Một người có thể đánh giá công nghệ rất tích cực nhưng vẫn không sử dụng. Môi giới có thể tin một hệ thống quản lý khách hàng giúp làm việc tốt hơn nhưng đồng nghiệp không dùng, công ty không yêu cầu hoặc bản thân không có thời gian học. Một hộ gia đình có thể muốn ký hợp đồng điện tử nhưng lo thủ tục, thiếu kỹ năng số hoặc người thân phản đối. Để giải thích hành vi, cần nhìn rộng hơn thái độ.
Theory of Reasoned Action – TRA, thuyết hành động hợp lý – và Theory of Planned Behavior – TPB, thuyết hành vi có kế hoạch – đặt ý định ở trung tâm và giải thích ý định bằng niềm tin, chuẩn xã hội và khả năng kiểm soát hành vi.
Chuyên đề: Mô hình định tính, hành vi & ra quyết định trong BĐS · Bài 26 · Hành vi, chấp nhận công nghệ và mô hình lý thuyết
Biên soạn: ThS. Nguyễn Mạnh Hùng
Đơn vị: GV. Khoa QLĐĐ&BĐS – ĐH Nông Lâm TP.HCM
Email: nguyenmanhhung@hcmuaf.edu.vn
1. TRA: từ niềm tin tới hành vi có chủ đích
TRA của Fishbein và Ajzen giả định rằng với những hành vi có tính chủ ý, hành vi được dự báo gần nhất bởi behavioral intention – ý định hành vi. Ý định hình thành từ hai nguồn chính: attitude toward the behavior – thái độ đối với hành vi và subjective norm – chuẩn chủ quan.
Thái độ ở đây không phải thái độ chung với công nghệ. Câu hỏi phải cụ thể: “Tôi cho rằng sử dụng hệ thống định giá tự động trong công việc sáu tháng tới là tốt/xấu”. Chuẩn chủ quan phản ánh cảm nhận rằng những người quan trọng với mình có mong mình thực hiện hành vi đó hay không.
2. TPB thêm điều gì?
Ajzen mở rộng TRA bằng perceived behavioral control – nhận thức kiểm soát hành vi. Đây là cảm nhận của cá nhân về mức dễ/khó khi thực hiện hành vi, dựa trên nguồn lực, kỹ năng, cơ hội và trở ngại.
Trong TPB, thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi dự báo ý định; ý định cùng nhận thức kiểm soát có thể dự báo hành vi thực tế. Điều này rất quan trọng với BĐS số: muốn dùng không có nghĩa dùng được nếu hệ thống, dữ liệu, quyền truy cập hoặc kỹ năng không cho phép.
3. Ba nhóm niềm tin nằm phía dưới mô hình
| Thành phần | Niềm tin nền | Ví dụ trong BĐS |
|---|---|---|
| Attitude | Behavioral beliefs | Dùng AI giúp giảm thời gian lập báo cáo |
| Subjective norm | Normative beliefs | Lãnh đạo và đồng nghiệp kỳ vọng tôi dùng |
| Perceived behavioral control | Control beliefs | Tôi có dữ liệu, quyền truy cập và kỹ năng cần thiết |
Nếu chỉ đo ba biến tổng quát mà không tìm niềm tin nền, mô hình vẫn dự báo được nhưng khó đưa ra can thiệp. Muốn thay đổi hành vi, tổ chức phải biết niềm tin nào đang kéo ý định xuống.
4. Định nghĩa hành vi theo TACT
Một nguyên tắc thực hành rất quan trọng là phải định nghĩa hành vi đủ cụ thể theo Target – Action – Context – Time: đối tượng, hành động, bối cảnh và thời gian. “Chấp nhận AI” quá rộng. “Sử dụng trợ lý AI để soạn báo cáo định giá ít nhất một lần mỗi tuần trong ba tháng tới” rõ hơn.
Nếu câu hỏi đo thái độ về AI nói chung nhưng hành vi log lại là số lần dùng một chức năng cụ thể, mức tương thích giữa thang đo và hành vi thấp.
5. Cấu trúc dữ liệu khảo sát
Với nghiên cứu TPB, đơn vị quan sát thường là một người. Mỗi cấu trúc tiềm ẩn nên có nhiều biến quan sát, không nên dùng một câu duy nhất nếu mục tiêu là kiểm mô hình lý thuyết.
| respondent_id | ATT1 | ATT2 | SN1 | SN2 | PBC1 | PBC2 | BI1 | BI2 | USE_30D |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R001 | 6 | 7 | 5 | 5 | 4 | 3 | 6 | 6 | 8 |
ATT là thái độ; SN là chuẩn chủ quan; PBC là kiểm soát hành vi; BI là ý định; USE_30D có thể lấy từ log nếu có. Dữ liệu log tốt hơn việc hỏi lại “anh/chị dùng bao nhiêu lần” khi có thể truy cập hành vi thật.
6. Thang đo không nên viết tùy hứng
Các câu hỏi phải cùng đối tượng và hành vi. Ví dụ ATT có thể dùng các cặp đánh giá “có lợi–có hại”, “tốt–xấu”; PBC hỏi mức tự tin/khả năng thực hiện; BI hỏi dự định thực hiện. Trước khảo sát chính thức nên kiểm ngôn ngữ với người dùng BĐS để tránh câu học thuật khó hiểu.
Không nên thay từ trong thang đo gốc chỉ để nghe hay hơn nếu làm đổi nội hàm. Nếu dịch sang tiếng Việt, cần dịch–đối chiếu và thử nghiệm nhận thức.
7. Ví dụ: ý định sử dụng hồ sơ giao dịch số
Một nhân viên có ATT cao vì thấy hồ sơ số nhanh và minh bạch; SN cao vì lãnh đạo yêu cầu; nhưng PBC thấp vì hệ thống thường lỗi và chữ ký số khó dùng. TPB cho thấy can thiệp phù hợp không phải thêm truyền thông lợi ích mà là cải thiện hạ tầng, hướng dẫn và hỗ trợ.
8. Ý định không phải hành vi
Khoảng cách intention–behavior đặc biệt quan trọng. Người dùng có thể nói sẽ dùng nhưng không dùng do friction, habit, policy hoặc hoàn cảnh. Nếu nghiên cứu chỉ dừng ở BI, cần viết đúng là “ý định”, không được kết luận “hành vi chấp nhận đã xảy ra”.
Thiết kế tốt nhất là đo ý định trước, sau đó lấy dữ liệu hành vi ở một thời điểm sau nếu khả thi.
9. Khi nào nên dùng TRA/TPB?
- Hành vi có thể định nghĩa cụ thể.
- Có vai trò của chuẩn xã hội hoặc rào cản kiểm soát.
- Muốn hiểu vì sao ý định hình thành.
- Muốn thiết kế can thiệp hành vi, không chỉ dự báo sử dụng.
10. Khi nào không nên dùng?
Nếu đơn vị quyết định là doanh nghiệp chứ không phải cá nhân, TOE có thể phù hợp hơn. Nếu câu hỏi là công nghệ có phù hợp với nhiệm vụ không, TTF rõ hơn. Nếu người dùng đã dùng lâu và câu hỏi là tiếp tục sử dụng, ECM phù hợp hơn.
11. Sai lầm thường gặp
- Đo thái độ với công nghệ chung nhưng hành vi rất cụ thể.
- Đồng nhất PBC với dễ sử dụng của hệ thống.
- Chỉ đo BI rồi gọi là hành vi.
- Dùng quá nhiều biến bổ sung không có lý thuyết.
- Không kiểm sự tương thích thời gian giữa khảo sát và log.
12. Bài tập thực hành
Chọn một hành vi số trong BĐS. Viết định nghĩa TACT. Tạo sơ đồ ATT–SN–PBC → BI → Behavior; sau đó đề xuất tối thiểu ba biến quan sát cho mỗi cấu trúc và một nguồn dữ liệu hành vi thật. Cuối cùng, với mỗi đường quan hệ hãy viết một giả thuyết có thể bị bác bỏ.
13. Từ niềm tin nền tới can thiệp
Điểm mạnh của TPB không chỉ ở dự báo BI. Nếu decomposed beliefs được đo tốt, người quản lý biết phải can thiệp vào đâu. ATT thấp vì người dùng tin AI làm giảm chất lượng chuyên môn khác hoàn toàn ATT thấp vì họ chưa thấy tiết kiệm thời gian. SN thấp do lãnh đạo không ủng hộ khác SN thấp do đồng nghiệp không dùng. PBC thấp do thiếu kỹ năng khác PBC thấp do hệ thống không cấp quyền.
Có thể tạo bảng belief_id – belief_strength – outcome_evaluation – target_construct – intervention. Dữ liệu này giúp chuyển nghiên cứu thành chương trình thay đổi hành vi, thay vì chỉ kết luận “PBC có hệ số lớn nhất”.
14. Thiết kế nghiên cứu để giảm sai lệch
Nếu ATT, SN, PBC, BI và Behavior đều được hỏi trong cùng một bảng ở cùng thời điểm, common-method bias có thể làm quan hệ nhìn mạnh hơn. Thiết kế tốt hơn là đo antecedents ở T1, BI ở cuối survey hoặc T2, và lấy hành vi log ở T3.
Nếu không có log, có thể dùng behavioral trace như số hồ sơ đã tạo, số lần ký, số report hoàn tất. Tự báo cáo vẫn dùng được nhưng phải nêu giới hạn.
Ghi nhớ trong 30 giây
- TRA: thái độ + chuẩn chủ quan → ý định → hành vi.
- TPB thêm nhận thức kiểm soát hành vi.
- PBC không đồng nghĩa dễ sử dụng.
- Ý định và hành vi phải tách.
- Hành vi cần định nghĩa cụ thể theo đối tượng–hành động–bối cảnh–thời gian.
Nguồn tham khảo
- Ajzen, I. (1991), The Theory of Planned Behavior, Organizational Behavior and Human Decision Processes 50(2), 179–211, DOI 10.1016/0749-5978(91)90020-T.
- Fishbein & Ajzen – Belief, Attitude, Intention and Behavior.
Bài tiếp theo: TAM: tính hữu ích, tính dễ sử dụng và ý định chấp nhận công nghệ BĐS