SỐ 243 | Tháng 6/2026
Mô hình chấp nhận ứng dụng chăm sóc sức khỏe di động dựa trên lợi ích - rủi ro: Vai trò điều tiết của kiến thức số
Trịnh Hoàng Nam
Tóm tắt:
Mục tiêu nghiên cứu: Nghiên cứu này tập trung xây dựng mô hình chấp nhận mHealthcare dựa trên lợi ích - rủi ro cũng như vai trò của đặc trưng công nghệ di động và kiến thức số của người tiêu dùng.
Thiết kế nghiên cứu/phương pháp/tiếp cận: Nghiên cứu đề xuất mô hình dựa trên khung lý thuyết SOR-IDT với kiến thức số của người tiêu dùng. Dữ liệu được thu thập từ 279 người dùng điện thoại thông minh tại Thành phố Hồ Chí Minh và phân tích bằng kỹ thuật PLS-SEM.
Kết quả nghiên cứu chính: Kết quả cho thấy hầu hết các giả thuyết đều được ủng hộ, ngoại trừ tác động của tính phức tạp đến lợi ích cảm nhận và vai trò điều tiết của kiến thức số trong mối quan hệ giữa rủi ro cảm nhận và ý định sử dụng.
Giá trị đóng góp mới: Nghiên cứu góp phần làm rõ cách các đặc trưng công nghệ ảnh hưởng đến nhận thức của người dùng, đồng thời chỉ ra kiến thức số có thể làm thay đổi mức độ tác động của lợi ích và rủi ro lên ý định sử dụng mHealthcare
Tài liệu tham khảo:
- Bećirović, S., Polz, E., & Tinkel, I. (2025). A multidimensional study of AI adoption among University students in teacher education programs. Smart Learning Environments, 12(1), 67 doi:10.1186/s40561-025-00422-0.
- Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2022). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (3rd Ed.): Sage.
- Jain, N., & Raman, T. V. (2022). The interplay of perceived risk, perceive benefit and generation cohort in digital finance adoption. EuroMed Journal of Business, 18(3), 359-379 doi:10.1108/emjb-09-2021-0132.
- Jin, X., Yuan, Z., & Zhou, Z. (2023). Understanding the antecedents and effects of mHealth app use in pandemics: a sequential mixed-method investigation. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(1), 834 doi:https://doi.org/10.3390/ijerph20010834.
- Kabakus, A. K., Bahcekapili, E., & Ayaz, A. (2025). The effect of digital literacy on technology acceptance: An evaluation on administrative staff in higher education. Journal of Information Science, 51(4), 930-941 doi:10.1177/01655515231160028.
- Laar, E., Deursen, A. J., Dijk, J. A., & Haan, J. (2017). The relation between 21st-century skills and digital skills: A systematic literature review. Computers in Human Behavior, 72, 577–588 doi:10.1016/j.chb.2017.03.010.
- Lin, W. R., Wang, Y. H., & Hung, Y. M. (2020). Analyzing the factors influencing adoption intention of internet banking: Applying DEMATEL-ANP-SEM approach. PLoS One, 15(2), e0227852 doi:10.1371/journal.pone.0227852.
- Liu, C., Wang, J., Chen, R., & Zhou, W. (2024). Exploring the influence of Chinese online patient trust on telemedicine behavior: insights into perceived risk and behavior intention. Frontiers in Public Health, 12, 1415889
- Liu, K., & Tao, D. (2022). The roles of trust, personalization, loss of privacy, and anthropomorphism in public acceptance of smart healthcare services. Computers in Human Behavior, 127, 107026 doi:10.1016/j.chb.2021.107026.
- Liu, Y., Lu, X., Zhao, G., Li, C., & Shi, J. (2022). Adoption of mobile health services using the unified theory of acceptance and use of technology model: Self-efficacy and privacy concerns. Frontiers in Psychology, 13, 944976
- Mensah, I. K., Mwakapesa, D. S., & Garcia-Cabot, A. (2022). The Impact of Context Awareness and Ubiquity on Mobile Government Service Adoption. Mobile Information Systems, 2022, 1-20 doi:10.1155/2022/5918826.
- Musyaffi, A. M., Adha, M. A., Mukhibad, H., & Oli, M. C. (2024). Improving students' openness to artificial intelligence through risk awareness and digital literacy: Evidence form a developing country. Social Sciences & Humanities Open, 10, 101168
- Nguyen, G. D., & Dao, T. H. T. (2024). Factors influencing continuance intention to use mobile banking: an extended expectation-confirmation model with moderating role of trust. Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-14 doi:https://doi.org/10.1057/s41599-024-02778-z.
- Saadah, K., & Setiawan, D. (2023). Determinants of Fintech adoption: evidence from SMEs in Indonesia. LBS Journal of Management & Research, 22(1), 55-65 doi:10.1108/lbsjmr-11-2022-0076.
- Said, G. R. E. (2022). Factors affecting mHealth technology adoption in developing countries: the case of Egypt. Computers, 12(1), 9
- Shaw, N., Eschenbrenner, B., & Brand, B. M. (2022). Towards a Mobile App Diffusion of Innovations model: A multinational study of mobile wallet adoption. Journal of Retailing and Consumer Services, 64, 102768 doi:10.1016/j.jretconser.2021.102768.
- Shuleska, A., Palamidovska, N., & Prodanova, J. (2022). What drives m-banking clients to continue using m-banking services? Journal of Business Research, 139, 731-739 doi:10.1016/j.jbusres.2021.10.024.
- Tran, L., Cucé, F., Thanh, N., Dila, K. A. S., & Nam, N. H. (2025). A content review of COVID-19-related apps used in Vietnam. The Journal of Infection in Developing Countries, 19(2), 208–220 doi:10.3855/jidc.19329.
- Trinh, H. N. (2025). Factors Affecting the Intention to Use Mobile Healthcare Applications in Vietnam. International Journal of Asian Business and Information Management, 16(1), 1-20 doi:10.4018/IJABIM.397401.
- Trinh, H. N., Tran, H. H., & Vuong, D. H. Q. (2020). Determinants of consumers’ intention to use credit card: a perspective of multifaceted perceived risk. Asian Journal of Economics and Banking, 4(3), 105-120 doi:https://doi.org/10.1108/AJEB-06-2020-0018.
- Wang, E. S. T. (2022). Influences of innovation attributes on value perceptions and usage intentions of mobile payment. Journal of Electronic Commerce Research, 23(1), 45-58
- Yang, M., Mamun, A., & Gao, J. (2024). Predicting m-health acceptance from the perspective of unified theory of acceptance and use of technology. Scientific Reports, 14, 339 doi:10.1038/s41598-023-50436-2.
- Zhang, Y., & Pan, Y. (2025). Exploring Factors Influencing Chinese Consumers’ Acceptance of Autonomous Delivery Vehicle Services. The Journal of Distribution Science, 23(2), 63-75 doi:10.15722/jds.23.02.202502.63.
- Zhu, Y., Zhao, Z., Guo, J., Wang, Y., Zhang, C., Zheng, J., . . . Liu, W. (2023). Understanding Use Intention of mHealth Applications Based on the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT-2) Model in China. International Journal of Environmental Research and Public Health, 20(4), 3139 doi:10.3390/ijerph20043139.
The Benefit-Risk Driven Acceptance Model of Mobile Healthcare Applications: The Moderating Role of Digital Literacy
Abstract:
Purpose: This study focuses on developing an mHealthcare adoption model based on benefits and risks, as well as on the roles of mobile technology characteristics and consumer digital literacy.
Design/methodology/approach: This study proposes a model based on the SOR-IDT theoretical framework with consumer digital literacy. Data were collected from 279 smartphone users in Ho Chi Minh City and analysed using PLS-SEM techniques.
Findings: The results show that most hypotheses are supported, except for the impact of complexity on perceived benefit and the moderating role of digital literacy in the relationship between perceived risk and intention to use.
Originality/value: The research clarifies how technological characteristics influence user perceptions and shows how digital literacy can alter the impact of benefits and risks on the intention to use mHealthcare.