Giới thiệu sơ lược nhật ký nghiên cứu

Nghiên cứu khoa học đã và đang ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm từ các bạn học sinh, sinh viên. Tuy nhiên, các phương pháp tiếp cận với lĩnh vực này vẫn chưa được phổ biến rộng rãi khiến cho việc nghiên cứu gặp khó khăn ngay từ những bước đầu tiên. 

Vì vậy, nhằm giúp cho các bạn có được hiểu biết cơ bản về nghiên cứu khoa học, SFF xin giới thiệu chuỗi bài viết liên quan đến chủ đề “COVID-19” đang nhận được nhiều sự quan tâm trong thời gian gần đây với tên gọi “Nhật ký nghiên cứu COVID-19”. 

Ở series này, SFF áp dụng mô hình SIR Modeling - một mô hình kinh điển trong ngành dịch tễ học. Vậy, SIR là gì? Làm thế nào để bắt đầu công trình nghiên cứu? Hãy đến với Blog 1: Giới thiệu sơ lược nhật ký nghiên cứu để có một cái nhìn cụ thể hơn bạn nhé!

I. Lên ý tưởng & tìm hiểu sơ bộ: COVID-19

Chọn chủ đề: tùy thuộc vào vấn đề mà các nhà nghiên cứu quan tâm mà có thể chọn ra chủ đề nghiên cứu phù hợp. Với tình hình hiện tại, COVID-19 đang nhận được sự quan tâm hàng đầu. Do đó, đây cũng có thể được xem là một chủ đề nghiên cứu tốt.

Lưu ý: chủ đề và đề tài là hai khái niệm khác nhau. Đề tài đi sâu hơn, chi tiết hơn chủ đề, nên việc đi từ cái tổng thể đến chi tiết sẽ giúp dễ dàng hơn trong quá trình nghiên cứu.

Nếu không biết bắt đầu từ đâu, các bạn có thể tham khảo các tài liệu nghiên cứu liên quan đến chủ đề mình chọn. Sau đây là các bước gợi ý nhằm giúp xây dựng ý tưởng cho đề tài liên quan đến COVID-19 (có thể áp dụng đồng thời cho các nghiên cứu khoa học tương tự):

• So sánh với các bệnh dịch có tính lây nhiễm tương tự (H5N1, Spanish Flu 1918, v.v) về nguyên nhân xảy ra, ổ dịch, đối tượng lây nhiễm, xu hướng phát triển (phạm vi, số ca lây nhiễm và tử vong), phương hướng điều trị.
• Dự đoán tình hình COVID-19 dựa trên xu hướng phát triển (tăng/giảm) và các yếu tố lan truyền dịch.
• Liệt kê các phương pháp phòng chống dịch sẵn có (từ chính phủ/ cộng đồng/ cá nhân) và đề xuất các phương án khả thi như cách ly xã hội (social distancing) hay miễn dịch cộng đồng (herd community).

II. Chọn đề tài cụ thể:

Như đã đề cập bên trên, đề tài sẽ là phần mở rộng và khai thác sâu hơn chủ đề, nó sẽ bao gồm nhiều “keyword” và thể hiện rõ vấn đề mà nhà nghiên cứu đang hoặc muốn thực hiện.

Lưu ý: Trong quá trình nghiên cứu, tên đề tài có thể được thay đổi linh hoạt phù hợp với hướng đi nghiên cứu.

Các bạn có thể thấy, COVID-19 là một chủ đề rộng lớn. Bởi thế, sau khi khảo sát sơ bộ và hiểu biết nhất định về COVID-19, chúng ta nên chọn một khía cạnh cụ thể, phù hợp với chuyên môn và lĩnh vực quan tâm của nhóm/cá nhân để khai thác thành đề tài. Ở đây, chúng mình chọn đề tài:

“Nghiên cứu khả năng ảnh hưởng của việc thực hiện “cách ly xã hội” (social distancing) lên tình hình phát triển bệnh dịch Covid 19”

Lý do chọn:  

• Social distancing là vấn đề nhiều người quan tâm, nhất là sự hiệu quả của nó với vai trò trong việc kiềm chế dịch bệnh.
• Ưu tiên những ý tưởng/ chủ đề mà nhóm/ cá nhân quan tâm. Trong trường hợp này, ý tưởng nghiên cứu về sự ảnh hưởng của cách ly xã hội gây hứng thú nhiều nhất với ban Nội dung SFF.

III. Các bước xây dựng nghiên cứu:

1. Phân tích ý tưởng:

Để làm rõ mục đích dự án, bạn phải tự đặt cho mình câu hỏi: “Tại sao lại chọn đề tài này? Việc hoàn thành công trình nghiên cứu đóng góp như thế nào cho cộng đồng?” thông qua việc hoàn thành một số bước sau:

• Xác định rõ ràng định nghĩa của trọng tâm đề tài - cách ly xã hội.
• Nhìn từ góc độ của một nhà khoa học (chưa xét đến vấn đề kinh tế, tài chính), việc này sẽ ảnh hưởng về mặt sức khoẻ lên những đối tượng nào? (số lượng người tử vong, lây nhiễm, v.v) 
• Lập bảng so sánh về việc “có hay không có” và đưa ra ưu khuyết điểm của cách ly xã hội. Có thể tham khảo hình sau^[1]: Pic 1

Sau khi xác định rõ mục đích đề tài, bạn cần đặt ra giả thuyết trọng tâm để hướng công trình nghiên cứu, nhằm chứng minh lập luận của nhóm/cá nhân bạn. Giả thuyết mà chúng mình đặt ra là:

“Cách ly xã hội sẽ có ích trong việc giảm số lượng người tử vong và tạo một khoảng thời gian giảm sốc cho cơ sở y tế để bắt nhịp với dịch bệnh.”

Lưu ý: Cần quan tâm tính phản nghiệm (falsifiability) trong quá trình đặt giả thuyết.

2. Toán học phân tích dữ liệu:

Trước khi thực hiện thí nghiệm, ta cần xây dựng giả thuyết trên kinh nghiệm, kiến thức, và phân tích cá nhân. Cụ thể là:

Một trong những phương pháp chứng minh hiệu quả là so sánh, vì vậy chúng ta có thể sử dụng những dữ liệu có nguồn mở (public database) để phân tích số ca nhiễm của các nước có bối cảnh phát triển kinh tế giống nhau, chẳng hạn: https://www.worldometers.info/coronavirus/

Cách ly xã hội (Nhật Bản, Hàn Quốc) vs Không cách ly xã hội (Ý, Mỹ)

Lưu ý: Cần chọn các nước có mức độ phát triển tương đồng và có cùng bối cảnh để tránh trường hợp thiên lệch về một xu hướng/giá trị nào đó (Omitted variable bias). Vì nếu như chọn các nước quá khác nhau (ví dụ: nước phát triển vs nước đang phát triển), sự khác biệt về số ca nhiễm sẽ có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác chứ không đơn thuần là cách ly xã hội, đây là một sai sót cần lưu ý trong nghiên cứu.

Dựa trên dữ liệu hiện tại của 1 nước, áp dụng một mô hình dịch bệnh phù hợp. Từ đó, ta có thể chỉ ra chỉ số biến đổi người nhiễm từ không có sang có (transmission rate) nhằm so khớp dữ liệu với xu hướng phát triển từ không có sang có cách ly xã hội: giảm tranmission rate - tỉ lệ lây lan.

IV. Một số mô hình dịch bệnh:

Hiện tại, rất nhiều mô hình nghiên cứu được áp dụng để phục vụ cho nghiên cứu về tình hình lây nhiễm COVID-19, tuỳ vào lĩnh vực của nhà nghiên cứu mà có thể chọn ra mô hình phù hợp với khả năng và chuyên môn của họ.

Dựa trên trình độ, kiến thức của nhóm/cá nhân, cần lựa chọn mô hình (modeling) phù hợp để phục vụ nghiên cứu một cách hiệu quả nhất. Ở series kì này, nhóm tác giả muốn khởi đầu với mô hình Toán học cơ bản nhằm giúp độc giả nắm vững kiến thức nghiên cứu ở mức độ cơ bản.

Lưu ý: Việc cố gắng áp dụng các mô hình phức tạp (các mô hình tham khảo công trình nghiên cứu của giáo sư/ tiến sĩ) không đem lại hiệu quả cao nếu bản thân người nghiên cứu chưa hiểu rõ nền tảng căn bản của mô hình.

**Trong bài viết này, người thực hiện nghiên cứu có kiến thức Toán học vững chắc, kĩ năng lập trình, khả năng đọc hiểu tiếng Anh và kiến thức cơ bản về Sinh học.

-------------------------------------------------------------

Theo Daley và Gani (2005)^[2], chúng ta có hai loại mô hình chính là mô hình mang tính “ngẫu nhiên” (Stochastic) và mô hình mang tính “xác định” (Deterministic).

	Stochastic	Deterministic
Tính chất biến	Ngẫu nhiên	Xác định
Trường hợp áp dụng	Với đặc tính ngẫu nhiên, mô hình có khả năng mô hình tự nhiên một cách tốt hơn nhưng thường gồm nhiều biến hơn dẫn đến tính phức tạp cao trong mô hình.	Bao gồm “mô hình khoanh vùng” (compartmental models) - chia dân số ra theo nhóm và phân tích quá trình trao đổi các cá thể giữa các nhóm. Vì số lượng nhóm (compartments) được định sẵn và có số lượng nhất định nên mô hình định tính đơn giản hơn.
Kiến thức liên quan	Xác suất thống kê và lý thuyết xác suất	Tích phân

Dựa trên những tính chất trên, ta nhận thấy mô hình khoanh vùng đặc trưng (compartmental models in epidemiology) thuộc Deterministic thích hợp với đề tài dịch tễ học bởi các nghiên cứu, trình bày dễ hiểu, mức độ toán áp dụng không cao và phù hợp với học sinh cấp 3. Tiêu biểu trong số đó là Mô hình SIR.

Vậy, mô hình SIR cụ thể được áp dụng như thế nào, nó có thể đảm nhiệm được những chức năng gì trong quá trình nghiên cứu, hãy đón chờ Blog 2: Quy trình xây dựng nghiên cứu của chúng mình nhé!

Nguồn tham khảo: 

[1] Robert A.J.Signer Ph.D, Assistant of professor of Medicine at University of California, San Diego

[2] Daley, D. J., & Gani, J. (2001). Epidemic modelling: an introduction (Vol. 15). Cambridge University Press.

       

Thông tin phản hồi:

• Bài viết được lên ý tưởng và thực hiện bởi ban Nội dung của Science for the Future Organization (SFO) với mục đích phi lợi nhuận. 
• Mọi ý kiến đóng góp và thắc mắc liên quan đến bài blog hay những thông tin về SFF  vui lòng gửi về địa chỉ email: sff.bannoidung@gmail.com