Chuyển đổi số ngành thông tin khoa học và công nghệ để hội nhập quốc tế

NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
3THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
Tạ Tuấn Anh
Công ty cổ phần Phát triển nguồn mở và Dịch vụ FDS
Tóm tắt: Bài viết tổng quát thực trạng phát triển hệ thống thông tin KH&CN tại Việt Nam, 
chiến lược và nền tảng yêu cầu để quản lý thông tin KH&CN quốc gia và từ đó đưa ra các giải pháp 
chuyển đổi số để hội nhập quốc tế. 
Từ khóa: Hệ thống thông tin; khoa học và công nghệ; chuyển đổi số; cơ sở dữ liệu
Digital transformation in science and technology information for international integration
Abstract: The article summarizes the development of science and technology information 
system in Vietnam, the strategy and platform required to manage national S&T information and then 
providing digital transformation solutions for international integration. 
Keywords: Information system; science and technology; digital transformation; database 
CHUYỂN ĐỔI SỐ NGÀNH THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐỂ HỘI NHẬP QUỐC TẾ 
Thông tin là động lực thúc đẩy phát triển 
KH&CN ở tất cả các quốc gia. Trong kỷ 
nguyên chuyển đổi số, phương thức quản 
lý thông tin KH&CN sẽ thay đổi theo hướng 
mở và hội nhập chung vào mạng lưới toàn 
cầu dựa trên nền tảng của internet.
1. Thực trạng phát triển thông tin 
khoa học và công nghệ
Thông tin KH&CN có ý nghĩa rất lớn 
trong sự phát triển nền kinh tế, xã hội của 
đất nước. Có nhiều loại hình ứng dụng 
khác nhau của thông tin KH&CN dành cho 
các đối tượng sử dụng khác nhau gồm nhà 
quản lý, nhà khoa học, người dân, doanh 
nghiệp và các tổ chức. Thông tin KH&CN 
thường được xây dựng dưới hình thức của 
các cơ sở dữ liệu cho phép người dùng 
tra cứu, tìm kiếm thông tin tư liệu phục vụ 
nghiên cứu và phát triển, như: thư viện điện 
tử; atlas điện tử; tạp chí điện tử; thông tin 
sở hữu công nghiệp; tiêu chuẩn kỹ thuật; 
kho dữ liệu mở.
Việc phát triển các hệ thống thông tin 
KH&CN đang rất được quan tâm trên thế 
giới. Bên cạnh các thư viện truyền thống, 
các loại hình ứng dụng khác được dùng 
phổ biến cho thông tin KH&CN có thể kể ra 
gồm: i) các CSDL xuất bản điện tử, trong 
đó bao gồm các CSDL miễn phí như các 
tạp chí truy cập mở hoặc CSDL có thu phí 
như Proquest, ScienceDirect, Springerlink, 
IEEE,...; ii) các CSDL chỉ mục và thông 
tin trích dẫn như ISI, Scopus, PubMed, 
Google Scholar, OpenCitation,...; iii) các 
kho lưu trữ truy cập mở như Datacite, arXiv, 
OpenAIRE,...; vi) các hệ thống quản lý đăng 
ký định danh cho tài liệu xuất bản và các 
cán bộ nghiên cứu, như: Crossref (DOI), 
ORCID, ISNI,...; vi) các hệ thống thông tin 
nghiên cứu chuyên ngành của các tổ chức 
như PubChem (hóa học), GlobalChange 
(biến đổi khí hậu), InspireHEP (vật lý năng 
lượng cao),... 
Tại Việt Nam, các hệ thống thông tin 
KH&CN được phát triển theo hệ thống 
phân cấp quản lý của nhà nước, gồm có: 
i) hệ thống thông tin ở cấp độ quốc gia do 
Cục Thông tin KH&CN quốc gia thuộc Bộ 
KH&CN quản lý; ii) hệ thống thông tin do 
các bộ, ngành quản lý theo lĩnh vực; iii) hệ 
thống thông tin do các tỉnh thành quản lý 
theo địa bàn hành chính; iv) hệ thống thông 
tin phục vụ nghiên cứu và phát triển của 
các tổ chức tại cơ sở (viện, trường). Những 
ứng dụng được khai thác nhiều nhất hiện 
nay ở trong nước là thư viện số của các 
viện, trường và CSDL quản lý thông tin đề 
tài, nhiệm vụ nghiên cứu ở các cấp. Nhiều 
tạp chí khoa học ở trong nước cũng đang 
chuyển dịch để thực hiện xuất bản điện tử 
NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
4 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
và cung cấp truy cập mở cho người dùng. 
Chúng ta cũng đã bước đầu xây dựng được 
một CSDL thông tin trích dẫn cho các tạp 
chí xuất bản trong nước (V-CitationGate do 
Đại học Quốc gia Hà Nội phát triển).
Sự tồn tại của nhiều hệ thống thông tin 
KH&CN khác nhau ở các cấp mang lại sự 
đa dạng của nguồn tin nhưng lại dẫn đến 
sự chồng chéo, thiếu tính liên kết và không 
đầy đủ thông tin trong các CSDL. Nghiên 
cứu phát triển nguồn tin KH&CN trong thời 
đại công nghệ số [1] đã đưa ra một phân 
tích chi tiết về thực trạng phát triển các 
nguồn tin KH&CN của nước ta hiện nay. 
Các hạn chế chính trong phát triển các hệ 
thống thông tin KH&CN tại Việt Nam có thể 
tổng kết như sau:
- Một là, có nhiều CSDL khác nhau được 
phát triển nhưng chủ yếu chỉ dùng cho các 
nhu cầu phục vụ cục bộ, thiếu sự liên kết, 
chia sẻ thông tin giữa các CSDL. Mới chỉ 
bước đầu hình thành được mạng liên kết 
trên phạm vi quy mô hẹp (trong địa phương, 
theo lĩnh vực) và vẫn còn manh mún.
- Hai là, chưa phát triển được các hệ 
thống thông tin KH&CN ở quy mô rộng, 
chứa đầy đủ thông tin trong các lĩnh vực 
quản lý; Chưa khai thác được thế mạnh 
của các nền tảng công nghệ đám mây cho 
phép tích hợp, tập hợp thông tin từ nhiều 
CSDL. 
- Ba là, thiếu nền tảng dùng chung, nhất 
quán trong phạm vi cả nước để tạo cơ sở 
hình thành một mạng lưới liên kết các hệ 
thống thông tin KH&CN ở quy mô quốc gia. 
Hiện có một số trường đại học trong nước 
đang cùng khai thác một nền tảng công 
nghệ chung của nhà cung cấp thương mại 
(ví dụ, tailieu.vn) để xây dựng hệ thống thư 
viện số. Tuy nhiên, nền tảng này chưa đáp 
ứng được đầy đủ các nhu cầu về quản lý 
thông tin KHCN trong thực tế. 
2. Chiến lược chuyển đổi số thông tin 
khoa học và công nghệ
Chuyển đổi số là một yêu cầu cấp thiết 
trong bối cảnh hội nhập quốc tế để phát 
triển ngành thông tin KH&CN. Cách tiếp 
cận trong chuyển đổi số là xây dựng hệ 
thống thông tin KH&CN quốc gia như là 
một nền tảng thay cho cách tiếp cận hướng 
tới các ứng dụng như hiện nay.
Nền tảng thông tin KH&CN không nên 
được hiểu theo nghĩa hẹp là ứng dụng 
CNTT vào quản lý thông tin KH&CN. Theo 
nghĩa rộng, nền tảng là sự đổi mới toàn diện 
cơ chế hoạt động của thông tin KH&CN dựa 
trên dữ liệu số trong kỷ nguyên công nghiệp 
4.0. Căn cứ vào chính sách KH&CN quốc 
gia, nền tảng số bao gồm một chiến lược 
chuyển đổi số trên cơ sở khai thác các nền 
tảng CNTT tiên tiến để quản lý thông tin 
KH&CN.
Chiến lược chuyển đổi số được coi như 
bản kế hoạch tổng thể (dài hạn) hướng tới 
sự đổi mới toàn diện hệ thống vận hành về 
thông tin KH&CN của quốc gia để đạt các 
mục tiêu chính như sau:
i) Hình thành mạng lưới liên kết dữ liệu 
về thông tin KH&CN trên toàn quốc và hội 
nhập với quốc tế;
ii) Khuyến khích sự tham gia của các tổ 
chức phi chính phủ, doanh nghiệp tư nhân 
cùng đóng góp phát triển mạng lưới thông 
tin KH&CN;
iii) Quy hoạch phân luồng phát triển các 
CSDL thông tin KH&CN theo cả chiều rộng 
và chiều sâu: các CSDL theo hướng lĩnh 
vực hẹp, cung cấp dữ liệu chuyên sâu phục 
vụ cho công tác nghiên cứu của các nhà 
khoa học, còn các CSDL theo chiều rộng 
chứa thông tin toàn diện, đa ngành, có tính 
tổng hợp cao phục vụ cho các cơ quan nhà 
nước, người dân và doanh nghiệp;
iv) Ứng dụng các công nghệ tiên tiến của 
kỷ nguyên số, trong đó có trí tuệ nhân tạo 
(AI), dữ liệu lớn (Bigdata), internet kết nối 
vạn vật (IoT) vào thu thập, lưu trữ, xử lý, 
phân tích dữ liệu tự động để gợi ý thông tin 
hoặc hỗ trợ người dùng ra quyết định;
v) Đổi mới chính sách theo hướng khoa 
học mở để thúc đẩy truy cập mở đối với 
kết quả của các công trình nghiên cứu và 
phát triển.
3. Xây dựng nền tảng quản lý thông tin 
khoa học và công nghệ quốc gia
Nền tảng quản lý thông tin KH&CN dựa 
trên CNTT được xây dựng trên cơ sở của 
ba tầng kiến trúc là: từ điển dữ liệu, cơ sở 
dữ liệu và ứng dụng (Hình 1). Các ứng dụng 
phải được phát triển trên một nền tảng chung 
gồm: từ điển dữ liệu, các mã định danh và 
các CSDL.
NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
5THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
3.1. Từ điển dữ liệu
Từ điển dữ liệu quy định các khái niệm và 
lược đồ dữ liệu được sử dụng thống nhất để 
phục vụ chia sẻ dữ liệu trong toàn hệ thống 
thông tin KH&CN. Từ điển được xây dựng 
ở các mức độ trừu tượng từ thấp đến cao 
gồm: i) danh mục thuật ngữ (therausus); 
ii) danh mục phân loại (taxonomy); iii) đặc 
tả siêu dữ liệu (metadata); iv) đặc tả ngữ 
nghĩa dữ liệu (ontology).
Thuật ngữ là các từ khóa thường dùng 
để đánh chỉ mục cho các tài liệu nhằm 
mục đích tìm kiếm theo yêu cầu của người 
dùng. Các thuật ngữ được thu thập từ các 
văn bản quản lý nhà nước hoặc từ các từ 
điển theo lĩnh vực chuyên ngành (y tế, tài 
chính, ngân hàng,..).
Danh mục phân loại là loại dữ liệu dùng để 
tham chiếu trong các CSDL. Đây là loại dữ 
liệu dùng chung để thống nhất khi khai báo 
và tạo lập dữ liệu trong các hệ thống thông 
tin. Danh mục phân loại có thể được quy 
định trong các văn bản quản lý nhà nước, ví 
dụ như quyết định số 12/2008/QĐ-BKHCN 
quy định phân loại các lĩnh vực nghiên cứu, 
các mục tiêu kinh tế-xã hội, và các dạng 
của hoạt động KH&CN.
Danh mục cũng có thể là các bảng phân 
loại theo chuẩn quốc tế như bảng phân 
loại về sáng chế quốc tế (IPC); kiểu dáng 
công nghiệp (bảng phân loại locarno); các 
yếu tố hình của nhãn hiệu trong đăng ký 
nhãn hiệu (bảng phân loại Vienne); hàng 
hóa/dịch vụ trong đăng ký nhãn hiệu (bảng 
phân loại Nice); bảng phân loại lĩnh vực 
tiêu chuẩn kỹ thuật.
Đặc tả siêu dữ liệu là định nghĩa tập hợp 
các thuộc tính mô tả được sử dụng khi lập 
chỉ mục cho các loại thông tin như thư viện 
tài liệu, bộ dữ liệu và các đối tượng khác. 
Trang web của DDC (Digital Curation 
Center) liệt kê một danh sách các chuẩn 
đặc tả siêu dữ liệu được dùng trên thế giới. 
Các chuẩn thường dùng là Dublin core trong 
lĩnh vực TT-TV; DIF (Directory Interchange 
Format) trong lĩnh vực khoa học tự nhiên; 
Darwin Core trong lĩnh vực sinh học; DDI 
(Data Documentation Initiative) trong lĩnh 
vực khoa học xã hội và lưu trữ; TEI (Text 
Encoding Initiative) trong lĩnh vực khoa học 
xã hội, ngôn ngữ và con người; ISO 19115 
trong lĩnh vực thông tin địa lý [2].
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu dùng cho 
thông tin KH&CN sinh ra không chỉ để cho 
con người tìm kiếm sử dụng mà phải có khả 
năng để cho máy tính xử lý hoàn toàn tự 
động. Chính vì vậy, dữ liệu được tạo ra cần 
kèm theo đặc tả ngữ nghĩa. Hầu hết các 
CSDL thông tin KH&CN phổ biến trên thế 
giới hiện nay đều đã và đang được chuyển 
đổi để đáp ứng khả năng cung cấp ngữ 
nghĩa dưới dạng của dữ liệu liên kết (linked 
data). Trong lĩnh vực thông tin KH&CN, một 
số ontology sau đây thường dùng để đặc tả 
ngữ nghĩa của dữ liệu: BIBO (Bibliographic 
Ontology) [3] dùng để mô tả ngữ nghĩa các 
chỉ mục tài liệu; ontology được ánh xạ với 
các lược đồ dữ liệu cũ như Bibtex, MARC, 
ScienceDirect; SPAR (Semantic Publishing 
and Referencing Ontologies) [4] là một tập 
các ontology mô tả ngữ nghĩa của dữ liệu 
dùng trong lĩnh vực xuất bản và tham chiếu 
trích dẫn khoa học; GCIS (Global Change 
Information System) [5] được sử dụng để 
xây dựng CSDL của chương trình nghiên 
cứu biến đổi khí hậu toàn cầu do Chính phủ 
Mỹ tài trợ; Datacite Schema [6] mô tả ngữ 
Hình 1. Khung kiến trúc nền tảng số 
thông tin KH&CN quốc gia
NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
6 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
nghĩa cho các bộ dữ liệu mở được chia sẻ 
trên internet; Springer Nature SciGraph 
Ontology [7] mô tả ngữ nghĩa cho dữ liệu 
của nhà xuất bản Springer; UN Document 
Ontology [8] dùng để mô tả ngữ nghĩa cho 
tất cả các tài liệu được sử dụng trong các 
tổ chức của Liên Hợp Quốc.
3.2. Các cơ sở dữ liệu
Chuyển đổi số thông tin KH&CN sẽ đặt 
trọng tâm vào việc xây dựng các nền tảng 
CSDL mà trên đó có thể xây dựng nhiều 
loại ứng dụng khác nhau để cung cấp 
dịch vụ cho người dùng đầu cuối. Sử dụng 
chung nền tảng CSDL sẽ tránh được hiện 
trạng đầu tư chồng chéo, dữ liệu không đầy 
đủ và thiếu toàn diện tại nhiều hệ thống 
khác nhau. Các CSDL nằm trong nền tảng 
được phân vào 5 nhóm chính dưới đây:
- Loại thứ nhất, các CSDL nghiệp vụ 
được tạo ra từ các ứng dụng phục vụ công 
tác quản lý nhà nước về KH&CN dưới dạng 
các dịch vụ công như quản lý đề tài, nhiệm 
vụ KH&CN; quản lý đăng ký hoạt động của 
các tổ chức, doanh nghiệp KH&CN; quản 
lý nhà nước trong các lĩnh vực sở hữu công 
nghiệp, tiêu chuẩn đo lường chất lượng, v.v.
- Loại thứ hai là các CSDL thông tin tư 
liệu cung cấp kho lưu trữ, dịch vụ tìm kiếm 
thông tin tài liệu bao gồm chỉ mục và nội 
dung toàn văn. CSDL này là nền tảng của 
các ứng dụng thư viện điện tử, thư viện 
số, tạp chí truy cập mở. Một số CSDL lớn 
đang khai thác ở Việt Nam hiện nay là 
CSDL toàn văn các công bố trong nước 
CSDL nhiệm vụ KH&CN, do Cục Thông 
tin KH&CN quốc gia quản lý; các CSDL tài 
liệu nội sinh, tạp chí truy cập mở của các 
viện nghiên cứu và trường đại học.
- Loại thứ ba là CSDL thông tin địa lý 
(GIS), cung cấp nền tảng cho các ứng 
dụng atlas điện tử thường dùng trong một 
số ngành khoa học tự nhiên như địa lý, trái 
đất, tài nguyên và môi trường, sinh học,... 
Atlas điện tử có thể được xây dựng theo 
nhóm chuyên đề trên phạm vi cả nước 
hoặc được tổng hợp cho một địa bàn hành 
chính (ví dụ altas điện tử tổng hợp vùng Tây 
Nguyên, atlas điện tử của các tỉnh thành).
- Loại thứ tư là các kho lưu trữ chia sẻ dữ 
liệu mở. Đây là nền tảng cung cấp các bộ 
dữ liệu có thể dùng cho nghiên cứu chuyên 
sâu của các nhà khoa học. Dữ liệu mở có 
thể được tạo ra từ việc kết xuất một CSDL 
sẵn có hoặc là kết quả của một nghiên cứu 
đã thực hiện. Người dùng có thể khai thác 
các bộ dữ liệu mở theo một trong hai hình 
thức là ngoại tuyến (tải về toàn bộ các bản 
ghi và sử dụng) hoặc trực tuyến (truy vấn 
lấy các bản ghi dữ liệu theo yêu cầu).
- Cuối cùng, CSDL tích hợp là nền tảng 
cung cấp thông tin tổng hợp được thu thập 
từ nhiều nguồn CSDL khác nhau dựa trên 
một cấu trúc lược đồ thống nhất. Điểm khác 
biệt của CSDL tích hợp dùng chung là tập 
trung vào ngữ nghĩa và sự liên kết của dữ 
liệu ở các nhóm thông tin khác nhau. Trong 
CSDL tích hợp thường không chứa các loại 
dữ liệu chi tiết như nội dung toàn văn hoặc 
thông tin thuộc về quy trình xử lý nghiệp vụ. 
CSDL trích dẫn khoa học là một ví dụ điển 
hình của dạng này. Nó tập trung vào việc 
thu thập thông tin bài báo từ nhiều nguồn 
xuất bản để từ đó phân tích ra mối quan hệ 
trích dẫn giữa các bài báo với nhau. 
3.3. Các mã định danh trường tồn
Trên thế giới hiện nay, xu thế chung 
của các hệ thống thông tin KH&CN là 
dùng hệ thống các mã định danh trường 
tồn (Persitent Idenfication) để định danh 
các tài nguyên. Một mã PID sẽ tồn tại suốt 
đời và không thay đổi cho một đối tượng 
dữ liệu được mô tả. Một trong những đặc 
điểm sử dụng mã PID là người dùng có thể 
truy xuất đầy đủ thông tin của đối tượng 
được mô tả trên Web mà không cần biết 
hệ thống CNTT phía sau của nó. Ví dụ như 
người dùng có thể truy cập tới nơi xuất bản 
gốc của các công bố có mã định danh số 
cho đối tượng (DOI) tại địa chỉ: https://doi.
org/.
Các loại mã PID có thể được dùng để 
định danh cho 3 nhóm đối tượng chính trong 
thông tin KH&CN. Thứ nhất là các mã định 
danh sử dụng cho các loại tài nguyên số như 
DOI (Digital Object Identifier), Handle, ARK 
(Archival Resource Key). Thứ hai là các loại mã 
dùng để định danh cho cá nhân như Scopus 
ID, ResearcherID, ORCID ID, ResearchGate, 
Linkedin. Cuối cùng là các loại mã dùng để định 
danh cho tổ chức như ISNI (ISO 27729), PSI 
(Publisher Solutions International), Ringgold, 
LEI (Legal Entity Identifier).
NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
7THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
4. Giải pháp chuyển đổi số để hội 
nhập quốc tế
Trong thời đại công nghệ số, việc phát 
triển các tài nguyên thông tin KH&CN nội 
sinh được coi là nhiệm vụ công việc trọng 
tâm [1]. Tuy nhiên, việc phát triển các 
nguồn thông tin nội sinh phải bảo đảm 
tính mở và chuẩn hóa để có thể hội nhập 
với quốc tế. Trước tiên, các công bố trong 
nước cần chuyển đổi để đáp ứng tiêu chí 
xuất bản điện tử theo chuẩn mực của thế 
giới. Các tạp chí và kỷ yếu của hội nghị 
khoa học phải được xuất bản kèm theo mã 
DOI để người dùng có thể truy cập tới các 
bài báo gốc đăng tải trên internet. Thư viện 
số được xây dựng tại các viện, trường và 
cơ quan quản lý khoa học để lưu trữ các 
kết quả trong nghiên cứu và đào tạo. Kết 
quả có thể là các tài liệu, phần mềm, bộ dữ 
liệu được quản lý để đáp ứng các chuẩn 
của truy cập mở. Người dùng có thể tìm 
kiếm và khai thác đầy đủ nội dung điện 
tử nếu dữ liệu đã được cấp phép mở (tùy 
chọn một giấy phép phù hợp theo Creative 
Commons). 
Dạng thông tin nội sinh thứ hai cần được 
phát triển để phục vụ công tác quản lý 
nghiên cứu và phát triển tại các bộ, ngành, 
địa phương. Đây là những CSDL cung cấp 
các thông tin KH&CN đầy đủ về nguồn nhân 
lực KH&CN, tổ chức KH&CN, các nhiệm vụ 
KH&CN và các kết quả đã đạt được. Dữ liệu 
lưu trữ trong hệ thống cần được chuẩn hóa 
để có thể dễ dàng chia sẻ, trao đổi trong 
mạng lưới thông tin KH&CN. Tiêu chuẩn 
dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất hiện 
nay cho các hệ thống thông tin KH&CN là 
CERIF [9] do tổ chức EuroCRIS chủ trì xây 
dựng. CERIF được khuyến cáo sử dụng cho 
tất cả các hệ thống thông tin nghiên cứu ở 
các cấp độ từ viện, trường, vùng, quốc gia, 
cho tới cả Liên minh châu Âu. Tiêu chuẩn 
này đã thực hiện mô hình hóa toàn bộ thông 
tin KH&CN thành các nhóm đối tượng thông 
tin phải quản lý gồm cá nhân, tổ chức hoạt 
động khoa học, dự án nghiên cứu, kết quả 
công bố, sản phẩm khoa học, sáng chế, tài 
chính,...
Ở cấp độ quốc gia, một CSDL thông tin 
KH&CN được xây dựng trên cơ sở tích hợp 
dữ liệu từ tất cả các nguồn cung cấp tin 
nội sinh ở trong nước. CSDL quốc gia thực 
hiện chuẩn hóa và liên kết dữ liệu từ nhiều 
nguồn khác nhau để cung cấp “một cửa” 
tìm kiếm thông tin KH&CN trong cả nước. 
Hệ thống này sẽ hoạt động như một kho dữ 
liệu tập trung theo mô hình của hệ thống 
OpenAIRE [10] phục vụ phát triển nghiên 
cứu mở tại châu Âu.
Giao thức lưu trữ mở OAI-PMH (Open 
Archives Initiative Protocol for Metadata 
Harvesting) [11] sẽ được lựa chọn làm giao 
thức tiêu chuẩn để thu thập dữ liệu thông 
tin KH&CN đa dạng từ nhiều nguồn. Đây 
là tiêu chuẩn toàn cầu được áp dụng trong 
các ứng dụng liên quan đến quản lý, lưu trữ 
tài liệu và thông tin tư liệu. OAI-PMH được 
xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ 
web (API Restful). Giao thức này có tính 
tổng quát và độ linh hoạt cao, cho phép thu 
thập các bộ dữ liệu theo nhiều kiểu mẫu 
với metadata mô tả khác nhau. Tất cả các 
CSDL KH&CN trong nước và của quốc gia 
cần được nâng cấp, chuyển đổi để hỗ trợ 
chuẩn giao thức trao đổi dữ liệu OAI-PMH.
Chỉ số trích dẫn các công bố được xem 
là một thông tin quan trọng để đo lường 
hiệu quả của các nghiên cứu hiện nay. 
V-CitationGate [12] là CSDL thư mục đầu 
tiên tại Việt Nam đã phân tích được chỉ số 
trích dẫn trong cho các công bố khoa học. 
V-CitationGate đã kết nối thành công các 
ấn phẩm khoa học xuất bản trên 50 Tạp chí 
khoa học của Việt Nam có thông tin trích 
dẫn trong nước và trên thế giới. Tuy nhiên, 
hiện nay CSDL mới chỉ tập trung vào phân 
tích chỉ số cho các bài báo và tạp chí trong 
nước. Cần phải mở rộng CSDL để có được 
thông tin chỉ số trích dẫn của các tác giả là 
người Việt có công bố khoa học ở trong và 
ngoài nước. Hệ thống các chỉ số đánh giá 
trong CSDL cũng cần được liên kết với các 
hệ thống chỉ số đánh giá thông dụng khác 
trên thế giới như ISI, Scopus, Altmetric,...
Để thông tin KH&CN trong nước có thể 
hội nhập quốc tế, cần áp dụng các loại mã 
định danh trường tồn (PID) khi tạo lập dữ 
liệu. Các mã định danh này bảo đảm tính 
duy nhất để giúp dễ dàng liên kết các thông 
tin trong phân tích dữ liệu. Cụ thể, các công 
bố khi xuất bản cần được gắn với mã định 
danh DOI; lưu trữ các tài nguyên số có thể 
gắn với các mã định danh Handle, ARK; 
các cá nhân hoạt động KH&CN cần được 
NGHIÊN CỨU-TRAO ĐỔI
8 THÔNG TIN VÀ TƯ LIỆU - 6/2019
khuyến khích tham gia vào hệ thống đăng 
ký định danh quốc tế như ORCID.
Với sự phát triển của internet, các nền 
tảng dựa trên nguồn lực đám đông đang 
tạo ra một động lực mới, rất hiệu quả trong 
phát triển thông tin KH&CN. Mô hình này sử 
dụng các đóng góp của chính người dùng 
để xây dựng nội dung thông tin. Hệ thống 
điển hình đầu tiên ra đời theo mô hình này 
chính là trang thông tin Wikipedia. Trong 
lĩnh vực thông tin KH&CN, các hệ thống 
hoạt động dựa trên đám đông có thể kể 
đến như: arXiv.org, cho phép người dùng 
lưu trữ, chia sẻ các báo cáo hoặc bài báo 
trước khi xuất bản; academia.edu là một 
mạng xã hội cho phép các cán bộ nghiên 
cứu và phát triển chia sẻ và theo dõi kết 
quả nghiên cứu của các cá nhân.
Chuyển đổi số thông tin KH&CN ở 
Việt Nam cũng cần ưu tiên phát triển một 
nền tảng tương tự như arXiv.org hoặc 
academia.edu. Đây là nơi người dùng tự do 
chia sẻ các kết quả, công trình nghiên cứu 
của cá nhân. Nó là mô hình giúp tập hợp tri 
thức từ cộng đồng một cách nhanh chóng, 
đầy đủ và hiệu quả nhất so với tất cả các 
mô hình khác. Tuy nhiên, mô hình này chỉ 
đảm bảo tính bền vững khi nó vận hành dựa 
trên một nền tảng kinh doanh mang được 
lợi ích cho người tham gia đóng góp về mặt 
danh tiếng, cơ hội phát triển nghề nghiệp 
hoặc thậm chí là tài chính thu được. Với một 
kho tư liệu khổng lồ do người dùng đóng góp 
(bao gồm cả các tổ chức), chúng ta có thể 
dễ dàng xây dựng được nhiều tiện ích hỗ trợ 
người dùng dựa trên các công nghệ tiên tiến 
như AI, học máy. Ví dụ hệ thống có thể phát 
hiện một cách nhanh chóng về khả năng 
“đạo văn” của một tài liệu tiếng Việt bất kỳ.
Kết luận
Chuyển đổi số ngành thông tin KH&CN 
sẽ dựa trên việc phát triển các nền tảng 
công nghệ. Quá trình chuyển đổi số của 
ngành được gắn kết với sự phát triển 
chung của quốc gia về chính phủ điện tử. 
Nhà nước không nên đầu tư vào xây dựng 
các ứng dụng mà tập trung vào việc tạo 
lập hạ tầng, nền tảng số, trong đó có nền 
tảng dịch vụ chia sẻ và trao đổi dữ liệu về 
thông tin KH&CN theo chuẩn mực quốc 
tế; nền tảng quản lý CSDL quốc gia thống 
nhất, tập trung được các nguồn tin trong cả 
nước. Nhà nước cần tạo cơ chế để khuyến 
khích xã hội hóa phát triển các ứng dụng 
trong lĩnh vực thông tin KH&CN như thư 
viện điện tử, thư viện số, mạng chia sẻ dữ 
liệu mở, sàn giao dịch kết nối cung cầu,....
Xu thế chung trong hội nhập quốc tế hiện 
nay là theo đuổi các chính sách về khoa học 
mở, dữ liệu mở và truy cập mở. Đầu tư xây 
dựng các hệ thống công nghệ cần tránh 
theo hướng tự thiết kế (adhoc) mà cần dựa 
trên các tiêu chuẩn phổ quát trên thế giới 
trong lĩnh vực thông tin KH&CN. Trong quá 
trình chuyển đổi số, các nguyên tắc FAIR 
(Findable - Accessible - Interoperable - 
Reusable): Tìm thấy được- Truy cập được- 
Tương hợp được- Sử dụng lại được [13] 
luôn cần được áp dụng cho thiết kế dữ liệu 
của các hệ thống thông tin KH&CN.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Đào Mạnh Thắng, Trần Thị Hải Yến (2017). 
“Phát triển nguồn tin khoa học và công nghệ trong 
thời đại công nghệ số”, Tạp chí Thư viện Việt Nam - 
2017 - Số 1 - Tr. 12-21
2. List of Metadata Standards, 
ac.uk/resources/metadata-standards/list
3. Bibliographic Ontology Specification, http://
bibliontology.com
4. Semantic Publishing and Referencing 
Ontologies, 
5. GCIS Ontology, https://data.globalchange.
gov/gcis.owl
6. DataCite Metadata Schema, 
datacite.org/
7. SN SciGraph, A Linked Open Data platform 
for the scholarly domain, https://scigraph.
springernature.com/explorer/ontology/
8. The United Nations System Document Ontology, 
https://unsceb-hlcm.github.io/onto-undo/
9. Carlos Sousa Pinto, Cláudia Simões, Luis 
Amaral. “CERIF – Is the Standard Helping to Improve 
CRIS?”, Procedia Computer Science, Vol 33, 2014, 
Pages 80-85, ISSN 1877-0509.
10. OpenAIRE. European project supporting 
Open Science, https://www.openaire.eu/
11. OAI-PMH. Open Archives Initiative Protocol 
for Metadata Harvesting, https://www.openarchives.
org/pmh/
12. V-CitationGate. Cơ sở dữ liệu thư mục Vietnam 
Citation Gateway, https://vcgate.vnu.edu.vn/
13. Wilkinson, M. D. et al. “The FAIR Guiding 
Principles for scientific data management and 
stewardship”, Scientific Data. Vol 3, 2016
(Ngày Tòa soạn nhận được bài: 10-5-2019; Ngày 
phản biện đánh giá: 20-9-2019; Ngày chấp nhận 
đăng: 15-10-2019).