Bibliometrix và biblioshiny: trắc lượng trong R không cần viết mã

Biblioshiny là ứng dụng web chạy trên máy bạn, đi kèm gói bibliometrix của R. Chỉ cần cài R, cài gói, gõ hai lệnh để mở giao diện; mọi việc còn lại là bấm chuột: nạp tệp, lọc, xem bảng mô tả, vẽ mạng tác giả, nguồn, chủ đề và tải kết quả về.

Bibliometrix do Massimo Aria và Corrado Cuccurullo phát triển, là một trong những công cụ trắc lượng được dùng nhiều trong các bài tổng quan hiện nay. Nhiều nghiên cứu sinh ngại R vì nghĩ phải lập trình. Với biblioshiny, phần viết mã gần như bằng không; điều cần học là đọc đúng từng bảng và ghi lại đủ để phản biện kiểm tra được.

Cài đặt và mở biblioshiny

Làm một lần trên máy. Nếu máy đã có R thì bỏ qua bước đầu.

1. Cài R từ CRAN, sau đó (không bắt buộc) cài RStudio để có giao diện dễ dùng hơn.
2. Mở R hoặc RStudio, chạy install.packages('bibliometrix'); R tải gói cùng các gói phụ thuộc, có thể mất vài phút.
3. Chạy library(bibliometrix) rồi biblioshiny(); trình duyệt mở giao diện ứng dụng.
4. Ghi lại phiên bản: packageVersion('bibliometrix') cho phiên bản gói, R.version.string cho phiên bản R.
5. Lấy câu trích dẫn chuẩn của gói bằng citation('bibliometrix') để đưa vào tài liệu tham khảo.

Nếu lần đầu chạy biblioshiny báo thiếu gói, R thường hỏi có cài thêm không; đồng ý và chạy lại. Khi gặp lỗi lạ, cập nhật R và gói lên bản mới trước khi tìm cách khác.

Nạp và lọc dữ liệu

Nhập tệp gốc

Trong menu Data, chọn nhập tệp gốc, chọn đúng cơ sở dữ liệu nguồn (Scopus, Web of Science, Dimensions, Lens, PubMed và một số nguồn khác) và định dạng tương ứng: CSV hoặc BibTeX với Scopus, văn bản thô hoặc BibTeX với Web of Science. Ứng dụng chuyển dữ liệu sang khung chuẩn của bibliometrix, trong đó mỗi trường mang một mã hai chữ như AU (tác giả), SO (nguồn), DE (từ khoá tác giả), CR (tài liệu được trích).

Lưu bản đã chuyển đổi

Sau khi nhập, lưu tập dữ liệu dạng tệp của R hoặc Excel ngay trong ứng dụng. Lần sau mở lại tệp này, không phải chuyển đổi lại, và quan trọng hơn: kết quả không đổi nếu cơ sở dữ liệu gốc cập nhật.

Lọc

Menu Filters cho lọc theo năm, loại tài liệu, ngôn ngữ, nguồn. Lọc ở đây hay lọc ngay trên Scopus đều được, miễn là ghi lại; tốt nhất làm phần lớn việc lọc trên cơ sở dữ liệu để câu truy vấn trong bài phản ánh đúng tập dữ liệu.

Các mục phân tích chính và câu hỏi mỗi mục trả lời

Tên menu có thể hơi khác giữa các phiên bản; nhóm chức năng thì ổn định.

Không cần trình bày mọi mục trong bài báo. Chọn những mục trả lời câu hỏi nghiên cứu, phần còn lại để ở phụ lục hoặc bỏ.

Đọc các bảng mô tả cho đúng

Trích dẫn toàn cục và cục bộ

Trích dẫn toàn cục (global) là tổng số lần bài được trích trong toàn cơ sở dữ liệu. Trích dẫn cục bộ (local) là số lần bài được trích bởi các bài khác trong chính tập dữ liệu của bạn. Một bài phương pháp thống kê có thể được trích toàn cục hàng nghìn lần nhưng cục bộ rất ít; với câu hỏi “bài nào là nền móng của chủ đề này”, trích dẫn cục bộ thường hợp hơn.

Bản đồ chủ đề

Bản đồ chủ đề (thematic map) đặt các cụm từ khoá lên hai trục: độ trung tâm (mức liên kết với các cụm khác) và độ đậm đặc (mức phát triển bên trong cụm). Bốn góc phần tư thường được gọi là chủ đề động lực, chủ đề chuyên biệt, chủ đề mới nổi hoặc suy giảm, và chủ đề nền tảng. Đó là cách gọi quy ước; việc một cụm “mới nổi” hay “suy giảm” cần được kiểm thêm bằng chuỗi thời gian, không nên kết luận chỉ từ vị trí trên bản đồ.

Định luật Bradford và Lotka

Hai định luật kinh điển này mô tả sự tập trung: một nhóm nhỏ tạp chí đăng phần lớn bài, một nhóm nhỏ tác giả viết phần lớn bài. Biblioshiny vẽ sẵn, nhưng việc dữ liệu của bạn “khớp” hay “không khớp” ít có ý nghĩa với câu hỏi nghiên cứu nếu bạn không giải thích nó giúp được gì.

Xuất kết quả và ghi đủ để người khác làm lại

Tải bảng dạng Excel, hình dạng PNG. Hầu hết bảng có nút tải về; hình có tuỳ chọn tải. Đặt tên tệp theo mục và ngày để không lẫn khi chạy lại.

Ghi tham số của từng phân tích. Mạng đồng xuất hiện có số nút, thuật toán gom cụm, cách chuẩn hoá; bản đồ chủ đề có số từ, tần suất tối thiểu. Mặc định của ứng dụng có thể đổi giữa các phiên bản, nên ghi giá trị thực tế.

Ghi phiên bản R và bibliometrix. Một câu trong phần phương pháp, kèm trích dẫn gói, là đủ. Phản biện kỹ tính sẽ hỏi nếu thiếu.

Lưu tập dữ liệu đã chuyển đổi. Kèm câu truy vấn và ngày truy xuất, đây là thứ cho phép bạn dựng lại mọi bảng sau sáu tháng phản biện.

Cân nhắc chuyển sang mã khi bài đã ổn. Biblioshiny thường có chỗ hiển thị đoạn lệnh R tương ứng hoặc bạn có thể viết lại vài lệnh chính (convert2df, biblioAnalysis); một tệp lệnh ngắn giúp kết quả tái lập dễ hơn nhiều so với ghi lại từng cú bấm chuột.

Một buổi làm việc mẫu với biblioshiny

Tình huống: một nghiên cứu sinh ngành quản trị muốn có bức tranh chung về nghiên cứu chuyển đổi số trong doanh nghiệp vừa và nhỏ trước khi viết chương tổng quan. Tập dữ liệu là vài trăm bản ghi xuất từ Scopus dạng CSV.

Giờ đầu: cài gói, mở ứng dụng, nhập tệp, lưu bản đã chuyển đổi, ghi số bản ghi mà mục thông tin chính hiển thị và so với số trên Scopus. Giờ thứ hai: xem sản lượng theo năm, nguồn liên quan nhất và tài liệu được trích cục bộ nhiều nhất; tải ba bảng này. Mười tài liệu đứng đầu danh sách trích dẫn cục bộ trở thành danh sách đọc bắt buộc.

Giờ thứ ba: chạy mạng đồng xuất hiện từ khoá tác giả và bản đồ chủ đề. Lúc này mới thấy các biến thể như “SME”, “SMEs”, “small and medium enterprises” đứng riêng; quay lại làm sạch bằng tệp đồng nghĩa mà ứng dụng cho phép nạp, hoặc làm sạch ngoài rồi nhập lại. Cuối buổi, ghi phiên bản gói, tham số từng phân tích và lưu toàn bộ vào một thư mục có ngày.

Kết quả của buổi đó không phải là một bài trắc lượng, mà là một bản đồ đủ tin cậy để định hướng việc đọc. Nếu sau đó muốn viết thành bài riêng, phần phương pháp đã có sẵn nhờ những ghi chép này.

Lỗi hay gặp khi dùng biblioshiny

Nạp tệp Scopus nhưng chọn nhầm nguồn Web of Science, dẫn tới trường dữ liệu trống. Nạp tệp xuất thiếu tài liệu tham khảo rồi thắc mắc vì sao mạng đồng trích dẫn trống. Dùng từ khoá chưa làm sạch, khiến các biến thể của một khái niệm đứng thành nhiều nút. Trình bày bảng tác giả liên quan nhất mà không gộp các cách viết tên khác nhau của cùng một người, nhất là tên Việt có hoặc không có dấu, đảo họ tên.

Một lỗi nữa ít ai nhắc: chạy lại phân tích sau vài tuần trên tệp xuất mới mà không nhận ra số bản ghi đã đổi. Luôn ghi số bản ghi ở đầu mỗi lần chạy và so với số trong phần phương pháp.

Câu hỏi thường gặp