Kết quả từ 295 người tham dự khảo sát thông qua các phương pháp kiểm định, đánh giá cho thấy rằng có bốn yếu tố ảnh hưởng đến “ Ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things” là: “Động lực h
CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
Giới thiê ̣u đề tài
1.1.1 Tổng quan về Internet of Things
Trong khoản thời gian gần đây trên nhiều phương tiện truyền thông khác nhau chúng ta thường nghe đề cập đến cụm từ “Internet of Things” Đây là một khái niệm còn mới mẻ tại Việt Nam và nhất là với những người sử dụng thông thường, thực chất, biểu hiện của Internet of Things (IoTs) đã xuất hiện ngay từ thời kỳ sơ khai của Internet, khi các nhà phát minh mong muốn kết nối tất cả mọi thứ qua một mạng lưới đồng nhất để có thể điều khiển chúng phục vụ cho mục đích của con người
Cisco dự báo: Đến năm 2020, sẽ có khoảng 50 tỷ đồ vật kết nối vào Internet, bao gồm hàng tỷ thiết bị di động, tivi, máy giặt, … (CISCO, 2011)
Hình 1.1: Dự báo số lượng thiết bị IoTs đến năm 2020 1
Intel, đơn vị mới tham gia vào thị trường sản xuất chip cho các thiết bị thông minh phục vụ IoT cũng đã thu về hơn 2 tỷ USD trong năm 2014 từ lĩnh vực này, tăng trưởng 19% so với năm 2013 (www.vietnamplus.vn, 2015)
Rõ ràng, Internet of Things có thể thay đổi hoàn toàn cách sống của con người trong tương lai Khi mọi thứ đã được “Internet hóa”, người dùng hoàn toàn có thể điều khiển chúng từ bất cứ đâu, chỉ cần một chiếc điện thoại có kết nối Internet
1.1.2 Giới thiệu Internet of Things 1.1.2.1 Lịch sử phát triển Internet of Things
IoTs là thuật ngữ dùng để chỉ các đối tượng có thể được nhận biết cũng như chỉ sự tồn tại của chúng trong một kiến trúc mang tính kết nối Cụm từ này được đưa ra bởi Kevin Ashton vào năm 1999 Ông là một nhà khoa học đã sáng lập ra Trung tâm Auto-ID ở đại học MIT, nơi thiết lập các quy chuẩn toàn cầu cho RFID (một phương thức giao tiếp không dây dùng sóng radio) cũng như một số loại cảm biến khác IoTs sau đó cũng được dùng nhiều trong các ấn phẩm đến từ các hãng và nhà phân tích (Weber & Romana Weber, 2010)
Vào tháng 6 năm 2009, Ashton từng cho biết rằng "hiện nay máy tính - và do đó, Internet gần như phụ thuộc hoàn toàn vào con người để chuyển tải dữ liệu Gần như tất cả trong số 50 petabyte dữ liệu đang có trên Internet (vào thời điểm đó) đều được ghi lại hoặc tạo ra bởi con người chúng ta, thông qua các các thức như gõ chữ, nhấn nút, chụp ảnh, quét mã vạch v.v." Con người chính là nhân tố quyết định trong thế giới Internet hiện nay Thế nhưng con người lại có nhiều nhược điểm: chúng ta chỉ có thời gian hạn chế, khả năng tập trung và độ chính xác cũng ở mức thấp so với máy móc Điều đó có nghĩa là chúng ta không giỏi trong việc thu thập thông tin về thế giới xung quanh, và đây là một vấn đề lớn (Gubbi, 2013)
Còn nếu như máy tính có khả năng giúp con người thu thập tất cả những dữ liệu về mọi thứ xung quanh, chúng ta có thể "theo dõi và đếm mọi thứ, giúp giảm hao phí, chi phí và lỗ Chúng ta sẽ biết chính xác khi nào các vật dụng cần phải sửa chữa, thay thế, khi nào chúng còn mới và khi nào thì chúng hết hạn sử dụng Chưa kể đến việc chúng ta có thể kiểm soát chúng mọi lúc mọi nơi IoTs có tiềm năng thay đổi thế giới, giống như cách mà Internet đã thay đổi cuộc sống của chúng ta Ngôi nhà thông minh với các bóng đèn thông minh, máy giặt thông minh, tủ lạnh thông minh,v.v Có thể xem là bước đầu của IoTs bởi chúng đều được liên kết với nhau và/hoặc liên kết vào Internet (semiconvn.com, 2015), (Lee, 2015)
1.1.2.2 Đặc tính cơ bản của Internet of Things
Internet of Things là một kịch bản của thế giới, khi mà mỗi đồ vật, con người được cung cấp một định danh của riêng mình, và tất cả có khả năng truyền tải, trao đổi thông tin, dữ liệu qua một mạng duy nhất mà không cần đến sự tương tác trực tiếp giữa người với người, hay người với máy tính IoT đã phát triển từ sự hội tụ của công nghệ không dây, công nghệ vi cơ điện tử và Internet Nói đơn giản là một tập hợp các thiết bị có khả năng kết nối với nhau, với Internet và với thế giới bên ngoài để thực hiện một công việc nào đó
Kiến trúc IoT được đại diện cơ bản bởi 4 phần: Vạn vật (Things), trạm kết nối (Gateways), hạ tầng mạng và điện toán đám mây (Network and Cloud) và các lớp tạo và cung cấp dịch vụ (Services-creation and Solutions Layers) (Atzori & Luigi, 2010), (www.vietnamplus.vn, 2015)
1.1.2.3 Xu hướng Internet of Things hiện nay
Sự thông minh và tự động trong điều khiển thực chất không phải là một phần trong ý tưởng về IoT Các máy móc có thể dễ dàng nhận biết và phản hồi lại môi trường xung quanh (ambient intelligence), chúng cũng có thể tự điều khiển bản thân (autonomous control) mà không cần đến kết nối mạng Tuy nhiên, trong thời gian gần đây người ta bắt đầu nghiên cứu kết hợp hai khái niệm IoT và hệ thống tự động hóa lại với nhau Tương lai của IoT có thể là một mạng lưới các thực thể thông minh có khả năng tự tổ chức và hoạt động riêng lẻ tùy theo tình huống, môi trường, đồng thời chúng cũng có thể liên lạc với nhau để trao đổi thông tin, dữ liệu Việc tích hợp trí thông minh vào IoT còn có thể giúp các thiết bị, máy móc, phần mềm thu thập và phân tích các dấu vết điện tử của con người khi chúng ta tương tác với những thứ thông minh, từ đó phát hiện ra các tri thức mới liên quan tới cuộc sống, môi trường, các mối tương tác xã hội cũng như hành vi con người (HTQT, 2015)
1.1.3 Tình hình phát triển dịch vụ Internet of Things
1.1.3.1 Phát triển dịch vụ Internet of Things trên thế giới
Khái niệm Internet of Things được thực sư đưa ra vào năm 1999, khi mà người ta bắt đầu nhìn nhận được tiềm năng của xu hướng này, lúc mà các rào cản giới hạn Internet, khoa học công nghệ dần được khai phá Tuy nhiên, mãi cho đến những năm gần đây nó mới được nhiều doanh nghiệp cũng như các nhà khoa học để ý và phát triển mạnh mẽ Bằng chứng là, tại các triển lãm công nghệ CES thường niên hay triển lãm di động toàn cầu… các hãng sản xuất lớn thay nhau giới thiệu và thương mại hóa các thiết bị thông minh như tivi thông minh, tủ lạnh thông minh, laptop, table PC, smatphone.… với mức giá ngày càng hấp dẫn
Theo một thống kê mới đây của Gartner cho thấy cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp ngày càng mạnh tay chi tiền để sử dụng dịch vụ này Theo đó, khách hàng cá nhân và doanh nghiệp đã sẵn sàng bỏ ra 939 tỷ USD để kết nối 3,8 tỷ thiết bị vào mạng IoT vào năm 2014 Số tiền này tăng lên thành 1.183 tỷ vào tháng 11/2015 và được dự báo sẽ tăng lên thành 1.414 vào năm sau
Hình 1.2: Dự báo doanh thu từ các sản phẩm dịch vụ IoTs đến năm 2020 2
Theo dự báo của Gartner, vào năm 2020, sẽ có hơn 20 tỷ thiết bị kết nối vào mạng IoT toàn cầu, tăng gấp 4 lần so với hiện nay Để đạt được con số này, người dùng (cả cả nhân và doanh nghiệp) phải chi ra khoản tiền 3.010 tỷ USD (Gartner, 2015)
1.1.3.2 Tình hình dịch vụ Internet of Things tại Việt Nam
Tại Việt Nam thì cụm từ “Internet of Things” chỉ thật sự phổ biến trong các phương tiện truyền thông trong khoảng năm 2014 Từ đó đến nay đã có nhiều tập đoàn công nghệ lớn đề xuất các giải pháp triển khai cũng như hỗ trợ kỹ thuật trong lĩnh vực này tại Việt Nam như Intel, Microsoft, Samsung, v.v
Tuy nhiên do điều kiện khoa học kỹ thuật thì Việt Nam vẫn là một nước còn non trẻ trong các lĩnh vực phát triển công nghệ thông tin Các sản phẩm và dịch vụ trong thời đại Internet of Things vẫn còn hạn chế và trong các phạm vi hẹp Một số sản phẩm dịch vụ có thể kể đến như: Nhà thông minh, các công ty vận tải thông minh, sản phẩm thiết bị điện tử IoTs, các dự án xây dựng thành phố thông minh, v.v
Với những đặc thù riêng thì IoTs tại Việt Nam tương lai sẽ rất phát triển do dân số Việt Nam đang sử dụng Internet rất cao, dân số trẻ và xu hướng chấp nhận các sản phẩm mới trong lĩnh vực CNTT là rất lớn như các sản phẩm trước đây:
Smartphone, các dịch vụ OTT, Internet Banking, v.v.
Cơ sở hình thành đề tài
Hiện nay từ khóa “Internet of Things” hiện đang rất phổ biến tại các diễn đàn công nghệ và các trang kinh doanh các giải pháp ứng dụng CNTT tại Việt Nam Tuy nhiên thì khái niệm này còn khá mới mẻ tại Việt Nam trong lĩnh vực công nghệ và càng mới hơn nữa đối với người tiêu dùng thông thường Như các số liệu đã đề cập bên trên thì các sản phẩm và dịch vụ mới ứng dụng IoTs sẽ mang lại nguồn lợi vô cùng lớn cho các các nhà đầu tư trong 10 năm tiếp theo Tuy nhiên các số liệu trên hoàn toàn có nguồn gốc từ các nước phát triển như: Mỹ, Euro, Trung Quốc, Nhật Bản, v.v còn ở Việt Nam hiện tại vẫn chỉ là những ước lượng và những dự đoán bám theo các nghiên cứu và số liệu của các báo cáo chung mà chưa có công trình nghiên cứu về tiềm năng phát triển, nhu cầu người tiêu dùng, cũng như các yếu tố liên quan khác Để có thể định hình và phát triển những lợi ích mang lại trong thời đại Internet of Things thì cần rất nhiều nghiên cứu và thử nghiệm từ các nhà sản xuất và cung ứng
6 các dịch vụ liên quan cũng như các chính sách phát triển CNTT của nhà nước Trong bối cảnh như thế việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet of Things cũng là một nghiên cứu cần thiết cho sự chuẩn bị tốt nhất nhằm để nắm lấy cơ hội và mang lại hiệu quả cao nhất cho các nhà kinh doanh và người tiêu dùng, giúp cho các nhà đầu tư có thể hoạch định các chiến lược đầu tư và tiếp thị phù hợp với những đối tượng khách hàng tại Việt Nam.
Mục tiêu và nội dung đề tài
Xác định các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things của người tiêu dùng tại Việt Nam, cụ thể là tại thị trường thành phố Hồ Chí Minh Đưa ra những khuyến nghị, đề xuất cho các nhà cung cấp các sản phẩm, dịch vụ Internet of Things tại Việt Nam có thể sử dụng để nâng cao hiệu quả trong thị trường kinh doanh mới nổi này.
Ý nghĩa đề tài
Xu hướng “Internet of Things” sẽ đem lại cơ hội chưa từng có cho tổ chức, doanh nghiệp Đây là xu thế tất yếu cho quá trình đổi mới và ước đoán sẽ mang lại các giá trị tương đương 19.000 tỷ USD trong vòng 10 năm tới (vietnamnet.vn, 2015)
Những dự đoán trên thật sự sẽ là cơ hội rất lớn cho các nhà kinh doanh trong và ngoài nước Tuy nhiên thị trường tại Việt Nam có những đặc thù riêng về điều kiện kinh tế xã hội cũng như hành vi người tiêu dùng Sẽ rất khó khăn cho các nhà đầu tư đạt được hiệu quả đầu tư vào lĩnh vực này nếu không nắm rõ được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các sản phẩm, dịch vụ mới trong xu hướng “Internet of Things” bởi vì đây là các sản phẩm và dịch vụ rất mới so với các loại hình truyền thống Đề tài với hy vọng sẽ đóng góp một phần nhỏ kiến thức để giúp các nhà đầu tư có thêm các cơ sở để xây dựng các chiến lược kinh doanh hợp lý trong thời đại
Pha ̣m vi giới ha ̣n đề tài
Bên cạnh việc giới thiệu về Internet of Thing và các dịch vụ liên quan ứng dụng trên nền tản Internet of Things, đề tài tập trung nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet of Things Do thời gian hạn chế đề tài chỉ tập trung vào những sản phẩm, dịch vụ hiện đang có và ứng dụng tại Việt Nam, đề tài không phân tích sâu vào toàn bộ các loại sản phẩm dịch vụ có liên quan đến Internet of Things đang có hiện nay Đối tượng nghiên cứu là những người sinh sống, học tập tại thành phố Hồ Chí Minh đã sử dụng qua các dịch vụ Internet of Things, những người đã từng nghe đề cập đến hay đã tìm hiểu các dịch vụ này thông qua các phương tiện truyền thông.
Bố cục luâ ̣n văn
Luận văn được chia thành 6 chương chính, tài liệu tham khảo và các phụ lục đính kèm
Chương I: Giới thiệu tổng quan - Giới thiệu về những vấn đền liên quan đến IoTs, lý do hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu của đề tài, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa thực tiễn và bố cục của luận văn
Chương II: Các loại dịch vụ Internet of Things - Phân tích, tổng hợp một số sản phẩm, dịch vụ ứng dụng nền tảng Internet of Things hiện đang có trong và ngoài nước
Chương III: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu - Trình bày tổng quan về cơ sở lý thuyết, các mô hình nghiên cứu trước đây và đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất
Chương IV: Phương pháp nghiên cứu – Trình bày phương pháp nghiên cứu, lý thuyết về xây dựng và đánh giá thang đo, nhằm đo lường các khái niệm nghiên cứu, đồng thời kiểm định các giả thuyết về độ phù hợp của mô hình nghiên cứu
Chương V: Kết quả nghiên cứu – Trình bày kết quả kiểm định thang đo, phân tích nhân tố khám phá (EFA), nhân tố khẳng định (CFA), mô hình SEM và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
Chương VI: Kết luận và khuyến nghị - nhận định kết quả nghiên cứu, nêu những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Tài liệu tham khảo Các phụ lục đính kèm theo luận văn ( 9 phụ lục) Lý lịch cá nhân
CHƯƠNG 2: CÁC LOẠI DỊCH VỤ INTERNET OF THINGS
Giới thiệu
Chương này sẽ trình bài sơ lược qua một số ứng dụng, dịch vụ IoTs đã và đang phát triển trên thế giới và Việt Nam.
Các ứng dụng, dịch vụ Internet of Things
Trong 50 năm qua, CNTT đã tạo ra hai lần biến đổi lớn hay còn được gọi là những làn sóng công nghệ Làn sóng đầu tiên diễn ra vào năm 1960 và 1970 với việc ứng dụng CNTT để tác động vào quá trình tự động hóa, thiết kế và hoạch định sản xuất thông qua sự hỗ trợ của máy tính Làn sóng thứ 2 là Internet và mới nhất chính là IoT (career.fpt-software.com, 2015)
Theo báo cáo tháng 6/2015 của McKinsey về Internet of Things có tên là Mapping the value beyond the hype - định ra các giá trị Internet của vạn vật bỏ qua những sự phóng đại, thì IoT có tiềm năng ảnh hưởng tới mọi mặt của đời sống xã hội và hướng tới doanh thu lên tới hàng chục ngàn tỷ USD mỗi năm vào năm 2025 Báo cáo đưa ra tổng kết là chúng ta (ở đây là thế giới và bao gồm cả nước Mỹ) đang đánh giá tiềm năng của IoT thấp hơn thực tế, bởi IoT không chỉ có mặt trong mọi lĩnh vực của cuộc sống, mà nó còn tạo ra nhiều ý niệm và lĩnh vực mới trong cuộc sống cũng như trong kinh doanh (vfossa.vn, 2015)
IoTs có ứng dụng rộng vô cùng, có thể kể ra một số thứ như sau (Basak, 2015):
Xây dựng thành phố thông minh: Có thể kể đến các dịch vụ như: Bãi đậu xe thông minh, giám sát tình trạng các cơ sở hạ tầng, hệ thống chiếu sáng thông minh, v.v
Quản lí môi trường thông minh: Giám sát các điều kiện tự nhiên cho các khu rừng, biển, giám sát các khí thải ô nhiễm, động đất, sóng thần bằng các hệ thống giám sát thời gian thực, v.v
Phản hồi trong các tinh huống khẩn cấp: Các cảm biến phục vụ tại các địa điểm nhạy cảm, dễ xảy ra các sự cố giúp dễ dàng khắc phục các vấn đề, v.v
Mua sắm thông minh: Xây dựng các khu mua sắm, thanh toán và giao hàng hợp nhất, tiết kiệm chi phí thời gian và con người, v.v
Hình 2.1 Các ứng dụng IoTs trong các lĩnh vực khác nhau 3
Nhà thông minh: Xây dựng các tính năng tự động hóa trong nhà, giúp giảm thiểu thời gian và giảm các rủi ro cũng như tiết kiệm chi phí vận hành thất thoát, lãng phí
Y tế: Xây dựng các hệ thống chẩn đoán và giám sát bệnh nhân tại nhà, các thiết bị xử lý các triệu chứng bệnh từ xa, tự chấn đoán, v.v
Giao thông: Xây dựng hệ thống giao thông thông minh, giảm thiểu áp tắc và ô nhiễm môi trường, các hệ thống đèn cảnh báo thời gian thực, v.v
An ninh và cảnh báo: Hệ thống an ninh và cảnh báo thời gian thực giúp hệ thống được đảm bảo an ninh và khi xảy ra sự cố được cảnh báo ngay lập tức và có thể tự khắc phục dựa trên các tình hướng được xây dựng sẵn, v.v
Các sản phẩm thiết bị công nghệ tích hợp vào các sản phẩm thời trang, trang sức: Giúp theo dõi tình trạng sức khỏe, giám sát, hay trao đổi thông tin, v.v
Nông nghiệp và chăn nuôi: Xây dựng các nông trại thông minh, giám xác và quản lý vật nuôi theo thời gian thực Các hệ thống tưới nước, bón phân và chăm sóc tự động hóa theo điều kiện thời tiết, v.v
Trong luận văn này đề cập đến các sản phẩm và dịch vụ IoTs tại Việt Nam đã và đang có khá phổ biến là ngôi nhà thông minh và các dịch vụ giao thông thông
3 Nguồn: http://iotworm.com/ minh dựa trên nền tảng IoTs Việc lựa chọn này nhằm giúp cho việc phân loại các đối tượng trong quá trình khảo sát và thu thập số liệu được chính xác hơn
2.2.1 Các ứng dụng trong ngôi nhà thông minh
Khái niệm căn nhà thông minh lần đầu được Hiệp hội xây dựng Hoa Kỳ đưa ra năm 1984 Trong thập kỷ sau đó, Hollywood cố gắng mô tả và tái hiện nó qua hàng loạt các sản phẩm còn mang tính giả định Những dự định từng bị coi là mang tính
“hoang tưởng” ấy đã dần trở thành những phát minh vĩ đại nhờ các hãng công nghệ hàng đầu như Theo một báo cáo từ công ty nghiên cứu thị trường Markets and Markets có trụ sở tại thành phố Dallas (Mỹ) dự báo công nghệ nhà thông minh sẽ tạo ra doanh thu lên tới 50 tỉ USD/năm vào năm 2020 (iotvietnam.vn, 2015)
Hình 2.2: Mô hình SmartHome 4 Với một ngôi nhà thông minh, bạn sẽ không còn phải lo nghĩ nhiều về cách vận hành Chỉ cần liếc mắt qua màn hình của chiếc smartphone luôn bên mình là bạn nhanh chóng nắm bắt đầy đủ tình hình ở nhà, dễ dàng giao tiếp và điều khiển các vật dụng nhờ tất cả cùng được kết nối chung vào một hệ thống nhà thông minh và nối với Internet Hơn nữa, còn có thể tự động hóa các hoạt động trong nhà theo ngữ cảnh
12 được lập trình trước, từ ánh sáng, nhiệt độ, an ninh bảo vệ, cho đến các hệ thống giải trí Trong nhà thông minh, nhiều vật dụng có thể tương tác ăn ý với nhau để nâng cao mức tự động hóa của ngôi nhà
Thách thức và cơ hội từ các dịch vụ Internet of Things
Hiện tại từ các dự báo cũng như các số liệu thống kê từ thực tế cho thầy rõ ràng các dịch vụ IoTs thực sự đang phát triển với tốc độ rất cao Tuy nhiên bên cạnh đó thì cũng tồn tại hiện là tác nhân ngăn cản sự phát triển các dịch vụ IoTs như hiện tai chưa có một ngôn ngữ chung để các nhà sản xuất có thể hỗ trợ các thiết bị IoTs của mình làm việc với thiết bị của các hãng khác Ngoài ra chi phí cho việc triển khai các sản phẩm IoTs hiện nay còn khá cao và hạn chế khả năng làm việc do không thể tích hợp các hệ thống khác nhau lại làm một Ngoài ra với khả năng kết nối liên tục thông qua môi trường Internet thì vấn đề an ninh dữ liệu cá nhân của người sử dụng thật sự là một vấn đề lớn cần được giải quyết bằng nhiều giải pháp khác nhau cả về kỹ thuật lẫn pháp lý (Covington & Rush Carskadden, 2013)
Tất cả cho thấy rằng IoTs mang đến cho toàn thế giới một xu hướng mới trong lĩnh vực kinh doanh Xu hướng này mang đến thách thức và cơ hội cho các nhà đầu tư, nếu tận dụng tốt những cơ hội này thì sẽ thúc đẩy sự phát triển về cả khoa học kỹ thuật và kinh tế xã hội
Gần đây, các cơ quan chức năng đã ban hành nhiều văn bản để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ thông tin (CNTT) Trong đó, đáng chú ý là việc phê duyệt đề án Đưa Việt Nam sớm thành nước mạnh về CNTT và Bộ Chính trị đã ban hành Nghị quyết số 36 về đẩy mạnh ứng dụng, phát triển CNTT, đáp ứng yêu cầu phát triển bền vững và hội nhập quốc tế…
14 Điều này kỳ vọng sẽ mở ra nhiều cơ hội phát triển cho các doanh nghiệp CNTT, đặc biệt trong việc nghiên cứu và sáng tạo các sản phẩm công nghệ theo xu hướng mới, trong đó có IoT (khoahocphattrien.vn, 2015).
Tóm tắt chương
Trong chương 2 này đã giói thiệu sơ lược về các ứng dụng và dịch vụ trên nền tảng IoTs Trong đó đề cập nhiều đến hai loại dịch vụ đó là SmartHome và các dịch vụ vận tải thông minh Hiện nay ở Việt Nam trong giai đoạn đầu của ứng dụng IoTs và hai dịch vụ trên xem như là các dịch vụ ứng dụng IoTs đầu tiên tại Việt Nam.
CHƯƠNG 3 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương này sẽ trình bài tóm tắt các lý thuyết về nghiên cứu hành vi ý định sử dụng của người dùng thông qua các mô hình nghiên cứu trước đây Bên cạnh đó trình bài mô hình nghiên cứu đề xuất cho luận văn.
Cơ sở lý thuyết
Lý thuyết TRA (Theory of Reasoned Action) như Hình 3.1 là mô hình nghiên cứu theo quan điểm tâm lý xã hội nhằm xác định các yếu tố của xu hướng hành vi có ý thức (Fishbein, 1975), lý thuyết này được xem như là nghiên cứu tiền đề cho các lý thuyết về thái độ Trong mô hình TRA, hành vi là yếu tố dự đoán tốt nhất về hành động tiêu dùng thực sự, ngoài ra còn 2 yếu tố khác là yếu tố thái độ và chuẩn chủ quan của con người
Niềm tin và sự đánh giá Niềm tin và sự đánh giá
Niềm tin và sự đánh giá Niềm tin và sự đánh giá
Niềm tin và sự đánh giá Niềm tin và sự đánh giá
(Roy, 2003) cho rằng lý thuyết TRA chỉ giải thích những hành vi cố ý, phạm vi giải thích không bao gồm các hành vi tự phát, bốc đồng, thói quen, sự không quan tâm
3.2.2 Lý thuyết hành vi dự định (TBP)
Lý thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior) theo như Hình 3.2 được (Ajzen Icek, 1991) xây dựng từ lý thuyết gốc TRA và bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận (Perceived Behavioral Control), yếu tố này được xem là
16 những kỹ năng cần thiết, những nhận thức riêng của từng cá nhân hướng đến việc đạt kết quả Mô hình này được xem là tối ưu hơn mô hình gốc TRA trong việc dự đoán và giải thích hành vi người tiêu dùng trong cùng một nội dung và hoàn cảnh nghiên cứu
Niềm tin và sự đánh giá Thái độ hướng đến hành vi
Niềm tin theo chuẩn mực và động cơ thúc đẩy
Chuẩn chủ quan Ý định hành vi Hành vi thực sự
Niềm tin kiểm soát và cảm nhận thuận lợi
Kiểm soát hành vi cảm nhận
Hình 3.2: Mô hình TPB 3.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
TAM được trình bày trong bên dưới là mô hình được giới thiệu lần đầu của (Davis Jr, Fred D, 1986) Sau này, các nghiên cứu bổ sung của (Bourdieu, 1991) và (Davis, 1993) đề xuất nên bỏ thành phần Dự Định Sử Dụng và nối trực tiếp Thành Phần Thái Độ sang Thành Phần Hành Vi (Bourdieu, 1991) đã chứng tỏ Dự Định Sử Dụng nên được loại trừ bởi vì chúng ta quan tâm vào hành vi thực sự (sử dụng hệ thống) Hành vi như vậy đã xảy ra trong quá khứ, trong khi Dự Định Hành Vi là “xác suất chủ quan mà người sử dụng sẽ thực hiện hành vi này trong chủ đề” (Fishbein, 1975) và do đó nó liên quan tới hành vi tương lai Do đó, nếu nghiên cứu có dự định khảo sát hành vi chấp thuận công nghệ trong quá khứ thì nên bỏ thành phần Dự Định Hành Vi
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức tính dễ sử dụng
Thái độ hướng đến sử dụng Dự định sử dụng Sử dụng hệ thống thực sự
Hình 3.3: Mô hình TAM Dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm sau khi mô hình TAM đầu tiên được công bố, kiến trúc thái độ (Attitude construct - A) đã được bỏ ra khỏi mô hình TAM nguyên thủy (Davis, Fred D, 1989) vì nó không làm trung gian đầy đủ cho sự tác động của PU lên hành vi dự định (behavioral intention - BI) (Venkatesh & Viswanath, 2003)
Cảm nhận sự hữu ích
Cảm nhận dễ sử dụng Ý định hành vi Sử dụng thực sự
Hình 3.4 Mô hình TAM2 Hơn nữa, một vài nghiên cứu sau đó (Adams, Dennis A, & Ryan Nelson, 2002) (Venkatesh; Viswanath; Michael G Morris, 2000) đã không xem xét tác động của Cảm nhận tính dễ sử dụng/Cảm nhân hữu ích lên Thái độ và/hoặc Ý định hành vi
Thay vào đó, họ tập trung vào tác động trực tiếp của Cảm nhận tính dễ sử dụng và/hoặc Cảm nhận hữu ích lên việc Sử Dụng Hệ Thống Thực Sự
TAM được xem là mô hình ứng dụng nhiều nhất trong việc giải thích hành vi sử dụng hệ thống
3.2.4 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Viswanath Venkatesh và các cộng sự năm 2003 đã thiết lập mô hình lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT Mô hình này là sự kết hợp một số thành phần của 8 lý thuyết/mô hình trước đó với mục tiêu thiết lập một quan điểm chung nhất phục vụ cho việc nghiên cứu sự chấp thuận của người sử dụng về hệ thống thông tin mới (Venkatesh, Morris, & Davis, 2003)
Tám mô hình/lý thuyết thành phần đã được xem xét là:
TRA (Theory of Reasoned Action)
TPB (Theory of Planned Behavior)
C-TAM-TPB (a model combining TAM and TPB)
MPCU (Model of PC Utilization)
Mô hình UTAUT là một mô hình kết hợp từ các lý thuyết đã được biết đến và cung cấp nền tảng hướng dẫn cho các nghiên cứu trong tương lai ở lĩnh vực công nghệ thông tin Bằng cách chứa đựng các sức mạnh khám phá được kết hợp của từng mô hình riêng biệt và các ảnh hưởng chủ yếu, UTAUT đưa ra các lý thuyết tích lũy trong khi vẫn duy trì cấu trúc chi tiết Trong đó các mô hình TRA, TPB và TAM có ảnh hưởng nhiều đến UTAUT Sơ đồ cấu trúc mô hình UTAUT được trình bày như sau:
Mong đợi về thành tích Ảnh hưởng xã hội Ý định hành vi Hành vi sử dụng Kỳ vọng nỗ lực Điều kiện thuận tiện
Giới tính Tuổi Tự nguyện sử dụng Kinh nghiệm Hình 3.5: Mô hình UTAUT
Mô hình UTAUT giải thích được 70% các trường hợp trong ý định hành vi sử dụng để sử dụng kỹ thuật và 50% các trường hợp chấp nhận sử dụng kỹ thuật Mô hình UTAUT được dùng nhiều trong các nghiên cứu về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ mới (Venkatesh, Morris, & Davis, 2003)
3.2.5 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT2
Nghiên cứu của nhóm tác giả (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) cho rằng mô hình UTAUT thích hợp nghiên cứu trong môi trường tổ chức , lý thuyết này chưa giải thích được trong môi trường người tiêu dùng Mô hình lý thuyết UTAUT2 như hình bên dướ là sự mở rộng của mô hình lý thuyết UTAUT để nghiên cứu sự chấp nhận và sử dụng kỹ thuật thông tin trong ngữ cảnh người dùng Điểm khác của mô hình UTAUT2 so với UTAUT là yếu tố tự nguyện không được xét đến .Bên cạnh việc chấp nhận những yếu tố trong mô hình UTAUT, mô hình UTAUT2 đưa thêm 3 yếu tố: Động lực thúc đẩy (Hedonic Motivation), giá trị đánh đổi (Price Value), và thói quen (Habit)
20 Động lực hưởng thụ Ý định hành vi Hành vi sử dụng
Giới tính Tuổi Kinh nghiệm Mong đợi về thành tích Ảnh hưởng xã hội Kỳ vọng nỗ lực Điều kiện thuận tiện
Mô hình UTAUT2 giải thích được từ 56 đến 74% ý định hành vi và 40 đến 72% sự chấp nhận kỹ thuật
3.2.6 Lý thuyết tính toán tính riêng tư mở rộng (EPCM)
Mô hình lý thuyết tính toán tính riêng tư mở rộng Extended Privacy Calculus Model (EPCM) của tác giả (Dinev & Paul, 2006) EPCM đã được thử nghiệm thành công trong lĩnh vực thương mại điện tử và đề xuất các yếu tố bảo mật sau đây có ảnh hưởng đến sự bằng lòng để cung cấp thông tin cá nhân cho các giao dịch Internet: nhận thức nguy cơ bảo mật Internet, mối quan tâm về tính riêng tư trên Internet, tin tưởng và quan tâm đến Internet của cá nhân
Hiểu được rủi ro về sự riêng tư khi khi dùng
Lo lắng về tính riêng tư khi dùng Internet
Sở thích cá nhân khi sử dụng Internet
Sẽ cung cấp thông tin cá nhân cho các giao dịch trên Internet
Hình 3.7: Mô hình EPCM Giả định cơ bản của EPCM là có căn cứ trong hai yếu tố tiên đoán mâu thuẫn mà cả hai ảnh hưởng đến sự sẵn sàng để cung cấp thông tin cá nhân tích cực và tiêu cực đến cùng một lúc Đó là, rủi ro bảo mật Internet nhận thức và mối quan tâm riêng tư Internet là những niềm tin có nguy cơ ảnh hưởng tiêu cực đến sự sẵn sàng để cung cấp thông tin cá nhân cho các giao dịch Internet, trong khi niềm tin Internet và quan tâm Internet cá nhân có mối quan hệ tích cực với sự sẵn sàng cung cấp thông tin cá nhân (Kowatsch & Wolfgang Maass, 2012).
Các nghiên cứu liên quan
(1) Nghiên cứu “ Các yếu tố tác động đến ý định mua Iphone của người tiêu dùng tại Đà Nẵng” của tác giả Trần Quang Tính, Luận văn thạc sĩ, 2014
Tác giả Trần Quang Tính đã đưa ra mô hình nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định mua Iphone của người tiêu dùng tại Đà Nẵng dựa trên mô hình UTAUT kết hợp với các nghiên cứu về hành vi sử dụng Smartphone của Dr HsinKung Chi, Dr Huery Ren Yeh, và Yating Yang (2009), Mei Min Chow, Ling Hong Chen, Jian Ai Yeow, Pei Wah Wong Bao gồm các yếu tố như sau: Nhân tố cảm nhận về sự hữu ích, nhân tố cảm nhận về tính dễ sử dụng, nhân tố các đặc điểm của sản phẩm, nhân tố hình ảnh thương hiệu, nhân tố giá cả, nhân tố các yếu tố xã hội (Tính, 2014)
Hình 3.8: Mô hình ý định sử dụng IPHONE 3.3.2 Các nghiên cứu ngoài nước
(1) Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các sản phẩm, dịch vụ ứng dụng thẻ RFID Áp dụng mụ hỡnh UTAUT, tỏc giả Herbjứrn Nysveen & Per Egil Pedersen, 2014
Trong nghiên cứu này, một phiên bản mở rộng của mô hình chấp nhận công nghệ hợp nhất (UTAUT) được áp dụng để khám phá ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng thẻ RFID Mô hình trong nghiên cứu đề xuất 7 nhân tố tác động đến ý định sử dụng các dịch vụ ứng dụng thẻ RFID Trong đó thêm vào 2 nhân tố bổ sung trong mô hình UTAUT gốc là rủi ro về tính riêng tư và sự khao khát công nghệ Kết quả cho thấy những ảnh hưởng đáng kể từ mong đợi về thành tích và kỳ vọng nỗ lực, cũng như sự khao khát công nghệ ảnh hưởng lớn đến thái độ sử dụng Từ thái độ dẫn đến ý định sẽ sử dụng các sản phẩm trong tương lai gần Ngoài ra nghiên cứu cũng chứng minh rằng giới tính, tuổi tác và kinh nghiệm của người dùng cũng có những tác động khác nhau đến với ý định sử dụng (Nysveen & Per Egil Pedersen, 2014)
Attitude to use Intention to use
Hình 3.9: Mô hình ý định sử dụng thẻ RFID
(2) Các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định chia sẽ thông tin trong các dịch vụ Internet of Things, tác giả Tobias Kowatsch and Wolfgang Maass, 2012
Trong bài báo này các tác giả đã chỉ ra rằng các dịch vụ IoTs đã mang đến một thử thách mới về tính bảo mật và tính riêng tư trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta Tuy nhiên hiên nay lại chưa có một thang đo nào đánh giá được mức độ ảnh hưởng và các yếu tố nào ảnh hưởng trức tiếp đến đến người sử dụng để họ sẵng sàng cung cấp các thông tin để trải nghiệm các lợi ích mà các dịch vụ IoTs mang lại Các tác giả đã xây dựng mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến ý định cung cấp thông tin cá nhân khi sử dụng dịch vụ IoTs Mô hình này là sự kết hợp cùa các mô hình nghiên cứu về ý định hành vi trước đây như TAM, UTAUT và mô hình tính toán sự riêng tư mở rộng (EPCM) (Kowatsch & Wolfgang Maass, 2012)
Hình 3.10: Mô hình ý định chia sẻ thông tin khi dùng dịch vụ IoTs
Kết quả cho thấy rằng ý định sử dụng dịch vụ IoTs bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác nhau chẳng hạn như nhận thức những rủi ro về bảo mật và lợi ích cá nhân Nó tiếp tục giả định rằng các ảnh hưởng như pháp luật, dữ liệu bảo mật hoặc tính minh bạch của thông tin sử dụng ảnh hưởng thông qua dịch vụ IoTs
(3) Ý định sử dụng các dịch vụ tích hợp thẻ RFID, tác giả Astri Irene Fotland, 2012
Luận văn này đề xuất một mô hình về ý định của khách hàng về việc sử dụng dịch vụ RFID Các nghiên cứu trước đây chủ yếu được liên quan với việc chấp nhận và thực hiện hệ thống RFID có phải phù hợp với chi phí doanh nghiệp tập trung vào nâng cao hiệu quả trong việc xoay sở nguồn cung hoặc các quá trình vận tải Khi công nghệ RFID ngày càng được giới thiệu rộng rãi tới người tiêu dùng trên toàn thế giới, rất ít nghiên cứu được tiến hành nhằm tìm hiểu các xu hướng và quá trình chấp nhận
Một mô hình nghiên cứu được đề xuất nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng RFID Mô hình lý thuyết được xây dựng chủ yếu dựa trên mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ hợp nhất (UTAUT), bên cạnh đó các mô hình được mở rộng với ba yếu tố quyết định trực tiếp cụ thể là: Nhận thức về rủi ro, Cảm xúc và Kinh nghiệm (Fotland, 2012)
- Perception of control - Social vs Individual service Social influence
Hình 3.11: Mô hình chấp nhận sử dụng dịch vụ tích hợp thẻ RFID
[4]Nghiên cứu mô hình thống nhất các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng đối với công nghệ Internet of Things, tác giả Lingling Gao, 2013
Dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), các tác giả đã đề xuất một mô hình chấp nhận IOT đó bao gồm ba yếu tố công nghệ (nhận thức sự hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng và sự tin tưởng); một yếu tố bối cảnh xã hội (ảnh hưởng xã hội); và hai đặc điểm người dùng cá nhân (hưởng thụ nhận thức và kiểm soát hành vi) Dữ liệu từ 368 người tiêu dùng Trung Quốc đã được sử dụng để thử nghiệm các mô hình nghiên cứu thông qua việc sử dụng các mô hình cấu trúc (SEM) (Gao & Xuesong Bai, 2014)
Hình 3.12: Mô hình ý định chấp nhận công nghệ IoTs Các kết quả cho thấy sự tác động đặc biệt mạnh mẽ đối với các tác động của nhận thức sự hữu ích, cảm nhận dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, hưởng thụ cảm nhận, và kiểm soát hành vi Tuy nhiên, niềm tin đóng một vai trò đáng kể trong việc dự đoán ý định Ngoài ra, dễ dàng nhận thấy sử dụng và tin tưởng đã được tìm thấy để ảnh hưởng đến tính hữu dụng của nhận thức.
Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết
Dựa vào các khung lý thuyết tìm hiểu và các nghiên cứu có liên quan trong và ngoài nước tác giả xin đề xuất mô hình nghiên cứu như sau: Ý định sử dụng dịch vụ Internet of
Things Mong đợi về thành tích Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận tiện
Mong đợi về sự nỗ lực Động lực hưởng thụ Giá trị cảm nhận
Mô hình EPCM (Dinev,2006) Tính đổi mới của khách hàng
Nhận thức rủi ro về sự riêng tư
Các biến nhân khẩu học
Hình 3.13: Mô hình nghiên cứu đề xuất
3.4.2 Thành phần mô hình và các giả thuyết nghiên cứu 3.4.2.1 Điều kiện thuận tiện
Các điều kiện thuận tiện được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng tổ chức và kỹ thuật tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Thang đo này lấy từ các khái niệm nổi bật với 3 kiến trúc khác nhau: Nhận Thức Kiểm Soát Hành Vi (lấy từ mô hình TPB, DTPB, C-TAM-TPB), Các Điều Kiện Thuận Tiện (lấy từ mô hình MPCU), và Sự Tương Thích (lấy từ mô hình IDT)
Trong nghiên cứu của luận văn này sản phẩm là các dịch vụ trên nền tản Internet of Things là rất mới và còn ít người biết đến Cho nên tác giả sẽ sử dụng nhân tố “Điều kiện thuận tiện” làm tiền tố gốc tác động lên 7 nhân tố còn lại trong mô hình
Với mong muốn xem xét mức độ ảnh hưởng của điều kiện thuận tiện tác động như thế nào vào các nhân tố còn lại trong mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sử dụng các dịch vụ Internet of Things (Yang & Forney, 2013)
Trong nhiều nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình UTAUT và UTAUT 2 thì thông
28 thường các nhân tố thường có cùng ảnh hưởng đến ý định sử dụng của khách hàng về một loại sản phẩm và dịch vụ nào đó Trong luận văn này tác giả sử dụng nhân tố
“Điều kiện thuận tiện” làm nhân tố đầu tiên ảnh hưởng đến các nhân tố khác trong mô hình với lý do đề tài nghiên cứu về dịch vụ IoTs này được ứng dụng trên nhiều nền tảng công nghệ khác nhau và cần có sự kết hợp lại thì mới có thể đảm bảo được hiệu quả
Có 7 giả thuyết được đề xuất như sau: (Từ H0.aH0.g)
Giả thuyết H0.a+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và mong đợi về thành tích
Giả thuyết H0.b+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và mong đợi về sự nỗ lực
Giả thuyết H0.c+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và ảnh hưởng xã hội
Giả thuyết H0.d+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và động lực hưởng thụ
Giả thuyết H0.e+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và giá trị cảm nhận
Giả thuyết H0.f+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và tính đổi mới của khách hàng
Giả thuyết H0.g+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa điều kiện thuận tiện và nhận thức rủi ro về sự riêng tư
3.4.2.2 Mong đợi về thành tích
Mong đợi về thành tích được định nghĩa là cấp độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng hệ thống đặc thù nào đó sẽ giúp họ đạt được lợi ích trong thực hiện công việc Thang đo này được tổng hợp từ 5 thang đo khác có liên quan trong các mô hình nổi bật đã được thực nghiệm trước đó, các thang đo khác đã được tích hợp trong thang đo này là: Nhận thức sự hữu ích (từ mô hình TAM), Động Cơ Bên Ngoài (từ mô hình
MM), thích hợp công việc (từ mô hình MPCU), lợi thế có liên quan (từ mô hình IDT), và Kỳ Vọng Kết Quả (từ mô hình SCT) Các thang đo này được đánh giá là tương tự nhau và các tác giả đã chọn lọc các thang đo từ đó cho ra thang đo mong đợi về thành tích này
Trong mô hình UTAUT (Venkatesh, Morris, & Davis, 2003) sự mong đợi về thành tích đối với ý định sử dụng chịu sự tác động của giới tính và tuổi Cụ thể, đối với nam sự ảnh hưởng đó sẽ mạnh hơn nữ, đặc biệt là đối với nam ít tuổi
Giả thuyết H1+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa mong đợi về thành tích và ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things
Mong đợi về sự nỗ lực được định nghĩa là mức độ dễ kết hợp với việc sử dụng hệ thống, mức độ dễ dàng đối với kỹ thuật sẽ ảnh hưởng nhiều đến sự chấp nhận của người dùng Thang đo này cũng được tích hợp từ 3 kiến trúc được xem là tương tự trong các mô hình nổi bật hiện tại để lựa chọn thang đo phù hợp Các thang đo khác đã được tích hợp trong thang đo này là: Nhận thức tính dễ sử dụng (từ mô hình TAM/TAM2), sự phức tạp (từ mô hình MPCU), và dễ sử dụng (từ mô hình IDT)
Sự ảnh hưởng của sự mong đợi về sự nỗ lực sẽ mạnh hơn đối với nữ và đặc biệt đối với nữ ít tuổi và càng mạnh hơn đối với người ít kinh nghiệm sử dụng
Giả thuyết H2+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa kỳ vọng nỗ lực và ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things
3.4.2.4 Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân nhận thức rằng những người quan trọng khác tin rằng anh/cô ta nên sử dụng hệ thống mới, quyết định chấp nhận hay không chấp nhận của khách hàng sẽ bị ảnh hưởng bởi những người liên quan Ảnh hưởng xã hội được tích hợp từ các thang đo khác tương tự nhau là:
Tiêu chuẩn chủ quan (Subjective Norm, lấy từ mô hình TRA, TAM2, TPB/DTPB và C-TAM-TPB), các nhân tố xã hội (Social Factors, lấy từ mô hình MPCU), và hình ảnh (Image, lấy từ mô hình IDT)
Theo mô hình UTAUT (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng, và nó bị tác động bởi các biến nhân khẩu là giới tính, tuổi, sự tình nguyện sử dụng và kinh nghiệm Cụ thể, sự ảnh hưởng sẽ lớn hơn đối với nữ, đặc biệt là người lớn tuổi, với điều kiện bắt buột sử dụng và những người ít kinh nghiệm
Giả thuyết H3+: Có mối quan hệ tích cực (+) giữa ảnh hưởng xã hội và ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things
Trong nghiên cứu về hệ thống thông tin, Động lực hưởng thụ xuất phát từ thành phần cảm nhận sự thích thú (Perceived Enjoyment) ,được định nghĩa là niềm vui và sự hài lòng đến từ việc sử dụng kỹ thuật Động lực hưởng thụ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định sự chấp nhận và sử dụng kỹ thuật (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012)
Tóm tắt chương
Có nhiều mô hình nghiên cứu lý thuyết về ý điịnh sử dụng của sản phẩm hay một dịch vụ nào đó trước đây, dựa vào các phân tích và tổng hợp ở trên chúng ta thấy là mỗi mô hình đều có đặc điểm chung là một khái niệm bao gồm nhiều thành phần
Số lượng các nhân tố, biến quan sát và mô hình kế thừa phụ thuộc vào đối tượng và môi trường nghiên cứu Vì vậy trong bài nghiên cứu này đã tổng hợp và kế thừa từ các nghiên cứu trước đây và đề xuất một mô hình nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet of Things với những điều chỉnh và bổ sung so với các nghiên cứu tham khảo
Ngoài ra chương này cũng trình bài các giải thích cụ thể về mô hình nghiên cứu đề xuất cũng như các thành phần của thang đo Qua đó đề xuất ra các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu Bao gồm các yếu tố sau: mong đợi về thành tích, thang đó kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội , điều kiện thuận tiện, động lực hưởng thụ, giá trị cảm nhận, nhận thức rủi ro về sự riêng tư , sự đổi mới của khách hàng
CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương 3 đã trình bài cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu của các công trình nghiên cứu liên quan, đồng thời đề xuất ra mô hình nghiên cứu cũng như các giả thuyết Trong chương 4 này sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu và thực hiện xây dựng thang đo, cách đánh giá và kiểm định thang đo cho các khái niệm trong mô hình, kiểm định sự phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết đề ra.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này được tiến hành qua hai bước: (1) nghiên cứu sơ bộ và (2) nghiên cứu chính thức (Thọ & Trang, 2011)
4.2.1 Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính)
Sử dụng kỹ thuật phỏng vấn sâu gồm thảo luận nhóm và phỏng vấn cá nhân đối với những người có kiến thức về CNTT (10 người) thuộc các công việc, trình độ khác nhau có hiểu biết về hướng nghiên cứu của đề tài Mục đích của nghiên cứu này để tìm ra những phát biểu mới , kiểm tra tính rõ ràng và dễ hiểu của các phát biểu , điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm nghiên cứu
Nội dung thảo luận sẽ làm cơ sở cho việc hiệu chỉnh, bổ sung thêm cho các biến quan sát trong thang đo Quá trình thảo luận sẽ giúp phát hiện ra những yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ IoTs
Kết quả nghiên cứu sơ bộ sẽ là một bảng câu hỏi hoàn chỉnh cho nghiên cứu chính thức Thông tin thu thập được từ nghiên cứu định tính là cơ sở để hỗ trợ cho việc thiết kế bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng
4.2.2 Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng)
Kết quả của nghiên cứu định tính nêu trên được dùng để phát triển các thang đo lường trong bảng câu hỏi định lượng Bảng câu hỏi sau khi được phát triển và hiệu chỉnh sẽ dùng cho việc khảo sát chính thức của đề tài Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp định lượng dùng kỹ thuật thu thập thông tin bằng bảng câu hỏi được gửi trực tiếp bằng giấy và bằng khảo sát trực tuyến trên facebook, gửi mail và gửi đường link qua docs.google.com trên các diễn đàn công nghệ Thang đo được sử dụng trong bảng câu hỏi chính thức là thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đo lường giá trị các biến số
Các phương pháp phân tích được sử dụng để đánh giá những nhân tố trên gồm:
Phân tích nhân tố khám phá (EFA – Exploratory factor analysisc) để nhóm các quan sát có cùng hướng nhằm tăng tính hội tụ của các thang đo, đồng thời nhận dạng các biến khái niệm có tính khác biệt cao; Kiểm định thang đo Cronbach alpha nhằm loại bỏ các biến không đủ độ tin cậy và tin lọc các biến tốt nhất cho các phân tích tiếp theo Kết quả từ kiểm định thang đo và phân tích nhân tố khám phá, được đánh giá lại bằng phương pháp Phân tích nhân tố khẳng định (CFA – Confirmatory factor analysis) Cuối cùng, để kiểm định các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu, mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM – Structural equation model) được sử dụng cho việc kiểm định các mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu được đề cập trong phần giả thiết
Xác định vấn đề nghiên cứu Tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước Đề xuất mô hình nghiên cứu ( thang đo nháp)
Nghiên cứu định tính Điều chỉnh thang đo
Nghiên cứu định lượng Xây dựng thang đo sơ bộ
Xây dựng thang đo chính thức
Kiểm định thang đo bằng
CFA (AMOS) Phân tích EFA và
Phân tích SEM và kiểm định Bootstrap, đa nhóm
Hình 4.1: Quy trình nghiên cứu của luận văn 6
Nguồn thông tin
Nguồn thông tin dùng cho nghiên cứu gồm có 2 loại: dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp
Là những dữ liệu thu thập từ các bài báo nghiên cứu trước đây, sách chuyên đề, tạp chí, internet… trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài nghiên cứu:
Các thông tin, kiến thức liên quan đến Internet of Things
Các sản phẩm và dịch vụ, tình hình phát triển Internet of Things
Kiến thức, thông tin về các mô hình chấp nhận sử dụng công nghệ đã được sử dụng trước đây
Là các dữ liệu được thu thập từ nghiên cứu định tính và định lượng trong quá trình thực hiện khảo sát của luận văn bao gồm:
Những đánh giá, nhận định của những người được khảo sát về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng các dịch vụ Internet of Things
Các thông tin về nhân khẩu học có liên quan đến người tham gia khảo sát.
Nghiên cứu định tính
Thang đo này được ký hiệu là TH_TICH, được đo bằng 4 biến quan sát từ TH_TICH1 đến TH_TICH5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính có 1 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
TH_TICH1 Tôi nhận thấy rằng dịch vụ IoTs sẽ rất hữu ích trong cuộc sống hàng ngày của tôi
I find mobile Internet useful in my daily life Viswanath
TH_TICH2 Sử dụng dịch vụ IoTs sẽ giúp tăng cơ hội đạt được những điều tôi mong muốn
Using mobile Internet increases my chances of achieving things that are important to me
TH_TICH3 Sử dụng dịch vụ IoTs sẽ giúp cho các hoạt động của tôi được nhanh chóng hơn
Using mobile Internet helps me accomplish things more quickly
TH_TICH4 Sử dụng dịch vụ IoTs giúp tăng năng suất công việc của tôi
Using mobile Internet increases my productivity
TH_TICH5 Các dịch vụ IoTs giúp các hoạt động hàng ngày của tôi hiệu quả hơn
Bảng 4.1: Thang đo mong đợi về thành tích 4.4.2 Thang đo kỳ vọng nỗ lực
Thang đo này được ký hiệu là NO_LUC, được đo bằng 4 biến quan sát từ NO_LUC1 đến NO_LUC6 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính có 2 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
NO_LUC1 Học cách sử dụng các dịch vụ IoTs thì dễ dàng với tôi
Learning how to use mobile Internet is easy for me
Viswanath Venkatesh, 2003 NO_LUC2 Tôi thao tác thành thạo với dịch vụ IoTs
My interaction with mobile Internet is clear and understandable
NO_LUC3 Đối với tôi dịch vụ IoTs là dễ sử dụng I find mobile Internet easy to use
NO_LUC4 Cách sử dụng các dịch vụ IoTs là dễ hiểu đối với tôi
It is easy for me to become skillful at using mobile Internet
NO_LUC5 Tôi không tốn nhiều nỗ lực khi sài dịch vụ IoTs Tác giả
NO_LUC6 Việc vận hành các dịch vụ IoTs thì dễ hiểu Tác giả
Bảng 4.2: Thang đo kỳ vọng nỗ lực 4.4.3 Thang đo ảnh hưởng xã hội
Thang đo này được ký hiệu là XA_HOI, được đo bằng 5 biến quan sát từ XA_HOI1 đến XA_HOI5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính có 2 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
XA_HOI1 Gia đình tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng các dịch vụ IoTs
People who are important to me think that I should use mobile Internet
Viswanath Venkatesh, (2003,2012) XA_HOI2 Bạn bè/đồng nghiệp của tôi cho rằng tôi nên sử dụng dịch vụ IoTs
People who influence my behavior think that I should use mobile Internet
XA_HOI3 Mọi người xung quanh cho rằng sử dụng dịch vụ IoTs sẽ nâng cao chất lượng cuộc sống của tôi
People whose opinions that I value prefer that I use mobile Internet
XA_HOI4 Tôi nhận được lời mời sử dụng dịch vụ IoTs từ các nhà quảng cáo Tác giả
XA_HOI5 Các phương tiện truyền thông cho rằng tôi nên sử dụng dịch vụ IoTs Tác giả
Bảng 4.3: Thang đo ảnh hưởng xã hội 4.4.4 Thang đo điều kiện thuận tiện
Thang đo này được ký hiệu là TH_TIEN, được đo bằng 5 biến quan sát từ TH_TIEN1 đến TH_TIEN5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính có 1 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
Tôi có thể tự tìm hiểu các thông tin hướng dẫn cần thiết về cách sử dụng các dịch vụ IoTs
I have the resources necessary to use mobile Internet
Viswanath Venkatesh, 2003 TH_TIEN2 Tôi có đủ kiến thức để có thể sử dụng các dịch vụ IoTs
I have the knowledge necessary to use mobile Internet
Các dịch vụ IoTs dễ sử dụng như các dịch vụ công nghệ tôi đã dùng
Mobile Internet is compatible with other technologies I use
Tôi dễ dàng nhờ sự hỗ trợ từ nhà cung cấp khi gặp khó khăn trong quá trình sử dụng các dịch vụ IoTs
I can get help from others when I have difficulties using mobile
Tôi có thể sử dụng các dịch vụ IoTs từ các nhà cung cấp khác nhau
Bảng 1.4: Thang đo điều kiện thuận tiện 4.4.5 Thang đo động lực hưởng thụ
Thang đo này được ký hiệu là H_THU, được đo bằng 5 biến quan sát từ H_THU1 đến H_THU5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính có 2 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
H_THU1 Sử dung các dịch vụ IoTs là niềm vui đối với tôi
Using mobile Internet is fun
Viswanath Venkatesh, 2012 H_THU2 Sử dung các dịch vụ IoTs thì hấp dẫn đối với tôi
Using mobile Internet is enjoyable
H_THU3 Sử dung các dịch vụ IoTs là rất thú vị đối với tôi
Using mobile Internet is very entertaining
H_THU4 Su dụng các dịch vụ IoT mang lại cho tôi sự phấn khích Tác giả
H_THU5 Tôi cảm thấy thoải mái khi sử dụng các dịch vụ IoTs Tác giả
Bảng 4.5: Thang đo động lực thụ hưởng 4.4.6 Thang đo giá trị cảm nhận
Thang đo này được ký hiệu là C_NHAN, được đo bằng 5 biến quan sát từ C_NHAN1 đến C_NHAN5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Sweeney & Geoffrey, 2001) và (Yang, 2015) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính không biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
C_NHAN1 Sử dụng dịch vụ IoTs thì tiết kiệm chi phí
Using Wearable devices offers value for money
Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ IoTs rất có lợi cho tôi so với nỗ lực đầu tư ban đầu
Compared to the effort to put, using Wearable devices is beneficial to me
So với thời gian bỏ ra, sử dụng dịch vụ IoTs với tôi là rất xứng đáng
Compared to the time to spend, using Wearable devices is worthwhile to me
Nhìn chung, sử dụng dịch vụ IoTs mang lại cho tôi nhiều lợi ích
Overall, using Wearable devices delivers me good value
Sử dụng dịch vụ IoTs mang lại cho tôi lợi thế hơn so với những người xung quanh
If I bought or used this item, it would create a favorable perception of me among other people
Bảng 4.6: Thang đo giá trị cảm nhận 4.4.7 Thang đo nhận thức rủi ro về sự riêng tư
Thang đo này được ký hiệu là RUI_RO, được đo bằng 5 biến quan sát từ RUI_RO1 đến RUI_RO5 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Dinev & Paul, 2006) và tham khảo dựa trên thang đo của (Kowatsch &
Wolfgang Maass, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính 1 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
Các nhà cung cấp dịch vụ IoTs có thể bán thông tin cá nhân cho bên thứ 3
Records of transactions could be sold to third parties?
Thông tin cá nhân sử dụng trong các dịch vụ IoTs có thể bị sử dụng sai mục đích
Personal information submitted could be misused?
Thông tin cá nhân được dùng trong các dịch vụ IoTs có thể bị sử dụng trái phép bởi những người không quen biết
Personal information could be made available to unknown individuals or companies without your knowledge?
Thông tin cá nhân khi sử dụng các dịch vụ IoTs có thể bị giám sát bởi nhà nước
Personal information could be made available to government agencies?
Các thông tin được sử dụng trong các dịch vụ IoTs có thể bị đánh cấp
Bảng 4.7: Thang đo nhận thức rủi ro về sự riêng tư 4.4.8 Thang đo tính đổi mới của khách hàng
Thang đo này được ký hiệu là DOI_MOI, được đo bằng 6 biến quan sát từ DOI_MOI1 đến DOI_MOI6 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Goldsmith & Charles, 1991), (Crespo & Bosque, 2008) và (Kang &
Gretzel, 2012) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính 1 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
Nếu có thông tin về một dịch vụ IoTs mới, tôi sẽ tìm cách để có thể trải nghiệm thử dịch vụ đó
If I heard about a new information technology, I would look for ways to experiment with it Ángel Herrero Crespo &
Ignacio Rodríguez del Bosque (2008) DOI_MOI2
Trong số bạn bè tôi, tôi thường là người đầu tiên trải nghiệm những sản phẩm công nghệ mới
Among my peers, I am usually the first to try out new information technology
Tôi mong muốn được trải nghiệm những dịch vụ IoTs mới
I like to experiment with new information technology
So với bạn bè của tôi, tôi sử những sản phẩm, dịch vụ mới nhiều hơn
Compared to my friends, I use new technologies a lot
Tôi thường ưu tiên sử dụng những sản phẩm, dịch vụ mới hơn những cái cũ
I ussally (rarely) prefer new rock songs over classis, oldie rock song
Tôi nghĩ rằng dịch vụ IoTs là tốt hơn các dịch vụ truyền thống trước đây
Bảng 4.8: Thang đo lợi ích cá nhân 4.4.9 Thang đo ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things
Thang đo này được ký hiệu là Y_DINH, được đo bằng 6 biến quan sát từ Y_DINH1 đến Y_DINH6 Nội dung các biến quan sát được xây dựng dựa trên thang đo của (Yang, 2015) và tham khảo từ các nghiên cứu của (Venkatesh, Viswanath, James, & Xin Xu, 2012), (Gao & Xuesong Bai, 2014) Có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo để phù hợp với đối tượng và ngữ cảnh nghiên cứu, đảm bảo những người được phỏng vấn có thể dễ dàng nắm rõ vấn đề Qua thảo luận trong phần khảo sát định tính 2 biến quan sát mới được thêm vào
Mã Thang đo Thang đo gốc Tác giả
Y_DINH1 Sử dụng dịch vụ IoTs là đáng giá Using wearable devices is worthwhile
Heetae Yang, Jieun Yu (2015) Y_DINH2 Tôi có ý định sử dụng dịch vụ IoTs trong tương lai
I intend to use Media tablet in the future
Y_DINH3 Tôi sẽ tiếp tục dung các dịch vụ
IoTs khi có nhu cầu
I predict I would use Wearable devices in the future
Y_DINH4 Tôi sẽ khuyên những người khác sử dụng dịch vụ IoTs
I recommend others to use Wearable devices
Y_DINH5 Nếu có điều kiện tôi sẽ chọn sử dụng các dịch vụ IoTs Tác giả
Y_DINH6 Đối với tôi thì việc chọn dung dịch vụ IoTs là sự lựa chọn khôn ngoan
Nghiên cứu định lượng
Trong quá trình nghiên cứu, việc tiếp cận phần tử mẫu được thực hiện bằng phương pháp thuận tiện (Thọ & Trang, 2011) Đối tượng lấy mẫu là những người đã sử dụng các dịch vụ Internet of Things hoặc đã từng được biết đến các dịch vụ này qua các phương tiện truyền thông tại Thành Phố Hồ Chí Minh Lý do chỉ chọn riêng khu vực thành phố Hồ Chí Minh là vì đây là nơi môi trường kinh tế xã hội phát triển vượt trội hơn các địa phương lân cận khác Hơn nữa nghiên cứu này áp dụng cho các dịch vụ Internet of Things thì chỉ mới
46 xuất hiện gần đây nên số lượng người biết đến khá hạn chế và tập trung ở thành một vài thành phố lớn tại Việt Nam mà thôi Đồng thời việc lựa chọn khu vực này giúp cho việc thu thập dữ liệu được thuận lợi hơn.
Xử lý mẫu
Nghiên cứu sử dụng 48 biến quan sát định lượng Ngoài ra còn sử dụng thêm các thông tin cá nhân như: Giới tính (GT), độ tuổi (TUOI), nghề nghiệp (NGHE), để nghiên cứu thêm về nhân khẩu học
Ngoài ra phần đầu tiên của các phiếu khảo sát có phần câu hỏi gạn lọc đối tượng tham gia khảo sát Mục đích của câu hỏi gạn lọc này nhằm giúp cho các đánh giá của người được khảo sát được chính xác và phù hợp hơn cho nghiên cứu
Thang đo các biến nhân khẩu học sử dụng thang đo định danh (Nominal scale)
Thang đo các biến định lượng sử dụng thang đo quãng (Interval Scale) - thang đo 5 điểm Likert, các giá trị thang đo lần lượt là:
1 Hoàn toàn không đồng ý; 2.Không đồng ý; 3.Bình thường; 4 Đồng ý; 5
Các dữ liệu thu thập từ phiếu giấy thì được làm sạch bằng cách thêm các giá trị có thể xác định lại được các mẫu còn thiếu sót hoặc bỏ đi các mẫu thiếu quá nhiều dữ liệu
Ngoài ra trong các câu hỏi thuộc thang đo quãng, các dữ liệu được kiểm tra nếu có sự thay đổi lớn giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố thì cũng được xem xét loại bỏ ( hạn chế trường hợp người được khảo sát đánh các câu trả lời mà không đọc qua câu hỏi rõ ràng.)
Tóm tắt chương
Trong các phương pháp thu thập và phân tích số liệu thì đều có các ưu nhược điểm của mỗi cái, mỗi phương pháp thích hợp cho những lĩnh vực và đối tượng nghiên cứu khác nhau Việc xây dựng thang đo và quy trình nghiên cứu như các bước bên trên được thực hiện thông qua việc tham khảo các nghiên cứu trước đây và căn cứ vào tình hình thực tế của nghiên cứu Quy trình nghiên cứu đi từ các bước nghiên cứu lý thuyết cho đến xây dựng mô hình, thang đo và thực hiện các nghiên cứu định tính, định lượng để đi đến thống nhất thang đo và tiến hành thu thập dữ liệu Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được thực hiện xử lý bằng các phần mềm SPSS và AMOS với các phương pháp đánh giá thang đo như phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính (SEM)
Các thang đo đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng Internet of Things cũng được xây dựng, trong đó: Thang đo mong đợi về thành tích (5 biến quan sát), thang đó kỳ vọng nỗ lực ( 6 biến quan sát), thang đo ảnh hưởng xã hội (5 biến quan sát), thang đo điều kiện thuận tiện (5 biến quan sát), thang đo động lực hưởng thụ (5 biến quan sát), thang đo giá trị cảm nhận ( 5 biến quan sát ), thang đo nhận thức rủi ro về sự riêng tư (5 biến quan sát ) và thang đo sự đổi mới của khách hàng (6 biến quan sát) Thang đo ý định sử dụng dịch vụ Internet of Things được xây dựng với 6 biến quan sát
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương này trình bài các kết quả nghiên cứu trong luận văn, các thống kê mô tả, phân tích nhân tố, kiểm định và mô hình cấu trúc cũng như các kết quả phân tích từ mô hình cấu trúc.
Mô tả mẫu nghiên cứu
Mẫu được lấy theo phương pháp thuận tiện, cách tiếp cận đối tượng được khảo sát theo thời gian và điều kiện thuận tiện Mẫu được thu thập qua 2 phương pháp:
Phát và thu bảng câu hỏi trưc tiếp: Tổng bảng câu hỏi phát ra là 250 bảng, số bảng câu hỏi thu về 180 bảng Sau khi phân tích và kiểm tra, số bảng câu hỏi hợp lệ là 140 bảng
Dạng câu hỏi online gửi email, facebook , các group cao học bách khoa,…( thông qua trang website http://docs.google.com) : số bảng câu hỏi thu về là 200 bảng , trong đó có 45 bảng không sử dụng được do thiếu thông tin Phương pháp này cho số bảng hợp lệ là 155 bảng
Thông qua 2 phương pháp lấy mẫu trên , có 295 mẫu hợp lệ được sử dụng cho bài nghiên cứu này Như vậy số mẫu trên đã đáp ứng được yêu cầu cho cỡ mẫu n>5m , với mH Đây là cỡ mẫu phù hợp cho nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố (Thọ & Trang, 2009), (Trọng & Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Với 48 biến quan sát đo lường, 9 khái niệm trong nghiên cứu đã được mã hóa và phân tích bằng phần mềm IBM SPSS 20 và Amos
5.2.2 Các thống kê mô tả
Bảng 5.1: Các thống kê mô tả
Phân bố mẫu theo giới tính: Có sự chênh lệch giữa Nam (157 mẫu chiếm 53.2%) và Nữ(138 mẫu chiếm 46.8%)
Hình 5.1: Phân bố mẫu theo giới tính
Phân bố mẫu theo độ tuổi: Số lượng mẫu thu thập được tập trung nhiều ở độ tuổi nhỏ hơn 36 ( 128 mẫu dưới 20 chiếm 43.4 % và 152 mẫu khoảng từ
Dịch vụ vận tải 143 48.5 100 4 Loại dịch vụ
Phân bổ theo mẫu 1 Giới tính
2135 chiếm 51.5%) Tỉ lệ mẫu từ trên 35 rất thấp chiếm lần lượt 3.4% và 1.7%
Hình 5.2: Phân bố mẫu theo độ tuổi
Phân bố mẫu theo nghề nghiệp: Số lượng mẫu tập trung chủ yếu vào sinh viên và người đi làm ( 233 mẫu chiếm 79% và 56 mẫu chiếm 19%), số lượng học sinh có 6 mẫu chiếm 2%
Hình 5.3: Phân bố mẫu theo nghề nghiệp
Phân bố mẫu theo loại dịch vụ Internet of Things: Với 152 mẫu thì các dịch vụ SmartHome chiếm đa số hơn với 51.5%, còn lại là các dịch vụ vận tải với số mẫu 143 chiếm 48.5% trên tổng số 295 mẫu.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
5.3.1 Kết quả phân tích EFA giai đoạn 1
Thang đo được xây dựng ban đầu với 43 biến quan sát Trong đó có 8 nhân tố khám phá và 1 nhân tố tiềm ẩn Kết quả trong phần chạy định lượng sơ bộ với 82 mẫu kết quả không đạt được yêu cầu và các biến quan sát bị phân tán không theo mô mình và thang đo xây dựng ban đầu Kết quả thực hiên tinh chỉnh lại thang đo để phù hợp hơn trong quá trình khảo sát bằng cách chỉnh sửa các biến quan sát cho dễ hiểu hơn và thực hiện thêm bớt một số biến quan sát để thang đo được hoàn chỉnh hơn
5.3.2 Kết quả phân tích EFA giai đoạn 2
Sau khi tiến hành thu thập lại dữ liệu thì tiến hành phân tích EFA với bộ dữ liệu mới là 295 bộ dữ liệu Chạy EFA với phép trích Principal axis factoring, phép xoay Promax với tiêu chuẩn hệ số KMO (Maiser-Meyer-Olkin > 0.5, hệ số chuyển
52 tải (factor loading ) ≥ 0.5, độ lớn của 2 factor loading của 1 biến quan sát phải > 0.3, tổng phương sai trích ≥ 0.5 nhằm đảm bảo tập dữ liệu có ý nghĩa (Thọ & Trang, 2011), (Trọng & Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Y_DINH4 0.765 Y_DINH3 0.736 Y_DINH2 0.716 Y_DINH5 0.669 Y_DINH6 0.621 Y_DINH1 0.613
Biến quan sát Nhân tố
Bảng 5.2: Kết quả phân tích EFA giai đoạn 2
Kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (α)
Sử dụng kết quả có được từ bước chạy EFA bên trên ta kiểm định các hệ số Cronbach’s Alpha cho các biến quan sát của từng nhân tố Kết quả được tổng hợp như bảng bên dưới
Nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo tối thiểu ba biến (Cronbach, 1951) Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau, nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥.30 thì biến đó đạt yêu cầu, nếu hệ số Cronbach α ≥.60 thì thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, nếu Cronbach α ≥.95 cho thấy có nhiều biến thiên trong thang đo không khác biệt gì nhau (Thọ &
Bảng 5.3: Kiểm định Cronbach’s Anpha
Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến
Phương thang sai đo nếu loại bỏ biến
Crobach Alpha nếu loại bỏ biến
Giữ lại cho phân tích (Yes/No) EFA
TH_TICH1 15.39 5.925 0.587 0.783 Y TH_TICH2 15.55 6.092 0.588 0.782 Y TH_TICH3 15.3 5.953 0.622 0.772 Y TH_TICH4 15.58 5.802 0.604 0.778 Y TH_TICH5 15.57 5.878 0.615 0.774 Y NO_LUC1 14.27 7.751 0.631 0.833 Y NO_LUC2 14.51 7.448 0.67 0.823 Y NO_LUC3 14.38 7.42 0.715 0.811 Y NO_LUC4 14.3 7.694 0.715 0.812 Y NO_LUC5 14.36 7.959 0.607 0.839 Y
XA_HOI4 7.16 2.853 0.505 0.722 Y XA_HOI5 6.95 2.779 0.665 0.523 Y TH_TIEN1 7.28 2.313 0.508 0.831 Y TH_TIEN2 7.33 1.983 0.727 0.59 Y TH_TIEN3 7.33 2.175 0.645 0.683 Y H_THU1 14.64 8.264 0.712 0.859 Y H_THU2 14.49 8.115 0.774 0.843 Y H_THU3 14.45 8.126 0.782 0.842 Y H_THU4 14.64 8.114 0.752 0.849 Y H_THU5 14.37 9.391 0.571 0.888 Y C_NHAN1 7.35 2.181 0.639 0.886 Y C_NHAN2 7.39 2.157 0.781 0.748 Y C_NHAN3 7.37 2.185 0.772 0.756 Y RUI_RO1 14.04 12.91 0.714 0.87 Y RUI_RO2 13.91 13.043 0.78 0.855 Y RUI_RO3 13.98 13.006 0.757 0.86 Y RUI_RO4 13.96 13.696 0.647 0.884 Y RUI_RO5 13.87 12.963 0.762 0.859 Y DOI_MOI2 6.69 3.029 0.626 0.787 Y DOI_MOI4 6.67 3.092 0.744 0.665 Y
Y_DINH1 19.52 8.468 0.586 0.835 Y Y_DINH2 19.29 8.432 0.653 0.823 Y Y_DINH3 19.32 8.558 0.602 0.832 Y Y_DINH4 19.47 7.862 0.667 0.82 Y Y_DINH5 19.27 8.219 0.636 0.826 Y Y_DINH6 19.38 8.108 0.666 0.82 Y 9 Ý định sử dụng 0.85 7 Nhận thức rủi ro về sự riêng tư 0.89
8 Tính đổi mới của khách hàng 0.81 5 Động lực hưởng thụ 0.88
6 Giá trị cảm nhận 0.86 3 Ảnh hưởng xã hội 0.74
4 Điều kiện thuận tiện 0.78 1 Mong đợi về thành tích 0.81
Các hệ số đều đạt thỏa tiêu chí >0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều >0.3
Nhân tố có hệ số Cronbach Apha cao nhất là “Nhận thức rủi ro về sự riêng tư”
(0.890) và nhân tố có hệ số Cronbach Apha thấp nhất là “Ảnh hưởng xã hội” (0.735)
Theo như kết quả chạy Cronbach’s Alpha như trên ta thấy tất cả các biến quan sát đều hợp lệ và có thể sử dụng cho bước phân tích CFA tiếp theo.
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
Sau khi phân tích EFA và Cronbach’s Anpha thì ta tiếp tục sử dụng bộ dữ liệu và mô hình đã xây dựng thực hiện phân tich1 CFA
Trong CFA điều mà nhà phân tích cần quan tâm trước hết là mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, các nhà phân tích thường dựa vào nhiều chỉ tiêu Thứ nhất là P-value của CMIN, giá trị P-value của CMIN phải > 0,05 Thứ hai là tỷ số CMIN/DF, theo (Carmines & John P McIver, 1981), tỷ số CMIN/DF phải nhỏ hơn 2; trong một số trường hợp, mô hình cũng được chấp nhận khi tỷ số này xấp xỉ bằng 3 Trong thực tế, mức ý nghĩa của CMIN thường khó đạt yêu cầu vì nó rất nhạy cảm với cỡ mẫu Do vậy, để đảm bảo độ chính xác, các nhà phân tích thường sử dụng đồng thời các chỉ tiêu GFI (Goodness of Fit Index), CFI (Comparative Fit Index), TLI (Tucker-Lewis Index) (Hair, 2006)
Các chỉ số CFI, TLI, GFI phải có giá trị nằm trong khoảng từ 0.9 đến 1 Theo (Steiger, 1990), chỉ số RMSEA có giá trị từ 0,08 trở xuống; RMSEA ≤0,05 được xem là rất tốt Ngoài ra còn có nhiều chỉ tiêu khác, tuy nhiên mỗi nhà phân tích có sự lựa chọn riêng của họ về các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp của mô hình để báo cáo, các chỉ tiêu thông thường là CMIN (hay còn gọi là Chi-square), DF và P-value của CMIN;
Kết quả CFA cho thấy, mô hình đạt được độ tương thích với dữ liệu thị trường cao với các chỉ số như: Chi-square = 1032.637, bậc tự do df = 629, P=0.000, Chi- square/df=1.642, GFI = 0.849, TLI = 0.918 và CFI = 0, RMSEA = 0.047 Như vậy, theo lý thuyết đã đề cập trước thì các chỉ số trên cho thấy dữ liệu khảo sát khá phù hợp với dữ liệu thị trường trong trường hợp nghiên cứu (Hair, 2006)
58 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Kiểm định độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích của từng khái niệm (từng nhân tố) Độ tin cậy tổng hợp được tính ở bảng sau trên cơ sở trọng số nhân tố được ước lượng trong mô hình Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) của các thang đo
Kết quả cho thấy, các khái niệm đạt được tính đơn hướng và đạt yêu cầu về độ tin cậy tổng hợp (>50%) (tối đa đạt 89%, tối thiểu đạt 73%) và đạt được tổng phương sai trích của từng nhân tố (>50%), ngoại trừ nhân tố ý định sử dụng có phương sai trích nhỏ hơn so với yêu cầu là 48% (0.5 Nó phản ánh lượng biến thiên chung của các biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn (Hair & et al, 1998)
Trong đánh giá độ tin cậy của thang đo trong phân tích CFA thì hệ số Cronbach’s Anpha cũng được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo Các biến quan sát trong thang đo lớn 0.6 được xem là đạt (Nunnally & Bernstein, 1994) Độ tin cậy tổng hợp 0.871795 Tổng phương sai trích 0.630557 Độ tin cậy tổng hợp 0.889359 Tổng phương sai trích 0.668047 Độ tin cậy tổng hợp 0.765277 Tổng phương sai trích 0.52167 Độ tin cậy tổng hợp 0.763223 Tổng phương sai trích 0.519756 Độ tin cậy tổng hợp 0.86368 Tổng phương sai trích 0.68239 Độ tin cậy tổng hợp 0.822363 Tổng phương sai trích 0.608096 Độ tin cậy tổng hợp 0.752736 Tổng phương sai trích 0.506954 Độ tin cậy tổng hợp 0.80075 Tổng phương sai trích 0.579727 Độ tin cậy tổng hợp 0.735799 Tổng phương sai trích 0.484169 Ý định sử dụng Ảnh hưởng xã hội Kỳ vọng nỗ lực Mong đợi thành tích Động lực hưởng thụ Nhận thức rủi ro về sự riêng tư
Tính đổi mới của khách hàng Điều kiện thuận tiện
Các trọng số (chuẩn hóa) đều >0.5 và các trọng số chưa chuẩn hóa đều có ý nghĩa thống kê (p0.5, và có ý nghĩa thống kê (P
