Framtidens självscanner : En kvantitativ studie om hur digital nudging skulle kunna tillämpas i en självscanner för mer miljömedvetna val i matbutiken

Framtidens självscanner

En kvantitativ studie om hur digital nudging skulle kunna tillämpas i en självscanner för mer miljömedvetna val i matbutiken

Författare: Susanne Forsberg (Födelsedatum - 890224) och Elin Törebrand (Födelsedatum - 941227)

HT 2019

Informatik med systemvetenskaplig inriktning, kandidatkurs 30 hp Ämne: Informatik

Handelshögskolan vid Örebro universitet Handledare: Jonas Moll

1

Sammanfattning

Allt fler val görs i olika digitala miljöer och en del av den digitala miljön är self-service technology som ökar inom flera områden. Samtidigt visar tidigare forskning på vikten av att känna till effekten av nudging i digitala miljöer vid utveckling av olika digitala miljöer. Detta för att de val som görs i dessa digitala miljöer ska gynna individen och samhället. Ett område där tidigare forskning visat att nudging har effekt på de val människor gör är när det gäller miljömedvetna val i matbutiken. Syftet med studien är att undersöka om en självscanner skulle kunna hjälpa konsumenter till att göra mer miljömedvetna val i matbutiken genom att tillämpa digital nudging i en framtida självscanner. Metoden för studien var av kvantitativ ansats och data samlades in genom en enkätundersökning. Enkäten skickades digitalt och resulterade i totalt 218 svar. Resultatet visade på att konsumenter överlag är positiva till att en självscanner skulle kunna hjälpa dem att göra mer miljövänliga val. För att undersöka hur detta skulle fungera i praktiken behövs vidare studier kring detta.

Nyckelord: Self-service technology, SST, självscanner, nudging, digital nudging, miljömedvetna val

2

Förord

Vi skulle vilja börja med att rikta ett stort tack till vår handledare Jonas Moll som bidragit med värdefull återkoppling och stöd under genomförandet av uppsatsen.

Sedan vill vi även tacka alla respondenter som tagit sin tid och svarat på enkäten. Susanne Forsberg & Elin Törebrand

3

Innehållsförteckning

1.3.2 Digital nudging och nudging ... 8

1.4 Syfte och forskningsfråga ... 9

1.5 Avgränsning ... 10 1.6 Teoretisk bakgrund ... 11 1.6.1 Nudging ... 11 1.6.2 Digital nudging ... 12 2. Metod ... 15 2.1 Datainsamlingsmetod ... 15 2.2 Urval ... 15 2.3 Enkätens utformning ... 15

2.4 För-test och pilot-test av enkät ... 17

2.5 Etik ... 17

2.6 Antal svar ... 17

2.7 Analysmetod ... 17

2.8 Databaser och sökord ... 17

2.9 Källkritik ... 18

3. Resultat ... 19

3.1 Resultat gällande attityder till självscanning ... 19

3.2 Resultat gällande hjälp till miljömedvetna val med en självscanner ... 21

3.3 Resultat gällande funktioner i framtidens självscanner ... 23

3.4 Jämförelse av resultat ... 24

4. Analys och diskussion ... 27

4.1 Resultatdiskussion ... 27

4.1.1 Attityder till självscanning ... 27

4.1.2 Hjälp till miljömedvetna val med en självscanner ... 28

4.1.3 Digital nudging i framtidens självscanner ... 29

4.2 Metodkritik ... 31

4.3 Svagheter med studien ... 31

4

Källförteckning ... 34

Bilagor ... 36

Bilaga 1 - Enkäten ... 36

5

1. Introduktion

1.1 Centrala begrepp

I detta avsnitt presenteras centrala begrepp som tas upp i uppsatsen.

Self-service technology (SST) - Är en teknik som möjliggör för kunder att själva utföra

service utan att behöva ta hjälp av personal (Meuter, Ostrom, Roundtree & Bitner, 2000; Shunzhong, 2012; Hsiao & Tang, 2011). Self service technology finns inom flera olika områden som till exempel mataffärer och webbsidor (Hsiao & Tang, 2011) och även på vissa restauranger (Meuter et al., 2000).

Självscanner - Självscanner är en form av SST i form av en handscanner som kunder håller i

handen för att scanna varor med genom att, med hjälp av scannern, läsa av en streckkod på en vara (Mumani, Stone & Wang, 2018).

Nudging - Nudging kommer från ordet “nudge” som betyder knuff och handlar om att

utforma olika valmiljöer för att underlätta för människor att göra val som gynnar dem och samhället i stort (Thaler & Sunstein, 2008).

Digital Nudging- Digital nudging är ett begrepp som handlar om hur digitala miljöer kan

designas för att vägleda människor till att göra olika val beroende på hur olika designelement i den digitala miljön placeras och utformas (Weinmann, Schneide & Brocke, 2016).

1.2 Bakgrund

Digitaliseringen blir allt mer utbredd i samhället och allt fler val görs därför i olika digitala miljöer. Fler digitala miljöer erbjuder idag någon form av self-service technology (SST) och detta är något som ökar inom fler områden som till exempel i mataffärer, på flygplatser och hotell (Oh, Jeong & Baloglu, 2011). Vilka val vi gör i en del av dessa digitala miljöer påverkar miljön, vår hälsa och samhället i stort. I mataffären görs dagligen val som på olika sätt påverkar miljön, vår hälsa och samhället (Naturvårdsverket, 2014).

Vi tar nästan dagligen emot information om hur våra matval påverkar miljön. Trots detta visar forskning på att det endast är 10-15% som faktiskt gör miljömedvetna matval trots att de känner till de negativa konsekvenserna för miljön och känner oro för miljön.

(Naturvårdsverket, 2014) Detta är ett exempel på att det inte är bristen på informationen som är problemet utan snarare hur informationen läggs fram och presenteras i den miljö där människor gör val (Naturvårdsverket, 2014) som till exempel i den digitala miljön (Weinmann et al., 2016).

Nudging används inom flera områden för att forma en valmiljö för att individen enklare ska kunna göra val som gynnar individen själv, samhället och miljön utan att begränsa individens frihet (Naturvårdsverket, 2014). Enligt Thaler och Sunstein (2008) tar människor inte alltid

6 beslut utifrån vad som är det bästa valet för dem själva eller samhället. Nudging innebär även att inte förbjuda saker utan det handlar om att ge människor en knuff, en “nudge” i rätt riktning. Nudging går även att använda i olika digitala miljöer och kallas då digital nudging (Kroll & Stieglitz, 2019; Weinmann et al., 2016).

Enligt Svensk dagligvaruhandel (2017) använder 5 av 10 kunder sig alltid/ofta av en självscanner när de handlar i matvarubutiken och ytterligare 2 av 10 använder sig av det enstaka gånger (Svensk dagligvaruhandel, 2017). Idag har en självscanner huvudsakligen bara funktioner för att lägga till och ta bort varor och den här studiens frågeställning utgår från att en framtida självscanner skulle kunna ha flera funktioner än så. Om kunder skulle kunna få hjälp och vägledning redan när de scannar en vara om varan är bra för miljön eller inte eller på andra sätt uppmuntras till mer miljömedvetna val skulle det kanske vara enklare att ta beslut som gynnar miljön. Ett exempel på detta är en så kallad EcoScanner som

beskrivs i en pilotstudie vars syfte är att informera kunder om mer hållbara val genom nudging (Heinemeyer, Jurg, Doell & Tang, 2018).

Eftersom digital nudging är relativt nytt område finns det idag inte så mycket forskning kring hur digital nudging kan tillämpas i olika digitala miljöer. Med tanke på vilken betydelse det kan få för de val vi gör angående hur olika designelement placeras i den digitala miljön är detta ett område där det behövs mer kunskap. (Weinmann et al., 2016; Mirsch, Lehrer och Jung, 2017) Enligt Weinmann et al. (2016) kommer digital nudging tillämpas inom fler områden i framtiden än vad det gör idag på grund av digitaliseringens utbredning både på samhällsnivå och individnivå.

Weinman et al. (2016) menar att det är viktigt att ha digital nudging i beaktande vid

utveckling av digitala miljöer. Med tanke på användningen av SST ökar (Oh et al., 2011) vill vi utifrån vår undersökning ta fram ett underlag för framtida undersökning av hur digital nudging skulle kunna tillämpas i en självscanner. Vi skulle därför vilja undersöka detta för att se om en självscanner kan bidra till att konsumenter skulle göra mer miljömedvetna val, då detta är något vi inte tidigare sett att någon undersökt.

1.3 Tidigare forskning

I detta kapitel kommer vi gå igenom tidigare forskning som gjorts inom SST samt nudging och digital nudging.

1.3.1 Self-service technology (SST)

Self-service technology (SST) definieras enligt Meuter et al. (2000) som

“Self-service technologies (SSTs) are technological interfaces that enable customers to produce a service independent of direct service employee involvement” (s. 50).

Self-service technology finns inom fler olika områden som till exempel mataffärer,

7 och även på vissa restauranger (Meuter et al., 2000). Exempel på hur SST används är på flygplatser där kunder själva kan checka in sitt bagage (Oh et al., 2011). Ett annat exempel är på bibliotek där kunder själva kan låna böcker och inte behöver ta kontakt med personal (Hsiao & Tang, 2011). Forskning visar att self-service technology är något som ökar inom flera områden (Oh et al., 2011). En av anledningarna till ökningen av self-service technology är bland annat att företag vill dra ner på kostnader för personal samt öka effektiviteten i företaget (Feng, Tu, Lu & Zhou, 2019).

Tidigare forskning inom SST handlar till stor del om vilken attityd konsumenter har till användningen av SST samt vilka faktorer som påverkar användandet av SST. Oghazi, Mostaghel, Hultman och Parida (2012) tar upp att anledningen till att konsumenter väljer att använda sig av SST handlar om hur de upplever användbarheten, deras attityd till SST samt deras upplevda glädje av att använda det. Collier och Barnes (2014) och Meuter et al. (2000) menar att konsumenter även är positiva till att använda SST för att de sparar tid, det är effektivt samt att de inte behöver prata med någon säljare. Collier och Barnes (2014) tar även upp att många tycker att det är positivt för att de upplever att de har kontroll över situationen, vilket också kan kopplas ihop med att de förstår hur tekniken fungerar och att de vet hur de går vidare till nästa steg. Detta gör även att de inte känner sig stressade över att använda SST (Collier & Barnes, 2014).

Trots att tidigare forskning visat att många är positiva till användningen av SST visar

forskning även på att många är negativa till SST. Shunzhong (2012) beskriver konsumenters inställning till SST med osäkerhet och ångest och det trots att konsumenterna ser fördelar med SST har de den inställningen. Det är framförallt i de situationer där konsumenter inte har möjlighet att välja utan måste använda sig av SST som de upplever ångest och osäkerhet. (Shunzhong, 2012) Att konsumenter upplever osäkerhet och ångest med SST bekräftas även i en studie av Feng et al. (2019). Studien tar upp ett exempel på detta då ett flygbolag valde att ta betalt för att göra en manuell incheckning men de som valde self-service disken behövde inte betala för incheckningen (Feng et al., 2019). Detta gjorde att konsumenterna inte fick samma förtroende för SST och de blev mindre villiga att anpassa sig till SST. (Feng et al., 2019). Dean (2008) lyfter fram att äldre konsumenter är en grupp som har mindre förtroende av SST än yngre åldersgrupper och att de även är mer benägna att sakna den mänskliga kontakten.

En typ av SST är självscanning med hjälp av en självscanner(Mumani et al., 2018). En självscanner är en slags terminal som har en optisk läsare för att kunna skanna olika typer av varor för att sedan visa varornas pris, mängd av varan, typ av vara samt summan av de inskannade varornas pris. Eftersom att varorna redan är inskannade kan kunden betala direkt och varorna behöver inte skannas in i kassan. Detta gör att en av fördelarna med

självscanning är att kunder ofta slipper köer i kassan. En annan fördel med självscanning är att en självscanner möjliggör för butiker att komma nära sina kunder på ett annat sätt än med personlig kontakt eftersom det i en självscanner är tekniskt möjligt att informera kunden om olika erbjudanden som baseras på de tidigare köp kunden gjort. Ytterligare en fördel är att

8 den tid som kunden annars skulle ha spenderat på att köa i kassan kan läggas på att gå runt mer i butiken. (Marzocchi & Zammit, 2006)

Det finns alltså en hel del forskning på konsumenters attityder till att välja self-service samt forskning på vilka faktorer som påverkar val av self-service. Vi har inte kunnat identifiera någon kunskap om hur SST, och framförallt SST med en självscanner, kan utvecklas vidare för att kunna användas till mer än att bara scanna varor och hur konsumenter ställer sig till om en självscanner skulle utökas med fler funktioner än vad som finns idag.

1.3.2 Digital nudging och nudging

I tidigare forskning kring nudging har Kristensson, Wästlund och Söderlund (2017) undersökt hur nudging kan användas i matbutiken för att göra mer miljömedvetna val. Med hjälp av olika teorier inom bland annat nudging som utgångspunkt gjorde de olika experiment där de på olika sätt testade att använda gröna nudges. Detta för att informera om val av till exempel bananer där syftet var att få fler att välja de ekologiska bananerna med hjälp av gröna nudges. De gröna nudges testades att framföras både muntligt av personal och skriftligt genom skyltar som placerades i anslutning till bananerna. Resultatet av studien visade på att valet av

ekologiska bananer ökade hos både de som blev påverkade av nudging muntligt och skriftligt. De som blev påverkade av nudging muntligt av personal var däremot mer benägna att köpa ekologiska bananer än de som var med på experimentet med enbart skyltar som skulle påverka dem att välja ekologiska bananer. Anledningen till detta trodde de kunde bero på att kunder inte är lika benägna att ta till sig eller läsa skriftlig information i matbutiken som att ta till sig information från någon i personalen. Resultatet visade även på att prissänkning av miljövänliga varor var det effektivaste sättet att påverka konsumenters beteende. Samtidigt menade de på att det inte gick att säga om det var så att anledningen till att fler köpte ekologiska bananer var att de redan hade en positiv attityd till att välja ekologiskt. (Kristensson et al., 2017) Kristensson et al. (2017) menar vidare att de som redan har en positiv attityd kring något är enklare att påverka beteendet hos eftersom deras attityd redan är i riktning med det beteende som önskas förändras (Kristensson et al., 2017). Ytterligare en studie tar upp de positiva effekterna av att använda nudging som verktyg. Studien tar upp om nudging skulle kunna användas för att nå olika politiska mål som till exempel miljömål. Ett av resultaten från den studien visar att nudging är ett värdefullt verktyg som kan användas för att påverka människor till att till exempel sänka deras energikonsumtion genom att presentera informationen på ett visst sätt. (Benartzi et al., 2017)

I tidigare forskning kring digital nudging har Mirsch et al. (2017) gjort en litteraturstudie där de sammanställt forskning kring nudging och digital nudging för att sedan ta upp exempel på hur de psykologiska effekterna som nudging utgår från kan appliceras i digitala valmiljöer i till exempel webbsidor, appar och andra informationssystem. De tar även upp att forskning gällande att nudging kan används för att uppmuntra exempelvis till hälsosamma- och miljövänliga beteenden, vilket även går att koppla till studien av Kristensson et al. (2017).

9 Weinmann et al. (2016) lyfter upp vikten av att de som utvecklar och designar den digitala valmiljön känner till effekten av hur olika designelement placeras för den påverkan de har på de olika val användaren gör. Eftersom nudging handlar om att påverka människor till att göra val som är de bästa för dem själva behöver designern känna till detta för att kunna ta beslut om vissa designelement ska implementeras. Detta för att ge användaren en nudge till ett bra beslut utan att begränsa användarens valmöjligheter. Med detta menar de vidare att olika digitala nudges inte bara ska uppkomma så att det skapar effekter för användare som det inte är tänkt. De menar att medvetenheten om digitala nudges ska göra att det faktiskt går att innan bestämma vilka effekter som ska uppnås genom placering av olika designelement samt vilka element som ska finnas med (Weinmann et al., 2016). Weinmann et al. (2016) tar även upp att digital nudging kan användas i andra digitala kontexter som till exempel i

aktivitetsarmband där nudges påminner användaren om att aktivera sig mer och därför gör att användaren ökar sin dagliga fysiska aktivitet.

I en studie av Schneider, Weinmann och Brocke (2018) tas det upp att vid utvecklandet av olika användargränssnitt är det ofta fokus på användbarhet och estetik men effekterna av olika designelements placering glöms ofta bort trots den effekt som det har på användaren. Vidare tar de upp vikten av att återkoppla till målet med en digital nudge vid framtagandet av digitala nudges.

Trots de fördelar som finns med nudging lyfter Naturvårdsverket (2014) upp några kritiska aspekter av att använda nudging. Något som tas upp är att det är lätt att nudging blir

manipulativt och används på fel sätt genom att till exempel försvåra eller begränsa

möjligheten till att göra vissa val, vilket även Thaler och Sunstein (2008) tar upp. En annan negativ aspekt är att åtgärderna av nudging är dolda eller inte tillräckligt transparenta vilket gör att människor kan uppfatta nudging som något negativt (Naturvårdsverket, 2014). Då tidigare forskning inom digital nudging är bristfällig då det är ett relativt nytt forskningsområde (Schneider, Weinmann och Brocke, 2018) har vi även valt att ta med forskning kring nudging då detta forskningsområde är mer etablerat.

1.4 Syfte och forskningsfråga

Syftet med denna studie är att undersöka om digital nudging går att tillämpa i en framtida självscanner i syfte till att bidra till att konsumenter gör mer miljömedvetna val i matbutiken. Syftet är vidare att undersöka konsumenters attityder till att utveckla en självscanner med fler funktioner.

Studiens resultat kommer leda till rekommendationer för vidare undersökning av utvecklandet av framtidens självscanner. Vår målgrupp för studiens resultat är de som utvecklar framtidens självscanner, olika typer av företag som idag och i framtiden använder sig av och kommer använda sig av en självscanner samt konsumenter som kommer att använda sig av en självscanner i framtiden,

10 Syftet har utmynnat i följande forskningsfråga:

Hur ställer sig konsumenter till att en framtida självscanner vägleder till att göra miljömedvetna val i matbutiken?

1.5 Avgränsning

Studien avgränsar sig i att undersöka tillämpning av digital nudging i en självscanner och inte SST generellt. Anledning till denna avgränsning är antagandet att självscanning är något många människor provat och kan bilda sig en uppfattning om. Studien avgränsas även till självscanning i matbutiken. Gällande teori så har avgränsningen gjorts till att koppla vår undersökning till teori kring nudging och dess påverkan på hur olika val görs. Anledningen till att denna avgränsning gjorts är att vi sett att tidigare forskning visat på vikten att ha med digital nudging vid utveckling av digitala miljöer.

11

1.6 Teoretisk bakgrund

I detta avsnitt tar vi upp den teori vi använt oss av när frågorna till enkäten utformades och som även användes för att analysera insamlat data. Teorin som används är teorin om nudging och digital nudging och de olika psykologiska effekterna som nudging utgår från. Teorin valdes ut baserat på vad tidigare forskning tagit upp gällande utformning av

framtidens digitala valmiljöer. Teorin är uppdelad efter kategorierna “nudging” och “digital nudging”. Inom digital nudging presenteras även de psykologiska effekter som används som stöd för att utforma enkäten samt för att sedan analysera data.

1.6.1 Nudging

Nudging definieras enligt Thaler och Sunstein (2008) som

“...any aspect of the choice architecture that alters people’s behaviour in a predictable way without forbidding any options or significantly changing their economic incentives.”(s. 6). Begreppet nudging togs fram av R. Thaler och C. Sunstein 2008 och gav även Richard Thaler nobelpriset i ekonomi (Kroll & Stieglitz, 2019). Teorier inom beteendeekonomin har utgått från att människor tänker rationellt och tar rationella beslut (Thaler & Sunstein, 2008). Thaler och Sunstein (2008) menar att det snarare är tvärtom; att människor sällan handlar rationellt och tar ofta beslut som inte är de bästa för dem själva. Thaler och Sunstein (2008) beskriver två system för att tänka, det automatiska systemet och det reflekterande. Ett exempel på det automatiska systemet är när en boll kastas mot en person och personen instinktivt duckar. Ett exempel på när det reflekterade systemet används är vid lösandet av ett mattetal. (Thaler & Sunstein, 2008) Då människor idag ofta är stressade och upptagna har de inte möjlighet att sätta sig in i all information när de ska ta olika beslut. Detta kan påverka att det reflekterande systemet inte fungerar i alla situationer där det kanske förväntas göra det, vilket gör att människors automatiska system används istället och det är det automatiska systemet som går att påverka i en viss riktning med nudging. (Thaler & Sunstein, 2008)

Ett exempel på hur nudging fungerar är ett experiment där olika skolcafeterior placerade olika rätter i en annan ordning än i vanliga fall vilket gjorde att beroende på placering på maten gjorde kunderna olika val. I experimentet placerades de hälsosammare rätterna först och sedan de mindre hälsosamma efter dessa. Resultatet av experimentet visade på att det gick att påverka människor att välja mer hälsosamma alternativ beroende på hur maten placerades. Detta gjordes utan att de mindre hälsosamma rätterna togs bort från menyn. Kunderna hade alltså fortfarande möjlighet att välja mellan de hälsosamma och mindre hälsosamma alternativen. (Thaler & Sunstein, 2008). Detta kallas för nudge. En nudge innebär alltså att förändra människors beteende i olika valmiljöer utan att förbjuda saker genom att forma valmiljön på ett sådant sätt att det automatiska systemet hos människan påverkas i en önskad riktning. Att förbjuda till exempel skräpmat är inte en nudge. Att däremot placera frukt i ögonhöjd är en nudge. (Thaler & Sunstein, 2008)

12

1.6.2 Digital nudging

Nudging går att använda inom många områden, bland annat inom informationssystem och datavetenskap och kallas då för digital nudging. Digital nudging definieras enligt Weinmann et al. (2016) som

“... the use of user-interface design elements to guide people’s behavior in digital choice environments.”(s. 433).

Digital nudging har blivit allt mer intressant eftersom allt fler val görs i olika digitala miljöer som till exempel olika webbsidor och appar (Weinmann et al., 2016). Det kan handla om val som till exempel investeringar, val av partner samt val av olika resor som görs på bland annat webbsidor och i appar. Användaren gör ofta inte det optimala valet för sig själv utan valen sker ofta mer eller mindre automatiskt. Detta eftersom användaren kan ha svårt att ta in all information som presenteras i den digitala miljön och utifrån den göra det bästa valet för sig själv. (Kroll & Stieglitz, 2019) Digital nudging är till skillnad från nudging i den icke digitala miljön billigare och enklare att implementera, bland annat för att det med rätt enkla

funktioner kan göra skillnad i vilka val användaren gör (Mirsch et al., 2017). Att ha en förståelse för hur människor fungerar när de gör val i olika valmiljöer hjälper även de som utvecklar digitala miljöer att förstå hur människor tänker (medvetet eller omedvetet) när de gör olika val (Kroll & Stieglitz, 2019).

Ett exempel på digital nudging är vid val av lösenord när det visuellt visas hur starkt det lösenord som skrivits in är (Kroll & Stieglitz, 2019). Weinmann et al. (2016) menar att eftersom digitaliseringen blir alltmer utbredd är det är viktigt att ha kännedom om hur de olika elementen i den digitala valmiljön påverkar de val som görs. Dock finns det inte så mycket forskning än kring nudging i informationssystem då detta är ett relativt nytt område (Mirsch et al., 2017). Mirsch et al. (2017) tar upp flera exempel på hur digital nudging kan användas kopplat till de psykologiska effekter nudging utgår från. De vanligaste

psykologiska effekterna de tar upp som går att användas för digital nudging är framing, status quo bias, social norms, loss aversion, anchoring and adjustment, hyperbolic discounting, decoupling, priming och availability heuristic (Mirsch et al., 2017). Nedan går vi igenom dessa teorier.

Framing

Beroende på hur information läggs fram tar människor olika beslut, trots att informationen är densamma. Ett exempel på detta är när en patient fått ett sjukdomsbesked och kan behöva opereras. Om läkaren säger att nittio personer av hundra som gör operationen efter fem år kommer att leva, kommer personen som får denna information troligtvis vilja bli opererad. Om läkaren däremot lägger fram information genom att säga att tio personer av hundra som gör operationen efter fem år kommer att vara döda kommer personen troligtvis inte vilja genomgå operationen. Detta kallas av psykologer för inramning och är en kraftfull nudge som därför bör användas med försiktighet. Detta fungerar eftersom det reflekterande systemet inte fungerar som det borde i dessa lägen(Thaler och Sunstein, 2008). Ett till exempel på

13 inramning av information är ICA som testade att sätta gröna prislappar på mat som snart går ut i datum istället för röda. ICA menade att testet fungerade och spred konceptet till fler butiker. (Naturvårdsverket, 2014). Ett exempel på en digital nudge med inramning som Mirsch et al. (2017) tar upp är webbsidan amazon.com som visar relaterade produkter när användaren är inne på en produkt. Detta gör att användaren kanske även väljer någon av de relaterade produkterna vilket kanske inte var avsikten från början. (Mirsch et al., 2017) Social Norms

En annan kraftfull nudge handlar om socialt inflytande vilket bland annat kan innebära att människor gärna vill veta vad andra tycker om något innan de själva tar ställning i en fråga. (Thaler & Sunstein, 2008). Ett exempel på användningen av social norms är en studie där ett hotell försökte öka antalet gånger en handduk återanvänds av hotellgästerna. Hotellet

använde sig av texten “majoriteten av hotellgästerna återanvänder sina handdukar” vilket resulterade i en högre återanvändning av handdukarna än om budskapet bara handlade om miljön. (Naturvårdsverket, 2014). Kristensson et al. (2017) menar att socialt inflytande har visat sig vara effektivt när det kommer till att påverka människor till att till exempel välja att sänka sin energikonsumtion om de ser att andra människor också gjort detta. Ett exempel på en digital nudge med socialt inflyttande är på webbsidan amazon.com där användaren får upp information om att kunder som kollat på en viss vara köpte sedan denna vara (Mirsch et al., 2017).

Status quo bias

Människor har en tendens att hellre välja alternativ som är satta som förvalt alternativ oavsett vad de andra alternativen är eftersom att det förvalda alternativet kan uppfattas som ett sorts godkännande från den som satte alternativet. (Thaler & Sunstein, 2008). I studier har det även visats att människor lockas mer av fördelarna med att inte göra en förändring än vad de gör av fördelarna med att göra en förändring. Ett exempel på en digital nudge med förvalt alternativ går att hitta på webbsidan tesla.com. När användaren väljer en bilmodell har Tesla valt att implementera vissa förval. (Mirsch et al., 2017)

Anchoring & Adjustment

När människor står inför ett beslut där de inte har heltäckande information så grundar sig besluten ofta i någon form av estimat. Med hjälp av förankring och justering så kan

referenspunkterna för estimatet påverkas. Ett exempel är inom prissättning där det kan finnas flera produkter inom en kategori, där den högst och lägst prissatta produkten ger en

referenspunkt för vad ett rimligt pris är för denna kategori av produkt. Ytterligare ett exempel är energimärkningar som finns på till exempel disk- och tvättmaskiner vilket förankrar och sätter en viss referenspunkt för vilken energikonsumtion som är rimlig. (Mirsch et al., 2017). Ett exempel på en digital nudge med förankring och justering är webbsidor som säljer till exempel mobiltelefoner och väljer att visa tre möjliga alternativ av en viss modell med olika priser, lägst pris, högst pris och ett alternativ med ett pris mellan dessa två. Då fungerar det lägsta priset och det högsta priset som ankare och användaren leds till att välja mitten alternativet. (Mirsch et al., 2017)

14

Hyperbolic Discounting

Hyperbolic Discounting innebär att människor värderar direkta belöningar framför framtida belöningar. Människor tenderar därför att välja de alternativ där direkt belöning utlovas. Ett exempel på detta är en webbsida som erbjuder rabatt om kunden beställer och även väljer att betala direkt med sitt kort istället för faktura, det ger kunden ett incitament att beställa på en gång medan det finns en direkt belöning i form av en rabatt. (Mirsch, Lehrer & Jung, 2017) Decoupling

Decoupling innebär att människor har svårt att förstå och värdera kostnaden för olika val de står inför. Ett exempel på detta har observerats i studier som visar att människor har svårare att relatera till kostnaden för ett köp om de använder sig av kort istället för kontanter. Ytterligare exempel är energiförbrukning eller miljöpåverkan, dessa kostnader kan vara abstrakta vilket gör att det sker en sorts frikoppling mellan den uppskattade och faktiska kostnaden för ett val. Ett exempel på en digital nudge med frikoppling är butiker som erbjuder betalning online istället för i butiken. Detta gör att tröskeln till att göra köp blir lägre. (Mirsch et al., 2017)

Priming

Priming innebär att förbereda en individ inför ett beslut, exempelvis genom att påverka stämning, ställa frågor eller presentera information för individen. Begreppet är besläktat med framing och har vissa element gemensamt som exempelvis hur information presenteras. Ett exempel detta är om det på en researrangörs webbsida visas bilder på en härlig semester så påverkas människor till att vara mer redo att boka en semesterresa om valet uppstår. (Mirsch et al., 2017)

Availability Heuristic

Människor uppskattar sannolikheten för specifika händelser baserat på hur tillgängliga och hur enkelt de har att minnas liknande händelser. Den upplevda sannolikheten behöver inte alls överensstämma med den verkliga sannolikheten. Ett exempel på digital nudging med detta är när företag via reklam på webbsidor får människor att tro att vissa problem är mer vanliga än vad de kanske är vilket kan påverka en individs beslut att till exempelvis teckna en försäkring eller liknande. (Mirsch et al., 2017)

Loss Aversion

Loss aversion innebär att människor är mer rädda för att förlora än att tjäna något som är av samma värde. Ett exempel på digital nudging med förlustaversion är bokningswebbsidor som visar att flera andra kollar på samma erbjudande som dig, det kan få dig att bli rädd att gå miste om erbjudandet och därför boka. (Mirsch et al., 2017)

15

2. Metod

I detta avsnitt går vi igenom hur vi gått tillväga i vår undersökning, vilken

datainsamlingsmetod vi använt, analysmetod, samt hur vi tagit fram litteratur till vår studie.

2.1 Datainsamlingsmetod

För att samla in data till studien användes en kvantitativ forskningsansats med hjälp av enkäter. Anledningen till detta metodval var att det med hjälp av enkäter går att nå en stor mängd människor som gör att det enklare går att dra generella slutsatser. Ytterligare en anledning till valet av enkäter är att det är ett ekonomiskt och tidseffektivt sätt att generera mycket data på (Oates, 2006). I denna studie ville vi ha så mycket data som möjligt under den tidsramen som var satt för detta arbete. En nackdel med detta metodval är att det inte går att få samma djup och detaljerade svar som vi hade kunna fått med hjälp av intervjuer. Intervjuer har dock nackdelarna att de tar mer resurser i form av tid och att det är svårt att få lika många svar att dra generella slutsatser på (Oates, 2006). I och med att målgruppen är bred då den inkluderar i princip alla som handlar mat i matbutiken, behövdes det därför samlas in data från en så bred mängd människor som möjligt.

2.2 Urval

Enkäten skickades ut digitalt via Facebook-gruppen “Dom kallar oss studenter” där vi bad om hjälp att svara på enkäten. Gruppen består till största del av studenter och tidigare studenter vid Örebro universitet. Det här gjordes enligt convenience sampling för att öka mängden respondenter på ett smidigt sätt. Oates (2006) beskriver convenience sampling som att välja ut respondenter baserat på att de är lätta att nå samt villiga att hjälpa till. Att enbart välja respondenter baserat på att de är enkla att nå ger dock inte en tillräckligt bred målgrupp. Oates (2006) menar att bara tillfråga studenter inte ger en bra bild av verkligheten utanför universitetet. För att förbättra målgruppen användes även snowball sampling. Snowball sampling innebär att forskaren väljer ut personer i målgruppen och efter att dessa personer har svarat på enkäten så frågar forskaren om de kan hjälpa till att sprida enkäten vidare. Detta gör att storleken på målgruppen växer exponentiellt och att det går att nå människor som annars hade varit svåra att nå. (Oates, 2006). Med detta i åtanke valdes människor i vår närhet ut och bad dem dels att svara på enkäten och sedan skicka enkäten vidare till en så bred målgrupp som möjligt.

2.3 Enkätens utformning

Enkäten skapades i Google Forms, detta eftersom det är ett enkelt verktyg både för att skapa och sprida enkäten. Enkäten bestod av slutna frågor eftersom det enligt Bryman (2018) ökar jämförbarheten i svar vilket gör det enklare att dra generella slutsatser. Ytterligare ett argument för att ha slutna frågor är att det går snabbt för respondenterna att fylla i enkäten. (Bryman, 2018). Enkäten var relativt kort med 19 frågor som tog cirka fem minuter att svara

16 på, detta för att öka kvalitet på svaren. Oates (2006) menar att långa enkäter kan få

respondenter att tröttna och därför inte fylla i enkäten ordentligt.

Bryman (2018) nämner ett antal regler för att utforma en så bra enkät som möjligt. Nedan beskrivs kort några av dessa regler som var i åtanke då enkäten utformades. En regel är att inte ha för långa frågor då det kräver mycket av respondenterna och de kan bli frestade att bara skumma igenom frågorna och inte ge dem tillräcklig uppmärksamhet. Vidare ska inte frågor vara ledande då respondenterna kan känna påtryckning att svara på ett visst sätt. Vid utformningen av enkäten har även tekniska uttryck undviks i så stor utsträckning som möjligt då det gör det svårare för respondenterna att förstå frågorna och vad de ska svara. (Bryman, 2018)

Som stöd till utformningen av frågorna i enkäten har de teorier som finns inom begreppet nudging och digital nudging varit till hjälp. Vi valde att ställa frågor gällande vilka attityder konsumenter har kring om en framtida självscanner skulle ha fler funktioner som skulle hjälpa konsumenterna medvetet eller omedvetet till att göra fler miljövänliga val i matbutiken. Anledningen till undersökningen av konsumenters attityd kring detta är att forskning visar att om konsumenter inte är beredda att ta till sig den nya tekniken skulle det inte hjälpa att lägga till dessa funktioner i en framtida självscanner för att bidra till mer miljöval (Oghazi et al., 2012). En del av frågorna i enkäten är ett antal förslag på potentiella funktioner i framtidens självscanner. För att utforma dessa funktioner har vi utgått ifrån olika psykologiska effekter som nudging grundar sig i. Målet med funktionerna är att de ska hjälpa konsumenter till att enklare kunna göra miljömedvetna val i matbutiken. Enligt Schneider, Weinmann och Brocke (2018) är det viktigt att veta målet med en nudge vid utformandet av digital nudges. Nedan följer samtliga framtida funktioner i en självscanner och vilken psykologisk effekt funktionen kopplas till. (Tabell 1).

Framtida funktion Psykologisk effekt

Självscannern föreslår ett miljövänligare

alternativ än det du scannat in Framing Självscannern visar information om hur stor

miljöpåverkan din scannade vara har Priming Självscannern visar miljövänliga erbjudanden Loss Aversion

Självscannern markerar alla miljövänliga varor

som du scannat med ett grönt löv Framing Självscannern tilldelar dig en rabatt när du

scannat ett visst antal miljövänliga varor Hyperbolic Discounting Självscannern frågar om du vill ha tips på

17 Självscannern visar populära miljövänliga val Social norms

Tabell 1. Förslag på framtida funktioner framtagna med stöd av teorierna inom nudging.

2.4 För-test och pilot-test av enkät

För att säkerställa att frågorna i enkäten var tydliga valde vi att för-testa den. Ett för-test innebär enligt Oates (2006) att enkäten testas av någon med goda kunskaper inom

enkätdesign eller forskningsområdet innan den används för att förbättra frågorna. Enkäten för-testades av handledaren. Det gjordes även pilot-test av enkäten där två personer bads att fylla i enkäten och samtidigt tänka högt vilket är något Oates (2006) rekommenderar.

Personerna fick alltså ingen hjälp för att se om frågorna var tydliga nog. Om personen tyckte att någon fråga var oklar diskuterades frågan tillsammans med personen och vi tog med återkopplingen vi fick. Det som behövdes åtgärdas efter återkopplingen var bland annat att två av frågorna var lika varandra och behövde omformuleras och att svarsalternativen på en fråga behövde bytas ut samt att en av frågorna behövde formuleras om som ett påstående.

2.5 Etik

Studien har tagit hänsyn till etiska aspekter genom att alla svar på enkäten är anonyma och kan inte kopplas till någon specifik person vilket är någon som förespråkas av Oates (2006). Respondenterna har informerats om att deras svar enbart används i denna studie och att de gav sitt samtycke till sin medverkan genom att skicka in enkäten. Studien hanterade inga personuppgifter eller andra känsliga uppgifter och därför behövde ingen etikprövning göras.

2.6 Antal svar

Enligt Oates (2006) behövs minst 30 svar från respondenterna inom småskaliga

forskningsprojekt. Svarar färre än så passar det inte att presentera sina resultat i procent då det ger ett mindre pålitligt utfall i den statistiska analysen. Vi anser att vår undersökning bör klassas som ett småskaligt projekt och vi behöver därför minst 30 svar på vår enkät.

2.7 Analysmetod

För att analysera resultaten av studien användes de teorier som finns kring nudging och digital nudging samt tidigare forskning som utgångspunkt. All data sammanställdes först i ett exceldokument. Sedan togs de resultat från exceldokumentet ut som var mest relevanta utifrån syftet och forskningsfråga och presenteras i diagram och en tabell. För att få en djupare förståelse för vissa av resultaten valde vi även att jämföra olika resultat. Efter detta analyserades data genom att diskutera data kopplat till teori och tidigare forskning.

2.8 Databaser och sökord

Den litteratur som användes har till största del valts ut genom sökningar i olika databaser. För att ta fram litteratur till studien användes databaserna Primo, Google scholar och Library, Information Science & Technology Abstracts. De sökord som användes när vi sökte i databaserna var följande: self-service technology, SST, self-scanning, self-scanner, nudging,

18 digital nudging, nudging, environment. De sökkriterier som använts på större delen av

artiklarna var att artiklarna skulle vara peer reviewed.

2.9 Källkritik

Några av de elektroniska källor som användes i studien var inte peer reviewed, vilket innebär att de inte granskats av andra forskare. När denna litteratur valdes ut för studien gjordes en noggrann granskning för att se vem som skrivit litteraturen samt författarnas intresse i den skrivna litteraturen.

19

3. Resultat

I detta avsnitt presenterar vi resultatet av studien. De delar vi har valt att presentera nedan är de delar vi anser är mest relevanta kopplat till syftet med studien och forskningsfrågan. I bilaga 2 finns det fullständiga resultatet av undersökningen. Vi har valt att presentera frågorna först följt av fördelning av svar i procent. De frågor där vi använde oss av en 1-5 skala har vi även presenterat medelvärdet av resultatet samt på merparten av resultatet presenterar vi även standardavvikelsen (STDAV).

Vi fick totalt in 218 svar på enkäten.

3.1 Resultat gällande attityder till självscanning

Vi hade svarsalternativen alltid, ofta, sällan, nästan aldrig och aldrig. Majoriteten av respondenterna svarade att de ofta eller alltid använder en självscanner när de handlar. 14,7 % valde svarsalternativ aldrig

8,2 % valde svarsalternativ nästan aldrig 8,3 % valde svarsalternativ sällan

34,4 % valde svarsalternativ ofta 34,4 % valde svarsalternativ alltid

Figur 1. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “När du handlar i matbutiken- hur ofta använder du en självscanner?

Vad är din inställning till självscanning idag?

Vi använde oss av en skala där 1 var negativ och 5 positiv. Majoriteten av respondenterna svarade att de var positivt inställda till självscanning.

3,7 % valde svarsalternativ 1 1,4 % valde svarsalternativ 2 13,3 % valde svarsalternativ 3 15,6 % valde svarsalternativ 4 63,3 % valde svarsalternativ 5 Medelvärde: 4,3

20 Standardavvikelse: 1,1

Figur 2. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “Vad är din inställning till självscanning idag?”

Vad är din inställning till fler funktioner i självscannern?

Vi använde oss av en skala där 1 var negativ och 5 positiv. Denna fråga visades inte för de respondenter som svarat aldrig på frågan om hur ofta de använder en självscanner.

Majoriteten av respondenterna svarade att de hade en positiv inställning till fler funktioner. 1,1 % valde svarsalternativ 1 3,8 % valde svarsalternativ 2 17,2 % valde svarsalternativ 3 24,2 % valde svarsalternativ 4 53,8 % valde svarsalternativ 5 Medelvärde: 4,3 Standardavvikelse: 0,9

Figur 3. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “Vad är din inställning till fler funktioner i självscannern?

21

3.2 Resultat gällande hjälp till miljömedvetna val med en självscanner

Vi använde oss av en skala där 1 var negativ och 5 positiv. Majoriteten av respondenterna svarade att de hade en positiv inställning till att en självscanner skulle hjälpa dem att enklare göra miljömedvetna val.

2,8 % valde svarsalternativ 1 3,7 % valde svarsalternativ 2 11 % valde svarsalternativ 3 25,7 % valde svarsalternativ 4 56,9 % valde svarsalternativ 5 Medelvärde: 4,3 Standardavvikelse: 1,0

Figur 4. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “Om självscannern skulle kunna hjälpa dig att enklare göra miljömedvetna val– hur skulle du ställa dig till det?”

Om självscannern skulle påverka dig att göra miljömedvetna val utan att du är medveten om det– hur skulle du ställa dig till det?

Vi använde oss av en skala där 1 var negativ och 5 positiv. Majoriteten av respondenterna svarade att de var övervägande positiva till att självscannern skulle hjälpa dem att göra miljömedvetna val utan att de var medvetna om det.

11,5 % valde svarsalternativ 1 12,4 % valde svarsalternativ 2 21,1 % valde svarsalternativ 3 22 % valde svarsalternativ 4 33 % valde svarsalternativ 5 Medelvärde: 3,5 Standardavvikelse: 1,4

22 Figur 5. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “Om självscannern skulle påverka dig att göra miljömedvetna val utan att du är medveten om det– hur skulle du ställa dig till det?”

23

3.3 Resultat gällande funktioner i framtidens självscanner

Vad är din inställning till om följande funktioner skulle finnas i en framtida självscanner?

I tabell 2 följer förslag på de olika funktionerna samt resultat. Vi använde oss av en skala där 1 var negativ och 5 positiv. Majoriteten av respondenterna var positiva till samtliga

funktioner. Den funktion respondenterna var mest positiv till var självscannern tilldelar dig

en rabatt när du scannat ett visst antal miljövänliga varor och den funktion respondenterna

var minst positiva till var självscannern frågar om du vill ha tips på miljövänliga recept.

Funktion 1 2 3 4 5 Medelvärde STDAV

Självscannern föreslår ett miljövänligare alternativ än det du scannat in

6,5 % 13 % 18,5 % 24,5 % 37,5 % 3,7 1,3

Självscannern visar information om hur stor miljöpåverkan din scannade vara har

8,3 % 16,6 % 14,3 % 18 % 42,9 % 3,7 1,4

Självscannern visar

miljövänliga erbjudanden 5,5 % 3,2 % 7,8 % 24 % 59,4% 4,2 1,4

Självscannern markerar alla miljövänliga varor som du scannat med ett grönt löv

2, 8 % 3,7 % 6,5 % 17,1 % 70 % 4,5 0,9

Självscannern tilldelar dig en rabatt när du scannat ett visst antal miljövänliga varor

1,4 % 2,3 % 5,1 % 11,5 % 79,7 % 4,6 0,8

Självscannern frågar om du vill ha tips på miljövänliga recept

12 % 9,7 % 25,5 % 14,8 % 38 % 3,5 1,4

Självscannern visar populära

miljövänliga val 8,8 % 6, 9 % 18, 1 % 22, 2 % 44 % 3,8 1,3

Tabell 2. Resultattabell med de funktioner som är framtagna med stöd av nudgingteorier. För att se diagram för varje funktion se bilaga 2.

24

3.4 Jämförelse av resultat

Här nedan har vi valt att ställa frågor mot varandra för att få en djupare förståelse för några av resultaten.

De som valde 4 och 5 som svarsalternativ på frågan vad är din inställning till självscanning

idag? Svarade enligt nedan på frågan vad är din inställning till fler funktioner i

självscannern? Majoriteten av respondenterna som valde 4 och 5 som svarsalternativ på

frågan vad är din inställning till självscanning idag? var positiva till fler funktioner i självscannern. 33 % svarade 5 27 % svarade 4 20 % svarade 3 13 % svarade 2 7 % svarade 1 Medelvärde: 4,3

Figur 6. Fördelning i procent av antalet respondenter som valde 4 och 5 som svarsalternativ på frågan “Vad är din inställning till självscanning idag?” och hur de svarat på frågan “Vad är din inställning till fler funktioner i självscannern?”

De som valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan vad är din inställning till självscanning

idag? Svarade enligt nedan på frågan när du handlar i matbutiken - hur ofta använder du en självscanner? Majoriteten av respondenterna som valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan vad är din inställning till självscanning idag? använder aldrig en självscanner.

82 % svarade aldrig

25 Figur 7. Fördelning i procent av antalet respondenter som valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan “Vad är din inställning till självscanning idag?” och hur de svarade på frågan “När du handlar i matbutiken - hur ofta använder du en självscanner?”

De som valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan vad är din inställning till självscanning

idag? Svarade enligt nedan på frågan om självscannern skulle kunna hjälpa dig att enklare göra miljömedvetna val– hur skulle du ställa dig till det? Majoriteten av respondenterna som

valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan vad är din inställning till självscanning idag? var övervägande positiva till att självscannern skulle hjälpa dem att enklare göra miljömedvetna val. 33 % svarade 5 27 % svarade 4 20 % svarade 3 13 % svarade 2 7 % svarade 1 Medelvärde 3,2

Figur 8. Fördelning i procent av antalet respondenter som valde 1 och 2 som svarsalternativ på frågan “Vad är din inställning till självscanning idag?” och hur de svarade på frågan “Om självscannern skulle kunna hjälpa dig att enklare göra miljömedvetna val– hur skulle du ställa dig till det?”

De som svarat alltid på frågan när du handlar i matbutiken – hur ofta använder du en

självscanner? svarade enligt nedan på frågan skulle du använda dig av självscanner oftare om den skulle hjälpa dig göra miljömedvetna val? Majoriteten av de respondenter som svarat

26

alltid på frågan när du handlar i matbutiken – hur ofta använder du en självscanner? skulle

använda sig av en självscanner oftare om den skulle hjälpa dem att göra miljömedvetna val. 43 % svarade ja

13 % svarade kanske 35 % svarade nej 9 % svarade vet ej

Figur 9. Fördelning i procent av antalet respondenter som valde alltid som svarsalternativ på frågan “När du handlar i matbutiken – hur ofta använder du en självscanner?” och hur de svarade på frågan “Skulle du använda dig av självscanner oftare om den skulle hjälpa dig göra miljömedvetna val?”

Nedan är samtliga som svarat på frågan skulle du använda dig av självscanner oftare om den

skulle hjälpa dig göra miljömedvetna val? Majoriteten av respondenterna svarade att de

skulle använda sig av en självscanner oftare om den skulle hjälpa dem till att göra miljömedvetna val.

36,7 % svarade ja 29,4 % svarade kanske 27,1 % svarade nej 6,9 % svarade vet ej

Figur 10. Fördelning i procent av antalet respondenter som svarat på frågan “Skulle du använda dig av självscanner oftare om den skulle hjälpa dig göra miljömedvetna val?”

27

4. Analys och diskussion

I detta avsnitt analyserar vi resultatet med hjälp av de teorier och tidigare forskning som tagits upp under teoriavsnittet och för diskussion kring analysen och resultatet. Avsnittet inleds med en resultatdiskussion som är uppdelad i tre rubriker; ”Attityder till

självscanning”, “Hjälp till miljömedvetna val med en självscanner” och “Digital nudging i framtidens självscanner” och avslutas med en sammanfattande diskussion. Slutligen

diskuteras metoden som använts i studien och metodkritik samt studiens svagheter tas upp.

4.1 Resultatdiskussion

4.1.1 Attityder till självscanning

Resultatet visar att majoriteten av respondenterna är positiva till användning av självscanning (Figur 2). Med tanke på att majoriteten av respondenterna var åldern <20 - 30 år så stämmer resultatet in på de studier vi hittat, bland annat med Dean (2008) som visar på att det är just denna ålderskategori som är mer positiv till användandet av SST. Gällande frågan om attityd till tillägg av fler funktioner var majoriteten mer positiva än negativa (Figur 3). Även detta skulle kunna gå att koppla till att yngre är mer positiva till SST än äldre (Dean, 2008). Något som också skulle kunna förklara att majoriteten är positiva till självscanning samt fler

funktioner i en självscanner är att det finns alternativ till självscanning i form av manuell betalning i matbutiken och därför blir inte konsumenter intvingade till självscanning. Något som Shunzhong (2012) menar är en anledning till att människor kan bli negativa till SST är när de känner sig tvingade till det och inte har något annat alternativ. Det skulle därför kunna finnas olika förklaringar varför respondenterna upplever självscanning som positivt.

Vi tog ut resultat för att se om de som var positiva till självscanning idag är positiva till fler funktioner i en självscanner (Figur 6). Resultatet visade på att dessa respondenter även var positiva till fler funktioner i en självscanner. Detta visar på att det faktiskt skulle vara

intressant att undersöka vidare om en självscanner skulle i framtiden kunna ha fler funktioner. Dock är det svårt att säga om detta beror på att de redan är positiva till självscanning och därför är positiva till fler funktioner. Detta skulle kunna vara linje med vad Kristensson et al., (2017) menar när det gäller attityder till förändring, att de som redan har en positiv attityd till något har lättare att ändra sitt beteende om förändringen går i samma linje med vad de redan tror på.

För att tydligare få en förståelse för resultatet valde vi även att ta ut de som var mer negativa till självscanning, alltså de som svarade 1 och 2 på frågan vad är din inställning till

självscanning idag? och jämförde det med vad de svarade på frågan när du handlar i

matbutiken – hur ofta använder du en självscanner? (Figur 7). Resultatet visade att av de som

ställer sig negativt till självscanning idag använder 82 procent aldrig sig av en självscanner och resterande använder nästan aldrig en självscanner när de handlar i matbutiken. Detta visar på att de som är negativa till självscanning idag till största del aldrig använder en

28 självscanner. Dock skulle vi utifrån vårt resultat inte kunna dra slutsatsen att anledning till att de är negativa är att de aldrig eller nästan aldrig använder sig av en självscanner utan att det skulle kunna finnas andra faktorer som påverkar varför de är negativa till självscanning.

4.1.2 Hjälp till miljömedvetna val med en självscanner

Ett annat intressant resultat var att de som var mer negativa till självscanning idag var övervägande positiva till frågan om självscannern skulle kunna hjälpa dig att enklare göra

miljömedvetna val– hur skulle du ställa dig till det? då medelvärdet till frågan var 3,2 (Figur

8). Detta är ett intressant resultat med tanke på att de som ställde sig negativt till

självscanning idag är övervägande positiva till att en självscanner skulle kunna hjälpa att enklare göra miljömedvetna val. Tidigare forskning har visat på att inställningen till SST går att koppla till bland annat användbarhet samt attityden till tekniken (Oghazi et al., 2012). Vårt resultat skulle däremot kunna tyda på att det inte bara är själva self-service tekniken som spelar roll för inställningen till användningen av en självscanner. Utan även vilken funktionalitet en självscanner har kan också spela roll.

Respondenternas svar på frågan om självscannern skulle kunna hjälpa dig att enklare göra

miljömedvetna val– hur skulle du ställa dig till det? (Figur 4) var mer positivt än de som

svarat på frågan om självscannern skulle påverka dig att göra miljömedvetna val utan att du

är medveten om det– hur skulle du ställa dig till det? (Figur 5). Att fler var negativa till att

konsumenten inte är medveten om att bli påverkad skulle kunna kopplas till den kritik mot nudging som tidigare forskning visat om att nudgingåtgärder upplevdes som oetiskt om de var dolda eller inte transparenta (Naturvårdsverket, 2014). Enligt detta kanske

nudgingåtgärderna ska vara mer transparenta så att konsumenten är medvetna om att de blir påverkade. En annan möjlig anledning kan vara att dessa två frågor är rätt lika varandra så att den sistnämnda frågan upplevs mer påträngande och inte lika transparent som de förstnämnda vilket kan leda till att den sistnämnda frågan blir mer en etisk fråga om vad som är okej och inte när de kommer till nudging.

Resultatet gällande hjälp till miljömedvetna val av en självscanner är även intressant eftersom Marzocchi och Zammit (2006) menar att det går att komma nära kunder på ett annat sätt med en självscanner än med personlig kontakt. Tidigare forskning har dock visat att nudging från personal var det som gav bäst effekt när det gällde att påverka kunder till att göra

miljövänliga val, men också att detta var ett kostsamt alternativ (Kristensson et al., 2017). Om det bortses från att det personliga mötet skulle kunna vara en viktig aspekt skulle tillägg av nudging i en framtida självscanner kunna vara ett möjligt alternativ istället för personal för att påverka kunder med nudging. Detta alternativ skulle kanske inte vara lika kostsamt som personal då en självscanner redan finns tillgänglig och det är även något kunder har nära till hands, vilket skulle kunna göra att det är enklare att påverka konsumenter till miljövänliga val.

29

4.1.3 Digital nudging i framtidens självscanner

Frågorna i enkäten samt de föreslagna funktionerna till framtidens självscanner togs fram med stöd av nudingteorierna samt psykologiska effekterna framing, priming, loss aversion, hyperbolic discountning och social norms (Tabell 1). Framing och social norms är de nudges som är mest kraftfulla enligt Thaler och Sunstein (2008).

Resultatet visar att funktionen där självscannern markerar alla miljövänliga varor med ett grönt löv var en av de funktioner som respondenterna var mest positiv till (Tabell 2). Denna funktion är framtagen med stöd av psykologiska effekten framing. Detta är intressant då inramning av information är en kraftfull nudge och det är troligtvis en relativt enkel funktion att tillföra i en självscanner, vilket Mirsch et al. (2017) menar är en av fördelarna med digital nudging, att det är enklare och billigare att applicera än nudging i den icke-digitala miljön. Funktionen med det gröna lövetgår även att koppla till rapporten från Naturvårdsverket (2014) där de berättar om ICAs experiment med gröna prislappar istället för röda på varor med kort datum vilket fick ett positivt resultat då det gäller minskningen av matsvinnet. Utifrån ovanstående anser vi att detta motiverar för att undersöka vidare om detta skulle kunna vara en funktion att implementera i en framtida självscanner. Ytterligare två funktioner som var framtagna efter psykologiska effekten framing var den där självscannern föreslår ett miljövänligare alternativ än det du scannat in samt funktionen där självscannern frågar om du vill ha tips på miljövänliga recept. Dessa funktioner fick dock inte samma positiva resultat som funktionen där självscannern markerar alla miljövänliga varor med ett grönt löv som också var framtagen med stöd av psykologiska effekten framing. Då funktionen med gröna lövet hade ett medelvärde på 4,5 och de andra två funktionerna fick ett medelvärde på 3,7 respektive 3,5 (Tabell 2).

Den funktion som respondenterna var mest positiv till var den där självscannern tilldelar en rabatt vid ett visst antal scannande varor, då det var 79,5 procent som valde svarsalternativ 5 (Tabell 2). Denna funktion är framtagen med stöd av psykologiska effekten hyperbolic discounting. Trots att Thaler och Sunstein (2008) inte nämner något om att denna psykologiska effekt är kraftfull anser vi att om denna funktion skulle implementeras i en självscanner skulle den kanske kunna visa sig vara en kraftfull nudge i detta fall eftersom många var så positiva till funktionen. Dessutom visar tidigare forskning på att prissänkning är ett verkningsfullt sätt att styra konsumenters val i önskad riktning vid användning av nudging (Kristensson et al., 2017). Detta skulle kunna motivera att undersöka vidare om funktionen ska implementeras i en framtida självscanner.

En annan funktion majoriteten av respondenterna var övervägande positiva till, då

medelvärdet var 3,8, var funktionen scannern visar populära miljövänliga val som är baserad på psykologiska effekten social norms (Tabell 2). Thaler och Sunstein (2008) tar upp att människor påverkas av andra människors val. Resultatet tyder på att en funktion som visar vad andra människor gör för val skulle kunna uppskattas i en framtida självscanner. Thaler och Sunstein (2008) menar på att människor gärna vill veta andras åsikter om saker innan de själva tar en ställning i en fråga. Detta är något som även speglar det resultat vi fått fram då

30 tidigare forskning även tar upp att socialt inflytande är ett effektivt sätt att påverka människor i en valsituation (Mirsch et al., 2017; Naturvårdsverket, 2014). Då vår studie undersöker hur digital nudging kan bidra till att enklare göra miljöval är det därför även intressant då

Kristensson et al. (2017) menar att socialt inflytande har visat sig ha en betydelse när det kommer till olika val relaterade till miljön.

Psykologiska effekten loss aversion användes som stöd till att ta fram funktionen

självscannern visar miljövänliga erbjudanden. Denna funktion fick medelvärdet 4,2 vilket

visar på att många av respondenterna hade en positiv attityd till funktionen (Tabell 2). Enligt Kristensson et al. (2017) är prissänkning enklaste sättet att påverka konsumentbeteende. Kopplat till resultatet visar detta på att konsumenter gärna vill se miljövänliga erbjudanden och detta kan tyda på att det beror på att priset är en viktig faktor när det kommer till att välja miljövänliga varor.

Funktionen självscannern visar information om hur stor miljöpåverkan din scannade vara

har som togs fram med stöd av psykologiska effekten priming och var en av de funktioner

som fick lägre medelvärde än några av de andra funktionerna (Tabell 2). Något som Thaler och Sunstein (2008) och Naturvårdsverket (2014) tar upp som en kritik mot nudging är att nudging inte bör användas i syfte att manipulera. Denna funktion skulle kanske kunna upplevas som på gränsen till manipulativ eftersom den visar tydligt att konsumenten bör tänka på sitt val vilket kanske upplevs som påträngande. Samtidigt var majoriteten positiv till denna funktion och detta skulle kunna innebära att många ändå ser funktionens syfte som positiv när det kommer till att få hjälp att göra miljövänliga val.

Sammanfattningsvis utifrån det som diskuterats ovan anser vi att med stöd från tidigare forskning, teorier samt de funktioner som respondenterna var mest positiva till att de funktioner som bör undersökas vidare i framtida forskning är:

● Självscannern tilldelar dig en rabatt när du scannat ett visst antal miljövänliga varor ● Självscannern visar miljövänliga erbjudanden

● Självscannern markerar alla miljövänliga varor som du scannat med ett grönt löv Framtida undersökning kring digital nudging i framtidens självscanner skulle även kunna ta med de psykologiska effekter som inte diskuterats i denna studie då även dessa i tidigare studier påvisat fungera när de gäller att påverka människor till att göra val (Mirsch et al., 2017). Dessa tas inte upp i studiens diskussion för att studien valt att fokusera på de

psykologiska effekter som tydligast gick att koppla till framtida funktioner i en självscanner. Vidare är vi medvetna om att det skulle kunna finnas andra faktorer som påverkar vilka val människor gör i digitala miljöer och inte bara till exempel placering av olika designelement. Av den anledningen är digital nudging kanske inte det enda att ha i åtanke vid utformandet av fler funktioner i framtidens självscanner. Å andra sidan är digital nudging något som skulle fungera som ett viktigt verktyg vid utveckling av framtidens självscanner då nudging visat sig har påverkan på både människor, miljö och samhället (Thaler & Sunstein, 2008;

31

Slutligen anser vi i enlighet med Thaler och Sunstein (2008) att eftersom nudging syftar till att hjälpa människor att göra val som gynnar dem själva, är det därför även viktigt att målet med framtagandet av digitala nudges är att påverka människor till att göra val som är de bästa för dem själva. Om digitala nudges istället gynnar till exempel ett företag är detta inte vad nudging är tänkt att handla om. Med detta menas att det finns flera exempel på när digital nudging kanske mer gynnar företag istället för privatpersoner, vilket går att se i de exempel Mirsch et al.(2017) tar upp. Ett exempel på detta är tesla.com som har en digital nudge i form av förvalda alternativ på deras webbsida (Mirsch et al., 2017). Om företaget valt att utforma webbsidan i syfte att gynna kunden eller i syfte att gynna företaget är svårt att svara på då vi inte känner till målet med den digitala nudgen. Dock skulle detta kunna visa på en kritisk aspekt av digital nudging och att gränsen för när en privatperson gynnas av nudging och när ett företag gör det är inte alltid är självklar. Om digital nudging skulle tillämpas i en framtida självscanner är denna kritiska aspekt viktig att ha i åtanke och även när det gäller de

funktioner som i denna studie föreslås för vidare undersökning till framtidens självscanner.

4.2 Metodkritik

En kritik som kan riktas mot den enkät som användes i studien är att det inte funnits

möjlighet att inte se om någon har svarat på den mer än en gång. Detta hade kunnat åtgärdas genom att till exempel ha personliga länkar men då hade graden av anonymitet minskat och komplexiteten i att sprida enkäten ökat.

Att skicka ut enkäten i “Dom kallar oss studenter”-gruppen på Facebook gav en snäv bild av verkligheten som kanske inte representerar hur verkligheten ser ut utanför universitetet. Att använda studenter är enligt Oates (2006) ett enkelt sätt att få många respondenter då de oftast vill hjälpa till men att endast använda studenter ger en för snäv målgrupp. Vi har försökt motverka detta genom att även använda oss utav snowball sampling vilket innebar att vi skickade ut enkäten till specifikt utvalda människor i vår närhet och bad dem sprida vidare enkäten. (Oates, 2006)

Intervjuer hade kunnat ge oss en djupare förståelse då vi kunnat ställa följdfrågor och deltagarna är fria att utveckla sina svar (Oates, 2006). Vi har med det i åtanke ändå valt att använda oss av en enkät med stängda frågor eftersom att det är bra för att dra generella slutsatser och nå en större mängd människor. En nackdel med att använda enkäter enligt Oates (2006) är att det inte går att veta om en respondent har missuppfattat frågor och därför svarat felaktigt. Det finns även en risk att utforma frågorna i enkäten på ett ledande sätt vilket kan påverka hur deltagarna svarar (Oates, 2006). För att motverka otydliga och ledande frågor har vi använt oss av för-testsamt pilot-test av enkäten.

4.3 Svagheter med studien

En svaghet i studiens resultat är åldersfördelningen, då vi till största del fick in svar i ålderskategorin <20 - 30 år. Detta gör att det begränsar möjligheten till att dra generella slutsatser för övriga ålderskategorier utöver denna. En annan begränsning i vår studie är

32 frågan skulle du använda dig av självscanner oftare om den skulle hjälpa dig göra

miljömedvetna val? De respondenter som innan svarat alltid på frågan när du handlar i matbutiken – hur ofta använder du en självscanner? kan ha haft svårt att veta vilket

svarsalternativ de skulle välja på frågan skulle du använda dig av självscanner oftare om den

skulle hjälpa dig göra miljömedvetna val?(Figur 9) eftersom om de alltid använder en

självscanner passar inget av svarsalternativen in på frågan. Oavsett vilket av svarsalternativen respondenterna valde blev resultatet missvisande. Av denna anledning har vi valt att inte analysera detta resultat närmare. För att undvika detta hade vi kunnat dölja denna fråga i formuläret för de som svarat alltid på frågan när du handlar i matbutiken – hur ofta använder

du en självscanner? Detta upptäcktes dock efter att vi skickat ut enkäten. För att undvika att

detta problem skulle uppstå hade vi kanske behövt testa enkäten på fler personer innan den skickades ut.

En annan svaghet är att eftersom vi inte hade med någon form av prototyp i enkäten så kan det kanske finnas en risk att det blev svårare för respondenterna att tolka funktionerna då de inte kunde se dem visuellt, vilket skulle kunna leda till att respondenterna missuppfattat hur funktionerna ska fungera. Eftersom det inte finns någon prototyp kan det vara så att

respondenterna utgår från sin egen bild av funktionerna och om någon av dessa funktioner skulle implementeras i en självscanner är det inte säkert att den motsvarar respondentens förväntningar. Därför rekommenderar vi att vidare forskning tar fram prototyper av funktionerna som föreslagits i denna studie för vidare undersökning.