จากการบรรยายของ ผศ.ดร.สุชาติ แสนพิช ในหัวข้อ “การจัดการโปรไฟล์ (Profile) และการอ้างอิง (Citation) อย่างมีประสิทธิภาพ” ซึ่งจัดขึ้นโดยคณะบริหารการวิจัย และKM มหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช เมื่อวันที่ 25 กรกฎาคม 2568 สามารถวิเคราะห์และสังเคราะห์แนวคิดหลักได้เป็นกรอบทฤษฎีที่สมบูรณ์ดังนี้
การสร้างร่องรอยดิจิทัลในยุคการวิจัยดิจิทัล
การสร้างร่องรอยดิจิทัล (Digital Footprint) ในโลกวิชาการร่วมสมัยได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญที่กำหนดความสำเร็จและการยอมรับของนักวิจัยในระดับชาติและนานาชาติ ดังที่ผู้บรรยายได้เน้นย้ำว่า ผลงานของนักวิจัยจำเป็นต้องปรากฏในโลกดิจิทัลเพื่อให้สามารถสืบค้นและตรวจสอบได้ว่าผลงานได้รับการตีพิมพ์และมีการอ้างอิงเป็นอย่างไร ซึ่งเป็นเงื่อนไขสำคัญในการได้รับการยอมรับในแวดวงวิชาการ
การสร้างร่องรอยดิจิทัลนี้ไม่ใช่เพียงการมีผลงานในโลกออนไลน์เท่านั้น แต่ยังต้องมีการจัดการและเชื่อมโยงข้อมูลอย่างเป็นระบบผ่านเครื่องมือมาตรฐานสากลต่างๆ ที่ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมโยงระหว่างตัวตนของนักวิจัย ผลงาน และการอ้างอิง เพื่อสร้างเครือข่ายความรู้ที่สามารถติดตามและประเมินผลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ระบบนิเวศของเครื่องมือจัดการข้อมูลวิจัย
การจัดการข้อมูลวิจัยในยุคปัจจุบันต้องอาศัยระบบนิเวศของเครื่องมือที่เชื่อมโยงกันอย่างเป็นระบบ โดยมีองค์ประกอบหลัก 4 ประเภทที่ทำงานร่วมกันเป็นเครือข่าย ได้แก่ ระบบระบุตัวตนนักวิจัย ระบบระบุเอกสารดิจิทัล ระบบมาตรฐานสิ่งพิมพ์ และระบบประเมินผลกระทบ
ระบบระบุตัวตนนักวิจัย ORCID และการสร้างเอกลักษณ์ดิจิทัล
ORCID (Open Researcher and Contributor ID) ทำหนาที่เป็นรหัสประจำตัวดิจิทัลของนักวิจัย ซึ่งเปรียบได้กับบัตรประชาชนในโลกดิจิทัล ระบบนี้ประกอบด้วยรหัส 16 หลักที่มีความเป็นเอกลักษณ์และไม่ซ้ำกัน ความสำคัญของ ORCID อยู่ที่การเป็นมาตรฐานสากลที่นักวิจัยทุกคนควรมี เนื่องจากช่วยให้การอ้างอิงและการเชื่อมโยงโปรไฟล์นักวิจัยกับผลงานที่ตีพิมพ์ในวารสารต่างๆ มีความแม่นยำและต่อเนื่อง
ประโยชน์เชิงยุทธศาสตร์ของ ORCID คือการที่วารสารในฐานข้อมูลต่างๆ เช่น TCI และ Scopus สามารถเชื่อมโยงกับฐานข้อมูลโปรไฟล์ของนักวิจัยได้อย่างอัตโนมัติ ทำให้ผลงานปรากฏในโปรไฟล์ของนักวิจัยอย่างถูกต้องแม้จะมีการย้ายหน่วยงานหรือเปลี่ยนสถานะการทำงาน ลักษณะการทำงานแบบไม่แสวงหาผลกำไรของ ORCID ทำให้นักวิจัยสามารถสมัครใช้งานได้ฟรี และสามารถแก้ไขข้อมูลส่วนตัว เช่น สถานที่ทำงาน ได้โดยที่รหัส ORCID ยังคงเดิม ซึ่งรับประกันความต่อเนื่องของข้อมูลตลอดอาชีพการวิจัย
ระบบระบุเอกสารดิจิทัล DOI และการสร้างความถาวรในโลกดิจิทัล
DOI (Digital Object Identifier) เป็นรหัสประจำตัวถาวรของเอกสารดิจิทัลที่มีบทบาทสำคัญในการรับประกันความสามารถในการเข้าถึงและการอ้างอิงผลงานวิจัยอย่างยั่งยืน ระบบ DOI ครอบคลุมเอกสารดิจิทัลทุกประเภท ไม่ว่าจะเป็นบทความวิจัย วิทยานิพนธ์ หนังสือ รูปภาพ หรือชุดข้อมูลที่เผยแพร่ออนไลน์ ลักษณะเด่นของ DOI คือความไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งรับประกันความมั่นคงของการอ้างอิงในระยะยาว
ในบริบทของการประกันคุณภาพวารสาร DOI กลายเป็นเงื่อนไขสำคัญที่วารสารหลายแห่งกำหนดไว้สำหรับการเผยแพร่ การมี DOI ไม่เพียงแต่ช่วยให้เอกสารดิจิทัลสามารถสืบค้นเจอได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นตัวบ่งชี้มาตรฐานของวารสารด้วย ในประเทศไทย การขอรหัส DOI สามารถดำเนินการได้ที่สำนักงานการวิจัยแห่งชาติ ผ่านเว็บไซต์ doi.nrct.go.th ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการสนับสนุนของภาครัฐต่อการพัฒนาระบบการจัดการข้อมูลวิจัยของประเทศ
ระบบมาตรฐานสิ่งพิมพ์ ISBN และ ISSN ในการจำแนกประเภทผลงาน
ระบบ ISBN (International Standard Book Number) และ ISSN (International Standard Serial Number) ทำหนาที่เป็นมาตรฐานสากลในการจำแนกและจัดการสิ่งพิมพ์ประเภทต่างๆ ISBN ซึ่งมี 13 หลัก ใช้สำหรับการระบุหนังสือ ในขณะที่ ISSN มี 8 หลัก ใช้เฉพาะสำหรับวารสารและนิตยสาร ระบบเหล่านี้มีความสำคัญในการค้นหา การจัดเก็บ และการอ้างอิงผลงานวิชาการ
การมีมาตรฐานเหล่านี้ช่วยให้การประเมินคุณภาพวารสารมีความแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากเป็นเครื่องมือในการตรวจสอบว่าวารสารนั้นได้มาตรฐานหรือไม่ และสามารถใช้เป็นข้อมูลประกอบในการค้นหาและประเมินวารสารในระบบฐานข้อมูลต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ระบบประเมินผลกระทบ Citation Metrics และการวัดค่าทางวิชาการ
การประเมินผลกระทบของงานวิจัยผ่าน Citation Metrics เป็นมิติที่ซับซ้อนและมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการประเมินคุณภาพและอิทธิพลของงานวิจัย ระบบนี้แบ่งออกเป็น 2 ระดับหลัก คือ การประเมินระดับนักวิจัย (Author-level Metrics) และการประเมินระดับวารสาร (Journal-level Metrics)
การประเมินระดับนักวิจัย H-index และดัชนีที่เกี่ยวข้อง
H-index (Hirsch index) เป็นตัวชี้วัดที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในการประเมินทั้งผลิตภาพและผลกระทบของงานวิจัย โดยพิจารณาจากจำนวนบทความที่ตีพิมพ์และจำนวนครั้งที่บทความเหล่านั้นถูกอ้างอิงในลักษณะที่สมดุล หลักการคำนวณ H-index อยู่ที่การหาจุดที่จำนวนบทความมากกว่าหรือเท่ากับการอ้างอิง ตัวอย่างเช่น H-index เท่ากับ 6 หมายความว่านักวิจัยมี 6 บทความที่แต่ละบทความถูกอ้างอิงอย่างน้อย 6 ครั้ง
อย่างไรก็ตาม H-index มีข้อจำกัดสำคัญหลายประการที่ผู้ใช้ควรตระหนัก ประการแรก การเปรียบเทียบ H-index ระหว่างสาขาวิชาที่แตกต่างกันหรือระหว่างนักวิจัยที่มีอายุการทำงานต่างกันทำได้ยาก เนื่องจากงานวิจัยสายวิทยาศาสตร์มักมีโอกาสถูกอ้างอิงมากกว่าสาขามนุษยศาสตร์หรือสังคมศาสตร์ ประการที่สอง H-index ที่เท่ากันไม่ได้หมายถึงจำนวนการอ้างอิงรวมที่เท่ากันเสมอไป และไม่ได้คำนวณตำแหน่งของผู้เขียนร่วม ประการสุดท้าย ปัญหา Self-citation หรือการอ้างอิงงานของตนเองสามารถทำให้ H-index สูงขึ้นได้อย่างไม่สมควร ซึ่งอาจบิดเบือนค่าที่แท้จริง
เพื่อแก้ไขข้อจำกัดของ H-index จึงมีการพัฒนาดัชนีอื่นๆ ขึ้นมา โดยเฉพาะ G-index ที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อให้ความสำคัญกับจำนวนการอ้างอิงของบทความที่มีการอ้างอิงสูง และ i10-index ที่ใช้ใน Google Scholar เท่านั้น ซึ่งนับจำนวนสิ่งพิมพ์ที่มีการอ้างอิงอย่างน้อย 10 ครั้ง ข้อดีของ i10-index คือการคำนวณที่ง่ายและเข้าใจได้ไม่ยาก
การประเมินระดับวารสาร มาตรฐานคุณภาพและผลกระทบ
การประเมินระดับวารสารใช้เครื่องมือวัดต่างๆ เช่น Impact Factor, CiteScore และระบบ Quartile (Q1-Q4) เพื่อจำแนกคุณภาพและผลกระทบของวารสาร ระบบประเมินเหล่านี้มีความสำคัญต่อการตัดสินใจของนักวิจัยในการเลือกวารสารเผยแพร่ผลงาน และยังเป็นเกณฑ์สำคัญในการประเมินคุณภาพงานวิจัยของสถาบันต่างๆ
แพลตฟอร์มการจัดการข้อมูลวิจัย
Google Scholar แพลตฟอร์มเปิดสำหรับนักวิจัยทั่วโลก
Google Scholar เป็นฐานข้อมูลแบบ Open Access ที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้โดยไม่มีค่าใช้จ่าย ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการเผยแพร่และจัดการข้อมูลวิจัยในยุคปัจจุบัน ประโยชน์หลักของ Google Scholar อยู่ที่การช่วยให้นักวิจัยสามารถอัปเดตงานวิจัยในโปรไฟล์ของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยระบบ Google สามารถค้นหางานวิจัยของนักวิจัยและนำมาจัดเก็บในโปรไฟล์อย่างอัตโนมัติ
ฟังก์ชันการทำงานของ Google Scholar ครอบคลุมการนับการอ้างอิงและแสดงค่า H-index, i10-index และการอ้างอิงรายปี ผู้ใช้สามารถตรวจสอบได้ว่าใครอ้างอิงงานวิจัยของตน และสามารถเช็คการ Self-citation ได้ ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการประเมินคุณภาพและผลกระทบของงานวิจัยอย่างแท้จริง
การเพิ่มผลงานใน Google Scholar สามารถทำได้โดยการค้นหาจากชื่อผู้เขียนหรือชื่อผลงาน หากระบบไม่พบ นักวิจัยสามารถเพิ่มแบบ Manual ได้ อย่างไรก็ตาม การเพิ่มแบบ Manual มีข้อจำกัดสำคัญคือโอกาสในการเชื่อมโยงลิงก์ไปยังต้นฉบับมีน้อยมาก ซึ่งอาจทำให้ผู้อื่นเข้าถึงและอ้างอิงได้ยากขึ้น
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Google Scholar และ Scopus อยู่ที่ Google Scholar นับเฉพาะงานวิจัยที่เป็น Open Access ในขณะที่ Scopus อาจรวมงานวิจัยที่ต้องบอกรับสมาชิกด้วย ทำให้ค่า H-index ที่ได้จากแพลตฟอร์มทั้งสองอาจแตกต่างกัน ซึ่งผู้ใช้ควรตระหนักถึงความแตกต่างนี้เมื่อใช้ข้อมูลเปรียบเทียบ
TCI ระบบดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย
TCI (Thai Citation Index) หรือศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย เป็นระบบเฉพาะสำหรับวารสารในประเทศไทย ทั้งที่เผยแพร่เป็นภาษาไทยและภาษาอังกฤษ ระบบนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาวารสารไทยและการประเมินผลงานวิจัยในบริบทของประเทศไทย
ประโยชน์หลักของ TCI คือการที่นักวิจัยสามารถตรวจสอบฐานข้อมูลวารสารใน TCI ได้ว่าอยู่ใน Tier ใด ปัจจุบันแบ่งเป็น 3 Tier และยัง Active อยู่หรือไม่ ระบบยังช่วยให้สามารถตรวจสอบรายชื่อวารสารที่ถูกคัดชื่อออกจาก TCI ได้ เพื่อหลีกเลี่ยงการตีพิมพ์ในวารสารที่ไม่ได้รับการยอมรับ นอกจากนี้ TCI ยังช่วยในการค้นหาบทความของผู้เขียนและแสดงจำนวนการอ้างอิงในแต่ละบทความได้อย่างละเอียด
ยุทธศาสตร์การจัดการข้อมูลและการเลือกใช้เครื่องมือ
จากการวิเคราะห์คำถาม-คำตอบในการบรรยาย พบประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการเลือกใช้เครื่องมือให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ สำหรับการนับ Citation เพื่อประกันคุณภาพ ผู้บรรยายแนะนำให้ใช้ Google Scholar หรือ TCI เนื่องจาก ORCID เป็นเพียงโปรไฟล์ ไม่ได้นับ Citation โดยตรง โดยเฉพาะ Google Scholar ที่สรุปการอ้างอิงรายปีให้ ซึ่งสะดวกกว่า TCI ที่แสดงเฉพาะการอ้างอิงรวมต่อบทความ
ปัญหาการเข้าถึง Scopus เป็นอีกประเด็นที่สำคัญ เนื่องจากต้องมีการสมัครสมาชิกหรือเป็นบุคลากรของสถาบันที่บอกรับสมาชิก อย่างไรก็ตาม Scopus ก็สามารถแสดง H-index และ Citation Metrics ได้เช่นกัน ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการที่สถาบันการศึกษาควรจัดหาการเข้าถึงฐานข้อมูลที่สำคัญเหล่านี้ให้กับบุคลากร
บทสรุป การบูรณาการเครื่องมือเพื่อความเป็นเลิศทางวิชาการ
การสร้าง Digital Footprint ที่เข้มแข็งผ่านการใช้ ORCID, DOI และการจัดการโปรไฟล์บน Google Scholar และ TCI เป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งสำหรับนักวิจัยในการเพิ่มการมองเห็นและการได้รับการยอมรับในแวดวงวิชาการ การใช้ Citation Metrics เพื่อประเมินผลกระทบของงานวิจัยต้องทำด้วยความเข้าใจในข้อจำกัดและบริบทที่เหมาะสม
ความสำเร็จในการจัดการโปรไฟล์และการอ้างอิงไม่ได้ขึ้นอยู่กับการใช้เครื่องมือใดเครื่องมือหนึ่งเพียงอย่างเดียว แต่ต้องอาศัยการบูรณาการและการใช้งานอย่างเป็นระบบของเครื่องมือทั้งหมด เพื่อสร้างภาพรวมที่ครบถ้วนและแม่นยำของผลงานวิจัย ซึ่งจะส่งผลต่อความก้าวหน้าในอาชีพและการมีส่วนร่วมในการพัฒนาความรู้ของสังคมในระยะยาว