Lớp BMF trong khuôn khổ VIASM-HANU 2023 (Ảnh: HANU)

Điểm đáng nói là phương pháp BMF có xuất xứ từ Việt Nam, cụ thể là Trung tâm ISR, Trường Đại học Phenikaa, được hình thành qua một quá trình dài lâu, bền bỉ, bởi những nhà nghiên cứu Việt Nam. Tới nay, phương pháp đã giúp sức để hoàn thành nhiều nghiên cứu có giá trị trên văn đàn học thuật quốc tế.

Hơn 40 người tham gia từ Đại học Bách Khoa, Trường Đại học Hà Nội, Trường Đại học Ngoại thương, Trường Đại học Khoa Học Tự Nhiên - Đại học Quốc Gia Hà Nội, Trường Đại học Thuỷ Lợi và Học Viện Ngân Hàng... đã cùng nhau tìm hiểu và nghiên cứu khả năng ứng dụng BMF qua 2 ngày sinh hoạt học thuật. Đồng tác giả của phương pháp BMF, TS. Nguyễn Minh Hoàng thuộc Trường Đại học Phenikaa, trực tiếp hướng dẫn tìm hiểu lý thuyết cũng như thực hành [2].

Đầu tiên người tham gia chương trình BMF được tiếp cận và thực hiện phân tích định lượng và thống kê Bayes/tính toán MCMC thông qua phần mềm bayesvl [3]. Sau đấy, mọi người cùng nhau xây dựng, phát triển phương pháp cho một đầu bài, sử dụng dữ liệu thật của Mỹ để tiến hành phân tích cho tới kết quả có ý nghĩa [4]. Cách tiếp cận rất thực tế này có định hướng cùng lao động tập thể để đi tới kết quả cho ra sản phẩm hợp tác: Một nghiên cứu hoàn chỉnh, đầy đủ sẵn sàng cho việc bình duyệt và xuất bản. Nhờ đó, lớp học diễn ra sôi nổi, hào hứng và hiệu quả.

Chương trình phân tích MCMC của TS. Nguyễn Minh Hoàng cho ra kết quả, cùng lúc máy tính của người tham gia cũng cho ra kết quả, để cùng nhau kiểm tra, phân tích, đánh giá ý nghĩa (Ảnh: HANU)

Bên cạnh việc cùng nhau nghiên cứu cách thức ứng dụng khuôn khổ BMF cũng như công cụ triển khai tính toán MCMC, các khía cạnh liên quan tới triết lý và nhận thức luận về thống kê - toán học trong khoa học xã hội và nhân văn cũng được đặt ra để các nhà nghiên cứu cùng suy ngẫm thảo luận.

Hết ngày 4-11, các phiên sinh hoạt BMF trong khuôn khổ VIASM-HANU kết thúc, nhưng những người tham gia vẫn đang tiếp tục cùng nhau lao động, hoàn thành bản thảo để tiến tới chất lượng có thể sẵn sàng cho bình duyệt.

Sản phẩm của khóa học đã được hoàn thành vào ngày 5-11, và được đăng lên cơ sở dữ liệu mở PhilPapers để các nhà khoa học khác có thể sớm tiếp cận, đánh giá, và góp ý cho nghiên cứu [5]: https://philpapers.org/rec/BMFEOW.

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong, Q. H., Nguyen, M. H., & La, V. P. (Eds.). (2022). The mindsponge and BMF analytics for innovative thinking in social sciences and humanities. Walter de Gruyter GmbH. https://www.amazon.com/dp/B0C4ZK3M74

[2] Nguyen, M. H., & Jones, T. E. (2022). Building eco-surplus culture among urban residents as a novel strategy to improve finance for conservation in protected areas. Humanities and Social Sciences Communications, 9(1), 426. https://www.nature.com/articles/s41599-022-01441-9

[3] La, V. P., & Vuong, Q. H. (2019). bayesvl: Visually learning the graphical structure of Bayesian networks and performing MCMC with ‘Stan’. https://cran.r-project.org/package=bayesvl

[4] Distler, L. N., & Scruggs, C. E. (2020). Survey data on perceptions of water scarcity and potable reuse from water utility customers in Albuquerque, New Mexico. Data in Brief, 29, 105289. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340920301839

[5] VIASM-HANU 2023 BMF Class. (2023). Effects of water scarcity awareness and climate change belief on recycled water usage willingness: Evidence from New Mexico, United States. https://philpapers.org/rec/BMFEOW