Nếu đã tìm được một bài báo khoa học hay để viết báo cáo, bạn nên đọc gì tiếp theo? Bạn có thể lần theo tài liệu tham khảo của bài báo ấy để ngược về quá khứ, nhưng cũng có thể tiến về tương lai bằng cách tìm những nghiên cứu mới hơn đã trích dẫn nó. Công cụ nối ngược các liên kết như vậy, từ một bài báo được trích dẫn đến những bài báo ra đời sau đã trích dẫn nó, chính là “chỉ mục trích dẫn (Citation Index)”.
Nói một cách đơn giản, chỉ mục trích dẫn là “danh sách ghi lại một tài liệu đã được những tài liệu nào trích dẫn về sau”. Khác với chỉ mục thông thường tìm tài liệu bằng từ khóa chủ đề, công cụ này tìm các nghiên cứu liên quan bằng cách lần theo mối liên kết trích dẫn, qua đó làm thay đổi lớn ngành thư viện và thông tin học cũng như cách tìm kiếm học thuật.
Tài liệu này trình bày một cách dễ hiểu từ bối cảnh ra đời và khái niệm chỉ mục trích dẫn đến các phương pháp tìm kiếm theo quan hệ trích dẫn, những chỉ số tiêu biểu hình thành từ chỉ mục trích dẫn và các điểm cần lưu ý khi sử dụng số liệu.
Nguyên lý và ứng dụng của chỉ mục trích dẫn
Chỉ mục trích dẫn là gì?
Điều bất ngờ là ý tưởng về chỉ mục trích dẫn bắt nguồn từ lĩnh vực pháp luật. Tại Hoa Kỳ, bộ “Shepard's Citations” được xuất bản từ năm 1873, ghi lại một án lệ đã được những phán quyết nào về sau trích dẫn. Trong giới luật vốn coi trọng án lệ, bộ sách này là công cụ thiết yếu để kiểm tra xem một phán quyết còn hiệu lực hay không.
Nhà khoa học thông tin người Mỹ Eugene Garfield đề xuất áp dụng phương pháp này cho tài liệu khoa học. Trong bài viết đăng trên tạp chí Science năm 1955, ông cho rằng nếu tập hợp cho từng bài báo những bài báo ra đời sau đã trích dẫn nó, các nhà nghiên cứu có thể tìm tài liệu bằng cách lần theo sự kết nối giữa các ý tưởng.
Ý tưởng này trở thành hiện thực thông qua Viện Thông tin Khoa học (Institute for Scientific Information) do ông thành lập. Theo ghi chép của Garfield, bộ “Chỉ mục trích dẫn khoa học (Science Citation Index)” đầu tiên ra đời năm 1963 (lịch sử chính thức của Clarivate, đơn vị hiện vận hành bộ chỉ mục này, ghi là năm 1964), và trở thành nền tảng của cơ sở dữ liệu học thuật Web of Science ngày nay. Năm 2004, Google Scholar và Scopus lần lượt xuất hiện, khiến tìm kiếm theo trích dẫn trở thành phương pháp quen thuộc không chỉ với các nhà nghiên cứu mà cả sinh viên.
3 phương pháp tìm kiếm theo quan hệ trích dẫn
Ưu thế lớn nhất của chỉ mục trích dẫn là khả năng tìm nghiên cứu liên quan ngay cả khi không biết từ khóa chủ đề. Bởi dù các học giả dùng những thuật ngữ khác nhau để gọi cùng một khái niệm, các nghiên cứu vẫn được kết nối với nhau nếu cùng trích dẫn một bài báo.
(1) Tìm kiếm ngược
Lần theo danh mục tài liệu tham khảo của bài báo đang đọc để tìm các tài liệu trước đó làm nền tảng cho nghiên cứu ấy. Bạn có thể biết một ý tưởng bắt nguồn từ đâu.
(2) Tìm kiếm xuôi
Sử dụng chỉ mục trích dẫn để tìm những nghiên cứu ra đời sau đã trích dẫn bài báo này. Bạn có thể xem ý tưởng ấy đã phát triển ra sao và nhận được những phê bình nào.
(3) Tìm các tài liệu được trích dẫn cùng nhau
Nếu hai bài báo thường được nhiều bài báo khác trích dẫn cùng nhau, nội dung của chúng có khả năng cao là gần gũi với nhau. Hiện tượng này được gọi là “đồng trích dẫn (Co-citation)” và được dùng để lập bản đồ các lĩnh vực học thuật.
Chẳng hạn, nếu lấy bài báo của James Watson và Francis Crick công bố cấu trúc xoắn kép của DNA năm 1953 làm điểm xuất phát, chỉ bằng tìm kiếm xuôi, bạn cũng có thể lần theo hàng chục năm nghiên cứu sinh học phân tử tiếp nối dựa trên phát hiện ấy.
Những chỉ số tiêu biểu hình thành từ chỉ mục trích dẫn
Khi dữ liệu trích dẫn tích lũy ngày càng nhiều, người ta bắt đầu đếm chúng để ước lượng tầm ảnh hưởng của các tạp chí học thuật và nhà nghiên cứu. Lĩnh vực phân tích tài liệu bằng các đại lượng định lượng như vậy được gọi là “trắc lượng thư mục (Bibliometrics)”.
- Số lượt trích dẫn (Citation Count): Số lần một bài báo được các tài liệu khác trích dẫn. Đây là chỉ số đơn giản và cơ bản nhất.
- Hệ số ảnh hưởng của tạp chí (Journal Impact Factor): Giá trị thu được khi lấy số lượt trích dẫn trong năm nay đối với các bài báo đăng trên một tạp chí trong 2 năm liền trước, chia cho số bài báo có thể được trích dẫn đã đăng trong khoảng thời gian đó. Ban đầu, Garfield xây dựng chỉ số này làm tiêu chí lựa chọn tạp chí học thuật.
- Chỉ số h (h-index): Chỉ số do nhà vật lý Jorge Hirsch đề xuất năm 2005. Đây là giá trị h lớn nhất sao cho trong số các bài báo của một nhà nghiên cứu, có ít nhất h bài được trích dẫn từ h lần trở lên.
Ví dụ, nếu một nhà nghiên cứu có chỉ số h là 10, điều đó có nghĩa là người ấy có ít nhất 10 bài báo được trích dẫn từ 10 lần trở lên. Chỉ số này được sử dụng rộng rãi nhờ ưu điểm thể hiện đồng thời số lượng bài báo và số lượt trích dẫn.
4 điều cần lưu ý khi sử dụng chỉ số trích dẫn
Số lượt trích dẫn tuy tiện dụng nhưng không phải là tấm gương phản ánh nguyên vẹn giá trị của nghiên cứu.
(1) Văn hóa trích dẫn khác nhau giữa các lĩnh vực
Khoa học sự sống có nhiều bài báo và hoạt động trích dẫn sôi nổi, trong khi toán học hay khoa học nhân văn có số lượt trích dẫn thấp hơn nhiều. Không nên so sánh đơn thuần các con số giữa những lĩnh vực khác nhau.
(2) Trích dẫn không chỉ là lời khen
Ngay cả khi trích dẫn để phê bình một nghiên cứu sai, về mặt số liệu, đó vẫn được tính là một lượt như các trích dẫn khác.
(3) Càng nổi tiếng càng được trích dẫn nhiều
Năm 1968, nhà xã hội học Robert Merton gọi hiện tượng các học giả vốn đã nổi tiếng nhận được nhiều sự công nhận hơn là “hiệu ứng Matthew (Matthew Effect)”. Sự tập trung thiên lệch này cũng xuất hiện trong số lượt trích dẫn.
(4) Không nên dùng chỉ số của tạp chí để đánh giá cá nhân
Tuyên bố San Francisco về Đánh giá Nghiên cứu (San Francisco Declaration on Research Assessment), được xây dựng năm 2012, khuyến nghị không dùng hệ số ảnh hưởng của tạp chí để đánh giá từng bài báo hay nhà nghiên cứu.
Chỉ mục trích dẫn đã làm hiện rõ những cây cầu vô hình giữa các bài báo, cho thấy tri thức được kết nối và phát triển như thế nào. Việc ngày nay chúng ta có thể nhấp chuột một lần để xem “các tài liệu trích dẫn bài báo này” khi tìm kiếm học thuật cũng là nhờ ý tưởng của Garfield.
Đọc được dòng chảy tư tưởng mà các con số chỉ đến, thay vì chỉ nhìn vào bản thân những con số, chính là bước đầu tiên để sử dụng thông tin học thuật một cách sáng suốt.
