全媒體背景下期刊編輯工作的大數據思維構建

沈 敏

（河南財政金融學院期刊中心，河南 鄭州 450046）

自21世紀以來，移動互聯網、物聯網和云計算等新的信息化技術被廣泛應用，這些新興的技術在應用過程中產生了海量的數據。當數據成為新的生產要素，“數據經濟”蓬勃發展。從古至今，人們最初通過各種方式獲取信息、利用信息并進一步傳遞信息，進入全媒體時代后，人們利用數據創造了更大價值。如何在紛繁海量的數據中進行篩選、辨別，最終為己所用是全民都需要認真思索的問題。作為新時期的期刊編輯，更是要構建起全面的大數據思維，不僅要充分認識到大數據的重要性，更要提高自身運用大數據平臺、大數據工具的能力。

1.大數據思維構建對全媒體背景下期刊編輯工作的重要性分析

全媒體時代以“全民參與”以及“大數據”為主要時代特征，是前沿科技發展到一定階段的必然產物。相關數據顯示，2020年全球數據量極速擴大。[1]這就意味著期刊編輯若再單純采用傳統手段應對龐大的數據量是根本行不通的，例如在存儲大量數據的過程中，傳統手段無法勝任，這時便需要有一種方式來將所有這些數據集中管理，從而產生更為深刻的洞察力。例如Cloudera、Talend、MongoDB等，不僅僅可以幫助科技期刊出版單位構建大數據集群，還可以幫助培訓員工更好地訪問數據；再如，大數據在存儲、處理之余，需要更好地進行清理，鑒于數據可以來自任何地方，包括移動網絡、物聯網、社交媒體等，但并非所有數據都容易被“清理”，OpenRefine、DataCleaner、Microsoft Excel等便能很好地應對此項工作。[2]相關研究表明，在未來，將有效清理的數據視為是一種可接受的大數據系統與真正出色的數據系統之間的競爭優勢。因此，大數據存儲和管理是真正的基礎。大數據技術無論在當前期刊編輯工作中的策劃選題、編輯處理，還是稿件審查、文章發布等環節都具有相比于人工處理更高的便捷度、精準度和科學性。從數據收集與處理的角度來講，能夠在選定受眾群體的基礎上，科學統計出受眾喜好度、需求度，進行有針對性地投放；或者基于高效的大數據技術開展信息整合，降低人為操作誤差，借此大大提高選題的時效性、科學性以及便利度。當然，在辨析、審稿等方面的工作效率和客觀性就更不用提了，例如在進行學術不端審查時，借助于文獻檢索系統版塊，期刊編輯能夠快速實現文章信息比對，全面掌握是否存在篡改、抄襲以及偽造等情況，這是傳統工作模式所無法想象的；在文章審查階段，期刊編輯能夠借助于審稿系統實時掌握專家的審稿情況，大大提高審查效率，或及時根據審查進度來調整審查細節，盡可能提高審查的權威性、客觀性，并盡可能平衡作者與專家之間的關聯度。除了在文章處理方面，大數據優勢還體現在對受眾傾向的統計以及在提升受眾黏性方面的價值。[3]目前相當一部分期刊在分析了受眾日常瀏覽傾向的基礎上，能夠更為準確地將受眾最感興趣的部分推送出去，滿足實現個性化定制的需求，也有利于提升出版社訂閱量。可以說，全媒體背景下期刊編輯的大數據思維能夠直接影響到整個科技出版單位利用互聯網、挖掘數據有效信息，并提高最大化釋放信息價值的可能性。

2.全媒體背景下期刊編輯工作實現大數據轉型所面臨的挑戰

2.1 意識不同步從根本上制約大數據轉型步伐

當前，我國科技出版機構在大數據技術應用方面還處于起步階段，相關方面的工作亟待推進。很多出版社的非技術部門甚至于部分小出版社對大數據能夠為整個期刊編輯工作帶來什么根本無從知曉，當下的期刊編輯工作還需要借助于傳統形式的信息收集、處理及編排、發布工具來進行，不僅極大影響了對信息的納入，而且在絕大多數環節上都效率低下。很多出版社的領導層仍然在工作過程中以“經驗為王”，認為期刊編輯工作方式盡管在新時代，卻仍然可以做到換湯不換藥。[4]由此可以看出，大數據意識與期刊編輯工作的不同步是從根本上制約其實現大數據轉型的根本問題。

2.2 知識、人才的相對匱乏成為阻礙大數據轉型的關鍵問題

全媒體時代，想要逐步完成編輯工作的大數據轉型，必須搭建知識、人才體系。知識體系包括互聯網、數據挖掘、系統開發等，人才體系建立則需要編輯不只有期刊編輯基礎，還要兼具一定程度的上述技術方面的相關知識、技能。當前，很多科技出版單位都已經有計算機專業背景的人才支持，但是尚且缺乏在網絡數據傳播、全媒體應用以及數字化編輯等一系列技術人才。盡管他們擁有計算機專業背景，但卻在進入科技出版單位后還需要更新大數據等技能，因此便很難勝任相關工作。從科技出版單位本身來講，很多編輯部僅有2-3名編輯，并身兼數職，既需要負責中英文編輯，又需要應對排版、校對等，根本無閑暇去投身于自身崗位以外其他技能的學習，更別提參加與大數據期刊編輯相關的培訓。

2.3 科技工作在整個期刊編輯工作中未被充分重視

目前，很多科技出版單位對于科技工作的重視度遠遠不足，他們認為編輯工作最為重要的還是“文字工作”，科技工作僅僅會起到“錦上添花”的作用，并不具有根本決定價值；更有甚者將科技部門歸屬為后勤、保障類部門。長此以往，科技信息技術在整個科技出版單位工作中便被淡化，很難吸引到復合型的人才，更別提大數據轉型。相關調研結果顯示，很多科技出版單位甚至未成立專門的科技信息部門，相關工作由編輯部門的員工兼任。[5]

3.全媒體背景下期刊編輯亟需厘清的大數據思維優勢所在

唯有從根本上真正認識到大數據思維在新時期賦予整個出版單位編輯工作的便捷性乃至未來發展機遇，才能更加順理成章、堅定不移地向大數據思維方向努力。

其一，極大提升了出版形式的多樣化。當前，盡管絕大多數科技期刊都已經完成了向數字化的轉型，但縱觀整體來看，多數單位能夠提供的數據資源形態都比較單一，缺乏多元性，尤其在數據資源相互關聯性水平尚且較低。全媒體時代，大數據工具能夠賦予編輯人員更為豐富的手段來實現數據搜索、分析以及歸納。借助于大數據手段，無論是各類前沿性學術動態，還是各大機構研究現狀等，都能夠高效整合，不僅為期刊編輯工作提供極高的便捷度，而且有助于為廣大受眾提供多元化、人性化服務。[6]

其二，極大完善了工作流程。傳統出版單位的編輯模式存在著顯著的出版周期長、時效性差、信息流通不暢以及關聯度低等問題，極大阻礙了信息傳播、科技成果認定以及綜合利用、價值的衍生等，無法滿足全媒體時代對數據信息的要求。當下，數據庫的建立、數字化管理模式的構建，使得整個編輯工作流程都得到了極大的簡化，順暢的工作流程在自動、高效運作的同時，極大解放了編輯們的雙手，優化了出版流程，提升了科技期刊的權威性和影響力。目前，很多科技出版社紛紛開展網絡采編、自建網站，甚至參與到搭建數據庫出版平臺的過程中，例如依托互聯網投稿、審稿采編系統，加快依托中國知網文章的優先出版，同時給予論文Digital Object Identifier （DOI）號，方便實現全文鏈接。[7]

其三，創作平臺更具開放性。全媒體時代的特征為全民參與，全媒體背景下的期刊編輯工作具有高度的靈活性和開放性。借助于大數據工具，整個科技出版行業擁有了更加新穎的出版載體，將以往跨行業轉變變成了可能；同時，出版內容也可以以更加多樣化的方式呈現，如動畫、音頻等形式，極大提升了科技期刊的豐富度，賦予了科技期刊編輯以及作者們更為廣闊的發揮空間。在這樣一個極具開放性的創作平臺上，創作者能夠自主地進行原始數據、實驗過程的變換、分析，并將結果互為關聯，同時基于合理的方式進行呈現，極大提高了主觀能動性。審查專家、作者以及受眾讀者們也都可以基于同一話題匯聚在一個平臺上，自由地進行交流、探討，實現更充分的利用。此外，編輯們也可以參與到這一過程中來，通過在平臺上切實了解專家、作者以及受眾讀者們的意圖，思考未來如何進一步開展更高質量的期刊編輯工作。

其四，極大提高整個科技期刊的影響力。借助于高效、科學的大數據工具，期刊的整體質量管控、未來發展決策的制定都能夠更為科學地開展，這對于科技出版社能夠健康、長遠地發展非常有益。[8]在這一過程中，借助于大數據工具，期刊能夠深入分析廣大受眾群體的特征，基于既往的使用情況分析用戶的喜好，結合期刊熱點進行追蹤，并將兩者有效結合，最終為整個期刊的發展趨勢提供借鑒。另一方面，編輯人員在進行稿件評判、篩選時，能夠更為客觀、科學地判斷稿件質量，拋棄以往主觀意識，更加理性地依靠數據來進行評價，進而更好地開發學術熱點專欄、為高質量約稿提供依據。這不僅對提高用戶黏性非常必要，而且能夠從根本上解決期刊自身創新動力不足的問題。通過上述良性循環，期刊不論在流通范圍，還是在引用率方面都會逐漸呈現好的趨勢，最終勢必能夠助力整個科技期刊影響力的提高。

4.全媒體背景下如何推動期刊編輯工作構建大數據思維

全媒體時期，科技出版單位唯有順應時代發展趨勢，才能真正在信息技術日新月異的今天順利發展。盡管大數據思維相比于傳統思維呈現出了極大的變革，但傳統媒體背景下的工作模式始終是期刊編輯工作的基礎，不能完全摒棄。從這一角度來看，要巧妙把握好傳統期刊、全媒體時代新型期刊的結合點，盡可能實現優勢互補，明確好各階段分工，從而創新期刊編輯工作。

4.1 在整個系統中有意識地培養全員大數據觀念

對科技出版單位而言，想要形成全員大數據觀念，必須首先形成領導層面的大數據思維。領導層面需要肯定大數據技術對于期刊編輯工作的重要性，以此為指導，調整整個出版社的工作思路，按照數據決策、數據管理、數據創新的方向去引領整個團隊。[9]為了從根本上形成大數據思維，領導層不僅要按照“數據化”的標準去要求員工，而且要以身作則，參與到大數據工作模式的轉變中，例如在日常管理過程中，將大數據指標作為調整整個出版社未來發展方向的重要參考。其次，各級編輯要重點關注大數據質量，將其作為引領編輯們日常工作的重要依據。可以定期組織編輯們模擬大數據網上選題、校稿，為實踐應用打好基礎。最后，編輯們也要在日常工作中有意識地接觸大數據相關技術，熟悉工作模式，積極參與到信息化進程中。[10]通過對比傳統工作模式與新工作模式的異同，切身體驗大數據思維帶給工作的便利，從而在根本上接納大數據思維。在具體的日常期刊編輯工作中，著重培養員工對受眾行為的分析，專注于在每個不同主題下期刊業務的變化，形成敏銳的洞察力，及時察覺受眾需求的變化，例如主動進行期刊搜索、推送情況的情況檢測（包括使用狀態、核心流程時效性、期刊體驗問題等），及時追蹤受眾路徑、鎖定關鍵性問題，及時進行平臺迭代與功能性驗證，針對受眾黏性的變化來及時分析留存、流失情況，準確捕捉受眾的關注點；此外，依靠大數據工具來及時感知、預測關鍵指標的變化，用以提示期刊編輯工作適時調節，針對編輯工作進行有效的分類，通過標簽、分類的形式來創建、劃分不同需求受眾群體。

4.2 真正關注全媒體技術人員在團隊中的價值

想要真正用大數據手段武裝整個編輯團隊，必須實現整個團隊的分工合作。編輯工作固然重要，但也同時需要充分肯定全媒體技術人員，即信息技術支持部門對整個編輯工作的重要性。在整體編輯工作部署中，要充分融入信息技術環節的相關考量，重視該部門提出的寶貴意見，將相關需求真正納入到工作計劃中來。這就要求科技出版單位要明確建立起部門組織架構，將信息技術部門擺在重要位置。合理提高信息技術人員的薪資待遇和在整個團隊中的地位。加強信息技術人員在整個期刊編輯工作中的參與度，大到選題，小到學術不端檢測，都需要有信息技術人員的參與，以此來不斷優化整個大數據技術支持過程。[11]

4.3 切實加強期刊編輯團隊中的智力支持力量

全媒體背景下期刊編輯工作質量的高低在很大程度上取決于對大數據的認知度和應用熟悉度。這就意味著在日常工作中，要有意識地提升編輯團隊中編輯人員對基礎大數據技能的運用度，掌握相對常用的軟件，例如文字校對、學術不端排查、用戶檢索需求的統計軟件等。在掌握這些基礎的軟件后，編輯們會從自我層面上意識到這些軟件給工作帶來的便利度。工作之余，通過線上課程、網絡平臺交流、互相學習等方式去逐漸了解、熟悉、掌握其他軟件、技能的操作。[12]此外，科技出版單位還可以根據人才需求，自主培養適合本團隊工作的復合人才梯隊，不僅熟悉本出版社的工作實情，而且在培養過程中也會有意識地學以致用。目前，圍繞科技期刊編輯的大數據工具還具有很多開發潛能，應用功能尚且存在很多局限性，例如，現有很多查重檢索系統盡管能夠高效實現論文篩查，但在OA文獻、外來文字文獻比對方面仍然存在應用盲區，需要持續進行跟進和突破。

4.4 完善建立相應的保障機制并提供保障措施

為了鼓勵出版社編輯強化大數據意識，自主提升大數據能力，可以逐步建立起對應的獎懲、考核機制，以自上而下形成層層保障和督促效果。基于出版社每個崗位設立的明確分工，能夠非常便捷地在實際編輯過程中發現各個環節存在的相關問題，從而將責任落實到個人，借此進行有針對性地改進和評價，不僅有助于責任編輯發現自己的不足之處，而且能夠為權威部門的下一步工作改進提供定量、科學的指導。[13]另一方面，想要順利實現出版社的大數據轉型，應從根本上認識到這一過程的復雜性、嚴峻性和長期性，要知道這種轉變不單單需要整個團隊意識及技能的完善，還需要有出版社投入的持續性資金支持。因此，科技出版單位的領導層面要支持編輯部、信息部門員工參與大數據學習過程所需的經費投入，科學投入資金并盡可能簡化資金審批流程、加快到位速度。此外，對出版社內部典范，可給予適當的獎勵以資鼓勵，從而樹立起學習典范，并在全員中積極推廣。

可以說，大數據思維模式是挖掘超出科技出版行業本身數據價值的必然環節，盡管目前針對大數據在整個科技期刊編輯工作的運用還處于探索的階段，線上線下的融合度還有待于推進，還沒能形成完善的聚合效應，但通過整個行業的不懈努力一定會有所突破。

結語

在本文中，筆者首先從大數據思維構建對全媒體背景下期刊編輯工作的重要性出發進行分析，針對全媒體背景下期刊編輯工作實現大數據轉型所面臨的挑戰，如意識不同步從根本上制約大數據轉型步伐，知識、人才的相對匱乏成為阻礙大數據轉型的關鍵問題，科技工作在整個期刊編輯工作中未被充分重視幾方面。其次圍繞全媒體背景下期刊編輯亟需厘清的大數據思維優勢，從極大提升了出版形式的多樣化、極大完善了工作流程、呈現出更具開放性的創作平臺、極大提高整個科技期刊的影響力相關方面進行總結。最后從在整個系統中有意識地培養全員大數據觀念、真正關注全媒體技術人員在團隊中的價值、切實加強期刊編輯團隊的能力、完善建立相應的保障機制并提供保障措施等方面圍繞全媒體背景下如何推動期刊編輯工作構建大數據思維展開了總結。全媒體背景下我國期刊編輯工作整體面臨著嚴峻的轉型挑戰。然而，機遇與挑戰并存，如何充分利用這一時期特征，高質量培育大數據思維，是順應時代，實現長遠發展的關鍵所在。