ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC SỬ DỤNG MẠNG XÃ HỘI ĐẾN NHẬN THỨC VÀ HÀNH VI PHÒNG CHỐNG DỊCH COVID-19 CỦA NGƯỜI DÂN TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HUẾ
Tập 132 Số 5A (2023), Nghiên cứu
Tập 132 Số 5A (2023)

ẢNH HƯỞNG CỦA VIỆC SỬ DỤNG MẠNG XÃ HỘI ĐẾN NHẬN THỨC VÀ HÀNH VI PHÒNG CHỐNG DỊCH COVID-19 CỦA NGƯỜI DÂN TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HUẾ

Nghiên cứu
https://doi.org/10.26459/hueunijed.v132i5A.7083
Đã xuất bản 2023-04-20
Hồ Thị Thanh Thanh
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Hoàng Trọng Hùng
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
Trần Thị Quỳnh Anh
Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế, 99 Hồ Đắc Di, Huế, Việt Nam
PDF

Từ khóa

Covid-19
preventive behavior
social media usage
risk perception dịch Covid-19
hành vi phòng chống dịch
nhận thức về dịch bệnh
việc sử dụng mạng xã hội

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định ảnh hưởng của việc sử dụng mạng xã hội đến nhận thức và hành vi phòng chống dịch của người dân trên địa bàn thành phố Huế. Mô hình nghiên cứu được xây dựng trên cơ sở nền tảng lý thuyết S-O-R (Stimulus - Organism - Response). Kết quả khảo sát trực tiếp 291 người dân với việc sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Structural Equation Modeling) cho thấy “Việc sử dụng mạng xã hội” ảnh hưởng trực tiếp đến “Sự tin tưởng vào mạng xã hội”, “Nhận thức về nguy hiểm của dịch bệnh”, và “Sự tự tin vào năng lực bản thân”, từ đó tác động đến “Hành vi phòng chống dịch bệnh” của người dân trên địa bàn thành phố Huế. Ngoài ra, “Sự tin tưởng vào mạng xã hội” và “Nhận thức về nguy hiểm của dịch bệnh” cũng ảnh hưởng đến “Sự tự tin vào năng lực bản thân”. Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, một số hàm ý quản trị được đề xuất nhằm nâng cao việc sử dụng mạng xã hội trong thúc đẩy hành vi phòng chống dịch của người dân.

https://doi.org/10.26459/hueunijed.v132i5A.7083
PDF

Tài liệu tham khảo

  1. Website Số liệu thống kê Google: news.google.com/covid19/map.
  2. Boyd, D. M., & Ellison, N. B. (2007), Social network sites: Definition, history and scholarship, Journal of Computer-Mediated Communication.
  3. Nghị định số 97/2008/NĐ-CP của Chính phủ về quản lý, cung cấp, sử dụng dịch vụ Internet và thông tin điện tử trên Internet.
  4. Slovic, P. (1987), Perception of Risk, Science, 236, 280–285.
  5. Qaisar Khalid Mahmood, Sara Rizvi Jafree, Sahifa Mukhtar & Florian Fischer (2021), Social Media Use, Self-Efficacy, Perceived Threat, and Preventive Behavior in Times of Covid-19, Results of a Cross-Sectional Study in Pakistan, Frontiers Journal.
  6. Nathanson, CA. (1977), Sex roles as variables in preventive health behavior, J Community Health. Winter, 3(2), 142–55, doi: 10.1007/BF01674236. PMID: 617634.
  7. Website Cổng thông tin Bộ Y tế Việt Nam về dịch bệnh: covid19.gov.vn.
  8. Mehrabian ,A., and Russell, J. A. (1974), An approach to environmental psychology, MIT Press.
  9. Izogo, E. E., Reza, A., Ogba, I. E., & Oraedu, C. (2017), Determinants of relationship quality and customer loyalty in retail banking: Evidence from Nigeria, African Journal of Economic and Management Studies, 8(2), 186–204.
  10. Lê Thị Kim Tuyết (2019), Ứng dụng mô hình SOR giải thích hành vi mua sắm ngẫu hứng trực tuyến của người tiêu dùng tại Thành phố Đà Nẵng, Tạp chí Công Thương, 14.
  11. Huan Liu (2022), Official social media and its impact on public behavior during the first wave of Covid-19 in China, BMC Public Health.
  12. Chih-Yu Chin, Chang-Pan Liu, Cheng-Lung Wang May (2021), Evolving public behavior and attitudes towards COVID-19 and face masks in Taiwan: A social media study, Plos Journals.
  13. Yi Wu, Fei Shen (2021), Exploring the impacts of media use and media trust on health behaviors during the COVID-19 pandemic in China, SAGE Journals.
  14. Toàn, H. L. Đ. (2020), Nhận thức rủi ro về Covid-19: Khảo sát kinh tế xã hội và truyền thông, Economics Bulletin Magazine.
  15. Huan Liu, Jiliang Tang (2015), Trust in Social Media, Springer Cham, 115 pages.
  16. Witte, K. (1996), Predicting risk behaviors: Development and validation of a diagnostic scale, J. Health Commun, 1, 317–342.
  17. Bandura, A. (1997), Self-Efficacy: The Exercise of Control, New York, NY: Freeman.
  18. Kim, Y., Barber, A. V., Lee, S. (2009), Modeling influenza transmission dynamics with media coverage data of the H1N1 outbreak in Korea, PLoS ONE.
  19. Mummert, A., Weiss, H. (2013), Get the news out loudly and quickly: The influence of the media on limiting emerging infectious disease outbreaks, PloS ONE.
  20. Leonard J. Rosen, Laurence Behrens (1994), The Allyn and Bacon Handbook, Allyn and Bacon, 824 pages.
  21. Shahin, M. A., Hussien, R. M. (2020), Risk perception regarding the COVID-19 outbreak among the general population: A comparative Middle East survey; Middle East Curr. Psychiatry, 27, 1–9.
  22. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J. and Anderson, R. E. (2010), Multivariate data analysis, Prentice Hall. Englewood Cliffs, 734 pages.
  23. Kline, R. B. (2011), Principles and practice of structural equation modeling, The Guilford Press, USA, 427 pages.
  24. Doll, W. J., Xia, W., Torkzadeh, G. (1994), A confirmatory factor analysis of the end-user computing satisfaction instrument, MIS Quarterly, 18(4), 357–369.
  25. Steenkamp, J. & Van Trijp, H. (1991), The use of Lisrel in validating marketing constructs, International Journal of Research in Marketing, 8(4), 283–299.
Creative Commons License

công trình này được cấp phép theo Creative Commons Ghi công-Chia sẻ tương tự 4.0 License International .

Bản quyền (c) 2023 Array