學術出版創新：基于大數據的知識服務

摘要：傳統學術出版資源開發嚴重不足，產品形態單一，營銷不利，收益不佳。大數據能推動學術出版聚合優質內容，優化出版流程；把握消費需求，準確定位產品形態；注重知識服務，實現全方位增值，進而從單純的出版活動向系統的知識服務轉型。

關鍵詞：學術出版；知識服務；大數據

學術出版要始終保持先進的文化理念、反映前沿的學術思想、體現優質的出版質量，就要不斷地進行創新。學術出版的創新能力不僅僅反映在其產品的質量上，還作用于學術出版本身，引領出版產業的變革和發展。而大數據在學術出版創新中的應用主要體現為充分運用形成、管理、挖掘大數據和快速搜集、處理、分析大數據的技術和能力，全面提升出版資源開發、內容積聚、產品研發、形態定位及營銷和服務等方面的能力，推動學術出版向知識服務轉型。

一、創新不足制約學術出版發展

相較于西方發達國家，我國的大多數學術出版機構在資源的開發和整合、學術產品形態開發以及營銷上都處于創新能力不足的境地，不能較好地滿足消費者需求。

1.學術出版資源開發嚴重不足

從現實情況來看，我國大多數學術圖書的選題資源來自于評職稱、課題結項等，很多出版社在選題資源的開發上依然處于等、靠、要的境地，真正依靠編輯專業素養、按照出版社的傳統積累和競爭優勢進行策劃的選題資源并不多，而提前介入作者寫作，與作者一起打磨而成的作品更是少之又少。這就導致學術圖書市場充斥了大量平庸、低水平重復的圖書，真正屬于原創的、居于思想和科技前沿的學術圖書不多。

2.產品形態單一

無論書稿處理流程，還是印制工藝，我國絕大多數學術圖書仍然以無別于一般圖書的傳統方式進行。相較于愛思唯爾、斯普林格等西方發達的學術出版機構，我國多數出版社既沒有施行書稿處理流程中精細的專業化分工，也不能根據學科專業特點和目標人群的需求有針對性地開發產品，學術出版物也大多以傳統紙書形式出現，形態單一，對新技術利用不夠。

3.營銷不利，收益不佳

學術圖書從定價到營銷依然沒有顯著區別于一般的教材或大眾出版物，其知識性既沒有在定價中體現，也沒有根據具體內容、針對具體目標消費者的需求采取營銷手段，更不能為消費者提供基于知識要素的增值服務，因此，學術出版往往意味著效益的低下，絕大多數學術圖書的出版依賴于各種補貼，通過正常的市場機制實現盈利的學術出版物不多。

二、大數據是創新和轉變的有效手段

學術出版創新能力的提升涉及資源獲取、產品生產和價值增值等出版活動全流程，基于大數據的學術出版則能實現有目的的資源抓取、準確推送、細粒度的個性化服務等，從單純的出版活動向系統的知識服務轉型。

1.向知識服務轉變是方向

有別于其他出版類別，學術出版是以經過提煉的信息和知識解決用戶問題的高端出版形式，因此，如何以更好的形式向用戶提供內容、解決用戶問題，并同時實現價值增值是數字條件下學術出版提升創新能力的必要前提。知識服務是指從各種知識資源中按照人們的需要有針對性地提煉知識，并用來解決用戶問題的高級階段的信息服務過程。其特點在于它是一種面向知識內容和解決方案的服務。①因此，學術出版提升創新能力的重要方向應該是向用戶提供面向知識內容的、為用戶解決問題的服務。

2.大數據推動知識服務轉型

大數據的“大”是指數據和信息的海量，而“小”是指利用數據挖掘等技術實現的目標讀者、細分市場定位等精準分析。傳統的學術出版條件下，出版資源形態單一，一般為文字或者圖片，出版者也無法精準把握用戶的需求，出版物形態大多數以圖書等形式出現，生產方式較為粗放。而在大數據技術條件下，一方面，海量的數據及高速采集、處理和分析工具使得學術出版獲取了異常豐富的資源，優中選優的高品質學術出版成為可能；另一方面，通過對數據的深度挖掘，尋找潛藏在大數據中的模式、趨勢和相關性，使得大數據變成能夠作用于學術出版選題策劃、目標讀者分析、產品形態定位和精準營銷的“小數據”，學術出版遂有可能形成以知識要素為單位的數據化生產模式，為提供更加深入的知識服務創造條件。

三、大數據推動學術出版向知識服務轉型

大數據的核心意義在于其預見作用。有了大數據，我們可以將過去無法統計計算的非結構化數據相互關聯，把所謂的“經驗”具象化，以此來指導和完善決策的制定。②在大數據條件下，出版社能夠跳出傳統的相對封閉的、反饋滯后的環境，而從用戶的閱讀行為、對學術活動的反應等數據的采集和分析中追蹤學術熱點、獲取消費者的個性化需求和偏好，學術出版活動依賴的數據分析從狀態數據轉向動態的、實時的行為數據，實現編、印、發模式的全流程創新，在滿足消費需求的基礎上全面提升學術出版能力。

1.聚合優質內容，優化學術出版流程

數據挖掘是知識和價值發現的關鍵步驟，也是大數據分析的關鍵方法。③小眾的學術出版要做出大市場，最大限度地提升在受眾群體中的曝光率和市場認可度，就要在深入分析用戶需求和閱讀偏好的基礎上，著力提高內容質量，形成高品質出版的品牌影響力。

首先，基于對行為數據的深度挖掘，出版社能通過各種形態的媒體終端獲取前沿的學術動態以及權威的專家和學者等信息，為積聚優質資源、打造高品質的學術出版產品奠定基礎。在這個人人皆是出版者的自媒體時代，各種學術網站、學術微媒體上的轉載、評論、分享等不僅是膾炙人口的學術大餐，更能成為學術出版的信號站和資源庫。用戶原創或者轉發的結構性、半結構性數據不僅使得出版社能夠根據自身的戰略規劃和選題結構定向尋找高端作者，而且這些數據還有可能成為出版社選題創意的來源。此外，對于受眾閱讀、評論、回復、轉發等行為數據的深度挖掘，也將幫助出版社在選題策劃時更加有的放矢，為出版高品質的學術出版物奠定基礎。

其次，大數據技術的支撐將優化學術出版的全流程，如通過數據智能分析，對作者來稿進行分析，以形成反映書稿學術水平等特性的報告，以評估書稿在專業性、特色等方面是否達到預期策劃目標；再如，通過智能的大數據平臺管理，可實現書稿在策劃、編校、生產人員和作者、經銷商乃至讀者之間的互動，既能使得書稿按照專業分工進入生產流程，保證質量，又能提前獲取市場信息，以提供適銷對路的產品。大數據條件下，出版社能夠將傳統的學術出版活動轉變為基于數據分析、信息技術、知識挖掘、數字出版等技術的資源集成、資源拓展和關聯等服務過程，推進學術出版資源獲取、整合、生產的智能化、精細化，為向知識服務轉型奠定內容基礎。

2.把握消費需求，準確定位產品形態

學術出版，尤其是高端學術出版的消費具有非常典型的個性化特征，而隨著人們生活節奏的加快與信息技術的普及，學術出版消費群體的個性化需求更加突出。互聯網重構了學術出版的內容形態和內容消費，為滿足不同消費需求的碎片化內容定制提供了可能。大數據技術的運用不僅能夠幫助出版社準確把握不同用戶的消費需求，更能為學術出版的產品研發、內容定位和媒介選擇提供重要依據。一方面，學術出版必須改變傳統的較為單一的內容呈現方式，設法滿足不同消費者的個性化需求；另一方面，學術出版也必須充分利用數字技術的發展，實現內容資源的多介質、多媒體開發和發布，以最大限度地提升消費者的閱讀體驗。

首先，大數據的高效分析計算能夠有效地對用戶數據進行分析，在細分受眾的基礎上有針對性地篩選產品，為用戶提供需要的作品和服務。④如亞馬遜的圖書銷售網絡記錄用戶的瀏覽過程和購買歷史，并向讀者推薦相似性作品；出版社還能從用戶瀏覽數據來分析判定最為用戶歡迎的產品形式。

其次，深度的數據挖掘和分析能通過分析讀者閱讀行為、喜好，從而獲得對用戶需求的感知，為讀者建立靈活的個性化檔案，如出版社可以借助XML語義碎片化技術，將已有的文獻內容切分成多個知識元，并按照不同行業和個人學習需求，動態重組成各類知識產品，生產出為不同閱讀目的服務的多介質、多樣態的出版物。除了傳統的紙質圖書以外，出版社還可以建立基于學科的小型數據庫，并依靠信息技術實現檢索、內容定制與重組、自主出版等多樣化需求，作品的形式既可能是完整的一本書，也可能是基于某個知識點的衍生產品。如此，出版社就能實現內容資源的一次開發，多次使用，動態更新。

3.注重知識服務，實現全方位增值

學術出版是對知識進行全方位加工、傳輸和增值的過程，其終極目標在于傳播知識，滿足社會各階層的知識性需求。⑤因此，學術出版與知識服務具有天然的契合性。在大數據條件下，學術出版將有可能改變以往以圖書、文獻等為單位的粗放型生產模式，轉而形成以知識要素為單位的數據化生產模式，出版社將為消費者提供基于數據的、專業的知識服務。因此，出版社首先要在深入挖掘和分析消費者購買和閱讀行為數據的基礎上，精準投送產品，并在此基礎上，實現內容的精確定位與適應性優化，有的放矢地提升內容價值，以大幅提升用戶的內容使用效率。出版社還能依據基于瀏覽、評論等形成的用戶生成內容準確定位、細分目標受眾群體和個性化市場，預估市場容量，將學術出版的“小受眾”市場拓展至極致。

此外，大數據技術還能使出版社更好地提升學術出版的用戶體驗，準確進行出版效果的評估。各種移動終端和社交媒體的無縫對接能夠優化消費者的閱讀體驗，也使得學術出版產品的消費體驗在特定受眾群體中的分享成為可能。出版社可以充分利用大數據條件下數字內容閱讀平臺和數字內容智能分析工具的無縫對接，實時挖掘受眾最為真實的在線消費體驗和閱讀需求，在對學術出版效果進行智能分析和科學評估的同時，及時修訂、補充、完善出版產品的知識結構，使得學術出版真正轉變為為用戶提供知識服務的過程，就像同方知網的服務型出版一樣，不僅知識集成度高，而且還可以依據不同領域、不同行業用戶的實際需求，提供配套的內容增值服務功能，較好地實現從傳統的知識管理型出版向知識服務型出版的轉變。

傳統學術出版不僅在洞悉消費者需求上表現欠佳，更無法適應媒介融合時代人們閱讀行為嬗變的挑戰，不能滿足信息海量時代消費者的深層次知識消費需求。大數據為出版社正視數字化閱讀的新特質、加大對閱讀行為變化的研究提供了有力的技術支持，出版社也能充分利用大數據技術，強化自身的數據洞察、信息組織和知識管理能力，積極轉型，以高質量的知識和優質的服務應對產業重構時代的挑戰。

從現實情況看，大學出版社是我國學術出版的主體。囿于資本、技術和人才等因素，我國的大學出版社在產業轉型和升級的探索與實踐上進展緩慢，還未能實現有效突破。大數據技術的興起和推廣無疑為大學社積極探索如何借助于新媒體技術發展傳統的學術出版提供了契機，也必將為大學出版社找尋真正適合自身發展的路徑提供有力的技術保障。

（劉堅，東南大學出版社副編審）

注釋：

① 李明理.從知識管理到知識服務：學術信息數據庫的發展轉型[J] .情報資料工作，2014（2）：67.

② 崔恒勇，范欽儒.試析數字出版平臺與大數據結構[J] .出版發行研究，2014（4）：10.

③ 祝興平.大數據分析技術及其在數字出版中的應用[J] .出版發行研究，2014（4）：15.

④ 張博，喬歡，李武.基于大數據的出版內容價值發現與應用[J] .出版發行研究，2014（3）：6.

⑤ 聶靜.淺析數字時代學術出版的知識營銷[J].編輯之友，2013（6）：47.