Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng tiện ích bluezone của người dùng tại thành phố hồ chí minh

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Bluezone tại TP.HCM, giúp nâng cao hiệu quả phòng chống dịch bệnh.

• Tác giả: Nguyễn Văn Nghĩa
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Thanh Trường
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Tiếp Tục Sử Dụng Ứng Dụng Tiện Ích Bluezone Của Người Dùng Tại TP.HCM
• Loại tài liệu: Luận Văn Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• MỞ ĐẦU
• TÓM TẮT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
• LỜI CÁM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• PHIẾU XÁC NHẬN CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN
• BIÊN BẢN GIẢI TRÌNH CHỈNH SỬA KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Kết cấu đề tài
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN
• 2.1. Người dùng và ý định tiếp tục sử dụng của người dùng
• 2.1.1. Người dùng
• 2.1.2. Ý định tiếp tục sử dụng của người dùng
• 2.2. Ứng dụng tiện ích Bluezone và các ứng dụng liên quan
• 2.2.1. Khái niệm ứng dụng di động
• 2.2.2. Ứng dụng Bluezone
• 2.2.3. Vai trò của ứng dụng Bluezone
• 2.2.4. Các ứng dụng liên quan
• 2.3. Các mô hình nghiên cứu liên quan
• 2.3.1. Thuyết hành động hợp lý (TRA)
• 2.3.2. Thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)
• 2.3.3. Thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
• 2.3.4. Thuyết chấp nhận công nghệ hợp nhất (UTAUT)
• 2.4. Các nghiên cứu liên quan về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng tiện ích Bluezone
• 2.4.1. Nghiên cứu trong nước
• 2.4.2. Nghiên cứu ngoài nước
• 2.5. Đề xuất giả thuyết
• 2.5.1. Mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích với ý định tiếp tục sử dụng Bluezone
• 2.5.2. Mối quan hệ giữa yếu tố ảnh hưởng của xã hội với ý định tiếp tục sử dụng Bluezone
• 2.5.3. Mối quan hệ giữa nhận thức rủi ro với ý định tiếp tục sử dụng Bluezone
• 2.5.4. Mối quan hệ giữa tính dễ sử dụng với ý định tiếp tục sử dụng Bluezone
• 2.5.5. Mối quan hệ giữa niềm tin với ý định tiếp tục sử dụng Bluezone
• 2.5.6. Mô hình đề xuất của tác giả
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Tiến trình nghiên cứu
• 3.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.2.1. Nghiên cứu định tính
• 3.2.2. Phương pháp định lượng
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP CHỌN MẪU
• 3.4. XÂY DỰNG THANG ĐO VÀ BẢNG CÂU HỎI
• 3.5. PHƯƠNG PHÁP XỬ LÝ THỐNG KÊ
• 3.5.1. Nội dung phân tích
• 3.5.2. Đánh giá, khảo sát thang đo sơ bộ
• 3.5.3. Khảo sát chính thức
• 4. CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 4.1. Phân tích dữ liệu thứ cấp
• 4.1.1. Tổng quan về hoạt động sử dụng ứng dụng Bluezone tại Việt Nam
• 4.1.2. Tổng quan về hoạt động sử dụng ứng dụng Bluezone tại TP
• 4.2. Phân tích dữ liệu sơ cấp
• 4.2.1. Thống kê mô tả
• 4.3. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 4.3.1. Kiểm định độ tin cậy cho biến độc lập
• 4.3.2. Kiểm định độ tin cậy cho biến phụ thuộc
• 4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 4.4.1. Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
• 4.4.2. Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
• 4.5. Tương quan Pearson
• 4.6. Hồi quy tuyến tính
• 4.7. Đánh giá trung bình các nhân tố
• 4.7.1. Nhận thức hữu ích
• 4.7.2. Ảnh hưởng xã hội
• 4.7.3. Nhận thức rủi ro
• 4.7.4. Nỗ lực mong đợi
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
• 5.1. Kết luận từ mô hình
• 5.2. Hàm ý quản trị
• 5.2.1. Ảnh hưởng xã hội
• 5.2.2. Nhận thức hữu ích
• 5.2.3. Nỗ lực mong đợi
• 5.3. Hạn chế của đề tài và các định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo
• 5.4. Định hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng quan về yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone tại TP

Ứng dụng Bluezone đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc phòng chống dịch COVID-19 tại TP.HCM. Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone của người dân. Các yếu tố này không chỉ bao gồm nhận thức về tính hữu ích mà còn cả các yếu tố xã hội và tâm lý. Việc hiểu rõ những yếu tố này sẽ giúp cải thiện hiệu quả sử dụng ứng dụng trong cộng đồng.

1.1. Giới thiệu về ứng dụng Bluezone và vai trò của nó

Ứng dụng Bluezone được phát triển nhằm hỗ trợ người dùng trong việc nhận diện và thông báo tiếp xúc với người nhiễm COVID-19. Ứng dụng này sử dụng công nghệ thông tin để bảo vệ sức khỏe cộng đồng.

1.2. Tại sao nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng là cần thiết

Nghiên cứu này giúp xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao mức độ chấp nhận và sử dụng ứng dụng trong cộng đồng.

II. Các thách thức trong việc sử dụng ứng dụng Bluezone tại TP

Mặc dù ứng dụng Bluezone mang lại nhiều lợi ích, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức trong việc khuyến khích người dân sử dụng. Những thách thức này bao gồm sự chấp nhận công nghệ, lo ngại về bảo mật thông tin, và thói quen sử dụng smartphone. Việc nhận thức rõ những thách thức này sẽ giúp các nhà quản lý có những biện pháp phù hợp.

2.1. Sự chấp nhận công nghệ và rào cản tâm lý

Nhiều người dùng vẫn còn e ngại về việc sử dụng công nghệ mới, đặc biệt là trong bối cảnh dịch bệnh. Sự chấp nhận công nghệ là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng.

2.2. Lo ngại về bảo mật thông tin cá nhân

Người dùng thường lo ngại về việc thông tin cá nhân của họ có thể bị lộ ra ngoài. Điều này ảnh hưởng lớn đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone.

III. Phương pháp nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Bluezone

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính và định lượng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone. Các phương pháp này giúp thu thập dữ liệu từ người dùng và phân tích một cách chi tiết.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính được sử dụng để thu thập ý kiến và cảm nhận của người dùng về ứng dụng Bluezone. Điều này giúp hiểu rõ hơn về nhận thức và thái độ của người dùng.

3.2. Phương pháp định lượng và khảo sát

Phương pháp định lượng thông qua khảo sát giúp đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng ứng dụng. Dữ liệu thu thập sẽ được phân tích để đưa ra kết luận chính xác.

IV. Kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Bluezone

Kết quả nghiên cứu cho thấy có năm yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Bluezone: nhận thức hữu ích, ảnh hưởng xã hội, chấp nhận rủi ro, nỗ lực mong đợi và niềm tin. Những yếu tố này cần được xem xét để nâng cao hiệu quả sử dụng ứng dụng.

4.1. Nhận thức hữu ích và ảnh hưởng đến quyết định sử dụng

Người dùng có xu hướng sử dụng ứng dụng khi họ nhận thấy lợi ích rõ ràng từ việc sử dụng Bluezone trong việc bảo vệ sức khỏe.

4.2. Ảnh hưởng xã hội và vai trò của cộng đồng

Sự khuyến khích từ bạn bè và gia đình có thể tạo ra ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng ứng dụng Bluezone.

V. Kết luận và hàm ý quản trị cho việc sử dụng Bluezone

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc nâng cao nhận thức về lợi ích của ứng dụng Bluezone là rất quan trọng. Các nhà quản lý cần có những chiến lược truyền thông hiệu quả để khuyến khích người dân sử dụng ứng dụng này.

5.1. Đề xuất giải pháp nâng cao ý định sử dụng

Cần có các chiến dịch truyền thông mạnh mẽ để nâng cao nhận thức và niềm tin của người dân về ứng dụng Bluezone.

5.2. Tương lai của ứng dụng Bluezone trong phòng chống dịch

Ứng dụng Bluezone có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ phòng chống dịch bệnh trong tương lai, nếu được sử dụng rộng rãi và hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Đại dịch Covid-19 bùng phát đã tạo ra những thách thức chưa từng có đối với hệ thống y tế công cộng và đời sống kinh tế - xã hội tại Việt Nam. Trong bối cảnh đó, các giải pháp công nghệ số được xem là công cụ chiến lược để truy vết và ngăn chặn đà lây lan của dịch bệnh. Theo báo cáo thống kê đầu năm 2020, Việt Nam có khoảng 68,17 triệu người sử dụng internet, chiếm tỷ lệ 70% dân số, cùng hơn 145,8 triệu thuê bao mạng di động, tương đương tỷ lệ thâm nhập điện thoại thông minh đạt 150% dân số. Mặc dù chịu áp lực từ dịch bệnh, nền kinh tế vẫn duy trì mức tăng trưởng GDP dự báo 1,8% trong nửa đầu năm 2020 và 2,8% cho cả năm.

Nhằm chủ động phòng chống dịch, Bộ Thông tin và Truyền thông phối hợp cùng Bộ Y tế triển khai ứng dụng phát hiện tiếp xúc gần Bluezone trên nền tảng di động. Tuy nhiên, sự xuất hiện của những thông tin thiếu kiểm chứng về an toàn bảo mật đã khiến một bộ phận người dân e ngại, làm gián đoạn ý định duy trì sử dụng. Vấn đề cốt lõi đặt ra là làm thế nào để duy trì và thúc đẩy hành vi sử dụng liên tục của cộng đồng đối với một ứng dụng y tế công cộng.

Nghiên cứu này được tiến hành nhằm xác định và đo lường mức độ tác động của các nhân tố chính đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Bluezone của người dân tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong giai đoạn từ tháng 3 đến tháng 5 năm 2021. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung cấp cơ sở dữ liệu thực nghiệm cho các nhà quản lý công nghệ y tế mà còn đề xuất các hàm ý quản trị thiết thực, hướng tới mục tiêu gia tăng tối thiểu 25% tỷ lệ duy trì ứng dụng và nâng cao hiệu quả phòng chống dịch bệnh trong tương lai.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên việc tích hợp các lý thuyết hành vi và tiếp nhận công nghệ tiêu biểu:

1. Thuyết hành động hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action): Được phát triển bởi Fishbein và Ajzen (1975), khẳng định ý định hành vi chịu sự chi phối trực tiếp của hai yếu tố cốt lõi là thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan.
2. Thuyết chấp nhận công nghệ (TAM - Technology Acceptance Model): Do Davis (1989) đề xuất, tập trung vào hai yếu tố tiền đề quan trọng là nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng nhằm giải thích hành vi người dùng đối với các hệ thống mới.
3. Thuyết nhận thức rủi ro (TPR - Theory of Perceived Risk): Khởi xướng bởi Bauer (1960), phân tích những lo ngại của người dùng về sự an toàn thông tin, quyền riêng tư và các rủi ro phát sinh khi giao dịch, sử dụng phần mềm kỹ thuật số.
4. Thuyết chấp nhận công nghệ hợp nhất (UTAUT - Unified Theory of Acceptance and Use of Technology): Của Venkatesh và cộng sự (2003), tích hợp các yếu tố như hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi và ảnh hưởng xã hội để giải thích toàn diện hành vi công nghệ.

Năm khái niệm chính trong mô hình nghiên cứu bao gồm: Nhận thức sự hữu ích, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức rủi ro, Nỗ lực mong đợi và Niềm tin của người sử dụng đối với ứng dụng tiện ích.

Phương pháp nghiên cứu

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

• Nghiên cứu định tính: Thực hiện phỏng vấn sâu 4 cá nhân trong độ tuổi 20-25 và tổ chức thảo luận nhóm tập trung với 5 người tham gia có chuyên môn và ngành nghề đa dạng. Mục đích nhằm điều chỉnh mô hình ban đầu, trong đó thống nhất chuyển đổi yếu tố "Tính dễ sử dụng" thành "Nỗ lực mong đợi" để phản ánh chính xác tâm lý người dùng khi thao tác ứng dụng.
• Nghiên cứu định lượng: Sử dụng công cụ bảng hỏi khảo sát gồm 36 biến quan sát được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm (từ 1: Hoàn toàn không đồng ý đến 5: Hoàn toàn đồng ý). Mẫu nghiên cứu được thu thập qua hình thức khảo sát trực tuyến bằng Google Forms từ tháng 3 đến tháng 5 năm 2021.
• Phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu: Áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện. Tác giả phát ra 270 phiếu khảo sát. Quy mô mẫu này vượt trội so với yêu cầu tối thiểu 180 mẫu theo tiêu chuẩn của Hair và cộng sự (2009) cho phân tích nhân tố khám phá EFA (tỷ lệ 5 mẫu trên 1 biến quan sát: 36 nhân 5 bằng 180) và vượt mức tối thiểu 90 mẫu theo công thức của Tabachnick và Fidell (50 cộng 8 nhân 5 bằng 90) cho phân tích hồi quy tuyến tính.
• Phương pháp phân tích: Sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thực hiện thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha (yêu cầu lớn hơn 0,7), phân tích nhân tố khám phá EFA (hệ số KMO lớn hơn 0,5, tải nhân tố lớn hơn 0,5), phân tích tương quan Pearson và kiểm định hồi quy tuyến tính bội để xác định trọng số tác động của từng nhân tố.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Kết quả phân tích thống kê và kiểm định mô hình hồi quy đa biến đã xác nhận 5 yếu tố có ý nghĩa thống kê tác động đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Bluezone của người dân Thành phố Hồ Chí Minh:

• Nhận thức sự hữu ích: Là nhân tố tác động tích cực mạnh nhất đến ý định duy trì sử dụng. Người dùng đánh giá cao tính năng tự động ghi nhận tiếp xúc gần dưới 2 mét trong thời gian từ 15 phút trở lên và thông báo lịch sử dịch tễ nhanh chóng.
• Ảnh hưởng xã hội: Đóng vai trò thúc đẩy quan trọng thứ hai. Sự khuyến khích từ cơ quan y tế, truyền thông chính thống và gia đình, bạn bè làm gia tăng đáng kể quyết định duy trì ứng dụng của cá nhân.
• Nỗ lực mong đợi: Có tác động cùng chiều rõ rệt. Giao diện trực quan, thao tác cài đặt nhanh chóng và mức tiêu hao pin, dữ liệu di động thấp giúp người dùng không cảm thấy phiền toái khi bật ứng dụng liên tục.
• Niềm tin của người dùng: Tác động tích cực đến hành vi. Niềm tin vào các cơ quan ban ngành và cam kết bảo vệ dữ liệu giúp gia tăng sự gắn kết của người dùng.
• Nhận thức rủi ro: Là nhân tố duy nhất có tác động tiêu cực ngược chiều. Lo ngại về khả năng lộ danh tính số, định vị vị trí địa lý hoặc rò rỉ dữ liệu cá nhân là nguyên nhân chính khiến người dùng gỡ cài đặt.

Về mặt nhân khẩu học, cơ cấu mẫu phân tích ghi nhận tỷ lệ giới tính gồm 52% nữ và 48% nam, trong đó nhóm tuổi trẻ từ 18 đến 30 tuổi chiếm hơn 65% tổng số người tham gia khảo sát, và hơn 80% người dùng đã có thời gian trải nghiệm ứng dụng trên 3 tháng.

Thảo luận kết quả

Các phát hiện của nghiên cứu hoàn toàn tương thích với các công trình thực nghiệm trước đây tại Việt Nam. Cụ thể, kết quả tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Lan (2015) về ứng dụng OTT khi chỉ ra nỗ lực mong đợi và nhận thức rủi ro là các biến số then chốt định hình hành vi công nghệ. Đồng thời, kết luận này củng cố nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Mai và Nguyễn Thị Minh Thảo (2020) về ứng dụng gọi xe tại Bình Dương cũng như nghiên cứu của Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2020) về Smartbanking tại BIDV Bắc Sài Gòn, khẳng định rằng sự hữu ích và niềm tin luôn là động lực cốt lõi vượt qua rào cản rủi ro.

Trong thực hành phân tích, các dữ liệu này có thể được mô hình hóa trực quan thông qua biểu đồ cột thể hiện điểm giá trị trung bình (GTTB) của từng nhân tố từ thang đo Likert, kết hợp bảng tổng hợp hồi quy ANOVA để so sánh trực quan độ dốc tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả chỉ ra rằng khi người dùng nhận thức rõ lợi ích y tế cộng đồng mà không phải trả giá bằng sự phức tạp khi sử dụng hay nguy cơ lộ bí mật đời tư, họ sẽ sẵn sàng duy trì sử dụng ứng dụng trong thời gian dài.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả định lượng, bốn nhóm giải pháp hành động cụ thể được đề xuất nhằm nâng cao tỷ lệ tiếp tục sử dụng các ứng dụng tiện ích công cộng:

1. Gia tăng nhận thức sự hữu ích:

   • Hành động: Bộ Thông tin và Truyền thông phối hợp với Bộ Y tế tích hợp thêm các tiện ích số như quét mã QR tại điểm công cộng, cập nhật bản đồ dịch tễ thời gian thực và trả kết quả xét nghiệm trực tiếp trên ứng dụng.
   • Mục tiêu: Nâng cao 25% mức độ tương tác chủ động của người dùng trong vòng 6 tháng.
   • Chủ thể thực hiện: Đơn vị phát triển phần mềm và cơ quan y tế trung ương.

2. Khuếch đại ảnh hưởng xã hội và truyền thông cộng đồng:

   • Hành động: Ủy ban Nhân dân các cấp và Thành Đoàn Thành phố Hồ Chí Minh đẩy mạnh chiến dịch "mỗi người cài đặt cho 3 người khác", tận dụng mạng lưới truyền thông cơ sở để hướng dẫn người dân.
   • Mục tiêu: Đạt tỷ lệ 80% hộ gia đình tại đô thị có ít nhất một thành viên kích hoạt ứng dụng trong vòng 3 tháng.
   • Chủ thể thực hiện: Chính quyền địa phương, tổ chức đoàn thể và các cơ quan báo chí.

3. Tối ưu hóa nỗ lực mong đợi và trải nghiệm người dùng:

   • Hành động: Cải tiến thuật toán Bluetooth Low Energy nhằm giảm mức tiêu hao dung lượng pin xuống dưới 2% mỗi ngày, thiết kế lại giao diện theo hướng tối giản hóa, tinh gọn quy trình đăng ký chỉ còn 1 bước xác thực.
   • Mục tiêu: Giảm 30% thời gian thao tác cài đặt và loại bỏ hoàn toàn lỗi phát sinh trong vòng 30 ngày.
   • Chủ thể thực hiện: Đội ngũ kỹ sư phát triển sản phẩm công nghệ.

4. Củng cố niềm tin và triệt tiêu nhận thức rủi ro:

   • Hành động: Công khai minh bạch cơ chế bảo mật mã hóa ID xoay vòng (rotating ID), cam kết không lưu dữ liệu định vị GPS trên máy chủ trung tâm và xử lý nghiêm các trường hợp lan truyền tin giả.
   • Mục tiêu: Đạt 100% dữ liệu tiếp xúc được lưu trữ cục bộ trên thiết bị người dùng, gia tăng 40% chỉ số niềm tin công chúng trong vòng 90 ngày.
   • Chủ thể thực hiện: Cục An toàn thông tin và các cơ quan truyền thông quốc gia.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn cung cấp nhiều giá trị học thuật và thực tiễn phong phú cho bốn nhóm độc giả chuyên môn:

• Cơ quan quản lý nhà nước và hoạch định chính sách: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm về phản ứng tâm lý và hành vi của người dân đối với các giải pháp chính phủ điện tử (E-Government), hỗ trợ thiết kế các chiến dịch y tế cộng đồng hiệu quả hơn.
• Giám đốc sản phẩm và nhà phát triển ứng dụng di động: Cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách cân bằng giữa tính năng bảo mật dữ liệu, mức tiêu thụ tài nguyên phần cứng và trải nghiệm người dùng đối với các ứng dụng tiện ích đại chúng.
• Giảng viên, học viên cao học và sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh: Là tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, từ việc kết hợp định tính - định lượng, thiết kế bảng hỏi Likert đến xử lý dữ liệu hồi quy trên SPSS.
• Chuyên viên truyền thông và Digital Marketing: Rút ra các bài học thực tiễn về cách quản trị khủng hoảng truyền thông khi công nghệ mới gặp phải các luồng thông tin trái chiều trên không gian mạng.

Câu hỏi thường gặp

Ứng dụng Bluezone sử dụng cơ chế nào để bảo vệ quyền riêng tư của người dùng?
Ứng dụng ứng dụng công nghệ Bluetooth năng lượng thấp để ghi nhận tiếp xúc và mã hóa lịch sử tiếp xúc thành các mã ID ngẫu nhiên thay đổi liên tục. Dữ liệu này được lưu trữ trực tiếp trên bộ nhớ thiết bị cá nhân thay vì gửi về máy chủ trung tâm, đồng thời không sử dụng quyền theo dõi định vị vị trí địa lý GPS.

Yếu tố nào có mức độ tác động mạnh nhất đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng?
Kết quả phân tích hồi quy chỉ ra rằng Nhận thức sự hữu ích là nhân tố chi phối mạnh mẽ nhất. Người dùng quyết định duy trì ứng dụng chủ yếu khi nhận thấy giá trị thực tế của việc tự bảo vệ bản thân và cảnh báo nguy cơ tiếp xúc gần với nguồn lây bệnh trong cộng đồng.

Tại sao nghiên cứu lại thay đổi yếu tố "Tính dễ sử dụng" thành "Nỗ lực mong đợi"?
Qua giai đoạn nghiên cứu định tính với nhóm thảo luận 5 thành viên, khái niệm Nỗ lực mong đợi trong mô hình UTAUT được đánh giá là bao hàm toàn diện hơn, không chỉ đo lường sự đơn giản trong thao tác mà còn phản ánh mức độ tiết kiệm thời gian, năng lượng và tài nguyên thiết bị của người dùng.

Cỡ mẫu 270 phiếu khảo sát có đảm bảo tính đại diện khoa học hay không?
Quy mô 270 mẫu hoàn toàn đáp ứng độ tin cậy khoa học. Theo tiêu chuẩn của Hair và cộng sự (2009), với 36 biến quan sát cần tối thiểu 180 mẫu, và theo công thức của Tabachnick và Fidell cần tối thiểu 90 mẫu cho 5 biến độc lập. Cỡ mẫu 270 phiếu đã đảm bảo độ vững chắc cho phân tích EFA và hồi quy.

Mô hình nghiên cứu này có thể áp dụng cho các ứng dụng số nào khác sau đại dịch?
Khung nghiên cứu tích hợp TRA, TAM, TPR và UTAUT hoàn toàn có thể tái sử dụng để đánh giá hành vi người dùng đối với các nền tảng số công cộng như ứng dụng định danh điện tử VNeID, ứng dụng bảo hiểm xã hội số VssID hoặc các ứng dụng y tế từ xa (Telemedicine).

Kết luận

• Luận văn đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về hành vi tiếp nhận công nghệ thông qua việc tích hợp các mô hình kinh điển TRA, TAM, TPR và UTAUT vào bối cảnh y tế số.
• Xác định và lượng hóa thành công 5 nhân tố chi phối ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Bluezone: Nhận thức sự hữu ích, Ảnh hưởng xã hội, Nỗ lực mong đợi, Niềm tin (tác động cùng chiều) và Nhận thức rủi ro (tác động ngược chiều).
• Xây dựng quy trình phương pháp luận chuẩn mực với 270 mẫu khảo sát thực nghiệm tại Thành phố Hồ Chí Minh, được kiểm định chặt chẽ qua Cronbach's Alpha, EFA và hồi quy tuyến tính bội.
• Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp quản trị mang tính hành động cao, có mục tiêu định lượng và lộ trình triển khai cụ thể cho cơ quan quản lý và doanh nghiệp công nghệ.
• Lộ trình nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng phạm vi khảo sát ra các đô thị lân cận và ứng dụng phương pháp mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) để kiểm định các mối quan hệ tác động gián tiếp.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 đưa ra phạm vi nghiên cứu, tổng quan về nghiên cứu, nghĩa thực tiễn của đề tài. 5 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN 2.1 Người dùng và ý định tiếp tục sử dụng của người dùng 2.1 Người dùng Người dùng là người mua và sử dụng hàng hóa và dịch vụ để thực hiện mong muốn và nhu cầu của họ. Họ là những người cuối cùng sử dụng hàng hóa mà quá trình sản xuất đã tạo ra. Các cá nhân, hộ gia đình và nhóm người đều sẽ là người dùng.2 Ý định tiếp tục sử dụng của người dùng Sẽ có nhiều ý nghĩa khác nhau về mục đích của người dùng cho mỗi miền ứng dụng.

Bratman (1987) viết: “Ý định là điều kiện phản ánh suy nghĩ về việc thực hiện một hoặc nhiều hành vi trong tương lai. Lập kế hoạch và suy nghĩ trước là những ví dụ về ý định. Ý định có thể được thể hiện rõ ràng hoặc ẩn ý / ẩn ý - một cách có ý thức hoặc gián tiếp. Ý định tiếp tục sử dụng của người tiêu dùng có thể được hiểu là một hành vi đã được quyết định.

Sau giai đoạn hình thành ý định, người tiêu dùng thường lựa chọn Chọn nhà cung cấp dịch vụ thích hợp nhất để sử dụng dựa trên kiến thức của họ về sản phẩm hoặc dịch vụ và khả năng của chính họ nhằm đáp ứng nhu cầu về sự hài lòng của sản phẩm / dịch vụ. Quá trình mua sắm sản phẩm hay sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng diễn ra năm giai đoạn: từ nhận diện nhu cầu, tìm kiếm thông tin để đánh giá các lựa chọn và đưa ra các quyết định chọn ( Kotler và Armstrong,2012). Fishbein và Ajzen (1975) cũng thể hiện rằng ý định thực hiện hành vi của cá nhân là yếu tố dự đoán việc họ có thật sự tiến đến thực hiện hành vi. Cụ thể học thuyết giải thích ý định hành vi của một cá nhân được thúc đẩy bởi “yếu tố động lực gồm thái độ và chuẩn mực chủ quan.

Những yếu tố đó cho thấy mọi người sẵn sàng cố gắng như thế nào, nỗ lực bao nhiêu để thực hiện hành vi”. Ajzen (1991) nhận định rằng “ý định hành vi càng mạnh mẽ thì hiệu suất cá nhân thực hiện hành vi càng cao”. Từ các khái niệm của Ajzen về ý định hành vi cá nhân đã tạo tiền đề cho những nghiên cứu ý định hành vi người tiêu dùng sau này trong nhiều lĩnh vực kinh tế khác nhau (Ajzen và Fishbein, 1980).2 Ứng dụng tiện ích BLuezone và các ứng dụng liên quan 2.1 Khái niệm ứng dụng di động Thiết bị di động, theo EPC (2017), là một thiết bị cá nhân có quyền truy cập di động, chẳng hạn như mạng di động, Wifi hoặc Bluetooth. Điện thoại di động, máy tính xách tay và máy tính bảng là những ví dụ về thiết bị di động.

Theo Budiu (2013) và Lionbridge (2012) và Skidmore (2013) thì có ba loại ứng dụng di động (mobile apps) bao gồm: - Ứng dụng gốc (native apps): Các ứng dụng gốc được thiết kế cho một hệ điều hành cụ thể (ví dụ: iOS hoặc Android), được tải xuống thông qua cửa hàng ứng dụng (ví dụ: Google Play hoặc Apple App Store) và có thể truy cập bằng các biểu tượng trên màn hình chính của thiết bị. Các ứng dụng gốc cung cấp các khóa cho phần mềm của thiết bị như camera, thu âm, thông tin danh bạ,. - Ứng dụng web (web apps) là các trang web giống với ứng dụng gốc nhưng dựa trên trình duyệt và được viết bằng HTML. Chúng độc lập với hệ điều hành và có thể được truy cập bằng cách nhập URL.

Đặc biệt, trình duyệt không cần phải được gắn trên máy tính. - Ứng dụng lai (hybrid apps) Các ứng dụng kết hợp kết hợp các lợi thế của cả ứng dụng di động và ứng dụng trực tuyến. Các ứng dụng kết hợp có thể được tìm thấy trong một cửa hàng ứng dụng sử dụng công nghệ tích hợp của thiết bị. Mặt khác, các ứng dụng kết hợp tương tự như các ứng dụng dành cho thiết bị di động ở chỗ chúng phụ thuộc vào javascript để được xem trong trình duyệt với thông báo rằng trình duyệt được chèn vào phần mềm.

Ứng dụng lai (hybrid apps) cho phép phát triển trên nhiều nền tảng và do đó làm giảm đáng kể chi phí phát triển: nghĩa là các thành phần mã html tương tự có thể được sử dụng lại trên các hệ điều hành di động khác nhau. Trong nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng Bluezone tại tp.hcm được xác định là ứng dụng gốc (native apps) và ứng dụng web ( web apps).2 Ứng dụng Bluezone Bộ Thông tin và Truyền thông cũng như Bộ Y tế đang nghiên cứu ứng dụng Bluezone. 7 Mang cuộc sống trở lại bình thường để bảo vệ thế giới khỏi đại dịch Covid-19. Dưới sự chủ trì của Thủ tướng Chính phủ, Bộ Thông tin và Truyền thông và Bộ Y tế đã triển khai chương trình “Bluezone – phát hiện tiếp xúc” trên điện thoại thông minh.

Bluezone là một chương trình di động thông báo cho bạn nếu bạn tiếp xúc trực tiếp với người đã bị nhiễm covid-19, giảm nguy cơ lây nhiễm trong dân số và cho phép mọi người tiếp tục cuộc sống hàng ngày của họ. Khi bị bệnh, chỉ cần đến Bluezone để xác định xem bạn có tiếp xúc với người bị nhiễm bệnh hay không. Số lượng người cài đặt Bluezone càng nhiều thì tác động càng lớn. Với sức mạnh văn minh của nền văn hóa của mình, chúng ta sẽ ngăn chặn vi rút lây lan.

Mỗi người cài đặt Bluezone cho riêng họ và cho những người khác. Bộ Thông Tin Và Truyền Thông, Bộ Y Tế khuyến nghị toàn dân hãy cài Bluezone cho mình và cho người khác. Bluezone cũng cung cấp các tính năng giúp quét xung quanh để tìm kiếm những người dùng Bluezone ở quanh mình cũng như xem lại lịch sử tiếp xúc. người dùng cũng có thể mời những người khác tham gia vào cộng đồng Bluezone thông qua mã qr ở trong ứng dụng.

Bluezone được phát triển dựa trên triết lý “bảo vệ mình, bảo vệ cộng đồng”. nếu một người cài đặt bluezone cho 3 người khác thì theo tính toán, chỉ trong khoảng 3 tuần, hầu hết người dùng smartphone sẽ được cài đặt Bluezone và được hệ thống bảo vệ. Bộ Y tế và Thông tin và Truyền thông kêu gọi tất cả mọi người sử dụng phần mềm Bluezone để bảo vệ bản thân và cộng đồng của họ, đồng thời chung tay chống lại dịch bệnh.3 Vai trò của ứng dụng Bluezone Điện thoại di động cuối cùng được sử dụng phổ biến trong nhiều thập kỷ trên khắp thế giới, nhưng trong đại dịch Covid-19, nó được phát hiện có nhiều ứng dụng y tế bệnh dịch hạch. Điện thoại này hỗ trợ giảm tương tác trực tiếp giữa nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân, do đó duy trì sự cô lập xã hội và ngăn ngừa lây truyền vi rút.

Bluezone chỉ lưu dữ liệu trên máy tính xách tay của bạn và không gửi nó đến máy chủ. Bluezone không thể theo dõi nơi ở của người dùng. Cung cấp cho người tiêu dùng mức độ ẩn danh và bí mật cao nhất. Vì nó được phát triển bởi những người ủng hộ sự cộng tác của bệnh nhân trong các tổ chức tham gia vào mạng lưới chăm sóc sức khỏe, nó đã góp phần thành công vào nhu cầu giám sát của các bệnh viện.

Các sở y tế địa phương chịu trách nhiệm 8 theo dõi và cung cấp cho hàng trăm người theo dõi cũng đã được hưởng lợi từ các ứng dụng. Bluezone là một ứng dụng nhận biết giao tiếp gần với các cá nhân bị nhiễm covid-19 (f0), tải ứng dụng bluezone trên điện thoại cá nhân của bạn để nhận cảnh báo bất cứ khi nào bạn tiếp xúc gần với người dùng bị nhiễm covid-19, xác định và khoanh vùng các khu vực kịp thời cách thức, giảm thiểu nguy cơ lây lan trong dân số, và giúp giảm chi phí phòng bệnh. Ứng dụng này có chức năng tự động thống kê và ghi lại việc tiếp xúc giữa những người đã cài đặt Bluezone với nhau. Lịch sử tiếp xúc trong ứng dụng Bluezone sẽ cho biết một người đã từng tiếp xúc với “ai”, vào lúc nào.

Hai người được Bluezone xác định là có tiếp xúc với nhau nếu như cả hai đều cài đặt và bật ứng dụng Bluezone trên smartphone, ở cạnh nhau trong khoảng cách dưới 2 mét và liên tục trong 15 phút trở lên. Tất cả các thông tin nêu trên đều được mã hóa dưới dạng mã ID. Để đảm bảo độ tin cậy, mã ID sẽ thay đổi thường xuyên. Dữ liệu này không được gửi đến máy chủ mà được lưu trên máy tính xách tay của người dùng.

Những người dùng Bluezone khác chỉ nhìn thấy một phần mã ID của người mà họ tiếp xúc trực tiếp, giúp loại bỏ nguy cơ bất kỳ ai (có thể nổi tiếng) bị kẻ xấu sao chép mã ID của họ một cách hiệu quả nhằm làm tổn hại danh tiếng của họ. Khi thiết bị của bệnh nhân bị nhiễm virus (F0), mã ID của ứng dụng Bluezone sẽ được gửi cho tất cả các nhóm người dùng Bluezone. Sau đó, phần mềm sẽ liên kết đoạn mã này với lịch sử hiển thị của đơn vị của bạn. Trong trường hợp bốc thăm, Bluezone sẽ hiển thị thông tin cho biết chủ nhân của chiếc máy đã được hiện là F1.

9 Tất cả các giai đoạn của quy trình đều được tự động hóa, từ việc chặn giữa các thiết bị đến phát hiện liên hệ, ghi lại lịch sử liên hệ và so sánh dữ liệu. Điều này cũng đảm bảo rằng ai đó đã tiếp xúc với F0 ở khoảng cách gần và đã kích hoạt Bluezone sẽ được thông báo. Hình 1:Vai Trò Của Ứng Dụng Bluezone 2.4 Các ứng dụng liên quan Ngoài ứng dụng Bluezone thì hiện tại trên thế giới từ lúc xảy ra đại dịch Covid-19 thì nhanh chóng các ứng dụng hỗ trợ phát hiện các ca nhiễm bệnh đã được ra đời nhằm mục đích ngăn chặn, phát hiện kịp thời các ca nhiễm bệnh lây lan nhanh chóng.1 Ứng dụng NCOVI Bộ Thông tin và Truyền thông phối hợp với VNPT và các công ty viễn thông trong nước đã xây dựng khung NCOVI với mục đích giúp người dân đồng thời khai báo thông tin y tế và tiếp cận thông tin chăm sóc sức khỏe. Thông tin nhanh về sự bùng phát Covid-19 phần mềm sẽ hoạt động như một liên kết giữa các cơ quan công cộng và y tế, cho phép họ giúp theo dõi và hạn chế sự lây lan của dịch bệnh.

10 Khi báo cáo chi tiết trên NCOVI, mọi người phải trung thực và có trách nhiệm với bản thân và xã hội.