Giới thiệu dự án

Thừa Thiên Huế là một trong những trung tâm du lịch văn hóa - di sản hàng đầu của Việt Nam, sở hữu quần thể di tích cố đô và Nhã nhạc cung đình được UNESCO công nhận là Di sản Văn hóa Thế giới. Tuy nhiên, dữ liệu ngành giai đoạn 2015 – 2017 cho thấy một nghịch lý lớn: mặc dù doanh thu du lịch tăng trưởng từ 2.985,3 tỷ VNĐ (2015) lên 3.319,1 tỷ VNĐ (2017) và lượng khách duy trì ổn định ở mức xấp xỉ 1,8 triệu lượt/năm (khách nội địa chiếm hơn 55%), thời gian lưu trú bình quân của du khách lại suy giảm liên tục từ 2,1 ngày (2015) xuống 1,95 ngày (2016) và chỉ còn 1,78 ngày (2017).

   ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │ THỰC TRẠNG DU LỊCH THỪA THIÊN HUẾ (GIAI ĐOẠN 2015 - 2017)    │
   ├──────────────────┬──────────────┬──────────────┬─────────────┤
   │ Chỉ số           │ Năm 2015     │ Năm 2016     │ Năm 2017    │
   ├──────────────────┼──────────────┼──────────────┼─────────────┤
   │ Tổng lượt khách  │ 1.740.000    │ 1.777.113    │ 1.847.880   │
   │ Doanh thu        │ 2.985,3 tỷ đ │ 3.203,0 tỷ đ │ 3.319,1 tỷ đ│
   │ Lưu trú bình quân│ 2,10 ngày    │ 1,95 ngày    │ 1,78 ngày   │
   └──────────────────┴──────────────┴──────────────┴─────────────┘

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement) nằm ở chỗ hình ảnh điểm đến du lịch (Tourism Destination Image - TDI) của Huế trong tâm trí du khách nội địa còn mờ nhạt, thiếu sự phân định rõ ràng giữa các giá trị chức năng (functional attributes) và giá trị tâm lý (psychological attributes). Các hoạt động xúc tiến du lịch trước đây chủ yếu dựa vào trực giác định tính thay vì khai thác dữ liệu thực nghiệm về nhận thức của du khách.

Dự án nghiên cứu tập trung vào 3 mục tiêu cụ thể:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và khung đo lường hình ảnh điểm đến theo phương pháp liên tưởng tự do (Free Association Technique).
  2. Định lượng và phân loại nhận thức của du khách nội địa về hình ảnh nhận thức (cognitive image), hình ảnh tình cảm (affective image) và hình ảnh độc đáo (unique image) của du lịch Thừa Thiên Huế.
  3. Xây dựng ma trận thuộc tính nhận diện cốt lõi và đề xuất các giải pháp chiến lược nhằm kéo dài thời gian lưu trú và gia tăng giá trị chi tiêu của du khách.

Phạm vi nghiên cứu được xác lập với mẫu khảo sát thực địa gồm $N = 125$ du khách nội địa có thời gian lưu trú ít nhất 1 đêm tại Huế, thực hiện thu thập dữ liệu tại các điểm trung chuyển trọng điểm (Sân bay quốc tế Phú Bài, Ga Huế, các tuyến tour lữ hành) trong khoảng thời gian từ tháng 02/2019 đến tháng 04/2019.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Nghiên cứu hình ảnh điểm đến truyền thống thường gặp hạn chế do áp đặt trước các biến số chủ quan của nhà nghiên cứu. Bảng so sánh dưới đây làm rõ ưu và nhược điểm của các hướng tiếp cận:

Tiêu chí Phương pháp Cấu trúc (Structured / Likert Scale) Phương pháp Phi cấu trúc (Unstructured / Echtner & Ritchie) Mô hình Hỗn hợp Ứng dụng trong Đề tài
Bản chất đo lường Đóng khung trong bộ tiêu chí định sẵn Du khách tự do liên tưởng từ ngữ tự nhiên Khai thác câu hỏi mở kết hợp mã hóa định lượng
Độ bao phủ thuộc tính Dễ bỏ sót nét độc đáo riêng biệt của địa phương Nắm bắt toàn diện các yếu tố tâm lý và đặc thù Lọc đa tầng: Nhận thức - Tình cảm - Độc đáo
Xử lý dữ liệu Phân tích hồi quy, EFA trực tiếp trên số liệu Phức tạp trong phân loại và chuẩn hóa từ vựng Pipeline chuẩn hóa chuỗi $\rightarrow$ Mã hóa nhị phân $\rightarrow$ SPSS
Khả năng khái quát Cao về mặt so sánh đa điểm đến Sâu sắc về mặt định vị bản sắc điểm đến Thiết lập ngưỡng tần suất $f \ge 10%$ và $f \ge 20%$

Phân tích nhu cầu phân loại thuộc tính theo khung MoSCoW:

  • Must Have: Xác định các thuộc tính đạt ngưỡng nhận diện cốt lõi ($f \ge 20%$) tạo nên hình ảnh tổng thể (Overall TDI).
  • Should Have: Định vị các thuộc tính tiềm năng đạt ngưỡng ý nghĩa ($10% \le f < 20%$) để bổ sung vào phễu truyền thông.
  • Could Have: Phân tầng nhận thức theo nhân khẩu học (độ tuổi, học vấn, thời gian lưu trú).
  • Won't Have: Đo lường chi tiết hành vi du khách quốc tế (dành cho các giai đoạn nghiên cứu mở rộng).

Thiết kế hệ thống

Hệ thống xử lý và trích xuất dữ liệu hình ảnh điểm đến được thiết kế theo quy trình 4 giai đoạn (Data Pipeline Workflow):

graph TD
    A["Thu thập dữ liệu khảo sát (N=125)"] --> B["Tiền xử lý & Chuẩn hóa chuỗi văn bản"]
    B --> C["Tách từ khóa & Gom nhóm thuộc tính"]
    C --> D["Mã hóa biến giả nhị phân (Binary Coding)"]
    D --> E["Phân tích tần số & Tỷ lệ trên IBM SPSS 20.0"]
    E --> F["Lọc ngưỡng thống kê (Jenkins 10% & Echtner-Ritchie 20%)"]
    F --> G["Trích xuất Ma trận Hình ảnh Điểm đến Cốt lõi"]

Cấu hình công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu:

  • Phân tích thống kê: IBM SPSS Statistics v20.0 (Module Descriptive Statistics, Frequencies, Multiple Response Sets).
  • Xử lý và tổng hợp bảng biểu: Microsoft Excel 2016 (Data Analysis Toolpak, PivotTables).
  • Tiền xử lý văn bản (Thuật toán làm sạch): Python 3.10 với thư viện pandas v2.0 và re (Regular Expressions) để chuẩn hóa chuỗi dữ liệu tiếng Việt.

Cấu trúc lược đồ dữ liệu khảo sát (Data Schema):

-- Schema cấu trúc bảng dữ liệu khảo sát nhận thức điểm đến
CREATE TABLE DestinationSurvey (
    RespondentID INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    Gender ENUM('Nam', 'Nu') NOT NULL,
    AgeGroup ENUM('<25', '25-35', '35-44', '45-55', '>55') NOT NULL,
    Education ENUM('THPT', 'CaoDang_TrungCap', 'DaiHoc_SauDaiHoc', 'Khac') NOT NULL,
    LengthOfStay ENUM('1_dem', '2_dem', '>2_dem') NOT NULL,
    RawCognitive TEXT,      -- Phản hồi câu hỏi mở về nhận thức chức năng
    RawAffective TEXT,      -- Phản hồi câu hỏi mở về cảm xúc/tình cảm
    RawUnique TEXT,         -- Phản hồi câu hỏi mở về yếu tố độc đáo
    CreatedAt TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Methodology

Phương pháp luận của đề tài dựa trên khung lý thuyết kinh điển của Echtner & Ritchie (1991, 1993, 2003) kết hợp kỹ thuật liên tưởng tự do của Reilly (1990). Bảng hỏi khảo sát gồm 3 câu hỏi mở trọng tâm:

  1. Câu hỏi nhận thức: "Những đặc điểm/ấn tượng nào làm cho Quý khách nhớ đến điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế?"
  2. Câu hỏi tình cảm: "Những cảm xúc/tình cảm Quý khách cảm nhận được khi du lịch tại điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế?"
  3. Câu hỏi tính độc đáo: "Theo Quý khách, những yếu tố nào thể hiện sự độc đáo/sức hấp dẫn riêng của điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế?"

Quy trình quản lý chất lượng dữ liệu áp dụng nguyên tắc kiểm tra chéo (Double-blind Coding) giữa 2 kiểm định viên để đảm bảo tính khách quan trong quá trình phân nhóm thuộc tính ngữ nghĩa từ dữ liệu chuỗi (String).

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình số hóa và xử lý dữ liệu trải qua 4 bước thực nghiệm chi tiết:

  1. Thu thập và lọc phiếu: Nhập liệu 125 phiếu hợp lệ từ bảng hỏi thực địa.
  2. Text Preprocessing & Semantic Tokenization: Tách các mệnh đề trả lời tự do thành các token định danh (Keywords).
  3. Mã hóa nhị phân (Binary Matrix Encoding): Nếu du khách $i$ đề cập đến thuộc tính $j$, giá trị $X_{ij} = 1$; ngược lại $X_{ij} = 0$.
  4. Trích xuất ngưỡng thống kê: Tần số xuất hiện $F_j = \sum_{i=1}^{N} X_{ij}$ và tỷ lệ phần trăm $P_j = \frac{F_j}{N} \times 100%$.

Đoạn mã Python minh họa logic chuẩn hóa và lọc thuộc tính theo ngưỡng Jenkins ($P_j \ge 10%$) và Echtner & Ritchie ($P_j \ge 20%$):

import pandas as pd

def process_tdi_frequencies(data_file: str, sample_size: int = 125) -> pd.DataFrame:
    """
    Xử lý tần suất các thuộc tính hình ảnh điểm đến
    và phân loại ngưỡng ý nghĩa thống kê.
    """
    df = pd.read_csv(data_file)
    attribute_counts = df.sum(axis=0).reset_index()
    attribute_counts.columns = ['Attribute', 'Frequency']
    
    # Tính toán tỷ lệ phần trăm
    attribute_counts['Percentage'] = (attribute_counts['Frequency'] / sample_size) * 100.0
    
    # Gán nhãn phân loại theo ngưỡng nghiên cứu
    def classify_significance(p):
        if p >= 20.0:
            return 'Core Overall Image (Echtner & Ritchie)'
        elif p >= 10.0:
            return 'Significant Attribute (Jenkins)'
        return 'Minor / Noise'
        
    attribute_counts['Classification'] = attribute_counts['Percentage'].apply(classify_significance)
    return attribute_counts.sort_values(by='Percentage', ascending=False)

Testing và validation

Mẫu nghiên cứu $N = 125$ có cơ cấu nhân khẩu học phân bổ ổn định:

  • Giới tính: Nữ chiếm 60,0% ($n = 75$), Nam chiếm 40,0% ($n = 50$).
  • Độ tuổi: Tập trung cao nhất ở nhóm tuổi lao động: 35 – 44 tuổi chiếm 36,8% ($n = 46$), 25 – 35 tuổi chiếm 35,2% ($n = 44$).
  • Trình độ học vấn: Đại học và Sau đại học chiếm 42,4% ($n = 53$), Cao đẳng/Trung cấp chiếm 34,4% ($n = 43$).
  • Thời lượng lưu trú: Lưu trú 1 đêm chiếm 52,8% ($n = 66$), 2 đêm chiếm 37,6% ($n = 47$).

Kết quả đạt được

Phân tích định lượng từ dữ liệu sơ cấp đã bóc tách rõ nét 3 chiều không gian hình ảnh của Thừa Thiên Huế:

1. Nhóm thuộc tính hình ảnh nhận thức (Cognitive Attributes)

Có 103 du khách nhắc đến "Di tích lịch sử" (82,4%) và 95 du khách đề cập đến "Ẩm thực" (76,0%). Các thuộc tính đạt ngưỡng hình ảnh tổng thể ($f \ge 20%$):

  • Lăng tẩm: 54,4% ($n = 68$)
  • Người dân thân thiện: 40,0% ($n = 50$)
  • Nhiều chùa đẹp, cổ kính: 36,8% ($n = 46$)
  • Đại Nội: 35,2% ($n = 44$)
  • Ẩm thực đa dạng, phong phú: 32,0% ($n = 40$)
  • Bề dày lịch sử: 30,4% ($n = 38$)
  • Phong cảnh thiên nhiên đẹp: 28,0% ($n = 35$)
  • Món ăn ngon: 25,6% ($n = 32$)
  • Món ăn đặc sắc/đặc trưng: 24,0% ($n = 30$)
  • Sông Hương: 22,4% ($n = 28$)
  • Cầu Tràng Tiền: 21,6% ($n = 27$)

2. Nhóm thuộc tính hình ảnh tình cảm (Affective Attributes)

Có 122/125 du khách (97,6%) bày tỏ cảm xúc tích cực với vùng đất Cố đô:

  • Yên bình, bình an: 53,6% ($n = 67$) — Đạt ngưỡng chi phối cảm xúc du khách.
  • Thân thiện: 31,2% ($n = 39$).
  • Các cảm xúc bổ trợ: Thơ mộng, mộng mơ (14,4%), Nhẹ nhàng, dịu dàng (14,4%), Thú vị, thích thú (13,6%), Cảm giác buồn, đượm buồn (12,0%).

3. Nhóm thuộc tính hình ảnh độc đáo (Unique Attributes)

  • Văn hóa ẩm thực độc đáo: 25,6% ($n = 32$).
  • Hệ thống Lăng tẩm triều Nguyễn: 25,6% ($n = 32$).
  • Di tích lịch sử Cố đô: 21,6% ($n = 27$).
                      MA TRẬN HÌNH ẢNH ĐIỂM ĐẾN TỔNG THỂ HUẾ
   ┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │ 1. DI TÍCH - LỊCH SỬ    : Lăng tẩm (54.4%), Đại Nội (35.2%)            │
   │ 2. VĂN HÓA ẨM THỰC      : Đa dạng, phong phú (32.0%), Món ngon (25.6%) │
   │ 3. CẢM XÚC - TÂM LÝ     : Yên bình, thanh tịnh (53.6%)                 │
   │ 4. CON NGƯỜI XỨ HUẾ     : Thân thiện (40.0%), Mến khách (17.6%)        │
   │ 5. DANH THẮNG BIỂU TƯỢNG: Sông Hương (22.4%), Cầu Tràng Tiền (21.6%)   │
   └────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những cải tiến học thuật và thực tiễn mang tính hệ thống:

  1. Đổi mới phương pháp luận đo lường: Thay vì áp dụng thang đo Likert đóng khung cứng nhắc, việc áp dụng mô hình câu hỏi mở của Echtner & Ritchie (2003) và kỹ thuật liên tưởng tự do giúp giải phóng tư duy du khách, phản ánh chính xác 100% thuộc tính tự nhiên không bị định kiến (unbiased).
  2. Xác lập bộ chỉ số ngưỡng kép: Ứng dụng quy chuẩn Jenkins ($10%$) để phát hiện thuộc tính tiềm năng và Echtner-Ritchie ($20%$) để chắt lọc thuộc tính lõi, cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm chuẩn xác cho marketing địa phương.
  3. Phát hiện nghịch lý giá trị: Nghiên cứu chỉ ra rằng dù Ca Huế (10,4%) và Nhã nhạc Cung đình (14,4%) là di sản thế giới nhưng mức độ ghi nhớ tự nhiên trong du khách nội địa chưa vượt ngưỡng cốt lõi ($20%$). Điều này chứng minh các sản phẩm diễn xướng hiện tại đang bị thương mại hóa rời rạc, thiếu trải nghiệm tương tác sâu.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Chiến lược định vị sản phẩm

Dựa trên dữ liệu thuộc tính cốt lõi, chiến lược phát triển du lịch Thừa Thiên Huế cần tập trung vào 3 trụ cột:

graph LR
    A["Định Vị Điểm Đến Huế"] --> B["1. Du Lịch Di Sản & Tâm Linh Sâu Sắc"]
    A --> C["2. Du Lịch Ẩm Thực Cung Đình & Dân Gian"]
    A --> D["3. Du Lịch Sinh Thái Xanh & Nghỉ Dưỡng Chữa Lành"]
    B --> B1["Tái cấu trúc tour Đại Nội - Lăng tẩm kết hợp Storytelling"]
    C --> C1["Chuẩn hóa bản đồ ẩm thực Food Tour tương tác số"]
    D --> D1["Phát triển Vườn Quốc gia Bạch Mã theo mô hình Núi Phú Sỹ"]

Kế hoạch hành động và Lộ trình triển khai

  1. Giai đoạn 1 (Ngắn hạn - 6 đến 12 tháng): Chuẩn hóa hệ thống truyền thông
    • Định vị slogan thương hiệu xoay quanh 2 từ khóa có trọng số cảm xúc cao nhất: "Huế - Miền Di Sản Yên Bình & Ẩm Thực Tinh Hoa".
    • Số hóa bản đồ di tích và ẩm thực bằng ứng dụng di động có tích hợp thuyết minh tự động đa ngôn ngữ.
  2. Giai đoạn 2 (Trung hạn - 1 đến 2 năm): Tái cấu trúc sản phẩm dịch vụ
    • Kết nối chuỗi giá trị Cố đô - Lăng Cô - Vườn Quốc gia Bạch Mã. Khôi phục 139 biệt thự cổ kiểu Pháp tại đỉnh Bạch Mã thành khu nghỉ dưỡng sinh thái cao cấp để thu hút phân khúc khách chi trả cao.
    • Nâng cấp dịch vụ du thuyền Ca Huế trên Sông Hương từ hình thức nghe nhạc đơn thuần sang trải nghiệm tiệc trà/ẩm thực cung đình.
  3. Giai đoạn 3 (Dài hạn - 3 đến 5 năm): Mở rộng hệ sinh thái kinh tế đêm
    • Phát triển mạnh mẽ tuyến phố đi bộ, chợ đêm, các show diễn thực cảnh về lịch sử triều Nguyễn nhằm mục tiêu nâng thời gian lưu trú bình quân từ 1,78 ngày lên tối thiểu 2,5 ngày/khách.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Giới hạn quy mô mẫu: Nghiên cứu thực hiện trên mẫu $N = 125$ du khách nội địa; chưa thực hiện phân tích tách biệt đối với khách quốc tế vốn có sự khác biệt lớn về phông văn hóa và nhu cầu trải nghiệm.
  • Phương pháp thu thập: Chọn mẫu thuận tiện (Convenience Sampling) có thể tồn tại độ lệch nhất định so với toàn bộ tổng thể du khách đến Huế trong năm.
  • Hướng phát triển: Tích hợp mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để cào dữ liệu (crawling) và phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) tự động từ hàng vạn đánh giá của du khách trên các nền tảng OTA (TripAdvisor, Google Maps, Agoda).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành: Cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu phi cấu trúc và cách mạng hóa dữ liệu định tính trong kinh tế du lịch.
  • Nhà phát triển & Kỹ sư dữ liệu: Nắm bắt pipeline chuẩn hóa dữ liệu từ văn bản khảo sát mở sang ma trận nhị phân để tự động hóa các báo cáo phân tích thị trường.
  • Doanh nghiệp lữ hành & Lưu trú: Tối ưu hóa thiết kế tour tập trung vào các điểm chạm cảm xúc cốt lõi: Lăng tẩm, Ẩm thực, Không gian yên tĩnh, nâng cao chỉ số NPS (Net Promoter Score) của khách hàng.
  • Cơ quan Quản lý Nhà nước (Sở Du lịch Thừa Thiên Huế): Có cơ sở dữ liệu thực nghiệm định lượng để ban hành chính sách quy hoạch, xúc tiến du lịch có trọng tâm, hạn chế đầu tư dàn trải lãng phí ngân sách.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật để tái lập pipeline phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này là gì?

Yêu cầu hệ thống bao gồm máy tính cài đặt môi trường Python 3.8+ (thư viện pandas, numpy, matplotlib) hoặc phần mềm IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 trở lên. Dữ liệu bảng hỏi mở cần được số hóa dưới định dạng UTF-8 CSV hoặc Excel trước khi thực hiện mã hóa nhị phân.

2. Tại sao nghiên cứu không dùng thang đo Likert 5 mức độ ngay từ đầu?

Thang đo Likert áp đặt sẵn danh sách thuộc tính do người nghiên cứu suy đoán, dẫn đến nguy cơ bỏ sót các thuộc tính độc đáo bản địa. Phương pháp phi cấu trúc mở (Free Association) cho phép thu thập phản xạ tự nhiên của du khách, từ đó phản ánh trung thực hình ảnh điểm đến trong tâm trí họ.

3. Ngưỡng 10% và 20% trong lọc dữ liệu có ý nghĩa thống kê như thế nào?

Theo quy chuẩn của Jenkins (1999) và Echtner & Ritchie (2003), các thuộc tính đạt từ 10% đến dưới 20% tần số lựa chọn được xem là các thuộc tính có ý nghĩa nhận thức riêng lẻ; trong khi các thuộc tính vượt ngưỡng 20% được công nhận là các yếu tố cấu thành "Hình ảnh tổng thể cốt lõi" của điểm đến.

4. Kết quả nghiên cứu có thể tích hợp với các hệ thống quản trị thông minh (Smart Tourism) không?

Hoàn toàn khả thi. Bộ từ khóa và ma trận thuộc tính nhận diện có thể tích hợp trực tiếp vào hệ thống gợi ý lịch trình (Recommendation Systems) và Chatbot du lịch của tỉnh Thừa Thiên Huế để cá nhân hóa tour dựa trên nhu cầu về ẩm thực, di tích hay nghỉ dưỡng.

5. Dự báo hiệu quả kinh tế (ROI) khi áp dụng các đề xuất từ nghiên cứu?

Nếu triển khai đồng bộ các giải pháp nhằm kéo dài thời gian lưu trú từ mức 1,78 ngày lên 2,5 ngày (tăng 40,4%), doanh thu du lịch toàn tỉnh ước tính có thể tăng trưởng thêm từ 20% – 30%/năm mà không cần tăng đột biến áp lực lên hạ tầng tải lượng khách.

Kết luận

Đề tài khóa luận tốt nghiệp của tác giả Lâm Minh Hoàng đã ứng dụng xuất sắc phương pháp luận định lượng hóa dữ liệu phi cấu trúc theo mô hình Echtner & Ritchie, giải mã chính xác cấu trúc hình ảnh điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế trong tâm trí du khách nội địa. Kết quả nghiên cứu khẳng định: giá trị cốt lõi của du lịch Huế được định hình vững chắc bởi Di tích lịch sử (Lăng tẩm, Đại Nội), Văn hóa ẩm thực đa dạng, Cảnh quan thiên nhiên thơ mộng và Cảm giác bình an, thân thiện của con người xứ Huế.

Đây là công trình nghiên cứu khoa học nghiêm túc, có giá trị ứng dụng thực tiễn cao, mở ra hướng tiếp cận dữ liệu hiện đại cho công tác quản trị và xúc tiến thương hiệu điểm đến du lịch Thừa Thiên Huế trong kỷ nguyên số.