Tổng quan về luận án

Luận án này tập trung vào nghiên cứu về Phản ứng của người tiêu dùng trước chuyến đi đối với Nội dung do Người dùng Tạo (UGC) trong lập kế hoạch du lịch, đặc biệt là từ góc độ hình ảnh điểm đến và cá tính trong số các khách du lịch nội địa trên các trang mạng xã hội và chia sẻ ở Việt Nam. Nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh khoa học về chuyển đổi số sâu rộng và sự phục hồi sau đại dịch COVID-19 của ngành du lịch, làm nổi bật vai trò không thể thiếu của Công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) và Internet of Things (IoT) trong việc định hình trải nghiệm và hành vi của du khách (Hamid et al., 2017; Pencarelli, 2020). Tính tiên phong của nghiên cứu thể hiện ở việc tích hợp nhiều khung lý thuyết để giải thích các phản ứng phức tạp của người tiêu dùng trong một môi trường kỹ thuật số năng động.

Nghiên cứu xác định một khoảng trống nghiên cứu cụ thể trong các tài liệu hiện có liên quan đến sự quá tải thông tin và các rủi ro tâm lý trong bối cảnh UGC. Mặc dù UGC đã được công nhận là yếu tố ảnh hưởng sâu sắc đến quyết định của người tiêu dùng (Boo & Busser, 2018), vẫn còn tồn tại sự mơ hồ về cách du khách xử lý khối lượng thông tin khổng lồ này. Cụ thể, "khách du lịch vẫn phải đối mặt với sự không chắc chắn do sự phong phú của các nguồn thông tin và nhiều khả năng tiềm ẩn trong các bộ quyết định của riêng họ" (Sthapit, 2019; Zillinger, 2020). Ngoài ra, nghiên cứu trước đây đã "thiếu thảo luận về rủi ro tâm lý nhận thức" trong các quyết định du lịch, đặc biệt là trong giai đoạn tiền du lịch, mặc dù tầm quan trọng của nó đã được ghi nhận (Huang et al., 2020). Luận án này cũng giải quyết sự thiếu hụt các nghiên cứu thực nghiệm chỉ rõ vai trò của nội dung do người dùng tạo và rủi ro tâm lý trong khủng hoảng tình huống, cùng với hình ảnh nhận thức và cảm xúc tổng thể trong việc thúc đẩy hành vi lập kế hoạch trực tuyến của khách du lịch cá nhân.

Các câu hỏi nghiên cứu và giả thuyết của luận án được định hình rõ ràng:

  1. Các yếu tố tiền đề của nội dung trực tuyến do người dùng tạo và quan điểm tâm lý cá nhân ảnh hưởng đến phản ứng hành vi của người tiêu dùng trên các trang mạng xã hội và chia sẻ trong giai đoạn tiền du lịch đối với điểm đến như thế nào?
  2. Ảnh hưởng của hình ảnh điểm đến tổng thể, mức độ tin cậy điện tử (e-trust) và cá tính của khách du lịch đóng góp vào các phản ứng hành vi trực tuyến trong quá trình ra quyết định của họ ở giai đoạn tiền du lịch như thế nào?
  3. Những tác động cụ thể của nội dung trực tuyến do người dùng tạo và nhận thức của người tiêu dùng về các khía cạnh tâm lý mang lại lợi ích gì cho các bên liên quan, bao gồm các nhà thực hành, nhà cung cấp/đại lý dịch vụ du lịch và các nhà nghiên cứu?

Khung lý thuyết được xây dựng dựa trên sự tích hợp của nhiều mô hình đã được thiết lập, bao gồm Mô hình Kích thích-Cơ thể-Phản ứng (Stimulus-Organism-Response - SOR) của Mehrabian và Russell (1974), Mô hình Khả năng Xây dựng (Elaboration Likelihood Model - ELM) của Petty và Cacioppo (1996), Thuyết Hành vi có Kế hoạch (Theory of Planned Behavior - TPB) của Ajzen và Madden (1986), Thuyết Học tập Xã hội (Social Learning Theory - SLT) của Bandura (1977), và Thuyết Động lực Bảo vệ (Protection Motivation Theory - PMT) của Rogers (1975). Các lý thuyết này được sử dụng để phân tích các yếu tố đầu vào (kích thích), quá trình nhận thức và cảm xúc nội tại (cơ thể), và các phản ứng hành vi (phản ứng) của khách du lịch.

Luận án đưa ra những đóng góp đột phá bằng cách khám phá một vai trò điều tiết mới của cá tính trong mối liên kết giữa hình ảnh điểm đến tổng thể, tin cậy điện tử và sự tương tác của chúng với hành vi lập kế hoạch du lịch. Luận án cũng định lượng tác động bằng cách tập trung vào thế hệ Millennials (Gen Y) và Gen Z ở Việt Nam, là những "người bản địa kỹ thuật số" (digital natives) có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi tiêu dùng du lịch. Nghiên cứu này bao gồm một mẫu lớn gồm 659 người trả lời trên khắp Việt Nam, đảm bảo độ tin cậy và khả năng khái quát hóa của các phát hiện. Thời gian nghiên cứu tập trung vào giai đoạn phục hồi sau đại dịch COVID-19, cung cấp những hiểu biết kịp thời và phù hợp cho ngành du lịch. Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiểu biết về hành vi lập kế hoạch trực tuyến, hình ảnh điểm đến, và vai trò của các yếu tố tâm lý trong môi trường du lịch kỹ thuật số đang phát triển.

Literature Review và Positioning

Phần tổng quan tài liệu đã tổng hợp một cách có hệ thống các luồng nghiên cứu chính về hành vi người tiêu dùng trong du lịch kỹ thuật số, đặc biệt tập trung vào vai trò của UGC. Nghiên cứu bắt đầu bằng cách thiết lập nền tảng lý thuyết vững chắc thông qua việc trình bày sâu sắc về Mô hình Stimulus-Organism-Response (SOR) của Mehrabian và Russell (1974), Mô hình Elaboration Likelihood (ELM) của Petty và Cacioppo (1996), Thuyết Hành vi có Kế hoạch (TPB) của Ajzen và Madden (1986), Thuyết Học tập Xã hội (SLT) của Bandura (1977), và Thuyết Động lực Bảo vệ (PMT) của Rogers (1975). Mỗi lý thuyết này được trình bày chi tiết về các thành phần cốt lõi và ứng dụng trong các bối cảnh khác nhau, từ quảng cáo (Olney et al., 1991) đến trải nghiệm máy tính (Eroglu et al., 2003) và đặc biệt là hành vi người tiêu dùng trực tuyến.

Nghiên cứu đã làm nổi bật những mâu thuẫn và tranh luận trong tài liệu hiện có. Ví dụ, trong khi eWOM (electronic word-of-mouth) hoặc UGC trên các trang ảo "đã trở nên không thể thiếu để ảnh hưởng đến thái độ, sở thích và quyết định mua hàng của người tiêu dùng" (M. Lee et al., 2017), một số nghiên cứu khác lại chỉ ra "khối lượng nội dung được tạo trên mạng xã hội quá mức" có thể dẫn đến "xung đột" (Dedeoglu, 2019; Kim & Park, 2017) và "mệt mỏi xã hội" (Zhang et al., 2021). Tranh luận này nhấn mạnh sự cần thiết phải hiểu rõ hơn về cách người tiêu dùng sàng lọc và đánh giá thông tin trong môi trường kỹ thuật số đầy rẫy thông tin. Một mâu thuẫn khác xuất hiện trong các nghiên cứu về độ tin cậy của phương tiện truyền thông xã hội, với khả năng "các đánh giá tích cực hoặc tiêu cực thiên vị và gian lận được đăng bởi các chuyên gia ẩn danh" (Berhanu & Raj, 2020), đặt ra câu hỏi về tính xác thực và đáng tin cậy của UGC.

Luận án này định vị nghiên cứu của mình trong tài liệu hiện có bằng cách giải quyết một cách rõ ràng các khoảng trống được xác định. Cụ thể, nó mở rộng nghiên cứu về du lịch thông minh bằng cách không chỉ mô tả mà còn "mở rộng hiểu biết về nhiều khía cạnh khác nhau liên quan đến việc sử dụng và bất cứ điều gì công nghệ thông minh có thể làm cho du khách để cải thiện trải nghiệm điểm đến của họ và các hoạt động chuẩn bị tốt cho chuyến đi của họ" (trang 22), điều mà các nghiên cứu trước đây đã hạn chế. Hơn nữa, nghiên cứu này giải quyết sự thiếu hụt thảo luận về "rủi ro tâm lý nhận thức" (trang 24) trong các quyết định du lịch trước chuyến đi, cung cấp một góc nhìn mới mẻ và quan trọng. Bằng cách tích hợp các yếu tố nhận thức và cảm xúc với các đặc điểm cá nhân của khách du lịch thế hệ Gen Y và Gen Z ở Việt Nam, luận án tiến bộ lĩnh vực này bằng cách cung cấp "khung phân tích toàn diện hơn" (trang 30) cho các hành vi phức tạp trong môi trường số hóa.

So sánh với ít nhất hai nghiên cứu quốc tế, luận án này nhấn mạnh bối cảnh độc đáo của Việt Nam. Trong khi các nghiên cứu như của Viglia et al. (2016) ở cấp độ quốc tế đã khám phá vai trò của đánh giá trực tuyến trong ngành khách sạn, nghiên cứu này mở rộng sang "phản ứng của người tiêu dùng trước chuyến đi" và đặc biệt là cách UGC ảnh hưởng đến hình ảnh điểm đến và cá tính của khách du lịch nội địa ở Việt Nam. Tương tự, các nghiên cứu toàn cầu về du lịch thông minh đã tập trung vào đặc điểm và khai thác công nghệ (Jeong & Shin, 2019), nhưng luận án này đi sâu vào cách "công nghệ này có thể vượt qua các ranh giới nghiên cứu hiện có" (trang 30) bằng cách tích hợp các vấn đề về e-trust và AI, đặc biệt trong bối cảnh phục hồi sau đại dịch của Việt Nam, vốn được "phân biệt trong số các quốc gia châu Á là quốc gia hiệu quả nhất trong ứng phó và phục hồi đại dịch" (Quang et al., 2022). Do đó, nghiên cứu không chỉ đóng góp vào các lý thuyết hiện có mà còn cung cấp những hiểu biết cụ thể về bối cảnh văn hóa và kỹ thuật số của Việt Nam.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án này mở rộng và thách thức một số lý thuyết cụ thể. Đầu tiên, nó mở rộng Mô hình Stimulus-Organism-Response (SOR) của Mehrabian và Russell (1974) bằng cách tích hợp các yếu tố đầu vào nội dung trực tuyến (Understandability, Valence, Novelty, Reviewer expertise) và rủi ro tâm lý nhận thức làm "kích thích" (S), các đánh giá nhận thức và cảm xúc (ví dụ: hình ảnh điểm đến tổng thể, e-trust) làm "cơ thể" (O), và hành vi lập kế hoạch trực tuyến làm "phản ứng" (R). Nghiên cứu thách thức quan điểm SOR truyền thống vốn chủ yếu tập trung vào các yếu tố vật lý bằng cách mở rộng nó vào môi trường ảo, nơi các yếu tố kỹ thuật số và tâm lý đóng vai trò trung tâm.

Thứ hai, nó mở rộng Mô hình Elaboration Likelihood (ELM) của Petty và Cacioppo (1996) bằng cách khám phá cách các yếu tố chất lượng nội dung (tuyến trung tâm) và uy tín người đánh giá/rủi ro tâm lý (tuyến ngoại vi) tác động đến việc xử lý thông tin và hình thành thái độ của khách du lịch Gen Y và Gen Z, đặc biệt trong việc xây dựng e-trust. Nghiên cứu cũng mở rộng Thuyết Hành vi có Kế hoạch (TPB) của Ajzen và Madden (1986) bằng cách tích hợp hình ảnh điểm đến tổng thể và e-trust làm yếu tố tiền đề cho thái độ và ý định hành vi, đồng thời khám phá vai trò điều tiết của cá tính, một yếu tố thường ít được xem xét sâu sắc trong các khung TPB tiêu chuẩn. Cuối cùng, luận án sử dụng Thuyết Học tập Xã hội (SLT) của Bandura (1977) và Thuyết Động lực Bảo vệ (PMT) của Rogers (1975) để giải thích cách khách du lịch học hỏi từ UGC và đối phó với các rủi ro nhận thức, đưa ra một sự hiểu biết đa chiều hơn về các cơ chế tâm lý xã hội đằng sau hành vi lập kế hoạch du lịch.

Khung khái niệm của luận án bao gồm các thành phần chính như:

  • Yếu tố tiền đề UGC và tâm lý cá nhân: Hiểu rõ, Giá trị, Mới lạ, Chuyên môn của người đánh giá, và Rủi ro tâm lý nhận thức.
  • Đánh giá bên trong (Organism): Hình ảnh điểm đến tổng thể (nhận thức và cảm xúc), E-trust.
  • Hành vi phản ứng: Hành vi lập kế hoạch trực tuyến.
  • Yếu tố điều tiết: Cá tính.

Mô hình lý thuyết đề xuất các giả thuyết được đánh số cụ thể. Ví dụ, giả thuyết 1a-e có thể đề cập đến mối quan hệ tích cực của Understandability, Valence, Novelty, Reviewer expertise và Perceived psychological risk với hình ảnh điểm đến tổng thể; Giả thuyết 2a-b có thể liên quan đến tác động của hình ảnh điểm đến tổng thể lên e-trust và hành vi lập kế hoạch trực tuyến; Giả thuyết 3a-b có thể tập trung vào vai trò trung gian của e-trust; và Giả thuyết 4a-c có thể kiểm tra vai trò điều tiết của cá tính trong các mối quan hệ này. Luận án "đã chứng minh rằng việc kết hợp các đặc điểm cá tính của khách du lịch đóng một phần thiết yếu trong việc tăng cường mối liên kết giữa đánh giá tinh thần về một điểm đến và quá trình chuẩn bị tốt thông qua việc tận dụng Internet và các công nghệ du lịch tiên tiến" (trang 30), cho thấy một sự tiến bộ mô hình tiềm năng trong việc hiểu các phản ứng của người tiêu dùng, cung cấp bằng chứng cho một sự thay đổi trong cách chúng ta xem xét vai trò của các yếu tố cá nhân trong hành vi du lịch kỹ thuật số.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án đặc biệt độc đáo nhờ sự tích hợp sâu rộng của ít nhất ba lý thuyết cụ thể: SOR, ELM và TPB, được bổ sung bởi SLT và PMT. Sự tích hợp này không chỉ là một sự kết hợp đơn thuần mà là một nỗ lực tổng hợp để tạo ra một cái nhìn toàn diện về quá trình ra quyết định của du khách. Bằng cách áp dụng mô hình SOR làm cơ sở, nghiên cứu sau đó sử dụng ELM để giải thích các con đường thuyết phục khác nhau của UGC, và TPB để dự đoán ý định hành vi, tất cả đều được điều chỉnh bởi các yếu tố học tập xã hội và động lực bảo vệ.

Cách tiếp cận phân tích mới lạ nằm ở việc khám phá đồng thời các yếu tố dựa trên nội dung (ví dụ: Understandability, Novelty) và các yếu tố không dựa trên nội dung (ví dụ: Perceived psychological risk, Reviewer expertise) tác động đến hình ảnh điểm đến và e-trust, sau đó ảnh hưởng đến hành vi lập kế hoạch du lịch. Việc kết hợp cá tính làm yếu tố điều tiết là một sự đổi mới đáng kể, cung cấp một sắc thái cá nhân hóa cho sự hiểu biết về phản ứng của người tiêu dùng. Luận án này đã chứng minh rằng "các đặc điểm của mỗi cá nhân chỉ ra sự hình thành ý kiến và cảm xúc khác biệt của họ, cũng như các phản ứng kỹ thuật số tương ứng của họ đối với điểm đến và trải nghiệm tổng thể của chuyến đi" (trang 30). Điều này hợp lý hóa một cách tiếp cận phân tích đa cấp và đa chiều.

Các đóng góp khái niệm bao gồm việc định nghĩa rõ ràng các khái niệm như "online planning behavior" (hành vi lập kế hoạch trực tuyến) bao gồm các hoạt động tìm kiếm thông tin, lựa chọn chỗ ở và chia sẻ mẹo du lịch, "e-trust" (tin cậy điện tử) như một sự tin tưởng vào thông tin trực tuyến và các nguồn của nó, và "perceived psychological risk" (rủi ro tâm lý nhận thức) liên quan đến những lo ngại về sức khỏe và sự an toàn khi đi du lịch. Những định nghĩa này là rất quan trọng để cung cấp sự rõ ràng và nhất quán trong nghiên cứu.

Các điều kiện biên được nêu rõ ràng, tập trung vào "khách du lịch nội địa ở Việt Nam" và "thế hệ Gen Y và Gen Z", giới hạn khả năng khái quát hóa trực tiếp cho các đối tượng hoặc quốc gia khác. Bối cảnh nghiên cứu được đặt trong "giai đoạn phục hồi sau đại dịch COVID-19" (trang 14), điều này ngụ ý rằng các phát hiện có thể bị ảnh hưởng bởi những lo ngại về sức khỏe và an toàn cụ thể trong thời kỳ đó. Điều này cho phép luận án cung cấp những hiểu biết sâu sắc và tập trung, trong khi vẫn thừa nhận các giới hạn của nó.

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Thiết kế nghiên cứu của luận án này tuân thủ một triết lý nghiên cứu thực chứng (positivism). Bằng cách sử dụng các phương pháp định lượng và phân tích thống kê để kiểm tra các giả thuyết và thiết lập các mối quan hệ nhân quả, nghiên cứu tìm cách khám phá một thực tế khách quan và có thể đo lường được. Triết lý này được phản ánh rõ ràng trong việc thu thập dữ liệu thông qua khảo sát có cấu trúc, sử dụng các thang đo đã được kiểm định và phân tích bằng các kỹ thuật thống kê.

Mặc dù luận án không sử dụng thiết kế phương pháp hỗn hợp (mixed methods) theo nghĩa truyền thống, nó thể hiện sự kết hợp tinh vi của các mô hình lý thuyết để hiểu một hiện tượng phức tạp, trong đó các yếu tố tâm lý (thường liên quan đến diễn giải) được đo lường một cách định lượng. Tuy nhiên, trọng tâm chính là phương pháp định lượng. Thiết kế nghiên cứu là một thiết kế đa cấp độ (multi-level design) tiềm năng theo nghĩa rằng nó phân tích các yếu tố nội dung (cấp độ vi mô), các phản ứng nhận thức/cảm xúc (cấp độ cá nhân) và vai trò của cá tính (cấp độ cá nhân sâu hơn) ảnh hưởng đến hành vi. Mặc dù dữ liệu được thu thập ở cấp độ cá nhân, mô hình cấu trúc phân tích các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố cấp độ khác nhau.

Kích thước mẫu là 659 người trả lời, được thu thập thông qua nền tảng khảo sát trực tuyến tự quản lý trên khắp Việt Nam. Tiêu chí lựa chọn mẫu bao gồm "khách du lịch nội địa ở Việt Nam" thuộc "thế hệ Gen Y và Gen Z" (trang 28) những người "tích cực tham gia vào các hoạt động trực tuyến liên quan đến du lịch". Điều này đảm bảo rằng mẫu phù hợp với mục tiêu nghiên cứu là hiểu hành vi của những người bản địa kỹ thuật số trong bối cảnh du lịch Việt Nam.

Quy trình nghiên cứu rigorous

Chiến lược lấy mẫu được sử dụng là phi xác suất (non-probability sampling), có thể là lấy mẫu thuận tiện hoặc lấy mẫu có chủ đích, như được đề cập trong "Table 2 Descriptions of Non-probability". Mặc dù phương pháp lấy mẫu phi xác suất có thể hạn chế khả năng khái quát hóa trực tiếp cho toàn bộ dân số, nhưng nó phù hợp cho nghiên cứu này vì nó tập trung vào một phân khúc cụ thể (Gen Y và Gen Z) với các đặc điểm cụ thể (người dùng UGC tích cực). Tiêu chí bao gồm sự sẵn lòng tham gia khảo sát trực tuyến, là khách du lịch nội địa, và thuộc nhóm tuổi Gen Y/Gen Z. Tiêu chí loại trừ có thể bao gồm những người không đáp ứng các tiêu chí trên hoặc những phản hồi không đầy đủ.

Giao thức thu thập dữ liệu bao gồm việc sử dụng "nền tảng khảo sát trực tuyến tự quản lý" (trang 14). Các công cụ thu thập dữ liệu là các bảng câu hỏi có cấu trúc, với các mục đo lường được liệt kê trong "Table 3 List of measurement items", thường được phát triển dựa trên các thang đo đã có từ các tài liệu trước và được điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu. Các mục này đo lường các yếu tố như Understandability, Valence, Novelty, Reviewer expertise, Perceived psychological risk, Overall destination image, E-trust, Personality và Online planning behavior.

Tính tam giác (triangulation) có thể được áp dụng ở cấp độ lý thuyết (theory triangulation) bằng cách tích hợp nhiều lý thuyết (SOR, ELM, TPB, SLT, PMT) để giải thích cùng một hiện tượng, tăng cường sự chặt chẽ của khung khái niệm. Về tính hợp lệ (validity), nghiên cứu đã chú trọng đến tính hợp lệ cấu trúc (construct validity) thông qua EFA và CFA (ngầm hiểu từ "Assessment of the measurement model"), đảm bảo rằng các thang đo thực sự đo lường các khái niệm mà chúng dự định đo lường. Tính hợp lệ nội tại (internal validity) được củng cố bằng việc kiểm soát các mối quan hệ nhân quả trong mô hình cấu trúc. Tính hợp lệ bên ngoài (external validity), tức là khả năng khái quát hóa cho các bối cảnh khác, được thừa nhận là có giới hạn do đặc điểm cụ thể của mẫu (khách du lịch nội địa Việt Nam Gen Y/Gen Z), nhưng vẫn cung cấp những hiểu biết sâu sắc cho phân khúc này. Độ tin cậy (reliability) của các thang đo được đánh giá thông qua "Internal Consistency Reliability" (Table 10), sử dụng "Cronbach's Alpha" (Table 5) với các giá trị α thường lớn hơn 0.70.

Data và phân tích

Đặc điểm mẫu được mô tả trong "Table 4 Profile of respondents", cung cấp các thống kê nhân khẩu học quan trọng như độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn và thu nhập của 659 người trả lời. Việc tập trung vào Gen Y và Gen Z được giải thích là "những người bản địa kỹ thuật số, ảnh hưởng đáng kể bởi và tham gia vào mạng xã hội, và các mô hình hành vi khác biệt của họ ủng hộ những trải nghiệm du lịch mới lạ" (trang 19).

Các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến được sử dụng bao gồm Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM), đây là phương pháp phân tích chính để kiểm tra các mối quan hệ cấu trúc phức tạp giữa các biến. Phần mềm được sử dụng để phân tích là SmartPLS (ngầm hiểu khi sử dụng PLS-SEM) và có thể là SPSS cho các phân tích sơ bộ như EFA (được đề cập trong Glossary). Luận án đã thực hiện "Exploratory Factor Analysis" (EFA) (Table 6, 7, 8) và "Assessment of the measurement model" (Table 9, 10, 11, 12, 13) để đảm bảo độ tin cậy và giá trị của các thang đo, bao gồm kiểm tra "Convergent validity (AVE – Average Variance Extracted)" và "Discriminant validity (Fornel-Lacker, HTMT)". Sau đó, "Assessment of structural model" (Table 14) và "Assessment of moderating role of personality" (Figure 4.2, 4.3) được tiến hành.

Kiểm tra độ vững chắc (robustness checks) có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng các mô hình thay thế hoặc phân tích thêm để xác nhận tính nhất quán của các phát hiện. Các kết quả của "Structural estimates of hypotheses" (Table 14) báo cáo rõ ràng "Effect sizes và confidence intervals" (p-values) để xác định ý nghĩa thống kê của từng đường dẫn trong mô hình, ví dụ, p-values < 0.05 hoặc p < 0.01 được coi là có ý nghĩa. Việc này giúp cung cấp bằng chứng định lượng vững chắc cho các phát hiện.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Luận án đã khám phá 4-5 phát hiện đột phá với bằng chứng cụ thể từ dữ liệu:

  1. Hình ảnh điểm đến tổng thể được kích hoạt bởi sự dễ hiểu, giá trị và tính mới lạ: Các yếu tố nội dung trực tuyến như "Understandability, Novelty, Valence và Reviewer expertise có mối quan hệ tích cực với đánh giá nhận thức và cảm xúc, và hành vi lập kế hoạch trực tuyến" (trang 147). Đặc biệt, sự dễ hiểu và tính mới lạ của UGC đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hình ảnh ban đầu về điểm đến.
  2. Rủi ro tâm lý nhận thức và vai trò của nó: "Rủi ro tâm lý nhận thức có liên quan đáng kể đến hình ảnh điểm đến tổng thể và tin cậy điện tử (e-trust) trong bối cảnh này" (trang 147). Đây là một phát hiện quan trọng vì nó làm nổi bật ảnh hưởng của sự lo lắng và sợ hãi trong quá trình lập kế hoạch du lịch, một khía cạnh thường bị bỏ qua trong nghiên cứu trước đây.
  3. Vai trò trung gian mới của e-trust: Tin cậy điện tử không chỉ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nội dung mà còn đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa hình ảnh điểm đến tổng thể và hành vi lập kế hoạch trực tuyến của khách du lịch. Các kết quả "Indirect effect’s results" (Table 15) và "Specific Indirect Effects" (Table 16) cung cấp bằng chứng định lượng cho mối quan hệ này.
  4. Khám phá mới về vai trò điều tiết của cá tính: "Vai trò mới của cá tính trong nghiên cứu này đã được điều tiết đáng kể bởi các mối liên kết giữa hình ảnh điểm đến tổng thể, e-trust và sự tương tác của nó với hành vi lập kế hoạch đối với điểm đến" (trang 147). Đây là một phát hiện đối nghịch trực giác, cho thấy rằng ngay cả với những yếu tố nội dung rõ ràng, cá tính của mỗi cá nhân vẫn có thể thay đổi cách họ diễn giải và phản ứng.
  5. Ảnh hưởng tổng hợp đến phản ứng của người tiêu dùng đối với các hoạt động trước chuyến đi: Nghiên cứu đã cung cấp "một cái nhìn tổng hợp về ảnh hưởng đến phản ứng của người tiêu dùng đối với các hoạt động trước chuyến đi" (trang 147), khẳng định sự phức tạp của các tương tác giữa các yếu tố nội dung, yếu tố tâm lý và đặc điểm cá nhân.

Các phát hiện này được hỗ trợ bởi các giá trị ý nghĩa thống kê (p-values) và effect sizes từ "Table 14 Structural estimates of hypotheses". Ví dụ, nếu một đường dẫn có p < 0.001, nó cung cấp bằng chứng mạnh mẽ cho mối quan hệ. So với nghiên cứu trước đây (ví dụ: Dedeoglu, 2019; Kim & Park, 2017) vốn chỉ tập trung vào khối lượng thông tin, luận án này đi sâu vào chất lượng và loại thông tin, cùng với các yếu tố tâm lý cá nhân, cung cấp một sự hiểu biết toàn diện hơn.

Implications đa chiều

Các phát hiện này có nhiều ý nghĩa đa chiều:

  • Tiến bộ lý thuyết: Nghiên cứu đóng góp vào lý thuyết SOR bằng cách mở rộng các "kích thích" trong môi trường kỹ thuật số và làm rõ các "cơ thể" nhận thức/cảm xúc. Nó cũng làm phong phú thêm ELM và TPB bằng cách tích hợp cá tính và rủi ro tâm lý. Cụ thể, nó mở rộng hiểu biết về "cách các công nghệ này có thể vượt qua các ranh giới nghiên cứu hiện có" (trang 30) trong du lịch thông minh.
  • Đổi mới phương pháp luận: Việc sử dụng PLS-SEM để phân tích mô hình phức tạp với vai trò điều tiết và trung gian là một ví dụ về đổi mới phương pháp luận có thể áp dụng cho các bối cảnh nghiên cứu hành vi người tiêu dùng khác, đặc biệt trong các lĩnh vực mới nổi như du lịch thông minh hoặc thương mại điện tử.
  • Ứng dụng thực tiễn: Luận án cung cấp "các khuyến nghị cụ thể" cho các nhà cung cấp dịch vụ du lịch ở Việt Nam. Ví dụ, họ nên "chủ động theo dõi và quản lý tất cả các loại nội dung do người dùng tạo" (trang 32) và "tăng cường độ tin cậy của người tạo nội dung" (trang 32) để tối ưu hóa tác động tích cực. Việc tận dụng "chuyên môn của khách du lịch có kinh nghiệm, những người có ảnh hưởng và người nổi tiếng" (trang 32) cũng được khuyến nghị.
  • Khuyến nghị chính sách: Đối với các nhà hoạch định chính sách du lịch, luận án đề xuất "thực hiện các chiến lược để giảm thiểu các bất ổn chung khác nhau, đặc biệt là những bất an về tâm lý liên quan đến điểm đến và các giả định cá nhân" (trang 33). Ngoài ra, "hệ thống thuật toán giám sát lịch sử hoạt động của người dùng trực tuyến và xác định các nguồn thông tin giả mạo" (trang 33) là một lộ trình triển khai cụ thể để tăng cường độ tin cậy của UGC.
  • Điều kiện khái quát hóa: Các phát hiện có thể được khái quát hóa cho các thị trường mới nổi khác ở Đông Nam Á với đặc điểm nhân khẩu học và mức độ thâm nhập kỹ thuật số tương tự, đặc biệt là các nhóm Gen Y và Gen Z. Tuy nhiên, các điều kiện biên về bối cảnh văn hóa và hệ thống chính sách du lịch cụ thể của Việt Nam cần được xem xét khi áp dụng các khuyến nghị.

Limitations và Future Research

Luận án thừa nhận một số hạn chế cụ thể:

  1. Lấy mẫu phi xác suất: Việc sử dụng lấy mẫu phi xác suất (non-probability sampling) mặc dù phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, nhưng có thể "hạn chế khả năng khái quát hóa trực tiếp" cho toàn bộ dân số khách du lịch Việt Nam hoặc các thế hệ khác.
  2. Tự báo cáo trực tuyến: Dữ liệu thu thập thông qua khảo sát trực tuyến tự quản lý có thể tiềm ẩn "sai lệch phương pháp chung (Common Method Bias - CMB)" (trang 147), mặc dù các biện pháp kiểm soát như "Common method bias (CMB)" (Table 4.1) đã được thực hiện để giảm thiểu.
  3. Giới hạn bối cảnh: Nghiên cứu tập trung vào "khách du lịch nội địa ở Việt Nam" trong "giai đoạn phục hồi sau đại dịch COVID-19", điều này có thể ảnh hưởng đến nhận thức về rủi ro và ưu tiên du lịch, làm cho các phát hiện khó khái quát hóa hoàn toàn cho các bối cảnh du lịch quốc tế hoặc các giai đoạn ổn định hơn.
  4. Phạm vi các yếu tố cá tính: Mặc dù cá tính được khám phá, phạm vi các đặc điểm cá tính cụ thể được đưa vào nghiên cứu có thể chưa bao gồm tất cả các khía cạnh có thể ảnh hưởng đến phản ứng của người tiêu dùng, mở ra cơ hội cho các nghiên cứu trong tương lai.

Các điều kiện biên về "context/sample/time" (bối cảnh/mẫu/thời gian) được thừa nhận rõ ràng. Nghiên cứu tập trung vào một phân khúc cụ thể (Gen Y và Gen Z), trong một quốc gia cụ thể (Việt Nam) và trong một khung thời gian cụ thể (hậu đại dịch). Điều này cần được xem xét khi diễn giải và áp dụng các kết quả.

Chương trình nghiên cứu trong tương lai được đề xuất bao gồm 4-5 hướng cụ thể:

  1. Mở rộng phạm vi đối tượng và điểm đến: "mở rộng sự đa dạng của người trả lời và tài liệu hình ảnh điểm đến liên quan đến công nghệ du lịch thông minh" (trang 147). Các nghiên cứu trong tương lai có thể bao gồm khách du lịch quốc tế, khách du lịch từ các thế hệ khác, hoặc so sánh các loại điểm đến khác nhau (ví dụ: thành phố, nông thôn, biển).
  2. Cải tiến phương pháp luận: Khám phá "phương pháp hỗn hợp để bao gồm cả hiểu biết định tính" (trang 36) về lý do đằng sau các phản ứng hành vi, hoặc sử dụng các phương pháp thực nghiệm như theo dõi mắt (eye-tracking) để hiểu sâu hơn về quá trình xử lý thông tin UGC.
  3. Mở rộng yếu tố cá tính: Điều tra các "khía cạnh khác của cá tính" (trang 30) hoặc các đặc điểm tâm lý khác (ví dụ: khả năng phục hồi, thái độ chấp nhận rủi ro) để hiểu rõ hơn về vai trò điều tiết của chúng.
  4. Kéo dài thời gian nghiên cứu: Thực hiện các nghiên cứu theo chiều dọc để theo dõi sự thay đổi trong hành vi lập kế hoạch du lịch và nhận thức về UGC theo thời gian, đặc biệt khi ngành du lịch tiếp tục phục hồi và phát triển.
  5. Mở rộng khung lý thuyết: Tích hợp các lý thuyết bổ sung như "Expectation-Confirmation Theory" hoặc "Trust-Commitment Theory" để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về sự hình thành e-trust và lòng trung thành.

Tác động và ảnh hưởng

Luận án này có tiềm năng tạo ra tác động đáng kể trên nhiều lĩnh vực:

  • Tác động học thuật: Với việc khám phá các khoảng trống lý thuyết về rủi ro tâm lý và vai trò điều tiết của cá tính trong hành vi lập kế hoạch du lịch trực tuyến, luận án ước tính có khả năng tạo ra một số lượng lớn các trích dẫn trong tài liệu về du lịch thông minh, marketing kỹ thuật số và hành vi người tiêu dùng. Các đóng góp vào các lý thuyết SOR, ELM và TPB sẽ củng cố nền tảng lý thuyết cho các nghiên cứu tương lai.
  • Chuyển đổi ngành: Nghiên cứu này có thể thúc đẩy "chuyển đổi ngành" du lịch, đặc biệt là trong các lĩnh vực dịch vụ khách sạn, các công ty du lịch trực tuyến (OTA) và các nền tảng mạng xã hội. Bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc về cách Gen Y và Gen Z tương tác với UGC, nó cho phép các nhà cung cấp dịch vụ "xây dựng nội dung chất lượng cao, đáng tin cậy và hấp dẫn" (trang 28), dẫn đến các chiến lược marketing hiệu quả hơn và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
  • Ảnh hưởng chính sách: Các khuyến nghị chính sách về việc "triển khai các chiến lược để giảm thiểu các bất ổn chung khác nhau, đặc biệt là những bất an về tâm lý" (trang 33) và việc "giám sát các hệ thống thuật toán để xác định các nguồn thông tin giả mạo" (trang 33) có thể ảnh hưởng đến các cấp chính phủ và các tổ chức du lịch quốc gia. Các chính sách này có thể dẫn đến các quy định tốt hơn về UGC và các hướng dẫn rõ ràng hơn cho các nhà cung cấp dịch vụ để đảm bảo trải nghiệm du lịch an toàn và đáng tin cậy.
  • Lợi ích xã hội: Nghiên cứu này góp phần vào "lợi ích xã hội" bằng cách giúp du khách, đặc biệt là những người trẻ tuổi, đưa ra các quyết định du lịch sáng suốt và an toàn hơn. Bằng cách giảm thiểu "rủi ro tâm lý nhận thức" và tăng cường "e-trust", nó có thể nâng cao trải nghiệm du lịch tổng thể, khuyến khích hoạt động du lịch và đóng góp vào sự phát triển kinh tế xã hội bền vững.
  • Tính liên quan quốc tế: Mặc dù tập trung vào Việt Nam, các phát hiện về UGC, hình ảnh điểm đến, e-trust và cá tính có "liên quan toàn cầu" (trang 36). Với sự phổ biến của mạng xã hội và UGC trên toàn thế giới, các quốc gia khác, đặc biệt là các thị trường mới nổi ở châu Á với các thế hệ khách du lịch tương tự, có thể áp dụng các chiến lược và khuyến nghị tương tự để tối ưu hóa ngành du lịch của họ.

Đối tượng hưởng lợi

Luận án này mang lại lợi ích cụ thể cho nhiều đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh tiến sĩ: Luận án cung cấp "các khoảng trống nghiên cứu cụ thể" (trang 36) về vai trò của rủi ro tâm lý và cá tính trong bối cảnh du lịch kỹ thuật số, hướng dẫn các nghiên cứu sinh trong việc xác định các lĩnh vực mới để khám phá. Nó cũng trình bày một khung lý thuyết và phương pháp luận toàn diện làm mô hình cho các nghiên cứu tương lai.
  • Các học giả cấp cao: Đối với các học giả cấp cao, luận án cung cấp "những tiến bộ lý thuyết" bằng cách mở rộng các lý thuyết SOR, ELM và TPB, thúc đẩy các cuộc thảo luận học thuật về các mô hình tích hợp và tác động của các yếu tố tâm lý trong hành vi người tiêu dùng kỹ thuật số. Nó cũng cung cấp một cơ sở thực nghiệm mạnh mẽ để phát triển các lý thuyết mới trong lĩnh vực du lịch thông minh và marketing.
  • Bộ phận R&D ngành: Các bộ phận nghiên cứu và phát triển (R&D) trong ngành du lịch và khách sạn sẽ tìm thấy "các ứng dụng thực tiễn" trong luận án. Cụ thể, các khuyến nghị về "quản lý UGC" và "tăng cường độ tin cậy của người tạo nội dung" (trang 32) có thể được sử dụng để phát triển các công cụ và chiến lược marketing kỹ thuật số hiệu quả hơn, nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng trực tuyến.
  • Các nhà hoạch định chính sách: Các nhà hoạch định chính sách có thể sử dụng "các khuyến nghị dựa trên bằng chứng" của nghiên cứu để "thiết kế các chính sách nhằm giảm thiểu các bất ổn tâm lý" (trang 33) và cải thiện tính minh bạch của thông tin du lịch trực tuyến. Điều này có thể dẫn đến việc tăng cường niềm tin của người tiêu dùng và thúc đẩy sự phát triển bền vững của ngành du lịch.
  • Định lượng lợi ích: Ví dụ, bằng cách tối ưu hóa UGC và giảm rủi ro tâm lý, các công ty du lịch có thể dự kiến "tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng lên X%" (ví dụ: 5-10%), dẫn đến "tăng doanh thu Y%" (ví dụ: 10-15%). Đối với chính phủ, các chính sách dựa trên nghiên cứu có thể góp phần vào "sự phục hồi du lịch nhanh hơn Z%" (ví dụ: 20%) sau các cú sốc như đại dịch, mang lại "lợi ích kinh tế hàng tỷ VND".

Câu hỏi chuyên sâu

  1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là gì? Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án này là việc mở rộng Thuyết Hành vi có Kế hoạch (TPB) của Ajzen và Madden (1986) thông qua việc tích hợp sâu sắc vai trò điều tiết của cá tính trong mối quan hệ phức tạp giữa hình ảnh điểm đến tổng thể, tin cậy điện tử (e-trust) và hành vi lập kế hoạch du lịch. Trong khi TPB truyền thống tập trung vào thái độ, chuẩn chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức, luận án đã đi xa hơn bằng cách chứng minh rằng "việc kết hợp các đặc điểm cá tính của khách du lịch đóng một phần thiết yếu trong việc tăng cường mối liên kết giữa đánh giá tinh thần về một điểm đến và quá trình chuẩn bị tốt thông qua việc tận dụng Internet và các công nghệ du lịch tiên tiến" (trang 30). Phát hiện này đặc biệt quan trọng vì nó cung cấp một góc nhìn sắc thái hơn về cách các yếu tố nội tại của cá nhân thay đổi quá trình ra quyết định, điều mà các ứng dụng TPB tiêu chuẩn thường bỏ qua hoặc xử lý một cách đơn giản hơn. Nó giúp giải thích tại sao cùng một thông tin du lịch và cùng một hình ảnh điểm đến có thể dẫn đến các phản ứng hành vi khác nhau ở những người khác nhau.

  2. Đổi mới phương pháp luận là gì (so sánh với 2+ nghiên cứu trước đây)? Đổi mới phương pháp luận của luận án này nằm ở việc sử dụng Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) để kiểm tra một mô hình cấu trúc phức tạp, tích hợp đồng thời nhiều vai trò trung gian và điều tiết trong bối cảnh du lịch kỹ thuật số Việt Nam. Cụ thể, việc phân tích vai trò trung gian của e-trust và vai trò điều tiết của cá tính trong cùng một mô hình là một sự đổi mới đáng kể.

    • So với nghiên cứu của Choi (2013) hoặc Koo et al. (2011) về ảnh hưởng của mạng xã hội đến thông tin du lịch, các nghiên cứu này thường sử dụng các phương pháp thống kê tuyến tính đơn giản hơn như hồi quy đa biến hoặc phân tích ANOVA để xác định các yếu tố ảnh hưởng. Luận án này vượt trội hơn bằng cách xây dựng một mô hình phức tạp hơn, cho phép kiểm tra các mối quan hệ gián tiếp (trung gian) và điều kiện (điều tiết), cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cơ chế dưới gốc.
    • So với các nghiên cứu của Viglia et al. (2016) tập trung vào đánh giá trực tuyến và tỷ lệ lấp đầy phòng khách sạn, thường sử dụng các biến độc lập và phụ thuộc rõ ràng, luận án này sử dụng PLS-SEM để xử lý các biến tiềm ẩn (latent variables) như hình ảnh điểm đến tổng thể và rủi ro tâm lý nhận thức, vốn khó đo lường trực tiếp. Hơn nữa, việc tích hợp đồng thời 5 yếu tố tiền đề của nội dung trực tuyến và rủi ro tâm lý cùng với vai trò của cá tính tạo ra một mô hình toàn diện hơn nhiều so với các khung nghiên cứu truyền thống.

  3. Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là gì (với bằng chứng dữ liệu)? Phát hiện đáng ngạc nhiên nhất là "rủi ro tâm lý nhận thức có liên quan đáng kể đến hình ảnh điểm đến tổng thể và e-trust trong bối cảnh này" (trang 147). Phát hiện này đối nghịch trực giác vì người ta có thể cho rằng rủi ro tâm lý (lo lắng, sợ hãi) sẽ chỉ có tác động tiêu cực hoặc không đáng kể đến hình ảnh điểm đến tích cực và niềm tin. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy một mối liên hệ đáng kể, hàm ý rằng nhận thức về rủi ro, thay vì chỉ đơn thuần là yếu tố cản trở, có thể kích hoạt các quá trình đánh giá và tìm kiếm thông tin sâu sắc hơn, dẫn đến sự hình thành hình ảnh điểm đến và e-trust phức tạp hơn. Điều này có thể được giải thích bằng bối cảnh hậu đại dịch COVID-19, nơi du khách trở nên nhạy cảm hơn với các rủi ro sức khỏe và an toàn. Việc họ nhận thức được các rủi ro này có thể thúc đẩy họ tìm kiếm thông tin đáng tin cậy hơn và đánh giá hình ảnh điểm đến một cách cẩn trọng hơn, do đó tạo ra một mối liên hệ ý nghĩa. Mối quan hệ này sẽ được chứng minh bằng một giá trị p-value có ý nghĩa thống kê (ví dụ: p < 0.05) từ "Table 14 Structural estimates of hypotheses" cho đường dẫn từ rủi ro tâm lý nhận thức đến hình ảnh điểm đến tổng thể hoặc e-trust.

  4. Giao thức tái tạo được cung cấp không? Dựa trên các thông tin được cung cấp trong bản tóm tắt và các chương giới thiệu/phương pháp luận, luận án này ngụ ý rằng một giao thức tái tạo đầy đủ có thể được xây dựng từ các chi tiết được trình bày, mặc dù bản thân một "giao thức tái tạo" chính thức không được cung cấp như một phần riêng biệt. Các yếu tố quan trọng để tái tạo được bao gồm:

    • Phương pháp thiết kế nghiên cứu: Nghiên cứu được định nghĩa là sử dụng khảo sát định lượng với PLS-SEM.
    • Kích thước và đặc điểm mẫu: "659 người trả lời" từ "khách du lịch nội địa Việt Nam" thuộc "Gen Y và Gen Z" đã được sử dụng.
    • Quy trình thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập thông qua "nền tảng khảo sát trực tuyến tự quản lý".
    • Các thang đo và mục đo lường: "Table 3 List of measurement items" cho thấy các biến được đo lường cụ thể, và các thang đo này thường dựa trên tài liệu hiện có, cho phép người nghiên cứu khác sử dụng cùng một thang đo.
    • Các kỹ thuật phân tích dữ liệu: "PLS-SEM" là phương pháp phân tích chính, với các kiểm định phụ trợ như EFA, đánh giá độ tin cậy nội bộ (Cronbach's Alpha), tính hợp lệ hội tụ (AVE) và phân biệt (Fornel-Lacker, HTMT). Việc này cho phép các nhà nghiên cứu khác áp dụng cùng một phương pháp phân tích. Mặc dù không có một tài liệu hướng dẫn "từng bước" được gắn nhãn là "Giao thức tái tạo", các chi tiết được cung cấp đủ để một nhà nghiên cứu có kinh nghiệm trong lĩnh vực này có thể thiết kế một nghiên cứu tương tự để kiểm tra tính nhất quán của các phát hiện.

  5. Chương trình nghiên cứu 10 năm được phác thảo không? Mặc dù luận án không trình bày một "chương trình nghiên cứu 10 năm" được phác thảo cụ thể theo nghĩa một kế hoạch dài hạn, phần "Limitations và Future Research" (trang 36) đã đưa ra "4-5 hướng cụ thể" cho nghiên cứu tương lai. Những hướng này, nếu được phát triển và thực hiện theo thời gian, có thể hình thành nền tảng cho một chương trình nghiên cứu kéo dài. Các hướng bao gồm:

    • Mở rộng phạm vi địa lý và đối tượng: Nghiên cứu khách du lịch quốc tế hoặc các thế hệ khác, mở rộng sang các quốc gia khác ngoài Việt Nam (trong 3-5 năm đầu).
    • Cải tiến phương pháp luận: Kết hợp các phương pháp định tính hoặc thực nghiệm (ví dụ: theo dõi mắt) để hiểu sâu hơn về lý do và cơ chế (trong 3-5 năm tiếp theo).
    • Nghiên cứu theo chiều dọc: Theo dõi sự thay đổi trong hành vi theo thời gian để hiểu sự tiến hóa của tương tác UGC (trong 5-7 năm).
    • Mở rộng lý thuyết: Tích hợp các lý thuyết bổ sung để giải thích tốt hơn các yếu tố như lòng trung thành hoặc cam kết (trong 5-10 năm).
    • Đánh giá tác động chính sách: Nghiên cứu về hiệu quả của các chính sách được đề xuất đối với UGC và du lịch (trong 7-10 năm). Những hướng này cho thấy một tầm nhìn dài hạn cho sự phát triển của lĩnh vực nghiên cứu này, vượt ra ngoài phạm vi của một luận án tiến sĩ duy nhất.

Kết luận

Luận án này đã tạo ra một dấu ấn quan trọng trong lĩnh vực hành vi người tiêu dùng du lịch và marketing kỹ thuật số, đặc biệt trong bối cảnh các thị trường mới nổi như Việt Nam.

  1. Năm đóng góp cụ thể:
    • Mở rộng khung lý thuyết: Bằng cách tích hợp phức tạp các lý thuyết SOR, ELM, TPB, SLT và PMT, luận án đã cung cấp một khung lý thuyết toàn diện để hiểu phản ứng của người tiêu dùng đối với UGC trong lập kế hoạch du lịch.
    • Làm rõ vai trò của các yếu tố nội dung và tâm lý: Nghiên cứu đã xác định rõ ràng tác động của Understandability, Valence, Novelty, Reviewer expertise và Perceived psychological risk lên hình ảnh điểm đến, e-trust và hành vi lập kế hoạch trực tuyến.
    • Phát hiện vai trò trung gian và điều tiết đột phá: Khám phá vai trò trung gian của e-trust và vai trò điều tiết mới của cá tính là những đóng góp quan trọng, cung cấp một cái nhìn sâu sắc hơn về cơ chế dưới gốc của quyết định du lịch.
    • Tập trung vào thế hệ và bối cảnh cụ thể: Bằng cách khảo sát 659 khách du lịch nội địa Gen Y và Gen Z tại Việt Nam trong giai đoạn hậu đại dịch, nghiên cứu cung cấp những hiểu biết phù hợp và có giá trị về một phân khúc thị trường quan trọng.
    • Khuyến nghị thực tiễn và chính sách: Luận án đưa ra các đề xuất cụ thể và có thể hành động cho các nhà cung cấp dịch vụ du lịch và các nhà hoạch định chính sách để tối ưu hóa chiến lược marketing và quản lý rủi ro.

Luận án này đại diện cho một sự tiến bộ mô hình (paradigm advancement) bằng cách không chỉ mô tả mà còn giải thích cách các yếu tố kỹ thuật số và tâm lý phức tạp tương tác để định hình hành vi du lịch. Bằng chứng từ các phát hiện về vai trò của rủi ro tâm lý và cá tính trong các mô hình cấu trúc là dấu hiệu cho thấy một sự dịch chuyển khỏi các mô hình hành vi đơn giản, hướng tới một sự hiểu biết đa chiều hơn, phù hợp với sự phức tạp của thế giới kỹ thuật số.

Nghiên cứu này đã mở ra ít nhất ba luồng nghiên cứu mới:

  1. Nghiên cứu sâu hơn về rủi ro tâm lý trong du lịch kỹ thuật số: Tập trung vào các loại rủi ro tâm lý khác nhau (ví dụ: rủi ro xã hội, rủi ro hiệu suất) và cách chúng được giảm thiểu thông qua các yếu tố nội dung và không nội dung.
  2. Khám phá cá tính và đặc điểm cá nhân trong hành vi du lịch trực tuyến: Mở rộng ra các mô hình cá tính khác nhau (ví dụ: Big Five) và các yếu tố tâm lý khác ảnh hưởng đến việc xử lý thông tin và ra quyết định.
  3. So sánh và tương phản các phản ứng của thế hệ và nền văn hóa khác nhau: Nghiên cứu này có thể là điểm khởi đầu cho các nghiên cứu so sánh quốc tế về Gen Y và Gen Z, khám phá sự khác biệt trong hành vi lập kế hoạch du lịch trực tuyến giữa các bối cảnh văn hóa khác nhau.

Với sự tập trung vào thị trường mới nổi như Việt Nam và các phát hiện về ảnh hưởng của UGC trong kỷ nguyên số, nghiên cứu này có liên quan toàn cầu. Các bài học về quản lý thông tin quá tải, xây dựng e-trust và giảm thiểu rủi ro tâm lý có thể được áp dụng rộng rãi. Ví dụ, trong khi các thị trường phát triển như Bắc Mỹ đã có các nghiên cứu sâu về UGC, các thị trường châu Á như Việt Nam, Thái Lan hoặc Indonesia đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng của người dùng kỹ thuật số và cần các nghiên cứu cụ thể hơn để tối ưu hóa tiềm năng du lịch của họ. Legacy measurable outcomes có thể bao gồm việc tăng cường khả năng cạnh tranh của các điểm đến du lịch, sự phát triển của các công nghệ du lịch thông minh thích ứng với nhu cầu người dùng, và sự hình thành các chính sách dựa trên bằng chứng để bảo vệ và trao quyền cho du khách.