全媒體助力學術出版平臺的傳播價值分析

王默?張海

【摘要】? 以人工智能、大數據、互聯網為標志的數字技術革命，正在深刻改變學術出版與傳播的生態環境與場景，學術研究的環境、學術成果的形態、學術成果的傳播都發生了巨大變化。學術出版面臨著新挑戰，但也迎來新機遇。文章分析總結全媒體時代學術出版的發展變化，結合學術出版的創新發展案例，探討如何充分利用新技術、新手段釋放學術出版平臺的出版傳播價值。

【關? 鍵? 詞】學術出版;全媒體;數字技術;人工智能

【作者單位】王默，東北師范大學信息科學與技術學院;張海，東北師范大學傳媒科學學院。

【基金項目】國家社科基金藝術學一般項目（16BF074）。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.18.006

社會科學、自然科學的研究成果，是國家軟實力的重要體現，而學術出版作為出版傳播學術科研成果、學術成果的重要平臺，長期以來都肩負著出版傳播的重要使命。學術出版的水平不僅是一個國家出版水平的體現，還是一個國家學術水平的標志。近年來，隨著信息技術的快速發展，我們進入全媒體時代，以人工智能、大數據、互聯網為標志的數字技術革命，正在深刻改變學術出版與傳播的生態環境與場景，學術研究的環境、學術成果的形態、學術成果的傳播都發生了巨大變化。

一、全媒體時代，學術出版的發展變化

1.內容生產面臨從集約化、數字化向個性化、分眾化發展的挑戰

中國的互聯網發展大致分為三個階段：一是以追求用戶數、流量、點擊量為目標的門戶媒體時代;二是以微博、微信等為代表的社交媒體時代，用戶數據是最大的資源，可以通過數據分析實現精準服務;三是智能場景時代，主要特征是細分化、場景化、個性化。在這一變化中，傳播也開始由社交化向智能化轉變，內容的垂直化是內容整合的主要方式，滿足各場景的應用需求成為傳播的落腳點。

反觀學術期刊的發展，雖然學術期刊完成了數字化、集約化轉型，但大多學術期刊僅停留在媒體融合的初級階段，甚至僅停留在早期的電子出版狀態。事實上，互聯網已經進入存量時代，靠用戶規模快速增長而獲得發展的階段已經過去，分眾化、個性化、精細化的傳播成為優化信息傳播、規避內容同質化、傳播效果最大化的重要方式。分眾化以稀缺資源為主，越是符合用戶個性化、專業化需求的專業內容，越容易獲得用戶喜愛。分眾化可以給用戶提供量身定制的內容，這使得內容的生產從通用性內容向專業性內容轉化，而這正是傳統學術出版的優勢。

與此同時，當前發展態勢良好的知識服務，也為學術出版的內容生產向個性化、分眾化發展提供基礎。知識服務的主要類型包括：第一，低頻度使用的內容和知識;第二，跨界融合度高的內容和知識;第三，專業性強的內容和知識;第四，高度場景化的內容和知識。面對知識服務這一強大的盈利模式，學術出版機構可以充分挖掘自身的內容優勢，以自身專業內容為依托，以在線知識服務平臺為舞臺，提供優質的專業性內容，滿足用戶的需求。學術出版機構還可以重點布局新媒體平臺，不斷增強學術出版的社交屬性，實現內容的高效傳播。

2.內容傳播面臨從“內容+渠道”到“內容+平臺”的轉變挑戰

傳統的學術內容傳播主要依靠渠道為主。紙媒時代，郵局發行是最主要的渠道，形式比較單一，沒有互動性可言。互聯網時代，渠道由郵局變成中國知網、維普、萬方等數據庫，通過利用這些網絡渠道實現了內容的傳播，極大地提升了學術出版的傳播效果。隨著技術的進一步發展，進入移動互聯網時代，渠道運營商地位被弱化，平臺運營商隨之崛起。平臺不生產內容，而是聚集各種已有的內容，也就是將不同的用戶數據庫有效地連接，形成一個更大的服務平臺。在這一平臺上，內容被重新組合，并被消費者購買。

當前，平臺正在快速崛起，部分平臺已獲得巨大成功，其價值不容忽視。學術出版必須快速融入平臺，從“內容+渠道”向“內容+平臺”轉變。在國內，學術期刊自建平臺的門檻高、成本大，大部分只能入駐平臺。在內容高度同質化的當下，只有原創內容、專業研究、獨立觀點才能贏得用戶，而學術期刊作為專業內容的優質生產者，與平臺的融合恰好形成一種良性的共生生態——內容需要用戶，用戶聚集在平臺，平臺需要內容鎖定用戶，這使得學術期刊內容與平臺成為一個命運共同體。

二、打造高端學術出版傳播平臺的途徑

1.資源高效整合，構建高端學術出版平臺

全媒體時代，內容信息的傳播正朝著分眾化、個性化的方向發展，需要更多優質的專業化內容才能更好地滿足用戶的個性化需求。這就要求傳統的學術出版單位高效率地對專業資源進行整理，將諸多專業內容進行融合出版。以中國歷史研究院歷史研究雜志社為例，雜志社通過對《歷史研究》進行改版融合升級，積極帶動新刊《中國歷史研究院集刊》《歷史評論》發展，從一本期刊發展成刊群，形成強大的出版陣容，進而構建中國歷史研究院高端學術出版和傳播平臺，推動新時代中國史學的融合發展。《歷史研究》創刊于1954年，是中國史學界的一面旗幟。為了更好地發揮期刊的史學引領作用，歷史研究雜志社對《歷史研究》進行改版。一是主動設置議題，加大重大專題的策劃力度，包括圍繞重大歷史事件、歷史節點以及歷史人物組織優秀內容。二是加強學術探索，強化學術前沿性，倡導在嚴謹、嚴肅、科學的基礎上“百家爭鳴”，提升學術成果的優質產出。三是拓寬選題范疇，豐富海外交流渠道，將期刊打造成國內外歷史學界良性互動的一張名片。在升級改版《歷史研究》期刊的同時，歷史研究雜志社還創辦新刊《中國歷史研究院集刊》和《歷史評論》，兩本期刊的創刊號均在2020年1月正式發行。《中國歷史研究院集刊》主要刊發學術積累深厚且不乏思想創見的專題研究成果，研究成果以實證性、中長篇的專題研究為主，單篇論文的字數可高達10萬字，打破了傳統學術期刊的字數限制。期刊不僅對焦具體問題，而且鼓勵學術界對現實具有借鑒意義的史學開展研究。《歷史評論》重點聚焦重大歷史難題的辨析、重大歷史問題的評論，主要彰顯引領性和思想性，旨在引領大眾認清歷史事實、揭示歷史規律、把握歷史大勢，最終實現發揮歷史學資政育人、知古鑒今的作用。除了三本期刊的改版、創刊，歷史研究雜志社還重點打造歷史學評價項目，計劃每年發布一次《中國歷史學前沿報告》，全面系統地梳理上一年度中國歷史學的研究現狀、研究熱點等。《中國歷史學前沿報告》的評價內容涵蓋世界歷史、中國歷史、考古學等領域，還通過專家評審、大數據分析的方式，評選中國歷史年度十大學術事件、十大研究熱點以及十大關鍵詞，評選年度優秀論著等。

歷史研究雜志社的“三刊一報告”，是全國史學研究的創新實踐，通過對資源的高效整合，對內容的融合發展，構建起中國歷史研究院高端學術出版和傳播平臺，這無疑能積極推動中國特色歷史學學科體系、話語體系、學術體系的快速構建和發展。

2.充分利用數字技術，推動學術平臺發展

全媒體時代，學術成果的傳播形式已從“內容+渠道”向“內容+平臺”轉變，加入平臺共同發展，或是共建平臺、自建平臺尋求發展，都是打造高端學術出版傳播平臺的重要途徑。學術研究數字化轉型的趨勢也日趨明顯，學術研究環境變得網絡化、數字化、開放化，無論是信息的檢索、獲取、應用都相比傳統學術研究更為簡易。學術研究的過程也朝著數字化方向發展，如在人文科學領域，傳統的學術研究需要研究者從浩瀚的文獻海洋中尋覓材料，進行歸納整理，經歷漫長的時間方能形成學術成果。而數字技術的出現，材料收集、數據引用等研究過程都可以讓計算機來輔助完成，極大地節約了學術研究的時間。作為學術出版的主體，期刊社的角色也從傳統的“學術內容出版商”轉變為“學術成果出版傳播服務商”，服務范圍不再局限于內容的刊發，而是拓展到學術成果出版的上游（學術研究過程）以及下游（學術出版的成果傳播及轉化）。這些拓展與延伸，并不是紙質媒體所能承載的，即便是數字化內容及其內容傳播渠道也無法實現，因此，平臺化發展就成為必然趨勢。

然而，打造學術平臺需要足夠的經濟支撐、技術支撐，這些問題困擾著諸多學術出版單位。隨著信息技術的不斷發展，學術出版單位、科研機構、高校等已開始搭建學術出版傳播平臺。如社會科學文獻出版社充分發揮自身的內容資源、專家資源優勢，借助人工智能、大數據等新技術，針對學者、科研機構的個性化、分眾化、專業化需求，搭建數字學術科研平臺。“SSAP數字學術科研平臺”就是社會科學文獻出版社搭建的數字學術科研服務平臺，這一平臺主要解決研究資料獲取困難、知識文獻管理不善、成果發布渠道單一以及缺乏持續運營能力的痛點，為學術研究提供七大專項服務，包括學術數據與信息采集服務，資源、文獻、數據、知識管理服務，指標及數據建模管理服務，機構知識庫建設與管理服務，科研項目全周期管理服務，在線稿件編輯出版服務，成果移動端開發服務。借助“SSAP數字學術科研平臺”，諸多學術出版單位、科研機構、高校均搭建起垂直領域、專業領域的學術服務平臺。如寧夏大學的“一帶一路”語言狀況與語言政策大數據平臺和中阿文化交流數據庫，這一平臺包括“一帶一路”沿線國家文化、“一帶一路”沿線國家的語言、阿拉伯國家孔子學院、寧夏區域文化海外傳播等5個一級子庫和1個特色專題，共計465個二級子庫，平臺還衍生出版了“國外媒體看‘一帶一路”等系列叢書。基于“SSAP數字學術科研平臺”所搭建的還有中山大學的中國非物質文化遺產保護與研究——皮影戲專題庫、湖北大學的中華文化發展智庫平臺等。

3.人工智能技術助力學術出版傳播

自從2016年谷歌的人工智能AlphaGo戰勝李世石后，人工智能技術就開始進入大眾視野，逐漸從實驗室走向商業化應用。時至今日，人工智能也應用到學術出版領域，并且有效提高了學術出版的運營效率。

第一，人工智能可輔助學術出版環節進行反剽竊和智能匹配同行評審專家。過去反剽竊主要依靠逐字逐句審查文本的方式，很難監測到隱蔽的剽竊行文。當前，運用人工智能技術不僅可以逐字逐句審查論文，還可以進行整個段落的識別。如致力于推進在線學術資源互聯的CrossRef協會，就設置了專門的剽竊檢測工具CrossCheck，可供學術機構將提交的稿件和已經發表的文獻進行段落、長句、短句、文字綜合對比，同時自動生成匹配度報告。此外，每年發表的學術論文數量巨大，僅2018年全球就有300萬篇學術文章發表，人工審稿的工作量是非常驚人的。利用人工智能技術，可以快速輔助人工完成論文抄襲檢查以及數據篡改等初步環節，大大減少審稿工作量，提升審稿效率。在專家評審環節，此前評審專家由于對研究領域不熟悉，出現了評審耗時過長、有主觀偏見等情況。近年來，人工智能技術也被用于分析和匹配論文潛在同行評審人，幫助論文評審更加高效、專業。

第二，人工智能可在學術文獻存取環節進行智能學術搜索。近年來，每年都有超過250萬篇學術文章在2萬余種英文學術期刊上發表，以生物醫藥領域為例，每天發布的論文約3000篇。大量學術文獻提供的信息量是巨大的，對學術研究者來說，閱讀所有論文有一定難度，而人工智能技術的應用可以幫助學術研究者在學術文獻存取環節進行智能學術搜索。如微軟的學術搜索就是基于人工智能知識圖譜技術開發的，并且在這一技術下又開發了微軟學術項目，可支持訪問超過1.6億篇學術論文搜索，可識別期刊、作者、論文以及研究領域。該項目通過遞歸算法幫助判斷論文的重要性，從而分析學科中影響力最高的科學家和學術出版物，并對其進行排行，而且該排行是動態的，每日都會更新。再如米塔可以分析用戶的搜索歷史，并推斷用戶的興趣領域，從而給用戶推薦相關的研究論文，并自動創新展示已發布的論文之間的圖譜關系，及時跟蹤學者的研究進展，快速識別研究領域的發展趨勢。雖然當前這些技術尚未得到大規模的應用推廣，但毋庸置疑的是，智能學術搜索將為學術出版傳播帶來重要價值。

第三，人工智能可在學術文獻質量評價環節進行文獻智能計量。評價學術文獻的質量可以客觀評定學者的作品質量，能夠促進學術文獻的質量提升。以往評價學術文獻一般是通過期刊影響因子，但這 一方法有很大局限性。主要是因為同一期刊上被引用的文獻分布偏差較大，一些文章被大量引用，部分文章卻鮮被引用，所以同一期刊上的所有文章被判斷為同等質量，顯然并不合理。此外，引文分析具有一定滯后性，往往一篇論文發表后，經過很長時間甚至數年才能大致判斷其引用情況，這一滯后性嚴重影響了學術期刊的選題策劃和組稿工作。在文獻計量領域，人工智能發揮了重要作用。如文獻計量智能的開拓者元文獻計量智能，就通過人工智能的機器學習算法，對全球數百萬篇學術文獻進行學習訓練，從而挖掘各領域被引用最多的文章的特征模型。一旦系統接收新稿件，元文獻計量智能就會利用算法從這篇新論文中挖掘數百個特征，并與相關領域中被引用最多的論文特征模型進行匹配，從而預測新論文未來可被引用的次數及影響。大規模的應用表明，元文獻計量智能預測新稿件影響級別的準確性是人工預測的2.5倍。

全媒體時代，學術出版的內容生產以及內容出版傳播都發生了改變，內容的分眾化、個性化需求日益凸顯，出版傳播的平臺化成為主流，數字技術以及人工智能等新一代信息技術與學術出版更是日趨深度融合，這將為學術出版的傳播帶來深刻變革。時代的變化，要求出版機構靈活高效整合優質專業內容，活用數字技術、人工智能技術等，構建高端學術出版傳播平臺，最大限度釋放學術出版價值。

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