Skip to content

The Celebrity Endorsement Effect: Do Their Voices Make a Real Impact?

Grandma Test

Judul Jurnal : When Celebrities Speak: A Nationwide Twitter Experiment Promoting          Vaccination In Indonesia

Peneliti : Vivi Alatas, Arun G. Chandrasekhar, Markus Mobius, Benjamin A. Olken, Cindy Paladines

Tahun : 2019

Publisher : National Bureau of Economic Research

Diulas oleh Alif Ihsan A Fahta

Pendahuluan

Media sosial telah memungkinkan selebritas untuk meningkatkan peran dalam wacana sosial. Dengan jutaan pengikut online, selebritas memiliki saluran langsung untuk menyebarkan pesan tentang berbagai masalah. Akibatnya, pembuat kebijakan sering mencari dukungan selebritas untuk memajukan kepentingan publik. Selain itu, selebritas mungkin memiliki endorsement power di luar jangkauan mereka. Jika ada efek endorsement, ini berarti bahwa selebritas memiliki kepentingan yang sangat besar; bukan hanya mereka menjangkau begitu banyak orang, tetapi suara mereka sendiri memiliki efek tambahan terhadap perilaku orang yang mendapatkan informasi. Oleh karena itu, terdapat pertanyaan utama yaitu apakah dan mengapa kampanye tertentu dari selebritas dapat berjalan secara efektif.

Memahami sifat pengaruh sosial merupakan tantangan karena beberapa alasan. Pertama dan terpenting, keputusan selebritas tentang apakah akan membuat pernyataan publik ditentukan secara endogen dan dipengaruhi oleh informasi umum di sekitar lingkungan mereka berbicara. Orang juga mengonsumsi informasi dari berbagai  sumber, sehingga hampir tidak mungkin untuk mengisolasi dampak informasi dari sumber tertentu terhadap keyakinan seseorang. Selain itu, pilihan konten yang tepat dan apakah konten tersebut melibatkan mengutip atau menautkan suatu sumber tunduk pada masalah endogenitas.

Untuk mempelajari masalah ini, peneliti melakukan eksperimen melalui kampanye imunisasi nasional di Twitter dari tahun 2015-2016 di Indonesia. Peneliti merekrut 46 selebritas dan organisasi terkenal, dengan total lebih dari 7,8 juta pengikut. Masing-masing memberi peneliti akses untuk mengirim hingga 33 tweet atau retweet yang mempromosikan imunisasi dari akun mereka. Konten dan waktu dari masing-masing tweet ini peneliti pilih secara acak dari kumpulan tweet yang disetujui oleh Kementerian Kesehatan Indonesia dan semuanya menampilkan tagar kampanye #AyoImunisasi (“Ayo Imunisasi”). Semua peserta peneliti bergabung dengan mengetahui bahwa mereka tidak akan dapat memengaruhi teks atau waktu tweet.

Variasi acak memungkinkan peneliti untuk menjawab dua set pertanyaan secara kausal. Pertama, dapatkah kita memahami apakah dan mengapa kampanye yang melibatkan selebritas memiliki pengaruh? Apakah karena jangkauan selebritas, efek dukungan, atau isi pesan dari tweet mereka? Kedua, apakah paparan kampanye informasi online tentang topik kesehatan masyarakat menyebabkan perubahan keyakinan dan perilaku offline masyarakat?

Data dan Metodologi

Eksperimen: Setting dan Sample

Studi peneliti berlangsung di Indonesia pada tahun 2015 dan 2016. Kumpulan 550 tweet dikembangkan dengan koordinasi erat bersama Kementerian Kesehatan yang berupaya meningkatkan penyebaran informasi tentang imunisasi. Tweet tersebut mencakup informasi tentang akses ke imunisasi (imunisasi gratis, tersedia di klinik pemerintah, dan sebagainya); informasi tentang pentingnya imunisasi (imunisasi sangat penting untuk memerangi penyakit anak); dan informasi yang dirancang untuk memerangi mitos umum tentang imunisasi (vaksin dibuat di dalam negeri dan halal). Semua tweet telah disetujui oleh Kementerian Kesehatan dan semuanya menyertakan tagar umum #AyoImunisasi. Setiap tweet ditulis dalam bahasa Indonesia dan dua versi, satu menggunakan bahasa Indonesia formal dan yang lainnya menggunakan bahasa Indonesia kasual agar sesuai dengan gaya menulis tweet para peserta.

Peneliti merekrut 37 pengguna Twitter terkenal yang peneliti sebut sebagai “selebritas” dengan total 7,8 juta pengikut Twitter untuk berpartisipasi dalam eksperimen peneliti. Para “selebritas” ini datang dari berbagai latar belakang, termasuk bintang musik pop, tokoh TV, aktor dan aktris, pembicara motivasi, pejabat pemerintah, dan kalangan intelektual. Mereka memiliki rata-rata 262.647 pengikut Twitter, bahkan beberapa memiliki lebih dari satu juta pengikut. Selain itu, peneliti juga merekrut 9 organisasi yang terlibat dalam advokasi publik dan/atau masalah kesehatan di Indonesia dengan rata-rata 132.300 pengikut.

Selanjutnya, peneliti merekrut 1032 warga biasa, yang peneliti sebut “Joes dan Janes”. Peran Joes dan Janes adalah untuk memungkinkan peneliti memiliki “orang biasa” yang tweet-nya kemudian di-retweet oleh selebritas. Joes dan Janes ini sebagian besar terdiri dari mahasiswa di berbagai universitas di Indonesia. Setiap peserta (baik selebritas maupun Joes/Janes) setuju untuk mendaftar dengan aplikasi peneliti yang (1) memungkinkan peneliti men-tweet konten dari akun mereka (13, 23, atau 33 kali), (2) mengacak konten tweet dari daftar 550 tweet imunisasi yang disetujui oleh Kementerian Kesehatan, dan (3) tidak memiliki ruang lingkup untuk diedit. 

Desain Eksperimen

Eksperimen peneliti rancang untuk memahami aspek kampanye media sosial mana yang penting untuk membuat penyebaran pesan menjadi efektif. Pilihan yang peneliti miliki adalah (a) pencetus pesan (Joe/Jane atau selebritas), (b) apakah pesan tersebut berisi sumber yang kredibel, dan (c) isi pesan. 

Gambar 1. Skema Pengacakan dan Timeline Eksperimen

Desain eksperimental yang ditunjukkan oleh Gambar 1 terdiri dari pengacakan konten serta waktu tweet dan retweet di antara peserta peneliti. Desain memiliki dua komponen utama. Pertama, dalam setiap fase, peneliti mengacak hampir semua aspek tweet. Secara khusus, peneliti mengacak waktu yang tepat dari tweet (hari apa dan jam berapa); apakah sebuah tweet di-tweet langsung oleh seorang selebritas, atau di-tweet oleh Joe/Jane dan kemudian di-retweet oleh seorang selebritas; dan apakah tweet tersebut menyertakan sumber yang kredibel. Selain itu, pada fase III, semua tweet/retweet oleh seorang selebritas kemudian di-retweet oleh sejumlah Joes/Janes yang dipilih secara acak. Berbagai pengacakan ini memungkinkan peneliti untuk mengidentifikasi peran jangkauan selebritas. 

Kedua, untuk mengukur efek keseluruhan dari eksposur, peneliti mengacak selebritas menjadi dua kelompok, dikelompokkan berdasarkan jumlah pengikut (di atas atau di bawah median), gaya, dan jumlah tweet. selebritas grup I melakukan tweet pada fase eksperimen I (Juli dan Agustus 2015), sedangkan selebritas grup II melakukan tweet pada fase eksperimen II dan III (November 2015–Februari 2016). Poin utama dari pengacakan ini adalah bahwa survei akhir offline peneliti dilakukan di antara dua fase ini (akhir Agustus–Oktober 2015). Peneliti menggunakan pengacakan antar-selebritas ini untuk memperkirakan dampak kampanye Twitter terhadap perilaku dan kepercayaan offline

Data Eksperimen

Peneliti mengumpulkan data terperinci tentang perilaku yang relevan di platform Twitter melalui Twitter Firehose dan Twitter API. Sebelum percobaan dimulai, pada awal 2015, peneliti mengumpulkan data dari Twitter yang tersedia untuk umum, termasuk daftar pengikut selebritas yang berpartisipasi dalam penelitian peneliti. Hal ini memungkinkan peneliti untuk membangun baseline jaringan pengikut selebritas di Indonesia.

Untuk mengukur apakah penyebaran kampanye secara online mengarah ke perubahan perilaku offline, peneliti melakukan survei telepon pada 2.441 sampel yang semuanya mengikuti setidaknya satu dari peserta penelitian peneliti di Twitter. Survei telepon dirancang untuk menangkap informasi tentang imunisasi (termasuk kepercayaan pada beberapa mitos yang berbeda yang dimaksudkan untuk dilawan oleh tweet peneliti). Untuk merekrut sampel ini, peneliti memasang iklan untuk berpartisipasi dalam survei perawatan kesehatan yang dipromosikan melalui Twitter. Peneliti secara khusus menargetkan iklan rekrutmen ke 5,5 juta pengguna unik dengan tingkat iklan yang lebih tinggi untuk wanita dan individu yang mengikuti lebih dari satu peserta penelitian. 

Tabel 1. Baseline Keyakinan Sampel Survei Offline

Tabel 1 melaporkan statistik dasar keyakinan peserta yang menjadi sampel survei offline tentang imunisasi. Peneliti melihat bahwa ada banyak kebingungan tentang sifat dan nilai vaksin. Sebagai contoh, hanya 56 persen orang yang berpikir bahwa vaksin dibuat di dalam negeri dan hanya 38,5 persen yang berpikir bahwa vaksin itu gratis. Hal ini menunjukkan ruang yang cukup besar untuk peningkatan pengetahuan imunisasi dalam sampel penelitian peneliti.

Hasil dan Pembahasan

Nilai Keterlibatan Selebritas

Peneliti memulai penelitian dengan menanyakan apakah pengaruh selebritas dalam penyebaran informasi di media sosial hanya karena jangkauan mereka (ukuran jaringan pengikut mereka) atau juga karena ketika mereka menyebarkannya, informasi tersebut akan lebih mungkin untuk diteruskan (efek dukungan karena keterlibatan mereka). 

Pertimbangkan rantai dari seorang selebritas ke beberapa pengikut (F1) dan kemudian ke beberapa pengikut dari F1 (yang secara tidak langsung mengikuti selebritas) (F2). Jika selebritas me-retweet pesan yang ditulis oleh Joe/Jane, dan kemudian pesan tersebut di-retweet oleh F1, F2 dapat melihat bahwa pesan tersebut ditulis oleh Joe/Jane dan mengetahui bahwa F1 me-retweet pesan tersebut. Namun, F2 tidak tahu bahwa seorang selebritas telah me-retweet-nya: F2 kemungkinan besar akan buta terhadap keterlibatan selebritas tersebut. Di sisi lain, jika selebritas itu sendiri yang menulis tweet ini daripada me-retweet-nya, keterlibatan selebritas tersebut akan terlihat oleh F2. Rantai hubungan tweet dan retweet serta ilustrasinya digambarkan pada Gambar 2.

Gambar 2. Rantai Hubungan dan Ilustrasi Tweet dan Retweet 

Dengan mengacak apakah pesan tersebut awalnya di-tweet oleh selebritas atau sebaliknya di-tweet oleh Joe/Jane dan kemudian di-retweet oleh selebritas, peneliti dapat mengidentifikasi efek dukungan selebritas dengan melihat perilaku F2. Untuk menguji pengaruh selebritas, peneliti menggunakan regresi Poisson menggunakan model sebagai berikut:

Eytrcmp|xtrcmp=exp(Celebtcm+log(Followers)r+wc+wm+wp).

Variabel Celebtcm adalah dummy yang bernilai 1 jika selebritas yang menulis tweet itu sendiri (dan karenanya identitasnya jika terlihat oleh F2) dan 0 jika selebritas tersebut me-retweet Joe/Jane (dan karenanya identitasnya tidak terlihat oleh F2). Variabel dependen ytrcmp adalah hitungan berapa kali retweet ini disukai atau di-retweet lagi oleh F2. Koefisien yang menjadi minat utama peneliti adalah . Dari Tabel 2, kita dapat melihat hasil terhadap tiga variabel dependen utama: (1) apakah F2 menyukai atau me-retweet tweet, (2) apakah F2 menyukai tweet, dan (3) apakah F2 me-retweet tweet-nya. 

Tabel 2. Nilai Keterlibatan Selebritas

Peneliti menemukan bahwa terdapat endorsement effect yang besar dari seorang selebritas. Keterlibatan selebritas dalam men-tweet pesan relatif terhadap Joe/Jane yang menulis pesan—dan selebritas yang me-retweet-nya—mengarah ke peningkatan 1,7 kali lipat dalam tingkat retweet atau suka oleh F2 (kolom 1, perhatikan bahwa karena ini adalah Model Poisson, koefisien diinterpretasikan sebagai perubahan log jumlah retweet). Hasilnya mirip ketika kita melihat pengaruh keterlibatan selebritas pada variabel dependen suka atau retweet saja.

Nilai Kutipan Sumber

Pertanyaan berikutnya yang ingin peneliti jawab adalah apakah menyertakan kutipan sumber tertentu dapat meningkatkan penyebaran informasi. Kutipan sumber dalam konteks penelitian ini memiliki beberapa bentuk. Pertama, sumber hanya disediakan meskipun tidak ada referensi yang dapat diverifikasi. Contoh dari bentuk pertama ini adalah “Vaksin polio harus diberikan 4 kali pada bulan 1, 2, 3, dan 4. Apakah vaksin polio bayi Anda lengkap? @puskomdepkes” di mana “@puskomdepkes” adalah tautan ke akun Twitter Kementerian Kesehatan. Kedua, sumber secara eksplisit dikutip dan ada tautan singkat Google yang disediakan. Untuk menguji pertanyaan ini, peneliti menggunakan model berikut pada tingkat F1 dengan menambahkan variabel yang menangkap apakah tweet dipilih secara acak untuk menyertakan kutipan:

Eytcmp|xtcmp=exp(Celebtcm+wc+wm+wp).

Tabel 3. Nilai Kutipan Sumber

Kolom 1-4, 5-8, dan 9-12 pada Tabel 3 berturut-turut memperlihatkan dampak penggunaan kutipan sumber terhadap jumlah tweet yang disukai dan di-retweet, hanya di-retweet, dan hanya disukai. Peneliti juga mengelompokkan regresi ke sampel di mana selebriti me-retweet Joe/Jane (kolom 2, 6, 10), selebriti langsung membuat tweet (kolom 3, 7, 11), dan selebriti me-retweet sebuah organisasi (kolom 4, 8, 12). Peneliti menemukan bahwa kutipan sumber mengurangi tingkat retweet dan suka rata-rata sebesar 26,3 persen (p = 0,051) di semua pengelompokan tweet

Setelah memisahkan apakah selebriti menyusun dan men-tweet pesan atau me-retweet dari Joe/Jane atau organisasi, peneliti menemukan bahwa terdapat pengurangan yang signifikan dalam tingkat retweet ketika Joe/Jane menyusun pesan (penurunan 50 persen, p = 0,02) dan ketika selebriti tersebut langsung men-tweet pesan tersebut (penurunan 29,3 persen, p = 0,002). Hasil yang memperlihatkan bahwa pengutipan sebuah sumber dapat menekan tingkat retweet mungkin tampak mengejutkan, karena orang berharap bahwa pesan yang bersumber lebih dapat diandalkan. Hal ini bisa terjadi jika F1 menafsirkan pesan yang bersumber sebagai pesan yang terdengar kurang autentik daripada pesan yang tidak bersumber, atau mungkin informasi tersebut terdengar kurang baru saat memiliki sumber tertentu. 

Apakah Orang Meningkatkan Pengetahuan Mereka tentang Fakta Imunisasi?

Pada tahapan selanjutnya, peneliti mencari tahu apakah kampanye selebritas secara online memiliki efek offline yang terukur. Untuk menyelidiki hal ini, peneliti menggunakan fakta bahwa karena mereka yang mengikuti selebriti fase I menghadapi paparan kampanye yang lebih besar, peneliti dapat membandingkan pengikut selebritas fase I dan II dalam hal bagaimana paparan kampanye dalam bentuk tweet di akhir fase I memengaruhi pengetahuan dan perilaku mereka. Pemilihan secara acak responden survei offline digambarkan dalam Gambar 3.

Gambar 3. Skema Pengacakan Dampak Perilaku Offline

Dalam hal perilaku offline, peneliti menanyakan apakah paparan kampanye menyebabkan peningkatan pengetahuan tentang imunisasi. Peneliti mengajukan pertanyaan tentang beberapa kategori pengetahuan. Pertama, peneliti memeriksa pengetahuan tentang beberapa “mitos” umum tentang imunisasi yang coba diliput oleh kampanye peneliti. Secara khusus, peneliti bertanya apakah orang tahu bahwa vaksin diproduksi di dalam negeri untuk melawan desas-desus umum di Indonesia bahwa vaksin tersebut mengandung produk babi. Kedua, peneliti bertanya apakah mereka percaya bahwa alternatif alami (menyusui, suplemen herbal, suplemen alternatif) dapat menggantikan kebutuhan imunisasi. Ketiga, peneliti menanyakan apakah mereka sadar bahwa gejala khas dari imunisasi (demam ringan atau bengkak) dapat diperkirakan dan bukan merupakan alasan untuk khawatir. Kategori kedua yang peneliti tanyakan adalah “akses” informasi; khususnya, peneliti bertanya apakah mereka tahu bahwa mengimunisasi anak di pusat kesehatan pemerintah itu gratis. 

Tabel 4. Dampak terhadap Peningkatan Pengetahuan Imunisasi

Tabel 4 menyajikan hasil untuk masing-masing dari empat kategori informasi. Kolom 1 menyajikan apakah mereka memahami vaksin yang diproduksi di dalam negeri. Kolom 2 dan 3 memeriksa apakah responden memahami bahwa pengganti imunisasi tidak valid dan efek sampingnya dapat diabaikan. Kolom 4 memeriksa apakah mereka memahami bahwa imunisasi diberikan secara cuma-cuma (menyangkut akses). Peneliti menemukan bahwa efek yang paling menonjol dari adanya kampanye melalui Twitter adalah pada pengetahuan mengenai produksi domestik. Melihat 15 tweet kampanye secara umum berhubungan dengan peningkatan 5 persen dalam kemungkinan menjawab pertanyaan domestik dengan benar.

Kesimpulan

Untuk mengetahui apakah dan mengapa kampanye tertentu dari selebritas dapat berjalan secara efektif, peneliti melakukan eksperimen melalui kampanye imunisasi nasional di Twitter dari tahun 2015-2016 di Indonesia. Peneliti menemukan bahwa terdapat endorsement effect yang besar dari seorang selebritas. Keterlibatan selebritas dalam men-tweet pesan relatif terhadap Joe/Jane yang menulis pesan mengarah ke peningkatan 1,7 kali lipat dalam tingkat retweet atau suka oleh F2. Namun di sisi lain, peneliti menemukan bahwa terdapat pengurangan yang signifikan dalam tingkat retweet ketika selebriti tersebut langsung men-tweet pesan tersebut menggunakan pengutipan sebuah sumber (penurunan 29,3 persen). Selanjutnya, dalam hal efek terhadap perilaku offline, peneliti menemukan bahwa efek yang paling menonjol dari adanya kampanye melalui Twitter adalah pada pengetahuan mengenai produksi domestik.

Comment

Leave a Reply

KANOPI FEB UI

Sekretariat Kanopi FEB UI Lantai 2 Student Centre Fakultas Ekonomi & Bisnis Universitas Indonesia Depok, 16424 – Indonesia

CONTACT US

Phone
+6281807160022

Email
executiveboard.kanopifebui@gmail.com

© kanopi-febui.org - 2021

MANAGED BY BIRO PUBLIKASI DAN INFORMASI

<