Mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

Chính vì thế, tôi quyết định nghiên cứu này với đề tài "Mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội" làm đề tài nghiên cứu cho khóa luận của mình..

TỔNG QUAN

Lý do chọn đề tài

Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin và mạng xã hội đã tác động lớn đến đời sống con người Mạng xã hội trở thành phần không thể thiếu, với số lượng người dùng ngày càng tăng Tuy nhiên, tính chất công khai của các nền tảng này khiến người dùng dễ dàng chia sẻ thông tin cá nhân và hình ảnh nhạy cảm, tạo ra nguy cơ cho tội phạm công nghệ cao Hệ quả là số lượng nạn nhân của các cuộc tấn công mạng và việc đánh cắp thông tin cá nhân cũng gia tăng đáng kể.

Theo thống kê của DataReport tính đến tháng 01/2023 tại Việt Nam hiện đang có

Việt Nam hiện có 70 triệu người dùng mạng xã hội, chiếm 71% dân số, với Facebook là nền tảng phổ biến nhất, đạt 66.2 triệu người dùng và dự kiến sẽ tiếp tục tăng Tuy nhiên, sự gia tăng người dùng cũng kéo theo sự gia tăng của tội phạm mạng, với nhiều hình thức tấn công tinh vi nhằm đánh cắp thông tin nhạy cảm để đòi tiền chuộc hoặc bán cho bên thứ ba Đáng chú ý, nhận thức về bảo mật thông tin cá nhân của người dùng vẫn còn thấp, khi phần lớn không quan tâm đến quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu cá nhân, với nhiều người cho rằng họ không có thông tin gì giá trị để bị đánh cắp.

Nhận thức của người dùng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu hoặc gia tăng các vấn đề về bảo mật thông tin.

Đề tài nghiên cứu "Mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội" được chọn nhằm nâng cao nhận thức của sinh viên về tầm quan trọng của việc bảo vệ thông tin cá nhân Nghiên cứu này sẽ giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các rủi ro liên quan đến việc chia sẻ thông tin cá nhân trên các nền tảng mạng xã hội và khuyến khích họ thực hiện các biện pháp bảo mật cần thiết.

Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu tổng quát Đánh giá mức độ nhận thức của sinh viên với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

Từ mục tiêu tổng quát, tác giả đưa ra ba mục tiêu cụ thể như sau:

− Xác định các yếu tố đánh giá nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin trên mạng xã hội

− Đo lường mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

− Đưa ra một số đề xuất các giải pháp nâng cao kiến thức của sinh viên về an ninh mạng hiệu quả dựa trên kết quả nghiên cứu

1.2.3 Câu hỏi nghiên cứu Để thực hiện các mục tiêu cụ thể, tác giả lần lượt đưa ra ba câu hỏi tương ứng như sau:

− Yếu tố nào tác động đến mức độ Nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội?

− Mức độ nhận thức về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội ảnh hưởng như thế nào đối với sinh viên?

− Giải pháp nào nào được đề xuất để tăng mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

Phạm vi nghiên cứu: Sinh viên hiện đang theo học tại các trường Đại học công lập trong khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

Thời gian nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 5/2023 đến tháng

Phương pháp nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng phương pháp kết hợp giữa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng để thu thập và phân tích dữ liệu một cách toàn diện.

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc phỏng vấn chuyên gia và nhóm sinh viên, sử dụng dàn bài phỏng vấn chi tiết (xem Phụ lục 1) Dữ liệu thu thập được sẽ được sử dụng để xây dựng, hoàn thiện và kiểm định mô hình nghiên cứu, từ đó phát triển thang đo chính thức.

Nghiên cứu định lượng được chia thành hai phần: nghiên cứu định lượng sơ bộ và nghiên cứu định lượng chính thức Trong giai đoạn sơ bộ, tác giả thiết lập bảng câu hỏi và thực hiện khảo sát với 70 mẫu để kiểm tra độ tin cậy bằng Cronbach's Alpha, nhằm phát hiện sai sót và hoàn thiện bảng hỏi chính thức Sau khi chỉnh sửa, nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành bằng cách thu thập dữ liệu qua bảng câu hỏi khảo sát online gửi đến sinh viên các trường đại học công lập tại TP Hồ Chí Minh Kết quả khảo sát sẽ được phân tích và đánh giá thông qua các phương pháp như kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích phương sai ANOVA, và phân tích tương quan cũng như hồi quy.

Dữ liệu thu thập được bảo mật hoàn toàn, tuân thủ các chính sách đạo đức trong nghiên cứu, đồng thời tập trung vào các khía cạnh nghiên cứu và tôn trọng quyền ẩn danh của các đối tượng tham gia.

Ý nghĩa nghiên cứu

Khóa luận với đề tài “Mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội” cung cấp cái nhìn khách quan về nhận thức bảo mật thông tin cá nhân của sinh viên và giới trẻ hiện nay Nghiên cứu này giúp sinh viên áp dụng biện pháp bảo vệ thông tin cá nhân hiệu quả hơn, từ đó cải thiện môi trường mạng an toàn cho giới trẻ và xây dựng phương pháp tự bảo vệ thông tin cá nhân trước các cuộc tấn công mạng.

Kết cấu khóa luận

Trong nghiên cứu này tác giả sẽ trình bày nghiên cứu với 5 chương như sau:

Bài viết giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, bao gồm lý do lựa chọn, mục tiêu tổng quát và cụ thể, câu hỏi nghiên cứu, cũng như đối tượng và phạm vi nghiên cứu Trọng tâm của đề tài là làm rõ sự cần thiết của việc thực hiện nghiên cứu này, đồng thời chỉ ra giá trị thực tiễn và giá trị khoa học của kết quả nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Các khái niệm liên quan

2.1.1 Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân

2.1.1.1 Khái niệm về nhận thức

Tâm lý học nhận thức, theo định nghĩa của Theo Kellogg (2015), là quá trình nghiên cứu tinh thần con người và vai trò của chúng trong suy nghĩ, cảm nhận và hành vi Điều này cho thấy rằng nhận thức của một người có thể được đánh giá thông qua các yếu tố như suy nghĩ, cảm nhận và hành vi của họ.

Nhận thức đóng vai trò quan trọng trong tư duy và hiểu hành vi con người (2021) Zimbardo và Leippe (1991) đã công bố hệ thống thái độ điển hình mà mọi người đều sở hữu, giúp giải thích các khía cạnh liên quan đến hành vi trong các tình huống nhất định Trung tâm của hệ thống này là thái độ thực tế, cùng với nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hành vi.

• Ý định hành vi: điều này đề cập đến ý định của một người để hành xử theo một cách nhất định trong những điều kiện nhất định;

Hành vi là biểu hiện thực tế của một người trong một tình huống cụ thể, có thể khác với cách mà họ dự định sẽ hành xử trong hoàn cảnh đó.

• Nhận thức: điều này đề cập đến kiến thức và niềm tin của một người về cách một người nên cư xử trong một tình huống nhất định;

• Phản ứng tình cảm: đây là những phản ứng cảm xúc hoặc “linh cảm” được thể hiện trong bất kỳ tình huống nào

Hình 1: Mô hình hệ thống thái độ điển hình

Nguồn: Nghiên cứu của Kellogg (2015) 2.1.1.2 Khái niệm về thông tin cá nhân

Theo nghiên cứu của Schwartz và Solove (2014), thông tin cá nhân, hay thông tin nhận dạng cá nhân, bao gồm tất cả thông tin có thể xác định danh tính một người, như họ tên, ngày sinh, chủng tộc, tôn giáo, số điện thoại, thông tin hộ chiếu, địa chỉ nhà, hồ sơ bệnh án và thông tin sinh tác học Hiện nay, thông tin cá nhân dễ dàng bị tiếp cận qua mạng xã hội, nơi mà các đối tượng có ý đồ xấu thường nhắm đến để đánh cắp Do đó, việc bảo vệ thông tin cá nhân trên mạng xã hội trở nên vô cùng cần thiết.

2.1.1.3 Khái niệm nhận thức bảo mật thông tin cá nhân

Trong nghiên cứu của Senge (1990), "nhận thức về bảo mật thông tin" được định nghĩa là trạng thái mà người dùng trong tổ chức nhận thức và cam kết với sứ mệnh bảo mật của họ, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bảo vệ thông tin Morin (2006) cũng chỉ ra rằng "thông tin cá nhân về bản thân" là thông tin khái niệm liên quan đến nhận thức về bản thân, trong khi thông tin công khai về bản thân là thông tin hữu hình liên quan đến các đặc điểm và hành vi.

Kết luận rằng "Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân" là trạng thái mà người dùng nhận thức rõ ràng tầm quan trọng của thông tin cá nhân Họ có kiến thức cần thiết để thực hiện các biện pháp bảo vệ thông tin, và mức độ nhận thức này được thể hiện qua suy nghĩ, cảm nhận và hành vi của từng cá nhân.

Nghiên cứu của G ệğỹtỗỹ và cộng sự (2016) chỉ ra rằng mối liên hệ giữa trình độ học vấn và nhận thức về bảo mật thông tin là tích cực; người có trình độ học vấn cao thường có nhận thức tốt hơn về vấn đề này Hơn nữa, việc được đào tạo về bảo mật thông tin giúp giảm thiểu rủi ro trong hành vi của người dùng Điều này đặc biệt đúng với sinh viên trong độ tuổi từ

Nhóm tuổi từ 18 đến 30 là nhóm có nguy cơ cao nhất trong việc sử dụng Internet, đặc biệt là các mạng xã hội và phương tiện truyền thông Việc sử dụng Internet quá nhiều trong độ tuổi này có thể dẫn đến nhiều vấn đề tiềm ẩn.

2.1.1.4 Vai trò nhận thức bảo mật thông tin cá nhân

Nhận thức về bảo mật thông tin là yếu tố then chốt trong việc bảo vệ thông tin của bất kỳ tổ chức nào (Siponen, 2001) Theo Straub & Welke (1998), sự hiểu biết về bảo mật thông tin rất quan trọng, vì người dùng có thể sử dụng sai, hiểu sai hoặc không áp dụng các kỹ thuật bảo mật, dẫn đến việc giảm hiệu quả của chúng Do đó, nhận thức về bảo mật thông tin cá nhân không chỉ cần thiết mà còn là nền tảng cho sự an toàn thông tin của tổ chức Hơn nữa, vai trò của con người trong an ninh thông tin đã được công nhận rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu và thực hành trong lĩnh vực này (Mitnick & Simon, 2003).

2.1.2.1 Khái niệm mạng xã hội

Thuật ngữ mạng xã hội đã xuất hiện từ lâu trước khi Internet và truyền thông đại chúng ra đời (Weaver & Morrison, 2008) Theo Ferlander, mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối con người và xây dựng cộng đồng trực tuyến.

Từ năm 2007, thuật ngữ mạng xã hội đã xuất hiện để chỉ mạng lưới các mối quan hệ xã hội xung quanh cá nhân Hiện nay, mạng xã hội được hiểu là các trang web và ứng dụng cho phép người dùng và tổ chức kết nối, giao tiếp, chia sẻ thông tin và xây dựng mối quan hệ Người dùng có thể kết nối với bạn bè, gia đình và những người có cùng sở thích Theo Weaver và Morrison (2008), các trang mạng xã hội thường cho phép người dùng đăng hồ sơ và tạo mạng cá nhân để trao đổi thông tin Nghiên cứu này cũng chỉ ra một số nền tảng mạng xã hội lớn tại Việt Nam với lượng người dùng đáng kể.

Ra mắt vào tháng 2 năm 2004 bởi một sinh viên năm hai của Harvard, Facebook (www.facebook.com) ban đầu chỉ dành cho sinh viên tại trường này Sau hai năm, nền tảng này đã mở rộng để bao gồm tất cả các trường đại học, tiếp theo là các trường trung học, và hiện nay cho phép bất kỳ ai từ 13 tuổi trở lên tham gia.

Facebook là mạng xã hội kết nối người dùng thông qua hồ sơ cá nhân, cho phép họ mô tả bản thân và thiết lập mối quan hệ với người khác Hồ sơ không chỉ bao gồm thông tin cơ bản như tên, tuổi và trường học mà còn có sở thích về sách, phim, trích dẫn và ảnh Người dùng có thể tùy chỉnh tài khoản bằng cách tải lên hình ảnh và video, đồng thời tương tác với cộng đồng qua nhận xét về hồ sơ và nội dung của nhau.

YouTube (www.youtube.com) là một mạng chia sẻ video trực tuyến cho phép người dùng tải lên, chia sẻ và lưu trữ video miễn phí Người dùng có thể duyệt video của người khác và chia sẻ các video phổ biến qua e-mail hoặc nhúng mã để hiển thị trên trang web hoặc blog cá nhân.

Twitter là mạng xã hội miễn phí cho phép người dùng gửi và nhận tin nhắn ngắn gọi là tweet, giới hạn tối đa 280 ký tự Kể từ khi ra mắt vào năm 2006, Twitter đã trở thành nền tảng toàn cầu, cho phép người dùng chia sẻ thông tin cá nhân và cập nhật tin tức nhanh chóng hơn cả phương tiện truyền thông truyền thống Doanh nghiệp có thể tận dụng Twitter để tương tác với khách hàng, cung cấp thông tin mới nhất và thực hiện quảng cáo nhắm mục tiêu Trụ sở chính của Twitter đặt tại San Francisco, California, với hơn 35 văn phòng trên toàn thế giới.

Instagram là một sân khấu mạng trực tuyến trực quan Theo Akram và Kumar

Cơ sở lý thuyết

Bộ ba CIA bao gồm ba yếu tố chính: tính Bảo mật (Confidentiality), tính Toàn vẹn (Integrity) và tính Khả dụng (Availability), là những yếu tố cơ bản trong kiểm soát an ninh hệ thống thông tin Thuật ngữ này không chỉ định hình lý thuyết về bảo mật thông tin mà còn hỗ trợ trong việc phát triển và triển khai các chiến lược an ninh cho tổ chức Samonas & Coss (2014) đã cung cấp định nghĩa và phân tích chi tiết về ba yếu tố cấu thành này.

Thuật ngữ "Tính bảo mật" (Confidentiality) có nguồn gốc từ động từ tiếng Latin

"Confidere" có nghĩa là hoàn toàn tin tưởng và tin cậy Tính bảo mật đề cập đến việc bảo vệ thông tin, xuất phát từ tư duy quân sự, nhấn mạnh vào việc duy trì kỷ luật từ cấp trên và kiểm soát quyền truy cập thông tin.

Tính bảo mật được định nghĩa là việc bảo vệ dữ liệu và thông tin, chỉ cho phép những người được ủy quyền tiếp cận Theo Zwick và Dholakia (2004), bảo mật còn liên quan đến việc kiểm soát luồng thông tin để chỉ những người có quyền mới có thể xem Mặc dù bảo mật thông tin là cốt lõi, nhưng sự chuyển hướng sang nhu cầu kinh doanh đã làm giảm tầm quan trọng của nó so với các vấn đề bảo mật khác Fitzgerald (1995) cho rằng bảo mật thông tin không còn là ưu tiên hàng đầu, nhưng ông cũng nhấn mạnh rằng khía cạnh riêng tư của bảo mật sẽ trở nên quan trọng hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và tài chính, nơi quản lý thông tin cá nhân nhạy cảm là rất cần thiết.

Từ lịch sử cho thấy, từ "Tính toàn vẹn" (Integrity) có nghĩa là "sự lành mạnh",

"Sự trọn vẹn" xuất phát từ từ "tangere" trong tiếng Latinh, có nghĩa là "chạm vào" Trong lĩnh vực kiểm toán và bảo mật thông tin, đạo đức liên quan đến việc tuân thủ các nguyên tắc và giá trị được chấp nhận chung, được quy định bởi các tiêu chuẩn hành nghề và trình độ chuyên môn khác nhau Những tiêu chuẩn này thiết lập các thỏa thuận giữa các chuyên gia và tổ chức, xác định trách nhiệm chính thức và không chính thức cùng với quy tắc ứng xử liên quan đến bảo mật thông tin Do đó, các vấn đề về đạo đức và trách nhiệm được xem là nguyên tắc chính của an ninh, góp phần cải thiện bộ ba CIA (Dhillon và Backhouse, 2001) trong bối cảnh khái niệm về tính toàn vẹn.

Tính toàn vẹn hiện nay được coi là yếu tố quan trọng trong việc đảm bảo độ chính xác và tính trung thực của thông tin Điều này có nghĩa là chỉ những cá nhân hoặc tổ chức có quyền hạn mới được phép xóa hoặc chỉnh sửa thông tin, đồng thời phải đảm bảo rằng thông tin vẫn giữ được tính chính xác, bao gồm cả nguồn gốc của nó khi được lưu trữ hoặc truyền tải.

Từ "Tính khả dụng" (Availability) xuất phát từ tiếng Latin "Valere", có nghĩa là

Trong bảo mật thông tin, "Khả dụng" đề cập đến việc truy cập và sử dụng thông tin một cách kịp thời và đáng tin cậy Điều này yêu cầu quản lý quyền truy cập người dùng và tính khả dụng của các hệ thống Từ góc độ kỹ thuật, khả năng sử dụng của một hệ thống được đánh giá dựa trên hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của người dùng với hiệu suất thực hiện các tác vụ trong môi trường cụ thể (Weir và cộng sự, 2009) Đặc biệt, trong trường hợp phần mềm bảo mật, khả năng này càng trở nên quan trọng.

Whitten và Tygar (1999) nhấn mạnh rằng khả năng sử dụng không chỉ liên quan đến việc thực hiện các tác vụ một cách hiệu quả mà còn bao gồm khả năng tránh những lỗi nguy hiểm, từ đó giúp người dùng nhận thức rõ hơn về độ tin cậy của các tác vụ mà họ đang thực hiện.

Theo Samonas & Coss (2014), bộ ba CIA (Confidentiality, Integrity, Availability) có nguồn gốc từ tư duy an ninh quân sự, tập trung vào việc bảo vệ thông tin khỏi các mối đe dọa bên ngoài Ngày đầu, việc sử dụng máy tính rất hạn chế và được kiểm soát chặt chẽ để bảo mật thông tin Tuy nhiên, với sự gia tăng phổ biến của máy tính và mạng xã hội, phương pháp kiểm soát thông tin bằng cách kiểm soát vật lý trở nên không còn phù hợp Do đó, việc chuyển sang kiểm soát thông tin thay vì kiểm soát máy tính đã dẫn đến sự quan trọng ngày càng tăng của các khái niệm về tính bí mật, tính toàn vẹn và tính khả dụng.

Mặt khác, Saltzer và Schroeder (1975) trong bài báo chuyên đề của họ với tựa đề

Bảo vệ thông tin trong các hệ thống máy tính là ưu tiên hàng đầu của bảo mật, tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu lưu trữ thay vì chỉ bảo vệ thiết bị Bộ ba CIA (Confidentiality, Integrity, Availability) đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các phương thức bảo mật thông tin cho các mô hình này.

Nguồn: Nghiên cứu của Samonas & Coss (2014)

Tính Toàn vẹnTính Bảo MậtTính Khả dụng

2.2.2 Mô hình nhận thức an ninh mạng TTAT – MIP

Mô hình nhận thức an ninh mạng TTAT - MIP kết hợp Thuyết tránh mối đe dọa công nghệ (TTAT) và Thuyết phục giữa các cá nhân đại chúng (MIP) TTAT cung cấp nền tảng cơ sở, trong khi MIP bổ sung và hoàn thiện những điểm chưa phù hợp với sự phát triển của mạng xã hội hiện nay (Ikhalia).

Nghiên cứu của Liang và Xue (2010) đã phát triển lý thuyết tránh mối đe dọa công nghệ (TTAT), nhấn mạnh các yếu tố quyết định ảnh hưởng đến hành vi của người dùng máy tính trong việc tránh mối đe dọa từ phần mềm độc hại TTAT cho rằng khi người dùng nhận thức được mối đe dọa, họ có xu hướng áp dụng biện pháp bảo vệ nếu nhận thấy biện pháp đó hiệu quả Hành vi tránh mối đe dọa phụ thuộc vào động cơ của người dùng, cùng với nhận thức về mức độ nghiêm trọng, chi phí và hiệu quả của các biện pháp bảo vệ TTAT cũng cung cấp kiến thức cho người dùng về cách tránh các mối đe dọa CNTT thông qua việc sử dụng phần mềm chống phần mềm gián điệp Ba yếu tố chính mà người dùng xem xét khi đánh giá khả năng tránh mối đe dọa phần mềm độc hại bao gồm hiệu quả của biện pháp bảo vệ, sự tin tưởng vào biện pháp và chi phí liên quan đến việc sử dụng biện pháp đó.

Nghiên cứu cho thấy người dùng mạng xã hội có hành vi trực tuyến khác biệt so với người dùng Internet thông thường Để cải thiện các hệ thống bảo mật hiện tại, luận án của Ikhalia (2017) đã đề xuất mở rộng mô hình TTAT để bao gồm MIP, yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi của người dùng mạng xã hội Mô hình TTAT - MIP được đưa ra như một phương pháp mới để tránh các mối đe dọa, nhấn mạnh các yếu tố cần thiết giúp người dùng mạng xã hội phòng ngừa các nguy cơ từ phần mềm độc hại, trong đó MIP bao gồm trải nghiệm thuyết phục và cấu trúc tự động.

Phân phối xã hội; Tốc độ chu kỳ; Đồ thị quan hệ xã hội khổng lồ và Tác động được đo lường

- Trải nghiệm thuyết phục là một kinh nghiệm được thiết kế để thay đổi thái độ và hành vi

- Cấu trúc tự động ngụ ý rằng trải nghiệm thuyết phục được cấu trúc bởi công nghệ

- Phân phối xã hội ngụ ý rằng trải nghiệm thuyết phục được chia sẻ từ bạn bè này sang bạn bè khác

- Tốc độ chu kỳ là tốc độ mà trải nghiệm thuyết phục có thể được lan truyền từ người bạn này sang người bạn khác

Đồ thị quan hệ xã hội khổng lồ đại diện cho một trải nghiệm thuyết phục, có khả năng tiếp cận hàng triệu người dùng thông qua các kết nối xã hội.

MIP giới thiệu một kỹ thuật mới nhằm phát triển hệ thống nhận thức bảo mật hiệu quả, tận dụng các kết nối giữa cá nhân trên mạng xã hội Phương pháp này rất quan trọng do tốc độ lan truyền phần mềm độc hại qua mạng xã hội, khi người dùng thường không nhận thức được, dẫn đến việc họ vô tình trở thành đồng phạm của kẻ tấn công với tốc độ nhanh chóng chưa từng có trước đây.

Kết hợp MIP với TTAT (TTAT - MIP) hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể hành vi bảo mật của người dùng mạng xã hội, mang lại hiệu quả nhanh chóng và mạnh mẽ.

Lược khảo công trình nghiên cứu trước

2.3.1 Công trình nghiên cứu trong nước

Tại Việt Nam, nghiên cứu về nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội còn hạn chế Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu trong nước đã được thực hiện xoay quanh chủ đề mạng xã hội và bảo mật thông tin cá nhân, tạo ra nguồn tư liệu quan trọng cho các đề xuất trong nghiên cứu này.

2.3.1.1 Nghiên cứu của Trần Thị Minh Đức và Bùi Thị Hồng Thái (2014) về "Sử dụng mạng xã hội trong sinh viên Việt Nam"

Nghiên cứu được thực hiện trên 4.205 sinh viên sử dụng mạng xã hội (MXH) tại 6 thành phố lớn của Việt Nam, bao gồm Hà Nội, Hải Phòng, Vinh, Huế, Đà Nẵng và thành phố Hồ Chí Minh Kết quả cho thấy Facebook là MXH phổ biến nhất trong sinh viên, với 86.6% người dùng, tiếp theo là YouTube với 60% Thời gian sử dụng MXH chủ yếu từ 1 đến dưới 3 giờ/ngày (43.5%) và từ 3 đến dưới 5 giờ/ngày (31.5%), trong khi 7.2% sinh viên cho biết họ sử dụng hơn 8 giờ/ngày, cho thấy nguy cơ nghiện MXH Về bảo mật thông tin cá nhân, nghiên cứu đề xuất 7 biện pháp bảo vệ, bao gồm: cảnh giác với tin nhắn lạ, không chia sẻ thông tin cá nhân, sử dụng mật khẩu phức tạp, giới hạn bạn bè, hạn chế liên kết tài khoản, thường xuyên thay đổi mật khẩu và tránh truy cập mạng nơi công cộng.

Hình 3: Cách thức bảo mật thông của Trần Thị Minh Đức - Bùi Thị Hồng Thái

Nguồn: Nghiên cứu của Trần Thị Minh Đức - Bùi Thị Hồng Thái (2014)

Nghiên cứu chỉ ra rằng sinh viên Việt Nam vẫn còn chủ quan trong việc chia sẻ thông tin cá nhân trên mạng xã hội Điều này tạo ra nguy cơ cao về các hình thức bắt nạt, lừa đảo và quấy rối tình dục trên các nền tảng trực tuyến.

2.3.1.2 Nghiên cứu của Bùi Thành Khoa (2017) về "Nghiên cứu nhận thức bảo vệ thông tin riêng tư của người mua hàng trực tuyến tại TP.HCM"

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp hỗn hợp, kết hợp cả định tính và định lượng, với mẫu khảo sát gồm 192 khách hàng mua sắm trực tuyến tại Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả cho thấy nhận thức về bảo vệ thông tin của người tiêu dùng còn thấp, mặc dù có sự khác biệt về các yếu tố nhân khẩu học Nghiên cứu cũng xác định các yếu tố như niềm tin, cảm nhận rủi ro và mối quan tâm về sự riêng tư có ảnh hưởng đến nhận thức bảo vệ thông tin của khách hàng Tác giả đã đề xuất mô hình "Nhận thức bảo vệ thông tin riêng tư" bao gồm ba yếu tố chính: mối quan tâm riêng tư, niềm tin và rủi ro cảm nhận.

Hình 4: Mô hình Nhận thức bảo vệ thông tin riêng tư của Bùi Thành Khoa

Nguồn: Nghiên cứu của Bùi Thành Khoa (2017)

Bài nghiên cứu đã đóng góp thực tiễn về nhận thức bảo vệ thông tin, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế như số lượng nhân tố trong mô hình còn ít (chỉ 3 nhân tố), dẫn đến hệ số R2 chưa đạt 50% Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện với kích thước mẫu nhỏ, làm giảm khả năng khái quát hóa Điều này khiến nghiên cứu không phản ánh đầy đủ và chính xác các nhận thức về bảo vệ thông tin trong giao dịch thương mại điện tử Hơn nữa, bài nghiên cứu chỉ áp dụng mô hình hồi quy để phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc một cách đơn giản.

2.3.2 Công trình nghiên cứu nước ngoài

2.3.2.1 Nghiên cứu của Alqahtani (2022) về "Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức về an ninh mạng của sinh viên đại học"

Hình 5: Mô hình đánh giá nhận thức về an ninh mạng của Alqahtani (2022)

Nguồn: Nghiên cứu của Alqahtani (2022)

Nghiên cứu chỉ ra rằng kiến thức về bảo mật mật khẩu, bảo mật trình duyệt và hoạt động trên mạng xã hội có ảnh hưởng lớn đến nhận thức an ninh mạng của sinh viên Sinh viên đã nhận thức được tầm quan trọng của an ninh mạng, nhưng thường thiếu quan tâm trong việc sử dụng mật khẩu mạnh để bảo vệ tài khoản và trang web Ngoài ra, nghiên cứu của Alqahtani cũng đã đề xuất một mô hình để đánh giá nhận thức an ninh mạng trong cộng đồng sinh viên.

Tác giả chỉ ra một số hạn chế của nghiên cứu, bao gồm độ tin cậy của câu hỏi chưa cao và việc sử dụng các biến độc lập còn hạn chế Để cải thiện nghiên cứu trong tương lai, cần bổ sung thêm nhiều biến số có thể ảnh hưởng đến nhận thức về an ninh mạng.

2.3.2.2 Nghiên cứu của Adamu và cộng sự (2022) về "Đánh giá mức độ nhận thức về an ninh mạng giữa các Sinh viên Đại học Đông Bắc Nigeria"

Nghiên cứu tiến hành trên 441 sinh viên từ 3 trường đại học ở Nigeria, với 77.1% nam (340 người) và 22.9% nữ (101 người) Bảng khảo sát gồm 20 câu hỏi, chia thành 4 mục, được thiết kế bằng Google Forms và phân phối qua nhiều nền tảng khác nhau, sử dụng thang đo Likert 5 bậc Nhóm tác giả đã đề xuất một mô hình đánh giá nhận thức về an ninh mạng của sinh viên Nigeria với 4 giả thuyết: H1 về nhận thức internet banking, H2 về tự bảo vệ, H3 về bắt nạt trên mạng, và H4 về nghiện internet.

Hình 6: Mô hình đánh giá độ nhận thức an ninh mạng của Sinh viên Nigeria của Adamu và cộng sự (2022)

Nguồn: Nghiên cứu của Adamu và cộng sự (2022)

Kết quả sơ bộ cho thấy sinh viên có kiến thức cơ bản về an ninh mạng, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng trực tuyến, trong khi nhận thức về các vấn đề như bắt nạt trực tuyến, tự bảo vệ và nghiện internet chỉ ở mức trung bình Tuy nhiên, nghiên cứu này còn hạn chế do số lượng khảo sát chưa cao và độ tin cậy của câu hỏi còn thấp Các vấn đề này sẽ được Adamu và cộng sự khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo.

2.3.2.3 Nghiờn cứu của ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015) về "Phõn tớch hành vi và nhận thức bảo mật thông tin cá nhân"

Nghiên cứu này thu thập dữ liệu từ 881 người, bao gồm sinh viên, học giả và nhân viên hành chính tại một trường đại học có các bệnh viện và trung tâm y tế ở nhiều thành phố Các tác giả đã đề xuất và xác định bốn thang đo độc lập để đánh giá hành vi và nhận thức về bảo mật của người dùng mạng xã hội, bao gồm: Thang đo hành vi rủi ro (RBS), Thang đo hành vi thận trọng (CBS), Thang đo mức độ tiếp xúc với hành vi phạm tội (EOS) và Thang đo nhận thức rủi ro (RPS) Những thang đo này được sử dụng để phân tích hành vi và mức độ nhận thức về bảo mật trong lĩnh vực công nghệ thông tin và mạng xã hội.

Hình 7: Thang đo đánh giá hành vi và nhận thức bảo mật thông tin của ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015)

Nguồn: Nghiờn cứu của ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015)

Nghiên cứu cho thấy rằng trình độ học vấn cao hơn liên quan đến nhận thức tốt hơn về bảo mật thông tin, đồng thời giảm thiểu rủi ro trong hành vi trực tuyến của người dùng Đặc biệt, sinh viên trong độ tuổi 18–30 được xác định là nhóm có nguy cơ cao nhất, chủ yếu do thói quen sử dụng Internet nhiều, đặc biệt là trên mạng xã hội Thêm vào đó, khả năng trải nghiệm tiêu cực liên quan đến Internet và an toàn thông tin của thanh niên thường rất thấp.

Một hạn chế của nghiên cứu là sự ảnh hưởng của nhân khẩu học đến các phát hiện, do có sự khác biệt về hành vi bảo mật và mức độ nhận thức giữa các quốc gia và vị trí địa lý khác nhau Tuy nhiên, ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015) cho rằng điều này không làm giảm khả năng áp dụng các thang đo đã đề xuất cho bất kỳ nhóm nhân khẩu học nào tại bất kỳ địa điểm nào, vì các thang đo này đã được áp dụng thành công cho ba nhóm dân cư khác nhau Hơn nữa, các thang đo này được thiết kế nhằm cung cấp cơ sở cho việc ra quyết định tiếp theo trong các tổ chức.

2.3.2.4 Nghiên cứu của Alharbi và Tassaddiq (2021) về "Đánh giá nhận thức về an ninh mạng trong sinh viên của Đại học Majmaah"

Nghiên cứu này dựa trên dữ liệu từ 576 sinh viên Đại học Majmaah thông qua bảng khảo sát trực tuyến, nhằm khám phá các khía cạnh khác nhau của an ninh mạng Các câu hỏi được chia thành nhiều phần, bao gồm nhân khẩu học, hành vi sử dụng Internet, và việc sử dụng các công cụ bảo mật như chống vi-rút và tường lửa Ngoài ra, nghiên cứu còn đánh giá nhận thức của sinh viên về lừa đảo, kiến thức về mật mã học, bảo mật trình duyệt, và mạng xã hội Mục tiêu chính là phân tích hoạt động bảo mật hiện tại và hiểu biết của sinh viên về các rủi ro an ninh mạng mà họ có thể gặp phải.

Hình 8: Mô hình đánh giá nhận thức an ninh mạng của Alharbi và Tassaddiq (2021)

Nghiên cứu chỉ ra rằng bảo mật thông tin là rất quan trọng đối với các tổ chức học thuật, nơi mà nhiều người dùng thiếu kiến thức về an ninh mạng và cách bảo vệ thiết bị khỏi phần mềm độc hại, virus và lừa đảo Bài nghiên cứu khẳng định rằng chương trình đào tạo và nâng cao nhận thức về an ninh mạng cho sinh viên cần được tích hợp vào kế hoạch quản lý bảo mật, với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các giám đốc điều hành và quản lý Mặc dù 92% người tham gia khảo sát đã tham gia chương trình nâng cao nhận thức về bảo mật, nhưng hầu hết vẫn không nắm rõ các khái niệm cơ bản về an ninh mạng và cách quản lý dữ liệu Đặc biệt, các cuộc tấn công lừa đảo đang gia tăng, nhằm vào những người dùng có ít hoặc không có kiến thức về an ninh mạng.

Đề xuất giả thuyết nghiên cứu và xây dựng mô hình nghiên cứu

Sau khi tổng hợp các lý thuyết về bảo mật, an ninh mạng và bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội, bài viết nghiên cứu "Mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội" đã chỉ ra rằng sinh viên tại TP Hồ Chí Minh tiếp xúc sớm với nhiều công nghệ và xu hướng mạng xã hội Do đó, tác giả sẽ điều chỉnh các thang đo mức độ nhận thức phù hợp với sinh viên tại các trường công lập ĐH TP.HCM và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu để khảo sát vấn đề này.

2.4.1.1 Đối với Bảo mật mật khẩu

Mật khẩu được định nghĩa là tập hợp các ký tự hoặc từ bí mật dùng để xác thực quyền truy cập vào hệ thống kỹ thuật số và máy tính (Alqahtani, 2022) Đây là yếu tố quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu, nhưng cũng dễ bị tấn công Alharbi và Tassaddiq (2021) nhấn mạnh rằng mật khẩu là khía cạnh bảo mật cơ bản để bảo vệ thông tin và cung cấp quyền truy cập Một mật khẩu mạnh nên dài ít nhất 12 ký tự, bao gồm chữ, số, chữ hoa, chữ thường và ít nhất một ký hiệu đặc biệt Họ cũng khuyến cáo người dùng không nên sử dụng cùng một mật khẩu cho nhiều tài khoản để giảm thiểu rủi ro Tuy nhiên, Alqahtani (2022) chỉ ra rằng người dùng thường chọn các mã nhất định và điều chỉnh mật khẩu cho các trang mạng xã hội khác, dẫn đến việc đánh giá quá cao khả năng bảo mật của chúng, làm cho các danh tính khác cũng dễ bị tấn công.

H1: Bảo mật mật khẩu có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

2.4.1.2 Đối với Bảo mật trình duyệt

Bảo mật trình duyệt là điều cần thiết để bảo vệ dữ liệu và thông tin của người dùng, vì trình duyệt là cánh cửa chính cho các hoạt động trực tuyến và thường là mục tiêu của tin tặc Người dùng cần nắm rõ cách bảo vệ dữ liệu khỏi các lỗ hổng của trình duyệt, và việc sử dụng các tính năng bảo mật sẽ giúp tăng cường đáng kể tính bảo mật tổng thể Để đảm bảo an toàn trực tuyến và chống lại các hoạt động khai thác bảo mật, người dùng cũng cần thận trọng với phần mềm độc hại có thể xuất hiện dưới dạng tiện ích mở rộng Luôn cập nhật phiên bản mới nhất là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để bảo vệ trình duyệt và hệ thống của bạn.

H2: Bảo mật trình duyệt có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

2.4.1.3 Đối với Hoạt động trên mạng xã hội

Hoạt động trên mạng xã hội bao gồm việc tham gia và tương tác trên các nền tảng như Facebook, Instagram và Twitter Người dùng có thể chia sẻ ý kiến, thông tin, hình ảnh và video với những người theo dõi, tạo cơ hội kết nối và giao tiếp trực tuyến Nghiên cứu của Alqahtani chỉ ra rằng hoạt động này không chỉ giúp tăng cường mối quan hệ mà còn mở rộng mạng lưới xã hội của người dùng.

Trong thời đại công nghệ phát triển, mạng xã hội đã trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày, cho phép người dùng truy cập thông tin đa dạng và chia sẻ hoạt động cá nhân Tuy nhiên, nghiên cứu của Alharbi và Tassaddiq (2021) chỉ ra rằng tin tặc có thể dễ dàng thu thập dữ liệu cá nhân thông qua các kỹ thuật công nghệ và xã hội, khiến người dùng, đặc biệt là sinh viên, dễ dàng tiết lộ thông tin nhạy cảm Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết rằng cần nâng cao nhận thức về an toàn thông tin trên mạng xã hội.

Hoạt động trên mạng xã hội góp phần nâng cao nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân Khi tham gia các nền tảng mạng xã hội, sinh viên có cơ hội tìm hiểu về các rủi ro liên quan đến việc chia sẻ thông tin cá nhân Điều này không chỉ giúp họ nhận thức rõ hơn về các biện pháp bảo vệ thông tin mà còn khuyến khích họ thực hiện các hành động bảo mật cần thiết.

2.4.1.4 Đối với Rủi ro cảm nhận

H4: Rủi ro nhận thức có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên đối với bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội

2.4.1.5 Đối với Kiến thức an ninh

Theo Alharbi và Tassaddiq (2021), ba khái niệm cơ bản của an ninh mạng bao gồm tính bảo mật, tính toàn vẹn và tính khả dụng, được gọi là bộ ba CIA Để

Kiến thức về an ninh mạng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội Việc hiểu rõ các mối đe dọa và biện pháp bảo vệ giúp sinh viên tự tin hơn khi chia sẻ thông tin trực tuyến Sự nhận thức này không chỉ bảo vệ bản thân mà còn góp phần tạo ra một môi trường mạng an toàn hơn cho cộng đồng.

Dựa trên các giả thuyết từ các nghiên cứu trước đây cả trong và ngoài nước, cùng với đặc điểm của sinh viên tại các trường đại học công lập ở TP.HCM, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp.

Mô hình đề xuất của tác giả dựa trên nghiên cứu của Alqahtani (2022) về "Các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức về an ninh mạng của sinh viên đại học", với lý do đối tượng nghiên cứu tương đồng và tính phù hợp với sinh viên Việt Nam Để phản ánh đặc thù của sinh viên các trường ĐH công lập tại TP.HCM, tác giả đã bổ sung yếu tố "Rủi ro cảm nhận" từ nghiên cứu của Bùi Thành Khoa (2017) và "Kiến thức an ninh mạng" từ Alharbi và Tassaddiq (2021) Bên cạnh đó, tác giả cũng kết hợp thêm một số biến từ các nghiên cứu trước đó để làm phong phú mô hình.

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Nhận thức bảo mật thông tin cá nhận trên MXH

Kiến thức an ninh mạng

Hình 9: Mô hình nhận thức bảo mật TTCN trên MXH của sinh viên

Chương 2 đã trình bày khái quát cơ sở lý luận, cơ sở lý thuyết, hệ thống hóa các mô hình liên quan và trong vào ngoài nước Để đề xuất mô hình nghiên cứu gồm có

Bài viết đề cập đến 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, từ đó hình thành 5 giả thuyết ban đầu Những giả thuyết này sẽ là nền tảng cho quá trình khảo sát và lựa chọn phương pháp nghiên cứu, được trình bày chi tiết trong chương tiếp theo.

QUY TRÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu gồm hai giai đoạn là Nghiên cứu định tính và Nghiên cứu định lượng:

Nguồn: Tác giả đề xuất

Hình 10: Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu định lượng chính thức

Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu liên quan Đề xuất mô hình nghiên cứu Thang đo nháp

Thảo luận chuyên gia Chỉnh sửa thang đo nháp

Thu thập và làm sạch dữ liệu

Kiểm định độ tin cậy (Cronback’s Alpha

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích hồi quy và tương quan

Chỉnh sửa thang đo (nếu có)

Trình bày kết quả và đề xuất giải pháp

Bài viết trình bày quy trình nghiên cứu bao gồm hai giai đoạn chính: Nghiên cứu định tính và Nghiên cứu định lượng Tác giả diễn giải chi tiết các bước nghiên cứu trong từng giai đoạn này.

Nghiên cứu định tính được thực hiện với mục tiêu khám phá và điều chỉnh các biến quan sát nhằm đo lường các khái niệm và mô hình nghiên cứu Quá trình này dẫn đến việc hoàn thiện thang đo chính thức và xây dựng bảng hỏi sơ bộ, tương ứng với các bước được diễn giải trong Hình 10.

Bước đầu tiên trong tiến trình nghiên cứu là xác định mục tiêu nghiên cứu, đây là bước quan trọng nhất Việc xác định rõ ràng mục tiêu nghiên cứu ngay từ đầu là ưu tiên hàng đầu để đảm bảo sự thành công của toàn bộ quá trình.

Bước 2 trong quá trình nghiên cứu bao gồm việc tổng hợp cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước Tác giả tiến hành phân tích các nghiên cứu trước đó để tạo nền tảng vững chắc cho các bước nghiên cứu tiếp theo Dựa trên cơ sở lý thuyết đã được khảo sát, tác giả lựa chọn các yếu tố phù hợp nhất để đề xuất mô hình nghiên cứu, đảm bảo tính chính xác và khả thi của nghiên cứu.

Bước 3: Xây dựng thang đo chính thức Dựa trên mô hình đã đề xuất, tác giả phát triển thang đo nháp và tiến hành thảo luận với các chuyên gia để hoàn thiện quy trình này.

Bài viết này giới thiệu về sự hợp tác giữa 6 chuyên gia và 4 sinh viên trong lĩnh vực mạng xã hội và bảo mật thông tin Các chuyên gia, với kiến thức sâu rộng, đã làm việc cùng các sinh viên, những người thường xuyên tiếp xúc với mạng xã hội và hiểu rõ các nền tảng hiện có Qua đó, nhóm đã tiến hành điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát cần thiết để đo lường các yếu tố khảo sát, từ đó xây dựng thang đo chính thức cho nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng bao gồm hai phần chính: Nghiên cứu định lượng sơ bộ và Nghiên cứu định lượng chính thức Nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm xây dựng bảng câu hỏi khảo sát để kiểm tra thang đo và phát hiện sai sót Sau đó, Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện dựa trên kết quả của nghiên cứu sơ bộ, từ đó tạo ra bảng câu hỏi chính thức cho khảo sát Bảng câu hỏi chính thức sẽ được gửi online đến sinh viên Trường Đại học công lập tại TP Hồ Chí Minh để thu thập dữ liệu Số liệu thu thập sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để đưa ra kết quả thống kê Các bước tiếp theo của nghiên cứu chính thức sẽ được thực hiện theo quy trình đã đề ra.

Bước 5: Thu thập và làm sạch dữ liệu là giai đoạn quan trọng trong nghiên cứu Sau khi nhận được số liệu từ bảng hỏi khảo sát chính thức, tác giả tiến hành nhập liệu, loại bỏ những bảng câu hỏi không phù hợp và thực hiện quy trình làm sạch dữ liệu Cuối cùng, tác giả kiểm tra phân phối chuẩn để đảm bảo tính chính xác của dữ liệu.

Bước 6: Phân tích dữ liệu Tác giả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Kết quả kiểm tra độ tin cậy sẽ xảy ra 2 trường hợp:

TH1 : thang đo không đạt độ tin cậy cho phép thì tác giả phải tiến hành quay lại bước 1

TH2 : thang đo đạt được độ tin cậy cho phép, tác giả tiến hành bước nghiên cứu kế tiếp

Tiếp theo, tác giả tiến hành kiểm định nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập và phụ thuộc Kết quả này sẽ được sử dụng để thực hiện phân tích tương quan và xây dựng mô hình hồi quy.

Bước 7: Trình bày kết quả và hàm ý Từ kết quả thu được, tiến hành trình bày và thảo luận, so sánh với các nghiên cứu trước đó để đưa ra những hàm ý và đề xuất phù hợp.

Nghiên cứu đính tính

3.2.1 Xây dựng thang đo nháp

Thang đo nháp được xây dựng dựa trên các thang đo của những mô hình nghiên cứu liên quan trước gồm nghiên cứu của Alqahtani (2022), Alharbi và Tassaddiq

(2021), Bùi Thành Khoa (2017) để xây dựng thang đo nháp được thể hiện qua bảng dưới đây

Mã hóa Biến quan sát Nguồn

MK1 Nên sử dụng bảo mật mật khẩu mạnh

(2021), Alqahtani (2022), ệğỹtỗỹ và cộng sự

MK2 Thay đổi mật khẩu định kỳ Alharbi và Tassaddiq

MK3 Dựa vào mật khẩu cũ để tạo thành mật khẩu mới cho tài khoản khác

MK4 Sử dụng một mật khẩu cho nhiều trang web/tài khoản

MK5 Chia sẻ mật khẩu với người khác

(2021), Alqahtani (2022), ệğỹtỗỹ và cộng sự

Cảm thấy phiền khi sử dụng nhiều mật khẩu mạnh cho nhiều trang web/tài khoản

TD1 Thường xuyên cập nhật trình duyệt

TD2 Tránh cài đặt tiện ích mở rộng từ trang web thứ 3

TD3 Thường xuyên kiểm tra định kỳ bảo mật và cấu hình trình duyệt web TD4 Kiểm tra lịch sử trình duyệt

3 Hoạt động trên mạng xã hội

XH1 Hạn chế đăng ảnh cá nhân lên mạng xã hội Alqahtani (2022)

XH2 Không chấp nhận kết bạn với người lạ

XH3 Không chia sẻ vị trí hiện tại lên mạng xã hội

XH4 Không thêm tất cả thông tin cá nhân lên mạng xã hội

XH5 Tôi biết cách báo cáo hoạt động đáng ngờ trên mạng xã hội

RR1 Tôi thận trọng khi dùng ứng dụng miễn phí

Bùi Thành Khoa (2017) RR2 Lo lắng khi truy cập vào trang web có nguy cơ về bảo mật

RR3 Đăng xuất tài khoản mạng xã hội khi đăng nhập trên thiết bị lạ Bùi Thành Khoa (2017)

RR4 Hạn chế tiết lộ thông tin cá nhân lên mạng xã hội

5 Kiến thức an ninh mạng

KT1 Thường xuyên cập nhật phần mềm cho thiết bị

KT2 Biết cách sử dụng phần mềm chống vi- rut

KT3 Sử dụng bảo mật 2 yếu tố cho tài khoản mạng xã hội

KT4 Hiểu biết về những nguy cơ khi sử dụng wifi công cộng

6 Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân trên MXH

NT1 Tôi nhận thức được tầm quan trọng của bảo mật thông tin cá nhân

Bùi Thành Khoa (2017), Alharbi và Tassaddiq

NT2 Tôi sẽ tìm hiểu thêm thông tin để bảo mật thông tin cá nhân tốt hơn

NT3 Tôi sẽ chia sẻ kiến thức bảo mật thông tin các nhân cho người thân và bạn bè

Nguồn: Tổng hợp của tác giả 3.2.2 Thảo luận và phỏng vấn chuyên gia

Thảo luận với các chuyên gia giúp khám phá và điều chỉnh các biến quan sát, từ đó cải thiện độ rõ ràng và tính chính xác trong nội dung Đồng thời, cần loại bỏ những biến gây trùng lặp, nhầm lẫn và không phù hợp Qua quá trình này, tác giả sẽ hoàn thiện thang đo chính thức và xây dựng bảng hỏi khảo sát hiệu quả.

Tác giả đã tiến hành phỏng vấn các chuyên gia và sinh viên để thu thập ý kiến về mạng xã hội Các chuyên gia là những người có kinh nghiệm trong việc sử dụng và quản lý các trang mạng xã hội, trong khi sinh viên là những người thường xuyên sử dụng mạng xã hội và có kiến thức nhất định về lĩnh vực này.

Tác giả đã xây dựng một dàn bài phỏng vấn với các chuyên gia, trong đó sử dụng các câu hỏi mở để khám phá vấn đề một cách sâu sắc Dàn bài này tiếp cận vấn đề từ tổng quát đến cụ thể, giúp thu thập thông tin chi tiết và hữu ích.

Tác giả sẽ ghi nhận ý kiến đóng góp để điều chỉnh thang đo, đồng thời đảm bảo rằng thông tin cá nhân của các chuyên gia và sinh viên tham gia được bảo mật thông qua các phương pháp an toàn.

Thông tin chỉnh sửa thang đo được xác nhận lại với các đối tượng phỏng vấn để đảm bảo tính chính xác Sau đó, thang đo chính thức được hoàn thiện và bảng khảo sát được thiết lập.

Nội dung chi tiết của dàn bài và danh sách phỏng vấn được thể hiện trong Phụ lục 1: Dàn bài phỏng vấn chuyên gia

3.2.2.4 Kết quả nghiên cứu định tính

Sau khi thảo luận và phỏng vấn, các chuyên gia hầu hết đồng ý với thang đo do tác giả đề xuất, nhưng cũng đưa ra ý kiến đóng góp để chỉnh sửa một số biến chưa rõ nghĩa, gây khó hiểu và sai lệch về ý nghĩa Dựa trên kết quả định tính, tác giả đã điều chỉnh câu từ và bổ sung một biến quan sát cho thang đo Rủi ro cảm nhận Các điều chỉnh này được trình bày cụ thể trong bài viết.

Thang đo Bảo mật mật khẩu bao gồm 6 biến quan sát, được xây dựng dựa trên ý kiến từ chuyên gia Sau quá trình thảo luận và phỏng vấn, các chuyên gia đã thống nhất về các biến trong thang đo và đề xuất chỉnh sửa từ ngữ để chúng trở nên ngắn gọn, dễ hiểu và dễ tiếp cận hơn Cụ thể, biến “Dựa vào mật khẩu cũ để tạo thành mật khẩu mới cho tài khoản khác” đã được chỉnh sửa thành “Tạo mật khẩu mới gần giống với mật khẩu cũ”, trong khi “Nên sử dụng bảo mật mật khẩu mạnh” được điều chỉnh thành “Nên sử dụng bảo mật mật khẩu mạnh gồm có ký tự viết hoa, viết thường, số và ký tự đặc biệt”.

• Thang đo Bảo mật trình duyệt

Thang đo Bảo mật trình duyệt bao gồm 4 biến quan sát, được xây dựng dựa trên sự thảo luận và phỏng vấn với các chuyên gia Hầu hết các chuyên gia đều đồng ý với các biến trong thang đo và đã đóng góp ý kiến chỉnh sửa về từ ngữ Kết quả định tính dẫn đến việc chỉnh sửa biến "Thường xuyên kiểm tra định kỳ bảo mật và cấu hình trình duyệt web" thành "Định kỳ kiểm tra cài đặt bảo mật và cấu hình trình duyệt web".

Thang đo Hoạt động trên mạng xã hội bao gồm 5 biến quan sát, và sau quá trình phỏng vấn, tất cả các chuyên gia đều nhất trí về các biến này.

• Thang đo Rủi ro cảm nhận

Thang đo rủi ro cảm nhận hiện tại bao gồm 5 biến quan sát, được xây dựng dựa trên sự đồng thuận của các chuyên gia sau khi thảo luận và phỏng vấn Các chuyên gia đã góp ý chỉnh sửa từ ngữ để các biến quan sát trở nên ngắn gọn, dễ hiểu và dễ tiếp cận hơn Cụ thể, biến “Lo lắng khi truy cập vào trang web có nguy cơ về bảo mật” đã được sửa thành “Lo lắng khi truy cập vào trang web không an toàn về bảo mật” Ngoài ra, tác giả cũng bổ sung biến “hạn chế tiết lộ thông tin nhạy cảm qua tin nhắn” vào thang đo.

Thang đo Kiến thức an ninh mạng bao gồm bốn biến quan sát, được xây dựng dựa trên sự thảo luận và phỏng vấn với các chuyên gia trong lĩnh vực Hầu hết các chuyên gia đều thống nhất về các biến này và đã đóng góp ý kiến để chỉnh sửa từ ngữ, giúp các biến quan sát trở nên ngắn gọn, dễ hiểu và dễ tiếp cận hơn Từ kết quả định tính, tác giả đã điều chỉnh biến "Biết cách sử dụng phần mềm chống vi-rut" thành "Biết cách sử dụng phần mềm chống vi-rut phát tán qua đường mạng".

Nhận thức về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội (MXH) là một yếu tố quan trọng, với thang đo bao gồm ba biến quan sát Qua quá trình phỏng vấn, tất cả các chuyên gia đều nhất trí về các biến này, cho thấy sự đồng thuận trong việc đánh giá ý thức bảo vệ thông tin cá nhân trên MXH.

3.2.3 Xây dựng thang đo chính thức

Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính và thảo luận với các chuyên gia, tác giả đã xây dựng thang đo chính thức như bảng dưới đây.

Bảng 2 Thang đo chính thức

Mã hóa Biến quan sát Nguồn

Nên sử dụng bảo mật mật khẩu mạnh gồm có ký tự viết hoa, viết thường, số và ký tự đặc biệt

(2021), Alqahtani (2022), ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015)

MK2 Thay đổi mật khẩu định kỳ Alharbi và Tassaddiq

MK3 Tạo mật khẩu mới gần giống với mật khẩu cũ

Alqahtani (2022) MK4 Sử dụng một mật khẩu cho nhiều trang web/tài khoản

MK5 Chia sẻ mật khẩu với người khác

(2021), Alqahtani (2022), ệğỹtỗỹ và cộng sự (2015)

MK6 Cảm thấy phiền khi sử dụng nhiều mật khẩu mạnh cho nhiều trang web/tài khoản

TD1 Thường xuyên cập nhật trình duyệt

TD3 Định kỳ kiểm tra cài đặt bảo mật và cấu hình trình duyệt web TD4 Kiểm tra lịch sử trình duyệt

3 Hoạt động trên mạng xã hội

XH1 Hạn chế đăng ảnh cá nhân lên mạng xã hội Alqahtani (2022)

XH2 Không chấp nhận kết bạn với người lạ Alharbi và Tassaddiq

RR1 Tôi thận trọng khi dùng ứng dụng miễn phí

RR2 Lo lắng khi truy cập vào trang web không an toàn về bảo mật

RR3 Đăng xuất tài khoản mạng xã hội khi đăng nhập trên thiết bị lạ

RR5 Hạn chế tiết lộ thông tin nhạy cảm qua tin nhắn Nghiên cứu định tính

5 Kiến thức an ninh mạng

KT1 Thường xuyên cập nhật phần mềm cho thiết bị

KT2 Biết cách sử dụng phần mềm chống vi-rut phát tán qua đường mạng

6 Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân trên MXH

NT1 Tôi nhận thức được tầm quan trọng của bảo mật thông tin cá nhân

Bùi Thành Khoa (2017), Alharbi và Tassaddiq

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Nghiên cứu định lượng sơ bộ

3.3.1 Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ

Tác giả dựa vào thang đo chính thức đã được xây dựng với 27 biến quan sát của

Để tiến hành nghiên cứu định lượng, cần xác định 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc Dựa trên các biến này, thiết kế bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ là bước quan trọng để thu thập dữ liệu cần thiết cho nghiên cứu tiếp theo.

Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng thang đo Likert 5 mức độ để đánh giá mức độ đồng ý của các biến quan sát Các mức độ đo lường được xác định rõ ràng để phản ánh sự đồng thuận của người tham gia.

1 = Hoàn toàn không đồng ý; 2 = Không đồng ý; 3 = Bình thường; 4 = Đồng ý; 5 Hoàn toàn đồng ý

Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ: Nội dung bảng câu hỏi khảo sát gồm các phần:

• Phần 1: Phần giới thiệu sinh viên

• Phần 2: Phần thông tin cá nhân của đối tượng khảo sát

• Phần 3: Phần nội dung các câu hỏi khảo sát

Bảng câu hỏi khảo sát sẽ được trình bày chi tiết trong Phụ lục 2: Bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ

3.2.2 Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Mục tiêu của nghiên cứu định lượng sơ bộ là kiểm tra độ tin cậy của bảng hỏi khảo sát thông qua việc sử dụng một mẫu khảo sát nhỏ Qua đó, tác giả có thể loại bỏ những câu hỏi không đạt độ tin cậy, đảm bảo chỉ những câu hỏi đáng tin cậy được đưa vào nghiên cứu chính thức.

3.2.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu

Tác giả đã thực hiện một cuộc khảo sát trực tuyến bằng cách sử dụng Google Form Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế trên Google Form và được phát tán đến đối tượng tham gia thông qua các nền tảng mạng xã hội.

Trong nghiên cứu sơ bộ này, nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện trong

70 mẫu khảo sát theo cách lấy mẫu thuận tiện nhằm phát hiện những sai sót các bảng câu hỏi và kiểm tra thang đo

3.2.2.4 Nội dung thực hiện Đầu tiên, tác giả sử dụng Bảng hỏi khảo sát sơ bộ (trình bày tại Phụ lục 2) để tiến hành khảo sát lấy dữ liệu Tiếp theo, tác giả dùng các lấy mẫu thuận tiện chọn ra 70 mẫu khảo sát và tiến hành phân tích Từ dữ liệu lấy được từ nghiên cứu định lượng sơ bộ, tiến hành kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và loại bỏ những câu hỏi không đáng tin cậy Ngay sau khi có được kết quả, tác giả điều chỉnh, hoàn thiện Bảng hỏi khảo sát chính thức và tiến hành đến bước nghiên cứu chính thức

3.2.2.5 Kiểm định độ tin cậy của Bảng hỏi khảo sát

Phương pháp kiểm định độ tin cậy - Cronbach's Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nội tại của thang đo, nhằm loại bỏ các biến không phù hợp Hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0 đến 1, với giá trị từ 0.8 trở lên được coi là thang đo tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng, và từ 0.6 trở lên là đủ điều kiện (Hoàng & Chu, 2008) Các biến số có tổng tương quan nhỏ hơn 0.3 được xem là biến rác và cần loại bỏ, vì chúng không phản ánh khái niệm nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ giữ lại các thang đo có Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên và các biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Những biến quan sát không đạt tiêu chuẩn sẽ bị loại bỏ, và nếu độ tin cậy của thang đo vẫn dưới 0.6 sau khi loại bỏ, thang đo đó cũng sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

3.2.2.6 Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ

Tác giả đã thực hiện đo lường độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên 70 mẫu khảo sát đầu tiên cho từng biến độc lập trong bảng hỏi khảo sát.

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Bảo mật mật khẩu là 0.396, thấp hơn 0.6, nhưng tác giả chưa vội kết luận rằng thang đo này không đáng tin cậy Thay vào đó, tác giả sẽ kiểm tra hệ số tương quan giữa biến tổng và các biến quan sát trong thang đo để có cái nhìn rõ hơn về độ tin cậy của nó.

Bảng 3: Kết quảđộ tin cậy thang đo Bảo mật mật khẩu Thống kê độ tin cậy

Số lượng biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả

Kết quả từ Bảng 3 cho thấy hệ số tương quan biến tổng của MK1, MK5 và MK6 đều ≤ 0.3 Tác giả quyết định loại bỏ hai biến có hệ số tương quan nhỏ nhất là MK5 (0.100) và MK6 (0.068) Trong khi đó, biến MK1 có vai trò quan trọng trong bảo mật mật khẩu với hệ số tương quan gần đạt mức tối thiểu, vì vậy MK1 sẽ được giữ lại để quan sát trong các kết quả tiếp theo Các biến còn lại có hệ số tương quan ≥ 0.3 và sẽ được giữ lại, sau đó tác giả tiến hành chạy lại thang đo này.

Bảng 4: Kết quả độ tin cậy thang đo Bảo mật mật khẩu đã loại biến quan sát

Thống kê độ tin cậy

Sau khi điều chỉnh, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.693, cho thấy thang đo Bảo mật mật khẩu là đáng tin cậy Tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3, ngoại trừ biến MK4 với hệ số 0.291 Mặc dù MK4 có hệ số tương quan gần đạt mức tối thiểu, tác giả nhận định rằng nó vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc đo lường nhận thức về Bảo mật mật khẩu Do đó, trong bối cảnh nghiên cứu sơ bộ với mẫu khảo sát nhỏ, tác giả quyết định giữ lại biến MK4 để tiếp tục quan sát trong nghiên cứu định lượng chính thức.

Kết quả độ tin cậy của thang đo Bảo mật trình duyệt cho thấy các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3, ngoại trừ biến TD4 với hệ số 0.262 < 0.3 Hệ số Cronbach’s Alpha là 0.570, thấp hơn mức 0.6, cho thấy thang đo chưa đạt độ tin cậy cần thiết Do đó, tác giả đã quyết định loại bỏ biến TD4 và tiến hành chạy lại thang đo.

Bảng 5: Kết quả độ tin cậy thang đo Bảo mật trình duyệt

Sau khi điều chỉnh, kết quả độ tin cậy của thang đo Bảo mật trình duyệt cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.623, vượt mức tối thiểu 0.6, chứng tỏ thang đo này đáng tin cậy Tất cả các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3, ngoại trừ biến TD3 với hệ số 0.237 Dù vậy, tác giả nhận thấy tầm quan trọng của TD3 trong việc đo lường nhận thức về Bảo mật trình duyệt và quyết định giữ lại biến này để tiếp tục quan sát và nghiên cứu trong bối cảnh khảo sát sơ bộ với mẫu nhỏ.

Bảng 6: Kết quả độ tin cậy thang đo Bảo mật trình duyệt đã loại biến

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả Hoạt động trên mạng xã hội

Kết quả từ Bảng 7 cho thấy các biến quan sát của thang đo Hoạt động trên mạng xã hội có hệ số tương quan biến tổng đạt ≥ 0.3 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo này là 0.815, vượt mức 0.6, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy cao.

Bảng 7: Kết quả độ tin cậy thang đo Hoạt động trên mạng xã hội

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả Rủi ro cảm nhận

Kết quả từ Bảng 8 cho thấy các biến quan sát của thang đo Rủi ro cảm nhận đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.819, vượt mức 0.6, chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy cao.

Bảng 8: Kết quả độ tin cậy thang đo Rủi ro cảm nhận Thống kê độ tin cậy

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả Kiến thức an ninh mạng

Dựa trên kết quả độ tin cậy của thang đo Kiến thức an ninh mạng, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 Hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.754, vượt mức tối thiểu 0.6, cho thấy thang đo này có độ tin cậy cao.

Bảng 9: Kết quả độ tin cậy thang đo Kiến thức an ninh mạng

Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân trên MXH

Nghiên cứu định lượng chính thức

Phương pháp lấy mẫu trong nghiên cứu này là phương pháp lấy mẫu thuận tiện, một hình thức chọn mẫu phi xác suất nhằm thu thập dữ liệu từ các đối tượng khảo sát dựa trên tính dễ tiếp cận Ưu điểm của phương pháp này bao gồm chi phí thấp, sự tự nguyện của người tham gia và khả năng tiếp cận nhanh chóng thông qua các nền tảng mạng xã hội, giúp hoàn thành bảng hỏi khảo sát mà không bị ảnh hưởng bởi yếu tố địa lý Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là khó khăn trong việc ước lượng độ tin cậy và sai số chọn mẫu.

Tác giả đã sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện phi xác suất để thu thập dữ liệu Kích thước mẫu cuối cùng đạt được là 209 câu trả lời đủ tiêu chuẩn.

Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), kích thước mẫu tối thiểu cần gấp 5 lần số biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Với 24 biến quan sát trong Nghiên cứu chính thức, kích thước mẫu tối thiểu là 120 quan sát Kết quả thu thập được là 209 quan sát, hoàn toàn đáp ứng yêu cầu để tiến hành nghiên cứu.

3.3.2 Phương pháp thu thập số liệu

3.3.3 Phương pháp xử lý số liệu

Trong phần Nghiên cứu chính thức này, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng để xử lý dữ liệu, cụ thể quá trình như sau:

Sau khi hoàn thiện Bảng câu hỏi khảo sát chính thức, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu khảo sát Số liệu thu về sẽ được xử lý, làm sạch, mã hóa và nhập liệu một cách chính xác.

Tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để đánh giá độ tin cậy của dữ liệu bằng cách áp dụng hệ số Cronbach's Alpha, đồng thời loại bỏ những biến không đạt tiêu chuẩn.

• Sau đó, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA

• Cuối cùng là phân tích hồi quy tuyến tính

3.3.3.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha giúp xác định tính chính xác của các biến trong nghiên cứu Qua đó, các biến có tương quan với biến tổng thấp sẽ được loại bỏ để nâng cao độ tin cậy của thang đo.

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0 đến 1, với mức từ 0.8 trở lên được coi là thang đo tốt, từ 0.7 đến 0.8 là có thể sử dụng, và từ 0.6 trở lên là chấp nhận được (Hoàng & Chu, 2008) Mặc dù hệ số Cronbach’s Alpha cao cho thấy độ tin cậy của thang đo, nhưng giá trị quá cao (α>0.95) có thể chỉ ra rằng nhiều biến trong thang đo không có sự khác biệt, dẫn đến hiện tượng trùng lặp trong đo lường.

Các biến có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.3 được coi là biến rác và sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo, vì chúng không phản ánh khái niệm nghiên cứu Trong nghiên cứu này, tác giả giữ lại các thang đo có Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên và các biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Những biến quan sát không đạt yêu cầu sẽ bị loại bỏ, và nếu độ tin cậy của thang đo vẫn dưới 0.6 sau khi loại bỏ, thang đo đó cũng sẽ bị loại bỏ (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

3.3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo và loại bỏ các biến không đạt yêu cầu qua phân tích Cronbach’s Alpha, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ được áp dụng để rút gọn nhiều biến quan sát thành một tập biến ít hơn Những tập biến này có ý nghĩa hơn nhưng vẫn giữ được hầu hết thông tin của tập biến quan sát ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).

Tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho tất cả các biến quan sát nhằm kiểm định giá trị khái niệm của thang đo Tiếp theo, tác giả xem xét các hệ số liên quan để đánh giá độ tin cậy và tính hợp lệ của thang đo.

Kiểm định Bartlett (Bartlett's test) có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.05, chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của dữ liệu trong phân tích thống kê, so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa các biến với hệ số tương quan riêng phần của chúng Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), giá trị KMO từ 0.5 đến 1 cho thấy phân tích là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Hệ số Eigenvalues đóng vai trò quan trọng trong phân tích EFA, xác định số lượng nhân tố cần thiết Chỉ những nhân tố có Eigenvalues lớn hơn 1 mới có khả năng tóm tắt thông tin hiệu quả và được giữ lại trong mô hình phân tích.

Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) thể hiện tỷ lệ phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát được giải thích bởi các yếu tố đã trích Nếu hệ số Tổng phương sai trích đạt ≥ 50%, điều này chứng tỏ mô hình đang được áp dụng là phù hợp.

Hệ số tải nhân tố (Factor loading) hay trọng số nhân tố là chỉ số thể hiện mối quan hệ giữa biến quan sát và nhân tố Hệ số tải càng cao cho thấy sự tương quan lớn hơn giữa biến quan sát và nhân tố Để biến quan sát đạt chất lượng tốt, hệ số tải cần lớn hơn 0.5, trong khi giá trị tối thiểu để giữ lại biến trong mô hình là 0.3 Hệ số này có thể thay đổi tùy thuộc vào kích thước mẫu nghiên cứu; theo Hair và cộng sự (1998), kích thước tối thiểu của mẫu trong nghiên cứu này là 120, do đó, hệ số tải tối thiểu để giữ lại biến là 0.5.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố chính (Principal Component) và phép xoay Varimax để phân nhóm các yếu tố

Sau khi tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiếp tục phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Mẫu nghiên cứu

Mẫu khảo sát được thu thập thông qua bảng mẫu Google Form và được gửi đến sinh viên các trường Đại học Công lập tại TP.HCM qua nền tảng mạng xã hội Kết quả thu về gồm 220 bảng trả lời, trong đó có 11 mẫu không hợp lệ do trùng lặp dữ liệu và sinh viên không thuộc trường trong phạm vi nghiên cứu Cuối cùng, 209 mẫu khảo sát hợp lệ, chiếm 95% tổng số mẫu, đã được sử dụng để phân tích và xử lý.

Sau khi thu thập dữ liệu, mẫu khảo sát đã được xử lý và thống kê mô tả dựa trên các tiêu chí như giới tính, độ tuổi, sinh viên tại các trường Đại học và tần suất sử dụng mạng xã hội Kết quả cho thấy sự phân bố rõ ràng giữa các nhóm đối tượng và thói quen sử dụng MXH của họ.

Bảng 12: Thống kê đặc điểm của mẫu nghiên cứu

Giới tính Số lượng Tỷ lệ (%)

Tổng 209 100.0 Độ tuổi Số lượng Tỷ lệ (%)

Tần suất sử dụng MXH Số lượng Tỷ lệ (%)

Trường ĐH công lập tại

TP.HCM Số lượng Tỷ lệ (%)

Trường Đại học Bách khoa (ĐHQG TP.HCM)

Trường Đại học Cảnh sát nhân dân

Trường Đại học Công nghệ Thông tin (ĐHQG

Trường Đại học Công nghiệp TP.HCM

Trường Đại học Công thương TP.HCM

Trường Đại học Giao thông Vận tải TP.HCM

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (ĐHQG

Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn

Trường Đại học Kiến trúc

Trường Đại học Kinh tế –

Trường Đại học Kinh tế

Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM

Trường Đại học Sư phạm

Trường Đại học Tài chính – Marketing

Trường Đại học Tôn Đức

Nguồn: Kết quả thu được từ dữ liệu nghiên cứu

Trong một cuộc khảo sát với 209 mẫu, tỷ lệ giới tính cho thấy có 69 nam (33,0%) và 140 nữ (67,0%) Điều này cho thấy sinh viên nam tham gia khảo sát ít hơn so với sinh viên nữ, với tỷ lệ chênh lệch là 33,0%.

Biểu đồ 1: Thống kê giới tính

Về độ tuổi: Số lượng sinh viên năm 2 chiếm phần lớn với 102 người (48.8%)

Trong nghiên cứu này, sinh viên năm 3 chiếm tỷ lệ cao nhất với 56 người, tương đương 26.8% Sinh viên năm 4 đứng thứ hai với 33 người, chiếm 15.8%, tiếp theo là sinh viên năm 1 với 16 người, chiếm 7.7%, và cuối cùng là sinh viên năm 5 chỉ có 2 người, chiếm 1.0% Điều này cho thấy nghiên cứu đã thu hút được sự quan tâm đặc biệt từ các sinh viên năm 2.

Biểu đồ 2: Thống kê độ tuổi

Năm 1 Năm 2 Năm 3 Năm 4 Năm 5

Phần lớn sinh viên hiện nay dành từ 3 đến dưới 5 giờ mỗi ngày cho việc sử dụng mạng xã hội, với 81 người (38.8%) tham gia Tiếp theo, có 50 người (23.9%) sử dụng từ 1 đến dưới 3 giờ, và một số lượng tương tự cũng dành từ 5 đến dưới 8 giờ mỗi ngày Đặc biệt, có 23 người (11.0%) sử dụng mạng xã hội trên 8 giờ, trong khi chỉ có 5 người (2.4%) sử dụng dưới 1 giờ mỗi ngày Điều này cho thấy thời gian sinh viên dành cho mạng xã hội không hề ít, và một số nghiên cứu chỉ ra rằng xu hướng sử dụng mạng xã hội đang gia tăng trong giới trẻ.

Biểu đồ 3: Thống kế tần suất sử dụng MXH

Về sinh viên ở các trường Đại học: nghiên cứu thu thập được 20 trên tổng số

Tại TP.HCM, có 36 trường đại học công lập, trong đó trường Đại học Ngân hàng TP.HCM có số lượng sinh viên cao nhất với 43 sinh viên, chiếm 20.6% Tiếp theo là Trường Đại học Tài chính – Marketing với 20 sinh viên, chiếm 9.6% Ngoài ra, còn 18 trường đại học khác cũng được liệt kê trong danh sách tại Bảng 12 Mẫu khảo sát thu thập được đã phản ánh đầy đủ phạm vi nghiên cứu của đề tài.

Theo thống kê khảo sát, phần lớn sinh viên sử dụng nền tảng mạng xã hội Facebook, với 191 sinh viên, chiếm 91.4% Tiếp theo, Tiktok được sử dụng bởi 144 sinh viên, tương đương 68.9% Ngoài ra, Zalo cũng có sự sử dụng đáng kể với 140 người, chiếm 67.0% Các nền tảng mạng xã hội khác như Youtube cũng không kém phần phổ biến.

Thống kê tần suất sử dụng MXH

Dưới 1h/ngày Từ 1h - dưới 3h/ngày Từ 3h - dưới 5h/ngày

Theo khảo sát, có 146 người (69.9%) sử dụng mạng xã hội từ 5 đến dưới 8 giờ mỗi ngày, trong khi 133 người (63.6%) dành thời gian cho Instagram Số người sử dụng Twitter là ít nhất, chỉ với 30 người (14.4%), và các nền tảng mạng xã hội khác thu hút 7 người (3.3%).

Biểu đồ 4: Thống kê sử dụng nền tảng MXH

Đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ quan trọng để đo độ tin cậy của thang đo, phản ánh mức độ tương đồng giữa các mục hỏi Phương pháp này không chỉ giúp xác định tính nhất quán của thang đo mà còn tạo điều kiện cho phân tích nhân tố khám phá EFA, loại bỏ các biến không phù hợp có thể gây ra yếu tố giả trong nghiên cứu.

Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy sinh viên có mức độ nhận thức cao về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

TikTok Facebook Instagram Youtube Zalo Twitter Khác

Thống kế sử dụng nền tảng MXH

Bảng 13: Kết quả phân tích thang đo Bảo mật mật khẩu

Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến Độ tin cậy của thang đo: Cronbach’s Alpha = 0.744

Nguồn: Kết quả thu được từ phân tích dữ liệu nghiên cứu

Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Bảo mật mật khẩu tại Bảng 13 cho thấy giá trị đạt 0.744, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Những kết quả này cho thấy dữ liệu đạt yêu cầu, cho phép tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 14: Kết quả phân tích thang đo Bảo mật trình duyệt

Dựa vào Bảng 14, phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Bảo mật trình duyệt cho kết quả 0.606, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy dữ liệu đạt yêu cầu và phù hợp để tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 15: Kết quả phân tích thang đo Hoạt động trên MXH

Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo Hoạt động trên

MXH tại Bảng 15 có giá trị 0.881, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Kết quả dữ liệu đạt tiêu chuẩn, cho phép tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 16: Kết quả phân tích thang đo Rủi ro cảm nhận

Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Rủi ro cảm nhận đạt 0.834, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy dữ liệu thu được đều đạt điều kiện cần thiết để tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 17: Kết quả phân tích thang đo Kiến thức an ninh mạng

Kết quả phân tích từ Bảng 17 cho thấy độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo Kiến thức an ninh mạng đạt 0.806, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Những dữ liệu thu được đều đạt tiêu chí, cho phép tiến hành bước nghiên cứu tiếp theo là phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 18: Kết quả phân tích thang đo Nhận thức bảo mật TTCN trên MXH

Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo Nhận thức bảo mật TTCN trên MXH đạt 0.640, vượt mức yêu cầu 0.6 Tất cả các biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy dữ liệu thu được đáp ứng đầy đủ điều kiện để tiếp tục nghiên cứu với phân tích nhân tố khám phá EFA.

Dựa vào kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, tác giả kết luận rằng tất cả 24 biến nghiên cứu đều đạt yêu cầu để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, các biến đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA Mục tiêu của EFA là kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo Phương pháp chiết xuất được sử dụng là phân tích thành phần chính PCA kết hợp với phép xoay Varimax và chuẩn hóa Kaiser Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện phân tích EFA cho các biến độc lập đồng thời, trong khi biến phụ thuộc (Nhận thức bảo mật TTCN trên MXH) được phân tích riêng.

4.3.1 Phân tích nhân tố EFA các biến độc lập

Tác giả tiến hành đưa các biến quan sát của các thang đo nghiên cứu vào phân tích nhân tố khám phá EFA, ta được kết quả sau:

Bảng 19: Kết quả kiểm định KMO cho các biến độc lập

Kiểm định Barlett Giá trị chi bình phương xấp xỉ

Giá trị bậc tự do 210 Mức ý nghĩa Sig 0.000

Kết quả kiểm định hệ KMO và Bartlett tại Bảng 19 cho thấy hệ số KMO đạt 0.841, vượt mức 0.5, và giá trị Sig là 0.000 Điều này cho thấy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, khẳng định rằng phân tích nhân tố khám phá EFA là hoàn toàn phù hợp.

Kết quả phân tích từ Bảng 20 cho thấy có 5 yếu tố được trích ra dựa trên tiêu chí Eigenvalues lớn hơn 1, tóm tắt thông tin quan trọng của nghiên cứu.

Tổng phương sai của năm yếu tố trong nghiên cứu này đạt 64.400%, vượt qua ngưỡng 50% Điều này cho thấy năm yếu tố này có khả năng giải thích 64.400% sự biến thiên của 21 biến quan sát trong phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Bảng 20: Kết quả Tổng phương sai trích cho các biến độc lập

Hệ số Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay

Phần trăm của phương sai

Phương pháp chiết xuất: Phân tích thành phần chính

Phương pháp quay: Varimax với Chuẩn hóa Kaiser

Bảng 21: Kết quả Ma trận xoay nhân tố

XH1 0.863 XH3 0.820 XH2 0.751 XH4 0.682 XH5 0.632

Phép trích: Phân tích thành phần chính Phương pháp quay: Varimax và Chuẩn hóa Kaiser

Kết quả phân tích EFA từ Bảng 21 chỉ ra rằng tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn 0.5, không có biến nào bị loại bỏ Tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu tiếp theo.

Dựa trên kết quả từ bảng ma trận xoay, tác giả xác định rằng có năm yếu tố ảnh hưởng đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

Các nhân tố bao gồm:

Nhân tố "Hoạt động trên MXH" (ký hiệu: XH) bao gồm 5 biến quan sát XH1, XH2, XH3, XH4, và XH5, tất cả đều thuộc thang đo hoạt động trên mạng xã hội Nhân tố này có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

Nhân tố 2, được gọi là "Rủi ro cảm nhận" (ký hiệu: RR), bao gồm 5 biến quan sát thuộc thang đo Rủi ro cảm nhận, cụ thể là RR1, RR2, RR3, RR4, và RR5 Nhân tố này có tác động tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

Nhân tố 3, được gọi là "Kiến thức an ninh mạng" (ký hiệu: KT), bao gồm 4 biến quan sát KT1, KT2, KT3 và KT4 Nhân tố này có tác động tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân (TTCN) trên mạng xã hội (MXH).

Nhân tố 4, được gọi là "Bảo mật mật khẩu" (ký hiệu: MK), bao gồm bốn biến quan sát MK1, MK2, MK3 và MK4, đều thuộc thang đo “Bảo mật mật khẩu” Nhân tố này có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

Nhân tố 5, được ký hiệu là TD, bao gồm ba biến quan sát thuộc thang đo “Bảo mật trình duyệt” (TD1, TD2, TD3) Nhân tố này có tác động tích cực đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

4.3.2 Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc

Tác giả đã tiến hành phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc, với hệ số KMO đạt 0.630 (lớn hơn 0.5) và Sig = 0.000 Kết quả cho thấy có một nhân tố được trích ra với Eigenvalue là 1.790 (lớn hơn 1), nhân tố này giải thích 59.682% biến thiên dữ liệu của ba biến quan sát tham gia vào EFA Những kiểm định này xác nhận tính hợp lệ cho phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 22: Kết quả kiểm định KMO cho biến phụ thuộc

Biến quan sát Nhân tố

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, biến phụ thuộc bao gồm các biến quan sát NT1, NT2, NT3, và được đặt tên là “Nhận thức bảo mật TTCN trên MXH”, ký hiệu là “NT”.

Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu đã xác định 5 nhân tố độc lập với 21 biến quan sát ảnh hưởng đến mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội Kết quả cũng cho thấy có 1 nhân tố đại diện cho nhận thức bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội với 3 biến quan sát Mô hình nghiên cứu đã được điều chỉnh sau khi loại bỏ các biến không cần thiết.

Bảng 23: Mô hình nghiên cứu sau khi loại biến rác

Nhân tố 1: Hoạt động trên MXH XH1 Hạn chế đăng ảnh cá nhân lên mạng xã hội

XH2 Không chấp nhận kết bạn với người lạ

Nhân tố 2: Rủi ro cảm nhận RR1 Tôi thận trọng khi dùng ứng dụng miễn phí

RR2 Lo lắng khi truy cập vào trang web không an toàn về bảo mật

RR3 Đăng xuất tài khoản mạng xã hội khi đăng nhập trên thiết bị lạ

RR5 Hạn chế tiết lộ thông tin nhạy cảm qua tin nhắn

Nhân tố 3: Kiến thức an ninh mạng KT1 Thường xuyên cập nhật phần mềm cho thiết bị

KT2 Biết cách sử dụng phần mềm chống vi-rut phát tán qua đường mạng

Nhân tố 4: Bảo mật mật khẩu

MK1 Nên sử dụng bảo mật mật khẩu mạnh gồm có ký tự viết hoa, viết thường, số và ký tự đặc biệt

MK2 Thay đổi mật khẩu định kỳ

MK3 Dựa vào mật khẩu cũ để tạo thành mật khẩu mới cho tài khoản khác

MK4 Sử dụng một mật khẩu cho nhiều trang web/tài khoản

Nhân tố 5: Bảo mật trình duyệt TD1 Thường xuyên cập nhật trình duyệt

TD3 Định kỳ kiểm tra cài đặt bảo mật và cấu hình trình duyệt web

Biến phụ thuộc: Nhận thức bảo mật thông tin cá nhân trên MXH NT1 Tôi nhận thức được tầm quan trọng của bảo mật thông tin cá nhân

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Phân tích tương quan

Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA), tác giả tiến hành phân tích mối tương quan giữa các nhân tố đã được xác định từ kết quả của EFA.

Tác giả sử dụng phần mềm SPSS để phân tích mối quan hệ giữa các biến đã được mã hóa, bao gồm XH, RR, KT, MK và TD NT.

Bảng 24: Phân tích tương quan

NT XH RR KT MK TD

** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01

* Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05

Qua kết quả phân tích tương quan cho thấy, các biến độc lập XH, RR, KT,

MK, TD đều có mối tương quan chặt với nhân tố NT (sig =0.000) nên có thể tiến hành đưa các biến này vào để phân tích hồi quy.

Phân tích hồi quy tuyến tính

4.6.1 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Sau khi mã hóa các biến đo lường và phân tích tương quan, tác giả thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính bằng phương pháp Enter Trong mô hình này, tác giả đưa vào 5 biến độc lập là XH, RR, KT, MK, TD và một biến phụ thuộc NT, từ đó cho ra kết quả phân tích.

Bảng 25: Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Sai số chuẩn của ước lượng

Nguồn: Kết quả chạy hồi quy của tác giả

Here is a rewritten paragraph:Kết quả phân tích hồi quy cho thấy giá trị R bình phương hiệu chỉnh đạt 0.503, lớn hơn 0.5, chứng tỏ 5 biến độc lập được đưa vào mô hình có tác động tới 50.3% sự biến thiên của biến phụ thuộc, khẳng định mô hình này là phù hợp để sử dụng trong nghiên cứu.

Hiện tượng tự tương quan trong mô hình được kiểm định qua hệ số Durbin-Watson Nếu hệ số này nằm trong khoảng lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3, mô hình không có hiện tượng tự tương quan Ngược lại, nếu hệ số Durbin-Watson nhỏ hơn 1 hoặc lớn hơn 3, mô hình sẽ có hiện tượng tự tương quan Kết quả hồi quy cho thấy hệ số Durbin-Watson là 1.712, do đó, mô hình không có hiện tượng tự tương quan.

4.6.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy

Bảng 26: Kiểm định ANOVA cho mô hình hồi quy

Giá trị bậc tự do

Tổng cộng 57.846 208 a Biến phụ thuộc: Quyết định chọn b Các biến dùng để dự đoán: (Constant), TD, XH, RR, MK, KT

Nguồn: Kết quả chạy hồi quy của tác giả

Kết quả phân tích Anova trong hồi quy cho thấy kiểm định F có mức ý nghĩa p=0.000, nhỏ hơn 0.05 Điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy này là phù hợp và có ý nghĩa.

4.6.3 Xây dựng phương trình hồi quy bội

Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố RR có giá trị Sig là 0.190, lớn hơn 0.05, do đó không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy và không tác động đến biến phụ thuộc NT Nhân tố RR không phản ánh được mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội Các câu hỏi trong khảo sát liên quan đến nhân tố RR đều mang tính cảm xúc, nhưng việc sinh viên nhận thức được rủi ro khi sử dụng mạng xã hội không đủ để chứng minh sự tác động đến nhận thức về bảo mật thông tin cá nhân Vì vậy, nhân tố rủi ro cảm nhận không có ý nghĩa thống kê cũng như thực tiễn đối với mức độ nhận thức của sinh viên về bảo mật thông tin cá nhân trên mạng xã hội.

Các nhân tố XH, MK, KT, TD đều có mức ý nghĩa Sig

Tiêu đề	Mức Độ Nhận Thức Của Sinh Viên Đối Với Bảo Mật Thông Tin Cá Nhân Trên Mạng Xã Hội
Tác giả	Trần Lâm Bảo Long
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Thị Cẩm Phú
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2023
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	144
Dung lượng	2,16 MB