’n Ontleding van drie Suid-Afrikaanse uitgewerye (NB-Uitgewers, LAPA Uitgewers en Protea Boekhuis) se Instagram-plasings

  • 0

’n Ontleding van drie Suid-Afrikaanse uitgewerye (NB-Uitgewers, LAPA Uitgewers en Protea Boekhuis) se Instagram-plasings

Burgert Senekal, Departement Rekenaarwetenskap en Informatika, Universiteit van die Vrystaat

LitNet Akademies Jaargang 17(3)
ISSN 1995-5928

Die artikel sal binnekort in PDF-formaat beskikbaar wees.

 

Opsomming

Instagram is een van die belangrikste sosialemediakanale vir bemarkingsdoeleindes. Alhoewel dit eers in 2010 gestig is, word Instagram al hoe meer die platform wat gebruik word om produkte te bemark en met verbruikers en potensiële verbruikers in gesprek te tree.

Die huidige studie ondersoek die Instagram-plasings van drie van die belangrikste Suid-Afrikaanse uitgewerye: NB-Uitgewers, LAPA Uitgewers en Protea Boekhuis. Hul plasings word vergelyk met onlangse navorsing ten opsigte van die gereeldheid van plasings teenoor gebruikersreaksies, die formaat van plasings teenoor gebruikersreaksies en die gebruik van hutsmerkers. Laastens word masjienleer gebruik om die emosionele inhoud van plasings te bepaal en met vorige navorsing oor Instagram as bemarkingsplatform te vergelyk. Die oogmerk is om te bepaal hoe aktief hierdie uitgewerye van Instagram gebruik maak en tot hoe ’n mate gebruikers op hul plasings reageer, asook om verskeie faktore te toets wat moontlik gebruikersreaksies kan beïnvloed. Daar word bevind dat hierdie uitgewerye eers onlangs van Instagram begin gebruik maak het en dat hulle nie daaglikse plasings maak nie, maar dat die meerderheid plasings positiewe foto’s is. Hierdie positiewe plasings ontvang ook gemiddeld meer voorkeure as negatiewe plasings, alhoewel die verskil tussen die getal voorkeure vir positiewe en negatiewe plasings klein is. Die aantal hutsmerkers wat saam met elke plasing gebruik word, speel egter nie ’n rol in die aantal voorkeure wat plasings ontvang nie. Voorstelle vir verdere navorsing word ook gemaak.

Trefwoorde: bemarking; Instagram; masjienleer; sosiale media; uitgewerye

 

Abstract

An analysis of Instagram posts by three South African publishers (NB Publishers, LAPA Publishers and Protea Boekhuis)

Social media has not only become an important feature of everyday life, but also an important platform for marketing purposes. Social media allows companies to market products and engage with customers and potential customers, build their brands and develop a closer relationship with customers. Because of its utility, most companies have some form of social media presence, and one of the most popular social media platforms in particular, Instagram, has become known for its marketing potential, either for companies directly or via influencers. In South Africa, 68% of the country’s largest brands use Instagram, making Instagram the fourth most popular social media platform for marketing purposes in South Africa. In addition, Instagram’s user numbers are growing annually worldwide and also in South Africa – the number of Instagram users in South Africa has grown from 3,8 million in September 2018 to 5,15 million by August 2020. This suggests that Instagram may become an even more important marketing platform in the near future.

The current study examines the Instagram posts of three of the most important South African publishers: NB Publishers (@nbpublishers), LAPA Publishers (@lapa_uitgewers) and Protea Boekhuis (@proteaboekhuis), from their first posts to 30 April 2020. Their posts are compared to recent research in terms of the number of followers, the frequency of posts versus user responses, the format of posts versus user responses, and the use of hashtags. Finally, machine learning is used to determine the emotional content of posts and compare results with previous research on Instagram as a marketing platform. The aim is to determine how actively these publishers use Instagram and to what extent users respond to their posts, as well as to test various factors that could potentially influence user reactions.

It is found that these publishers have only recently started using Instagram and that they do not post daily, but that the majority of posts are positive posts in a photo format. These positive posts also receive more likes on average than negative posts, although the difference between the number of likes for positive and negative posts is small. However, the number of hashtags used with each post does not play a role in the number of likes that the post receives.

These publishers’ Instagram accounts differed in important ways (until 30 April 2020), as shown in the following table.

Variable

NB Publishers

Protea Boekhuis

LAPA Publishers

Age of account (days)

959

811

1 059

Followers

3 905

796

1 492

Number of posts

367

239

488

Average posts per day

0,38

0,29

0,46

Most posts per day of week

Thursday

Monday

Friday

Most popular post format

Photo

Photo

Photo

Total likes

14 857

3 793

9 835

Average likes per post

40,48

15,87

20,15

Total comments

747

210

267

Average comments per post

2,04

0,88

0,55

Total hashtags

1 283

3 322

1 508

Average hashtags per post

3,5

13,9

3,09

Correlation hashtags/likes

-0,02

-0,05

-0,03

Positive posts

86,35%

81,5%

88,31%

Words per caption

76,95

16,48

33,84

Correlation words/likes

-0,05

0,11

0,11

 

LAPA Publishers has the oldest Instagram account of these three publishers and is the most active in terms of the number of posts, but, on average, posts by LAPA receive around half the number of likes as posts by NB Publishers. LAPA also posts the largest percentage of positive posts, while Protea Boekhuis uses the largest number of hashtags per post. Yet, despite previous research suggesting that the frequency of posts and the number of hashtags used should affect user reactions, along with the sentiment of the post, the greatest determining factor for user reactions was found to be the number of followers. Given NB Publishers’ age and prestige, along with these figures from their Instagram account, this publisher’s popularity on Instagram is interpreted as a function of the prestige they have acquired as one of South Africa’s top publishers. In other words, the study finds that intrinsic aspects on Instagram are insufficient to explain user reactions in this case, and that extrinsic factors such as the prestige of the brand – as acquired outside Instagram – are important contributors to user reactions on Instagram.

Keywords: Instagram; machine learning; marketing; publishing; social media

 

1. Inleiding

Sedert 2004 met die stigting van Facebook het sosiale media ’n alledaagse verskynsel geword. Sosiale media word nie vir sosialisering alleenlik gebruik nie: Platforms soos Facebook en WhatsApp word byvoorbeeld vir onderrig en leer gebruik (Van Staden 2018), terwyl WhatsApp ook vir die verspreiding van nuus gebruik word. Boonop het sosiale media een van die belangrikste bemarkingsplatforms geword (Jaakonmäki, Müller en Vom Brocke 2017:1153). Uitgewerye gebruik byvoorbeeld Twitter vir bemarkingsdoeleindes (Senekal 2019), terwyl verskeie publikasies wat in die huidige studie uitgelig word, aandui tot hoe ’n mate Instagram as bemarkingskanaal gebruik word.

Instagram is een van die gewildste sosialemediaplatforms. Gestig in 2010 en beperk tot die deel van foto’s en kort video’s het Instagram vinnig in gewildheid gegroei en een van die belangrikste sosialemediaplatforms in die wêreld geword wat die afgelope paar jaar in gewildheid toegeneem het (Edison Research 2019). In Suid-Afrika is Instagram volgens Goldstuck (2020b:52) die vierde gewildste sosialemediaplatform met 4,7 miljoen gebruikers teen 2019. Volgens Clement (2020) het die getal Instagram-gebruikers boonop gegroei van 3,8 miljoen in September 2018 tot 5,15 miljoen teen Augustus 2020.

Die huidige studie stel ondersoek in na die gebruik van Instagram deur Protea Boekhuis (@proteaboekhuis), LAPA Uitgewers (@lapa_uitgewers) en NB-Uitgewers (@nbpublishers). Hierdie drie uitgewerye is gekies omdat hulle die bekendste en grootste Afrikaanse uitgewerye is, alhoewel hulle nie uitsluitlik Afrikaanse boeke uitgee nie. Die oogmerk is om te bepaal hoe aktief hierdie uitgewerye van Instagram gebruik maak en tot hoe ’n mate gebruikers op hul plasings reageer.

Die artikel is soos volg gestruktureer: Eerstens word ’n oorsig gegee oor Instagram as bemarkingsplatform, waarna verskeie Instagram-bemarkingstrategieë aan die hand van onlangse navorsing bespreek word. Strategieë soos die gebruik van beïnvloeders en hutsmerkers asook die inhoud van plasings word bespreek, waarna plasings van uitgewerye vergelyk word met bestaande navorsing oor hierdie onderwerp. Die ontleding sluit ook die toepassing van masjienleer vir beeldherkenningsdoeleindes in. Die artikel sluit af met ’n samevatting en voorstelle vir verdere navorsing.

 

2. Agtergrond: Instagram as bemarkingsplatform

Sosiale media verskil van tradisionele bemarkingskanale omdat gebruikersreaksies aangemoedig word; massamediakommunikasie is eenrigting, terwyl sosiale media tweerigting is (Teo, Leng en Phua 2019:322; Phua, Jin en Kim 2017:413). Hierdie tweerigtingkommunikasie is voordelig omdat interaksie ’n kernfaktor is in die skepping van lojale en betrokke verbruikers wat vertroue het in die boodskappe van ’n onderneming (Bergström en Bäckman 2013:41). Navorsing toon ook aan dat interpersoonlike kommunikasie houdings en besluitneming beïnvloed, sowel as die aanvaarding en aankoop van produkte (Teo e.a. 2019:322; Berger en Milkman 2012:192), wat sosialemediaplatforms dan by uitstek geskik maak om so ’n lojale gevolg te genereer.

Omdat sosiale media boonop ’n relatiewe goedkoop manier bied om met ’n groot getal potensiële kliënte te kommunikeer, het dit ’n waardevolle kanaal vir bemarkers geword (Jaakonmäki e.a. 2017:1153). Ibba, Orrù, Pani en Porru (2015:279) skryf dat sosialemediabemarking “noodsaaklik” geword het vir elke onderneming: 83% van Amerikaanse volwassenes gebruik sosiale media, terwyl 48% op ten minste een sosialemediaplatform met handelsmerke en ondernemings in kontak kom (Evans, Phua, Lim en Jun 2017:138). Boonop gebruik 96% van maatskappye een of ander sosialemediaplatform vir bemarking (Phua e.a. 2017:412, Jaakonmäki e.a. 2017:1152).

Instagram is een van die belangrikste platforms vir bemarkingsdoeleindes (Chadha 2018:1, Almeida 2018:1, Jaakonmäki e.a. 2017:1153, Jargalsaikhan en Korotina 2016:7): 73,2% van bemarkers in die VSA gebruik Instagram (Kats 2019), terwyl Phua e.a. (2017) bevind het dat Instagram die platform is wat gebruikers die meeste gebruik om handelsmerke te volg (kyk ook Teo e.a. 2019:323). In Suid-Afrika gebruik 68% van die land se grootste handelsmerke Instagram, wat Instagram die vierde gewildste sosialemediaplatform vir bemarkingsdoeleindes in Suid-Afrika maak (Goldstuck 2020a:7).

Instagram is in 2010 deur Kevin Systrom en Mike Krieger gestig en teen 2019 was Instagram die enigste sosialemediaplatform wat steeds groei getoon het in die VSA, terwyl ander platforms soos Facebook se gebruik afneem (Edison Research 2019). Soos reeds gestel het Instagram oor die laaste paar jaar beduidende groei ook in Suid-Afrika getoon (Clement 2020). Tans het Instagram meer as ’n miljard aktiewe gebruikers elke maand en meer as 500 miljoen gebruikers per dag (Aslam 2020). Let ook daarop dat Instagram spesifiek vir slimfone (aanvanklik vir die iPhone) ontwikkel is en dat webgebaseerde toegang eers later gevolg het (Blystone 2020).

Instagram is ’n platform wat deur veral jongmense gebruik word (Erz, Marder en Osadchaya 2018, Anderson en Jiang 2018, Duncan 2016). Volgens Aslam (2020) is amper twee derdes van Instagram-gebruikers onder 34 jaar oud en boonop gebruik omtrent 72% van tieners Instagram. Biaudet (2017:16) voer ook aan dat Instagram veral by jongmense aanklank vind, terwyl Chadha (2018:2) daarop let dat die meerderheid beïnvloeders (sien verder aan), bykans 75%, ook jongmense onder die ouderdom van 34 is. Ook in Suid-Afrika is die meerderheid Instagram-gebruikers jongmense (Clement 2020). Hierdie jong fokus beteken dat veldtogte op Instagram ’n baie spesifieke demografie teiken, maar ook dat die teikengehoor die bestuurders en besluitnemers van die toekoms is.

Safko (2012), in Buinac en Lundberg (2016:10 e.v.), identifiseer drie grondreëls onderliggend aan bemarking op sosiale media:

  1. Skep ’n gesprek oor die handelsmerk.
  2. Hierdie gesprekke kan nie beheer word nie, maar kan beïnvloed word.
  3. Invloed is die basis waarop alle ekonomies volhoubare verhoudings gebou word.

Een van die hoofmaniere waarop bemarking op Instagram plaasvind, is deur beïnvloeders (Appel, Grewal, Hadi en Stephen 2020; Jin, Muqaddam en Ryu 2019; Droesch 2019; Almeida 2018; Jaakonmäki e.a. 2017; Biaudet 2017; Evans e.a. 2017; Jargalsaikhan en Korotina 2016; Ferrara, Interdonato en Tagarelli 2014). Die gebruik van beïnvloeders is egter nie die enigste effektiewe bemarkingstrategie nie. Berger en Milkman (2012) beveel aan dat dit meer koste-effektief vir bemarkers kan wees om self materiaal te genereer wat meer gereeld gedeel word as om beïnvloeders te betaal om materiaal te plaas. Sommige faktore wat tot meer gebruikersreaksies en volgelinge lei, word in die volgende afdeling bespreek.

2.1 Faktore wat gebruikersreaksies beïnvloed

2.1.1 Getal volgelinge

Die grootste bepalende faktor vir gebruikersreaksies is die getal volgelinge wat ’n gebruiker het – hoe meer volgelinge ’n gebruiker het, hoe meer reaksies ontvang hul plasings (Jaakonmäki e.a. 2017:1158; Bakhshi, Shamma en Gilbert 2014:971). Meer volgelinge word hoofsaaklik verkry deur gereeld hoë kwaliteit inhoud te plaas, soos later in meer besonderhede bespreek word.

Virtanen, Björk en Sjöström (2017) dui aan dat maatskappye meer volgelinge kan verkry deur self potensiële kliënte te volg. In hul navorsing vind hulle ’n beduidende korrelasie tussen die aantal gebruikers wat deur ’n maatskappy gevolg word en die aantal volgelinge wat hulle volg. Manikonda, Hu en Kambhampati (2014) vind ook ’n sterk verband tussen die getal volgelinge en getal gebruikers wat deur ’n gebruiker gevolg word, maar let daarop dat ’n klein hoeveelheid gebruikers bestaan wat min ander gebruikers volg maar self ’n groot getal volgelinge het – hierdie gebruikers staan algemeen bekend as beïnvloeders.

Buinac en Lundberg (2016:46) beklemtoon dat ’n suksesvolle Instagram-rekening vanuit ’n langtermynperspektief gesien moet word. Die doel is om volgelinge te lok deur die handelsmerk bekend te stel, gebruikers in kliënte te omskep en hulle dan in die toekoms as lojale terugkerende kliënte te behou. Die groei van die aantal volgelinge moet eweneens as ’n langtermynprojek beskou word.

2.1.2 Die frekwensie van plasings

Die frekwensie waarmee plasings gemaak word, is ’n belangrike faktor wat gebruikersreaksies beïnvloed. Biaudet (2017:20) skryf dat wanneer ’n gebruiker gereeld inhoud van ’n hoë gehalte plaas, dit meer waarskynlik is dat lesers sal terugkeer, en beïnvloeders wat nie gereeld inhoud plaas nie, is geneig om minder besoekers en minder getroue volgelinge te hê. Boonop noem Jargalsaikhan en Korotina (2016:18) dat gebruikers met meer as ’n miljoen volgelinge gemiddeld 8,58 plasings per dag maak. Buinac en Lundberg (2016:46) waarsku egter dat ’n onderneming nie te veel plasings moet maak nie: Hulle het tot die gevolgtrekking gekom dat te veel en te min plasings veroorsaak dat volgelinge belangstelling verloor en stel een tot twee plasings per dag voor. Aangesien herhaalde blootstelling aan ’n produk gewoonlik nodig is vir ’n verbruiker om ’n produk te koop (Hamann, in Biaudet 2017:19), behoort die daaglikse sigbaarheid van ’n maatskappy ’n positiewe effek te hê, alhoewel die maatskappye wat in die huidige studie ondersoek word, nie daaglikse plasings maak nie (sien verder aan).

Dit gaan egter nie oor frekwensie self nie, maar oor kwaliteit inhoud wat met ’n hoë frekwensie geplaas word. Mense volg beïnvloeders vir die verskaffing van positiewe inhoud en praktiese inligting oor spesifieke produkte of dienste, omdat hulle goeie waarde bied, nuttige advies lewer, ’n positiewe atmosfeer onder hul volgelinge skep en inspirasie en motivering aan hul volgelinge gee (Jargalsaikhan en Korotina 2016:42). Gebruikers reageer ook op soortgelyke materiaal wanneer maatskappye of kleiner gebruikers dit plaas.

2.1.3 Hutsmerkers

Instagram het in 2011 die gebruik van hutsmerkers (“hashtags”) by dié platform se funksionaliteit gevoeg (Giannoulakis en Tsapatsoulis 2016:115) nadat dit aanvanklik op Twitter ontstaan het. Hutsmerkers is etikette of woorde wat voorafgegaan word met ’n # en wat gebruik word om die inhoud van ’n foto aan te dui, wat gebruikers toelaat om na foto’s te soek en die sigbaarheid van ’n plasing verhoog (Giannoulakis en Tsapatsoulis 2016:115). Die basiese rol van hutsmerkers was tradisioneel om kennis te organiseer, toegang te vergemaklik en inligting te herwin (Giannoulakis en Tsapatsoulis 2016:115, kyk ook Erz e.a. 2018 en Ibba e.a. 2015:280). Vandag word hutsmerkers vir ’n verskeidenheid redes gebruik,1 maar een daarvan bly om die inhoud van foto’s of video’s te beskryf. Navorsing deur Giannoulakis en Tsapatsoulis (2016) dui aan dat in 66% van gevalle die gekose hutsmerkers van gebruikers geneem kan word as ’n beskrywing van die visuele inhoud van ’n foto. In die res van gevalle vind hulle nie ’n direkte verband tussen die hutsmerker en die inhoud nie, wat dui op ’n assosiasie van die gebruiker. ’n Foto wat vroeër geneem is, kan byvoorbeeld op ’n Donderdag geplaas word met die hutsmerker #tbt (throwback Thursday), wat nie die inhoud van die foto aandui nie, maar eerder dat die gebruiker aan hierdie foto gedink het as ’n terugblik. Dorsch (2018) vind ook dat om en by 60% van hutsmerkers die inhoud van ’n plasing beskryf, terwyl ander hutsmerkers dui op meta-inligting (byvoorbeeld wanneer die foto geneem is), verwant is aan Instagram (byvoorbeeld #instadaily) of ’n oproep om aksie is (byvoorbeeld #followmefollowyou). Hutsmerkers kan met ander woorde denotatief of konnotatief aangewend word, maar in beide gevalle is daar ’n verband tussen die hutsmerker en die plasing.

Hutsmerkers kan gebruik word om ’n maatskappy te bemark. ’n Geskikte hutsmerker maak die inhoud sigbaar vir gebruikers wat belangstel in die spesifieke onderwerp en gee ook sigbaarheid aan die profiel, wat verdere volgelinge genereer (Ibba e.a. 2015:279). Boonop genereer goeie inhoud met geskikte hutsmerkers voorkeure en kommentare wat die rekening sigbaar maak in die verkenningsblad (“Explore page”), waar nuwe inhoud van belang gevind kan word (Ibba e.a. 2015:279). Deur slegs een hutsmerker te gebruik, neem gebruikersreaksies gemiddeld met 12,6% toe (Erz e.a. 2018). Navorsing deur TrackMaven (TrackMaven s.j.) toon aan dat veral plasings wat meer as nege hutsmerkers bevat meer gebruikersreaksies ontvang. Ye, Hashim, Baghirov en Murphy (2018) het ook ’n sterk positiewe korrelasie gevind tussen die aantal hutsmerkers wat saam met ’n plasing gebruik is en die aantal gebruikersreaksies. Germon, Sokolova en Bami (2017:80) vind egter geen verskil in gebruikersreaksies ten opsigte van die aantal hutsmerkers wat in die plasing gebruik is nie, wat daarop dui dat resultate konteksgebonde mag wees.

Dit is egter voor die hand liggend dat, aangesien ’n doel van hutsmerkers is om die sigbaarheid van ’n plasing te verhoog, hutsmerkers nie alleen beskrywend behoort te wees nie, maar ook gewild. Dit baat byvoorbeeld min om ’n foto te plaas met hutsmerkers wat beperk is tot die spesifieke plasing of voorheen minder as 100 keer gebruik is.

Maatskappye moet in die eerste plek uitvind watter hutsmerkers in hul veld gebruik word, soos Helmus en Bodine-Baron (2017:10) skryf:

Regardless of which organization does the messaging, one technique that can be very useful to reach specific communities is hashtag targeting. Using a data-driven approach, organizations first identify the hashtags that are commonly employed by a particular community. Messages can then be tagged and will automatically reach users in that community, whether because they follow those hashtags or because influencers in that community that they follow use those hashtags.

Maatskappye kan ook hul eie hutsmerkers skep om gebruikersreaksies aan te moedig (Bergström en Bäckman 2013:33), byvoorbeeld Airbnb se hutsmerker, #airbnb (Germon e.a. 2017:80). Gebruikers plaas dan hul verwante materiaal en gebruik die maatskappy se hutsmerker as deel van die hutsmerkers wat saam met die plasing gebruik word. Hierdie werkswyse verhoog die sigbaarheid van die maatskappy, aangesien die hutsmerker deur al die gebruikers se volgelinge gesien kan word, en sodoende kan ’n uitgebreide netwerk bereik word en kan die maatskappy hul eie aanhangers uitbrei (Bergström en Bäckman 2013:34).

Hutsmerkers verhoog die sigbaarheid van ’n plasing, soos ook gebeur wanneer die gebruiker meer volgelinge het, maar geskikte en gewilde hutsmerkers baat die gebruiker min as die inhoud nie ook van ’n hoë gehalte, bruikbaar en interessant is nie. Die volgende onderafdelings bespreek watter soort inhoud meer gebruikersreaksies ontvang.

2.1.4 Emosionele inhoud van plasings

Materiaal met ’n hoë emosionele inhoud ontvang gewoonlik meer reaksies en word meer op sosiale media gedeel (Helmus en Bodine-Baron 2017:7, Berger en Milkman 2012). Berger en Milkman (2012) het bevind dat positiewe materiaal meer gereeld gedeel word as negatiewe materiaal, maar hulle let ook op nuanses: Hartseer materiaal word minder gereeld gedeel as materiaal wat mense beangs of kwaad maak (Helmus en Bodine-Baron 2017:7). Uiteraard beïnvloed die sigbaarheid van materiaal ook hoeveel keer dit gedeel word, maar die inhoud speel volgens Berger en Milkman (2012) ook ’n belangrike rol. Hulle bevind verder ook dat inhoud wat interessant, verrassend of prakties bruikbaar is meer gereeld gedeel word. Navorsing deur Jaakonmäki e.a. (2017:1157) beaam dat positiewe plasings meer gebruikersreaksies op Instagram ontvang.

Dit is ’n groot uitdaging om foto’s se emosionele inhoud te bepaal, omdat die toekenning van die sentiment van ’n foto ’n subjektiewe onderneming is. Een gebruiker kan byvoorbeeld ’n foto van ’n reënerige dag as negatief sien, terwyl ’n ander dit as positief ervaar. Ter wille van objektiwiteit gebruik die huidige studie die beeldherkenningsmodel van Campos, Jou en Giró-i-Nieto (2017), wat ’n masjienleertoepassing vir beeldherkenning is. Campos e.a. (2017) het ’n konvolusionele neurale netwerk (Convolutional Neural Network of CNN; Goodfellow, Bengio en Courville 2016:326) opgelei met behulp van 1 269 beelde, geannoteer met behulp van Amazon Mechanical Turk-annoteerders, om beelde as positief of negatief te klassifiseer. Die bepaling of beelde positief of negatief is behels ’n oordeel aan die kant van die annoteerder en ’n mens kan dus uiteenlopende resultate verwag. Om vir die inherente subjektiwiteit van hierdie taak te vergoed, het dié navorsers hul model op beelde getoets waar vyf, vier en drie annoteerders saamgestem het en gevind dat die model se akkuraatheid afneem namate minder annoteerders saamgestem het. Dit beteken dat die CNN baie akkuraat is in die bepaling van die sentiment van beelde, maar dat die akkuraatheid verminder word by meer dubbelsinnige beelde, waar menslike annoteerders ook nie kon saamstem nie. Omdat sentiment so ’n subjektiewe oordeel behels, word die resultate hier onder slegs as riglyn aangebied.

2.1.5 Ander inhoudelike aspekte van plasings

Foto’s wat gesigte insluit ontvang gewoonlik meer reaksies op Instagram. Mense kyk meer gereeld na gesigte as enige ander objek en die menslike brein het ’n toegewyde area wat spesifiek op gesigsherkenning gerig is (Bakhshi e.a. 2014:966). Bakhshi e.a. (2014:971) het bevind dat ’n foto wat ’n gesig bevat 38% meer voorkeure en 32% meer opmerkings ontvang in vergelyking met ’n foto wat geen gesigte bevat nie. Die aantal gesigte in ’n foto het egter volgens Bakhshi e.a. (2014) geen effek op gebruikersreaksies nie, en ook nie die mense se ouderdomme of geslagte nie. In ooreenstemming met Bakhshi e.a. (2014) het Jaakonmäki e.a. (2017:1157) ook bevind dat foto’s met gesigte meer gebruikersreaksies ontvang. Dié bevinding is egter nie op alle terreine van toepassing nie. Germon e.a. (2017:80), wat ’n studie in toerisme onderneem het, het minder gebruikersreaksies gevind waar foto’s mense bevat en meer waar landskapfoto’s geplaas is. Boonop skryf Buinac en Lundberg (2016:13–4) dat foto’s waarin kliënte voorkom, sowel as foto’s waarin werknemers van die onderneming voorkom, voordelig is omdat dit geloofwaardigheid skep en die gemeenskap betrek.

Foto’s met teks ontvang ook meer gebruikersreaksies (Jaakonmäki e.a. 2017:1158). Die teks kan ’n aanhaling, inligting oor ’n gebeurtenis of nuwe projek of ’n gedagte vir die dag wees. Veral AfriForum (@afriforum) en Solidariteit (@solidariteit_1902) gebruik gereeld foto’s met teks in hul plasings op Instagram.

Bergström en Bäckman (2013:29) het ook bevind dat nabyskote 45% meer gebruikersreaksies ontvang as breë skote, wat hulle toeskryf aan die klein skerms van slimfone. Foto’s met filters ontvang ook meer reaksies as foto’s daarsonder (Bakhshi, Shamma, Kennedy en Gilbert 2015). Lowry (2013) dui aan dat meer voorkeure gegenereer word deur ligte in plaas van donker foto’s, foto’s met blou as die dominante kleur in plaas van rooi, eendgesig-selfies in plaas van realistiese selfies, foto’s met lae kleurversadiging (“low saturation”) in plaas van foto’s met lewendige kleure, en foto’s met ’n enkele dominante kleur in plaas van veelvuldige dominante kleure.

2.1.6 Ander faktore wat gebruikersreaksies beïnvloed

Plasings waarvan die ligging aangedui is, kry oor die algemeen 79% meer reaksies as dié waar geen ligging aangedui is nie (Aslam 2020), alhoewel die aanduiding van ligging nie uitgewys is as ’n faktor wat gebruikersreaksies aanmoedig in die studie van Germon e.a. (2017:80) nie. Verder ontvang video’s gemiddeld dubbeld soveel reaksies as foto’s (Aslam 2020), alhoewel foto’s steeds Instagram domineer.

Bogenoemde voorbeelde van inhoud wat gebruikersreaksies aanmoedig moet egter nie as ’n wenresep gesien word nie. Die verskille tussen byvoorbeeld Germon e.a. (2017) se bevindinge en ander studies suggereer dat sommige faktore konteksgebonde mag wees, en ook dat gebruikers se voorkeure oor tyd verander. Die interessantheid van plasings speel ook ’n groot rol. As bogenoemde faktore in ’n enkele foto gekombineer sou word in elke plasing, sou plasings vervelig word en hul trefkrag verloor. Jaakonmäki e.a. (2017:1157) skryf:

An open issue to be explored in future work concerns the consequences of designing content according to this knowledge. For example, it is possible that, as professional bloggers and marketers increase their use of content that is predicted to be highly engaging, the content will lose effectiveness.

 

3. Drie Suid-Afrikaanse uitgewerye se Instagram-rekenings

Die huidige studie het ’n ontleding van drie Suid-Afrikaanse uitgewerye (NB-Uitgewers, LAPA Uitgewers en Protea Uitgewers) se Instagram-rekeninge, soos op 30 April 2020, onderneem. Data is versamel met behulp van InstaBro, wat metadata soos die datum en tyd van die plasing, die getal voorkeure, die getal kommentare en die formaat van die plasing (byvoorbeeld ’n foto, video of skyfie) insluit. Daar is geen inligting beskikbaar oor die identiteite van gebruikers wat aangedui het dat hulle van ’n plasing hou of wat kommentaar op ’n plasing gelewer het nie.

’n Opsomming van die aktiwiteite wat plaasgevind het op elke uitgewery se Instagram-rekening, vanaf hul eerste plasing tot en met plasings wat op 30 April 2020 gemaak is, volg, en sluit die volgende inligting in: hoeveelheid plasings, frekwensie, formaat van die plasing, voorkeure, kommentare, gebruik van hutsmerkers, toepassing van Campos e.a. (2017) se beeldherkenningsmodel, en byskrifte. Daarna word ’n vergelyking getref tussen die drie uitgewerye.

3.1 NB-Uitgewers

Figuur 1 verskaf ’n opsomming van NB-Uitgewers se Instagram-rekening (@nbpublishers). Dié rekening het op 30 April 2020 3 905 volgelinge gehad.

Figuur 1. ’n Opsomming van NB-Uitgewers se Instagram-rekening (soos teen 30 April 2020)

Daar was 367 plasings tussen 2017-09-14 (die datum van die eerste plasing) en 2020-04-30, wat beteken dat die plasings oor 2 jaar, 31 maande of 959 dae gemaak is. NB-Uitgewers se rekening is met ander woorde redelik jonk en hulle maak nog nie lank gebruik van Instagram nie, alhoewel hulle reeds 3 905 volgelinge gegenereer het.

Daar is ’n gemiddeld van 0,38 plasings per dag, 11,84 plasings per maand of 183,5 plasings per jaar gemaak, wat daarop dui dat dié rekening nie baie aktief is teenoor die gebruikers wat deur Jargalsaikhan en Korotina (2016:18) genoem word en meer as agt plasings per dag maak nie. Die meeste plasings is op ’n Donderdag (24,8% van die totaal) gemaak en die minste plasings op ’n Saterdag (2,18% van die totaal). Plasings het egter per jaar toegeneem (links bo in Figuur 1): 21 plasings in 2017, 71 plasings in 2018 (’n 238,1% toename), 174 plasings in 2019 (’n 145,07% toename) en 101 plasings in 2020 (vir die eerste vier maande). Hierdie toename dui daarop dat die rekening toenemend meer aktief word soos NB-Uitgewers meer van Instagram gebruik maak.

In Figuur 1C kan gesien word dat plasings oorwegend in fotoformaat is, met 249 foto’s (67,85% van plasings) en 94 skyfies (meer as een foto per plasing) (25,61% van plasings), teenoor 24 video’s (6,54% van plasings). Fotoplasings het ’n gemiddeld van 37,28 voorkeure per plasing ontvang, skyfies 53,22 voorkeure per plasing en video’s 23,83 voorkeure per plasing. Videoplasings ontvang dus nie meer voorkeure soos deur Aslam (2020) voorgestel is nie en oor die algemeen is skyfies die gewildste formaat.

Daar is 14 857 keer aangedui dat gebruikers van ’n plasing hou, met ’n gemiddeld van 40,48 voorkeure per plasing, alhoewel die mees algemene getal voorkeure 28 is (18 of 7,63% van plasings). Die plasing waarvan die meeste mense gehou het, is ’n plasing met 464 voorkeure. Voorkeure is egter nie eweredig tussen plasings versprei nie en 70,57% van alle plasings (259 plasings) het minder as die gemiddelde getal voorkeure verwerf. Plasings ontvang gemiddeld die meeste voorkeure op ’n Maandag (44,38), gevolg deur ’n Woensdag (44,28) en ’n Donderdag (43,08), maar die klein verskil tussen dae dui daarop dat die dag van plasing nie ’n groot faktor is wat gebruikersreaksies genereer nie.

Plasings het ook 747 kommentare ontvang, met ’n gemiddeld van 2,04 kommentare per plasing en ’n maksimum van 126 kommentare per plasing. Daar was egter 174 plasings (47,41% van die totaal) wat geen kommentare ontvang het nie. Die korrelasie tussen voorkeure en kommentare is r = 0,15, wat ’n swak positiewe korrelasie is en daarop dui dat daar nie ’n verband tussen voorkeure en kommentare is nie.

Plasings het altesaam 1 283 hutsmerkers bevat, waarvan 602 unieke hutsmerkers is. Plasings bevat gemiddeld 3,5 hutsmerkers per plasing en die meeste hutsmerkers per plasing is 11. Daar is ’n baie swak negatiewe korrelasie van r = -0,02 tussen die aantal hutsmerkers en voorkeure bereken, wat daarop dui dat die aantal hutsmerkers per plasing nie ’n faktor vir gebruikersreaksies is nie. Die mees algemene hutsmerker is #nbbookstagram, gevolg deur #afrikaans, #lockdownreads, #lockdown en #tuisblyleeslys, soos gesien kan word links onder in Figuur 1. Let op die hutsmerker #nbbookstagram, wat spesifiek na die uitgewery verwys.

Campos e.a. (2017) se beeldherkenningsmodel is op NB-Uitgewers se Instagram-fotoplasings toegepas. Die oorgrote meerderheid (86,35% van plasings) is as positief geklassifiseer, teenoor 7,23% negatiewe plasings. Positiewe plasings het 8 073 voorkeure ontvang teen ’n gemiddeld van 37,55 per plasing, teenoor 624 voorkeure vir negatiewe plasings teen 34,67 voorkeure per plasing. Alhoewel daar met ander woorde nie ’n groot verskil is tussen die aantal voorkeure wat positiewe en negatiewe plasings ontvang nie, is daar tog ’n merkbare verskil en die oorgrote meerderheid plasings is positief.

Die byskrifte by hul plasings bevat heelwat teks. In totaal bestaan die byskrifte uit 28 239 woorde, met ’n gemiddeld van 76,95 woorde per plasing. Die byskrif met die meeste woorde bestaan uit 360 woorde. Alhoewel daar nie ’n aanduiding in die literatuur is dat die aantal woorde ’n effek het op die aantal gebruikersreaksies nie, is daar getoets of die aantal woorde gebruikersreaksies beïnvloed. Daar is egter ’n baie swak negatiewe korrelasie van r = -0,05 tussen die aantal woorde en voorkeure bereken.

Alhoewel NB-Uitgewers se rekening jonk is, toon dit toenemende aktiwiteit. Daar is egter bykans geen verband te bespeur tussen die aantal hutsmerkers wat in ’n plasing gebruik word en die aantal voorkeure nie, maar die meerderheid plasings is positief en positiewe plasings ontvang ook meer voorkeure.

3.2 Protea Boekhuis

Figuur 2 verskaf ’n opsomming van Protea Boekhuis se Instagram-rekening (@proteaboekhuis). Hierdie rekening het op 30 April 2020 796 volgelinge gehad.

Figuur 2. ’n Opsomming van Protea Boekhuis se Instagram-rekening (soos teen 30 April 2020)

Daar was 239 plasings tussen 2018-02-09 (die datum van die eerste plasing) en 2020-04-30, wat beteken dat plasings oor 2 jaar, 26 maande of 811 dae gemaak is. Protea Boekhuis se Instagram-rekening is nog jonger as NB-Uitgewers s’n en hulle het met ander woorde ook eers onlangs Instagram as bemarkingsplatform begin gebruik.

Plasings is gemaak teen ’n gemiddeld van 0,29 plasings per dag, 9,19 per maand of 119,5 per jaar, wat laer is as in die geval van NB-Uitgewers (0,38 plasings per dag). Protea Boekhuis se Instagram-rekening is met ander woorde minder aktief as NB-Uitgewers s’n, wat saam met die ouderdom van die profiel daartoe kan bydra dat Protea Boekhuis aansienlik minder volgelinge as NB-Uitgewers het. Die meeste plasings is op ’n Maandag (18,83% van die totaal) gemaak en die minste plasings op ’n Saterdag (10,88% van die totaal). Anders as in die geval van NB-Uitgewers het plasings boonop per jaar afgeneem: 103 plasings is in 2018 gemaak, 86 plasings in 2019 (’n 16,5% afname) en 50 plasings in 2020 (’n 41.86% afname, maar let daarop dat dit slegs tot op 30 April 2020 is).

Soos in die geval van NB-Uitgewers is plasings oorwegend in fotoformaat, met 200 foto’s (83,68% van plasings) en 37 skyfies (15,48% van plasings), teenoor 2 video’s (0,84% van plasings). Fotoplasings het ’n gemiddeld van 14,54 voorkeure per plasing ontvang, skyfies 22,43 voorkeure per plasing en video’s 28 voorkeure per plasing. Aangesien daar egter slegs twee videoplasings was, kan hier nie bepaal word of videoplasings meer voorkeure ontvang nie. Let egter daarop dat skyfies, soos in die geval van NB-Uitgewers, gemiddeld meer voorkeure as foto’s ontvang.

Daar is 3 793 keer aangedui dat gebruikers van ’n plasing hou, met ’n gemiddeld van 15,87 voorkeure per plasing. Die plasing waarvan die meeste mense gehou het, is ’n plasing met 46 voorkeure. 56,49% van alle plasings (135 plasings) het minder as die gemiddelde getal voorkeure verwerf. Plasings ontvang gemiddeld die meeste voorkeure op ’n Vrydag (18,95), gevolg deur ’n Maandag (17,44) en ’n Dinsdag (16,82), maar soos in die geval van NB-Uitgewers is die verskil tussen die getal voorkeure per dag te klein om ’n werklike tendens aan te dui.

Plasings het ook 210 kommentare ontvang, met ’n gemiddeld van 0,88 kommentare per plasing en ’n maksimum van 6 kommentare per plasing. 132 plasings (55,23% van die totaal) het geen kommentare ontvang nie. Die korrelasie tussen voorkeure en kommentare is r = 0,29, wat ’n middelmatig positiewe korrelasie is.

Protea Boekhuis maak meer gebruik van hutsmerkers as NB-Uitgewers. Plasings het altesaam 3 322 hutsmerkers bevat, waarvan 1 100 unieke hutsmerkers is. Plasings bevat gemiddeld 13,9 hutsmerkers per plasing (teenoor NB-Uitgewers se 3,5) en die meeste hutsmerkers per plasing is 26. Daar is egter steeds ’n baie swak negatiewe korrelasie van r = -0,05 tussen die aantal hutsmerkers en voorkeure bereken, wat weer eens daarop dui dat die aantal hutsmerkers nie ’n rol speel in die aantal gebruikersreaksies vir hierdie uitgewers nie. Die mees algemene hutsmerker is #proteabooks, gevolg deur #leesafrikaans, #proteaboekhuis, #proteaboekwinkel en #vakansieleesstof. Soos in die geval van NB-Uitgewers is die mees algemene hutsmerker met ander woorde die uitgewer se eie hutsmerker.

Soos met NB-Uitgewers is die oorgrote meerderheid fotoplasings as positief geklassifiseer: 81,5% van plasings is as positief geklassifiseer, teenoor 10,5% as negatief. Positiewe plasings het 2 409 voorkeure ontvang teen ’n gemiddeld van 14,78 per plasing, teenoor 290 voorkeure vir negatiewe plasings teen ’n gemiddeld van 13,81 voorkeure per plasing. Weer eens is die verskil tussen die getal voorkeure vir positiewe en negatiewe plasings klein, maar steeds ontvang positiewe plasings gemiddeld meer reaksies as negatiewe plasings.

Die byskrifte by hul plasings is ook aansienlik korter as wat die geval is met NB-Uitgewers. In totaal bestaan die byskrifte uit 3 939 woorde, met ’n gemiddeld van 16,48 woorde per plasing. Die byskrif met die meeste woorde bestaan uit 71 woorde. Daar is weer eens ’n swak positiewe korrelasie van r = 0,11 tussen die aantal woorde en voorkeure bereken, wat daarop dui dat hierdie veranderlikes nie afhanklik is nie.

Protea Boekhuis se Instagram-rekening is jonger as dié van NB-Uitgewers, minder aktief en toon boonop ’n afname in aktiwiteit in hierdie tydperk. Soos in die geval van NB-Uitgewers is die meeste plasings foto’s en die meeste daarvan positief. Ten spyte daarvan dat Protea Boekhuis meer gebruik maak van hutsmerkers as NB-Uitgewers, is daar steeds nie ’n noemenswaardige korrelasie tussen die aantal hutsmerkers per plasing en gebruikersreaksies nie.

3.3 LAPA Uitgewers

Figuur 3 verskaf ’n opsomming van LAPA Uitgewers se Instagram-rekening (@lapa_uitgewers). Hierdie rekening het op 30 April 2020 1 492 volgelinge gehad.

Figuur 3. ’n Opsomming van LAPA Uitgewers se Instagram-rekening (soos teen 30 April 2020)

Daar was 488 plasings tussen 2017-06-06 (die datum van die eerste plasing) en 2020-04-30, wat beteken dat plasings oor 2 jaar, 34 maande of 1 059 dae gemaak is. Dit beteken ook dat LAPA Uitgewers se Instagram-rekening die oudste is van die drie rekeninge wat hier ondersoek word.

LAPA Uitgewers is ook die aktiefste Instagram-gebruiker van die drie uitgewerye wat hier ondersoek word: ’n Gemiddeld van 0,46 plasings is per dag gemaak, 14,35 per maand of 244 per jaar. Die meeste plasings is op ’n Vrydag (17,83% van die totaal) gemaak en die minste plasings op ’n Sondag (10,04% van die totaal). Plasings het oor die algemeen per jaar toegeneem, wat daarop dui dat LAPA Uitgewers hierdie platform meer aktief begin benut: 55 plasings is in 2017 gemaak, 139 plasings in 2018 (’n 152,73% toename), 117 plasings in 2019 (’n 15,83% afname) en 177 plasings in 2020 (’n 51,28% toename) tot op 30 April. Die feit dat die meeste plasings in 2020 gemaak is, alhoewel hier slegs vier maande se data ingesluit is, dui daarop dat LAPA Uitgewers meer aktief begin gebruik maak van hierdie platform. Hier is egter nie ondersoek ingestel na wat tot die toename gelei het nie.

Plasings is weer eens, soos met NB-Uitgewers en Protea Boekhuis, oorwegend in fotoformaat, met 445 foto’s (91,19% van plasings) en 36 skyfies (7,38% van plasings), teenoor 7 video’s (1,43% van plasings). Fotoplasings het ’n gemiddeld van 18,76 voorkeure per plasing ontvang, skyfies 38,11 voorkeure per plasing en video’s 16,57 voorkeure per plasing. Let daarop dat skyfies in al drie uitgewers se gevalle gemiddeld meer voorkeure ontvang as foto’s of video’s.

Daar is 9 835 keer aangedui dat gebruikers van ’n plasing hou, met ’n gemiddeld van 20,15 voorkeure per plasing. Die plasing waarvan die meeste mense gehou het, is ’n plasing met 84 voorkeure. 61,89% van alle plasings (302 plasings) het minder as die gemiddelde getal voorkeure verwerf. Plasings ontvang gemiddeld die meeste voorkeure op ’n Vrydag (21,17), gevolg deur ’n Sondag (21,04) en ’n Woensdag (20,48), maar weer eens is die verskil tussen die gemiddelde getal voorkeure per dag te min om ’n tendens aan te dui.

Plasings het ook 267 kommentare ontvang, met ’n gemiddeld van 0,55 kommentare per plasing en ’n maksimum van 10 kommentare per plasing. 351 plasings (71,93% van die totaal) het geen kommentare ontvang nie. Die korrelasie tussen voorkeure en kommentare is r = 0,4, wat ’n middelmatig positiewe korrelasie is.

Plasings het altesaam 1 508 hutsmerkers bevat, waarvan 589 unieke hutsmerkers is. Plasings bevat gemiddeld 3,09 hutsmerkers per plasing en die meeste hutsmerkers per plasing is 10. Daar is ’n baie swak negatiewe korrelasie van r = -0,03 tussen die aantal hutsmerkers en voorkeure bereken, wat weer eens daarop dui dat daar nie ’n verband tussen hierdie veranderlikes is nie. Die mees algemene hutsmerker is #lekkerlees, gevolg deur #ekleeslapa, #bookstagram, #afrikaans en #lees.

Plasings is weer eens oorwegend as positief geklassifiseer, met 88,31% positiewe plasings teenoor 6,97% negatiewe plasings. Positiewe plasings het 7 430 voorkeure ontvang teen ’n gemiddeld van 18,91 per plasing, teenoor 553 voorkeure vir negatiewe plasings teen 17,84 voorkeure per plasing. Weer eens is daar ’n baie klein verskil tussen die gemiddelde getal voorkeure van positiewe en negatiewe plasings, maar positiewe plasings ontvang meer voorkeure as negatiewe plasings.

In totaal bestaan die byskrifte by hul plasings uit 16 516 woorde, met ’n gemiddeld van 33,84 woorde per plasing. Die byskrif met die meeste woorde bestaan uit 379 woorde. Daar is ’n swak positiewe korrelasie van r = 0,11 tussen die aantal woorde en voorkeure bereken, wat weer eens op geen noemenswaardige verband tussen hierdie veranderlikes dui nie.

LAPA Uitgewers se Instagram-rekening is die oudste en aktiefste van dié drie uitgewers se Instagram-rekeninge. Weer eens is die meeste plasings foto’s en die meerderheid daarvan positief, en alhoewel positiewe plasings gemiddeld meer voorkeure ontvang, is die verskil weer eens klein – soos ook die geval is met die ander twee uitgewers se Instagram-rekeninge. Soos die geval is met die ander twee uitgewerye se Instagram-rekeninge, is daar nie ’n aantoonbare verband tussen die aantal hutsmerkers wat gebruik is en die aantal gebruikersreaksies nie.

Die volgende onderafdeling vat die ooreenkomste en verskille tussen hierdie drie uitgewerye se Instagram-rekeninge saam.

 

4. ’n Vergelyking van Instagram-rekeninge

Tabel 1 verskaf ’n opsomming van bogenoemde syfers.

Tabel 1. ’n Samevatting van drie uitgewers se Instagram-rekeninge

Veranderlike

NB-Uitgewers

Protea Boekhuis

LAPA Uitgewers

Ouderdom van rekening (dae)

959

811

1 059

Volgelinge

3 905

796

1 492

Hoeveelheid plasings

367

239

488

Frekwensie (gemiddelde plasings per dag)

0,38

0,29

0,46

Gewildste dag van die week

Donderdag

Maandag

Vrydag

Gewildste plasingformaat

Foto

Foto

Foto

Totale voorkeure

14 857

3 793

9 835

Gemiddelde voorkeure

40,48

15,87

20,15

Totale kommentare

747

210

267

Gemiddelde kommentare

2,04

0,88

0,55

Totale hutsmerkers

1 283

3 322

1 508

Hutsmerkers per plasing

3,5

13,9

3,09

Korrelasie hutsmerkers/voorkeure

-0,02

-0,05

-0,03

Positiewe plasings

86,35%

81,5%

88,31%

Woorde per byskrif

76,95

16,48

33,84

Korrelasie woorde/voorkeure

-0,05

0,11

0,11

 

Tabel 1 toon aan dat hierdie drie uitgewerye se Instagram-rekeninge nie altyd ooreenstem met die navorsingsbevindinge wat in afdeling 2 bespreek is nie. Alhoewel LAPA Uitgewers die oudste en aktiefste Instagram-rekening van hierdie drie uitgewerye het, en aktiwiteit veronderstel is om tot meer volgelinge te lei (Biaudet 2017:20), het LAPA Uitgewers nie die meeste volgelinge of die meeste voorkeure nie. Vir hierdie drie uitgewerye is aktiwiteit met ander woorde nie só bepalend om meer volgelinge of meer voorkeure te werf nie. Ook ten opsigte van hutsmerkergebruik is die huidige studie nie in ooreenstemming met vorige navorsing nie: Meer hutsmerkers behoort tot meer gebruikersreaksies te lei (Erz e.a. 2018 en Ye e.a. 2018), maar in al drie gevalle is ’n baie swak korrelasie tussen die getal hutsmerkers en voorkeure bereken.

In ooreenstemming met vorige navorsing is egter bevind dat, in al drie gevalle, positiewe inhoud meer gebruikersreaksies ontvang as negatiewe inhoud, alhoewel die verskil klein is, en meer as 80% van hierdie drie uitgewerye se plasings is as positief geklassifiseer met behulp van Campos e.a. (2017) se beeldherkenningsmodel. Ook in ooreenstemming met vorige navorsing kan in Tabel 1 gesien word dat die rekening met die meeste volgelinge (nl. NB-Uitgewers) ook die meeste gebruikersreaksies ontvang, soos aangevoer deur Jaakonmäki e.a. (2017:1158) en Bakhshi e.a. (2014:971).

Een verklaring vir die feit dat NB-Uitgewers nie die mees aktiewe Instagram-rekening in die huidige studie het of die meeste hutsmerkers gebruik nie maar steeds die grootste getal volgelinge en gebruikersreaksies het, is dat gegewens buite Instagram ook ’n rol speel. NB-Uitgewers is die oudste Suid-Afrikaanse uitgewery wat hier ondersoek is, het ’n meer gevestigde handelsmerk as die ander twee uitgewerye en is bekend, ook weens die outeurs op hul publikasielyste. Hierdie eksterne faktore speel vermoedelik ’n rol daarin dat dié uitgewery meer gebruikersreaksies en volgelinge op Instagram het. Sosialemediabemarking vind nie in ’n vakuum plaas nie en sulke ekstra-sosialemediafaktore kan ’n groot rol speel in die interaksie met ’n maatskappy op Instagram.

 

5. Gevolgtrekking

Hierdie studie het aangetoon hoe belangrik Instagram vir bemarkingsdoeleindes geword het. NB-Uitgewers, LAPA Uitgewers en Protea Boekhuis maak gebruik van Instagram vir bemarkingsdoeleindes, en dit is veral treffend dat al drie uitgewerye jong rekeninge het wat onlangs gestig is, wat daarop dui dat Instagram ’n meer onlangse platform is waarvan dié uitgewers die potensiaal raakgesien het.

Die studie het die Instagram-plasings van hierdie drie uitgewerye met bevindinge van vorige navorsing vergelyk. In sommige gevalle stem vorige navorsing ooreen met bevindinge in die huidige studie, byvoorbeeld dat Instagram-rekeninge met ’n groot aantal volgelinge ook ’n groot aantal gebruikersreaksies ontvang. Daar is egter aangetoon dat die aantal hutsmerkers wat saam met ’n plasing gemaak word, geen aantoonbare rol speel in die getal gebruikersreaksies wat die plasing ontvang nie, en dat ’n hoë frekwensie van plasings ook nie noodwendig tot meer volgelinge of gebruikersreaksies lei nie.

Laastens is aangetoon dat ’n maatskappy se Instagram-teenwoordigheid nie in isolasie beskou moet word nie. Alhoewel NB-Uitgewers nie die aktiefste van hierdie drie uitgewers op Instagram is nie, het hulle die meeste volgelinge en gebruikersreaksies.

Die huidige studie het egter slegs drie maatskappye se Instagram-rekeninge ondersoek, en ten einde bevindinge te kan veralgemeen moet meer maatskappye ondersoek word. Faktore wat tot meer gebruikersreaksies lei kan moontlik konteksgebonde wees en vorige navorsing het – soos die huidige studie – op ’n klein aantal maatskappye gefokus. Dit mag byvoorbeeld so wees dat meer hutsmerkers tot meer gebruikersreaksies in ander ekonomiese sektore lei, alhoewel dit nie die geval is vir uitgewers nie. Verder is die bevinding dat die meerderheid plasings positief is in die huidige studie op foto’s gebaseer, terwyl die sentiment van die byskrifte ook ondersoek sou kon word. Die sentiment van foto’s is boonop volgens ’n eenvoudige positief/negatief-digotomie geklassifiseer, terwyl die spesifieke aard van die emosionele inhoud van ’n plasing, of die graad daarvan, in meer diepte ondersoek sou kon word. Laastens is die afleiding dat ’n Instagram-rekening nie in isolasie beskou moet word nie ’n aanduiding daarvan dat meer sosialemediaplatforms, tesame met tradisionele bemarkingskanale, betrek sal moet word om ’n volledige oorsig oor ’n maatskappy se bemarkingsveldtogte te bekom. Sosialemediaplatforms se gebruik en effek verskil en daarom stel Teo e.a. (2019:328) voor dat bemarkers hulle veldtogte afsonderlik vir elke platform ontwerp. Toekomstige studies kan hierdie verskille in ’n Suid-Afrikaanse konteks ondersoek.

 

Bibliografie

Almeida, M.N. 2018. Influencer marketing on Instagram: How influencer type and perceived risk impact choices in the beauty industry. MA-verhandeling, NOVA Universiteit van Lissabon.

Appel, G., L. Grewal, R. Hadi en A.T. Stephen. 2020. The future of social media in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48:79–95.

Anderson, M. en J. Jiang. 2018. Teens, social media and technology 2018. https://www.pewresearch.org/internet/2018/05/31/teens-social-media-technology-2018 (23 Maart 2020 geraadpleeg).

Aslam, S. 2020. Instagram by the numbers: Stats, demographics and fun facts. https://www.omnicoreagency.com/instagram-statistics (4 Mei 2020 geraadpleeg).

Bakhshi, S., D.A. Shamma en E. Gilbert. 2014. Faces engage us: Photos with faces attract more likes and comments on Instagram. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems: 965–74.

Bakhshi, S., D.A. Shamma, L. Kennedy en E. Gilbert. 2015. Why we filter our photos and how it impacts engagement. International AAAI Conference on Web and Social Media, bl. 12–21.

Berger, J. en K.L. Milkman. 2012. What makes online content viral? Journal of Marketing Research, 49(2):192–205.

Bergström, T. en L. Bäckman. 2013. Marketing and PR in social media. How the utilization of Instagram builds and maintains customer relationships. BA-skripsie, Universiteit van Stockholm.

Biaudet, S. 2017. Influencer marketing as a marketing tool. The process of creating an influencer marketing campaign on Instagram. BA-skripsie, Arcada Universiteit van Toegepaste Wetenskappe.

Blystone, D. 2020. The story of Instagram: The rise of the #1 photo-sharing application. https://www.investopedia.com/articles/investing/102615/story-instagram-rise-1-photo0sharing-app.asp (6 Oktober 2020 geraadpleeg).

Buinac, E. en J. Lundberg. 2016. Instagram as a marketing tool. A case study about how companies communicate their brands on social media. BA-skripsie, Luleå Universiteit van Tegnologie.

Campos, V., B. Jou en X. Giró-i-Nieto. 2017. From pixels to sentiment: Fine-tuning CNNs for visual sentiment prediction. Image and Vision Computing, 65:15–22.

Chadha, R. 2018. Instagram influencer marketing doubled in 2017. https://www.emarketer.com/content/instagram-influencer-marketing-doubled-last-year (19 Oktober 2020 geraadpleeg).

Clement, J. 2020. Instagram user share in South Africa 2019, by age group. https://www.statista.com/statistics/1028334/south-africa-instagram-user-age-distribution (6 Oktober 2020 geraadpleeg).

Dorsch, I. 2018. Content description on a mobile image sharing service: Hashtags on Instagram. Journal of Information Science Theory and Practice, 6(2):46–61.

Droesch, B. 2019. Is everyone on Instagram an influencer?. https://www.emarketer.com/content/is-everyone-on-instagram-an-influencer (16 April 2020 geraadpleeg).

Duncan, F. 2016. So long social media: The kids are opting out of the online public sphere. http://theconversation.com/so-long-social-media-the-kids-are-opting-out-of-the-online-public-square-53274 (17 September 2018 geraadpleeg).

Edison Research. 2019. The social habit 2019. Somerville, NJ: Edison Research.

Erz, A., B. Marder en E. Osadchaya. 2018. Hashtags: Motivational drivers, their use, and differences between influencers and followers. Computers in Human Behavior, 89:48–60.

Evans, N.J., J. Phua, J. Lim en H. Jun. 2017. Disclosing Instagram influencer advertising: The effects of disclosure language on advertising recognition, attitudes, and behavioral intent. Journal of Interactive Advertising, 17(2):138–49.

Ferrara, E., R. Interdonato en A. Tagarelli. 2014. Online popularity and topical interests through the lens of Instagram. Proceedings of the 25th ACM Conference on Hypertext and Social Media, bl. 24–34.

Germon, R., K. Sokolova en A. Bami. 2017. Analyzing user generated content on Instagram: The case of travel agencies. PATTERNS 2017: The Ninth International Conferences on Pervasive Patterns and Applications, bl. 78–81.

Giannoulakis, S. en N. Tsapatsoulis. 2016. Evaluating the descriptive power of Instagram hashtags. Journal of Innovation in Digital Ecosystems, 3(2):114–29.

Goldstuck, A. 2020a. Industry survey. In Ornico 2020.

Goldstuck, A. 2020b. Under the skin of social media in South Africa. In Ornico 2020.

Goodfellow, I., Y. Bengio en A. Courville. 2016. Deep learning: Machine learning book. Cambridge, MA: MIT Press.

Helmus, T.C. en E. Bodine-Baron. 2017. Empowering ISIS opponents on Twitter. Perspective, bl. 1–15.

Ibba, S., M. Orrù, F.E. Pani en S. Porru. 2015. Hashtag of Instagram: From folksonomy to complex network. Proceedings of the 7th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (IC3K 2015), bl. 279–284.

Jaakonmäki, R., O. Müller en J. Vom Brocke. 2017. The impact of content, context, and creator on user engagement in social media marketing. Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences, bl. 1152–60.

Jargalsaikhan, T. en A. Korotina. 2016. Attitudes towards Instagram micro-celebrities and their influence on consumers’ purchasing decisions. MA-verhandeling, Universiteit van Jönköping.

Jin, S.V., A. Muqaddam en E. Ryu. 2019. Instafamous and social media influencer marketing. Marketing Intelligence en Planning, 37(5):567–79.

Kats, R. 2019. Consumers are influenced by brands on social. https://www.emarketer.com/content/consumers-are-influenced-by-brands-on-social (16 April 2020 geraadpleeg).

Kemp, S. 2020. Digital 2020: South Africa. https://datareportal.com/reports/digital-2020-south-africa (11 Augustus 2020 geraadpleeg).

Lowry, B. 2013. 6 Image qualities which may drive more likes on Instagram. https://www.curalate.com/blog/6-image-qualities-that-drive-more-instagram-likes (17 April 2020 geraadpleeg).

Manikonda, L., Y. Hu en S. Kambhampati. 2014. Analyzing user activities, demographics, social network structure and user-generated content on Instagram. https://www.groundai.com/project/analyzing-user-activities-demographics-social-network-structure-and-user-generated-content-on-instagram (21 April 2020 geraadpleeg).

Ornico. 2020. The South African social media landscape: Social media myths high walls and controlled data. Johannesburg: Ornico.

Phua, J., S.V. Jin en J. Kim. 2017. Gratifications of using Facebook, Twitter, Instagram, or Snapchat to follow brands: The moderating effect of social comparison, trust, tie strength, and network homophily on brand identification, brand engagement, brand commitment, and membership intention. Telematics and Informatics, 34:412–24.

Safko, L. 2012. Social media bible: Tactics, tools and strategies for business success. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Senekal, B.A. 2019. ’n Sisteemteoretiese ontleding van gebruikersinteraksies rondom Deon Meyer se Twitter-profiel: ’n resepsiestudie in die digitale era. LitNet Akademies, 16(3):75–102.

Teo, L.X., H.K. Leng en Y.X.P. Phua. 2019. Marketing on Instagram. International Journal of Sports Marketing and Sponsorship, 20(2):321–32.

TrackMaven. s.j. The best hashtag strategies for social media. http://pages.trackmaven.com/rs/251-LXF-778/images/hashtag-strategies-for-social-media.pdf (23 April 2020 geraadpleeg).

Van Staden, C. 2018. WhatsApp? Die ontwikkeling van ’n positief-interafhanklike e-praktyknetwerk tydens die samestelling van e-portefeuljes in afstandhoëronderwys. LitNet Akademies, 15(2):350–96.

Virtanen, H., P. Björk en E. Sjöström. 2017. Follow for follow: Marketing of a start-up company on Instagram. Journal of Small Business and Enterprise Development, 24(3):468–84.

Ye, Z., N.H. Hashim, F. Baghirov en J. Murphy. 2018. Gender differences in Instagram hashtag use. Journal of Hospitality Marketing and Management, 27(4):386–404.

 

Eindnota

1 ’n Studie van Ye, Hashim, Baghirov en Murphy (2018) het bevind dat vroulike gebruikers meer emosionele hutsmerkers gebruik, terwyl manlike gebruikers meer informatiewe hutsmerkers gebruik.

 


LitNet Akademies (ISSN 1995-5928) is geakkrediteer by die SA Departement Onderwys en vorm deel van die Suid-Afrikaanse lys goedgekeurde vaktydskrifte (South African list of Approved Journals). Hierdie artikel is portuurbeoordeel vir LitNet Akademies en kwalifiseer vir subsidie deur die SA Departement Onderwys.


  • 0

Reageer

Jou e-posadres sal nie gepubliseer word nie. Kommentaar is onderhewig aan moderering.


 

Top