Waarom kopen we altijd meer dan we nodig hebben? (Universiteit van Vlaanderen)
Categorie archief: Marketing
Twitter gaat ‘opruimen’, maar wat met de doden?
De baas van Twitter kondigde het natuurlijk met een tweet aan:
Lijkt logisch, zeker omdat hij eerder al aangaf dat hij zich ergerde aan bots of aan opgeblazen gebruikerscijfers. Maar… accounts kunnen om verschillende redenen al jaren inactief zijn. Mensen kunnen er op uitgekeken zijn, het platform bewust links laten liggen, of… er gewoon niet meer zijn. De voorbije jaren heb ik ook verschillende kleppers op Twitter weten sterven.
Facebook heeft een hele procedure ondertussen voor bij een overlijden van een gebruiker. Ondertussen heeft Musk wel aangegeven dat de accounts niet zomaar zullen verdwijnen maar gearchiveerd zullen worden:
Maar blijkbaar is het vooral de bedoeling om accounts vrij te kunnen geven. En dit maakt het wellicht nog pijnlijker: wat als opeens een naam/nick/account van iemand die gestorven is, opeens door iemand anders weer ‘tot leven’ wordt gebracht?
Misschien lijkt het een klein stormpje, naast alle anderen zaken waar het platform door aan het gaan is, maar wel eentje die mensen echt pijn kan doen.
Waarom jouw geld helemaal niet op de bank staat! (Universiteit van Nederland)
YouTube-ster spreekt zich uit tegen haar ouders die haar onder druk tewerkstellen (Linda Duits)
Deze blogpost verscheen eerst op dieponderzoek.nl.
In Amerika* is er nauwelijks wettelijke bescherming voor kinderen die als influencer te werk worden gesteld. Zogeheten ‘kidfluencers’ kunnen miljoenen verdienen, geld dat niet noodzakelijkerwijs naar hen gaat. Maar kleine kinderen worden groot. In een artikel in Teen Vogue dat afgelopen vrijdag viraal ging spreekt een kidfluencer zich uit tegen haar ouders die haar als peuter voor de camera zetten:
“When the family’s channel started to rake in the views, Claire says both her parents left their jobs because the revenue from the YouTube channel was enough to support the family and to land them a nicer house and new car. “That’s not fair that I have to support everyone,” she said. “I try not to be resentful but I kind of [am].” Once, she told her dad she didn’t want to do YouTube videos anymore and he told her they would have to move out of their house and her parents would have to go back to work, leaving no money for “nice things.””
Claire – niet haar echte naam – is nu tiener en maakt nog steeds video’s, onder druk.
“Claire says her father has told her he may be her father, but he’s also her boss. “It’s a lot of pressure,” she said. When Claire turns 18 and can move out on her own, she’s considering going no-contact with her parents. Once she doesn’t live with them anymore, she plans to speak out publicly about being the star of a YouTube channel. She’ll even use her real name. Claire wants people to know how her childhood was overshadowed by social media stardom that she didn’t choose. And she wants her parents to know: “nothing they do now is going to take back the years of work I had to put in.””
Het wachten is op meerdere van dit soort kindsterren die zich tegen hun ouders keren.
*In Nederland is het overigens niet veel beter geregeld. De VPRO maakte in 2019 een docureeks over kindvloggers die laat zien hoe ver ouders gaan zonder goed na te denken over de gevolgen voor hun kinderen. In oktober 2021 kondigde het ministerie van Sociale Zaken een meldpunt aan dat inmiddels actief is, maar nadere regelgeving ontbreekt nog steeds.
Moeten we ons zorgen maken over de nieuwe ‘bold glamour’ filter op TikTok? (Linda Duits)
Deze blogpost verscheen eerst op dieponderzoek.nl.
“Psychological warfare” en “pure evil” noemde iemand op Twitter het nieuwe ‘schoonheids’-filter op TikTok. In zijn twitterdraad zie je video’s van influencers die zich allemaal verbazen over hoe goed het Bold Glamour werkt (zie hier mij als voorbeeld). Je kunt niet meer zien dat het een filter is, in de zin dat het uitstekend meebeweegt met de maker. De influencers zeggen allemaal hoe eng ze de filter vinden en hoe zich zorgen maken om de effecten ervan op jonge meisjes.
Eerder deze week ging er al een ander TikTok-filter viraal, Teenage Look, dat je laat zien hoe je eruit zag toen je een tiener was. Daarop waren de reacties vaak emotioneel: mensen moesten huilen bij het terugzien van hun jongere ik. Dat filter confronteert ons met vergankelijkheid, en zeker in een wereld waarin we jeugdigheid tot belangrijkste schoonheidswaarde hebben verheven, zou dat slecht voor je zelfbeeld.
De look van het Bold Glamour-filter is niet nieuw. Op Snapchat en Instagram kan je al jaren zien hoe je eruit ziet met lipfillers of perfecte make-up. De zorgen gaan nu om de kwaliteit van de filters. Dankzij vergevorderde Augmented Reality-technieken kan je een video maken waaruit niet duidelijk wordt dat er een filter is toegepast. Er is dus iets nieuws aan de hand en ‘nieuw+media’ leidt altijd tot zorgen.
In hoeverre zijn zorgen terecht?
Allereerst valt me op dat de influencers in de video’s in de twitterdraad allemaal laten zien hoe zij er ‘echt’ uitzien. Authenticiteit is cruciaal voor influencers en dus zie je op beeldgerichte sociale netwerken veel contentmakers de wereld ‘achter de schermen’ laten zien. Ze leggen uit hoe zij poseren om het meest gunstig op beeld te komen, ze vertellen over hoe ze filters en make-uptechnieken gebruiken om knapper te lijken en delen beelden die het verschil laten zien. Het zijn kleine lesjes mediawijsheid voor hun volgers.
Dat punt is vervolgens belangrijk: juist vanwege de alomtegenwoordigheid van filters, van de beauty tot de dieren tot jezelf als renaissance-schilderij, zijn gebruikers van deze platformen op de hoogte van het bestaan van filters en de manipulatie van de werkelijkheid. Het is dan ook een empirische vraag of mensen gaan denken dat influencers er echt zo uitzien. Eerst dat onderzoek zien, dan geloven. Ik vermoed eerder een klassiek derdepersoonseffect, dat wil zeggen: als het gaat om media-effecten denken mensen dat zij zelf niet vatbaar zijn voor media-effecten maar anderen wel, waarbij die anderen vaak anders zijn in termen van leeftijd en opleidingsniveau.
Misschien zorgt het bestaan van zulke filters juist wel voor het tegenovergestelde als waar mensen zich zorgen om maken, opperde iemand op Twitter:
Als ik naar de praktijk van filters kijk zie ik vooral veel spel. Het is leuk om uit te proberen hoe je eruit ziet als glamourpoes, als bejaarde of als de vermannelijkte versie van jezelf. Het is ook leuk zulke beelden te delen met bekenden. En tot is het misschien ook wel ‘leuk’ om je er zorgen over te maken. Vooralsnog zie ik daar echter echt geen reden toe.
Wat big data ons niet kan leren over daten (Linda Duits)
Deze post verscheen eerder op dieponderzoek.nl.
Seth Stephens-Davidowitz is econoom en schrijver, bekend van het boek Everybody Lies. Daarin kijkt hij naar zoekopdrachten in plaats van naar survey-antwoorden, om te betogen dat mensen eerlijker zijn tegen Google dan tegen onderzoekers. Om zijn nieuwe boek Don’t Trust Your Gut: Using Data to Get What You Really Want in Life te promoten verscheen er een artikel van hem op Wired over dating en data science, met de catchy titel ‘People Are Dating All Wrong, According to Data Science’. Klopt dat?
Datagedreven
Stephens-Davidowitz’s stijl is aanstekelijk en gepersonaliseerd. In plaats van te beschrijven dat ene Samantha Joel 43 bestaande datasets combineerde en daarop een kunstmatige intelligentie losliet, schrijft hij over “a young, energetic, uber-curious, and brilliant scientist, Samantha Joel” die “recruited a large number of scientists”. Dat leidde dan tot een indrukwekkende dataset.
“Joel and her team didn’t just have more data than everybody else in the field. They had better statistical methods. Joel and some of the other researchers had mastered machine learning, a subset of artificial intelligence that allows contemporary scholars to detect subtle patterns in large mounds of data. One might call Joel’s project the AI Marriage, as it was among the first studies to utilize these advanced techniques to try to predict relationship happiness.”
Het is hyperbolisch taalgebruik dat de hype rond big data en data science (alsof niet alle wetenschap datagedreven is) aanwakkert: het idee is dat als je dataset maar groot genoeg is, je alle antwoorden kunt vinden. Dat blijkt niet zomaar zo te zijn, ook niet in het geval de zoektocht naar een romantische partner.
Opzet studie
Het is veelzeggend dat Stephens-Davidowitz nauwelijks iets vertelt over de onderzoeksvragen en de gehanteerde methode. Nu is het alsof de ‘AI Marriage’ magisch analyses uitvoerde, in plaats van door mensen werd gevoed met specifieke data. Uiteraard staat deze informatie wel in het artikel over de studie.
Er werden 43 datasets gecombineerd, met daarin in totaal 11.196 stellen die meermaals ondervraagd zijn, variërend van twee tot elf keer, over een tijdsperiode variërend van twee tot 48 maanden. Deze data zeggen dus sowieso niets over relaties langer dan vier jaar. De onderzoekers wilden weten hoeveel van de variantie in relatiekwaliteit verklaard kan worden en welke psychologische maten het beste zijn in relatiekwaliteit voorspellen. De mate van verklaarde variantie verwijst naar de grootte van de voorspellende waarde van een variabele.
Resultaten volgens Stephens-Davidowitz
In zijn boek en op Wired schrijft Stephens-Davidowitz dat big data ons niet kan helpen bij het vinden van een romantische partner. Volgens hem is er geen set van eigenschappen die geluk in de liefde garandeert en geen AI die kan voorspellen welke twee mensen met elkaar geluk gaan vinden. De factoren die wél voorspellende kracht hebben gaan over de respondent zelf, dus degene die de vragenlijst ingevuld had. Als iemand tevreden over zijn leven was voor de relatie begon, vrolijk ingesteld en niet depressief was, dan was de kans groter op een succesvolle relatie.
In de rest van het stuk reflecteert Stephens-Davidowitz op wat het betekent dat de resultaten van zo’n omvattend onderzoek exact hetzelfde is als de common sense-wijsheid “Nobody can make you happy until you’re happy with yourself first”. Hij blijft – uiteraard – enthousiast over een ‘data driven life’ en legt zich er maar bij neer:
“we data geeks must also accept [sic] when the data confirms conventional wisdom or clichéd advice. We must be willing to go wherever the data takes us, even if that is to findings like those featured on Daily Inspirational Quotes.”
Zijn uiteindelijke conclusie is dat we het verkeerde najagen op de datemarkt: lange mannen met sexy banen gaan ons niet gelukkig maken. Goh.
Resultaten volgens de studie
Het is belangrijk op te merken dat het onderzoek nooit ging over lange mannen met sexy banen. Lengte van de partner komt in het gehele onderzoek niet voor, de enige variabele die over uiterlijk ging was de mate waarin iemand de partner aantrekkelijk vond. In plaats daarvan staat in het onderzoek een onderscheid centraal tussen individuele variabelen (over de respondent zelf) en relatie-specifieke variabelen (over de partner en over de relatie), en gaat de conclusie over het verschil daartussen. Ook daarover rapporteert Stephens-Davidowitz verkeerd.
Relatie-variabelen, dus de manier waarop een respondent naar de relatie en de partner kijkt, verklaren 45 procent van de variantie aan het begin van het onderzoek en tot 18 procent van de variantie in relatiekwaliteit aan het einde van de studie. Individuele variabelen verklaren minder variantie, maar nog steeds 21 procent aan het begin en 12 aan het eind. Deze uitkomst sluit aan bij bestaande meta-analyses, oftewel: dit wisten we al.
Implicaties
Er is dus een grote mismatch tussen wat Stephens-Davidowitz beweert op basis van dit onderzoek en het onderzoek zelf. Het klinkt natuurlijk leuk: de belofte dat we beter zouden kunnen daten als we meer datagedreven zouden zijn. ‘Big data’ suggereert dat we voorbij menselijke fouten kunnen gaan – de computer weet het beter. Maar al aan het begin gaan hier dingen mis.
Wat zou goed daten inhouden? Dat we direct een partner voor het leven vinden? Dat zou betekenen dat mensen niet daten voor de seks en het impliceert dat een levenslange partner ideaaltypisch is boven bijvoorbeeld meerdere langdurige partners.
Een tweede fout is het idee dat partnerkeuze en/of relatiesucces überhaupt te verklaren is met kenbare variabelen. Mensen vinden het heel moeilijk te omschrijven waarom ze op iemand vallen, het meest in de buurt komt vaak ‘die persoon is fijn om bij te zijn’. Als onafhankelijke (voorspellende) variabele heb je daar niets aan als onderzoek want de samenhang met de afhankelijke variabele is veel te groot. De beste voorspeller voor geluk in de liefde is dan of je graag bij iemand bent. Daar verkoop je geen boeken mee.
Het werk van de YouTuber: slaaf van grillen van de aandachtsspanne van anderen (Linda Duits)
Deze post verscheen eerst op dieponderzoek.nl.
Het leven van een influencer gaat niet over rozen. Voor buitenstaanders is de arbeid die je verricht grotendeels onzichtbaar (zie wat ik daarover schreef met Cesar Majorana), tegelijkertijd werk je voor die buitenstaander – in de zin dat je probeert zijn views en likes te scoren. Onder influencers komen dan ook veel burnouts voor. Het is werk waar je niet makkelijk uitstapt: je hebt een schare volgers opgebouwd, daar verdien je geld mee en het is moeilijk die ‘deal’ te laten schieten en je om te scholen.
Op Vox schreef Rebecca Jennings over wat zij onhandig het YouTube-brein noemt: wat er gebeurt met je hersenen
“when you are both creatively and financially subject to the whims of other people’s attention spans for years at a time, weighed down by neverending demand for more content for dwindling returns.”
Onhandig, omdat het dus gaat om de hersenen van de contentmaker, niet van de gebruiker. Ter vergelijking, het twitterbrein ziet ze als mensen die op Twitter voortdurend boos zijn, het instagrambrein als te materialistisch en het tiktokbrein als onvoorwaardelijk trend-toegewijd. Maar Jennings signaleert wel iets relevants over het carrièrepad van vloggers.
Zij beginnen vaak jong en als ze succesvol blijken, zijn ze YouTuber for life. Jennings schrijft dat niet toe aan het systeem, maar aan de persoonlijkheden van de YouTubers die het maken. Ze noemt ze “fervently individualistic”, “a little bitter” en “keenly, almost freakishly attuned to the in-depth analytics YouTube provides for them”. Daaruit spreekt weinig empathie, en daarmee laat ze YouTube veel te makkelijk ontsnappen aan systeemkritiek. Het is immers YouTube dat, zoals Jennings zelf schrijft, de vlogger overstelpt met feedback over welke content het goed doet en welke niet.
Het lot van de YouTuber doet denken aan dat van kindsterretjes, zoals Miley Cyrus: op een gegeven moment past het pad en het imago niet meer, en dan moeten ze vrij breken. Dat gaat in de meeste gevallen niet goed. Het verschil is dat de oude kindsterren waren overgeleverd aan de wensen en financiële belangen van ouders, studio’s of platenmaatschappijen, de online generatie is slaaf aan de grillen van het algoritme. Tel daarbij op dat het online nog moeilijker is persoon en persona uit elkaar te houden, dus wie je echt bent en de persona die je neerzet in je vlogs, en je ziet dat deze mensen eerder hulp en sympathie verdienen dan kritiek en hoon.
Beeld: vlogger Dan Howell die na drie jaar radiostilte in een recent vlog uitlegt waarom hij met YouTube wilde stoppen.
Games bespioneren gamers om ze geld afhandig te maken (Linda Duits)
Deze post verscheen eerst op dieponderzoek.nl.
Games leunen op regels: een actie van een speler kan verschillende gevolgen hebben, op basis van vooraf bekende regels. Eén manier om games te definiëren is dan dat games systemen zijn die menselijke handelingen omzetten in kenbare en voorspelbare output. Anders gezegd: de acties die je verricht in een game leveren data op. En waar data is, is surveillance.
Game-onderzoekers waarschuwen er al langer voor dat bedrijven en overheden burgers bespioneren in games (zie dit themanummer uit 2014). Gameplay, dus hoe een speler speelt, kan gekoppeld worden aan gegevens over zijn persoonlijkheid, om tot verbanden te komen als ‘plichtsgetrouwe spelers doen graag saaie taakjes zoals vissen’ (een voorbeeld uit een onderzoek). Wired gebruikt dit voorbeeld om vervolgens te waarschuwen voor “a new industry of firms selling middleware “data analytics” tools”.
Deze bedrijven gebruiker de data van spelers om strategisch voordeel te behalen voor gameontwikkelaars. Voor hen is het immers handig om te weten wat voor soort gamers waardevol zijn, dat wil zeggen: wie speelt lang, wie is bereid veel geld te betalen voor een game of op een advertentie te klikken.
“These companies sell the eyeballs (and perhaps fingers, with playable ads) of their users to advertisers and mobilize data to best match users with advertisers based on the specifications of the advertiser or the software working on the advertiser’s behalf.”
Net als met andere vormen van online surveillance is het bewustzijn onder consumenten van dit soort praktijken laag. Het persoonlijk voordeel (een leuk spel spelen) weegt op tegen het vrijwel onzichtbare nadeel.
De vijf niveaus van hype (een handig overzicht, bruikbaar als tegengewicht)
Vond via Kottke dit zeer bruikbaar overzicht gemaakt door Johannes Klingebiel, te hanteren ook in het onderwijs. Meer uitleg vind je hier:
Is het wel slim om zomaar cookies te accepteren? (Universiteit van Vlaanderen)
X, Y of Einstein? 