Pages

Hiển thị các bài đăng có nhãn bài báo khoa học. Hiển thị tất cả bài đăng
Hiển thị các bài đăng có nhãn bài báo khoa học. Hiển thị tất cả bài đăng

Chia sẻ bài báo khoa học trên mạng: coi chừng!

Thứ Ba, 7 tháng 7, 2015
Diego Gomez là một sinh viên cao học (thạc sĩ) ở Colombia đang bị hầu toà, và có nguy cơ đi tù 8 năm vì anh ta upload một bài báo khoa học lên Scribd vài năm trước để chia sẻ với các sinh viên khác (1). Phải nói đây là một trường hợp khá hi hữu. Trường hợp của Diego Gomez đã dấy lên một cuộc vận động trong giới khoa học đòi quyền truy cập các bài báo khoa học và ủng hộ phong trào xuất bản Mở (Open Access).


Tôi theo dõi câu chuyện mà vẫn chưa rõ hết vì cách viết tiếng Anh rất ư mù mờ của họ. Bài báo nói rằng Diego Gomez chia sẻ bài báo khoa học, nhưng trong một bài do chính anh ta viết thì đó là một luận án cao học của một sinh viên khác. Nếu là luận án thì đâu có chuyện vi phạm bản quyền (ít ra là theo qui định ở Úc và Mĩ mà tôi biết). Nhưng cái phức tạp ở đây là website mà anh ta tải luận án lên lại lấy tiền của những download luận án. Gomez có thể chẳng có lời, nhưng website có lời từ luận án. Nếu là bài báo khoa học thì là một câu chuyện khác, vì quả thật bản quyền của bài báo thuộc về nhà xuất bản, nên việc chia sẻ bài báo trên phương tiện công cộng dễ dẫn đến vi phạm luật pháp. Ở Colombia vi phạm bản quyền được xem là tội hình sự! Hiện nay, nhà xuất bản khởi tối Gomez theo điều luật Colombia năm 2006 sau khi Colombia và Mĩ kí một hiệp định về tự do thương mại (2).

Câu chuyện của Diego Gomez còn có liên quan đến hiệp định thương mại TPP (Trans-Pacific Partnership). Phía Mĩ đang thương lượng với các đối tác trong khuôn khổ TPP để đưa vào điều luật về vi phạm bản quyền học thuật (như bài báo khoa học) như là tội phạm hình sự. Các nước đang phát triển không hài lòng trước áp lực này của Mĩ vì họ cho rằng Mĩ không công bằng. Tôi cũng nghĩ là không công bằng. Cần phải giúp đỡ các nước đang phát triển để họ có thể truy cập thông tin khoa học tốt hơn. Hình thức giúp đỡ có thể là giảm giá hay giới hạn thời gian truy cập.

Tôi nghĩ câu chuyện cũng có ý nghĩa đối với Việt Nam chúng ta. Ở VN, không nói ra ai cũng biết tình trạng vi phạm bản quyền quá phổ biến, quá tràn lan. Phần lớn các softwares máy tính đều là ăn cắp (hiểu theo nghĩa “piracy”). Ngay cả các đại học lớn, đại học quốc gia, người ta cũng vô tư dùng software ăn cắp. Chẳng những ăn cắp mà còn khoe ra nữa! Chẳng hạn như nhiều bài báo khoa học từ VN tự hào khoe rằng họ dùng SPSS để phân tích dữ liệu, nhưng phần lớn đều là dùng bản ăn cắp. Còn các bài báo khoa học thì được phân phát vô tư và upload lên mạng chia sẻ nhau thoải mái. Có thời người ta còn buôn bán bài báo khoa học! Nhưng nhiều khi các nhà xuất bản biết, nhưng họ lờ đi vì dù sao thì VN vẫn còn là nước nghèo, nên họ thông cảm. Nhưng tôi nghĩ tình trạng này không thể kéo dài mãi, nhất là ở các đại học, và chúng ta phải “chơi” đúng luật cho chắc ăn. Một khi TPP có hiệu lực thì VN cũng phải quan tâm đến vấn đề tác quyền.

===

(1) https://www.eff.org/deeplinks/2015/06/diego-stands-trial-today-show-your-support-open-access

(2) https://www.eff.org/deeplinks/2014/07/colombian-student-faces-prison-charges-sharing-academic-article-online

Read more ...

Khi nhà khoa học tỏ tình

Chủ Nhật, 7 tháng 6, 2015

Chuyện này hay, nên phải viết một cái note. Bài báo khoa học của Ts Caleb Brown trên tập san Current Biology sẽ chẳng có gì đáng chú ý, nếu người đọc không để ý đến phần acknowledgments (cảm tạ) (1). Trong phần này, anh Brown cám ơn nàng đồng nghiệp là Tiến sĩ Lorna O'Brien đã hết lòng giúp đỡ anh ta trong thời gian nghiên cứu, nhưng anh viết thêm câu "Lorna, em muốn thành hôn với anh không?" gây ngạc nhiên trong cộng đồng khoa học.


Nguyên văn câu cảm tạ như sau: "C.M.B. would specifically like to highlight the ongoing and unwavering support of Lorna O’Brien. Lorna, will you marry me?"

Dĩ nhiên, đây là một ngạc nhiên ... thích thú. Cũng là một cách tỏ tình rất … khoa học và sáng tạo. Khi ban biên tập được hỏi là họ nghĩ gì, họ nói đây là lần đầu tiên thấy kiểu tỏ tình như thế, và họ chúc chàng và nàng sẽ gặp may mắn.

Tin mới nhất cho biết nàng đã nói "yes" (2). Thế là một câu chuyện kết thúc có hậu và đẹp.

Thông thường thì hiếm có ai đem chuyện cá nhân lên phần acknowledgments. Phần này được ghi rõ là dành để cảm tạ những người đã giúp cho tác giả trong công trình nghiên cứu. Những người đó có thể là giúp trong quá trình thí nghiệm, thu thập dữ liệu, đóng góp bệnh nhân, giúp biên tập bài báo, v.v. Không có tính cá nhân trong đó. 

Ngày nay, một số tập san còn đòi tác giả phải xin phép người được cám ơn. Sở dĩ chuyện này xảy ra là vì có những tác giả mượn "oai hùm" bằng cách viết lời cảm tạ những người nổi tiếng trong ngành dù những người này chẳng dính dáng hay giúp gì cho bài báo. Do đó, có tập san đòi tác giả phải được phép người được cám ơn họ mới in.

Tôi chỉ phân vân một điều, nếu tôi là người phụ trách biên tập một bài báo như thế thì tôi sẽ làm gì. Dù nàng có gật đầu ok hay không thì trường hợp này phải nói là một ngoại lệ. Nếu không khéo trong xử lí nó có thể làm tiền lệ cho nhiều trường hợp khác, và nó biến bài báo khoa học thành nơi viết những lời cá nhân.

====



Read more ...

Năng suất khoa học của Viện KHCN

Thứ Năm, 15 tháng 1, 2015
Viện hàn làm KHCN của VN là một “di sản” của mô hình hoạt động khoa học thời Liên Xô cũ. Có bao giờ bạn tự hỏi Viện hàn lâm KHCN có bao nhiêu nhân viên, có ngân sách là bao nhiêu, và họ làm được gì? Bài báo dưới đây (1) cung cấp cho chúng ta vài con số trả lời những câu hỏi đó. Nhưng những con số này lại đặt ra vài câu hỏi khác.


Về nhân sự, Viện có hơn 4000 người, trong số đó 2419 người là "biên chế" (tôi không rõ từ này lắm). Tuy nhiên, trong số đó, Viện có 877 tiến sĩ, 152 phó giáo sư, và 41 giáo sư. Như vậy, có thể nói "lực lượng" khoa học của Viện là 1070 người. Tôi không rõ số còn lại 1349 người thuộc diện nào, nhưng đó là một con số không nhỏ.

Về ngân sách, năm 2014 Viện có ngân sách 919 tỉ đồng, tức tính ra là 46 triệu USD. Không rõ con số này được chi cho khoản nào, nhưng chắc chắn lương bổng chiếm phần lớn. Tính trung bình, ngân sách cho mỗi người trong biên chế là 19016 USD, một con số không hề thấp.

Về đầu ra, năm 2014 Viện báo cáo là công bố được 2.074 bài báo khoa học, nhưng số bài báo quốc tế là 803 bài. Thật ra, rất khó nói "bài báo quốc tế" ở đây có nghĩa là gì, vì có thể kể cả những bài trên những tập san đáng nghi ngờ dỏm như trong nhóm SCIRP. Trong thực tế, số liệu của Web of Science cho thấy tính từ 2010 đến 2014, Viện chỉ công bố được 1332 bài trên các tập san ISI (2). Nếu tính riêng cho năm 2014 (số liệu chưa đầy đủ), Viện công bố được 353 bài trên các tập san trong danh mục ISI.

Một thống kê khác cho biết năm 2014 Viện đăng kí được 3 bằng sáng chế. Nhưng chắc là bằng sáng chế đăng kí ở VN, vì năm 2014 VN chỉ có 1 bằng sáng chế duy nhất được USPTO (Mĩ) cấp cho Trường ĐH Tôn Đức Thắng.

Con số bài báo khoa học phải đặt trong bối cảnh 1070 giáo sư, tiến sĩ thì mới có ý nghĩa. Hãy rộng lượng cho rằng mỗi năm Viện công bố được 350 bài trên các tập san ISI, thì tính trung bình phải 3 giáo sư tiến sĩ mới có 1 bài. Hay nói cách khác, mỗi giáo sư tiến sĩ chỉ công bố được 1.2 bài trong vòng 5 năm. Năng suất như thế là thấp quá. Khó có thể nói năng suất thấp là do không đầu tư, vì mỗi năm Nhà nước chi đến 46 triệu USD, và số đó chưa kể tài trợ của NAFOSTED.

Có lẽ mô hình Viện hàn lâm KHCN là một mô hình sai lầm. Ngày nay, mô hình tập trung hóa trong khoa học ít được nước nào sử dụng nữa; thay vào đó là “mô hình cá thể”, theo đó từng nhóm hay lab nhỏ được thiết lập trong các đại học và viện nghiên cứu. Mô hình cá thể này tuy không phải là tốt nhất nhưng đã được chứng minh qua thực tế là hoạt động khá hữu hiệu hơn mô hình tập trung hóa.

====


(2) Số liệu trích từ Web of Science của ISI, tính từ 2010 đến 2014 (chưa đầy đủ), và con số của Viện KHCN được tính từ những bài báo có địa chỉ VIETNAM ACAD SCI TECHNOL, VAST, VIETNAMESE ACAD SCI TECHNOL, v.v.

Read more ...

Thông báo lớp học “Cách viết bài báo khoa học và công bố quốc tế”

Chủ Nhật, 1 tháng 12, 2013

Tôi rất hân hạnh thông báo cùng các bạn và đồng nghiệp là đầu tháng 1 năm 2014, Viện Nghiên cứu Y học Đinh Tiên Hoàng sẽ tổ chức một lớp học về cách viết bài báo khoa học và công bố quốc tế.  Đây là lớp học thứ hai (lớp thứ nhất ở Đại học Y Hà Nội năm 2010) mà tôi phụ trách ở Việt Nam. Tôi hi vọng rằng qua lớp học này VN sẽ có thêm bài báo khoa học trên các tập san quốc tế.


Một trong những khó khăn nan giải nhất ở đồng nghiệp khoa học ở Việt Nam là vấn đề viết bài báo khoa học và làm thế nào để công bố kết quả nghiên cứu trên các tập san quốc tế.  Khó khăn này là một yếu tố, một rào cản để khoa học VN có mặt trên trường quốc tế nhiều hơn.  Qua hợp tác và tương tác với nhiều đồng nghiệp trong nước, tôi đã biết được nhu cầu và những khó khăn, nên đã thiết kế một chương trình cho lớp học.  Thật ra, lớp học sẽ tổ chức theo mô hình hội thảo để các học viên tương tác nhiều hơn với người giảng. Để tăng phần tương tác, chúng tôi sẽ mời một số đồng nghiệp từng có công bố quốc tế ở trong nước đến chia sẻ cùng các học viên. Chi tiết lớp học như sau:

Địa điểm: Trung tâm phát triển phụ nữ, số 20 Thụy Khuê, Tây Hồ, Hà Nội.

Thời gian: 7/1/2014 đến 9/1/2014

Chương trình học gồm 12 bài giảng như sau:

1. Tại sao công bố quốc tế?
2. Cách đặt tựa đề bài báo  
3. Cách viết tóm tắt (abstract) 
4. Cách viết phần dẫn nhập (introduction) 
5. Cách viết phần phương pháp (methods)
6. Cách viết phần kết quả (results)
7. Cách trình bày biểu đồ và bảng số liệu 
8. Cách viết phần bàn luận (discussion)
9. Cách trả lời bình duyệt (peer review) và viết thư cho ban biên tập 
10. Tại sao bài báo bị từ chối
11. Tiếng Anh trong khoa học  
12. Văn phong khoa học 

Đây là loạt bài giảng đầy đủ nhất cho đồng nghiệp Việt Nam. Tôi có thể nói như thế vì đã xem qua vài bài giảng của đồng nghiệp nước ngoài trước đây, và nghĩ rằng chương trình này là đầy đủ nhất và phù hợp nhất cho người Việt Nam.

Xin lưu ý: vì công bố quốc tế chủ yếu là tiếng Anh, nên tất cả slides đều soạn bằng tiếng Anh. Dĩ nhiên, tôi sẽ giảng bằng tiếng Việt, và tôi nghĩ đó là một “lợi thế” mà không có đồng nghiệp nước ngoài nào có được.  Dù sao thì vẫn có những điều mà chỉ người mình với nhau mới có thể chia sẻ được.  :-). 

Đối tượng học viên sẽ được mở rộng cho bất cứ ai muốn học về cách viết và cách công bố.  Tôi nghĩ các bạn giáo sư, phó giáo sư, giảng viên, nghiên cứu sinh, sinh viên là những thành phần chính. Tôi từng giảng về đề tài này ở Thái Lan và thấy có nhiều giáo sư đến dự. Những giáo sư này đã từng có công bố quốc tế, nhưng có lẽ họ muốn đến nghe để học hay để biết một cách nhìn khác, một bài giảng khác, và cũng là cách để động viên nghiên cứu sinh của họ.

Ghi danh: Các bạn muốn theo học cần phải ghi danh trước ngày 15/12/2013. Học phí chỉ 1,2 triệu đồng (vì Viện tìm được hỗ trợ từ nguồn khác nên có thể giảm học phí). Mỗi học viên sẽ được tặng một cuốn sách “Từ nghiên cứu đến công bố” của tôi để làm tài liệu tham khảo.

Liên lạc: Các bạn có thể liên lạc Ánh, số điện thoại 0972-095-132 hoặc email anh.nguyen@dthim.org.vn để biết thêm chi tiết và ghi danh. Chi tiết khác có thể xem qua website của Viện Nghiên cứu Y học Đinh Tiên Hoàng.

Read more ...

Bản điện tử cuốn sách “Từ nghiên cứu đến công bố”

Thứ Sáu, 19 tháng 4, 2013

In Email
http://nxbhcm.com.vn/images/sach/kynangmem.gifTiếp theo bài giới thiệu trước, tôi hân hạnh cung cấp thêm thông tin về cách mua sách đến các bạn. Ngoài ra, tôi cũng muốn giới thiệu đến các bạn bản điện tử của cuốn sách Từ nghiên cứu đến công bố: kĩ năng mềm cho nhà khoa học đã có mặt trên thị trường. Bạn đọc có thể đặt mua bản điện tử qua trang sachweb của Nhà xuất bản. Giá bản điện tử chỉ 25,000 đồng.


Thời đại ngày nay, ngoài phiên bản bằng giấy, sách thường được xuất bản bằng phiên bản điện tử. Do đó, cuốn sách Từ nghiên cứu đến công bố của tôi cũng không phải là một ngoại lệ. Nhà xuất bản Tổng Hợp vừa đưa bản điện tử lên mạng ngày hôm kia, và tôi rất hân hạnh giới thiệu đến các bạn đọc xa gần. Bản điện tử có thể mua ở đây: 

https://sachweb.com/sach-nghien-cuu-m10/sach-gs-ts-nguyen-van-tuan-57/sach-tu-nghien-cuu-den-cong-bo-ky-nang-mem-cho-cac-nha-khoa-hoc-e1041/
Bản điện tử có thể đọc bằng máy tính cá nhân, hay máy tính bảng như iPad, Samsung, thậm chí iPhone. Giá bán chỉ có 25,000 đồng, tức chưa bằng giá … một tô phở.
Nếu mua sách phiên bản giấy thì các bạn có thể liên lạc thẳng Nhà xuất bản qua số điện thoại 0838-256-804 hoặc 0838-256-713 (gặp Phụng). Nhà xuất bản có dịch vụ giao tận nơi (rất tuyệt!)
Ngoài ra, còn có một số nhà sách cũng có bán:
  • Nhà sách Minh Khai, 249 Nguyễn Thị Minh Khai, Phường Nguyễn Cư Trinh, Q.1.
  • Nhà sách trực tuyến vinabook.com. Địa chỉ cuốn sách là:
http://www.vinabook.com/tu-nghien-cuu-den-cong-bo-ky-nang-mem-cho-nha-khoa-hoc-m11i53681.html
Nhà sách vinabook.com có cung cấp nội dung giống như amazon.com để bạn đọc có thể xem qua vài trang trong sách.

Như tôi có đề cập trong bài giới thiệu trước, đây là một công trình tâm đắc của tôi dành cho các bạn, những người đang hay sắp dấn thân vào con đường nghiên cứu khoa học. Ngay cả các bạn không có ý định làm nghiên cứu khoa học cũng có thể tìm thấy vài thông tin có ích trong sách. Các nhà quản lí khoa học và giáo dục cũng có thể tìm nhiều thông tin trong sách giúp cho họ có một cách đánh giá khoa học khách quan hơn và tốt hơn.

Tuy cuốn sách mới xuất bản chưa đầy một tuần, nhưng đã được tiếp nhận nồng nhiệt. Không chỉ bản giấy mà bản điện tử cũng đã được các bạn chú ý lập tức. Thành thật cám ơn các bạn. Sự chào đón của các bạn dành cho tác phẩm này làm tôi thấy vui, và tôi hi vọng rằng mình sẽ không phụ sự mong đời của các bạn. Như các bạn có thể nhìn qua phần content, tôi viết cuốn này là nhắm vào các bạn, những người có lẽ ở vào tình thế của tôi mấy chục năm trước đây: đang chập chững bước vào thế giới nghiên cứu khoa học, mà tiếng Anh thì ở trình độ lôm côm. Do đó, tôi không nói chuyện dong dài, hay làm bộ nói chuyện lí thuyết viễn vông; tôi đi thẳng vào thực tế. Thực tế ở mức độ như làm sao viết một lá cái cover letter, cách trả lời các bình duyệt, và để cho chắc ăn, tôi sưu tầm luôn những câu văn phổ biến để các bạn sử dụng. Những cân văn này coi vậy chứ cũng quan trọng lắm, nhất là lúc đang … bí chữ.

Hi vọng các bạn sẽ có được một món quà thú vị, và có thể xem đó như là của tin gọi một chút này làm ghi của tôi.
N.V.T
Read more ...

Biểu đồ trong bài báo khoa học 3: tỉ số dữ liệu trên mực in

Thứ Bảy, 9 tháng 3, 2013
http://www.infovis-wiki.net/images/thumb/5/55/DIR.jpg/600px-DIR.jpgChỉ số dối (lie factor) phản ảnh mức độ ảnh hưởng thể hiện trên biểu đồ so với mức độ ảnh hưởng thể hiện qua dữ liệu. Dĩ nhiên, đó chỉ là hiệu ứng thị giác, chứ trong thực tế thì con số vẫn là … con số, không thể thay đổi được. Một khía cạnh khác trong việc trình bày biểu đồ là lượng dữ liệu và lượng mực in. Một biểu đồ có quá nhiều mực in mà quá ít dữ liệu không chỉ là một sự phí phạm mà còn là một biểu đồ tồi. Để đo sự tương quan giữa lượng mực in và lượng mực dành cho biểu đồ, Edward Tufte đề nghị dùng chỉ số dữ liệu trên mực in (data – ink ratio). 



Để cảm nhận được vấn đề, chúng ta có thể xem qua biểu đồ dưới đây:



Biểu đồ trên mô tả mối liên hệ giữa hai biến số (thể hiện qua trục hoành và trục tung). Nhìn qua thì cũng không có vấn đề gì nghiêm trọng, nhưng nếu nhìn kĩ chúng ta dễ dàng thấy biểu đồ quá nghèo nàn. Tất cả biểu đồ thật ra chỉ có 2 số liệu. Nhưng những “thông số” của biểu đồ thì rất nhiều. Màu nền là màu xám, tốn rất nhiều mực. Biểu đồ có 8 lằn ngang, 13 chữ số cho trục tung và trục hoành. Nếu tính diện tích mực in của biểu đồ thì chắc cũng phải 60 cm^2! Ấy thế mà chỉ có 2 số liệu trên ngần ấy diện tích. Biểu đồ này có vấn đề.

Một nguyên tắc quan trọng trong thiết kế biểu đồ là sử dụng mực in để trình bày dữ liệu chứ không phải để trang trí cho biểu đồ. Do đó, Tufte đề nghị dùng tỉ số mực in dành cho dữ liệu trên tổng số lượng mực in để đánh giá một biểu đồ. Nói cách khác, gọi DIR (data-ink ratio) là tỉ số dữ liệu và mực in, DIR được định nghĩa như sau:

DIR = (số mực dùng cho dữ liệu) / (tổng số mực dùng trong biểu đồ)

Tỉ số này cũng có thể hiểu như là tỉ số của tín hiệu trên nhiễu (signal over noise ratio). Tỉ số này cũng nên gần bằng 1. Theo đó, nên xoá bỏ những mực in không dùng cho dữ liệu hay thừa thải. Để minh hoạ cho khái niệm DIR, chúng ta có thể xem qua biểu đồ dưới đây:

Hình 7: Thời gian cần thiết để làm xong một việc cho 4 nhóm tình nguyện viên 

Trong biểu đồ trên, chúng ta dễ dàng thấy có quá nhiều mực dành cho trang trí. Thứ nhất là màu nền (màu xám nhạt) là không cần thiết. Tại sao cần màu nền? Thứ hai là legend, “Time (min)”, cũng không cần thiết. Thứ ba là những đường ngang cũng không cần thiết. Ngay cả cách viết “Group A”, “Group B”, v.v. lặp lại chữ “Group” đến 4 lần! Biểu đồ trên có thể thiết kế lại như sau, bằng cách bỏ màu nền:  

Hình 8: Thời gian cần thiết để làm xong một việc cho 4 nhóm tình nguyện viên (vẽ lại) 

Thật ra, cách chọn biểu đồ thanh cũng có thể phải thảo luận thêm, bởi vì biểu đồ này không phản ảnh đầy đủ dữ liệu. Biểu đồ thanh trên đây chỉ phản ảnh có thể là số trung vị hay trung bình, và 4 chữ số này có thể mô tả bằng chữ chứ không cần đến biểu đồ. Tuy nhiên, nếu chọn biểu đồ, chúng ta cần phải chọn biểu đồ khác để thể hiện dữ liệu. Tôi nghĩ biểu đồ hộp sẽ thích hợp hơn. Với biểu đồ hộp, chúng ta có thể trình bày số trung bình, trung vị, cự li, độ lệch chuẩn, v.v. Do đó, ngay cả cách thiết kế trên cũng chưa tối ưu.

Dưới đây là một ví dụ về biểu đồ có quá nhiều mực cho trang trí:

Hình 9: Mối tương quan giữa hai biến số

Biểu đồ này có quá nhiều gridlines dễ làm cho người xem mất tập trung. Có thể đơn giản thành:


Hình 10: Mối tương quan giữa hai biến số (biên tập lần 1)

Thật ra, nếu mục tiêu là chỉ ra mối tương quan thì những đường ngang đó cũng không cần thiết, và biểu đồ có thể đơn giản hơn nữa:

Hình 11: Mối tương quan giữa hai biến số (biên tập lần 2)

Ngay cả những đường enclosed cũng không cần. Do đó, biểu đồ có thể cải tiến thành:

Hình 12: Mối tương quan giữa hai biến số (biên tập lần 3) 

Nói tóm lại, khi thiết kế biểu đồ, ngoài việc tối thiểu hoá chỉ số dối, tác giả cần phải tối đa hoá chỉ số dữ liệu trên lượng mực in. Để tối đa hoá chỉ số này, tác giả phải đặt câu hỏi “nếu tôi xoá bỏ những vết mực này, lượng thông tin có giảm không?” Nếu câu trả lời là không, thì tác giả có thể thẳng tay xoá bỏ những chỗ không cần thiết. Nên nhớ rằng dữ liệu là tín hiệu, và lượng mực không dùng cho dữ liệu là nhiễu; do đó, thiết kế biểu đồ chúng ta cần tối đa hoá lượng tín hiệu và tối thiểu hoá độ nhiễu.

(Còn tiếp …)
Read more ...

Biểu đồ trong bài báo khoa học 1: nguyên tắc

Thứ Bảy, 9 tháng 3, 2013
http://kang3935.files.wordpress.com/2013/01/picture-22.pngMột trong những vấn đề hay thấy trong các bài báo khoa học ở Việt Nam là cách trình bày dữ liệu bằng biểu đồ. Những biểu đồ được thiết kế quá đơn giản (phần lớn là cắt và dán từ các phần mềm máy tính) và vi phạm hầu như bất cứ nguyên tắc nào của trình bày dữ liệu mà có lẽ tác giả chưa làm quen. Trong loạt bài này, tôi sẽ bàn qua những nguyên tắc trình bày dữ liệu trong biểu đồ.


Biểu đồ có một lịch sử phát triển rất thú vị. Trước thế kỉ 18, dữ liệu khoa học thường được trình bày bằng bảng số liệu (tables), và biểu đồ được xem là vô dụng. Nhưng quan điểm này rất ư là sai lầm. Năm 1786, William Playfair (một nhà kinh tế chính trị học) sáng chế ra biểu đồ thanh (bar chart) và biểu đồ đường dây (line graph) mà chúng ta vẫn còn sử dụng cho đến ngày nay. Năm 1801, Playfair lại sáng chế ra biểu đồ bánh mà sau này trở nên rất thông dụng trong giới kinh tế học và xã hội học. Mãi đến năm 1832, nhà thiên văn học người Anh là Alenander S. Herche sáng chế ra biểu đồ tán xạ (scatter plot) và trở thành rất phổ biến trong khoa học thực nghiệm.

http://charts6.excelcharts.com/blog/wp-content/uploads/2011/12/william-playfair-wheat-excel.png
Hình 5: Một biểu đồ thanh và đường dây của William Playfair vào năm 1786

Ngày nay, trong khoa học, biểu đồ là một phương tiện khám phá. Đó không phải là một phát biểu thậm xưng, mà là sự thật. Đứng trước một rừng dữ liệu với hàng triệu mẫu từ DNA và con số, nếu không có biểu đồ thì không cách gì rút ra được những qui luật trong kho tàng dữ liệu, không thể nào tìm được những mối tương quan, thậm chí không thấy được xu hướng phân bố. Do đó, biểu đồ đóng vai trò cực kì quan trọng trong nghiên cứu khoa học.

Không chỉ là một phương tiện khám phá, biểu đồ còn là một phương tiện để truyền đạt khám phá. Một biểu đồ nếu được thiết kế cẩn thận sẽ có hiệu quả rất lớn. Sách giáo khoa thường có những biểu đồ nổi tiếng đến mức có thể xem là lịch sử. Tương tự, trong những buổi giảng của các chuyên gia, chúng ta thấy có nhiều biểu đồ được trình bày nhiều lần ở nhiều nơi, vì đó là những biểu đồ thể hiện những phát hiện quan trọng trong khoa học. Đó là những biểu đồ đi vào kho tàng tri thức nhân loại như là những icon.

Với sự phát triển của máy tính và các chương trình phân tích dữ liệu, việc soạn thảo các biểu đồ càng ngày càng dễ dàng hơn. Thật vậy, chỉ cần một chương trình phổ biến như Excel, hay cao hơn một chút là chương trình phân tích thống kê (như SAS chẳng hạn), các nhà khoa học có thể tạo ra những biểu đồ hấp dẫn và đa dạng. Thế nhưng, ngạc nhiên thay, trong thực tế vẫn còn rất nhiều biểu đồ trong bài báo khoa học được thiết kế một cách rất cẩu thả, chẳng theo một qui tắt nào cả, và làm cho thông điệp của bài báo trở nên khó hiểu.

Ở Việt Nam, người viết bài này đã đọc nhiều luận án và bài báo khoa học, mà trong đó có những biểu đồ quá kém. Đó là những biểu đồ thiết kế quá sơ sài, chủ yếu là cắt và dán từ các chương trình máy tính như Excel. Tác giả cũng tỏ ra chẳng đầu tư thời gian và suy nghĩ để chuyển tải một thông điệp nào, mà chủ yếu là … làm cho có. Thậm chí, có người làm để đủ số trang mà một qui định lạ lùng (nếu không muốn nói là quái gở) nào đó đề ra. Có lần ti đọc một luận án tiến sĩ, mà trong đó cứ mỗi biến số (như số bệnh nhân theo nhóm tuổi) tác giả trình bày qua 3 hình thức: bảng số liệu, biểu đồ, và chữ viết. Cả ba hình thức dĩ nhiên chỉ nói lên một điểm. Do đó, nếu có 10 biến thì tác giả có 10 trang để mô tả, mà trong thực tế có lẽ chỉ cần 0.5 trang là đủ! Tôi ngạc nhiên hỏi tại sao tác giả lại trình bày như thế, thì được biết lí do đơn giản là muốn làm luận án đủ số trang.

Để minh hoạ cho những vấn đề biểu đồ, chúng ta thử xem qua vài biểu đồ hay thấy trong các bài báo khoa học ở Việt Nam dưới đây.

Hình 1: Biểu đồ bánh về một kết quả nghiên cứu 

Trên đây là biểu đồ mô tả kết quả. Mỗi biểu đồ thật ra chỉ có 2 con số! Có thể nói là biểu đồ quá đơn giản, đơn giản đến nỗi người ta phải hỏi có cần đến một biểu đồ.


Hình 2: Biểu đồ bánh về hội chứng chuyển hoá 

Biểu đồ này chẳng những nghèo nàn về số liệu (chỉ có 3 số liệu), mà còn tốn khá nhiều mực in và cả màu.

Hình 3: Biểu đồ về tỉ lệ bệnh nhân chia theo nhóm có hay không có hội chứng chuyển hoá (hình trên) và theo nhóm tuổi (hình dưới)

Hai biểu đồ trên cũng nghèo nàn về số liệu và chẳng cung cấp thông gì gì quan trọng.


Hình 4: Biểu đồ thể hiện các biến số antiHBs

Biểu đồ này rất khó đọc, một phần là do phông chữ quá nhỏ, một phần là do chọn các bar để thể hiện dữ liệu. Toàn cảnh xem ra rất mù mờ.

Những biểu đồ như trình bày trên thật ra khá phổ biến trên các tập san khoa học trong nước. Có thể nói rằng phần lớn biểu đồ không cung cấp thông tin liên quan hay quan trọng cho thông điệp của bài báo. Đại đa số biểu đồ được soạn một cách hời hợt, làm cho người đọc cảm thấy tác giả hình như chẳng đầu tư vào việc suy nghĩ và thiết kế. Thật ra, trong thực tế, phần lớn các biểu đồ trên các tập san khoa học ở VN là cắt và dán trực tiếp từ các phần mềm như Excel hay phần mềm thống kê. Chính vì thế mà khi đọc những biểu đồ, có nhiều kí hiệu, cách diễn tả rất khó hiểu (lẫn lộn giữa tiếng Anh và tiếng Việt). Một bài báo khoa học với những biểu đồ như thế rất khó có cơ may được chấp nhận cho công bố trên các tập san quốc tế.

Nguyên tắc soạn biểu đồ
 
Biểu đồ là một cách trình bày dữ liệu khoa học rất hữu hiệu. Người Trung Hoa từng có câu một hình ảnh có giá trị tương đương với một vạn chữ. Thật vậy, đối phó với một rừng số liệu thu thập từ thí nghiệm, vấn đề đặt ra là làm sao khai thác những số liệu này một cách hữu hiệu nhất. Hữu hiệu ở đây phải hiểu là chuyển tải thông tin sao cho cho người xem cảm thấy dễ lĩnh hội nhất. Có ba cách để thể hiện dữ liệu khoa học: dùng chữ viết, bảng số liệu, và biểu đồ. Chữ viết chỉ có thể sử dụng cho những dữ liệu rất đơn giản, chứ không thể hiện được tất cả những xu hướng và dao động của dữ liệu. Bảng số liệu có thể sử dụng cho trường hợp tóm lược những thông tin mang tính chính xác cao. Nhưng biểu đồ có thể sử dụng để chuyển tải những thông điệp về mức độ ảnh hưởng và xu hướng biến thiên của dữ liệu. Do đó, đứng trước quyết định chọn hình thức để thể hiện dữ liệu, biểu đồ phải và nên xem là một hình thức số 1.

Để thiết kế biểu đồ một cách hữu hiệu, cần phải làm quen với cái tên Edward Tufte, vì ông là một guru về biểu đồ. Ông là giáo sư thống kê học của Đại học Yale, giáo sư chính trị học, và giáo sư khoa học máy tính (cũng tại Yale), là người đã có ảnh hưởng cực kì lớn đến lĩnh vực trình bày dữ liệu bằng biểu đồ, qua những công trình có thể nói là đặt nền tảng cho lĩnh vực này (có khi được đề cập đến như là data visualization). Ông là người dám thuế chấp căn nhà mình cho ngân hàng để vay một số tiền làm nghiên cứu và cho ra công trình về data visualization mà sau này ông không bao giờ hối hận (vì quá thành công về tài chính!) Báo New York Times gọi ông là Leonardo Da Vinci of Data. 

Edward Tufte đặt ra triết lí và 4 nguyên tắc trong trình bày dữ liệu bằng biểu đồ. Triết lí của thể hiện dữ liệu có thể tóm lược trong câu sau đây: “Graphical excellence is that which gives to the viewer the greatest number of ideas in the shortest time with the least ink in the smallest space” (tạm dịch: triết lí của trình bày dữ liệu bằng biểu đồ là cung cấp cho người xem một lượng thông tin cao nhất trong một thời lượng nhỏ nhất với lượng mực in thấp nhất trong một không gian nhỏ nhất). Như vậy, khi trình bày dữ liệu bằng biểu đồ, cần phải chú ý đến 4 khía cạnh: lượng thông tin, thời gian, lượng mực in, và không gian. Triết lí này có thể xem như là một triết lí hà tiện, tốn ít tài lực nhất để có nhiều thông tin nhất. Để đạt được triết lí đó, Tufte đặt ra 4 nguyên tắc: phản ảnh dữ liệu một cách đầy đủ, tối ưu hoá tỉ số dữ liệu trên mực in, tối ưu hoá mật độ dữ liệu, và trình bày dữ liệu chứ không phải trang trí biểu đồ.

http://ed-informatics.org/wp-content/uploads/2010/03/Tufte-Graphical-Excellence.jpg

Nói lên sự thật về dữ liệu. Mục tiêu của bất cứ biểu đồ nào cũng là chuyển tải thông tin đến người đọc, và do đó, biểu đồ cần phải nói lên sự thật của dữ liệu. Sự thật ở đây có nghĩa là những dao động của dữ liệu trong mỗi hay giữa các nhóm so sánh. Chẳng hạn như một biểu đồ thanh (bar chart) trình bày số trung bình về huyết áp giữa nhóm can thiệp và nhóm chứng là chưa phản ảnh sự thật của dữ liệu, bởi vì chúng ta biết rằng huyết áp của các cá nhân trong mỗi nhóm dao động khá lớn. Do đó, một biểu đồ có ý nghĩa hơn là biểu đồ hộp (box plot), hay tốt hơn nữa là biểu đồ hộp cộng với những số liệu cho từng cá nhân trong mỗi nhóm.

Tối đa hoá tỉ số dữ liệu trên mực in. Trong một biểu đồ có số liệu và mực in. Mục tiêu của nhà khoa học là trình bày dữ liệu càng nhiều càng tốt so với lượng mực in. Những biểu đồ bánh (pie chart) mà tôi vừa trình bày trên đây cho thấy số liệu rất ít so với lượng mực in (thậm chí có biểu đồ còn dùng cả hai màu!) Những biểu đồ này, vì thế, có tỉ số dữ liệu trên số mực in quá thấp.

Tối đa hoá mật độ dữ liệu. Mật độ dữ liệu có thể ước tính bằng cách lấy lượng số liệu chia cho diện tích của biểu đồ. Nguyên tắc quan trọng trong trình bày dữ liệu là phải tối đa hoá tỉ số này. Các biểu đồ trình bày trên đây có mật độ dữ liệu rất thấp, và do đó, chưa đạt yêu cầu của một biểu đồ có chất lượng cao.

Trình bày dữ liệu một cách đầy đủ, không phải trang trí biểu đồ. Có những biểu đồ mà tác giả trình bày số liệu qua những hình thức rất khác nhau. Biểu đồ sau cùng trong số 4 biểu đồ tôi lấy ra làm ví dụ trên đây cho thấy chỉ là một dữ liệu cho nhiều nhóm, nhưng tác giả cố gắng thể hiện mỗi nhóm một khác. Trong trường hợp này, có thể nói rằng tác giả chịu khó trang trí cho biểu đồ hơn là làm cho số liệu được phản ảnh một cách đầy đủ.

Trong phần sau đây, tôi sẽ bàn qua về những chỉ số phản ảnh 4 nguyên tắc trên. Đó là những chỉ số liên quan đến yếu tố gian dối (lie factor), tỉ số dữ liệu trên mực in, mật độ dữ liệu, và tính nhất quán trong cách trình bày. Tôi cũng sẽ lấy vài ví dụ để minh hoạ cho những loại biểu đồ mà Edward Tufte gọi là rác rưởi (junk chart) từ báo chí Việt Nam.

(còn tiếp …)

Tham khảo và đọc thêm: 

Wainer H. Graphical discovery: a trout in the milk and other visual adventures. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1997.

Tufte ER. The visual display of quantitative information (2nd Ed). Cheshire, CT: Graphics Press, 2001. 

Tukey JW. Exploratory data analysis. Reading, MA: Addison-Wesley, 1977.
Read more ...