Trong nhiều năm, khi nhắc đến kết quả của một nghiên cứu khoa học, người ta thường nghĩ ngay đến bài báo quốc tế, luận văn, luận án hay các công trình được công bố trên tạp chí chuyên ngành. Tuy nhiên, cùng với sự phát triển của khoa học dữ liệu và chuyển đổi số, một thành phần khác đang ngày càng được coi trọng không kém chính là dữ liệu nghiên cứu (Research Data).

Nhiều tổ chức khoa học quốc tế hiện nay xem dữ liệu nghiên cứu là một loại tài sản học thuật có giá trị lâu dài, bởi đây là nền tảng để kiểm chứng kết quả, tái sử dụng cho các nghiên cứu mới và thúc đẩy hợp tác giữa các nhóm nghiên cứu trên toàn thế giới.

Dữ liệu nghiên cứu không chỉ dành cho các ngành kỹ thuật

Nhiều người thường nghĩ dữ liệu nghiên cứu chỉ xuất hiện trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, trí tuệ nhân tạo hay khoa học tự nhiên. Trên thực tế, hầu hết mọi ngành học đều tạo ra dữ liệu.

Đó có thể là:

• Bộ câu trả lời khảo sát của một nghiên cứu về quản trị kinh doanh.
• Dữ liệu phỏng vấn trong nghiên cứu giáo dục hoặc ngôn ngữ.
• Báo cáo tài chính của doanh nghiệp.
• Hồ sơ bệnh án trong nghiên cứu y tế.
• Hình ảnh, video, âm thanh hoặc các kết quả thí nghiệm trong phòng nghiên cứu.

Nếu được lưu trữ và quản lý đúng cách, những dữ liệu này có thể tiếp tục được sử dụng cho nhiều nghiên cứu khác trong tương lai.

Vì sao quản lý dữ liệu nghiên cứu ngày càng quan trọng?

Theo nhiều nhà xuất bản quốc tế như Elsevier, Springer Nature hay Wiley, xu hướng hiện nay không chỉ yêu cầu tác giả công bố bài báo mà còn khuyến khích hoặc bắt buộc chia sẻ bộ dữ liệu gốc đi kèm.

Điều này giúp:

• Tăng tính minh bạch của nghiên cứu.
• Giúp các nhóm nghiên cứu khác kiểm chứng kết quả.
• Hạn chế sai sót hoặc gian lận học thuật.
• Tăng khả năng được trích dẫn của công trình nghiên cứu.

Một nghiên cứu đăng trên PLOS ONE cho thấy các bài báo có công khai dữ liệu thường nhận được số lượt trích dẫn cao hơn so với các nghiên cứu không chia sẻ dữ liệu.

FAIR – Bộ nguyên tắc đang được áp dụng trên toàn thế giới

Để dữ liệu nghiên cứu có thể được sử dụng hiệu quả, cộng đồng khoa học đã xây dựng bộ nguyên tắc FAIR, bao gồm:

• Findable – Dễ tìm kiếm.
• Accessible – Có thể truy cập.
• Interoperable – Có khả năng sử dụng trên nhiều hệ thống khác nhau.
• Reusable – Có thể tái sử dụng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Đây hiện được xem là tiêu chuẩn trong quản lý dữ liệu nghiên cứu tại nhiều trường đại học và viện nghiên cứu trên thế giới.

Cơ hội cho học viên sau đại học

Đối với học viên Thạc sĩ và nghiên cứu sinh, việc hình thành thói quen quản lý dữ liệu ngay từ khi bắt đầu đề tài sẽ mang lại nhiều lợi ích.

Việc đặt tên tệp khoa học, sao lưu dữ liệu định kỳ, lưu trữ có hệ thống, ghi chép đầy đủ quy trình xử lý dữ liệu và tuân thủ các quy định về bảo mật sẽ giúp quá trình viết luận văn, công bố bài báo và bảo vệ kết quả nghiên cứu trở nên thuận lợi hơn.

Đồng thời, đây cũng là kỹ năng ngày càng được đánh giá cao trong môi trường nghiên cứu quốc tế, nơi dữ liệu được xem là một phần không thể tách rời của chất lượng khoa học.

Hướng đến một nền nghiên cứu minh bạch và bền vững

Trong kỷ nguyên số, giá trị của một công trình nghiên cứu không chỉ nằm ở bài báo được công bố mà còn ở khả năng để người khác kiểm chứng, kế thừa và phát triển từ những dữ liệu đã tạo ra.

Quản lý dữ liệu nghiên cứu vì vậy không còn là công việc mang tính kỹ thuật, mà đã trở thành một phần quan trọng của đạo đức học thuật, góp phần xây dựng môi trường nghiên cứu minh bạch, chuyên nghiệp và có khả năng hội nhập quốc tế.

Tài liệu tham khảo

1. Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship. Scientific Data, 3, 160018.
2. OECD. (2021). Recommendation of the Council concerning Access to Research Data from Public Funding.
3. UNESCO. (2021). Recommendation on Open Science.
4. Springer Nature. Research Data Support & Policies.