Living the brand
Een inhoudsanalyse naar de invloed van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden in hun persoonlijke netwerk
Liza Keessen | 10431837
Afstudeerproject Corporate Communicatie Universiteit van Amsterdam
Begeleider: A. Kroon Datum: 06-06-2016 Woordaantal: 8.000
Abstract
Twee op de drie werknemers is trots op het bedrijf waarvoor zij werken. Er is dan ook een toenemende aandacht voor management- en marketingtechnieken die werknemers stimuleren om als online merkambassadeurs op te treden en zich via hun persoonlijke socialemedia-accounts positief over het werk te uiten. Er bestaat echter onduidelijkheid over wat werknemers stimuleert dit te doen en hoe ze dit doen. Middels een inhoudsanalyse van de tweets (N = 400) van 40 werknemers is achterhaald hoe de sterkte van de bedrijfscultuur – oftewel de mate waarin werknemers zich met de bedrijfscultuur identificeren – van invloed is op de waarschijnlijkheid dat werknemers als online merkambassadeurs optreden. De resultaten tonen dat een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat werknemers eerder geneigd zijn om werk-gerelateerde tweets te plaatsen dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur. Dit effect is marginaal sterker voor vrouwen. Een sterke bedrijfscultuur leidt er echter niet toe dat werknemers eerder geneigd zijn om hun werk-gerelateerde tweets positief te formuleren. De resultaten leveren gedeeltelijke steun voor de sociale identiteitstheorie en dragen bij aan het definiëren van ‘online merkambassadeurschap’.
Inleiding
Voor de gemiddelde Twittergebruiker zullen werk-gerelateerde tweets als “Mijn afdeling zoekt nog een leuke collega!” en “Gezellig eten met het team” niet ongebruikelijk zijn in het nieuwsoverzicht. Werk is namelijk een centraal aspect van het leven van mensen (Dutton, Roberts, & Bednar, 2010) en de komst van sociale media heeft werknemers in staat gesteld hun stem over hun werk aan hun eigen publiek te laten horen (Kietzmann, Hermkens, McCarthy, & Silvestre, 2011). Zo blijkt dat 1 op de 3 werknemers zich over werk-gerelateerde onderwerpen uit op zijn/haar persoonlijke socialemedia-account (Verhoeven, 2012). Hiermee kunnen werknemers de associaties die het publiek heeft met het bedrijf beïnvloeden (Dreher, 2014).
Hedendaags is de focus dan ook komen te liggen op managementbenaderingen waarin gebruik wordt gemaakt van de potentie van werknemers om (gunstige) berichten over het bedrijf te verspreiden (Dreher, 2014; Helm, 2011; Miles & Mangold, 2014; Vaast & Kaganer, 2013). Een koploper op dit gebied is het ‘conversatiemanagement’ van Van Belleghem (2012), waarin werknemers worden beschouwd als de meest toegewijde ‘fans’ van het bedrijf (Van Belleghem, 2012, p. 219). Zo blijkt dat 2 op de 3 werknemers trots is op het bedrijf waar zij werken en dat het merendeel hiervan ook bereid is hierover te praten (Insites Consulting, 2011a). Om dit waardevolle conversatiepotentieel te benutten worden werknemers in conversatiemanagement, onder het mom van “living the brand” (Burmann & Zeplin, 2005, p. 279), (impliciet) gestimuleerd om aan hun publiek te tonen waar het bedrijf voor staat (Van Belleghem, 2012). Zulke ‘woordvoerders’ die ten gunste van hun bedrijf communiceren – online of offline – worden ‘merkambassadeurs’ genoemd (Fisher-Buttinger & Vallaster, 2008).
Hoe werknemers worden gestimuleerd om als merkambassadeurs op te treden heeft volgens het conversatiemanagement niet zozeer te maken met de grootte of de sector van het bedrijf – zoals doorgaans wordt beweerd (Dreher, 2014; Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013) – maar met de bedrijfscultuur (Van Belleghem, 2012, p. 53–54). ‘Bedrijfscultuur’ wordt gedefinieerd als: “het patroon van gedeelde waarden dat inzichtelijk maakt waar het bedrijf voor staat en daarmee de norm levert voor het gewenste gedrag binnen het bedrijf ” (Desphandé & Webster, 1989, p. 4). Gesteld wordt dat een ‘sterke’ bedrijfscultuur werknemers motiveert om zich over het bedrijf te uiten (López, Peón, & Ordás, 2004; Van Belleghem, 2012, p. 53, 72–74, 80), omdat werknemers zich in een sterke bedrijfscultuur met de cultuur identificeren en alle aspecten ervan, zoals de missie en bedrijfswaarden, begrijpen en omarmen (Dreher, 2014, p. 350).
Er zijn echter ook onderzoekers die benadrukken dat er niet zo’n one-size-fits-all strategie bestaat voor het stimuleren en managen van werk-gerelateerde conversaties van werknemers (Dreher, 2014, p. 354). Zo zou de grootte van het informele netwerk van werknemers ook van invloed kunnen zijn op de mate waarin werknemers zich (online) over het werk uiten (Bruque, Moyano, & Piccolo, 2015; Lin, Hung, & Chiu, 2008). Verder blijkt uit de literatuur (o.a. Hofstede, 1980; Peterson, 2004) dat aan het gedrag van mannen en vrouwen verschillende waarden ten grondslag liggen. Dit suggereert dat er verschillen kunnen bestaan tussen de waarschijnlijkheid waarin mannelijke en vrouwelijke werknemers als merkambassadeurs optreden.
Naar aanleiding van het ‘gat’ in de literatuur over wat er precies ten grondslag ligt aan merkambassadeurschap, tracht dit onderzoek te toetsen of de sterkte van de bedrijfscultuur – oftewel de mate waarin werknemers zich met de bedrijfscultuur identificeren – bepalend is voor de waarschijnlijkheid dat werknemers specifiek als online merkambassadeurs optreden. Daarnaast wordt onderzocht welke factoren deze relatie beïnvloeden. De vraag die wordt beantwoord luidt: “Hoe is de cultuur van een bedrijf van invloed op de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden in hun persoonlijke socialemedianetwerken – en hoe wordt deze relatie beïnvloed door de netwerkgrootte en het geslacht van de werknemers?”. Om deze vraag te beantwoorden wordt er een inhoudsanalyse uitgevoerd naar de onderwerpen, het sentiment en de timing van de werk-gerelateerde socialemediaberichten (tweets) van werknemers van vier bedrijven uit twee sectoren. Op basis hiervan wordt een vergelijking gemaakt tussen werknemers uit ‘sterke’ en ‘zwakke’ bedrijfsculturen, gekoppeld aan hun netwerkgrootte en geslacht.
De wetenschappelijke relevantie van de onderzoeksvraag ligt in het feit dat merkambassadeurschap nog niet eerder systematisch in verband is gebracht met bedrijfscultuur. Daarnaast berust voorgaand onderzoek over het werk-gerelateerde socialemediagebruik van werknemers voornamelijk op zelf-rapportages (bijv. Van Zoonen, Verhoeven, & Elving, 2014; Van Zoonen, Van der Meer, & Verhoeven, 2014) die het risico op responsvertekening met meebrengen (’T Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 231). Het ontbreken van objectieve informatie over hoe online merkambassadeurschap precies tot stand en uiting komt kan verklaren dat onderzoekers tot op heden nog geen eenduidige definitie hebben toegekend aan dit relatief nieuwe concept (Fisher-Buttinger & Vallaster, 2008). Dit inhoudsanalyse-onderzoek zal daarentegen een objectieve analyse (’T Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 293) opleveren van de werk-gerelateerde content die werknemers daadwerkelijk op hun socialemedia-account delen.
Het verkregen inzicht kan onderzoekers helpen bij het definiëren van ‘online merkambassadeurschap’.
Dit onderzoek is tevens van praktische relevantie. Als blijkt dat de mate waarin werknemers zich met de bedrijfscultuur identificeren bepalend is voor de waarschijnlijkheid dat werknemers als online merkambassadeurs optreden, dan kunnen managementbenaderingen die de bedrijfscultuur als uitgangspunt nemen (bijv. conversatiemanagement) voor uiteenlopende werkgevers een aantrekkelijke tool worden om de associaties van het publiek met het bedrijf te managen (Van Belleghem, 2012, p. 53–54). Daarnaast kan dit onderzoek managers inzicht geven in het type werknemer – op grond van netwerkgrootte en geslacht – dat de meeste potentie heeft om als merkambassadeur op te treden. Een mogelijk gevolg is dat merkambassadeurschap in toenemende mate bij werknemers gestimuleerd wordt en op den duur de rol van webcareteams verkleint (Verhoeven, 2012).
Theoretisch kader
Aangezien onderzoek naar merkambassadeurschap zeer beperkt is, wordt het theoretisch raamwerk van dit onderzoek voornamelijk geschetst op basis van literatuur over ‘organisationeel burgerschapsgedrag’; het op eigen initiatief uitvoeren van extra taken die niet zijn opgenomen in de taakomschrijving van de baan (Burmann & Zeplin, 2005; King & Grace, 2012; Robbins & Judge, 2013) en die niet formeel worden beloond (Podsakoff, MacKenzie, Paine, & Bachrach, 2000). Merkambassadeurschap kan beschouwd worden als een vorm van dit type gedrag (Robbins & Judge, 2013, p. 85).
In dit theoretisch kader wordt allereerst ‘merkambassadeurschap’ gedefinieerd. Aan de hand van de ‘sociale identiteitstheorie’ (Tajfel & Turner, 1985) wordt achtereenvolgend de rol van bedrijfscultuur, de grootte van het socialemedianetwerk en het geslacht van de werknemer besproken. In totaal worden er zes hypothesen aangedragen.
De werknemer als (online) merkambassadeur
Ondanks dat ‘merkambassadeurschap’ nog geen eenduidige definitie kent, kan er één kern worden geïdentificeerd; een merkambassadeur is een individu die communiceert namens een bepaald bedrijf en wiens gedragingen ten gunste zijn van dit bedrijf (Fisher-Buttinger & Vallaster, 2008). Dit onderzoek richt zich op de ‘online’ merkambassadeur en wordt, op basis van twee dimensies, als volgt gedefinieerd: een werknemer die 1) “vrijwillig op zijn/haar
persoonlijke socialemedia-account over het werk communiceert” (Verhoeven, 2012) en 2) “hierbij een welwillende houding aanneemt ten aanzien van de werkgever” (Helm, 2011). De manier waarop online merkambassadeurs over hun werk communiceren kan beschreven worden aan de hand van de typologie van Van Zoonen, Verhoeven & Vliegenthart (2016). Zij onderscheiden verschillende werk-gerelateerde onderwerpen1.
‘Professie-gerelateerde communicatie’ betreft het veld waarin de werknemer werkzaam is, oftewel, de professie als geheel. ‘Organisatie-gerelateerde communicatie’ betreft het specifieke bedrijf waar de werknemer werkzaam is. ‘Baan-gerelateerde communicatie2’ betreft werk-gerelateerde
gebeurtenissen op individueel niveau, zoals het verkrijgen van promotie. ‘Communicatie van werkgedrag’ betreft het uitvoeren van werk-gerelateerde activiteiten, zoals het werken aan een opdracht. Tot slot betreft ‘persuasieve communicatie’ expliciete aansporing tot bepaald gedrag, zoals het reageren op een vacature.
Merkambassadeurschap & bedrijfscultuur
Hoewel doorgaans de bedrijfssector als bepalend wordt beschouwd voor de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden (Dreher, 2014; Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013), zijn perspectieven die de rol van ‘bedrijfscultuur’ – “het patroon van gedeelde waarden dat inzichtelijk maakt waar het bedrijf voor staat en daarmee de norm levert voor het gewenste gedrag binnen het bedrijf” (Desphandé & Webster, 1989, p. 4) – benadrukken, steeds meer in opkomst (Van Belleghem, 2012). Zo wordt in onderzoek gesuggereerd dat toewijding aan de bedrijfswaarden een voorwaarde is voor het vertonen van organisationeel burgerschapsgedrag (King & Grace, 2012) en ervoor zorgt dat werknemers zich positief over hun bedrijf te uiten (López, Peón, & Ordás, 2004).
Dat de bedrijfscultuur werknemers kan motiveren om positieve verhalen over het bedrijf te vertellen kan middels de ‘sociale identiteitstheorie’ worden verklaard (Tajfel & Turner, 1985). Deze theorie veronderstelt dat individuen zichzelf automatisch definiëren in termen van het behoren tot bepaalde ‘sociale groepen’ op basis van het ervaren van een ‘cultuur fit’ met bepaalde groepen. Er is sprake van zo’n ‘fit’ wanneer individuen zich met de normen en waarden van de groepen identificeren (Tajfel & Turner, 1985). Een individu kan zich bijvoorbeeld definiëren als ‘werknemer bij bedrijf X’ door het ervaren van overeenstemming tussen de eigen waarden en die van het bedrijf (Boselie, 2014, p. 165). Deze ‘organisationele identificatie’ (Ashforth & Mael, 1989) heeft twee krachtige uitkomsten die de potentiële invloed van bedrijfscultuur op merkambassadeurschap kunnen verklaren.
Een eerste uitkomst is een gevoel van trots en loyaliteit jegens het bedrijf (Ashforth & Mael, 1989). Dit gevoel kan leiden tot merkambassadeurschap, aangezien in verschillende studies (bijv. Burmann & Zeplin, 2005; De Chernatony, Cottam, & Segal-Horn, 2006; Farzaneh, Dehghanpour Farashah, & Kazemi, 2014; King & Grace, 2012) is aangetoond dat werknemers die een ‘cultuur fit’ ervaren eerder bereid zijn om zich uit loyaliteit extra in te zetten voor het bedrijf waar zij werken.
Een tweede uitkomst is ‘zelf-stereotypering’ (Ashforth & Mael, 1989). Hierbij tracht de werknemer de bedrijfswaarden te belichamen en zich in activiteiten te mengen die in lijn zijn met de organisationele identiteit (Van Belleghem, 2012, p. 72–74, 80; Zimmerman, 2000). Dit kan leiden tot merkambassadeurschap, aangezien merkambassadeurs de ‘persoonlijkheid’ van hun bedrijf actief tastbaar maken voor het publiek (Dreher, 2014).
Ook in conversatiemanagement wordt een sleutelrol toegekend aan organisationele identificatie. Een bedrijfscultuur wordt hierin gelabeld als ‘sterk’ wanneer werknemers zich identificeren met de bedrijfswaarden. ‘Openheid’, ‘authenticiteit’ en ‘positiviteit’ worden beschouwd als de bedrijfswaarden waarmee werknemers zich doorgaans het meest identificeren. In een ‘zwakke’ bedrijfscultuur, daarentegen, ontbreken deze drie bedrijfswaarden. Logischerwijs zouden werknemers in deze cultuur een lager niveau van identificatie ervaren (Van Belleghem, 2012, p. 72–74, 80).
Op basis van de sociale identiteitstheorie en de veronderstellingen van het conversatiemanagement wordt verwacht dat een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat werknemers een hoge waarschijnlijkheid kennen om als merkambassadeurs op te treden. Aangezien de definitie van merkambassadeurschap tweeledig is, zijn er twee hypothesen opgesteld.
Hypothese 1a: Een sterke bedrijfscultuur leidt ertoe dat werknemers een hogere waarschijnlijkheid kennen om werk-gerelateerde tweets te plaatsen, dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur.
Hypothese 1b: Een sterke bedrijfscultuur leidt ertoe dat werknemers een hogere waarschijnlijkheid kennen om hun werk-gerelateerde tweets positief te formuleren, dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur.
Merkambassadeurschap & netwerkgrootte
Nog niet eerder is onderzocht welke rol de grootte van socialemedianetwerken van werknemers speelt in de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden. Er zijn daarentegen wél onderzoeken gewijd aan de invloed van het informele sociale netwerk van de werknemer op organisationeel burgerschapsgedrag (bijv. Bowler & Brass, 2006; Kim, Van Dyne, Kamdar, & Johnson, 2013; Lin, Hung & Chiu, 2008; Perry-Smith, 2006). Dit netwerk verwijst naar de sociale verbintenissen van werknemers die buiten de bedrijfssetting plaatsvinden, zoals met vrienden en familie (Bruque, Moyano, & Piccolo, 2015).
Beperkend aan deze onderzoeken is dat er voornamelijk is gekeken naar de natuur van dit sociale netwerk, zoals de frequentie en sterkte van sociale interacties (Bowler & Brass, 2006; Kim, Van Dyne, Kamdar, & Johnson, 2013). Er is echter weinig onderzoek gedaan naar de invloed van de grootte van sociale netwerken op organisationeel burgerschapsgedrag (Bruque, Moyano, & Piccolo, 2015). Dit, terwijl er in de HR literatuur wordt gesuggereerd dat de kwantiteit van informele relaties bepalend is voor het werk-gerelateerde gedrag van individuen (bijv. Burke & Ng, 2006). Zo toont het onderzoek van Bruque, Moyano en Piccolo (2015) dat de mate waarin individuen bereid zijn om extra energie in hun bedrijf te steken toeneemt met de omvang van hun informele sociale netwerk.
Voor het zojuist beschreven positieve effect van netwerkgrootte op werk-gerelateerd gedrag wordt ‘sociale goedkeuring’ als verklaring gegeven. Er is namelijk aangetoond dat individuen die een hoog aantal sociale relaties ontwikkelen een groot verlangen hebben om erkend te worden in een sociale groep (Lin, Hung, & Chiu, 2008). Het plaatsen van werk-gerelateerde socialemediaberichten – en dus het optreden als online merkambassadeur – kan de behoefte van deze individuen vervullen om hun sociale identiteit als ‘werknemer bij bedrijf X’ te uiten (Pagani, Hofacker, & Goldsmith, 2011; Van Zoonen, Verhoeven, & Elving, 2014). Dit is in lijn met de eerder genoemde sociale identiteitstheorie van Tajfel en Turner (1985). Toegepast op dit onderzoek wordt verwacht dat de potentiële positieve invloed van een sterke bedrijfscultuur op het optreden als online merkambassadeur zal toenemen naarmate het volgersaantal op Twitter stijgt.
Hypothese 2a: Het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen is sterker naarmate de grootte van hun socialemedianetwerk toeneemt.
Hypothese 2b: Het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers hun werk-gerelateerde tweets positief formuleren is sterker naarmate de grootte van hun socialemedianetwerk toeneemt.
Merkambassadeurschap & geslacht
Bij het analyseren van de invloed van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden, is het interessant om te achterhalen of deze invloed verschillend is voor mannen en vrouwen. Zo wordt het gedrag van individuen volgens de eerder besproken sociale identiteitstheorie (Tajfel & Turner, 1985) bepaald door de waarden die voortvloeien uit hun groepslidmaatschap. ‘Geslacht’ zou, net als een bedrijf, beschouwd kunnen worden als een ‘groep’ die de waarden van het individu vormgeeft (Tajfel & Turner, 1985). Indien er aan het gedrag van mannen en vrouwen daadwerkelijk verschillende waarden ten grondslag liggen, kan verwacht worden dat er ook verschillen bestaan tussen de mate waarin mannelijke en vrouwelijke werknemers organisationeel burgerschapsgedrag, zoals merkambassadeurschap, vertonen (Peterson, 2004).
Om te beginnen wordt door Hofstede (1980) gesteld dat ‘altruïsme’ in de organisationele context beschouwd kan worden als een vrouwelijke waarde. ‘Altruïsme’ omvat het werkgedrag dat gericht is op het onzelfzuchtig helpen van anderen (Hofstede, 1980). Aangezien een merkambassadeur zonder directe tegenprestatie extra inzet voor het bedrijf toont (Podsakoff, MacKenzie, Paine, & Bachrach, 2000), kan merkambassadeurschap beschouwd worden als gedrag dat voortvloeit uit ‘altruïsme’. Dit impliceert dat vrouwen eerder als merkambassadeur optreden.
Wanneer vervolgens onderzoek naar organisationeel burgerschapsgedrag wordt belicht (bijv. Peterson, 2004) blijkt inderdaad dat vrouwen in significant hogere mate organisationeel burgerschapsgedrag vertonen. Zo zijn vrouwen eerder geneigd om organisationeel burgerschapsgedrag als een onderdeel van hun werk te beschouwen (Heilman & Chen, 2005; Morrison, 1994). Daarnaast worden vrouwen, op basis van hun altruïsme, eerder door het management geacht om zich als een organisationele burger te gedragen (Farrell & Finkelstein, 2007).
Desalniettemin kunnen er vraagtekens bij deze bevindingen worden geplaatst. Zo betreffen de onderzoeken voornamelijk surveys naar de houdingen van mannen en vrouwen tegenover organisationeel burgerschapsgedrag (bijv. Morrison, 1994; Peterson, 2004). De daadwerkelijke mate waarin werknemers dit gedrag vertonen wordt echter verwaarloosd. In dit
onderzoek zal daarom worden achterhaald of vrouwen daadwerkelijk een hogere waarschijnlijkheid kennen om als merkambassadeur op te treden dan mannen.
Hypothese 3a: Het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen is sterker voor vrouwen dan voor mannen. Hypothese 3b: Het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers hun werk-gerelateerde tweets positief formuleren is sterker voor vrouwen dan voor mannen.
Methode
Onderzoeksmethode
Met oog op de doelstelling van dit onderzoek – het maken van een valide analyse van het merkambassadeurschap-gedrag van werknemers – is gekozen voor een inhoudsanalyse. Deze methode levert namelijk een objectieve, systematische analyse op (’T Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 293) van de werk-gerelateerde content die werknemers online delen. Daarnaast is deze methode vrij uniek in het onderzoeksveld van merkambassadeurschap; voorgaand onderzoek berust voornamelijk op percepties van werknemers (bijv. Van Zoonen, Verhoeven, & Elving, 2014; Van Zoonen, Van der Meer, & Verhoeven, 2014) en werkgevers (Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013) over het werk-gerelateerde socialemediagebruik van werknemers.
Sample
Om bedrijven met ‘sterke’ en ‘zwakke’ bedrijfsculturen te selecteren is allereerst vastgesteld hoe de cultuur van een bedrijf kan worden afgelezen. Aangezien de cultuuromschrijving op de bedrijfswebsite de kernwaarden bevat die de werkgever expliciet naar buiten brengt, kan dit beschouwd worden als de cultuur die de merkambassadeurs dienen te belichamen (Van Belleghem, 2012, p. 72–74). Deze cultuuromschrijving is daarom als maatstaf genomen voor ‘bedrijfscultuur’. De definities van Van Belleghem (2012) zijn gebruikt om ‘sterke’ en ‘zwakke’ bedrijfsculturen te operationaliseren. In zijn visie bevat een sterke bedrijfscultuur de kernwaarden ‘openheid’, ‘authenticiteit’ en/of ‘positiviteit’ (Van Belleghem, 2012, p.72–74, 80). In dit onderzoek is een bedrijfscultuur dan ook ‘sterk’ beschouwd wanneer de cultuuromschrijving op de bedrijfswebsite expliciet de kernwaarde ‘openheid’, ‘authenticiteit’, of ‘positiviteit’ bevatte, bijvoorbeeld: “Drive, gretigheid, authenticiteit en lef”.
De bedrijfscultuur werd beschouwd als ‘zwak’ wanneer het geen van de drie kernwaarden bevatte, bijvoorbeeld: “Vertrouwd, deskundig en ambitieus”.
Vervolgens is bij de selectie van bedrijven voor twee sectoren gekozen die volgens onderzoek (Rokka, Karlsson, & Tienari, 2013) van elkaar afwijken wat betreft het werk-gerelateerde socialemediagebruik van werknemers; de financiële sector en economische sector. Uit beide sectoren zijn op basis van de bedrijfscultuur-operationalisaties twee nationale bedrijven geselecteerd, waarvan één met een sterke en één met een zwakke bedrijfscultuur. Derhalve kon in de data-analyse worden achterhaald of er een ‘schijnverband’ (’T Hart, Boeije, & Hox, 2009, p. 173) bestaat tussen bedrijfscultuur en het plaatsen van (positieve) werk-gerelateerde tweets, en het (mogelijke) effect van bedrijfscultuur op het plaatsen van deze tweets dus eigenlijk wordt verklaard door verschillen tussen bedrijfssectoren.
Om de benodigde tweets te verkrijgen zijn allereerst Twitter-accounts van werknemers van de vier bedrijven geselecteerd middels een quotasteekproef. Gezien de beschikbare tijd (twee weken) is het haalbare quotum gesteld om per bedrijf (N = 4) 10 Twitter-accounts, waarvan de bedrijfsnaam in de Twitter-bio stond weergegeven, te selecteren. De accounts zijn verkregen middels de zoekfunctie: “Zoeken naar alle personen met @[bedrijfsnaam]”. Indien in de bio stond vermeld dat de persoon een hoge functie had, zoals directeur, werd gekeken naar de bijbehorende ‘accountsuggesties’ (“Je bent misschien ook geïnteresseerd in @[accountnaam]”). In deze lijst werden op grond van hetzelfde criterium accounts geselecteerd (snowballing). De selectie eindigde wanneer het quotum was bereikt.
Van de geselecteerde Twitter-accounts van werknemers (N = 40) was de meerderheid vrouwelijk (58%). Het gemiddelde aantal volgers was 793,68 (SD = 46,24) op een schaal tussen de 2 en 4891. Hoewel dit onderzoek is gericht op werknemers, zijn ook accounts van managers/directeuren/CEO’s geselecteerd om het quotum te bereiken. In de data-analyse is daarom gecontroleerd voor de ‘functie’.
Tot slot zijn van alle Twitter-accounts de accountnaam, het Twitter-bio, het volgersaantal en de 10 meest recente tweets met bijbehorende datum en tijd (totaal: N = 400) via ‘Twitter API’ gescraped naar het programma ‘Python 3’. Vervolgens zijn deze datagegevens naar een Excel dataset geëxporteerd, waarin achter iedere tweet het tweet-identificatienummer en account-tweet-identificatienummer (gekoppeld aan het bedrijf) is vermeld.
Procedure
Om te meten of de geselecteerde werknemers zich over hun werk uitten en hoe ze dit deden, is een codeboek ontwikkeld (zie bijlage). Dit codeboek is tot stand gekomen door de werk-gerelateerde onderwerpen van Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2016) als uitgangspunt te nemen en hier nieuwe variabelen omheen te bouwen. Zodoende is het codeboek uit twee onderdelen komen te bestaan, die tot één vragenlijst zijn samengevoegd in de online survey software ‘Qualtrics’. De codeur van dit onderzoek diende de verkregen online vragenlijst voor iedere tweet – als weergeven in de Excel dataset – te doorlopen.
Het eerste deel van het codeboek had betrekking op het Twitter-account behorend bij de tweet. De codeur werd geacht het bedrijf, de functie, het volgersaantal en het geslacht van de werknemer te coderen. Het tweede deel had betrekking op de tweet zelf. De codeur werd geacht het tweet ‘type’ (‘werk-gerelateerd’ versus ‘niet werk-gerelateerd’) te specificeren. Indien het een werk-gerelateerde tweet betrof, werd de codeur geacht de specifieke onderwerpen van Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2016) te coderen, samen met het sentiment, de dag van plaatsing en het tijdstip van plaatsing.
Om de betrouwbaarheid van de dataverzameling te waarborgen is een pre-test uitgevoerd waarbij zowel de uiteindelijke codeur als een controlecodeur tweets (geen onderdeel van het definitieve sample) hebben gecodeerd op de inhoudelijke variabelen. Naar aanleiding van deze pre-test zijn extra voorbeelden aan het codeboek toegevoegd en is geconcludeerd dat de variabelen zonder verwarring begrepen konden worden.
Daarnaast is een random subsample van 15% (n = 60) van de definitieve tweets dubbel gecodeerd om de intracodeurbetrouwbaarheid voor elke inhoudelijke variabele te kunnen berekenen. De mate van overeenstemming tussen beide coderingen is berekend middels de betrouwbaarheidstest ‘Krippendorff’s alpha’. Alle variabelen hadden een goede tot perfecte betrouwbaarheid (zie bijlage, Tabel A1).
Operationalisering van de onafhankelijke variabelen
Dit onderzoek bevat drie onafhankelijke variabelen. Allereest ‘bedrijfscultuur’, ofwel, het patroon van gedeelde waarden en overtuigingen binnen een bedrijf (Desphandé & Webster, 1989). Op basis van de definities van Van Belleghem (2012) is er bij het samplen onderscheid gemaakt tussen ‘sterke’ en ‘zwakke’ bedrijfsculturen. De bedrijfscultuurvariabele is bij de databewerking verkregen door de nominale variabele ‘bedrijfsnaam’ (1 = bedrijf 1; 2 = bedrijf 2; 3 = bedrijf 3; 4 = bedrijf 4) te dichotomiseren naar: 1 = zwak; 2 = sterk.
De tweede onafhankelijke variabele, ‘netwerkgrootte’, verwijst naar het aantal sociale verbintenissen van de werknemer die buiten de organisationele setting plaatsvinden (Bruque, Moyano, & Piccolo, 2015). ‘Netwerkgrootte’ is geoperationaliseerd als een ratio variabele, waarbij het volgersaantal van het Twitter-account moest worden genoteerd.
De derde onafhankelijke variabele, ‘geslacht’, is in navolging op voorgaand onderzoek (bijv. Peterson, 2004) in de data-analyse meegenomen. ‘Geslacht’ is geoperationaliseerd als dichotome variabele (0 = man; 1 = vrouw), waarbij op basis van de betreffende accountnaam moest worden vastgesteld of het een man of vrouw betrof.
Verder zijn er twee controlevariabelen meegenomen. Allereerst de variabele ‘bedrijfssector’. Op basis van het onderzoek van Rokka, Karlsson en Tienari (2013) is gekozen voor de financiële en economische sector. Als operationalisering zijn banken (financieel) en uitzendbureaus (economisch) geselecteerd. De bedrijfssectorvariabele is bij de databewerking verkregen door de nominale variabele ‘bedrijfsnaam’ (1 = bedrijf 1; 2 = bedrijf 2; 3 = bedrijf 3; 4 = bedrijf 4) te dichotomiseren naar: 0 = bank; 1 = uitzendbureau. Daarnaast is voor de ‘functie’ van de respondenten gecontroleerd. ‘Functie’ is geoperationaliseerd als een dichotome variabele (0 = werknemer; 1 = manager/directeur/CEO), waarbij moest worden vastgesteld of het woord ‘manager’, ‘directeur’ of ‘CEO’ expliciet in het Twitter-bio stond vermeld, zoals het geval is bij “Sportief (…) | Manager @[bedrijfsnaam] | Reizen (…)”. Indien dit niet het geval was, zoals bij “Amsterdam | Marketing & communicatie @[bedrijfsnaam] | Trotse mama (…)”, werd ervan uit gegaan dat het een werknemer betrof.
Operationalisering van de afhankelijke variabelen
In dit onderzoek werd een werknemer als ‘online merkambassadeur’ beschouwd wanneer hij/zij 1) “vrijwillig op zijn/haar persoonlijke socialemedia-account over het werk communiceert” (Verhoeven, 2012) en 2) “hierbij een welwillende houding aanneemt ten aanzien van de werkgever” (Helm, 2011). Om deze twee dimensies van online merkambassadeurschap te meten zijn twee variabelen opgesteld; ‘type tweet’ (dimensie één) en ‘sentiment’ (dimensie twee).
Om te beginnen duidde ‘type tweet’ aan of het een werk-gerelateerde tweet betrof (0 = niet werk-gerelateerd; 1 = werk-gerelateerd). Er was sprake van een werk-gerelateerde tweet wanneer het tenminste één van de volgende werk-gerelateerde onderwerpen van Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2016) bevatte. Allereest betrof ‘professie-gerelateerde communicatie’ de professie van de werknemer, bijvoorbeeld: “Voor de
communicatieprofessionals: Trends op communicatiegebied, https://(...)”. ‘Organisatie-gerelateerde communicatie’ betrof het specifieke bedrijf, bijvoorbeeld: “@[bedrijfsnaam] is publiekslieveling Nederland bij European Business Awards”. ‘Baan-gerelateerde communicatie’ betrof werk-gerelateerde gebeurtenissen op individueel niveau, bijvoorbeeld: “Vandaag is mijn studie verschenen naar de arbeidsmarkteffecten van ICT, zie https://(...)”. “Communicatie van werkgedrag’ betrof het uitvoeren van werk-gerelateerde activiteiten, bijvoorbeeld: “Onderweg naar Amsterdam, een dag vol inspiratie en mooie cases @[bedrijfsnaam] #zinin”. Tot slot betrof ‘persuasieve communicatie’ expliciete aansporing tot bepaald gedrag, bijvoorbeeld: “Word jij mijn collega #HR bij @[bedrijfsnaam]? Bekijk hier de #vacature https://(...)”. ‘Werknemer-publiek communicatie’ en ‘ingroup-communicatie’ zijn niet in de dataverzameling en/of -analyse meegenomen gezien hun complexe, interactieve karakter.
Verder diende de codeur, op basis van de aanwezigheid van bijvoeglijke naamwoorden (zie bijlage, Codeboek), vast te stellen welk ‘sentiment’ in de tweets overheerste. ‘Sentiment’ verwijst naar de negatieve en positieve gevoelens/meningen van een individu (Ortigosa, Martin & Carro, 2014, p. 528). Er is gekozen voor een categorische schaal, met 1 = negatief; 2 = neutraal; 3 = positief3. Een negatieve tweet betrof bijvoorbeeld: “Bedreigende start-up boom treft nu ook de banksector, https://(...)”. Een positieve tweet betrof bijvoorbeeld: “Leuke kennismaking met @[bedrijfsnaam]”. Er was sprake van ‘neutraal’ sentiment indien er geen negatief of positief bijvoeglijk naamwoord aanwezig was, bijvoorbeeld: “Directeur van het jaar verkiezing #[bedrijfsnaam]”.
Data-analyse
Aangezien de definitie van merkambassadeurschap uit twee dimensies bestaat, is besloten om eerst de a-hypothesen te toeten met betrekking tot de eerste dimensie (‘het plaatsen van werk-gerelateerde tweets’) en daarna de b-hypothesen met betrekking tot de tweede dimensie (‘het positief formuleren van werk-gerelateerde tweets’).
Voor het toetsen van de a-hypothesen is een logistische regressieanalyse uitgevoerd om te achterhalen of een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat de werknemers een hogere waarschijnlijkheid kennen om werk-gerelateerde tweets te plaatsen dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur (H1a). Hierbij waren ‘bedrijfscultuur’, ‘netwerkgrootte’ en ‘geslacht’ de onafhankelijke variabelen, ‘bedrijfssector’ en ‘functie’ de controlevariabelen en ‘type tweet’ de afhankelijke variabele. Vervolgens zijn de interacties van ‘bedrijfscultuur &
netwerkgrootte’ en ‘bedrijfscultuur & geslacht’ aan het model toegevoegd om te toetsen of het (positieve) effect van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen sterker is naarmate hun ‘volgersaantal’ toeneemt (H2a) en sterker is voor vrouwen (H3a).
Voor het toetsen van de b-hypothesen (H1b, H2b, H3b) zijn de hierboven beschreven stappen opnieuw doorlopen. Ditmaal met ‘sentiment’ als afhankelijke variabele.
Tot slot is een explorerende vergelijking gemaakt tussen de manier waarop werknemers uit sterke en zwakke bedrijfsculturen als merkambassadeurs optreden. Er zijn Fisher exact-toetsen voor 2x2 tabellen uitgevoerd op het verband tussen ‘bedrijfscultuur’ en afwisselend de werk-gerelateerde onderwerpen van Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2016), alsmede de dag en het tijdstip van plaatsing van de tweet.
Resultaten
Beschrijvende analyses
Allereerst zijn beschrijvende analyses uitgevoerd om vast te stellen hoe – los van de bedrijfscultuur – het Twittergebruik van het sample aan werknemers er uitzag.
Uit de resultaten bleek dat enkel 2 van de 40 werknemers geen werk-gerelateerde informatie deelde op zijn/haar Twitter-account. Dit betekent dat 95% van de werknemers zijn/haar Twitter-account minstens eenmaal gebruikte voor werk-gerelateerde doeleinden. Van het totaal aantal tweets (N = 400) was bijna 2 op de 3 (60,5%) werk-gerelateerd (n = 242). Hiervan was de ruime meerderheid (88,4%) geplaatst op een werkdag (n = 214) – waarvan de meeste (65,9%) binnen kantooruren (n = 141). De tweets waren voornamelijk neutraal (66,9%, n = 162) of positief geformuleerd (19,8%, n = 79). Enkel 1 tweet (0,4%) kende negatief sentiment.
Inferentiële analyses
Na het beschrijven van de data zijn er verschillende inferentiële analyses uitgevoerd om de hypothesen te toetsen. De eerste verwachting was dat een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat werknemers een hogere waarschijnlijkheid kennen om werk-gerelateerde tweets te plaatsen dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur. Om deze verwachting te toetsen is een logistische regressieanalyse uitgevoerd. Aan de voorwaarden van deze analyse is voldaan. Allereerst zijn de onafhankelijke variabelen gemeten op nominaal- of ratio niveau en de
afhankelijke variabele op een dichotome schaal. Verder is aangetoond dat de onafhankelijke en afhankelijke variabelen niet (te) scheef verdeeld zijn, aangezien er geen lege cellen zijn aangetroffen in de kruistabellen (bijv. in die met ‘bedrijfscultuur’ en ‘type tweet’). Daarnaast is aangenomen dat de waarnemingen uit het onderzoek onafhankelijk zijn, aangezien er is gezorgd voor variatie door bedrijven met zwakke en sterke bedrijfsculturen te selecteren uit twee sectoren. Tot slot is er aangenomen dat er een lineaire samenhang bestaat tussen de onafhankelijke en afhankelijke variabelen.
Vervolgens is de logistische regressieanalyse uitgevoerd met ‘bedrijfscultuur’, ‘geslacht’ en ‘netwerkgrootte’ als onafhankelijke variabelen en ‘type tweet’ als afhankelijke variabele. ‘Functie’ is aan het model toegevoegd als controlevariabele. Het logistische regressiemodel bleek statistisch significant, met -2 Log likelihood = 466,60 en chi-square (4) = 70,15, p < 0,001. Dit betekent dat tenminste één onafhankelijke variabele een significante voorspeller is van het plaatsen van werk-gerelateerde tweets. Zo verklaarde het model tussen de 16,1% (Cox and Shell’s R2) en de 21,8% (Nagelkerke pseudo R2) van de totale variantie in ‘type tweet’. De analyse werd nogmaals uitgevoerd met ‘bedrijfssector’ als extra controlevariabele. Het verkregen significante model kende een betere fit dan het vorige model, met -2 Log likelihood = 464,32 en chi-square (5) = 72,42, p < 0,001. De verklaarde variantie bleef nagenoeg hetzelfde, namelijk tussen de 16,6% (Cox and Shell’s R2) en de 22,4%
(Nagelkerke pseudo R2). Met dit tweede model werd de data-analyse voortgezet (zie Tabel 1, Model 1).
Allereerst is nagegaan welke onafhankelijke variabelen significantie voorspellers waren van het plaatsen van werk-gerelateerde tweets. Uit de analyse bleek dat alle onafhankelijke variabelen een significante bijdrage leverden aan het model, behalve bedrijfssector (B = -0,40,
SE = 0,27, Wald 𝑋2 = 2,22, df = 1, p = 0,137, Exp(B) = 0,67, 95% CI [0,40, 1,14]). ‘Geslacht’
leverde de grootste bijdrage aan het model (B = 1,72, SE = 0,28, Wald 𝑋2 = 36,50, df = 1, p <
0,001, Exp(B) = 5,57, 95% CI [3,19, 9,73]). Dit betekent dat vrouwen 5,57 keer waarschijnlijker zijn om over hun werk te tweeten dan mannen – onder constanthouding van bedrijfscultuur, netwerkgrootte, functie en bedrijfssector. Daarnaast leverde ‘netwerkgrootte’ een significante bijdrage (B = 0,00, SE = 0,00, Wald 𝑋2 = 14,01, df = 1, p < 0,001, Exp(B) = 1,00, 95% CI [1,00,
1,00]). Aangezien de odds ratio gelijk is aan 1, draagt een extra volger – onder contstanthouding van de overige onafhankelijke variabelen – in inhoudelijke termen echter niks bij aan het model. Verder leverde ‘functie’ een significante bijdrage (B = 0,83, SE = 0,25, Wald 𝑋2 = 11,21, df =
en CEO’s 2,30 keer waarschijnlijker zijn om over hun werk te tweeten dan werknemers – onder constanthouding van bedrijfscultuur, geslacht, netwerkgrootte en bedrijfssector. Ten slotte leverde ‘bedrijfscultuur’ een significante bijdrage (B = 0,96, SE = 0,25, Wald 𝑋2 = 14,89, df =
1, p < 0,001, Exp(B) = 2,61, 95% CI [1,60, 4,25]). Dit betekent dat werknemers uit bedrijven met sterke culturen 2,61 keer waarschijnlijker zijn om over het werk te tweeten dan werknemers uit bedrijven met zwakke culturen – onder constanthouding van geslacht, netwerkgrootte, functie en bedrijfssector. Hiermee is de eerste a-hypothese (H1a) aangenomen.
Vervolgens zijn de verwachtingen getoetst dat het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen sterker is naarmate de grootte van hun online sociale netwerk toeneemt (H2a) en sterker is voor vrouwen (H3a). Dit, door het interactie-effect van ‘bedrijfscultuur & geslacht’ en ‘bedrijfscultuur & netwerkgrootte’ aan het model toe te voegen (zie Tabel 1, Model 2). Het model bleek significant, met -2 Log likelihood = 456,58 en chi-square (7) = 80,17, p < 0,001. Het model verklaarde tussen de 18,2% (Cox and Shell’s R2) en de 24,6% (Nagelkerke pseudo
R2) van de totale variantie in ‘type tweet’. Van de twee interacties bleek enkel ‘geslacht’ een significant effect te hebben op de invloed van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen (B = 0,35, SE = 0,14, Wald 𝑋2 = 6,72, df = 1, p
= 0,010 < 0,05, Exp(B) = 1,42, 95% CI [1,09, 1,85]). De tweede a-hypothese (H2a) is dan ook verworpen. Om de richting van de gevonden interactie tussen bedrijfscultuur en geslacht te bepalen zijn de gemiddelde scores op ‘type tweet’ van mannen en vrouwen in zwakke en sterke bedrijfsculturen met elkaar vergeleken (zie Figuur 1). Hieruit blijkt dat zowel mannen als vrouwen in sterke bedrijfsculturen meer werk-gerelateerde tweets plaatsen dan in zwakke bedrijfsculturen. De gemiddelde waarde van vrouwen stijgt echter iets sterker wanneer de twee bedrijfscultuurtypen met elkaar worden vergeleken. Dit betekent dat het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen sterker is voor vrouwen dan voor mannen. Hiermee is de derde a-hypothese (H3a) aangenomen. Het verschil tussen mannen en vrouwen, en daarmee de invloed van geslacht, is echter marginaal. In substantiële termen betekent het interactie-effect dan ook weinig.
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1
Zwakke bedrijfscultuur Sterke bedrijfscultuur Mannen Vrouwen
Tabel 1
Uitkomsten van de logistische regressieanalyse met ‘type tweet’ als afhankelijke variabele
Model 1 Exp(B) Model 2 Exp(B) Constante 0,43** 1,75*** Bedrijfscultuur 2,61*** 1,71*** Geslacht 5,57*** 2,47***
Netwerkgrootte (aantal volgers) 1,00*** 0,57***
Functie 2,30** 1,61*** Bedrijfssector 0,67 0,74* Bedrijfscultuur * Geslacht 1,42* Bedrijfscultuur * Netwerkgrootte 0,96 -2 Log likelihood 464,32 456,58 Chi-kwadraat 72,42*** 80,17***
Cox and Shell’s R2 0,17 0,18
Nagelkerke pseudo R2 0,22 0,25
Noot. Exp(B) = odds ratio. * p < 0,05. ** p < 0,01. *** p < 0,001.
Figuur 1. De gemiddelde scores op ‘type tweet’ van mannen en vrouwen in zwakke en sterke bedrijfsculturen.
Vervolgens is de verwachting getoetst dat een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat werknemers een hogere waarschijnlijkheid kennen om hun werk-gerelateerde tweets positief te formuleren dan wanneer sprake is van een zwakke bedrijfscultuur (H1b). Een logistische regressieanalyse is uitgevoerd met ‘bedrijfscultuur’, ‘geslacht’ en ‘netwerkgrootte’ als onafhankelijke variabelen en ‘sentiment’ als afhankelijke variabele (zie Tabel 2, Model 1). ‘Functie’ (werknemer vs. manager) en ‘bedrijfssector’ zijn als controlevariabelen aan het model toegevoegd. Opnieuw is verondersteld dat er aan de reeds genoemde voorwaarden is voldaan. Zo zijn er geen lege cellen aangetroffen in de kruistabel met ‘bedrijfscultuur’ en ‘sentiment’. Het logistische regressiemodel bleek echter niet statistisch significant, met -2 Log likelihood = 294,83 en chi-square (5) = 10,88, p = 0,054. Het model verklaarde enkel tussen de 4,4% (Cox and Shell’s R2) en de 6,1% (Nagelkerke pseudo R2) van de variantie in het sentiment van de
tweet. Wanneer alsnog naar de afzonderlijke hoofd-effecten werd gekeken, had de controlevariabele ‘functie’ als enige een significant effect (B = 0,67, SE = 0,33, Wald 𝑋2 = 4,14,
df = 1, p = 0,042 < 0,05, Exp(B) = 1,95, 95% CI [1,02, 3,69]). Dit betekent dat managers, directeuren en CEO’s 1,95 keer waarschijnlijker zijn om positief over het werk te tweeten dan werknemers – onder constanthouding van bedrijfscultuur, geslacht, netwerkgrootte en bedrijfssector. De eerste b-hypothese (H1b) is echter verworpen.
Verder zijn alsnog de hypothesen getoetst dat het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers hun werk-gerelateerde tweets positief formuleren sterker is naarmate de grootte van hun online sociale netwerk toeneemt (H2b) en sterker is voor vrouwen (H3b). Dit, door de interacties van ‘bedrijfscultuur & geslacht’ en ‘bedrijfscultuur & netwerkgrootte’ aan het model toe te voegen (zie Tabel 2, Model 2). Het model bleek niet significant, met -2 Log likelihood = 292,49 en chi-square (7) = 13,23, p = 0,067. Desondanks lag de verklaarde variantie in het sentiment van de tweet tussen de 5,3% (Cox and Shell’s R2) en de 7,4% (Nagelkerke pseudo R2). Zowel geslacht (B = 0,04, SE = 0,17,
Wald 𝑋2 = 0,04, df = 1, p = 0,836, Exp(B) = 1,04) als netwerkgrootte (B = -0,24, SE = 0,17,
Wald 𝑋2 = 1,92, df = 1, p = 0,166, Exp(B) = 0,77) hadden geen significant effect op de invloed
van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers hun werk-gerelateerde tweets positief formuleren. Hiermee is ook de tweede (H2b) en derde b-hypothese (H3b) verworpen.
Tabel 2
Uitkomsten van de logistische regressieanalyse met ‘sentiment’ als afhankelijke variabele Model 1 Exp(B) Model 2 Exp(B) Constante 0,63 0,50*** Bedrijfscultuur 0,55 0,73 Geslacht 0,65 0,78
Netwerkgrootte (aantal volgers) 1,0 1,02
Functie 1,95* 1,38 Bedrijfssector 0,93 0,88 Bedrijfscultuur * Geslacht 1,04 Bedrijfscultuur * Netwerkgrootte 0,79 -2 Log likelihood 294,83 292,49 Chi-kwadraat 10,88 13,23
Cox and Shell’s R2 0,04 0,05
Nagelkerke pseudo R2 0,06 0,07
Noot. Exp(B) = odds ratio. * p < 0,05. ** p < 0,01. *** p < 0,001.
Explorerende analyses
Om te achterhalen of de werk-gerelateerde tweets van werknemers uit sterke en zwakke bedrijfsculturen ook op andere vlakken van elkaar verschillen, zijn explorerende analyses uitgevoerd naar de timing en onderwerpen van deze tweets. Aangezien de betreffende variabelen op nominaal meetniveau zijn gemeten en uit twee categorieën bestaan, is telkens gekozen voor een Fisher exact-toets.
Wat betreft de timing zijn er Fisher exact-toetsen uitgevoerd op het verband tussen bedrijfscultuur en ‘dag van plaatsing’ en bedrijfscultuur en ‘tijdstip van plaatsing’ (voor frequenties, zie bijlage, Tabel A2). Er is geen significant verschil gevonden tussen werknemers uit sterke en zwakke bedrijfsculturen wat betreft de dag (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 1,000) en het doordeweekse tijdstip waarop ze werk-gerelateerde tweets plaatsen (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 0,193).
Met betrekking tot de onderwerpen zijn er Fisher exact-toetsen uitgevoerd op het verband tussen bedrijfscultuur en afwisselend ‘professie-gerelateerde communicatie’,
‘organisatie-gerelateerde communicatie’, ‘baan-gerelateerde communicatie’, ‘communicatie van werkgedrag’ en ‘persuasieve communicatie’ (voor frequenties, zie bijlage, Tabel A2). Allereerst is een significant verschil gevonden tussen werknemers uit sterke en zwakke bedrijfsculturen wat betreft hoe vaak zij gebruikmaken van ‘professie-gerelateerde communicatie’ (tweezijdige Fisher exact-toets, p = < 0,001). De gestandaardiseerde celresiduen toonden dat relatief veel werknemers uit zwakke bedrijfsculturen hiervan gebruikmaken, terwijl het omgekeerde geldt voor werknemers uit sterke bedrijfsculturen. Het verband is echter zeer zwak (tau = 0,088).
Verder is er een significant verschil gevonden wat betreft hoe vaak werknemers gebruikmaken van ‘organisatie-gerelateerde communicatie’ (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 0,001 < 0,05). De gestandaardiseerde celresiduen toonden dat relatief veel werknemers uit sterke bedrijfsculturen hiervan gebruikmaken in vergelijking tot werknemers uit zwakke bedrijfsculturen. Het verband is echter verwaarloosbaar klein (tau = 0,047).
Daarentegen is er geen significant verschil gevonden tussen werknemers uit sterke en zwakke bedrijfsculturen wat betreft hoe vaak zij gebruikmaken van ‘baan-gerelateerde communicatie’ (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 0,461) en communicatie van werkgedrag (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 0,094).
Tot slot is er wél een significant verschil gevonden met betrekking tot hoe vaak de werknemers gebruikmaken van ‘persuasieve communicatie’ (tweezijdige Fisher exact-toets, p = 0,001 < 0,05). De gestandaardiseerde celresiduen toonden dat relatief veel werknemers uit sterke bedrijfsculturen hiervan gebruikmaken in vergelijking tot werknemers uit zwakke bedrijfsculturen. Het verband is echter verwaarloosbaar klein (tau = 0,043).
Discussie
Conclusie & implicaties
Het doel van dit onderzoek was om te achterhalen hoe bedrijfscultuur van invloed is op de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden in hun socialemedianetwerk – en hoe deze relatie wordt beïnvloed door de netwerkgrootte en het geslacht van werknemers. Om deze vraag te beantwoorden is het belangrijk om te vermelden dat, los van bedrijfscultuur, 95% van de werknemers op zijn/haar Twitter-account minstens éénmaal werk-gerelateerde onderwerpen heeft aangehaald. Dit is aanzienlijk meer dan de 33% die in 2012 door Verhoeven is vastgesteld. Dit suggereert dat werknemers, ongeacht de
bedrijfscultuur, in toenemende mate de potentie van sociale media benutten om zich over hun werk te uiten (Kietzmann, Hermkens, McCarthy, & Silvestre, 2011).
Met betrekking tot de eerste dimensie van merkambassadeurschap (‘type tweet’) is gebleken dat werknemers uit sterke bedrijfsculturen een hogere waarschijnlijkheid kennen om werk-gerelateerde tweets te plaatsen op hun persoonlijke Twitter-account dan werknemers uit zwakke bedrijfsculturen. Dit is in lijn met de verwachting van dit onderzoek op basis van de sociale identiteitstheorie (Tajfel & Turner, 1985). Deze theorie suggereert immers dat werknemers die zich identificeren met de bedrijfswaarden (sterke bedrijfscultuur) eerder geneigd zullen zijn om werk-gerelateerde tweets te plaatsen, omdat dit in overeenstemming is met en een uiting is van hun organisationele identiteit (Ashforth & Mael, 1989).
Verder is gebleken dat de invloed van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers werk-gerelateerde tweets plaatsen niet wordt beïnvloedt door de netwerkgrootte van de werknemer, in tegenstelling tot wat in de literatuur over ‘sociale goedkeuring’ wordt gesuggereerd (bijv. Lin, Hung, & Chiu, 2008). Of geslacht daarentegen wél invloed uitoefent op het positieve effect van een sterke bedrijfscultuur op het plaatsen van werk-gerelateerde tweets is discutabel. Hoewel dit effect (marginaal) sterker was voor vrouwen, kenden ook mannen in sterke bedrijfsculturen een hogere waarschijnlijkheid om werk-gerelateerde tweets te plaatsen. Er wordt dus geen substantieel bewijs geleverd voor de theorie van Hofstede (1980), waarin wordt verondersteld dat vrouwen vanuit hun altruïsme eerder geneigd zijn om zich extra in te zetten voor hun bedrijf dan mannen. Dit suggereert dat het idee van ‘mannelijke’ en ‘vrouwelijke’ waarden wellicht achterhaald is en dat er aandacht moet komen voor nieuwe denkbeelden (zie ‘Beperkingen & suggesties voor vervolgonderzoek’).
Wat betreft de tweede dimensie van merkambassadeurschap (‘sentiment’) kan worden geconcludeerd dat de sterkte van de bedrijfscultuur niet bepalend is voor de waarschijnlijkheid dat werknemers hun werk-gerelateerde tweets positief formuleren. Zowel netwerkgrootte als geslacht zijn niet van invloed op de relatie tussen bedrijfscultuur en het sentiment van de tweet. Het blijkt dat werknemers – los van bedrijfscultuur – hun tweets overwegend neutraal formuleren. Wanneer een andere inhoudsanalyse wordt bekeken (Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart, 2016) blijkt eveneens dat werknemers online overwegend feitelijke of neutrale informatie delen (Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart, 2016). Dit betekent echter niet noodzakelijk dat werknemers uit sterke bedrijfsculturen geen hogere waarschijnlijkheid kennen om als merkambassadeurs op te treden. Het kan ook betekenen dat online merkambassadeurs andere eigenschappen kennen dan offline merkambassadeurs, bijvoorbeeld vanwege de
verschillen tussen de ‘online’ en ‘offline’ omgeving. Zo wordt er op Twitter een maximum gesteld aan het aantal karakters van een bericht (Rybalkoa & Seltzer, 2010), wat werknemers mogelijk kan stimuleren om het gebruik van bijvoeglijke naamwoorden in hun tweets te beperken. Het positief formuleren van werk-gerelateerde informatie is hierdoor wellicht geen kenmerk van online merkambassadeurs.
Wat betreft de inhoud van werk-gerelateerde tweets is gebleken dat werknemers uit zwakke bedrijfsculturen relatief vaker hun professie bespreken, terwijl werknemers uit sterke bedrijfsculturen relatief vaker het bedrijf bespreken. Dit is niet verrassend, aangezien in de literatuur (bijv. Farzaneh, Dehghanpour Farashah, & Kazemi, 2014; King & Grace, 2012) is gesuggereerd dat werknemers uit sterke bedrijfsculturen, via organisationele identificatie, grotere gevoelens van trots en loyaliteit jegens hun specifieke werkgever ervaren.
Om terug te komen op de onderzoeksvraag wordt geconcludeerd dat bedrijfscultuur van invloed is op de waarschijnlijkheid dat werknemers als merkambassadeurs optreden in hun persoonlijke socialemedianetwerk, in de zin dat een sterke bedrijfscultuur ertoe leidt dat werknemers eerder geneigd zijn om werk-gerelateerde tweets te plaatsen. Geslacht en netwerkgrootte spelen geen substantiële rol in deze relatie. Dat bedrijfscultuur niet van invloed is op het positief formuleren van werk-gerelateerde tweets, suggereert – in combinatie met eerdere onderzoeken (Rybalkoa & Seltzer, 2010; Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart, 2016) – dat het gebruik van positief sentiment geen kenmerk is van online merkambassadeurs. De door Van Belleghem (2012) toegekende invloed van bedrijfscultuur op merkambassadeurschap wordt in dit onderzoek dan ook alsnog onderstreept. Aangezien de sociale identiteitstheorie enkel substantieel toepasbaar blijkt te zijn op het plaatsen van werk-gerelateerde tweets, wordt deze theorie gedeeltelijk ondersteund. De voorheen toegekende invloed van de bedrijfssector wordt betwijfeld, aangezien dit geen significante invloed uitoefent op beide dimensies van online merkambassadeurschap.
De conclusies kennen praktische implicaties. Allereerst is aangetoond dat bedrijfscultuur een effectieve tool kan zijn voor het stimuleren van merkambassadeurschap. Aangezien merkambassadeurs de associaties van het publiek met het bedrijf positief kunnen beïnvloeden (Dreher, 2014; Helm, 2011; Kietzmann et al., 2011) zouden de bevindingen van dit onderzoek werkgevers kunnen stimuleren om een sterke bedrijfscultuur te creëren en zo het conversatiepotentieel van hun werknemers te benutten. Vervolgens zou dit kunnen leiden tot een trend waarin werkgevers het creëren en behouden van een sterke bedrijfscultuur als
essentieel beschouwen voor het succes van hun externe communicatiebeleid (Van Belleghem, 2012).
Dit onderzoek heeft tevens wetenschappelijke implicaties. Nu blijkt dat de bedrijfscultuur – en niet de bedrijfssector – bepalend is voor de waarschijnlijkheid dat werknemers zich online over het hun werk uiten, zou de focus van onderzoek omtrent merkambassadeurschap fundamenteel kunnen verschuiven van de bedrijfssector naar de bedrijfscultuur (Van Belleghem, 2012). Dit kan leiden tot kennisuitbreiding rondom de mechanismen die de invloed van bedrijfscultuur op online merkambassadeurschap verklaren en bijdragen aan het wetenschappelijk definiëren van ‘online merkambassadeurschap’. Zo blijkt reeds uit dit onderzoek dat online merkambassadeurs niet positiever over het werk praten, maar wél vaker over het werk praten. Voortbouwend op de typologie van Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2012) stelt dit onderzoek wetenschappers in staat om de facetten van online merkambassadeurschap te begrijpen.
Beperkingen & suggesties voor vervolgonderzoek
Dit onderzoek kent een aantal beperkingen. Allereerst is de operationalisering van ‘bedrijfscultuur’ mogelijk discutabel. Er is onderscheid gemaakt tussen bedrijfsculturen waarmee werknemers zich wél identificeren (‘sterk’) en vrijwel niet identificeren (‘zwak’). Desondanks is niet aan de betreffende werknemers gevraagd in hoeverre zij zich met hun bedrijfscultuur identificeren. Als gevolg kunnen er werknemers in de ‘sterke bedrijfscultuur’-categorie zijn geplaatst die zich niet met de bedrijfscultuur identificeren en vice versa. Om voor deze vertekening te compenseren is de ‘sterkte’ van de bedrijfscultuur vastgesteld aan de hand van objectieve criteria uit de literatuur; de bedrijfswaarden van Van Belleghem (2012). Dit maakt de bedrijfscultuur-operationalisatie in elk geval inzichtelijk en repliceerbaar. Desalniettemin wordt vervolgonderzoek aangeraden om de mate waarin werknemers zich met de bedrijfscultuur identificeren te meten, bijvoorbeeld middels een survey.
Ten tweede is er mogelijk sprake van een oversampling van werknemers die relatief vaak over hun werk tweeten. De werknemers zijn namelijk geselecteerd op basis van de aanwezigheid van de bedrijfsnaam in hun Twitter-bio. Aangezien deze werknemers de bedrijfsnaam gebruiken om zichzelf te definiëren voor hun online publiek, identificeren zij zich mogelijk überhaupt relatief sterk met de bedrijfscultuur. Het sample is hierdoor mogelijk niet representatief voor de populatie. Deze vertekening is echter zoveel mogelijk ingeperkt door bedrijven te selecteren uit verschillende sectoren. Vervolgonderzoek wordt desalniettemin
aangeraden om samples te baseren op LinkedIn-gegevens van werknemers of werknemersbestanden van bedrijven. Daarnaast wordt aangeraden om een groter sample te nemen, teneinde de vertekening verder te beperken.
Tot slot kent de gebruikte data-analyse een beperking. Zo zijn, in verband met gecompliceerde analyses, niet alle voorwaarden van de logistische regressieanalyse getest. Indien niet geheel aan de voorwaarden is voldaan zijn mogelijk de resultaten van dit onderzoek vertekend. Vervolgonderzoek wordt derhalve aangeraden om de voorwaarden wél te testen. Andere suggesties zijn om nieuwe denkbeelden aan te halen wat betreft de factoren die van invloed zijn op het effect van bedrijfscultuur op merkambassadeurschap. Zo toont recent onderzoek (Beauregard, 2012) dat organisationeel burgerschapsgedrag niet zozeer afhankelijk is van geslacht, maar van persoonlijkheidstrekken. Daarnaast is het interessant om voort te bouwen op de explorerende analyses van dit onderzoek, door de inhoud en opzet van de berichten van online merkambassadeurs systematisch te analyseren aan de hand van literatuur. Dit stelt onderzoekers mogelijk in staat nieuwe dimensies van online merkambassadeurschap te identificeren en aparte definities op te stellen voor online- en offline merkambassadeurs.
Al met al is dit onderzoek de eerste studie waarin empirisch bewijs wordt geleverd voor de invloed van bedrijfscultuur op de waarschijnlijkheid dat werknemers als online merkambassadeurs optreden in hun persoonlijke socialemedianetwerk. Hoewel 95% van de werknemers met sociale media al eens online over het werk heeft gepraat, zouden werkgevers het conversatiepotentieel van deze werknemers kunnen vergroten door een sterke bedrijfscultuur te creëren. De ‘gewone’ werknemer wordt zo wellicht de nieuwe webcare-specialist en “living the brand” het communicatiemotto van de toekomst. Onderzoek (Verhoeven, 2012) suggereert niet voor niets dat merkambassadeurs “een zeer krachtige, wellicht belangrijkere, en in elk geval authentiekere online aanwezigheid vormen dan die van een webcareteam” (p. 25).
Referenties
Ashforth, B. E., & Mael, F. (1989). Social identity theory and the organization. Academy of management review, 14(1), 20–39. doi:10.5465/AMR.1989.4278999
Beauregard, A. T. (2012). Perfectionism, self-efficacy and OCB: The moderating role of gender. Personnel Review, 41(5), 590–608. doi:10.1108/00483481211249120
Boselie, P. (2014). Strategic human resource management: A balanced approach. London, UK: McGraw-Hill Education.
Bowler, W., & Brass, D. J. (2006). Relational correlates of interpersonal citizenship behavior: A social network perspective. Journal of Applied Psychology, 91(1), 70–82. doi:10.1037/0021-9010.91.1.70
Bruque, S., Moyano, J., & Piccolo, R. (2015). OCB and external–internal social networks: Effects on individual performance and adaptation to change. The International Journal of Human Resource Management, 27(1), 1–22. doi:10.1080/09585192.2015.1020441 Burmann, C., & Zeplin, S. (2005). Building brand commitment: A behavioural approach to
internal brand management. The Journal of Brand Management, 12(4), 279–300. doi:10.1057/palgrave.bm.2540223
Burke, R. J., & Ng, E. (2006). The changing nature of work and organizations: Implications for human resource management. Human Resource Management Review, 16(2), 86–94. doi:10.1016/j.hrmr.2006.03.006
De Chernatony, L., Cottam, S., & Segal-Horn, S. (2006). Communicating service brands’ values internally and externally. The Service Industries Journal, 26(8), 819–36. doi:10.1080/02642060601011616
Desphandé, R., & Webster, F. E. jr. (1989). Organizational culture and marketing: Defining the research agenda. Journal of Marketing, 53(1), 3–15. doi:10.2307/1251521
Dreher, S. (2014). Social media and the world of work. Corporate Communications: An International Journal, 19(4), 344–356. doi:10.1108/CCIJ-10-2013-0087
Dutton, J. E., Roberts, L. M., & Bednar, J. (2010). Pathways for positive identity construction at work: Four types of positive identity and the building of social resources. Academy of Management Review, 35(2), 265–293. doi:10.5465/AMR.2010.48463334
Farrell, S. K., & Finkelstein, L. M. (2007). Organizational citizenship behavior and gender: Expectations and attributions for performance. North American Journal of Psychology, 9(1), 81–96.
Farzaneh, J., Dehghanpour Farashah, A., & Kazemi, M. (2014). The impact of person-job fit and person-organization fit on OCB: The mediating and moderating effects of organizational commitment and psychological empowerment. Personnel Review, 43(5), 672–691. doi:10.1108/PR-07-2013-0118
Fisher-Buttinger, C., & Vallaster, C. (2008). Brand ambassadors: Strategic diplomats or tactical promoters? In P. J. Kitchen (Ed.), Marketing Metaphors and Metamorphosis (pp. 132– 145). London, UK: Palgrave Macmillan.
Heilman, M. E., & Chen, J. J. (2005). Same behavior, different consequences: Reactions to men’s and women’s altruistic citizenship behavior. Journal of Applied Psychology, 90(3), 431–441. doi:10.1037/0021-9010.90.3.431
Helm, S. (2011). Employees’ awareness of their impact on corporate reputation. Journal of Business Research, 64(7), 657–663. doi:10.1016/j.jbusres.2010.09.001
Hofstede, C. (1980). Culture’s consequences: International differences in work-related values. Beverly Hills, CA: Sage.
InSites Consulting (2011a). Social media around the world 2011 [Online presentation]. Retrieved from http://www.slideshare.net/InSitesConsulting/social-media-around-the-world-2011-9537752
InSites Consulting (2011b). Social media integration [Online presentation]. Retrieved from www.slideshare.net/stevenvanbelleghem/stop-the-paradox
Kietzmann, J. H., Hermkens, K., McCarthy, I. P., & Silvestre, B. S. (2011). Social media? Get serious! Understanding the functional building blocks of social media. Business Horizons, 54(3), 241–251. doi:10.1016/j.bushor.2011.01.005
Kim, Y. J., Van Dyne, L., Kamdar, D., & Johnson, R. E. (2013). Why and when do motives matter? An integrative model of motives, role cognitions, and social support as predictors of OCB. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 121(2), 231–245. doi:10.1016/j.obhdp.2013.03.004
King, C., & Grace, D. (2012). Examining the antecedents of positive employee brand-related attitudes and behaviours. European Journal of Marketing, 46(3/4), 469–488. doi:10.1108/03090561211202567
Liebrecht, C. (2015). Intens krachtig: Stilistische intensifiseerders in evaluatieve teksten (Proefschrift). Radboud Universiteit, Nijmegen.
Lin, C. P., Hung, W. T., & Chiu, C. K. (2008). Being good citizens: Understanding a mediating mechanism of organizational commitment and social network ties in OCBs. Journal of Business Ethics, 81(3), 561–578. doi:10.1007/s10551-007-9528-8
López, S. P., Peón, J. M. M., & Ordás, C. J. V. (2004). Managing knowledge: The link between culture and organizational learning. Journal of knowledge management, 8(6), 93–104. doi:10.1108/13673270410567657
Miles, S. J., & Mangold, W. G. (2014). Employee voice: Untapped resource or social media time bomb? Business Horizons, 57(3), 401–411. doi:10.1016/j.bushor.2013.12.011 Morrison, E. W. (1994). Role definitions and organizational citizenship behavior: The
importance of the employee’s perspective. Academy of Management Journal, 37(6), 1543– 1567. Retrieved from http://amj.aom.org/content/37/6/1543.short
Ortigosa, A., Martin, J. M., & Carro, M. R. (2014). Sentiment analysis in Facebook and its application to e-learning. Computers in Human Behaviour, 31, 527–541. doi:10.1016/j.chb.2013.05.024
Pagani, M., Hofacker, C. F., & Goldsmith, R. E. (2011). The influence of personality on active and passive use of social networking sites. Psychology & Marketing, 28(5), 441–456. doi:10.1002/mar.20395
Peterson, D. (2004). The relationship between perceptions of corporate citizenship and organizational commitment. Business and Society, 43(3), 296–320. doi:10.1177/0007650304268065
Perry-Smith, J. (2006). Social yet creative: The role of social relationships in facilitating individual creativity. Academy of Management Journal, 49(1), 85–101. doi:10.5465/AMJ.2006.20785503
Podsakoff, P. M., MacKenzie, S. B., Paine, J. B., & Bachrach, D. G. (2000). Organizational citizenship behaviors: A critical review of the theoretical and empirical literature and suggestions for future research. Journal of Management, 26(3), 513–563. doi:10.1177/014920630002600307
Robbins, S. P., & Judge, T. A. (2013). Organizational behavior (15th edition). Sydney: Pearson Education.
Rokka, J., Karlsson, K., & Tienari, J. (2013). Balancing acts: Managing employees and reputation in social media. Journal of Marketing Management, 30, 802–827. doi:10.1080/0267257X.2013.813577
Rybalkoa, S., & Seltzer, T. (2010). Dialogic communication in 140 characters or less: How Fortune 500 companies engage stakeholders using Twitter. Public Relations Review, 36(4), 336–341. doi:10.1016/j.pubrev.2010.08.004
’T Hart, H., Boeije, H., & Hox, J. (2009). Onderzoeksmethoden. Den Haag: Boom Lemma uitgevers.
Tajfel, H., & Turner, J. C. (1985). The social identity theory of group behavior. In H. Tajfel (Ed.), Psychology of intergroup relations (pp. 15–40). Cambridge, UK: Cambridge University Press.
Vaast, E., & Kaganer, E. (2013). Social media affordances and governance in the workplace: An examination of organizational policies. Journal of Computer‐Mediated Communication, 19(1), 78–101. doi:10.1111/jcc4.12032
Van Belleghem, S. (2012). The conversation company: Boost your business through culture, people & social media. London, UK: Kogan Page Limited.
Van Zoonen, W., Van der Meer, T. G. L. A., & Verhoeven J. W. M. (2014). Employees work-related social-media use: His master's voice. Public Relations Review, 40(5), 850–852. doi:10.1016/j.pubrev.2014.07.001
Van Zoonen, W., Verhoeven, J. W. M., & Elving W. J. L. (2014). Understanding work-related social media use: An extension of theory of planned behavior. International Journal of Management, Economics & Social Sciences, 3(4), 164–183. Retrieved from http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2539427
Van Zoonen, W., Verhoeven, J. W. M., & Vliegenthart, R. (2016). How employees use Twitter to talk about work: A typology of work-related tweets. Computers in Human Behavior, 55, 329–339. doi:10.1016/j.chb.2015.09.021
Verhoeven, J. (2012). Medewerkers als merk-ambassadeurs op sociale media. Merk & Reputatie, 18(1), 24–26. Retrieved from http://www.swocc.nl/wp-content/uploads/ 2013/05/120329-Merk-Reputatie-Medewerkers-als-merkambassadeurs-op-sociale-media .pdf
Zimmerman, M. A. (2000). Empowerment theory: Psychological, organizational and community levels of analysis. In Rappaport, J. & Edward, S. (Eds.), Handbook of Community Psychology (pp. 43–63). New York, NY: Springer.
Voetnoten
1 Van Zoonen, Verhoeven en Vliegenthart (2016) onderscheiden zeven
werk-gerelateerde onderwerpen. Vanwege inhoudelijke redenen zijn hiervan twee onderwerpen weggelaten (zie methodesectie).
2 Oorspronkelijke benaming: ‘Commentaar’ (Van Zoonen, Verhoeven & Vliegenthart,
2016, p. 331–332).
3 In de data-analyse is deze variabele gedichotomiseerd (0 = neutraal/negatief; 1 = positief), omdat de categorie ‘negatief’ enkel eenmaal voorkwam.
Bijlage
Tabel A1
De intracodeurbetrourbetrouwbaarheidscores per variabele
Variabele naam Type variabele
Krippendorff’s alpha
Aantal volgers Manifest 1
Geslacht Manifest 1
Bedrijfsnaam Manifest 1
Functie Manifest 0,97
Type tweet Latent 0,90
Professie-gerelateerde communicatie Latent 1
Organisatie-gerelateerde communicatie Latent 0,90
Baan-gerelateerde communicatie Latent 1
Communicatie van werkgedrag Latent 1
Persuasieve communicatie Latent 0,89
Sentiment Latent 0,83
Dag van plaatsing Manifest 1
Tijdstip van plaatsing Manifest 0,91
