Me, myself and I - Hoe over jezelf praten het effect van je online reviews beïnvloed.

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR Me, myself and I - Hoe over jezelf praten het effect van je online reviews beïnvloed. Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Bedrijfseconomie Anouk Philtjens onder leiding van dr. Gudrun Roose

2

3 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR Me, myself and I - Hoe over jezelf praten het effect van je online reviews beïnvloed. Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master of Science in de Bedrijfseconomie Anouk Philtjens onder leiding van dr. Gudrun Roose

4 PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Philtjens Anouk

5 Woord vooraf Om mijn graad in de Master of Science in de Bedrijfseconomie te bekomen diende ik nog één obstakel te overwinnen, namelijk deze masterproef. Dit was een zelfstandig werk, maar toch wil ik een aantal mensen bedanken. In de eerste plaats Simon Quaschning die mij gedurende een heel jaar heeft begeleid en waar ik altijd terecht kon met mijn vragen. In het bijzonder wil ik Paul Missault bedanken voor de hulp bij het manipuleren van de online reviews. Hiernaast wil ik mijn ouders en vrienden bedanken voor alle steun en hulp. Tot slot wil ik ook alle mensen bedanken die mijn pretest en enquête hebben ingevuld, zonder hen was dit onderzoek onmogelijk geweest. I

6 Inhoud Woord vooraf... I Inhoud... II Gebruikte afkortingen... III Lijst met tabellen en figuren... IV I. Algemene inleiding... 1 II. Deel 1: literatuur en hypothesen Word-of-mouth Electronic word-of-mouth Online reviews Motivatie tot lezen en schrijven van online reviews Helpfulness van online reviews Geloofwaardigheid Misleidende online reviews Geloofwaardigheid van de bron Inhoud ELM en helpfulness Narrative transportation Online reviews en narrative transportation Identificatie Experience taking III. Deel 2: onderzoek Doel Onderzoeksopzet Pretest Hoofdonderzoek IV. Deel 3: algemeen besluit Discussie V. Literatuurlijst VI. Bijlagen II

7 Gebruikte afkortingen WOM = word-of-mouth ewom = electronic word-of-mouth ELM = Elaboration Likelihood model III

8 Lijst met tabellen en figuren Tabel 1: condities, pagina 24 Tabel 2: indeling condities, pagina 29 Figuur 1: bestaande online review, pagina 25 Figuur 2:Mediatie-analyse, pagina 31 Figuur 3:Moderatie-analyse, pagina 32 IV

9 I. Algemene inleiding Het wantrouwen van consumenten tegenover reclame wordt steeds groter en hierdoor worden andere informatiebronnen belangrijker bij het nemen van aankoopbeslissingen. In het verleden was WOM een dergelijke bron van informatie en heel wat auteurs toonden aan dat deze vorm van communicatie veel invloed had op de koopintentie (Anderson, 2014; Bickart & Schindler 2001; Bronner & de Hoog, 2010; Smith, Menon & Sivakumar, 2005). Via de snelle groei van het web 2.0 werd het voor consumenten ook mogelijk om op grote schaal hun mening te delen met anderen (Hu, Liu, & Sambamurthy, 2010). Sinds de opkomst van het internet werd WOM dus steeds vaker vervangen door ewom. De belangrijkste en meest gebruikte vorm van ewom zijn online reviews en deze zijn te vinden op sociale netwerksites, virtual communities, consumer review platforms, discussiefora, weblogs, enzovoort (Cheung & Lee, 2012). Yelp en Tripadvisor zijn twee van de meest bekende platformen waarop consumenten hun mening kwijt kunnen (Mauri & Minazzi, 2013; Purnawirawan, De Pelsmacker & Dens, 2012). Op enkele jaren tijd is het gebruik van online reviews enorm gestegen en een dermate belangrijke bron van informatie geworden dat consumenten er erg veel vertrouwen in hebben (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Door dit groeiende belang voor zowel consumenten als bedrijven spreekt men wel eens van het Yelp-effect en the rise of online reviews (Leibowitz & Evans, 2015). Uit het onderzoek van Park, Wang, Yao en Kang (2011) bleek dat ongeveer 64% van de consumenten online reviews leest vooraleer er een aankoopbeslissing wordt gemaakt, maar uit een recent onderzoek van (2015) bleek echter dat dit cijfer inmiddels was gestegen tot 92%. Online reviews zijn dus een must geworden voor commerciële websites (Charlton, 2015). Zo kan dit immers leiden tot een stijging van de verkoop, al is de relatie tussen de twee nog niet geheel duidelijk (Charlton, 2015; Duan, Gu, & Whinston, 2008; Hu et al., 2008; Huang, Chen, Yen, & Tran, 2015). Voor bedrijven en organisaties kan het tevens een grote meerwaarde betekenen om op een correcte manier om te gaan met online meningen van consumenten. Langs de andere kant is het voor consumenten ook interessant om bij te leren over online reviews zodat ze niet misleid worden. Vanuit een wetenschappelijk standpunt kunnen er immers elementen aan het licht gebracht worden die consumenten kunnen helpen om een zo goed mogelijk onderbouwde aankoopbeslissing te nemen. Zo onderzochten Yoo en Gretzel (2009) uit welke elementen misleidende online reviews bestaan. Dit kan handig zijn voor de consument bij het beoordelen van online reviews. In het verleden focusten onderzoeken over online reviews zich voornamelijk rond motivaties voor het schrijven van online reviews (Bronner & de Hoog, 2011; Cheung & Lee, 2012; Hennig-Thurau & Walsh, 2003; Yoo & Gretzel, 2008), de impact van online reviews op de verkoopcijfers (Cheung & Thadani, 1

10 2012), de stijlkenmerken van de inhoud (Liu & Park, 2015; Park & Kim, 2008), de impact van de reviewer ( bron ) en de helpfulness van online reviews (Cao et al., 2011; Connors et al., 2011; Filieri, 2015). Onderzoek naar de helpfulness van online reviews is de laatste jaren in een stroomversnelling terecht gekomen, maar er zijn nog steeds elementen die dieper inzicht vereisen. Zo is er nog geen onderzoek gedaan naar de mate van experience-taking en narrative transportation tijdens het lezen van een online review, ondanks dat de inhoud vaak de vorm van een kort verhaal aanneemt. Zo zou de inhoud van een online review en de schrijfwijze die wordt gehanteerd door de reviewer kunnen bepalen of de lezer zich al dan niet inleeft in hetgeen er geschreven staat. De mate van inleving zou als gevolg een impact kunnen hebben op de helpfulness van de online review. In deze masterproef wordt er met andere woorden gekeken naar de invloed van de schrijfwijze op experience-taking en het effect op de helpfulness van een online review. Ook de reviewer kan hiernaast een impact hebben op de mate van experience-taking. Zo wordt er onderzocht of een schrijver die tot dezelfde in-group behoort een impact heeft op de helpfulness van een online review. De centrale onderzoeksvraag is dus: welke impact heeft een reviewer (in-group versus out-group en anonieme schrijver) en de schrijfwijze (ik-perspectief versus derde persoonsperspectief) van een online review op de helpfulness van de review? Om deze vraag te kunnen beantwoorden moeten we eerst een antwoord bieden op een aantal deelvragen: is er een verschil op vlak van experience-taking bij een schrijfwijze met een ik-perspectief tegenover een derde persoonsperspectief?,en wat wordt er precies verstaan onder helpfulness? Bedrijven zijn steeds meer afhankelijk van de online opinies van consumenten, daarom is het relevant om meer inzicht in het denken en inlevingsvermogen van consumenten te verkrijgen. Op die manier kunnen marketeers eventueel online reviews die hoog scoren op experience-taking een prominentere plaats op de website geven. In het eerste deel van deze masterproef zullen we kort kijken naar WOM en ewom en dieper ingaan op online reviews. Hiernaast bekijken we ook welke elementen belangrijk zijn bij het bepalen van de helpfulness van een online review, wat narrative transportation is en hoe experience-taking wordt opgewekt. In deel twee volgt het experimenteel onderzoek waar er onderzocht wordt of de schrijfwijze en de groep waartoe de schrijver behoort een impact hebben op de helpfulness van een online review. Tot slot wordt een algemeen besluit gevormd, de beperkingen van het onderzoek meegedeeld en mogelijke aanbevelingen voor toekomstig onderzoek gedaan. 2

11 II. Deel 1: literatuur en hypothesen 1. Word-of-mouth Word-of-mouth communicatie is reeds ettelijke jaren het onderwerp van wetenschappelijk onderzoek. Er werd in het verleden meermaals aangetoond dat het voor consumenten een zeer belangrijke bron van informatie is en dat het bijgevolg een grote invloed heeft op de aankoopbeslissing (Bickart & Schindler, 2001; Duan et al., 2008; Hu, Liu, & Zhang, 2008; Jalilvand, Esfahani, & Samiei, 2011; Kim, Mattila, & Baloglu, 2011; Sher & Lee, 2009; Smith, Menon, & Sivakumar, 2005; Sweeney, Soutar, & Mazzarol, 2008). Sher & Lee (2009) noemen WOM zelfs het meest invloedrijke communicatiekanaal. Dit komt onder andere doordat consumenten meer vertrouwen hechten in WOM dan in reclameadvertenties (Cheung & Thadani, 2012). WOM wordt door Hu et al. (2008) gedefinieerd als: all forms of information exchange among consumers regarding the characteristics and usage of particular products, services, or vendors (Hu et al., 2008, p.201). De persoon die aan WOM doet, wordt de opinion leader genoemd en diegene die de boodschap ontvangt is de opinion seeker (Litvin, Goldsmith, & Pan, 2008). De uitwisseling van informatie via WOM gebeurde oorspronkelijk tussen familie, vrienden en buren, maar door de opkomst van het internet gebeurde WOM steeds vaker in een online context waardoor electronic word-of-mouth communicatie ontstond (Cavazza & Guidetti, 2014; Hennig-Thurau, Gwinner, Walsh, & Gremler, 2004; Sandes & Urdan, 2013). 2. Electronic word-of-mouth Dankzij het internet werden de beperkingen van WOM-communicatie teniet gedaan. Er was immers niet langer sprake van een klein publiek en een beperkt geografisch gebied (Chatterjee, 2001; Duan et al., 2008; Jalilvand et al., 2011; Park & Kim, 2008; Park, Wang, Yao, & Kang, 2011; Sandes & Urdan, 2013). Er zijn zes grote verschillen tussen WOM en ewom die in heel wat onderzoeken terugkomen : ten eerste komt ewom voor in een groter volume, ten tweede is er een grote spreiding, ten derde kan je het dankzij het internet het eeuwig terugvinden, ten vierde zijn de schrijvers en lezers meestal anoniem voor elkaar, ten vijfde blijkt de inhoud vaak tweezijdig te zijn en dus niet enkel positief of negatief en ten laatste is er sprake van engagement door de online gemeenschap (Chatterlee, 2001; Cheung & Thadani, 2012; King, Racherla, & Bush, 2014). Een aantal auteurs zien nog andere fundamentele verschillen. Zo merken ze ten eerste op dat een ewom-bericht wordt gedeeld met een massa waaronder er zich ook mensen bevinden die niet op zoek zijn naar deze informatie. Hiernaast vermelden ze ten tweede dat er geen face-to-face communicatie is, wat orale overdracht onmogelijk maakt (Cantallops & Salvi, 2014; 3

12 Jalilvand et al., 2011; Mauri & Mantazzi, 2013). Een aantal auteurs vermelden verder dat ewom sneller verspreidt, dat er sprake kan zijn van een commercieel motief en dat de opinie zich niet noodzakelijk beperkt tot producten of merken (Chen, Fay, & Wang, 2003; Cheung & Lee, 2012; Cheung & Thadani, 2012; Lee & Youn, 2009). Een online opinie kan immers ook over reizen, organisaties, enzovoort gaan (Mauri & Mantazzi, 2013). Een aantal van de bovengenoemde kenmerken zijn ook terug te vinden in de definitie over ewom van Hennig-Thurau et al. (2004): any positive or negative statement made by potential, actual, or former customers about a product or company, which is made available to a multitude of people and institutions via the internet (Hennig-Thurau et al., 2004, p.39). Een voordeel van ewom is dat consumenten sneller geneigd zijn hun opinie met anderen te delen, dit komt onder andere doordat er geen face-to-face communicatie is en er dus geen terughoudendheid bij de schrijver is (Lee & Youn, 2009). Een ander voordeel is dat dankzij het internet consumenten makkelijker informatie met elkaar konden delen en meer uiteenlopende opinies tegen elkaar konden afwegen (Bronner & de Hoog, 2010; Duan et al., 2008; Hennig-Thurau & Walsh, 2003; Hu et al., 2008). Er zijn verschillende kanalen waarlangs consumenten hun opinie kunnen delen met elkaar: via weblogs, discussiefora, winkelwebsites, social networking sites, consumer-opinion platforms, enzovoort (Cheung & Lee, 2012). Van al deze kanalen worden consumer-opinion platforms het meest gebruikt door consumenten (Hennig-Thurau et al., 2004; Hennig-Thurau & Walsh, 2003). Dit zijn websites waarop consumenten over een grote verscheidenheid aan producten en diensten hun mening kunnen geven en anderen hun mening kunnen lezen (Bronner & de Hoog, 2010; Hennig-Thurau & Walsh, 2003). Vaak gaat het uiten van een mening ook gepaard met het beoordelen of raten van een product of dienst (Hennig- Thurau & Walsh, 2003). Een voorbeeld van een dergelijke website is Tripadvisor.com, waar consumenten hotels, restaurants en bezienswaardigheden kunnen beoordelen. Reis gerelateerde onderwerpen zijn zeer populair om te beoordelen én interessant voor veel consumenten (Miguéns, Baggio & Costa, 2008; Mauri & Minazzi, 2013). Tripadvisor.com heeft online social travel networking immers op de kaart gezet en de manier veranderd waarop mensen hun reis boeken (Mauri & Minazzi, 2013; Miguéns et al., 2008). Tripadvisor.com speelde immers goed in op de behoeften van reizigers om sneller en makkelijker informatie in te winnen over een bepaalde bestemming (Mauri & Minazzi, 2013). ewom is een krachtige vorm van communicatie, dit kan te danken zijn aan het feit dat consumenten zich niet langer inhouden om de waarheid te zeggen en dit veelvuldig met anderen kunnen delen (Kim et al., 2011). Ter illustratie van deze kracht geven we het verhaal over Kryptonite mee. Kryptonite, een producent van u-vormige fietssloten, ondervond immers in 2004 aan de lijve hoe sterk de invloed van ewom kan zijn. Een anoniem iemand deelde online de boodschap dat een fietsslot van dit bedrijf makkelijk geopend kon worden door gebruik te maken van een balpen (Duan, Gu, & Whinston, 2008). 4

13 Het nieuws ging viraal en het zorgde ervoor dat Kryptonite zijn klanten aanbood om het fietsslot gratis te vervangen. Deze illustratie rond Kryptonite laat zien dat ewom als krachtig instrument direct reputatieschade teweeg kan brengen voor een bedrijf (Doh & Hwang, 2009; Duan et al., 2008). Ondanks dat ewom zeer negatieve gevolgen kan hebben voor bedrijven is dit niet steeds het geval. Niet enkel consumenten halen immers voordeel uit ewom, ook marketeers en bedrijven gebruiken de kenmerken om positieve gevolgen te creëren. Door bijvoorbeeld gebruik te maken van opvallende advertenties of promoties hopen bedrijven dat consumenten over hun merk of product gaan praten en zo buzz creëren (Litvin et al., 2008). Zoals reeds vermeld zijn er verschillende vormen van electronic word-of-mouth (discussies op fora, s, praten in chatrooms, enzovoort), maar online reviews komen het meest voor (Mauri & Mantazzi, 2013) Online reviews Online (consumer) reviews worden door Purnawirawan et al. (2012) gedefinieerd als: a type of product information generated by users, based on their personal experience (Purnawirawan et al., 2012, p. 244). De laatste jaren tonen steeds meer consumenten interesse in online reviews met als gevolg dat er een immense opmars bezig is (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012; Chevalier & Mayzlin, 2006; Duan et al., 2008). Consumenten hechten simpelweg gezegd steeds meer belang aan andere opinies bij het maken van een aankoopbeslissing (Baek, Ahn, & Choi, 2012; Park et al., 2011). Samenhangend met het stijgende gebruik van online reviews zit ook het vertrouwen van consumenten in online (consumer) reviews in de lift (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). De mate van vertrouwen is afhankelijk van het type product dat wordt beoordeeld. Er wordt een onderscheid gemaakt tussen online reviews voor zoekproducten en voor ervaringsproducten (Bei, Chen, & Widdows, 2004; Mudambi & Schuff, 2010). Zoekproducten hebben het kenmerk dat het gemakkelijk is om alle mogelijke informatie te verkrijgen, terwijl ervaringsproducten karakteristieken hebben die moeilijk op voorhand te observeren zijn en pas bij het gebruik bekend worden (Gretzel & Yoo, 2008; Luca, 2011; Zhu & Zhang, 2009;). Vooral voor ervaringsproducten zijn online reviews van groot belang, omdat ze moeilijker op voorhand te evalueren zijn (Baek et al., 2012; Hamby, Daniloski & Brinberg, 2014; Kim et al., 2011; Litvin et al., 2008; Liu & Park, 2015). Bij een ervaringsproduct is er immers meer sprake van onzekerheid en door het lezen van reviews wordt dit verminderd, ondanks de subjectieve aard van de beoordeling (Hu et al., 2008). Online reviews zijn één van de belangrijkste informatiebronnen geworden en volgens Chen en Xie (2008) zijn online reviews een nieuw element in de marketing mix. Online reviews verschaffen immers een ander soort informatie dan de informatie van bedrijven zelf. Bedrijven beschrijven eerder de technische specificaties en prestaties van een product, terwijl online reviews meer de gebruiksvriendelijkheid beschrijven (Chen & Xie, 2008). Verschillende auteurs ondervonden dat online 5

14 reviews een belangrijke invloed hebben op het aankoopproces (Doh & Hwang, 2009; Dou, Walden, Lee, & Lee, 2012; Hu et al., 2008; Huang et al., 2015; Park et al., 2011). De lezers van online reviews worden immers beïnvloed door de argumenten en ervaringen van anderen (Baek et al., 2012; Dou et al., 2012; Hu et al, 2010; Park et al., 2011; Zhu & Zhang, 2009). Er zijn twee types van invloed die een online review kan uitoefenen: informatief en normatief (Park & Lee, 2008). Wanneer een individu informatie van anderen aanvaardt alsof het een feitelijk gegeven is, is er sprake van informatieve invloed. Normatieve invloed daarentegen is wanneer iemand zich aanpast aan de verwachtingen van anderen (Park & Lee, 2008). Een voorbeeld van normatieve invloed in een online review is wanneer er wordt aangegeven of andere consumenten het product of de dienst leuk vinden, terwijl informatieve invloed bijvoorbeeld de kwaliteit van de informatie is (Filieri, 2015). Uit het onderzoek van Filieri (2015) blijkt dat de informatieve invloed van een online review sterker is om mensen te overtuigen. Naast de twee manieren waarop een online review invloed kan uitoefenen op consumenten, bevat het ook twee rollen. Zo bestaat de eerste rol uit aanbevelingen geven en de tweede rol uit informeren (Gretzel & Yoo, 2008; Park & Lee, 2008). Park en Lee (2008) zeggen in dit opzicht dat een online review enerzijds een signaal van populariteit geeft en anderzijds extra (informele) informatie biedt aan de consument (Park & Lee, 2008). Maar naast consumenten zien ook marketeers de waarde van online reviews in en ze beschouwen het evengoed als een bron van informatie (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Ze gaan daarom beter bijhouden wat er online over het bedrijf wordt geschreven (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Eén manier om online reviews beter te managen is door zelf een platform op te richten waar consumenten hun mening kunnen delen met anderen (Chatterjee, 2001). Op deze manier zien marketeers en bedrijven steeds meer de potentiële mogelijkheden en gevaren van online reviews ( Charlton, 2015; Leibowitz & Evans, 2015). Zo kunnen negatieve reviews enerzijds namelijk een negatief sneeuwbaleffect veroorzaken waarbij klanten niet langer het aangeboden product kopen. Anderzijds kunnen marketeers deze negatieve reviews wel omvormen tot iets positief. Zo kan er ontdekt worden waar de pijnpunten zitten en wat er gedaan kan worden om deze te veranderen en de kwaliteit omhoog te krikken (Leibowitz & Evans, 2015; Mangold & Smith, 2012). Deze informatie bleef vroeger veelal geheim en nu kan er gemakkelijker worden op ingespeeld (Dijkhof, 2012) Voor marketeers kan een online (product) review immers een indicatie geven van de productkwaliteit (Hu et al., 2008). Hiernaast kunnen positieve reviews er voor zorgen dat de attitude van een consument in de positieve zin wordt omgevormd en dat ze sneller overtuigd geraken dat het een goed product of dienst is (Leibowitz & Evans, 2015). Ook zouden de verkoopcijfers positief beïnvloed worden wanneer een product of dienst goede reviews heeft (Duan et al., 2008; Hu et al., 2008; Hu et al., 2010; Huang et al., 2015). De stijging in verkoop zou wel kleiner zijn dan de daling in verkoop bij een negatieve review (Chevalier & Mayzlin, 2006). Al is de 6

15 causale relatie tussen online reviews en de stijging in verkoop niet geheel duidelijk (Zhu & Zhang, 2009). Zo spelen volgens Zhu en Zhang (2009) specifieke consumenten- en productkarakteristieken een rol. Ze stellen dat de populariteit van het product en de hoeveelheid ervaring consumenten met het internet hebben belangrijke factoren zijn. Ook Hu et al (2008) maakten een kanttekening door te zeggen dat de positieve correlatie tussen de verkoopcijfers en online reviews ook te maken heeft met andere elementen, zoals de kwaliteit van de reviewer en hoe lang het product al te koop is. Hiernaast zeiden ze dat het ook belangrijk is dat de online review door een klant werd geschreven en niet door het bedrijf zelf. Indien consumenten in de gaten krijgen dat dit niet het geval is, zal de verkoop dalen (Hu et al., 2010). Duan et al. (2008) stelden verder dat online consumer reviewers de verkoopcijfers op twee manieren kunnen beïnvloeden: enerzijds via awareness effects en anderzijds via persuasive effects. Een awareness effect wil zeggen dat online reviews het product of de dienst meer in de kijker zetten, waardoor consumenten het als mogelijke keuze gaan overwegen. Een persuasive effect daarentegen wil zeggen dat het de attitudes tegenover het product/dienst positief wil beïnvloeden zodat ook de koopbeslissing wordt beïnvloed (Duan et al., 2008). Er zal geen awareness effect zijn wanneer consumenten expliciet op zoek zijn naar een product of dienst en hier over de reviews lezen, ze kennen het product immers al. Om inzicht te verkrijgen in de effecten van online reviews op het consumentengedrag is het voor marketeers interessant om te weten wat de redenen zijn voor consumenten om online reviews te lezen en te schrijven (Kim et al., 2011; Lee, 2013) Motivatie tot lezen en schrijven van online reviews Er werd vanuit de academische wereld heel wat onderzoek gedaan naar deze motivaties. Zo zijn de meest voorkomende motieven om online reviews te schrijven: de nood aan sociale interactie, een financiële beloning, bezorgdheid voor andere klanten, eigen belang vergroten, (on)tevredenheid over een product of dienst uitdrukken en het bedrijf helpen (Bronner & de Hoog, 2011; Chen, Fay, & Wang, 2011; Hennig-Thurau et al.,2004). Yoo en Gretzel (2008) onderzochten deze motivaties in de specifieke context van de reissector. Ze onderscheidden vier motieven die ook voorkomen bij zoekproducten: plezier/self-enhancement, negatieve gevoelens uiten/groepskracht, bezorgdheid om andere klanten en om het bedrijf te helpen. Cheung en Lee (2012) onderscheiden dan weer het gevoel ergens bij te horen, reputatie en het plezier om anderen te helpen als de drie belangrijkste motieven om aan ewom te doen. Marketeers zijn hiernaast ook geïnteresseerd in de drijfveren van consumenten om online reviews te lezen. Kim et al. (2011) probeerden deze motivaties te achterhalen en onderzochten eveneens of er een verschil is tussen mannen en vrouwen. Zo bleek uit hun onderzoek onder andere dat gemak, kwaliteit en verkleinen van het risico de belangrijkste motivaties zijn om online reviews te lezen. Hiernaast lezen 7

16 consumenten ook online reviews om te leren wat er nieuw is in de markt en om goedkeuring van anderen te krijgen (Kim et al., 2011). Vrouwen zouden sneller geneigd zijn online reviews te lezen omwille van de kwaliteit en het gemak (Kim et al., 2011). Vrouwen zouden ook sneller beïnvloed worden door ewom dan door reclameadvertenties (Gretzel & Yoo, 2008). Ook Cheung et al. (2008) deden onderzoek naar motivaties en het aanvaarden van online opinies. Uit hun onderzoek bleek dat online reviews met informatie die erg bruikbaar was voor de lezer een belangrijke factor was in het aanvaarden van de online opinie. 3. Helpfulness van online reviews Het grote voordeel van online reviews -op een korte tijd veel informatie- is tegelijkertijd het grote nadeel. Het is voor consumenten immers niet altijd evident om de gewenste informatie te vinden in het groot aantal reviews die online te vinden zijn. Voor veel producten en diensten bestaan er honderden reviews, wat het voor de consument bijna onmogelijk maakt om deze allemaal te lezen (Cao, Duan, & Gan, 2011; Cheung, Sia & Kuan, 2012). Het is dus vaak niet makkelijk om te weten wanneer een review de nodige hulp biedt die een consument zoekt (Huang et al., 2015; Willemsen et al., 2011). Ondanks dat online reviews dus een belangrijke rol spelen bij het aankoopproces hangt er tegelijk ook een gevaar aan vast. Door de grote hoeveelheid informatie die terug te vinden is op het internet kan er immers sprake zijn van information overload (Baek et al., 2012; Cao et al., 2011; Park & Lee, 2008; Shan, 2016). Information overload gebeurt wanneer consumenten overweldigd worden door informatie en hierdoor geen goede beslissingen meer kunnen of durven maken (Park & Lee, 2008). Consumenten hebben immers maar een gelimiteerde capaciteit om informatie te verwerken (Li et al., 2013; Liu & Park, 2015). Er zijn twee dimensies verbonden aan information overload. Er zijn enerzijds steeds meer producten online te vinden wat het voor consumenten niet eenvoudig maakt om een doordachte aankoopbeslissing te maken. Anderzijds zijn er door het groeiend aantal producten ook steeds meer online reviews te vinden die verschillend zijn qua kwaliteit en inhoud (Cao et al., 2011). Om aan het gevaar van information overload tegenmoet te komen, hebben de meeste online reviews een helpfulness feature (Cao et al., 2011; Shan, 2016; Willemsen et al., 2011). Deze cue helpt consumenten om de vaak honderden reviews per product of dienst te reduceren tot een klein aantal die echt nuttig zijn. Consumenten kunnen zelf de mate van helpfulness aangeven bij een online review door te antwoorden op de vraag: was deze review nuttig voor u? (Cao et al., 2011; Connors et al., 2011; Korfiatis, García-Bariocanal, & Sánchez-Alonso, 2012; Liu & Park, 2015; Zhu et al., 2014). De mate van helpfulness is dan de som van het aantal positieve antwoorden vraag gedeeld door het aantal totale antwoorden (Cao et al., 2011; Korfiatis et al., 2012). Hoe nuttiger consumenten de review vinden, hoe sterker de invloed op de aankoopbeslissing (Baek et al., 2012). Een nadeel aan deze feature is dat de 8

17 bovenstaande vraag vaak niet beantwoord wordt door consumenten met als gevolg dat een online review niet als nuttig wordt gezien. Consumenten gaan deze online reviews links laten liggen waardoor deze nog minder aantrekkelijk wordt voor andere lezers (Cao et al., 2011). Er is dus sprake van een vicieuze cirkel, waarbij de nuttige online reviews meer lezers aantrekken en bijgevolg meer positieve antwoorden genereren op de vraag of de review behulpzaam was. Hier tegenover staan de online reviews die minder helpful zijn en bijgevolg minder lezers aantrekken en zodoende nog minder positieve helpful stemmen krijgen (Cao et al., 2011). Cao et al. (2011) probeerden deze vicieuze cirkel te doorbreken met hun onderzoek door te achterhalen welke factoren bijdragen aan positieve helpful stemmen. Door inzicht te krijgen in de factoren die bijdragen tot meer positieve nuttigheidsstemmen, kunnen websites kleine aanpassingen doen om consumenten aan te moedigen te stemmen op nuttige reviews (Cao et al., 2011). Hiernaast kunnen websites enkel de meest nuttige online reviews tonen en anderen verwijderen (Li et al., 2013). In de onderzoeken van Baek et al., (2012), Connors, Mudambi en Schuff (2011) en Huang et al. (2015), werden er naar nog andere factoren gezocht die zouden kunnen bijdragen tot de helpfulness van een online review. Li et al. (2013) definiëren product review helpfulness als: the extent to which consumers perceive the product review as being capable of facilitating judgment or purchase decisions. (Li et al., 2013, p. 103). Ze beschrijven review helpfulness in hun onderzoek aan de hand van drie dimensies: perceived source credibility, perceived content diagnosticity en perceived vicarious expression. Deze elementen zijn ook terug te vinden in onder andere onderzoeken van Baek et al. (2012) en Huang et al. (2015). In deze onderzoeken wordt geopperd dat een review op verschillende manieren een invloed kan hebben op de helpfulness: de rating van een review, de geloofwaardigheid van de reviewer of de inhoud (Baek et al., 2012; Huang et al., 2015). Een andere cue voor consumenten om de nuttigheid van de online review te bepalen is dus de waardering. Volgens Baek et al. (2012) en Cheung et al. (2012) bleek dat consumenten een online review nuttiger beschouwen als de waardering overeenkomt met de waardering van de andere reviews en er dus sprake is van consistentie. Naast Huang et al. (2015) deden ook Korfiatis, Carcía-Boriocanal en Sánchez-Alonso (2012) onderzoek naar de helpfulness van online reviews. Ze onderzochten de kwalitatieve karakteristieken van online consumer reviews. Uit hun onderzoek kwam naar voren dat de schrijfstijl van een review een belangrijke cue is bij de mate van helpfulness. Ook de score die de reviewer geeft aan het product of de dienst bleek een belangrijke factor te zijn voor de mate van helpfulness (Korfiatis et al., 2012; Baek et al., 2012). Uit het onderzoek van Lee (2013) bleek verder dat tijd ook een factor kan zijn. Zo zijn recente reviews niet erg nuttig wanneer het over een zoekproduct gaat. 9

18 Uit de diverse literatuur rond online reviews en helpfulness ontwikkelden Mudambi en Schuff (2010) een model om aan te tonen welke kenmerken voor consumenten belangrijk zijn. Ze concludeerden dat dit review extremity is (een positieve, negatieve of neutrale review) en review depth (hoeveel reviews er zijn). Uit hun onderzoek bleek verder dat het type product een belangrijke variabele is in het bepalen van de helpfulness van een online review. Ze ondervonden dat extreme reviews (zeer positief of zeer negatief) minder helpful waren dan moderate reviews voor ervaringsproducten. Nochtans zijn er voor ervaringsproducten meer extreme reviews te vinden in vergelijking met zoekproducten (Mudambi & Schuff, 2010). Dit kan verklaard worden doordat ervaringsproducten subjectiever beoordeeld worden (Mudambi & Schuff, 2010).Volgens Filieri (2015) vinden consumenten de online reviews het nuttigst die een hoge mate van informatiekwaliteit bezitten. Zowel informatieve als normatieve invloeden spelen een rol bij het bepalen hoe consumenten tegenover een online review staan (Filieri, 2015). Er zijn verschillende cues die consumenten kunnen helpen bij het bepalen van de helpfulness van een online review. Een geloofwaardige review, een betrouwbare bron en een aantal karakteristieken die betrekking hebben op de inhoud zijn drie zaken die meermaals terugkomen Geloofwaardigheid Naast het gevaar van information overload bestaat het gevaar dat online reviews vals kunnen zijn en bijgevolg ongeloofwaardig overkomen (Cavazza & Guidetti, 2014). Consumenten hechten echter veel belang aan de geloofwaardigheid van een online review (Dou et al., 2012; Hu et al., 2008; Hu et al., 2010). Ze willen zo weinig mogelijk risico lopen op een miskoop en daarom vertrouwen ze steeds vaker op online reviews en steeds minder op professionele reclame (Bronner & de Hoog, 2010; Dou et al., 2012; Jalilvand et al., 2011; Shan, 2016). Dou et al. (2012) ondervonden dat er meer vertrouwen uitgaat naar gewone internetgebruikers die een review schrijven dan een review van een bedrijf. Ondanks dit vertrouwen in online reviews zijn er nochtans een aantal belangrijke bezorgdheden omtrent de geloofwaardigheid (Ayeh, Au & Law, 2013). Zo zijn online reviews ten eerste user generated content en dus subjectief, ten tweede zijn de schrijvers bijna altijd vreemden en ten laatste kunnen er valse profielen gemaakt worden om onwaarheden te schrijven (Ayeh et al., 2013; Dou et al., 2012;; Hu et al., 2008; Huang et al., 2015; Sher & Lee, 2009). Consumenten worden door berichten in de media geïnformeerd over valse online reviews en zijn dus weldegelijk op de hoogte van de mogelijke gevaren (Cavazza & Guidetti, 2014; Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Desondanks deze bezorgdheden werd in het verleden meermaals aangetoond dat consumenten online reviews geloofwaardiger vinden dan reclameadvertenties (Anderson, 2014; Bambauer-Sachse & Mangold, 2012; Bickart & Schindler 2001; Bronner & de Hoog, 2010; Kim et al., 2011; Smith, Menon, & Sivakumar, 2005). Dit komt doordat bedrijven handelen vanuit eigenbelang, terwijl dit bij schrijvers van online reviews meestal niet het geval is (Bronner & de Hoog, 2010; Willemsen, Neijens, Bronner & de Ridder, 2011). Lezers van een review 10

19 hebben met andere woorden vertrouwen in de schrijver omdat deze persoon zelf consument is en er normaal gezien zelf geen voordeel uit haalt om anderen te misleiden (Bickart & Schindler, 2001). Ook bleek dat de geloofwaardigheid voornamelijk hoog is bij online reviews over ervaringsproducten (Ayeh, et al., 2013; Bronner & de Hoog, 2010). Veel reviews worden ook anoniem geschreven, wat ervoor zorgt dat het moeilijk is om precies te achterhalen wat de identiteit van de bron is (Dou et al., 2012) Misleidende online reviews Maar ondanks dat consumenten online reviews plausibel vinden, zijn ze toch op hun hoede voor misleidende of valse online reviews (Shan, 2016; Sher & Lee, 2009; Yoo & Gretzel, 2009). Er zijn immers heel wat bedrijven die het niet zo nauw nemen met de waarheid en werknemers valse online reviews laten schrijven (Cavazza & Guidetti, 2014; Bambauer-Sachse & Mangold, 2012; Dou et al., 2012; Hu et al., 2010; Hu et al., 2011;). Hu et al. (2010) spreken in dit opzicht over review fraude. De reden waarom bedrijven zich schuldig maken aan deze praktijk is dat ze ervan uitgaan dat enkel positieve reviews hun positie als bedrijf zal versterken. Uit het onderzoek van Purnawirawan et al. (2012) en Vásquez (2010) bleek echter dat ook negatieve online reviews van belang zijn. Deze kunnen immers de geloofwaardigheid van het bedrijf verhogen. Yoo en Gretzel (2009) probeerden de elementen te achterhalen van deze misleidende/valse reviews. De opvallendste vondst was dat misleidende online reviews vaker de naam van het merk/dienst bevatten dan waarheidsgetrouwe reviews. Hiernaast bleek ook dat misleidende reviews een hoger percentage aan positieve woorden bevatten dan echte online reviews (Yoo & Gretzel, 2009). Nochtans komen negatief geformuleerde online reviews geloofwaardiger over dan positief geformuleerde online reviews (Baek et al., 2012; Cavazza & Guidetti, 2014). Het is ook interessant om te weten of de lezers er bij stil staan dat er heel wat online reviews misleidend zijn. Zo blijken ze wel degelijk opzoek te zijn naar cues om te achterhalen of het al dan niet een geloofwaardige review is (Pan & Chiou, 2011). In dit opzicht deden Bambauer-Sachse en Mangold (2012) onderzoek naar de persuasion knowledge van consumenten bij online product reviews. Ze onderzochten of er negatieve attitudes ontwikkeld werden bij lezers wanneer zij wisten dat de online review vals was. Zo bleek onder andere dat wanneer de bron geloofwaardig is bij een persuasieve boodschap er sterkere effecten uitgingen op product evaluaties dan wanneer dit het geval was wanneer de bron niet geloofwaardig was (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Wanneer lezers van een online review veel persuasion knowledge bevatten, gaan ze sneller kunnen inzien dat hetgeen ze lezen niet altijd de waarheid is en men gaat misschien minder snel overtuigd zijn. Bambauer-Sachse en Mangold (2012) beschrijven dat er nog een verschil is wanneer het gaat over positieve of negatieve reviews. 11

20 Wanneer consumenten het gevoel hebben dat ze gemanipuleerd worden door een bedrijf gaan ze negatieve attitudes ontwikkelen tegenover het bedrijf en gaat de overtuigingskracht van de review minder groot zijn (Cavazza & Guidetti, 2014). De bron die aan consumenten de kennis over gemanipuleerde reviews verschaft en diens geloofwaardigheid speelt een belangrijke rol bij het vormen van deze negatieve attitudes (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). Ondanks dat consumenten op de hoogte zijn van mogelijke manipulaties kan er nooit met 100 procent zekerheid gezegd worden of de online review vals is door een gebrek aan informatie (Bambauer-Sachse & Mangold, 2012). De signaling theory beschrijft dat wanneer er weinig informatie voorhanden is consumenten bepaalde signalen gebruiken om aan dit gebrek tegemoet te komen. Een signaal of cue waar consumenten regelmatig op vertrouwen om de helpfulness van een online review te bepalen is de schrijver en diens geloofwaardigheid (Hennig-Thurau et al., 2004; Mauri & Mantazzi, 2013) Geloofwaardigheid van de bron Hoeveel vertrouwen men in een online review heeft, hangt wel af van hoe geloofwaardig de bron de reviewer is (Bronner & de Hoog, 2010). Online reviews die geschreven worden door iemand met een goede reputatie bij andere reviewers, worden sneller geloofd. Een online review van deze persoon zal een andere invloed kunnen hebben én consumenten zouden meer aandacht kunnen schenken aan reviews van personen met eenzelfde soort reputatie (Hu et al., 2008). Een reviewer met een goede reputatie zou ervoor kunnen zorgen dat een groot deel van de onzekerheid over het product wordt weggenomen. Hu et al. (2008) geven hiervoor twee redenen: ten eerste heeft de markt vroeger beslist dat de reviewer in kwestie de expertise bezit om de kwaliteit van een product te beoordelen en ten tweede gaan deze reviewers minder snel opportunistisch gedrag vertonen, zoals geld ontvangen, om valse reviews te schrijven (Hu et al., 2008, p.205). Hoe meer expertise de reviewer immers bezit, hoe nuttiger de online review wordt gezien (Willemsen et al.,2011). Uit verschillende onderzoeken bleek dat de geloofwaardigheid van een review zelfs de belangrijkste factor was in het bepalen van de helpfulness (Baek et al., 2012; Cheung et al., 2008; Cheung et al., 2012; Mauri & Mantazzi, 2013; Shan, 2016; Zhu, Yin, & He, 2014,). Een anonieme reviewer haalt de geloofwaardigheid van de online review onderuit (Liu & Park, 2015). Lezers percipiëren een review als nuttiger wanneer de schrijver veel informatie over zichzelf prijs geeft (Liu & Park, 2015). Naast de geloofwaardigheid van de bron bestaan er ook een aantal elementen die helpen om de geloofwaardigheid van de inhoud te versterken zoals persoonlijke details van de reviewer, de beschrijving van een eigen ervaring en waarderingen van andere reviewers (Mauri & Mantazzi, 2013). Naast de bron, blijkt dus ook de inhoud voor consumenten belangrijk bij het bepalen van de helpfulness. 12

21 3.3. Inhoud Uit het voorgaande onderdeel bleek dat de inhoud een belangrijke factor was om te bepalen of de review nuttig is. Connors et al. (2011) onderzochten aan de hand van een kwalitatieve studie wat voor consumenten de belangrijkste inhoudelijke kenmerken waren waaraan een online review moest voldoen om helpfull te zijn: zowel negatieve als positieve elementen beschrijven, informatie over het gebruik, details, aangename schrijfstijl, persoonlijke info over de schrijver en achtergrondkennis over het product zijn de zes meest vermelde factoren (Connors et al., 2011, p.2). Ook in het onderzoek van Cao et al. (2011) werden een aantal kenmerken van online reviews onderzocht. Zo keken ze naar de basis kenmerken dit is informatie die voor zichzelf spreekt zoals: de rating van het product, het tijdstip dat het werd gepost, enzovoort. Hiernaast keken de auteurs ook naar de schrijfstijl van de reviewer en naar de semantische karakteristieken zoals de betekenis van woorden. Uit hun onderzoek kwam naar voren dat de semantische karakteristieken een zeer belangrijke invloed uitoefenen op het aantal helpfulness stemmen. Li et al. (2013) veronderstelden dat consumenten vooral naar de schrijver en de inhoud van de review kijken om te bepalen hoe nuttig de online review is. Uit hun onderzoek bleek dat een online review geschreven door consumenten nuttiger was dan een online review geschreven door een expert. Dit zou kunnen komen doordat er vanuit gegaan wordt dat consumenten elkaar niet misleiden (Bickart & Schindler, 2001). Er kan dus een onderscheid gemaakt worden tussen een experttype en een consumenten-type online review (Huang, Tan, & Wei, 2013). Het expert-type wordt meestal geschreven door experten die speciaal werden ingehuurd door e-commerce website, terwijl het consumenten-type geschreven wordt door consumenten die het product net hebben gebruikt of ervaring hebben met de dienst (Li et al., 2013). Verder bleek uit het onderzoek van Li et al. (2013) ook dat consumenten een concreet geschreven review nuttiger vonden en dat er sprake was van een interactie-effect tussen een concrete review wanneer deze door een consument werd geschreven. In lijn met het onderzoek van Li et al. (2013) ondervonden Baek et al. (2012), Huang et al. (2015) en Korfiatis et al. (2012) dat een uitgesproken (positieve of negatieve) mening de helpfulness van een review deed stijgen in vergelijking met wanneer er een neutrale houding werd aangenomen. Ook Purnawirawan et al. (2012) ondervonden dat consumenten zowel positieve als negatieve online reviews als nuttig beschouwen in tegenstelling tot wanneer deze neutraal geschreven zijn. Nochtans blijkt uit heel wat onderzoeken dat het gebruik van negatieve woorden in een online review de helpfulness doet stijgen (Baek et al., 2012; Huang et al., 2015). Dit wordt de negativity bias genoemd (Cheung & Thadani, 2012; Sen & Lerman, 2007). Dit verband tussen de stijging van de helpfulness en het gebruik van negatieve woorden zou komen doordat consumenten negatieve reviews als geloofwaardiger percipiëren (Baek et al., 2012; Cavazza & Guidetti, 2014; Pan & Chiou, 2011; Willemsen, 2013). Consumenten hechten immers meer belang aan negatieve reviews en zouden deze sneller lezen dan positieve reviews (Sen & Lerman, 2007). Dit komt doordat positieve reviews geschreven kunnen zijn door iemand die ervoor 13

22 werd ingehuurd, terwijl de kans bij negatieve reviews veel kleiner is (Pan & Chiou, 2011). Vooral bij ervaringsproducten zijn negatieve reviews van belang, omdat consumenten zo makkelijker kunnen voorspellen of de dienst aan de verwachtingen voldoet (Pan & Chiou, 2011). Pan en Chiou (2011) maken hierbij wel een kanttekening doordat uit hun onderzoek verder blijkt dat zowel positieve als negatieve reviews bij ervaringsproducten geloofwaardig overkomen als er een sterke online sociale relatie is. In tegenstelling tot heel wat auteurs bleek uit het onderzoek van Sen en Lerman (2007) dat zowel positieve als negatieve reviews helpfull waren. De reden die ze aangaven waarom er in onderzoeken vaak geconcludeerd wordt dat negatieve online reviews meer helpfull overkomen is dat de negativity bias meestal gemeten wordt aan de hand van een laboratorium-experiment. Verrassend genoeg bleek recent dat positieve reviews nuttiger werden bevonden (Liu & Park, 2015; Quaschning, Pandelaere & Vermeir, 2011). Naast the tone of voice is ook de begrijpbaarheidsgraad een factor bij de mate van helpfulness. Een review met simpele woorden en subjectieve bevindingen is met andere woorden meer helpfull dan een review die moeilijk te begrijpen is (Liu & Park, 2015). Schindler en Bickart (2012) onderzochten eveneens de schrijfstijl van een online review. Ze definiëren de inhoud van een online review als the information it provides en stijl als the choice of words the reviewer uses to express this information (Schindler & Bickart, 2012, p. 234). De informatie die een online review verschaft bestaat voornamelijk uit een persoonlijke ervaring of een mening (Willemsen, 2011). Schindler en Bickart (2012) onderscheiden vier verschillenden categorieën waarover de inhoud van een online review kan gaan: positieve evaluatie, negatieve evaluatie, positief beschrijvend en negatief beschrijvend. Ze beschrijven dat een moeilijk te lezen tekst de kracht van de inhoud kan doen afnemen. Zo kan een tekst moeilijk te lezen zijn door onder andere spellingsfouten, dialect, constante herhaling en slechte grammatica (Schindler & Bickart, 2012). Hiernaast beschrijven Schindler en Bickart (2012) ook de stijlfactor die de kracht van de inhoud doet toenemen. Zou zouden humor, het gebruik van emotie-geladen woorden, het gebruik van een ikperspectief en het delen van persoonlijke informatie de kracht doen toenemen. Hieruit kunnen we de volgende hypothese opstellen: Hypothese 1: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief zal leiden tot een hogere helpfulness bij de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derdepersoonsperspectief. Uit het onderzoek van Schindler en Bickart (2012) komt verder ook naar voren dat het overgrote deel van de online reviews die te vinden zijn meer positieve statements bevatten dan negatieve statements. Dit gaat in tegen de bevindingen van verschillende auteurs, waar er vermeld wordt dat negatieve 14

23 reviews een grotere impact hebben dan positieve, omdat het vooral klanten die niet gelukkig zijn met de service of product hun stem zouden laten horen (Bronner & de Hoog, 2010). De algemene stelling luidde dan ook dat tevreden klanten hun mening delen met maar een selecte groep mensen en ontevreden klanten dit zullen doen met een grote groep (Mangold & Smith, 2012). Maar dit bleek dus niet het geval te zijn. Ook Chevalier en Mayzlin (2006) ondervonden dat de meerderheid van de online reviews positief waren in plaats van negatief. Hieruit kan blijken dat mensen meer geneigd zijn om een online review te schrijven wanneer men tevreden is (Fu et al., 2015; Schindler & Bickart, 2012). Hierbij werd wel een kanttekening gemaakt door te zeggen dat wanneer er té veel positieve informatie de vinden was, de lezer sceptisch stonden tegenover de inhoud (Schindler & Bickart, 2012). Verder bleek ook dat er vaak een mening werd weergegeven en dat er dus meer online reviews waren met een evaluatie dan met een beschrijving. Park en Kim (2008) en Park en Lee (200) onderscheiden in dit opzicht twee types van inhoud: ten eerste een inhoud waar de eigenschappen van een product centraal staan en ten tweede een inhoud waar de voordelen centraal staan. Park en Kim (2008) vermelden dus dat online reviews zowel een evaluatie- als een aanbevelingsonderdeel bevatten. Het eerste type zou meer technische aspecten van een product beschrijven, rationele informatie bevatten en dus meer objectief zijn. Hier tegenover staat het tweede type dat meer subjectief is, emotionele elementen bevat en waarin mensen de voordelen beschrijven die ze persoonlijk ondervonden door het gebruik van het product of de dienst (Park en Lee, 2008). De inhoud van het eerste type zou voor de consumenten het meeste gebruikswaarde bevatten. Andere bevindingen uit het onderzoek van Schindler en Bickart (2012) waren dat er meestal geschreven werd vanuit een ik-perspectief en dat er bij product review weinig een verhalende vorm werd gebruikt. Een andere belangrijke bevinding uit het onderzoek van Schindler en Bickart had te maken met de lengte van de online review. Zo ondervonden ze dat de lengte tot een bepaald punt een bepalende factor was voor de hoeveelheid waarde die een consument toekent aan een review. Een online review mag met andere woorden niet té lang zijn, anders kunnen lezers niet langer het nuttige van het nutteloze scheiden (Schindler & Bickart, 2012). Ook Huang et al. (2015) deden onderzoek naar het aantal woorden van een review en zagen dit zelfs als de belangrijkste kwantitatieve factor die de mate van helpfulness bepaalde. Men stelde dat een grote aantal woorden een meer gedetailleerde beschrijving zou bevatten van het product of de dienst, maar deze statement bleek niet in alle gevallen te kloppen. Een consument kan immers veel woorden gebruiken zonder iets constructief te zeggen of een klant kan zijn ongenoegen uiten zonder echter correcte informatie te geven (Baek et al., 2012; Mudambi & Schuff, 2010; Schindler & Bickart, 2012). Uit het onderzoek van Huang et al.(2015) bleek dat er weldegelijk een relatie was tussen de mate van helpfulness en het aantal woorden, maar dat deze relatie niet langer significant was wanneer de review meer dan 144 woorden bevatte. Baek et al. (2012) 15

24 zeiden echter dat de helpfulness van een online review niet meer stijgt wanneer er meer dan 1000 woorden worden gebruikt. Ook uit het onderzoek van Mudambi en Schuff (2010) kwam naar voren dat er een samenhang was tussen het aantal woorden en de helpfulness van een online review. Maar dat het effect wel groter was bij zoekproducten (Mudambi & Schuff, 2010). Langere reviews blijken meer helpful dan kortere, maar er moet een balans gemaakt worden tussen belangrijke, gerichte argumenten en te veel informatie (Quaschning et al., 2011). Quaschning et al. (2011) vermelden dat de lengte, de geloofwaardigheid van de reviewer en het type product belangrijke factoren zijn in het bepalen van de helpfulness van een online review, ongeacht of deze negatief of positief is. Er moet dus rekening gehouden worden met een aantal factoren vooraleer een review als helpful overkomt. Of een consument een bepaalde review echt als helpful beschouwt hangt ook van individu tot individu af. Iedereen heeft individueel immers een bepaalde capaciteit om informatie te verwerken ELM en helpfulness Verschillende onderzoeken rond de helpfulness van online reviews deden onderzoek vanuit een dual process theorie-perspectief (Baek et al., 2012; Cheung, Lee, & Rabjohn, 2008). Dual process theory gaat ervan uit dat de mening van anderen vaak een betrouwbare bron zijn (Filieri, 2015). De theorie die het meest gebruikt wordt, is het Elaboration Likelihood Model (Jalilvand et al., 2010; Park & Lee, 2008; Sher & Lee, 2009). Petty en Cacioppo (1984) waren met dit model de grondleggers van onderzoek naar persuasieve krachten. In deze onderzoeken wordt gekeken op welke manier een online review een overtuigende kracht heeft en als gevolg nuttig wordt gezien. Het ELM legt uit dat individuen verschillen op vlak van motivatie en mogelijkheid om een boodschap te verwerken (Park & Lee, 2008; Petty & Cacioppo, 1984). Er zijn bijgevolg twee wegen die gevolgd kunnen worden: een centrale route en een perifere route (Petty & Cacioppo, 1984). Wanneer de motivatie en de mogelijkheid tot verwerking groot zijn, zal de boodschap via de centrale route verwerkt worden. Er zal met andere woorden langer worden nagedacht over overtuigende argumenten en er zal meer moeite gedaan worden om tot een conclusie te komen (Park & Lee, 2008; Petty & Cacioppo, 1984). Wanneer de motivatie en de mogelijkheid tot verwerking laag is, zal de boodschap via de perifere route verwerkt worden en zal er gebruik gemaakt worden van heuristieken (Cheung & Thadani, 2012; Petty & Cacioppo, 1984). In het geval van online reviews zijn dit cues die niets met de inhoud te maken hebben (Park en Lee, 2008). Consumenten gebruiken reviews in twee verschillende stadia, namelijk om informatie op te zoeken en om alternatieven tegenover elkaar af te wegen (Baek et al., 2012). Wanneer men informatie op zoekt, gebruikt men heuristieken zodat de grote hoeveelheid informatie gereduceerd kan worden en wordt de perifere route gebruikt (Baek et al., 2012). Wanneer er reeds alternatieven tegen elkaar afgewogen 16

25 worden, zal er meer opzoek gegaan worden naar relevante informatie en wordt er niet langer vertrouwd op shortcuts (Green & Brock, 2000). In deze fase wordt er dus gebruik gemaakt van de centrale route. Volgens Baek et al. (2012) worden de beide routes gebruikt om te bepalen of een review helpfull is. Zo zijn de waardering van de online review en de persoonlijke gegevens van de reviewer cues die via de perifere route verlopen. Het gebruik van negatieve woorden, het aantal woorden en de kwaliteit van de review zijn daarentegen centrale cues (Baek et al., 2012; Cheung et al., 2008). Maar het Elaboration Likelihood Model is niet de enige manier waarop een consument een boodschap kan verwerken en overtuigd kan worden. De mate van helpfullness van een online review zou dus ook via een andere manier onderzocht kunnen worden. 4. Narrative transportation Narrative transportation is eveneens een manier om een bepaalde overtuiging over te nemen. De theorie rond narrative transportation is relevant omdat mensen dagelijks enorm veel informatie te verwerken krijgen. Zo worden consumenten overspoeld met reclameboodschappen, televisieprogramma s, radioprogrammas, enzovoort. De meerderheid van deze informatie neemt de vorm van een verhaal aan en deze kunnen veranderingen teweegbrengen op vlak van attitude, gedrag en intenties (Appel & Malečkar, 2012; Van Laer et al., 2013). Narrative transportation verschilt fundamenteel van de dual process-theorieën (Green & Brock, 2000). Terwijl logisch redeneren of heuristieken een prominente plaats in nemen bij bijvoorbeeld het ELM, is dit bij narrative transportation niet het geval. Green en Brock (2000) definiëren narrative transportation als absorption into a story (Green & Brock, 2000, p. 701). De theorie van narratieve transportatie legt uit dat consumenten zo opgaan in een verhaal dat hun attitudes en intenties veranderen (Green & Brock, 2000; Green et al., 2008). De lezer vergeet de wereld rondom zich en gaat de wereld van het verhaal accepteren (Green & Brock, 2000). Een reden waarom mensen zich graag in een staat van transportation bevinden kan zijn omdat ze het leuk vinden. Ze kunnen hun zorgen immers achterlaten voor een kort moment (Green et al., 2004). Transportation is een mentaal proces. Het kan mensen immers het gevoel geven dat ze bepaalde zaken echt mee maken en hierdoor kunnen bepaalde attitudes veranderen. Verhalen zijn hiervoor een goed middel. Ze kunnen immers iemands attitudes, overtuigingen en kennis doen veranderen (Green & Donahue, 2009, p.473, geciteerd uit Appel & Malečkar, 2012). Zo is het mogelijk dat lezers niet langer bepaalde zaken geloven die ze anders wel zouden geloven, waardoor hun overtuigingen kunnen veranderen. Ze nemen de feiten van het verhaal met andere woorden over (Green & Brock, 2000). De manier waarop overtuigingen kunnen veranderen door op te gaan in een verhaal komt doordat mensen de kennis die ze hebben in de echte wereld aan de kant zetten voor de kennis die wordt opgedaan door het verhaal (Green, Garst, & Brock,2004). Door ondergedompeld te zijn in een verhaal kunnen ze niet langer de feiten in het verhaal tegenspreken. 17

26 Van Laer, De Ruyter, Visconti en Wetzels (2013) deden een meta-analyse van alle werken die het onderwerp narrative transportation aansnijden om overlappende typologieën te vinden over dit fenomeen. Zo vermelden ze dat de lezer gevoelens van empathie creëert tegenover de personages in het verhaal wanneer er sprake is van narrative transportation (Van Laer et al., 2013). Door het lezen van verhalen, kun je jezelf immers beter inleven in iemand anders en toon je bijgevolg meer empathie (Djikic & Oatley, 2014). Er zijn drie zaken fundamenteel vooraleer men kan spreken over narrative transportation: zo moet de lezer ten eerste in staat zijn om een verhaal te verwerken, ten tweede moet er sprake zijn van empathie met de personages en mental imagery en ten derde moet de externe omgeving worden losgelaten (Green et al., 2004; Green et al., 2008; Van Laer et al., 2013). Het resultaat van narrative transportation is dat er affectieve en cognitieve veranderingen zijn en dit zowel op vlak van overtuigingen, opinies en attitudes (Van Laer et al., 2013). Dit resultaat wordt narrative persuasion genoemd en dit wilt zeggen dat attitudes en intenties ontwikkeld worden door narratieve boodschappen zoals boeken, films of video games (Appel & Malečkar, 2012; Green et al., 2008; Van Laer et al., 2013). Narrative persuasion komt voor bij zowel fictie als non-fictie verhalen (Appel & Malečkar, 2012; Green & Brock, 2000; Green, Brock & Kaufman, 2004). Het format (boek, film, audio) waarin een verhaal wordt verteld, heeft tevens geen effect (Green et al., 2008). Ook wanneer het verhaal voor een tweede keer wordt gelezen, kan er nog steeds sprake zijn van narrative transportation. Ondanks dat de lezers de afloop van het verhaal kennen, doet dit niets af aan de spanning (Green et al., 2008). Van Laer et al. (2013) ontwikkelden een model gebaseerd op het transportation-imagery model van Green en Brock (2002). Aan de hand van het model dat Van Laer et al. (2013) ontwikkelden wordt er onderzocht welke kenmerken van de verhalenverteller en de lezer een rol spelen om narrative transportation op te roepen en zo narrative persuasion te bekomen. Uit hun onderzoek bleek ten eerste dat de schrijver een personage moet ontwikkelen waarmee de lezer zich kan identificeren. Het personage moet met andere woorden tot dezelfde groep behoren als de lezer. Ten tweede moet de schrijver het plot van het verhaal op zo n manier schrijven dat de lezers het zich levendig kunnen voorstellen. Als derde kenmerk vermelden Van Laer et al. (2013) verisimilitude. Dit is de waarschijnlijkheid dat het verhaal echt kan gebeuren (Van Laer et al., 2013, p. 802). Het verhaal moet met andere woorden realistisch zijn. Hiernaast zijn er ook kenmerken langs de kant van de lezer die een rol spelen (Van Laer et al., 2013). Zo moet er ten eerste sprake zijn van familiarity. De lezer moet met andere woorden een zekere kennis bezitten over het onderwerp. Ten tweede moet de lezer aandachtig zijn bij het lezen. Ten derde moet er sprake zijn van transportability: de lezer moet een bepaalde mate van empathie kunnen voelen voor de personages; hij moet in staat zijn om op te gaan in het verhaal. Ten vierde spelen de leeftijd, scholing en het geslacht ook een rol. Zo zouden jonge, hooggeschoolden en vrouwen meer vatbaar zijn voor narrative transportation (Van Laer et al., 2013). Van Laer et al. 18

27 (2013) ondervonden dat narrative transportation verschillende gevolgen uitlokt. Zo kan er sprake zijn van een affectieve respons. Dit is de meest emotionele reactie en het laat de verlangens van de lezer zien. Naast een affectieve respons kan er ook sprake zijn van een cognitieve respons. Dit zijn de kritische gedachten die bij een lezer worden opgeroepen wanneer men geconfronteerd wordt met een opinie die niet overeenstemt met de eigen mening. Een ander gevolg kan zijn dat de lezer zijn overtuigingen worden veranderd. Ook attitudes kunnen wijzigen door narrative transportation. Men kan negatief of positief tegenover een verhaal staan. Als laatste gevolg ondervonden Van Laer et al. (2013) dat de intentie van de lezer kan veranderen. Zo kan de neiging om tot een bepaalde actie over te gaan groter of kleiner worden of kan de neiging tot aankoop stijgen. Volgens Green en Brock (2000) kan narrative transportation zelfs negatieve gedachten doen verminderen. Ondanks dat narrative transportation door verschillende formats kan opgeroepen worden, werd de koppeling tussen narrative transportation en online reviews in verleden nog niet veel gemaakt Online reviews en narrative transportation De koppeling tussen narrative transportation en online reviews werd in het verleden nog niet vaak onderzocht. Nochtans zouden online reviews aan een aantal kenmerken kunnen voldoen die narrative transportation oproepen, aangezien online reviews vaak in de vorm van een verhaal worden geschreven (Hamby et al., 2014). Hamby et al. (2014) onderscheiden twee soorten online reviews: enerzijds online reviews die bestaan uit informatie en anderzijds online reviews die bestaan uit een verhaal. Ze onderzochten hoe de story-based online reviews een invloed uitoefenen op de attitude tegenover de online review. Schrijvers van een online review volgen immers geen vast stramien bij het schrijven van hun ervaring. Reviewers kunnen de voorkeur hebben om de gebeurtenissen te omschrijven in de vorm van een verhaal (Schank & Berman, 2002, geciteerd uit Hamby et al., 2014, p. 1242). Uit het onderzoek van Hamby et al. (2014) bleek dat onlinevreviews narrative transportation kunnen oproepen en dat dit bij reviews over ervaringsproducten meer het geval is. Minimale narratieve structuur is blijkbaar genoeg om transportatie op te roepen (Hamby et al., 2014). De kenmerken langs de kant van de schrijver die Van Laer et al. (2013) voorstelden zouden van toepassing kunnen zijn op online reviews. Zo zouden consumenten zich makkelijk kunnen identificeren met de schrijver van de online review, kan het verhaal makkelijk worden voorgesteld en is de waarschijnlijkheid dat het verhaal/online review zich voordoet waarschijnlijk. Een ander kenmerk dat van toepassing zou kunnen zijn op online reviews heeft te maken met de gedetailleerdheid ervan. Immers, hoe meer details een verhaal bevat, hoe meer transportation het oproept (Green et al., 2004). Dit komt onder andere doordat de lezer het zich makkelijker visueel kan voorstellen. Maar het kan ook zijn dat de lezer zich meer persoonlijk betrokken voelt bij het verhaal en meer kennis heeft over de personages (Green et al., 2004). 19

28 4.2. Identificatie Hiernaast kan het lezen van een verhaal ook het gevolg hebben dat mensen zich gaan identificeren met de personages (Cohen, 2001). Zo is het volgens Cohen (2001) niet ongebruikelijk voor lezers van een boek of kijkers van een film om sterk op te gaan in een verhaal zodat ze zichzelf gaan identificeren met een personage (Cohen, 2001, p. 245). Wanneer men zich identificeert met een personage, heeft men het gevoel dat ze de gebeurtenissen in het verhaal of de film zelf meemaken (Cohen, 2001; Hamby et al., 2014). Door zichzelf te identificeren met een personage is het mogelijk om vanuit een ander perspectief naar dingen te leren kijken (Cohen, 2001). Volgens Cohen (2001) worden we één met het personage wanneer we onszelf er mee identificeren. De eigen identiteit en de identiteit van het personage smelten met andere woorden samen tot één geheel, waarbij er is sprake van een intern proces en de externe omgeving wordt vergeten (Cohen, 2001; Hamby et al., 2014). Cohen (2001) zegt verder ook dat er bij identificatie een adoptie van de doelen van het personage plaats vindt. Maar hiernaast worden ook de gedachten, emoties en gedragingen over genomen (Green et al., 2004). Het onderzoek van Cohen (2001) gaat specifiek over identificatie met media-personages en definieert identificatie in die zin als an imaginative process invoked as a response to characters presented within mediated texts. (Cohen, 2001, p. 251). Een lezer of kijker stelt zichzelf voor dat hij of zij het personage is en vervangt de eigen persoonlijke identiteit door de identiteit van het personage. Een belangrijk gegeven bij het identificeren van een personage is dat de lezer of kijker in veel gevallen niet dezelfde hoeveelheid informatie bezit als het personage in kwestie (Zillmann, 1994). Zillmann (1994) ondervond dat dit geen hinderpaal is voor de mate van identificatie met een personage. Cohen (2001) spreekt over vier dimensies om identificatie te meten: empathie, cognitief aspect om andermans perspectief te kunnen zien, motivatie en absorptie. Deze dimensies komen ook terug in de narrative transportation theorie (Van Laer et al., 2013). Wanneer iemand ondergedompeld wordt in een verhaal, zal deze een soort connectie ontwikkelen met het personage (Green et al., 2004). Lezers die zichzelf identificeren met een personage gaan bepaalde situaties en ervaringen die het personage heeft meegemaakt gebruiken om zelf meer te leren over hun eigen leven. 5. Experience taking Zowel onderdompeling in een verhaal als identificatie met een personage zijn kenmerken van de theorie rond experience-taking. Deze theorie zou dus ook gebruikt kunnen worden om de helpfullness van een online review te onderzoek omdat het de attitudes en het gedrag van een lezer kan doen veranderen. Of een lezer een online review als helpful beschouwt hangt immers van verschillende factoren af: de betrouwbaarheid van de schrijver, de lengte en de inhoud (Quaschning et al., 2011). Kaufman en Libby (2012) introduceerden het concept experience-taking en definieerden het als the imaginative process of spontaneously assuming the identity of a character in a narrative and simulating that character s 20

29 thoughts, emotions, behavior, goals, and traits as if they were one s own (Kaufman & Libby, 2012, p. 1). Het komt er met andere woorden op neer dat de lezer in zekere zin het personage waarover hij/zij leest wordt. Cohen (2001) noemt dit identificatie. Wanneer er sprake is van experience-taking kunnen de attitudes en gedrag van de lezer veranderen zodat het gaat overeenstemmen met de persoon (Kaufman & Libby, 2012). Het concept experience-taking werd in de context van Kaufman en Libby (2012) gelinkt aan het lezen van literatuur. Zo kunnen lezers die zich inleven in het verhaal verschillende karaktertrekken en verschillende streefdoelen overnemen die niet noodzakelijk hoeven overeen te komen met zichzelf (Kaufman & Libby, 2012). In het onderzoek van Naylor, Lamberton & Norton (2011) werd het omgekeerde gedaan. Hierbij nam de lezer niet de kenmerken van de schrijver/reviewer over, maar eigende hij karakteristieken toe aan deze persoon. Bij experience-taking daarentegen gaat de lezer zo op in het verhaal dat hij zichzelf niet langer als buitenstaander ziet maar in zijn hoofd het personage wordt (Kaufman & Libby, 2012). De lezer gaat zich dus vereenzelvigen met het karakter en de identiteit van het personage (Cohen, 2001; Kaufman & Libby, 2012;). Hieruit kan met veronderstellen dat the self van een persoon buigbaar is en dat er een vage grens bestaat tussen andermans identiteit en de eigen identiteit. Het lezen van een verhaal kan immers leiden tot veranderingen in de eigen identiteit (Djikic & Oatley, 2014, p. 498). Maar experience-taking is zo vergaand in die zin dat de identiteit van de andere en dat the self van de lezer één worden (Cohen, 2001). Het gevolg hiervan is dat de lezer de attitudes, de opinies, doelen, karaktertrekken, gedragingen en gedachten overneemt van het personage (Cohen, 2001; Green et al., 2004; Green et al., 2008). De lezer en het personage worden met andere woorden één persoon. Kaufman en Libby (2012) beschrijven de kenmerken van experience-taking. Dit zijn een aantal factoren die te maken hebben met de lezer en het verhaal. Zo is het belangrijk dat de lezer zijn eigen identiteit moet kunnen loslaten en voldoende moet kunnen opgaan in het verhaal om één te worden met het personage. Dit wordt ook beschreven door Van Laer et al. (2013) bij het opsommen van de kenmerken waaraan een verhaal moet voldoen om narrative transportation op te roepen. Ook de manier waarop het verhaal geschreven wordt, is van fundamenteel belang. Het verhaal van de protagonist kan op verschillende manieren worden neergeschreven: bijvoorbeeld vanuit het ik-perspectief van de protagonist of vanuit het standpunt van een observator, waarbij de protagonist eerder fungeert als een vlieg op de muur. Onderzoek heeft aangetoond dat teksten in de ik-vorm meer experience taking opwekken dan meer algemene teksten. Of dit ook het geval is bij online reviews werd nog niet onderzocht, vandaar formuleren we de volgende hypotheses: 21

30 Hypothese 2: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief zal leiden tot meer experiencetaking door de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derde persoonsperspectief. Hypothese 3: Experience-taking verklaart waarom een online review geschreven vanuit een ikperspectief zal leiden tot een hogere helpfulness bij de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derde persoonsperspectief. Kaufman en Libby (2012) vooronderstelden dat een verhaal dat werd geschreven vanuit een ikperspectief een hogere mate van experience-taking zou uitlokken, maar hierbij maakten ze de kanttekening dat dit niet de enige variabele kan zijn. Ze gingen er met andere woorden vanuit dat er ook andere variabelen zijn die een belangrijke rol spelen om een zeer hoge mate van experience-taking uit te lokken. Zo voorspelden ze dat dit stijgt wanneer de protagonist in het verhaal tot dezelfde groep behoort. Kaufman en Libby (2012) ondervonden dus dat de hoogste mate van experience-taking wordt opgeroepen wanneer het verhaal in de ik-vorm werd geschreven én wanneer de lezer tot dezelfde groep behoort als de protagonist in het verhaal. Er moet dus enige vorm van overeenkomst bestaan tussen de lezer en het personage zodat de lezer zich nog meer kan inleven omdat er gelijkenissen bestaan met het personage. Zo wordt een eventuele psychologische afstand tussen de lezer en het personage overbrugd. Naylor et al. (2011) toonden in hun onderzoek aan dat het belangrijk is dat de reviewer en de lezer overeenkomsten moeten hebben zodat de online review overtuigend wordt. In het onderzoek van Naylor et al. (2011) werd er gebruik gemaakt van een anoniem personage. Ze onderzochten welke impact een anonieme schrijver van een online review had. Naylor et al. (2011) gingen er van uit dat wanneer de schrijver anoniem was, de lezer zelf een aantal kenmerken aan deze persoon toeschrijft. Door het lezen van de review worden er immers een aantal assumpties gemaakt over de persoon die de review schreef. Hoe minder informatie bekend is over de schrijver, hoe meer de lezer de missende gaten zal invullen. Naylor et al. (2011) beschrijven dat deze gaten over de schrijver worden opgevuld door eigen karakteristieken aan deze persoon toe te kennen. Er wordt vanuit gegaan dat de schrijver ongeveer dezelfde levensstijl heeft. Deze aanname wordt egocentric anchoring genoemd. De theorie van egocentric anchoring legt immers uit dat de lezer er vanuit gaat dat de onbekende persoon erg op zichzelf lijkt en zal de reviewer dan niet snel negatief beoordelen (Naylor et al., 2011). Ook zal er meer overtuigingskracht zijn wanneer de schrijver lijkt op de lezer (Bickart & Schindler, 2001). Mensen hebben immers de neiging iemand sneller te vertrouwen en te geloven als deze persoon heel erg lijkt op hem- of haarzelf (Bronner & de Hoog, 2010). Er zijn twee mogelijke denkrichtingen wanneer de schrijver anoniem is: er kan enerzijds een negatief beeld gevormd worden omdat er opzettelijk informatie achtergehouden wordt en anderzijds kunnen lezers zo gefocust zijn op 22

31 de online review dat ze het gebrek aan informatie negeren. Wanneer het gebrek aan informatie wordt genegeerd en de gaten worden opgevuld door karakteristieken toe te kennen aan de reviewer, kan de online review even overtuigend overkomen wanneer de identiteit wél bekend is (Naylor et al., 2011). Dit gevolg komt doordat consumenten sneller overtuigd zullen geraken door een persoon die dezelfde interesses en voorkeuren bezit en door deze kenmerken aan de onbekende reviewer toe te kennen, zal ook een anonieme review overtuigend zijn. Kaufman en Libby (2012) zeggen echter dat er een overeenkomst moet bestaan tussen de schrijver en de lezer en dat dit niet het geval is wanneer er sprake is van een anonieme schrijver. In onderzoek naar online reviews bleek trouwens dat een anonieme reviewer de geloofwaardigheid van de online review onderuit haalt (Liu & Park, 2015). Uit deze informatie kunnen we komen tot de volgende hypothese: Hypothese 4: Een online review geschreven door een persoon die tot dezelfde in-group behoort zal leiden tot een hogere helpfulness dan een review geschreven door een persoon die tot een out-groep behoort of die anoniem geschreven is. Kaufman en Libby (2012) onderzochten in tegenstelling tot Naylor et al. (2011) de mate van experiencetaking wanneer een personage niet tot dezelfde in-groep behoort. Kaufman en Libby (2012) ondervonden dat wanneer het personage tot dezelfde in-groep behoort en wanneer het vanuit een ikperspectief werd geschreven, de lezers een zeer hoge mate van experience-taking ondervonden. Hypothese 5: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief door een persoon die tot dezelfde in-groep behoort zal leiden tot een hogere helpfulness dan een online review geschreven vanuit een ikperspectief door een persoon die tot een out-group behoort of iemand die anoniem is. III. Deel 2: onderzoek 1. Doel Het doel van dit experimenteel onderzoek is om na te gaan wat de impact is van de schrijfwijze en de groep waartoe de reviewer behoort op de mate van helpfulness van een online review. In de literatuur komen kenmerken van de schrijver en de inhoud vaak aan bod wanneer er onderzocht wordt hoe deze gelinkt zijn met de helpfulness. Onder andere of een reviewer geloofwaardig is één van de belangrijkste elementen. Een reviewer die tot dezelfde in-group behoort zou geloofwaardiger kunnen overkomen. Hiernaast zijn ook een aantal inhoudelijke kenmerken belangrijk, zo zijn de schrijfwijze en de lengte elementen die regelmatig aan bod komen. Een online review dat in de vorm van een verhaal wordt 23

32 geschreven en dus langer is dan wanneer dit niet het geval is wordt als nuttiger gepercipieerd. Ook wanneer regelmatig wordt gebruik gemaakt van ik-woorden zou de helpfulness stijgen. In het onderzoek kijken we dus hoe de schrijfwijze en de groep de helpfulness beïnvloeden. Het is voor bedrijven ook interessant om te weten hoe de inhoud en opmaak de helpfulness van een online review kan verhogen. Door online reviews met een hoge helpfulness-graad een prominentere plaats te geven op de website zou er misschien een invloed kunnen zijn op de verkoopcijfers. Hiernaast is het voor marketeers ook interessant om te weten wat precies een consument aanspreekt aan een online review en hoe hun gedrag wordt beïnvloed (Connors et al., 2011). Het is belangrijk voor marketers om te weten wat de impact van online reviews is. 2. Onderzoeksopzet 2.1. Participanten De doelgroep die we wensten te onderzoeken bestond uit jongvolwassenen geboren tussen 1981 en 2001 en hadden dus minimum de leeftijd van 15 jaar en de maximum de leeftijd van 34 jaar. Met andere woorden kozen we voor respondenten die behoren tot de generatie y. We kozen hiervoor omdat jonge respondenten volgens Van Laer et al. (2013) vatbaarder zouden moeten zijn voor narrative transportation en dus misschien ook voor experience-taking. Deze generatie is tevens groot geworden met e-commerce en sociale media (Mangold & Smith, 2012). Een grote meerderheid van deze generatie neemt tevens zelden nog aankoopbeslissingen zonder beroep te doen op anderen. De participanten werden ad random verdeeld onder de zes condities in het onderzoek. We opteerden voor een minimum van 30 respondenten per conditie, wat een totaal van 180 respondenten maakt Onderzoeksdesign We zullen de onderzoeksvraag aan de hand van een experimenteel onderzoek beantwoorden. De reden dat we hiervoor opteren is omdat het toelaat verschillende condities met elkaar te vergelijken en om een bepaald effect te achterhalen. Er worden twee onafhankelijke variabelen gemanipuleerd, het schrijfperspectief en de reviewer die de online review schrijft. Het schrijfperspectief bestaat uit twee niveaus, namelijk een ik-perspectief en een derde-persoonsperspectief. De reviewer wordt ingedeeld in drie groepen, namelijk een in-group (jonge leeftijd), out-groep (oude leeftijd) en een anonieme groep. Enkel de manipulaties veranderen per conditie, voor de rest blijft alles gelijk. Er wordt gebruik gemaakt van een between subjects-design en niet van een within subjects design. We kozen voor dit design zodat de respondenten slechts één conditie te zien kregen en er dus onderlinge vergelijkingen gemaakt konden worden. De respondenten kregen allemaal dezelfde vragen te zien, zodat er geen sprake van 24

33 vertekening kan zijn. algemeen was ons experiment dus een 3 (in-group, out-group en anoniem) x 2 (ikperspectief versus derde-persoonsperspectief) between subjects design. De zes condities zijn: In-group Out-group Anoniem Ik-perspectief Conditie 1: in-group/ik Conditie 2: out-group/ik Conditie 3: anoniem/ik Derdepersoonsperspectief Conditie 4: ingroup/3epersoongroup/3epersoons Conditie 5: out- Tabel 1: condities Conditie 6: anoniem/3epersoons De vragenlijst werd via Qualtrics gemaakt. De voordelen van het internet zijn: de lage kostprijs, de mogelijkheid om snel veel gegevens te verzamelen en een kleiner aantal sociale wenselijke antwoorden door de anonimiteit. De vragenlijst werd voornamelijk verspreid via Facebook en een aantal andere internetfora Manipulaties We baseerden ons op onderstaande online review (zie figuur 1). We maakten gebruik van een ervaringsproduct, namelijk een hotelreview. De reden dat we gebruik maken van een ervaringsproduct is omdat online reviews hier nog meer van belang zijn dan bij zoekproducten (Baek et al., 2012). Deze was te vinden op de website en ging over het hotel Carlton te Gent. We gebruiken Tripadvisor omdat de online reviews die er te lezen zijn onpartijdig zijn en het tevens de meest bezochte website is voor reis-reviews (Litvin et al., 2008; Gretzel & Yoo, 2008). Tripadvisor werd opgericht als virtuele community waarbij reizigers review kunnen lezen over een hotel, bezienswaardigheid of restaurant en zo hun reis beter kunnen plannen (Miguéns et al., 2008). We kozen voor een hotel-review omdat er in tegenstelling tot bij product-reviews vaker een (kort) verhaal werd neergeschreven door de reviewers. Op hotel gaan is tevens een ontastbaar goed en bijgevolg is de invloed van anderen zeer belangrijk (Litvin et al., 2008). We kozen deze review omdat deze niet langer was dan 144 woorden en opgebouwd was als verhaal. Er werden zes verschillende online reviews gemanipuleerd (zie bijlage 1). Drie van de zes waren geschreven vanuit een ik perspectief en de overige drie vanuit een derde-persoonsperspectief. Deze online reviews werden geschreven door iemand uit een in-group, out-group en door een anoniem iemand. Aangezien de respondenten behoren tot generatie Y kozen we voor de in-group een jong persoon. Om dit te manipuleren kozen we een foto van een jonge man en gaven hem de leeftijd van 25 jaar. De out-group werd gemanipuleerd door gebruik te maken van een foto van een oude man met de leeftijd van 75 jaar. Voor de anonieme versie maakten we gebruik van het anoniem-embleem van Tripadvisor zelf. In deze conditie gaven we de schrijver geen leeftijd en geen naam. De online reviews werden voor de rest zoveel mogelijk hetzelfde gehouden, er werden enkel een aantal cruciale veranderingen aangebracht. Er werd amper informatie gegeven over 25

34 de jonge en oude schrijver. Voor de respondenten de online review te zien kregen werd hen gevraagd om zich in te beelden dat ze op zoek waren naar een hotel in Gent. Figuur 1: bestaande online review 3. Pretest Voor het hoofdonderzoek kon worden afgenomen, werd er een pretest opgesteld. Hierin werden de manipulaties van een online review getest. Er waren drie groepjes van twee reviews die met elkaar dienden vergeleken te worden. Het eerste groepje online reviews bestond uit een anonieme online review geschreven vanuit een ik-perspectief en een online review geschreven vanuit een derdepersoonsperspectief. Het tweede groepje bestond uit een online review geschreven door iemand uit de in-group. Deze groep bestond ook uit enerzijds een online review geschreven vanuit een ik-perspectief en anderzijds een online review geschreven vanuit een derde-persoonsperspectief. De gemanipuleerde online reviews uit het laatste groepje werden geschreven door een persoon uit de out-group. Ook werd er hier weer een vergelijking gemaakt tussen een online review geschreven vanuit een ik-perspectief enerzijds en een derde-persoonsperspectief anderzijds. Deze pretest is cruciaal, anders kunnen de manipulaties niet in het verdere onderzoek gebruikt worden. 26

35 3.1. Respondenten Er waren 23 respondenten die de pretest volledig invulden en dus gebruikt konden worden in de verdere analyse. Van de 23 respondenten was er 47,8% een man en 52,2% een vrouw. De leeftijd varieerde van 22 jaar t.e.m. 32 met M= en SD= Verloop en resultaten We gebruikten de attitude toward product recommendations schaal (α=.80) van Gefen (2000) om te meten of de online review betrouwbaar overkwam. Deze schaal bestond uit drie items die aan de hand van een 7-punten Likertschaal werden bevraagd, gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal akkoord. Hiernaast gebruikten we de experience-taking schaal (α=.95) van Kaufman en Libby (2012) om na te gaan in welke mate de gemanipuleerde online reviews experience-taking oproepen. Deze schaal bestond uit zeven items die aan de hand van een 7-punten Likertschaal werden bevraagd, gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal akkoord. Item zes van diende omgeschaald te worden, aangezien deze negatief werd verwoord. Hiernaast vroegen we ook aan de hand van een semantische differentiaal of de gelezen online review persoonlijk of niet persoonlijk geschreven was. Ook vroegen we of de reviewer tot de eigen sociale kring zou kunnen behoren en of de schrijver anoniem was. We deden voor iedere variabele een gepaarde T-Test, het waren namelijk dezelfde mensen die telkens twee online reviews met elkaar moesten vergelijken. Eerst deden we een gepaarde T-Test van de van de variabele persoonlijk-onpersoonlijk. Er was geen significant verschil (p=.308) tussen de twee anonieme online reviews op vlak van de vraag persoonlijk_onpersoonlijk. Er was wel een significant verschil bij de in-group (p=.001) en significant verschil bij out-group (p=.002) voor deze variabele. Na deze gepaarde T-test maakten we somschalen aan om vergelijkingen te kunnen maken. We maakten per gemanipuleerde online review somschalen voor de variabelen geloofwaardigheid en experience taking. Voor de variabele geloofwaardigheid werden er dus in het totaal zes somschalen gemaakt: Somschaal_geloofw_ano_ik, Somschaal_geloofw_ano_3 e, Somschaal_geloofw_ingr_ik, Somschaal_geloofw_ingr_3 e, Somschaal_geloofw_ougr_ik en Somschaal_geloofw_ougr_3 e. Telkens werden er twee met elkaar vergeleken: de twee anonieme versies, de twee in-group versies en de twee out-group versies. Tussen de anonieme versies was er geen significant verschil (p=.622), tussen de ingroup versies was er wel een significant verschill (p=.007) en ook bij de out-group was er een significant verschil (p=.007) tussen de versies. Hierna maakten we somschalen voor de variabele experience taking: Somschaal_exptak_ano_ik, Somschaal_exptak_ano_3 e, Somschaal_exptak_ingr_ik, Somschaal_exptak_ingr_3 e, 27

36 Somschaal_exptak_outgr_ik en Somschaal_exptak_outgr_3 e. We deden opnieuw een gepaarde T-test tussen de twee anonieme online reviews, de in-group online reviews en de out-group online reviews. Hieruit bleek dat de anonieme versies niet significant van elkaar verschilden (p=.273), de in-group versies wel significant van elkaar verschilden (p=.002) en de out-group versies eveneens significant van elkaar verschilden (p=.005). Verder keken we ook wat de gemiddelden waren op de vraag: de schrijver van de online review zou tot mijn sociale kring kunnen behoren. Er werd verwacht dat de respondenten eerder neutraal antwoorden bij de twee anonieme versies, eerder akkoord gingen bij de in-group versie en eerder niet akkoord zouden gaan bij de out-group versie. We veronderstelden dit aangezien de leeftijd van de respondenten varieert tussen 22 en 32 jaar. Hieruit kunnen we zien dat de gemiddelden (M=3.56 en M=4.22) van de anonieme versie tussen de gemiddelden (M=4.88 en M=4.25) van de in-group versie en de out-group (M=3.00 en M=2.00) versie liggen. Waarbij 1 helemaal niet akkoord is en 7 helemaal akkoord is. Verder vergeleken we de gemiddelden op de vraag: de schrijver van de online review is anoniem. Er werd verwacht dat het gemiddelde van de anonieme versie hoger zouden liggen dan de gemiddelden van de in- en out-group. Dit bleek ook zo te zijn: anoniem (M=4.33 en M=5.89), in-group (M=2.50 en M=3.62), out-group (M=2.33 en M=4.00). Dit werd aan de hand van een 7-punten Likertschaal bevraagd, gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal akkoord. 4. Hoofdonderzoek 4.1. Design en respondenten Om een antwoord te geven op de vraag welke impact een reviewer (in-group versus out-group en anonieme schrijver) en de schrijfwijze (ik-perspectief versus derde persoonsperspectief) van een online review op de helpfulness van de review heeft werd er een experiment uitgevoerd. Er werd gebruik gemaakt van een 3 (in-group, out-group, anoniem) x 2 (ik-perspectief versus 3 e persoonsperspectief) between subjects design. Participanten kregen telkens één online review te lezen over een hotel in Gent. Er was slechts één vereiste waaraan de respondenten moesten voldoen en dit was een leeftijd tussen 15 en 34 jaar hebben. Dit was noodzakelijk om de verschillende groepen te kunnen manipuleren. Respondenten die buiten deze leeftijdsgrens vielen zouden automatisch tot een andere groep behoren (out-group). We maakten gebruik van een convience sample. Dit is een goedkope, snelle en makkelijke 28

37 methode om aan respondenten te geraken. De resultaten kunnen dus niet veralgemeend worden naar de hele bevolking. In totaal namen er 231 respondenten deel aan het experiment. Deze werden ad random toegewezen aan één van de zes condities. De minimumvereiste per conditie bedroeg 30 respondenten. Respondenten die de vragenlijst helemaal invulden en correct antwoorden op de controlevraag bleven behouden. Er bleven 174 respondenten over na de datacleaning. Waarvan 36,8% mannen en 63,2% vrouwen. De leeftijd van de respondenten lag tussen 16 en 30 jaar met een gemiddelde leeftijd van 23,48 (SD= 2.42). 56,9% van de respondenten leest regelmatig online reviews en 8,6% leest zeer vaak online reviews. Amper 4,6% van de respondenten leest nooit een online review. 87,4% van de respondenten kent Tripadvisor.com De respondenten werden door Qualtrics automatisch onder een bepaalde conditie verdeeld. Voor de verdeling zie tabel 2. Perspectief Ik-perspectief Derdepersoonsperspectief Totaal In-groep Groep Out-groep Anoniem totaal Tabel 2: indeling condities 4.2. Meetschalen Om de hypothesen te onderzoeken, maakten we gebruik van een aantal schalen. Behulpzaamheid online reviews Deze schaal werd zelf ontwikkeld (α=.91) en werd gebruikt om te meten of de respondenten de online review die ze net lazen behulpzaam vonden en het hotel dat er in beschreven stond te boeken. De schaal bestaat uit vijf items gemeten aan de hand van een 7-punten Likertschaal gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal akkoord. Experience-taking De tweede meetschaal die we gebruikten was de experience-taking schaal (α=.92) van Kaufmann en Libby (2012). Dit om te meten of de online reviews experience-taking oproepen. Deze schaal bestaat uit zeven items gemeten op een 7-punten Likertschaal gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal 29

38 akkoord. Item 6 diende omgeschaald te worden om de betrouwbaarheid te kunnen meten, deze was namelijk negatief geschaald. Opinion seeking We gebruiken de schaal (α=.88) van Flynn, Goldsmith en Eastman (1996) om te meten of de respondenten wel degelijk online reviews lazen. Deze schaal bestond uit zes items gemeten aan de hand van een 7-punten Likert-schaal gaande van helemaal niet akkoord tot helemaal akkoord. Item 2, 3 en 6 diende omgeschaald te worden. Helpfulness De helpfulness hebben we gemeten aan de hand van de vraag Hoe nuttig was de review die u net gelezen hebt? Deze vraag werd gemeten aan de hand van een 7-punten semantische differentiaal gaande van niet nuttig tot zeer nuttig Resultaten Datacleaning Er diende eerst een datacleaning te gebeuren vooraleer er analyses uitgevoerd konden worden. In de SPSS datafile werden daarom 54 respondenten verwijderd die de vragenlijst niet volledig invulden en drie respondenten die niet juist antwoordden op de controlevraag (duid neutraal aan). Uiteindelijk bleven er 174 respondenten over. Hiernaast werden overbodige variabelen verwijderd, dit waren variabelen met informatie in ( de online reviews, het scenario, enzovoort) en dus geen vragen. Er werden twee variabelen toegevoegd die het mogelijk maakten om de respondenten op te delen in de juiste groepen Manipulatie check Er werd gecontroleerd of het ik-perspectief verschilt van het derde-persoonsperspectief op vlak van experience-taking aan de hand van een independent samples T-Test. Hieruit bleek dat online reviews geschreven vanuit een ik-perspectief (M=4.8, SD=.87) en een derde-persoonsperspectief (M=3.61, SD=1.29) significant van elkaar verschilden op vlak van experience-taking, t(172)=7,82, p < Hypothesen testen Hypothese 1: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief zal leiden tot een hogere helpfulness bij de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derde persoonsperspectief 30

39 Om dit hoofdeffect te testen maakten we gebruik van een 1-factor ANOVA. De afhankelijke variabele is de mate van helpfulness bij de lezer en de onafhankelijke variabele is het perspectief waarin de online review werd geschreven. Uit de analyse bleek dat er een significant hoofdeffect was van het schrijfperspectief op de helpfulness van de online review F(1,172)=16,041, p<.001. De respondenten in de ik-perspectief conditie (M=5.03) vinden de online review nuttiger dan respondenten in de derdepersoonsperspectief conditie (M=4.12). De hypothese word bevestigd. Hypothese 2: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief zal leiden tot meer experiencetaking door de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derdepersoonsperspectief. Om deze hypothese te testen maakten we eveneens gebruik van een 1-factor ANOVA. De afhankelijke variabele is de mate van experience-taking door de lezer en de onafhankelijke variabele is het perspectief waarin het werd geschreven. Uit de analyse bleek dat er een significant effect was van het schrijfperspectief op de mate van experience-taking F(1,172)=53,194, p<.001. De respondenten die in de ik-perspectief conditie (M=4.89) zitten hebben een hogere mate van experience-taking dan de respondenten in de derde-persoonsperspectief conditie (M=3.61). De hypothese wordt bevestigd. Hypothese 3: Experience-taking verklaart waarom een online review geschreven vanuit een ikperspectief zal leiden tot een hogere helpfulness bij de lezer in vergelijking met een online review geschreven vanuit een derde-persoonsperspectief. A = -1,28 (<.001) Experiencetaking B = 0,96 (<.001) Perspectief C = 0,32 (.08) Helpfulness C = -0,91 (<.001) Ab=-1,23 95% CI= [-1,5934; -0,9079] Figuur 2: Mediatie-analyse 31

40 Uit hypothese 1 en 2 kunnen we reeds halen dat zowel het C als het A-pad significante verschillen vertonen. Wanneer we via een 1-factor ANOVA het b-pad testen zien we dat er sprake is van een significant verschil F(36,137)=6.549, p<.001. Om alle paden van het model tegelijkertijd te testen maakten we gebruik van de process macro van Hayes (2013). Uit deze analyse kunnen we halen dat lezers die vanuit een derde-persoonsperspectief lezen minder experience-taking ervaren (a=-1,28) en lezers die meer experience-taking ervaren zullen de online review als nuttiger aanzien (b= 0,96). Deze bias-gecorrigeerde bootstrap betrouwbaarheidsinterval voor het indirect effect (ab = -1,226) gebaseerd op 5000 bootstrap samples bevond zich volledig onder nul (-1,5934; -0,9079). Het direct effect dat we reeds in hypothese 1 bevestigden verdwijnt wanneer de mediator wordt meegenomen. Er is dus sprake van full mediation. Er was met andere woorden geen bewijs dat het schrijfperspectief de helpfulness van de online review beïnvloedde los van het effect op experience-taking (C = 0,32, p=.08). De hypothese wordt bevestigd. Hypothese 4: Een online review geschreven door een persoon die tot dezelfde in-group behoort zal leiden tot een hogere helpfulness dan een review geschreven door een persoon die tot een out-group behoort of die anoniem geschreven is. Om deze hypothese te testen maakten we gebruik van een 1-factor ANOVA. De afhankelijke variabele is de mate van helpfulness van een review en de onafhankelijke variabele is de groep waartoe de schrijver behoort. Uit onze analyse bleek dat er geen significant verschil (F=(2,171)=.313, p=.732) is tussen de groep en de helpfulness. De hypothese wordt niet bevestigd. Hypothese 5: Een online review geschreven vanuit een ik-perspectief door een persoon die tot dezelfde in-group behoort zal leiden tot een hogere helpfulness dan een review geschreven vanuit een ik-perspectief door een persoon die tot een out-group behoort of anoniem is. Groep Perspectief Helpfulness Figuur 3: moderatie-analyse 32

41 Om dit te onderzoeken kijken we of er een interactie-effect bestaat. Dit analyseren we aan de hand van een two-way ANOVA. Uit de resultaten kunnen we zien dat er een significant verschil is voor het schrijfperspectief (Perspect) (F(2,168)=19,269 p<.001). Er is geen significant verschil voor de groep (Groep) waartoe de schrijver behoort (F(2,168)=.68, p=.508). Er is wel een significant interactie-effect tussen Perspect en Groep (F=2,168)=3.70, p=.027). Vreemd genoeg vonden de respondenten in de ikperspectief conditie de online review meer helpfull wanneer deze werd geschreven door een reviewer uit de out-groep (M=5.41) dan wanneer deze werd geschreven door een reviewer uit de in-group (M=5.04) of wanneer de schrijver anoniem was (M=4.65). In tegenstelling tot de respondenten in de ikperspectief conditie vonden de respondenten in de derde-persoonsperspectief conditie de online review meer helpfull wanneer de schrijver behoorde tot de in-groep (M=4.37). Ook de respondenten in de anoniem-groep (M=4.21) vonden de online review meer helpfull dan respondenten in de out-group (M=3.48). De hypothese wordt niet bevestigd. We controleerden de moderator-analyse eveneens via de macro van Hayes (2013). Zie bijlage Algemeen Hypothese 1 Hypothese 2 Hypothese 3 Hypothese 4 Hypothese 5 Bevestigd Bevestigd Bevestigd Niet bevestigd Niet bevestigd IV. Deel 3: algemeen besluit 1. Discussie Het doel van deze masterproef was om te onderzoeken of het schrijfperspectief en de groep waartoe de reviewer behoort een impact hebben op de helpfulness van de online review. Met dit onderzoek probeerden we tevens voor het eerst experience-taking te onderzoeken in de context van online reviews. Uit onze resultaten bleek dat een online review die geschreven werd vanuit een ik-perspectief meer helpfulness oproept dan wanneer deze werd geschreven vanuit een derde-persoonsperspectief. Ook uit het onderzoek van Kaufmann en Libby (2012) bleek dit het geval. Het verschil met ons onderzoek is dat er in dit specifieke geval gebruik werd gemaakt van een online review en dus geen verhaal in de enge zin 33

42 van het woord. Hieruit kunnen we afleiden dat een online review die kenmerken bezit van een verhaal ook experience-taking oproept, ondanks het beperkt aantal woorden. Verder bleek dat experiencetaking een positieve impact heeft op de helpfulness. Hoe meer experience-taking hoe nuttiger de online review wordt gezien. Uit de mediatie-analyse bleek bijgevolg dat experience-taking een mediërende factor was tussen het schrijfperspectief en de helpfulness van de online review. De vierde en vijfde hypothese werden niet bevestigd. Er was immers geen significant verschil tussen de in- en out-group en de mate van helpfulness. Ook in het onderzoek van Connors et al. (2011) bleek er geen significant verschil te zijn tussen de twee groepen (student versus gepensioneerde). Een mogelijke oorzaak zou kunnen zijn dat mensen in de leeftijdsgroep jaar zichzelf niet genoeg identificeren met een onbekende jongen van 25 jaar. De groep waartoe een reviewer behoort bleek bijgevolg geen modererende factor te zijn voor respondenten die tot de in-group behoorden. Verrassend was dat respondenten in de ik-perspectief conditie de online review geschreven door een reviewer uit de outgroup conditie nuttiger vonden. Dit zou te maken kunnen hebben doordat een oudere persoon misschien meer betrouwbaarder overkomt dan een jonge persoon en hierdoor de nuttigheid doet stijgen. Ook zou een oudere man misschien eerder geneigd zijn om online review te schrijven in tegenstelling tot jongeren. De conclusies die we uit dit onderzoek kunnen halen zijn niet veralgemeenbaar naar de rest van de populatie en er is dus geen sprake van externe validiteit. Er zijn verschillende limitaties verbonden aan dit onderzoek. De link tussen online reviews en experience-taking is heel nieuwe manier om de helpfulness van online reviews te beoordelen en het staat dus nog in de kinderschoenen. Ook is er een kleine sample size, een kleine oververtegenwoordiging van vrouwen en las niet iedere respondent online reviews. Misschien is er een meer diverse sample nodig. Meer respondenten kunnen ook meer statistische kracht geven aan het onderzoek. Ook was er één categorie waar meer respondenten in zaten, dit hangt af van Qualtrics zelf, maar kan toch een vertekend beeld geven. Een andere limitatie is dat respondenten misschien geen enjoyment haalden uit het lezen van de online review en het eerder tegen hun wil lazen (Liu & Park, 2015). Er zijn verschillende zaken die nog onderzocht kunnen worden. Zo werd er nog niet gekeken naar de mate van identificatie met de schrijver van een online review. Er kan dus met andere woorden dieper worden ingegaan op de persoon die de review schrijft en welk gevoel de lezer bij deze persoon heeft. Hiernaast kan er ook gekeken worden of experience-taking ook bij zoekproducten wordt opgeroepen en kan dit vergeleken worden met een online review van een ervaringsproduct. In een ander onderzoek kan er ook gecontroleerd worden hoeveel inspanning een lezer moet leveren om de online review te 34

43 lezen. Wanneer er namelijk veel inspanning nodig is zou de mate van experience-taking verschillend kunnen zijn wanneer er weinig inspanning nodig is. V. Literatuurlijst Appel, M., & Malečkar, B. (2012). The influence of paratext on narrative persuasion: Fact, fiction, or fake?. Human Communication Research, 38(4), Anderson, M. (2014). 88% consumers trust online reviews as much as personal recommendations. Geraadpleegd op 11 februari 2016, via Ayeh, J.K., Au, N. & Law, R. (2013). Do we believe in Tripadvisor? Examining credibility perceptions and online travelers attitude toward using user-generated content. Journal of Travel Research, 52(4), Baek, H., Ahn, J. & Choi, Y. (2012). Helpfulness of online consumer reviews: readers objectives and review cues. International Journal of Electronic Commerce, 17(2), Bambauer-Sachse, S. & Mangold, S. (2012). Do consumers still believe what is said in online product reviews? A persuasion knowledge approach. Journal of Retailing and Consumer Services, 20(4), Bei, L. T., Chen, E. Y., & Widdows, R. (2004). Consumers' online information search behavior and the phenomenon of search vs. experience products. Journal of Family and Economic Issues, 25(4), Bickart, B. & Schindler, R.M. (2001). Internet forums as influential sources of consumer information. Journal of interactive marketing, 15(3), Brightlocal (2015). Local consumer review survey. Geraadpleegd op 21 juli 2016 via Bronner, F. & de Hoog, R. (2010). Consumer-generated versus marketer-generated websites in consumer decision making. International Journal of Market Research, 52(2), Bronner, F., & de Hoog, R. (2011). Vacationers and ewom: Who posts, and why, where, and what?. Journal of Travel Research, 50(1), Cantallops, A. S., & Salvi, F. (2014). New consumer behavior: A review of research on ewom and hotels. International Journal of Hospitality Management, 36, Cao, Q., Duan, W. & Gan, Q. (2011). Exploring determinants of voting for the helpfulness of online user reviews: a text mining approach. Decision Support Systems, 50(2), Cavazza, N. & Guidetti, M. (2014). Fake online reviews: a study on ewom influence when suspicions arise. Psicologia Sociale, 9(1),

44 Charlton, G. (2015). Ecommerce consumer reviews: why you need them and how to use them. Geraadpleegd op 11 februari 2016, via, Chatterjee, Patrali (2001), Online Reviews Do Consumers Use Them?" ACR 2001 Proceedings, eds. M. C. Gilly and J. Myers-Levy, Provo, UT: Association for Consumer Research, Chen, Y., Fay, S., & Wang, Q. (2003). Marketing implications of online consumer product reviews. Business Week, 7150, Chen, Y., Fay, S., & Wang, Q. (2011). The role of marketing in social media: How online consumer reviews evolve. Journal of Interactive Marketing, 25(2), Chen, Y., & Xie, J. (2008). Online consumer review: Word-of-mouth as a new element of marketing communication mix. Management science, 54(3), Cheung, C. M. K. & Lee, M. K. O. (2012). What drives consumers to spread electronic word of mouth in online consumer-opinion platforms. Decision Support Systems, 53(1), Cheung, C. M., Lee, M. K., & Rabjohn, N. (2008). The impact of electronic word-of-mouth: The adoption of online opinions in online customer communities. Internet Research, 18(3), Cheung, C. M. Y., Sia, C. L., & Kuan, K. K. (2012). Is this review believable? A study of factors affecting the credibility of online consumer reviews from an ELM perspective. Journal of the Association for Information Systems, 13(8), Cheung, C. M., & Thadani, D. R. (2012). The impact of electronic word-of-mouth communication: A literature analysis and integrative model. Decision Support Systems, 54(1), Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of marketing research, 43(3), Cohen, J. (2001). Defining identification: a theoretical look at the identification of audiences with media characters. Mass communication & society, 4(3), Connors, L., Mudambi, S. M., & Schuff, D. (2011, January). Is it the review or the reviewer? A multimethod approach to determine the antecedents of online review helpfulness. In System Sciences (HICSS), th Hawaii International Conference on (pp. 1-10). IEEE. Djikic, M., & Oatley, K. (2014). The art in fiction: From indirect communication to changes of the self. Psychology of Aesthetics, Creativity, and the Arts, 8(4), Dijkhof, Y. (2012). Online hotel reviews (masterproef, universiteit van Amsterdam, Amsterdam, Nederland). Doh, S. J., & Hwang, J. S. (2009). How consumers evaluate ewom (electronic word-of-mouth) messages. CyberPsychology & Behavior, 12(2), Dou, X., Walden, J.A., Lee, S. & Lee, J.Y. (2012). Does source matter? Examining source effects in online product reviews. Computers in Human Behavior, 28(5),

45 Duan, W., Gu, B. & Whinston, A.B. (2008). Do online reviews matter? An empirical investigation of panel data. Decision Support Systems, 45(4), Filieri, R. (2015). What makes online reviews helpful? A diagnosticity-adoption framework to explain informational and normative influences in e-wom. Journal of Business Research, 68(6), Green, M. C., & Brock, T. C. (2000). The role of transportation in the persuasiveness of public narratives. Journal of personality and social psychology, 79(5), Green, M. C., Brock, T. C., & Kaufman, G. F. (2004). Understanding media enjoyment: The role of transportation into narrative worlds. Communication Theory, 14(4), Green, M. C., Garst, J., & Brock, T. C. (2004). The power of fiction: Determinants and boundaries. In L.J. Schrum (Eds), The psychology of entertainment media: Blurring the lines between entertainment and persuasion, (p ). Mahwah, NJ: Erlbaum. Green, M. C., Kass, S., Carrey, J., Herzig, B., Feeney, R., & Sabini, J. (2008). Transportation across media: Repeated exposure to print and film. Media Psychology, 11(4), Gretzel, U., & Yoo, K. H. (2008). Use and impact of online travel reviews.information and communication technologies in tourism 2008, Hamby, A., Daniloski, K., & Brinberg, D. (2015). How consumer reviews persuade through narratives. Journal of Business Research, 68(6), Hennig-Thurau, T., Gwinner, K.P., Walsh, G. & Gremler, D.D. (2004). Electronic word-of-mouth via consumer-opinion platforms: what motivates consumers to articulate themselves on the internet? Journal of Interactive Marketing, 18(1), Hennig-Thurau, T. & Walsh, G. (2003). Electronic word-of-mouth: motives for and consequences of reading customer articulations on the internet. International Journal of Electronic Commerce, 8(2), Hu, N., Liu, L. & Sambamurthy, V. (2010). Fraud detection in online consumer reviews. Decision Support Systems, 50(3), Hu, N., Liu, L. & Zhang, J.J. (2008). Do online reviews affect product sales? The role of reviewer characteristics and temporal effects. Information Technology and Management, 9(3), Huang, A.H., Chen, K., Yen, D.C. & Tran, T.P. (2015). A study of factors that contribute to online review helpfulness. Computers in Human Behavior, 48, Jalilvand, M.R., Esfahani, S.S. & Samiei, N. (2011). Electronic word-of-mouth: challenges and opportunities. Procedia Computer Science, 3, Kaufman, G.F. & Libby, L.K. (2012). Changing beliefs and behavior through experience-taking. Journal of Personality and Social Psychology, 103(1), Kim, E.E.K., Mattila, A.S. & Baloglu, S. (2011). Effects of gender and expertise on consumers motivation to read online hotel reviews. Cornell Hospitality Quarterly, 52(4),

46 King, R. A., Racherla, P., & Bush, V. D. (2014). What we know and don't know about online word-ofmouth: A review and synthesis of the literature. Journal of Interactive Marketing, 28(3), Korfiatis, N., García-Bariocanal, E. & Sánchez-Alonso, S. (2012). Evaluating content quality and helpfulness of online product reviews: the interplay of review helpfulness vs. review content. Electronic Commerce Research and Applications, 11(3), Lee, J. (2013). What makes people read an online review? the relative effects of posting time and helpfulness on review readership. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(7), Lee, M., & Youn, S. (2009). Electronic word of mouth (ewom) How ewom platforms influence consumer product judgement. International Journal of Advertising, 28(3), Leibowitz, A & Evans, K. (2015). The Yelp effect and the rise of online reviews. Geraadpleegd op 2 februari 2016, via Li, M., Huang, L., Tan, C. H., & Wei, K. K. (2013). Helpfulness of online product reviews as seen by consumers: Source and content features. International Journal of Electronic Commerce, 17(4), Litvin, S.W., Goldsmith, R.E. & Pan, B. (2008). Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management. Tourism Management, 29(3), Liu, Z., & Park, S. (2015). What makes a useful online review? Implication for travel product websites. Tourism Management, 47, Luca, M. (2011). Reviews, reputation, and revenue: The case of Yelp. com.com (September 16, 2011). Harvard Business School NOM Unit Working Paper, (12-16). Mangold, W. G., & Smith, K. T. (2012). Selling to Millennials with online reviews. Business Horizons, 55(2), Mauri, A. G. & Minazzi, R. (2013). Web reviews influence on expectations and purchasing intentions of hotel potential customers. International Journal of Hospitality Management, 34, Miguéns, J., Baggio, R., & Costa, C. (2008). Social media and tourism destinations: TripAdvisor case study. Advances in Tourism Research, 26(28), Mudambi, S. M., & Schuff, D. (2010). What makes a helpful review? A study of customer reviews on Amazon. com. MIS quarterly, 34(1), Naylor, R. W., Lamberton, C. P., & Norton, D. A. (2011). Seeing ourselves in others: Reviewer ambiguity, egocentric anchoring, and persuasion. Journal of Marketing Research, 48(3), Pan, L. Y., & Chiou, J. S. (2011). How much can you trust online information? Cues for perceived trustworthiness of consumer-generated online information.journal of Interactive Marketing, 25(2), Park, C., Wang, Y., Yoa, Y. & Kang, Y.R. (2011). Factors influencing ewom effects: using experience, credibility, and susceptibility. International Journal of Social Science and Humanity, 1(1),

47 Park, D. H., & Kim, S. (2009). The effects of consumer knowledge on message processing of electronic word-of-mouth via online consumer reviews. Electronic Commerce Research and Applications, 7(4), Park, D.H. & Lee, J. (2008). ewom overload and its effect on consumer behavioral intention depending on consumer involvement. Electronic Commerce Research and Applications, 7(4), Petty, R.E. & Cacioppo, J.T. (1984). Source factors and the elaboration likelihood model of persuasion. Advances in Consumer Research, 11(1), Purnawirawan, N., De Pelsmacker, P. & Dens, N. (2012). Balance and sequence in online reviews: how perceived usefulness affects attitudes and intentions. Journal of Interactive Marketing, 26(4), Quaschning, S., Pandelaere, M., & Vermeir, I. (2011). What determines customers evaluation of online reviews? The role of review and product characteristics. NA-Advances in Consumer Research Volume 38. Sandes, F.S. & Urdan, A.T. (2013). Electronic word-of-mouth impacts on consumer behavior; exploratory and experimental studies. Journal of International Consumer Marketing, 25(3), Schindler, R. M., & Bickart, B. (2012). Perceived helpfulness of online consumer reviews: the role of message content and style. Journal of Consumer Behaviour, 11(3), Sen, S., & Lerman, D. (2007). Why are you telling me this? An examination into negative consumer reviews on the web. Journal of interactive marketing,21(4), Shan, Y. (2016). How credible are online product reviews? The effects of self-generated and systemgenerated cues on source credibility evaluation.computers in Human Behavior, 55, Sher, P.J. & Lee, S.H. (2009). Consumer skepticism and online reviews: an elaboration likelihood model perspective. Social Behavior and Personality, 37(1), Smith, D., Menon, S., & Sivakumar, K. (2005). Online peer and editorial recommendations, trust, and choice in virtual markets. Journal of interactive marketing, 19(3), Sweeney, J.C., Soutar, G.N. & Mazzarol, T. (2008). Factors influencing word of mouth effectiveness: receiver perspectives. European Journal of Marketing, 42(3/4), Van Laer, T., De Ruyter, K., Visconti, L. M., & Wetzels, M. (2014). The extended transportation-imagery model: A meta-analysis of the antecedents and consequences of consumers' narrative transportation. Journal of Consumer Research, 40(5), Vásquez, C. (2010). Complaints online: the case of Tripadvisor. Journal of Pragmatics, 43(6), Willemsen, L. M., Neijens, P. C., Bronner, F., & De Ridder, J. A. (2011). Highly Recommended! The content characteristics and perceived usefulness of online consumer reviews. Journal of Computer Mediated Communication, 17(1), Yoo, K. H. & Gretzel, U. (2008). What motivates consumers to write online travel reviews? Information Technology & Tourism, 10(4), Yoo, K.H. & Gretzel, U. (2009). Comparison of deceptive and truthful travel reviews. Conference paper januari

48 Zhu, F., & Zhang, X. (2010). Impact of online consumer reviews on sales: The moderating role of product and consumer characteristics. Journal of marketing,74(2), Zhu, L., Yin, G., & He, W. (2014). Is this opinion leader's review useful? Peripheral cues for online review helpfulness. Journal of Electronic Commerce Research, 15(4), Zillmann, D. (1994). Mechanisms of emotional involvement with drama. Poetics, 23(1), VI. Bijlagen Bijlage 1: stimuli 40

49 41

50 42

51 Bijlage 2: Voorbeeld pretest Qualtrics Welke review de respondenten te lezen kregen was afhankelijk van de conditie. De andere voorbeelden zijn te vinden in bijlage 1. 43

52 44

53 45

54 46

55 47

56 Bijlage 3: hoofdonderzoek 48

57 49

58 Dit is 1 van de 6 versies, de anderen staan in bijlage 1 50

59 51

60 52

61 53

62 54

63 Bijlage 4 SPSS-output pretest Bijlage 4.1 Geslacht respondenten Statistics Wat is uw geslacht? N Valid 23 Missing 0 Wat is uw geslacht? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Man 11 47,8 47,8 47,8 Vrouw 12 52,2 52,2 100,0 Total ,0 100,0 Bijlage 4.2 leeftijd respondenten Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Wat is uw leeftijd (in cijfers, bijvoorbeeld 22) ,00 2,174 Valid N (listwise) 23 Bijlage 4.3 betrouwbaarheidsanalyse meetschaal attitude toward product recommendations Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,

64 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Beoordeel de volgende statements over deze online review.-ik vind deze online review op Tripadvisor geloofwaardig Beoordeel de volgende statements over deze online review.-ik vertrouw online reviews op Tripadvisor Beoordeel de volgende statements over deze online review.-ik geloof dat aanbevelingen op Tripadvisor betrouwbaar zijn Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation 10,09 4,291,599,856 9,91 5,891,847,611 10,18 5,764,620,763 Bijlage 4.4 Betrouwbaarheids analyse experience-taking Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,950 7 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Beoordeel de volgende statements-ik had het gevoel dat ik me in de 27, ,500,956,930 schoenen van de schrijver kon plaatsen. Beoordeel de volgende statements-ik had het gevoel dat ik dezelfde 27, ,528,717,951 gedachtegang had als de schrijver. Beoordeel de volgende statements-ik kon de 28,0000 gevoelens van de schrijver 63,000,858,939 zelf voelen. Cronbach's Alpha if Item Deleted Cronbach's Alpha if Item Deleted 56

65 Beoordeel de volgende statements-ik kon mezelf inleven in de situatie van de schrijver. Beoordeel de volgende statements-ik begreep de gebeurtenissen die in de online review werden beschreven en het leek alsof ik ze zelf geschreven zou kunnen hebben. Beoordeel de volgende statements-op sleutelmomenten in de online review, begreep ik wat de schrijver meemaakte. Omschaling_exptak_anoni emik 27, ,361,870,938 27, ,778,839,942 27, ,194,912,934 26, ,000,690,953 Bijlage 4.5 gepaarde T-test anoniem: persoonlijk_onpersoonlijk Paired Samples Statistics Pair 1 Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven Mean N Std. Deviation Std. Error Mean 3,89 9 2,028,676 5,00 9 1,871,624 Paired Samples Correlations Pair 1 Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven & Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.- Persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven N Correlation Sig. 9 -,231,550 57

66 Paired Samples Test Pair 1 Paired Differences Mean Std. Std. Error Deviation Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t df Sig. (2- tailed) Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven - Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.- Persoonlijk -1,111 3,060 1,020-3,463 1,241-1,089 8,308 geschreven:onpersoonlijk geschreven Bijlage 4.6 Gepaarde T-test in group: persoonlijk_onpersoonlijk Paired Samples Statistics Pair 1 Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven Mean N Std. Deviation Std. Error Mean 2,63 8,744,263 5,00 8,926,327 Paired Samples Correlations Pair 1 Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven & Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.- Persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven N Correlation Sig. 8 -,207,622 58

67 Paired Samples Test Pair Duid aan wat u van de inhoud van de online 1 review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven - Duid aan wat u van de inhoud van de online review vindt.-persoonlijk geschreven:onpersoonlijk geschreven Bijlage 4.7 Gepaarde T-test anoniem: geloofwaardigheid Paired Differences Std. Std. Error Mean Deviation Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- df tailed) - 2,375 1,302,460-3,464-1,286-5,158 7,001 Paired Samples Test Pair Somschaal_geloofw_ano_ik - 1 Somschaal_geloofw_ano_3e Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- df tailed),14815,86781, ,51891,81520,512 8,622 Bijlage 4.8 Gepaarde T-test in-group: geloofwaardigheid Paired Samples Test Pair Somschaal_geloofw_ingr_ik - 1 Somschaal_geloofw_ingr_3e Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- df tailed),66667,50395,17817, , ,7427,007 Bijlage 4.9 Gepaarde T-test out-group: geloofwaardigheid Paired Samples Test Pair Somschaal_geloofw_ougr_ik - 1 Somschaal_geloofw_ougr_3e Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- df tailed),83333,45947,18758, , ,443 5,007 59

68 Bijlage 4.10 Gepaarde T-test anoniem: experience-taking Paired Samples Test Paired Differences Pair Somschaal_exptak_ano_ik - 1 Somschaal_exptak_ano_3e Mean Std. Deviation Bijlage 4.11 Gepaarde T-test in-group: experience-taking Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- dftailed), ,30572, , , ,1778,273 Paired Samples Test Pair Somschaal_exptak_ingr_ik - 1 Somschaal_exptak_ingr_3e Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- dftailed) 1,55357,91772,32446, , ,7887,002 Bijlage 4.12 Gepaarde T-test out-group: experience-taking Paired Samples Test Pair Somschaal_exptak_outgr_ik - 1 Somschaal_exptak_outgr_3e Paired Differences Mean Std. Deviation Std. Error Mean 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper t Sig. (2- df tailed) 1,88095,96644,39455, , ,767 5,005 Bijlage 4.13: Gemiddelden zou de schrijver tot mijn sociale kring kunnen behoren: in-group Descriptive Statistics Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou tot mijn sociale kring kunnen behoren. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou tot mijn sociale kring kunnen behoren. N Minimum Maximum Mean Std. Deviation ,56 1, ,22 1,641 60

69 Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou ,88 1,126 tot mijn sociale kring kunnen behoren. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou ,25 1,165 tot mijn sociale kring kunnen behoren. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou ,00 1,414 tot mijn sociale kring kunnen behoren. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review zou ,00 1,265 tot mijn sociale kring kunnen behoren. Valid N (listwise) 0 Bijlage 4.14 Gemiddelden zou de schrijver tot mijn sociale kring kunnen behoren: anoniem Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,33 1,500 anoniem. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,89 1,054 anoniem. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,50 1,604 anoniem. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,62 1,768 anoniem. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,33,816 anoniem. Beantwoord de volgende statement.-de schrijver van de online review is ,00 2,366 anoniem. Valid N (listwise) 0 61

70 Bijlage 5: Hoofdonderzoek Bijlage 5.1 Leeftijd respondenten Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Wat is uw leeftijd? (in cijfers, bijvoorbeeld 22) ,84 18,314 Valid N (listwise) outlier (265) datacleanen wijzigden de leeftijd naar 26 en 25 om te kijken of er een invloed zou zijn op de gemiddelde leeftijd. Was niet het geval daarom 26. Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Wat is uw leeftijd? (in cijfers, bijvoorbeeld 22) ,48 2,416 Valid N (listwise) 174 Bijlage 5.2 Geslacht respondenten Wat is uw geslacht? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Man 64 36,8 36,8 36,8 Vrouw ,2 63,2 100,0 Total ,0 100,0 Bijlage 5.3 Indeling condities Groep * Perspectief Crosstabulation Count Perspectief ik-perspectief 3epersoonsperspe ctief Total Groep in-groep out-groep anoniem Total

71 Bijlage 5.4 Mate van lezen In welke mate leest u online reviews? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Nooit 8 4,6 4,6 4,6 Zelden 52 29,9 29,9 34,5 Regelmatig 99 56,9 56,9 91,4 Zeer vaak 15 8,6 8,6 100,0 Total ,0 100,0 Bijlage 5.5 Kennis tripadvisor Kent u de website Tripadvisor.com? Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid Ja ,4 87,4 87,4 Nee 22 12,6 12,6 100,0 Total ,0 100,0 Bijlage 5.6 Betrouwbaarheid zelf ontworpen meetschaal Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,911 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb 19,03 25,901,761,893 gelezen, beïnvloedt mijn aankoopbeslissing. Beantwoord volgende statements.-mocht je aan het twijfelen zijn om een hotel te boeken, hoe 18,93 28,192,737,901 waarschijnlijk zou je voor dit hotel kiezen? Beantwoord volgende statements.-ik denk dat de online review die ik net heb gelezen, behulpzaam is. 19,02 23,329,851,874 Cronbach's Alpha if Item Deleted 63

72 Beantwoord volgende statements.-stel dat je overgaat tot het boeken van een hotel, hoe waarschijnlijk zou het zijn dat je deze review zou gebruiken bij jouw beslissing? Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb gelezen, was zeer informatief. 19,28 25,325,740,898 19,09 23,714,805,885 Bijlage 5.7 Betrouwbaarheidsanalyse meetschaal experience-taking Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,921 7 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Beoordeel de volgende statements.-ik had het gevoel dat ik me in de schoenen van de schrijver kon plaatsen. Beoordeel de volgende statements.-ik had het gevoel dat ik dezelfde gedachtegang had als de schrijver. Beoordeel de volgende statements.-ik kon de gevoelens van de schrijver zelf voelen. Beoordeel de volgende statements.-ik kon mezelf inleven in de situatie van de schrijver. Beoordeel de volgende statements.-ik begreep de gebeurtenissen die in de online review werden beschreven en het leek alsof ik ze zelf geschreven zou kunnen hebben. Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation 24, ,393,829,901 25, ,130,836,901 25, ,907,770,907 24, ,686,865,897 24, ,930,815,902 Cronbach's Alpha if Item Deleted 64

73 Beoordeel de volgende statements.-op sleutelmomenten in de online review, begreep ik 24, ,169,650,919 wat de schrijver meemaakte. Omschaling_ExpTak6 24, ,920,523,931 Bijlage 5.8 Betrouwbaarheidsanalyse schaal opinion leaders Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,884 6 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Beantwoord volgende statements.-wanneer ik het overweeg om een hotel te boeken, vraag ik anderen om advies. Beantwoord volgende statements.-ik hoor graag anderen hun opinie vooraleer ik een hotel boek. Beantwoord volgende statements.-ik voel me er beter bij om een hotel te boeken wanneer ik anderen hun opinie heb gekregen. Omschaling_opinionseeke r2 Omschaling_opinionseeke r3 Omschaling_opinionseeke r6 Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation 24, ,383,742,856 24, ,401,743,856 24, ,390,687,865 24, ,403,644,872 25, ,723,721,860 24, ,612,648,871 Bijlage 5.9: Manipulatie T-test experience-taking & perspectief Cronbach's Alpha if Item Deleted Group Statistics Perspectief N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Somschaal_Experience_tak ik-perspectief 71 4,8873,86927,10316 ing 3e-persoonsperspectief 103 3,6075 1,28987,

74 Independent Samples Test Somschaal_Experience_taki ng Bijlage 5.10 Schaalconstructie Equal variance 15,93 s 4 assumed Equal variance s not assumed Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df,00 0 Communalities Initial Extraction Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb 1,000,727 gelezen, beïnvloedt mijn aankoopbeslissing. Beantwoord volgende statements.-mocht je aan het twijfelen zijn om een hotel te boeken, hoe 1,000,692 waarschijnlijk zou je voor dit hotel kiezen? Beantwoord volgende statements.-ik denk dat de online review die ik net 1,000,829 heb gelezen, behulpzaam is. Beantwoord volgende statements.-stel dat je overgaat tot het boeken van een hotel, hoe waarschijnlijk zou het zijn dat je deze review zou gebruiken bij jouw beslissing? 1,000,691 7,29 3 7,81 8 Sig. (2- tailed ) Mean Differenc e Std. Error Differenc e 172,000 1,27983, ,93 2,000 1,27983, % Confidence Interval of the Difference Lower Upper,9334 7, , ,

75 Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb gelezen, was zeer informatief. 1,000,769 Extraction Method: Principal Component Analysis. Total Variance Explained Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 3,709 74,175 74,175 3,709 74,175 74,175 2,467 9,343 83,517 3,351 7,019 90,536 4,286 5,723 96,258 5,187 3, ,000 Extraction Method: Principal Component Analysis. Component Matrix a Component 1 Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb,852 gelezen, beïnvloedt mijn aankoopbeslissing. Beantwoord volgende statements.-mocht je aan het twijfelen zijn om een,832 hotel te boeken, hoe waarschijnlijk zou je voor dit hotel kiezen? Beantwoord volgende statements.-ik denk dat de online review die ik net,911 heb gelezen, behulpzaam is. Beantwoord volgende statements.-stel dat je overgaat tot het boeken van een hotel, hoe,831 waarschijnlijk zou het zijn dat je deze review zou gebruiken bij jouw beslissing? Beantwoord volgende statements.-de online review die ik net heb,877 gelezen, was zeer informatief. 67

76 Extraction Method: Principal Component Analysis. a. 1 components extracted. Bijlage 5.11: Hypothese 1: ANOVA ANOVA Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 34, ,931 16,041,000 Within Groups 374, ,178 Total 409, Bijlage 5.12 Hypothese 2: ANOVA Descriptives Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum ik-perspectief 71 5,03 1,309,155 4,72 5, epersoonsperspectief 103 4,12 1,580,156 3,81 4, Total 174 4,49 1,538,117 4,26 4, Descriptives Somschaal_Experience_taking 95% Confidence Interval for Mean N Mean Std. Deviation Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum ik-perspectief 71 4,8873,86927, ,6816 5,0931 1,71 6,43 3epersoonsperspectief 103 3,6075 1,28987, ,3554 3,8596 1,00 6,43 Total 174 4,1297 1,29793, ,9355 4,3239 1,00 6,43 ANOVA Somschaal_Experience_taking Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 68, ,842 53,194,000 Within Groups 222, ,294 Total 291, Bijlage 5.13: Hypothese 3: mediatie-analyse Pad c getest in hypothese 1, pad a getest in hypothese 2. Pad b zie hieronder (ANOVA) 68

77 ANOVA Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 258, ,194 6,549,000 Within Groups 150, ,098 Total 409, Run MATRIX procedure: **************** PROCESS Procedure for SPSS Release 2.13 ***************** Written by Andrew F. Hayes, Ph.D. Documentation available in Hayes (2013). ************************************************************************** Model = 4 Y = Nuttig X = Perspect M = ExpTak Sample size 174 ************************************************************************** Outcome: ExpTak Model Summary R R-sq MSE F df1 df2 p,4860,2362 1, ,1940 1, ,0000,0000 Model coeff se t p LLCI ULCI constant 6,1672, ,0942,0000 5,5901 6,7442 Perspect -1,2798,1755-7,2934,0000-1,6262 -,9335 ************************************************************************** Outcome: Nuttig Model Summary R R-sq MSE F df1 df2 p,7647,5848, ,4043 2, ,0000,0000 Model coeff se t p LLCI ULCI constant,0285,4854,0587,9533 -,9296,9865 ExpTak,9585, ,3415,0000,8266 1,0904 Perspect,3151,1760 1,7903,0752 -,0323,6625 ************************** TOTAL EFFECT MODEL **************************** 69

78 Outcome: Nuttig Model Summary R R-sq MSE F df1 df2 p,2921,0853 2, ,0413 1, ,0000,0001 Model coeff se t p LLCI ULCI constant 5,9398, ,6625,0000 5,1913 6,6884 Perspect -,9117,2276-4,0052,0001-1,3610 -,4624 ***************** TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS ******************** Total effect of X on Y Effect SE t p LLCI ULCI -,9117,2276-4,0052,0001-1,3610 -,4624 Direct effect of X on Y Effect SE t p LLCI ULCI,3151,1760 1,7903,0752 -,0323,6625 Indirect effect of X on Y Effect Boot SE BootLLCI BootULCI ExpTak -1,2267,1740-1,5708 -,8812 ******************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS ************************* Number of bootstrap samples for bias corrected bootstrap confidence intervals: 5000 Level of confidence for all confidence intervals in output: 95, END MATRIX Bijlage 5.14 Hypothese 4: ANOVA Descriptives Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig N Mean Std. Deviation 95% Confidence Interval for Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum in-groep 80 4,59 1,420,159 4,27 4, out-groep 47 4,38 1,726,252 3,88 4, anoniem 47 4,43 1,557,227 3,97 4, Total 174 4,49 1,538,117 4,26 4,

79 ANOVA Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1,494 2,747,313,732 Within Groups 407, ,386 Total 409, Multiple Comparisons Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig (I) Groep (J) Groep Mean Difference (I-J) Std. Error Sig. 95% Confidence Interval Lower Bound Upper Bound Bonferroni in-groep out-groep,205,284 1,000 -,48,89 anoniem,162,284 1,000 -,52,85 out-groep in-groep -,205,284 1,000 -,89,48 anoniem -,043,319 1,000 -,81,73 anoniem in-groep -,162,284 1,000 -,85,52 out-groep,043,319 1,000 -,73,81 Tamhane in-groep out-groep,205,298,870 -,52,93 anoniem,162,277,915 -,51,84 out-groep in-groep -,205,298,870 -,93,52 anoniem -,043,339,999 -,87,78 anoniem in-groep -,162,277,915 -,84,51 out-groep,043,339,999 -,78,87 Bijlage 5.15 Hypothese 5: interactie-effect: 2-factor ANOVA Between-Subjects Factors Value Label N Perspect 1,00 ik-perspectief 71 2,00 3epersoonsperspe 103 ctief Groep 1,00 in-groep 80 2,00 out-groep 47 3,00 anoniem 47 71

80 Descriptive Statistics Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig Perspect Groep Mean Std. Deviation N ik-perspectief in-groep 5,04 1, out-groep 5,41 1, anoniem 4,65 1, Total 5,03 1, e-persoonsperspectief in-groep 4,37 1, out-groep 3,48 1, anoniem 4,21 1, Total 4,12 1, Total in-groep 4,59 1, out-groep 4,38 1, anoniem 4,43 1, Total 4,49 1, Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig Type III Sum of Source Squares df Mean Square F Sig. Corrected Model 55,189 a 5 11,038 5,234,000 Intercept 3240, , ,841,000 Perspect 40, ,636 19,269,000 Groep 2, ,434,680,508 Perspect * Groep 15, ,807 3,702,027 Error 354, ,109 Total 3915, Corrected Total 409, a. R Squared =,135 (Adjusted R Squared =,109) 1. Perspect Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?- Niet nuttig:zeer nuttig 95% Confidence Interval Perspect Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound ik-perspectief 5,033,173 4,692 5,374 3e-persoonsperspectief 4,020,153 3,717 4,322 72

81 2. Groep Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig 95% Confidence Interval Groep Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound in-groep 4,704,173 4,362 5,047 out-groep 4,445,212 4,026 4,864 anoniem 4,430,212 4,012 4, Perspect * Groep Dependent Variable: Hoe nuttig was de online review die u net gelezen hebt?-niet nuttig:zeer nuttig 95% Confidence Interval Perspect Groep Mean Std. Error Lower Bound Upper Bound ik-perspectief in-groep 5,038,285 4,476 5,601 out-groep 5,409,310 4,798 6,020 anoniem 4,652,303 4,054 5,250 3e-persoonsperspectief in-groep 4,370,198 3,980 4,761 out-groep 3,480,290 2,907 4,053 anoniem 4,208,296 3,623 4,794 73

82 Bijlage 5.16 process Hayes Run MATRIX procedure: **************** PROCESS Procedure for SPSS Release ************** Written by Andrew F. Hayes, Ph.D. Documentation available in Hayes (2013). ************************************************************************** Model = 1 Y = Nuttig X = Perspect M = Groep Sample size 174 ************************************************************************** Outcome: Nuttig Model Summary R R-sq MSE F df1 df2 p,3065,0939 2,1824 5,8756 3, ,0000,

83 Model coeff se t p constant 6,3703,9596 6,6388,0000 Groep -,1987,4584 -,4335,6652 Perspect -,9850,5613-1,7547,0811 int_1,0163,2760,0591,9529 Interactions: int_1 Perspect X Groep R-square increase due to interaction(s): R2-chng F df1 df2 p int_1,0000,0035 1, ,0000,9529 ************************************************************************* Conditional effect of X on Y at values of the moderator(s): Groep Effect se t p 1,0000 -,9687,3297-2,9378,0038 1,8103 -,9554,2307-4,1415,0001 2,6458 -,9418,3174-2,9674,0034 Values for quantitative moderators are the mean and plus/minus one SD from mean. Values for dichotomous moderators are the two values of the moderator. NOTE: For at least one moderator in the conditional effects table above, one SD below the mean was replaced with the minimum because one SD below the mean is outside of the range of the data. ************************************************************************** Data for visualizing conditional effect of X on Y Paste text below into a SPSS syntax window and execute to produce plot. DATA LIST FREE/Perspect Groep Nuttig. BEGIN DATA. 1,0000 1,0000 5,2029 2,0000 1,0000 4,2342 1,0000 1,8103 5,0551 2,0000 1,8103 4,0996 1,0000 2,6458 4,9027 2,0000 2,6458 3,9609 END DATA. GRAPH/SCATTERPLOT=Perspect WITH Nuttig BY Groep. ******************** ANALYSIS NOTES AND WARNINGS ************************* Level of confidence for all confidence intervals in output: 75

84 95, END MATRIX