ივანე ჯავახიშვილის სახელობის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის ეკონომიკისა და ბიზნესის ფაკულტეტის რეფერირებადი და რეცენზირებადი საერთაშორისო სამეცნიერო-ანალიტიკური ჟურნალი
სოციალური მედიის გავლენა ტურისტული მომსახურების მომხმარებელთა მყიდველობითი გადაწყვეტილების მიღებაზე (კვლევა ტექნოლოგიების ათვისების მოდელის გამოყენებით)
doi.org/10.52340/eab.2024.16.03.09
სტატიაში განხილულია ციფრული ტექნოლოგიების როლი ტურიზმის ინდუსტრიაში. განსაკუთრებული ყურადღება ექცევა სოციალურ მედიას, რომელიც გავლენას ახდენს ტურისტული მომსახურების მომხმარებლების ქცევაზე. ნაშრომი ეფუძნება ტექნოლოგიების ათვისების მოდელს, რომელიც ტურისტული დესტინაციების მიერ სოციალურ მედიაში განთავსებული ინფორმაციისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულების შესწავლაში გვეხმარება. ლიტერატურის ანალიზის საფუძველზე გამოვლენილია საკვლევი ცვლადები (აღქმული სიმარტივე და სარგებლიანობა, გამოყენებისადმი დამოკიდებულება, ქცევითი განზრახვა და მყიდველობითი გადაწყვეტილება). შემუშავებულია კვლევის შესაბამისი ჰიპოთეზები და კვლევის კონცეპტუალური მოდელი. მონაცემები შეგროვდა ონლაინ გამოკითხვის მეთოდით. მონაცემების დამუშავებისათვის გამოყენებულია კორელაციური და რეგრესული ანალიზის მეთოდები. დადგენილია ზემოთ დასახელებულ ცვლადებს შორის დამოკიდებულებები. ანალიზის შედეგად მიღებულია სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი სიდიდეები, რაც კვლევაში გამოყენებული დებულებების სანდოობას ადასტურებს და ჩამოყალიბებულ ჰიპოთეზებს ამტკიცებს. კვლევის შედეგები სასარგებლოა ტურისტული ორგანიზაციებისათვის, რომლებიც სოციალური მედიის გამოყენებით კლიენტების მოზიდვას და თავიანთ აქტივობაში მათ მეტ ჩართულობას გეგმავენ.
საკვანძო სიტყვები: სოციალური მედია, ტურისტული მომსახურების მომხმარებელთა ქცევა, მარკეტინგული კვლევა.
შესავალი
XXI საუკუნეში ციფრული ტექნოლოგიების სწრაფად განვითარებამ ადამიანთა ცხოვრების ყველა ასპექტი ძირეულად გარდაქმნა, ამიტომაც კომპანიები, უმეტესწილად, ელექტრონულ საინფორმაციო მომსახურებაზე გადავიდნენ (Roslina & Mahrinasari, 2023). დღეისათვის ინტერნეტი მსოფლიოს მრავალ ქვეყანაში სამოგზაურო შოპინგის ძირითადი საშუალებაა, რომელმაც ტურისტული ინფორმაციის გავრცელების ხერხები მნიშვნელოვნად შეცვალა. ამ საქმეში განაკუთრებული როლი ენიჭება სოციალურ მედიას, რომელიც გავლენას ახდენს ტურისტების ქცევაზე (Su et al., 2021). უკანასკნელ წლებში სოციალური მედიის პლატფორმები ექსპონენციალურად გაიზარდა. ისინი მარკეტოლოგებს სთავაზობს ფასეულ ინფორმაციებს, რაც ეხმარება მათ ტურიზმის სფეროში მიმდინარე სოციალური ტენდენციები გააანალიზონ (Leelawat et al., 2022). ამ თვალსაზრისით, სოციალური მედიის გავლენა დესტინაციების მარკეტინგის მენეჯერის წარმატების მნიშვნელოვანი საზომია, ვინაიდან ის ტურისტების მიერ კორპორაციული რეპუტაციის აღქმას განაპირობებს (Mele et al., 2023). სწორედ სოციალური მედია წარმოადგენს ციფრულ პლატფორმას, რომელიც საშუალებას აძლევს მომხმარებლებს, ინერაქტიულად შექმნან და ერთმანეთს გაუზიარონ სხვადასხვა თემა, მოსაზრება და გამოცდილება (Shan et al., 2017). ამასთან, ტურისტები განიცდიან ძლიერ მოტივაციას, რათა სოციალურ მედიაში სხვადასხვა გამოცდილებას გაეცნონ, რაც მათ გაურკვევლობის დაძლევაში ეხმარება (Oliveira et al., 2020). შეიძლება ითქვას, რომ სოციალური მედიის გამოყენებამ რევოლუცია მოახდინა კომპანიების მომხმარებლებთან ურთიერთობაში, რასაც ხელი შეუწყო ბიზნესში ციფრული ტექნოლოგიური მიღწევებისა და ინტერნეტის ფართოდ გავრცელებამ (Zandi, 2023). დღეისათვის კომპანიები სოციალური მედიის მეშვეობით ქმნიან ბრენდინგის წარმატებულ სტრატეგიებს და ავითარებენ მომხმარებლებთან კომუნიკაციის მრავალფეროვან არხებს. შესაბამისად, სოციალური მედია გახდა სხვადასხვა თემის საჯაროდ განხილვის პლატფორმა (Li et al., 2021). კვლევები ადასტურებს, რომ მარკეტოლოგები სულ უფრო მეტად ეყრდნობიან სოციალურ მედიას მიზნობრივი აუდიტორიის მაქსიმალურად მოცვის მიზნით, რაც მომხმარებელთა მყიდველობით განზრახვაზე მისი ზემოქმედების ეფექტიანობას ზრდის (Hanaysha, 2022). სოციალური მედიის პლატფორმების ასტრონომიული ზრდა საშუალებას აძლევს მარკეტოლოგებს, თავიანთ მომხმარებლებთან ურთიერთობა სულ უფრო მეტად განავითარონ. კომპანიები საკუთარი ბრენდების შესახებ სოციალურ მედიაში ქმნიან და ავრცელებენ კონტენტს, რათა მომხმარებლები მოიზიდონ და მათთან მტკიცე და ხანგრძლივვადიანი კავშირები დაამყარონ (Kumar & Singh, 2023; Lee & Hsieh, 2022). თავის მხრივ, მომხმარებლები ხარჯავენ უამრავ დროს და ძალისხმევას, რათა სოციალურ მედიაში განთავსებულ კონტენტს გაეცნონ. ასეთი ურთიერთობების შდეგად მომხმარებლები თვითონაც ქმნიან რელევანტურ კონტენტს და სოციალურ მედიაში უფრო აქტიურად ერთვებიან (Wei et al., 2020). ერთ-ერთი ფაქტორი, რომელიც გავლენას ახდენს მომხმარებელთა მყიდველობით განზრახვაზე, არის სოციალური მედიის მარკეტინგი (Dirgayasa & Darma, 2024). კვლევები ადასტურებს, რომ სოციალური მედია დადებითად მოქმედებს მომხმარებლებთან ურიერთობებზე, კერძოდ, მათი ნდობისა და ლოიალურობის ჩამოყალიბებაზე, რაც, თავის მხრივ, გავლენას ახდენს მყიდველობითი გადაწყვეტილებების მიღებაზე (Mainardes & Cardoso, 2019; Matin & Laksamana, 2023; Li et al., 2023).
სოციალური მედია გახდა ტურისტული ინდუსტრიის განუყოფელი ნაწილი, რომელიც მნიშვნელოვან როლს თამაშობს მომხმარებლების მიერ დესტინაციების შერჩევაში (Fotis et al., 2012). სოციალური მედიის პლატფორმები მომხმარებლებს ტურიზმთან დაკავშირებული მოკლე და რელევანტური ინფორმაციების მოძიების საშუალებას აძლევს (Zeng & Gerritsen, 2014). ამასთან, თითოეულ მომხმარებელს აქვს განსაკუთრებული სურვილი და განზრახვა, რომ თავისი მოგზაურობის გამოცდილება აკონტროლოს, რაშიც მათ სოციალური მედია ეხმარება (Hussain et al., 2024). სოციალურმა მედიამ, როგორც არასდროს, გაზარდა ადამიანების შესაძლებლობები თავიანთი მოგზაურობის გამოცდილებები ფართო აუდიტორიას გაუზიარონ. შესაბამისად, სოციალური მედია ტურიზმის პოპულარიზაციის, ტურისტული მომსახურების მომწოდებლებთან ურთიერთობისა და მომხმარებლებთა გამოხმაურების მიღების ხელშემწყობი ფაქტორი გახდა (Zeng & Gerritsen, 2014). გარდა ამისა, სოციალური მედია დესტინაციების მარკეტინგში დასაქმებულ ორგანიზაციებს სთავაზობს ისეთ ინსტრუმენტებს, რაც ეხმარება მათ შეზღუდული რესურსების პირობებში, მიზნობრივი აუდიტორია მაქსიმალურად მოიცვან. კვლევები აჩვენებს, რომ სოციალური მედიის ვებსაიტები, როგორიცაა, მაგალითად, Trip Advisor და Booking.com, შესაძლებლობას აძლევს მომხმარებლებს, თავიანთი მოგზაურობის შესახებ კომენტარები და გამოხმაურებები ერთმანეთს გაუზიარონ, რაც სხვა ადამიანებს დასვენების დაგეგმვაში ეხმარება (Xiang & Gretzel, 2010).
დღევანდელ დინამიკურ გარემოში, სადაც ციფრული კომუნიკაციები სულ უფრო ვითარდება, სოციალური მედიის პლატფორმებს 5,4 მლრდ ადამიანი მუდმივად იყენებს, რაც მსოფლიო მოსახლეობის 62.3%-ს წარმოადგენს (Statista, 2024). კვლევითი ორგანიზაცია WinSavvy-ის თანახმად, მსოფლიოში ტურისტების 89% იყენებს სოციალურ მედიას მოგზაურობის ინსპირაციისათვის, 72% სოციალურ მედიაში აქვეყნებს საკუთარი მოგზაურობის ამსახველ ფოტოებს, 67% სოციალურ მედიას მიმართავს მოგზაურობისათვის რჩევებისა და რეკომენდაციების მისაღებად, 80% ითვალისწინებს ტურიზმის სფეროში სოციალური მედიის ინფლუენსერების რეკომენდაციებს, 48% ჯავშნის ტურისტულ დესტინაციებს სოციალურ მედიაში გამოქვეყნებული პოსტების საფუძველზე, 68% მოგზაურობის დაგეგმვამდე YouTube-ზე უყურებს ვიდეობლოგებს, მილენიალების თაობის 71% სოციალურ მედიაში აზიარებს მოგზაურობის შესახებ საკუთარ გამოცდილებას, ხოლო ტურისტული კომპანიების 87% მარკეტინგული საქმიანობისათვის იყენებს Instagram-ზე განთავსებულ ისტორიებს (WinSavvy, 2024).
ტურიზმის ინდუსტრია საქართველოში ბოლო წლების განმავლობაში სწრაფად ვითარდება. 2023 წელს ჩვენთან დაფიქსირდა საერთაშორისო არარეზიდენტი მოგზაურების 7.1 მლნ შემოსვლა, რაც 30,3%-ით მეტია წინა წლის ანალოგიურ მაჩვენებელზე (Geostat, 2023). საქართველოში, სხვა ქვეყნების მსგავსად, ტურიზმის სექტორის განვითარებას ხელს უწყობს სოციალურ მედიაში მოგზაურებისა და მომსახურების პროვაიდერების მიერ გავრცელებული ინფორმაცია. საქართველოს ტურიზმის ინდუსტრიაში სოციალური მედიის ფართოდ გავრცელების მიუხედავად, ნაკლებადაა შესწავლილი ამ სფეროში მომხმარებელთა ქცევის თავისებურებები. მართალია, ჩვენში, ტურიზმში სოციალური მედიის გამოყენების თვალსაზრისით, ჩატარებულია გარკვეული სახის კვლევები (Jashi, 2013; Todua, 2017; Todua, 2019; Seturi & Urotadze, 2020; Todua & Urotadze, 2022), ამ მიმართულებით შესასწავლი საკითხები კვლავაც აქტუალური რჩება. აღნიშნულიდან გამომდინარე, წინამდებარე კვლევის მიზანია საქართველოს ტურიზმის სფეროში სოციალური მედია მარკეტინგის გამოყენებასთან მომხმარებელთა დამოკიდებულების შესწავლა. ამისათვის შევიმუშავეთ შემდეგი საკვლევი კითხვები (RQ):
RQ 1: როგორ გავლენას ახდენს ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე სოციალური მედიის აღქმულ სარგებლიანობაზე?
RQ 2: როგორ გავლენას ახდენს ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე სოციალური მედიისადმი მათ დამოკიდებულებაზე?
RQ 3: როგორ გავლენას ახდენს ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სარგებლიანობა სოციალური მედიისადმი მათ დამოკიდებულებაზე?
RQ 4: როგორ გავლენას ახდენს ტურისტების მიერ სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულება მათ ქცევით განზრახვაზე?
RQ 5: როგორ გავლენას ახდენს ტურისტების ქცევითი განზრახვა მათ მიერ დესტინაციების შესახებ გადაწყვეტილების მიღებაზე?
ლიტერატურის მიმოხილვა და კვლევის ჰიპოთეზების განვითარება
წინამდებარე კვლევა ეფუძნება დაგეგმილი ქცევის თეორიას (Theory of Planned Behavior - TPB), რომელიც მოიცავს ქცევით განზრახვასთან დაკავშირებულ გადაწყვეტილებებს. TPB წარმოადგენს აიზენის და ფიშბეინის (Ajzen & Fishbein) მიერ შემუშავებული გონივრული მოქმედების თეორიის (Theory of Reasoned Action - TRA) განვითარებას, რომელიც გულისხმობს ქცევით კონტროლს, როგორც ქცევითი განზრახვის განმსაზღვრელ დამატებით დეტერმინანტს (Ajzen & Fishbein, 1977). ეს თეორია ამტკიცებს, რომ ქცევის პროგნოზირების საუკეთესო გზაა ინდივიდის განზრახვა - დაასრულოს ქცევა (Lim & Weissmann, 2023). დაგეგმილი ქცევის თეორიიდან გამომდინარე, სოციალური მედია არსებით გავლენას ახდენს ტურისტების მოსაზრებებზე, რწმენასა და ქცევაზე, ამიტომაც, ის წარმოადგენს ინფორმაციის მნიშვნელოვან წყაროს, რომელიც მოგზაურობის დაგეგმვისა და დესტინაციების არჩევის საშუალებას იძლევა (Tham et al., 2020).
ნაშრომი ასევე ეფუძნება ცოდნის, დამოკიდებულებისა და ქცევის (Knowledge, Attitude, Behavior - KAB) თეორიას. ის ითვალისწინებს იმას, რომ რაიმეს შესახებ ცოდნა იწვევს ადამიანის დამოკიდებულების ცვლილებას და, საბოლოოდ, მის ქცევას (Walsh and Dodds, 2022). KAB თეორია თანხვედრაშია იმასთან, რომ ცოდნა, რომელიც დესტინაციების შესახებ სოციალურ მედიაში განთავსებული კონტენტითაა პრომოცირებული, გავლენას ახდენს მისადმი ტურისტების დამოკიდებულებაზე და, შესაბამისად, მათ ქცევაზე (Lu & Wang, 2018).
უკანასკნელი ორი ათწლეულის მანძილზე საინფორმაციო და საკომუნიკაციო ტექნოლოგიები ინტენსიურად გამოიყენება ჩვენს ცხოვრებაში. ციფრული და საინფორმაციო ტექნოლოგიების მიღწევები სულ უფრო ცვლის ადამიანების ქცევას ახალი ტექნოლოგიების გამოყენებასთან მიმართებით. ტექნოლოგიების მიღებისა და გამოყენების ახსნისათვის მეცნიერების მიერ შემოთავაზებულია მრავალი მოდელი. მათ შორის უმნიშვნელოვანესია ტექნოლოგიების ათვისების მოდელი (Technology Acceptance Model /TAM), რომელიც შემუშავებულია დევისის მიერ (Davis, 1989). დღეისათვის TAM ყველაზე უფრო გავლენიანი და ფართოდ გავრცელებული თეორიაა. ის ეფუძნება გონივრული მოქმედების თეორიას. TAM გვიხსნის ინდივიდების მიერ ინფორმაციული ტექნოლოგიებისა და საინფორმაციო სისტემების მიღებას (Lee, Hsieh, & Hsu, 2011). შეიძლება ითქვას, რომ TAM გვეხმარება გავერკვეთ რატომ ირჩევენ ინდივიდები აითვისონ კონკრეტული ტექნოლოგია ამა თუ იმ ამოცანის შესასრულებლად (Wallace & Sheetz, 2014).
TAM-ის მოდელის ყველაზე უფრო მნიშვნელოვანი ცვლადებია აღქმული სიმარტივე (Perceived Ease of Use/PEU) და აღქმული სარგებლიანობა (Perceived Usefulness /PU) (Davis, 1989; Taylor & Todd, 1995; Venkatesh & Davis, 2000). TAM-ში PEU და PU წარმოადგენს ძირითად ეგზოგენურ (დამოუკიდებელ) ცვლადებს, ხოლო გამოყენების განზრახვა კი ენდოგენურ (დამოკიდებულ) ცვლადს. PEU განისაზღვრება, როგორც დონე, რომელიც აღწერს ინდივიდის რწმენას იმის შესახებ, რომ კონკრეტული სისტემის გამოყენება ძალისხმევას არ მოითხოვს (Van der Heijden, 2003). PU კი ესაა დონე, რომლის ფარგლებშიც ინდივიდი თვლის, რომ გარკვეული სისტემის გამოყენება დამოკიდებულია მასზე (Van der Heijden, 2003). თავის მხრივ, გარკვეული ტექნოლოგიების მიმღებლობის მიმართ ინდივიდს უყალიბდება კეთილგანწყობილი ან არაკეთილგანწყობილი გძნობები, რაც ამ ტექნოლოგიების ათვისების შესახებ განზრახვას განაპირობებს (Wang et al., 2012; Kim, 2016). კვლევები ცხადყოფს, რომ PEU და PU დადებით გავლენას ახდენენ მომხმარებელთა განზრახვაზე აითვისონ სისტემები (Chin & Todd, 1995). აქვე ყურადრება უნდა მივაქციოთ იმ გარემოებას, რომ ორივე მათგანზე გავლენას ახდენს გარე ფაქტორები, როგორიცაა სოციალური, კულტურული და პოლიტიკური ფაქტორები (Davis, 1989; Surendran, 2012).
TAM ფართოდ გამოიყენება მომხმარებლების მიერ მოგზაურობისათვის ონლაინ პლატფორმების ათვისებისა და ტურისტების ქცევაზე მათი გავლენის დასადგენად (Hou et al., 2019). სოციალურ მედიაში განთავსებულ პლატფორმებს დიდი მნიშვნელობა აქვს, ვინაიდან კვლევები აჩვენებს, რომ ტურისტების გამოცდილების შესახებ პირველი წყაროდან ინფორმაციის მიღება საკმაოდ განსხვავდება ოფიციალური ტურისტული რეკლამებისგან, რომლებიც ტრადიციული მარკეტინგული არხების მეშვეობით ვრცელდება (Berakon et al., 2023). ტურიზმის ინდუსტრია დღეისათვის ტექნოლოგიურ აღმასვლას განიცდის, კლიენტების ონლაინ დაჯავშნიდან მოყოლებული საერთაშორისო დისტრიბუციის ქსელის ჩათვლით (Carlisle et al. 2023). მობილური ტექნოლოგიების მეშვეობით ტურისტული ორგანიზაციები და მომხმარებლები ერთმანეთს ადვილად უკავშირდებიან და ურთიერთზემოქმედებას ახდენენ (Alt & Klein 2011). მობილური ტექნოლოგიები, რეალურ დროში სასარგებლო ინფორმაციის შეგროვებისა და გაცვლის გზით, ტურისტულ გამოცდილებას აუმჯობესებს (Corrêa et al., 2021). მობილური ტექნოლოგიები მნიშვნელოვნად განვითარდა ინოვაციური გადაწყვეტილებების შედეგად, რამაც ტურისტულ ბიზნესში საქმიანობა რადიკალურად შეცვალა (Chen et al., 2021).
სოციალური მედიის გამოყენების სიმარტივის თვალსაზრისით, ტექნოლოგიების ათვისების მოდელი შეისწავლის, თუ როგორ გავლენას ახდენს სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულება მათ ქცევაზე (Hu & Kim, 2018; Dai et al., 2021). აღქმული სიმარტივე დადებითად არის დაკავშირებული სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულებაზე და მისი მეშვეობით გავლენას ახდენს ქცევით განზრახვაზე (Hua et al., 2017; Altınay et al. 2017). კონტენტთან მიმართებით აღქმული სარგებლიანობა განსაზღვრავს ტურისტების ქცევას ინფორმაციის აღქმისა და ემოციის კუთხით (Jia, 2017; Hua et al., 2019). აღქმული სიმარტივე და აღქმული სარგებლიანობა ადგენს სოციალური მედიისადმი ტურისტების დამოკიდებულებას, რომელიც, თავის მხრივ, გავლენას ახდენს მათ ქცევით განზრახვაზე (Kim et al., 2010; Chen & Tung, 2014; Chen & Zhang, 2015; Septianto & Chiew, 2018). ზემოაღნიშნულის გათვალისწინებით, შევიმუშავეთ შემდეგი ჰიპოთეზები:
H1: ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე დადებით გავლენას ახდენს სოციალური მედიის აღქმულ სარგებლიანობაზე;
H2: ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე დადებით გავლენას ახდენს სოციალური მედიისადმი მათ დამოკიდებულებაზე;
H3: ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სარგებლიანობა დადებით გავლენას ახდენს სოციალური მედიისადმი მათ დამოკიდებულებაზე.
დამოკიდებულების, როგორც მედიაციური ცვლადის, ჩართვა დამოუკიდებელ და დამოკიდებულ ცვლადებს შორის, უამრავ კვლევაში განიხილება. ადამიანების სურვილი, მიიღონ გადაწყვეტილებები, ეფუძნება ქცევით განზრახვას (Oliver, 1980). ტურიზმის კონტექსტით ქცევითი განზრახვა უბიძგებს ინდივიდებს, შეარჩიონ დესტინაციები (Agyapong & Yuan, 2022; Nguyen & Tong, 2022). კვლევები ადასტურებს, რომ ტურისტების განზრახვა, ხელმეორედ ესტუმრონ დესტინაციებს, მოტივირებულია მათი ქცევითი განზრახვით (Han et al. 2019; Hur et al. 2017; Arowosafe et al., 2022). ტურისტული მომსახურების მომწოდებლების მიერ შექმნილი კონტენტის ხელმისაწვდომობა და სიცხადე გავლენას ახდენს ტურისტების განზრახვაზე (Chen et al., 2014; Wang & Yan, 2022). ასევე, მოგზაურობის შესახებ სოციალურ მედიაში განთავსებული ონლაინ გამოხმაურებები სიღრმისეულად მოქმედებს ტურისტების მიერ დესტინაციების არჩევაზე (Sultan et al., 2019; Agyapong & Yuan, 2021; Khan et al., 2022). ზემოთ განხილულ კვლევებზე დაყრდნობით შეიძლება ჩამოვაყალიბოთ შემდეგი ჰიპოთეზა:
H4: ტურისტების მიერ სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულება დადებით გავლენას ახდენს მათ ქცევით განზრახვაზე.
მომხმარებლების მიერ ტურისტული დესტინაციების შესახებ ცოდნა გავლენას ახდენს მათ მიერ გადაწყვეტილების მიღებაზე (Mandasari, 2021). ლიტერატურაში აღწერილია ფაქტორები, რომლებიც განსაზღვრავს ტურისტული დესტინაციების შერჩევის შესახებ გადაწყვეტილებების მიღებას (Kyriakaki, 2020; Krakover & Corsale, 2021; Agyapong & Yuan, 2022; Keelson et al. 2024). მკვლევრები ამ საქმეში სოციალური მედიას განსაკუთრებულ როლს ანიჭებენ (Tham et al., 2020; Tsiakali, 2018). სოციალურ მედიაში ტურიზმის შესახებ ინფორმაციის ხელმისაწვდომობა დესტინაციებთან დაკავშირებული გაურკვევლობის შემცირების საშუალებას იძლევა, რაც ხელს უწყობს მომხმარებლებს, გადაწყვეტილებები ადვილად მიიღონ (Senyao & Ha, 2022; Camilleri & Kozak, 2022). შესაბამისად, სოციალური მედია ტურისტებისათვის წარმოადგენს გარე საინფორმაციო წყაროს, რომელიც ეხმარება მათ, რომ სწორი არჩევანი გააკეთონ (Nzeku & Duffett, 2021; Tešin et al., 2022). განხილული მასალებიდან გამომდინარე შედგა შემდეგი ჰიპოთეზა:
H5: ტურისტების ქცევითი განზრახვა გავლენას ახდენს მათ მიერ დესტინაციების შესახებ გადაწყვეტილების მიღებაზე.
ლიტერატურის მიმოხილვის საფუძველზე შევიმუშავეთ კვლევის კონცეპტუალური მოდელი, რომელიც წარმოდგენილია 1-ელ ნახაზზე. კვლევაში ჩართულია ორი დამოუკიდებელი ცვლადი (აღქმული სიმარტივე და აღქმული სარგებლიანობა), ერთი მედიაციური ცვლადი (გამოყენებისადმი დამოკიდებულება) და ორი დამოკიდებული ცვლადი (ქცევითი განზრახვა და მყიდველობითი გადაწყვეტილება). ეს კონცეპტუალური მოდელი გვიჩვენებს ზემოაღნიშნულ ცვლადებს შორის დამოკიდებულებას.
კვლევის მეთოდოლოგია
ნაშრომში გამოყენებულია რაოდენობრივი კვლევის მეთოდი. ვინაიდან კვლევის მიზანია ცოდნის მიღება იმის შესახებ, თუ რა გავლენას ახდენს სოციალური მედია ტურისტული მომსახურების შესახებ მყიდველობითი გადაწყვეტილების მიღებაზე და ამ შედეგების განზოგადება შერჩეულ მიზნობრივ ჯგუფზე, რაოდენობრივი მეთოდი ამისათვის საუკეთესოა. ეს აიხსნება იმით, რომ რაოდენობრივი მეთოდი ყველაზე უფრო მეტად მიესადაგება კონკრეტული მოვლენის გაზომვისათვის ანკეტების მეშვეობით მონაცემების შეგროვებას და დამუშავებას (Malhotra, 2020). საკვლევი პრობლემის შესახებ მონაცემების მიღება შესაძლებელია ინტერვიუს მეშვეობით, მაგრამ, შეზღუდული რესურსებიდან გამომდინარე, კვლევაში გამოყენებულია ონლაინ გამოკითხვა. კვლევაში გათვალისწინებულია რაოდენობრივი მონაცემების შეგროვების ძირითადი საკვანძო საკითხი იმის შესახებ, რომ ანკეტამ ზუსტად უნდა ასახოს, თუ რომელი ინფორმაცია უნდა მივიღოთ. ამასთან, იმის ახსნა, თუ რატომ გვჭირდება ესა თუ ის ინფორმაცია და რა მიზანს ისახავს ის, წარმოადგენს ჩვენ მიერ ჩატარებული კვლევის დიზაინის უმნიშვნელოვანეს ნაწილს. დასახული მიზნიდან გამომდინარე, კვლევაში გამოყენებულია სტრუქტურიზებული ანკეტა, რომელიც მოიცავს კითხვებს რესპონდენტის პროფილის შესახებ და კონსტრუქციებს საკვლევი ჰიპოთეზების შესამოწმებლად. ანკეტაში გამოყენებული კითხვები დაეფუძნა იმ ავტორების მოსაზრებებს, რომლებიც მოხსენებულია წინამდებარე ნაშრომის ლიტერატურის მიმოხილვის ნაწილში. კონსტრუქცია, შესაბამისი დებულებები და ავტორები წარმოდგენილია 1-ელ ცხრილში.
გენერალური ერთობლიობის შესწავლისათვის გამოვიყენეთ საალბათო შერჩევის მეთოდი. კვლევის არეს წარმოადგენდა საქართველო, ხოლო შერჩევა მოვახდენეთ ისეთნაირად, რომ ის რეპრეზენტაციული ყოფილიყო.
შერჩევის ზომის განსაზღვრისათვის გამოვიყენეთ სტატისტიკაში ცნობილი ფორმულა (Krejcie and Morgan, 1970) :
სადაც: S = შერჩევის საჭირო ზომა; x^"2" = ხი კვადრატის ცხრილური მნიშვნელობა 1-ის ტოლი თავისუფლების ხარისხისა (df) და სანდოობის სასურველი დონის შემთხვევაში (1,96 X 1,96 = 3,8416); N = გენერალური ერთობლიობის რაოდენობა; P = მოსახლეობის ხვედრითი წილი (აღებული 0.50-ის მნიშვნელობით, ვინაიდან იგი უზრუნველყოფს შერჩევის მაქსიმალურ ზომას; d = კვლევის სიზუსტის დონე, რომელიც გამოიხატება პროპორციით 0.04.
ჩვენი კვლევის მიზნობრივ გენერალურ ერთობლიობას წარმოადგენს საქართველოში სოციალური მედიის მომხმარებელთა რაოდენობა, რომელიც 2024 წლის იანვრისათვის შეადგენდა 2.85 მლნ ადამიანს (Datareportal, 2024). ზემოაღნიშნული მონაცემებიდან და (1) ფორმულიდან გამომდინარე, შერჩევის ზომა იქნება:
ამრიგად, შერჩევის ზომა ჩვენი კვლევისათვის განისაზღვრა 601 ადამიანით. ანკეტის გამართულობის დასადგენად რესპონდენტთა მცირე ჯგუფთან ჩავატარეთ მისი წინასწარი ტესტირება 2024 წლის აპრილში. შემჩნეული ხარვეზების გასწორების შემდეგ, 2024 წლის მაის-ივლისში ჩავატარეთ მომხმარებელთა მასობრივი გამოკითხვა. ამასთან, კვლევები გვიჩვენებს, რომ დაგზავნილი ანკეტებიდან პასუხის გაცემის საშუალო მაჩვენებელი თუ შეადგენს 70-75%-ს, ეს ითვლება მისაღებად (Heslop et al., 1998). აღნიშნულიდან გამომდინარე, სოციალური ქსელებისა და ელექტრონული ფოსტის გამოყენებით, სულ შევეხმიანეთ 805 რესპონდენტს, და მივიღეთ 705 გამოხმაურება (შევსებული ანკეტა), რაც არის მთლიანი რაოდენობის 87.5%. ანკეტებში პასუხების გაცემის რელევანტურობის დასადგენად, Exel-ის ფაილში შევამოწმეთ სტანდარტული გადახრა. ამოვყარეთ იმ რესპონდენტების პასუხები, რომლებისთვისაც სტანდარტული გადახრა იყო 0. ასეთი აღმოჩნდა 97 ანკეტა და, საბოლოოდ, ანალიზისათვის შევარჩიეთ 608 რესპონდენტის პასუხები. მიღებული მონაცემები დამუშავდა SPSS-25-ის მეშვეობით.
მსგავს კვლევებში მეცნიერები იყენებენ კრონბახის ალფა კოეფიციენტს (კრონბახის ალფას), რათა დაადგინონ სანდოობის ზომები. სანდოობის კოეფიციენტი ითვლება მისაღებად, თუ ის არის 0.60 ან უფრო მაღალი (Nunnally, 1967). ჩვენ მიერ მიღებული სანდოობის სტატისტიკის მაჩვენებლები მოცემულია მე-2 ცხრილში, საიდანაც ჩანს, რომ კრონბახის ალფა კოეფიციენტი თითოეული ცვლადისთვის 0.8-ზე მეტია, რაც შეიძლება ჩაითვალოს საგრძნობლად მაღალ სანდო კოეფიციენტად.
კვლევის შედეგები
იმისთვის, რათა სტატისტიკურად შეგვემოწმებინა კვლევაში გამოყენებული თითოეული ცვლადის მნიშვნელობა, გამოვიყენეთ პირსონის კორელაციური ანალიზი. მე-3 ცხრილიდან ჩანს, რომ ყველა განხილულ შეთხვევაში ცვლადებს შორის კორელაციური დამოკიდებულების მნიშვნელობა სტატისტიკურად სანდოა (P=0.000). ასევე, ცვლადებს შორის მყარდება საშუალო და მაღალი კორელაციური კავშირები. კორელაციის დონე განსაკუთრებით მაღალია სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულებასა და ქცევით განზრახვას შორის (r=0.823). ამასთან, აღსანიშნავია ის ფაქტი, რომ ყველაზე დაბალი კავშირი შეიმჩნევა აღქმულ სიმარტივესა და ქცევით განზრახვას შორის (r=0.607).
ტურისტულ მომსახურებაში სოციალური მედიის გამოყენების განმსაზღვრელ დებულებებს შორის კორელაციური დამოკიდებულება
ზემოთ ჩამოყალიბებული ჰიპოთეზების დასამტკიცებლად გამოვიყენეთ რეგრესიული ანალიზი. მე-4 ცხრილიდან ჩანს, რომ ჩვენ მიერ შემუშავებული პირველი მოდელი სანდოა, კერძოდ, PFკრ(3.84). H1 ჰიპოთეზა დადასტურდა. შესაბამისად, მომსახურებაში სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე დადებით გავლენას ახდენს აღქმულ სარგებლიანობაზე (დეტერმინაციის კოეფიციენტი R2=0.586, რაც იმის თქმის საშუალებას გვაძლევს, რომ აღქმული სარგებლიანობის 58.6% გამოწვეულია აღქმული სიმარტივით, ხოლო დანარჩენი ახსნილია სხვა ფაქტორებით). რეგრესული ანალიზი ცხადყოფს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის, აღქმული სიმარტივის, ერთი ერთეულით გაზრდისას დამოკიდებული ცვლადი, აღქმული სარგებლიანობა 0,766 ერთეულით მატულობს (იხ. ცხრილი 4).
მე-5 ცხრილიდან ჩანს, რომ ჩვენ მიერ შემუშავებული მე-2 და მე-3 მოდელები სანდოა [(P<0.001, F(362.689)>Fკრ(3.84); (P<0.001, F(516.743)>Fკრ(3.84)]. H2 და H3 ჰიპოთეზები გამართლდა. შესაბამისად, აღქმული სიმარტივე დადებით გავლენას ახდენს სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულებაზე (დეტერმინაციის კოეფიციენტი R2=0.374. ეს კი იმის თქმის საშუალებას გვაძლევს, სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულების 37.4% გამოწვეულია აღქმული სიმარტივით, ხოლო დანარჩენი ახსნილია სხვა ფაქტორებით). ასევე, აღქმული სარგებლიანობა დადებით გავლენას ახდენს სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულებაზე (დეტერმინაციის კოეფიციენტი R2=0.460, რაც იმას ნიშნავს, რომ სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულების 46.0% ახსნილია აღქმული სარგებლიანობით, ხოლო დანარჩენი - სხვა ფაქტორებით). რეგრესული ანალიზი გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის, აღქმული სიმარტივის, ერთი ერთეულით გაზრდისას დამოკიდებული ცვლადი, სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულება 0,612 ერთეულით მატულობს. ასევე, დამოუკიდებელი ცვლადის, აღქმული სარგებლიანობის, ერთი ერთეულით გაზრდისას, დამოკიდებული ცვლადი, სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულება 0,678 ერთეულით მატულობს (იხ. ცხრილი 5).
ტურისტულ მომსახურებაში სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულებაზე სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივისა და აღქმული სარგებლიანობის გავლენის რეგრესიული ანალიზი
მე-6 ცხრილში ნაჩვენებია, რომ სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულება დადებით გავლენას ახდენს ქცევით განზრახვაზე. შესაბამისად, ჩვენ მიერ შემუშავებული მოდელი სანდოა (P<0.0001); F(1272.076)>Fკრ(3.84) და H4 ჰიპოთეზა გამართლდა. ამასთან, დეტერმინაციის კოეფიციენტი R2=0.823. აქედან გამომდინარე, შეიძლება ვთქვათ, რომ ქცევითი განზრახვის 82.3% ახსნილია სოციალური მედიისადმი მომხმარებელთა დამოკიდებულებით, ხოლო დანარჩენი განპირობებულია სხვა ფაქტორებით. რეგრესული ანალიზი გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის, სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულების, ერთი ერთეულით მატება დამოკიდებული ცვლადის, ქცევითი განზრახვის 0,823 ერთეულით ზრდას იწვევს (იხ. ცხრილი 6).
კვლევით დადგინდა, რომ ქცევითი განზრახვა დადებით გავლენას ახდენს მყიდველობითი გადაწყვეტილების მიღებაზე. შესაბამისად, ჩვენ მიერ შემუშავებული მოდელი სანდოა (P<0.0001); F(864.898)>Fკრ(3.84) და H5 ჰიპოთეზა გამართლდა. ამასთან, დეტერმინაციის კოეფიციენტი R2=0.588. ეს ნიშნავს იმას, რომ მყიდველობითი გადაწყვეტილების 58.8% ახსნილია ქცევითი განზრახვით, ხოლო დანარჩენი განპირობებულია სხვა ფაქტორებით. რეგრესული ანალიზი გვიჩვენებს, რომ დამოუკიდებელი ცვლადის, ქცევითი განზრახვის, ერთი ერთეულით გაზრდისას დამოკიდებული ცვლადი, მყიდველობითი გადაწყვეტილება 0,767 ერთეულით იზრდება (იხ. ცხრილი 7).
დასკვნები და რეკომენდაციები
წინამდებარე კვლევა გვაწვდის ვრცელ ინფორმაციას საქართველოში ტურიზმის მომხმარებლებზე სოციალური მედიის გავლენის შესახებ. ჩვენ მიერ ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, რომ ქართველი მომხმარებლები განსაკუთრებულ ინტერესს გამოხატავენ ტურისტული დესტინაციების მიმართ და ამისათვის სოციალურ მედიას სულ უფრო ხშირად იყენებენ. კორელაციურმა და რეგრესიულმა ანალიზებმა ცხადყო, რომ ტურისტების მიერ სოციალური მედიის გამოყენების აღქმული სიმარტივე და აღქმული სარგებლიანობა დადებითად აისახება სოციალური მედიისადმი მათ დამოკიდებულებაზე. თავის მხრივ, სოციალური მედიისადმი დამოკიდებულება გავლენას ახდენს მათ ქვევით განზრახვაზე, ხოლო ეს უკანასკნელი კი - დესტინაციების შესახებ გადაწყვეტილების მიღებაზე. კვლევის შედეგების გაანალიზებით მიღებულია სტატისტიკურად მნიშვნელოვანი სიდიდეები, რაც ზემოაღნიშნულ ცვლადებს შორის დამოკიდებულებებს ასახავს.
კვლევის შედეგებმა დაადასტურა, თუ რა მნიშვნელობა აქვს ლიტერატურის მიმოხილვაში წარმოდგენილ მთელ რიგ შეხედულებას, რაც ტურისტულმა ორგანიზაციებმა უნდა გაითვალისწინონ თავიანთი შესაძლებლობების გამოყენებისათვის. კვლევამ ცხადყო, რომ ჩვენ მიერ შერჩეული ცვლადები რელევანტურია ტურიზმის მომხმარებლებთან ურთიერთობებისათვის. ამასთან, ჩვენი კვლევის შედეგები ამტკიცებს არსებულ ლიტერატურას ტურისტების ქცევაზე სოციალური მედიის გავლენის თვალსაზრისით. ამიტომ, კვლევის შედეგებს აქვს თეორიული მნიშვნელობა ტურიზმში სოციალური მედიის, როგორც მარკეტინგული კომუნიკაციის ინსტრუმენტის, გამოყენების თვალსაზრისით. კომპანიებს შეუძლიათ, გამოიყენონ ეს შედეგები სოციალური მედიის მეშვეობით მომხმარებლებთან ეფექტიანი ურთიერთქმედებისა და თავიანთი მარკეტინგული სტრატეგიების პოპულარიზაციისათვის. კვლევის შედეგების პრაქტიკული განხორციელება ხელს შეუწყობს ტურიზმის ინდუსტრიაში დასაქმებულ მენეჯერებს, გაიფართოვონ თავიანთი წარმოდგენა სოციალური მედიის შესახებ და აქტიურად გამოიყენონ ის მიზნობრივი აუდიტორიის მოსაზიდად.
ამასთან, უნდა აღვნიშნოთ ის ფაქტი, რომ კვლევის ჩატარებისას გათვალისწინებული იყო რამდენიმე შეზღუდვა. კვლევა ძირითადად ორიენტირებული იყო 18-35 წლის ასაკობრივ კატეგორიაზე, რომელიც არ შეიძლება ჩაითვალოს მთლიან პოპულაციად, თუმცა, სოციალური მედიის მომხმარებელთა რაოდენობის უდიდესი წილი ამ ასაკობრივ ჯგუფზე მოდის. მიუხედავად იმისა, რომ კვლევაში მონაწილეობა მიიღეს საქართველოს სხვადასხვა რეგიონის მცხოვრებლებმა, კვლევა, უმეტესწილად, დაეფუძნა დედაქალაქის (თბილისის) მომხმარებელთა გამოკითხვას. ასეთი შეზღუდვა გამომდინარეობდა იქიდან, რომ სწორედ თბილისზე მოდის საქართველოს მცხოვრებთა და, შესაბამისად, სოციალური მედიის მომხმარებელთა უდიდესი ნაწილი. შემდგომი კვლევებით მიზანშეწონილია შერჩევის ზომის გაფართოება, რომელშიც ჩაერთვება ქვეყნის სხვადასხვა რეგიონის მრავალფეროვანი აუდიტორია. გარდა ამისა, შესაძლებელია კვლევაში ჩაერთოს თვისებრივი კვლევის მეთოდები, რათა უფრო სიღრმისეულად გაანალიზდეს კონკრეტული მექანიზმები, რომელთა მეშვეობით სოციალური მედია გავლენას ახდენს ტურისტული მომსახურების მომხმარებელთა ქცევაზე.
ლიტერატურა:
References:
• Agyapong E., & Yuan J. (2022). Social Media Impact on Tourism Destination Decision: Evidence from International Students in China. Open Journal of Applied Sciences, 12(12), 2055-2080.
• Ajzen I., & Fishbein M. (1977). Attitude-Behavior Relations: A Theoretical Analysis and Review of Empirical Research. Psychological Bulletin, 84(5), 888.
• Alt R., & Klein S. (2011). Twenty Jears of Electronic Markets Research—Looking Backwards Towards the Future. Electronic Markets, 21, 41-51.
• Altınay M., Güçer E., & Bağ C. (2017). Consumer Behavior in the Process of Purchasing Tourism Product in Social Media. Journal of Business Research-Turk, 9(1), 381-402.
• Arowosafe F., Akinwotu O., Tunde-Ajayi O., Omosehin O., & Osabuohien E. (2022). Push and Pull Motivation Factors: a Panacea for Tourism Development Challenges in Oluminrin Waterfalls, Nigeria. Journal of Policy Research in Tourism, Leisure, and Events, 14(1), 63–74.
• Berakon I., Wibowo M. G., Nurdany A., & Aji H. M. (2023). An Expansion of the Technology Acceptance Model Applied to the Halal Tourism Sector. Journal of Islamic Marketing, 14(1), 289-316.
• Camilleri M. A., & Kozak M. (2022). Interactive Engagement Through Travel and Tourism Social Media Groups: A Social Facilitation Theory Perspective. Technology in Society, 71, 102098.
• Carlisle S., Ivanov S., & Dijkmans C. (2023). The Digital Skills Divide: Evidence from the European Tourism Industry. Journal of Tourism Futures, 9(2), 240-266.
• Chen X., & Zhang H. (2015). Current Status and Review of Tourism Application Research on Social Media. Tour. Trib, 46, 38-46.
• Chen M. F., & Tung P. J. (2014). Developing an Extended Theory of Planned Behavior Model to Predict Consumers’ Intention to Visit Green Hotels. International Journal of Hospitality Management, 36, 221-230.
• Chen S., Law R., Zhang M., & Si Y. (2021). Mobile Communications for Tourism and Hospitality: A Review of Historical Evolution, Present Status, and Future Trends. Electronics, 10(15), 1804.
• Chen Y. C., Shang R. A., & Li M. J. (2014). The Effects of Perceived Relevance of Travel Blogs’ Content on the Behavioral Intention to Visit a Tourist Destination. Computers in Human Behavior, 30, 787–799.
• Chin W. W., & Todd P. A. (1995). On the Use, Usefulness, and Ease of Use of Structural Equation Modeling in MIS Research: A note of Caution. MIS quarterly, 237-246.
• Corrêa S. C. H., & Gosling M. D. S. (2021). Travelers’ Perception of Smart Tourism Experiences in Smart Tourism Destinations. Tourism Planning & Development, 18(4), 415-434.
• Dai L., Toanoglou M., & Zhang B. (2021). The Impact of Social Media on Travel Intentions of International Students: The Evidence of an Empirical Study from China. International Journal of Tourism Management and Sciences, 36(3), 103–128.
• Datareportal. (2024). Digital 2024: Georgia. Retrieved from: https://datareportal.com/reports/digital-2024-georgia#:~:text=The%20state%20of%20digital%20in%20Georgia%20in%202024&text=Georgia%20was%20home%20to%202.85,percent%20of%20the%20total%20population.
• Davis F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 319-340.
• Dirgayasa I. M., & Darma G. S. (2024). Analyzing the Impact of Social Media Marketing, Green Marketing, and Developer Reputation on Property Purchase Intention. Journal of Ecohumanism, 3(4), 1250-1260.
• Fotis J., Buhalis D., & Rossides N. (2012). Social Media Use and Impact During the Holiday Travel Planning Process. In Information and Communication Technologies in Tourism 2012 (pp. 13-24). Springer, Vienna.
• Geostat (2023). Tourism Statistics. Retrieved from: https://www.geostat.ge/ka/modules/categories/100/turizmis-statistika
• Han H., Hwang J., Lee M. J., & Kim J. (2019). Word-of-mouth, Buying, and Sacrifice Intentions for Eco-cruises: Exploring the Function of Norm Activation and Value-attitude-behavior. Tourism Management, 70, 430-443.
• Hanaysha J. R. (2022). Impact of Social Media Marketing Features on Consumer's Purchase Decision in the Fast-food Industry: Brand Trust as a Mediator. International Journal of Information Management Data Insights, 2(2), 100102.
• Heslop L. A., Papadopoulos N., & Bourk M. (1998). An Interregional and Intercultural Perspective on Subcultural Differences in Product Evaluations. Canadian Journal of Administrative Sciences/Revue Canadienne des Sciences de l'Administration, 15(2), 113-127.
• Hou Z., Cui F., Meng Y., Lian T., & Yu C. (2019). Opinion Mining from Online Travel Reviews: A Comparative Analysis of Chinese Major OTAs Using Semantic Association Analysis. Tourism Management, 74, 276-289.
• Hu Y., & Kim H. J. (2018). Positive and Negative eWOM Motivations and Hotel Customers’ eWOM Behavior: Does Personality Matter? International Journal of Hospitality Management, 75, 27-37.
• Hua C., Bai C., & Wei M. (2019). The Impact of Mobile Tourism Information Service Experience on Travel Decision Quality. Tourism Tribune, 34(11), 51-65.
• Hua L. Y., Ramayah T., Ping T. A., & Jun-Hwa C. (2017). Social Media as a Tool to Help Select Tourism Destinations: The Case of Malaysia. Information Systems Management, 34(3), 265-279.
• Hur K., Kim T. T., Karatepe O. M., & Lee G. (2017). An Exploration of the Factors Influencing Social Media Continuance Usage and Information Sharing Intentions among Korean Travellers. Tourism Management, 63, 170-178.
• Hussain T., Wang D., & Li B. (2024). Exploring the Impact of Social Media on Tourist Behavior in Rural Mountain Tourism during the COVID-19 Pandemic: The Role of Perceived Risk and Community Participation. Acta Psychologica, 242, 104113.
• Jashi C. (2013, November). Significance of Social Media Marketing in Tourism. In 8th Silk Road International Conference “Development of Tourism in Black and Caspian Seas Region”. Tbilisi: Black Sea University Publishing, 37-42.
• Jia Yanju. (2017). Research Progress on Tourist Behavior in the Era of Social Media: a Carding Based on Foreign Literature. Tourism Tribune, (4), 117-126.
• Keelson S. A., Bruce E., Egala S. B., Amoah J., & Bashiru Jibril A. (2024). Driving Forces of Social Media and Its Impact on Tourists’ Destination Decisions: a Uses and Gratification Theory. Cogent Social Sciences, 10(1), 2318878.
• Khan O., Bellini N., Daddi T., & Iraldo F. (2022). Effects of Behavioral Intention and Dynamic Capabilities on Circular Economy Adoption and Performance of Tourism SMEs. Journal of Sustainable Tourism, 31(8), 1777–1796.
• Kim D. Y., Park J., & Morrison A. M. (2010). A Model of Traveler Acceptance of Mobile Technology. International Journal of Tourism Research, 10(5), 393-407.
• Kim J. S. (2016). An Extended Technology Acceptance Model in Behavioral Intention toward Hotel Tablet Apps with Moderating Effects of Gender and Age. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 28(8), 1535–1553.
• Krakover S., & Corsale A. (2021). Sieving Tourism Destinations: Decision-Making Processes and Destination Choice Implications. Journal of Tourism, Heritage & Services Marketing (JTHSM), 7(1), 33-43.
• Krejcie R. V., & Morgan D. W. (1970). Determining Sample Size for Research Activities. Educational and Psychological Measurement, 30(3), 607-610.
• Kumar S., & Singh B. (2023). What Drives Students to Adopt M-learning Apps? The Role of e-WOM in Signalling Theory Perspective. Behaviour & Information Technology, 42(12), 2042-2059.
• Kyriakaki A., Stavrinoudis T., & Daskalopoulou G. (2020). Investigating the Key Factors Influencing the International Tourists’ Decision-Making on Choosing a Destination. In: Katsoni V., Spyriadis T., Eds., Cultural and Tourism Innovation in the Digital Era. Springer Proceedings in Business and Economics. Springer, Cham, 335–352.
• Lee C. T., & Hsieh S. H. (2022). Can Social Media-Based Brand Communities Build Brand Relationships? Examining the Effect of Community Engagement on Brand Love. Behaviour & Information Technology, 41(6), 1270-1285.
• Lee Y. H., Hsieh Y. C., & Hsu C. N. (2011). Adding Innovation Diffusion Theory to the Technology Acceptance Model: Supporting Employees' Intentions to Use e-Learning Systems. Journal of Educational Technology & Society, 14(4), 124-137.
• Leelawat N., Jariyapongpaiboon S., Promjun A., Boonyarak S., Saengtabtim K., Laosunthara A., ... & Tang, J. (2022). Twitter Data Sentiment Analysis of Tourism in Thailand during the COVID-19 Pandemic Using Machine Learning. Heliyon, 8(10), e10894.
• Li F., Larimo J., & Leonidou L. C. (2021). Social Media Marketing Strategy: Definition, Conceptualization, Taxonomy, Validation, and Future Agenda. Journal of the Academy of Marketing Science, 49, 51-70.
• Li F., Larimo J., & Leonidou L. C. (2023). Social Media in Marketing Research: Theoretical Bases, Methodological Aspects, and Thematic Focus. Psychology & Marketing, 40(1), 124-145.
• Lim W.M., & Weissmann M. A. (2023). Toward a Theory of Behavioral Control. Journal of Strategic Marketing, 31(1), 185-211.
• Lu J. L., & Wang C. Y. (2018). Investigating the Impacts of Air Travellers’ Environmental Knowledge on Attitudes Toward Carbon Offsetting and Willingness to Mitigate the Environmental Impacts of Aviation. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 59, 96-107.
• Mainardes E. W., & Cardoso M. V. (2019). Effect of the use of social media in trust, loyalty and purchase intention in physical stores. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 29(4), 456-477.
• Malhotra N. (2020). Marketing Research: An Applied Orientation. 7th ed., London: Pearson Education Limited.
• Mandasari V. (2021). Tourists’ Decision Making in Choosing Destination Place. Journal of Economics, Finance and Management Studies, 4, 1974-1980.
• Matin M., & Laksamana P. (2023). Analysis of the Influence of Mobile Marketing and Social Media Marketing on Purchase Intention with Customer Engagement as an Intervening Variable in the Property Industry. Journal of Social Research, 2(5), 1765-1773.
• Nguyen T. T. T., & Tong S. (2022). The Impact of User-Generated Content on Iintention to Select a Travel Destination. Journal of Marketing Analytics, 11(3), 443–457.
• Nunnally J.C. (1967). Psychometric Theory. New York, NY: McGraw-Hill Book Company.
• Nzeku B., & Duffett R. G. (2021). The Use of Social Media as a Marketing Tool by Tourist Attractions: Influence on Cognitive, Affective and Behavioural Consumer Attitudes. African Journal of Hospitality, Tourism and Leisure. 10(2), 742-758.
• Oliveira T., Araujo B., & Tam C. (2020). Why do People Share Their Travel Experiences on Social Media? Tourism Management, 78, 104041.
• Oliver R. L. (1980). A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions. Journal of marketing research, 17(4), 460-469.
• Roslina R., & Mahrinasari M. (2023). Influence of E-Service Quality, E-Trust, E-Satisfaction, and E-WOM on Repurchase Intention at Travel Media Online (Traveloka) in Indonesia. Journal of Economics, Finance and Management Studies, 6(19), 4869-4878.
• Senyao S., & Ha S. (2022). How Social Media Influences Resident Participation in Rural Tourism Development: A Case Study of Tunda in Tibet. Journal of Tourism and Cultural Change, 20(3), 386-405.
• Septianto F., & Chiew T. M. (2018). The Effects of Different, Discrete Positive Emotions on Electronic Word-of-Mouth. Journal of Retailing and Consumer Services, 44, 1-10.
• Seturi M., & Urotadze E. (2020). Some Opinions About Sustainable Development and Tourism (Case of Georgia). In Strategic Imperatives of Modern Management (Kyiv National Economic University named after Vadym Hetman), 286-289.
• Shan S., Ren J., & Li C. (2017). The Dynamic Evolution of Social Ties and User-Generated Content: A Case Study on a Douban group. Enterprise Information Systems, 11(10), 1462-1480.
• Statista. (2024). Number of Internet and Social Media Users Worldwide as of January 2024 (in billions)“. Retrieved from: https://www.statista.com/statistics/617136/digital-population-worldwide/
• Sultan M. T., Sharmin F., & Xue K. (2019). Sharing Tourism Experience through Social Media: Consumer’s Behavioral Intention for Destination choice. International Journal of Humanities and Social Sciences, 13(2), 141–145.
• Surendran P. (2012). Technology Acceptance Model: A Survey of Literature. International Journal of Business and Social Research, 2(4), 175-178.
• Taylor S., & Todd P. (1995). Assessing IT Usage: The Role of Prior Experience. MIS Quarterly, 561-570.
• Tešin A., Pivac T., Besermenji S., & Obradović S. (2022). Exploring the Influence of Instagram on Travel Destination Choice. The European Journal of Applied Economics, 19(1), 66-80.
• Tham A., Mair J., & Croy G. (2020). Social Media Influence on Tourists’ Destination Choice: Importance of Context. Tourism Recreation Research, 45(2), 161-175.
• Todua N. (2017). Social Media Marketing for Promoting Tourism Industry in Georgia. In 22nd International Conference on Corporate and Marketing Communications: Challenges of Marketing Communications in a Globalized World (Zaragoza, Spain) 168-171.
• Todua N., & Urotadze E. (2022). The Effect of Social Media Marketing on Consumer Behavior of Tourism Destinations. Strategic Planning and Marketing in the Digital World. Edition: University of National and World Economy (Sofia). Publishing Complex UNWE, 123-133.
• Todua N. (2019). Using Social Media Marketing for Attracting Foreign Tourists to Georgian Destinations. Globalization and Business, 4(7), 39-48.
• Tsiakali K. (2018). User-Generated-Content Versus Marketing-Generated-Content: Personality and Content Influence on Traveler’s Behavior. Journal of Hospitality Marketing & Management, 27(8), 946-972.
• Van der Heijden H. (2003). Factors Influencing the Usage of Websites: the Case of a Generic Portal in The Netherlands. Information & Management, 40(6), 541-549.
• Venkatesh V., & Davis F. D. (2000). A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies. Management Science, 46(2), 186-204.
• Wallace L. G., & Sheetz S. D. (2014). The Adoption of Software Measures: A Technology Acceptance Model (TAM) Perspective. Information & Management, 51(2), 249-259.
• Walsh, P. R., & Dodds, R. (2022). The Impact of Intermediaries and Social Marketing on Promoting Sustainable Behaviour in Leisure Travellers. Journal of Cleaner Production, 338, 130537.
• Wang H., & Yan J. (2022). Effects of Social Media Tourism Information Quality on Destination Travel Intention: Mediation Effect of Self-Congruity and Trust. Frontiers in Psychology, 13, 1049149.
• Wang Y. S., Wu S. C., Lin H. H., Wang Y. M., & He T. R. (2012). Determinants of User Adoption of Web''Automatic Teller Machines': an Integrated Model of' Transaction Cost Theory'and'Innovation Diffusion Theory'. The Service Industries Journal, 32(9), 1505-1525.
• Wei C. F., Cheng Y. Y., Chiang C. T., & Ding G. H. (2020). What Drives Social Media Relationship Quality in Social Enterprises. Journal of Marketing Management, 8(1), 37-49.
• WinSavvy. (2024). Social Media and Tourism: Key Statistics for 2024. Retrieved from: https://www.winsavvy.com/social-media-and-tourism-key-statistics/
• Xiang Z., & Gretzel U. (2010). Role of Social Media in Online Travel Information Search. Tourism Management, 31(2), 179-188.
• Zandi S. (2023). Revival of the Silk Road Using the Applications of AR/VR and its Role on Cultural Tourism. Preprint Arxiv:2304.10545.
• Zeng B., & Gerritsen R. (2014). What do we Know About Social Media in Tourism? A Review. Tourism Management Perspectives, 10, 27-36.
Keywords: Social media, tourism service, consumer behavior, marketing research.
JEL Codes: L82, L83, M31