學術出版中的圖表數據問題及其編輯加工

曹長香

[摘 要] 在數據價值日益提升的背景下，學術出版中的圖表數據內容明顯增多，文字編輯的加工整理工作被賦予新的挑戰和責任。本文探討學術出版中各種典型和常見的圖表數據問題，提醒責任編輯在處理圖表數據類書稿時需要關注的各種問題，通過典型案例分析問題的種類及成因，并指出圖表數據中可能隱藏的政治問題。

[關鍵詞] 學術出版 圖表數據 數據核對

[中圖分類號] G232 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2015） 04-0039-04C

進入21世紀以來，隨著知識經濟的發展和信息技術的進步，以及各行各業的全球化規模化發展，產業連續增長的數據積累對于總結分析各種信息、研判未來，具有重要的經濟學術文化價值。社會各方面的發展進步反映到學術出版領域，就是近年來注重行業、專業數據積累的圖書選題比例明顯增加。

基于數據積累在學術出版中價值的提升，書稿中需要編輯處理的圖表數據內容明顯增多。由于數據來源的復雜性以及作者對數據使用方式的多樣性，圖表數據類稿件中存在的問題多種多樣。編輯只有具備足夠的耐性和觀察力，掌握一定的技巧，遵循一定的方法步驟，才能梳理修正各種問題，解決由于各種原因遺留的疏漏問題，盡可能消滅硬傷。本文主要從文字編輯的角度，總結分析數據類書稿的編輯處理方法及需要注意的環節，以提高工作效率和編輯質量。

1 圖表數據典型問題及其編輯加工

由于學術書稿的寫作過程很長，涉及數據信息龐雜，作者又會隨著實際情況的發展變化和研究思路的調整改進對數據和文字進行反復修改整理，這就導致作者交到出版社待編輯處理的原稿，可能出現多種與數據有關的問題。因而，只要書稿正文涉及數據，不管它與圖表內數據是否有關系，都需要編輯注意審核，從不同角度仔細核對、計算可能存在的錯訛。

1.1 文、圖中的數據本身有錯誤

當書稿的文字表述涉及權威部門發布的數據或比較完整的調研數據，并將總數據和比例變化連續羅列出來時，編輯需要注意檢查核算數據本身是否有錯，尤其是一些總量指標的年度變化百分比，如果連續幾年的總量和變化量都有，就一定要計算核對。例如，下列材料中連續羅列了五年的廣東茶葉出口數據，如果編輯不進行核對計算，就不會發現第一個18.7% 是錯的，應該是18.1%。

據《廣東統計年鑒》，2005年廣東出口茶葉13795噸，同比大幅下降40.46%；2006年出口茶葉11293噸，同比下降18.7%；2007年出口茶葉9181噸，同比下降18.7%；2008年廣東出口6334噸，同比下降31%。

正文和圖表中的調研樣本總數和各部分的比例數也容易出錯，必須仔細核對準確。比如圖1，要確保圖中各個數據準確無誤，先要算出圖中總人數219+85+45+20+131=500人，然后再核對各比例數值是否正確，最后還應檢查核對圖中數據與正文文字表述是否一致。餅圖最常見的錯誤是各部分比例之和不等于100%，所以，編輯在加工餅圖的百分比數據時一定要計算一下各部分比例之和，如果不等于100%，就一定要退作者重新核實。這類問題稍微留意質疑一下不難發現，關鍵是要有這個意識——角角落落都有錯的可能。

圖1 餅圖比例問題

可見，有些錯誤僅僅通過核對圖表數據與對應的正文不一定能發現，還需要檢查圖表本身，需要從數據來源、資料來源或者排版制作環節找原因。此時，編輯的作用就是發現問題、提醒作者核實修改，并進一步完善。圖表數據較多的書稿，從上下文到圖里圖外、表里表外都容易出問題，沒有一定的經驗基礎進行全面核查，這些問題難免有遺漏。因而，就書稿中的數據問題多與作者溝通，培養、指導作者隊伍形成良好的數據處理習慣，從源頭上遏制數據漏洞，才是減輕編輯工作負擔的根本方法。

1.2 表題、圖題及圖表說明等與圖表數據內容不符

圖表文字差錯，如表題、圖題表述與圖表內容不一致，圖表中的各組成元素如圖例文字、圖題、表題不規范或有錯誤，也容易被遺漏。因此，編輯在加工圖表時，即使是文字很少的結構圖、圖標圖例、圖題、表頭和表題，不僅要核實圖表中的數據是否準確及與正文是否對應，也要注意核實表頭、表題、圖題與圖表數據內容是否相符，圖例是否準確。注意不要顧此失彼，不要僅僅重視文字比較集中的大表大圖，忽視表頭、圖題、圖例。

1.3 核實圖表數據是編輯加工的基礎工作

圖表數據是容易出錯的地方，而且一旦出錯，就是硬傷，無可辯駁。處理圖表數據類書稿，必須重視數據核實整理工作。例如，社會科學文獻出版社有較大影響的皮書系列，尤其是行業皮書和財經類皮書，有行業或學科年度數據積累功能，因其注重應用統計學、社會學等研究方法，不少書稿中有較多的圖表數據，需要編輯對其形式、內容正誤進行核對整理。本文也正是筆者對數據類皮書書稿中各種常見錯誤的一個歸納總結。

如表1，表中的收入合計數和最后兩列的比例數是通過表內數據計算出來的，經常有錯訛，編輯必須重新核算，以便確認是否需要作者檢查核對原始數據。表中的數據單位也是經常出錯的地方，如表1中有兩種不同類型的數據——總量數據和比例數據，單位應該是兩個——萬元、%，不應只是“萬元”。

表1 內、外資服務業稅收收入情況 （單位：萬元）

因而，編輯要明確，圖表中的數據必須重新核算，依靠“文責自負”或“數責自負”恐怕過不了關，因為作者和編輯考慮同一問題的角度是不一樣的。作者往往側重創作思路和文獻梳理，對于他們最終提交作品的呈現方式、表現形式，編輯一定要檢查。尤其是當同一數據或相關數據間斷地出現在不同頁面上時，必須注意對上下文相關數據的核算或核對，只有勤跨頁來回翻查比對才能消滅數據紕漏。

核對數據需要有很大的耐性，一個一個核對，不能有半點馬虎，尤其在龐大的表格、大量的數據面前要按捺得住。從編輯的角度，雖然不便查找原始數據或數據來源，但檢查形式是否正確就足以發現不少問題，通過簡單的加減乘除計算，經常也能發現總和數、百分比數是錯的。發現錯誤后，編輯可將問題反饋給作者，讓作者確認準確數據，這正是責任編輯的職責所在——增強學術作品的嚴謹性，讓細節經得起推敲。因而，從編輯的角度檢查數據問題，直接的目的雖是為了通過圖書質量質檢關，但在客觀效果上可以幫助作者查漏補缺，完善學術成果的表現形式。

1.4 小 結

表中、圖中數據尤其是很多大表格中的數據需要從多個角度核對，稍有疏忽遺漏即可能出錯，而且可能造成連鎖反應——以此為基礎的數據必然出錯，并導致相應的文字表述出現偏差。所以，對于全書數據源類的大表格，必須認真核對，不能偷懶，而且要有足夠的耐心，要把數據核實準確，為后面的分析提供扎實可靠的依據。

要處理好書稿中的數據問題，必須尋求高效解決問題的方法。常用的方法是具體問題單獨解決，一遍只解決一個同類問題，如標題級別、圖表序號、圖表數據和單位規范性等，這樣容易達到高質量、高效率、無遺漏。如果經常編輯同類書稿，熟悉各種情況下的問題類型，也可以根據書稿特點確定解決問題的方法，可以一遍同時解決多項任務。例如，書稿中需要解決的項目比較多，而且比較有規律，處理時就可以實現流程化，按部就班，一項一項落實到位，不遺漏項目，也能保證準確率。

2 圖表數據問題來源例析

2.1 作者易疏忽遺漏的問題

（1）遺漏數據。如圖2，作者提供的原圖中只有趨勢線，缺少橫縱坐標軸的具體數據，使整幅圖的表意非常模糊，失去了圖表數據具有直觀價值的依據。若不提醒作者補充，就會將瑕疵留在出版物中。

圖2 國籍構成變化

（2）遺漏縱軸或橫軸的數據單位。缺少數據是失誤，漏掉數據單位同樣不能精確顯示圖表的具體意義和價值。書稿插圖中橫縱軸都沒有標注單位的情況很常見，也很容易被忽略。表格中此類問題也不鮮見，尤其是當表中數據類型較多時，表格缺數據單位或漏某項數據單位的情況經常出現。編輯在書稿出版印刷前，必須將這些遺漏補充完整。

（3）坐標軸數據格式錯誤。例如，增長率變動趨勢一般用百分數表示，標注單位為百分號（%），要注意縱軸數據不應是小數而應為整數，這不僅是要符合增長率的常見表示方式，也是為了與全書同類圖表的格式實現統一。雖然縱軸的小數從數值大小來說與整數表示是一樣的，但不符合常規，應統一為整數百分比形式。

（4）遺漏項目。例如，圖題中有明確的項目數，某些確定數目如31個省份的得分散點圖，但圖中可能只有30個省份，缺了一個。這種錯誤有一定的隱蔽性。

（5）縱軸單位標注不妥。當同一坐標軸內有多個對比項目且單位不同時，可以用雙縱軸曲線圖或折線圖來顯示，以明確區別不同的單位，不宜只用一條縱軸。例如，婦女總和生育率這個指標的單位是“人”而不是“‰”，因此，在同一張圖中如果只有左側一條縱軸顯示總和生育率、出生率、死亡率、自然增長率等指標就不太合適，需要在右側補充一條縱軸，左側縱軸單位為“‰”，右側縱軸單位為“人”，這樣區分就比較明確了。

圖表的內容與形式內涵非常豐富，可以通過各種形式創新滿足內容表達的需要，從而充分體現作者的創意和作品的學術價值，這是圖書內容生產的客觀需要。具體到書稿編輯環節，就需要特別注意承載豐富內容與形式的圖表可能存在的問題，圖表是容易扎堆出錯的地方，一張圖表可能有多個錯誤，編輯必須熟練把握各種可能出錯的情況，把問題徹底解決干凈。

2.2 排版人員易生成的制作錯誤

有些圖表數據錯誤是由排版制作人員造成的。在把作者提交的Word文件轉化為排版文件的過程中，通常需要重新制作各種圖表，這時就可能出現數據或文字錄入錯誤。

（1）圖例不對應。如圖3，柱狀圖中分別用豎紋、橫紋等區別上升、下降和保持三類指標的個數及其所占的比例，作者提供的該類圖一般問題不大，問題經常出在排版制作環節。因為制作人員在重新制作此類圖時，選用的柱圖底紋可能與作者原稿中的豎紋、橫紋略有不同，加上制作人員不知道書稿內容，就容易出現三類指標數量與比例的不對應或者順序混亂，把柱狀圖各部分的底紋或灰度深淺填反了。這就需要編輯對各類指標的數量與比例進行具體核對，糾正制作過程中產生的混亂和錯誤。

圖3 創新指標動態變化結構

（2）數據不對應。這是一種常見的錯誤類型，如表格中的數據與圖中數據點為一一對應關系，但經常出現圖中數據與表中數據不對應或者圖中數據與坐標軸上的刻度位置不對應的問題。這類錯誤不復雜，關鍵在于編輯是否將表中數據與圖中對應各點逐一核對檢查。如表2數據與圖4中的折線點數據是一一對應的，圖4將表2中的數據以折線圖的形式展示出來，但制作出來的圖中數據點與表中數據經常“對不上號”。容易出現同類問題的還有柱狀圖、雷達圖等。碰到此類圖表，編輯需要將原數據與圖中數據點仔細比對，并檢查折線圖、柱狀圖、雷達圖上的數據點與坐標軸上的刻度位置或大體范圍是否對應。

表2 2001—2009年金磚國家創新競爭力得分變化

圖4 2001—2009年金磚國家創新競爭力評價分值變化趨勢

3 數據統計中的政治問題

這類問題不常見，但需要格外注意，尤其是外國人或來自國外政府或學術機構的數據，其政治立場或觀點會體現在統計數據中。比如，由于中國港澳臺某些歷史時期在管轄歸屬上的特殊性，外國人在圖表數據或者文字表述上，會把香港、臺灣列到中國之外，香港、臺灣的數據經常是不與大陸數據一起統計的。這種情況下，編輯一定要注意檢查描述圖表的對應文字的表述是否有問題。如對表3的文字表述，“三種中國籍準定住者中，‘日本人之配偶等規模最大，為43771人”，如此表述，實際上沒有把來自臺灣的中國籍準定居者算上。不管外國人這么表述是無心之失，還是不懷好意或者是惡意從數字文字上圖謀分裂中國，作為專業編輯必須發現問題，弄清楚中國籍準定居者“日本人之配偶等”人數為46317人，而不是43771人。

表3 廣義在日華僑的人口規模和構成（2012年12月） （單位：人 ）

另外，對一些比較特殊的國家數據及其文字表述要提高警惕。例如朝鮮，其與韓國的歷史現實關系會體現在某些國家似乎很“客觀”的數據中。這類細節問題，是需要質疑才能發現的，不然很容易遺漏。比如，“中國（32.5%）、韓國和朝鮮籍（26.2%）、巴西籍（10.1%）、菲律賓籍（10.1%）、秘魯籍（2.5%）、美國籍（2.4%），這6個國籍的外國人占了在日外國籍人口總數的83.8%”這段話中，“6個國籍”很明顯是把韓國和朝鮮當作一個國家來統計了，把民族與國家混為一談，此處最好改為“6個來源地”或“7個國家”。編輯要當心這種情況可能被小題大做，不小心會變成外交事件。

4 結 論

在當今數據價值日益提升的時代，書稿中的圖表數據以其靈活、直觀、明確的表現形式與文字表述相輔相成，使學術研究成果更加清楚明了地呈現出來，功能不可小覷。協助作者準確、科學、規范地使用圖表，修改可能存在的各種數據問題，優化學術成果表現形式，是編輯的基本職責。這就要求編輯熟練掌握圖表的結構、特點、形態樣式及規范要求，全面規范處理圖表中的數據來源、數字錯訛以及量和單位等問題。

（收稿日期：2014-07-25）