156 Copyright 2017 Psychologia Społeczna Andrzej Falkowski, SWPS Uniwersytet Humanistycznospołeczny
w Warszawie, 03-815 Warszawa, ul. Chodakowska 19/31, e-mail: afalkow2@swps.edu.pl
Maria Sidoruk-Błach, Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie, 20-209 Lublin, ul. Projektowa 4,
e-mail: maria.sidoruk-blach@wsei.lublin.pl
Autorzy wyrażają szczególne podziękowania Redaktorowi Pro -wadzącemu oraz Recenzentom, których dyskusja nad kolejnymi wersjami tekstu przyczyniła się do właściwego sprecyzowania podej-mowanej problematyki i znacznej klarowności prezentowanej treści. Korespondencję dotyczącą artykułu należy kierować na adres: afalkow2@swps.edu.pl
Siła cech negatywnych
w kształtowaniu się podobieństwa:
implikacje dla budowania wizerunku marki miasta
Andrzej Falkowski
1, Maria Sidoruk-Błach
21 SWPS Uniwersytet Humanistycznospołeczny w Warszawie 2 Wyższa Szkoła Ekonomii i Innowacji w Lublinie
Współczesne badania nad oceną różnych obiektów pokazują, że siła ich cech negatywnych zdecydowanie mocniej od tych obiektów odpycha niż przyciąga do nich siła cech pozytywnych. W wielu badaniach empi-rycznych nad zachowaniami społecznymi potwierdzono tę asymetrię pozytywno-negatywną, nazywaną także efektem negatywności, która dała podstawy budowania skutecznej strategii kształtującej wizerunek marki gospodarczej i politycznej. Obecna praca przedstawia psychologiczny mechanizm tworzenia się tego efektu, opracowany w teorii podobieństwa cech Tversky’ego, w której pojęcie zbioru cech rozszerzono o zbiory otwarte. Wyniki przeprowadzonych badań nad wizerunkiem miast pokazują specyfikę i dynamikę zmian w podobieństwie między porównywanymi obiektami, rzeczywistym i oczekiwanym, modyfikowaną tym efektem. Pozwalają one na opis kształtowania się podobieństwa w wyniku dokonywania zmian w liczbie cech pozytywnych i negatywnych porównywanych obiektów. Przedstawiony mechanizm efektu negatyw-ności ma charakter uniwersalny, dotyczy oceny i porównywania bodźców fizycznych i społecznych, które można zdefiniować w teorii podobieństwa cech.
Słowa kluczowe: efekt negatywności, podobieństwo, wizerunek, struktury skojarzeniowe
Badania naukowe a także obserwacje potoczne pokazują, że mimo ogólnej tendencji do formułowania raczej pozytyw-nych niż negatywpozytyw-nych ocen inpozytyw-nych ludzi, obiektów społecz-nych i – ogólnie – świata, informacje negatywne wywierają silniejszy wpływ na tworzenie się postaw i preferencji niż informacje pozytywne o równej intensywności. To zjawi-sko, nazywane także efektem negatywności, jest jednym z najbardziej intrygujących zagadnień, jakie jest szeroko
podejmowane we współczesnej literaturze dotyczącej zachowań społecznych, politycznych i gospodarczych. Ma więc miejsce tak zwana asymetria pozytywno-negatywna w ocenie spostrzeganych zjawisk, przedmiotów i ludzi (Lewicka, Czapiński, Peeters, 1992).
Na poziomie emocjonalnym stwierdzono większy wpływ ocen negatywnych niż pozytywnych na sądy i zachowa-nia. Badania Reedera i Brewer (1979) pokazują, że cechy negatywne łatwo się nabywa, ale trudno traci. Rodin (1978) natomiast pokazał, że wykrycie wady u partnera odgrywa znacznie ważniejszą rolę w jego ocenie niż wykrycie zalety. Na poziomie poznawczym efekt negatywności jest widoczny m.in. w sposobie podejmowania decyzji, opisanym w teorii perspektywy (Kahneman, Tversky, 1979), której podsta-wowe założenie mówi o tym, że potencjalne straty wyżej ważą niż potencjalne zyski. Z kolei informacyjny efekt negatywności wskazuje na wyższą wartość informacyjną ocen negatywnych niż pozytywnych. Wyrażenia negatywne występują w języku rzadziej niż wyrażenia pozytywne, niosą jednak więcej informacji i są lepiej przez ludzi różnicowane
(Kurcz, 2006). Dodatkowo czas przetwarzania wyrażeń zawierających negację jest dłuższy niż wyrażeń bez negacji (Zagrodzki, 1986). Ludzie potrzebują również lepszego uza-sadnienia sądów negatywnych niż pozytywnych i dokładniej uzasadniają własne oceny negatywne (Wojciszke, 2002). Jest to zgodne z badaniami Fiske (1980) pokazującymi, że zdarzenia negatywne przyciągają więcej uwagi niż pozytywne. W dziedzinie zachowań politycznych Bizer i Petty (2005) oraz Bizer, Larsen, Petty (2011) wykazali, że wyborcy, których światopogląd polityczny został ukształ-towany w opozycji do kandydata (jako anty-Demokrata) byli bardziej odporni na perswazję i kontrargumenty niż wyborcy, którzy wspierali daną kandydaturę (jako pro--Republikanin). Co więcej, osoby o negatywnie wzbudzonym światopoglądzie politycznym (opposing something) okazały się bardziej pewne swojej postawy, a intencje ich zachowań były bardziej spójne z prezentowaną postawą niż u osób o pozytywnie ukształtowanych preferencjach politycznych (supporting something). Takie kształtowanie światopoglądu kandydata jest dobrze znane w literaturze jako tworzenie ram interpretacyjnych (framing).
W związku z dotychczasowymi badaniami nad efektem negatywności należy więc stwierdzić, że dodając cechy pozytywne do konkretnego obiektu zbliżamy jego obraz do obrazu oczekiwanego. Może nim być wszystko to, co jest przedmiotem preferencji, np. polityk, marka produktu lub usługi, czy miasto, w którym chciałoby się mieszkać. Jednak taki proces zbliżania przedmiotu do jego oczeki-wanego obrazu powinien być bardziej skuteczny przez usuwanie z jego obrazu cech negatywnych.
Zagadnienie negatywności można zatem ująć w termino-logii podobieństwa, dodając bowiem cechy pozytywne lub usuwając negatywne zwiększamy podobieństwo między spostrzeganym przedmiotem a jego oczekiwanym obrazem. Problem należy więc zlokalizować w takiej teorii podo-bieństwa, która pozwoli na jego operacjonalizację, prze-prowadzenie badań empirycznych i pokazanie mechanizmu efektu negatywności, czyli sposobu działania zgodnie z daną teorią. Należy zatem wyjść od takiej koncepcji, w której konkretne obiekty są reprezentowane w postaci zbioru cech pozytywnych i negatywnych. Zbiory te zawierają cechy wspólne z innymi obiektami i cechy różne, należące tylko do jednego obiektu. Ponieważ cechy wspólne i różne okre-ślają podobieństwo między porównywanymi bodźcami, to interpretację badań nad efektem negatywności, wyjaśnienie tego efektu i pokazanie mechanizmu jego działania można podjąć w teorii podobieństwa cech Tversky’ego (1977).
Podobieństwo w teorii kontrastu
Żadna inna koncepcja nie miała tak wielkiego wpływu na rozwój badań nad podobieństwem, jak teoria podobieństwa
cech Tversky’ego (1977), nazywana też teorią kontrastu. Zwracają na to uwagę badacze zajmujący się podobień-stwem jako tej dziedziny badań, która ma fundamentalne znaczenie w poznawczej organizacji otaczającej rzeczy-wistości fizycznej i społecznej (m.in. Nosofsky, 1991; Goldstone, 1994).
W opracowanym w 1977 roku przez Tversky’ego podej-ściu teoretycznym dotyczącym podobieństwa, obiekty są reprezentowane jako zbiory cech, natomiast podobieństwo między obiektami jest rozumiane jako proces dopasowywa-nia tych cech. Rysunek 1 przedstawia graficzną ilustrację teorii kontrastu.
Teoria kontrastu wyraża podobieństwo między obiekta-mi jako liniową kombinację obiekta-miar ich wspólnych (A ∩ B) i dystynktywnych cech, należących tylko do A i tylko do B (A – B, B – A). Zgodnie z założeniami teorii, wzrost liczby wspólnych cech zwiększa podobieństwo i zmniejsza różnicę, z kolei wzrost liczby cech dystynktywnych (należących do jednego obiektu, ale nie do drugiego) powiększa różnicę i obniża podobieństwo. Należy w tym miejscu podkreślić, że procedura stosowana przez Tversky’ego w określaniu wielkości podobieństwa między zbiorami cech dotyczy zbiorów zamkniętych, skonstruowanych na podstawie stałego zbioru cech. W takich zbiorach te same cechy mogą stawać się różne lub wspólne, wpływając na zmiany w wielkości podobieństwa (Tversky, 1977).
Teoria podobieństwa cech Tversky’ego (1977) była testowana w różnych dziedzinach poznawczego zachowania się człowieka, m.in. w przetwarzaniu obrazów (Rorissa, 2007), w procesach kategoryzacji (Pothos, Hahn, Prat-Sala, 2010; Verguts, Ameel, Storms, 2004), a także w budowaniu algorytmów dopasowania teorii kontrastu do danych podo-bieństwa (Bearden, 2005). Były to badania prowadzone na bodźcach sztucznych, tak jak oryginalna teoria podobieństwa cech została opracowana na podstawie schematycznych bodźców, w których można było dokładnie kontrolować liczbę cech. Takie ograniczenie pozwoliło na precyzyjne testowanie teorii zgodnie z założeniem, że ocena różnicy jest liniową funkcją oceny podobieństwa o nachyleniu –1, odnosi się zatem do podobieństwa bodźców zawierających stałą liczbę cech w zbiorach zamkniętych.
Rysunek 1. Relacje podobieństwa i różnic między zbiorami cech w teorii kontrastu.
Źródło: rysunki 1–4 opracowanie własne.
– B A A B A B– A B∩
Jednak mając do czynienia z bodźcami naturalnymi, już nie tak łatwo można określić dokładną liczbę cech związanych z porównywanymi obiektami. Takie obiekty jak miasta, politycy czy marki na rynku gospodarczym stale zmieniają zakres charakteryzujących je skojarzeń, w terminologii teorii podobieństwa cech są zatem zbiorami otwartymi. W związku z tym pojawia się pytanie, w jakim stopniu dotychczasowe przewidywania teorii podobień-stwa cech odnoszą się do zbiorów otwartych? Problem ten zostanie rozwiązany w świetle efektu negatywności, zgodnie z założeniami teorii kontrastu, na przykładzie badań wizerunku miast.
E
Formułując problem badawczy, oparto się na opisanym w literaturze efekcie negatywności (Bizer, Petty, 2005) oraz podstawowym założeniu teorii perspektywy Kahnemana i Tversky’ego (1979) mówiącym o tym, że strata odczuwana jest dużo mocniej niż zysk o tej samej wartości bezwzględ-nej. W związku z tym skojarzenia negatywne, tak jak straty, odczuwane są mocniej niż skojarzenia pozytywne o takiej samej sile. Zatem nie tyle wzmacnianie cech pozytywnych, ile neutralizacja negatywnych cech wizerunku powinna przyczynić się do wzrostu jego oczekiwanej wartości. Takie przewidywanie można sformułować w postaci następują-cej hipotezy: Usuwanie skojarzeń negatywnych z danym miastem w większym stopniu przybliża jego obraz do obrazu miasta oczekiwanego, idealnego, niż dodawanie lub wzmacnianie skojarzeń pozytywnych.
Metoda
Empiryczna metoda pozwalająca na zastosowanie teorii podobieństwa cech w wyjaśnianiu efektu negatywności jest dość prosta i bazuje na sieciowym modelu pamięci Andersona (1983). Wiedza na temat porównywanych obiektów jest zapisana w pamięci w postaci hierarchicz-nej sieci łączącej ze sobą różne jednostki poznawcze, od ogólnych pojęć do szczegółowych egzemplarzy. Bodziec, jakim jest spostrzegany przedmiot, wzbudza zatem tę strukturę sieciową i przywołuje wiedzę na jego temat do świadomości poprzez rozchodzenie się pobudzenia w sieci (spreading activation). W badaniach empirycznych tę wie-dzę można wyprowadzić ze struktury skojarzeniowej, która pozwala na wartościowanie spostrzeganego przedmiotu. Skojarzenia pozytywne wpływają na wzrost jego wartości, natomiast skojarzenia negatywne tę wartość obniżają. Ta prosta zasada jest zgodna ze współczesnymi koncepcjami zarządzania wizerunkiem marki, w których się podkreśla, że jej wartość jest odzwierciedlona w strukturze skojarze-niowej, określonej charakterem skojarzeń (Keller, 2008).
Najprostszą formą wyprowadzenia wiedzy na temat ocenianych obiektów jest zastosowanie metody swobod-nych skojarzeń z danym obiektem (free association task), opracowanej przez Szalay’a i Deese (1978). Polega ona na przypisywaniu każdemu skojarzeniu, oddzielnie dla każdej osoby badanej, jego wartości liczbowej odpowiadającej sile skojarzeniowej (dominance score). Skojarzenie pierwsze otrzymuje wartość 6, skojarzenie drugie – 5, skojarzenie trzecie – 4, skojarzenia od czwartego do siódmego – 3, skojarzenie ósme i dziewiąte – 2, skojarzenie dziesiąte i każde następne – 1.
Oczywiście, siła przywoływanego skojarzenia jest wprost proporcjonalna do kolejności wymienianych skojarzeń z danym obiektem. Jeżeli jakieś skojarzenie zostaje przywo-łane jako pierwsze, to silniej wiąże ze sobą dany obiekt, ma zatem większą wagę niż gdyby pojawiło się ono w drugiej, trzeciej czy jeszcze dalszej kolejności. Procedura przypi-sywania liczb odpowiadających sile skojarzenia z danym obiektem została opisana przez Szalay’a i Deese (1978) na podstawie badań nad umysłową strukturą kształtowania się skojarzeń i została przedstawiona przez Falkowskiego i Tyszkę (2009). W przeprowadzonych badaniach takimi obiektami były wybrane miasta Polski, badani generowali skojarzenia z Warszawą, Gdynią, Lublinem i Rzeszowem oraz Miastem Idealnym, które stanowiło punkt odniesienia, ułatwiający budowanie pożądanego wizerunku dla danej marki miasta.
Procedura i osoby badane
W badaniach nad wizerunkiem miast przetestowano 94 osoby badane, w tym 45 mieszkańców Warszawy i 49 mieszkańców Lublina. Do badań zaproszono tylko te osoby, które zadeklarowały, że mieszkają w danym mieście minimum pięć lat. Wszyscy badani byli pełnoletni, a średnia ich wieku wyniosła 36 lat. Podział na dwie grupy miesz-kańców był istotny ze względu na proces pozycjonowania poszczególnych miast w umysłach różnych mieszkańców, co jest ważne dla opracowania strategii wizerunkowej danego miasta. Jednak w celu weryfikacji hipotezy badawczej taki podział nie jest potrzebny, w związku z tym połączono wyniki badań wszystkich mieszkańców.
Każda z osób testowanych w ciągu jednej minuty gene-rowała, zapisując na kartce, skojarzenia do każdego miasta oraz Miasta Idealnego. Kolejność miast podczas procedury generowania skojarzeń była rotowana. Otrzymano listy skojarzeń, które opracowano zgodnie z metodologią two-rzenia skojarzeniowego indeksu podobieństwa (affinity
index), pozwalającą na określenie stopnia podobieństwa
znaczeniowego dwóch obiektów (Kleine, Kernan, 1988). Wyprowadzenie skojarzeniowego indeksu podobieństwa polegało na zsumowaniu wartości jednakowych skojarzeń
dla wszystkich osób i każdego miasta. W ten sposób otrzy-mano listę wygenerowanych skojarzeń wraz z przypisa-nymi do nich wartościami liczbowymi. Przykładowa lista z zaznaczonymi skojarzeniami negatywnymi stanowi załącznik nr 1. Następnie dla każdej kombinacji dwóch porównywanych par miast zsumowano ich wartości licz-bowe przypisane jednakowym skojarzeniom. Po czym podzielono tę zsumowaną liczbę przez wartości wszystkich skojarzeń dwóch porównywanych miast.
Procedurę obliczeń skojarzeniowego indeksu podobień-stwa (Kleine, Kernan, 1988) można przedstawić również w postaci modelu proporcji (ratio model), który jest oblicze-niowym wariantem teorii podobieństwa cech Tversky’ego (1977) i odpowiada ilustracji przedstawionej na rysunku 1.
,
. – – A B S a b A B A B B A W modelu tym podobieństwo jest tak znormalizowane, że zawiera się w przedziale od 0 do 1, gdzie „0” oznacza brak jakiegokolwiek podobieństwa pomiędzy obiektami, a „1” informuje o całkowitym podobieństwie.
W
Skojarzeniowa struktura miast
Na podstawie danych struktur skojarzeniowych poszcze-gólnych miast policzono indeks podobieństwa między każdym badanym miastem i Miastem Idealnym. Poniżej przedstawiono sposób obliczenia indeksu podobieństwa między Warszawą a Miastem Idealnym, który zgodnie z modelem proporcji wynosi:
, 2747 0,59. 2747 2272 –1351 2376 –1396 I W S Poszczególne liczby odnoszą się do wartości przedsta-wionych w równaniu 1 i odpowiadają elementom zbiorów w teorii kontrastu (patrz rysunek 1). W ten sam sposób policzono podobieństwo pozostałych miast do Miasta Idealnego, których wielkości są następujące: Lublin (0,65), Rzeszów (0,60) i Gdynia (0,54).
Kształtowanie podobieństwa w procesie wzmacniania cech pozytywnych i usuwania negatywnych w obrazie marki miasta
Wyniki przeprowadzonych badań pozwalają zaobser-wować specyfikę kształtowania się podobieństwa danego miasta do Miasta Idealnego w wyniku wzmacniania cech wspólnych, pozytywnych lub usuwania cech różnych, negatywnych. Proces wzmacniania cech wspólnych, pozy-tywnych, zgodnie z teorią kontrastu, polega na zwiększaniu
ich siły skojarzeniowej, w związku z czym podobieństwo między obiektami zwiększa się na zasadzie rozszerzania części wspólnej, pozostawiając bez zmian cechy różne (patrz rysunek 1 i równanie 1). Natomiast proces zwięk-szania podobieństwa między danym miastem a Miastem Idealnym przez usuwanie cech negatywnych polega na zmniejszaniu części różnej zbiorów, pozostawiając bez zmian część wspólną.
W celu testowania kluczowej hipotezy, że usuwanie skojarzeń negatywnych z danym miastem w większym stopniu przybliża jego obraz do Miasta Idealnego niż dodawanie lub wzmacnianie skojarzeń pozytywnych, wykonano obliczenia na otrzymanych zbiorach skojarzeń, polegające na dodawaniu/wzmacnianiu cech pozytywnych poprzez wzrost ich wartości i usuwaniu/osłabianiu cech negatywnych. Taka procedura w realnym środowisku rynkowym polega na tworzeniu doświadczenia z marką w różnych strategiach marketingowych kształtujących jej obraz w umyśle konsumenta.
W związku z tym najpierw zidentyfikowano, a następnie usunięto skojarzenia negatywne z poznawczej reprezentacji miast. Analiza podziału skojarzeń na pozytywne i negatywne została dokonana przez czterech sędziów kompetentnych. Jako jednoznacznie negatywne zostały zakwalifikowane tylko te skojarzenia, co do których sędziowie kompetentni byli jednogłośni. Dla przykładu, za negatywne skojarzenia związane z marką „Warszawa” zostały przez nich uznane: „korki”, „wyścig szczurów”, „brudne, zanieczyszczone”, „zarozumiali, nieprzyjaźni ludzie”. Natomiast jako pozy-tywne skojarzenia związane ze stolicą, czyli takie, które nie wpływały ujemnie na wizerunek marki, sędziowie kompetentni uznali na przykład: „dużo miejsc pracy, niskie bezrobocie”, „rozwój, możliwości, infrastruktura, inwe-stycje”, „kultura i sztuka”, „starówka, zabytki, miejsca do zwiedzania”. Sumy wartości skojarzeń negatywnych dla poszczególnych miast wyniosły odpowiednio: Warszawa – 476, Lublin – 324, Rzeszów – 119 i Gdynia – 23. Usunięcie skojarzeń negatywnych polegało na zmniejszeniu o wyżej wymienione wartości części różnej zbiorów danego miasta z Miastem Idealnym. Naturalnie struktura skojarzeniowa Miasta Idealnego nie zawierała żadnych skojarzeń nace-chowanych negatywnie.
Następnie wykonano procedurę zwiększania podobień-stwa między porównywanymi obiektami przez rozszerzenie ich części wspólnej, co odpowiada zwiększaniu siły wspól-nych skojarzeń. W wykonawspól-nych analizach zwiększono tę siłę o dokładnie taką samą wartość, jaką miały usunięte skojarzenia negatywne, czyli zwiększono część wspólną danego miasta i Miasta Idealnego odpowiednio o 476 dla Warszawy, 324 dla Lublina, 119 dla Rzeszowa i 23 dla Gdyni. W ten sposób została zachowana symetryczność – tę
samą wielkość skojarzeń negatywnych usunięto i taką samą wielkość skojarzeń pozytywnych dodano.
Wyniki zmian w podobieństwie między porównywanymi miastami, po usunięciu skojarzeń negatywnych i wzmocnie-niu skojarzeń wspólnych, względem pierwotnych wielkości podobieństw przedstawia rysunek 2.
Tak w sytuacji usuwania skojarzeń negatywnych, jak i w sytuacji dodawania wspólnych skojarzeń ma miejsce wzrost podobieństwa danego miasta do Miasta Idealnego. Chociaż siły skojarzeniowe w obu sytuacjach zmian były takie same, to odjęcie od początkowej struktury skojarzeń negatywnych przybliża obraz miasta do Miasta Idealnego bardziej niż dodanie do struktury rzeczywistej skojarzeń pozytywnych. Zatem zaobserwowano tu efekt negatywności, pokazujący niesymetryczność w kształtowaniu się podo-bieństwa zależnie od cech negatywnych i pozytywnych. Należy tu podkreślić, że efekt tej niesymetryczności jest tym bardziej widoczny, im większa jest wartość usuwanych lub dodawanych skojarzeń.
Stopniowe wzmacnianie skojarzeń pozytywnych i usuwanie skojarzeń negatywnych
W celu dokładniejszego przeanalizowania uzyskanego powyżej efektu, przeprowadzono obliczenia obrazujące, jak kształtują się wyniki skojarzeniowego indeksu podobieństwa dla marki Miasta Idealnego i kolejno: Warszawy, Lublina i Rzeszowa, w sytuacji, kiedy stopniowo odejmowane są negatywne skojarzenia z daną marką, aż do całkowitej ich
neutralizacji. Następnie wykonano operację dodawania do struktury marki skojarzeń pozytywnych, wspólnych z Miastem Idealnym i o tej samej wartości bezwzględnej, co skojarzenia negatywne. W tych obliczeniach zrezygno-wano z przeprowadzania obliczeń dla Gdyni ze względu na niewielki udział skojarzeń negatywnych w strukturze sko-jarzeniowej tego miasta. Policzone wielkości podobieństw w obu sytuacjach stopniowego wzmacniania wspólnych i usuwania negatywnych skojarzeń, zgodnie z modelem proporcji, przedstawia rysunek 3.
Wyniki analizy wskazują na istnienie efektu negatyw-ności w teorii podobieństwa cech. Stopniowe usuwanie negatywnych skojarzeń z danym miastem szybciej przybliża jego obraz do Miasta Idealnego niż wzmacnianie skojarzeń pozytywnych o takiej samej wartości. Ponieważ jednak cechy negatywne są elementami różniącymi oba porów-nywane obiekty, należało sprawdzić, czy asymetryczność w dodawaniu wspólnych cech i usuwaniu różnych ma zawsze miejsce, bez względu na ich wartościowanie.
W celu uzyskania jednoznacznej odpowiedzi przeprowa-dzono kolejne analizy uwzględniające wartość wszystkich skojarzeń dystynktywnych, to znaczy różniących dwie porównywane marki miast. Polegała ona na stopniowym odejmowaniu, co jeden, skojarzeń różnicujących dane marki, aż do osiągnięcia całkowitego podobieństwa, a następnie na dodawaniu do struktury danej marki skojarzeń wspólnych z Miastem Idealnym o tej samej wartości bezwzględnej co skojarzenia dystynktywne. Suma dystynktywnych sił
Wielk ość podobie ńs tw a struktura rzeczywista Gdynia Rzeszów Warszawa Lublin 0,658 0,704 0,616 0,540 0,629 0,674 0,608 0,542 0,591 0,649 0,595 0,537 minus negatywne plus pozytywne 0,5 0,65 0,6 0,55 0,7 0,75
Rysunek 2. Indeksy podobieństw między Miastem Idealnym a Warszawą, Lublinem, Rzeszowem i Gdynią po dodaniu wspólnych skojarzeń i usunięciu skojarzeń negatywnych o tej samej wartości
skojarzeniowych różniących Miasto Idealne od danego miasta wyniosła dla Warszawy – 1901, dla Lublina – 1452 i dla Rzeszowa – 1416. Łatwo można zauważyć, aby całko-wicie upodobnić dane miasto do Miasta Idealnego należy usunąć ze skojarzeniowej struktury obu miast wszystkie skojarzenia dystynktywne łącznie o takich właśnie war-tościach. Rysunek 4 przedstawia policzone wielkości podobieństw w obu sytuacjach stopniowego wzmacniania wspólnych i usuwania dystynktywnych skojarzeń zgodnie z modelem proporcji.
Otrzymany rezultat dodawania i usuwania skojarzeń poka-zuje, że całkowite usunięcie różnych skojarzeń prowadzi do
Rysunek 3. Wielkości podobieństwa Warszawy, Lublina i Rze szowa do Miasta Idealnego w wyniku stopniowego do dawania skojarzeń pozytywnych i odejmowania skoja-rzeń negatywnych. 0,54 0,56 0,58 0,6 0,62 0,64 0,66 0,68 Wielk ość podobie ńs tw a Warszawa Lublin Rzeszów
Wielkość dodanych lub odjętych skojarzeń
Wielkość dodanych lub odjętych skojarzeń
Wielkość dodanych lub odjętych skojarzeń 5 10 0 20 100 50 20 5 0 5 100 150 10 200 200 20 300 250 50 400 300 100 476 324 119 0,62 0,64 0,66 0,68 0,7 0,72 Wielk ość podobie ńs tw a Wielk ość podobie ńs tw a 0,58 0,59 0,6 0,61 0,62 minus negatywne plus pozytywne minus negatywne plus pozytywne minus negatywne plus pozytywne
Rysunek 4. Wielkości podobieństwa Warszawy, Lublina i Rzeszowa do Miasta Idealnego w wyniku stopniowego doda-wania skojarzeń wspólnych i odejmododa-wania skojarzeń różnych
0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Wielk ość podobieńs tw a Wielk ość podobieńs tw a Wielk ość podobieńs tw a 1 201 401 601 801 1001 1201 1401 1601 1801 Warszawa Lublin Rzeszów wspólne zwiększane różne zmniejszane wspólne zwiększane różne zmniejszane 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1 201 401 601 801 1001 1201 1401 0,5 0,55 0,6 0,65 0,7 0,75 0,8 0,85 0,9 0,95 1 1 85 169 253 337 421 505 589 673 757 841 925 1009 1093 1177 1261 1345 wspólne zwiększane różne zmniejszane
uzyskania pełnego podobieństwa między porównywanymi obiektami, podczas gdy dodawanie wspólnych skojarzeń o analogicznej wartości co usunięte skojarzenia różne, zwiększa to podobieństwo o niewiele ponad 0,7. Ponadto widać wyraźnie niesymetryczność funkcji obrazujących zależność współczynnika podobieństwa od liczby skoja-rzeń, które zostały dodane lub usunięte. Wraz ze wzrostem wartości odejmowanych bądź dodawanych skojarzeń pogłębia się efekt różnicy na korzyść usuwania skojarzeń różnych. Zatem bardziej słuszną strategią zbliżania marek do siebie wydaje się strategia nastawiona na neutralizację skojarzeń różniących obie marki niż na podkreślanie ich wspólnych cech.
D
Niesymetryczność w kształtowaniu się podobień-stwa. Psychologiczny mechanizm efektu negatywności.
Przedstawione analizy pokazują psychologiczny mechanizm kształtowania się podobieństwa między porównywany-mi obiektaporównywany-mi w teorii kontrastu. Otrzymaną regularność w zmianach podobieństwa w zależności od dodawania wspólnych lub usuwania różnych cech dość łatwo jest ująć w postaci matematycznych funkcji hiperbolicznych, któ-rych graficzne prezentacje przedstawia rysunek 4. Funkcje te są niesymetryczne, odnoszą się do otwartych zbiorów cech, w których liczba cech wspólnych, jak i różnych jest niezależna od siebie. Dodawanie zatem cech wspólnych nie zmienia liczby cech różnych, tak jak usuwanie cech różnych nie zmienia liczby cech wspólnych, chociaż można nimi jednocześnie manipulować.
Testując hipotezę, skupiono się przede wszystkim na negatywności–pozytywności skojarzeń; jest to szczególnie ważne z punktu widzenia skuteczności jakichkolwiek dzia-łań wzmacniających lub osłabiających wizerunek różnych obiektów, także w marketingu terytorialnym.
Naturalnie, bodźce z otaczającego środowiska fizycznego, społecznego i rynkowego, takie jak miasta, politycy czy marki, na rynku gospodarczym są otwartymi zbiorami cech, stale zwiększającymi zakres charakteryzujących je skojarzeń. Taka dynamika zmian wynika z nabywania doświadczenia przez człowieka, strategii promocyjnych, reklamy konkretnych bodźców, jak i cywilizacyjnego rozwoju państwa. Przykładowo, takie cechy jak „metro”, „parkingi”, „brak korków” czy „osiedla domków jednoro-dzinnych” zaczęły być kojarzone z miastami stosunkowo niedawno, ponieważ wcześniej po prostu nie istniały. Dlatego też kiedyś nie mogły się znaleźć w strukturze skojarzeniowej Miasta Idealnego, a teraz stanowią jego integralną część. Podobną dynamikę widać w tworzeniu się podobieństwa między obiektami. Taka cecha jak „lotnisko”
kiedyś różnicowała miasto Lublin i Warszawę, teraz jest cechą wspólną obu miast.
Neutralizowane skojarzenia negatywne były zawsze cechami dystynktywnymi, czyli różniącymi dwa obiekty, nigdy nie były cechami wspólnymi. Wynika to ze specyfiki porównywanych obiektów – testowano strategie umożli-wiające upodobnienie danych marek miast (Warszawy, Rzeszowa, Lublina i Gdyni) do Miasta Idealnego. Zatem skojarzenia negatywne, które z założenia są obce dla takie-go konstruktu, jakim jest Miasto Idealne, i rzeczywiście osoby badane ich nie generowały, zawsze były cechami różniącymi dane marki miast od Miasta Idealnego.
Należy też zauważyć, że w strukturach skojarzeniowych poszczególnych marek miast pojawiały się cechy pozytyw-ne, które także różniły te miasta od Miasta Idealnego. Efekt ich usuwania byłby zatem taki sam jak usuwania skojarzeń negatywnych, czyli dana marka miasta przybliżyłaby się do marki Miasta Idealnego szybciej, niż gdyby dodawa-no lub wzmacniadodawa-no skojarzenia wspólne. Jednak, biorąc pod uwagę główny cel działań promocyjnych, jakim jest budowanie pozytywnego wizerunku marki miejsca, dzia-łanie polegające na neutralizacji skojarzeń pozytywnych, nawet jeśli noszą one cechy skojarzeń dystynktywnych, nie ma sensu z logicznego i strategicznego punktu widzenia. W zasadzie nikt nie usuwa skojarzeń pozytywnych, w jakie wyposażona jest jego marka polityczna, gospodarcza czy terytorialna, ponieważ takie działanie prowadziłoby do jej deprecjacji i pozbawiłoby cech wyróżniających ją na rynku konkurencji (Keller, 2008).
Zaobserwowany mechanizm kształtowania się podo-bieństwa, pokazujący zjawisko asymetrii pozytywno--negatywnej, jest mechanizmem uniwersalnym. Chociaż pokazany został na przykładzie wizerunku marki miast, to dotyczy on wszystkich bodźców naturalnych z otaczają-cego środowiska fizycznego i społecznego, które można zdefiniować w postaci otwartego zbioru cech. Takimi zbiorami cech mogą być – na przykład – wizerunki marek gospodarczych i politycznych, których liczba cech może się zmieniać w wyniku, dajmy na to, nowych doświadczeń i zmian cywilizacyjnych. Stosunkowo łatwo jest zatem przeprowadzić symulację na określonej liczbie cech dwóch porównywanych obiektów z różnych dziedzin i stwierdzić dokładnie takie same prawidłowości związane z usuwaniem cech różnych i dodawaniem wspólnych, jakie przedstawiono na rysunkach 3 i 4.
Wyraźnie widać na nich, że dwie funkcje hiperbolicz-ne, odnoszące się do wzmacniania wspólnych cech lub usuwania negatywnych o tych samych wartościach, są różne. Wyposażając zatem wizerunek obiektu w cechy negatywne, szybko oddalamy się od ideału. Kąt nachy-lenia funkcji hiperbolicznych odnoszących się do zmian
w liczbie cech negatywnych jest duży. Z kolei wyposażając wizerunek obiektu w cechy pozytywne, zbliżamy się do ideału, ale już zdecydowanie wolniej. Kąt nachylenia funkcji hiperbolicznych odnoszących się do zmian w liczbie cech pozytywnych jest mały. Charakterystyczna dynamika tych zmian opisuje zatem psychologiczny mechanizm kształ-towania się podobieństwa w wyniku dokonywania zmian w liczbie cech pozytywnych i negatywnych.
Uwagi końcowe i perspektywy badawcze
Przedstawiona koncepcja wyjaśnia psychologiczny efekt negatywności w teorii podobieństwa cech Tversky’ego, w której pojęcie zbioru cech rozszerzono o zbiory otwarte. Precyzyjne wyrażenie tego efektu w postaci różnych funk-cji hiperbolicznych otrzymanych na podstawie wyników badań wskazuje na trafność tej teorii. W tym miejscu należy podkreślić, że efekt ten, jak i przedstawiony mechanizm jego tworzenia się, ujawnia się w sytuacji oceny każdego przedmiotu, którego wizerunek można wyrazić w postaci zbioru cech.
Ponadto, koncepcja pokazuje mechanizm negatywności bez odwołania się do emocji negatywnych wzbudzanych przez skojarzenia negatywne. Mechanizm ten działa zawsze, jeśli usuwamy różne skojarzenia z obiektem idealnym, do których należą tak negatywne, jak i pozytywne. Z prag-matycznego punktu widzenia racjonalnym działaniem jest usuwanie tylko skojarzeń negatywnych.
Wyniki przeprowadzonej analizy skłaniają do nastę-pujących refleksji. Przede wszystkim należy podjąć się empirycznego testowania kształtowania się podobieństwa między obiektami z otaczającego środowiska społecznego, takich jak marki gospodarcze czy politycy, na podstawie zmian ich cech rzeczywistych. Chociaż w przedstawionych badaniach wyprowadzone cechy wizerunków miast są rzeczywiste, to jednak procedura ich usuwania i dodawania została wykonana w procesie symulacji zgodnie z teorią podobieństwa cech. Należałoby zatem sprawdzić, w jakim stopniu otrzymane wyniki badań są zgodne z faktycznym zwiększaniem się i zmniejszaniem podobieństwa danego przedmiotu do obiektu oczekiwanego i kształtowaniem się jego preferencji na skutek faktycznej zmiany liczby cech pozytywnych i negatywnych w jego obrazie.
Ponadto, często mamy do czynienia z większą ilością porównywanych opcji niż tylko dwie. Przedstawiona procedura kształtowania się podobieństwa w teorii podo-bieństwa cech może zostać uogólniona na większą liczbę obiektów. Wymagałoby to jednak znacznego skompliko-wania zagadnienia, w którym mielibyśmy do czynienia z większą liczbą nakładających się na siebie zbiorów niż dwa (patrz rysunek 1) oraz testowania kształtowania
się podobieństwa zgodnie z założeniami teorii kontrastu w poszerzonym kontekście.
Podsumowując, należy stwierdzić, że przedstawiona koncepcja implicite zakłada jedną z fundamentalnych zasad zachowania się, którą jest tak zwana zależność od punktu odniesienia (point-of-reference) i ram interpretacyjnych
(fra-ming). Nie ma ocen absolutnych, są one zawsze relatywne
do doświadczanych bodźców towarzyszących. Mogą się one zmieniać zależnie od zmian w otaczającym środowisku i sposobu sformułowania problemu, co podkreślane jest we współczesnych pracach dotyczących tworzenia się podo-bieństwa, preferencji i podejmowania decyzji (Kahneman, 2012; Tversky, Kahneman, 1986). To porównywanie do otoczenia, jak i do własnego oczekiwania, jest istotą psy-chologicznej oceny otaczających przedmiotów i zdarzeń, wbudowaną w środowisko konkurencyjne.
LITERATURA CYTOWANA
Anderson, J. R. (1983). The architecture of cognition. Cambridge: Harvard University Press.
Bearden, J. N. (2005). An algorithm for fitting the contrast model. Dissertation Abstracts International: Section B: The Sciences and Engineering, 65, 37–67.
Bizer, G. Y., Larsen, J. T., Petty, R. E. (2011). Exploring the valence-framing effect: Negative framing enhances attitude strength. Political Psychology, 32, 59–80.
Bizer, G. Y., Petty, R. E. (2005). How we conceptualize our atti-tudes matters: The effects of valence framing on the resis-tance of political attitudes. Political Psychology, 26, 553–568. Falkowski, A., Tyszka, T. (2009). Psychologia zachowań konsu-menckich. Gdańsk: Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne. Fiske, S. T. (1980). Attention and weight in person perception:
The impact of negative and extreme behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 38, 889–906.
Goldstone, R. L. (1994). The role of similarity in categorization: Providing a groundwork. Cognition, 52, 125–157.
Kahneman, D., Tversky, A. (1979). Prospect theory: An anal-ysis of decision under risk. Econometrica, 47 (2), 263–291. Kahneman, D. (2012). Pułapki myślenia. Poznań: Media Rodzina. Kaid, L. L. (1997). Effects of television spots on images of Dole
and Clinton. American Behavioral Scientist, 40 (8), 1085–1094. Keller, K. L. (2008). Strategic brand management. Building, mea-suring and managing brand equity. New Jersey: Prentice Hall. Kleine, E., Kernan, J. B. (1988). Measuring the meaning of
consumption object: An empirical investigation. Advances in Consumer Research, 15, 498–504.
Kurcz, I. (2006). Język i komunikacja. W: J. Strelau (red.), Psychologia. Podręcznik akademicki, (t. 2, s. 231–274). Gdańsk: Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne.
Lewicka, M., Czapiński, J., Peeters, G. (1992). Positive-negative asymmetry or „When the heart needs a reason”. European Journal of Social Psychology, 22, 425–434.
Nosofsky, R. M. (1991). Stimulus bias, asymmetric similarity, and classification. Cognitive Psychology, 23, 94–140.
Pothos, E. M., Hahn, U., Prat-Sala, M. (2010). Contingent neces-sity versus logical necesneces-sity in categorization. Thinking & Reasoning, 16, 45–65.
Reeder, G. D., Brewer, M. D. (1979). A schematic model of dis-positional attribution in interpersonal perception. Psychological Review, 86, 61–79.
Rodin, M. J. (1978). Liking and disliking: Sketch of an alternative view. Personality and Social Psychology Bulletin, 4, 473–478. Rorissa, A. (2007). Relationships between perceived features
and similarity of images: A test of Tversky’s contrast mod-el. Journal of the American Society for Information Science & Technology, 58, 1401–1418.
Szalay, L. B., Deese, J. (1978). Subjective meaning and cul-ture: An assessment through word associations. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Tversky, A. (1977). Features of similarity. Psychological Review, 84 (4), 327–352.
Tversky, A., Kahneman, D. (1986). Rational choice and the framing of decisions. The Journal of Business, 59, 251–S278. Verguts, T., Ameel, E., Storms, G. (2004). Measures of similarity in
models of categorization. Memory and Cognition, 32, 379–389. Wojciszke, B. (2002). Człowiek wśród ludzi. Zarys psycholo-gii społecznej, seria Wykłady z Psycholopsycholo-gii, t. 8. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Scholar.
Zagrodzki, M. (1986). Semantyczna złożoność antonimów przy-miotnikowych a zjawisko asymetrii. W: I. Kurcz, J. Bobryk, D. Kądzielawa (red.), Wiedza a język. Ogólna psychologia języ-ka i neurolingwistyjęzy-ka, (t. 1, s. 117–138). Wrocław: Ossolineum.
Z 1
Lista pięciu przykładowych skojarzeń wygenerowanych dla Warszawy, Lublina, Rzeszowa, Gdyni i Miasta Idealnego z zazna-czonymi skojarzeniami negatywnymi
Skojarzenia Suma wartości skojarzeń
Miasto Idealne Warszawa Lublin Rzeszów Gdynia
Dużo zieleni 270 17 44 13 13
Dużo miejsc pracy, niskie bezrobocie 147 92 28 24 8
Dobra komunikacja 141 11 0 0 0
Tłum, hałas, pośpiech 0 220 0 0 0
Korki 0 134 24 8 14
… … … …
Suma 2272 2376 1865 1224 1912
Kursywą zaznaczono skojarzenia negatywne.
The strength of negative features in shaping similarity:
Implications for creating the brand image of a city
Andrzej Falkowski1, Maria Sidoruk-Błach2 1 SWPS University of Social Sciences and Humanities in Warsaw
2 University of Economics and Innovation in Lublin (WSEI)
A
Modern research concerning evaluation of various objects show that the strength of their negative features definitely pushes back from objects stronger than the strength of positive features attracts to them. In a series of empirical studies on social behavior, this positive–negative asymmetry, also known as the negativity effect, has been confirmed, and formed the basis for building an effective strategy for shaping brand image in both, the economic and political market. The present work shows the psychological mechanism of formation of the negativity effect developed in the Tversky’s theory of similarity features in which a set-theoretical approach has been extended for open sets. The results of research conducted on the image of cities shows the specificity and dynamics of the changes in similarities between the compared objects, actual and expected, modified by the negativity effect. It allow to describe the formation of the similarity in the effect of changes in the number of positive and negative features of compared objects. The described mechanism of negativity effect is universal, concerns the evaluation and comparison of physical and social stimuli that can be defined in the theory of similarity features.
Keywords: negativity effect, similarity, image, associative structures
Złożono: 16.06.2015
Złożono poprawiony tekst: 28.08.2015/30.01.2016 Zaakceptowano do druku: 26.02.2016
