Chatbots là một loại công nghệ đã có từ rất lâu. “Chatbot” là một chương trình tác nhân trò chuyện tự động với giao diện người dùng cho phép con người nói chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên (Adamopoulou Moussiades, 2020). Nó giao tiếp bằng ngôn ngữ của con người thông qua văn bản hoặc giao tiếp bằng âm thanh với mọi người hoặc các Chatbot khác bằng cách sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLPNatural Language Processing) và phân tích tình cảm (Khanna và cộng sự, 2015).
GIỚI THIỆU
Lý do chọn đề tài
Chatbots là một loại công nghệ đã có từ rất lâu “Chatbot” là một chương trình tác nhân trò chuyện tự động với giao diện người dùng cho phép con người nói chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên (Adamopoulou & Moussiades, 2020) Nó giao tiếp bằng ngôn ngữ của con người thông qua văn bản hoặc giao tiếp bằng âm thanh với mọi người hoặc các Chatbot khác bằng cách sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP-Natural Language Processing) và phân tích tình cảm (Khanna và cộng sự, 2015) Chatbots có lợi theo nhiều cách khác nhau, bên cạnh khả năng giả mạo cuộc trò chuyện giữa người với người mang tính giải trí trong các lĩnh vực giáo dục, kinh doanh, y tế và giải trí TMĐT (Shawar & Atwell, 2007) Tìm kiếm nội dung tĩnh trong danh sách câu hỏi thường gặp (FAQ) ít thân thiện và thú vị hơn so với sử dụng Chatbot Khi giao tiếp với Chatbot, chúng cung cấp cho người dùng sự trợ giúp thuận tiện và hiệu quả cũng như nhiều phản hồi hấp dẫn hơn (Brandtzaeg & Fứlstad, 2017) Những tiến bộ về trớ tuệ nhõn tạo (AI) cải thiện khả năng của Chatbot giống với các tác nhân của con người trong giao tiếp Mặt khác, giao tiếp giữa con người với Chatbot khác với cuộc trò chuyện giữa con người với con người về nội dung và chất lượng Một cuộc thảo luận giữa con người và Chatbot có thể mất nhiều thời gian Mọi người thường sử dụng ngôn ngữ ngắn gọn với vốn từ vựng hạn chế, nếu không muốn nói là ngôn ngữ xúc phạm hoàn toàn (Hill và cộng sự, 2015) Tùy thuộc vào việc đối tác trò chuyện có tiết lộ thông tin hay không, các tương tác giữa con người và Chatbot sẽ thay đổi Chatbots có năng suất cao hơn gấp bốn lần so với những nhân viên bán hàng thiếu kinh nghiệm và khả năng của họ sánh ngang với những nhân viên mua hàng tiêu dùng chuyên nghiệp (Luo và cộng sự, 2019).
Bất chấp sự phổ biến hiện nay của Chatbot, bất kỳ ai cũng không biết con người giao tiếp với Chatbot như thế nào, đặc biệt là từ quan điểm ngôn ngữ Chatbot đã tập trung vào việc phát triển hoặc cải thiện khả năng diễn giải và phản hồi có ý nghĩa đối với ngôn ngữ của con người và xem xét khả năng phản ứng chính xác của Chatbot khi đối mặt với các tính năng giao tiếp qua trung gian máy tính (CMC) tiêu chuẩn như chữ viết tắt và cách phát biểu chồng chéo của nhiều người nói (Hill et al., 2015).
ChatGPT được hiểu là hệ thống Chatbot trí tuệ nhân tạo được tạo ra dựa trên khoa học công nghệ GPT-3 Đây là một mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tạo văn bản giống như đang trò chuyện với người thật chỉ với những từ khóa cơ bản Nó sẽ có phần mô phỏng hơi giống với những cuộc trò chuyện tự động với khách hàng nhưng được ứng dụng công nghệ AI hiện đại Điều này giúp mang đến cho người dùng những trải nghiệm trò chuyện, tìm kiếm thông tin trở nên thú vị hơn Hệ thống chương trình này có thể giúp bạn trả lời câu hỏi ở nhiều khía cạnh và lĩnh vực khác nhau, hỗ trợ bạn viết code, viết email, học tập và làm việc ChatGPT hỗ trợ bạn tương tác với điện thoại, máy tính tốt hơn và thậm chí là có thể thay thế con người làm việc trong một số yêu cầu nhất định Kể từ khi được tung ra thị trường, công cụ này đã khiến nhiều người không khỏi ngạc nhiên về mức độ thông minh và nhạy bén của nó Những tác vụ trước kia khiến bạn mất nhiều thời gian tìm kiếm trên Google giờ đây ChatGPT sẽ giúp bạn đưa ra câu trả lời trong vòng vài giây Đây được xem là mối nguy lớn có thể thay thế Google trong tương lai. Tuy nhiên nó vẫn còn nhược điểm khá lớn đó là độ chính xác trên thực tế không đồng đều.
ChatGPT là sản phẩm của công ty trí tuệ nhân tạo OpenAI có trụ sở nằm tại San Francisco, được cho ra mắt công cụ này vào ngày 30/11/2022 Nó được tạo nên từ hệ thống kho dữ liệu vô cùng khổng lồ với nguồn thông tin lấy từ internet Trong đó có cả website Reddit - một nơi lưu trữ đa dạng các thông tin trên toàn thế giới và các cuộc tranh luận về nhiều chủ đề khác nhau Từ đó, giúp công cụ này có thể mô phỏng được các đoạn đối thoại cũng như biết được cách giao tiếp với con người Thêm vào đó, việc đào tạo và phát triển ChatGPT dựa vào cách sử dụng những phản hồi của người dùng Nhờ vậy, trí tuệ nhân tạo sẽ dễ dàng xác định được mong muốn của mỗi người khi đặt câu hỏi.
Do là sản phẩm ChatGPT mới ra đưa vào ứng dụng rộng rãi nên việc tin tưởng và sử dụng ChatGPT và các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT rất quan trọng đối với Chatbot Xuất phát từ lý do trên em quyết định chọn đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng Chatbot: Trường hợp ChatGPT” làm đề tài nghiên cứu cho khóa luận tốt nghiệp của em.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung nhằm xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT Đề xuất một số kiến nghị giúp gia tăng hơn nữa lượng khách hàng sử dụng ChatGPT trong tương lai.
Khóa luận cần đạt được 3 mục tiêu cụ thể sau:
(1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT.
(2) Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc sử dụng ChatGPT
(3) Đề xuất một số kiến nghị giúp gia tăng hơn nữa lượng khách hàng sử dụngChatGPT trong tương lai
Câu hỏi nghiên cứu
Khóa luận cần trả lời được 3 câu hỏi sau để giải quyết được 3 mục tiêu cụ thể:
(1) Những yếu tố nào ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT.
(2) Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc sử dụng ChatGPT như thế nào?
(3) Kiến nghị giúp gia tăng hơn nữa lượng khách hàng sử dụng ChatGPT trong tương lai như thế nào?
Đối tượng, phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT. Đối tượng khảo sát: Người dân sinh sống trên địa bàn TP HCM hiện đã và đang sử dụng ChatGPT.
Không gian nghiên cứu: Tại TP HCM
Thời gian khảo sát: Từ tháng 03/2023-05/2023.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu kết hợp phương pháp định tính và định lượng, trong đó:
Nghiên cứu định tính được thực hiện qua việc trình bày lý thuyết, khái niệm, lý thuyết nền, nghiên cứu liên quan làm cơ sở xây dựng mô hình nghiên cứu của khóa luận.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm kiểm định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến việc sử dụng ChatGPT qua việc kiểm tra độ tin cậy thang đo
CA, EFA, kiểm định giả thuyết, mô hình nghiên cứu thông qua việc xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS 23.0.
Ý nghĩa nghiên cứu
Đề tài có ý nghĩa thực tiễn cao đối với các nhà quản lý ChatGPT nói riêng vàChatbot nói chung trong việc hoàn thiện và phát triển sản phẩm ChatGPT hơn nữa nhằm gia tăng quyết định sử dụng sản phẩm của ChatGPT trong giai đoạn công nghệ số đang phát triển mạnh mẽ như hiện nay.
Kết cấu của khóa luận
Khóa luận chia thành 5 chương có nội dung như sau:
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Kết luận và kiến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Một số khái niệm
Theo Jia (2003), Chatbot là một “hệ thống hội thoại trực tuyến giữa con người và máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên” Chatbot là một trong những ứng dụng cơ bản và phổ biến nhất về tương tác giữa người và máy tính thông minh (Bansal & Khan, 2018) Nó là một chương trình máy tính có khả năng phản hồi giống như một thực thể thông minh khi trò chuyện thông qua văn bản hoặc giọng nói và hiểu một hoặc nhiều ngôn ngữ của con người bằng “xử lý ngôn ngữ tự nhiên” (NLP) (Khanna et al., 2015) Trong từ điển Lexico, Chatbot được định nghĩa là “Một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng, đặc biệt là qua Internet” (Adamopoulou & Moussiades, 2020) Chatbot còn có thể được gọi bằng các thuật ngữ khác như bot thông minh, trợ lý kỹ thuật số hoặc thực thể trò chuyện nhân tạo Nói tóm lại, Chatbot là trợ lý ảo giúp khách hàng giao dịch hoặc giải quyết vấn đề.
Chatbot thường được triển khai trong các ứng dụng di động hoặc phương tiện truyền thông xã hội của nhiều công ty dịch vụ tài chính, nhằm thực hiện những tác vụ đơn giản như cung cấp thông tin, cảnh báo về số dư cho khách hàng hoặc trả lời các câu hỏi đơn giản Tuy nhiên, theo xu thế, Chatbot đang ngày càng hướng tới việc đưa ra lời khuyên và thúc đẩy khách hàng hành động Ngoài việc hỗ trợ khách hàng trong việc đưa ra các quyết định tài chính, các tổ chức tài chính có thể sử dụng Chatbot để thu thập thông tin về khách hàng dựa trên các tương tác với Chatbot Tóm lại, chức năng cốt lõi của Chatbot là nhận dạng, diễn giải và gửi phản hồi cho con người dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa máy học và NLP, thông một số bước của quy trình xử lý ngôn ngữ như: (1) Nhận dạng ngôn ngữ; (2) Dịch máy giữa ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ lập trình có liên quan; (3) Nhận biết các lỗi chính tả, trọng âm, và tiếng lóng; (4) Phát hiện thư rác, tiếng ồn hoặc các chỉ số khác về cuộc trò chuyện không hiệu quả hoặc vô nghĩa; (5) Trích xuất dữ liệu từ thông tin văn bản hoặc giọng nói của người dùng; (6) Phân tích và phân loại dữ liệu thu được từ người dùng; (7) Tạo phản hồi; (8) Và một số bước khác.
ChatGPT (viết tắt của Chat Generative Pre-training Transformer) là một Chatbot được điều khiển bởi công nghệ AI do Công ty OpenAI phát triển Công cụ này được ra mắt công chúng lần đầu vào tháng 11 năm 2022 ChatGPT được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ có tên là GPT-3.5.
Công cụ xử lý ngôn ngữ này có một khả năng đáng chú ý là tương tác ở dạng đối thoại đàm thoại và đưa ra những phản hồi có vẻ giống con người một cách đáng ngạc nhiên Mô hình ngôn ngữ này có thể trả lời các câu hỏi, hỗ trợ người dùng thực hiện các tác vụ như soạn email, viết luận, ngôn ngữ lập trình và viết content Việc sử dụng Chat GPT hiện được cung cấp miễn phí cho người dùng vì nó đang trong giai đoạn nghiên cứu và thu thập phản hồi từ khách hàng.
ChatGPT được tạo bởi công ty trí tuệ nhân tạo OpenAI có trụ sở tại San Francisco.Công ty đã ra mắt ChatGPT vào ngày 30 tháng 11 năm 2022 Nếu tên của công ty có vẻ quen thuộc, thì đó là vì OpenAI cũng chịu trách nhiệm tạo DALL•E – một mô hình tạo tác phẩm nghệ thuật AI phổ biến và Whisper – một hệ thống nhận dạng giọng nói tự động Chủ nhân của “siêu trí tuệ AI” chính là CEO của OpenAI – ông Sam Altman là người đồng sáng lập và phát triển ChatGPT Sau đó, Microsoft là đối tác và nhà đầu tư với số tiền 1 tỷ đô la Họ đã cùng nhau phát triển Nền tảng Azure AI.
Lý thuyết nền
2.2.1 Lý thuyết hành vi hợp lý
Trên thực tế có khá nhiều nhà nghiên cứu đã đưa ra những định nghĩa có liên quan và tiến hành nhận định hành vi, vào cuối những năm 60 của thế kỷ XX thì Ajzen và Fishbein đã tạo ra mô hình TRA, qua tới thập niên 70 nó đã được đổi mới hơn Đây được xem như lý thuyết trọng tâm có liên quan tới hành vi Nội dung của thuyết TRA đã tạo ra
02 nhân tố đó là: Thái độ và chuẩn chủ quan giúp nhận biết HVTD của KH Dưới đây sẽ trình bày cấu tạo của TRA tại Hình 2.1.
Hình 2.1 Thuyết hành động hợp lý (TRA)
2.2.2 Lý thuyết hành vi dự định
“Thuyết hành vi dự định (TPB) (Ajzen, 1991), được phát triển từ lý thuyết hành động hợp lý (TRA; Ajzen & Fishbein, 1975), giả định rằng một hành vi có thể được dự báo hoặc giải thích bởi các xu hướng hành vi để thực hiện hành vi đó Các xu hướng hành vi được giả sử bao gồm các nhân tố động cơ mà ảnh hưởng đến hành vi, và được định nghĩa như là mức độ nổ lực mà mọi người cố gắng để thực hiện hành vi đó” (Ajzen, 1991).
Theo Ajen (1991), hành vi: “bao gồm các yếu tố động cơ có ảnh hưởng đến hành vi của mỗi cá nhân, các yếu tố này cho thấy mức độ sẵn sàng hoặc nỗ lực mà mỗi cá nhân bỏ ra để thực hiện hành vi” Ajen (2002) định nghĩa: “Hành vi là hành động của con người được cân nhắc ba yếu tố thái độ, chuẩn mực chủ quan, nhận thức sự kiểm soát Các niềm tin này càng mạnh thì hành vi hành động của con người càng lớn” Trong đó Định nghĩa về AB - Thái độ (Attitude Toward Behavior) đó là tình cảm mang hướng tích cực hoặc tiêu cực của cá nhân chịu tác động từ những nhân tố tâm lý cũng như một số vấn đề đang đối mặt
Nhân tố SN - Chuẩn mực chủ quan (Subjective Norm) hoặc cảm nhận về tác động của XH được hiểu là “cảm nhận về những áp lực XH lên việc thực hiện hay không thực
Niềm tin đối với sản phẩm
Niềm tin về những người liên quan
Làm theo mong muốn của những người ảnh hưởng
Hành vi Hành vi thực sự hiện hành vi” Đây được xem như tác động từ những người có vai trò chính, gần gũy nhất có thể tác động tới cá nhân khi thực hiện hành vi (THHV) Vai trò chính của PCB - Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavior Control) thể hiện hành động dễ dàng hay khó khăn khi THHV, lúc đó nó đã bị giám sát, kìm hãm hay không PCB được xem như yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất tới việc THHV, nói một cách chính xác hơn thì PCB đưa ra dự báo về hành vi.
Mặt khác, những kỳ vọng có liên quan tới thái độ với 1 hành vi có sẵn hay kỳ vọng vào KQ từ việc THHV; kỳ vọng về chuẩn chủ quan được xem như nhận thức của người quan trọng, điểm khác ở đây là đồng ý hay không đồng ý THHV; kỳ vọng về nhận thức kiểm soát hành vi có mối liên kết với một số cơ hội tốt hay cản trở hành vi Do đó, khi thay đổi kỳ vọng có thể làm cho hành vi thay đổi theo Theo TPB thì hành vi của những cá nhân được thực hiện bởi hành vi, khi đó hành vi cũng bị ảnh hưởng từ yếu tố thái độ và tiêu chuẩn chủ quan Tuy nhiên TPB lại không giống với TRA về việc hành vi bị ảnh hưởng từ yếu tố PCB.
Theo Ajzen (1991), thì TPB được hình thành từ giới hạn của hành vi khi đó con người không bị giám sát nhiều Yếu tố đứng thứ 03 theo Ajzen nhận định là đã tác động tới hành vi của con người đó chính PCB Nó cho thấy công tác thuận lợi hay khó khăn khi THHV và điều đó có chịu sự giám sát hay hạn chế không (Ajzen, 1991) Dưới đây là mô hình của TPB được thể hiện trong Hình 2.2.
Hình 2.2 Thuyết hành vi dự định (TPB)
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ
Thái độ Chuẩn chủ quan
Thời điểm năm 1991 thì Davis đã tạo ra mô hình TAM (Technology Acceptance Model) liên quan tới sự liên kết và tác động của một số nhân tố như PEU (nhận thức tính dễ sử dụng), sự hữu ích đến thái độ, điều này đã tác động tới hành vi và hành vi trong quá trình công nhận CNTT của người dùng, hành vi giống như cơ sở chính đưa tới hành vi sử dụng công nghệ có trong TAM Từ nhận định trong nghiên cứu của Zhang và ctg (2012) đã cho thấy hành vi sử dụng là định nghĩa chính của nghiên cứu HVTD, đồng thời cũng là nhân tố chủ yếu dẫn tới HVTD trong thực tế Một số nghiên cứu đã được kiểm chứng qua kết quả nghiên cứu của rất nhiều tác giả và ở một số lĩnh vực khác nhau. Ý nghĩa của mô hình TAM đó là trở thành công cụ cần thiết trong công tác lý giải về hành vi chấp nhận một sản phẩm mới Theo Legris và cộng sự (2003, lấy từ Teo, T.,
Su Luan, W., & Sing, C.C., 2008), mô hình TAM đưa ra được dự đoán có khoảng 40% việc dùng tới một hệ thống mới Nội dung của TAM được mô hình hóa và trình bày ở Hình 2.3.
Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ
Với, PU - Nhận thức sự hữu ích (Perceived Usefulness) được biết tới như mức độ của mỗi cá nhân khi vào việc nếu dùng một hệ thống đặc trưng sẽ đưa KQ thực hiện đi lên (Davis, 1991) Còn PEU - Nhận thức tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use) thực chất là mức độ mà cá nhân tin rằng nếu dùng tới một hệ thống chính sẽ không cần phải cố gắng (Davis, 1991).
Khi Davis (1991) đưa ra mô hình TRA thì đã nhận được sự chấp nhận đây là một mô hình có độ tin cậy và mạnh tại quá trình mô hình hóa việc chấp nhận CNTT của người dùng Theo đó thì, TAM hiện đã được nhiều nghiên cứu trong lĩnh vực chấp nhận CNTT của người sử dụng trích dẫn (Lee, Kozar & Lasen, 2003).
Từ nghiên cứu có liên qua tới mô hình TRA cũng như một số nghiên cứu khác, Davis đã tiến hành thay đổi định nghĩa nhằm đưa ra mô hình TAM như sau:
Khi đó, người dùng sẽ bị giảm động lực do 03 yếu tố đó là: Sự dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận và thái độ hướng tới sử dụng hệ thống Davis đưa ra giả thuyết rằng nếu thái độ hướng tới sử dụng hệ thống được xem như yếu tố quan trọng nhất thì vấn đề liệu người dùng sẽ thật sự sử dụng hay đào thải hệ thống Lúc này, thái độ của người dùng lại trái ngược cũng như chịu tác động từ 02 nhân tố đó là: Sự dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận Đến cuối thì 02 nhân tố trên cũng được giả định là chịu ảnh hưởng trưc tiếp từ các biến bên ngoài X1, X2, X3.
Davis (1989) “cho rằng hành vi sử dụng có tương quan đáng kể tới việc sử dụng, còn các yếu tố khác ảnh hưởng đến việc sử dụng 1 cách gián tiếp thông qua hành vi sử dụng” Trong đó: Biến bên ngoài: Đó là các yếu tố tác động tới sự tin tưởng của 1 người đối với việc công nhận sản phẩm hay dịch vụ Các biến bên ngoài thường đến từ 02 nguồn đó là giai đoạn tác động XH và gian đoạn nhận thức, tích lỹ kinh ngiệm cho bản thân PU: Cho thấy mức độ để 1 người tin rằng nếu dùng hệ thống đặc trưng nhất thì sẽ đưa chất lượng tiến hành CV của họ tăng thêm PEOU - Dễ sử dụng cảm nhận (Perceived Ease of Use): Thể hiện mức độ mà 1 người tin rằng nếu dùng có thể sử dụng hệ thống đặc trưng nhất mà không phải cố gắng Thái độ: Đây là cảm nhận mang tính tích cực hay tiêu cực trong việc THHV mục tiêu, đồng thời cũng là yếu tố chính tác động tới hiệu quả của hệ thống.
2.2.4 Lý thuyết rủi ro cảm nhận
Thái độ sử Yếu tố bên dụng ngoài
Sự hữu ích cảm nhận
Cảm nhận dễ sử dụng Ý định Thói quen sử dụng
“Khái niệm rủi ro cảm nhận lần đầu tiên được đề cập đến trong nghiên cứu của Bauer (1960) Theo đó, rủi ro cảm nhận được định nghĩa gồm hai yếu tố: (1) Sự không chắc chắn và (2) hậu quả bất lợi của sự không chắc chắn này Kaplan (1974) đưa ra khái niệm rủi ro cảm nhận mang ý nghĩa liên quan đến sự không chắc chắn về mất mát của một giao dịch mua bán và bao gồm 6 nhân tố: (1) Tài chính, (2) sự thực hiện (sản phẩm không đúng chức năng), (3) xã hội, (4) tâm lý, (5) sự an toàn, và (6) thời gian Mitchell
(1999) cho rằng rủi ro cảm nhận là suy nghĩ chủ quan về việc xác định tổn thất với hai hàm ý là sự không chắc chắn và hậu quả xấu”.
Nghiên cứu liên quan
Piet Kommers and Guo Chao Peng (2019) nghiên cứu đề tài các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng bền vững Chatbot: góc nhìn của tổ chức Những đổi mới về trí tuệ nhân tạo bao gồm giao diện người dùng đàm thoại đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng, vì chúng mang lại nhiều lợi thế như giảm chi phí, tăng hiệu quả và phục vụ khách hàng nhanh hơn Tuy nhiên, những lợi ích này sẽ chỉ thành hiện thực nếu các tổ chức đảm bảo việc sử dụng lâu dài các công nghệ này Do đó, việc xác định các yếu tố chính thúc đẩy việc sử dụng bền vững các dịch vụ này là rất quan trọng để đánh giá việc áp dụng công nghệ mới do một số lượng lớn triển khai CNTT có thể thất bại. Các nhà nghiên cứu đã dựa vào các mô hình chấp nhận công nghệ để phân tích việc áp dụng các công nghệ mới này trong các tổ chức, tuy nhiên, người ta biết rất ít về các yếu tố đảm bảo việc sử dụng lâu dài của chúng Sử dụng phương pháp định tính dựa trên các cuộc phỏng vấn chuyên sâu với nhân viên của một ngân hàng hàng đầu hoạt động ở các nền kinh tế đang phát triển, nghiên cứu giải quyết thiếu sót này bằng cách điều tra các yếu tố góp phần vào việc sử dụng bền vững giao diện người dùng đàm thoại, lấy Chatbot làm nghiên cứu điển hình Các phát hiện cho thấy tám yếu tố bên trong và bên ngoài chính là cần thiết để thúc đẩy việc sử dụng bền vững Chatbot, trong đó nổi bật nhất là: mối quan hệ tích cực giữa con người và công nghệ, văn hóa doanh nghiệp thuận lợi và hiệu quả nhận thức cao của công nghệ.
Phayaphrom (2021) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng đối với thương mại Chatbot tại Thái Lan Nghiên cứu này xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng đối với thương mại
Chatbot tại Thái Lan Các yếu tố của Chatbot bao gồm yếu tố nhân cách hóa, yếu tố hiện diện xã hội và yếu tố cảm nhận sự thích thú, trong khi biến kết quả là hành vi mua hàng. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để thu thập dữ liệu cho phân tích thống kê thông qua lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng trong tổng số 388 câu hỏi đã hoàn thành để phân tích dữ liệu Khung khái niệm đã được kiểm tra bằng phân tích hồi quy bội (MRA). Kết quả cho thấy yếu tố nhân hóa và yếu tố cảm nhận sự thích thú là những yếu tố dự báo quan trọng về hành vi mua hàng Nhưng yếu tố sở thích xã hội thì không Trong nghiên cứu trong tương lai, nên bao quát toàn diện về thương mại Chatbot trong một số danh mục mua sắm trực tuyến để có được kết quả sâu rộng.
Lee, Sang Jung (2022) nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Chatbot: áp dụng mô hình tiếp nhận dựa trên giá trị Nghiên cứu này nhằm mục đích điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ chấp nhận dịch vụ Chatbot Để dịch vụ Chatbot được sử dụng rộng rãi, doanh nghiệp cần tìm ra những rào cản, trở ngại để khách hàng, nếu có, không sử dụng dịch vụ Chatbot Nhóm nghiên cứu đã áp dụng mô hình chấp nhận dựa trên giá trị để khảo sát chất lượng Chatbot, kiểm chứng ý nghĩa giá trị dịch vụ của Chatbot và tìm mối quan hệ giữa các biến Để kiểm tra các giả thuyết, nhóm nghiên cứu đã tiến hành khảo sát Nhóm nghiên cứu đã thu thập 300 bảng câu hỏi SPSS phiên bản 2.0 được sử dụng Phân tích hồi quy, kiểm tra hiệu ứng điều tiết được tiến hành Kết quả cho thấy phẩm chất của Chatbot là dễ sử dụng, hữu ích, thích thú, tương tác là ảnh hưởng đến thái độ chấp nhận và 5 giá trị dịch vụ, chỉ có tương tác không ảnh hưởng đến cảm xúc Tin cậy, chuyên môn, cần thiết, xã hội, cảm xúc kiểm duyệt dịch vụ Chatbot để chấp nhận thái độ Về tác động điều tiết theo đặc điểm cá nhân và xu hướng cá nhân, phản kháng đổi mới, tính đổi mới và tác động xã hội được chuyển sang ảnh hưởng trong khi trọng tâm điều tiết, cấp độ hiểu không có tác dụng điều tiết Ngoài ra, các dịch vụ phụ trợ như dịch vụ Chatbot ảnh hưởng đến đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ chính Các công ty dịch vụ sử dụng dịch vụ Chatbot cho nhiều mục đích khác nhau Kết quả cho thấy khách hàng nhìn chung đều công nhận những ưu điểm của Chatbot, nhưng có một số rào cản như tính kháng đổi mới đặc biệt khó chịu.
Paraskevi Gatzioufa and Vaggelis Saprikis (2022) nghiên cứu đề tài đánh giá tài liệu về hành vi hành vi của người dùng đối với việc áp dụng Chatbot Mặc dù thực tế làChatbot đã được áp dụng rộng rãi trong vài năm qua, nhưng một nghiên cứu đánh giá tài liệu toàn diện tập trung vào hành vi của các cá nhân để áp dụng Chatbot là khá khan hiếm Về mặt này, bài báo hiện tại cố gắng điều tra tổng quan tài liệu về các nghiên cứu thực nghiệm tập trung vào vấn đề cụ thể trong chín cơ sở dữ liệu khoa học trong giai đoạn 2017-2021 Cụ thể, nó nhằm mục đích phân loại các nghiên cứu thực nghiệm hiện có tập trung vào bối cảnh hành vi chấp nhận của các cá nhân đối với Chatbot Nghiên cứu dựa trên phương pháp PRISMA, trong đó tiết lộ tổng cộng 39 nghiên cứu thực nghiệm kiểm tra hành vi chấp nhận và sử dụng Chatbot của người dùng Sau khi điều tra kỹ lưỡng, các tiêu chí phân loại riêng biệt đã xuất hiện, chẳng hạn như lĩnh vực nghiên cứu, mô hình lý thuyết được áp dụng, loại nghiên cứu, phương pháp và biện pháp thống kê, các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi áp dụng và tiếp tục sử dụng Chatbot, quốc gia/lục địa nơi các cuộc khảo sát này diễn ra cũng như có liên quan trích dẫn nghiên cứu và năm xuất bản Ngoài ra, bài báo nêu bật những khoảng trống nghiên cứu trong vấn đề được nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai đối với một giải pháp công nghệ thông tin đầy triển vọng như vậy Theo như các tác giả được biết, chưa có bất kỳ nghiên cứu tổng quan tài liệu toàn diện nào khác tập trung vào việc kiểm tra các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về hành vi chấp nhận và sử dụng Chatbot của người dùng trong khoảng thời gian nói trên Theo hiểu biết của các tác giả, bài báo hiện tại là nỗ lực đầu tiên trong lĩnh vực chứng minh dữ liệu tổng quan tài liệu rộng rãi của các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan.
Juliana J Y Zhang, Asbjứrn Fứlstad & Cato A Bjứrkli (2023) nghiờn cứu về cỏc yếu tố tổ chức ảnh hưởng đến việc triển khai thành công Chatbots cho dịch vụ khách hàng Mặc dù Chatbot đã trở thành một phần quan trọng trong hoạt động dịch vụ khách hàng, nhưng vẫn còn lỗ hổng kiến thức liên quan đến các khía cạnh tổ chức của việc triển khai và quản lý Chatbot Để đáp ứng khoảng trống này, nhóm nghiên cứu trình bày một nghiên cứu về các yếu tố tổ chức ảnh hưởng đến việc triển khai Chatbot thành công. Nghiên cứu liên quan đến sáu tổ chức đã triển khai Chatbot cho dịch vụ khách hàng trong vòng ba năm qua Các cuộc phỏng vấn được thực hiện với chủ dự án Chatbot, người quản lý, nhà phát triển và nhân viên dịch vụ khách hàng – tổng cộng có 14 cuộc phỏng vấn.Thông qua phân tích theo chủ đề, năm yếu tố tổ chức được nêu chi tiết là quan trọng để triển khai Chatbot thành công: (1) tổ chức công việc và nhóm, (2) quản lý thay đổi, (3) năng lực và tiếp thu năng lực, (4) nguồn lực tổ chức và (5) đo lường hiệu suất Nhóm nghiên cứu cũng trình bày những phát hiện về động lực của các tổ chức và tiêu chí thành công chính để triển khai Chatbot Dựa trên những phát hiện, nhóm nghiên cứu tóm tắt các hàm ý về lý thuyết và thực tiễn và chỉ ra các hướng nghiên cứu trong tương lai.
Nguyễn Hải Ninh & Đoàn Mai Ngọc Ánh (2021) nghiên cứu về ảnh hưởng của Chatbot tới quyết định mua hàng của khách hàng trên các nền tảng bán hàng điện tử. Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực công nghệ cao, công cụ hỗ trợ đàm thoại ảo (Chatbot) đã và đang được các doanh nghiệp sử dụng thay cho hệ thống nhân viên chăm sóc khách hàng Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, phân tích tác động của Chatbot tới quyết định mua hàng trên các nền tảng điện tử Kết quả nghiên cứu chỉ ra 2 nhân tố tác động trực tiếp tới Quyết định mua hàng của khách hàng là Giá trị cảm nhận; Sự lập trình giống như con người và 4 nhân tố tác động gián tiếp là Cảm nhận về tính hữu ích; Cảm nhận về những rủi ro; Cảm nhận về tính dễ sử dụng và Sự lập trình giống như con người.
Từ đó nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp về quản trị để sự kết nối giữa các bên hiệu quả hơn.
Nguyễn Thị My My (2022) nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng AI của nhân viên trong các doanh nghiệp tại Đà Nẵng Nghiên cứu này tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) của nhân viên tại các doanh nghiệp trên địa bàn Đà Nẵng Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, các nhân tố và tiêu chí trong mô hình nghiên cứu được thiết lập Nghiên cứu được thực hiện với số lượng mẫu là 300 qua bảng khảo sát, sau đó sử dụng công cụ SPSS để xử lý dữ liệu Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố xã hội ảnh hưởng lớn nhất đến hành vi sử dụng công nghệ AI của nhân viên, tiếp đó là các nhân tố kỳ vọng sự nỗ lực, các điều kiện thuận lợi, kỳ vọng khả năng thực hiện và nhận thức sự đổi mới Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất một số kiến nghị.
Bảng 2 1 Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT
Nghiên cứu C huẩn chủ quan (SN)
N hận thức kiểm soát hành vi (PCB)
S ự hữu ích cảm nhận (PU)
D ễ sử dụng cảm nhận (PEOU )
Rủ i ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2023)
Phát triển giả thiết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình nghiên cứu đề xuất là mô hình được sử dụng dựa trên nền tảng mô hình của Ajzen và Fishbein (1975) và mô hình của Ajzen, I (1991) dựa trên lý thuyết về hành vi hợp lý (TRA) và lý thuyết về hành vi dự định (TPB), Trong đó 3 yếu tố ảnh hưởng chính ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT là thái độ hướng đến việc sử dụng sản phẩm dịch vụ Những yếu tố sẽ ảnh hưởng đến thái độ sẽ bao gồm các yếu tố nhận thức về chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, dễ sử dụng cảm nhận, sự hữu ích cảm nhận Nghiên cứu này cũng xem xét thêm yếu tố tính linh hoạt, Rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến (PRT) của các tác giả nghiên cứu trước Những yếu tố từ các nghiên cứu khác sẽ được tham khảo để xây dựng, bổ sung thang đo cho các biến trong mô hình đề xuất Các giả thuyết nghiên cứu gồm: Chuẩn chủ quan (SN): Là nhận thức của một cá nhân về việc những người quan trọng đối với họ nghĩ rằng họ nên thực hiện hành vi hay không (Ajzen, 2002) PCB: Thể hiện sự dễ dàng hay gặp khó khăn khi THHV và việc THHV đó có bị giám sát hoặc giới hạn hay không (Ajzen, 2002) Sự hữu ích cảm nhận (PU): là mức độ để 1 người tin rằng sử dụng hệ thống đặc thù sẽ nâng cao thực hiện công việc của chính họ (Davis, 1989) Dễ sử dụng cảm nhận (PEOU): là mức độ mà 1 người tin rằng có thể sử dụng hệ thống đặc thù mà không cần nổ lực (Davis, 1989) Tính linh hoạt (M): Nó là năng lực của NTD khi dùng tới dịch vụ KH online khi họ không bị bất kỳ hạn chế gì về thời gian và cả không gian thực hiện Những vấn đề gặp phải khi tiến hành giao dịch trực tuyến (PRT): Những lo sợ thể hiện từ NTD khi tiến hành giao dịch trực tuyến Thái độ (ATU): Đây là cảm nhận tiêu cực hay tích cực về quá trình THHV mục tiêu, được xem như yếu tố chính tác động tới hiệu quả của hệ thống (Davis, 1989).
Quyết định sử dụng ChatGPT (DE): Quyết định sử dụng đề cập đến người tiêu dùng sẽ sử dụng ChatGPT, có mối quan hệ chặt chẽ đến việc sử dụng (Davis, 1989).
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu đề xuất
(Nguồn: Tác giả đề xuất)
(1) Thái độ của khách hàng
Theo Lee, Sang Jung (2022) “Thái độ ở đây thực chất là một trạng thái được thể hiện qua mặt hành vi, cảm xúc của mỗi người Trên thực tế, con người thường thể hiện thái độ của mình thông qua lời nói, cử chỉ, hành vi, nét mặt, để thay cho những phản ứng, cảm xúc và đánh giá của mình với thế giới xung quanh” Thái độ đối với việc sử dụng ChatGPT thể hiện những thái độ dành cho hành vi giữ một vị trí lớn trong công tác lý giải cho hành vi sử dụng dịch vụ Nội dung của TPS đã cho thấy, thái độ đối với hành vi của KH thông qua niềm tin, đánh giá KQ theo yêu cầu đối với hành vi Khi đó, nếu sự đánh giá này càng cao thì KH sẽ càng có thái độ tích cực đối với hành vi, đưa tới hành vi mạnh mẽ nhằm THHV này và cụ thể là hành vi sử dụng ChatGPT Piet Kommers and Guo Chao Peng (2019) trong nghiên cứu của mình đã chứng minh thái độ ảnh hưởng tích cực đến bền vững Chatbot dưới góc nhìn của tổ chức
Giả thuyết H1: Thái độ ảnh hưởng cùng chiều đến việc sử dụng ChatGPT.
Chuẩn chủ quan là yếu tố quyết định xã hội về phản ánh áp lực xã hội đối với hành vi Những ảnh hưởng chuẩn chủ quan này sẽ ảnh hưởng khác nhau giữa nền văn hoá với ảnh hưởng từ nhân tố XH và niềm tin của một người trong hoạt động đồng tình với ý kiến lựa chọn dùng ChatGPT.
Theo quan điểm của Nguyễn Thị My My (2022), “nền văn hóa như của Việt Nam được coi là nền văn hóa tập thể, khác với nền văn hóa cá nhân ở một số nước phương Tây như nước Anh Văn hóa tập thể là nơi mà tự do cá nhân có thể bị hạn chế và các cá nhân phải hòa nhập với cộng đồng rộng lớn Tâm lý của người tiêu dùng Việt Nam cũng dễ bị ảnh hưởng hiệu ứng bầy đàn, nguyên nhân do thông tin chưa nắm bắt được đầy đủ chính xác, nên họ thường thông qua việc quan sát hành vi của mọi người xung quanh để tìm hiểu và yên tâm hơn khi có người đã sử dụng, nên xu hướng sử dụng ChatGPT sẽ bị ảnh hưởng bởi những người khác”.
Giả thuyết H2: Chuẩn chủ quan ảnh hưởng cùng chiều đến sử dụng ChatGPT
(3) Nhận thức kiểm soát hành vi (PCB)
“Nhận thức kiểm soát hành vi phản ánh việc dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi, điều này phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực và các cơ hội để thực hiện hành vi Nhận thức kiểm soát hành vi đã được chứng minh có ảnh hưởng tích cực đến việc sử dụng ChatGPT của người tiêu dùng (Lee, Sang Jung, 2022) Phayaphrom (2021) chứng mình rằng hành vi của người tiêu dùng ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng đối với thương mại Chatbot tại Thái Lan Nguyễn Thị My My (2022) cũng cho thấy nhận thức về hành vi ảnh hưởng cùng chiều đến việc sử dụng AI của nhân viên trong các doanh nghiệp tại Đà Nẵng Vì vậy, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất là:
Giả thuyết H3: Nhận thức kiểm soát hành vi ảnh hưởng cùng chiều đến việc sử dụng ChatGPT
(4) Nhận thức tính dễ sử dụng Đây cũng được xem như một yếu tố cần thiết trong mô hình TAM Cho thấy mức độ khi một người tin rằng nếu dùng tới một hệ thống đặc trưng nhất thì sẽ khồng cần phải cố gắng (Davis và ctg, 1989) Do đó, việc dễ sử dụng là nhân tố chính trong việc sử dụng ChatGPT, cho dù KH đó có phải là đối tượng dùng thạo công nghệ hay không thì tính dễ sử dụng luôn được ưu tiên hàng đầu Nghiên cứu đem tới những giả thuyết như:
Giả thuyết H4: Nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hưởng cùng chiều đến việc sử dụng ChatGPT
(5) Nhận thức sự hữu ích
“Nhận thức sự hữu ích là nhân tố trong mô hình TAM truyền thống và được nghiên cứu rộng rãi trong việc áp dụng các công nghệ mới Nhận thức sự hữu ích được định nghĩa là cấp độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống đặc thù sẽ nâng cao kết quả thực hiện công việc của họ” (Davis và ctg, 1989) “Khách hàng nhận thấy sự hữu ích càng cao thì việc sử dụng ChatGPT của họ càng cao” Lee, Sang Jung (2022) trong nghiên cứu của mình tác giả này cũng cho thấy phẩm chất của Chatbot là dễ sử dụng khi nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Chatbot: áp dụng mô hình tiếp nhận dựa trên giá trị Nguyễn Hải Ninh & Đoàn Mai Ngọc Ánh (2021) cũng chứng minh cảm nhận về tính dễ sử dụng ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng của khách hàng trên các nền tảng bán hàng điện tử Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực công nghệ cao, công cụ hỗ trợ đàm thoại ảo (Chatbot) Vì vậy, bài khóa luận kiểm tra giả thuyết sau:
Giả thuyết H5: Nhận thức sự hữu ích ảnh hưởng cùng chiều đến việc sử dụng ChatGPT
(6) Rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến
“Lo ngại được nhận thức bởi một người tiêu dùng khi thực hiện giao dịch trực tuyến” (Phayaphrom, 2021) “đã tìm thấy mối quan hệ cùng chiều giữa rủi ro cảm nhận và việc sử dụng dịch vụ của khách hàng” Nguyễn Hải Ninh & Đoàn Mai Ngọc Ánh (2021) cũng cho thấy cảm nhận về những rủi ro ảnh hưởng ngược chiều tới quyết định mua hàng của khách hàng trên các nền tảng bán hàng điện tử Không chỉ giới hạn trong lĩnh vực công nghệ cao, công cụ hỗ trợ đàm thoại ảo (Chatbot) đã và đang được các doanh nghiệp sử dụng thay cho hệ thống nhân viên chăm sóc khách hàng.
Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất là:
Giả thuyết H6: Rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến ảnh hưởng ngược chiều đến việc sử dụng ChatGPT.
(7) Tính linh hoạt Đặc tính ưu việt nhất của SPDV ChatGPT đó là KH hoàn toàn có thể dùng dịch vụ này ở mọi nơi và áp dụng nó vào thực tế cuộc sống khá hiệu quả Nó được xem như ưu điểm lớn nhất mà công nghệ hiện đại mang tới
Giả thuyết H7: Tính linh hoạt của khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều đếnviệc sử dụng ChatGPT.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng Điều chỉnh
Kiểm tra tương quan biến tổng, kiểm tra hệ sốCronbach alpha
Kiểm tra trọng số EFA EFA
Thảo luận kết quả, ý nghĩa của nghiêncứu và đưa ra hàm ý
Kiểm định lý thuyết và giảthuyết nghiên cứu của mô hình
Hoàn thiện bảng câu hỏi
Mã hoá thang đo
Bảng 3 1 Mã hoá thang đo
(Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2023)
Quy mô mẫu
Theo Hathter (1994), cho rằng kích cỡ mẫu bằng ít nhất 5 lần biến quan sát Và theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố cần có mẫu ít nhất 50 quan sát Những quy tắc kinh nghiệm khác trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thông thường thì số quan sát (kích thước mẫu) ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008) Theo một số nghiên cứu, tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn khảo sát sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho một ước lượng (Ollen 1989), mô hình khảo sát trong luận văn gồm 8 nhân tố độc lập dự kiến 40 biến quan sát
Do đó, số lượng mẫu cần thiết khảo sát trong khóa luận này là từ 40 x 5 = 200 trở lên (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2008) Do vậy tác giả chọn số lượng mẫu dùng trong khảo sát là n = 200 Tuy nhiên, để dự phòng cho các trường mẫu không đảm bảo yêu cầu, tác giả sẽ gửi 250 phiếu khảo sát Số phiếu phát ra N%0 và thu về
Công cụ nghiên cứu
Trong nghiên cứu tác giả đã sử dung các công cụ như câu hỏi mở, phiếu khảo sát và phần mềm SPSS 23.0. Đối với SPSS thì đây là phần mềm chuyên dùng để phân tích số liệu và thống kê.Tác dụng của SPSS là nhập và làm sạch dữ liệu; xử lý biến đổi và quản lý dữ liệu; tóm tắt, tổng hợp dữ liệu dưới các dạng bảng biểu, đồ thị, bản đồ Thông qua cách thống kê và phân tích các số liệu thu được, tác giả đánh giá chính xác các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu thu thập được phân tích, xử lý bằng phần mềm SPSS 23.0 với các nội dung như sau:
“Sử dụng Cronbach’s Alpha nhằm phân tích độ tin cậy của phiếu điều tra và hệ thống thang đo trước khi sử dụng rộng rãi để thu thập dữ liệu Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau, là phép kiểm định về chất lượng của thang đo sử dụng cho từng mục hỏi,xét trên mối quan hệ của mục hỏi với một khía cạnh đánh giá Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha Những mục hỏi không đóng góp nhiều sẽ tương quan yếu với tổng số điểm, như vậy chúng ta chỉ giữ lại những mục hỏi có tương quan mạnh với tổng số điểm o đó, những biến có hệ số với tương quan biến tổng (Item Tổng Corelation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater,
1995) Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được (Nunnally & Urnstein, 1994) Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis) dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu Trong nghiên cứu chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên chúng ta gom chúng thành các nhóm biến có liên hệ để xem xét và trình bày dưới dạng một số ít yếu tố cơ bản có ảnh hưởng đến động lực làm việc của nhân viện tại Công ty Điện lực Tây Ninh Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích yếu tố. Đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Khi sử dụng EFA đánh giá thang đo, cần quan tâm đến trọng số yếu tố và tổng phương sai trích Theo Đinh Phi Hổ (2017), nếu cỡ mẫu trong khoảng 100 – 350 thì trọng số nhân tố ≥ 0.5 và chênh lệch trọng số ≤ 0.3 là giá trị chấp nhận Nếu không đạt 2 giá trị trên thì có thể loại biến đó ra khỏi thang đo.
Phân tích hồi quy tuyến tính: Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như kiểm tra phần dư chuẩn hóa, kiểm tra giả định tuyến tính, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor – VIF) Theo Nguyễn Đình Thọ (2010), nếu VIF của một biến độc lập nào đó > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến thiên của biến độc lập trong mô hình Tuy nhiên, trong thực tế, nếu VIF > 2, chúng ta nên xem xét các hệ số tương quan của biến đó với biến phụ thuộc Nếu các giả định không bị vi phạm, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng. Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy đối với tập dữ liệu, ta sử dụng hệ số
Kiểm định F để xem xét mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Kiểm định T để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0. Đánh giá mức độ tác động (mạnh hay yếu) giữa các biến ảnh hưởng thông qua hệ số beta. Để kiểm định xem mức độ đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ChatGPT có sự khác nhau hay không giữa những người dùng có sự khác nhau về các đặc điểm nhân khẩu học, tác giả sử dụng phương pháp Independent Samples T-test hoặc One- way Anova.
Trong phân tích Anova, nếu kết quả phân tích từ bảng trên cho thấy giá trị Sig ≤ 0,05 tức là có sự khác biệt về mức độ đánh giá các nhân tố giữa các nhóm người diêu dùng có đặc điểm cá nhân khác nhau, sau đó tiếp tục sử dụng phương pháp phân tích sâuAnova là kiểm định sau Post hoc để tìm xem sự khác biệt về mức độ đánh giá cụ thể ở nhóm nào” (Nunnally & Urnstein, 1994)
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Đặc điểm mẫu khảo sát
Bảng 4 1 Đặc điểm mẫu khảo sát
Chỉ tiêu Số lượng Tỷ trọng (%)
Sau đại học 6 2,5 Đại học 106 44,0
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Về giới tính: Khi khảo sát trên 241 đáp viên thì những đáp viên Nữ chiếm phần lớn tỷ trọng, với 135 người, đạt 56,0% và đáp viên Nam là 106 người, chiếm 44% Qua đó đã cho thấy, số lượng đáp viên dựa trên giới tính thể hiện mức độ chênh lệch cao và lượng đáp viên Nữ cao hơn Nam
Về độ tuổi: Qúa trình khảo sát diễn ra trên nhiều độ tuổi khác nhau nhưng chiếm tỷ trọng cao nhất đó là những đáp viên có độ tuổi từ 20 đến 45 tuổi, chiếm 130 người, đạt 53,9% Tiếp theo đó là nhóm trên 45 tuổi có 68 người, mức tỷ trọng là 28,2% và xếp ở vị trí cuối đó là nhóm đáp viên dưới 20 tuổi chỉ có 43 người, chỉ chiếm tỷ trọng 17,8%.
Về thu nhập: Khoản thu nhập đạt số lượng lớn nhất đó là mức từ 5 đến 15 triệu đồng/ tháng có 145 người, đạt tỷ trọng 60,2% Sau đó là mức thu nhập trên 15 triệu/ tháng với 53 người, chiếm tỷ trọng 33% và đúng cuối đó là nhóm thu nhập dưới 5 triệu đồng/ tháng chỉ có 43 người và tỷ trọng là 17,8%.
Về trình độ: Phần lớn những đáp viên đều có trình độ Đại học với 106 người, tương ứng mức tỷ trọng 44% Kế tiếp đó là những đáp viên đạt trình độ khác có 79 người, có mức tỷ trọng là 32,8% Xếp ở vị trí thứ ba là nhóm đáp viên có trình độ Cao đẳng – Trung cấp chiếm 50 người, có tỷ trọng 20,7% và đứng cuối đó là nhóm đáp viên có trình độ sau Đại học với 6 người, chỉ chiếm tỷ trọng 2,5% Từ đó có thể nhận thấy rằng năng lực và trình độ học vấn của các đáp viên khi tham gia khảo sát là khá cao, đa số là trình độ Cao đẳng, Đại học Việc này sẽ hỗ trợ nhiều cho nghiên cứu trong việc đưa ra nhiều nhận định và đánh giá có tính khách quan, đạt chất lượng cao
Về nghề nghiệp: Đa số là các NVVP, với 109 người, tương đương mức tỷ trọng 45,2% Tiếp theo sẽ là các Học sinh/ sinh viên có 43 người, chiếm tỷ trọng 17,8% Xếp ở vị trí thứ ba đó là nhóm các chủ DN với 39 người, có tỷ trọng 16,2%; sau đó là nhómCBCC Nhà nước chiếm 36 người, tương đương 14,9% đứng ở vị trí cuối là nhóm Kinh doanh tự do chỉ có 14 người, tương đương tỷ trọng 5,8%.
Kiểm tra thang đo qua hệ số CA
4.2.1 Thang đo yếu tố độc lập
“Hệ số Cronbach’s Alpha kiểm định độ tin cậy của thang đo, cho phép ta loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994) Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), cho rằng nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằngCronbach’s Alpha từ 0,8 đến gần 1 là thang đo luờng tốt, từ 0,7 dến 0,8 là sử dụng đuợc.Cũng có nghiên cứu cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng đuợc trong trường hợp khái niệm đang đo luờng là mới đối với nguời trả lời trong bối cảnh nghiên cứu Tóm lại, trong nghiên cứu này những nhân tố nào chứa hệ số Cronbach’sAlpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng từ 0,3 trở lên sẽ được chấp nhận”(Nunnally, 1978).
Bảng 4 2 Kiểm định thang đo yếu tố độc lập
BQS Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số CA khi loại biến Thang đo Chuẩn chủ quan: CA của nhân tố là 0,537
Thang đo Chuẩn chủ quan sau khi loại biến: CA của nhân tố là 0,730
Thang đo Nhận thức sự hữu ích: CA của nhân tố là 0,887
Thang đo Nhận thức tính dễ sử dụng: CA của nhân tố là 0,799
Thang đo Nhận thức kiểm soát hành vi: CA của nhân tố là 0,807
Thang đo Tính linh hoạt: CA của nhân tố là 0,854
Thang đo Rủi ro liên quan đến giao Dịch trực tuyến: CA của nhân tố là 0,891
Thang đo Thái độ: CA của nhân tố là 0,847
BQS Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số CA khi loại biến Thang đo Chuẩn chủ quan: CA của nhân tố là 0,537
Thang đo Chuẩn chủ quan sau khi loại biến: CA của nhân tố là 0,730
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Kết quả kiểm định thang đo 7 yếu tố độc lập cho kết quả quan sát SN4 có hệ số tương quan biến tổng = 0,043 < 0.3 nên tác giả loại BQS này ra khỏi thang đo và chạy lại lần 2 kiểm định CA với các BQS còn lại Kết quả kiểm định lại lần 2 cho hệ số CA > 0.6 và tuoneg quan biến tổng > 0.3 Do đó, các BQS còn lại của 7 yếu tố độc lập trong mô hình nghiên cứu được giữ nguyên và tiếp tục kiểm định EFA.
4.2.2 Thang đo yếu tố phụ thuộc
Bảng 4 3 Kiểm định thang đo yếu tố phụ thuộc
BQS Trung bình nếu loại biến
Phương sai nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số CA khi loại biến Thang đo Sử dụng Chatbot: CA của nhân tố là 0,879
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Nhân tố DE “Sử dụng Chatbot” với CA = 0,879, tương quan biến tổng > 0.3 nên toàn bộ 3 BQS thuộc yếu tố phụ thuộc được tác giả giữ nguyên.
Phân tích nhân tố EFA
4.3.1 EFA đối với yếu tố độc lập
Với 7 yếu tố độc lập ban đầu trong mô hình nghiên cứu của tác giả có tổng cộng
25 BQS, tuy nhiên ở bước kiểm định CA loại 1 BQS nên còn lại 24 BQS được tác giả đưa vào kiểm định EFA.
Bảng 4 4 Yếu tố độc lập
Ma trận xoay nhân tố
Tổng phương sai trích lũy tiến (%) 17,557 32,084 43,241 54,081 62,415 68,808 74,317
Hệ số Sig của Bartlett's Test 0,000
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Kiểm định 7 yếu tố độc lập cho hệ số KMO=0,693>0,5 cho thấy các yếu tố trong mô hình đảm bảo độ tin cậy Sig của Bartlett's Test = 0,0001 cho thấy có sự hội tụ và dừng ở yếu tố thứ 7 trong mô hình nghiên cứu 24 BQS của 7 yếu tố độc lập cho hệ số tải nhân tố > 0,5 cho thấy các BQS này biểu diễn cho các yếu tố mà nó đại diện Như vậy,sau kiểm định EFA thì toàn bộ 24 BQS thuộc 7 yếu tố độc lập được giữ lại và thực hiện kiểm định ở bước tiếp theo
4.3.2 EFA đối với yếu tố phụ thuộc
Bảng 4 5 Yếu tố phụ thuộc
Biến Hệ số tải Kiểm định Giá trị
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Kiểm định 3 BQS thuộc yếu tố phụ thuộc cho hệ số KMO=0,744>0,5 cho thấy các yếu tố trong mô hình đảm bảo độ tin cậy Sig của Bartlett's Test = 0,0001 cho thấy có sự hội tụ và dừng ở yếu tố thứ 1 trong mô hình nghiên cứu 3 BQS của yếu tố phụ thuộc cho hệ số tải nhân tố > 0,5 cho thấy các BQS này biểu diễn cho các yếu tố mà nó đại diện.Như vậy, sau kiểm định EFA thì toàn bộ 3 BQS thuộc yếu tố phụ thuộc được giữ lại và thực hiện kiểm định ở bước tiếp theo.
Phân tích hồi quy đa biến
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) thì “Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến cần phải được xem xét lại.
Thực hiện việc phân tích hệ số tương quan cho 08 biến, gồm 7 biến độc lập và một biến phụ thuộc với hệ số Pearson và kiểm định 2 phía với mức ý nghĩa 0,05 trước khi tiến hành phân tích hồi quy đa biến cho các nhân tố thuộc mô hình điều chỉnh sau khi hoàn thành việc phân tích EFA và kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha Bảng dưới đây mô phỏng tính độc lập giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Tính tương quan đạt mức ý nghĩa ở giá trị 0,05 (Xác suất chấp nhận giả thiết sai là 5%) thì tất cả các biến các biến tương quan với biến phụ thuộc”
Bảng 4 6 Kết quả kiểm định Pearson’s mối tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
DE PRT PU PCB M ATU PEOU SN
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Nhìn vào Bảng 4.6, ta thấy HS tương quan giữa yếu tố độc lập và các yếu tố phụ thuộc khá cao, nằm trong khoảng từ -0,355 cho đến 0,469 Giá trị Sig của các yếu tố đều nhỏ hơn 0,05 Điều này chỉ ra rằng mô có sự tương quan giữa yếu tố phụ thuộc và yếu tố độc lập và việc đưa các yếu tố độc lập vào mô hình là đúng, vì nó có ảnh huởng nhất định đến yếu tố phụ thuộc Điều này cho ta thấy rằng sử dụng Chatbot bị ảnh hưởng bởi 7 yếu tố mà tác giả đã xác định ban đầu.
Kết quả cho thấy 7 yếu tố độc lập giải thích được 51,5% sự biến thiên của dữ liệu trong nghiên cứu, một mức giải thích khá cao.
Bảng 4 7 Kết quả hệ số R2 hiệu chỉnh
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước lượng
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Thông qua kiểm định hệ số F để kiểm tra sự phù hợp của dữ liệu, giả thuyết nghiên cứu thì cho kết quả Sig = 0,000 khi kiểm định Anova, chứng tỏ dữ liệu trong nghiên cứu là phù hợp
Mô hình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig.
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Mục tiêu nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định sử dụng Chatbot
Bảng 4 9 Hồi quy đa biến
Mô hình Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy chuẩn hoá t Sig.
Nguồn: Phụ lục kết quả khảo sát
Kết quả cho thấy có 6 nhân tố tác động dương (+) và 1 nhân tố tác động âm (-) Cụ thể, các nhân tố có tác động dương là: nhân tố SN có mức ý nghĩa sig = 0,000
