Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng mạng xã hội tiktok của sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

Mục đích của nghiên cứu này nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok của sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh (IUH). Với số lượng mẫu nghiên cứu là 238 sinh viên IUH, thực hiện thông qua bảng câu hỏi trực tuyến. Bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SmartPLS 4.0 để xác định các mối quan hệ tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok của sinh viên. Kết quả nghiên cứu cho thấy (1) Tính hữu ích; (2) Tính dễ sử dụng; (3) Tính khích lệ; (4) Tính thực tế ảo; (5) Chuẩn chủ quan; (6) Thái độ đều tác động tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikToK của sinh viên. Kết quả nghiên cứu giúp các nhà làm marketing nhận thức rõ các yếu tố chi phối hành vi sử dụng TikTok của nhóm khách hàng là sinh viên, hỗ trợ cho việc ra quyết định Digital marketing trên nền tảng TikTok.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Mạng xã hội đã làm thay đổi thói quen và hành vi của nhiều người và hình thành những thói quen, lối sống, văn hóa mới ở một bộ phận lớn người sử dụng mạng xã hội. Được phát triển bởi Trung Quốc ra mắt năm 2016, TikTok là một ứng dụng trên nền tảng video âm nhạc và mạng xã hội của Trung Quốc. TikTok đã được ra mắt vào năm 2017 cho IOS và Android ở hầu hết các thị trường bên ngoài Trung Quốc Đại lục. Đặc biệt là những người trẻ (sinh viên – SV), những người đang sử dụng mạng xã hội hàng ngày, hàng giờ. Bằng cách tạo ra những video âm nhạc TikTok, với đoạn clip ngắn chỉ khoảng vài chục giây. Các bạn trẻ có thể thực hiện những bản nhạc song ca lồng ghép với các bài hát hay những đoạn phim ngắn dí dỏm được chỉnh sửa, thể hiện cảm xúc, tài năng nổi bật. Sự thông minh khi đối tượng TikTok nhắm đến nhiều, là các bạn trẻ thế hệ Z, sinh năm 1996 – 2010 (chiếm hơn 34% dân số toàn cầu). Những tính năng thú vị, vui nhộn giúp ứng dụng ngày càng bị thu hút và dành hàng giờ để sử dụng. Sự tăng trưởng vượt trội (có 154 quốc gia với 75 ngôn ngữ) giúp cho TikTok có được hàng trăm triệu người dùng mỗi ngày. Theo số liệu công bố DataReport, kết thúc tháng 2/2023, đã có khoảng 49.9 triệu người dùng TikTok ở Việt Nam, xếp thứ 6 trong top 10 quốc gia sử dụng nền tảng mạng xã hội này nhiều nhất trên thế giới. TikTok trở thành kênh marketing tiềm năng vì có thể tiếp thị sản phẩm đến với số lượng lớn người dùng, trên ứng dụng. Bởi vậy các chiến dịch quảng cáo trên TikTok, những người làm marketing cần tìm hiểu rõ sản phẩm và các yếu tố để phù hợp với đối tượng cần hướng đến. Mục đích của bài viết này là xem xét những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng mạng xã hội TikTok của sinh viên IUH bằng phương pháp định lượng. Qua đó, dựa vào kết quả nghiên cứu, bài viết sẽ gợi ý cho chiến lược Digital marketing trên nền tảng TikTok của các doanh nghiệp.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1 Lý thuyết hành vi có kế hoạch và ý định sử dụng

Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng lý thuyết hành vi hợp lý (Theory of Planned Behavior -TPB) nó thường thường được sử dụng để dự đoán hành vi người tiêu dùng dựa trên mối quan hệ giữa thái độ, ảnh hưởng của xã hội với ý định thực hiện hành vi và hành vi thực tế. Sự phát triển của TPB ở việc phát triển nhân tố “Kiểm soát hành vi” tác động tới “Ý định” thực hiện hành vi bên cạnh “chuẩn chủ quan”. Ý định là yếu tố được sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi của cá nhân. Theo Ajzen (1991), ý định mang tính thúc đẩy và thể hiện nỗ lực của một cá nhân sẵn sàng thực hiện một hành vi cụ thể. Ý định sử dụng các ứng dụng di động hay các ứng dụng mạng xã hội là khả năng người dùng sử dụng thường xuyên và liên tục các ứng dụng trên thiết bị di động trong tương lai (Venkatesh et al, 2000).

2.2 Các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok

Tính hữu ích: mạng xã hội TikTok giúp kết nối các mối quan hệ, giúp người dùng cập nhật tin tức, kiến thức và xu thế, nơi chia sẻ cảm xúc. Đồng thời giúp người dùng giải trí, thư giãn. Tính hữu ích được xác định là nhân tố ảnh hưởng trực tiếp tới ý định sử dụng các sản phẩm về công nghệ bao gồm ứng dụng di động (Park et al, 2014). Khi người dùng nhận thấy các ứng dụng là hữu ích họ sẽ có xu hướng sử dụng ứng dụng nhiều hơn (Choi et al, 2011). Do đó, đề xuất giả thuyết sau đây:

H1. Tính hữu ích tác động tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

Tính dễ sử dụng: Việc dễ học và dễ sử dụng là yếu tố rất quan trọng đối với dịch vụ công nghệ bất kể người tiêu dùng có phải là người sử dụng thành thạo công nghệ hay không dẫn đến hành vi quyết định sử dụng (Dai & Palvia, 2009). Kang et al (2014) và Saroia et al (2018) cho rằng đã chỉ ra tác động tích cực của tính dễ sử dụng cảm nhận đối với thái độ hành vi, từ đó nâng cao ý định sử dụng. Tính dễ sử dụng cảm nhận có tác động tới ý định sử dụng được đề cập trong các nghiên cứu của Hernandez & Mazzon, 2007; và Guriting & Ndubisi, 2006. Ngoài ra tính dễ sử dụng giúp người dùng cũng góp phần nâng cao ý định sử dụng (Fortest và Rita, 2016). Do đó, nghiên cứu đưa ra giả thuyết:

H2a. Tính dễ sử dụng tác độg tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

H2b. Tính dễ sử dụng tác độg tích cực đến thái độ

Tính khích lệ: tác động đến tinh thần làm cho người dùng TikTok hăng hái, hứng khởi thêm. Những người nhận được khích lệ sẽ trở nên có thái độ tích cực hơn. Trong môi trường TikTok, tính khích lệ được biểu thị dưới dạng các icon, lời bình và được mọi người hưởng ứng bằng các nút “tim” ở dưới các nội dung mà người dùng chia sẻ. Kwon & Wen, 2009 nghiên cứu trước đây về mạng xã hội cho thấy tính khích lệ ảnh ảnh hưởng tích cực đến thái độ và ý định sử dụng mạng xã hội của người dùng. Cho nên, đề xuất giả thuyết sau đây:

H3a. Tính khích lệ tác độg tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

H3b. Tính khích lệ tác độg tích cực đến thái độ

Tính thực tế ảo. Khi mạng Internet càng phát triển thì tính thực tế ảo càng được khẳng định. Tính thực tế ảo được sử dụng để mô tả cảm giác mà người dùng có được khi họ tham gia vào một môi trường ảo (Held & Durlach, 1992). Tính thực tế ảo được tiến hành với các phương tiện truyền thông hiện đại để cho con người cảm nhận được sự tồn tại rất thực của mình trong một môi trường ảo. Do đó, khi mà người dùng có cảm nhận là thông tin trong môi trường ảo dễ tiếp cận hơn thông tin trong môi trường thật thì có thể “tính thực tế ảo” sẽ tác động đến thái độ và giúp tăng nhận thức ý định sử dụng để có thể dễ dàng học hỏi và trao đổi thông tin. Cho nên, đề xuất giả thuyết sau đây:

H4a. Tính thực tế ảo tác độg tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

H4b. Tính thực tế ảo tác độg tích cực đến thái đọ

Chuẩn chủ quan: được xác định bởi những niềm tin chuẩn mực của bản thân về những điều mà những người khác nhận định/ý kiến cá nhân đó nên làm hoặc không nên làm. Chong và ctg (2012) đã chứng minh chuẩn chủ quan ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng công nghệ. Đây là thuộc tính nhận thức về áp lực xã hội tác động theo một mức độ nhất định lên hành vi. Do đó, đề xuất giả thiết.

H5. Chuẩn chủ quan tác độg tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

Thái độ: Nghiên cứu của Ajzen (1991) cho rằng ý định bị ảnh hưởng trực tiếp bởi “thái độ”. Hsu, 2016 nhấn mạnh thái độ được định nghĩa là cảm xúc tích cực hay tiêu cực của một cá nhân khi thực hiện một hành vi có mục đích rõ ràng. Thực tế, khi bản thân có thái độ tích cực đối với một hành vi thì khả năng thực hiện hành vi đó sẽ cao hơn (Tsang et al, 2004). Nó được khẳng định trong nghiên cứu của Mazhar et al 2014, cho rằng thái độ có ảnh hưởng tích cực đến hành động thực tế. Do đó, đề xuất giả thuyết sau đây:

H6. Thái đọ tác độg tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hộ TikTok.

Mô hình nghiên cứu: Từ các phân tích trên tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok bao gồm 6 biến độc lập: (1) Tính dễ sử dụng; (2) Tính hữu ích; (3) Tính thực tế ảo; (4) Tính khích lệ; (5) Chuẩn chủ quan; (6) Thái độ đều tác động trực tiếp tích cực đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok. Ngoài ra thì (1) Tính dễ sử dụng; (2) Tính hữu ích; (3) Tính thực tế ảo; (4) Tính khích lệ có tác động gián tiếp đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikToK thông qua biến trung gian (6) Thái độ.

Hình 1. Mô hình nghiên cứu đề xuất

3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp và quy trình thực hiện: Nghiên cứu được sử dụng hình thức điều tra bằng bảng câu hỏi được sử dụng để kiểm định định lượng. Được tiến hành qua 3 giai đoạn chính (1) Thiết kế thang đo nháp và thực hiện khảo sát nghiên cứu định lượng sơ bộ (sau khi tham khảo các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, tác giả tiến hành xây dựng bộ thang đo nháp và nghiên cứu sơ bộ đối với 50 sinh viên IUH, nhằm kiểm định sơ bộ độ tin cậy của thang đo và các thành phần của khái niệm nghiên cứu thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, để hoàn thiện thang đo và bảng câu hỏi chính thức. (2) Tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức thông qua đối tượng khảo sát chính là 250 sinh viên IUH thông qua việc khảo sát trực tuyến trên nền tảng Google form. (3) Xử lý dữ liệu và đưa ra kết luận, dựa trên những thông tin từ khảo sát và loại bỏ những phản hồi không hợp lệ. Bảng câu hỏi được thiết kế trên Likert 5 bậc đối với mức độ tăng dần từ 01 đến 05 (từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý).

Số mẫu: Theo Hoàng & Chu (2018), thông thường số mẫu quan sát ít nhất phải gấp 5 lần số biên trong phân tích nhân tố EFA. Như vậy cỡ mẫu tối thiểu phải có là n = 26*5 = 130 (phiếu khảo sát). Nhưng để có chất lượng nghiên cứu tốt nhất, nhóm tác giả quyết định lựa chọn cỡ mẫu lớn hơn 130 và chọn mẫu được sử dụng theo phương pháp phi xác suất, lấy mẫu thuận tiện. Tác giả phát ra 250 phiếu tuy nhiên chỉ có 238 phiếu hợp lệ (phù hợp với cỡ mẫu tối thiểu). Sau đó tác giả tiến hành phân tích kiểm định giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình cấu trúc tuyến tính SmartPLS 4.0 với kích thước mẫu là 238 sinh viên IUH.

4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 Thông tin mẫu nghiên cứu:

Đặc điểm của mẫu nghiên cứu thông qua các thống kê theo tỷ lệ (%) về giới tính, khối ngành, học vấn và thời gian sử dụng mạng xã hội TikTok thể hiện ở Bảng 1.

Bảng 1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu (n=238)

4.2 Kiểm định mô hình đo lường

Tác giả tiến hành kiểm tra độ tin cậy của hệ số tải nhân tố, độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt (Bảng 2). Các thang đo với hệ số tải nhân tố (Outer loading) đều lớn hơn 0.4, hệ số Cronbach’s Alpha (CA)> 0.6 và hệ số tin cậy tổng hợp (CR) >0.7, dữ liệu nghiên cứu đáp ứng được tính nhất quán trong các thang đo của mô hình nghiên cứu đề xuất. Theo Fornell et al 1981, giá trị hội tụ AVE > 0.5 suy ra tất cả các thang đo đều có giá trị hội tụ, các biến độc lập đều được giải thích tốt bởi các quan sát của nó. Nghiên cứu đã dùng chỉ số Fornell-Larcker để đánh giá đối với giá trị phân biệt, hệ số tương quan giữa các biến thái độ đối (TD), tính dễ sử dụng (DSD), chuẩn chủ quan (TCCQ), tính hữu ích (HI), tính thực tế ảo (TTA), tính khích lệ (KL) và hành vi sử dụng (HVSD), đều nằm trong khoảng (0.039 – 0.546) đều nhỏ hơn đường chéo trong khoảng (0.809 – 0.872) (Bảng 3). Chính vì vậy, các yếu tố nghiên cứu đều đạt giá trị phân biệt

Bảng 2. Kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố

Bảng 3. Ma trận tương quan giữa các mối quan hệ theo Fornell-Larcker

4.3 Kiểm định mô hình cấu trúc SEM

– Mức ý nghĩa mô hình P-value

Hầu hết các nhà nghiên cứu sử dụng giá trị p-value là 5% để xác định mức ý nghĩa (Fisher, 1922). Kết quả nghiên cứu ở Bảng 4 cho thấy tính dễ sử dụng, tính hữu ích, tính khích lệ, tính thực tế ảo, chuẩn chủ quan và thái độ làm gia tăng ý định sử dụng mạng xã hội TikTok ở sinh viên IUH (thể hiện qua các giả thuyết được chấp nhận H1, H2a, H3a, H4a, H5, H6). Ngoài ra tính dễ sử dụng, tính khích lệ, tính thực tế ảo cũng tác động trực tiếp đến thái độ (thể hiện qua các giả thiết được chấp nhận H2b, H3b, H4b). Dựa vào hệ số tác động thì tất cả các biến độc lập (SDS, HI, KL, TTA, CCQ, TD) đều tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc (HVSD).

Bảng 4. Giá trị P- value

R2 hiệu chỉnh

Giá trị R bình phương hoặc R bình phương hiệu chỉnh được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình. Giá trị này nằm trong khoảng (từ 0.0 đến 1.0) nếu càng tiến gần về 1.0 cho thấy các biến độc lập giải thích cho biến phụ thuộc càng nhiều, mô hình càng có ý nghĩa. Kết quả phân tích ở bảng 5 cho thấy giá trị R2 hiệu chỉnh của mô hình giá trị lần lượt như sau thái độ là 0.305 và Hành vi sử dụng là 0.542. Như vậy, mô hình có ý nghĩa.

Bảng 5. Kết quả kiểm định R, R2 và Q2

Giá trị Q2

Phương pháp kiểm tra blindfolding được áp dụng để xác định hệ số Q². Để đánh giá sự liên quan mang tính dự báo của mô hình. Theo Tanenhaus et al (2005), hệ số Q2 được dùng để đánh giá chất lượng tổng thể của mô hình thành phần. Nếu tất cả các mô hình thành phần đều có Q2 lớn hơn 0, mô hình cấu trúc tổng thể của nghiên cứu cũng đạt chất lượng tổng thể. Kết quả nghiên cứu ở bảng 5 cho thấy, mô hình thành phần tương ứng của biến phụ thuộc giá trị Q² TD=0.198 (nhỏ hơn 0.25) nên mô hình này có tính chính xác dự báo thấp.

Tuy nhiên, Q² HVSD=0.344 (nằm trong khoảng 0.25-0.5), như vậy mô hình này có tính chính xác dự báo trung bình. (Hair et al, 2019).

Bảng 6. Kết quả tác động trung gian của các mối quan hệ

Mối quan hệ giữa các biến Hệ số tác động

(hệ số β)

Mức ý nghĩa

(P value)

DSD → TD → HVSD 0.044 0.007

KL → TD → HVSD 0.068 0.001

TTA → TD → HVSD 0.046 0.005

Kết quả kiểm tra tác động trung gian (bảng 6) cho thấy kết quả mối quan hệ gián tiếp riêng biệt, cụ thể trong kết quả này là mối quan hệ gián tiếp riêng biệt DSD → TD → HVSD, KL → TD → HVSD, TTA → TD → HVSD. Đồng thời, kết quả cho thấy mối quan hệ trung gian có P value < 0.05, như vậy ngoài việc tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng thì tính hữu ích, tính khích lệ, tính thực tế ảo còn tác động gián tiếp đến hành vi sử dụng thông qua thái độ đóng vai trò trung gian của thái độ.

Giá trị f2

Theo Cohen (1988), sự tác động của các yếu tố thể hiện ở các giá trị f2. Chỉ số f 2 để đánh giá tầm quan trọng của các biến độc lập như sau:

f 2< 0.02: mức tác động là rất nhỏ hoặc không có tác động.

0.02 ≤ f 2 < 0.15: mức tác động nhỏ.

0.15 ≤ f 2 < 0.35: mức tác động trung bình.

f 2 ≥ 0.35: mức tác động lớn.

Như vậy tổng hợp giá trị f2 của các mối quan hệ có ý nghĩa nằm trong khoảng 0.013 đến 0.313 có mức độ ảnh hưởng từ rất nhỏ đến trung bình (Bảng 7).

Bảng 7. Hệ số f2

Sau khi kiểm định, mô hình lý thuyết nghiên cứu được mô tả cụ thể ở hình 2

Hình 2. Mô hình lý thuyết nghiên cứu

5. Thảo luận kết quả và hàm ý quản trị

5.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng TikTok của sinh viên khối ngành kinh tế và kỹ thuật tại IUH được sắp xếp theo thứ tự giảm dần: (1) Tính hữu ích (β=0.391); (2) Tính khích lệ (β=0.274); (3) Tính thực tế ảo (β=0.197); (4) Thái độ (β=0.190); (5) Chuẩn chủ quan (β=0.182); (1)Tính dễ sử dụng (β=0.132) tác động đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok của sinh viên IUH. Trong đó, hệ số tác động của 6 biến độc lập này đều lớn hơn 0. Điều này cho thấy, tất cả các biến độc lập này đều tác động cùng chiều tới đến hành vi sử dụng mạng xã hội TikTok của sinh viên IUH ở độ tin cậy 95% (sig < 0,05). Như vậy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 và H6 được chấp nhận. Kết quả nghiên cứu cho thấy tác động ngoài trực tiếp đến hành vi sử dụng thì tính dễ sử dụng, tính khích lệ, tính thực tế ảo còn tác động gián tiếp đến hành vi sử dụng thông qua vai trò trung gian của thái độ. Từ kết quả nghiên cứu, nhận thấy TikTok ngày càng được nhiều người sử dụng nhất là đối tượng sinh viên vì sự hữu ích, tính khích lệ và những tính năng thú vị khác mà nó có. Thực tế cho thấy, việc sử dụng TikTok đã có một sự ảnh hưởng nhất định đến hành vi và thái độ của các sinh viên IUH hiện nay. Qua đó, dựa vào kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ gợi ý một số hàm ý giúp SV sử dụng TikTok một cách có ích, hiệu quả hơn trong cuộc sống và học tập.

5.2 Hàm ý quản trị

Thứ nhất, tính hữu ích và tính khích lệ là 2 yếu tố tác động mạnh nhất trong 6 yếu tố đến hành vi sử dụng của mạng xã hội TikTok của sinh viên IUH. Điều này chứng minh rằng, TikTok ngoài việc được sử dụng như một công cụ giải trí và kết nối, tăng tính khích lệ thì TikTok còn thể trở thành một nền tảng dạy và học trên nền tảng các video cung cấp kiến thức cô đọng nhất và giúp người học dễ tiếp cận và dễ hiểu. Nó giúp mô hình Micro-learning phổ biến hơn trong cộng đồng, đặc biệt là giới trẻ. Giảng viên có thể xây dựng các nội dung của học phần trên nền tảng TikTok bằng các video ngắn để truyền tải một đơn vị kiến thức nhỏ (trong khoảng 1 phút). Nghiên cứu của Pratiwi et al (2021), cũng chỉ ra rằng TikTok có thể sử dụng như 1 công cụ dạy học giúp cho người học nâng cao khả năng phát âm và khả năng đọc hiểu ngoại ngữ. Việc sử dụng xã hội TikTok như một công cụ học tập cũng giúp sinh viên trở nên năng động trong quá trình học tập và tăng khả năng tập trung giúp việc học hiệu quả hơn. Đồng thời nó cũng là cơ sở để lan tỏa hình ảnh của tổ chức được nhiều người biết đến hơn vì tính dễ sử dụng, đa dạng, thú vị và phổ biến cao.

Thứ hai, sinh viên cần chọn lọc về nội dung trong chức năng kiểm soát nội dung để tránh xem phải những video độc hại, không mang giá trị giáo dục, thậm chí là phản cảm trên TikTok. Nếu không kiểm soát đúng đắn và kịp thời, những trào lưu vô bổ và nội dung “độc hại” sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng có thể hình thành những lối suy nghĩ và hành xử dị biệt, ảnh hưởng đến việc học tập.

Thứ ba, IUH và các doanh nghiệp cũng có thể xem xét các chiến lược Digital Marketing trên TikTok. Có thể nói Tiktok là mạng xã hội chứa nội dung cực kỳ đa dạng và khả năng tương tác cực kỳ tích cực, do đó trên nền tảng TikTok có thể dễ dàng sáng tạo các nội dung video ngắn, trên nền nhạc được ưa chuộng,
chỉnh sửa và thêm những hiệu ứng bắt mắt dễ dàng thu hút người sử dụng gây ảnh hưởng mạnh và được nhiều người dùng ủng hộ tích cực.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Số liệu được thu thập bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện nên tính đại diện chưa thật cao. Mẫu được khảo sát hoàn toàn bằng trực tuyến với cỡ mẫu đảm bảo điều kiện nhưng chưa lớn là 238 mẫu. Vì vậy, hướng nghiên cứu tiếp theo nên tăng kích thước mẫu và đưa thêm vào mô hình nghiên cứu một số yếu tố độc lập như tính vị tha, tính nhận thức rủi ro để tăng độ phù hợp của mô hình và phản ánh được các yếu tố tác động đến điểm đến hành vi sử dụng TikTok ở mức cao hơn. Đây sẽ là định hướng nghiên cứu đề xuất cho các nghiên cứu về sau.

 

PHẠM NGUYỄN ANH THI, LÊ THỊ HƯƠNG*

Khoa Thương mại Du lịch, Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Ajzen (1991), The theory of planned behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(1), 179–211.
2. Ajzen, I. (2002), Constructing a TPB Questionnaire: Conceptual and Methodological Considerations, Working Paper, University of Massachusetts, Amherst.
3. Dai, H., & Palvi, P. C. (2009). Mobile commerce adoption in China and the United States: a cross-cultural study. ACM SIGMIS Database, 40(4), 43-61.
4. Faziharudean, T. M., & Li-Ly, T. (2011). Consumers’ behavioral intentions to use mobile data services in Malaysia. African Journal of Business Management, 5(5), 1811.
5. Kalinic, Z., & Marinkovic, V. (2015). Determinants of users’ intention to adopt m-commerce: an empirical analysis. Information Systems and e-Business Management, 1 -21
6. Paul, J., Modi, A., and Patel, J. (2016), Predicting green product consumption using theory of planned behavior and reasoned action, Journal of Retailing and Consumer Services, 29(C), 123 –134.
7. Sun, M. and Trudel, R. (2017), The Effect of Recycling versus Trashing on Consumption: Theory and
   Experimental Evidence, American Marketing Association
8. Taylor, S., & Tood, P. (1995). Decomposition and crossover effects in the theory of planned behavior: A study of consumer adoption intentions. International Journal of Research in Marketing, 1 2, 137-156.
9. Wang, Y. S., Lin, H. H., & Luarn, P. (2006). Predicting consumer intention to use mobile service. Information Systems Journal, 16(2), 157-179.

10. Phạm, T. M. L & Bùi, N. T. A (2012). Quan hệ giữa yếu tố nhận thức với ý địh sử dụng dịh vụ thương mại di động tại thành phố Hồ Chí Minh. Tạp chí Kinh tế & Phát triển