Gephi là phần mềm miễn phí để vẽ và đo mạng lưới. Với nhân vật hay thư từ, bạn dựng hai bảng: bảng nút (người) và bảng cạnh (quan hệ, lá thư), nhập vào Gephi, chọn bố cục, tính chỉ số trung tâm, rồi đọc mạng lưới theo đúng câu hỏi nghiên cứu.
Phân tích mạng lưới hấp dẫn người làm sử học, văn học vì nó biến những mối quan hệ rải rác trong hàng trăm lá thư, hồi ký, gia phả thành một hình nhìn được. Nhưng hình đẹp không tự trả lời câu hỏi. Phần lớn công sức nằm ở việc quyết định thế nào là một “quan hệ” và mã hoá nó nhất quán. Bài này đi từ dữ liệu đến cách đọc.
Bước 1: quyết định nút và cạnh là gì
Định nghĩa trước khi nhập liệu
Nút (node) thường là người, nhưng cũng có thể là tổ chức, tác phẩm, địa điểm. Cạnh (edge) là quan hệ: một lá thư, một lần cùng xuất hiện trong một chương, một quan hệ thầy trò. Hãy viết định nghĩa ra giấy. “A và B có cạnh nếu A gửi ít nhất một lá thư cho B” là định nghĩa rõ; “A và B có quan hệ” thì không.
Có hướng hay vô hướng
Thư từ có hướng: người gửi và người nhận khác nhau. Cùng xuất hiện trong một cảnh truyện thì vô hướng. Chọn sai loại làm sai chỉ số: một người nhận rất nhiều thư nhưng hiếm khi gửi sẽ hiện ra khác hẳn trong mạng có hướng.
Trọng số và thời gian
Cạnh có thể mang trọng số, ví dụ số lá thư. Nếu tư liệu kéo dài nhiều năm, ghi thêm năm cho từng cạnh để sau này lọc theo giai đoạn. Một mạng gộp cả ba mươi năm dễ cho ấn tượng sai rằng mọi người cùng hoạt động một lúc.
Lấy dữ liệu quan hệ từ tư liệu ở đâu?
Nguồn có cấu trúc sẵn
Một số tư liệu gần như đã là bảng: sổ đăng ký thư đi thư đến, danh sách hội viên, danh sách đỗ đạt theo khoa thi, mục lục tập thư đã xuất bản có người gửi và người nhận. Với các nguồn này, việc chủ yếu là chép vào bảng tính và chuẩn hoá tên.
Nguồn phải đọc và mã hoá
Hồi ký, nhật ký, tiểu thuyết đòi hỏi đọc và quyết định từng quan hệ. Hãy mã hoá trên bảng tính có cột trích dẫn: mỗi cạnh ghi trang và câu làm căn cứ. Khi hai người cùng mã hoá, cho họ làm chung một chương trước, so sánh kết quả, rồi sửa định nghĩa cạnh cho tới khi hai người mã hoá gần giống nhau.
Khi tư liệu không đầy đủ
Thư từ thường chỉ còn một chiều: thư người nổi tiếng nhận được được giữ lại, thư họ gửi đi thì thất lạc. Hãy ghi trong bảng cạnh nguồn của từng quan hệ, và khi đọc mạng lưới, tự hỏi hình dạng này phản ánh đời sống thật hay chỉ phản ánh cách lưu giữ tư liệu. Câu hỏi này nên xuất hiện trong phần phương pháp của bài viết.
Bước 2: dựng bảng nút và bảng cạnh
Gephi nhập bảng dạng CSV qua Data Laboratory. Tên cột quan trọng phải viết đúng như Gephi nhận diện:
| Bảng | Cột bắt buộc | Cột nên có | Ví dụ giá trị |
|---|---|---|---|
| Nút | Id | Label, nhóm, năm sinh, nơi ở | Id là mã ngắn không trùng như P001; Label là tên hiển thị |
| Cạnh | Source, Target | Type (Directed hoặc Undirected), Weight, năm, nguồn trích | Source P001, Target P017, Weight 4 |
| Cạnh (ghi nguồn) | Không bắt buộc | Cột trích dẫn: tập thư, trang, số hiệu | Giúp quay lại tư liệu gốc khi cần kiểm |
Chuẩn hoá tên người là việc tốn công nhất. Cùng một người có thể xuất hiện với tên tự, tên hiệu, bút danh, cách viết khác nhau. Lập một bảng tra riêng: mỗi cách gọi trỏ về một mã duy nhất. Nhập liệu trên bảng tính với mã thay vì tên tránh được tình trạng một người thành hai nút.
Bước 3: nhập dữ liệu vào Gephi
Thao tác dưới đây dùng giao diện Data Laboratory, phù hợp với các phiên bản Gephi gần đây:
- Tạo dự án mới, mở thẻ
Data Laboratory. - Chọn
Import Spreadsheet, chọn tệp nút, khai báo đây là bảng nút, kiểm tra mã hoá ký tự là UTF-8 để tên tiếng Việt không vỡ dấu. - Lặp lại với tệp cạnh, khai báo là bảng cạnh, chọn nhập vào cùng không gian làm việc (append to existing workspace) thay vì tạo không gian mới.
- Kiểm tra số nút và số cạnh ở góc màn hình có khớp với số dòng trong bảng tính không.
- Sang thẻ
Overviewđể xem mạng lưới lần đầu.
Nếu số nút nhiều hơn dự kiến, thường là do cạnh trỏ tới một Id không có trong bảng nút; Gephi tự tạo nút mới không có nhãn. Đó là dấu hiệu lỗi đánh mã, nên quay lại sửa bảng tính chứ đừng sửa trong Gephi.
Bước 4: bố cục và chỉ số trung tâm
Chọn bố cục
ForceAtlas2 là bố cục dùng nhiều nhất: các nút nối nhiều với nhau bị kéo lại gần, các nhóm tách ra. Vị trí trên hình không có ý nghĩa tuyệt đối; khoảng cách chỉ gợi ý mức gắn kết. Chạy bố cục đến khi hình ổn định, bật tuỳ chọn chống chồng nút trước khi xuất ảnh.
Tính chỉ số
Trong bảng Statistics, các chỉ số hay dùng là bậc (Degree), trung gian (Betweenness Centrality), vector riêng (Eigenvector Centrality) và mô-đun (Modularity) để tìm cộng đồng. Mỗi chỉ số trả lời một câu hỏi khác nhau, xem bảng ở mục sau.
Tô màu và cỡ nút
Dùng thẻ Appearance: cỡ nút theo một chỉ số trung tâm, màu theo cộng đồng mô-đun hoặc theo thuộc tính có sẵn như vùng miền. Đừng mã hoá quá ba thông tin trên một hình.
Một mẹo khi xuất hình: giữ nguyên bố cục sau khi đã chỉnh vừa ý, lưu tệp dự án Gephi, rồi mới thử tô màu theo các thuộc tính khác. Nhiều người chạy lại bố cục mỗi lần đổi màu, mạng lưới xoay sang hướng khác, hai hình trong bài không so được với nhau. Nếu cần so hai giai đoạn, cố định vị trí các nút chung để người đọc thấy rõ ai xuất hiện thêm, ai biến mất.
Đọc chỉ số cho đúng câu hỏi nghiên cứu
Chỉ số không có nghĩa tự thân; nó chỉ có nghĩa khi gắn với câu hỏi:
| Chỉ số | Đo cái gì | Câu hỏi nhân văn tương ứng | Cảnh giác |
|---|---|---|---|
| Bậc (Degree) | Số quan hệ trực tiếp | Ai liên lạc với nhiều người nhất trong tư liệu còn lại? | Phản ánh lượng tư liệu còn sót, không chỉ mức hoạt động thật |
| Trung gian (Betweenness) | Mức nằm trên đường nối giữa các nhóm | Ai là cầu nối giữa hai nhóm trí thức? | Rất nhạy với một vài cạnh thiếu |
| Vector riêng (Eigenvector) | Quan hệ với những người cũng có nhiều quan hệ | Ai ở gần trung tâm của giới có ảnh hưởng? | Khó diễn giải với mạng rời rạc |
| Mô-đun (Modularity) | Cách chia mạng thành cộng đồng | Có những nhóm nào tự hình thành? | Kết quả thay đổi giữa các lần chạy, cần chạy lại vài lần |
Câu hỏi luôn phải đặt cạnh mỗi con số: tư liệu nào còn, tư liệu nào mất. Một người có bậc cao có thể chỉ vì con cháu giữ được tập thư của họ. Phần bàn luận nên nói rõ giới hạn này.
Lỗi hay gặp và cách tránh
Những lỗi sau gặp nhiều trong luận văn dùng Gephi lần đầu:
- Hình “quả bóng lông” không đọc được: lọc bớt nút bậc thấp hoặc tách theo giai đoạn.
- Một người thành hai nút vì viết tên khác nhau: dùng bảng tra tên và mã.
- Mạng có hướng bị nhập thành vô hướng: kiểm cột
Type. - Diễn giải vị trí trên hình như toạ độ có ý nghĩa: chỉ đọc quan hệ, không đọc vị trí trái phải.
- Chỉ đưa hình, không đưa bảng số liệu và tệp dữ liệu: người phản biện không kiểm lại được.
Khi công bố, hãy gửi kèm bảng nút, bảng cạnh và tệp dự án Gephi lên kho lưu trữ mở, mô tả định nghĩa cạnh và nguồn tư liệu. Đó là cách để mạng lưới của bạn được dùng lại và mở rộng.
Câu hỏi thường gặp
Gephi có miễn phí không?
Gephi là phần mềm mã nguồn mở, miễn phí, chạy trên Windows, macOS và Linux. Bạn tải bản cài từ trang chính thức của dự án.
Cần bao nhiêu nút thì phân tích mạng lưới mới có ý nghĩa?
Không có ngưỡng cứng. Vài chục nút đã đủ để vẽ và đọc bằng mắt. Chỉ số như mô-đun ổn định hơn khi mạng lớn hơn. Quan trọng hơn số lượng là định nghĩa cạnh rõ và tư liệu đầy đủ.
Vì sao tên tiếng Việt bị vỡ dấu khi nhập vào Gephi?
Thường do tệp CSV không lưu bằng UTF-8 hoặc chọn sai bảng mã khi nhập. Lưu lại tệp với mã hoá UTF-8 và chọn đúng bảng mã ở hộp thoại nhập.
Nên dùng Degree hay Betweenness để tìm nhân vật quan trọng?
Tuỳ câu hỏi. Degree cho biết ai có nhiều quan hệ trực tiếp. Betweenness cho biết ai nối các nhóm với nhau. Một nhân vật có thể ít quan hệ nhưng là cầu nối duy nhất giữa hai nhóm.
Có thể phân tích mạng lưới theo thời gian trong Gephi không?
Có thể, bằng cách thêm cột thời gian cho cạnh và dùng bộ lọc hoặc dòng thời gian trong Gephi. Cách đơn giản hơn là tách dữ liệu thành vài giai đoạn và vẽ từng mạng riêng để so sánh.
Xuất hình mạng lưới cho bài báo thế nào?
Dùng thẻ Preview, chỉnh cỡ chữ nhãn, độ dày cạnh, rồi xuất SVG hoặc PDF để giữ nét. Chỉ hiện nhãn những nút được bàn tới trong bài để hình không rối.
