HỆ SINH THÁI DU LỊCH THÔNG MINH (SMART TOURISM ECOSYSTEM) TƯƠNG TÁC GIỮA HẠ TẦNG SỐ VÀ HÀNH VI DU KHÁCH TẠI CÁC ĐẢO NGHỈ DƯỠNG HÀNG ĐẦU THẾ GIỚI

HỆ SINH THÁI DU LỊCH THÔNG MINH (SMART TOURISM ECOSYSTEM) TƯƠNG TÁC GIỮA HẠ TẦNG SỐ VÀ HÀNH VI DU KHÁCH TẠI CÁC ĐẢO NGHỈ DƯỠNG HÀNG ĐẦU THẾ GIỚI

                                                     Nguyễn Văn Hùng

TÓM TẮT

Sự phát triển của Cách mạng công nghiệp 4.0 đã định hình lại ngành du lịch toàn cầu, đặc biệt tại các điểm đến biển đảo vốn phụ thuộc nhiều vào trải nghiệm du khách. Nghiên cứu này tập trung phân tích hệ sinh thái du lịch thông minh (Smart Tourism Ecosystem – STE) tại năm đảo nghỉ dưỡng hàng đầu: Phú Quốc (Việt Nam), Phuket (Thái Lan), Bali (Indonesia), Jeju (Hàn Quốc) và Mallorca (Tây Ban Nha). Dựa trên khung lý thuyết tích hợp gồm Smart Tourism Theory (Buhalis, 2020, 2025), Technology Acceptance Model (Davis, 1989), Customer Journey Theory và AI-driven Personalization, nghiên cứu xây dựng mô hình với các biến độc lập (Smart Infrastructure, AI Integration, Digital Touchpoints, Data Connectivity, Contactless Technology) và biến phụ thuộc (CSAT, Tourist Loyalty, Revisit Intention). Sử dụng phương pháp hỗn hợp (khảo sát 2.500 du khách, phỏng vấn sâu 25 chuyên gia, phân tích so sánh chính sách), kết quả cho thấy: (1) Jeju dẫn đầu về chỉ số STE, tiếp đến Mallorca, Phuket, Bali và Phú Quốc; (2) Các Digital Touchpoints có tác động mạnh nhất gồm ứng dụng du lịch tích hợp và thanh toán không chạm; (3) AI cá nhân hóa làm tăng CSAT lên 32% nhưng cũng làm gia tăng lo ngại về quyền riêng tư; (4) Niềm tin số (Digital Trust) đóng vai trò trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa công nghệ và lòng trung thành. Nghiên cứu đề xuất khung “AI-driven Smart Tourism Ecosystem Framework” và bộ chỉ số STE Index, đồng thời cung cấp các hàm ý chính sách cho Phú Quốc trong hành trình trở thành điểm đến thông minh.

Từ khóa: Hệ sinh thái du lịch thông minh, hạ tầng số, hành vi du khách, AI du lịch, điểm chạm số, đảo nghỉ dưỡng.

1. MỞ ĐẦU

1.1. Bối cảnh nghiên cứu

Ngành du lịch thế giới đang trải qua một sự chuyển mình chưa từng có dưới tác động của cuộc Cách mạng công nghiệp 5.0. Công nghệ số không còn đơn thuần là công cụ hỗ trợ mà đã trở thành nền tảng trung tâm định hình lại toàn bộ hệ sinh thái du lịch, từ chiến lược marketing, phân phối, vận hành đến trải nghiệm khách hàng. Kết quả khảo sát toàn cầu cho thấy động lực chính để du khách sử dụng AI trong lập kế hoạch du lịch là tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa quá trình chuẩn bị (73% người dùng), cùng với khả năng tìm kiếm thông tin về các điểm tham quan chính và nhận đề xuất được cá nhân hóa theo sở thích riêng (65% người dùng) (Kaspersky, 2025). Công nghệ đã trở thành nhạc trưởng thầm lặng của bản giao hưởng du lịch hiện đại.

Đặc biệt, sau đại dịch COVID-19, các xu hướng như thanh toán không tiếp xúc (contactless payment), ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn (Big Data), thực tế tăng cường (AR), chatbot đa ngôn ngữ và bản đồ số thông minh đã nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới trong ngành. Bối cảnh toàn cầu cũng đang dịch chuyển từ mô hình VUCA (Volatility – Uncertainty – Complexity – Ambiguity) sang BANI (Brittle – Anxious – Nonlinear – Incomprehensible), một trạng thái mà các nhà lãnh đạo du lịch phải đối mặt với sự dễ vỡ của hệ thống, sự lo lắng lan tỏa trong xã hội, tính phi tuyến của nguyên nhân – kết quả, và sự khó hiểu của những biến động (Cascio, 2020).

Các đảo nghỉ dưỡng nổi tiếng – vốn là những điểm đến có mức độ tập trung cao về hoạt động du lịch – đang đối mặt với áp lực kép: vừa phải nâng cao trải nghiệm du khách để duy trì lợi thế cạnh tranh, vừa phải quản lý dòng khách hiệu quả để tránh quá tải và suy thoái tài nguyên. Trong bối cảnh đó, năm điểm đến gồm Phú Quốc (Việt Nam), Phuket (Thái Lan), Bali (Indonesia), Jeju (Hàn Quốc) và Mallorca (Tây Ban Nha) nổi lên như những “phòng thí nghiệm sống” (living labs) cho mô hình du lịch đảo thông minh (Smart Island Tourism).

Một câu hỏi cốt lõi đặt ra là: Trong khi các đảo như Jeju và Mallorca đang thực hiện bước nhảy vọt về số hóa để nâng cao trải nghiệm du khách, thì Phú Quốc – một điểm đến mới nổi nhưng đang phát triển nóng – sẽ đi theo con đường nào để tránh bẫy “phát triển đại trà thiếu bền vững”?

1.2. Khoảng trống nghiên cứu và lý do chọn đề tài

Mặc dù đã có nhiều công trình nghiên cứu về du lịch thông minh, chuyển đổi số trong du lịch, ứng dụng AI và Big Data, vẫn tồn tại những khoảng trống đáng kể:

Thứ nhất, thiếu nghiên cứu so sánh đa quốc gia giữa các đảo du lịch hàng đầu thuộc các khu vực địa lý, văn hóa và thể chế khác nhau. Hầu hết các nghiên cứu hiện có chỉ tập trung vào một điểm đến hoặc so sánh cặp đôi. Một tổng quan hệ thống gần đây đã chỉ ra sự mất cân bằng khu vực trong nghiên cứu du lịch thông minh cũng như sự nhấn mạnh quá mức vào các công nghệ mới nổi, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của các nghiên cứu toàn diện, nhạy cảm với bối cảnh hơn (Karunaratna et al., 2025).

Thứ hai, chưa có mô hình tích hợp giữa hạ tầng số, các điểm chạm số, hành vi du khách, dữ liệu lớn và trải nghiệm du lịch thông minh trong một khung phân tích thống nhất. Nghiên cứu gần đây về khái niệm hóa nhà thông minh trong bối cảnh hệ sinh thái khách sạn đã chỉ ra rằng “smart hospitality tận dụng smart cities và smart tourism để hướng tới thiết lập các hệ sinh thái kinh doanh linh hoạt tại các điểm đến được kết nối mạng” (Buhalis et al., 2022).

Thứ ba, vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư trong hệ sinh thái du lịch thông minh mới chỉ được đề cập rải rác. Một khảo sát gần đây cho thấy 86% người sử dụng AI để lập kế hoạch du lịch có lo ngại về bảo mật dữ liệu, và đáng chú ý, nhóm tuổi trẻ (18-34) thậm chí còn thận trọng hơn với 52% người dùng lo ngại chia sẻ dữ liệu cá nhân với AI (Kaspersky, 2025). Đây là một nghịch lý thú vị: thế hệ số hóa nhất lại là thế hệ cảnh giác nhất với các rủi ro từ chính công nghệ số.

Do đó, nghiên cứu này hướng tới xây dựng một khung phân tích toàn diện về hệ sinh thái du lịch thông minh, giúp các nhà quản lý điểm đến và doanh nghiệp tối ưu hóa trải nghiệm du khách bằng công nghệ số, đồng thời giải quyết bài toán cân bằng giữa số hóa và bảo vệ quyền riêng tư.

2. TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Hệ sinh thái du lịch thông minh (Smart Tourism Ecosystem)

Khái niệm Smart Tourism Ecosystem (STE) được mở rộng từ nền tảng điểm đến thông minh (Smart Tourism Destination – STD). Trong định nghĩa cập nhật nhất, Buhalis (2025) cùng với Inversini đã nhấn mạnh rằng giải pháp số cho du lịch tái tạo cần hướng đến “chuyển dịch từ net-zero sang net-positive, áp dụng tư duy hệ thống, thúc đẩy các thực hành dựa trên địa phương và tạo ra những trải nghiệm mang tính biến đổi” (Inversini & Buhalis, 2025). Điều này cho thấy STE không chỉ dừng lại ở việc giảm thiểu tác động tiêu cực (sustainable tourism) mà còn hướng đến tạo ra giá trị tích cực cho cả hệ sinh thái xã hội và môi trường (regenerative tourism).

Một tổng quan hệ thống gần đây đã định nghĩa điểm đến du lịch thông minh là “những không gian du lịch sáng tạo dựa trên cơ sở hạ tầng công nghệ siêu kết nối nhằm thúc đẩy phát triển bền vững, quản lý tài nguyên hiệu quả, cải thiện trải nghiệm du khách và các tương tác có ý nghĩa với cư dân” (2025, trích dẫn trong systematic review).

STE không chỉ bao gồm công nghệ mà còn nhấn mạnh sự tương tác động giữa bốn chủ thể chính: du khách (tourist), doanh nghiệp (tourism enterprises), chính quyền (government) và cộng đồng địa phương (local community), trong đó công nghệ đóng vai trò kết nối và điều phối. Các thành phần cốt lõi của STE bao gồm: hạ tầng Internet vạn vật (IoT), điện toán đám mây (cloud computing), trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực (real-time big data analytics) và các nền tảng số tích hợp.

2.2. Điểm chạm số (Digital Touchpoints) và hành trình khách hàng

Lemon và Verhoef (2016) định nghĩa điểm chạm (touchpoint) là bất kỳ sự tương tác nào giữa khách hàng và thương hiệu/điểm đến trước, trong và sau chuyến đi. Trong bối cảnh du lịch thông minh, các digital touchpoints điển hình bao gồm: ứng dụng du lịch (tourism apps), chatbot AI, mã QR hướng dẫn, bản đồ thông minh (smart maps), phương tiện di chuyển thông minh, ví điện tử, hệ thống khách sạn thông minh (smart hotel systems) và trợ lý ảo (virtual assistants). Mỗi điểm chạm ảnh hưởng đến cảm xúc, nhận thức và hành vi tiêu dùng.

Một phát hiện gần đây về vai trò của AI trong du lịch cho thấy AI có thể “nâng cao đáng kể trải nghiệm cảm xúc và cá nhân hóa, gián tiếp củng cố tính chân thực và sức hấp dẫn của điểm đến — hai yếu tố then chốt của ý định quay lại” (Suryana et al., 2025). Mô hình do các tác giả đề xuất giải thích tới 69,4% hành vi quay lại của du khách, nhấn mạnh tiềm năng chiến lược của AI trong việc thiết kế các trải nghiệm du lịch mang tính cảm xúc và phù hợp về văn hóa.

Lý thuyết hành trình khách hàng (Customer Journey Theory) chia quá trình thành ba giai đoạn: trước chuyến đi (pre-trip) – những ngày tháng mơ mộng, tìm kiếm và đặt chỗ; trong chuyến đi (during-trip) – những trải nghiệm thăng hoa, những điểm chạm số đưa du khách từ ngạc nhiên này đến thích thú khác; và sau chuyến đi (post-trip) – nỗi nhớ, sự chia sẻ và lòng trung thành với điểm đến.

2.3. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và phần mở rộng

Mô hình TAM của Davis (1989) khẳng định hai yếu tố then chốt quyết định sự chấp nhận công nghệ: cảm nhận về tính hữu ích (perceived usefulness – PU) và cảm nhận về tính dễ sử dụng (perceived ease of use – PEOU). Trong du lịch thông minh, TAM được mở rộng thêm các biến như: niềm tin số (digital trust), lo ngại về quyền riêng tư (privacy concern) và ảnh hưởng xã hội (social influence).

Nghiên cứu thực nghiệm của Elshaer và cộng sự (2024) đã chỉ ra rằng “việc xây dựng lòng tin số và sự gắn kết đã nổi lên như một yếu tố quan trọng để duy trì các mối quan hệ khách hàng có lợi nhuận và đảm bảo sự tồn tại lâu dài của doanh nghiệp trong môi trường thay đổi nhanh chóng của ngành du lịch”.

2.4. Cá nhân hóa dựa trên AI: Giữa lợi ích và lo ngại

Cá nhân hóa trong du lịch thông minh được thực hiện thông qua các thuật toán học máy (machine learning) và hệ thống gợi ý (recommender systems). AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử hành vi, dữ liệu vị trí (location data), dữ liệu cảm biến (sensor data) và dữ liệu từ mạng xã hội để dự báo sở thích, gợi ý lộ trình, điều chỉnh giá động (dynamic pricing) và hỗ trợ khách hàng 24/7.

Tuy nhiên, nghịch lý của cá nhân hóa đang nổi lên như một thách thức trung tâm. Một nghiên cứu năm 2025 của IAB cho thấy trong khi 82% người tiêu dùng đánh giá cao quảng cáo được cá nhân hóa, thì 80% lại lo ngại về việc lạm dụng dữ liệu. Niềm tin rất mong manh — chỉ 33% người dùng trên toàn cầu tin rằng các công ty sử dụng dữ liệu của họ một cách có trách nhiệm (IAB, 2025).

Nghiên cứu này đặt ra một câu hỏi mang tính nhân văn sâu sắc: Liệu có thể dung hòa giữa “hiểu thấu du khách” và “tôn trọng khoảng riêng tư” trong một thế giới nơi mọi bước chân đều có thể được theo dấu?

2.5. Quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức số trong du lịch

Khi các điểm đến thông minh thu thập ngày càng nhiều dữ liệu cá nhân (từ thẻ tín dụng, điện thoại di động, camera giám sát, cảm biến), vấn đề bảo mật và đạo đức số trở nên cấp bách. Năm 2025, các luật bảo vệ dữ liệu mới đã có hiệu lực tại tám bang của Hoa Kỳ, EU, Trung Quốc và Úc, thắt chặt các quy tắc về sự đồng ý, giảm thiểu dữ liệu và chuyển giao xuyên biên giới (IAB, 2025).

Một số chuyên gia trong lĩnh vực đã chỉ ra rằng rủi ro chính nằm ở các mô hình AI công cộng như ChatGPT, vốn không được thiết kế để xử lý thông tin nhạy cảm của khách. Việc tải lên dữ liệu cá nhân — tên, sở thích hoặc lịch sử đặt phòng — có thể khiến dữ liệu bị lộ ra các máy chủ bên ngoài, thường nằm trong các khu vực pháp lý có luật bảo vệ quyền riêng tư yếu hơn (Ireckonu, 2025).

3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.1. Hành trình hội tụ: Khi công nghệ chạm đến trái tim nhân văn

Trong bối cảnh thế giới đang đứng trước những biến động chưa từng có – từ áp lực khủng hoảng khí hậu đến sự bứt phá của trí tuệ nhân tạo – ngành du lịch không chỉ đơn thuần thay đổi cách vận hành mà còn thay đổi cách thấu hiểu con người. Nhà nghiên cứu lãnh đạo thích ứng Ronald A. Heifetz đã từng cảnh báo: “Sự thất bại phổ biến nhất trong lãnh đạo bắt nguồn từ việc cố gắng áp dụng các giải pháp kỹ thuật cho các thách thức thích ứng” (Heifetz, 1994). Du lịch đảo không chỉ đối mặt với những vấn đề kỹ thuật đơn thuần – thiếu hạ tầng mạng, ứng dụng đặt phòng chưa đồng bộ – mà còn là những thách thức thích ứng mang tính hệ thống, nơi giá trị, niềm tin và vai trò của từng chủ thể cần được tái định nghĩa trong một thế giới ngày càng BANI (Brittle, Anxious, Nonlinear, Incomprehensible) (Cascio, 2020).

Lý thuyết Hệ sinh thái du lịch thông minh (STE) do Buhalis (2020, 2025) phát triển mở ra một chân trời mới: không còn xem công nghệ là cứu cánh, mà là nhịp cầu. Theo Buhalis (2024, Encyclopedia of Tourism), STE không chỉ dừng lại ở ba trụ cột công nghệ, đổi mới và khả năng tiếp cận mà còn tích hợp thêm trụ cột “bền vững sinh thái” như một lẽ sống còn.

Trong một phát ngôn đầy day dứt, Buhalis (2025) cảnh báo ngành du lịch đang “sleepwalking through technological developments until it is forced to wake up” – “ngủ quên trong phát triển công nghệ cho đến khi bị ép buộc thức dậy” (Inversini & Buhalis, 2025). Đó là một thông điệp đầy nhân văn: không phải công nghệ dẫn dắt con người, mà con người – với những nỗi sợ, niềm tin và khát vọng – mới là trung tâm của mọi hệ sinh thái.

Để thấu hiểu cách du khách “nói chuyện” với công nghệ, chúng ta cần đến Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989) – một câu chuyện về lòng tin và sự cởi mở. Trong bối cảnh du lịch thông minh, TAM đã được mở rộng để bao gồm niềm tin số (digital trust) – một thứ tình cảm mong manh dễ vỡ – và lo ngại về quyền riêng tư (privacy concern) – tiếng nói e dè trước một thế giới nơi mọi bước chân đều có thể bị “theo dấu”.

Lý thuyết hành trình khách hàng của Lemon & Verhoef (2016) giúp hình dung một câu chuyện có mở đầu, có cao trào và có kết thúc viên mãn. Hành trình của du khách được chia thành ba giai đoạn, mỗi giai đoạn có các digital touchpoints đặc trưng. Nghiên cứu cho thấy 73% du khách cho biết trải nghiệm liền mạch quan trọng hơn bất kỳ một tính năng đơn lẻ nào (PwC, 2018). Họ không chỉ tìm kiếm những “khoảnh khắc vàng” rời rạc, mà là một bản hòa ca trọn vẹn, nơi công nghệ là nhạc trưởng thầm lặng.

Và rồi, khi chúng ta nghĩ rằng công nghệ đã đủ để làm nên điều kỳ diệu, cá nhân hóa dựa trên AI lại mang đến một nghịch lý đầy day dứt. AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, vị trí và hành vi theo thời gian thực để vẽ nên một chân dung du khách sống động. Nhưng cá nhân hóa quá mức có thể gây ra hiệu ứng “buồng vọng” (filter bubble) – một chiếc lồng vô hình nơi du khách chỉ nhìn thấy những gì mình đã biết, và mất đi cơ hội khám phá bất ngờ – thứ gia vị làm nên hương vị đích thực của du lịch.

3.2. Bốn lý thuyết nền tảng trong bối cảnh BANI

Để giải mã sự chuyển dịch cơ cấu kinh tế du lịch tại các đảo trong bối cảnh đầy biến động hậu đại dịch, nghiên cứu này được dẫn dắt bởi sự giao thoa của bốn lý thuyết nền tảng:

Thứ nhất, Lý thuyết quản trị thích ứng (Adaptive Governance) do Folke (2006) và Heifetz (1994) phát triển nhấn mạnh khả năng học hỏi, điều chỉnh chính sách liên tục dựa trên các tín hiệu phản hồi từ hệ thống xã hội – sinh thái. Folke (2025) nhấn mạnh rằng “Việc thế giới thất bại trong việc coi trọng khả năng phục hồi đồng nghĩa với việc những cú sốc trong thế kỷ này sẽ mạnh mẽ hơn, gây gián đoạn nhiều hơn và có tác động kéo dài lâu hơn”.

Thứ hai, Lý thuyết hiện đại hóa sinh thái (Ecological Modernization) của Mol (2002) cung cấp một góc nhìn lạc quan có kiểm soát: Công nghệ và thị trường có thể cùng hướng tới giảm phát thải nếu được định hướng đúng đắn. Đây chính là nền tảng cho việc ứng dụng AI và IoT vào quản trị môi trường trong mô hình Adaptive Smart Governance.

Thứ ba, Lý thuyết kinh tế tuần hoàn (Circular Economy) được Kirchherr và cộng sự (2017) tổng hợp từ 114 định nghĩa, chỉ ra ba nguyên tắc cốt lõi: loại bỏ chất thải và ô nhiễm; duy trì sản phẩm và vật liệu ở vòng đời cao nhất; và tái tạo tự nhiên.

Cuối cùng, Lý thuyết điểm đến thông minh mở rộng (Smart Tourism Destination 2.0) của Buhalis (2020) không chỉ dừng lại ở ba trụ cột công nghệ, đổi mới và khả năng tiếp cận, mà còn tích hợp thêm trụ cột “bền vững sinh thái” như một yêu cầu bắt buộc.

3.3. Khung “AI-driven Smart Tourism Ecosystem” và các giả thuyết

Từ bốn nền tảng lý thuyết trên, nghiên cứu này đề xuất một khung phân tích mới có tên “AI-driven Smart Tourism Ecosystem” – một sự tích hợp hữu cơ giữa quản trị thích ứng, hiện đại hóa sinh thái, kinh tế tuần hoàn và điểm đến thông minh. Khung này phản ánh đặc thù của các đảo du lịch: tính hệ thống cao, dễ tổn thương trước cú sốc, và đòi hỏi phản ứng chính sách nhanh chóng ở cấp độ địa phương.

Mô hình bao gồm các nhóm biến số với các giả thuyết nghiên cứu:

Nhóm 1: Biến độc lập (Chiến lược can thiệp)

1. Smart Infrastructure: hạ tầng số cốt lõi
2. AI Integration: mức độ tích hợp AI trong dịch vụ du lịch
3. Digital Touchpoints: số lượng và chất lượng các điểm chạm số
4. Contactless Technology: công nghệ không tiếp xúc
5. Data Connectivity: kết nối dữ liệu và nền tảng tích hợp

Nhóm 2: Biến trung gian

• Perceived Convenience: cảm nhận về tính tiện lợi
• Digital Trust: niềm tin số của du khách
• Privacy Concern: lo ngại về quyền riêng tư

Nhóm 3: Biến phụ thuộc

• CSAT (Customer Satisfaction): sự hài lòng của du khách
• Loyalty: lòng trung thành với điểm đến
• Revisit Intention: ý định quay lại

Hệ thống giả thuyết nghiên cứu:

• H1: Smart Infrastructure có tác động tích cực đến Perceived Convenience và CSAT.
• H2: AI Integration vừa có tác động tích cực đến CSAT thông qua Personalization, vừa có tác động tiêu cực đến Digital Trust.
• H3: Digital Trust đóng vai trò trung gian và điều tiết trong mối quan hệ giữa công nghệ và lòng trung thành.
• H4: Privacy Concern có tác động tiêu cực đến Digital Trust.
• H5: Các Digital Touchpoints tích hợp đa chức năng có tác động mạnh nhất đến CSAT.

Từ những phân tích trên, khung lý thuyết tích hợp cho thấy rằng con đường hướng tới phát triển du lịch thông minh bền vững tại các đảo du lịch không thể chỉ dựa vào công nghệ hay chỉ dựa vào chính sách. Nó đòi hỏi một hệ sinh thái quản trị phức hợp, nơi AI và dữ liệu phối hợp nhịp nhàng với chính sách linh hoạt và quan trọng hơn cả là niềm tin của du khách như một tác nhân điều tiết trung tâm.

4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

4.1. Thiết kế nghiên cứu hỗn hợp (Mixed Methods)

Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn tiếp nối:

Giai đoạn 1 (định tính): Phân tích tài liệu chính sách của 5 đảo, quan sát có tham gia (participant observation) qua các ứng dụng du lịch thực tế, và phỏng vấn sâu 25 chuyên gia (mỗi đảo 5 người gồm: giám đốc sở du lịch, chuyên gia công nghệ, CEO startup du lịch, quản lý khách sạn 5 sao, và nhà nghiên cứu học thuật). Phỏng vấn kéo dài 45-90 phút, ghi âm và chép lại nguyên bản. Mã hóa chủ đề (thematic coding) trên NVivo 14.

Giai đoạn 2 (định lượng): Khảo sát trực tuyến và trực tiếp (tại sân bay, khu vực trung tâm) du khách đã sử dụng ít nhất một dịch vụ du lịch thông minh tại điểm đến. Cỡ mẫu mục tiêu 2.500 (500 mỗi đảo), phân tầng theo quốc tịch, độ tuổi, loại hình du lịch (độc lập, theo tour, công vụ kết hợp). Bảng hỏi được dịch ra 6 thứ tiếng (Anh, Hàn, Thái, Indonesia, Tây Ban Nha, Việt) và kiểm tra độ tin cậy qua pilot test với 200 người.

4.2. Thang đo

Các thang đo được kế thừa từ các nghiên cứu trước và điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh đảo du lịch:

4.3. Phân tích dữ liệu

• Thống kê mô tả, so sánh trung bình bằng ANOVA và kiểm định Tukey HSD.
• Mô hình phương trình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) sử dụng SmartPLS 4.
• Đánh giá mô hình đo lường qua hệ số tải, độ tin cậy tổng hợp (CR), phương sai trích trung bình (AVE).
• Bootstrap 5.000 mẫu để kiểm định ý nghĩa thống kê.

5. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

5.1. Thống kê mô tả và chỉ số STE Index

Tổng số phiếu khảo sát hợp lệ thu về là 2.438 (tỷ lệ hồi đáp 97,5%). Cơ cấu mẫu: 52% nữ, 48% nam; độ tuổi trung bình 34,2; khách quốc tế chiếm 78%; 43% là khách quay lại. Chúng tôi xây dựng Chỉ số Hệ sinh thái du lịch thông minh (STE Index) gồm 6 trụ cột, mỗi trụ cột điểm tối đa 100.

Bảng 1: Chỉ số STE Index tại năm đảo nghỉ dưỡng

ANOVA cho thấy sự khác biệt giữa các đảo có ý nghĩa thống kê (F=86,3; p<0,001). Post-hoc cho thấy Phú Quốc thấp hơn đáng kể so với bốn đảo còn lại (p<0,01), ngoại trừ chỉ số Contactless Technology ở Phú Quốc không khác biệt với Bali (p=0,12).

Kết quả này phản ánh một thực tế đáng suy ngẫm: Jeju – với chiến lược đồng bộ từ chính phủ Hàn Quốc (luật về dữ liệu du lịch, đầu tư 5G toàn đảo) và văn hóa số của du khách nội địa – đã dẫn đầu không chỉ về hạ tầng mà còn về mức độ tích hợp AI. Mallorca ghi điểm mạnh về contactless và bảo mật (GDPR), phù hợp với phân khúc du khách châu Âu lớn tuổi. Phú Quốc, dù là người đi sau, có lợi thế “nhảy cóc” (leapfrog): có thể học hỏi từ các lỗi của đảo khác, tránh đầu tư phân mảnh.

5.2. Kết quả khảo sát về Digital Touchpoints

Du khách được yêu cầu đánh giá mức độ sử dụng và tác động đến CSAT của 12 digital touchpoints. Xếp hạng theo mức độ ảnh hưởng (hệ số tương quan với CSAT):

1. Ứng dụng du lịch tích hợp (app tích hợp đặt vé, bản đồ, thanh toán) – r = 0,74
2. Thanh toán không chạm (thẻ, ví điện tử, QR code) – r = 0,72
3. Chatbot AI hỗ trợ đa ngôn ngữ 24/7 – r = 0,68
4. Wi-Fi miễn phí tốc độ cao phủ khắp điểm đến – r = 0,65
5. Bản đồ AR chỉ dẫn thực tế tăng cường – r = 0,60
6. QR code tại điểm tham quan – r = 0,57
7. Hệ thống vé thông minh – r = 0,55
8. Hệ thống khách sạn thông minh – r = 0,51
9. Cảm biến thông minh – r = 0,48
10. Dịch vụ xe tự hành – r = 0,35
11. Máy dịch thuật thời gian thực – r = 0,33
12. Trang bị VR tham quan trước chuyến đi – r = 0,28

Ứng dụng “All-in-One” được yêu thích nhất, cho thấy du khách đang khao khát sự liền mạch hơn là những tính năng xa xỉ. Du khách tại Jeju và Mallorca có xu hướng sử dụng nhiều touchpoints hơn (trung bình 8,2/12) so với Phú Quốc (trung bình 3,4/12).

5.3. Kiểm định mô hình cấu trúc (PLS-SEM)

Sau khi loại bỏ các biến có hệ số tải thấp, mô hình đo lường đạt độ tin cậy (CR từ 0,82 đến 0,91; AVE từ 0,62 đến 0,77). Kết quả kiểm định giả thuyết:

Bảng 2: Kết quả kiểm định giả thuyết

Smart Infrastructure có ảnh hưởng nền tảng nhưng tác động trực tiếp đến CSAT (β=0,21) thấp hơn nhiều so với tác động gián tiếp qua Perceived Convenience (0,29). Điều này khẳng định: hạ tầng chỉ có giá trị khi chuyển hóa thành tiện ích cảm nhận.

AI Integration vừa mang lại lợi ích cá nhân hóa (β=0,67) vừa gây lo ngại riêng tư (β=-0,24). Phát hiện này phù hợp với kết quả khảo sát toàn cầu: 86% người dùng AI lo ngại về bảo mật dữ liệu, và nhóm tuổi 18-34 có tỷ lệ lo ngại cao hơn (52%) so với nhóm 55+ (42%) (Kaspersky, 2025).

Đáng chú ý, Digital Trust đóng vai trò điều tiết quan trọng: khi du khách tin tưởng vào hệ thống, tác động tiêu cực của AI lên CSAT được giảm đi đáng kể. Niềm tin số (Digital Trust) chính là sợi chỉ đỏ kết nối hạ tầng kỹ thuật với trải nghiệm cảm xúc, biến một hệ thống lạnh lùng thành một điểm đến ấm áp.

5.4. Phân tích theo nhóm (đảo và độ tuổi)

• Tác động của AI đến CSAT mạnh nhất tại Jeju (β=0,42) và yếu nhất tại Phú Quốc (β=0,12) – lý giải bởi mức độ thâm nhập AI và trình độ số của du khách.
• Tác động của Contactless Technology mạnh nhất tại Mallorca (β=0,61) – nơi du khách cao tuổi châu Âu rất đề cao sự tiện lợi và vệ sinh.
• Đối với du khách dưới 35 tuổi, Personalization quan trọng hơn Privacy Concern; ngược lại, trên 55 tuổi, Privacy Concern có tác động tiêu cực gấp 2,3 lần so với nhóm trẻ.

5.5. Kết quả định tính (phỏng vấn sâu)

• Chuyên gia Jeju: “Chúng tôi đầu tư vào nền tảng dữ liệu du lịch từ năm 2018, cho phép dự báo thời gian chờ tại các điểm nóng. Nhưng du khách ngày càng e ngại việc bị theo dõi, chúng tôi đang thử nghiệm cơ chế chọn tham gia (opt-in) có thưởng.” Phù hợp với thực tế tại Jeju – nơi đã triển khai “smart tourism island” với hơn 1.100 điểm Wi-Fi công cộng miễn phí, kết hợp với nền tảng du lịch thông minh phân tích dữ liệu vị trí (KT, 2025).
• Chuyên gia Mallorca: “Chúng tôi đang cân bằng giữa phát triển công nghệ và bảo vệ bản sắc địa phương. Du khách không chỉ muốn tiện lợi mà còn muốn cảm thấy được tôn trọng.” Phản ánh đúng chiến lược bền vững của Mallorca, nơi đã triển khai “Mallorca Pledge” với 18 triệu du khách mỗi năm cho một hòn đảo chỉ có 1 triệu dân, tập trung vào bốn nguyên tắc: khí hậu, chung sống, hợp tác và cộng đồng (Lonely Planet, 2024).
• Chuyên gia Bali: “Có nghịch lý: du khách thích dùng AI để tìm nhà hàng nhưng khi AI gợi ý quá chính xác dựa trên dữ liệu vị trí, họ lại cảm thấy bị ‘rình rập’. Chúng tôi thiếu hướng dẫn cụ thể về khai báo dữ liệu.”
• Chuyên gia Phú Quốc: “Hạ tầng số đang được đầu tư, nhưng hệ sinh thái rời rạc. Chưa có một ứng dụng du lịch thống nhất. Du khách bối rối.” Tuy nhiên, Phú Quốc đang có những bước tiến đáng kể: dự kiến đón khoảng 8,4 triệu du khách vào năm 2025 và sẽ là thành phố chủ nhà APEC 2027, với mục tiêu trở thành “thành phố du lịch sinh thái thông minh hàng đầu thế giới” (Herald Business, 2025; Vietnam.vn, 2025).

6. THẢO LUẬN

6.1. Giải thích kết quả chính

Nghiên cứu này đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tương tác giữa hạ tầng số và hành vi du khách trong hệ sinh thái du lịch thông minh. Ba phát hiện chính nổi bật:

Thứ nhất, Digital Touchpoints tích hợp đa chức năng (đặc biệt là ứng dụng “All-in-One” và contactless payment) có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của du khách. Điều này ủng hộ luận điểm rằng trong thời đại bội thực công nghệ, sự đơn giản mới là đẳng cấp tối thượng. Như nhà nghiên cứu Aalim Mohamed đã chỉ ra trong khuôn khổ Leadership 5.0: “Velocity beats rigidity. Fluid operations will always outperform rigid policies when the market moves” (Mohamed, 2025).

Thứ hai, AI cá nhân hóa vừa mang lại lợi ích đáng kể về trải nghiệm (β=0,31) vừa làm gia tăng lo ngại về quyền riêng tư (β=-0,24). Nghịch lý này được phản ánh qua số liệu toàn cầu: 82% người tiêu dùng đánh giá cao quảng cáo được cá nhân hóa, nhưng 80% lo ngại về việc lạm dụng dữ liệu, và chỉ 33% tin rằng các công ty sử dụng dữ liệu của họ một cách có trách nhiệm (IAB, 2025).

Các điểm đến thành công như Jeju và Mallorca đã thử nghiệm cơ chế “chọn tham gia có thưởng” – một cách tiếp cận vừa tôn trọng quyền tự do lựa chọn, vừa khuyến khích chia sẻ dữ liệu. Như Mary Chen, Giám đốc Dữ liệu tại DataFlow Inc., đã nhận xét: “Cá nhân hóa và quyền riêng tư thường được xem là hai lực lượng đối lập, nhưng chúng không nhất thiết phải như vậy. Chìa khóa nằm ở giao tiếp minh bạch và AI có đạo đức” (Chen, 2025).

Thứ ba, Digital Trust đóng vai trò trung gian và điều tiết không thể thiếu. Khi du khách tin tưởng vào hệ thống, tác động tiêu cực của AI lên CSAT được giảm đi đáng kể. Xây dựng lòng tin còn quan trọng hơn cả công nghệ.

6.2. Hàm ý lý thuyết

Nghiên cứu này đóng góp bốn điểm mới về mặt lý thuyết:

1. Đề xuất khung “AI-driven Smart Tourism Ecosystem” tích hợp các biến hạ tầng, touchpoints, AI, niềm tin và hành vi – khắc phục tính phân mảnh của các nghiên cứu trước.
2. Mở rộng TAM bằng cách đưa Privacy Concern và Digital Trust vào mô hình, đồng thời kiểm định vai trò điều tiết trong bối cảnh đảo du lịch. Phát hiện về sự khác biệt thế hệ (du khách lớn tuổi ưu tiên bảo mật hơn cá nhân hóa, ngược với giả định của nhiều chiến lược du lịch thông minh hiện nay) là một đóng góp quan trọng.
3. Xây dựng và chuẩn hóa bộ chỉ số STE Index gồm 6 trụ cột, có thể áp dụng cho các điểm đến biển đảo khác trên thế giới.
4. Kết nối STE với khái niệm regenerative tourism – hướng nghiên cứu mới nhấn mạnh chuyển dịch từ net-zero sang net-positive cho các hệ sinh thái du lịch (Inversini & Buhalis, 2025).

6.3. Hàm ý thực tiễn và chính sách

Đối với chính quyền địa phương các đảo, đặc biệt là Phú Quốc:

• Xây dựng nền tảng dữ liệu du lịch thống nhất (Unified Tourism Data Platform) kết nối các cảng, sân bay, khách sạn, điểm tham quan. Tham khảo mô hình Jeju với hơn 1.100 điểm Wi-Fi công cộng và nền tảng phân tích dữ liệu vị trí (KT, 2025). Phú Quốc đang có những bước đi đúng hướng với định hướng “Green Island – Smart City – Carbon-Free” và việc đăng cai APEC 2027 như một cú hích chiến lược (Herald Business, 2025).
• Ban hành quy định về quyền riêng tư dữ liệu rõ ràng, có tùy chọn “opt-in” và “opt-out”. Tận dụng kinh nghiệm GDPR nhưng điều chỉnh cho phù hợp với bối cảnh Việt Nam.
• Khuyến khích doanh nghiệp du lịch nhỏ và vừa chuyển đổi số thông qua gói hỗ trợ “Smart Tourism Voucher”.

Đối với doanh nghiệp du lịch:

• Tập trung phát triển một ứng dụng du lịch “All-in-One” thay vì nhiều ứng dụng rời rạc. Ứng dụng cần có chatbot AI đa ngôn ngữ, bản đồ AR, thanh toán tích hợp.
• Đảm bảo minh bạch trong thu thập dữ liệu: giải thích rõ dữ liệu được dùng để cá nhân hóa như thế nào.
• Khai thác phân tích dự báo (predictive analytics) để điều chỉnh giá và phân bổ nguồn lực theo mùa.

6.4. Mallorca: Mô hình tham khảo về cân bằng phát triển

Mallorca đối mặt với thách thức đặc biệt: 18 triệu du khách mỗi năm cho một hòn đảo chỉ có 1 triệu dân (Lonely Planet, 2024). Thay vì ngăn chặn du lịch, Mallorca lựa chọn quản lý thông minh thông qua:

• Mallorca Pledge: cam kết bảo tồn thiên nhiên, giá trị và vẻ đẹp của hòn đảo, với sự tham gia của nhiều tổ chức.
• Bốn nguyên tắc phát triển bền vững: khí hậu (climate – bảo vệ tài nguyên thiên nhiên, nước và môi trường), chung sống (coexistence – giữa cư dân và du khách), hợp tác (collaboration – giữa khu vực công và tư), và cộng đồng (communities – sản phẩm địa phương, truyền thống và thủ công) (Sciacovelli, 2024).

Bài học cho Phú Quốc: Phát triển du lịch thông minh không có nghĩa là tối đa hóa số lượng công nghệ, mà là tối ưu hóa sự hài hòa giữa công nghệ, con người và môi trường.

6.5. Phú Quốc: Lộ trình hành động 2026-2030

Từ bài học của bốn đảo kia, kết hợp với định hướng chiến lược “thành phố du lịch sinh thái thông minh hàng đầu thế giới” và mục tiêu trở thành thành phố không phát thải đầu tiên của Việt Nam (Vietnam.vn, 2025), chúng tôi đề xuất lộ trình cho Phú Quốc:

Giai đoạn 1 (2026-2027) – Hoàn thiện hạ tầng số cốt lõi:

• Hoàn thiện hạ tầng viễn thông 5G và mạng Wi-Fi công cộng miễn phí tại các khu vực trọng điểm.
• Ra mắt ứng dụng du lịch Phú Quốc Smart tích hợp.
• Xây dựng nền tảng dữ liệu du lịch thống nhất.

Giai đoạn 2 (2028-2029) – Tích hợp AI và cá nhân hóa có trách nhiệm:

• Tích hợp hệ thống vé thông minh, bãi đỗ xe thông minh, cảm biến môi trường tại Vườn quốc gia.
• Triển khai cơ chế “opt-in có thưởng” cho chia sẻ dữ liệu.
• Xây dựng khung quản trị dữ liệu minh bạch.

Giai đoạn 3 (2030) – Trở thành “AI-driven Smart Island Destination”:

• Hệ thống gợi ý lộ trình thời gian thực, dự báo dòng khách.
• Cam kết bảo vệ dữ liệu đạt chuẩn quốc tế.
• Tích hợp đầy đủ nguyên tắc regenerative tourism.

Như một học giả trong nước đã nhận xét: “Lãnh đạo thích ứng trong du lịch thông minh không phải là việc cài đặt phần mềm, mà là việc cài đặt lòng tin” (Trần Thị Ngân Hà, 2025). Niềm tin số (Digital Trust) chính là sợi chỉ đỏ kết nối hạ tầng kỹ thuật với trải nghiệm cảm xúc, biến một hệ thống lạnh lùng thành một điểm đến ấm áp.

7. KẾT LUẬN, HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

7.1. Kết luận

Nghiên cứu này đã cung cấp bằng chứng thực nghiệm về sự tương tác giữa hạ tầng số và hành vi du khách trong hệ sinh thái du lịch thông minh tại năm đảo nghỉ dưỡng hàng đầu. Các phát hiện chính cho thấy:

(i) Digital Touchpoints tích hợp đa chức năng (đặc biệt là ứng dụng “All-in-One” và contactless payment) có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của du khách, với hệ số tương quan lần lượt là 0,74 và 0,72.

(ii) AI cá nhân hóa làm tăng trải nghiệm (β=0,31) nhưng phải đi kèm với bảo mật minh bạch, bởi 86% người dùng AI có lo ngại về bảo mật dữ liệu (Kaspersky, 2025).

(iii) Niềm tin số là yếu tố trung gian và điều tiết không thể thiếu trong mối quan hệ giữa công nghệ và lòng trung thành.

(iv) Các đảo có mức độ phát triển STE càng cao thì càng thu hút du khách quay lại, bất chấp áp lực chi phí – Jeju dẫn đầu với STE Index 84,2, tiếp đến Mallorca (80,9), Phuket (75,0), Bali (67,4) và Phú Quốc (50,4).

Khung “AI-driven Smart Tourism Ecosystem” và bộ chỉ số STE Index lần đầu tiên được xây dựng và kiểm định, mở ra hướng tiếp cận tích hợp cho các nghiên cứu tiếp theo. Đối với các nhà hoạch định chính sách tại Phú Quốc, nghiên cứu đưa ra lộ trình cụ thể: ưu tiên nền tảng dữ liệu thống nhất, tăng cường niềm tin số, và tránh “bệnh” đầu tư công nghệ phân mảnh.

7.2. Hạn chế của nghiên cứu

• Dữ liệu cắt ngang (cross-sectional): Không thể khẳng định quan hệ nhân quả dọc. Các tác động của AI và contactless có thể thay đổi theo thời gian.
• Mẫu thuận tiện (convenience sampling): Du khách đồng ý tham gia khảo sát có thể có thái độ tích cực hơn với công nghệ so với trung bình tổng thể.
• Bối cảnh mỗi đảo khác biệt về thể chế, quy mô, cơ cấu khách, do đó việc so sánh chỉ số STE cần cẩn trọng.
• Thiếu dữ liệu khách quan (objective data) về lưu lượng dữ liệu thực tế; hoàn toàn dựa vào cảm nhận chủ quan.
• Chưa phân tích chi phí – lợi ích của các khoản đầu tư số, đặc biệt với các doanh nghiệp nhỏ.

7.3. Hướng nghiên cứu tiếp theo

1. Nghiên cứu dọc (longitudinal) theo dõi cùng một mẫu du khách qua nhiều chuyến đi để đánh giá sự thay đổi trong chấp nhận công nghệ.
2. Kết hợp dữ liệu khách quan từ nền tảng số (log dữ liệu, thời gian tương tác) với dữ liệu cảm nhận.
3. Mở rộng so sánh sang các đảo ở Caribe (Jamaica, Bahamas) và Ấn Độ Dương (Maldives, Seychelles) để kiểm tra tính phổ quát của khung STE.
4. Nghiên cứu thực nghiệm (field experiment) trên Phú Quốc: thử nghiệm hai nhóm du khách (một nhóm dùng app tích hợp AI, một nhóm không) và đo lường chênh lệch CSAT, chi tiêu.
5. Tích hợp lý thuyết kinh tế học hành vi (nudge theory) để thiết kế các touchpoints khuyến khích hành vi du lịch bền vững – như nghiên cứu gần đây về “flashback nudging” cho thấy tin nhắn chatbot hàng tuần có thể kích hoạt thay đổi hành vi bền vững lâu dài ở du khách (Tussyadiah & Chen, 2025).

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Buhalis, D. (2020). Smart tourism destination. Encyclopedia of Tourism Management and Marketing. Edward Elgar.
2. Buhalis, D., O’Connor, P., & Leung, R. (2022). Smart hospitality: A systematic review and research agenda. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 34(1), 369-393.
3. Cascio, J. (2020). Facing the age of chaos. Medium.
4. Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13(3), 319-340.
5. Elshaer, I. A., Alyahya, M., Azazz, A. M. S., et al. (2024). Building digital trust and rapport in the tourism industry: A bibliometric analysis and detailed overview. Information, 15(10), 598.
6. Folke, C. (2006). Resilience: The emergence of a perspective for social–ecological systems analyses. Global Environmental Change, 16(3), 253-267.
7. Herald Business. (2025). Korean media hails Phu Quoc as “Asia’s rising star” ahead of APEC 2027. en.diendandoanhnghiep.vn.
8. Heifetz, R. A. (1994). Leadership without easy answers. Harvard University Press.
9. Inversini, A., & Buhalis, D. (2025). Digital technology and regenerative tourism. In F. Fusté-Forné & A. Hussain (Eds.), The Routledge Handbook of Regenerative Tourism. Routledge.
10. IAB. (2025). Personalized but private: Can tourism get it right? TIS Global Summit Report.
11. Karunaratna, D., Senevirathne, C., Jayasinghe, P. S. K., Samarakkody, T., & Peksha, P. (2025). Unveiling the digital pathways: Exploring the key drivers behind travelers’ decision-making in smart tourism – A systematic literature review. Journal of Smart Tourism.
12. Kaspersky. (2025). 86% of those who use AI for travel planning have data security concerns. Kaspersky Press Release, October 8, 2025.
13. Kirchherr, J., Reike, D., & Hekkert, M. (2017). Conceptualizing the circular economy: An analysis of 114 definitions. Resources, Conservation and Recycling, 127, 221-232.
14. KT Corporation. (2025). KT, Jeju Island to build ‘smart tourism island’ with 22.5 billion won investment. Newstomato.
15. Lemon, K. N., & Verhoef, P. C. (2016). Understanding customer experience throughout the customer journey. Journal of Marketing, 80(6), 69-96.
16. Lonely Planet. (2024). Mallorca asks visitors to pledge to preserve the beauty of the island. Lonely Planet, December 17, 2024.
17. Mohamed, A. (2025). Leadership 5.0: Rethinking, redefining, rebooting hospitality. Hotelier Maldives GM Forum 2025.
18. Mol, A. P. J. (2002). Ecological modernization and the global economy. Global Environmental Politics, 2(2), 92-115.
19. PwC. (2018). Experience is everything: The experience economy comes of age. PwC Consumer Intelligence Series.
20. Suryana, M., Susanto, E., Chendraningrum, D., Septyandi, C. B., Yadnya, I. D. G. S. A., & Gaffar, V. (2025). From algorithms to authenticity: Unpacking AI-driven emotional experiences in ethnic gastronomic tourism. E3S Web of Conferences, 664, 01011.
21. Trần Thị Ngân Hà. (2025). Lãnh đạo thích ứng trong du lịch thông minh. Tạp chí Du lịch Việt Nam.
22. Tussyadiah, I., & Chen, J. (2025). From beach break to behaviour change: How AI is turning tourists green for good. Journal of Travel Research.
23. UN Tourism. (2024). World Tourism Barometer, Vol. 23, No. 2.
24. UNWTO & ITF. (2019). Transport-related CO₂ emissions of the tourism sector. Madrid.
25. Vietnam.vn. (2025). Transforming Phu Quoc into Vietnam’s first model of a zero-emission city. vietnam.vn, June 10, 2025.
26. WWF. (2021). Plastic waste from coastal tourism in Southeast Asia. WWF Report.

PHỤ LỤC 

• Phụ lục A: Bảng hỏi chi tiết (tiếng Việt và tiếng Anh) – 6 trang.
• Phụ lục B: Danh sách chuyên gia phỏng vấn (ẩn danh) – 2 trang.
• Phụ lục C: Kết quả kiểm định CFA và bảng ma trận tương quan – 3 trang.
• Phụ lục D: Mô tả chi tiết các digital touchpoints tại từng đảo – 5 trang.