Phân tích trắc lượng thư mục (Bibliometrics) trong nghiên cứu khoa học

Bài viết này nhằm trình bày phương pháp phân tích trắc lượng thư mục trong việc hệ thống hóa kết quả nghiên cứu, xác định xu hướng và vấn đề nghiên cứu mới, đồng thời giới thiệu các công cụ phần mềm thực hiện phân tích trắc lượng thư mục.

PHÂN TÍCH TRẮC LƯỢNG THƯ MỤC (BIBLIOMETRICS) TRONG NGHIÊN CỨU KHOA HỌC TS.Lương Công Nguyên & NCS.ThS.Nguyễn Quốc Phong Khoa Quản trị, Trường Đại học Luật TP.HCM TÓM TẮT Phân tích trắc lượng thư mục (Bibliometrics) trở thành cơng cụ thiết yếu để đánh giá phân tích kết nghiên cứu nhà khoa học, hợp tác trường đại học, ảnh hưởng ngân sách dành cho khoa học công nghệ việc phát triển nghiên cứu khoa học nâng cao chất lượng giáo dục Trong đó, việc sử dụng phân tích trắc lượng thư mục để hệ thống hóa kết nghiên cứu vấn đề theo thời gian, thể loại khu vực công bố, đồng thời xác định xu hướng vấn đề nghiên cứu để tiến hành dự án nghiên cứu khoa học nhằm bổ sung tri thức vào tranh tổng thể lĩnh vực nghiên cứu Bài viết nhằm trình bày phương pháp phân tích trắc lượng thư mục việc hệ thống hóa kết nghiên cứu, xác định xu hướng vấn đề nghiên cứu mới, đồng thời giới thiệu cơng cụ phần mềm thực phân tích trắc lượng thư mục Giới thiệu Đánh giá tổng quan kết nghiên cứu vấn đề việc quan trọng cần thiết để người nghiên cứu có góc nhìn tổng thể nhằm xác định rõ xu hướng nghiên cứu theo trình vấn đề đủ để lập dự án thực nghiên cứu Việc thực hệ thống hóa kết nghiên cứu theo phương pháp thống kê cổ điển nhiều thời gian bỏ sót cơng bố có liên quan mà điều làm cho dự án nghiên cứu khơng cịn tính hay nói cách khác làm giá trị q trình nghiên cứu, gây lãng phí nguồn lực Do đó, việc sử dụng phương pháp phân tích trắc lượng thư mục lập hồ sơ nghiên cứu cách khai thác vơ số thơng tin truy cập sở liệu điện tử Web of Science (WoS), Scopus, Google Scholar (GS), Microsoft Academic (MA) Dimensions mở rộng phạm vi khoa học cách tạo liên kết tốt lĩnh vực nghiên cứu, phát mối quan hệ chuyên đề, xu hướng nghiên cứu khả bổ sung cho nhau, từ tạo điều kiện cho dự án nghiên cứu hệ thống hóa kết nghiên cứu xác định vấn đề nghiên cứu đủ mới, giảm lãng phí nguồn lực Phương pháp phân tích trắc lượng thư mục 2.1 Tổng quan phân tích trắc lượng thư mục Bảng giải thuật ngữ thống kê OECD định nghĩa Bibliometric (phân tích trắc lượng thư mục) là: “phân tích thống kê sách, báo ấn phẩm khác, bối cảnh: Ban đầu, công việc giới hạn việc thu thập liệu số lượng báo ấn phẩm khoa học, tác giả tổ chức / tổ chức, lĩnh vực khoa học, quốc gia, v.v., nhằm 120 xây dựng số "năng suất" đơn giản cho nghiên cứu học thuật Sau đó, kỹ thuật đa chiều phức tạp dựa trích dẫn báo (và gần sáng chế) phát triển Các số trích dẫn kết phân tích đồng trích dẫn sử dụng để có thước đo nhạy chất lượng nghiên cứu để theo dõi phát triển lĩnh vực mạng lưới khoa học Phân tích trắc lượng thư mục sử dụng liệu số lượng tác giả ấn phẩm khoa học, báo trích dẫn (và sáng chế) để đo lường “đầu ra” cá nhân / nhóm nghiên cứu, tổ chức quốc gia, để xác định mạng lưới quốc gia quốc tế, lập đồ phát triển lĩnh vực khoa học công nghệ (đa ngành).” Ana Manuel (2020, 13-43) định nghĩa: “Bibliometric việc sử dụng phương pháp thống kê để phân tích liệu ấn phẩm báo tạp chí bình duyệt, sách, kỷ yếu hội nghị, tạp chí định kỳ, đánh giá, báo cáo tài liệu liên quan Nó sử dụng rộng rãi để trình bày mối quan hệ lĩnh vực nghiên cứu phương pháp định lượng.” Luís cộng (2015, 372-392) định nghĩa: “Một phương pháp định lượng sử dụng để kiểm tra cấu trúc kiến thức phát triển lĩnh vực nghiên cứu dựa phân tích ấn phẩm liên quan.” Các nhà nghiên cứu gặp phải áp lực ngày tăng việc cung cấp chứng định lượng cho công trình nghiên cứu, phân tích trắc lượng thư mục sử dụng để hỗ trợ tính khách quan việc hệ thống hóa kết nghiên cứu Phân tích trắc lượng thư mục phương pháp sử dụng rộng rãi để vẽ tranh lớn vấn đề cần nghiên cứu (Porter cộng 2002) Nó phương pháp định lượng để xác định xu hướng lĩnh vực nghiên cứu cách tính tần suất xuất từ khóa định cơng bố tạp chí uy tín sáng chế Ngoài ra, dựa kết dự đốn khách quan xác định chủ đề nghiên cứu vài năm tới Phân tích trắc lượng thư mục giúp nhà nghiên cứu tiết kiệm thời gian thu thập liệu thực nghiên cứu theo chiều dọc cách tổng hợp số lượng lớn báo xuất khung thời gian tự xác định (Güttel Vogel 2013, 21) Phân tích nội dung cốt lõi ấn phẩm cơng bố, kết phân tích trắc lượng thư mục cung cấp tổng quan nghiên cứu minh họa mối quan hệ khái niệm nghiên cứu, mang lại nguồn cảm hứng cho ý tưởng nghiên cứu vấn đề nghiên cứu Nó hỗ trợ nhà nghiên cứu hiểu kiến thức cốt lõi lĩnh vực nghiên cứu, lĩnh vực phụ chúng lĩnh vực liên quan Dựa đó, xu hướng nghiên cứu phân tích để đưa chương trình nghiên cứu cấu trúc nghiên cứu (Small 2006, 16) Phân tích trắc lượng thư mục bắt đầu với câu hỏi cần trả lời, bao gồm số câu hỏi Ai, Cái gì, Ở đâu, Khi nào, Với Ai (Bưrner Polley, 2014) Kết phân tích đề cập đến nội dung cụ thể công bố khoa học vấn đề nghiên cứu: Ai tác giả cơng bố?, Từ khóa gì?, Cơng bố tạp chí nào?, Hợp tác nghiên cứu với quốc gia/ trường đại học nào? , Thời điểm công bố nào? 121 Do vậy, lợi ích phân tích trắc lượng thư mục nhà nghiên cứu:  Xác định trình từ lịch sử đến công bố liên quan đến vấn đề lĩnh vực nghiên cứu Phân tích xu hướng nghiên cứu vấn đề lĩnh vực khoa học  Cung cấp chứng mức độ quan trọng tác động vấn đề nghiên cứu lĩnh vực nghiên cứu tiến hành thực  Phát điểm mạnh khoảng trống nghiên cứu tại, đồng thời tìm lĩnh vực nghiên cứu phát triển  Xác định cơng bố có tầm quan trọng mức độ tác động lớn vấn đề cần nghiên cứu  Xác định cộng tác viên/ tổ chức nghiên cứu tiềm để hợp tác thơng qua phân tích hiệu suất cơng bố cá nhân/ tổ chức  Xác định nguồn tạp chí phù hợp để xuất cơng bố kết nghiên cứu 2.2 Cơ sở liệu cho phân tích trắc lượng thư mục Để thực phân tích trắc lượng thư mục, giai đoạn định nguồn liệu tốt phù hợp với phạm vi khoa học lĩnh vực nghiên cứu nhà nghiên cứu Số lượng sở liệu thư mục nhiều (ví dụ: PubMed, EMbase, SpringerLink, v.v.), tất cung cấp thông tin dễ dàng để thực phân tích trắc lượng thư mục Hiện nay, sở liệu thường sử dụng phân tích trắc lượng thư mục lĩnh vực kinh tế là: Web of Science (WoS), Scopus, Google Scholar (GS), Microsoft Academic (MA) Dimensions với đặc điểm chính: Bảng 1: Đặc tính nguồn sở liệu Database Đăng ký tài khoản Tải liệu WoS Có Có Scopus Có Có GS Miễn phí Khơng MA Miễn phí Sử dụng thư viện API Dimensions Miễn phí/ Đăng ký Có Web of Science (WoS): trang web cung cấp quyền truy cập vào nhiều sở liệu liệu trích dẫn cho 256 ngành (khoa học, khoa học xã hội, nghệ thuật nhân văn) Quyền truy cập cấp dạng đăng ký tài khoản Viện Thông tin Khoa học (ISI) tiền thân sở liệu này, sau đó, chuyển giao cho Thomson Reuters Clarivate Analytics sở hữu Nó bao gồm định dạng khác nhau, chẳng hạn báo toàn văn, đánh giá, xã luận, niên đại, tóm tắt, kỷ yếu (tạp chí dựa sách) báo kỹ thuật Cơ sở liệu có 90 triệu tài liệu từ năm 1900 đến Scopus: trang web cung cấp quyền truy cập vào sở liệu liệu trích dẫn lĩnh vực khoa học đời sống, khoa học xã hội, khoa học vật lý khoa học sức khỏe Elsevier cung cấp quyền truy cập vào Scopus cần đăng ký tài khoản Cơ sở liệu bao gồm: sách, tạp chí tạp chí thương mại Hơn nữa, tìm kiếm thực Scopus 122 thực sở liệu sáng chế Số lượng tài liệu khoảng 69 triệu từ năm 2004 đến Google Scholar (GS): trang web có sẵn miễn phí, mắt vào năm 2004, lập mục toàn văn siêu liệu tài liệu khoa học từ tạp chí học thuật trực tuyến bình duyệt nhiều nhất, sách, báo hội nghị, luận án, in trước, tóm tắt, báo cáo kỹ thuật, án lệ sáng chế Google không cung cấp số lượng tài liệu, (Gusenbauer 2019, 38) ước tính có khoảng 389 triệu tài liệu vào năm 2018 Microsoft Academic (MA): Trước gọi Microsoft Academic Search, khởi chạy lại dịch vụ vào năm 2016, với tên gọi MA Microsoft cung cấp dịch vụ cơng cụ tìm kiếm web cơng cộng miễn phí Cơ sở liệu có 230 triệu ấn phẩm 88 triệu tài liệu báo tạp chí Dimensions: sở liệu mới, mắt vào năm 2018, mục tiêu cung cấp “một sở liệu mở toàn diện hơn, cho phép người dùng khám phá kết nối nhiều loại liệu nghiên cứu” Dimensions hỗ trợ Digital Science & Research Solutions Inc xem giải pháp thay cho WoS Scopus (Thelwall 2018, 6) Có tùy chọn phiên miễn phí Nó cung cấp quyền truy cập vào loại tài liệu truyền thống (bài báo, báo hội nghị, sách, v.v.), bao gồm liên kết đến tài trợ, sáng chế, thử nghiệm lâm sàng, liệu giấy tờ sách Số lượng ghi có chứa Thứ ngun cao 102 triệu ấn vào năm 2019 Nó đưa vào năm 2018 2.3 Các phần mềm thực phân tích trắc lượng thư mục Để đo lường kết nghiên cứu các công bố có, Cadavid cộng (2012, 24) xác định ba loại số: số lượng, chất lượng cấu Chỉ số đo lường suất số lượng xuất bản, số thứ hai đo lường tác động ấn phẩm liên quan đến số lượng trích dẫn Bên cạnh đó, số cấu trúc đo lường mối liên hệ có ấn phẩm công bố khác tác giả khác Các công cụ phần mềm sử dụng để trực quan hóa kết tìm kiếm thực sở liệu, cho phép phân tích xếp kết để có cấu trúc, lịch sử mối quan hệ với chủ đề nghiên cứu Bên cạnh việc sử dụng cơng cụ phân tích cung cấp nguồn sở liệu, Moral cộng (2020) cập nhật phần mềm thực phân tích trắc lượng thư mục, với đặc điểm tổng hợp sau: Bảng 2: Đặc tính phần mềm phân tích hiệu suất trắc lượng thư mục tổng quát Phần mềm Nhà phát triển Hệ điều hành Nguồn liệu Giao diện Hochschule für Telekommu CRExplorer Java WoS, Scopus Desktop nikation Leipzig (HfTL) Melbourne-based Tarma Win, Mac, WoS, Scopus, Publish or Perish Desktop Research Software Pty Ltd Linux MA, GS ScientoPyUI University of Cauca Python WoS, Scopus Web 123 Bảng 3: Đặc tính phần mềm phân tích đồ khoa học Hệ điều Phần mềm Nhà phát triển hành Bibexcel University of Umeå (Sweden) Win University of Naples Federico R Biblioshiny II (Italy) BiblioMaps University of Lyon (France) Python CiteSpace CitNetExplorer SciMAT Sci2 Tool VOSviewer Nguồn liệu WoS, Scopus WoS, Scopus, Dimensions WoS, Scopus WoS, Scopus, Dimensions, MA OSX, WoS, Scopus Drexel University (USA) Win Leiden University (The Netherlands) University of Granada (Spain) Cyberinfrastructure for Network Science Center (USA) Leiden University (The Netherlands) Win, Linux Win, OSX, WoS, Scopus Linux WoS, Scopus, GS Win, OSX, Linux Giao diện Desktop Web Web Desktop Desktop Desktop Desktop Win, OSX, WoS, Scopus, Desktop Linux Dimensions, MA 2.4 Các kết phân tích trắc lượng thư mục điển hình Trong nghiên cứu trắc lượng thư mục liệu lớn nghiên cứu kinh doanh, Y Zhang cộng (2020) dựa sở liệu Web of Science (WoS) sử dụng phần mềm CiteSpace tiến hành phân tích để trả lời câu hỏi: (1) Tình hình phát triển liệu lớn tất lĩnh vực nghiên cứu kinh doanh gì? (2) Hiện trạng tác giả, tài liệu tham khảo mạng lưới tạp chí liên quan đến công bố liệu lớn nghiên cứu kinh doanh nào? (3) Hiện trạng mạng lưới quốc gia viện nghiên cứu lĩnh vực liệu lớn 124 kinh doanh nào? Kết nghiên cứu minh họa cách định lượng trực quan đây: Hình Kết phân tích xu hướng nghiên cứu Nguồn: Zhang cộng (2020) Hình Kết phân tích lĩnh vực nghiên cứu Nguồn: Zhang cộng (2020) Hình Kết phân tích mạng lưới đồng trích dẫn tài liệu tham khảo Nguồn: Zhang cộng (2020) 125 Hình Kết phân tích top 25 tác giả trích dẫn nhiều Nguồn: Zhang cộng (2020) Hình Kết phân tích mạng lưới đồng trích dẫn tạp chí Nguồn: Zhang cộng (2020) 126 Hình Kết phân tích mạng lưới đồng tác giả viện nghiên cứu Nguồn: Zhang cộng (2020) Hình Kết phân tích mạng lưới đồng tác giả quốc gia Nguồn: Zhang cộng (2020) 127 Hình Kết phân tích từ khóa liên kết Nguồn: Zhang cộng (2020) 128 Hình Kết phân tích top 40 từ khóa theo danh mục Nguồn: Zhang cộng (2020) Dựa kết phân tích, Y Zhang cộng (2020) đưa năm hướng đầy hứa hẹn cho nghiên cứu tương lai: (i) khuyến khích học giả tăng cường hợp tác liên ngành để thúc đẩy cân phát triển nghiên cứu liên quan đến liệu lớn lĩnh vực kinh doanh, (ii) khuyến khích nhà nghiên cứu tương lai củng cố sở lý thuyết, thiết lập mơ hình xác định rõ ràng vượt qua rào cản việc thu thập liệu, quản lý phân tích liệu để tiến hành nghiên cứu chất lượng cao, (iii) khuyến khích nhà nghiên cứu tương lai tận dụng kinh nghiệm từ lĩnh vực quản lý thông tin cộng tác nhiều với nhà quản trị để thúc đẩy phát triển nghiên cứu ứng dụng liệu lớn, (iv) khuyến khích hợp tác nghiên cứu liên quốc gia Ví dụ: so sánh để khác biệt chế quản lý liệu lớn quốc gia khác chủ đề quan trọng cần giải quyết, (v) từ khóa “dữ liệu lớn”, “phân tích” “quản lý” trì xu hướng ổn định ngày tăng theo thời gian số chủ đề nghiên cứu năm gần đây, chẳng hạn “ra định”, “lựa chọn” “học máy”, phản ánh xu hướng phát triển tiềm liệu lớn lĩnh vực kinh doanh Trên sở nghiên cứu Y Zhang cộng (2020), phân tích trắc lượng thư mục phương pháp có giá trị việc định hướng khơng vấn đề nghiên cứu mà vấn đề hợp tác đa ngành, đa lĩnh vực, đa quốc gia nghiên cứu khoa học Thảo luận kết luận Kết phân tích trắc lượng thư mục việc dự báo xu hướng nghiên cứu hay xác định 129 khoảng trống nghiên cứu giảm giá trị phân tích trắc lượng thư mục dựa nguồn sở liệu tốt, nhiên cịn nguồn liệu thay khác có số lượng lớn cơng bố mà chúng chưa sử dụng phân tích Các phân tích lượng trích dẫn có sai lệch mức độ tác động công bố liên quan đến việc trích dẫn trích dẫn q trình phức tạp chưa có chế giám sát độc lập vấn đề cơng bố trích dẫn dạng khơng tích cực, tình trạng bị xem xét lượng trích dẫn tính Nghiên cứu khoa học cần đầu tư đủ, từ việc nhà nghiên cứu cung cấp quyền truy cập nguồn sở liệu uy tín để phân tích, tìm kiếm xác định vấn đề xu hướng nghiên cứu đủ để tiến hành dự án nghiên cứu có giá trị, việc tạo động lực nghiên cứu q trình nghiên cứu cơng bố cần sử dụng nhiều nguồn lực Trong bối cảnh đại, phân tích trắc lượng thư mục trở thành công cụ thiết yếu để đánh giá phân tích cơng bố nghiên cứu nhà nghiên cứu (Ellegaard Wallin 2015), hợp tác nghiên cứu khoa học tổ chức (Skute cộng 2019), tác động đầu tư cho khoa học suất R&D quốc gia (Fabregat-Aibar cộng 2019) chất lượng học thuật (Van-Raan, 1999) TÀI LIỆU THAM KHẢO Ana Azevedo and Manuel Filipe Santos (2021) Integration Challenges for Analytics, Business Intelligence, and Data Mining PA: IGI Global Börner K & Polley D.E (2014) Visual insights A practical guide to making sense of data USA: MIT Press Cadavid-Higuita, L., Awad, G., Cardona, F., & Jaime, C (2012) A bibliometric analysis of a modeled field for disseminating innovation Estudios Gerenciales 28(SPE):213–236 Ellegaard, Ole; Wallin, Johan A (2015) The bibliometric analysis of scholarly production: How great is the impact? Scientometrics 105:1809-1831 Fabregat-Aibar, Laura; Barberà-Mariné, M Glịria; Terco, Antonio; Pié, Laia (2019) A bibliometric and visualization analysis of socially responsible funds Sustainability 11(9) https://doi.org/10.3390/su11092526 Gusenbauer, Michael (2019) Google Scholar to overshadow them all? Comparing the sizes of 12 academic search engines and bibliographic databases Scientometrics 118:177-214 H Small (2006) Tracking and predicting growth areas in science, Scientometrics 68:595-610 Luís M Carmo Farinha, João J M Ferreira, Helen Lawton Smith and Sharmistha Bagchi-Sen (2015) Handbook of Research on Global Competitive Advantage through Innovation and Entrepreneurship PA: IGI Global Moral-Muñoz, José A.; Herrera-Viedma, Enrique; Santisteban-Espejo, Antonio; Cobo, Manuel J (2020) Software tools for conducting bibliometric analysis in science: An up-to-date review El profesional de la información v 29, n 1, e290103 https://doi.org/10.3145/epi.2020.ene.03 Porter A.L., Kongthon A & Lu J.C (2002) Research profiling: improving the literature 130 review Scientometrics 53(3):351-370 Skute, Igors; Zalewska-Kurek, Kasia; Hatak, Isabella; De-Weerd-Nederhof, Petra (2019) Mapping the field: a bibliometric analysis of the literature on university–industry collaborations Journal of technology transfer 44(3):916-947 Thelwall, Mike (2018) Dimensions: A competitor to Scopus and the Web of Science? Journal of informetrics 12(2):430-435 Yucheng Zhang, Meng Zhang, Jing Li, Guangjian Liu d, Miles M Yang, Siqi Liu (2020) A bibliometric review of a decade of research: Big data in business research – Setting a research agenda Journal of Business Research https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.11.004 W H Güttel and R Vogel (2013) The Dynamic Capability View in Strategic Management: A Bibliometric Review International Journal of Management Reviews 15:426-446 131 ... cho phân tích trắc lượng thư mục Để thực phân tích trắc lượng thư mục, giai đoạn định nguồn liệu tốt phù hợp với phạm vi khoa học lĩnh vực nghiên cứu nhà nghiên cứu Số lượng sở liệu thư mục nhiều... học Thảo luận kết luận Kết phân tích trắc lượng thư mục việc dự báo xu hướng nghiên cứu hay xác định 129 khoảng trống nghiên cứu giảm giá trị phân tích trắc lượng thư mục dựa nguồn sở liệu tốt,... WoS, Scopus, Desktop Linux Dimensions, MA 2.4 Các kết phân tích trắc lượng thư mục điển hình Trong nghiên cứu trắc lượng thư mục liệu lớn nghiên cứu kinh doanh, Y Zhang cộng (2020) dựa sở liệu Web