Trải nghiệm của du khách với công nghệ du lịch thông minh tại điểm đến và ý định hành vi của họ: Đề xuất mô hình nghiên cứu

Huynh Diep Tram Anh, Ha Nam Khanh Giao and Hồ Thị Hương Lan

No j4mxs, OSF Preprints from Center for Open Science

Abstract: Công nghệ du lịch thông minh (Smart tourism technology - STT) là một hệ thống thông tin di động sử dụng cơ sở hạ tầng thông tin vật lý trong môi trường du lịch để tạo ra những trải nghiệm khác nhau cho du khách, hiện đang được các nhà nghiên cứu tập trung chú ý, đặc biệt từ sau đại dịch Covid-19. Mục đích của bài viết này là hệ thống các khái niệm và xu hướng nghiên cứu về công nghệ du lịch thông minh được đăng trên các tạp chí uy tín, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu về trải nghiệm của du khách với công nghệ du lịch thông minh tại điểm đến và ý định hành vi của họ. Nghiên cứu này áp dụng phương pháp đánh giá có hệ thống để xác định các nghiên cứu khác nhau được thực hiện từ năm 2015 đến năm 2023 trong cơ sở dữ liệu của Scopus. Kết quả phân tích cho thấy đa số là các nghiên cứu thực nghiệm về công nghệ du lịch thông minh từ Hàn Quốc, Trung Quốc, Mỹ, Ấn độ, Ma cao, Malaysia, Các Tiểu Vương quốc Ả rập thống nhất, Úc, Bangladesh. Bài báo tiếp tục áp dụng phân tích trích dẫn và xác định 37 nghiên cứu có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực nghiên cứu này. Tiếp theo, phân tích theo chủ đề được tiến hành, và mô hình gồm năm yếu tố chính ảnh hưởng đến trải nghiệm công nghệ du lịch thông minh tại điểm đến và ý định hành vi của họ, bao gồm: (1) Thông tin, (2) Khả năng truy cập, (3) Tính tương tác, (4) Tính cá nhân hóa, (5) Tính bảo mật. Từ đó, bài viết cũng đề xuất phương pháp thực hiện và mô hình nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo.

Date: 2024-05-12
New Economics Papers: this item is included in nep-sea
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://osf.io/download/673415f72c4858a9310de341/

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:osf:osfxxx:j4mxs

DOI: 10.31219/osf.io/j4mxs

Access Statistics for this paper

More papers in OSF Preprints from Center for Open Science
Bibliographic data for series maintained by OSF ().