Ảnh hưởng của nhận định phê phán về thuật toán đến ý định sử dụng hệ thống gợi ý xã hội: Vai trò trung gian của niềm tin vào thuật toán trong thương mai điện tử
Các tác giả
-
Trần Hải Ly
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0000-1699-5012
- Lại Minh Sang sanglm@ftu.edu.vn
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0001-6988-0865- Nguyễn Minh Phương
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0008-7568-2452- Nguyễn Linh Trang
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0006-2881-6679- Đồng Kim Ngân
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0005-0684-2342- Lê Nguyễn Anh Minh
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0007-7680-2017- Dương Ngọc Khánh
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0004-3920-9220- Bùi Thị Lý
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Namhttps://orcid.org/0009-0007-1698-2888DOI:
10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.6.5097.2026Từ khóa:
hệ thống gợi ý xã hội; nhận định phê phán về thuật toán; niềm tin trực tuyến; sàn thương mại điện tử; thuật toán; ý định hành viPhân loại JEL:
D12; L81; M15; M31Tóm tắt
Hệ thống gợi ý xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy hiệu quả kinh doanh trên các nền tảng thương mại điện tử; tuy nhiên, các lo ngại liên quan đến tính giới hạn, tính dư thừa, tính khó nắm bắt và tính khai thác thương mại của thuật toán đã làm gia tăng sự kháng cự của người dùng đối với hệ thống. Nghiên cứu này nhằm phân tích ảnh hưởng của nhận định phê phán về thuật toán đến ý định hành vi sử dụng hệ thống gợi ý xã hội, đồng thời làm rõ vai trò trung gian của niềm tin vào thuật toán nền tảng thương mại điện tử. Dữ liệu được thu thập từ 321 người dùng thương mại điện tử tại Việt Nam và được phân tích bằng phương pháp mô hình cấu trúc tuyến tính Covariance-Based Structural Equation Modelling (CB-SEM) thông qua phần mềm Amos. Kết quả cho thấy các nhận định phê phán về thuật toán đều tác động tiêu cực và có ý nghĩa thống kê đến niềm tin vào thuật toán, trong đó nhận định về tính giới hạn có ảnh hưởng mạnh nhất, trong khi niềm tin vào thuật toán tác động tích cực đến ý định sử dụng hệ thống gợi ý xã hội và đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ này. Đóng góp mới của nghiên cứu là việc áp dụng khung lý thuyết nhận định phê phán về thuật toán, được xây dựng dựa trên lý thuyết dân gian, vào bối cảnh hệ thống gợi ý xã hội trong thương mại điện tử tại Việt Nam. Qua đó, nghiên cứu bổ sung bằng chứng thực nghiệm về vai trò trung gian của niềm tin vào thuật toán và đề xuất các hàm ý quản trị cho doanh nghiệp thương mại điện tử nhằm cân bằng giữa cá nhân hóa trải nghiệm, minh bạch về thuật toán và bảo vệ quyền lợi người dùng.
Tải xuống
Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.Tài liệu tham khảo
Benamati, J., Fuller, M. A., Serva, M. A., & Baroudi, J. (2010). Clarifying the integration of trust and TAM in e-commerce environments: Implications for systems design and management. IEEE Transactions on Engineering Management, 57(3), 380-393. https://doi.org/10.1109/TEM.2009.2023111
Benlian, A., Titah, R., & Hess, T. (2012). Differential effects of provider recommendations and consumer reviews in e-commerce transactions: An experimental study. Journal of Management Information Systems, 29(1), 237-272. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222290107
Cabiddu, F., Moi, L., Patriotta, G., & Allen, D. G. (2022). Why do users trust algorithms? A review and conceptualization of initial trust and trust over time. European Management Journal, 40(5), 685-706. https://doi.org/10.1016/j.emj.2022.06.001
Chang, T.-S., & Hsiao, W.-H. (2013). Factors influencing intentions to use social recommender systems: A social exchange perspective.Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 16(5), 357-363. https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0278
Corbitt, B. J., Thanasankit, T., & Yi, H. (2003). Trust and e-commerce: A study of consumer perceptions. Electronic Commerce Research and Applications, 2(3), 203-215. https://doi.org/10.1016/S1567-4223(03)00024-3
Corritore, C. L., Kracher, B., & Wiedenbeck, S. (2003). On-line trust: Concepts, evolving themes, a model. International Journal of Human-Computer Studies, 58(6), 737-758. https://doi.org/10.1016/S1071-5819(03)00041-7
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340. https://doi.org/10.2307/249008
DeVito, M. A., Birnholtz, J., Hancock, J. T., French, M., & Liu, S. (2018). How people form folk theories of social media feeds and what it means for how we study self-presentation. In Proceedings of the 2018 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-12). https://doi.org/10.1145/3173574.3173694
Eslami, M., Vaccaro, K., Lee, M. K., On, A. E. B., Gilbert, E., & Karahalios, K. (2019). User attitudes towards algorithmic opacity and transparency in online reviewing platforms. In Proceedings of the 2019 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-14). Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3290605.3300724
Filieri, R., Alguezaui, S., & McLeay, F. (2015). Why do travelers trust TripAdvisor? Antecedents of trust towards consumer-generated media and its influence on recommendation adoption and word of mouth. Tourism Management, 51, 174-185. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2015.05.007
Gan, X., Jiao, Y., Liu, L., & Zhang, Y. (2018). Research on the factors influencing users’ adoption intention of e-commerce recommendation system. In Y. Tan, Y. Shi, & Q. Tang (Eds.), Data mining and big data (vol. 10943, pp. 563-574). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-93803-5_53
Gao, L., & Waechter, K. A. (2017). Examining the role of initial trust in user adoption of mobile payment services: An empirical investigation. Information Systems Frontiers, 19(3), 525-548. https://doi.org/10.1007/s10796-015-9611-0
Google, Temasek, & Bain & Company. (2024). E-Conomy SEA 2024. https://services.google.com/fh/files/misc/e_conomy_sea_2024_report.pdf
Ha Chi (2024). Vietnam’s e-commerce market size estimated to reach 14.7 billion USD in 2024. VnEconomy. https://vneconomy.vn/quy-mo-thi-truong-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-uoc-dat-14-7-ty-usd-trong-nam-2024.htm
Hair, E. C., Park, M. J., Ling, T. J., & Moore, K. A. (2009). Risky behaviors in late adolescence: Co-occurrence, predictors, and consequences. Journal of Adolescent Health, 45(3), 253-261. https://doi.org/10.1016/j.jadohealth.2009.02.009
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis: A global perspective (7th ed.). Pearson Education.
Hoff, K. A., & Bashir, M. (2015). Trust in automation: Integrating empirical evidence on factors that influence trust. Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, 57(3), 407-434. https://doi.org/10.1177/0018720814547570
Hu, J., & Wang, R. (2024). Familiarity breeds trust? The relationship between dating app use and trust in dating algorithms via algorithm awareness and critical algorithm perceptions. International Journal of Human-Computer Interaction, 40(17), 4596-4607. https://doi.org/10.1080/10447318.2023.2217014
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1-55. https://doi.org/10.1080/10705519909540118
Huang, S. A., Hancock, J., & Tong, S. T. (2022). Folk theories of online dating: Exploring people’s beliefs about the online dating process and online dating algorithms. Social Media + Society, 8(2), Article 20563051221089561. https://doi.org/10.1177/20563051221089561
Kitchenham, B., & Charters, S. M. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering (Technical Report EBSE 2007-001). Keele University and Durham University.
Komiak, S. Y. X., & Benbasat, I. (2006). The effects of personalization and familiarity on trust and adoption of recommendation agents. MIS Quarterly, 30(4), Article 941. https://doi.org/10.2307/25148760
Körber, M. (2018). Theoretical considerations and development of a questionnaire to measure trust in automation. In Proceedings of the 20th Congress of the International Ergonomics Association (IEA 2018) (pp. 13-30). Springer International Publishing.
Kordzadeh, N., & Ghasemaghaei, M. (2022). Algorithmic bias: Review, synthesis, and future research directions. European Journal of Information Systems, 31(3), 388-409. https://doi.org/10.1080/0960085X.2021.1927212
Le, A. T. (2022). Updates on several policies and laws related to e-commerce. https://vioit.org.vn/vn/tin-hoat-dong-nganh/cap-nhat-mot-so-chinh-sach-phap-luat-lien-quan-den-thuong-mai-dien-tu-4836.4056.html
Lefkeli, D., Karataş, M., & Gürhan-Canli, Z. (2024). Sharing information with AI (versus a human) impairs brand trust: The role of audience size inferences and sense of exploitation. International Journal of Research in Marketing, 41(1), 138-155. https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2023.08.011
Mcknight, D. H., Carter, M., Thatcher, J. B., & Clay, P. F. (2011). Trust in a specific technology: An investigation of its components and measures. ACM Transactions on Management Information Systems, 2(2), 1-25. https://doi.org/10.1145/1985347.1985353
Nunnally, J. C. (1978). An overview of psychological measurement. In Clinical diagnosis of mental disorders: A handbook (pp. 97-146). Plenum Press. https://doi.org/10.1007/978-1-4684-2490-4_4
Pavlou, P. A. (2003). Consumer acceptance of electronic commerce: Integrating trust and risk with the technology acceptance model. International Journal of Electronic Commerce, 7(3), 101-134. https://doi.org/10.1080/10864415.2003.11044275
Price, L. R. (2016). Psychometric methods: Theory into practice. Guilford Publications.
Sandvig, C., Hamilton, K., Karahalios, K., & Langbort, C. (2014). Auditing algorithms: Research methods for detecting discrimination on internet platforms [Paper Presentation]. 64th Annual Meeting of the International Communication Association, Seattle, WA.
Schafer, J. B., Konstan, J., & Riedl, J. (1999). Recommender systems in e-commerce. EC ’99: Proceedings of the 1st ACM Conference on Electronic Commerce, 158-166. https://doi.org/10.1145/336992.337035
Shiau, W.-L., Sarstedt, M., & Hair, J. F. (2019). Internet research using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Internet Research, 29(3), 398-406. https://doi.org/10.1108/IntR-10-2018-0447
Shin, D. (2020). User perceptions of algorithmic decisions in the personalized AI system: Perceptual evaluation of fairness, accountability, transparency, and explainability. Journal of Broadcasting & Electronic Media, 64(4), 541-565. https://doi.org/10.1080/08838151.2020.1843357
Shin, D. (2021). How do people judge the credibility of algorithmic sources? AI & Society, 37, 81-96. https://doi.org/10.1007/s00146-021-01158-4
Slade, E. L., Dwivedi, Y. K., Piercy, N. C., & Williams, M. D. (2015). Modeling consumers’ adoption intentions of remote mobile payments in the United Kingdom: Extending UTAUT with innovativeness, risk, and trust. Psychology & Marketing, 32(8), 860-873. https://doi.org/10.1002/mar.20823
Vance, A., Elie-Dit-Cosaque, C., & Straub, D. W. (2008). Examining trust in information technology artifacts: The effects of system quality and culture. Journal of Management Information Systems, 24(4), 73-100. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240403
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. https://doi.org/10.2307/30036540
Vien Thong (2024). Vietnam’s e-commerce market scale expected to reach $22 billion. VnExpress. https://vnexpress.net/quy-mo-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-uoc-dat-22-ty-usd-4812969.html
Wang, C., Liu, T., Zhu, Y., Wang, H., Wang, X., & Zhao, S. (2023). The influence of consumer perception on purchase intention: Evidence from cross-border E-commerce platforms. Heliyon, 9(11), e21617. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e21617
Wang, W. Q., & Benbasat, I. (2014). Recommendation agents for electronic commerce: Effects of explanation facilities on trusting beliefs. Journal of Management Information Systems, 23(4), 217-246. https://doi.org/10.2753/mis0742-1222230410
Wang, Y. Y., Luse, A., Townsend, A. M., & Mennecke, B. E. (2014). Understanding the moderating roles of types of recommender systems and products on customer behavioral intention to use recommender systems. Information Systems and E-Business Management, 13(4), 769-799. https://doi.org/10.1007/s10257-014-0269-9
Yang, X. (2021). Determinants of consumers’ continuance intention to use social recommender systems: A self-regulation perspective. Technology in Society, 64, Article 101464. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2020.101464
Ytre-Arne, B., & Moe, H. (2021). Folk theories of algorithms: Understanding digital irritation. Media, Culture & Society, 43(5), 807-824. https://doi.org/10.1177/0163443720972314
Yusuf, F., Khawa, T., & Subiyakto, A. (2024). Factors influencing information literacy, perceived validity, and perceived trust in the acceptance of using social media in implementing blended learning. In M. F. B. Romlie, S. H. Shaikh Ali, Z. B. Hari, & M. C. Leow (Eds.), Proceedings of the international conference on advancing and redesigning education 2023 (pp. 221-233). Springer Nature. https://doi.org/10.1007/978-981-97-4507-4_25
Tải xuống
Ngày nộp: 02-12-2025Ngày duyệt đăng: 12-03-2026Ngày xuất bản: 28-05-2026Thống kê truy cập
Trang tóm tắt: 125 PDF: 79Cách trích dẫn
Trần, H. L., Lại, M. S., Nguyễn, M. P., Nguyễn, L. T., Đồng, K. N., Lê, N. A. M., … Bùi, T. L. (2026). Ảnh hưởng của nhận định phê phán về thuật toán đến ý định sử dụng hệ thống gợi ý xã hội: Vai trò trung gian của niềm tin vào thuật toán trong thương mai điện tử. TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH - KINH TẾ VÀ QUẢN TRỊ KINH DOANH, 21(6), 42–61. https://doi.org/10.46223/HCMCOUJS.econ.vi.21.6.5097.2026Tải xuống trích dẫnGiấy phép
Bản quyền (c) 2026 Trần Hải Ly; Lại Minh Sang; Nguyễn Minh Phương; Nguyễn Linh Trang; Đồng Kim Ngân; Lê Nguyễn Anh Minh; Dương Ngọc Khánh; Bùi Thị Lý
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 .
Tài nguyên của tác giả
Indexing
- Lại Minh Sang sanglm@ftu.edu.vn