GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI
Theo nghiên cứu của Kemp (2012), Việt Nam có khoảng 31 triệu người sử dụng internet, chiếm 34% dân số, trong đó hơn 8,5 triệu người sử dụng mạng xã hội, tương đương 9% dân số Năm 2012, số lượng thành viên mới trên mạng xã hội tăng thêm 1,7 triệu, cho thấy sự phát triển nhanh chóng và tiềm năng lớn từ việc sử dụng mạng xã hội tại Việt Nam.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã thay đổi cách kết nối giữa cá nhân và nhóm người Mạng xã hội cho phép chúng ta giao tiếp và cập nhật tình trạng của người thân, bạn bè mà không bị giới hạn về không gian và thời gian Đây là lựa chọn lý tưởng cho những ai muốn chia sẻ các chủ đề như chính trị, tôn giáo, và sở thích, từ đó hình thành các cộng đồng ảo có ảnh hưởng đến các lĩnh vực như kinh tế, tiếp thị và giáo dục.
Vốn xã hội có thể được giải thích như: (1) sự tin cẩn giữa những người cùng một
Cộng đồng không nhất thiết phải bao trùm toàn thể quốc gia, mà là sự tuân thủ thói quen và phong tục của nhóm người đó mà không cần đến sự cưỡng chế của pháp luật hay sự hấp dẫn từ quyền lợi vật chất Nó được xem như một "mạng lưới" xã hội, bao gồm các hiệp hội, mối quan hệ gia tộc và các hình thức kết nối khác (Trần Hữu Dũng, 2006).
Jay Marathe, người đứng đầu của nghiên cứu tư vấn tại Durlacher Ltd, chỉ ra rằng
“nội dung (tức là kiến thức) của các cộng đồng ảo là vua” (Jacobs, 2000 dẫn bởi
Thách thức lớn nhất trong việc phát triển một cộng đồng ảo là khả năng cung cấp kiến thức, đặc biệt là sự sẵn sàng chia sẻ kiến thức giữa các thành viên Để hiểu lý do tại sao cá nhân quyết định chia sẻ hoặc không chia sẻ kiến thức, cần xác định các động lực cơ bản thúc đẩy hành vi chia sẻ trong cộng đồng ảo Việc này sẽ giúp tìm ra cách kích thích sự chia sẻ kiến thức hiệu quả hơn trong các cộng đồng trực tuyến.
Lý thuyết vốn xã hội chỉ ra rằng mạng lưới các mối quan hệ của một cá nhân hay nhóm xã hội có ảnh hưởng lớn đến việc chia sẻ kiến thức (Nahapiet & Ghoshal, 1998) Qua các tương tác xã hội chặt chẽ, cá nhân có khả năng nâng cao chiều sâu, chiều rộng và hiệu quả trong việc trao đổi kiến thức với nhau (Darvish & Nikbakhsh, 2010).
Nghiên cứu này dựa trên lý thuyết vốn xã hội để phân tích tác động của việc sử dụng mạng xã hội đối với vốn xã hội Đồng thời, nó cũng xem xét ba khía cạnh của vốn xã hội và cách chúng ảnh hưởng đến chất lượng tri thức được chia sẻ trong môi trường mạng tại Việt Nam.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Đề tài này hướng đến các mục tiêu nghiên cứu sau:
Mối quan hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội, phát triển vốn xã hội và chất lượng tri thức chia sẻ trong cộng đồng ảo là rất quan trọng Việc nhận diện các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn cách mà mạng xã hội ảnh hưởng đến sự kết nối và tương tác giữa các thành viên trong cộng đồng Đồng thời, nó cũng cho thấy cách thức mà tri thức được lan tỏa và nâng cao chất lượng thông tin trong môi trường trực tuyến.
Việc sử dụng mạng xã hội có ảnh hưởng đáng kể đến việc tạo sinh vốn xã hội, đồng thời cần đo lường mối quan hệ giữa ba khía cạnh của vốn xã hội và chất lượng tri thức được chia sẻ trong cộng đồng ảo.
Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu này kiểm định mối liên hệ giữa việc sử dụng mạng xã hội và kết nối xã hội, cũng như mối tương quan giữa các thành phần của vốn xã hội và chất lượng tri thức được chia sẻ trong cộng đồng ảo Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp cơ sở cho các hoạt động tiếp thị của doanh nghiệp trên Internet, nhằm tạo ra thông tin marketing có giá trị và chất lượng cho cộng đồng mạng.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ nhằm khám phá và điều chỉnh các thang đo, trong khi nghiên cứu chính thức tập trung vào việc đánh giá thang đo, kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết liên quan.
PHẠM VI NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu là những người sử dụng mạng xã hội ở Việt Nam Các mạng xã hội được nghiên cứu chính bao gồm :
BỐ CỤC LUẬN VĂN
Nội dung luận văn bao gồm năm chương
- Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 2 của bài nghiên cứu tập trung vào cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu, trong đó trình bày các khái niệm quan trọng liên quan đến đề tài Chương này cũng giới thiệu các nghiên cứu trước đó, từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu và các thang đo cần thiết để tiến hành khảo sát.
Chương 3 của bài viết tập trung vào phương pháp và thiết kế nghiên cứu, bao gồm quy trình nghiên cứu, cách thiết kế nghiên cứu, phương pháp lấy mẫu và kế hoạch phân tích dữ liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu trình bày chi tiết về mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo, điều chỉnh mô hình nghiên cứu, thực hiện phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết.
Chương 5 của bài viết tổng kết kết quả nghiên cứu, đưa ra các kết luận và hàm ý quản lý quan trọng Đồng thời, chương này cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất phương hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Các nghiên cứu trước có tương quan với bài nghiên cứu này được trình bày theo bảng sau:
Tên nghiên cứu Nội dung nghiên cứu Ảnh hưởng của việc sử dụng Blog đến sự tạo ra vốn xã hội (Vaezi,
Việc sử dụng blog trong các lĩnh vực như giáo dục, tiếp thị, báo chí và quản lý nguồn nhân lực đã cho thấy sự cần thiết phải hiểu rõ tác động của công nghệ này đối với vốn xã hội Vốn xã hội thể hiện mức độ trao đổi và tin tưởng giữa các cá nhân kết nối và tương tác với nhau Nghiên cứu chỉ ra rằng việc sử dụng blog có tác động tích cực đáng kể đến vốn xã hội, bao gồm các yếu tố như kết nối xã hội, sự trao đổi và lòng tin.
Sự chia sẻ tri thức trong cộng đồng ảo: một kết hợp giữa lý thuyết vốn xã hội và lý thuyết nhận thức xã hội
Thách thức lớn nhất trong việc nuôi dưỡng một cộng đồng ảo là việc cung cấp kiến thức, đặc biệt là sự sẵn sàng chia sẻ giữa các thành viên Nghiên cứu kết hợp lý thuyết xã hội nhận thức và lý thuyết vốn xã hội để xây dựng mô hình điều tra động lực chia sẻ kiến thức trong cộng đồng ảo Các khía cạnh của vốn xã hội như quan hệ tương tác, lòng tin, trao đổi, tầm nhìn chung và ngôn ngữ chia sẻ có ảnh hưởng lớn đến việc chia sẻ kiến thức của cá nhân Hơn nữa, kết quả mong đợi từ cộng đồng và cá nhân có thể thúc đẩy sự chia sẻ kiến thức trong môi trường ảo.
Vốn xã hội và tạo ra giá trị: Vai trò của mạng lưới
Nghiên cứu này khám phá mối quan hệ giữa cấu trúc và nhận thức về vốn xã hội, đồng thời phân tích cách thức trao đổi nguồn lực và động cơ sản xuất trong các công ty Việc hiểu rõ sự tương quan này giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và phát triển bền vững cho doanh nghiệp.
Bảng 2.1 Các nghiên cứu trước
Dựa trên các nghiên cứu trước vừa được chỉ ra ở trên, phần kế tiếp sẽ trình bày các khái niệm lý thuyết cơ bản của nghiên cứu này.
CÁC KHÁI NIỆM LÝ THUYẾT
2.2.1 Blog và mạng xã hội
Blog, hay còn gọi là “trang nhật ký mạng”, là một loại website cho phép người dùng tự quản lý nội dung Người dùng có thể đăng tải bài viết, quan điểm và sở thích của mình lên trang cá nhân, đồng thời quyết định đối tượng chia sẻ thông tin, từ thông tin chỉ dành cho cá nhân đến việc chia sẻ với bạn bè hoặc cộng đồng mạng (Vaezi, Torkzadeh, Chang, 2011).
Blog được định nghĩa bởi các nhà nghiên cứu là một trang web ghi nhật ký hàng ngày, nơi tin tức được theo dõi và sắp xếp theo thời gian Ngoài ra, blog còn chứa những bình luận và các liên kết đề xuất (Vaezi, Torkzadeh & Chang, 2011).
Blog là một nền tảng dễ phát triển với chi phí duy trì thấp, cho phép người dùng tạo tài khoản và bắt đầu chia sẻ nội dung ngay lập tức Nhiều dịch vụ cung cấp nền tảng blog miễn phí như Google Plus, Facebook, Yahoo 360, Zing Me, Yume và Tamtay giúp kết nối cá nhân với nhau Những blog này có thể tạo thành mạng xã hội ảo, nơi các thành viên có cùng sở thích và quan điểm có thể giao lưu, kết nối mà không bị giới hạn về không gian và thời gian.
Mạng xã hội cung cấp nhiều tính năng như trò chuyện, email, xem phim ảnh và chia sẻ tập tin, giúp cư dân mạng kết nối với nhau một cách dễ dàng Nó đã trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của hàng trăm triệu người trên toàn thế giới Các công cụ tìm kiếm bạn bè và đối tác trên mạng xã hội cho phép người dùng tìm kiếm theo nhóm, thông tin cá nhân hoặc sở thích, từ thể thao, phim ảnh đến kinh doanh và kỹ thuật.
Hiện nay, trên thế giới có hàng trăm mạng xã hội khác nhau, trong đó Twitter và Facebook là hai nền tảng nổi tiếng nhất tại Bắc Mỹ và Tây Âu Ở Nam Mỹ, Orkut và Hi5 chiếm ưu thế, trong khi Friendster phổ biến tại Châu Á và các đảo quốc Thái Bình Dương Một số mạng xã hội thành công theo từng khu vực như Bebo tại Anh, CyWorld tại Hàn Quốc, và Mixi tại Nhật Bản Tại Việt Nam, nhiều mạng xã hội như Zing Me, YuMe, và Tamtay cũng đã xuất hiện và thu hút người dùng.
2.2.2 Khái niệm sử dụng mạng xã hội
Theo nghiên cứu của Reza Vaezi, Gholamreza Torkzadeh & Jerry Cha-Jan Chang
Năm 2011, khái niệm sử dụng mạng xã hội được xem xét dưới góc độ các hình thức tham gia của thành viên trong không gian ảo, bao gồm việc sở hữu tài khoản mạng xã hội, đọc bài viết và chia sẻ bình luận.
2.2.3 Khái niệm vốn xã hội
Vốn xã hội đã thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và giáo dục học trong những năm gần đây, đặc biệt sau khi cuốn sách "Bowling Alone" của Putnam được xuất bản.
Năm 2000, Putnam nghiên cứu sự sụp đổ và hồi phục của cộng đồng người Mỹ, nhấn mạnh rằng vốn xã hội là sự kết nối giữa các cá nhân, bao gồm các mối quan hệ xã hội, quy tắc trao đổi và lòng tin tưởng gia tăng giữa họ.
Vốn xã hội là tổng hợp các nguồn lực thực tế và tiềm năng mà cá nhân hoặc tổ chức xã hội nhận được từ mối quan hệ mạng, theo định nghĩa của Nahapiet và Ghoshal (1998, p.243).
Theo Chiu, Hsu và Wang (2006), vốn xã hội có ba chiều cạnh chính: chiều cấu trúc thể hiện qua các kết nối xã hội, chiều quan hệ liên quan đến lòng tin, sự tương thân và danh tính, và chiều nhận thức bao gồm việc sử dụng chung ngôn ngữ và chia sẻ tầm nhìn.
Hình 2.1: Khái niệm vốn xã hội của Chiu, Hsu & Wang (2006)
Chiều cạnh cấu trúc vốn xã hội (Structural Dimension)
Nahapiet và Ghoshal (1998) định nghĩa chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội là tổng thể các kết nối giữa các cá nhân Họ nhấn mạnh rằng yếu tố quan trọng nhất trong cấu trúc vốn xã hội là sự kết nối, dù là hiện hữu hay vô hình, giữa các cá nhân Tsai và Ghoshal (1998) cũng xem mạng lưới kết nối như một kênh thông tin và là dòng chảy tài nguyên quan trọng.
Nếu không có mạng lưới kết nối cá nhân, sẽ không có vốn xã hội (Vaezi, Torkzadeh
Putnam (2000) phân biệt giữa hai loại vốn xã hội: liên kết vốn xã hội và bắc cầu vốn xã hội Liên kết vốn xã hội đề cập đến việc tìm kiếm mối quan hệ đồng nhất giữa các cá nhân, trong khi bắc cầu vốn xã hội là quá trình tìm kiếm kết nối từ các nhóm xã hội khác nhau.
Liên kết vốn xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp hỗ trợ xã hội và tâm lý cho các thành viên trong nhóm, được ví như "keo dán xã hội học" (Putnam, 2000, p 23) Trong khi đó, bắc cầu là một mạng lưới rộng lớn hơn, giúp kết nối ra bên ngoài Có thể khẳng định rằng bắc cầu vốn xã hội có giá trị hơn liên kết vốn xã hội, vì nó tạo điều kiện cho dòng chảy thông tin giữa các nhóm và những cá nhân chưa kết nối (Vaezi, Torkzadeh, Chang, 2011).
Nahapiet và Ghoshal (1998) cho rằng thuyết vốn xã hội chủ yếu dựa vào mối quan hệ mạng lưới để cung cấp quyền truy cập vào các tài nguyên cần thiết Sự tương tác xã hội diễn ra thông qua việc trao đổi giữa các đối tác, với cường độ, tần suất và sự đa dạng của thông tin được chia sẻ (Chiu, Hsu & Wang, 2006).
Chiều cạnh quan hệ của vốn xã hội (Relational Dimension)
Theo Nahapiet và Ghoshal (1998), vốn xã hội có ba yếu tố chính trong chiều cạnh quan hệ, bao gồm lòng tin, sự tương thân và danh tính trong cộng đồng mạng.
MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ NGHỊ VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
Trong nghiên cứu này, người viết áp dụng 3 mô hình nghiên cứu như sau:
Mô hình nghiên cứu về ảnh hưởng của sử dụng mạng xã hội lên kết nối xã hội của Vaezi, Torkzadeh & Chang (2011)
Mô hình nghiên cứu về mối liên hệ giữa các chiều cạnh của vốn xã hội của Tsai
Mô hình nghiên cứu sự liên kết giữa các chiều cạnh vốn xã hội lên chia sẻ tri thức của Chiu, Hsu & Wang (2006)
Mô hình nghiên cứu được đề nghị như sau:
Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu đề nghị
Sử dụng mạng xã hội
Chất lượng tri thức được chia sẻ
Giả thuyết H1: Việc sử dụng mạng xã hội có tương quan dương với chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội thông qua kết nối xã hội
Chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội có mối quan hệ tích cực với chiều cạnh nhận thức của vốn xã hội, thể hiện qua việc sử dụng chung ngôn ngữ và chia sẻ tầm nhìn giữa các cá nhân trong cộng đồng.
Giả thuyết H3 cho rằng chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội có mối tương quan dương với chiều cạnh quan hệ của vốn xã hội, thể hiện qua các yếu tố như lòng tin, sự tương thân và danh tính.
Giả thuyết H4 đề xuất rằng chiều cạnh nhận thức của vốn xã hội có mối quan hệ tích cực với chiều cạnh quan hệ của vốn xã hội, thông qua các yếu tố như lòng tin, sự tương thân và danh tính trong cộng đồng mạng.
Giả thuyết H5: Chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội có tương quan dương với chất lượng tri thức được chia sẻ
Giả thuyết H6: Chiều cạnh quan hệ của vốn xã hội có tương quan dương với chất lượng tri thức được chia sẻ
Giả thuyết H7: Chiều cạnh nhận thức của vốn xã hội có tương quan dương với chất lượng tri thức được chia sẻ
Mạng xã hội đã có sự phát triển mạnh mẽ trong khoảng thời gian 5 năm trở lại đây
Kể từ khi Facebook ra đời vào năm 2006, mạng xã hội đã trở thành một trào lưu toàn cầu với hàng trăm triệu người dùng mỗi ngày Nó không chỉ là kênh thông tin và tiếp thị cho doanh nghiệp mà còn đặt ra câu hỏi về việc liệu việc sử dụng mạng xã hội có thể gia tăng vốn xã hội và chất lượng tri thức trong cộng đồng hay không Vốn xã hội, một khái niệm mới đang được nghiên cứu, đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà khoa học Trong số đó, Nahapiet & Ghosal đã đề xuất khái niệm về vốn xã hội với ba thành phần, có ảnh hưởng lớn đến các nghiên cứu sau này.
Nghiên cứu của năm 2011 đã chỉ ra mối liên hệ giữa việc sử dụng blog và kết nối xã hội, nhấn mạnh ảnh hưởng của blog đối với vốn xã hội Tsai và Ghoshal (1998) đã phát triển mô hình liên kết các khía cạnh của vốn xã hội Bài nghiên cứu này áp dụng mô hình vốn xã hội của Chao-Min Chiu, Meng-Hsiang Hsu và Eric T.G Wang (2006) cùng với khái niệm sử dụng blog của Reza Vaezi và các cộng sự, đồng thời điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh người dùng mạng tại Việt Nam.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Quá trình nghiên cứu được thực hiện theo quy trình sau
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Đề tài nghiên cứu Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu định lượng Cronbach’s Alpha
Thang đo chính thức Điều chỉnh Thảo luận tay đôi
Báo cáo kết quả, kiến nghị
- Loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến tổng 50% Chi tiết xem cụ thể ở phụ lục 4
Bảng 4.3: Bảng rút trích nhân tố các biến độc lập
Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Thang đo chất lượng tri thức được chia sẻ được xác định thông qua 6 biến quan sát Kết quả phân tích EFA cho thấy KMO đạt 0.794, vượt ngưỡng 0.5, và kiểm định Barlett có giá trị sig là 0.000, nhỏ hơn 0.05 Phân tích này rút trích ra một nhân tố với tổng phương sai trích đạt 53.292%, lớn hơn 50% Điều này chứng tỏ thang đo chia sẻ tri thức đáp ứng các yêu cầu về tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
HIỆU CHỈNH THANG ĐO
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, nghiên cứu đã rút ra được 5 nhân tố khác nhau Trong đó, hai biến quan sát DAN2 (cảm giác gắn bó gần gũi với các thành viên trong cộng đồng mạng) và DAN3 (cảm giác năng nổ và tích cực trong cộng đồng mạng) thuộc cùng một nhân tố kết nối xã hội Điều này cho thấy nội dung của hai biến này tương thích với các biến KET1 và KET2, cũng đo lường khái niệm kết nối xã hội, do đó, chúng được gộp lại thành một nhân tố duy nhất mang tên KET.
Biến TUO2 thể hiện sự tin tưởng vào sự hỗ trợ từ các thành viên trong cộng đồng mạng, nhấn mạnh khái niệm chia sẻ và giúp đỡ lẫn nhau trong dài hạn Điều này hoàn toàn phù hợp khi kết hợp với các biến TAM1, TAM2, TAM3, vốn đo lường khái niệm chia sẻ tầm nhìn Từ đó, tác giả phát triển nhân tố chia sẻ tầm nhìn với tên gọi biến TAM.
Các biến quan sát SUD2, SUD3, và SUD4 được sử dụng để đo lường khái niệm về việc sử dụng mạng xã hội, bao gồm các hoạt động như đọc bài viết, đăng bài viết, chia sẻ bình luận, tìm kiếm thông tin và thu thập tài liệu Tất cả những hoạt động này được gộp lại thành một nhân tố chung, được mã hóa với tên gọi SUD.
Các biến LOT1, LOT2, LOT3, LOT4, LOT5 cùng đo lường khái niệm lòng tin, được gộp vào nhân tố lòng tin, được mã hóa tên biến là LOT
Các biến NGO2 và NGO3 đo lường khái niệm dùng chung ngôn ngữ, vì vậy chúng nên được gộp lại thành nhân tố dùng chung ngôn ngữ với tên biến mã hóa là NGO Tương tự, các biến quan sát TRI1, TRI2, TRI3, TRI4, TRI5, và TRI6 đo lường khái niệm chia sẻ chất lượng tri thức, do đó chúng cũng được gộp lại thành nhân tố chất lượng tri thức được chia sẻ với tên biến mã hóa chung là TRI.
Các nhân tố sau khi gộp được trình bày trong bảng sau:
Sử dụng mạng xã hội Kết nối Lòng tin Dùng chung ngôn ngữ
Bảng 4.4: Bảng rút trích nhân tố hiệu chỉnh các biến độc lập
1 TRI1 684 TRI2 695 TRI3 736 TRI4 774 TRI5 837 TRI6 636
Bảng 4.5: Bảng rút trích nhân tố hiệu chỉnh các biến phụ thuộc
HIỆU CHỈNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Dựa vào kết qua phân tích thang đo ở trên, mô hình nghiên cứu được hiệu chỉnh để phù hợp với bối cảnh người dùng mạng xã hội ở Việt Nam
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Sử dụng mạng xã hội
Chất lượng tri thức được chia sẻ
KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
4.5.1 Phân tích tương quan tuyến tính Để phân tích tương quan tuyến tính, người viết dùng phương pháp Pearson và kiểm định hai phía Hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Hệ số tương quan Sig ≤ 0.01 cho thấy mối tương quan mạnh giữa các biến Trong khi đó, nếu Sig nằm trong khoảng 0.01 – 0.05, mức độ tương quan sẽ thấp hơn Ngược lại, khi Sig > 0.05, hai biến sẽ có mối tương quan rất yếu hoặc không có tương quan.
Phân tích tương quan giữa sử dụng mạng xã hội và cấu trúc của vốn xã hội
Kết quả từ bảng 4.6 chỉ ra mối tương quan tuyến tính giữa việc sử dụng mạng xã hội và cấu trúc vốn xã hội, với hệ số kết nối xã hội đạt 0.580 và giá trị sig là 0.000, nhỏ hơn 0.01 Vì vậy, hai biến này đủ điều kiện để được đưa vào phân tích hồi quy ở bước tiếp theo (xem phụ lục 6).
Sử dụng mạng xã hội Kết nối
SU DUNG MANG XH Pearson Correlation 1 580(**)
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Bảng 4.6: Tương quan giữa sử dụng mạng xã hội và cấu trúc vốn xã hội
Phân tích tương quan tuyến tính giữa cấu trúc vốn xã hội, nhận thức, quan hệ và chia sẻ tri thức
Phân tích tương quan từ bảng 4.7 cho thấy rằng có mối tương quan tuyến tính mạnh mẽ giữa việc chia sẻ tầm nhìn và chất lượng tri thức, với hệ số tương quan đạt 0.678 Các hệ số Sig cũng được ghi nhận.
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập dao động từ 0.265 đến 0.590, do đó, cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến khi thực hiện hồi quy Thông tin chi tiết về các hệ số tương quan có thể được tìm thấy trong phụ lục 6.
Từ kết quả cho thấy các biến này phù hợp để đưa vào phân tích hồi qui tiếp theo
Chia sẻ tầm nhìn Pearson
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Bảng 4.7: Phân tích tương quan giữa kết nối xã hội, nhận thức xã hội, quan hệ xã hội và chất lượng tri thức được chia sẻ
Sau khi thực hiện phân tích tương quan tuyến tính, bước tiếp theo là tiến hành phân tích hồi quy giữa biến độc lập và biến phụ thuộc bằng phương pháp Enter Tiêu chí đánh giá hồi quy sẽ được xác định dựa trên các chỉ số thống kê phù hợp.
- Dựa vào R 2 hiệu chỉnh để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu
Kiểm định độ phù hợp của mô hình sử dụng trị thống kê F, được tính từ R², kết hợp với mức ý nghĩa sig Nếu giá trị sig nhỏ, điều này cho thấy có cơ sở vững chắc để bác bỏ giả thuyết H0, cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không.
0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được
- Đánh giá mức độ giải thích và ý nghĩa của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (beta chuẩn hóa và p < 0.05)
Giả thuyết mối liên hệ giữa sử dụng mạng xã hội và kết nối xã hội
Ki ểm đị nh gi ả thuy ế t H1: Việc sử dụng mạng xã hội có tương quan dương với chiều cạnh cấu trúc thông qua kết nối xã hội
Kết quả phân tích cho thấy R² hiệu chỉnh đạt 0.332, điều này có nghĩa là 33.2% biến thiên của biến phụ thuộc kết nối xã hội được giải thích bởi biến độc lập sử dụng mạng xã hội Kiểm tra F trong bảng ANOVA cho thấy giá trị sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05.
0.05 cho thấy mô hình hồi qui phù hợp
Bảng trọng số hồi qui cho thấy nhân tố sử dụng mạng xã hội có mối tương quan dương với kết nối xã hội (β = 0.580) và trọng số beta của nhân tố này đạt ý nghĩa thống kê (p = 0.000 < 0.05), do đó giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2 đề xuất rằng có mối tương quan dương giữa chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội và chiều cạnh nhận thức của nó, được thể hiện qua việc sử dụng chung ngôn ngữ và chia sẻ tầm nhìn Để kiểm định giả thuyết này, tác giả đã áp dụng phương pháp phân tích hồi quy CCA nhằm khảo sát mối quan hệ giữa một biến độc lập và hai biến phụ thuộc Phân tích CCA được thực hiện thông qua công cụ MANOVA trong phần mềm SPSS.
Thực hiện phân tích MANOVA từ tập lệnh của SPSS như sau manova NGO TAM with KET / discrim all alpha(1)
Kết quả phân tích MANOVA cho thấy trọng số của biến dùng chung ngôn ngữ thấp hơn nhiều so với biến chia sẻ tầm nhìn, điều này chứng tỏ rằng nhân tố kết nối xã hội chủ yếu ảnh hưởng đến nhân tố chia sẻ tầm nhìn Do đó, trong phân tích hồi quy giữa cấu trúc vốn xã hội và nhận thức về vốn xã hội, chỉ cần xem xét hồi quy giữa kết nối xã hội và chia sẻ tầm nhìn.
- - - Raw canonical coefficients for DEPENDENT variables
Standardized canonical coefficients for DEPENDENT variables
Kết quả phân tích hồi quy cho nhân tố dùng chung ngôn ngữ cho thấy R² hiệu chỉnh đạt 0.293, cho thấy phần biến thiên của biến phụ thuộc chia sẻ tầm nhìn một cách đáng kể.
Tầm nhìn được giải thích bởi biến độc lập kết nối xã hội đạt 29.3% Kết quả kiểm tra F trong bảng ANOVA cho thấy giá trị sig = 0.000, chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp.
Bảng trọng số hồi qui cho thấy nhân tố kết nối xã hội có mối tương quan dương với chia sẻ tầm nhìn, với trọng số β = 0.546 và có ý nghĩa thống kê (p = 0.000 < 0.05) Kết quả này khẳng định giả thuyết H2 được chấp nhận.
Giả thuyết về mối liên hệ giữa cấu trúc của vốn xã hội và quan hệ của vốn xã hội
Kiểm định giả thuyết H3: Chiều cạnh cấu trúc của vốn xã hội có tương quan dương với chiều cạnh quan hệ của vốn xã hội thông qua lòng tin
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy R² hiệu chỉnh là 0.309, cho thấy 30.9% biến thiên của biến phụ thuộc lòng tin được giải thích bởi biến độc lập kết nối xã hội Kiểm tra F từ bảng ANOVA với giá trị sig = 0.000 cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ
Hình 4.2: Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu chỉ ra rằng có ba mối tương quan chính giữa việc sử dụng mạng xã hội, vốn xã hội và chất lượng tri thức được chia sẻ Cụ thể, việc sử dụng mạng xã hội có mối tương quan tích cực với kết nối xã hội, với trọng số β = 0.580 Điều này cho thấy rằng khi mức độ sử dụng mạng xã hội tăng lên trong cộng đồng ảo, sự kết nối giữa các thành viên cũng gia tăng Khi một cá nhân tham gia mạng xã hội và chia sẻ bài viết hoặc quan điểm, điều này không chỉ thúc đẩy sự kết nối mà còn nâng cao chất lượng tri thức được chia sẻ trong cộng đồng.
Sử dụng mạng xã hội
Chất lượng tri thức được chia sẻ
Chia sẻ tầm nhìn 0.511 *** bình luận những bài viết của thành viên khác sẽ làm tăng sự kết nối xã hội giữa các thành viên
Nghiên cứu chỉ ra rằng sự kết nối xã hội gia tăng dẫn đến lòng tin cao hơn giữa các thành viên (β = 0.559), khi họ tương tác nhiều hơn và duy trì mối quan hệ gần gũi Điều này thể hiện qua việc giữ lời hứa, trung thực và không lợi dụng nhau Bên cạnh đó, sự kết nối xã hội cũng thúc đẩy việc chia sẻ tầm nhìn trong cộng đồng ảo (β = 0.546), mặc dù không làm tăng việc sử dụng chung ngôn ngữ Sự gần gũi giữa các cá nhân tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ quan điểm và tầm nhìn nhằm giải quyết vấn đề Tuy nhiên, giữa lòng tin và việc sử dụng chung ngôn ngữ lại tồn tại mối quan hệ âm.
Nghiên cứu cho thấy không có ý nghĩa thống kê giữa vốn xã hội và chia sẻ tri thức (β = -0.079, Sig > 0.05), dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết này Tuy nhiên, có sự tương quan tích cực giữa ba yếu tố kết nối, lòng tin và chia sẻ tầm nhìn với chất lượng tri thức được chia sẻ, cụ thể là H5 = 0.448, H6 = 0.511, H7 = 0.632 Ngược lại, giả thuyết về mối liên hệ giữa việc sử dụng chung ngôn ngữ và chia sẻ tri thức bị bác bỏ do độ tương quan thấp (β = 0.084) và giá trị Sig > 0.05, cho thấy rằng việc dùng chung ngôn ngữ không làm tăng chất lượng tri thức trong cộng đồng ảo.
Nghiên cứu của Chiu và cộng sự (2006) chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến việc chia sẻ chất lượng tri thức bao gồm lòng tin, sử dụng chung ngôn ngữ và chia sẻ tầm nhìn Ngược lại, các yếu tố như kết nối xã hội, tương thân và danh tính không có tác động đến việc này So sánh giữa hai nghiên cứu cho thấy sự tương đồng về các yếu tố ảnh hưởng đến chia sẻ tri thức Tuy nhiên, trong nghiên cứu của Chiu, giả thuyết về mối tương quan giữa sử dụng chung ngôn ngữ và chất lượng tri thức được chấp nhận, trong khi giả thuyết về kết nối xã hội không được công nhận Ngược lại, nghiên cứu này chấp nhận giả thuyết mối tương quan giữa kết nối xã hội và chất lượng tri thức, nhưng bác bỏ giả thuyết về sử dụng chung ngôn ngữ.
Phân tích 167 mẫu bằng phần mềm SPSS 13.0 cho thấy các thang đo đạt độ tin cậy và giá trị Qua phân tích Cronbach’s Alpha và EFA, 7 biến quan sát đã được loại bỏ, rút trích 5 nhân tố từ các biến độc lập Kết quả kiểm định mô hình chấp nhận các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, nhưng cần lưu ý rằng H2 chỉ đúng với mối tương quan giữa kết nối xã hội và chia sẻ tầm nhìn, H4 đúng với mối tương quan giữa lòng tin và chia sẻ tầm nhìn, và H7 đúng với mối tương quan giữa chia sẻ tầm nhìn và chất lượng tri thức được chia sẻ.
