摘要：大数据背景下, 内容和平台建设成为提升学术期刊国际影响力的两个关键因素。内容建设方面, 大数据可以帮助学术期刊实现优化选题策划、提高编审效率、提升用户体验等, 从而实现全方位的知识服务和智慧出版。平台建设方面, 学术期刊可利用新媒体技术提高期刊的传播效率, 借用已有的海外国际平台进行合作和传播, 并在自身平台建设方面进行改进和提升, 以此共同提升学术期刊国际影响力。
关键词：大数据; 学术出版; 知识服务; 国际影响力;
大数据给学术出版带来新的动力和机遇。大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合, 正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析, 从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态[1]。大数据具有规模性、多样性、高速性、价值性、易变性和准确性等特点, 其中价值性最为关键, 即如何从海量的客观数据中, 分析恰当的问题, 挖掘有价值的内容和信息。在大数据技术推动下, 知识服务进入新的发展阶段, 国内外知识服务商和学术出版企业积极探索, 基于大数据思维、技术工具和平台, 对知识的本质和关联进行深度挖掘, 提升学术资源整合能力和学术产品加工能力, 加快建构数字出版系统, 不断升级资源库建设, 推动知识服务的革新。本文从内容和平台两大方面来阐述如何基于大数据技术提升学术期刊国际影响力。
一、内容为王:精准出版与知识管理创新
学术期刊遵循“内容为王”的准则, 内容质量是办好学术期刊的核心和关键。大数据背景下, 提升学术期刊国际影响力, 关键是加强学术期刊的自身建设, 只有苦练内功, 提升内容质量, 才能更好地进行对外传播。大数据技术的不断进步与发展, 为学术期刊出版的各个环节都提供了知识服务帮助。学术期刊可以结合大数据技术, 灵活地进行选题策划和组稿, 并与作者形成良性互动。
1. 优化选题策划
对于学术期刊来说, 系统式、专题式、重点式、热点式等组稿方式能提高学术期刊的价值和影响力。但就目前而言, 学术期刊的组稿模式更多依靠的是分散性的作者投稿, 这就限制了学术期刊不能形成系统有效的聚集效应。大数据有助于学术期刊跟踪全球科学研究的热点和趋势, 主编可以根据大数据分析的数据和信息筛选出理论价值高、研究前沿和热点等选题, 优化选题的方向和价值。
例如, 世界知名科学引文检索服务提供商Web of Science采用关键算法筛选热点, 进行选题组稿。如利用LDA文档主题生成模型, 对特定领域的Web of Science数据进行分析处理, 结合编委会专家建议, 为期刊跟踪全球学科热点、选题组稿及定向约稿提供支持[2]。再如爱思维尔, 其每年收到6万份作者的反馈信息, 根据需求设计了Journal Finder工具, 帮助作者投选期刊, 编辑也同步筛选出适合的文章。目前, 国内一些学术出版机构已开始这方面的探索。中国知网设立中国学术期刊论文投稿平台, 取得了一定的效果。以此为鉴, 我国学术期刊也可建立相关数据库, 做好充分的数据采集工作并进行科学研究分析, 有效地整合学术资源。
2. 提高编审效率
传统学术期刊的编辑工作, 要经过很长时间的学术训练和编辑历练, 才能比较准确地把握和反映前沿的学术信息。大数据时代, 学术信息和学者信息都以数据化状态呈现。基于这样的特点, 编辑在组约稿时, 可以充分利用大数据分析提供的信息, 使之成为发掘和筛选优秀作者群、评判稿件的学术依据, 进而更加准确地把握学术方向, 有针对性地组织稿件。具体而言, 编辑可通过分析撰稿人的年龄、职称、近期发文量、基金项目数、学科研究方向、第一作者或通讯作者贡献度、总被引频次、他引频次等指标, 收集专家评议、同行意见、作者反馈、读者推荐或评论等信息, 为精确组稿和约稿提供参考依据[3]。这就从源头上大大提高了稿件的质量和甄选效率, 并可逐渐形成特色和精品栏目, 在此基础上提升期刊在学术界的地位和影响力[4]。In Cite是基于Web of Science权威引文数据建立的科研评价工具, 可以针对研究方向和成果形成报告, 以帮助学术期刊编辑发掘具有学术影响力和发展潜力的研究人员。
另外, 通过大数据的分析挖掘, 编辑可以快速确定适合的审稿专家, 提高审稿效率。中国知网“腾云”期刊协同采编系统其中的一个功能为机器代替人工审稿, 可实现辅助审校。作者在线提交稿件后, 系统自动生成一份“机器自动审校稿”, 大大提高了编审效率。该系统还集成CNKI精准专家库, 增加审稿专家评价功能, 帮助审稿专家选择合适的稿件, 专家库中有34566位专家的信息, 如专家学术水平、联系方式等, 还能自动地对审稿专家进行评价。
3. 提升用户体验, 实现精准推送
大数据技术可以将不同形态的媒体进行聚合分析和关联分析, 从而为读者提供全方面的阅读体验, 方便读者立体地理解知识。比如, 爱思唯尔利用大数据技术展开“Article of the Future”项目, 为读者提供交互式的动态阅读体验, 读者可以搜索并看到研究论文相关的音视频文件、互动式照片和图形、嵌入地图、可供下载的表格以及分享功能[5]。大数据技术还能帮助读者迅速深入厘清问题脉络, 真正让知识达到按需获取、全面客观、深入浅出, 实现适应个性化需求的学术信息定制。
通过读者的搜索情况和数据分析, 学术期刊编辑可以了解读者近期关注的研究话题, 以此实现数字期刊的精准推送, 满足读者的需求, 形成良性的供需循环模式。此外, 借助大数据技术, 学术期刊还可以及时获取读者的信息反馈, 并加以改进和完善服务, 形成良好的互动局面。例如, 世界第二大杂志出版商施普林格 (Springer) 出版集团下的Springer Link是全球第一个电子期刊全文数据库, 其利用大数据技术每年可以记录用户2.25亿次的资源下载详细信息。该集团针对用户的访问情况和阅读行为习惯等进行大数据分析, 并改善、提升产品和服务, 以此来提高用户的忠诚度和满意度[6]。再如, 中国知网中国学术期刊 (光盘版) 电子杂志社创建了终身学习和精准知识服务的个人知识管理, 为用户提供终身学习和永久保存的移动个人数字图书馆, 便于用户管理学习资料和研究成果。用户可以随时随地获取和利用这些资料和成果, 构建和管理个人知识结构。这项服务基于用户需求进行智能推送, 将最新出版的学术文献第一时间推送给需要的读者, 面向用户实现知识资源集成。
4. 协同创新下的知识管理
传统的期刊管理过程基本上是封闭的, 而大数据时代呈现的是一种开放、协同的状态。建立一个基于大数据的知识管理平台, 不仅能沉淀知识体系, 还能协同创新形成群体性的互动, 提高学术期刊整体水平, 重现知识创新的百家争鸣、百花齐放。借助大数据技术, 我们可以实现读者阅读的信息粒度从“一期”“一篇”细化到更小的知识单元, 并且在知识单元之间实现知识关联和共享[7]。以知识体系和知识关联来标引、管理、整合、展现内容资源, 以智能技术实现知识资源的动态构建与扩展, 以此为基础提供专业信息服务与知识服务。大数据技术还可以帮助学术期刊编辑整合多纬度的数据, 并按照相关规律形成分类和体系框架, 实现高效快速迭代。从提出问题, 协同研究, 形成研究群组及社交, 到知识沉淀, 再到知识体系化, 知识检索多媒体化, 完成协同创新的知识管理流程, 推动学术期刊快速提高水平。简言之, 大数据可以帮助学术期刊整合学术资源, 增强学术产品加工能力。大数据技术在构建学术出版界的“知乎”平台方面大有可为。
中国知网在开放协同管理这方面做出了有益的尝试。以“OKMS机构知识管理及协同创新平台”为例, 其促进机构内部及团队开放式协同, 挖掘和沉淀显性及隐性知识, 提供智能知识服务, 实现知识创新。该平台形成了全媒体、沉淀知识资产的知识仓库, 成为集研究、学习、创新、共享于一体的, 面向具体问题的多媒体、多模式、多终端的群体实时协同研究、研讨和创作平台, 实现了机构内外部各种知识资源的一站式发现和获取。上述很多方面结合并使用了大数据技术, 包括非结构化的海量大数据采集、加工及存储, 智能化推荐, 基于读者行为分析的一体智能检索服务, 知识仓库海量素材的构建, 挖掘和沉淀隐性知识形成针对具体问题的知识库等。
二、平台建设:推进学术期刊的国际传播
西方发达国家的学术期刊实行超级集团式的运营模式, 学术水平高, 具有一定的权威性, 学术影响力大。整体而言, 相比国外, 国内的学术期刊分散而弱小, 期刊种类很多, 学术文章数量多但是总体质量有待提升。目前, 我国学术期刊在国际传播方面处于初级阶段, 大力提升学术期刊的国际影响力, 打造一批具有国际竞争力和影响力的品牌学术期刊, 成为现阶段国家战略层面的重要目标。
1. 利用新媒体新技术提高期刊的传播效率
大数据时代以互联网为主要传播手段, 信息覆盖面广, 自主操作性强, 具有超越时间和空间等特性, 新的传播平台不断涌现。在此背景下, 学术期刊传播将完全突破纸媒的局限, 实现多数据、多介质的全方位传播态势。比如, 美国的《细胞》杂志网站上信息类型多样化, “音频栏目”中论文配以音频文件, 可在线或下载到手机看视频;“图片秀”中有各种精美图片集锦;优秀的热点论文还配发作者采访录音等。读者可享受所有杂志电子内容30天免费阅读, 进一步提升了该杂志的传播效果[8]。大数据为学术期刊新型业态出版的实现提供全面的技术支持和平台支撑[9]。随着大数据的发展, 免费模式所代表的学术信息共享、学术资源公益化, 已是大势所趋。国家哲学社会科学学术期刊数据库 (NSSD) 所建立的免费模式, 对学术信息传播产生了重要影响。在免费模式下, 学术信息的接受对象突破了专业研究者的范围, 如何面对新的受众, 扩大期刊的传播影响力, 成为综合性学术期刊亟待解决的问题[4]。2017年初, 万方数据新一代知识服务平台发布, 融合科技大数据的理念, 推动知识服务向智能化、便捷化、个性化与多样化发展。未来, 万方数据还计划为期刊编辑部提供读者阅读行为分析等专项服务。
2. 借船出海, 善用国际平台进行海外传播
国内的学术期刊应积极并善于利用已有的国际平台进行海外传播和推广。如与国外出版商合作, 可以拓宽国外销售渠道, 提高期刊的国际发行量, 还有助于期刊被知名检索系统收录, 从而促进中国学术研究, 提升中国学术的国际地位[10]。另外, 我国学术期刊要持续推进与国外优质学术资源的合作, 在广度上为新一代知识服务平台的知识检索与发现系统提供支持, 增强学术期刊的国际影响力。截至2011年, 我国40余种人文社科类英文学术期刊中, 超过16种期刊与施普林格出版集团、泰勒·弗朗西斯出版集团等出版商合作[11]。我国科技期刊Science Bulletin与爱思唯尔于2017年1月正式展开国际合作, 在爱思唯尔建立期刊主页, 更快、更有效地把Science Bulletin推广到全球各地的研究者和读者面前, 同时也吸引更多来自各地的高质量稿件。近日, 中国科学院电子学研究所拥有自主版权并与Springer Nature合作出版的学术期刊《微系统与纳米工程 (英文) 》 (Microsystems&Nanoengineering) 被科睿唯安 (原汤森路透) 旗下的Science Citation Index Expanded (SCIE) 数据库收录。
国际合作的优点在于能加强内容建设, 提高自身的内容和质量标准, 更好更快地达到国际水平。合作是为了学习国际先进的出版技术和理念, 学会国际期刊的运作方式和国际平台的管理模式, 最终为树立自主品牌、发展自己服务[12]。我国学术期刊只有不断地加强国际合作, 才有可能拥有国际话语权, 进而展现国家软实力, 提升国际影响力。截至2017年, 万方数据已与约翰威利父子出版公司、牛津大学出版社等国际著名出版商签署了合作协议并收录其元数据;其还与中国科学技术信息研究所共同创建了在线版“中国英文版期刊引证报告”, 该系统向全球网络用户开放, 用户可在线查询历史数据和最新统计数据, 通过这个系统, 优秀的中国英文版期刊可以出现在更多国内外读者的视野中。但这远远不够, 我国还需要构建一个或多个超级国际传播平台, 以传播优秀学术成果。
3. 加快自身国际传播平台的建设
虽然国际合作可以快速传播中国学术成果及提高学术期刊的国际影响力, 但是构建自身高水平的国际学术期刊平台才是学术期刊国际化发展的正道, 否则我国学术期刊将永远处于依附国外巨头的被动地位。这也是推进中国学术研究走向世界, 中华文化“走出去”战略的重要组成部分。目前中国学术期刊国际化的瓶颈在于我们没有自己具有世界影响力的期刊发布和利用平台[13]。随着互联网的发展, 我国百度、腾讯等大型互联网集团脱颖而出, 我们应利用这些互联网集团, 强强联合, 运用大数据技术, 建立起属于自己的学术出版发布平台, 并在已有的技术平台上加强合作, 不断发展和创新, 以需求为指引, 以信息技术与人文精神融合为重点, 结合大数据学术期刊的服务模式内涵和特征, 研发出我国自己的大数据平台[14]。
在建设自身平台方面, 我国可以学习和借鉴国际上的成功经验。例如, 我们可以学习拥有200多年历史的世界第一大独立学术协会出版商和第三大学术期刊出版商的约翰威利父子出版公司在大数据方面的实践和运用, 该出版公司建立了“威利在线图书馆” (Wiley Online Library) 、Wiley Inter Science学术出版在线平台、“威利开放获取” (Wiley Open Access) 等数据平台, 给读者提供即时免费阅读、下载和共享等服务。通过传统的高品质同行评审和给予作者的优良服务, 期刊提供高质量的开放获取出版物。
三、知识管理创新与学术期刊国际影响力提升的关系
大数据是一种资源, 也是一种工具, 其发展和运用为提升我国学术期刊水平和走出去提供了发展机遇。我国学术期刊应充分利用好大数据及其带来的良好机遇, 积极应对和转变, 不断更新知识服务体系, 并结合自身的发展特色和路径, 提升学术期刊的国际影响力。
知识管理创新与学术期刊国际影响力的提升是相辅相成的。一方面, 在大数据背景下, 知识管理服务平台呈现开放性与延展性特点, 可以推动中国学术研究更广泛、更快速地进行国际传播, 并吸引更多优质国际学术资源与我国展开合作, 使我国学术期刊水平进一步与国际接轨, 最终提升中国学术期刊在国际上的地位和影响力。另一方面, 学术期刊国际影响力的提升, 会聚合人气和资源, 从而反过来促进知识创新及知识管理水平的提升。
以知识创造、知识创新获取和转化为主线的知识管理创新发展, 成为我国学术期刊在国际新一轮竞争中的关键。我国学术期刊要在竞争中获取优势, 全面提升学术期刊的品牌效应, 打造学术出版的“五项能力” (学术资源整合能力、学术产品加工能力、学术产品营销传播能力、数字化能力和国际化能力) [15]尤其重要。大数据在推进学术期刊的内容建设和平台建设, 促进国家智慧出版战略的实现方面发挥着重要的作用。
参考文献
[1]国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知[EB/OL]. (2015-09-05) [2017-12-01].http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.
[2]安琪.大数据时代学术期刊发展新探索[J].中国编辑, 2017 (7) :57-61.
[3]谢飞凤, 张俊祥, 季群等.大数据背景下科技期刊的“精准出版”[J].科技与出版, 2016 (7) :90-93.
[4]焦宝.大数据背景下的综合性学术期刊[N].中国社会科学报, 2016-07-12.
[5]黄有堃.大数据如何改变学术出版的面貌[N].中国出版传媒商报, 2015-03-13.
[6]陆利坤, 游新冬.大数据技术在出版行业中的应用研究[J].2017 (6) .
[7]赵文义.学术期刊大数据出版研究[J].出版发行研究, 2016 (3) :50-52.
[8]蔡华玲.“互联网+”背景下学术期刊的功能定位与创新发展[J].安徽理工大学学报 (社会科学版) , 2017 (7) :95-99.
[9]吴锋.“大数据时代”科技期刊的出版革命及面临挑战[J].出版发行研究, 2013 (8) :66-70.
[10]李文珍.“中国学术期刊国际化现状调查”之二:国际化道路怎么走? (上) [N].中国社会科学报, 2011-05-10.
[11]李文珍.“中国学术期刊国际化现状调查”之一:英文学术期刊基本状况调查[N].中国社会科学报, 2011-05-03.
[12]徐枫.对中国人文社科学术期刊国际合作模式的思考[J].河南大学学报 (社会科学版) , 2013 (11) :133-141.
[13]颜帅, 张昕.科技期刊如何服务于创新型国家建设--中国科技期刊的“三步走”[J].科技与出版, 2014 (1) :22-25.
[14]周小华.大数据时代中国学术期刊的转型与发展机遇[J].科技与出版, 2014 (4) :102-104.
[15]谢寿光.学术出版:现实、趋势与路径[EB/OL]. (2018-01-10) [2018-01-12].中国皮书网, http://www.pishu.cn/zjsd/511817.shtml.
