1. Meten en weten in social media
STIVORO, 16 november 2010
prof. dr. Peter Kerkhof
Afd. Communicatiewetenschap
Vrije Universiteit Amsterdam

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. 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. Social media conversaties
In woord……

5. Social media conversaties
……en in beeld

6. Social media conversaties

7. Social media conversaties

8. Waarom meten

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. Social media monitoring

11. Afhankelijk van doelstellingen
– Engagement
– Branding
– Verandering in
• Kennis
• Opvattingen
• Gedrag
– Traffic naar website
– Verkoop
– .......
Wat meet je?

12. • Wanneer meten?
– Vooraf:
• testen van materiaal /reacties
– Vooraf + achteraf:
• Effecten, tracking onderzoek
• Campagnes vs. continue aanwezigheid
Wanneer meten?

13. • Bestaande data
– Clicks, mentions, retweets, reacties, bezoek
website
– Online sentiment, online associaties
• Vragenlijsten
– Kennis
– Attitudes
– Intenties
– Zelfgerapporteerd gedrag
– Associaties
Hoe meet je?

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. Publiekseffecten van social media
conversaties

16. Publiekseffecten van social media
conversaties
• Effecten
– Mening over bedrijf/merk/product
– Mening over klacht & klager
– Mening over reactie
– Gedragsintenties

17. Publiekseffecten van social media
conversaties
• Verschillende manieren van reageren
– Geen reactie
– Excuses vs. weerspreken vs. vergoeding
– Persoonlijk vs. onpersoonlijk
– Dialoog

18. Publiekseffecten van social media
conversaties
• Groot & bekend vs. klein en onbekend
• Goede vs. slechte reputatie
• leek vs. expert

19. • Online experimenten
• Vaak onder studenten
• Ca. 120 deelnemers per studie
Onderzoeksopzet

20. Tone of voice
• Persoonlijk vs. corporate
• Jij vs. u
• Ik vs. wij
• Mens vs. logo

21. Persoonlijk werkt beter

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. Dialoog
• Sociale media conversaties
• Worden interacties meer
gewaardeerd wanneer ze meer
op een dialoog lijken?

26. Effecten van een dialoog

27. Effecten van een dialoog

28. Wie reageert?
• Wie reageert?
– Afnemend
vertrouwen in elites
– Ambassadors vs.
experts

29. Wie reageert?
• Experiment:
• Negatieve vs. positieve review
• Van een bekende of onbekende hoofdpijnpil
• Door een arts of een leek
– Voor + nameting

30. Experts vs. leken

31. Experts vs. leken

32. • 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

33. Online associaties

34. Online associaties

35. Online associaties

36. Online associaties

37. • Hoe ontwikkelen online communities zich
– Netwerkvorm
– Ongeremd
– Groepsnormen
Dynamiek van online communities

38. Dynamiek van online communities
Data:
nl.politiek, 2003-2008
1.145.833 postings
20.996 deelnemers

39. Dynamiek van online communities
Data:
Centrale netwerkpositie
Populariteit 
Activiteit 
Uiten van walging /haat
Media volgen

40. 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

41. Dynamiek van online communities

42. 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

43. Wat kunnen we hiermee?
• Reacties pretesten
• Associaties van thema /merk /organisatie
volgen
• Dynamiek van communities analyseren

44. 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

45. Dank voor uw aandacht!