大數據技術時代我國學術出版業面臨的挑戰與機遇

摘要：學術出版是加快國家文化軟實力建設、踐行社會主義文化強國戰略和推進中國文化走出去的重要出版領域，當前卻因為受眾群體小、出版周期長、經濟效益不顯著等原因暫時受到冷遇。大數據技術能夠為學術出版的選題策劃、內容生產、銷售推廣等環節提供數據支持，從而提高選題質量、生產效率、經濟社會效益。對上述機理進行了探究，并分析了學術出版企業應用大數據技術的完善路徑。

關鍵詞：大數據技術；學術出版；挑戰與機遇

中圖分類號：G230

文獻標識碼：ADOI：10.3963/j.issn.16716477.2017.04.0008

學術出版是指專門服務于科學研究成果和學術研究成果的發表、出版傳播的一種社會性出版實踐活動。學術出版作為學術信息集成和傳播的載體，不僅是學術成果形成和轉化的中樞，而且是思想傳播和文化文明傳承的重要方式，表征著一個國家和民族的思想文化水平和科技發展程度，也代表著一個國家和民族的整體出版水平。

當前，我國已經成為世界第二大經濟體，科研投入也躍居世界第二位，科技人員每年發表的科研論文總數也位居世界第二位。但與西方科技文化發達國家相比，我國的學術出版占整個出版的經濟份額、社會效益和經濟效益等指標都與我國在世界上的經濟地位、科研投入和科研成果數量不相稱。整體上看，中國學術出版占世界份額還相當小，高水平的學術著作特別是真正具有創新意義的成果還不多，學術出版對經濟社會發展的促進作用還不強，學術出版的整體發展水平還有待提高。

一、大數據技術及其在出版領域的應用

（一）大數據技術概述

目前對于大數據的理解闡述，雖然描述不一，但存在一個普遍共識，即“大數據”的關鍵是從種類繁多、數量龐大的數據中快速獲取信息。麥肯錫全球研究所給大數據給出的定義是：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

2015年9月，我國國務院對外公開了《促進大數據發展行動綱要》，對支撐大數據發展的國家級統一平臺進行了總體規劃布局。作為我國推進大數據發展的戰略性、指導性文件，《行動綱要》的發布，充分體現了國家層面對大數據發展的頂層設計和統籌布局，為我國大數據應用、產業和技術的發展提供了行動指南。因此，大數據已成為國家信息化深化發展的核心主題，發展大數據已成為構建數據強國、推動大數據治國的必然選擇[1]。

（二）大數據技術助推出版業發展升級

從古人結繩記事到蔡倫造紙，從畢昇活字印刷到古登堡機械印刷機，從傳統紙質出版一統天下到數字出版正在成為主流， 不難發現，技術進步歷來都是出版業發展變革的重要引擎。如今，大數據時代的到來必然也會為出版業帶來重大的變革，將革新出版業對信息和知識的搜集、儲存、傳播方式，對整個出版產業體系的重構產生深刻影響。

大數據技術能夠對體量大、多種形式、增長速度快的數據實現快速地獲取、存儲、管理、分析和應用，為構建出版業的生產流程、運行機制、產品形態、贏利模式等領域帶來重大機遇。具體從大數據技術的特點來說，高速、廉價的數據處理技術將極大地提升出版企業的出版、發行效率，實現對出版流程的“實時監控”；基于大數據的預測又能為出版企業的產品策劃提供方向。

近年來，國家新聞出版廣電總局全力推進新聞出版業數字化轉型升級工作，以技術升級改造及內容資源建設為基礎，強化行業在內容資源管理、產品生產、市場傳播等方面的能力建設，為全面推進新聞出版業大數據體系建設奠定了基礎。

二、大數據技術給我國學術出版帶來的新挑戰

大數據技術屬于新興的高新技術，它改變了傳統的信息傳播模式，改變了出版從業者特別是編輯人員的工作理念，使得參與出版流程的主體、對象、場所、途徑、方式和結果等都發生了一系列新的變化。大數據的上述特點將對傳統的出版流程進行重構，不僅對相關出版企業的軟硬件配置提出了嚴格的要求，相應的運行機制也要以數據為中心進行重構。

（一）大數據時代，必須提升學術出版業的數據處理能力

大數據分析既是一種技術，也是一種思維方式。大數據將考驗出版業的數據采集、分析與整合能力。大數據時代，學術出版企業必須具有大數據思維，不斷積累、沉淀數據，打通獲取行業數據的通道，培養數據分析的習慣，以實現跨越式發展。具體來講，一方面要引進或培養具有數據采集、儲存、分析和應用能力的人才隊伍，在經營決策上需要將大數據分析所得出的結果快速落實到生產、營銷、管理中；另一方面要面向數據商業價值的開發，來構建由數據驅動出版行為的決策機制和運行機制，推動出版管理、編輯業務和營銷等各環節的轉型和升級。

（二）大數據時代，必須構建適應大數據特點的運行機制

大數據在出版領域的應用潛力很大，但需要出版業從各個層面練好內功。大數據時代數據分析在成為整個業務流程中的首要環節，而且以數據分析結果為依據進行決策貫穿整個業務流程的始終。出版企業應根據不同的數據維度收集有效數據，優化分析方法，更好地將大數據嵌入出版運作流程中，使之成為一種經營資產和管理要素。在微觀組織層面，出版機構盡快形成數據分析數據管理的習慣至為關鍵。隨著出版活動越來越依靠數據的挖掘分析能力，構建以數據為中心的運行機制是出版企業的大勢所趨。新的運行機制要求數據技術部門與編輯、營銷、生產等部門聯系更加緊密，響應更加快速，工作交叉也越來越融合。因此出版企業必須盡快適應上述變化，結合自身產品特色和目標市場定位，對出版流程進行重構。

（三）大數據時代，要更加強化學術出版內容的把關意識

出版業是一個強調內容積累與知識傳承的行業，尤其對學術出版來說，更需要編輯的內容把關意識。這就對編輯提出了全新的挑戰。首先，大數據技術僅僅是工具，過于依賴大數據會使出版人失去自己的主觀判斷和創造性思考，走入數據決定一切的誤區。編輯更加需要通過對專業知識的積累、對選題的甄別、對書稿質量的把握、對圖書內容與形式的總體設計等創造性活動，以及對選題的內容質量、學術價值和出版后的社會影響作出準確評判。其次，編輯要面對全流程基于數據的工作方法，也將面臨海量數據和多種媒介交互下的內容把關挑戰，無疑對編輯的信息辨識能力和把關意識提出更高的要求。

三、大數據技術給我國學術出版帶來的發展機遇

2015年8月19日，在 “第三屆中國學術出版‘走出去’高端論壇”上，國家新聞出版廣電總局副局長閻曉宏指出，學術出版在數字化技術飛速發展的背景下，在互聯網特別是移動終端、云計算的時代背景下，要探討采用新的傳播方式，使學術出版物更便捷地送到需要的讀者手中。從傳統出版到數字出版的轉型，要留意數據分析技術，始終跟蹤前沿。

學術出版具有平臺高、市場細分程度高、積累長、要求高等特點，對策劃、編輯、設計、印制、營銷等環節都提出了比較高的要求。大數據時代的撲面而來，給學術出版的從業者提出了全新挑戰和轉型機遇。在這一背景下，學術出版企業應當敏銳地認識到大數據環境帶來的機遇，充分借力大數據的東風，實現跨越式發展。

（一）大數據背景下學術出版的選題策劃

選題策劃是出版社圖書編輯出版流程的起始點，也是關乎出版社經濟效益的關鍵環節。傳統出版流程中，大多數出版社的選題策劃主要依賴于編輯的經驗和對市場的主觀判斷，出版物內容的策劃通常是編輯根據經驗或對某一領域的敏感度來開展，多采取個別訪問、參加學術會議、座談會或小范圍開展問卷調查等方式了解分析市場需求，這種方式不但成本高、效率低，而且由于獲取的數據量有限、收集時效的滯后，難免會出現對市場把握不到位，對目標讀者定位不準確的問題。

基于大數據的預測將為出版企業的產品策劃提供方向。借助大數據技術，出版企業通過收集、分析歷史銷售數據、用戶產品反饋信息、專家建議等企業內部數據，以及對社會熱點的趨勢預測等企業外部數據，可方便、快捷地了解與自身出版方向相關的行業或產業的發展情況及存在的主要矛盾與問題、其他相關出版機構的出書品種、數量和市場占有率、讀者認可度和關注率、當前互聯網上與本專業相關的搜索熱點等，從而較為便利地獲取市場潛在需求和發展趨勢。從中選擇用戶關注度高、順應社會形勢、能夠實現輿論引導的選題進行策劃。

對于學術出版來說，除了利用大數據選擇優質選題之外，還可以針對某個方向的選題預測讀者群體的規模、選擇合適的作者，這就是大數據給學術出版的選題策劃帶來的機遇——精準策劃。它是建立在數據挖掘和數據分析基礎上，通過系統的數據聚集、挖掘和分析，不僅可以實現對具體選題方向市場需求的準確把握以及對目標讀者群的精準定位，甚至可以通過數據分析，了解讀者對不同作者的認可程度，選擇最為合適的作者進行內容創作。在滿足學術傳播價值的前提下，保證具有原創性、創新性和前瞻性的學術著作及時出版，整體上提升我國學術著作的規模、質量和學術影響力。總之，大數據為出版社從海量的信息中獲取優質內容選題提供了基礎。基于大數據技術實現選題策劃和流程創新，將是學術出版企業開展選題策劃的重要發展趨勢。

（二）大數據背景下學術出版的過程優化

盡管對于轉型期的出版企業來說，大數據技術還是個新生事物，但出版的模式正在經歷由技術驅動向由數據驅動的轉變已是不爭的趨勢，后者的優勢在于以數據分析為基礎的決策貫穿從選題策劃、內容加工到內容傳播與營銷的整個出版過程。從大數據技術的特點來說，高速、廉價的數據處理技術將極大的提升學術出版的效率，實現對出版流程的“實時監控”。

傳統學術出版的工作流程是“選題策劃—組稿—內容生產—發行”。這種工作模式具有單線性特征，一次的選題策劃決定后續的出版行為，反饋信息的收集往往容易被忽略。大數據時代，信息瞬息萬變，單一的、靜止的數據收集無法準確預測學術發展的前進方向，出版企業必須轉變過去的數據處理理念，更加注重數據的時效性，使編輯出版工作流程呈現立體化，由單線型轉為循環型，即出版企業以即時的方式獲取、處理和使用數據（內部數據、外部數據），并以此來驅動企業的管理和運營。企業一切的預測、判斷、決策依靠數據說話。大數據背景下的學術出版的業務流程應是 “選題策劃—內容生產—營銷—服務—互動平臺—客戶需求—選題策劃”式的閉環運營，各個環節之間有數據傳遞，相互間提供數據支持[2]。下面我們通過審稿和印制兩個環節來說明大數據技術對出版流程的優化效果。

1.審稿環節。由于學術出版物內容的學術性和專業性強，編輯經常需要聘請社外專家進行審稿，同時要與作者溝通內容的修改，與校對人員溝通文字處理等。傳統的內容生產模式下，編輯要花費大量時間來協調、溝通上述幾方，效率較低。而在大數據環境下，內容生產環節可利用協同編纂平臺，實現作者、編輯、專家、讀者的共同編纂與實時交流，極大地提升了工作效率。

2.印制環節。傳統出版的印制環節通常是靠編輯對市場的預測進行印制。學術出版物由于讀者受眾較少，采用傳統的印制方法通常面臨兩難的境地：如果印量過小，則會導致印制成本相對較高，而且還會出現多次重印的可能性；而一次印量過大有可能造成長期的庫存積壓，影響企業的現金流。而在大數據背景下，可以通過潛在的市場需求數據預測來確定印數，還可以利用數據監控生產，自動糾錯，實現高效率、高質量的產品印制。

（三）大數據背景下學術出版物的營銷

1.基于產品信息的數據庫營銷。大數據時代，政府、行業及企業等各個層面將進一步開放其所掌管的各種數據，人們個性化、實時性的信息消費需求將呈快速增長趨勢，同時閱讀習慣的改變、數字出版技術的不斷更新，使得讀者對訪問內容的途徑期待產生了變化。對于學術出版的讀者來講，他們更希望能夠方便、快捷、實時地獲取和閱讀與其研究、工作和學習等相關的信息，而購買紙質圖書從中尋求所需的知識或信息顯然不能滿足這部分讀者的需求。

從國際上來看，構建學術出版的知識資源庫（產品信息數據庫）已是解決上述難題的大勢所趨。國外學術出版企業主要側重于提升數據共享能力，實現數據價值最大化，并根據用戶需求開發多種數字化產品和服務。Springer等歐美的一些出版巨頭已經在學術出版領域里取得了巨大成功，有的甚至已經搭建起了基于海量內容的數據庫。Bookseer、CoverCake、Thomson Digital、ePubDirect等公司正致力于推進大數據技術與出版業的融合。社會化媒體驅動的信息數據庫BookMachine，將自身定位為供全球出版專業人士免費交流和共享數據、信息、技能的平臺[3] 。雖然我國學術出版所面對的宏觀、微觀環境與歐美有所不同，但是他們成功案例中所體現的某些發展理念和導向，是可以參考的。

國內方面，自2013年習近平總書記就“中國特色新型智庫”作出重要批示以來，學術出版智庫建設迎來了寶貴的歷史機遇，從研究智庫、服務智庫、聯通智庫到成為智庫，學術出版的智庫建設實現了跨越式發展。目前，國內社會科學文獻出版社、中國社會科學出版社、人民衛生出版社、江蘇鳳凰出版傳媒集團等多家學術出版機構將自身定位于“智庫”，并循此思路開展學術圖書的出版經營業務。其中，社會科學文獻出版社搭建的集學術出版數據采集、整理、提供為一體的信息服務平臺匯聚了多學科、多領域的學術出版成果，包括皮書數據庫、列國志數據庫、一帶一路數據庫和聯民村數據庫等，這些數字信息資源盤活了社會科學文獻出版社多年來積累下來的學術資源，也使自己成功實現了從單純出版者到知識服務商的角色轉變[4]。不難預見，隨著大數據技術的日漸成熟，作為構建學術出版智庫的基礎性組成元素，學術出版的數據庫蘊藏著巨大的市場空間。

2.基于數據挖掘的精準營銷模式。作為一個與商業有著千絲萬縷的聯系的概念，大數據技術最早的應用領域就是借助數據分析實現精準營銷的目的，大數據技術在這一領域的應用模式也最為成熟。沃爾瑪（Walmart）通過對消費者購物行為這種非結構化數據進行分析，了解顧客購物習慣，公司從銷售數據分析適合搭配在一起買的商品，創造了“啤酒與尿布”的經典商業案例。

回到圖書銷售領域，作為業內大數據應用典范的亞馬遜初期就是由分析用戶購買數據，提供圖書推薦服務起步，逐漸拓展大數據應用領域，實現預測出版、開放式出版等新型出版模式。通過大數據分析，出版企業能及時了解消費市場的多維信息：各個地區、各個城市及不同銷售渠道圖書分類的銷售情況；按年、季、月統計的圖書分類銷售情況；每位作者所編圖書的銷售情況；不同地區和城市讀者的閱讀興趣和愛好；不同性別、不同年齡段、不同職業和不同教育背景的讀者在不同地點、不同時間段的閱讀、瀏覽、搜索和購買行為；競爭對手圖書產品的占有情況。

同時，數據挖掘也讓出版企業對自身產品的特點和優勢有了更加深入的了解，讓市場定位更加清晰，目標用戶更加明確，從而更加充分地把握自身優勢，在產品生產和營銷環節中更加有的放矢。一直以來，學術圖書都沒法做大營銷，因為圖書品種繁多，單品銷量和重復消費可能性低，代替性極弱，市場總量小。大數據營銷可以幫助學術出版企業通過量化和深入的數據分析，精準地洞察和挖掘客戶需求，從而精準地鎖定目標客戶群，了解市場需求和讀者的閱讀偏向，明確目標讀者和市場容量，以實現個性化營銷和精準營銷。

3.基于數據交互的商業模式。大數據時代，移動閱讀行業規模持續增長，2015年移動閱讀市場規模達108億，同比增長22%，占移動數字出版領域比例逐年增高。同時，伴隨智能終端普及程度的放緩，市場增長幅度逐漸平穩。中國移動互聯網細分應用中，社交網絡用戶滲透率為93%，及時通訊為90%[5]。

學術出版的營銷可以通過技術應用、產品創新，徹底突破原有的銷售渠道，深入運用高新技術強化與國內外各級渠道商、運營商的合作力度，有效推廣自身文化與產品品牌，提高消費者的認同度、依賴度以及忠誠度；借助互聯網、手機等新興媒體以及由此衍生的博客、微博、微信、推特等社交類媒體加強與消費者之間的深度溝通與交流，及時了解其個性化需求以及對自身產品的意見和建議，及時甚至是實時地獲取讀者所關心的數據，定期甚至是實時地更新出版物的某些內容，如某些基于數據分析的研究成果等，并能快速地推送給讀者，從而不斷地去滿足人們日益增長的個性化和實時性的信息消費與閱讀需求，推動及時溝通與全面互動的個性化營銷模式的創新與普及。在此基礎上借助網絡技術、現代通信技術、數字技術等先進技術手段展開深度營銷，全面創新與完善自身產品的營銷模式與流通渠道。

此外，數字時代讀者已在一定程度上從單純的信息消費者轉變為內容的提供者，借助大數據技術收集社交媒體、電子書閱讀記錄、體驗式服務等數據，獲取讀者對書籍的評論、標簽、注解、評分、閱讀情緒、對服務的體驗、對營銷的接受效果等等。以此為基礎對產品、服務、營銷策略進行調整，又可以積累新的出版線索。

四、結語

總之，在大數據時代，數據將成為企業的核心資產，企業的文化觀念、經營模式都將被重塑。學術出版行業作為傳遞知識、信息的內容產業，將被“大數據”深刻影響，這是毋庸置疑的。學術出版由于門檻高、受眾面小、需求穩定，如果能夠從基于大數據的出版理念著手，尋求切實可行的出版流程和商業模式重構，在“互聯網+”的大背景下，加強數字化平臺建設，拓展學術服務產業鏈，為作者和讀者、編輯和技術人員、產品研發和營銷等環節建立有機聯系，是實現跨越式發展的絕佳時機。

同時，大數據技術將考驗出版企業對數據的采集、挖掘、分析、組織與整合能力，也就是將大數據轉化為出版生產力的能力。各類學術出版企業應結合自身產品方向和市場定位，主動融入這一趨勢，合理有效地開發利用自身用戶數據、產品數據、銷售數據等戰略資產，最終將其轉化為出版的生產力和市場競爭力。

[參考文獻]

[1]單志廣.解讀《關于促進大數據發展行動綱要》[EB/OL]. （20150922）[20170112].國家信息中心，http：//www.sic.gov.cn/News/249/5251.htm.

[2]王凌.論大數據的應用對出版業的影響[J].編輯之友，2014（4）：2123.

[3]劉鯤翔，杜麗娟，丁雪.大數據技術在數字出版中的應用前景展望[J].出版發行研究，2013（4）：911.

[4]王艷.試論學術出版機構智庫輿論影響力的內涵及形成[J].中國編輯，2016（6）：4448.

[5]北京開卷信息技術有限公司.2015年中國圖書零售市場報告[R/OL].（20160201）[20170112].http：//www.openbook.com.cn/Information/2240/3812_0.html.

（責任編輯文格）

Abstract：Academic publishing is important in speeding the construction of soft power of Chinese culture， carrying out cultural power strategy， and promoting Chinese culture output. However it is not so popular at present because of its little audiences， long production cycle and low economic benefit. The big data technology can provide data supporting to academic topic planning， publishing process optimizing and marketing， thus improve the planning quality， production efficiency and economic social benefits. This article analyzes the mechanism mentioned above， and the demand of publishing enterprise transformation on management mode and development tactics supported by big data technology.

Key words：big data technology； academic publishing； the challenge and opportunity