Meten en weten in social media
STIVORO, 16 november 2010
prof. dr. Peter Kerkhof
Afd. Communicatiewetenschap
Vrije Univers...
Over mij
Universitair Hoofddocent /afdelingshoofd
Afd. Communicatiewetenschap
Vrije Universiteit Amsterdam
Bijz. Hoogleraa...
Deze presentatie
• Onderzoek naar social media:
– Monitoring van social media
– Onderzoek naar social media
Mmv Ivar Verme...
Social media conversaties
In woord……
Social media conversaties
……en in beeld
Social media conversaties
Social media conversaties
Waarom meten
Social media monitoring
zie http://bit.ly/monitoringtoolsMF
• Luisteren
– RSS feeds, twitter search, google alerts
• Analy...
Social media monitoring
Afhankelijk van doelstellingen
– Engagement
– Branding
– Verandering in
• Kennis
• Opvattingen
• Gedrag
– Traffic naar web...
• Wanneer meten?
– Vooraf:
• testen van materiaal /reacties
– Vooraf + achteraf:
• Effecten, tracking onderzoek
• Campagne...
• Bestaande data
– Clicks, mentions, retweets, reacties, bezoek
website
– Online sentiment, online associaties
• Vragenlij...
Naar meer begrip van social media
- In gesprek: de publiekseffecten van
sociale media conversaties
- Tone of voice
- Dialo...
Publiekseffecten van social media
conversaties
Publiekseffecten van social media
conversaties
• Effecten
– Mening over bedrijf/merk/product
– Mening over klacht & klager...
Publiekseffecten van social media
conversaties
• Verschillende manieren van reageren
– Geen reactie
– Excuses vs. weerspre...
Publiekseffecten van social media
conversaties
• Groot & bekend vs. klein en onbekend
• Goede vs. slechte reputatie
• leek...
• Online experimenten
• Vaak onder studenten
• Ca. 120 deelnemers per studie
Onderzoeksopzet
Tone of voice
• Persoonlijk vs. corporate
• Jij vs. u
• Ik vs. wij
• Mens vs. logo
Persoonlijk werkt beter
Persoonlijk werkt beter
• Positieve 1e
reacties
• Eerlijker
• Meer begaan met de klant
• Menselijker
• Minder underdog eff...
Dialoog
• Sociale media conversaties
• Worden interacties meer
gewaardeerd wanneer ze meer
op een dialoog lijken?
Effecten van een dialoog
Effecten van een dialoog
Wie reageert?
• Wie reageert?
– Afnemend
vertrouwen in elites
– Ambassadors vs.
experts
Wie reageert?
• Experiment:
• Negatieve vs. positieve review
• Van een bekende of onbekende hoofdpijnpil
• Door een arts o...
Experts vs. leken
Experts vs. leken
• Netwerken van thema’s, sentimenten,
actoren
• In kaart te brengen via zoekmachines
– Waarmee wordt een merk geassocieerd...
Online associaties
Online associaties
Online associaties
Online associaties
• Hoe ontwikkelen online communities zich
– Netwerkvorm
– Ongeremd
– Groepsnormen
Dynamiek van online communities
Dynamiek van online communities
Data:
nl.politiek, 2003-2008
1.145.833 postings
20.996 deelnemers
Dynamiek van online communities
Data:
Centrale netwerkpositie
Populariteit 
Activiteit 
Uiten van walging /haat
Media vo...
Anger Afkeer ontvreden onvrede onbevred* onplezierig* afschuw* aversie*
walg* afgrijzen weerzin* drift driftig* driftaanva...
Dynamiek van online communities
Dynamiek van online communities
• Uiten van walging /haat geen karaktertrek
maar een gevolg van dynamiek in een
online gem...
Wat kunnen we hiermee?
• Reacties pretesten
• Associaties van thema /merk /organisatie
volgen
• Dynamiek van communities a...
Zodat we....
• Beter weten waar we in stappen
• Beter weten hoe mee te praten
• Beter weten wie mee moet praten
• Beter we...
Dank voor uw aandacht!
Meten en weten in social media
Meten en weten in social media
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Meten en weten in social media

2,714 views

Published on

Published in: Education, Technology, Business
0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total views
2,714
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
376
Actions
Shares
0
Downloads
35
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Meten en weten in social media

  1. 1. Meten en weten in social media STIVORO, 16 november 2010 prof. dr. Peter Kerkhof Afd. Communicatiewetenschap Vrije Universiteit Amsterdam
  2. 2. Over mij Universitair Hoofddocent /afdelingshoofd Afd. Communicatiewetenschap Vrije Universiteit Amsterdam Bijz. Hoogleraar Customer Media Universiteit van Amsterdam (vanaf 1 sept. 2010) http://twitter.com/PeterKerkhof http://www.peterkerkhof.info http://linkedin.com/peterkerkhof Achtergrond: promotie Sociale Psychologie (1997)
  3. 3. Deze presentatie • Onderzoek naar social media: – Monitoring van social media – Onderzoek naar social media Mmv Ivar Vermeulen /Jan Kleinnijenhuis /Shenghui Wang /Dirk Oegema /Enny Das /Sonja Utz /Camiel Beukeboom
  4. 4. Social media conversaties In woord……
  5. 5. Social media conversaties ……en in beeld
  6. 6. Social media conversaties
  7. 7. Social media conversaties
  8. 8. Waarom meten
  9. 9. Social media monitoring zie http://bit.ly/monitoringtoolsMF • Luisteren – RSS feeds, twitter search, google alerts • Analyseren – Klout, tweetlevel, Socialmention, Buzzcapture (sentiment) • Meepraten – Cotweet, hootsuite, radian6, ubervu, ....
  10. 10. Social media monitoring
  11. 11. Afhankelijk van doelstellingen – Engagement – Branding – Verandering in • Kennis • Opvattingen • Gedrag – Traffic naar website – Verkoop – ....... Wat meet je?
  12. 12. • Wanneer meten? – Vooraf: • testen van materiaal /reacties – Vooraf + achteraf: • Effecten, tracking onderzoek • Campagnes vs. continue aanwezigheid Wanneer meten?
  13. 13. • Bestaande data – Clicks, mentions, retweets, reacties, bezoek website – Online sentiment, online associaties • Vragenlijsten – Kennis – Attitudes – Intenties – Zelfgerapporteerd gedrag – Associaties Hoe meet je?
  14. 14. Naar meer begrip van social media - In gesprek: de publiekseffecten van sociale media conversaties - Tone of voice - Dialoog - Leken reacties vs. expert reacties - Social media als netwerken - Associaties van thema’s, mensen, sentimenten - Dynamiek van online communities
  15. 15. Publiekseffecten van social media conversaties
  16. 16. Publiekseffecten van social media conversaties • Effecten – Mening over bedrijf/merk/product – Mening over klacht & klager – Mening over reactie – Gedragsintenties
  17. 17. Publiekseffecten van social media conversaties • Verschillende manieren van reageren – Geen reactie – Excuses vs. weerspreken vs. vergoeding – Persoonlijk vs. onpersoonlijk – Dialoog
  18. 18. Publiekseffecten van social media conversaties • Groot & bekend vs. klein en onbekend • Goede vs. slechte reputatie • leek vs. expert
  19. 19. • Online experimenten • Vaak onder studenten • Ca. 120 deelnemers per studie Onderzoeksopzet
  20. 20. Tone of voice • Persoonlijk vs. corporate • Jij vs. u • Ik vs. wij • Mens vs. logo
  21. 21. Persoonlijk werkt beter
  22. 22. Persoonlijk werkt beter • Positieve 1e reacties • Eerlijker • Meer begaan met de klant • Menselijker • Minder underdog effect • Vooral bij grote organisaties • Ook in PR situaties
  23. 23. Dialoog • Sociale media conversaties • Worden interacties meer gewaardeerd wanneer ze meer op een dialoog lijken?
  24. 24. Effecten van een dialoog
  25. 25. Effecten van een dialoog
  26. 26. Wie reageert? • Wie reageert? – Afnemend vertrouwen in elites – Ambassadors vs. experts
  27. 27. Wie reageert? • Experiment: • Negatieve vs. positieve review • Van een bekende of onbekende hoofdpijnpil • Door een arts of een leek – Voor + nameting
  28. 28. Experts vs. leken
  29. 29. Experts vs. leken
  30. 30. • Netwerken van thema’s, sentimenten, actoren • In kaart te brengen via zoekmachines – Waarmee wordt een merk geassocieerd? – Waarmee wordt een thema geascieerd – Waarmee wordt een persoon geassocieerd? • En hoe dat te combineren? – Goede doelen en ambassadeurs Social media als netwerken
  31. 31. Online associaties
  32. 32. Online associaties
  33. 33. Online associaties
  34. 34. Online associaties
  35. 35. • Hoe ontwikkelen online communities zich – Netwerkvorm – Ongeremd – Groepsnormen Dynamiek van online communities
  36. 36. Dynamiek van online communities Data: nl.politiek, 2003-2008 1.145.833 postings 20.996 deelnemers
  37. 37. Dynamiek van online communities Data: Centrale netwerkpositie Populariteit  Activiteit  Uiten van walging /haat Media volgen
  38. 38. Anger Afkeer ontvreden onvrede onbevred* onplezierig* afschuw* aversie* walg* afgrijzen weerzin* drift driftig* driftaanval* driftbui* woede* nijd nijdige furie* razernij razen razend razende geraas geraasd raas raasde raasden boos boze boosheid toorn* vertoornd verontwaardig* (kwaad* not w/1 noodzakelijk) kwade woest Hate haat gehate haten hate gehaat hatelijk* jaloers* jaloezie afgunst* naijverig* *haat* hate* gehate wreke* wreekt* wraak* *wrok* gewroken* revanche vergeld* represaille* Fear angst* beangst* huiver* bang banger bangst bange vrezen vrees vreest gevrees* bevreesd? benauw* schrik? schrikken* geschrokken schrok paniek* verbijster* ongelukkig* miserabel* (verdriet not w/1 (stuk verdriet)) verdrietig* pijn pijnlijk? lijdzaam teleur* bedroefd* droevig* droefenis kommer wee not w/1 (oh wee) ween* geween huil* gehuil* *treur* Dynamiek van online communities
  39. 39. Dynamiek van online communities
  40. 40. Dynamiek van online communities • Uiten van walging /haat geen karaktertrek maar een gevolg van dynamiek in een online gemeenschap • Populariteit /activiteit versterkt uiten van walging haat • Uiten van walging /haat versterkt populariteit /activiteit
  41. 41. Wat kunnen we hiermee? • Reacties pretesten • Associaties van thema /merk /organisatie volgen • Dynamiek van communities analyseren
  42. 42. Zodat we.... • Beter weten waar we in stappen • Beter weten hoe mee te praten • Beter weten wie mee moet praten • Beter weten wat de gevolgen zijn
  43. 43. Dank voor uw aandacht!

×