大數據技術賦能學術期刊出版能力建設的研究

2020年9月，習近平總書記在科學家座談會上指出，要辦好一流學術期刊和各類學術平臺，加強國內國際學術交流。隨后，《關于推動學術期刊繁榮發展的意見》《關于推動出版深度融合發展的實施意見》等若干文件發布。這為學術期刊的未來發展指明了方向[1-2]。出版機構應加強出版能力建設，通過強化技術支撐、優化內容生產、拓寬傳播渠道等手段[3]，全面提升我國出版業的綜合競爭力和國際影響力。

當今，大數據、人工智能等前沿技術，正引領我國出版業步入數字智能出版的新紀元。然而，學術期刊仍面臨出版周期長、審稿流程煩瑣、信息傳播效率較低等諸多挑戰。寇斌認為，高校學術期刊應秉持融合出版理念，搭建多媒體數字平臺和構建融合出版流程，從而提升學術期刊融合出版能力[4]。楊雪芬指出開放大學學術期刊出版單位必須推動學術期刊數字出版的變革，將傳統出版與全媒體時代涌現的新興出版融合起來，提升融合出版能力和建立新型出版傳播體系[5]。叢挺等認為任何一家科技期刊要想具備強大的戰略引領能力和產業服務能力，必須具備堅實的出版服務能力，出版服務能力建設極具重要性[6]。宗蕾強調科技創新對出版內容的貢獻，并提出加強科技出版國際傳播能力建設的必要性[7]。陳明提出學術期刊編輯要明確數字時代學術期刊出版編輯面臨的各項挑戰，采取積極應對措施，全面提升學術期刊的出版編輯能力[8]。孫玉玲指出利用大數據進行精準營銷將會極大地提高數字出版企業的競爭能力[9]。馬雙提出將 AR 技術融入傳統出版，為融合出版注入新活力，提升出版能力[10]。

一、學術期刊出版能力建設的內涵

文章闡述的學術期刊出版能力指出版機構在策劃、編輯、出版、傳播等各個環節中展現的專業技能、管理水平和創新能力，包含學術引領能力、編輯策劃與把關能力、出版服務能力。

（一）學術引領是學術期刊出版能力建設的重要核心

學術引領是學術期刊出版能力建設的重要核心，主要體現在以下方面。第一，推動學術前沿成果傳播。出版機構密切關注學術研究前沿動態，跟蹤學科新興領域的研究成果，通過學術內容有效傳播，推動學術知識的交流，提升學術影響力。第二，整合學術資源。出版機構整合國內外優質學術資源，建立并維護與高校、科研機構、學術團體的合作網絡，構建高水平的學術交流平臺，確保學術水準。第三，引領學術話語權。出版機構通過策劃和出版高質量的學術期刊，積極參與全球學術話語體系的構建，提升本土學術的國際影響力，確保在特定學術領域的話語權和引領地位。

（二）編輯策劃與質量把關是學術期刊出版能力建設的主要內容

編輯策劃和質量把關是學術期刊出版能力建設的主要內容，主要包含以下方面。第一，選題策劃。出版機構要求編輯具備敏銳的學術洞察力和創新策劃能力，及時捕捉學術熱點，把握學科前沿趨勢，精心策劃有價值、有創新性的選題，確保學術期刊內容的前瞻性和創新性。第二，內容審查與質量把控。出版機構建立科學嚴謹的內容審查機制，確保學術期刊的內容創新性、學術嚴謹性和編輯規范性，要求編輯在從初稿評審到最終出版的每個編輯出版環節嚴格把關，確保學術期刊的編校高質量和學術高水平。第三，作者與審稿人的管理服務。出版機構建立并維護核心優秀作者和審稿專家資源庫，定期開展學術研討交流活動，為學術期刊質量提供保障。

（三）出版服務是學術期刊出版能力建設的重要保障

出版服務是學術期刊出版能力建設的重要保障，具體表現如下。第一，高效的出版流程管理。在數字出版時代，出版流程的自動化和智能化至關重要。出版機構通過數字技術實現稿件處理、排版設計、出版發行等環節的智能管理，縮短出版周期，提升出版效率。第二，多渠道的內容傳播。出版機構構建跨平臺、多渠道的傳播平臺，最大限度地擴大學術期刊的讀者覆蓋面。第三，讀者反饋與互動機制。出版機構通過讀者反饋系統和線上線下互動活動，讓學術期刊與讀者群建立密切的互動關系，提升讀者的滿意度和忠誠度。

二、大數據技術在學術期刊數字出版中的應用

近年來，隨著大數據技術不斷發展，大數據技術在策劃編輯、出版流程、論文傳播等場景的應用不斷深入。

（一）策劃編輯

在學術期刊的策劃編輯過程中，大數據技術有助于提高編輯出版能力。第一，選題與組稿。大數據技術有助于編輯自動搜索、整理海量研究資料，快速了解研究熱點和前沿，做出高效準確的選題決策。在組稿環節，大數據技術有助于編輯基于研究方向、發表情況等匹配相關作者，生成作者畫像，挑選恰當的作者。第二，稿件審查。大數據技術有助于編輯對作者提交的稿件進行智能化查重與檢測，有效維護學術誠信，并驗證數據的真實性與可靠性，防止學術不端行為的發生，自動檢查論文格式、引用文獻等，并提供修改建議。第三，專家評審。在同行專家評審階段，大數據技術有助于編輯快速匹配合適的審稿人，生成審稿人畫像，并提高評審效率，輔助生成可視化報告，幫助審稿人更直觀地理解論文內容。

（二）出版流程

在大數據技術的加持下，學術期刊的出版流程不斷優化，編輯效率進一步提高。第一，優化編輯流程。大數據技術有助于編輯進行自動排版與格式轉換，將稿件快速轉換為出版所需要的文件格式，并自動檢測格式錯誤、調整字體等，排版處理大容量文本，以適應印刷要求或電子版本格式；語法與語義檢查，檢查并修正論文中的拼寫、語法、術語使用等問題，提高論文的語言質量；參考文獻校對，自動校對參考文獻格式，標注并驗證引用資料的準確性。第二，優化內容生產。大數據技術能夠輔助編輯進行內容整合化生成，迅速整合生成易于讀者理解的文字、圖片、音視瀕等數字內容；文本校對、數據分析和趨勢預測；文本潤色，增強文本準確性，并實現印刷優化和用戶自主印刷。

（三）論文傳播

在論文傳播方面，大數據技術能夠實現精準推廣，便于編輯分析讀者在社交媒體的行為和閱讀偏好，幫助出版機構制訂精準推送策略，滿足個性化訂閱需求。此外，結合人工智能的多語言處理技術編輯可以為不同語言的讀者提供自動翻譯版本，擴大學術期刊的傳播范圍，通過人工智能與5G、VR等技術的結合，豐富讀者的閱讀感受。在讀者反饋處理環節，編輯利用大數據技術可以搭建智能反饋平臺，通過整合讀者反饋，解答常見問題，提升編輯與讀者之間的互動體驗。同時，大數據技術能夠建立讀者畫像，幫助編輯深入洞察讀者的閱讀需求，便于出版機構通過引用次數、下載量、閱讀量等多維度數據，建立更加全面、科學的學術評價體系，從而提升學術期刊的質量與影響力。

三、《情報探索》出版能力提升需求分析

《情報探索》編輯團隊擁有良好的專業素養，編委會成員覆蓋多學科領域，刊發論文基金論文比逐年增加，各項評價指標持續上升，研究熱點捕捉能力較強，期刊內容質量與學術水準較高。自2005年起，該期刊在稿件管理、專家審稿、編輯審閱等方面的數字出版能力不斷提升。然而，隨著學術出版的數字化轉型和大數據技術的迅速發展，其現有的出版能力存在諸多薄弱環節，亟須加強建設，以突破現階段發展的瓶頸，實現高質量高水平學術期刊發展的目標。

（一）編輯流程智能化不足，數據驅動決策能力薄弱

目前，該期刊編輯部使用北京瑪格泰克期刊稿件采編系統，作者投稿、專家審稿、稿件管理流程基本實現數字化，然而稿件編輯流程中的稿件篩選、審稿匹配、編校和出版安排仍然以人工操作為主，存在重復勞動和時間成本較高的問題，出版時滯較長。尤其稿件文字編輯、格式校對、文獻引用格式調整等編校環節，效率較低，容易出錯，且編輯處理海量數據方面的能力有限，難以從現有數據中挖掘出潛在的價值，缺乏大數據技術實時監測手段，難以快速捕捉到學術熱點，引用規范分析、數據造假識別等技術手段缺失，僅依靠論文查重技術手段，無法完全識別學術抄襲、數據篡改等學術不端行為。

（二）論文傳播效率不高，學術影響力評估指標單一

該期刊的傳播渠道主要依靠傳統紙質期刊，期刊自建網站，中國知網、維普資訊中文期刊服務平臺、萬方數據服務平臺等國內主流數據庫服務商平臺，數字報紙、電子雜志、電子書等數字出版物不足，無法提供移動設備端閱讀服務；新媒體傳播渠道缺失，尚未開發期刊App，在微信、微博、抖音等平臺未注冊開通賬號，無法投放圖文、短視頻、音頻等各種形式的新媒體傳播內容，不利于構建社群與讀者、作者、領域專家開展實時互動，進行有效的社交與快速傳播信息，無法更廣泛地進行學術交流和知識分享。同時，學術期刊的學術影響力評估主要依靠傳統的靜態指標，缺乏對多維度數據（如社交媒體傳播、網絡討論、跨學科引用）的深度分析。在數字化出版和大數據時代背景下，除了傳統的評價指標，如影響因子、H指數、下載量、瀏覽量，社交媒體傳播、政策文獻引用、知識百科引用、新聞媒體報道等各種場景下新的評價指標越來越受到重視，該期刊沒有構建多維度、動態化的綜合評估體系，在學術影響力的動態監控和精準反饋上存在不足，無法及時識別新興的學術熱點和高潛力的研究方向。

（三）讀者個性化服務有限，使用體驗不足

在大數據背景下，數字化期刊出版服務除了傳播知識，還要提供精準、快速的知識服務。同時，隨著信息量的激增，讀者對個性化服務的需求日益增長。然而，該期刊現有的推薦機制大多是基于關鍵詞和研究領域的匹配，缺乏對讀者行為的深入分析，無法有效采集相關數據，如讀者信息、專家信息、文章信息、研究領域、研究方向、區域分布、時間分布等數據并進行讀者畫像，難以分析讀者潛在的知識需求，不利于進行讀者研究相關的文獻、熱點、趨勢、知識圖譜等知識內容的精細化挖掘加工和分類，無法為讀者匹配感興趣的知識服務內容，難以通過各種形式的內容展現方式和新媒體等途徑將其精準推送到各個層次和各個學科領域的讀者，實現知識精準傳播，提供科研伙伴式的服務，且不能很好地根據讀者反饋進行評估，不利于提升讀者知識服務質量，滿足讀者的個性化需求，提高讀者的使用體驗和滿意度。

四、大數據技術賦能學術期刊出版能力建設的策略

（一）智能選題與策劃

選題和策劃是出版能力的核心組成部分，它決定了學術期刊的學術方向、內容質量和讀者群體。借助大數據技術輔以人工智能技術有助于出版機構把握學術出版方向和市場需求，進行智能化的選題與策劃。第一，依托大數據技術整合來自不同渠道的數據資源，包括學術數據庫、社交媒體、新聞網站等，以獲取更全面的信息。出版機構應通過知網、維普、萬方等數據庫和圖情學科相關的學術微信公眾號、微博等社交平臺以及圖情類期刊的門戶網站收集國內外圖情領域學科專業期刊的數據，運用大數據技術進行分析，提取相關文獻的內容特征、研究熱點、研究方向演變、熱點研究趨勢、學科主題變化，確定當下最前沿的圖情學科研究方向和熱點主題，幫助編輯精準把握圖情學科學術前沿熱點，從而策劃出更具學術創新性的期刊內容，為學術期刊的選題策劃提供科學的依據。第二，根據讀者的閱讀習慣和興趣偏好，為學術期刊的策劃提供個性化的建議。出版機構應為編輯提供圖情學科作者研究方向、學術聲譽、學術團隊等要素所描述的作者畫像，主動篩選期刊主題相關作者，自動向相匹配的作者約稿，改變坐等作者投稿或者靠人工方式約稿高水平專家作者的傳統低效模式，為學術期刊高效地向圖情學科領域優秀的專家作者約稿提供有效的途徑和方式，改變目前優質稿件獲取能力較弱的狀況。

（二）稿件選擇與同行評審

審稿質量是期刊學術質量的重要保障。優秀的學術期刊擁有嚴格的審稿制度和專業的審稿團隊，對投稿的論文進行嚴格的同行評審。大數據技術結合人工智能有助于出版機構實現對稿件內容的智能分析，為編輯提供審稿決策支持。出版機構應通過技術升級構建大數據智能管理平臺，實現稿件智能處理。第一，建立基于大數據的稿件篩選系統，對投稿進行初步審核，如檢查稿件是否符合期刊的出版范疇。出版機構應系統對作者提交的稿件利用自然語言處理技術，進行語言質量檢測，確保稿件的語法正確、表達清晰，對稿件的主題、關鍵詞進行識別，幫助編輯快速判斷稿件的研究方向和學術價值，進行初步的格式檢查和內容分析。第二，通過機器學習算法，根據專家的研究領域、學術成就、研究方向等綜合信息，自動且高效地為每一篇稿件匹配最合適的評審專家。出版機構應根據審稿人的反饋，對稿件進行智能化的評估和建議，縮短審稿周期，提高審稿效率，幫助編輯和審稿人快速識別稿件中的學術價值、創新性等關鍵要素，提高審稿的效率和準確性。

（三）智能編輯與校對

編輯加工能力是期刊出版能力的重要體現。編輯需要具備敏銳的學術洞察力和專業的編輯技能，準確判斷稿件的質量和學術價值，對稿件進行精細化的編輯和加工，從而提升期刊的學術質量，確保所發表的論文具有創新性、科學性和實用性。出版機構應以基于大數據和人工智能技術的協同平臺，實現編輯、作者和審稿人之間的實時溝通和協作。第一，通過大數據技術，編輯高質量的期刊學術論文。高質量的論文往往具有清晰的研究思路、嚴謹的實驗設計、可靠的數據分析和深入的理論探討，經得起同行評審和時間的考驗，為學界提供有價值的研究成果。出版機構應采用自然語言處理和機器學習技術開發的自動化編輯和校對工具，提高編輯效率和質量，通過嚴格篩選和精心編輯，確保所發表的論文具有較高的學術水平和可讀性。第二，通過自動化校對與排版系統，對期刊的論文自動化校對與錯誤識別。出版機構應利用大數據技術和機器學習算法，開發自動化校對工具，對稿件中的語法、拼寫、標點等常見錯誤進行識別和糾正，并自動對稿件進行排版處理，包括自動調整字體、字號、行距等排版參數以及自動插入圖片、表格等元素。這種智能化的校對與排版方式，不僅提高排版的準確性和效率，還降低人工排版的成本。第三，通過實時溝通與協作的大數據智能平臺，支持編輯、作者和審稿人之間的實時互動，提高工作效率和溝通質量。出版機構應要求編輯通過平臺，實時監控稿件狀態，確保流程透明、進度可控；幫助審稿人借助人工智能輔助，快速生成專業意見，縮短審稿周期，提升反饋效率；引導作者根據實時反饋，迅速作出調整，優化稿件質量，從而形成高效的工作閉環，顯著提升出版流程的整體效率，實現溝通與協作的質的飛躍。

（四）多元化傳播與精準推薦

在大數據時代，多元化傳播意味著期刊不再局限于傳統的紙質或單一電子形式。智能推薦則利用大數據技術，為讀者提供個性化的內容推薦。兩者結合形成了期刊傳播的新模式。出版機構應依托融媒體渠道，借助大數據技術，實現讀者、作者、專家的精準獲取。第一，構建多元化協同融媒體傳播矩陣，實現跨媒體出版與融合。首先，出版機構應利用大數據技術整合各類媒體資源，實現內容的多渠道發布與傳播。其次，出版機構應通過技術創新，提升系統的智能化水平，利用自動化處理實現期刊內容的跨媒體出版和融合，如將期刊內容轉化為電子書、音頻、視頻等多種形式進行多渠道投放，并利用社交媒體、學術交流平臺以及開放獲取數據庫，增加論文的獲取渠道，加強平臺間的互聯互通，構建無縫對接的傳播網絡，豐富多種媒體渠道發布期刊內容，擴大傳播范圍，借助大數據技術分析論文的傳播路徑，監測論文在不同平臺上的影響力和傳播效果，及時調整推廣策略，確保論文的最大化傳播。最后，出版機構應加強與學科專業的科研團體、學術會議等機構合作，利用多維度的數據共享和合作模式，擴大論文的傳播范圍，優化讀者體驗，通過互動功能設計，提高讀者參與度和滿意度。第二，通過大數據與人工智能技術的融合應用，實現期刊的智能匹配與精準推薦。出版機構應根據讀者的閱讀習慣、興趣偏好等信息，為讀者推薦最合適的論文，提高讀者的閱讀體驗和滿意度，并基于讀者的閱讀記錄、閱讀習慣、興趣偏好、行為數據等進行分析，實現精準定位讀者群體，構建讀者畫像，制訂有針對性的傳播策略，實現個性化內容推薦，通過郵件、短信、社交媒體等方式，為讀者推薦相關以及感興趣的期刊內容，提高讀者的參與度和滿意度，進而提升期刊的知名度和影響力。此外，出版機構應通過大數據分析實現期刊的傳播效果評估，對讀者的閱讀行為、反饋意見等數據進行深入分析，實時評估傳播效果，從而及時調整和優化傳播策略，改進期刊內容的質量和呈現方式，并建立多維度評估與反饋評價體系，通過分析評估結果，發現期刊的優勢和不足，為改進出版策略提供依據，提升閱讀體驗和讀者黏性，促進期刊的創新和發展，提高期刊的傳播效應。

五、結語

隨著大數據時代的到來，數據挖掘和人工智能技術成為推動各行各業創新發展的關鍵力量。在學術期刊出版領域，大數據技術的應用為提升學術期刊的出版能力提供了新的契機。

文章通過研究分析，提出學術期刊出版能力提升策略，重點圍繞智能選題與策劃、稿件選擇與同行評審、智能編輯與校對、多元化傳播與精準推薦等環節設計期刊出版能力智能化提升的實施方案，為學術期刊出版行業的數字化轉型提供理論參考。

［參考文獻］

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