Phát triển mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong truyền thông số của người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam

TS. Nguyễn Thị Minh Châu

Email: chauntm@ uef.edu.vn

ThS. Lê Thúy Hằng

Email: [email protected]

ThS. Nguyễn Hồng Thạch (Tác giả liên hệ)

Email: thachnh@ uef.edu.vn

Trường Đại học Kinh tế - Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh (UEF)

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang len sâu vào đời sống giới trẻ, có xu hướng định hình lại toàn diện bối cảnh truyền thông số, đặc biệt đối với người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam. Nghiên cứu này nhằm phát triển một mô hình lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong truyền thông số của giới trẻ Việt Nam theo hướng tiếp cận mô hình TAM mở rộng. Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính thông qua tổng quan tài liệu hệ thống, nghiên cứu đã hệ thống hoá các khái niệm, lý thuyết nền tảng và các công trình nghiên cứu liên quan. Mô hình đề xuất bao gồm các nhân tố: Ý định sử dụng AI, Nhận thức thuật toán, Tính cá nhân hoá, Động lực hưởng thụ, Ảnh hưởng xã hội, đồng thời nhấn mạnh vai trò trung gian của Niềm tin vào AI và Lo ngại quyền riêng tư. Nghiên cứu đóng góp bộ khung lý thuyết vững chắc cho các nghiên cứu định lượng tiếp theo và gợi mở các hàm ý quản trị cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số.

Từ khóa: Ý định sử dụng AI, truyền thông số, người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam, mô hình TAM mở rộng

Abstract

Artificial intelligence (AI) is increasingly reshaping the digital media landscape, particularly among young consumers in Viet Nam. This study develops a theoretical model to examine the factors influencing Vietnamese youths' intention to use AI in digital media based on the extended technology acceptance model (TAM). Using a qualitative approach through a systematic literature review, the study synthesizes key concepts, theoretical foundations, and relevant prior research. The proposed model incorporates AI use intention, algorithm awareness, personalization, hedonic motivation, and social influence, while highlighting the mediating roles of trust in AI and privacy concerns. The study provides a theoretical framework for future empirical research and offers managerial implications for businesses in the digital era.

Keywords: AI use intention, digital media, young Vietnamese consumers, TAM, extended technology acceptance model

GIỚI THIỆU

Trong kỷ nguyên Marketing 5.0, AI không còn giới hạn ở các ứng dụng chức năng mà đã trở thành “trái tim” của hệ sinh thái truyền thông số (Kotler và cộng sự, 2021). Tại Việt Nam, sự hiện diện sâu rộng của các thuật toán phân phối nội dung, gợi ý tin tức và quảng cáo cá nhân hóa đang tác động mạnh mẽ đến thế hệ người tiêu dùng trẻ. Tuy nhiên, sự phụ thuộc ngày càng lớn vào các hệ thống AI lại đặt ra những thách thức phức tạp về tâm lý hành vi chưa có lời giải thỏa đáng.

Để giải mã cơ chế chấp nhận công nghệ, các nghiên cứu kinh điển thường vận dụng Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis và cộng sự (1989). Dù có giá trị nền tảng, song việc TAM truyền thống chỉ xoay quanh nhận thức tính hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng đã khiến mô hình này bộc lộ những hạn chế lớn trước sự vận động của truyền thông số hiện đại. Sự thiếu hụt này vô hình trung tạo ra 3 khoảng trống lý thuyết và thực tiễn mang tính cấp bách: (1) Chưa làm rõ “nghịch lý quyền riêng tư” khi người dùng vừa khao khát tính cá nhân hóa nhưng lại vừa lo sợ rủi ro dữ liệu; (2) Thiếu biến số “nhận thức thuật toán” để giải quyết bài toán niềm tin của người dùng trước các “hộp đen công nghệ”; (3) Yếu tố “động lực hưởng thụ” chưa được xem xét trong khi yếu tố này là cốt lõi, quyết định đáng kể sự gắn kết của giới trẻ.

Từ những lý do trên, việc phát triển một khung lý thuyết mở rộng tích hợp giữa giá trị công năng của TAM và Thuyết khế ước xã hội là vô cùng cần thiết. Việc đặt “nhận thức thuật toán” và “động lực hưởng thụ” làm tiền đề trọng tâm trong bối cảnh truyền thông số tại Việt Nam giúp lấp đầy các khoảng trống học thuật nêu trên. Đồng thời, nghiên cứu thúc đẩy một bước chuyển dịch tư duy mang tính sống còn cho các nhà hoạch định chiến lược: dịch chuyển từ câu hỏi thuần túy kỹ thuật “công nghệ này có dễ dùng không?” sang bản chất cốt lõi hơn là “công nghệ này có thực sự đáng tin, mang lại giá trị giải trí và tôn trọng dữ liệu người dùng hay không?”. Đây chính là lý do minh chứng cho tính cấp thiết của việc thực hiện nghiên cứu này.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Các khái niệm cơ bản

Trí tuệ nhân tạo trong truyền thông số

AI trong môi trường kỹ thuật số hiện đại không hiện diện dưới dạng vật lý, mà là các thuật toán tinh vi đứng sau hệ thống phân phối nội dung, gợi ý tin tức, chatbot và quảng cáo cá nhân hóa cao (Hollebeek và cộng sự, 2024). Các hệ thống này học hỏi từ dữ liệu người dùng để tối ưu hóa tương tác (Mariani và cộng sự, 2023). Thông qua các công nghệ cốt lõi như: học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để nhận diện xu hướng và dự đoán hành vi của người dùng (Collins và cộng sự, 2021). Trong truyền thông số, việc ứng dụng AI cho phép các nền tảng truyền thông thấu hiểu sâu sắc nhu cầu của người dùng trẻ, từ đó biến đổi trải nghiệm của họ từ việc tiếp nhận thông tin thụ động sang một quá trình tương tác chủ động và được cá nhân hóa ở mức độ cao.

Truyền thông số

Kế thừa quan điểm của Kaplan và Haenlein (2010), truyền thông số là hệ thống truyền thông dựa trên nền tảng công nghệ, cho phép các chủ thể tạo ra, chia sẻ, tương tác và lan truyền nội dung đa chiều theo thời gian thực.

Ý định hành vi

Dựa trên định nghĩa của Ajzen (1991), ý định hành vi là mức độ sẵn sàng của một cá nhân để thực hiện một hành vi cụ thể, trong nghiên cứu này chính là việc sử dụng AI trong các hoạt động truyền thông số.

Người tiêu dùng trẻ (Gen Z)

Gen Z là nhóm người tiêu dùng trẻ có mức độ tiếp cận công nghệ số cao, khao khát đổi mới và chịu ảnh hưởng mạnh từ truyền miệng điện tử (eWOM) (Nguyen và cộng sự, 2024). Dù phụ thuộc đáng kể vào các hệ thống AI trong truyền thông số, thế hệ này lại có những yêu cầu khắt khe liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân (Trang và cộng sự, 2025). Do đó, sự chấp nhận AI của Gen Z không phải là phản ứng thụ động mà là quá trình đánh đổi liên tục giữa lợi ích cá nhân hóa, tính giải trí và nhận thức về rủi ro dữ liệu.

Lý thuyết nền tảng

TAM và TAM mở rộng

Theo Davis và cộng sự (1989), ý định sử dụng công nghệ bị chi phối bởi nhận thức tính hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng. Trong bối cảnh hiện đại, TAM cần được mở rộng (như mô hình UTAUT của Venkatesh và cộng sự, 2003), để bao gồm các nhân tố xã hội và rủi ro. Kelly và cộng sự (2023) khẳng định TAM mở rộng là khung lý thuyết tốt nhất để giải thích sự chấp nhận AI khi tích hợp thêm niềm tin và sự tận hưởng.

Thuyết khế ước xã hội

Lý thuyết này giải thích sự đánh đổi trong tâm lý người dùng. Họ sẵn sàng cung cấp thông tin cá nhân chỉ khi cảm thấy lợi ích nhận được (sự cá nhân hóa) bù đắp xứng đáng cho rủi ro bị khai thác dữ liệu (Saura và cộng sự, 2025).

Có thể khẳng định, TAM cung cấp bộ khung cốt lõi về giá trị công năng, nhưng Thuyết khế ước xã hội và các biến tâm lý học niềm tin, động lực hưởng thụ chính là “mảnh ghép” sống còn để giải mã “hộp đen công nghệ” trong quyết định chấp nhận AI của người tiêu dùng trẻ.

Các công trình nghiên cứu liên quan

Nghiên cứu của Bùi Ngọc Tuấn Anh và cộng sự (2025) về sự chấp nhận công nghệ AI trong lĩnh vực bán lẻ tại TP. Hồ Chí Minh chỉ rằng, tính cá nhân hoá có tác động mạnh mẽ đến ý định sử dụng AI, trong khi lo ngại quyền riêng tư không tạo ra rào cản tiêu cực quá lớn do xu hướng người tiêu dùng trẻ sẵn sàng đánh đổi rủi ro dữ liệu để lấy các lợi ích cá nhân và sự tiện lợi. Đồng quan điểm, Bunea và cộng sự (2024) nhấn mạnh AI đóng vai trò then chốt trong việc gia tăng mức độ gắn kết của thế hệ Z thông qua các trải nghiệm tương tác cá nhân hóa sâu sắc. Do đó, sự chấp nhận AI của Gen Z không phải là phản ứng thụ động mà là quá trình đánh đổi liên tục giữa lợi ích cá nhân hóa, tính giải trí và nhận thức về rủi ro dữ liệu.

Dưới góc độ của Thuyết khế ước xã hội, Saura và cộng sự (2025) cho thấy người tiêu dùng đứng giữa 2 thái cực: một bên là lợi ích từ việc tiếp nhận các quảng cáo nhắm mục tiêu bằng công nghệ AI, mang tính cá nhân hoá đáp ứng sở thích; một bên là sự gia tăng lo ngại về quyền riêng tư khi hệ thống AI thu thập dữ liệu sâu để phục vụ cho sự cá nhân hoá.

Về yếu tố động lực, nghiên cứu của Tamilmani và cộng sự (2021) chỉ ra rằng, động lực hưởng thụ là biến số có sức ảnh hưởng rất lớn đến Ý định hành vi. Nghiên cứu của Đỗ Thị Hồng Vân (2025) về hành vi tiêu dùng bền vững cũng minh chứng rằng, động lực hưởng thụ và ảnh hưởng xã hội tác động thuận chiều đến kỳ vọng hiệu quả và kỳ vọng nỗ lực, qua đó củng cố mạnh mẽ ý định sử dụng AI.

Phạm Thành Suôi và cộng sự (2025) khẳng định sự tin tưởng là yếu tố dự báo thuận chiều có sức ảnh hưởng mạnh nhất đối với quan điểm chấp nhận AI, vượt trên cả tác động của ảnh hưởng xã hội và ảnh hưởng truyền thông.

Về cơ chế tác động của niềm tin, Choung và cộng sự (2023) đã xây dựng khung lý thuyết tích hợp từ các mô hình TAM/UTAUT, lập luận rằng, niềm tin vào AI (về độ chính xác, minh bạch, an toàn và công bằng) đóng vai trò là biến trung gian trọng yếu nối liền các yếu tố công nghệ với ý định hành vi. Tác giả cảnh báo, một hệ thống AI dù đạt hiệu năng cao nhưng nếu thiếu minh bạch, chứa đựng định kiến thuật toán hoặc thiếu khả năng giải thích sẽ làm suy giảm nghiêm trọng niềm tin của người dùng. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng AI liên quan đến truyền thông số và cá nhân hóa nội dung.

Quan điểm về tính minh bạch thuật toán được củng cố trong bối cảnh các nền tảng tin tức số qua nghiên cứu của Sundar và Liao (2023), Xu và Zhang (2025). Bằng cách mở rộng TAM với khái niệm “nhận thức về sự ngẫu biến” (tức mức độ người dùng cảm nhận nội dung phụ thuộc vào hành vi cá nhân và thuật toán), các tác giả chỉ ra rằng biến số này vừa là tiền đề, vừa đóng vai trò điều tiết lên hành vi sử dụng. Dù AI giúp tăng tính hữu ích qua việc cá nhân hóa, nhưng nếu thuật toán khó hiểu, người dùng sẽ e ngại hiệu ứng “bong bóng lọc” và cảm giác mất kiểm soát thông tin, dẫn đến sự chối bỏ công nghệ.

Cuối cùng, quá trình tiếp nhận AI trong bối cảnh hiện đại không thể tách rời khỏi môi trường sinh thái mạng. Phân tích tác động của sự gián đoạn kỹ thuật số, Chang và Chang (2023) nhấn mạnh rằng, tần suất và tính chất tương tác trên các nền tảng truyền thông số và mạng xã hội định hình sâu sắc thái độ của nhóm “người bản địa số”. Mạng lưới xã hội bao gồm: bạn bè, cộng đồng mạng và những người có sức ảnh hưởng (KOLs) tạo thuận lợi cho việc tiếp nhận công nghệ mới, đồng thời làm tăng tính nhạy cảm của người trẻ với các định kiến, thông tin lan truyền và áp lực xã hội.

MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Dựa trên việc tích hợp TAM mở rộng và Thuyết khế ước xã hội, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng AI trong truyền thông số của người tiêu dùng trẻ tại Việt Nam như Hình.

Hình: Mô hình đề xuất nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất, các giả thuyết được đưa ra như sau:

H1: Nhận thức thuật toán tác động thuận chiều đến Niềm tin AI.

H2: Tính cá nhân hóa bằng AI tác động thuận chiều đến Nhận thức tính hữu ích.

H3: Tính cá nhân hóa bằng AI tác động thuận chiều đến Nhận thức tính dễ sử dụng.

H4: Tính cá nhân hóa bằng AI tác động cùng chiều đến Lo ngại quyền riêng tư.

H5a: Động lực hưởng thụ tác động thuận chiều đến Nhận thức tính dễ sử dụng.

H5b: Động lực hưởng thụ tác động thuận chiều đến Nhận thức tính hữu ích

H6: Ảnh hưởng xã hội tác động thuận chiều đến Nhận thức tính hữu ích.

H7: Niềm tin vào AI tác động thuận chiều đến Ý định sử dụng AI.

H8: Lo ngại về quyền riêng tư tác động ngược chiều tới Ý định sử dụng AI.

H9: Nhận thức tính hữu ích tác động thuận chiều đến Ý định sử dụng AI.

H10: Nhận thức tính dễ sử dụng tác động thuận chiều đến Ý định sử dụng AI.

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Kết luận

Hệ thống giả thuyết được đề xuất đã hình thành một mô hình nghiên cứu lý thuyết mở rộng từ nền tảng TAM truyền thống nhằm giải thích Ý định chấp nhận và sử dụng AI của giới trẻ Việt Nam trong bối cảnh truyền thông số. Mô hình không chỉ kế thừa các nhân tố cốt lõi như: Tính hữu ích và Tính dễ sử dụng, mà còn mở rộng sang các khía cạnh tâm lý - xã hội đặc trưng của kỷ nguyên AI, bao gồm: Nhận thức thuật toán, Niềm tin công nghệ, Động lực hưởng thụ, Ảnh hưởng xã hội và Lo ngại về quyền riêng tư.

Kết quả tổng hợp lý thuyết cho thấy, hành vi chấp nhận AI của giới trẻ không đơn thuần xuất phát từ yếu tố công nghệ, mà là một quá trình đánh đổi liên tục giữa giá trị nhận được và rủi ro cảm nhận. Trong khi AI mang lại trải nghiệm cá nhân hóa, tính tiện lợi và khả năng giải trí cao, người dùng trẻ đồng thời cũng đối mặt với những lo ngại về sự phụ thuộc công nghệ, tính minh bạch của thuật toán và nguy cơ khai thác dữ liệu cá nhân. Điều này cho thấy niềm tin vào AI và khả năng hiểu cách thuật toán vận hành đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu sự hoài nghi đối với các “hộp đen công nghệ”.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh trong môi trường truyền thông số hiện đại, AI không còn chỉ là một công cụ hỗ trợ chức năng mà đã trở thành yếu tố định hình trải nghiệm người dùng. Đối với thế hệ trẻ Việt Nam, một hệ thống AI được chấp nhận không chỉ cần hiệu quả và dễ sử dụng, mà còn phải tạo ra cảm xúc tích cực, tính tương tác cao và trải nghiệm giải trí hấp dẫn.

Đóng góp và hướng nghiên cứu tương lai

Mô hình nghiên cứu đề xuất không chỉ đóng góp về mặt học thuật trong việc mở rộng TAM vào bối cảnh AI và truyền thông số tại Việt Nam, mà còn cung cấp cơ sở quan trọng cho doanh nghiệp, nhà phát triển nền tảng số và nhà hoạch định chính sách trong việc xây dựng các hệ sinh thái AI minh bạch, an toàn và lấy người dùng làm trung tâm.

Trong các nghiên cứu tiếp theo, nhóm tác giả đề xuất mở rộng phạm vi khảo sát trên nhiều nhóm người tiêu dùng và bối cảnh sử dụng khác nhau nhằm đánh giá sự khác biệt trong hành vi chấp nhận AI giữa các thế hệ trong môi trường truyền thông số. Các nghiên cứu tương lai có thể tích hợp thêm những yếu tố mới bên cạnh các biến truyền thống của TAM, như: sự phụ thuộc công nghệ, nhận thức đạo đức AI, tính minh bạch thuật toán, giá trị cảm nhận và mức độ tin cậy vào AI để nâng cao khả năng giải thích hành vi người dùng trong kỷ nguyên số.

Tài liệu tham khảo:

1. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179-211. https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-T

2. Bunea, C., Corbos, R.-A., Misu, N., Triculescu, M., & Trifu, A. (2024). Enhancing Gen Z consumer engagement through AI: A systematic review. ACR Consumer Research, 52, 812-825.

3. Bùi, N. T. A., Nguyễn, T. T., Cao, T. L. A., Phạm, N. H. Y., Nguyễn, D. D., & Trần, V. H. (2025). Sự chấp nhận công nghệ AI trong bán lẻ: Trường hợp thế hệ Z và thế hệ Y. Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 20(6), 52-67.

4. Chang, C.-W., & Chang, S.-H. (2023). The impact of digital disruption: Influences of digital media and social networks on forming digital natives' attitude. SAGE Open, 13(3), 1-15.

5. Choung, H., David, P., & Ross, A. (2023). Trust in AI and its role in the acceptance of AI technologies. International Journal of Human - Computer Interaction, 39(9), 1727-1739.

6. Collins, C., Dennehy, D., Conboy, K., & Mikalef, P. (2021). Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda. International Journal of Information Management, 60, 102383.

7. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., & Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: A comparison of two theoretical models. Management Science, 35(8), 982-1003.

8. Đỗ, T. H. V. (2025). Mở rộng UTAUT: Ảnh hưởng của AI đến hành vi tiêu dùng bền vững của giới trẻ Việt Nam. Tạp chí Nghiên cứu Tài chính Kế toán, 25(11), 24-28.

9. Hollebeek, L. D., Sprott, D. E., & Andreassen, T. W. (2024). Engaging consumers through artificially intelligent technologies: Systematic review, conceptual model, and further research. Psychology & Marketing, 41(3), 572-591.

10. Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59-68.

11. Kelly, S., Kaye, S.-A., & Oviedo-Trespalacios, O. (2023). What factors contribute to the acceptance of artificial intelligence? A systematic review. Telematics and Informatics, 77, 101925.

12. Kotler, P., Kartajaya, H., & Setiawan, I. (2021). Marketing 5.0: Technology for humanity. Wiley.

13. Mariani, M. M., Hashemi, N., & Wirtz, J. (2023). Artificial intelligence empowered conversational agents: A systematic literature review and research agenda. Journal of Business Research, 161, 113838.

14. Nguyen, Q. K., Ngo, T. T. A., Vuong, B. L., & Le, M. D. (2024). The impact of eWOM information in social media on the online purchase intention of Generation Z. Cogent Business & Management, 11(1), 2316933.

15. Saura, J. R., Palacios-Marqués, D., & Iturricha-Fernández, A. (2025). Evaluating social media user trade-off between free platform use and privacy concerns of AI-powered targeted advertising. Social Network Analysis and Mining, 15(1), 67.

16. Sundar, S. S., & Liao, H. A. (2023). Adoption of AI-driven personalization in digital news platforms: An integrative model of technology acceptance and perceived contingency. Computers in Human Behavior, 138, 107421.

17. Suôi, P. T., Hưng, N. P., Hương, V. T. M., Vinh, N. P., Kiên, T. B., Yến, L. T. T., & Thảo, N. P. (2025). Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quan điểm của sinh viên Trường Đại học Y Dược Cần Thơ về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập năm 2024-2025. Tạp chí Y học Cộng đồng, 66.

18. Tamilmani, K., Rana, N. P., & Dwivedi, Y. K. (2021). Consumer acceptance and use of information technology: A meta-analytic evaluation of UTAUT2. Information Systems Frontiers, 23(4), 987-1005. https://doi.org/10.1007/s10796-020-10007-6

19. Trang, N. T. T., Nguyen, H. Q., & Le, P. M. (2025). Consumer over-dependency on AI and decision autonomy: A mixed-method approach on Vietnamese consumers. Journal of Consumer Behaviour, 24(3), e70045.

20. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425-478.

21. Xu, W., & Zhang, Y. (2025). The impact of algorithm awareness on the acceptance of personalized social media content recommendation based on the technology acceptance model. Acta Psychologica, 258, 104967.