Een onderzoek naar uitingen van persoonlijke ervaringen in uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen van De Correspondent
Bachelorscriptie CIW
Onderwijsinstelling: Rijksuniversiteit Groningen
Opleiding: Communicatie- en Informatiewetenschappen Naam: Eva Meester
Studentnummer: S2570610 Begeleider: Dr. Bosveld-de Smet Datum: 07-06-2019
computer-mediated discourse, computer-mediated communication, computer-mediated discourse analysis, virtuele gemeenschap, persoonlijke ervaring, bijdrage, journalistieke relevantie, De Correspondent
Voorwoord
In dit voorwoord wil ik graag terugblikken op het schrijven van mijn scriptie. Ik werd in februari ingedeeld bij de scriptiegroep met het thema ‘Interacties in Question and
Answer Communities’. In de lessen bespraken we het thema, bijbehorende literatuur en de
ideeën die we hadden voor ons eigen onderzoek. Dit resulteerde in een onderzoeksopzet waarin ik mijn onderzoeksvraag en onderzoeksplan aan mijn begeleider voorlegde. Nadat deze was goedgekeurd kon ik beginnen met het schrijven van mijn scriptie.
Ik heb veel geleerd door het schrijven van deze scriptie. Ik heb geleerd dat alles wat gezegd wordt goed onderbouwd moet worden, dat informatie nuttig en niet overbodig moet zijn en dat er een duidelijke structuur in moet worden aangebracht. Ik heb geleerd hoe ik een onderzoek goed kan uitvoeren en hoe ik de resultaten hiervan helder kan rapporteren. Waar ik een paar weken geleden nog bezig was met het vinden van een juiste onderzoeksvraag, lever ik op dit moment met een goed gevoel de eindversie van mijn scriptie in.
Graag wil ik mijn begeleider, mevrouw Bosveld-de Smet, bedanken voor de hulp bij het schrijven van mijn scriptie. Ik kon met al mijn vragen bij haar terecht, wat me ontzettend heeft geholpen. Ook wil ik de tweede codeur bedanken, die me heeft geholpen bij mijn analyse. Ten slotte wil ik degene die mijn scriptie heeft nagelezen en hierbij het laatste advies heeft gegeven bedanken.
Met vriendelijke groet, Eva Meester
Samenvatting
Dit onderzoek richt zich op bijdragen binnen virtuele gemeenschappen. De kwaliteit van deze bijdragen kan vaak worden beoordeeld door middel van een uitlichtfunctie, welke bijvoorbeeld kan bestaan uit het toekennen van een cijfer of een verschuiving van de positie van de bijdrage. Zo ontstaat een onderscheid tussen uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen.
Steeds vaker delen mensen hun persoonlijke verhalen binnen virtuele gemeenschappen, vaak geuit in een persoonlijke ervaring. Deze persoonlijke ervaringen kunnen andere bezoekers helpen, bijvoorbeeld bij het beantwoorden van een vraag. In dit onderzoek is gekeken of persoonlijke ervaringen vaker voorkomen in uitgelichte bijdragen dan in niet-uitgelichte bijdragen.
De dataverzameling bestaat uit veertig bijdragen van nieuwsplatform De Correspondent, namelijk twintig uitgelichte bijdragen en twintig niet-uitgelichte bijdragen. Door middel van een classificatieschema zijn de kenmerken van het medium, De Correspondent, op kwalitatieve wijze in kaart gebracht. Hieruit blijkt dat een aantal eigenschappen, zoals het hoge opleidingsniveau van de participanten, de asynchrone communicatie en de nette maar informele toon op het platform, mogelijk van invloed zijn op de bijdragen.
Aan de hand van een analyse van de bijdragen, namelijk een kwalitatieve inhoudsanalyse, is vastgesteld in welke bijdragen een persoonlijke ervaring wordt geuit. Uit de resultaten blijkt dat in de uitgelichte bijdragen niet significant vaker een persoonlijke ervaring wordt geuit dan in de niet-uitgelichte bijdragen, maar dat er alsnog een duidelijke tendens waarneembaar is. Mogelijk hebben andere factoren, zoals de positiviteit en nuance van bijdragen, invloed op het wel of niet uitlichten van bijdragen. Dit dient in een vervolgstudie te worden onderzocht.
Inhoudsopgave Voorwoord ... 2 Samenvatting ... 3 Inhoudsopgave ... 4 1. Inleiding ... 6 2. Theoretisch kader ... 8
2.1 Uiting van een persoonlijke ervaring ... 8
2.2 Computer-mediated discourse ... 9
2.3 Virtuele gemeenschap ... 9
2.4 Uitgelichte bijdrage ...10
2.5 Computer-mediated discourse analysis ...11
3. Methodologie ...12
3.1 Datacollectie ...12
3.1.1 Kwantitatieve datakenmerken ... 12
3.1.2 Keuze voor De Correspondent ... 13
3.1.3 Selectie op tijd ... 14 3.1.4 Selectie op auteur ... 14 3.1.5 Selectie op bijdragesectie ... 15 3.2 Representativiteit ...16 3.3 Data-analyse ...17 3.3.1 Inhoudsanalyse ... 17 3.3.2 Operationalisering ... 17 4. Resultaten ...24 4.1 Classificatieschema ... 24
4.2 Uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen ...24
4.3 Inhoudsanalyse ...26
4.3.1 Chikwadraattoets ... 27
5. Conclusie en discussie ...29
5.1 Conclusies ...29
5.2 Beperkingen ...31
5.3 Aanbevelingen voor vervolgonderzoek ...31
5.4 Aanbevelingen voor de praktijk...32
Referentielijst...33
Bijlage 1: Inhoudsanalyse...34
Bijlage 2: Resultaten inhoudsanalyse ...53
1. Inleiding
Door de komst van het internet kunnen mensen nu ook online met elkaar communiceren. Dit heeft geresulteerd in talloze virtuele gemeenschappen: groepen mensen die elkaar online ontmoeten om te discussiëren over gedeelde interesses (Ridings en Gefen, 2017). De belangrijkste reden voor mensen om deel uit te maken van een virtuele gemeenschap is voor het vergaren van informatie (Ridings en Gefen, 2017). De kracht van virtuele gemeenschappen is dat de informatie door leden wordt gegeven. De door leden gegenereerde berichten, vaak ‘bijdragen’ genoemd, zijn dan ook van belang om virtuele gemeenschappen in stand te houden: doordat leden meer inhoud genereren, trekt de toegenomen inhoud meer leden aan (Hagel en Armstrong, 1997).
Virtuele gemeenschappen proberen gesprekken op verschillende manieren op gang te brengen en te houden. Een belangrijke methode is het beoordelen van de kwaliteit van bijdragen. Op veel virtuele gemeenschappen beschikken mensen over hulpmiddelen voor het beoordelen van bijdragen, waaronder beoordelingsmechanismen zoals het geven van sterren of medailles (Raban, 2009). Hierdoor worden deze bijdragen ‘uitgelicht’, wat betekent dat deze bijdragen opvallen tussen de andere bijdragen.
Binnen de gesprekken van virtuele gemeenschappen worden veel persoonlijke verhalen geuit over het onderwerp waarover wordt gediscussieerd. Deze persoonlijke verhalen, vaak geuit in een persoonlijke ervaring, kunnen andere bezoekers nuttige informatie bieden en worden dan ook steeds belangrijker binnen virtuele gemeenschappen (Herring, Stein & Virtanen, 2013). In dit onderzoek wordt gekeken in welke mate persoonlijke ervaringen voorkomen in uitgelichte bijdragen, om vast te stellen of bijdragen met persoonlijke ervaringen vaker worden uitgelicht.
Als mensen weten waar hun bijdrage aan moet voldoen om te worden uitgelicht, dan weten mensen wat een kwalitatief goede bijdrage is waarmee ze anderen kunnen helpen. De kwaliteit van bijdragen van leden is dan ook van belang (Ridings en Gefen, 2017). Daarbij is meer onderzoek naar de kenmerken van online bijdragen nuttig om bij te kunnen dragen aan bestaande literatuur over tekstuitingen binnen online gemeenschappen. De volgende onderzoeksvraag is geformuleerd:
‘In welke mate uiten de zenders van een uitgelichte bijdrage binnen een virtuele gemeenschap een persoonlijke ervaring?’
In het theoretisch kader (hoofdstuk 2) wordt toegelicht wat bedoeld wordt met de uiting van een persoonlijke ervaring, zodat duidelijk is waaraan deze kan worden herkend. Daarnaast wordt meer verteld over computer-mediated discourse, gezien de gekozen datacollectie hieruit bestaat. Vervolgens wordt toegelicht wat een virtuele gemeenschap is, zodat de kenmerken hiervan duidelijk zijn. Ook wordt toegelicht wat uitgelichte bijdragen zijn, aangezien deze voor de analyse worden gebruikt. Ten slotte wordt verhelderd wat met computer-mediated discourse
analysis wordt bedoeld, aangezien deze analyse wordt toegepast in dit onderzoek.
In de methodologie (hoofdstuk 3) wordt toegelicht wat de dataverzameling van het onderzoek is, wat de kenmerken van deze dataverzameling zijn en in hoeverre deze dataverzameling representatief is. Ook wordt in de methodologie verteld welke analyses en operationaliseringen zijn gedaan en in hoeverre het onderzoek betrouwbaar en valide is. In de resultaten (hoofdstuk 4) worden de resultaten van de analyses weergegeven. Ten slotte worden de belangrijkste conclusies, beperkingen en aanbevelingen van het onderzoek gegeven in de conclusie en discussie (hoofdstuk 5).
2. Theoretisch kader
In dit onderzoek wordt getracht antwoord te geven op de vraag: ‘In welke mate uiten de zenders van een uitgelichte bijdrage binnen een virtuele gemeenschap een persoonlijke ervaring?’. Dit onderzoek richt zich op uitingen van persoonlijke ervaringen in computer-mediated discourse, namelijk in bijdragen binnen een virtuele gemeenschap. Deze bijdragen kunnen door middel van beoordelingsmechanismen worden uitgelicht wanneer deze kwalitatief goed worden beoordeeld. Om uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen binnen een virtuele gemeenschap te onderzoeken wordt in dit onderzoek gebruik gemaakt van computer-mediated discourse
analysis. Deze begrippen worden in onderstaande tekst toegelicht.
2.1 Uiting van een persoonlijke ervaring
Met een persoonlijke ervaring worden vroegere acties en levensgebeurtenissen van een individu bedoeld (Polkinghorne, 1996). Volgens Clandinin en Connelly (1994) kunnen persoonlijke ervaringen het beste worden bestudeerd via de verhalen die mensen vertellen. Deze persoonlijke verhalen worden steeds belangrijker binnen virtuele gemeenschappen (Herring et al., 2013), omdat persoonlijke ervaringen een krachtige boodschap vormen: echte verhalen zijn niet alleen overtuigend, maar ook leerzaam (Clandinin en Connelly 1994). Een virtuele gemeenschap die bijzonder veel waarde hecht aan uitingen van persoonlijke ervaringen is nieuwsplatform ‘De Correspondent’. Volgens De Correspondent is het voornaamste doel van de bijdragen “het uitwisselen van kennis, expertise en ervaringen over het onderwerp ter sprake (De Correspondent, 2016).”
Met de woorden die iemand kiest wordt duidelijk waar iets over gaat, wat de houding van een persoon is en wat de emotionele staat is waarin hij of zij verkeert (Herring, 2015). Pennebaker sluit zich hierbij aan en stelt dat de woorden die we in het dagelijks leven gebruiken weergeven waar we op letten, waar we aan denken, wat we proberen te vermijden, hoe we ons voelen en hoe we onze werelden organiseren en analyseren (Tausczik en Pennebaker, 2010). Ik-gerelateerde woorden, zoals ‘ik’, ‘me’ en ‘mij’, weerspiegelen zelfgerichtheid, zelfbewustzijn en zelfreflectie (Pennebaker, 2017). Daarnaast kan uit de gebruikte tijd van de werkwoorden worden afgeleid of een verhaal zich op eerdere acties of op huidige en toekomstige acties richt (Tausczik en Pennebaker, 2010). Aan de hand van de woordkeuze kan worden afgeleid of sprake is van een uiting van een persoonlijke ervaring of niet.
Omdat de ervaring al is meegemaakt, wordt verwacht dat het uiten van een ervaring een tijdsbepaling en een werkwoord in de verleden tijd bevat. Dit sluit aan bij het onderzoek van Pennebaker (2017) en Tausczik en Pennebaker (2010). Verder wordt verwacht dat het uiten van een persoonlijke ervaring een ervaring-gerelateerd woord, zoals ‘meemaken’ of ‘ervaring’, bevat.
2.2 Computer-mediated discourse
Met computer-mediated discourse (hierna aangeduid met CMD) worden berichten bedoeld die mensen via netwerkcomputers aan elkaar versturen (Herring, 2001). Dit kunnen bijvoorbeeld tweets op Twitter zijn of bijdragen op vraag- en antwoordsites. Dit type communicatie wordt
computer-mediated communication (hierna aangeduid met CMC) genoemd. Deze vorm van
communicatie verschilt van gesproken communicatie (Herring, Stein & Virtanen, 2013). CMC kan niet alleen tekstueel zijn, maar ook multimodaal. Dit betekent dat tekst kan worden gecombineerd met beeld -, video- en/of audiomateriaal (Herring, 2002). Ook kunnen vaak emoticons worden gebruikt, waarmee de bedoeling van een taaluiting kan worden verduidelijkt of kan worden gesignaleerd dat een uitspraak speels bedoeld is (Herring, 2015). Een andere eigenschap van CMC is dat typen langer duurt en meer bewuste aandacht vereist dan praten (Herring, 2004).
Twee factoren kunnen van invloed zijn op CMD, namelijk het medium en de situatie (Herring, 2007). Met mediumfactoren worden de technische factoren bedoeld die de communicatie beïnvloeden, bijvoorbeeld of berichten synchroon of asynchroon verzonden worden. Wanneer berichten synchroon verzonden worden, wat betekent dat zowel de zender als de ontvanger tegelijkertijd ingelogd moeten zijn (Herring, 2007), moet een persoon snel typen, waardoor er weinig tijd overblijft voor het plannen van berichten. Dit kan de gesprekken die plaatsvinden beïnvloeden. Met situationele factoren worden sociale factoren bedoeld, zoals het doel van de virtuele gemeenschap. Ook het doel, zoals flirten, debatteren of informeren, beïnvloedt mogelijk de gesprekken die plaatsvinden (Herring, 2007). De mediumfactoren en de situationele factoren worden aan de hand van een classificatieschema (faceted classification
scheme) van Herring (2007) in kaart gebracht (zie hoofdstuk 3).
2.3 Virtuele gemeenschap
CMD vindt vaak plaats binnen een virtuele gemeenschap. Een virtuele gemeenschap (virtual
gedeelde interesses en doelen met elkaar communiceren aan de hand van elektronische communicatie (Dennis, Pootheri en Natarajan, 1998). Met een ‘gemeenschap’ wordt doorgaans een geografisch gebied bedoeld, zoals een stad of een wijk (Wellman & Gulia, 1999). Echter betekent ‘virtueel’ dat de gemeenschap geen fysieke plaats heeft en dat de primaire interactie elektronisch is of mogelijk wordt gemaakt door technologie (Ridings en Gefen, 2017).
Er zijn verschillende redenen voor mensen om deel te nemen aan een virtuele gemeenschap. Zo willen mensen volgens Watson en Johnson (1972) bij een groep horen, kunnen groepen sociale steun bieden (Ridings en Gefen, 2017), kunnen groepen een bron van informatie zijn en kunnen groepen helpen bij het bereiken van een doel (Watson en Johnson, 1972). Een voorbeeld van een virtuele gemeenschap is nieuwsplatform ‘De Correspondent’, waarbinnen leden aan de hand van CMC met elkaar communiceren.
2.4 Uitgelichte bijdrage
De term ‘bijdrage’ is een andere benaming voor een ‘bericht’ en wordt gebruikt wanneer een bericht kan ‘bijdragen’ aan een discussie of gesprek. Bijdragen binnen virtuele
gemeenschappen kunnen vaak aan de hand van een aantal hulpmiddelen door gebruikers worden geëvalueerd (Raban, 2009), bijvoorbeeld aan de hand van een badge of een duim. Dit wordt door veel virtuele gemeenschappen ‘uitlichten’ genoemd. In dit geval wordt een
bijdrage aan de hand van de inhoud geëvalueerd. Virtuele gemeenschappen kunnen ook gebruikmaken van meta-data om bijdragen te evalueren, zoals het tijdstip waarop een bericht verzonden is, de tijd die iemand heeft gedaan over het typen van een bericht en het aantal keer dat een bericht gelezen is. Ook kunnen virtuele gemeenschappen gebruikmaken van
algoritmes om de kwaliteit van bijdragen vast te stellen of kan de kwaliteit worden vastgesteld aan de hand van het geld dat mensen voor bijdragen willen betalen (Raban, Rafaeli en
Konstan, 2008).
Gezien persoonlijke ervaringen steeds belangrijker worden binnen virtuele
gemeenschappen, zoals is toegelicht in 2.1, en gezien de waarde die De Correspondent hecht aan het delen van ervaringen, wordt verwacht dat persoonlijke ervaringen de kwaliteit van bijdragen van De Correspondent vergroten en dat persoonlijke ervaringen met name worden geuit in uitgelichte bijdragen. Op basis hiervan kan de volgende hypothese worden
geformuleerd:
2.5 Computer-mediated discourse analysis
Een aanpak voor het bestuderen van CMD is de computer-mediated discourse analysis (hierna aangeduid met CMDA), waarmee online interacties kunnen worden geanalyseerd op basis van empirische en tekstuele observaties. Deze analysemethode wordt gebruikt voor het analyseren van verbale interactie, zoals karakters, woorden en berichten en kan worden toegepast bij de bestudering van taal binnen een virtuele gemeenschap.
CMDA bestudeert online gedrag door naar taal te kijken, waarbij interpretaties zijn gebaseerd op de observaties die worden gedaan van taal en taalgebruik (Herring, 2002). Dit kan op kwalitatieve wijze worden gedaan, namelijk door waarnemingen van een tekst te bestuderen of te bespreken, of op kwantitatieve wijze, door verschijnselen te coderen en te tellen (Herring, 2004). In dit onderzoek wordt zowel een kwalitatieve als een kwantitatieve inhoudsanalyse naar taalgebruik uitgevoerd.
3. Methodologie
In dit hoofdstuk wordt toegelicht wat de datacollectie is en op welke manier deze data is verzameld. Vervolgens worden de kwantitatieve datakenmerken gegeven, welke worden geïllustreerd aan de hand van een figuur. Ook wordt de representativiteit van de datacollectie toegelicht en worden de analysemethoden weergegeven met bijbehorende operationaliseringen. Ten slotte wordt ingegaan op de validiteit en betrouwbaarheid van het onderzoek. Dit onderzoek is zowel kwalitatief als kwantitatief. Het uitvoeren van de inhoudsanalyse naar taalgebruik en het opstellen van het classificatieschema wordt op kwalitatieve wijze gedaan, maar de resultaten van de inhoudsanalyse worden zowel kwalitatief als kwantitatief geïnterpreteerd. Aan de hand van een Chikwadraattoets wordt berekend of in de uitgelichte bijdragen significant vaker een persoonlijke ervaring wordt geuit dan in de niet-uitgelichte bijdragen.
3.1 Datacollectie
In dit onderzoek wordt een classificatieschema gemaakt en wordt een inhoudsanalyse naar taalgebruik uitgevoerd. Virtuele gemeenschap ‘De Correspondent’ dient als casestudy voor het onderzoek. De datacollectie voor de inhoudsanalyse bestaat uit veertig bijdragen van ‘De Correspondent’. Deze bijdragen bestaan uit tekst, maar kunnen ook uit emoticons bestaan. Voorafgaand aan het onderzoek is besloten dat emoticons niet worden meegenomen in dit onderzoek, aangezien deze in geen van de categorieën kunnen worden geplaatst. Deze categorieën worden toegelicht in de operationalisering (zie 3.3.2). In de geselecteerde bijdragen komen echter geen emoticons voor, wat betekent dat de datacollectie geheel tekstueel is. De bijdragen bevinden zich in de discussiesectie van het platform, de ‘bijdragesectie’ genoemd. Omdat het te veel tijd zou kosten om alle bijdragen te onderzoeken is ervoor gekozen om een steekproef te kiezen om te analyseren.
3.1.1 Kwantitatieve datakenmerken
De dataverzameling bestaat uit veertig bijdragen, namelijk twintig uitgelichte bijdragen en twintig niet-uitgelichte bijdragen. De bijdragen bestaan uit 50 tot 300 woorden en zijn afkomstig van twintig verschillende bijdragesecties van tien verschillende correspondenten. De twintig gekozen bijdragesecties bevatten in totaal 2281 bijdragen (100%), waarvan 101 bijdragen zijn uitgelicht (4,43%) en 2180 bijdragen niet zijn uitgelicht (95,57%). De twintig uitgelichte bijdragen zijn gekozen uit de 101 uitgelichte bijdragen en de twintig niet-uitgelichte
Uitgelicht 4,43%
Niet-uitgelicht 95,57%
bijdragen zijn gekozen uit de 2180 niet-uitgelichte bijdragen. Dit betekent dat 19,80% van de uitgelichte bijdragen en 0,92% van de niet-uitgelichte bijdragen is geselecteerd voor de dataselectie. Dit is in figuur 1 afgebeeld.
Geselecteerde niet-uitgelichte bijdragen (N=20)
Geselecteerde uitgelichte bijdragen (N=20)
Niet-uitgelichte bijdragen (N=2180) Uitgelichte bijdragen (N=101)
Figuur 1: De verhoudingen tussen uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen binnen de geselecteerde bijdragesecties (N=20)
De datacollectie is samengesteld op basis van tijd, auteur en bijdragesectie. Dit wordt in de volgende paragrafen toegelicht.
3.1.2 Keuze voor De Correspondent
Virtuele gemeenschap ‘De Correspondent’ dient als casestudy voor het onderzoek. De Correspondent is een nieuwsplatform waarop nieuwsartikelen worden gedeeld. Leden kunnen op een nieuwsartikel reageren in de bijbehorende bijdragesectie, waarbinnen leden ook met elkaar in gesprek of discussie kunnen gaan. De Correspondent dient als casestudy omdat De Correspondent aangeeft waarde te hechten aan bijdragen van haar leden. De Correspondent ziet leden dan ook niet alleen als ontvangers, maar ook als belangrijke bronnen van kennis (De Correspondent, z.d.). Daarom heeft de nieuwsorganisatie gekozen voor een online platform, zodat het lezerspubliek actief kan deelnemen in de bijdragesecties (Harbers, 2016). De
Correspondent hoopt dat leden die verstand van een onderwerp hebben waarover wordt bericht niet alleen hun kennis, maar ook hun ervaringen delen (De Correspondent, z.d.). Aan de hand van de uitlichtfunctie kunnen alle auteurs van De Correspondent ‘inhoudelijk relevante bijdragen’, zoals De Correspondent (z.d.) dit noemt, voorzien van een witte vlag en bovenaan de bijdragesectie plaatsen. Dit wordt ‘uitlichten’ genoemd (Martèl, 2018).
3.1.3 Selectie op tijd
De gekozen bijdragesecties horen bij artikelen die gepubliceerd zijn tussen 1 oktober 2018 en 31 januari 2019. Dit tijdsframe is gekozen omdat de tijd mogelijk een rol speelt in het aantal en type bijdragen in de bijdragesecties. De Correspondent is een relatief jong platform dat is opgericht in 2013, waardoor de bijdragesecties een paar jaar geleden wellicht minder vaak gebruikt werden dan nu. Daarbij legt de Correspondent steeds meer nadruk op de ontwikkeling van de bijdragesectie, wat onder meer blijkt uit de aanstelling van een gespreksredacteur in april 2018, genaamd Gwen Martèl. Haar taak is om samen met De Correspondent ervoor te zorgen dat gesprekken binnen de bijdragesecties nog beter verlopen, bijvoorbeeld door de toevoeging van een nieuwe functie waardoor leden een notificatie ontvangen wanneer iemand op hun bijdrage heeft gereageerd (Martèl, 2018).
3.1.4 Selectie op auteur
Ook speelt de auteur, door De Correspondent worden de auteurs ‘correspondenten’ genoemd, een rol bij de dataselectie. De gekozen bijdragesecties zijn van tien verschillende correspondenten afkomstig. De correspondenten verschillen qua geslacht, leeftijd en het onderwerp waarover zij schrijven. Deze factoren hebben namelijk mogelijk invloed op de keuze van de correspondent om een bericht uit te lichten of niet. Een jonge vrouwelijke correspondent die schrijft over politiek vindt mogelijk andere bijdragen journalistiek relevant dan een oudere mannelijke correspondent die schrijft over het onderwijs. Elke correspondent schrijft over een bepaald onderwerp. Zo is er een correspondent ‘Onderwijs’, een correspondent ‘Politiek’ en een correspondent ‘Cultuur en Clichés’. De groep gekozen correspondent bestaat uit zowel mannen als vrouwen met verschillende leeftijden, die ieder over een ander onderwerp schrijven. Door een diverse groep correspondenten te kiezen wordt de representativiteit van de datacollectie vergroot voor bijdragen van De Correspondent.
3.1.5 Selectie op bijdragesectie
Per gekozen correspondent zijn twee bijdragesecties gekozen waarbinnen minimaal één bijdrage is uitgelicht, gezien de datacollectie ook uit uitgelichte bijdragen dient te bestaan. Van elke bijdragesectie waarbinnen minimaal één bijdrage is uitgelicht worden twee bijdragen gekozen: één uitgelichte en één niet-uitgelichte bijdrage. Dit betekent dat per correspondent in totaal twee uitgelichte en twee niet-uitgelichte bijdragen zijn gekozen, namelijk afkomstig van twee bijdragesecties.
De gekozen bijdragen dienen uit minimaal 50 woorden te bestaan. Dit minimum aantal woorden is gekozen omdat wordt verwacht dat voor het uiten van een ervaring ten minste 50 woorden nodig zijn. De gekozen bijdragen hebben een maximum van 300 woorden en zijn dus tussen de 50 en 300 woorden. De grens van 300 woorden is gesteld om uit te sluiten dat de ene bijdrage uit bijvoorbeeld 200 woorden bestaat en de andere bijdrage uit bijvoorbeeld 800 woorden. Door de woordenlimiet zijn de bijdragen zo vergelijkbaar mogelijk.
De twee gekozen bijdragen binnen een bijdragesectie (één uitgelichte bijdrage en één niet-uitgelichte bijdrage) mogen maximaal 30 woorden van elkaar verschillen, omdat het aantal woorden invloed kan hebben op het wel of niet uiten van een persoonlijke ervaring. De uitgelichte en niet-uitgelichte bijdrage binnen een bijdragesectie zijn op deze manier zo vergelijkbaar mogelijk. Kortom, de geselecteerde bijdragen zijn tussen de 50 en 300 woorden lang, waarbij de twee geselecteerde bijdragen binnen een enkele bijdragesectie maximaal 30 woorden van elkaar verschillen.
Bijvoorbeeld: van bijdragesectie X worden twee bijdragen geselecteerd, namelijk bijdrage 1, welke is uitgelicht en uit 210 woorden bestaat, en bijdrage 2, welke niet is uitgelicht en uit 195 woorden bestaat. Deze uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen verschillen maar 15 woorden van elkaar en dus zijn deze bijdragen geselecteerd voor de datacollectie.
3.2 Representativiteit
De gekozen dataselectie is niet representatief voor alle virtuele gemeenschappen. Echter is geprobeerd om zo representatief mogelijk te zijn voor virtuele gemeenschap De Correspondent. Door voor verschillende correspondenten en een tijdsframe te kiezen wordt de representativiteit vergroot. De eisen die gesteld worden aan de bijdragesecties (minimum en maximum aantal woorden per bijdrage en minimaal één uitgelichte en één niet-uitgelichte bijdrage per bijdragesectie) verkleinen de representativiteit. Deze keuze diende echter wel te worden gemaakt voor het waarborgen van de validiteit van het onderzoek. Met de validiteit wordt bedoeld of het onderzoek meet wat deze beoogt te meten. Door de woordenlimiet worden erg lange of korte bijdragen uitgesloten, hoewel deze vaak voorkomen op De Correspondent, maar is de kans beperkt dat in een bijdrage wel of geen persoonlijke ervaring wordt geuit omdat deze erg klein of groot is. Dit onderzoek bestudeert de relatie tussen ‘uitgelicht/niet-uitgelicht’ en ‘persoonlijke ervaring/geen persoonlijke ervaring’, niet de relatie tussen ‘persoonlijke ervaring/geen persoonlijke ervaring’ en ‘woordlengte’. Door de bijdragen zo vergelijkbaar mogelijk te maken is de invloed van de woordlengte dus beperkt.
3.3 Data-analyse 3.3.1 Inhoudsanalyse
Er zal een inhoudsanalyse naar taalgebruik worden gedaan, waarbij virtuele gemeenschap ‘De Correspondent’ als casestudy dient. De tekst van elke bijdrage zal worden geanalyseerd aan de hand van vier categorieën: ‘ik-georiënteerde woorden’, ‘ervaring-gerelateerde woorden’, ‘tijdsbepalingen’ en ‘de onvoltooid verleden tijd, ‘de voltooid tegenwoordige tijd’ en ‘de voltooid verleden tijd’, waarbij de woorden de kleur van de betreffende categorie krijgen. Ik-gerelateerde woorden worden rood gemaakt, ervaring-Ik-gerelateerde woorden worden blauw gemaakt, tijdsbepalingen worden groen gemaakt en de verleden tijd, de voltooid tegenwoordige tijd en de voltooid verleden tijd, samengevat als ‘werkwoordstijden’, worden oranje gemaakt. De onderzoeker en tweede codeur besluiten op basis van het aantal categorieën, het percentage waarin deze voorkomen en de samenhang van de categorieën binnen een bijdrage of sprake is van een uiting van een persoonlijke ervaring of niet. Dit wordt toegelicht in paragraaf 3.3.2.1. De resultaten van de inhoudsanalyse zullen in een tabel worden weergegeven. Vervolgens zal aan de hand van een Chikwadraattoets worden gemeten of in de uitgelichte bijdragen significant vaker een ervaring wordt geuit dan in de niet-uitgelichte bijdragen. De inhoudsanalyse is zowel kwantitatief als kwalitatief: het tellen van het aantal categorieën in bijdragen is kwantitatief en het opstellen van de categorieën, het coderen van de bijdragen en het bestuderen van de samenhang tussen de categorieën is kwalitatief.
3.3.2 Operationalisering
De uitgelichte bijdragen zijn geoperationaliseerd aan de hand van een witte vlag en de positie in de bijdragesectie, namelijk boven de niet-uitgelichte bijdragen. De niet-uitgelichte bijdragen zijn alle overige bijdragen. Verwacht wordt dat het uiten van een ervaring uit de volgende categorieën bestaat: ik-georiënteerde woorden, ervaring-gerelateerde woorden, tijdsbepalingen en de onvoltooid verleden tijd (na deze paragraaf aangeduid als de ovt), de voltooid tegenwoordige tijd (na deze paragraaf aangeduid als de vtt) of de voltooid verleden tijd (na deze paragraaf aangeduid als de vvt). Aan de hand van een inhoudsanalyse wordt bekeken in hoeverre deze categorieën voorkomen in de gekozen bijdragen en of wel of niet een persoonlijke ervaring wordt geuit. De onderzoeker en tweede codeur bepalen aan de hand van de gevonden categorieën of sprake is van een persoonlijke ervaring of niet. De categorieën zijn vastgelegd in een codeboek (zie figuur 2).
Uiting van persoonlijke ervaring
Toelichting Voorbeeld van uitdrukkingen Ik-georiënteerd Aandacht voor zichzelf is een teken
dat sprake is van een persoonlijke ervaring. Daarom zal hierbij gekeken worden naar het gebruik van persoonlijke voornaamwoorden eerste persoon enkelvoud en meervoud, bezittelijk
voornaamwoorden eerste persoon enkelvoud en meervoud en wederkerende voornaamwoorden enkelvoud en meervoud
‘ik’, ‘wij’, ‘we’, ‘mij’, ‘me’, ‘ons’, ‘mijn’, ‘onze’, ‘ik…zelf’, ‘ikzelf’, ‘mezelf’.
Ervaring-gerelateerde woorden Ervaring-gerelateerde woorden zijn werkwoorden en zelfstandige naamwoorden waarmee ‘het ervaren’ wordt uitgedrukt.
‘ervaring’, ‘meemaken’, ‘gebeurtenis’, ‘praktijk’, ‘ervaren’.
Tijdsbepalingen Aan een tijdsbepaling kan worden gezien wanneer de persoonlijke ervaring zich afspeelt of hoe lang een persoonlijke ervaring heeft geduurd.
‘vroeger’, ‘ooit’, ‘pas’, ‘enige tijd’.
Werkwoordstijden Een werkwoord in de onvoltooid verleden tijd (ovt), de voltooid tegenwoordige tijd (vtt) of de voltooid verleden tijd (vvt). Dit geeft aan dat een persoonlijke ervaring in het verleden heeft plaatsgevonden.
‘was’, ‘meegemaakt’, ‘gezien’.
Figuur 2: Het codeboek
Ik-georiënteerd
Verwacht wordt dat de aandacht bij een uiting van een persoonlijke ervaring op de persoon zelf gericht is, gezien een persoonlijke ervaring door de persoon zelf is meegemaakt. Ik-georiënteerde woorden zijn persoonlijke naamwoorden eerste persoon enkelvoud en meervoud (ik, wij), bezittelijk voornaamwoorden eerste persoon enkelvoud en meervoud (mijn, onze) en
wederkerende voornaamwoorden enkelvoud en meervoud (me, ons). Ook de woorden ‘ik…zelf’ en ‘mezelf’ wordt gezien als een ik-georiënteerd woord. Ik-georiënteerde woorden zijn: ‘ik’, ‘wij’, ‘we’, ‘mij’, ‘me’, ‘ons’, ‘mijn’, ‘onze’, ‘ik…zelf’, ‘ikzelf’, ‘mezelf’.
Ervaring-gerelateerd
Verwacht wordt dat een uiting van persoonlijke ervaring uit een werkwoord of een zelfstandig naamwoord bestaat waarmee een ervaring wordt uitgedrukt. Ervaring-gerelateerde werkwoorden zijn bijvoorbeeld: ‘ervaren’, ‘overkomen’ en ‘meemaken’. Ervaring-gerelateerde zelfstandige naamwoorden zijn bijvoorbeeld: ‘ervaring’, ‘gebeurtenis’, ‘praktijk’, ‘evenement’ en ‘gebeurtenis’.
Tijdsbepalingen
Verwacht wordt dat een uiting van een persoonlijke ervaring een tijdsbepaling bevat waaraan kan worden gezien wanneer de ervaring zich afspeelt of hoe lang een ervaring heeft geduurd. Voorbeelden van een tijdsbepaling zijn: ‘vroeger’, ‘ooit’, ‘pas’, ‘enige tijd’.
Werkwoordstijden
Verwacht wordt dat een ervaring in de onvoltooid verleden tijd, in de voltooid tegenwoordige of in de voltooid verleden tijd wordt geuit. Voorbeelden van de onvoltooid verleden tijd zijn de woorden ‘was’ en ‘maakte mee’. De voltooid tegenwoordige tijd en de voltooid verleden tijd bestaan uit een hulpwerkwoord, namelijk een vervoeging van ‘hebben’, ‘worden’ of ‘zijn’, en een voltooid deelwoord, zoals ‘meegemaakt’ of ‘gezien’. Voorbeelden van de voltooid tegenwoordige tijd zijn: ‘ik heb meegemaakt’ of ‘wij hebben gezien’. Voorbeelden van de voltooid verleden tijd zijn: ‘zij had gezien’ of ‘hij werd gevraagd’.
De categorieën worden aan de hand van de volgende kleuren geanalyseerd:
Categorie Kleur
Ik-gerelateerde woorden Rood
Ervaring-gerelateerde woorden Blauw
Tijdsbepalingen Groen
Voor bijdrage 29, wat een uitgelichte bijdrage is, is dit als volgt geanalyseerd:
Toenik in het buitenland woonde, gingik de lokale ondernemers in het dorp waar ik vandaan kom (Duiven) bijna missen - de kaasboer de Pompernikkel, schoenenzaak Derksen, optometrist Van de Wetering; als je ergens je hele leven komt en altijd een praatje maakt, is dat veel waard. Een ander goed voorbeeld van een betrokken ondernemer is de plotseling
overleden slager Theo Scholten uit Groessen - tevens groot spil in het vrijwilligersnetwerk in dat dorp. Toen hij overleed, waren er wel 1500 mensen op de condoleance, waaronder heel veel vaste klanten waar hij altijd met zo veel aandacht na sluitingstijd nog even een rollade voor maakte.
3.3.2.1 Wel of geen uiting van een persoonlijke ervaring
De onderzoeker heeft op basis van eigen inzicht en eerdere literatuur (zie hoofdstuk 2) bepaald welke categorieën kunnen voorkomen in het uiten van een persoonlijke ervaring. Het coderen en tellen van de woorden is objectief, aangezien dit op één manier kan worden gedaan. Op basis van de categorieën die zijn gevonden, het percentage waarin deze voorkomen en de samenhang hiertussen binnen een bijdrage is bepaald of sprake is van een uiting van een persoonlijke ervaring of niet. De woorden dienen samen een uiting van een persoonlijke ervaring te vormen, wat door de onderzoeker en de tweede codeur wordt bepaald. Dit is subjectief, omdat deze keuze door de onderzoeker en tweede codeur wordt gemaakt.
De objectieve codering vormt een indicatie voor de keuze of er sprake is van een persoonlijke ervaring of niet: des te vaker en des te meer categorieën voorkomen in een bijdrage, des te groter is de kans dat sprake is van een uiting van een persoonlijke ervaring. Indien categorieën in een bijdrage minder dan 2 procent voorkomen wordt dit gezien als weinig, indien deze tussen 2 en 10 procent voorkomen wordt dit gezien als gemiddeld en indien deze meer dan 10 procent voorkomen in een bijdrage wordt dit gezien als veel. Indien één of twee categorieën in een bijdrage voorkomen wordt dit gezien als weinig, indien drie of vier categorieën in een bijdrage voorkomen wordt dit gezien als vaak. Dit is inductief bepaald door de onderzoeker, namelijk tijdens het uitvoeren van de inhoudsanalyse.
Indicatie voor een persoonlijke ervaring indien:
De samenhang tussen de categorieën is een vereiste voor het voorkomen van een persoonlijke ervaring. Het aantal categorieën en het percentage waarin deze voorkomen binnen een bijdrage vormt een sterke indicatie. Op basis van deze indicatie en de samenhang tussen de categorieën in de tekst, wat wordt bepaald door de onderzoeker en de tweede codeur, is bepaald of sprake is van een persoonlijke ervaring of niet. Dit betekent dat de resultaten van de codering, de beslissing van de onderzoeker en de beslissing van de tweede codeur samen het meetinstrument vormen in de bepaling of een persoonlijke ervaring wordt geuit of niet.
In de in 3.3.2 weergegeven bijdrage (bijdrage 29) zijn de volgende aantallen en percentages gevonden:
Tabel 1: De gevonden categorieën in bijdrage 29
Bijdrage Uitgelicht Ik-
gerelateerd (%) Ervaring-gerelateerd (%) Tijds- bepalingen (%) Ovt/vtt/vvt (%) Totaal aantal woorden Ervaring geuit 29 Ja 3 (2,83%) 0 (0%) 11 (10,38%) 6 (5,67%) 106 Ja
Deze resultaten vormen een sterke indicatie dat sprake is van een persoonlijke ervaring, gezien drie categorieën zijn gevonden en alle categorieën meer dan 2% voorkomen. De onderzoeker heeft op kwalitatieve wijze vastgesteld dat de categorieën samenhangen en een persoonlijke ervaring vormen, namelijk: “Toen ik in het buitenland woonde, ging ik de lokale ondernemers in het dorp waar ik vandaan kom (Duiven) bijna missen - de kaasboer de Pompernikkel, schoenenzaak Derksen, optometrist Van de Wetering”. In de kolom ‘ervaring geuit’ is een ‘ja’ ingevuld.
3.3.2.2 Verwerking gegevens
Het voorkomen van de categorieën is handmatig berekend en in een tabel weergegeven. In een Excelbestand is bijgehouden in welke bijdragen een persoonlijke ervaring werd geuit en in welke niet. Dit gebeurde aan de hand van drie kolommen: ‘bijdrage’, ‘uitgelicht’ en ‘uiting van een persoonlijke ervaring’. Onder de rijen van de kolom ‘bijdrage’ werd het nummer van de bijdrage ingevuld, 1 tot en met 40. Onder de rijen van de kolom ‘uitgelicht’ werd een 1 ingevuld voor uitgelichte bijdragen en een 0 voor niet-uitgelichte bijdragen. Onder de rijen van de kolom ‘uiting van een persoonlijke ervaring’ werd een 1 ingevuld indien een persoonlijke ervaring werd geuit in de bijdrage en een 0 indien dit niet zo was. Aan de hand van een Chikwadraattoets
is gemeten of in uitgelichte bijdragen significant vaker een persoonlijke ervaring wordt geuit dan in niet-uitgelichte bijdragen.
3.3.3 Uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen
De verhoudingen binnen de geselecteerde bijdragesecties zijn verduidelijkt in figuur 1 (zie pagina 13). In bijlage 1, waar de inhoudsanalyse wordt weergegeven, is voor elke geselecteerde bijdrage aangegeven welk nummer deze heeft en bij welke bijdragesectie deze hoort. De verhoudingen per bijdragesectie worden in hoofdstuk 4 in een tabel weergegeven, zodat helder is wat de verhoudingen zijn tussen uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen binnen de twintig geselecteerde bijdragesecties. Op basis hiervan kunnen uitspraken worden gedaan over de invloed van het totale aantal bijdragen per bijdragesectie op het aantal uitgelichte bijdragen binnen een bijdragesectie op De Correspondent, oftewel: komen in bijdragesecties met meer bijdragen meer uitgelichte bijdragen voor?
3.3.4 Classificatieschema
Volgens Herring (2007) kunnen het medium en de situatie invloed hebben op de CMD. De CMD bevindt zich binnen virtuele gemeenschap ‘De Correspondent’ in de bijdragen binnen de bijdragesecties. Met de mediumfactoren worden de technische factoren bedoeld en met de situationele factoren worden de sociale factoren bedoeld. De mediumfactoren en de situationele factoren worden aan de hand van een classificatieschema (faceted classification scheme) in kaart gebracht door middel van een inductieve, empirische analyse. Aan de hand van dit classificatieschema is vervolgens gekeken welke factoren mogelijk invloed hebben op de bijdragen.
3.4 Validiteit en betrouwbaarheid
Door een duidelijke en volledige rapportage van het onderzoek wordt de betrouwbaarheid van het onderzoek gewaarborgd. De stappen van het data-analyse zijn helder uitgelegd. Daarnaast zijn de analyses terug te vinden in de bijlagen en wordt het codeboek in het verslag weergegeven, zodat personen die niet betrokken waren bij het onderzoek kunnen terugvinden hoe de resultaten, conclusies en interpretaties zijn ondersteund. Ook is ervoor gekozen om een tweede codeur bij de inhoudsanalyse te betrekken, wat opnieuw de betrouwbaarheid van het onderzoek vergroot. Wanneer de onderzoeker twijfelde over het wel of niet voorkomen van een ervaring in een bijdrage werd dit samen met de tweede codeur besproken. Door deze intercodeurbetrouwbaarheid wordt de subjectiviteit van de analyse beperkt.
Om de interne validiteit van het onderzoek te waarborgen is een analysemethode gekozen waarmee de vraagstelling goed wordt beantwoord. Aan de hand van een inhoudsanalyse naar taalgebruik wordt gemeten wat het onderzoek beoogt te meten, namelijk een eventuele uiting van een persoonlijke ervaring in uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen. De interne validiteit wordt gewaarborgd door de eisen die aan de bijdragen worden gesteld die zijn gekozen voor de dataverzameling, namelijk aan de correspondent, de bijdragesectie en aan het aantal woorden. De externe validiteit is waarschijnlijk enigszins beperkt, gezien het onderzoek misschien niet generaliseerbaar is voor alle virtuele gemeenschappen. Om dit echter te onderzoeken dienen uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen van meerdere virtuele gemeenschappen geanalyseerd te worden.
4. Resultaten
In dit hoofdstuk worden de resultaten van het classificatieschema weergegeven, de verhoudingen binnen de bijdragesecties en de resultaten van de inhoudsanalyse. Ook worden de resultaten van de Chikwadraattoets weergegeven.
4.1 Classificatieschema
Het classificatieschema van Herring (2007) maakt een onderscheid tussen mediumfactoren en situationele factoren. Het classificatieschema is in bijlage 4 weergegeven. Uit het classificatieschema blijkt dat het thema van De Correspondent ‘nieuws’ is en dat leden het platform bezoeken om te worden geïnformeerd. Leden nemen deel aan de gesprekken in de bijdragesecties om vragen te stellen, te discussiëren of om kennis of ervaringen te delen. Hoewel leden er wel voor kunnen kiezen anoniem te blijven, wordt er vaak voor gekozen om dit niet te doen. De meeste leden gebruiken dan ook hun echte voor- en achternaam. Ook noemen veel leden hun beroep of studie in hun functietitel, welke overigens niet verplicht hoeft te worden ingevuld. Hieruit blijkt dat de meeste leden hoger opgeleid zijn. Verder blijkt dat het taalgebruik in de bijdragen vaak vriendelijk en positief is, hoewel deze soms ook kritisch kan zijn wanneer leden aangeven dat iets in het artikel volgens hen niet klopt. Uit de bijdragen blijkt dat leden vaak al kennis hebben van het onderwerp waarover wordt gediscussieerd. Het taalgebruik is over het algemeen netjes maar informeel.
Ook blijkt uit het classificatieschema dat de participatie binnen de bijdragesectie niet altijd gelijk verdeeld is, gezien een lid soms door De Correspondent wordt uitgenodigd om deel te nemen aan een gesprek in een bijdragesectie. Deze persoon is in dit geval vaak aan het woord. Ook kunnen correspondenten zelf aan het gesprek deelnemen in de bijdragesectie, waardoor ook zij soms vaker aan het woord zijn dan anderen. De communicatie binnen de bijdragesecties van De Correspondent is asynchroon en berichten worden bericht-voor-bericht verstuurd. Bijdragen mogen uit 5000 tekens bestaan, waardoor bijdragen soms erg lang kunnen zijn. De leden kunnen geen video’s en afbeeldingen bijvoegen in bijdragen, maar wel emoticons en links naar websites. De bijdragen zijn publiekelijk, maar alleen voor de leden van het platform: mensen die niet lid zijn van De Correspondent kunnen de bijdragesecties niet zien.
4.2 Uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen
In paragraaf 3.1.1 werd middels een grafiek verduidelijkt dat 4,43% van de totale bijdragen wel is uitgelicht en 95,57% van de bijdragen niet is uitgelicht. In tabel 2 is weergegeven hoeveel
bijdragen in een geselecteerde bijdragesectie voorkomen, hoeveel hiervan zijn uitgelicht en hoeveel niet zijn uitgelicht. Zo valt in tabel 2 af te lezen dat de negende bijdragesectie 267 bijdragen bevat, waarvan 6 zijn uitgelicht en 261 niet. Dit betekent dat 2,25% van de negende bijdragesectie is uitgelicht en 97,75% niet. Uit tabel 2 blijkt dat het totale aantal bijdragen niet bepalend is voor het aantal uitgelichte bijdragen. Zo heeft de vierde bijdragesectie minder bijdragen (42) dan de tiende bijdragesectie (367), maar toch heeft de vierde bijdragesectie even veel uitgelichte bijdragen (6) als de tiende bijdragesectie (6).
Tabel 2: De uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen per bijdragesectie
Bijdragesectie 1 2 3 4 5 Totaal (%) 141 (100%) 135 (100%) 133 (100%) 42 (100%) 205 (100%) Uitgelicht (%) 5 (3,55%) 7 (5,19%) 9 (6,77%) 6 (14,29%) 12 (5,85%) Niet-uitgelicht (%) 136 (96,45%) 128 (94,81%) 124 (93,23%) 36 (85,71%) 193 (94,15%) Bijdragesectie 6 7 8 9 10 Totaal (%) 47 (100%) 69 (100%) 113 (100%) 267 (100%) 376 (100%) Uitgelicht (%) 4 (8,51%) 4 (5,8%) 5 (4,42%) 6 (2,25%) 6 (1,60%) Niet-uitgelicht (%) 43 (91,49%) 65 (94,2%) 108 (95,58%) 261 (97,75%) 370 (98,4%) Bijdragesectie 11 12 13 14 15 Totaal (%) 112 (100%) 103 (100%) 94 (100%) 84 (100%) 17 (100%) Uitgelicht (%) 3 (2,68%) 3 (2,91%) 3 (3,19%) 4 (4,76%) 2 (11,76%) Niet-uitgelicht (%) 109 (97,32%) 100 (97,1%) 91 (96,81%) 80 (95,24%) 15 (88,24%)
4.3 Inhoudsanalyse
De inhoudsanalyse is weergegeven in bijlage 1. De bijdragen zijn gecodeerd zoals in de operationalisering (zie paragraaf 3.3.2) is omschreven. Voor bijdrage 4 is dit bijvoorbeeld als volgt gedaan:
Het zal wel aan mij liggen maar ik herken niets in de beschreven beeldvorming: "Door jaren
aan beeldvorming is de kans groot dat je sekswerk associëert met angst, gevaar of schaamte". Zit dit niet in het hoofd van Luhrs? Of iemand op het schoolplein sexwerker is, is niet belangerijk. De paar keer dat ik in gesprek was met een sexwerker (niet op het schoolplein)
lokte bij mij alleen pogingen tot humor uit. Als iemand negatief is over je persoon, geef degene dan geen aandacht. Iemand anders is misschien wel aardig
Vervolgens is in een tabel weergegeven welke categorieën voorkomen, hoe vaak deze voorkomen, en of sprake is van een uiting van een persoonlijke ervaring. Dit is voor bijdrage 4 als volgt gedaan:
Tabel 3: De gevonden categorieën in bijdrage 4
De resultaten van de gehele inhoudsanalyse zijn weergegeven in bijlage 2. In tabel4 is berekend hoe vaak de categorieën gemiddeld voorkomen in de uitgelichte en de niet-uitgelichte bijdragen. Zo valt in het figuur af te lezen dat gemiddeld 1,76% van de uitgelichte bijdragen uit ervaring-gerelateerde woorden bestaat, terwijl dit bij de niet-uitgelichte bijdragen minder is, namelijk 0,81%.
Tabel 4: Voorkomen categorieën binnen de uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen
Ik-gerelateerd gemiddeld Ervaring-gerelateerd gemiddeld Tijdsbepalingen gemiddeld Ovt/vtt/vvt gemiddeld Uitgelicht 3,91% 1,76% 8,20% 4,35% Niet-uitgelicht 2,59% 0,81% 6,63% 4,09%
Bijdrage Uitgelicht Ik-
gerelateerd (%) Ervaring- gerelateerd (%) Tijds- bepalingen (%) Ovt/vtt/vvt (%) Totaal aantal woorden Ervaring geuit 4 Nee 4 (4,44%) 0 (0%) 1 (1,11%) 2 (2,22%) 90 Ja
In het Excelbestand is bijgehouden in welke bijdragen een persoonlijke ervaring werd gevonden en in welke bijdragen niet (zie bijlage 3). In tabel 5 is weergegeven in hoeveel uitgelichte bijdragen een persoonlijke ervaring wordt geuit en in hoeveel niet-uitgelichte bijdragen een persoonlijke ervaring wordt geuit. Uit de tabel kan worden afgelezen dat in 20 van de 40 bijdragen een persoonlijke ervaring wordt geuit. Hiervan zijn 14 bijdragen uitgelicht en 6 bijdragen niet-uitgelicht.
Tabel 5: Aantal bijdragen met en zonder een uiting van een persoonlijke ervaring
Totaal aantal bijdragen
Aantal bijdragen met een persoonlijke ervaring
Uitgelicht 20 14
Niet-uitgelicht 20 6
Totaal 40 20
4.3.1 Chikwadraattoets
In het theoretisch kader (zie hoofdstuk 2) is de volgende hypothese opgesteld:
H1: In de uitgelichte bijdragen van De Correspondent wordt vaker een persoonlijke ervaring
geuit dan in de niet-uitgelichte bijdragen van De Correspondent.
Deze hypothese is aan de hand van de Chikwadraattoets getoetst. Er is sprake van een significant effect op het moment dat de Chikwadraatwaarde even groot of groter is dan de kritische waarde. De formule voor het berekenen van de Chikwadraattoets is:
X2 = S (W – V)2 / V
Waarbij:
X2 = de te berekenen Chikwadraatwaarde
S = ‘de som van’
W = de geobserveerde waarde V = de verwachte waarde
Vervolgens is de volgende frequentieverdeling gemaakt, waarbij:
Groep 1 de bijdragen zijn die zijn uitgelicht en een persoonlijke ervaring uiten Groep 2 de bijdragen zijn die zijn uitgelicht zijn en geen persoonlijke ervaring uiten
Groep 3 de bijdragen zijn die niet zijn uitgelicht en wel een persoonlijke ervaring uiten Groep 4 de bijdragen zijn die niet zijn uitgelicht en geen persoonlijke ervaring uiten
De frequentieverdeling en de berekening van de Chikwadraatwaarde is in onderstaande tabel (tabel 6) weergegeven.
Tabel 6: De frequentieverdeling van de bijdragen
Groep 1 Groep 2 Groep 3 Groep 4
Geobserveerde verdeling 14 6 14 6
Verwachte verdeling 10 10 10 10
X2 = ((14-10)2/10= 1.6) + (6-10)2/10= 1.6) +(14-10)2/10= 1.6) +(6-10)2/10= 1.6)) = 6.4
Verwachte waarde (totaal/aantal cellen) = 40/4 = 10 Vrijheidsgraden = (4-1) = 3
Kritische waarde bij een significantieniveau (p) van 0.05 = 7.81 Kritische waarde bij een significantieniveau (p) van 0.1 = 6.25 6.4 < 7.81 = p is niet significant
5. Conclusie en discussie
In dit hoofdstuk worden de conclusies van het onderzoek weergegeven. Ook worden de beperkingen van het onderzoek besproken en worden aanbevelingen gedaan voor vervolgonderzoek en voor de praktijk.
5.1 Conclusies
In hoofdstuk 2 werd de volgende hypothese geformuleerd: ‘Binnen uitgelichte bijdragen van De Correspondent worden vaker persoonlijke ervaringen geuit dan binnen niet-uitgelichte bijdragen van De Correspondent.’
Uit de Chikwadraattoets blijkt dat in de uitgelichte bijdragen niet significant vaker een persoonlijke ervaring wordt geuit dan in de niet-uitgelichte bijdragen van De Correspondent bij een significantieniveau (p) van 0.05. Bij een significantieniveau (p) van 0.1 is dit verschil wel significant. Op basis hiervan kan worden geconcludeerd dat het verschil niet significant is en dat H1 wordt verworpen. Echter is wel een duidelijke tendens waarneembaar. Hoewel het verschil niet significant is, sluit de tendens wel aan bij de verwachtingen die voorafgaand aan het onderzoek werden gedaan op basis van eerdere literatuur van onder andere Herring et al. (2013). Persoonlijke verhalen worden volgens Herring et al. (2013) steeds belangrijker binnen virtuele gemeenschappen en zoals uit de inhoudsanalyse blijkt worden de bijdragen met een uiting van een persoonlijke ervaring vaker uitgelicht dan bijdragen zonder een uiting van een persoonlijke ervaring.
In hoofdstuk 1 werd de volgende onderzoeksvraag geformuleerd: ‘In welke mate uiten de zenders van een uitgelichte bijdrage binnen een virtuele gemeenschap een persoonlijke ervaring?’
Op basis van de inhoudsanalyse kan worden geconcludeerd dat de zenders van een uitgelichte bijdrage niet significant vaker een persoonlijke ervaring uiten dan de zenders van niet-uitgelichte bijdragen binnen een virtuele gemeenschap. Echter is wel een duidelijke tendens waarneembaar. Hieruit kan worden opgemaakt dat, hoewel het verschil niet significant is, vaker persoonlijke ervaringen worden geuit in uitgelichte bijdragen dan in niet-uitgelichte bijdragen. Uit de resultaten van de inhoudsanalyse blijkt dat ook in de niet-uitgelichte bijdragen vaak een persoonlijke ervaring wordt geuit. Het uiten van persoonlijke ervaringen is dus waarschijnlijk
niet de enige factor die invloed heeft op het uitlichten van bijdragen. Wat opviel tijdens de inhoudsanalyse is dat de uitgelichte bijdragen van de datacollectie genuanceerder waren, minder vaak een oordeel bevatten en positiever waren dan de niet-uitgelichte bijdragen. Dit onderzoek heeft niet onderzocht of deze factoren bepalend zijn voor het uitlichten van bijdragen waardoor dit slechts aannamen zijn. Deze factoren en mogelijk andere factoren zijn van invloed op het uitlichten van bijdragen.
Uit de resultaten van de inhoudsanalyse (zie bijlage 2) kan worden opgemaakt dat bij het uiten van een persoonlijke ervaring niet altijd ervaring-gerelateerde woorden voorkomen. Alle andere categorieën komen wel voor in de bijdragen waarin een persoonlijke ervaring wordt geuit. Uit tabel 4 blijkt dat alle categorieën vaker voorkomen in de uitgelichte bijdragen dan in de niet-uitgelichte bijdragen. Dit sluit aan bij de tendens die is waargenomen, namelijk dat persoonlijke ervaringen vaker worden geuit in uitgelichte bijdragen dan in de niet-uitgelichte bijdragen. In de uitgelichte bijdragen kwamen meer persoonlijke ervaringen voor en ook meer ik-gerelateerde woorden, ervaring-gerelateerde woorden, tijdsbepalingen en de werkwoordstijden ovt, vvt en vvt. Dit sluit aan bij eerdere literatuur van Pennebaker (2017), die stelt dat ik-gerelateerde woorden, zoals ‘ik’, ‘me’ en ‘mij’, zelfgerichtheid, zelfbewustzijn en zelfreflectie weerspiegelen. Ook sluit dit aan bij het onderzoek van Tausczik en Pennebaker (2010), die stellen dat uit de gebruikte tijd kan worden afgeleid of een verhaal zich op eerdere acties of op huidige en toekomstige acties richt. In dit onderzoek is echter niet berekend of de categorieën significant vaker voorkomen in de uitgelichte bijdragen dan in de niet-uitgelichte bijdragen.
Een aantal mediumfactoren en situationele factoren van De Correspondent is mogelijk van invloed op de bijdragen die zijn gebruikt voor dit onderzoek. Zo is het voornaamste doel van de bijdragesectie van De Correspondent het delen van kennis en ervaringen over het onderwerp dat wordt besproken. Dit stimuleert leden mogelijk om persoonlijke ervaringen te uiten en correspondenten om deze uitingen van persoonlijke ervaringen uit te lichten. Ook de activiteit die plaatsvindt op De Correspondent, namelijk het delen van kennis, het stellen van vragen en discussiëren met anderen, beïnvloedt mogelijk de bijdragen. De bijdragen die worden gedeeld zijn alleen openbaar voor leden van het platform, wat leden mogelijk bevordert om meer persoonlijke verhalen te delen. Ook de kenmerken van de participanten heeft mogelijk invloed op de bijdragen. Zo zijn de meeste participanten hoogopgeleid en minimaal 18 jaar oud. Oudere en wellicht ook hoger opgeleide mensen hebben mogelijk meer persoonlijke ervaringen die aansluiten bij de nieuwsonderwerpen waarover wordt gediscussieerd in de bijdragesecties.
5.2 Beperkingen
Dit onderzoek heeft een aantal beperkingen. Een beperking van dit onderzoek is dat dit onderzoek een casestudy is. Slechts één medium is onderzocht, namelijk de virtuele gemeenschap ‘De Correspondent’. Dit heeft mogelijk invloed op de generaliseerbaarheid van het onderzoek en dus de externe validiteit, aangezien de resultaten van deze studie gekleurd zouden kunnen zijn.
Een andere beperking van het onderzoek is de subjectiviteit van het onderzoek. Hoewel het coderen van de bijdragen objectief is en een tweede codeur is ingeschakeld bij de analyse, blijft de bepaling wat wel en niet een persoonlijke ervaring is erg subjectief. Dit is namelijk bepaald door de onderzoeker in samenwerking met de tweede codeur. Door deze subjectiviteit is het onderzoek minder betrouwbaar, omdat bij een herhaling van het onderzoek andere resultaten zouden kunnen worden gevonden. Echter is getracht de betrouwbaarheid te vergroten door een heldere rapportage en door een tweede codeur in te schakelen.
Een andere beperking van het onderzoek is de eenzijdige codering die is gebruikt. In dit onderzoek is een analyse gedaan naar de categorieën in de bijdragen, waarbij de woorden van de bijdragen zijn geanalyseerd. Echter is niet naar de inhoud van de bijdragen gekeken, zoals de mate van nuance of positiviteit. Deze en mogelijk andere inhoudelijke factoren kunnen van invloed zijn op het uitlichten of niet-uitlichten van bijdragen. Daar kan nu niets over worden gezegd aangezien de invloed van deze en andere factoren niet is gemeten.
Ten slotte is de datacollectie, bestaande uit veertig bijdragen van De Correspondent, niet erg groot. Wegens de beschikbare tijd voor het uitvoeren van dit onderzoek was het echter niet mogelijk om een grotere steekproef te selecteren. Geprobeerd is om de gekozen steekproef zo representatief mogelijk te maken voor De Correspondent, maar gezien De Correspondent uit nog veel meer bijdragesecties en bijdragen bestaat is deze datacollectie waarschijnlijk niet geheel representatief voor De Correspondent.
5.3 Aanbevelingen voor vervolgonderzoek
Op basis van dit onderzoek kunnen een aantal aanbevelingen worden gedaan voor vervolgonderzoek. Ten eerste wordt aanbevolen om bij een vervolgonderzoek uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen van meerdere virtuele gemeenschappen te onderzoeken. Uit het classificatieschema komt naar voren dat bepaalde mediumfactoren en situationele factoren van De Correspondent invloed kunnen hebben op de bijdragen die worden gedeeld. Door uitgelichte en niet-uitgelichte bijdragen van meerdere virtuele gemeenschappen te onderzoeken zijn de resultaten van het onderzoek generaliseerbaarder. Daarnaast wordt voor een vervolgonderzoek
aanbevolen om een grotere steekproef te selecteren. De steekproef die is gebruikt voor dit onderzoek is niet geheel representatief voor De Correspondent, zoals is toegelicht in paragraaf 5.2.
Ook wordt voor een vervolgonderzoek aanbevolen om te onderzoeken of meer inhoudelijke factoren van invloed zijn op het wel of niet uitlichten van bijdragen. Uit het onderzoek komt naar voren dat uitgelichte bijdragen mogelijk meer nuance hebben, positiever zijn en minder oordelend zijn dan niet-uitgelichte bijdragen. In een vervolgonderzoek dient te worden onderzocht of deze en andere inhoudelijke factoren een mogelijke aanleiding vormen voor het wel of niet uitlichten van bijdragen.
Ten slotte wordt voor een vervolgstudie aanbevolen om gebruik te maken van een objectievere meetmethode. Hoewel is getracht de betrouwbaarheid van het onderzoek zo goed mogelijk te waarborgen, is het onderzoek nog steeds erg subjectief. De onderzoeker en de tweede codeur hebben aan de hand van de codering bepaald of wel of niet sprake is van een persoonlijke ervaring. Dit blijft subjectief, ondanks de aanstelling van een tweede codeur. Met een objectieve meetmethode, zoals een formule, kan deze subjectiviteit worden beperkt.
5.4 Aanbevelingen voor de praktijk
Uit het onderzoek komt naar voren dat in uitgelichte bijdragen niet significant vaker een persoonlijke ervaring wordt geuit dan in niet-uitgelichte bijdragen, maar dat wel een duidelijke tendens waarneembaar is. Er werden alsnog zichtbaar vaker persoonlijke ervaringen geuit in uitgelichte bijdragen. Op basis hiervan wordt zenders van bijdragen aanbevolen om bij het zenden van een bijdrage een persoonlijke ervaring te uiten.
Daarnaast bleek tijdens het uitvoeren van de inhoudsanalyse dat uitgelichte bijdragen mogelijk genuanceerder, positiever en minder oordelend zijn dan niet-uitgelichte bijdragen, hoewel dit niet in dit onderzoek is onderzocht. Op basis hiervan kan ook aan zenders van bijdragen worden aanbevolen om bijdragen genuanceerder, positiever en minder oordelend te schrijven, omdat dit mogelijk ook invloed heeft op de kans om te worden uitgelicht. Dit dient echter, zoals omschreven in 5.3, nader onderzocht te worden.
Op basis hiervan kan de volgende aanbeveling worden gedaan voor de praktijk: om de kans dat een bijdrage wordt uitgelicht mogelijk te vergroten dient deze geen oordeel te bevatten en genuanceerd en positief te zijn en dient hierin een persoonlijke ervaring te worden geuit.
Referentielijst
Clandinin, D. J., en Connelly, F. M. (1994). Personal experience methods. In N. K. Denzin en Y. S. Lincoln (Eds.), Handbook of qualitative research (pp. 413-427). Thousand Oaks, CA, US: Sage Publications, Inc.
De Correspondent (z.d.). Manifest. Geraadpleegd van: https://decorrespondent.nl/manifest. Dennis, A. R., Pootheri, S. K., en Natarajan, V. L. (1998). Lessons from the early adopters of
Web groupware. Journal of Management Information Systems, 14 (4), 65–86. Harbers, F. (2016). Time to engage: De Correspondent’s redefinition of journalistic
quality. Digital Journalism, 4(4), 494-511.
Harper, M.F., Raban, D.R., Rafaeli, S., & Konstan, J. (2008). Predictors of answer quality in online Q&A sites. In Proceedings of the 26th Annual SIGCHI Conference on Human
Factors in Computing Systems (pp. 865– 874). New York: ACM.
Herring, S. C. (2001). Computer-mediated discourse. The handbook of discourse analysis, 612634.
Herring, S. C. (2002). Computer-mediated communication on the Internet. Annual review of
information science and technology, 36(1), 109-168.
Herring, S. C. (2007). A faceted classification scheme for computer-mediated discourse. Language@ internet, 4(1).
Herring, S., Stein, D., en Virtanen, T. (2013). Pragmatics of computer-mediated
communication (Vol. 9). Walter de Gruyter.
Hiltz, S. R., en Wellman, B. (1997). Asynchronous learning networks as a virtual classroom.
Communications of the ACM, 40 (9), 44–49.
Martèl, G. (2018, 13 april). Jullie bijdragen maken onze journalistiek beter. Daarom word ik gespreksredacteur: https://decorrespondent.nl/8148/jullie-bijdragen-maken-onze- journalistiek-beter-daarom-word-ik-gespreksredacteur/3975579273204-9fe50e9a. Pennebaker, J. W. (2017). Mind mapping: Using everyday language to explore social &
psychological processes. Procedia computer science, 118, 100-107.
Polkinghorne, D. E. (1996). Explorations of narrative identity. Psychological Inquiry, 7, 363-367.
Raban, D. R. (2009). Self-presentation and the value of information in Q&A websites. Journal of the American society for information science and
technology, 60(12), 2465-2473.
Ridings, C. M., en Gefen, D. (2004). Virtual community attraction: Why people hang out online. Journal of Computer-mediated communication, 10(1), JCMC10110. Rude, S., Gortner, E. M., en Pennebaker, J. (2004). Language use of depressed and
depression- vulnerable college students. Cognition & Emotion, 18, 1121-1133. Semin, G. R., en Fiedler, K. (1988). The cognitive functions of linguistic categories in
describ- ing persons: Social cognition and language. Journal of Personality and
Social Psychology, 54, 558-568.
Tausczik, Y. R., en Pennebaker, J. W. (2010). The psychological meaning of words: LIWC and computerized text analysis methods. Journal of language and social
psychology, 29(1), 24-54.
Watson, G., en Johnson, D. (1972). Social psychology: Issues and insights. Philadelphia: J. B. Lippincott.
Wellman, B., en Gulia, M. (1999). Virtual communities as communities. In M. A. Smith en P. Kollock (Eds.), Communities in cyberspace (pp. 167–194). New York: Routledge.
Bijlage 1: Inhoudsanalyse
Categorie Kleur
Ik-gerelateerde woorden Rood
Ervaring-gerelateerde woorden Blauw
Tijdsbepalingen Groen
Werkwoordstijden (ovt, vtt, vvt) Oranje
Een woord heeft twee kleuren gekregen wanneer deze in twee categorieën valt. Bijvoorbeeld: het woord ‘ervoer’ past zowel in de categorie ‘werkwoordstijden’ als in de categorie
‘ervaring-gerelateerde woorden’. Daarom krijgt dit woord zowel een oranje kleur als een blauwe kleur: ‘ervoer’.
Vera Mulder (Correspondent Vooroordelen)
Bijdragesectie 1. ‘Arme mensen zijn vindingrijk en veerkrachtig. Tijd voor ‘poor pride’, zegt deze antropoloog’. Datum: 2 november 2018.
1. Uitgelichte bijdrage (234 woorden):
Ik vind het lastig om mensen eigenschappen toe te dichten op basis van wat hun overkomt.
Zelf heb ik kanker gekregen (was nog gratis ook) en opeenswasik moedig, sterk, een doorzetter en weet ik veel wat nog meer. Dat ben ik natuurlijk allemaal ;-) maar dat wasik daarvoor ook al. En ik denk dat iedereen (of vooruit, bijna iedereen) doet wat er nodig is als het nodig is. Ook als armoede de noodzaak is, passen mensen zich aan en doen wat nodig is. Tegen de klippen op, want het is vaak nagenoeg onmogelijk, gaat het leven door. Het rare is dat er allerlei redenen voor worden verzonnen. Bij mij werd er bedacht dat ik vast ontzettend sterk was. Ik hoorde een ploeterende motelhouder in Virginia zeggen dat Trump een echte harde werker was. Want hoe was hij anders zo rijk geworden? Tja. Blijkbaar hebben we verklaringen nodig voor wat onsoverkomt. Vaak overdreven positieve
verklaringen en helaas ook vaak negatieve. Als je iets slechts overkomt dan zal het wel je eigen schuld zijn. Of soms allebei. Wie kanker krijgt, is een held - maar heeft hij niet flink
Ik weet niet hoe vooroordelen weggenomen kunnen worden. Eigenlijk ben ik bang dat dat niet mogelijk is, ik ben er pessimistisch over, merkik, maar hopelijk zijn er andere mensen die wel ideeën hebben.
2. Niet-uitgelichte bijdrage (215 woorden):
Ik vind vooroordelen over rijke mensen net zo erg als vooroordelen over arme mensen. Dus alle vooroordelen zijn even erg, en als de vraag is hoe we ‘vooroordelen weg kunnen nemen’, dan ben ik bang dat dit nooit lukt. Er zal altijd een groep mensen zijn die ‘stereotypeert’, en geen begrip kan opbrengen voor een ander. Simpelweg omdat deze mensen zich niet in anderen willen verplaatsen en met het waanidee willen leven dat hun opvatting de enige ware is.
We moeten dus oppassen om nu niet met het vooroordeel te gaan leven dat arme mensen vindingrijk zijn. Want dat is ook niet zo. Mijn motto is: laat iedereen leven zoals het hemzelf goeddunkt, biedt hulp als het nodig is maar laat je bemoeizucht varen.
En ik wordt best een beetje misselijk van de woorden ‘mensen van kleur’. What the …. is this?
Doet me denken aan een ‘zwarte’ cabaratier die ikonlangszag voorbijkomen met een hilarische schets op youtube, die naar de DHZ-markt wasgegaan om uit te zoeken welke kleur uit het gamma aan verfkleuren hij had: 'chocolate fudge'. En zijn vriend was 'peach rose'. Hij had het advies om dat allemaal maar eens te gaan doen en dat dan te registreren :) om van de discussie zwart en wit af te zijn.
Bijdragesectie 2. ‘Extra regels en wetten beschermen sekswerkers niet, normaal doen over sekswerk wél’. Datum: 26 november 2018.
3. Uitgelichte bijdrage (100 woorden):
Dit is een heel waardevol artikel, dank dat jullie het nog eens publiceren naar aanleiding van die in mijn ogen niet voldoende overdachte handtekeningen-actie.
Ik weet niet zeker of je met het kantelen van het beeld van sekswerk zou moeten willen beginnen. Yvette noemt de volgens mij belangrijkste plek om een verandering in denken door te voeren: bij het koffie-apparaat 's ochtends. Door het gesprek erover te normaliseren voorkom je ook dat je meteen in die verwarrende mengeling van
mensenrechtenschendingen en criminaliteit terechtkomt die het lastig maken om de wortel van het probleem te zien: we doen moeilijk over sex.
4. Niet-uitgelichte bijdrage (90 woorden):
Het zal wel aan mij liggen maar ik herken niets in de beschreven beeldvorming: "Door
jaren aan beeldvorming is de kans groot dat je sekswerk associëert met angst, gevaar of schaamte". Zit dit niet in het hoofd van Luhrs? Of iemand op het schoolplein sexwerker is, is niet belangerijk. De paar keer dat ik in gesprek was met een sexwerker (niet op het schoolplein) lokte bij mij alleen pogingen tot humor uit. Als iemand negatief is over je persoon, geef degene dan geen aandacht. Iemand anders is misschien wel aardig.
Lex Bohlmeijer (Correspondent Goede gesprekken)
Bijdragesectie 3. ‘Angst en onzekerheid geven betekenis aan het leven. Ga ze niet uit de weg’. Datum: 22 december 2018.
5. Uitgelichte bijdrage (172 woorden):
Ik vind dat de zekerheid van de uiteindelijke dood iets geruststellends heeft. Niet dat ik de gedachte eraan omarm als een of ander 19e eeuws romantisch Oscar Wilde-achtig
verlangen. Ik ga het zeker niet opzoeken nee, maar het helpt mij wel veel hedendaagse
gebeurtenissen in een beter perspectief te plaatsen. Zo ben ik1 jaar geleden totaal
onverwacht na31 jaar mijn baan kwijt geraakt. En met de leeftijd die iknu heb is er genoeg onzekerheid om je zorgen te maken om de toekomst. Maar op een of andere manier lukt het
me toch om redelijk happy-go-lucky door het (nieuwe) leven te stappen. Niet teveel vooruit kijken, maar juist iets meer om je heen. Er is numeer tijd en vrijheid om te leven, te denken en te genieten. Iets waar je voorheen nooit aan toe bent gekomen. Sommige cirkels worden groter, anderen weer kleiner. Misschien komt er in de toekomst wél meer angst of
onzekerheid, maar de huidigesituatie helpt mij wel om er dán beter mee om tegaan. 6. Niet-uitgelichte bijdrage (192 woorden):
Ikzou denken dat het werk van Ivan Illich (nl.wikipedia.org/wiki/Ivan_Illich) hier erg op z'n plaats is om te noemen. Hij ziet dat de geneeskunde tegenproductieve gevolgen heeft voor onze gezondheid. We worden geboren als patient en sterven als patient en zijn alleen geen patient als je het tegendeel bewijst. De diagnostiek heeft de ziekelijke eigenschap dat
