Tuấn Nguyễn – 2020-09-12 12:38:56
**Tập làm thám tử với VOSViewer + Scopus**
—
*Lời mở đầu* : Ngay từ lúc thành lập, tiêu chí hoạt động của nhóm Liêm Chính Khoa Học (LCKH) là muốn đạt được trong sạch và minh bạch trong khoa học với tinh thần xây dựng và thái độ văn minh. Câu hỏi được đặt ra là làm sao để nhanh chóng phát hiện những tiêu cực, những “đầu nậu” báo khoa học này ? Thật ra câu trả lời cũng rất đơn giản, bài viết này xin được giới thiệu phần mềm VOSViewer mà người viết đánh giá là rất dễ sử dụng và trực quan phục vụ cho mục đích này, kèm theo một data-driven example nho nhỏ để xác định tiêu cực.
Sơ lược về phần mềm một chút: VOSViewer có thể import trực tiếp dữ liệu từ Scopus hoặc Web of Science. Nguyên tắc hoạt động cũng đơn giản (nhưng có methodology được xây dựng đằng sau rất khoa học – tuy nhiên, mổ xẻ cái này thì không nằm trong scope của bài viết). Chúng ta có thể hiểu nôm na là phần mềm sẽ dùng thuật toán để cluster một factor dựa theo input của mình đưa vào – factor đó có thể là co-authorship, hay citation hay thậm chí là affiliation của các author. Trong bài viết sẽ trình bày về khía cạnh đơn giản nhất và dễ phát hiện tiêu cực nhất – co-authorship. Output mẫu có thể xem ở hình 1. *Ngoài việc phát hiện tiêu cực ra, mình cho rằng phần mềm hoàn toàn có thể được sử dụng cho mục đích “tươi sáng” hơn là xác định các nhóm nghiên cứu mạnh trong 1 field nhất định – chắc là sẽ là chủ đề dành cho 1 post khác *
Sử dụng VOSViewer như sau
* Bước 0: tải phần mềm VOSViewer ở [https://www.vosviewer.com/download](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fwww.vosviewer.com%2Fdownload%3Ffbclid%3DIwAR1SGqdKVgMjT4LF1Nek4CH_HW8FzeHyNVDwsAXHO1-AJ9982K55koWcd9A&h=AT0PUYWk-n6eLEhTXu3YY7mJsEmywUxiQFUxc-UsGlZqioO_jeMi5C-UHGUEzw0vnAK5DxZOwSLVWsPjGHG5zKCYjqwQG8BGfAWLJcuK9Sw5G14K8S576ZCHya6Z2FAK9mW_JuRR3caY3Sjbog&__tn__=-UK-R&c%5B0%5D=AT3udvURObQCXhAXJpcpqFJRj1XOL_A3k_7pB-o_BBZeawQ-RjZ1iP74t7ECFY5rGSjk07gZpTR4Ae5HReM2g2YLflkCj9uehGWcs4xBrcQkvIiPpeRJhbIR0SmO2UuHjy1w0mtc3fRblr5CUhX9hPJcPdl64k6Bqh4uEyLrP8B-e6cZN50s4LHvq7QRH2Kt3iyAOlGGaTmA4Ic), phần mềm hoàn toàn miễn phí
* Bước 1: Tải scopus profile của đối tượng tình nghi về, trong bài này chúng ta dùng một bài test nho nhỏ với đối tượng Shahaboddin Shamshirband mà anh Duong Tu đã nêu từ trc. , nếu bạn nào có Scopus có thể tự tải file để đảm bảo integrity của data.
* Bước 2: Mở VOSviewer chuẩn bị import data Scopus. Bên cột trái của phần mềm, trong tab File, chọn Create -> Create a map based on bibliographic data. Next. Chọn data mà mình muốn import, trong trường hợp này chúng ta chọn Read data from bibliographic database files. Chọn import từ Scopus, sau đó load thử file vào. Next.
* Bước 3: Ở đây thì chúng ta sẽ phải xác định chúng ta muốn plot theo loại nào, trong phạm vi bài viết ngắn gọn này sẽ sử dụng co-authorship để vẽ nên mối quan hệ giữa các tác giả.
* Bước 4: Chọn threshold, cái này có thể để mặc định hoặc tùy chỉnh gia giảm tùy theo số lượng tác giả load vào ở bước 2.
* Bước 5: Chọn số lượng người đc hiển thị trên hình, càng nhiều càng tốt. Xong có thể finish rồi.
Khi đó chúng ta có hình 2.
Chúng ta có thể thấy ngoài Shahaboddin là nhân vật chính đã đc xác định từ trước, chúng ta có Nabipour N., Mosavi A. và Chau k.w- (Kwok-Wing Chau, Tổng biên tập tạp chí Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics mà bạn Shahaboddin spam gần chục bài mỗi issue đã được phân tích sâu hơn ở [https://www.facebook.com/groups/LiemChinhKhoaHoc/permalink/327225361857636](https://www.facebook.com/groups/LiemChinhKhoaHoc/permalink/327225361857636?__cft__%5B0%5D=AZVsFrfnIrgTaI44cFoKAukXVRiHv0ycX7efTGuiO9xzT-lWCVVPrh55C-04uVRBiZAyMOegVMcqXDYQN1roZ1LjfhwKI_pwH6vDPK6FQ_cYxWTqVc97o_8aOONvGPc1KaxwQPRMnQKRzK2-Ro_T9TDBGj2v_348mKYcUpKn9-394zLVt3OSve7bnm1mtPo51gg&__tn__=-UK-R)).
Hồ sơ 2 anh mới đc detect trong analysis này ở lần lượt là.
Nabipour N. [https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57209908854](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fwww.scopus.com%2Fauthid%2Fdetail.uri%3FauthorId%3D57209908854%26fbclid%3DIwAR1SGqdKVgMjT4LF1Nek4CH_HW8FzeHyNVDwsAXHO1-AJ9982K55koWcd9A&h=AT2g0b7YfOkxlSivu9iYHSV9I00iBj4q6YEcJ8azNV279GGFubZDO5Xy-7oRO1dF0YyubBLCw2FGrqlhhSzdJLWvQF1KQBNGTBUiQFXBAs6kP52zKhOaUmtrVwZD88TW3LPdA08nzJ_dHI7RmQ&__tn__=-UK-R&c%5B0%5D=AT3udvURObQCXhAXJpcpqFJRj1XOL_A3k_7pB-o_BBZeawQ-RjZ1iP74t7ECFY5rGSjk07gZpTR4Ae5HReM2g2YLflkCj9uehGWcs4xBrcQkvIiPpeRJhbIR0SmO2UuHjy1w0mtc3fRblr5CUhX9hPJcPdl64k6Bqh4uEyLrP8B-e6cZN50s4LHvq7QRH2Kt3iyAOlGGaTmA4Ic)
Mosavi A. [https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=57191408081](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Fwww.scopus.com%2Fauthid%2Fdetail.uri%3FauthorId%3D57191408081%26fbclid%3DIwAR1SGqdKVgMjT4LF1Nek4CH_HW8FzeHyNVDwsAXHO1-AJ9982K55koWcd9A&h=AT05XoehOOfTDgTtFa0UKJikGvYU8gYsMCAX_dsKecgO1MW01Lk_WKUSkVgMKC7Yghk_sfU4hZRKAjGW80NjqZ5f89-AbWtqLIl7tkr6kH34___6i4f-zNwem8TnLLrv1sQrKqEzX05Ys23Uog&__tn__=-UK-R&c%5B0%5D=AT3udvURObQCXhAXJpcpqFJRj1XOL_A3k_7pB-o_BBZeawQ-RjZ1iP74t7ECFY5rGSjk07gZpTR4Ae5HReM2g2YLflkCj9uehGWcs4xBrcQkvIiPpeRJhbIR0SmO2UuHjy1w0mtc3fRblr5CUhX9hPJcPdl64k6Bqh4uEyLrP8B-e6cZN50s4LHvq7QRH2Kt3iyAOlGGaTmA4Ic)
Cái tên đầu tiên mình có là Shahaboddin Shamshirband, nhưng qua cái data-driven example nho nhỏ này mình xác định được bạn đầu tiên, Nabipour Narjes. Bạn này với affiliation của trường Duy Tân này mới làm khoa học trong 2 năm 2019 – 2020, vậy mà đăng được tận… 58 paper (Năm 2019 là 5 bài và 8 tháng đầu năm 2020 là 53 bài !). Chúng ta có thể lặp tức đặt nghi vấn là có thể có tiêu cực. 8 tháng đầu năm 2020 đăng 53 paper, vị chi là cứ 4-5 ngày có 1 paper đc đăng chưa tính thời gian review. Again, có thể 50 paper 1 năm là khả thi, tuy nhiên với 1 người chưa có thực tiễn kinh nghiệm nghiên cứu cũng như công bố, không phải leader/senior của 1 nhóm nghiên cứu mạnh thì khả năng cao là có tiêu cực. Còn về Mosavi A. thì cũng có một cơ số khá lớn các articles, chắc có lẽ cần riêng một bài phân tích cho người cắm tag của một cơ số các trường ĐH trên thế giới (xem thử ở đây [https://orcid.org/0000-0003-4842-0613](https://l.facebook.com/l.php?u=https%3A%2F%2Forcid.org%2F0000-0003-4842-0613%3Ffbclid%3DIwAR1SGqdKVgMjT4LF1Nek4CH_HW8FzeHyNVDwsAXHO1-AJ9982K55koWcd9A&h=AT3pZxyb4onFSvQfLGaIbgMj-JSvFf2xfv9MY2zVR16YIaqqdOIXudPNiKy2oVdbWjakrCi3bXjv_RcewCnNYtWU4DoyJ0sPJTU36uwv3rj8_qOTzVF2wtW0W7HYzIVThkLqNODGCvlre3hVyw&__tn__=-UK-R&c%5B0%5D=AT3udvURObQCXhAXJpcpqFJRj1XOL_A3k_7pB-o_BBZeawQ-RjZ1iP74t7ECFY5rGSjk07gZpTR4Ae5HReM2g2YLflkCj9uehGWcs4xBrcQkvIiPpeRJhbIR0SmO2UuHjy1w0mtc3fRblr5CUhX9hPJcPdl64k6Bqh4uEyLrP8B-e6cZN50s4LHvq7QRH2Kt3iyAOlGGaTmA4Ic))
Trở lại **Hình 1**, hình này được tạo ra bằng cách merge profile của Shamshirband, Mosavi, Nabipor và cả Chau K.-W sau xóa đi các ID bị duplicate. Hình này đưa ra giả thuyết có một mối liên hệ có vẻ là khá chặt chẽ giữa 4 người nói trên (các nodes lớn, các nét link giữa các node cũng rất đậm). Như đã nêu trên, ngoài plot co-authorship, phần mềm VOSViewer cũng cho phép plot citation, affiliation & country, tạo ra một analysis khá chặt chẽ về sự liên quan có phần “khả nghi” của mạng lưới các author này.
Để kết bài, người viết muốn gửi **Hình 3** như một lời tự sự, plot lại data trong **Hình 1** theo country với dải đất hình chữ S ở vị trí trung tâm, to nhất, nhưng câu hỏi là liệu chăng có đang phản ánh đc đúng tình hình khoa học nước nhà ?
—
Melbourne | 12.09.2020
Statistics:
Likes: 148, Shares: 43, Comments: 26
Like Reactions: 130, Haha Reactions: 0, Wow Reactions: 5, Love Reactions: 12, Sad Reactions: 0, Angry Reactions: 0