eetgedrag van UvA studenten positief samen met die van hun vrienden (buiten en binnen de UvA)?’ te beantwoorden is het effect van het ongezonde en gezonde eetgedrag van het vriendennetwerk binnen en buiten de UvA getest op deze drie typen eetgedrag. De resultaten in de analyse laten zien dat de invloed vanuit de twee netwerken een andere invloed hebben en dat deze invloed daarnaast verschilt voor de typen eetgedrag.

Het eerste eetgedrag dat in de analyse naar voren komt is een tendens naar vetrijke voedingsmiddelen. Dit type is aangeduid met de term vetrijk eetgedrag. Een hogere mate van ongezond eetgedrag van het vriendennetwerk buiten de UvA zorgt voor een toename van het vetrijke eetgedrag van studenten. Dit verifieert de literatuur waarbij vrienden een belangrijke factor zijn van low-nutriënt, energy dense foods (De La Haye, Robins, Mohr & Wilson, 2013). Een hogere mate van ongezond eetgedrag in het netwerk binnen de UvA zorgt voor een afname van vetrijk eetgedrag van studenten als er rekening gehouden wordt met de opvattingen over eten uit dit netwerk. De literatuur van sociale beïnvloeding geeft weer dat er een positief effect bestaat tussen het gedrag van het netwerk en van individuele studenten. Hieruit volgt de aanname dat het gedrag van studenten lijkt op dat van hun netwerk. Dit is echter niet het geval voor het effect van ongezonde eetgedrag van het netwerk binnen de UvA op het vetrijke eetgedrag van studenten. Een hoge mate aan gezond eetgedrag in het vriendennetwerk (zowel binnen als buiten de UvA) zorgt voor een minder grote kans op vetrijk eetgedrag van studenten. Dit verifieert de theorie van sociale invloed uit het netwerk, aangezien er een overeenkomst in gedrag te zien is. Echter is enkel het effect voor ongezond eetgedrag vanuit het vriendennetwerk buiten de UvA significant wat duidt op een werkelijk effect in de data, terwijl de kans groot is dat de andere effecten op toeval gebaseerd zijn.

(30)

29 Het tweede type eetgedrag, aangeduid met de term vegetarisch eetgedrag, omvat een tendens naar vegetarische/veganistische voedingsmiddelen. De effecten van ongezond en gezond eetgedrag op het vegetarische eetgedrag van studenten was voor beide vriendennetwerken (binnen en buiten het UvA netwerk) gelijk. Hierbij zorgt een hoge mate aan ongezond eetgedrag in het vriendennetwerk voor een minder grote kans op vegetarisch eetgedrag. Een hoge mate aan gezond eetgedrag in het vriendennetwerk zorgt hierbij voor een grotere kans op vegetarisch eetgedrag. Dit verifieert de literatuur van sociale invloed. Er is namelijk een positief effect te zien van het eetgedrag van het netwerk op het eetgedrag van studenten. Enkel het effect voor het gezonde eetgedrag van het vriendennetwerk buiten de UvA geeft hierbij een significant effect, wat inhoudt dat de andere effecten op toeval gebaseerd kunnen zijn.

Het derde en laatste type eetgedrag dat in de analyse naar voren komt is een tendens naar suikerrijke voedingsmiddelen, aangeduid met de term suikerrijk eetgedrag. Een hogere mate aan ongezond eetgedrag vanuit het vriendennetwerk buiten de UvA zorgt voor een lagere mate aan suikerrijk eetgedrag van studenten. Het vriendennetwerk binnen de UvA heeft het tegenovergestelde effect wanneer er gecontroleerd wordt voor de opvattingen over voeding uit dit netwerk. Een hoge mate aan gezond eetgedrag in het vriendennetwerk zorgt voor een lagere mate aan suikerrijk eetgedrag.

Hieruit volgt dat de effecten van het vriendennetwerk buiten de UvA in lijn liggen met de voorspelling van sociale beïnvloeding terwijl dit voor het vriendennetwerk binnen de UvA niet het geval is. Er is dus een onderscheid te zien in netwerkeffecten van de twee vriendennetwerken.

De effecten van het vriendennetwerk buiten de UvA verifiëren de literatuur dat mensen gaan lijken op hun netwerk. Het vetrijke en suikerrijk eetgedrag komt overeen met het ongezonde eetgedrag van het netwerk buiten de UvA. Waarbij het vegetarische eetgedrag overeenkomt met het gezonde eetgedrag van dit netwerk. Hoe meer mensen in het vriendennetwerk ongezond eten, hoe groter de kans is op een vetrijk en/of suikerrijk eetgedrag. Hoe meer

(31)

30 mensen in het vriendennetwerk gezond eten, hoe groter de kans is op een vegetarisch eetgedrag.

De effecten van het vriendennetwerk binnen de UvA wijken deels van deze literatuur af. Het vetrijke en suikerrijke eetgedrag van de UvA studenten komt niet overeen met het ongezonde eetgedrag van het netwerk binnen de UvA. Hierbij neemt het vetrijke en suikerrijke eetgedrag af, zodra dit in het netwerk binnen de UvA toeneemt. Dit effect komt enkel alleen voor na het controleren voor opvattingen uit dit netwerk. Als opvattingen niet in het model mee worden genomen, is het effect positief waarbij dit in lijn valt met de literatuur over sociale beïnvloeding. Wanneer er gekeken wordt naar het effect van de opvattingen op vetrijk en suikerrijk eetgedrag valt op dat zowel de positieve opvattingen over ongezond gedrag als over gezond gedrag positief zijn. Hierbij hangen de opvattingen dus niet samen met het effect van het gedrag. Het effect van ongezond eetgedrag van dit netwerk op het suikerrijke eetgedrag van studenten is significant wat bevestigd dat vrienden meer invloed hebben op het ongezonde en snack eetgedrag (De La Haye, Robins, Mohr & Wilson, 2013; Wouters, Larsen, Kremers, Dagnelie & Geenen, 2010; Vintila, 2012). Het gezonde eetgedrag van dit netwerk heeft een te verwachten negatief effect op het vetrijk en suikerrijke eetgedrag dat de literatuur wel bevestigd. Het vegetarische eetgedrag blijkt wel te voldoen aan de eisen van sociale beïnvloeding, omdat een hogere mate van ongezond eetgedrag zorgt voor een lagere mate van vegetarisch eetgedrag en een hogere mate van gezond eetgedrag voor een hogere mate van vegetarisch eetgedrag bij studenten. Hierdoor zal het vegetarische eetgedrag van studenten meer op elkaar lijken in dit netwerk.

Eerder in dit onderzoek is het onderscheid tussen deze twee netwerken gebaseerd op verschillende foci (Feld, 1981). Een verklaring voor de verschillende netwerkeffecten kan zijn dat studenten meer waarde hechten aan de vriendschappen die zijn ontstaan los van de studie en dat dit netwerk daarmee meer invloed heeft dan de vriendschappen die zijn ontstaan tijdens de studie. Een andere verklaring kan zijn dat de netwerken buiten de UvA langer bestaan. Hierdoor heeft dit netwerk invloed uitgeoefend over een langere tijd dan het netwerk binnen de UvA. Dit kan echter niet aangetoond worden met de data, omdat er niet is gevraagd naar de lengte van de vriendschap.

(32)

31

5.2 D

ISCUSSIE

Er zijn een aantal beperkingen aan dit onderzoek. Ten eerste is de sample size minder groot dan voorafgaand was ingeschat. Data werd verzameld in een hoorcollege met de gedachte dat daardoor veel respondenten in één keer de vragenlijst in konden vullen. Echter was een groot gedeelte van de studenten van het vak niet aanwezig waardoor de responsie laag bleef. Voorafgaand aan de dataverzameling was niet bekend dat er geen aanwezigheidsplicht stond op dit college. Dit zou voorkomen kunnen worden door, indien mogelijk, langs te gaan in een college of werkgroep met aanwezigheidsplicht. Als dit niet mogelijk is, is een oplossing om in meerdere colleges van het vak langs te gaan. Deze oplossing was in dit onderzoek echter niet mogelijk, doordat er tijdens de periode van dataverzameling geen lessen werden gegeven. Door deze sample size was er maar een beperkt aantal variabelen dat meegenomen kon worden in de analyse.

Ten tweede zijn de vragen over de opvattingen over eten uit de twee vriendennetwerken niet volledig gelijk. Voor de opvattingen over voeding is een andere vraagstelling gebruikt. Hierbij werd er bij het netwerk buiten de UvA gevraagd naar in hoeverre een statement passend is terwijl er bij het netwerk binnen de UvA gevraagd is in hoeverre studenten het aangenaam vinden om ongezond of gezond te eten. Om het verschil in effect tussen de twee vriendennetwerken te kunnen testen, moeten dezelfde vragen gebruikt worden voor de verschillende netwerken. In vervolgonderzoek zou het interessant zijn om dezelfde vraagstelling te gebruiken en daarbij te vergelijken in hoeverre de effecten verschillen met de effecten uit dit onderzoek.

Een derde beperking in dit onderzoek is de aanwezigheid zelfbedrog. Hierbij gaat het om het invullen van de vragenlijst door respondenten. Het “desire to conform to the beliefs of a group one is, or would like to be, a member of” (Golman, Loewenstein, Moene, & Zarri, 2016, p. 181) kan ervoor zorgen dat antwoorden niet ingevuld worden naar aanleiding van daadwerkelijk gedrag, maar het gedrag dat respondenten graag willen vertonen of denken te moeten vertonen. Een gevolg hiervan is dat er een vertekening in de data plaats kan hebben gevonden.

(33)

32 Ten vierde heeft dit onderzoek zich gefocust op de netwerkeffecten op eetgedrag, maar er zijn andere factoren die het eetgedrag van studenten beïnvloeden. Zo is de aanwezigheid van bepaalde voedingsitems op de universiteit ook van invloed. Hierbij is het snack gedrag hoger bij een groot aanbod aan ongezonde voedingsmiddelen op scholen (Wouters, Larsen, Kremers, Dagnelie & Geenen, 2010).

Desondanks laat dit onderzoek zien dat het sociale netwerk een verschillende invloed heeft op bepaalde clusters van voedingsmiddelen. De sociale omgeving heeft effect op het eetgedrag, maar dit effect is niet voor elk type voedingsmiddel even groot. Hiermee geeft dit onderzoek nieuwe inzichten in de mogelijke effecten van sociale netwerken op eetgedrag.

(34)

33

6 L

ITERATUURLIJST

Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Johnson, J. C. (2018). Analyzing social networks. Sage.

Carpiano, R. M. (2006). Toward a neighborhood resource-based theory of social capital for health: Can Bourdieu and sociology help?. Social science & medicine, 62(1), 165-175.

CBS, (2015, 23 april). Nederland eet onvoldoende groente, fruit en vis. Geraadpleegd op 19 maart 2019 van https://www.cbs.nl/nl-nl/nieuws/2015/17/nederland-eet-onvoldoende-groente-fruit-en-vis

Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2007). The spread of obesity in a large social network over 32 years. New England journal of medicine, 357(4), 370-379.

De La Haye, K., Robins, G., Mohr, P., & Wilson, C. (2013). Adolescents’ intake of junk food: Processes and mechanisms driving consumption similarities among friends. Journal of Research on Adolescence, 23(3), 524-536.

Deliens, T., Clarys, P., De Bourdeaudhuij, I., & Deforche, B. (2014). Determinants of eating behaviour in university students: a qualitative study using focus group discussions. BMC public health, 14(1), 53.

DiMaggio, P., & Garip, F. (2012). Network effects and social inequality. Annual

review of sociology, 38, 93-118.

Domańki, H. (2017). Omnivorism of Eating and 'Highbrow-Lowbrow' Distinction: Cultural Stratification in Poland. Polish Sociological Review, (199).

Feld, S. L. (1981). The focused organization of social ties. American journal of sociology, 86(5), 1015-1035.

Golman, R., Loewenstein, G., Moene, K. O., & Zarri, L. (2016). The preference for belief consonance. Journal of Economic Perspectives, 30(3), 165-88.

Gruber, K. J. (2008). Social support for exercise and dietary habits among college students. Adolescence, 43(171), 557.

Nudelman, G., Kalish, Y., & Shiloh, S. (2019). The centrality of health behaviours: A network analytic approach. British journal of health psychology, 24(1), 215-236.

Pachucki, M. A. (2010). A 'taste' for Tastes: Social Influence, Food Choice, and Health Behaviors in a Social Network (Doctoral dissertation, Harvard University)

(35)

34 Rostila, M. (2011). A resource-based theory of social capital for health research: Can it help us bridge the individual and collective facets of the concept?. Social Theory &

Health, 9(2), 109-129.

Smith, K. P., & Christakis, N. A. (2008). Social networks and health. Annual Review

of Sociology, 34, 405-429.

Tableau Public. (z.d.). Geraadpleegd 23 juni 2019, van

https://public.tableau.com/profile/wouter.ter.haar3574#!/vizhome/UvAFactbook/Factbook UvA

Tomlinson, M. (2003). Lifestyle and social class. European Sociological

Review, 19(1), 97-111.

Villalonga-Olives, E., & Kawachi, I. (2017). The dark side of social capital: A systematic review of the negative health effects of social capital. Social Science &

Medicine, 194, 105-127.

Villalonga-Olives, E., Wind, T. R., & Kawachi, I. (2018). Social capital interventions in public health: A systematic review. Social Science & Medicine, 212, 203-218.

Vintila, I. (2012). The Impact of Food Behaviour, Lifestyle and Societal Influences in the Health & Emotional Status of a Romanian High School Population. Revista de cercetare si interventie sociala, 37, 130.

Vintila, I., & Odagiu, I. (2015). Food behaviour correlated with societal influences and health, emotional & intellectual status in a Romanian students population. International Letters of Social and Humanistic Sciences, 56, 64-73.

Wills, W., Backett-Milburn, K., Roberts, M. L., & Lawton, J. (2011). The framing of social class distinctions through family food and eating practices. The Sociological

Review, 59(4), 725-740.

Wouters, E. J., Larsen, J. K., Kremers, S. P., Dagnelie, P. C., & Geenen, R. (2010). Peer influence on snacking behavior in adolescence. Appetite, 55(1), 11-17.

(36)

35

7 B

IJLAGE

1 -

V

RAGENLIJST

Informed Consent Welcome to this survey,

We are interested in understanding the relation between student friendship networks, music taste, sustainable lifestyles and attitudes, and eating habits. You will be presented with some questions about these topics. Please be assured that your responses will be kept completely confidential.

The friendship network data from within the UvA friendship network will be collected by asking you your name and to name the names of other students from your cohort/grade (that is all the students that started studying in the same year as you did in your program). We need these names to identify the friendship network. Of course, these names will be deleted from the data before analysis. In other words, what you fill in cannot be traced back to you. The study should take you around 10 minutes to complete. Your participation in this research is voluntary. You have the right to withdraw at any point during the study, for any reason, and without any prejudice. If you would like to contact the Principal Investigator in the study to discuss this research, please e-mail Chip Huisman: c.huisman@uva.nl.

By clicking the button below, you acknowledge that your participation in the study is voluntary, you are 18 years of age, and that you are aware that you may choose to terminate your participation in the study at any time and for any reason.

Please note that this survey will be best displayed on a laptop or desktop computer. Some features may be less compatible for use on a mobile device.

This Survey consists of three parts: 1. Questions about you.

2. Questions about your best friends from your cohort.

3. Questions about your best friends from outside of the UvA student network. o I consent, begin the study

(37)

36 Questions about you

What is your year of birth? ________________________

What is your gender? o Male

o Female o Other:

________________________

How often do you consume one serving of the following types of food? None in the last month Less than once a week One to two times a week Three to six times a week One time a day Two times a day Three times a day Chocolate _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Vegetables _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Candy _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Fruit _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Cookies _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Meat or eggs _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○ Cake _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Whole-grain items (for example bread)

○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Pizza _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Nuts, tofu, tempeh _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Hamburgers (or hotdogs) _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Vegetarian burgers _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

French fries (or potato chips)

○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Vegetable oils (such as olive oil and sunflower oil)

(38)

37

Soda (soft drinks) _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Local dishes or fast food with a high amount of salt, fat or sugar (or all three)

○ ○ ○ ○ ○ ○ ○

Water or tea _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

Alcoholic beverage _○ _○ _○ _○ _○ _○ _○

I think that eating high-energy foods (e.g. candy, pizza, potato chips, French fries, etc.) at least twice a day would be:

Unenjoyable | ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ | Enjoyable

I think that eating healthy foods (e.g. vegetables, fruit, whole-grain items, etc.) at least twice a day would be:

Unenjoyable | ○ ○ ○ ○ ○ ○ ○ | Enjoyable

Do adults who are important to you (parents, guardians, relatives) think you should eat high energy food at least twice a day?

They definitely think I should not | ○ ○ ○ ○ ○ | They think I should

Do adults who are important to you (parents, guardians, relatives) eat healthy food at least twice a day?

They definitely do not do this | ○ ○ ○ ○ ○ | They definitely do this

Do adults who are important to you (parents, guardians, relatives) think you should eat healthy food at least twice a day?

(39)

38 Do adults who are important to you (parents, guardians, relatives) think you should eat

healthy food at least twice a day?

they definitely think I should not | ○ ○ ○ ○ ○ | they think I should

Friendship name genarator of friends within the UvA network

Please enter you first name and surname. It is very important that you fill in your name, because we need this to identify the social network ties. Of course, we will treat this information confidentially and as soon as the network ties are identified all names will be deleted.

Name (first name and surname) up to 10 of you best friends within the starting year cohort of your working group.

o Friend 1: ________________________ o Friend 2: ________________________ o Friend 3: ________________________ o Friend 4: ________________________ o Friend 5: ________________________ o Friend 6: ________________________ o Friend 7: ________________________ o Friend 8: ________________________ o Friend 9: ________________________ o Friend 10: ________________________

(40)

39 Characteristics of you best friends from outside UvA student network

The following set of questions is the first of five sets of questions about the characteristics of a maximum of 5 of your best friends outside of your UvA student network.

o I have no best friends outside of the UvA student network. o Yes, I do have a best friend outside the UvA student network.

Mark which statements apply to your friend. This statement applies to my friend

This statement does not apply to my

friend

I don't know if this statement applies to

my friend My friend likes high-energy

foods (e.g. candy, pizza, potato chips, French fries, etc.)

○ ○ ○

My friend finds it important healthy foods (e.g.

vegetables, fruit, whole-grain items, etc.)

○ ○ ○

Mark which statements apply to your friend. Less than once a month Once a month Once a week

Every day I don’t know My friend eats high-energy

○ ○ ○ ○ ○

My friend eats healthy foods (e.g. vegetables, fruit,

(41)

40 Characteristics of your best friend from outside the UvA student network 2

The following set of questions is about the characteristics of you SECOND best friends outside of your UvA student network.

friend

○ ○ ○

○ ○ ○ ○ ○

(42)

41 Characteristics of your best friend from outside the UvA student network 3

The following set of questions is about the characteristics of you THIRD best friends outside of your UvA student network.

friend

○ ○ ○

○ ○ ○ ○ ○