人工智能應用對出版產業的影響研究

【摘 要】從出版產業鏈的角度系統梳理我國出版產業發展現況，指出當前人工智能發展給出版產業帶來如下挑戰：內容質量與創新性不足，易引發版權糾紛與倫理風險；人機協作模式尚未成熟，編輯面臨技能轉型壓力；加重營銷策略同質化，使讀者陷入“信息繭房”；大語言模型應用成本高，進一步強化了行業壁壘；人工智能技術未能充分融入出版產業鏈條；等等。在此基礎上，提出構建全鏈路治理體系，創新人機協作模式，建立“數據采集—清洗—標注”全流程質控體系，共構大語言模型應用平臺，對標數智出版發展需求優化傳統出版流程等應對策略。

【關" 鍵" 詞】人工智能應用；出版產業；出版產業鏈

【作者單位】李紅澄，北京信息科技大學公共管理與傳媒學院；王念祖，閩江學院新聞傳播學院，福建省社會科學研究基地福建數字傳媒經濟研究中心。

【基金項目】國家社科基金項目（18BTQ008）；福建省科技計劃項目（2024R0096）。

【中圖分類號】G230.7 【文獻標識碼】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2025.03.014

近年來，隨著數字技術的快速發展，人工智能技術在圖像識別、自然語言處理、語音識別等領域取得了顯著進展，推動了許多產業的創新發展［1］。隨著人工智能技術的應用逐漸在出版行業嶄露頭角，學界諸多專家學者對人工智能技術與出版產業兩者關系進行了研究，但較少從出版產業鏈的視角對二者之間的關系展開分析，對人工智能與出版產業鏈深入融合的理解還較為模糊。因此，本文基于出版產業鏈的視角，系統梳理我國出版產業發展現狀，從出版產業鏈上游至下游的各維度出發，分析當前人工智能發展對出版產業的影響，并提出可供參考的建議與對策。

一、人工智能應用對我國出版產業的影響

1．出版產業鏈視域下的產業發展現狀

出版產業鏈，指以出版價值鏈為基礎的具有連續追加價值關系的出版關聯企業組成的企業聯盟。其中，出版產品與出版服務的價值增值是出版產業鏈的基礎與歸宿，而出版關聯企業組成的企業聯盟則是其表現形式［2］。一般來說，按照不同機構與個體在出版產業中所處的位置和發揮的作用，我國出版產業鏈可以分為上游、中游和下游三個部分（見圖1）。

簡單地說，出版產業鏈上游是整個出版產業鏈的起點，指出版產品的內容生產，主要參與者為作者（內容創作者）、出版社、民營文化傳播公司以及出版原材料（如油墨、紙張、電子閱讀器和相關零部件等）的制造者。出版產業鏈中游指為出版產品進行加工賦能的環節，這一部分是出版物從內容到實體或數字產品的關鍵環節，主要包括編輯加工、印刷生產、數字化處理、物流與供應鏈管理等。出版產業鏈下游指出版物的發行營銷環節，主要涉及出版物的發行、宣傳和銷售等工作，是出版產品與消費者最終的接觸環節，主要包括發行渠道、市場營銷、銷售終端等，最后到達讀者與消費者之手。

從出版產業鏈的視角看，我國出版產業的創新和發展主要體現在以下幾個方面。

一是數字化和技術驅動。從內容創作到分級銷售，數字化技術和數據分析的廣泛應用提升了產業效率。如2023年，江蘇鳳凰出版傳媒集團開發的智能校對、智能作文批改系統投入商用，其“鳳凰智能校對系統”引入人工智能技術，獲得了眾多出版單位的信賴和支持［3］。2025年初爆火的國產大語言模型DeepSeek，已在各行各業中發揮出巨大的潛力，諸如方正電子、中信出版等多家出版集團已實現與DeepSeek模型的深度對接，人工智能大語言模型被廣泛應用于選題策劃、編輯校對、美術設計等出版流程中［4］。

二是數據驅動的市場策略。數據分析和用戶行為研究在分銷環節發揮著越來越重要的作用，可幫助企業制定更有效的市場策略和銷售計劃。如疫情期間，京東營銷360平臺利用人工智能和大數據技術，通過分析用戶購買需求為商家提供選品建議，實現了精準營銷，助力京喜商家實現日均銷售增長390%［5］。

三是多媒體內容與個性化推薦。一方面，出版單位開始探索將圖書內容擴展到多媒體領域，如有聲書、視頻講座和互動應用等，以增強用戶體驗和拓展收入來源。另一方面，出版單位基于大數據和AI技術提供個性化的書籍推薦服務，以提高讀者的滿意度和購買率。如數傳集團發布的RAYS出版融合云平臺7.0版本，其“書小二”數字人不僅能多維度、深度講解圖書內容，還能主動觸達讀者，提供精準、高效的個性化服務，帶給讀者前所未有的閱讀體驗［6］。

在國家持續大力發展數字經濟、推進國家文化數字化戰略的背景下，人工智能已成為推進我國出版產業變革的發動機，有效賦能內容創作、選題策劃、編輯出版、分發傳播及知識服務等產業鏈各環節，將互聯網內容生成模式從傳統的PGC（專業生產內容）、UGC（用戶生成內容）轉向AIGC（人工智能生成內容），重塑了出版產業內容生產的主體、方式和效率等。

2．人工智能在出版產業的應用體現

（1）上游：內容生產

從內容創作者的角度來看，人工智能不僅能夠幫助作者更好地獲得創作靈感或成為寫作助手，為內容創作者提供寫作建議和實時反饋，幫助其提高寫作效率，隨著多模態大模型的引入，還能為創作者提供創意原型（prototype），顯著提高內容生產的效率與創新性 ［7］ 。如：AIDungeon是一款使用人工智能技術來生成互動故事情節的游戲，該游戲程序能利用人工智能模型自動生成故事的下一步情節走向［8］；Hemingway Editor寫作編輯網站提供的會員AI服務，能夠為作者寫作提供準確的修改建議［9］。此外，對于一些重復性較強、格式與風格較為統一的寫作任務，人工智能的作用更為明顯。如在新聞報道、技術文檔、市場分析報告的寫作中，作者可以利用現有的大語言模型，如DeepSeek、ChatGPT等來處理結構化數據，生成專業文本，完成重復性復雜內容的自動化寫作。

從出版社或民營文化傳播公司的角度來看，大語言模型可以通過分析社交媒體和搜索引擎獲取當前出版市場的主流趨勢與熱點話題，幫助編輯策劃更具吸引力的選題。編輯可以利用人工智能技術分析不同渠道的讀者評論、社交媒體討論以及用戶的反饋內容，為作者提供準確的寫作建議，更好地滿足讀者需求。

從出版物原材料的生產者角度來看，生成式人工智能技術加持下的智能機器人能夠完成重復性、煩瑣的生產任務，提高生產線的效率與精度，從而有效提高生產效率。人工智能應用還可以減少原材料、能源和人力資源的浪費，監測設備運行狀態，減少設備故障，降低維護成本，通過智能視覺系統與深度學習模型檢測產品質量，優化生產工藝，提高產品質量和穩定性。

（2）中游：加工賦能

在出版產業鏈的加工賦能環節，生成式人工智能技術在編輯加工、印刷生產、數字化處理以及物流與供應鏈管理的應用上尤為突出。

在編輯加工環節，人工智能技術能夠有效提高“三審三?！惫ぷ餍?，縮減出版物的編輯加工周期，進一步提升出版物內容質量。一是協助編輯對原稿進行自動語法檢查，確保文稿的專業性和可讀性；二是幫助編輯對文稿進行調整，確保文稿在語調、風格和格式上的一致性，使內容更易于理解和接受；三是幫助編輯對文稿內容進行審查，識別并標記文稿中的敏感詞匯、隱私信息或可能引起爭議的內容，以及進行文本相似性檢測，確保內容的原創性、合法性，有效保護知識產權；四是幫助編輯完成外文圖書文稿的翻譯與本土化調整，以適應不同文化背景下不同讀者的閱讀習慣；五是幫助編輯高效地完成封面設計、插圖處理以及排版等工作，自動生成適合的頁面布局，優化閱讀體驗。

在出版物的印刷生產環節，人工智能技術可以顯著提升生產效率和印刷質量，通過自動化操作、實時質量檢測以及個性化定制等手段，幫助印刷企業降低成本，提高客戶滿意度和自身競爭力。一是優化印刷流程，實現自動化切割和裝訂等，提高生產速度和精度，實現印刷全流程的自動化操作；二是對印刷產品的質量進行實時控制，根據不同的紙張類型、墨水和環境條件自動調整印刷參數，以此優化印刷質量；三是提高印刷產品的個性化定制水平，如根據客戶的需求即時生成個性化的封面設計和內容版式，提升按需出版的水平。

在出版產品的數字化處理方面，人工智能技術的應用主要體現在多格式支持、定制化閱讀、多媒體互動以及有聲讀物制作等方面。一是提升數字格式的轉換效率，將同一內容自動轉換為不同的格式（如PDF、ePub、Mobi等），并確保不同格式在各種設備與平臺上的一致性和可讀性；二是根據讀者的閱讀習慣為其提供個性化的閱讀設置，如自動調整電子書的字體大小、背景顏色和呈現樣式等；三是提升數字出版物的互動設計水平，將多媒體元素（如視頻、音頻、動畫等）整合到數字出版物中，提高讀者的互動體驗和參與感；四是提升文本轉語音（TTS）的效率與準確性，提高有聲讀物的制作效率，減少成本投入。

在物流與供應鏈方面，人工智能技術能提高出版物倉儲的庫存管理水平，優化出版物流路徑。如通過分析前期銷售數據和季節性需求，對出版物進行銷售預測和市場需求分析，以優化庫存管理。此外，人工智能還可以輔助出版物流企業優化物流配送路徑，減少運輸成本，提高配送效率，更好地完成出版物從生產到市場的交接。

（3）下游：發行營銷

發行營銷是出版產業鏈的最后一環，人工智能技術在發行營銷環節的應用主要體現在市場營銷和讀者服務兩個層面。

在市場營銷方面，人工智能技術一是通過分析歷史銷售數據和市場趨勢，對出版產品未來的銷售情況進行預測，幫助出版企業制定合理的生產與銷售計劃，或通過實時監控社交媒體等在線平臺數據，精準識別讀者的需求和偏好，幫助出版企業調整營銷策略；二是基于用戶畫像，通過個性化推薦系統，向潛在的讀者用戶定向推送圖書廣告，以及符合其閱讀興趣的圖書信息、優惠活動等 ［10］ ，進一步提升讀者的閱讀與服務體驗；三是基于大數據分析，根據當前的市場需求、競爭對手的情況自動調整出版產品的價格，優化促銷策略，有效提高出版產品的購買轉化率與讀者忠誠度；四是對市場數據進行深度挖掘、分析，識別目標受眾和潛在市場，并進行精準的廣告投放，提升市場轉化率。

在讀者服務方面，人工智能技術能夠有效提升讀者服務質量，促進讀者互動。一是為讀者提供全天候的客戶服務，隨時解答讀者對出版產品的疑問，并通過分析讀者的閱讀興趣和購買歷史行為，為其提供個性化的閱讀建議等服務，同時及時高效地處理訂單和退貨等事宜，提升讀者對售后服務的滿意度；二是通過分析社交媒體等平臺上讀者的反饋與討論，幫助出版企業更好地了解讀者的真實感受和滿意度，進而為讀者提供更好的服務。

二、出版產業人工智能應用面臨的挑戰

人工智能技術的出現與快速發展，大大提升了社會生產力與創造力，同時也在快速重構社會生活的方方面面，給現有的社會秩序帶來巨大挑戰。下文從出版產業鏈的視角進行探討。

1．內容創新性不足，易引發版權糾紛與倫理風險

大語言模型通常依靠大量的數據訓練算法支撐，因此人工智能技術往往會基于已有的內容與數據生成內容，對已有的內容與風格進行模仿，無法形成新穎的視角和獨特的表達方式，從而導致生成內容的同質化和缺乏原創性。優秀創意的誕生往往需要打破常規思維，但人工智能技術過于依賴過往數據與創作模式，這將大大削弱內容生產過程中的創新能力，從而限制了原創思維與突破性想法的形成。

在當前的知識產權保護法律框架下，人工智能生成內容的版權邊界仍處于模糊狀態，版權界定面臨一定的復雜性。人工智能生成內容的版權究竟歸屬于開發者、使用者還是人工智能本身，其生成的內容是否真實可靠、相關內容使用的目的與性質，以及合理使用的范圍等問題仍缺少法律框架的有效支撐。如果人工智能使用了具有版權爭議的內容，就可能增加出版企業的版權糾紛，給出版企業帶來法律風險。

人工智能的廣泛應用在提升產業效率的同時，由于算法的決策過程缺乏透明度和可解釋性，加之當前人工智能產業發展與政策法律制定的失衡，容易導致數據隱私泄露、算法偏見與歧視等，監管難度大大增加，產業鏈各個節點的出版倫理風險提升問題，這是目前的倫理規制和法律框架無法應對的。

2．人機協作模式尚未成熟，編輯面臨轉型壓力

就目前生成式人工智能技術在出版產業的應用情況來看，人工智能技術在內容創作與編輯加工中的應用大多處于工具性角色，缺乏系統化、高效化的人機協作機制，內容創作者和編輯人員與人工智能之間還未形成有效的溝通和反饋機制，難以形成人機優勢互補、協同增效的工作模式。因此，如何將人工智能技術與人類內容生產優勢結合，形成高效的人機協作模式，仍需進一步探索和實踐。

隨著人工智能技術在出版產業鏈中的深入應用，編輯人員面臨能力弱化、技能轉型的壓力。雖然人工智能技術能夠自動進行語法檢查、內容優化和風格調整等，從一定程度上提高編輯效率，但編輯如果過分依賴人工智能，就會弱化自身的判斷能力，降低對內容的敏感度。而且，人工智能技術對選題策劃、內容審核、校對、排版等基礎性工作的過度參與，也可能導致編輯對自身價值產生困惑，對自身在新技術背景下的核心競爭力產生懷疑。加之目前針對編輯的人工智能技術培訓相對缺乏，傳統的工作方式和技能難以滿足轉型需求，從而導致編輯角色定位模糊等問題。

3．加重營銷策略同質化，使讀者陷入“信息繭房”

首先，人工智能驅動的出版營銷以算法和數據分析為基礎，對技術的過度依賴會導致出版企業更多地依靠數據進行決策，廣告投放與渠道管理變得更為標準化，不利于自身品牌形象的建立。加之基于人工智能生成的營銷策略，很可能是基于已有營銷模式與營銷數據進行優化，相同或類似的營銷策略被重復使用，將使得出版營銷更趨于同質化，出版企業無法通過營銷活動來凸顯自身的品牌特色。

其次，人工智能通過分析大量市場數據來進行市場預測，但其預測的準確性往往依賴算法與數據的質量，而以目前的技術水平很難避免在數據分析中產生偏見。如果算法與數據的質量較低，就會加劇算法偏見，極有可能導致錯誤的市場預測，從而影響出版物的發行與銷售決策。

最后，人工智能可以幫助出版企業獲取讀者數據，并根據讀者的閱讀歷史及購買行為等數據為其提供個性化的書籍推薦等服務。但過度的數據收集與個性化推薦會導致“信息繭房”的出現，使讀者只能接觸與自己興趣或觀點相一致的內容，而無法獲得多元化信息。從長遠來看，這將削弱市場中出版產品的多樣性。

4．大語言模型應用成本高，進一步強化行業壁壘

人工智能技術的研發和應用需要投入大量資金和人力資源，且較為依賴外部的技術支持與跨界合作。如大語言模型的研發在數據收集、模型訓練、算法優化等環節都需要大量前期投入。從硬件的角度看，模型的訓練和運行需要強大的計算能力和存儲空間，這對服務器和云計算的性能要求較高，從而增加了運營成本。而且，大語言模型的研發和應用需要依靠專業知識過硬的復合型人才支撐，人力成本高昂，對中小型出版企業而言成本壓力較大。反觀一些大型出版企業與科技公司，其憑借先天的資源優勢來開發和應用大語言模型技術，提升生產效率，進一步擴大其在出版產業中的影響力，從而形成技術壟斷。隨著人工智能技術的普及，產業門檻可能會進一步提高，如果無法及時獲得前沿技術，初創企業與科技公司將無法與成熟企業展開競爭，從而強化了行業壁壘，加劇產業結構失衡，這對產業創新發展將是不小的挑戰。

5．人工智能技術未能充分融入出版產業鏈條

在過去的幾十年里，我國出版產業經歷了轉企改制以及數字出版轉型，隨著技術演進速度的加快，我國出版產業又跨入向智能出版轉型的巨大變革中。然而，人工智能技術與出版產業鏈的融合呈現“孤立化”特征，基于人工主導的傳統出版工序制約了新技術的轉化與嵌入：產業鏈上游內容生產環節，仍主要依賴編輯經驗而非用戶畫像驅動智能選題系統；中游加工賦能環節則集中于智能校對、封面設計等單點應用，未能打通內容策劃、編輯加工、多形態分發等核心工序的協同鏈路；下游發行營銷環節仍缺少基于需求預測的營銷模型?？梢哉f，出版工序的固化使得當前重構全鏈條智能化生產體系很難實現。

三、出版產業人工智能應用創新發展策略

人工智能技術在出版領域的應用雖為出版產業數智化轉型提供了機遇，但從出版產業鏈的視角窺之，我國出版產業與人工智能技術的深度融合仍然面臨一些亟待解決的問題。針對上文的挑戰，出版企業可從以下幾方面進行應對。

1．構建全鏈路治理體系，強化技術面治理

面對人工智能引發的創新性不足及版權和倫理風險的挑戰，出版企業需構建“創意激發—版權確權—倫理約束”的全鏈路治理體系，對人機協同的內容生產范式進行重構。所謂“創意激發”，指在創意生成環節，根據作者提供的基本思路或現有的文本內容生成相關主題的延伸想法，再通過深度學習與大模型訓練捕捉復雜的語言結構和語境，運用多模態整合技術文字、圖片、視頻、音頻等多種媒體數據產出具有創造性的內容。

針對人工智能生成內容版權歸屬模糊的問題，可以通過各種技術實現技術面治理。一是通過區塊鏈技術全程追蹤訓練數據的來源與加工路徑，建立從原始材料到生成內容的全鏈條可視化鏈條，明確人工智能作品的創作軌跡；在模型訓練前自動過濾版權存疑數據，生成內容時需實時對比版權數據庫，并對高風險片段進行標記，再由人工進行審核，形成“源頭攔截—過程監控—輸出審查”的三重防護體系，有效降低人工智能內容侵權風險；二是開發倫理風險動態評估模塊，將文化價值導向、隱私保護規則、公平性指標等轉化為可量化的算法參數，自動識別并修正涉及歧視性的表述與違背事實的內容；三是建立人機協同倫理審查機制，即由編輯把握創意的價值方向與邊界，由人工智能負責創意激發與合規審查，確保內容生產既具有創造力又符合倫理規范，推動出版產業在人工智能時代實現智能化轉型與合規化發展。

2．探索人機協作創新模式，為編輯定制化AI編輯助理

人工智能作為一種輔助工具，能否對編輯工作產生積極作用，歸根結底在于編輯對其的使用與把控能力，以及人機之間的協作效率。一方面，必須明確人機協作的分工與定位——由人工智能負責稿件校對、語言翻譯、排版或格式調整等基礎性工作，讓編輯將更多精力放到選題策劃、作者溝通等更具創造性的工作之上，從而使得編輯從繁雜的基礎性工作中解放出來；另一方面，通過定制AI編輯助理重構內容生產價值鏈，實現編輯業務效能與品質的提升。

具體而言，AI編輯助理需具備以下功能：一是寫作建議功能，即提供即時的語法、拼寫、標點修正及寫作風格的改進建議；二是文本潤色與優化，即根據特定的出版標準與寫作目標，提供結構調整與風格統一建議；三是內容品質控制，提供語法校對、事實性錯誤糾正、格式偏差調整及合規風險檢測；四是互動式修改建議，即基于簡單的操作界面查看人工智能提出的修改建議并直接進行修改；五是定制化功能，即允許編輯根據特定的出版需求調整AI編輯助理的參數設置，以適應不同類型的出版物與目標讀者的需求。AI編輯助理可以釋放編輯團隊的創造潛能，幫助出版企業在知識服務、IP運營等新興領域構建差異化競爭力，最終實現內容價值的最大化。

3．建立“數據采集—清洗—標注”全流程質控體系，提升算法治理效能

人工智能雖然能夠提升出版產業的運營效率，但容易引發營銷同質化、市場誤判及“信息繭房”等隱憂。出版企業需構建覆蓋“數據采集—清洗—標注”全流程質控體系，從根源上對算法進行校準，推動智能化健康落地。在數據采集環節，需打破傳統市場反饋等表層數據的依賴，整合線下閱讀場景、讀者深度反饋及內容價值評估等多維度信息，構建反映真實需求的立體化數據池；在數據清洗環節，需建立動態更新的清洗標準，自動過濾失真、滯后和沖突數據，以此確保輸入算法的信息真實可靠；在數據標注環節，需平衡商業價值與文化價值，由編輯團隊標注內容的知識深度、社會效益等，同時融合讀者閱讀體驗標簽，避免算法將“高流量”簡單等同于“高質量”。

在“數據采集—清洗—標注”全流程質控體系的基礎上，出版企業還需配備相應的制度保障，如設立數據治理委員會統籌質量標準，將數據更新時效、標注準確率納入績效考核，建立算法倫理審查機制，定期評估算法推薦策略的多樣性。

4．推動技術普惠，共構大語言模型應用平臺

為有效降低大語言模型在出版業的應用成本，破除技術密集型帶來的行業壁壘，出版企業需積極探索共享經濟模式，通過多層次協作機制實現降本增效。如聯合行業多家企業共同投資建設垂直領域大模型平臺，集中整合算力資源、技術團隊與行業數據，分攤高昂的硬件采購、模型訓練和系統維護成本。對于個性化需求較強的應用場景，出版企業可與技術公司建立彈性合作機制，采用按調用量付費的云服務模式，減輕自建團隊與購置專用服務器的固定成本壓力。同時，積極利用開源社區資源，低成本切入智能化轉型。

行業層面，可由頭部出版集團牽頭成立技術聯盟，制定統一的技術標準，減少因系統兼容性問題產生的重復開發成本。政府機構在此過程中需發揮政策杠桿作用，通過專項扶持、稅收減免等政策，緩解出版企業尤其是區域性中小企業壓力。只有通過“共建共享”模式打破技術壟斷格局，構建涵蓋資源整合、協作開發、標準互認、政策護航的系統性降本方案，才能實質性降低出版企業人工智能應用的門檻。

5．對標數智出版發展需求優化傳統出版流程

為應對人工智能技術碎片化應用的問題，出版企業應以數據為核心，對標市場需求，重構出版產品生產邏輯。

首先，通過搭建全域數據中樞平臺，打通從選題策劃、內容生成到多形態分發的全鏈路信息流，實現讀者需求反饋、人工智能創作輔助與市場響應策略的動態聯動。如通過用戶畫像數據實時優化選題方向，借助智能語義分析技術指導內容生產，通過需求預測模型精準配置發行營銷資源，形成數據閉環下的高效內容生產體系。

其次，建立技術嵌入的柔性適配機制，將傳統出版工序分解為可實時調度的功能模塊。如在選題環節引入市場熱度預測系統，智能生成創新方向建議；在內容生產環節嵌入多模態內容適配工具，自動匹配紙質書、電子書、有聲書等不同形態的技術規范；在發行營銷環節構建動態印刷優化模型，基于不同區域的消費特征與實時銷售數據調整營銷策略，通過標準化接口實現跨工序技術工具的協同運作。

最后，通過產學研協同重塑人才知識結構，建立涵蓋數據分析、人機協作、智能工具應用的課程與培訓體系。同時，建立技術供應商與出版企業的需求校準機制，以實際業務的個性化需求來定義算法的參數與功能，實現技術與出版物生產的精準對接。

四、結語

人工智能技術驅動的出版產業智能轉型面臨內容創新力不足、人機協作失衡、數據治理滯后、技術應用成本過高、傳統出版工序與智能技術適配不足等多重挑戰，出版企業亟須通過構建全鏈路治理體系強化技術面治理，探索人機協作創新模式，建立全流程質控體系，共構共享大模型技術平臺，對標數智出版發展需求優化傳統出版流程等進行系統性改革。總體來看，智能出版業態的發展需要以數據為紐帶聯通產業鏈各個環節，只有在技術迭代、流程重塑與人才升級協同機制的作用下，才能將人工智能技術的優勢轉化為出版產業發展轉型的驅動力，推動出版產業向更智能的方向轉型升級。

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