GIỚI THIỆU TỔNG QUÁT
Tính cấp thiết của đề tài
Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật trong thời đại 4.0, văn hóa hẹn hò đang phát triển và thay đổi theo từng ngày Những cuộc gặp gỡ, ghép đôi không còn dừng lại ở những lần gặp gỡ tình cờ hay gói gọn trong vòng tròn quan hệ xã hội của từng cá nhân nữa Tất nhiên sự hòa hợp và hiểu nhau là không thể thiếu, song cách thức tìm nửa kia đã có phần nào khác biệt hơn so với trước đây, khi mà các ứng dụng hẹn hò được phát minh ra và đang ngày càng trở nên phổ biến hơn Sự hiện diện của các ứng dụng hẹn hò này giúp các mối quan hệ gần gũi hơn, cả về mặt địa lý lẫn tinh thần Theo Deciẹn hò trực tuyến.sion Lab, có khoảng 65% người Việt Nam đang sử dụng ít nhất một ứng dụng hẹn hò với gần 30% người dùng sử dụng các ứng dụng hẹn hò hằng ngày Ông Cindy Deng, giám đốc điều hành App Annie ở khu vực châu Á – Thái Bình Dương nhận định rằng: "Nó gần như thay thế các mô hình hẹn hò trước đây để trở thành công cụ hẹn hò mặc định" (N.Phong, 2022)
Theo số liệu được tính toán đến năm 2020, khoảng 270 triệu người trưởng thành đã sử dụng qua các ứng dụng hẹn hò trên khắp thế giới, con số này được cho là gấp đôi so với thời gian khoảng 5 năm trước Chỉ tính riêng tại Mỹ, xấp xỉ 39% các cặp đôi năm 2019 gặp nhau thông qua mạng xã hội và các ứng dụng hẹn hò Con số này được cho là sẽ tiếp tục tăng cao khi số lượng gen Z tham gia vào các ứng dụng hẹn hò để gặp gỡ những người mới ngày càng tăng Dự báo quy mô thị trường của các ứng dụng hẹn hò toàn cầu sẽ vượt quá 8.4 tỷ USD vào năm 2024 Nhà phân tích Nazmul Islam của eMarketer cho biết: Về tương lai, eMarketer dự đoán tốc độ tăng trưởng người dùng ứng dụng hẹn hò ở Mỹ sẽ chậm lại, tăng 2,3% vào năm 2022, chỉ đạt 28 triệu Tuy nhiên, ngành công nghiệp ứng dụng hẹn hò nói chung vẫn đang chứng kiến doanh thu của nó tiếp tục tăng trưởng Theo dữ liệu của Sensor Tower, từ tháng 2 năm 2018 đến tháng 2 năm 2019, 10 ứng dụng hẹn hò trên thiết bị di động hàng đầu ở Mỹ đã chứng kiến tổng chi tiêu của người tiêu dùng khoảng
679 triệu đô la Tinder đã tăng doanh thu lên 62% trong giai đoạn này với 367 triệu đô la dẫn đầu ngành, trong khi Bumble tăng 135% lên 117 triệu đô la.
Khi đại dịch Covid - 19 xảy ra, đặc biệt là trong giai đoạn giãn cách xã hội, người dùng có xu hướng tải nhiều ứng dụng hẹn hò trực tuyến như Tinder, Bumble, Badoo. Báo cáo của một công ty truyền thông tại Việt Nam cho thấy khoảng 51% người dùng thế hệ Gen Z đã sử dụng các ứng dụng hẹn hò trực tuyến từ tháng 6/2020 đến tháng 6/2021 Đây cũng là giai đoạn Covid-19 diễn biến phức tạp tại Việt Nam 93% trong số này cho rằng ứng dụng hẹn hò đã giúp họ gặp được những người mới và có thể duy trì kết nối trong đại dịch Thống kê của Google Trends trong giai đoạn đầu tháng 6, lượng tìm kiếm về ứng dụng hẹn hò Tinder tăng gấp rưỡi so với giai đoạn trước đó Trên hai kho ứng dụng App Store và Play Store, Tinder đang là ứng dụng được tải về nhiều thứ 2 trong danh mục Lối sống Trên kho ứng dụng của Android, ứng dụng này cũng là sản phẩm đạt doanh thu cao nhất ở hạng mục Lối sống.
Theo thống kê của Tinder, Gen Z - những người sinh ra từ giữa thập niên 1990 đến những năm đầu thập niên 2010, dưới 25 tuổi - chiếm khoảng 50% số người dùng ứng dụng này Thế hệ gen Z chiếm khoảng 15% dân số nước ta, gen Z có cơ hội tiếp xúc nhiều với công nghệ và Internet, luôn quan tâm đến những xu hướng mới và bắt kịp với xu hướng sử dụng ứng dụng hẹn hò khiến cho ngành kinh doanh này trở thành một thị trường đầy tiềm năng và đang phát triển không ngừng Tuy nhiên những nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của Gen Z cần được nhận diện rõ hơn thông qua các nghiên cứu thực nghiệm để làm cơ sở cho các hoạt động phát triển kinh doanh trong tương lai.
Hiện nay các đề tài nghiên cứu về ứng dụng hẹn hò không còn quá xa lạ, tuy nhiên các bài nghiên cứu trước chưa nhắm nhiều đến đối tượng Gen Z và các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò Vì vậy tác giả muốn thực hiện một bài nghiên cứu chưa được tìm hiểu về khía cạnh này.
Dựa trên những cơ sở trên, tôi chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết
3 định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh” làm đề tài khóa luận tốt nghiệp của mình.
Mục tiêu của đề tài
Trước tiên, tác giả mong muốn tìm ra các nhân tố tác động tới quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh Sau đó, tác giả đánh giá mức độ tác động của các nhân tố tới quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh Cuối cùng, tác giả mong muốn đề xuất các giải pháp khác nhau để giúp ứng dụng hẹn hò thực hiện chiến lược hiệu quả hơn nhằm tăng tỷ lệ sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh.
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi gen Z tại TPHCM?
Mức độ tác động của các nhân tố đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò như thế nào?
Các các ứng dụng hẹn hò có thể cải thiện và thu hút nhiều người sử dụng ứng dụng hẹn hò hơn bằng cách nào?
1.4 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh.
Phạm vi nghiên cứu Thế hệ Gen Z (Những người sinh ra từ năm 1997 đến năm
2012) tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu sử dụng kết hợp hai phương pháp là định tính và định lượng Trong đó,phương pháp định lượng đóng vai trò chủ yếu Đối với phương pháp định lượng, đề tài sẽ sử dụng 6 phương pháp phân tích là thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá (ExploratoryFactors Analysis - EFA) để kiểm định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và phương sai trích của các thang đo, phân tích tương quan Pearson, Phân tích hồi quy đa biến,
4 kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu
1.6 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Bài nghiên cứu với mong muốn phát hiện và làm rõ các yếu tố tác động đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của giới trẻ Từ đó có thể đề xuất ra các ý kiến, giải pháp cụ thể tương ứng với thực tế Việt Nam để các ứng dụng hẹn hò có thể tham khảo và phát triển cũng như thu hút nhiều khách hàng tiềm năng hơn.
1.7 Bố cục của khóa luận
Các nội dung trong bài nghiên cứu được tác giả trình bày cụ thể thông qua 5 chương chính:
Chương 1: Giới thiệu tổng quát về đề tài
Trình bày tính cấp thiết, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Trình bày các khái niệm, lịch sử hình thành, ưu và nhược điểm của ứng dụng hẹn hò, khái niệm về quyết định sử dụng và thế hệ Gen Z Trong chương này cũng trình bày các mô hình lý thuyết như thuyết hành vi có kế hoach TPB, mô hình lý thuyết phổ biến sự đổi mới IDT và lý thuyết hành động hợp lý TRA Cuối cùng là phần tổng quan về các nghiên cứu liên quan Từ những cơ sở lý thuyết đó chọn ra mô hình nghiên cứu.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Trình bày chi tiết quy trình nghiên cứu và phương pháp thu nhập và phương pháp phân tích dữ liệu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Trình bày và diễn giải kết quả nghiên cứu như kết quả mô tả mẫu nghiên cứu, kết quả phân tích kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả phân tích hồi quy đa biến, kết quả kiểm định đặc điểm mẫu.Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Trong chương này, tác giả đã phân tích khái quát vấn đề và tính cấp thiết của đề tài mà tác giả lựa chọn làm nghiên cứu Bên cạnh đó tác giả đã xác định được các mục tiêu, ý nghĩa, câu hỏi và phương pháp nghiên cứu tổng quát Thông qua chương 1,tác giả vạch rõ hơn được những vấn đề cần được giải quyết và tạo định hướng nghiên cứu cho các chương tiếp theo.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
2.1 Các khái niệm liên quan
2.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của ứng dụng hẹn hò
Sự ra đời của máy tính cá nhân vào cuối những năm 1980 đã cho phép truy cập Internet rộng rãi vào vô số các trang web hẹn hò thuộc sở hữu thương mại Kể từ khi hẹn hò trực tuyến chính thống xuất hiện vào những năm 1990, các trang web hẹn hò đã phát triển các danh mục kinh doanh mới để phân biệt việc sử dụng và ứng dụng: (1) các trang web quảng cáo cá nhân trực tuyến; (2) các trang web phù hợp dựa trên thuật toán; và (3) dựa trên điện thoại thông minh ứng dụng hẹn hò (Finkel và cộng sự, 2012).
Một trong những ứng dụng hẹn hò đầu tiên trên thế giới phải kể đến chính là Match.com. Match.com được biết đến là thế hệ đầu tiên tiên phong hẹn hò trực tuyến được đi vào hoạt động năm 1995 Trong năm đó Match.com trở nên nổi tiếng hơn trên Internet dành cho những người độc thân nhờ vào việc được đăng tải trên tạp chí Wired. IAC( InterActiveCorp) đã mua lại Match.com vào năm 1999 và đến năm 2014 được chuyển thành Match Group - công ty do IAC phát triển cho các thương hiệu hẹn hò của họ Ứng dụng hẹn hò này nhanh chóng thành công ở thị trường quốc tế như Vương Quốc Anh, Úc hay Canada Tính đến năm 2018, khoảng hơn 24 quốc gia đã sử dụng ứng dụng hẹn hò Match.com Thế hệ thứ hai bắt đầu vào năm 2000 khi eHarmony giới thiệu khái niệm đối sánh trực tuyến “dựa trên khoa học” hoặc đối sánh dựa trên thuật toán Định dạng này yêu cầu người dùng cung cấp dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như sở thích, tính cách, giá trị và đặc điểm mong muốn Với một khoản phí hàng tháng, các nhà khoa học xã hội và hành vi xử lý dữ liệu để xác định các kết quả phù hợp dựa trên một thuật toán toán học (Finkel và cộng sự, 2012) Thế hệ thứ ba, thuộc loại Tinder, được biết đến như một ứng dụng di động tự chọn Các trang web tự chọn cho phép mọi người duyệt qua hồ sơ của các đối tác tiềm năng từ dân số chung ở khu vực lân cận bằng cách sử dụng dựa trên vị trí phần mềm (Finkel, et al., 2012) Thể loại hẹn hò trực tuyến này được phát triển vào
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Lịch sử hình thành và phát triển của ứng dụng hẹn hò
Sự ra đời của máy tính cá nhân vào cuối những năm 1980 đã cho phép truy cập Internet rộng rãi vào vô số các trang web hẹn hò thuộc sở hữu thương mại Kể từ khi hẹn hò trực tuyến chính thống xuất hiện vào những năm 1990, các trang web hẹn hò đã phát triển các danh mục kinh doanh mới để phân biệt việc sử dụng và ứng dụng: (1) các trang web quảng cáo cá nhân trực tuyến; (2) các trang web phù hợp dựa trên thuật toán; và (3) dựa trên điện thoại thông minh ứng dụng hẹn hò (Finkel và cộng sự, 2012).
Một trong những ứng dụng hẹn hò đầu tiên trên thế giới phải kể đến chính là Match.com. Match.com được biết đến là thế hệ đầu tiên tiên phong hẹn hò trực tuyến được đi vào hoạt động năm 1995 Trong năm đó Match.com trở nên nổi tiếng hơn trên Internet dành cho những người độc thân nhờ vào việc được đăng tải trên tạp chí Wired. IAC( InterActiveCorp) đã mua lại Match.com vào năm 1999 và đến năm 2014 được chuyển thành Match Group - công ty do IAC phát triển cho các thương hiệu hẹn hò của họ Ứng dụng hẹn hò này nhanh chóng thành công ở thị trường quốc tế như Vương Quốc Anh, Úc hay Canada Tính đến năm 2018, khoảng hơn 24 quốc gia đã sử dụng ứng dụng hẹn hò Match.com Thế hệ thứ hai bắt đầu vào năm 2000 khi eHarmony giới thiệu khái niệm đối sánh trực tuyến “dựa trên khoa học” hoặc đối sánh dựa trên thuật toán Định dạng này yêu cầu người dùng cung cấp dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như sở thích, tính cách, giá trị và đặc điểm mong muốn Với một khoản phí hàng tháng, các nhà khoa học xã hội và hành vi xử lý dữ liệu để xác định các kết quả phù hợp dựa trên một thuật toán toán học (Finkel và cộng sự, 2012) Thế hệ thứ ba, thuộc loại Tinder, được biết đến như một ứng dụng di động tự chọn Các trang web tự chọn cho phép mọi người duyệt qua hồ sơ của các đối tác tiềm năng từ dân số chung ở khu vực lân cận bằng cách sử dụng dựa trên vị trí phần mềm (Finkel, et al., 2012) Thể loại hẹn hò trực tuyến này được phát triển vào khoảng năm 2008, ngay sau khi Apple Inc giới thiệu App Store cho tất cả các thiết bị di động iPhone Các trang web tự chọn thường xuyên được tung ra với các trang mạng xã hội rộng lớn hơn, như Facebook, và đang trở nên cực kỳ phổ biến (Finkel và cộng sự,2012).
Khái niệm về ứng dụng hẹn hò
Phần mềm ứng dụng (Theo Wikipedia) là một loại chương trình có khả năng làm cho thiết bị điện tử thực hiện trực tiếp một công việc nào đó người dùng muốn thực hiện. Điều này khác với phần mềm hệ thống tích hợp các chức năng của thiết bị, nhưng có thể không trực tiếp thực hiện một tác vụ nào có ích cho người dùng Phần mềm ứng dụng chia làm hai loại: Tiện ích và Công cụ Ứng dụng hẹn hò là phần mềm được tạo ra để kết nối mọi người đến gần nhau hơn Khi sử dụng ứng dụng hẹn hò, người dùng có thể tìm kiếm đối tượng không phân biệt giới tính, độ tuổi, khoảng cách địa lý, màu da, tầng lớp xã hội.
Theo Treena Orchard, “Ứng dụng hẹn hò được định nghĩa là ứng dụng phần mềm được thiết kế để tạo kết nối giữa những người quan tâm đến chuyện tình cảm, tình dục hoặc tình bạn.” Cho rằng việc tạo dựng các mối quan hệ thông qua hệ thống trực tuyến dễ dàng hơn, nhanh hơn và thân mật hơn so với các cách hình thành mối quan hệ lãng mạn khác (Walther, J B, 1996) Theo Hancock, J.T, Toma, C và Ellison, N (2007) ứng dụng hẹn hò trực tuyến “Là nơi các cá nhân tạo, lập hồ sơ và bắt đầu liên hệ với những người khác thông qua một dịch vụ trực tuyến.” Các tác giả tuyên bố, “người dùng của các trang web và ứng dụng hẹn hò trực tuyến có thể chọn những khía cạnh nào của bản thân mà họ thể hiện với những người khác, cả khi tạo hồ sơ hẹn hò trực tuyến của họ và khi giao tiếp với đối tượng tiềm năng thông qua các trang web hoặc ứng dụng hẹn hò trực tuyến
”(Hance, Blackhart và Dew 2018, trang 422) Hơn nữa, nếu các mối quan hệ được hình thành thông qua Internet trên thực tế vượt trội hơn so với những mối quan hệ được hình thành thông qua các phương tiện thông thường hơn, thì sự phổ biến ngày càng tăng của các trang web hẹn hò trực tuyến có khả năng thúc đẩy hạnh phúc và giảm đau khổ lớn và chi phí liên quan đến mối quan hệ xa cách và tan rã (Amato & DeBoer, 2001).
Theo nghiên cứu của Finkel, Eastwick, Karney, Reis và Sprecher (2012), nghiên cứu của họ đã chỉ ra rằng có ba khía cạnh của hẹn hò trực tuyến cung cấp giúp thúc đẩy kết quả tốt hơn so với hẹn hò ngoại tuyến thông thường là phạm vi tiếp cận rộng, phương thức giao tiếp, và sự sẵn có của các hệ thống đối sánh Xét về quy mô truy cập lớn, Internet cung cấp nhiều đối tác tiềm năng hơn bất kỳ thành viên gia đình, bạn bè hoặc phương tiện truyền thống nào có thể giới thiệu với một người Hơn nữa, bằng cách sử dụng Internet, người dùng có thể biết thông tin về các đối tác tiềm năng của họ Một số ứng dụng và trang web hẹn hò có thể kết nối với các trang mạng xã hội cá nhân như Facebook (Gibbs, Ellison, & Lai, 2011), Instagram hoặc sở thích âm nhạc như Spotify.
Về phương diện giao tiếp, hẹn hò trực tuyến tạo cơ hội cho mọi người giao lưu với nhau trước khi gặp mặt trực tiếp Mọi người có thể liên lạc với nhau bằng cách nhắn tin, tin nhắn thoại, cuộc gọi video hoặc dựa trên âm thanh.
Ưu điểm và hạn chế của ứng dụng hẹn hò
Sự phát triển của công nghệ và Internet là cơ hội để các ứng dụng hẹn hò ngày càng phát triển như Tinder, Bumble, Badoo, Facebook Dating, Match… Sự hữu ích khi chỉ cần tạo hồ sơ ngắn và một vài bức ảnh yêu thích kèm sở thích Chỉ cần vài thao tác quẹt sang trái/phải, người dùng có thể dễ dàng kết đôi cùng với đối tác tiềm năng So với phương thức tìm kiếm truyền thống tốn nhiều thời gian và công sức, các ứng dụng hẹn hò lại tiết kiệm và nhanh chóng hơn Julie Spira, người điều hành Chuyên gia hẹn hò trên mạng cho biết - “bởi vì sự gia tăng mức độ sử dụng điện thoại thông minh nên nó liên quan trực tiếp đến việc sử dụng các ứng dụng hẹn hò” Tuy vậy ngoài những lợi ích mà ứng dụng hẹn hò mang lại thì cũng kèm theo những nhược điểm đã được tác giả phân tích cụ thể.
Hình 1: Ưu điểm và hạn chế của ứng dụng hẹn hò Ưu điểm Hạn chế
• Không có khoảng cách về địa lý và nền văn hóa
• Tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình tìm hiểu đối phương
• Có nhiều sự lựa chọn về đối tượng hẹn hò theo giới tính, độ tuổi, ngoại hình
• Dễ sử dụng, không ngừng đổi mới và phát triển để phù hợp với nhu cầu của người dùng
• Giải quyết được nhu cầu về sự cô đơn hay vấn đề tình dụng cho người dùng có nhu cầu
• Dễ bị lừa khi nhiều người dùng đã có gia đình hoặc người yêu nhưng vẫn lên ứng dụng hẹn hò tìm đối tượng mới.
• Thông tin người dùng có thể bị giả mạo để lừa gạt
• Người dùng thiếu trung thực khi cập nhập thông tin như độ tuổi, học vấn
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Khái niệm về quyết định sử dụng
Theo Ajzen (1991), quyết định là một yếu tố dùng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi trong tương lai, quyết định là một yếu tố tạo động lực, nó thúc đẩy cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi và bị ảnh hưởng trực tiếp bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Quyết định hành vi được giả định là tiền đề trung gian của hành vi, nghiên cứu về quyết định sử dụng sẽ dự đoán tốt hơn với hành vi sử dụng.
Theo Scheer (2004), quyết định là một trạng thái tinh thần, thường có sức mạnh nhân quả Sự quyết tâm, của một người hoặc sự lo lắng, háo hức của người đó, như những 'sức mạnh' thúc đẩy chúng ta Có những đặc điểm khác của quyết định mà trạng thái tinh thần của quyết định không có chung Quyết định không có các đặc điểm thời gian mà trạng thái tinh thần có, hoặc chia sẻ sự phụ thuộc bối cảnh gây tò mò mà quyết định có Do các trạng thái tinh thần hoạt động theo quan hệ nhân quả, nên một người sẽ không thể cam kết thực hiện một quá trình hành động như chúng ta thường làm khi hứa hoặc ký một thỏa thuận hoặc hợp đồng.
Khái niệm về thế hệ gen Z
Theo Ivy Wigmore, Thế hệ Gen Z là nhóm nhân khẩu học được biết đến rộng rãi nhất hiện nay Đây là nhóm người được sinh ra trong khoảng thời gian từ năm 1995 đến năm
2012 Những người thuộc thế hệ Gen Z là những người được tiếp xúc với Internet và công nghệ từ khi sinh ra Đặc biệt đối với các thành viên nhỏ tuổi của nhóm đã sử dụng máy tính bảng khi họ còn chập chững biết đi và không hình dung được một thế giới không sử dụng điện thoại thông minh Theo dữ liệu được công bố đến năm 2015, 77% độ tuổi từ 12 đến 17 ở Hoa Kỳ sở hữu điện thoại di động Apple hoặc Android Không có gì ngạc nhiên khi nhắn tin là phương thức giao tiếp ưa thích của nhóm thuần tập, sau đó là tương tác trên mạng xã hội.
Với hơn hai tỷ cá nhân, Thế hệ Gen Z là nhóm thế hệ đông dân nhất mọi thời đại và các nhà bán lẻ đang cảm thấy khó khăn trong việc nắm bắt sức mạnh chi tiêu ngày càng tăng của họ Phần lớn những rắc rối mà các nhà bán lẻ đang gặp phải liên quan đến việc bắt kịp tốc độ các thói quen mới trên mạng xã hội đang hình thành và ảnh hưởng đến cách thức mua sắm của thế hệ này Các thành viên Thế hệ Gen Z lớn tuổi sẵn sàng cung cấp thông tin cá nhân cho nhà cung cấp, nhưng họ mong đợi sự minh bạch về cách thông tin đó sẽ được sử dụng.
Các mô hình lý thuyết liên quan
2.2.1 Thuyết hành vi có kế hoạch -TPB
Thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behaviour - TPB) (Ajzen Fishbein,
1975) là sự phát triển cải tiến của thuyết hành động hợp lý Theo tác giả, lý thuyết này được tạo ra để khắc phục sự hạn chế của lý thuyết trước về việc cho rằng hành vi của con người là hoàn toàn do kiểm soát lý trí Lý thuyết này đã được Ajzen bổ sung từ năm
1991 bằng việc đề xuất thêm yếu tố kiểm soát hành vi nhận thức
(Perceived Behavioral Control) Hành vi, tiêu chuẩn, niềm tin được kiểm soát cũng như thái độ, chuẩn mực chủ quan và giả định nhận thức về hành vi được kiểm soát được sử dụng để giải thích các quyết định hành vi Nhận thức kiểm soát hành vi phản ánh việc dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi và việc thực hiện hành vi đó có bị kiểm soát hay hạn chế hay không (Ajzen, 1991).
Theo mô hình TPB, động cơ hay quyết định là nhân tố thúc đẩy cơ bản của hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng Động cơ hay quyết định bị dẫn dắt bởi ba yếu tố cơ bản là thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức Việc quyết định có dự đoán được hành vi hay không một phần phụ thuộc vào các yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của cá nhân, tức là sức mạnh của mối quan hệ quyết định - hành vi, được kiểm soát thông qua thực tế đối với hành vi. Ưu điểm: Mô hình TPB được xem như tối ưu trong việc dự đoán và giải thích hành vi của người tiêu dùng trong cùng một nội dung và hoàn cảnh nghiên cứu Bởi vì mô hình 6 TPB khắc phục được nhược điểm của mô hình TRA bằng cách bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận.
Nhược điểm: Mô hình TPB có một số hạn chế trong việc dự đoán hành vi Các hạn chế đầu tiên là yếu tố quyết định quyết định không giới hạn thái độ, chuẩn chủ quan, kiểm soát hành vi cảm nhận Hạn chế thứ hai là có thể có một khoảng cách đáng kể về thời gian giữa các đánh giá quyết định hành vi và hành vi thực tế Trong một khoảng thời gian, các quyết định của một cá nhân có thể thay đổi Hạn chế thứ ba là TPB tiên đoán hành động của một cá nhân dựa trên các tiêu chí nhất định Tuy nhiên, cá nhân không luôn luôn hành xử như dự đoán bởi những tiêu chí đã được đưa ra (Ajzen, 2011).
2.2.2 Lý thuyết lan tỏa đổi mới – IDT Được giới thiệu vào năm 1962, lý thuyết lan tỏa đổi mới (Innovation Diffusion Theory - IDT) đã được điều chỉnh bởi Rogers (1995) Lý thuyết lan tỏa đổi mới tập trung vào việc hiểu làm thế nào, tại sao và với tốc độ nào mà các ý tưởng và đổi mới công nghệ lan truyền trong một hệ thống xã hội (Rogers, 1962) Liên quan đến lý thuyết thay đổi, lý thuyết lan tỏa đổi mới có một cách tiếp cận khác để nghiên cứu những thay đổi Thay vì tập trung vào việc thuyết phục các cá nhân thay đổi, lý thuyết này xem thay đổi chủ yếu là về sự tiến hóa hoặc “tái tạo” các sản phẩm và hành vi để chúng trở nên phù hợp hơn với nhu cầu của các cá nhân và nhóm Trong sự lan tỏa của những đổi mới, không phải con người thay đổi mà là chính bản thân sản phẩm đổi mới Mặt khác, sự lan tỏa là quá trình mà sự đổi mới được truyền đạt thông qua các kênh nhất định theo thời gian giữa các thành viên của hệ thống xã hội (Rogers, 1995).
Rogers (1995) cho rằng quá trình chấp nhận sản phẩm mới của người tiêu dùng bao gồm năm giai đoạn: biết đến, quan tâm, đánh giá, dùng thử, chấp nhận: Trước tiên người tiêu dùng biết đến những sản phẩm mới nhưng còn thiếu thông tin về nó Người tiêu dùng bắt đầu quan tâm và tìm kiếm các thông tin về sản phẩm, về những đổi mới của sản phẩm. Sau khi có những thông tin về sản phẩm, người tiêu dùng đánh giá và xem xét có nên dùng thử sản phẩm mới không? Người tiêu dùng dùng thử sản phẩm để đánh giá sản phẩm một cách kỹ hơn Khi sản phẩm đã đạt sự hài lòng của khách hàng, họ sẽ quyết định thường xuyên sử dụng các sản phẩm đó.
Mô hình IDT mô tả bốn giai đoạn của sự chấp nhận công nghệ:
(1) Giai đoạn thứ nhất: giai đoạn thuyết phục là giai đoạn xây dựng niềm tin về một sản phẩm, dịch vụ mới và chủ động tìm kiếm thông tin liên quan đến sản phẩm, dịch vụ mới.
(2) Giai đoạn thứ hai: Giai đoạn quyết định, người tiêu dùng sẽ tham gia vào các hoạt động dẫn đến việc chấp nhận sản phẩm mới.
(3) Giai đoạn thứ ba: giai đoạn thực hiện, người tiêu dùng bắt đầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ mới.
(4) Giai đoạn thứ tư: giai đoạn xác nhận, các cá nhân có thể xem xét lại quyết định của mình thông qua các sản phẩm, dịch vụ mới Đánh giá những tác động tích cực và tiêu cực khi sử dụng, từ đó có thể tiếp tục sử dụng hoặc từ chối sử dụng.
Như vậy, lý thuyết IDT có thể sử dụng để giải thích cho quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
2.2.3 Lý thuyết hành động hợp lý - TRA
Lý thuyết hành động hợp lý được xây dựng bởi Fishbein và Ajzen (1975) được coi là một trong những lý thuyết đi đầu, là nền tảng quan trọng nhất trong nghiên cứu tâm lý xã hội học nói chung và hành vi tiêu dùng nói riêng (Puschel và cộng sự, 2010) Theo lý thuyết hành động hợp lý, quyết định hành vi là yếu tố quyết định hành vi khách hàng. Mục đích chính của TRA là dự đoán và hiểu hành vi của một cá nhân vì theo TRA, quyết định hành vi chịu tác động chính của hai yếu tố là thái độ của cá nhân và chuẩn mực chủ quan - nhận thức của cá nhân về áp lực của các chuẩn mực của xã hội đến hành vi của họ Thái độ của cá nhân được đo lường bằng niềm tin của khách hàng đối với các thuộc tính của sản phẩm còn chuẩn mực chủ quan chịu sự tác động của nhóm tham khảo (Fishbein và Ajzen, 1975).
Ajzen và Fishbein (1980) khẳng định “Có một chuỗi nhân quả liên kết niềm tin với hành vi Trên cơ sở những trải nghiệm khác nhau, mọi người có thể hình thành nên những niềm tin khác nhau về những hậu quả của việc thực hiện một hành vi và những niềm tin theo chuẩn mực khác nhau Những niềm tin này lần lượt xác định thái độ và các định mức chủ quan mà sau đó xác định quyết định và hành vi tương ứng Chúng ta có thể hiểu được một hành vi bằng cách truy tìm các nhân tố quyết định của nó trở lại với niềm tin cơ bản”.
Hình 3: Lý thuyết hành động hợp lý TRA
2.3 Tổng quan các nghiên cứu liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu của nhóm tác giả Syed Shah Alam và cộng sự (2018) sử dụng dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi tự quản lý và nhiều hồi quy tuyến tính được sử dụng để phân tích dữ liệu Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng lời nói, thái độ, nhận thức thích thú và cảm nhận về sự vui đùa là những yếu tố quyết định chính đến quyết định sử dụng các trang web hẹn hò trực tuyến của thanh niên.
Nghiên cứu của Debarun Chakraborty (2019) được thực hiện trên người dùng điện thoại thông minh Nghiên cứu cụ thể này đã xác định được một số yếu tố chính thúc đẩy người dùng ứng dụng hẹn hò trực tuyến ở Ấn Độ Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng vui tươi là yếu tố có tác động mạnh nhất khi so sánh với những người khác Ngoài ra nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự tin tưởng không có bất kỳ tác động nào đối với việc sử dụng các ứng dụng hẹn hò.
Nghiên cứu của Cinu Wulan Ajeng Respati và Ilmi Amalia (2021) sử dụng công cụ đo lường quyết định được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu sử dụng các ứng dụng hẹn hò trực tuyến Kết quả của nghiên cứu cho các yếu tố lòng tự trọng, thái độ tình dục dễ dãi và động cơ đều có tác động đáng kể đến quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò trực tuyến, chiếm 74,6%.
Nghiên cứu của Belinda L Canta, Yolanda Jordaanb và Bianca Frost (2020) tập trung vào các yếu tố động cơ cá nhân và các mối quan tâm về quyền riêng tư góp phần vào quyết định tiếp tục sử dụng ứng dụng hẹn hò trên thiết bị di động của người dùng Kết quả của phân tích hồi quy cho thấy quan hệ tình dục bình thường là yếu tố dự đoán chính về việc người dùng có quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò trên thiết bị di động, với những lo ngại về quyền riêng tư hoạt động như một bộ đệm cho việc sử dụng.
Nghiên cứu của Kishen Balan và Cộng sự (2021) đề xuất một mô hình nghiên cứu kiểm tra các tiền thân của quyết định sử dụng liên tục các ứng dụng hẹn hò của người dùng.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
2.4.1 Cơ sở lựa chọn mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên ba mô hình TPB, IDT và TRA đã thảo luận ở trên, tác giả đề xuất trong nghiên cứu này năm nhân tố được xác định là các biến số độc lập, tức là sự truyền miệng của bạn bè, thái độ, cảm nhận về sự thích thú, lo lắng khi hẹn hò và sự tin tưởng Các giả thuyết của tác giả về mối quan hệ giữa các nhân tố và hành vi của người dùng với cơ sở biện luận như dưới đây:
Truyền miệng là một trong những cách truyền đạt thông tin lâu đời nhất (Dellarosa,
2003), và nó đã được định nghĩa theo nhiều cách Một trong những định nghĩa sớm nhất được đưa ra bởi Katz và Lazarsfeld (1966), người đã mô tả nó là sự trao đổi thông tin tiếp thị giữa người tiêu dùng theo cách mà nó đóng một vai trò cơ bản trong việc hình thành hành vi của họ và thay đổi thái độ đối với sản phẩm và dịch vụ Theo Arndt (1967) gợi ý rằng truyền miệng là một công cụ giao tiếp giữa người với người, giữa người giao tiếp và người nhận, người coi thông tin nhận được về một thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ là phi thương mại Tương tự như vậy, truyền miệng được định nghĩa là thông tin liên lạc giữa người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ hoặc công ty trong đó các nguồn được coi là độc lập với ảnh hưởng thương mại (Litvin et al., 2008) Do đó, nó được coi là một trong những nguồn thông tin có ảnh hưởng nhất về sản phẩm và dịch vụ (Lee và Youn, 2009) Chính vì vậy truyền miệng là một nhân tố quan trọng đối với quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H1: Truyền miệng có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Theo Anderson (2005) Một mối quan hệ có thái độ tích cực giữa những người về các mối quan hệ lãng mạn trực tuyến Do đó, những người thích sử dụng Internet cởi mở hơn với ý tưởng rằng các mối quan hệ giữa các cá nhân có thể được hình thành thông qua các phương tiện trực tuyến Vì người dùng Internet và những người có mối quan hệ với Internet có khả năng giữ nhiều giá trị phi quy ước hơn, cần phải hiểu cách những giá trị có niềm tin cảm thấy về hẹn hò trực tuyến Trong nghiên cứu của Katherine Bryant và Pavica Sheldon (2017) cho rằng thái độ của mọi người đối với ứng dụng hẹn hò có thể ảnh hưởng đến từ sự khuyến khích, cũng như khả năng của người đang sử dụng chúng.
H2: Thái độ có mối quan hệ với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Cảm nhận được sự thích thú được mô tả là “Mức độ mà hoạt động sử dụng một hệ thống cụ thể được coi là thú vị theo đúng nghĩa của nó, ngoài bất kỳ hậu quả nào về hiệu suất do sử dụng hệ thống” bởi các nghiên cứu về việc áp dụng Công nghệ (Davis, F D., Bagozzi, R P & Warshaw, P R., 1992) Hẹn hò trên web là một hành động có chủ đích và tự do, và khách hàng quan tâm vì họ bị thuyết phục một cách tự nhiên Trải nghiệm thường xuyên mang đến sự giải trí và thú vị, mà khách hàng đã đánh giá cao Chakraborty, D (2019).
H3: Cảm nhận về sự thích thú có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Cảm nhận về tính hữu ích là “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất đối với công việc của mình” (Davis, 1989, tr320).
Khung lý thuyết được áp dụng trong nghiên cứu này được điều chỉnh từ Azzahro và cộng sự (2018) để hiểu mối quan hệ của sự hài lòng, tính hữu ích được nhận thức và quyết định tiếp tục của người dùng ứng dụng hẹn hò.
H4: Sự hữu ích có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
Sự tin tưởng rất khó xác định mặc dù mọi khía cạnh của cuộc sống con người đều liên quan đến một số hình thức của sự tin tưởng Đó là một liên kết tích cực và quan trọng trong tình yêu và tình bạn của con người và trong việc xây dựng các mối quan hệ có ý nghĩa (En Yi Chiu và Young Hwan Pan, 2020) Trong nghiên cứu ban đầu về Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng các trang web, Van der Heijden, H.
(2003) đã đưa ra khái niệm về sự hưởng thụ theo cảm nhận Yếu tố này là mức độ hưởng thụ của người tiêu dùng được cảm nhận khi tham gia vào hoạt động sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể Teo, T S H và Lim, R Y C (1999) nhận thấy rằng sự thích thú nhận thức được có ảnh hưởng tích cực đến những người sử dụng Internet ở Singapore và trong nghiên cứu này, chúng tôi đề cập đến vấn đề hẹn hò trực tuyến Do đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết sau:
H5: Sự tin tưởng có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng các ứng dụng hẹn hò
2.4.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Căn cứ vào kết quả phân tích các mô hình lý thuyết và các nghiên cứu có liên quan được trình bày, mô hình lý thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
Trong bài nghiên cứu này có tổng cộng 6 biến, một trong số đó phụ thuộc vào 5 biến còn lại là độc lập Biến phụ thuộc của bài nghiên cứu là quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò Quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò được xây dựng trên nhiều yếu tố khác nhau và được đo lường thông qua 5 nhân tố là yếu tố truyền miệng, thái độ, sự thú vị, sự hữu ích và sự tin tưởng Trong đó, năm yếu tố này biến số độc lập trong mô hình, là yếu tố quan trọng để quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò Bài nghiên cứu sẽ đánh giá được vai trò quan trọng của những yếu tố này và cách chúng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
Trong chương này, tác giả đã trình bày các khái niệm cũng như ưu và nhược điểm của ứng dụng hẹn hò Bên cạnh đó khái niệm về quyết định sử dụng và thế hệ Gen Z cũng được tác giả miêu tả cụ thể.
Tiếp theo tác giả trình bày một số mô hình lý thuyết như thuyết hành vi có kế hoạch (TPB), mô hình lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT), lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Thông qua đó, tác giả sẽ đề xuất mô hình nghiên cứu bài bài luận.
Cuối cùng, tác giả trình bày một số công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến luận văn Trong phần này, tác giả sẽ tổng hợp, đánh giá các nghiên cứu đã được công bố trước đây về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò trên cơ sở đó mở rộng và xác định khung nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu, câu hỏi, mục tiêu và nội dung nghiên cứu.
Bước 2: Tham khảo các nghiên cứu liên quan sau đó đề xuất nghiên cứu.
Bước 3: Thiết kế nghiên cứu: xác định đối tượng, cỡ mẫu, phạm vi và mô hình nghiên cứu, xây dựng bảng câu hỏi.
Bước 4: Thu thập dữ liệu và chuẩn bị thông tin bộ dữ liệu làm cơ sở phân tích.
Bước 5: Phân tích dữ liệu, kiểm tra các giả thuyết và giải thích kết quả phân tích. Bước 6: Viết báo cáo kết luận nghiên cứu
Bảng 0-1 Thiết kế quy trình nghiên cứu
Phương pháp thu thập
3.2.1 Phương pháp thu nhập số liệu: Khảo sát
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp khảo sát là phương pháp nghiên cứu chính bởi những lý do sau: Đầu tiên, theo TL Jones, MAJ Baxter, and V Khanduja (2013): “Bảng câu hỏi là một công cụ khảo sát rất hữu ích cho phép đánh giá các quần thể lớn một cách tương đối dễ dàng Mặc dù nhận thức rộng rãi rằng các cuộc khảo sát dễ tiến hành, nhưng để mang lại kết quả có ý nghĩa, một cuộc khảo sát cần có kế hoạch sâu rộng, thời gian và nỗ lực.
Tiếp theo, Theo Mayra B.C.Maymone và cộng sự (2018): “Ưu điểm của chúng hấp dẫn người khảo sát vì chúng cho phép phát triển và quản lý nhanh các cuộc khảo sát, thu thập và phân tích dữ liệu nhanh, chi phí thấp và ít sai sót do nhập dữ liệu thủ công hơn so với bảng câu hỏi qua điện thoại hoặc qua thư.”
Cuối cùng, các cuộc khảo sát cung cấp thông tin từ tỷ lệ mắc bệnh, thái độ, hành vi, nhận thức, sự hài lòng và các thước đo chất lượng cuộc sống đến đánh giá kiến thức y tế, quản lý bệnh nhân và đánh giá các cơ sở đào tạo y tế (Asarch và cộng sự, 2009, Ponto, 2015).
Tóm lại khảo sát là phương pháp phù hợp nhất để thu thập các thông tin dữ liệu cần thiết cho quá trình phân tích này.
Theo Hamed Taherdoost (2016) để trả lời các câu hỏi nghiên cứu, chắc chắn nhà nghiên cứu phải có khả năng thu thập dữ liệu từ tất cả các trường hợp Vì vậy, cần phải chọn một mẫu Toàn bộ tập hợp các trường hợp từ mẫu nhà nghiên cứu được rút ra được gọi là tổng thể Do các nhà nghiên cứu không có thời gian cũng như nguồn lực để phân tích toàn bộ dân số nên họ áp dụng kỹ thuật lấy mẫu để giảm số trường hợp. Đối với khảo sát trực tuyến của tác giả, đối tượng khảo sát là thế hệ Gen Z (sinh từ năm 1997 đến 2012) vì đây là những người được tiếp xúc với công nghệ và Internet từ sớm.
3.2.3 Thu nhập dữ liệu chính
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng dữ liệu sơ cấp là nguồn thu nhập dữ liệu chính Dữ liệu sơ cấp là nguồn thông tin được thu thập từ chính kinh nghiệm của tác giả cho mục tiêu nghiên cứu rõ ràng, sử dụng các phương pháp như điều tra, phỏng vấn và thực nghiệm Tác giả sẽ xây dựng một bảng câu hỏi thu thập thông tin dữ liệu về thái độ và quyết định của người dùng Việt Nam về việc sử dụng ứng dụng hẹn hò.
So với dữ liệu thứ cấp, dữ liệu sơ cấp có liên quan và chuẩn xác hơn trong việc đo lường cho bài nghiên cứu vì nó bao hàm những ý kiến trực tiếp của người tham gia. Để thu nhập dữ liệu ban đầu sử dụng cho việc điều tra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh sẽ gồm những bước sau đây: Đầu tiên tác giả xác định các mẫu và mục để tạo bảng câu hỏi, Google Biểu mẫu sẽ là công cụ chính để tạo bảng khảo sát trực tuyến Sau khi gửi bảng câu hỏi đến mọi người để khảo sát, số lượng người tham gia khảo sát là 348 người Sau khi hoàn thành khảo sát, các câu trả lời sẽ được tổng hợp trong GoogleBiểu mẫu dưới hình thức biểu đồ và excel Cuối cùng có khoảng 340 phiếu khảo sát hợp lệ sau khi đã làm sạch các dữ liệu xấu.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập được kết quả từ khảo sát và loại bỏ những câu trả lời không đạt yêu cầu, tác giả sẽ tiến hành mã hóa và nhập số liệu và sẽ dùng phần mềm SPSS để tiến hành xử lý dữ liệu Số liệu của nghiên cứu sẽ được phân tích thông qua các bước sau: Thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy đa biến, kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu.
Theo Duy Sang (2021): “Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là các phương pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu, một mẫu nghiên cứu dưới dạng số hay biểu đồ trực quan Các công cụ số dùng để mô tả thường dùng nhất là trung bình cộng và độ lệch chuẩn Các công cụ trực quan thường dùng nhất là các biểu đồ.” Trong bài nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng các công cụ thống kê như thống kê tần số và thống kê trung bình để xử lý dữ liệu.
3.3.2 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Tác giả sẽ thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua kiểm địnhCronbach’s Alpha cho từng nhóm nhân tố Mục đích của quá trình này cho biết các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố Giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) Nhờ vào đó có thể loại những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2008), hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng được Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng có thể cân nhắc sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu mới Thang đó có thể sử dụng được phải có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) từ 0.3 trở lên (Hair và cộng sự, 2010).
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Tác giả sẽ tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA cho toàn bộ các biến quan sát với phép quay góc Varimax, eigenvalue >1.0 để tìm ra nhân tố đại diện cho các biến. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Varimax cho phép xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố Theo Hair và cộng sự (2010), các tiêu chuẩn khi phân tích EFA bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser–Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phù hợp để phân tích nhân tố khám phá.
Những biến quan sát có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.3 mới được giữ lại, những biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi mô hình. Phương sai trích Total Varicance Explained > 50%
Hệ số Eigenvalue: hệ số này phải có giá trị lớn hơn 1 để các nhân tố có ý nghĩa trong việc giải thích phương sai, mức độ biến thiên tổng hợp.
3.3.4 Phân tích tương quan Pearson
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá EFA, các thang đo đạt yêu cầu sẽ được mã hóa để thực hiện phân tích tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố Theo Hoàng Trọng và Chu NguyễnMộng Ngọc (2008), nếu hệ số tương quan giữa các biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ chúng có quan hệ với nhau và có thể phù hợp để phân tích hồi quy tuyến tính.Giá trị tuyệt đối của r cho ta biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính Giá trị tuyệt đối của r càng gần 1 thì hai biến có mối tương quan chặt chẽ và ngược lại.
3.3.5 Phân tích hồi quy đa biến
Theo Trần Nhật Tân (2019): “Phân tích hồi quy đa biến để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Các nghiên cứu thường sử dụng hệ số R 2 (R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu R 2 là hệ số đo lường tỷ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập R 2 càng gần 1 thì mô hình xây dựng càng phù hợp và ngược lại càng gần 0 thì càng không phù hợp Độ lớn của phần dư (sai số) được chuẩn hóa, các phần dư chuẩn hóa có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.”
Hệ số Durbin – Watson (d) được dùng để thực hiện kiểm tra tương quan chuỗi bậc nhất (bậc nhất ở đây có ý nghĩa là theo thời gian, thời điểm t và thời điểm t-1 Giá trị thống kê Durbin – Watson (d) dao động trong khoảng từ 0 đến 4.
Tự tương quan âm nếu 3< d < 4
Tự tương quan dương nếu 0 < d < 1
Không có tự tương quan nếu 1 < d < 3 Hệ số VIF (Variance Inflation Factor) được gọi là “hệ số phóng đại phương sai” Hệ số xác định giả thuyết tồn tại sự tương quan hoàn toàn giữa các biến độc lập (đa cộng tuyến) Nếu VIF > 2 thì có dấu hiệu đa cộng tuyến. Nếu VIF < 2: không bị đa cộng tuyến.
3.3.6 Kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu
3.3.6.1 Kiểm định sự khác biệt trung bình Independent Sample
Theo Trần Nhật Tân (2019): “Kiểm định sự khác biệt giữa 2 biến quan sát và biến phụ thuộc bằng kiểm định trung bình 2 mẫu độc lập (Independent–samples T–test) Nếu giá trị Sig trong kiểm định < 0,05 thì sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai không bằng nhau (Equal variances not assumed) Nếu giá trị Sig trong kiểm định > 0,05 thì sử dụng kết quả kiểm định t ở phần giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed).” Trong nghiên cứu, kiểm định sự khác biệt trung bình Independent Sample T – Test được sử dụng khi so sánh trung bình một biến định lượng giữa hai nhóm đối tượng người trả lời khác nhau.
3.3.6.2 Kiểm định sự khác biệt trung bình One - Way ANOVA
Kiểm định sự khác biệt trung bình One – Way ANOVA là thử nghiệm thống kê so sánh phương sai một nhóm có nghĩa Có nghĩa là trong một mẫu chỉ xem xét một yếu tố hoặc 1 biến độc lập Phương pháp này có thể so sánh ba hoặc nhiều hơn ba nhóm phân loại để xác định sự khác biệt giữa chúng Để so sánh trung bình của các tổng thể tác giả sẽ sử dụng phương pháp kiểm định sự khác biệt trung bình One - Way ANOVA để xác định sự khác nhau về quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò giữa các nhóm nhân tố khác nhau Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), các điều kiện khi phân tích ANOVA:
Kiểm định Levene: Ho: “Phương sai bằng nhau”, nếu Sig = 0.05 thì phương sai giữa các nhóm khác nhau là như nhau nên có thể sử dụng kết quả phân tích ANOVA.
Kiểm định ANOVA: Nếu Sig >0.5 thì chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm Nếu Sig 0.7) Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Như vậy, các biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.Thành phần thang đo thái độ, bao gồm 5 biến quan sát ( từ TD1 đến TD5) có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0.835 (>0.7) Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Như vậy, các biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo sự thú vị, bao gồm 3 biến quan sát ( từ TV1 đến TV5) có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0.785 (>0.7) Về phía hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Như vậy, các biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo sự tin tưởng, bao gồm 5 biến quan sát ( từ TT1 đến TT5) có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao 0.823 (>0.7) Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Do đó, các biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo sự hữu ích, bao gồm 4 biến quan sát ( từ HI1 đến HI5) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.818 (>0.7) Ngoài ra, hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Như vậy, 4 biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Thành phần thang đo quyết định sử dụng, bao gồm 4 biến quan sát (từ QDSD1 đếnQDSD4) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.786 (>0.7) Mặc khác, hệ số tương quan giữa biến – tổng của các biến quan sát đều lớn hơn tiêu chuẩn cho phép (>0.3) Như vậy, các biến đo lường này đều có đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá Exploraroty Factor Analysis EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố biến độc lập
Tác giả sẽ đưa vào 21 biến quan sát sau khi đã loại bớt những biến quan sát không đạt yêu cầu với phép trích Principle Component, sử dụng phép xoay Varimax, sử dụng phương pháp kiểm định KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) và Bartllet để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát.
Bảng 1-3: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s của các biến
Yếu tố cần đánh giá Kết quả So sánh
Gía trị Sig trong kiểm định Bartllet’s
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Bảng 1-4: Kết quả phân tích nhân tố của các biến độc lập
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Bảng 1-5 Kết quả phân tích biến độc lập EFA
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings Total % ofVariance Cumulative % Total % ofVariance Cumulative % Total % ofVariance Cumulative %
Extraction Method: Principal Component Analysis 00
Kết quả chạy nhân tố khám phá EFA có kết quả khá tốt với giá trị KMO = 0.872 > 0.5, sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05, như vậy phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp Gía trị Eigenvalue là 1.238 với tổng phương sai tích lũy là 63.426% Kết quả ma trận xoay cho thấy, tất cả hệ số tải đều lớn hơn 0.5 và không còn xuất hiện biến xấu Kết luận lại, phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập được thực hiện lại bốn lần Lần thứ nhất 21 biến quan sát được đưa vào phân tích và có một biến quan sát không đạt yêu cầu là HI3 được loại bỏ và tiến hành phân tích lại Lần thứ 2 đưa vào phân tích 20 biến quan sát và loại được TD5 là biến quan sát không đạt yêu cầu Lần thứ 3 số lượng biến quan sát còn lại là 19 được đưa vào phân tích và loại ra biến quan sát TT5 không đạt được yêu cầu Lần phân tích thứ tư (cuối cùng) sau khi phân tích đạt được 18 biến quan sát hội tụ và phân biệt thành 5 nhân tố.
4.3.2 Phân tích nhân tố biến phụ thuộc Bảng 1-6: Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến phụ thuộc
Kiểm định Barlett’s Approx Chi–Square 361.556
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích SPSS được trình bày trong bảng 1-5 chỉ ra rằng chỉ số KMO = 0.792
>0.5 chứng tỏ phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Ngoài ra, kiểm định Barlett’s là 361.556 với mức ý nghĩa Sig = 0.000 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất Ngoài ra tổng phương sai trích = 60.987% đạt điều kiện >50% chứng tỏ rằng 60.987% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhóm nhân tố (QDSD1, QDSD2, QDSD3, QDSD4).
Bảng 1-8: Kết quả phân tích nhân tố biến phụ thuộc
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích tương quan Pearson
Bảng 1-9: Ma trận hệ số tương quan Pearson
QDSD YTTM TD TV TT HI
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Bảng
1-8 ma trận hệ số tương quan Pearson cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (QDSD) với các biến độc lập ( YTTM, TD, TV, TT, HI) đều có ý nghĩa thống kê vì Sig nhỏ hơn0.05 Hơn nữa, độ lớn của các hệ số tương quan đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến Kết luận lại có thể dùng các thống kê khác để kiểm định mối quan hệ giữa các biến.
Kết quả phân tích hồi quy đa biến
Bảng 1-10: Mô tả kết quả phân tích hồi quy
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Std Error ước tính Durbin – Warson
1 0.786 a 0.618 0.612 0.40455 2.146 a Hằng số: HI, TV, YTTM, TT, TD b Biến phụ thuộc: QDSD
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu ta sử dụng hệ số R 2 hiệu chỉnh, kết quả R 2 hiệu chỉnh là 61.2% nhỏ hơn R 2 là 61.8% Điều này cho thấy mô hình hồi quy đa biến này phù hợp với tập dữ liệu mẫu ở mức 61.2%, tức là các biến độc lập giải thích được 61.2% biến thiên của quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò
(QDSD), còn lại 38.8% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên Ngoài ra giá trịDurbin – Warson dùng để đánh giá hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất với giá trị là
2.146 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên kết quả này không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Mô hình Tổng các bình phương
Df Trung bình bình phương
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Kết quả nhận được từ bảng ANOVA cho thấy Sig kiểm định F là 0.000 < 0.05 tức tác giả có thể kết luận rằng mô hình hồi quy thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra kết quả nghiên cứu.
Bảng 1-12: Mô tả kết quả phân tích hồi quy Mô hình
Hệ số Beta chưa chuẩn hóa
Hệ số Beta chuẩn hóa t Sig Thống kê đa cộng tuyến
B Std.Error Beta Toleranc e VIF
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các nhân tố yếu tố truyền miệng (YTTM), thái độ(TD), sự thú vị (TV), sự tin tưởng (TT), sự hữu ích (HI) đều có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 nên có thể khẳng định các nhân tố này đều có ý nghĩa thống kê, đều tác động lên lên biến phụ thuộc quyết định sử dụng (QDSD) Mặc khác, hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2 vì vậy dữ liệu không vi phạm giả định đa cộng tuyến.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05 và giá trị Beta lớn hơn 0.000 vậy nên các giả thuyết YTTM, TD, TV, TT, HI đều được chấp nhận với mức ý nghĩa là 0.000 được thể hiện dưới bảng sau:
Bảng 1-13: Bảng kết luận các giả thuyết
Gía trị Giải thích Sig Kết luận
H1 Yếu tố truyền miệng (YTTM) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H2 Thái độ (TD) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H3 Sự thú vị (TV) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H4 Sự tin tưởng (TT) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
H5 Sự hữu ích (HI) có tác động (+) lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Phương trình hồi quy đa biến
QDSD = 0.274*YTTM + 0.266*TD + 0.245*TV + 0.146*TT + 0.180*HI + α
Từ phương trình hồi quy đa biến, tác giả thấy rằng ý nghĩa của các biến độc lập dẫn đến sự biến thiên lên quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò như sau:
Trong trường hợp các nhân tố khác không đổi, “yếu tố truyền miệng” tăng thêm một đơn vị thì quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.274 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa
Trong trường hợp các nhân tố khác không đổi, “thái độ” tăng thêm một đơn vị thì quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.266 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa = 0.266).
Trong trường hợp các nhân tố khác không đổi, “sự thú vị” tăng thêm một đơn vị thì quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.245 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa = 0.245).
Trong trường hợp các nhân tố khác không đổi, “sự tin tưởng” tăng thêm một đơn vị thì quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.146 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa 0.146).
Trong trường hợp các nhân tố khác không đổi, “sự hữu ích” tăng thêm một đơn vị thì quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò tăng thêm 0.180 đơn vị (Hệ số Beta chuẩn hóa = 0.180).
Kiểm định giả thuyết của mô hình hồi quy tuyến tính
Hình 4: Biểu đồ tần suất phần dư chuẩn hóa Histogram
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Đối với biểu đồ tần suất phần dư chuẩn hóa Histogram như trên, giá trị trung bình Mean -2.12E – 15 = -2.12*10 -15 = 0.000 gần bằng 0 và có độ lệch chuẩn Std là 0.993 gần bằng
1 Như vậy có thể kết luận rằng phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 5: Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Biểu đồ P-P Plot cho thấy các điểm dữ liệu phần dư tập trung khá sát với đường chéo Kết luận lại phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Hình 6: Biểu đồ Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Biểu đồ phân tán Scatter Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính cho phần dư hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa Như vậy kết quả cho thấy rằng phần dư chuẩn hóa phân bố tập trung xung quanh đường tung độ 0, do vậy giả định quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.
Kết quả kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu
Bảng 1-14: Thử nghiệm mẫu độc lập
Levene's kiểm tra về sự bình đẳng của các phương sai
T-Test kiểm tra sự bằng nhau
Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt Thấp hơn Phía trên d) QDSD Các phương sai bằng nhau được giả định
Các phương sai bằng nhau không được giả định
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Gía trị Sig T-Test là 0.357 lớn hơn 0.05 nên tác giả có thể kết luận không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng của những đáp viên có giới tính khác.
4.6.2 Loại ứng dụng hẹn hò
Bảng 1-15 Kiểm tra đồng nhất của các phương sai
Thống kê Levene Df1 Df2 Sig.
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích Kết quả kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig = 0.008 < 0,05 nên giả thuyết phương sai đồng nhất giữa các nhóm giá trị biến định tính đã bị vi phạm Nghĩa là phương sai giữa các giới tính là không bằng nhau Tác giả không thể sử dụng bảng ANOVA mà sẽ đi vào kiểm định Welch cho trường hợp vi phạm giả định phương sai đồng nhất.
Bảng 1-16 Kiểm tra tính bình đẳng của các phương sai
Thống kê a Df1 Df2 Sig.
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả Sig kiểm định Welch là 0.882 > 0.05 nên có thể kết luận không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò của các ứng dụng hẹn hò khác nhau.
Bảng 1-17 : Phân tích sâu Post Hoc Test của ANOVA ứng dụng hẹn hò thường sử dụng
Std.Error Sig Độ tin cậy 95%
Nguồn: Tác giả điều tra và phân tích
Kết quả phân tích sâu Post Hoc Tests của ANOVA về ứng dụng hẹn hò thường sử dụng, giá trị Sig của các nhóm ứng dụng Tinder, Bumble, Facebook Dating và các ứng dụng khác đều lớn hơn 0.05 nghĩa là không có sự khác biệt hài lòng giữa các ứng dụng hẹn hò thường xuyên sử dụng Tinder, Bumble, Facebook Dating và các ứng dụng khác.
THẢO LUẬN CHUNG VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Nhìn chung, thông tin dữ liệu sau khi được thu thập được đã kiểm tra, làm sạch bằng phần mềm Microsoft Excel Sau đó các dữ liệu đã được mã hóa sẽ được đưa vào phần mềmSPSS tiến hành phân tích Kết quả chỉ ra tác động của từng nhân tố quyết định đến việc sử dụng ứng dụng hẹn hò của độ tuổi Gen Z tại Thành Phố Hồ Chí Minh Trước tiên, kết quả chạy thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha đều đạt yêu cầu dữ liệu tốt Về mặt kết quả phân tích nhân tố khám phá, sau khi chạy lại và loại bỏ các biến quan sát xấu cũng đã thu về được kết quả phù hợp để tiến hành thực hiện các nghiên cứu tiếp theo Thông qua kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy yếu tố truyền miệng là nhân tố có tác động tích cực nhất đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò, tiếp theo là thái độ, sự thú vị, sự tin tưởng và sự hữu ích Kết quả kiểm định khác biệt đặc điểm mẫu cũng thể hiện sự phù hợp của dữ liệu.
Trong chương 4 tác giả đã thực hiện phân tích kết quả nghiên cứu bao gồm thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập và biến phụ thuộc, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy đa biến, kiểm định sự khác biệt đặc điểm mẫu Kết quả phân tích hồi quy 5 nhân tố “yếu tố truyền miệng”, “thái độ”, “sự thú vị”, “sự tin tưởng” và “sự hữu ích” đều có ảnh hưởng đến “quyết định sử dụng” ứng dụng hẹn hò Trong đó nhân tố “yếu tố truyền miệng” là nhân tố tác động mạnh nhất đến quyết định sử dụng ứng dụng hẹn hò.
Bên cạnh đó chương 4 đã trình bày các kiểm định khác biệt dẫn đến “quyết định sử dụng” ứng dụng hẹn hò Kết luận rằng không có sự khác biệt trong “quyết định sử dụng” giữa các ứng dụng hẹn hò khác nhau.
