Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Mối quan hệ giữa thoát khỏi cảm giác tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha và sẵn sàng đóng góp: Trường hợp Instagram" do nhóm tác giả Lê Thị Ngân Hà, Lò Thị Thanh Huyền và Phạm Thị Lan Trinh thực hiện năm 2022 tại Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM, dưới sự hướng dẫn của Th.S Lê Hoàng Việt Phương. Đề tài tập trung vào lĩnh vực quản trị kinh doanh, marketing số và nghiên cứu hành vi người tiêu dùng trên nền tảng mạng xã hội.

Lý do chọn đề tài và bối cảnh thực tiễn

Sự phát triển của Internet và điện thoại thông minh đã thúc đẩy các mạng xã hội (Facebook, Instagram, Twitter,...) trở thành không gian tương tác, chia sẻ thông tin và kinh doanh. Theo số liệu Statista (2021), nhóm người dùng toàn cầu từ 18 đến 34 tuổi trên Instagram chiếm gần 63%, với quy mô hơn 1 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng (Marketing AI, 2020). Tại Việt Nam, tính đến tháng 1 năm 2022, dân số đạt 98,56 triệu người với 76,95 triệu người dùng mạng xã hội (chiếm 78,1% dân số), trong đó có 11,65 triệu người sử dụng Instagram (chiếm 11,8% dân số) và ghi nhận mức tăng trưởng 5 triệu người dùng trong giai đoạn 2021–2022 (Kepios; Digital, 2022).

Về mặt tác động tâm lý, các nghiên cứu trước đây chỉ ra mạng xã hội có tác động kép: một mặt gây ra cảm xúc tiêu cực, trầm cảm, cô đơn (Hunt và cộng sự, 2018); mặt khác giúp giải tỏa cô đơn (Yang, 2016), thúc đẩy lòng biết ơn và hành vi vị tha (Mendini, Peter và Maione, 2022). Khi thoát khỏi cảm giác tiêu cực, cá nhân có xu hướng biết ơn hơn (Kashdan và cộng sự, 2006), từ đó nảy sinh lòng vị tha (Pittman và cộng sự, 2016) và gia tăng sự sẵn sàng đóng góp cho cộng đồng (Lee và cộng sự, 2011). Nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu nhằm làm rõ cơ chế tác động tích cực này trên nền tảng Instagram tại Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

  • Mục tiêu tổng quát: Đo lường mức độ ảnh hưởng giữa thoát khỏi cảm giác tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp; từ đó đề xuất các hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp xây dựng chiến dịch truyền thông tương tác tích cực trên Instagram.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp của người dùng Instagram.
    2. Đo lường mức độ ảnh hưởng giữa các yếu tố: thoát khỏi cảm giác tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp.
    3. Đưa ra hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch quảng bá phù hợp trên nền tảng Instagram.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Những yếu tố nào ảnh hưởng đến lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp của người dùng Instagram?
  2. Mức độ ảnh hưởng giữa thoát khỏi cảm giác tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp như thế nào?
  3. Hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch quảng bá phù hợp trên nền tảng mạng xã hội Instagram là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến sự sẵn sàng đóng góp của người dùng Instagram (thoát khỏi cảm giác tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha).
  • Đối tượng khảo sát: Những người đang sử dụng ứng dụng Instagram tại Việt Nam (tập trung tại Thành phố Hồ Chí Minh).
  • Phạm vi không gian: Thực hiện trên địa bàn Việt Nam (khảo sát sơ cấp tại TP.HCM).
  • Phạm vi thời gian: Từ tháng 08/2022 đến tháng 11/2022.
    • Thu thập dữ liệu thứ cấp: Từ tháng 08/2022 đến ngày 01/10/2022.
    • Thu thập dữ liệu sơ cấp: Từ ngày 06/11/2022 đến ngày 12/11/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình nền tảng

Nghiên cứu tích hợp 4 mô hình và lý thuyết hành vi:

  1. Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) (Davis, 1986, 1989): Giải thích hành vi chấp nhận công nghệ qua hai yếu tố cốt lõi là Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness) và Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use).
  2. Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA) (Fishbein và Ajzen, 1975): Giải thích ý định hành vi được quyết định bởi Thái độ (Attitude) và Chuẩn chủ quan (Subjective Norm).
  3. Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB) (Ajzen, 1991): Bổ sung yếu tố Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control) vào khung TRA nhằm dự báo chính xác hơn ý định và hành vi.
  4. Lý thuyết sử dụng và hài lòng (Uses and Gratifications Theory – U&G) (Katz, Gurevitch và Hass, 1973; McQuail, 1984; Rubin, 1993): Xem người dùng là chủ thể chủ động lựa chọn phương tiện truyền thông để thỏa mãn 5 nhóm nhu cầu: nhận thức, tình cảm, hòa nhập cá nhân, hòa nhập xã hội và giải tỏa căng thẳng/thoát ly.

Các khái niệm và giả thuyết nghiên cứu

  • Thoát khỏi cảm giác tiêu cực (ENF): Giải tỏa mệt mỏi, tức giận, bất công thông qua việc chia sẻ, tạo nội dung trên mạng xã hội (Leung, 2013).
  • Lòng biết ơn (GRAT): Cảm xúc tích cực khi nhận thức được điều tốt đẹp, sự hỗ trợ từ người khác hoặc cuộc sống (McCullough và cộng sự, 2001; Watkins và cộng sự, 2003).
  • Lòng vị tha (ALT): Trạng thái động lực hướng tới việc nâng cao phúc lợi, hỗ trợ người khác mà không đòi hỏi đáp đền (Batson, 2017; Wong và Chan, 2017).
  • Sự sẵn sàng đóng góp (WTD): Trạng thái tự nguyện, sẵn lòng đóng góp tiền bạc, thời gian hoặc chia sẻ thông tin trực tuyến (Eckhaus và Sheaffer, 2019).

Nhóm tác giả thiết lập 4 giả thuyết nghiên cứu:

  • H1: Thoát khỏi cảm giác tiêu cực tác động cùng chiều tới lòng biết ơn.
  • H2: Lòng biết ơn tác động cùng chiều đến lòng vị tha.
  • H3: Lòng vị tha tác động cùng chiều đến sẵn sàng đóng góp.
  • H4: Lòng biết ơn tác động cùng chiều đến sẵn sàng đóng góp.
Giả thuyết Mối quan hệ kỳ vọng Cơ sở kế thừa chính
H1 Thoát khỏi cảm giác tiêu cực $\rightarrow$ Lòng biết ơn (+) Kashdan và cộng sự (2006); Pittman và Reich (2016); Mendini và cộng sự (2022)
H2 Lòng biết ơn $\rightarrow$ Lòng vị tha (+) Fredrickson và Branigan (2005); Mendini và cộng sự (2022)
H3 Lòng vị tha $\rightarrow$ Sẵn sàng đóng góp (+) Konrath và Handy (2018); Chen và cộng sự (2019)
H4 Lòng biết ơn $\rightarrow$ Sẵn sàng đóng góp (+) Langan (2014); Althoff và cộng sự (2014); Wang (2018)

Phương pháp và công cụ nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng:

  • Nghiên cứu định tính: Tổng hợp tài liệu học thuật trong và ngoài nước để xác định khái niệm, kế thừa thang đo và xây dựng bảng câu hỏi sơ bộ.
  • Nghiên cứu định lượng: Sử dụng bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc thang đo Likert 5 điểm (1: Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5: Hoàn toàn đồng ý) qua Google Forms, lấy mẫu thuận tiện phi xác suất.
    • Giai đoạn sơ bộ: Khảo sát 53 người, thu về 50 mẫu hợp lệ (loại 3 mẫu không dùng Instagram) để kiểm định Cronbach's Alpha sơ bộ.
    • Giai đoạn chính thức: Khảo sát 520 người, thu về 504 mẫu hợp lệ (loại 16 phiếu không đạt yêu cầu) từ ngày 06/11/2022 đến ngày 12/11/2022.
  • Công cụ phân tích: Sử dụng phần mềm Excel (làm sạch dữ liệu), SPSS 20.0 (thống kê mô tả, Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA) và AMOS 20.0 (phân tích nhân tố khẳng định CFA, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, kiểm định Bootstrap).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về đề tài

Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể, trình bày tính cấp thiết của việc tìm hiểu hành vi người dùng Instagram tại Việt Nam trong bối cảnh mạng xã hội tăng trưởng nhanh. Chương này xác định rõ 3 mục tiêu cụ thể, 3 câu hỏi nghiên cứu, đối tượng khảo sát là người dùng Instagram, phạm vi khảo sát tại TP.HCM trong giai đoạn cuối năm 2022, cùng đóng góp dự kiến về mặt lý thuyết và thực tiễn quản trị.

Chương 2: Cơ sở lý luận

Chương 2 hệ thống hóa các định nghĩa lý thuyết về 4 biến số (ENF, GRAT, ALT, WTD) và phân tích 4 nền tảng lý thuyết: TAM, TRA, TPB, U&G. Đồng thời, chương này tổng hợp 8 công trình thực nghiệm quốc tế liên quan:

  1. Leung (2013): Động cơ tạo nội dung và giải tỏa cảm xúc tiêu cực trên mạng xã hội ($n=596$).
  2. Pittman và Reich (2016): Nền tảng dựa trên hình ảnh như Instagram giúp giảm cô đơn và tăng hạnh phúc ($n=253$).
  3. Casaló, Flavián và Ibáñez-Sánchez (2017): Chủ nghĩa lạc quan và sự hài lòng thúc đẩy tương tác trên Instagram ($n=808$).
  4. Wong và Chan (2017): Tác động của mối quan hệ trực tuyến và lòng vị tha đến hỗ trợ xã hội ($n=213$).
  5. Konrath và Handy (2018): Động cơ vị tha trong quyên góp từ thiện ($n_1=54\text{ mục}, n_2=104$).
  6. Eckhaus và Sheaffer (2019): Các yếu tố tác động đến sự sẵn lòng đóng góp hàng hóa, dịch vụ trên cộng đồng trực tuyến ($n=1.229$).
  7. Church, Thambusamy và Nemati (2020): Động cơ cạnh tranh và vị tha trên mạng xã hội ($n=502$).
  8. Mendini, Peter và Maione (2022): Dành thời gian cho Instagram dẫn đến thoát khỏi tiêu cực, gia tăng lòng biết ơn, lòng vị tha và quyên góp (3 nghiên cứu thực nghiệm).

Từ các cơ sở trên, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 4 giả thuyết tuyến tính H1, H2, H3, H4.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu 2 giai đoạn, tiến trình thu thập mẫu và bảng thang đo chi tiết gồm 15 biến quan sát cho 4 nhân tố:

Nhân tố Mã hóa Nội dung biến quan sát Nguồn kế thừa
Thoát khỏi cảm giác tiêu cực ENF1 Tôi sử dụng IG để nói lên sự bất bình. Leung (2013); Papacharissi (2013)
ENF2 Khi sử dụng IG, tôi có thể trút cơn giận của tôi.
ENF3 Tôi sử dụng IG để chống lại một cái gì đó không công bằng.
Lòng biết ơn GRAT1 Khi sử dụng IG, có nhiều người tôi cảm thấy biết ơn. Morgan, Gulliford & Kristjánsson (2017); Watkins, Woodward, Stone & Kolts (2003)
GRAT2 Khi sử dụng IG, tôi cảm thấy trân trọng nhiều người đã luôn ủng hộ trong hành trình của cuộc đời tôi.
GRAT3 Khi sử dụng IG, tôi cảm thấy biết ơn những người hiện diện trong cuộc sống của tôi.
GRAT4 Khi sử dụng IG, tôi cảm thấy biết ơn nhiều điều trong cuộc sống của tôi.
GRAT5 Khi sử dụng IG, tôi nghĩ về những điều tôi đang có và cảm thấy hạnh phúc.
Lòng vị tha ALT1 Tôi thường tham gia vào các nhiệm vụ không bắt buộc, nhưng giúp ích cho các thành viên cộng đồng trực tuyến khác. Wong & Chan (2017); Hung (2011); Church, Thambusamy & Nemati (2020); Cropanzano & Mitchell (2005)
ALT2 Khi có cơ hội, tôi giúp các thành viên cộng đồng trực tuyến giải quyết các câu hỏi về việc đăng bài của họ.
ALT3 Tôi thích chia sẻ thông tin của mình với những người khác trong các mạng xã hội trực tuyến nếu nó mang lại lợi ích cho họ.
Sự sẵn sàng đóng góp WTD1 Đóng góp trên trang mạng đóng góp giúp tôi rất vui. Eckhaus & Sheaffer (2019)
WTD2 Có những trang mạng đóng góp mà tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè.
WTD3 Tôi thích thú khi sẵn sàng đóng góp trên các trang mạng đóng góp.
WTD4 Hoạt động trực tuyến trên các trang mạng đóng góp khiến tôi cảm thấy muốn đóng góp.

Kết quả kiểm định Cronbach's Alpha sơ bộ ($n=50$) được ghi nhận đạt độ tin cậy cao:

  • Thoát khỏi cảm giác tiêu cực: $\alpha = 0{,}795$
  • Lòng vị tha: $\alpha = 0{,}816$
  • Sẵn sàng đóng góp: $\alpha = 0{,}899$

Chương này cũng thiết lập các tiêu chuẩn thống kê chặt chẽ cho phân tích chính thức: Cronbach's Alpha $\ge 0{,}70$; tương quan biến - tổng $\ge 0{,}30$; KMO từ 0,5 đến 1,0; kiểm định Bartlett có $p < 0{,}05$; hệ số tải nhân tố $\ge 0{,}50$; Eigenvalue $> 1$; các chỉ số độ phù hợp mô hình $\text{CMIN/df} \le 3$, $\text{CFI, GFI, TLI} \ge 0{,}80$ (hoặc $\ge 0{,}90$), $\text{RMSEA} \le 0{,}08$; độ tin cậy tổng hợp $\text{CR} \ge 0{,}50$ và tổng phương sai trích $\text{AVE} \ge 0{,}50$.

Chương 4: Kết quả phân tích

Chương 4 thực hiện phân tích trên tập dữ liệu chính thức $n=504$ mẫu:

  1. Tổng quan về Instagram và thống kê mô tả: Phân tích cơ cấu mẫu theo giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, khu vực sống, thu nhập và tần suất sử dụng Instagram.
  2. Kiểm định Cronbach's Alpha: Đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại của các thang đo ENF, GRAT, ALT, WTD.
  3. Phân tích EFA: Trích xuất các nhân tố bằng phương pháp Principal Axis Factoring kết hợp phép xoay Promax.
  4. Phân tích CFA: Kiểm định tính đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt (qua bảng tiêu chuẩn Fornell & Larcker, hệ số tin cậy tổng hợp CR và phương sai trích AVE) và độ phù hợp tổng thể của mô hình đo lường.
  5. Phân tích SEM và Bootstrap: Ước lượng các trọng số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa, kiểm định độ bền vững của mô hình qua kỹ thuật Bootstrap, kiểm định 4 giả thuyết nghiên cứu H1, H2, H3, H4.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Chương 5 đúc kết các phát hiện thực nghiệm, đối chiếu với các mục tiêu ban đầu; xây dựng hệ thống hàm ý quản trị dành cho doanh nghiệp trong việc thiết kế nội dung truyền thông và chiến dịch xã hội trên Instagram; đồng thời chỉ ra các hạn chế của đề tài và đề xuất định hướng nghiên cứu tiếp theo.

Kết quả và đóng góp

Kết quả chính

  • Xác lập quy trình nghiên cứu định lượng 2 giai đoạn với bảng câu hỏi chuẩn hóa gồm 15 biến quan sát đo lường 4 cấu trúc khái niệm tâm lý - hành vi trên mạng xã hội.
  • Kết quả kiểm định sơ bộ trên 50 mẫu đạt độ tin cậy thang đo cao với hệ số Cronbach's Alpha đều vượt ngưỡng 0,70 ($\text{ENF} = 0{,}795$; $\text{ALT} = 0{,}816$; $\text{WTD} = 0{,}899$), hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,30.
  • Xây dựng mô hình cấu trúc tuyến tính kiểm định cơ chế lan tỏa tích cực từ việc giải tỏa cảm xúc tiêu cực đến hành vi đóng góp: Người dùng giải tỏa cảm xúc trên Instagram $\rightarrow$ Hình thành lòng biết ơn $\rightarrow$ Nảy sinh lòng vị tha $\rightarrow$ Dẫn đến sự sẵn sàng đóng góp trực tuyến.

Giải pháp và hàm ý quản trị do tác giả đề xuất

  • Doanh nghiệp và các tổ chức xã hội cần tận dụng tính năng trực quan, hình ảnh và câu chuyện (Story, Reels) trên Instagram để xây dựng nội dung truyền cảm hứng, giảm thiểu cảm xúc tiêu cực cho người xem.
  • Thiết kế các chiến dịch truyền thông kích hoạt lòng biết ơn và sự đồng cảm bằng cách tôn vinh các giá trị tích cực, chia sẻ câu chuyện nhân văn nhằm thúc đẩy tinh thần vị tha của người dùng.
  • Tích hợp các công cụ kêu gọi đóng góp, chia sẻ thông tin hoặc tương tác vì cộng đồng ngay trên giao diện Instagram để chuyển hóa lòng vị tha thành hành động đóng góp cụ thể.

Đóng góp của đề tài

  • Về lý thuyết: Hệ thống hóa và tích hợp thành công các khung lý thuyết kinh điển (TAM, TRA, TPB, U&G) vào việc giải thích các khía cạnh tâm lý tích cực (thoát khỏi tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha) tác động đến hành vi đóng góp trực tuyến trên Instagram tại Việt Nam.
  • Về thực tiễn: Cung cấp cơ sở khoa học cho các nhà quản trị thương hiệu và tổ chức phi lợi nhuận trong việc khai thác nền tảng Instagram nhằm tương tác tích cực với khách hàng trẻ (Gen Y, Gen Z), tạo giá trị xã hội và nâng cao hiệu quả gắn kết thương hiệu.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận chỉ ra một số hạn chế gắn liền với phạm vi thực hiện:

  • Phương pháp lấy mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu thuận tiện qua Google Forms trên mạng xã hội), làm giảm khả năng đại diện tổng thể cho toàn bộ người dùng Instagram trên cả nước.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Dữ liệu sơ cấp tập trung chủ yếu tại Thành phố Hồ Chí Minh và thu thập trong khoảng thời gian ngắn (từ ngày 06/11/2022 đến ngày 12/11/2022).
  • Phạm vi đối tượng: Chưa phân tầng chi tiết theo từng nhóm nhân khẩu học đặc thù hoặc so sánh hành vi giữa các thế hệ người dùng khác nhau.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng quy mô và phạm vi địa lý khảo sát trên toàn quốc, áp dụng phương pháp chọn mẫu xác suất hoặc phân tầng.
  • Mở rộng nghiên cứu so sánh hành vi đóng góp giữa Instagram với các nền tảng mạng xã hội khác (như TikTok, Facebook, YouTube).
  • Đưa thêm các biến điều tiết (như tần suất sử dụng, độ tuổi, thu nhập) vào mô hình cấu trúc tuyến tính để giải thích sâu sắc hơn hành vi người dùng.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Sinh viên, học viên chuyên ngành Quản trị Kinh doanh, Marketing, Truyền thông số và Tâm lý học hành vi.
    • Các nhà quản trị truyền thông, chuyên viên marketing và các tổ chức phi lợi nhuận đang vận hành các chiến dịch cộng đồng trên nền tảng mạng xã hội.
  • Nội dung giá trị nổi bật:
    • Hệ thống thang đo 15 biến quan sát được dịch thuật và chuẩn hóa từ các nguồn học thuật uy tín quốc tế (Leung, 2013; Watkins và cộng sự, 2003; Wong và Chan, 2017; Eckhaus và Sheaffer, 2019).
    • Quy trình phân tích định lượng chuẩn mực từ kiểm định sơ bộ đến phân tích chuyên sâu qua mô hình SEM và kiểm định Bootstrap trên phần mềm SPSS và AMOS.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận nghiên cứu mối quan hệ giữa những yếu tố nào?
Khóa luận nghiên cứu mối quan hệ cấu trúc tuyến tính giữa 4 yếu tố: Thoát khỏi cảm giác tiêu cực (ENF), Lòng biết ơn (GRAT), Lòng vị tha (ALT) và Sự sẵn sàng đóng góp (WTD) của người dùng trên nền tảng Instagram.

2. Quy mô mẫu khảo sát chính thức của đề tài là bao nhiêu và được thực hiện trong thời gian nào?
Khảo sát chính thức thu về 520 phiếu, sau khi sàng lọc loại bỏ các trường hợp không hợp lệ đã giữ lại 504 mẫu đạt chuẩn để đưa vào phân tích SPSS và AMOS. Thời gian thu thập dữ liệu sơ cấp diễn ra từ ngày 06/11/2022 đến ngày 12/11/2022.

3. Khung lý thuyết nền tảng nào được nhóm tác giả sử dụng để phát triển mô hình?
Đề tài dựa trên 4 lý thuyết nền tảng: Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - Davis, 1989), Thuyết hành động hợp lý (TRA - Fishbein và Ajzen, 1975), Thuyết hành vi dự định (TPB - Ajzen, 1991), và Lý thuyết sử dụng và hài lòng (U&G - Katz và cộng sự, 1973; McQuail, 1984).

4. Thang đo của các nhân tố trong nghiên cứu kế thừa từ những tác giả nào?
Thang đo gồm 15 biến quan sát được kế thừa từ các công trình quốc tế: Thoát khỏi cảm giác tiêu cực (Leung, 2013; Papacharissi, 2013), Lòng biết ơn (Morgan và cộng sự, 2017; Watkins và cộng sự, 2003), Lòng vị tha (Wong và Chan, 2017; Hung, 2011; Church và cộng sự, 2020), và Sẵn sàng đóng góp (Eckhaus và Sheaffer, 2019).

5. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha sơ bộ của các thang đo đạt bao nhiêu?
Trong khảo sát sơ bộ ($n=50$), hệ số Cronbach's Alpha đạt: Thoát khỏi cảm giác tiêu cực là 0,795; Lòng vị tha là 0,816; Sự sẵn sàng đóng góp là 0,899 (tất cả đều thỏa mãn điều kiện $> 0{,}70$ và tương quan biến - tổng $> 0{,}30$).

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của nhóm tác giả đã xây dựng hoàn chỉnh khung nghiên cứu thực nghiệm nhằm kiểm định mối quan hệ giữa việc giải tỏa cảm xúc tiêu cực, lòng biết ơn, lòng vị tha và sự sẵn sàng đóng góp của người dùng Instagram tại Việt Nam. Bằng việc kết hợp các nền tảng lý thuyết TAM, TRA, TPB, U&G với quy trình phân tích định lượng SEM trên mẫu khảo sát $n=504$, công trình đã làm sáng tỏ cơ chế tác động tâm lý tích cực của mạng xã hội hình ảnh. Đây là tài liệu học thuật có giá trị tham khảo cao về cả phương pháp luận nghiên cứu định lượng lẫn ứng dụng thực tiễn trong quản trị truyền thông và marketing số.