Khi đọc một bài báo khoa học, ta thường thấy những cái tên quen thuộc xuất hiện cạnh nhau trong danh mục tài liệu tham khảo ở cuối bài. Nếu một nhà nghiên cứu trích dẫn hai bài báo cùng nhau trong cùng một bài viết, nhiều khả năng hai bài báo đó đang nói về điều gì đó tương tự. Và nếu những lần trích dẫn cùng nhau như vậy lặp đi lặp lại trong nhiều bài viết, càng khó coi đó là sự tình cờ.
Phương pháp đã phát triển ý tưởng đơn giản này thành cách vẽ bản đồ của học thuật chính là “Phân tích đồng trích dẫn (Co-citation Analysis)”. Phân tích đồng trích dẫn là kỹ thuật phân tích trích dẫn đếm số lần hai tài liệu được các tài liệu khác trích dẫn cùng nhau, và cho rằng số lần đó càng nhiều thì chủ đề của hai tài liệu càng gần nhau.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ lần lượt tìm hiểu bối cảnh ra đời và nguyên lý cơ bản của phân tích đồng trích dẫn, điểm khác biệt với ghép cặp thư mục, một kỹ thuật tương tự, các ứng dụng mở rộng sang phân tích tác giả và phân tích độ gần, cùng những điểm cần lưu ý khi diễn giải.
Cấu trúc học thuật hé lộ qua những bài báo được nhắc đến cùng nhau
Con đường ra đời của phân tích đồng trích dẫn
Những nỗ lực đọc mối quan hệ giữa các tài liệu thông qua trích dẫn bắt đầu một cách bài bản từ thập niên 1960. Đó là nhờ các chỉ mục trích dẫn ra đời, giúp có thể xem xét trên quy mô lớn ai đã trích dẫn ai.
(1) Ghép cặp thư mục của Kessler
Năm 1963, M. M. Kessler thuộc MIT (Mỹ) công bố khái niệm ghép cặp thư mục, cho rằng hai bài báo có liên quan với nhau nếu cùng tham khảo một tài liệu. Đây là một trong những phương pháp đầu tiên tính độ tương đồng giữa các tài liệu bằng trích dẫn, và Eugene Garfield, người tạo ra chỉ mục trích dẫn, cũng tích cực tiếp nhận khái niệm này.
(2) Năm 1973, hai người cùng một phát hiện
Năm 1973, Henry Small người Mỹ đề xuất trong một bài báo trên tạp chí khoa học việc dùng đồng trích dẫn làm thước đo mới cho mối quan hệ giữa hai tài liệu. Cùng năm đó, Irina Marshakova ở Liên Xô cũng độc lập công bố ý tưởng tương tự, nhưng vì được đăng bằng tiếng Nga nên tương đối ít được biết đến.
Cách đếm cường độ đồng trích dẫn
Nguyên lý của phân tích đồng trích dẫn đơn giản đến bất ngờ. Chỉ cần lấy hai tài liệu A và B, rồi đếm xem có bao nhiêu tài liệu khác trích dẫn cả hai cùng lúc.
- Đồng trích dẫn (Co-citation): Mối quan hệ khi một hoặc nhiều tài liệu khác trích dẫn A và B cùng nhau.
- Cường độ đồng trích dẫn (Co-citation Strength): Số tài liệu trích dẫn A và B cùng nhau. Nếu các tài liệu C, D và E đều trích dẫn A và B, cường độ là 3.
- Cụm (Cluster): Nhóm các tài liệu có cường độ đồng trích dẫn cao được gom lại với nhau, cho thấy một chủ đề nghiên cứu hoặc một lĩnh vực chuyên môn.
Nếu nối các tài liệu được gom như vậy bằng điểm và đường, ta sẽ có một tấm bản đồ tri thức cho thấy ngay những nghiên cứu nào hợp thành một “khu phố”. Năm 1974, Small cùng Belver Griffith công bố nghiên cứu dùng phương pháp này để tìm ra các lĩnh vực chuyên môn của khoa học và thể hiện chúng thành hình ảnh.
Nguyên lý này cũng được dùng trong tra cứu tài liệu. Khi nhà nghiên cứu tìm được một bài báo ưng ý, nếu tiếp tục hiển thị các tài liệu thường được trích dẫn cùng bài đó, họ có thể phát hiện những nghiên cứu liên quan dễ bị bỏ sót nếu chỉ dùng từ khóa tìm kiếm.
Khác gì so với ghép cặp thư mục?
Phân tích đồng trích dẫn và ghép cặp thư mục đều đo mức độ giống nhau của các tài liệu bằng trích dẫn, nhưng hướng nhìn lại hoàn toàn ngược nhau.
(1) Ghép cặp thư mục nhìn về quá khứ
Ghép cặp thư mục so sánh danh mục tài liệu tham khảo mà hai tài liệu đã viết. Một khi bài báo đã công bố, tài liệu tham khảo không thay đổi nên cường độ ghép cặp cũng cố định.
(2) Đồng trích dẫn mở ra tương lai
Đồng trích dẫn được tạo nên bởi những nghiên cứu khác trích dẫn hai tài liệu về sau. Vì học thuật phát triển và bài báo mới liên tục xuất hiện, cường độ cũng thay đổi theo thời gian, và cách phân loại có thể thay đổi theo dòng chảy của lĩnh vực.
(3) Kết quả tích lũy phán đoán của nhiều người
Đồng trích dẫn được đánh giá là thể hiện tốt hơn sự tương đồng về chủ đề, vì đó là kết quả tập hợp phán đoán của rất nhiều tác giả đã đọc những tài liệu ấy. Ý tưởng là mối quan hệ được nhiều người lặp đi lặp lại gom chung đáng tin cậy hơn danh mục tham khảo do một người chọn.
(4) Phương pháp kết hợp cả hai
Cũng có những nhà nghiên cứu như Robert Amsler ở Đại học Texas đề xuất thước đo dùng cả ghép cặp thư mục lẫn đồng trích dẫn để đánh giá độ tương đồng chủ đề giữa hai tài liệu. Hai phương pháp này giống những người bạn đồng hành bù đắp khoảng trống cho nhau hơn là đối thủ cạnh tranh.
Ứng dụng mở rộng và cạm bẫy khi diễn giải
Phân tích đồng trích dẫn đã vượt ra ngoài phạm vi tài liệu để trở thành công cụ tìm hiểu các nhà nghiên cứu và lĩnh vực học thuật. Tuy vậy, vẫn có những điểm cần cân nhắc trước khi tin ngay vào các con số.
(1) Phân tích đồng trích dẫn tác giả
Năm 1981, Howard White và Griffith giới thiệu phân tích đồng trích dẫn tác giả, đếm đồng trích dẫn theo đơn vị tác giả thay vì bài báo. Phương pháp này được sử dụng rộng rãi để cho thấy những học giả nào được gom lại với nhau như một trường phái.
(2) Phân tích độ gần trích dẫn
Năm 2009, Bela Gipp và Joeran Beel đề xuất phân tích độ gần trích dẫn, có tính đến cả việc hai trích dẫn nằm gần nhau đến mức nào trong phần nội dung. Chẳng hạn, các tài liệu được trích dẫn cùng nhau trong cùng một câu được xem là gần nhau hơn.
(3) Khác biệt trong động cơ trích dẫn
Nhà nghiên cứu đôi khi trích dẫn bài của đồng nghiệp thân thiết thường xuyên hơn, và cũng xuất hiện hiệu ứng Matthew, khi những bài báo vốn đã nổi tiếng lại càng được trích dẫn nhiều hơn. Ngoài ra, trích dẫn không chỉ để khen ngợi mà còn để phản bác, nên được trích dẫn cùng nhau không phải lúc nào cũng có nghĩa là đứng về cùng một phía. Vì vậy, kết quả đồng trích dẫn cần được diễn giải cùng với việc trực tiếp đọc và xem xét nội dung.
Phân tích đồng trích dẫn gom những dấu vết nhỏ là danh mục tài liệu tham khảo mà các nhà nghiên cứu để lại để làm lộ ra cấu trúc lớn của học thuật. Khi xem bài báo nào được nhắc đến cùng với bài báo nào, ta thậm chí có thể đọc được dòng chảy khi những lĩnh vực mới ra đời và gặp gỡ nhau.
Gom những dấu vết được trích dẫn cùng nhau để đo khoảng cách giữa các tri thức, đó chính là bước đầu tiên của trắc lượng thư mục học (bibliometrics) trong việc vẽ bản đồ học thuật.
