TÓM TẮT:

Đội ảo có nhiều ưu điểm, được sử dụng phổ biến trong các tổ chức ngày nay. Bài báo này dựa trên lý thuyết về sự năng động của đội, lý thuyết xác nhận kỳ vọng và các nghiên cứu liên quan để đề xuất mô hình mô tả ảnh hưởng của sự hài lòng với việc sử dụng công nghệ cộng tác, ý định tiếp tục sử dụng công nghệ cộng tác và sự tự chủ lên hành vi sử dụng công nghệ cộng tác trong đội ảo, đồng thời kiểm tra ảnh hưởng của hành vi này lên sự hài lòng về công việc trong đội ảo. Kiểm định mô hình trên 329 thành viên đội ảo tại Hà Nội, kết quả cho thấy sự hài lòng với việc sử dụng công nghệ cộng tác, ý định tiếp tục sử dụng công nghệ cộng tác và sự tự chủ đều có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng công nghệ cộng tác trong đội ảo. Hành vi này có ảnh hưởng tích cực lên sự hài lòng về công việc trong đội ảo. Mô hình giải thích được 31,5% phương sai của sự hài lòng về công việc trong đội ảo, qua đó cho thấy vai trò đáng kể của việc sử dụng công nghệ cộng tác đối với thái độ thu được từ công việc của mỗi thành viên đội ảo.

Từ khóa: công nghệ cộng tác, đội ảo, sử dụng công nghệ, sự hài lòng về công việc.

1. Đặt vấn đề

Đội ảo (ĐA) là cách sắp xếp công việc mà các thành viên của đội phân tán địa lý, hạn chế tiếp xúc trực tiếp và làm việc phụ thuộc lẫn nhau thông qua công nghệ cộng tác (CNCT) để đạt được các mục tiêu chung (Dulebohn & Hoch, 2017). ĐA ngày càng được sử dụng phổ biến trong các tổ chức, đặc biệt phát huy tốt vai trò trong đại dịch Covid-19 (Mai & cộng sự, 2020; McKinsey, 2021). Sử dụng CNCT là đặc điểm quan trọng nhất của ĐA (Schmidtke & Cummings, 2017), tuy nhiên, có nhiều lý do khiến các thành viên ĐA giảm hoặc ngừng sử dụng CNCT (Martin & cộng sự, 2019). Để kiểm soát hành vi sử dụng CNCT trong ĐA, nhà quản lý cần hiểu biết về ảnh hưởng của các yếu tố quan trọng lên hành vi này (Munkvold & Zigurs, 2007). Dựa vào lý thuyết về sự năng động của đội, lý thuyết xác nhận kỳ vọng và các nghiên cứu liên quan, bài báo này kiểm tra cách thức ảnh hưởng của sự hài lòng với việc sử dụng CNCT, ý định tiếp tục sử dụng CNCT và sự tự chủ lên hành vi sử dụng CNCT trong ĐA.

Bên cạnh đó, một số kết quả nghiên cứu lại chỉ ra rằng sự phụ thuộc vào CNCT có thể mang đến cho ĐA nhiều thách thức (Thomas & Bostrom, 2005). Theo Smal & Jõgeva (2017), nếu sử dụng CNCT không hiệu quả, ĐA có thể đối mặt với rủi ro, kể cả bỏ lỡ các mục tiêu đã đề ra. Trong một số trường hợp, sử dụng CNCT càng nhiều thì các kết quả thu được từ ĐA càng thấp (Lee-kelley & Sankey, 2008). Vì vậy, để kiểm tra vai trò của việc sử dụng CNCT đối với thái độ thu được từ công việc của mỗi thành viên ĐA, bài báo này còn tìm hiểu ảnh hưởng của hành vi sử dụng CNCT lên sự hài lòng về công việc trong ĐA.

2. Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

2.1. Lý thuyết về sự năng động của đội

Lý thuyết về sự năng động của đội (Lewin, 1947) giải thích cách mà các cá nhân và các đội hành động để phản ứng trước sự thay đổi của hoàn cảnh. Theo Forsyth (2018), đội có thể được xem là một hệ thống, cũng tiếp nhận các yếu tố đầu vào, trải qua các hoạt động để tạo ra các kết quả. Trong đó, sự tự chủ là một yếu tố đầu vào quan trọng (Schermuly & Meyer, 2016).

2.2. Lý thuyết xác nhận kỳ vọng

Lý thuyết xác nhận kỳ vọng (Oliver, 1980) giải thích ảnh hưởng của sự hài lòng lên quyết định mua lại của người tiêu dùng trong một loạt bối cảnh sau khi mua sản phẩm hoặc sử dụng dịch vụ, nhấn mạnh rằng ý định mua lại sản phẩm hoặc tiếp tục sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng được xác định phần lớn bởi sự hài lòng với việc sử dụng trước đó. Lý thuyết này đã được ứng dụng, mở rộng và tích hợp với các lý thuyết khác để nghiên cứu về sự tiếp tục sử dụng công nghệ thông tin (CNTT), trong số đó, đáng chú ý là nghiên cứu của Bhattacherjee & cộng sự (2001, 2015).

2.3. Biện luận các giả thuyết nghiên cứu

2.3.1. Ý định tiếp tục sử dụng CNCT

Ý định tiếp tục sử dụng CNCT trong ĐA là ý thức và kế hoạch của một thành viên ĐA về việc tiếp tục sử dụng một hoặc một số loại CNCT để làm việc trong ĐA (Bhattacherjee & Lin, 2015). Theo Han & Farn (2013), ý định tiếp tục sử dụng hệ thống kinh doanh thông minh có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng. Theo Wang & cộng sự (2013), ý định tiếp tục sử dụng công nghệ tự phục vụ có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng. Theo Chen & cộng sự (2015), ý định tiếp tục blog giảng dạy của giáo viên sử dụng có ảnh hưởng tích cực lên hành vi tiếp tục sử dụng. Theo Bhattacherjee & Lin (2015), ý định tiếp tục sử dụng hệ thống CNTT bảo hiểm có ảnh hưởng tích cực lên hành vi tiếp tục sử dụng. Dựa vào đó, đề xuất giả thuyết (H1): Ý định tiếp tục sử dụng CNCT có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng CNCT trong ĐA.

2.3.2. Sự hài lòng với việc sử dụng CNCT

Sự hài lòng với việc sử dụng CNCT trong ĐA là cảm xúc tình cảm của một thành viên ĐA xuất phát từ kinh nghiệm sử dụng một hoặc một số loại CNCT để làm việc trong ĐA trước đó (Bhattacherjee & Lin, 2015). Theo Doong & Lai (2008), nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã cho thấy sự hài lòng có thể có tác động trực tiếp lẫn gián tiếp lên hành vi tiếp tục sử dụng CNTT thông qua trung gian là ý định tiếp tục sử dụng. Theo Bhattacherjee & Lin (2015), mức độ ảnh hưởng của sự hài lòng với việc sử dụng hệ thống CNTT bảo hiểm lên hành vi tiếp tục sử dụng còn mạnh hơn mức độ ảnh hưởng của sự hài lòng với việc sử dụng lên ý định tiếp tục sử dụng. Dựa vào đó, đề xuất giả thuyết (H2): Sự hài lòng với việc sử dụng CNCT có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng CNCT trong ĐA.

Bên cạnh đó, theo Shanmugam & cộng sự (2015), sự hài lòng làm tăng khả năng giải thích ý định tiếp tục sử dụng mạng xã hội thêm 8% so với nghiên cứu trước đó của Hajli & Lin (2014). Theo Bhattacherjee & Lin (2015), sự hài lòng với việc sử dụng hệ thống CNTT bảo hiểm có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng. Dựa vào đó, đề xuất giả thuyết (H3): Sự hài lòng với việc sử dụng CNCT có ảnh hưởng tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng CNCT trong ĐA.

2.3.3. Sự tự chủ

Sự tự chủ của thành viên ĐA là sự tự tin trong việc bắt đầu và tiếp tục các hành vi và hoạt động làm việc, sự chủ động trong quyết định về phương pháp làm việc, tốc độ và nỗ lực làm việc trong ĐA (Spreitzer, 1995). Sự tự chủ có ảnh hưởng lên một số hành vi liên quan đến sử dụng CNTT, chẳng hạn như hành vi chấp nhận công nghệ (Venkatesh, 2000), hành vi sử dụng máy tính và CNTT (Mun & Hwang, 2003). Theo Mun & Hwang (2003), mức độ tự tin vào năng lực sử dụng CNTT có ảnh hưởng tích cực đáng kể lên hành vi sử dụng. Một số nghiên cứu khác cũng xác nhận ảnh hưởng tích cực của sự tự chủ lên một số hành vi liên quan đến sử dụng CNTT, chẳng hạn như hành vi sử dụng hệ thống lan truyền thông tin (Blasch, 2018), hành vi sử dụng CNCT (Juhaňák & cộng sự, 2019). Dựa vào đó, đề xuất giả thuyết (H4): Sự tự chủ có ảnh hưởng tích cực lên hành vi sử dụng CNCT trong ĐA.

2.3.4. Sự hài lòng về công việc

Sự hài lòng về công việc trong ĐA là ý thức của một thành viên ĐA về thành tích trong công việc mà thành viên đó đảm nhiệm trong ĐA (Bulwana & Pellissier, 2017). Nhiều học giả (ví dụ: Dulebohn & Hoch, 2017; Gibbs & cộng sự, 2017) cho rằng việc sử dụng CNCT có ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp lên kết quả làm việc của ĐA. Theo Sun & cộng sự (2009), hành vi sử dụng hệ thống ERP có ảnh hưởng tích cực lên kết quả làm việc cá nhân của những người sử dụng hệ thống ERP ở Trung Quốc. Theo Tam & Oliveira (2016), ở Portugal (Châu Âu), hành vi sử dụng ngân hàng trực tuyến có ảnh hưởng tích cực lên kết quả làm việc của người sử dụng. Dựa vào đó, đề xuất giả thuyết (H5): Hành vi sử dụng CNCT có ảnh hưởng tích cực lên sự hài lòng về công việc trong ĐA.

3. Phương pháp nghiên cứu

3.1. Đo lường các cấu trúc khái niệm

Thang đo của 5 yếu tố được kế thừa từ các nghiên cứu có trước và hiệu chỉnh thông qua phỏng vấn sơ bộ 8 đáp viên đang là trưởng đội của các ĐA thuộc các doanh nghiệp tại Việt Nam.

Bảng 1. Bộ thang đo đề xuất

bo-thang-do-de-xuat

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.2. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu

Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách phát bảng câu hỏi thuận tiện cho các thành viên ĐA tại Hà Nội. Cỡ mẫu 329, đạt yêu cầu phân tích SEM bằng ước lượng ML (Hair & cộng sự, 2014). Dữ liệu được xử lý bằng SPSS và AMOS qua 3 bước: (1) thống kê mô tả; (2) kiểm định sơ bộ thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha và phân tích EFA (Promax); (3) kiểm định mô hình đo lường bằng phân tích CFA và kiểm định mô hình cấu trúc bằng phân tích SEM.

4. Kết quả nghiên cứu

4.1. Thống kê mô tả

Trong số 329 đáp viên, có 156 người sinh từ 1965 đến năm 1980 (Gen X) (47,42%), 173 người sinh từ năm 1981 đến năm 1996 (Gen Y) (52,58%). Có 82 người giữ vị trí trưởng đội (24,92%), 247 người là thành viên bình thường (75,08%).

4.2. Kiểm định mô hình đo lường

Từ 19 biến, phân tích Cronbach’s Alpha, lần lượt loại 2 biến YDinh5, HaiLongCN1 do |tương quan biến - tổng| <0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo tăng khi loại biến. Còn 17 biến, phân tích EFA, lần lượt loại 2 biến YDinh2 và HaiLongCV2 do tải lên 2 nhân tố với |hiệu số tải| <0,3. Cuối lần chạy EFA thứ 3, tập dữ liệu còn 15 biến có hệ số tải đều >0,7, KMO=0,866 (p=0,000 <0,05), 05 nhân tố hình thành với hệ số Cronbach’s Alpha đều >0,7. Tổng phương sai trích = 87,303% >50%, giải thích tương đối tốt sự biến thiên của dữ liệu (Hair & cộng sự, 2014).

Phân tích CFA, 15 biến có hệ số tải chuẩn hóa đều >0,7 (p=0,000 <0,05), phương sai trích trung bình (AVE) của các nhân tố đều >0,5, thang đo đạt độ hội tụ (Fornell & Larcker, 1981), hệ số tin cậy tổng hợp (CR) của các nhân tố đều >0,7, thang đo đạt độ tin cậy (Hair & cộng sự, 2014). AVE của mỗi nhân tố (trên đường chéo) lớn hơn bình phương hệ số tương quan giữa nhân tố đó với các nhân tố khác, thang đo đạt độ phân biệt (Hair & cộng sự, 2014).

Bảng 2. Kiểm tra độ tin cậy và độ hội tụ của thang đo

kiem-tra-do-tin-cay-va-do-hoi-tu-cua-thang-do Nguồn: Tác giả xử lý số liệu

Bảng 3. Kiểm tra độ phân biệt của thang đo

kiem-tra-do-phan-biet-cua-thang-do Nguồn: Tác giả xử lý số liệu

 4.3. Kiểm định mô hình cấu trúc

Hình 1: Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính

ket-qua-phan-tich-mo-hinh-cau-truc-tuyen-tinh

Nguồn: Tác giả đề xuất

Phân tích SEM bằng ước lượng ML, kết quả Chi - square (χ2)/dF = 2,055 (<3) (p = 0,000 < 0,05); AGFI= 0,872 (>0,8), GFI= 0,901 (>0,9), TLI = 0,962 (>0,9), CFI = 0,964 (>0,9), IFI = 0,964 (>0,9), RMSEA = 0,040 (<0,08), vì vậy, mô hình phù hợp với thông tin thị trường (Hair & cộng sự, 2014). Các yếu tố trong mô hình giải thích được 31,5% phương sai của sự hài lòng về công việc trong ĐA. Các giả thuyết đều được ủng hộ. 

Bảng 4. Kết quả ước lượng mối quan hệ giữa các yếu tố

ket-qua-uoc-luong-moi-quan-he-giua-cac-yeu-to Nguồn: Tác giả xử lý số liệu

5. Thảo luận kết quả và kiến nghị

5.1. Tóm tắt kết quả

Bài báo này đề xuất và kiểm định mô hình cấu trúc giải thích cách thức ảnh hưởng của sự hài lòng với việc sử dụng CNCT, ý định tiếp tục sử dụng CNCT và sự tự chủ lên hành vi sử dụng CNCT trong ĐA và ảnh hưởng của hành vi này lên sự hài lòng về công việc trong ĐA. Đối tượng khảo sát là các thành viên ĐA tại Hà Nội, cỡ mẫu là 329. Kết quả nghiên cứu cho thấy có 04 giả thuyết được ủng hộ, sự hài lòng về công việc chịu ảnh hưởng bởi hành vi sử dụng CNCT (g=0,329). Hành vi này chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi sự hài lòng với việc sử dụng CNCT (g=0,413), ý định tiếp tục sử dụng CNCT (g=0,214) và sự tự chủ (g=0,302). Các yếu tố trong mô hình giải thích được 30,5% phương sai sự hài lòng về công việc trong ĐA.

5.2. Đóng góp lý thuyết và hàm ý quản trị 

Về mặt lý thuyết, thứ nhất, cũng như các nghiên cứu của Bhattacherjee & cộng sự, bài báo này khẳng định tồn tại ảnh hưởng dương của sự hài lòng với việc sử dụng CNCT, ý định tiếp tục sử dụng CNCT và sự tự chủ lên hành vi sử dụng CNCT. Thứ hai, bài báo này đóng góp thêm 1 hậu tố mới của hành vi sử dụng CNCT là sự hài lòng về công việc. Qua đó, bài báo này bổ sung 1 tài liệu tham khảo về chủ đề tiếp tục sử dụng CNTT trong bối cảnh ĐA - vốn chưa được chú ý nghiên cứu tại Việt Nam.

Về mặt quản trị, thứ nhất, để gia tăng hành vi sử dụng CNCT, cần tập trung cải thiện sự hài lòng với việc sử dụng CNCT, củng cố ý định tiếp tục sử dụng CNCT và tăng cường sự tự chủ. Trong đó, sự hài lòng với việc sử dụng CNCT là quan trọng nhất. Thứ hai, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra hành vi sử dụng CNCT có ảnh hưởng và giải thích được đến 31,5% sự biến thiên của sự hài lòng về công việc trong ĐA. Vì vậy, để cải thiện thái độ thu được từ công việc của mỗi cá nhân trong ĐA, cần đặc biệt quan tâm đến việc sử dụng CNCT của họ.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo

Thứ nhất, bài báo này chỉ kiểm định mô hình trong bối cảnh tổng quát là ĐA tại Hà Nội, hướng nghiên cứu kế tiếp có thể đánh giá lại mô hình trong các lĩnh vực khác vì có thể xuất hiện các loại công nghệ khác phục vụ cho sản xuất, hoặc có thể kiểm định mô hình ở nhiều địa phương. Thứ hai, lý thuyết về hệ thống kỹ thuật xã hội (Trist, 1981) cho rằng các yếu tố công nghệ và con người có sự tương tác trong quá trình dẫn đến kết quả chung, nhưng ý tưởng đó chưa được kiểm tra trong bài báo này. Đây có thể là cơ hội nghiên cứu triển vọng vì ĐA chính là một cách tổ chức công việc mang tính kỹ thuật xã hội rõ nét (Painter & cộng sự, 2016).

 

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

  1. Bhattacherjee, A. (2001). Understanding information systems continuance: an expectation-confirmation model. MIS quarterly, 25(3), 351-370.
  2. Bhattacherjee, A. & Lin, C. P. (2015). A unified model of IT continuance: three complementary perspectives and crossover effects. European Journal of Information Systems, 24(4), 364-373.
  3. Blasch, E. (2018). Autonomy in use for information fusion systems. Paper presented at the NAECON 2018 - IEEE National Aerospace and Electronics Conference. USA: IEEE.
  4. Bulwana, N. P. & Pellissier, R. (2017). An Investigation into the Perceived Job Satisfaction of Employees in a Telemarketing Center due to the Introduction of a New System. IOSR Journal of Business and Management, 19(3), 42-59.
  5. Chen, C. P., Lai, H. M. & Ho, C. Y. (2015). Why do teachers continue to use teaching blogs? The roles of perceived voluntariness and habit. Computers & Education, 82, 236-249.
  6. Doong, H.-S. & Lai, H. (2008). Exploring usage continuance of e-negotiation systems: expectation and disconfirmation approach. Group Decision and Negotiation, 17(2), 111-126.
  7. Dulebohn, J. H. & Hoch, J. E. (2017). Virtual teams in organizations. Human Resource Management Review, 27(4), 569-574.
  8. Fornell, C. & Larcker, D. F. (1981). Evaluating Structural Equation Models with unobservable Variables and Measurement error. Journal of marketing research, 18(1), 39-50
  9. Gibbs, J. L., Sivunen, A. & Boyraz, M. (2017). Investigating the impacts of team type and design on virtual team processes. Human Resource Management Review, 27(4), 590-603.
  10. Hair, J. F., Black, W. C.,  Babin, B. J. & Anderson, R. E. (2014). Multivariate Data Analysis: Pearson New International Edition: Essex: Pearson Education Limited.
  11. Hajli, M. N. & Lin, X. (2014). Developing tourism education through social media. Tourism Planning & Development, 11(4), 405-414.
  12. Han, Y. & Farn, C. (2013). A study on the effects of empowerment and habit on continuance usage of pervasive business intelligence systems. Paper presented at the Hawaii International Conference on System Sciences, USA.
  13. Juhaňák, L., Zounek, J.,  Záleská, K.,  Bárta, O. & Vlčková, K. (2019). The relationship between the age at first computer use and students' perceived competence and autonomy in ICT usage: A mediation analysis. Computers & Education, 141, 103614.
  14. Lee-kelley, L. & Sankey, T. (2008). Global virtual teams for value creation and project success: A case study. International Journal of Project Management, 26, 51-62.
  15. Lewin, K. (1947). Frontiers in group dynamics: Concept, method and reality in social science; social equilibria and social change. Human relations, 1(1), 5-41.
  16. Mai, B., Garcia, B.,  Xie, L.,  McCubbins, A. & Seo, J. (2020). Teamwork in Virtual World-Impact of “Virtual Team” on Team Dynamic. Paper presented at the International Conference on Human-Computer Interaction.
  17. Martin, G., Khajuria, A.,  Arora, S.,  King, D.,  Ashrafian, H., & Darzi, A. (2019). The impact of mobile technology on teamwork and communication in hospitals: a systematic review. Journal of the American Medical Informatics Association, 26(4), 339-355.
  18. (2021). 12 Virtual Team Trends for 2021/2022: Top Forecasts To Watch Out For. Retrieved from https://financesonline.com/virtual-team-trends/
  19. Mun, Y. Y. & Hwang, Y. (2003). Predicting the use of web-based information systems: self-efficacy, enjoyment, learning goal orientation, and the technology acceptance model. International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 431-449.
  20. Munkvold, B. E. & Zigurs, I. (2007). Process and technology challenges in swift-starting virtu l teams. Information & Management, 44, 287-299.
  21. O'Reilly III, C. A. & Caldwell, D. F. (1981). The commitment and job tenure of new employees: Some evidence of postdecisional justification. Administrative science quarterly, 597-616.
  22. Oliver, R. L. (1980). A cognitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions. Journal of marketing research, 460-469.
  23. Painter, G., Posey, P.,  Austrom, D.,  Tenkasi, R.,  Barrett, B., & Merck, B. (2016). Sociotechnical systems design: coordination of virtual teamwork in innovation. Team Performance Management, 22(7/8), 354-369.
  24. Schermuly, C. C. & Meyer, B. (2016). Good relationships at work: The effects of Leader-Member Exchange and Team-Member Exchange on psychological empowerment, emotional exhaustion, and depression. Journal of organizational behavior, 37(5), 673-691.
  25. Schmidtke, J. M. & Cummings, A. (2017). The effects of virtualness on teamwork behavioral components: The role of shared mental models. Human Resource Management Review, 27(4), 660-677.
  26. Shanmugam, M., Jusoh, Y. Y.,  Nor, R. N. H. & Jabar, M. A. (2015). A theoretical extension and empirical investigation for continuance use in Social Networking Sites. Arpn Journal of Engineering and Applied Sciences, 10(23), 17730-17739.
  27. Smal, A. & Jõgeva, E. (2017). Communication challenges in managing global virtual teams: the experience of project managers. Sweden: University of Gothenburg.
  28. Spreitzer, G. M. (1995). Psychological empowerment in the workplace: Dimensions, measurement, and validation. Academy of management Journal, 38(5), 1442-1465.
  29. Sun, Y., Bhattacherjee, A. & Ma, Q. (2009). Extending technology usage to work settings: The role of perceived work compatibility in ERP implementation. Information & Management, 46(6), 351-356.
  30. Tam, C. & Oliveira, T. (2016). Understanding the impact of m-banking on individual performance: DeLone & McLean and TTF perspective. Computers in Human Behavior, 61, 233-244.
  31. Thomas, D. M. & Bostrom, R. P. (2005). Virtual Team Leader as Technology Facilitator: the missing role. Proceedings of  the  2005  Southern  Association  for Information Systems Conference, 35-40.
  32. Trist, E. L. (1981). The evolution of socio-technical systems : a conceptual framework and an action research program. In Occasional paper (Vol. 2). Toronto: Ontario Quality of Working Life Centre.
  33. Venkatesh, V. (2000). Determinants of perceived ease of use: Integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model. Information systems research, 11(4), 342-365.
  34. Wang, C., Harris, J. & Patterson, P. (2013). The roles of habit, self-efficacy, and satisfaction in driving continued use of self-service technologies: A longitudinal study. Journal of Service Research, 16(3), 400-414.

 

USING COLLABORATION TECHNOLOGY AND JOB SATISFACTION

IN VIRTUAL TEAMS

HUYNH THI MINH CHAU

Ho Chi Minh City University of Technology,  Vietnam National University - Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

Virtual teams have many advantages and they are popularly used in organizations. Using the group dynamics theory, the expectation-confirmation theory and related studies, this article proposes a research model to describe how the satisfaction with using collaboration technology, the intention to keep using collaboration technology and the autonomy affect the behavior of using collaboration technology in virtual team. This article also investigates the impact of the behavior of using collaboration technology on the job satisfaction in virtual team. Testing the model with 329 virtual team members in Hanoi, this article finds out that the satisfaction with using collaboration technology, the intention to keep using collaboration technology and the autonomy have positive effects on the behavior of using collaboration technology in virtual team. In addition, the behavior of using collaboration technology has positive effect on the job satisfaction in virtual team. The model explains 31.5% of the variance of the job satisfaction in virtual team that shows the significant role of using collaboration technology in the attitude toward job of each virtual team member.

Keywords: collaboration technology, virtual team, using technology, job satisfaction.