Chất lượng hệ thống gợi ý AI và ảnh hưởng của eWOM đến ý định xem video ngắn của thế hệ Z tại TP.HCM

I. Tổng Quan Chất Lượng Hệ Thống Gợi Ý AI cho Thế Hệ Z

Sự bùng nổ của video ngắn trên các nền tảng mạng xã hội tạo ra một biển thông tin khổng lồ. Trong bối cảnh này, hệ thống gợi ý AI đóng vai trò then chốt trong việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Độ chính xác, tính mới lạ và sự đa dạng của các gợi ý này góp phần quan trọng vào chất lượng hệ thống gợi ý. Mục tiêu là cung cấp cho mỗi người dùng những video ngắn phù hợp với sở thích và đặc điểm cá nhân. Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng, khi chất lượng gợi ý cao, người dùng cảm thấy hữu ích và tiện lợi hơn, từ đó tăng cường ý định xem video ngắn. Nghiên cứu của Đại học Kinh tế TP.HCM khảo sát 391 sinh viên và người đi làm từ 15-26 tuổi tại TP.HCM đã chứng minh điều này. Nghiên cứu này áp dụng lý thuyết Human Information Process và mô hình S-O-R để làm rõ ảnh hưởng của chất lượng hệ thống gợi ý đến thái độ và ý định xem video của người dùng.

1.1. Vai trò của Hệ Thống Gợi Ý AI trên Nền tảng Video

Hệ thống gợi ý AI đóng vai trò quan trọng trong việc giúp người dùng tìm kiếm và lựa chọn video ngắn phù hợp với sở thích của mình. Các hệ thống này sử dụng thuật toán gợi ý AI để phân tích dữ liệu người dùng, bao gồm lịch sử xem, tương tác và thông tin nhân khẩu học. Dựa trên phân tích này, hệ thống sẽ đề xuất các video mà người dùng có khả năng quan tâm nhất. Theo trích dẫn từ tài liệu gốc, "Accuracy, novelty, and diversity elements in the proposed system have also made important contributions to the quality of the system, so as to increase the user experience and provide each user with short films suitable for his characteristics and preferences."

1.2. Thế Hệ Z và Xu Hướng Tiêu Thụ Video Ngắn tại TP.HCM

Thế hệ Z tại TP.HCM là một đối tượng người dùng năng động và am hiểu công nghệ. Họ thường xuyên sử dụng video ngắn để giải trí, học hỏi và kết nối với cộng đồng. Xu hướng tiêu thụ video ngắn của thế hệ Z chịu ảnh hưởng lớn bởi các yếu tố như mạng xã hội, ảnh hưởng xã hội và eWOM. Các nền tảng như TikTok, YouTube Shorts và Instagram Reels là những kênh phổ biến để họ tiếp cận với video ngắn.

II. Vấn Đề Thiếu Tin Cậy Từ Hệ Thống Gợi Ý AI Hiện Tại

Mặc dù hệ thống gợi ý AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn còn tồn tại những thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là sự thiếu tin cậy trực tuyến. Người dùng thường hoài nghi về độ chính xác của gợi ý và lo ngại về việc dữ liệu cá nhân bị sử dụng sai mục đích. Bên cạnh đó, các thuật toán gợi ý có thể dẫn đến tình trạng "bong bóng lọc", khiến người dùng chỉ tiếp xúc với những nội dung tương tự, hạn chế tính đa dạng của gợi ý. Nghiên cứu cần làm rõ hơn về vai trò điều tiết của eWOM (truyền miệng điện tử) trong việc giải quyết vấn đề này. Liệu đánh giá trực tuyến và ảnh hưởng xã hội có thể giúp người dùng tin tưởng hơn vào hệ thống gợi ý AI hay không? Điều này đặc biệt quan trọng đối với thế hệ Z, những người thường xuyên tìm kiếm thông tin và ý kiến từ cộng đồng trực tuyến.

2.1. Bong Bóng Lọc và Hạn Chế Tiếp Cận Nội Dung Đa Dạng

Một trong những lo ngại lớn nhất về hệ thống gợi ý AI là nguy cơ tạo ra "bong bóng lọc". Khi thuật toán chỉ hiển thị những nội dung tương tự với sở thích hiện tại của người dùng, họ sẽ ít có cơ hội khám phá những điều mới mẻ và đa dạng. Điều này có thể dẫn đến sự hạn chế trong tư duy và khả năng tiếp thu thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.

2.2. Sự Hoài Nghi và Thiếu Tin Tưởng vào Gợi Ý AI từ Người Dùng

Nhiều người dùng cảm thấy hoài nghi về độ chính xác của gợi ý và lo ngại về việc dữ liệu cá nhân bị sử dụng sai mục đích. Sự thiếu tin cậy trực tuyến này có thể ảnh hưởng đến ý định xem video ngắn và trải nghiệm tổng thể của người dùng. Việc xây dựng lòng tin là yếu tố then chốt để hệ thống gợi ý AI được chấp nhận rộng rãi hơn.

2.3. Ảnh hưởng của Chất Lượng Gợi Ý đến Kinh Nghiệm Người Dùng UX

Chất lượng hệ thống gợi ý có ảnh hưởng trực tiếp đến kinh nghiệm người dùng (UX). Nếu các gợi ý không liên quan, không chính xác hoặc quá nhàm chán, người dùng sẽ cảm thấy khó chịu và mất hứng thú. Ngược lại, nếu các gợi ý hữu ích và phù hợp, họ sẽ cảm thấy hài lòng và có xu hướng sử dụng nền tảng nhiều hơn.

III. Cách Nâng Cao Chất Lượng Hệ Thống Gợi Ý AI Cho Gen Z

Để nâng cao chất lượng hệ thống gợi ý AI cho thế hệ Z tại TP.HCM, cần tập trung vào nhiều yếu tố. Trước hết, cần cải thiện thuật toán gợi ý AI để đảm bảo độ chính xác của gợi ý và mức độ liên quan của gợi ý. Điều này đòi hỏi việc thu thập và phân tích dữ liệu người dùng một cách cẩn thận và sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến. Ngoài ra, cần chú trọng đến tính đa dạng của gợi ý để tránh tình trạng "bong bóng lọc". Cuối cùng, cần xây dựng tin cậy trực tuyến bằng cách minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng và cho phép người dùng kiểm soát thông tin cá nhân của mình. Sự hài lòng của người dùng phải là mục tiêu hàng đầu.

3.1. Cải Thiện Thuật Toán Gợi Ý Tối Ưu Độ Chính Xác và Liên Quan

Việc cải thiện thuật toán gợi ý AI là yếu tố then chốt để nâng cao chất lượng hệ thống gợi ý. Cần sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến, chẳng hạn như học sâu, để phân tích dữ liệu người dùng một cách chính xác và hiệu quả. Ngoài ra, cần liên tục đánh giá và điều chỉnh thuật toán để đảm bảo độ chính xác của gợi ý và mức độ liên quan của gợi ý.

3.2. Đảm Bảo Tính Đa Dạng Trong Gợi Ý Video cho Người Dùng

Để tránh tình trạng "bong bóng lọc", cần đảm bảo tính đa dạng của gợi ý. Điều này có thể được thực hiện bằng cách giới thiệu cho người dùng những video thuộc nhiều thể loại và chủ đề khác nhau, ngay cả khi chúng không hoàn toàn phù hợp với sở thích hiện tại của họ. Mục tiêu là khuyến khích người dùng khám phá những điều mới mẻ và mở rộng tầm nhìn.

3.3. Tăng Cường Minh Bạch và Quyền Kiểm Soát Dữ Liệu Cá Nhân

Để xây dựng tin cậy trực tuyến, cần minh bạch về cách dữ liệu được sử dụng và cho phép người dùng kiểm soát thông tin cá nhân của mình. Người dùng nên có quyền xem, chỉnh sửa và xóa dữ liệu cá nhân của họ. Ngoài ra, cần giải thích rõ ràng về cách hệ thống gợi ý AI hoạt động và tại sao các video được đề xuất.

IV. Ảnh Hưởng của eWOM Truyền Miệng Điện Tử Đến Ý Định Xem

eWOM (Truyền miệng điện tử) đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định xem video ngắn của thế hệ Z tại TP.HCM. Các đánh giá trực tuyến, bình luận và chia sẻ trên mạng xã hội có thể ảnh hưởng lớn đến quyết định của người dùng. Ảnh hưởng xã hội và tin cậy trực tuyến là những yếu tố quan trọng trong quá trình này. Nghiên cứu chỉ ra rằng, khi người dùng thấy nhiều người khác đánh giá tích cực về một video, họ sẽ có xu hướng muốn xem video đó hơn. Tuy nhiên, eWOM cũng có thể có tác động tiêu cực nếu các đánh giá là tiêu cực hoặc không đáng tin cậy. Cần phân tích kỹ lưỡng vai trò của eWOM trong việc điều tiết mối quan hệ giữa chất lượng hệ thống gợi ý AI và ý định xem video ngắn.

4.1. Tác Động của Đánh Giá Trực Tuyến và Bình Luận trên Mạng Xã Hội

Đánh giá trực tuyến và bình luận trên mạng xã hội có thể ảnh hưởng lớn đến ý định xem video ngắn. Những đánh giá tích cực có thể tạo ra hiệu ứng lan tỏa, khiến nhiều người dùng muốn xem video đó. Ngược lại, những đánh giá tiêu cực có thể ngăn cản người dùng xem video.

4.2. Vai Trò của Người Ảnh Hưởng Influencers Trong Tạo Dựng eWOM

Người ảnh hưởng (influencers) đóng vai trò quan trọng trong việc tạo dựng eWOM. Những người có tầm ảnh hưởng lớn trên mạng xã hội có thể khuyến khích hoặc ngăn cản người dùng xem một video cụ thể. Sự tin tưởng vào influencers có thể ảnh hưởng đáng kể đến ý định xem video ngắn.

4.3. Phân Tích Độ Tin Cậy Của eWOM từ Các Nguồn Thông Tin Khác Nhau

Không phải tất cả eWOM đều đáng tin cậy. Cần phân tích kỹ lưỡng nguồn thông tin và động cơ của người đưa ra đánh giá. Những đánh giá từ người dùng thực tế và không có lợi ích cá nhân thường đáng tin cậy hơn so với những đánh giá từ các tài khoản giả mạo hoặc các chiến dịch quảng cáo trá hình.

V. Nghiên Cứu Ảnh Hưởng Của Chất Lượng Gợi Ý và eWOM Tại TP

Nghiên cứu của Đại học Kinh tế TP.HCM đã khảo sát 391 sinh viên và người đi làm trẻ tuổi để đánh giá ảnh hưởng của chất lượng hệ thống gợi ý AI và eWOM đến ý định xem video ngắn. Kết quả cho thấy chất lượng hệ thống gợi ý có tác động tích cực đến ý định xem video. Tuy nhiên, tác động này được điều tiết bởi eWOM. Khi eWOM tích cực, tác động của chất lượng hệ thống gợi ý càng mạnh mẽ hơn. Nghiên cứu này cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò quan trọng của cả chất lượng hệ thống gợi ý và eWOM trong việc hình thành hành vi người tiêu dùng video ngắn của thế hệ Z.

5.1. Kết Quả Khảo Sát Mối Tương Quan Giữa Các Yếu Tố Nghiên Cứu

Kết quả khảo sát cho thấy có mối tương quan đáng kể giữa chất lượng hệ thống gợi ý, eWOM và ý định xem video ngắn. Nghiên cứu sử dụng các công cụ thống kê như Cronbach's Alpha, CFA và SEM để phân tích dữ liệu và kiểm định các giả thuyết.

5.2. Phân Tích Mô Hình S O R Tác Động Gián Tiếp và Điều Tiết

Nghiên cứu sử dụng mô hình S-O-R để phân tích tác động gián tiếp của chất lượng hệ thống gợi ý thông qua thái độ của người dùng. eWOM được xác định là yếu tố điều tiết mối quan hệ giữa chất lượng hệ thống gợi ý và ý định xem video ngắn.

5.3. Ứng Dụng Kết Quả Nghiên Cứu trong Marketing Video cho Gen Z

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong marketing video cho thế hệ Z. Các nhà marketing cần tập trung vào việc nâng cao chất lượng hệ thống gợi ý và khuyến khích eWOM tích cực để tăng cường ý định xem video ngắn.

VI. Kết Luận Tương Lai Của Hệ Thống Gợi Ý AI và Video Ngắn

Trong tương lai, hệ thống gợi ý AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc định hình trải nghiệm người dùng trên các nền tảng video ngắn. Việc nâng cao chất lượng hệ thống gợi ý và tận dụng sức mạnh của eWOM sẽ là chìa khóa để thu hút và giữ chân thế hệ Z. Nghiên cứu cần tiếp tục khám phá các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến ý định xem video ngắn, chẳng hạn như yếu tố văn hóa, cá nhân và xã hội. Đồng thời, cần giải quyết các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng AI trong marketing, đảm bảo tính minh bạch và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

6.1. Xu Hướng Phát Triển Của AI Trong Marketing Video Ngắn

AI trong marketing video ngắn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Các công nghệ như học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn để cá nhân hóa nội dung và cải thiện trải nghiệm người dùng.

6.2. Các Vấn Đề Đạo Đức và Trách Nhiệm Xã Hội Của AI Gợi Ý

Việc sử dụng AI trong marketing cũng đặt ra những vấn đề đạo đức và trách nhiệm xã hội. Cần đảm bảo rằng hệ thống gợi ý AI không phân biệt đối xử, lan truyền thông tin sai lệch hoặc xâm phạm quyền riêng tư của người dùng.

6.3. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Đa Dạng Hóa Yếu Tố Ảnh Hưởng

Nghiên cứu cần tiếp tục khám phá các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến ý định xem video ngắn, chẳng hạn như yếu tố văn hóa, cá nhân và xã hội. Ngoài ra, cần nghiên cứu sâu hơn về tác động của eWOM trên các nền tảng video ngắn khác nhau.

Chất lượng hệ thống gợi ý AI và vai trò của eWOM trong ý định xem video ngắn của thế hệ Z tại TP.HCM

Abstract

Table of Contents

List of Tables

List of Figures

List of Acronyms

1. Chapter 1: Introduction

2. Literature review and hypothesis development

2.1. Recommendation System Quality (RSQ)

2.2. Short videos

2.3. Electronic Word-of-Mouth (eWOM)

2.4. Stimulus-Organism-Response (S-O-R)

3. Sample and data collection and procedure

4. Data analysis methods

4.1. Data Cleaning and Descriptive Statistics

4.2. Confirmatory Factor Analysis

4.3. Discriminant Validity Analysis

4.4. PLS-SEM confirmatory factor analysis (CFA) results

4.5. PLS-SEM path coefficient analysis results

5. Discussion and Conclusion

5.1. Conclusion and Implication

5.2. Limitation and Future Research