Trung tâm ISR có bài ra mừng 130 năm Ngày sinh Chủ tịch Hồ Chí Minh Hồ Mạnh Toàn toan.homanh@phenikaa-uni.edu.vn Trung tâm ISR; Trường Đại học Phenikaa Ngày 20 tháng 5 năm 2020 Phenikaa University (https://bit.ly/36cCPKG) - Bài mới xuất bản vào ngày 19-5-2020 với tác giả liên lạc là NCS Nguyễn Minh Hoàng, cán bộ nghiên cứu của Trung tâm ISR, trình bày tiếp cận thống kê Bayesian cho việc nghiên cứu dữ liệu khoa học xã hội. Đây là kết quả của định hướng Nhóm nghiên cứu SDAG được nêu rõ ngay từ ngày 18-5-2019. Lùi lại lịch sử, cách đây tròn một năm, hai tác giả Vương Quân Hoàng và Lã Việt Phương đã có chương trình máy tính bayesvl xuất bản chính thức trên CRAN, hệ thống thư viện tiêu chuẩn của ngôn ngữ lập trình tính toán thống kê R [1]. Chương trình đã góp sức cho SDAG và Trung tâm ISR tiến hành nhiều nghiên cứu quan trọng, đồng thời đưa nhiều kết quả về đích xuất bản. Tuy nhiên, nhằm tiếp tục thúc đẩy việc tìm tòi và đào sâu ứng dụng phân tích dữ liệu cho KHXH, nhóm nghiên cứu chủ trương tăng cường khả năng truyền tải công năng và tính mẫu mực của tiếp cận sư phạm cho chương trình. Như thế, yêu cầu tất yếu sẽ đến: Buộc phải xuất bản các bài nghiên cứu về chương trình máy tính, hoàn thiện sản phẩm nhờ quá trình phản biện của các tạp chí khoa học. Kết quả là, sau khi khai sinh chương trình một năm, đã có hai bài nghiên cứu đầu tiên về bayesvl được xuất bản, với bài thứ nhất đăng trên tạp chí Software Impacts (Elsevier) [2]. Đây là bài thứ hai, trên tạp chí chuyên đăng các bài về phương pháp của MethodsX (Elsevier; ISI WOS và Scopus SCImago Q2) [3]. DOI:10.1016/j.mex.2020.100924 Bài vừa ra đánh dấu một bước tiến trong quá trình chuẩn bị tài liệu và chương trình đào tạo ứng dụng phân tích dữ liệu KHXH mà Trung tâm ISR đang thiết kế và triển khai trong thời gian qua. Một trong những kết quả đẹp về KHXH được khai thác nhờ công năng của chương trình bayesvl là nghiên cứu [4] mới xuất bản đầu tháng 5-2020 trên Palgrave Communications (www.nature.com/palcomms). Tài liệu tham khảo: [1] La VP, Vuong QH. (2019). bayesvl: Visually Learning the Graphical Structure of Bayesian Networks and Performing MCMC with 'Stan'. The Comprehensive R Archive Network (CRAN): <https://cran.rproject.org/web/packages/bayesvl/index.html> [2] Vuong QH, La VP, Nguyen MH, Ho MT, Ho MT, Mantello P. (2020). Improving Bayesian statistics understanding in the age of Big Data with the bayesvl R package. Software Impacts, 4, 100016. [3] Vuong QH, La VP, Nguyen MH, Ho MT, Tran T, Ho MT. (2020). Bayesian analysis for social data: A step-by-step protocol and interpretation. MethodsX, 7, 100924. [4] Vuong QH, Nguyen HKT, Ho MT, La VP, ... , Ho MT. (2020). On how religions could accidentally incite lies and violence: Folktales as a cultural transmitter. Palgrave Communications, 6, 82. Available from: https://www.nature.com/articles/s41599-020-0442-3.