大数据时代科技期刊编辑能力体系分析及构建

傅晓琴

(华南理工大学学报编辑部，广州510640)

随着大数据时代的到来以及相关应用技术的不断发展和创新，传统的基于经验的工作模式正越来越被基于数据分析和决策的模式所代替，这种变化已悄然出现于各行各业[1-2]。作为兼具学术职能和科技传播属性的科技期刊行业亦面临着大数据所带来的巨大考验——从选题策划、编辑出版到出版媒介，直至发行模式，整个出版流程的变化可谓日新月异。可以毫不夸张地说，大数据时代，传统的科技期刊出版流程正面临重构[3-4]。

在传统的科技期刊编辑出版工作中，出版内容基本固定，工作流程程式化，传播媒介单一。进入大数据时代，科技期刊的编辑出版正逐步向多媒介、多形式、专业化的方向发展[5]，期刊编辑不仅要应对出版形式的变革，而且要适应其服务的读者群、作者群等对象群体的阅读方式的变化，传统的侧重于文字校对、内容审核、编排规范等的工作正逐步过渡到一种全方位的由用户行为数据主导的服务型出版模式。如何有效地扩大自己的知识面，构建系统、合理、适应大数据时代的能力体系，承担熟谙大数据处理的协调人角色，是当前科技期刊编辑所面临的巨大挑战。笔者分析了大数据时代科技期刊编辑的能力体系，并就面向大数据的编辑能力体系的构建给出了一点建议。

1 大数据时代科技期刊编辑能力体系分析

1.1 数据获取能力

大数据的“大”，首先体现在其庞大的数量上。但是，这并不意味着人们可以随时、随意地从充斥着海量数据的网络平台来获得数据，也不意味着所获得的数据正是自己所需要的。要想获得有用的数据，必须具有广泛、有效的数据获取渠道以及敏锐的数据洞察力[6]，这就要求科技期刊编辑做到以下几点：①掌握有效的数据挖掘工具——期刊编辑要对常用的数据挖掘工具(如人工智能算法、云计算平台、搜索引擎等)有一定的了解，并可通过对关键词的检索和热点话题的跟踪来获得有关载文方面的信息，以及与读者和作者相关的信息，如阅读兴趣、点击量、下载量、引用量等[7]；②熟练利用专业数据库来获取与期刊相关的信息——专业数据库(如中国知网)往往能提供贴近期刊主题的准确数据，方便编辑根据数据做出准确的判断，期刊编辑可根据专业数据库提供的相关主题论文的网络浏览和下载、引用记录等获得读者和作者当前的兴趣点和阅读习惯，从而准确定位读者群，并筛选出读者感兴趣的议题；③对一些专业的网络学术论坛保持关注和敏感度——通过这些网络论坛(如“小木虫”等学术科研互动社区)，编辑可以发掘有共性的数据信息，获取当前的学术热点。

大数据的“大”，还体现在其复杂的结构和类型、极强的时效性上。海量数据在带给人们巨大信息量冲击的同时，也容易使人迷失在浩瀚的数据海洋中而无所适从。这就要求科技期刊编辑具备敏锐的数据洞察能力，能够从数据海洋中快速、高效地找到感兴趣的信息，并准确地判断其价值所在。

1.2 数据整合能力

对搜集到的数据进行加工和处理，是基于大数据编辑工作的第二步，同时也是基于大数据的科技期刊出版流程的关键一步。数据本身无意义，数据之间的关联才是其内涵及价值所在。数据整合的过程就是一个筛选、归类和加工的过程，通过这一过程，期刊编辑可以从纷繁复杂和形态多样的数据中发现之间的关联性，将零散的数据整合在一起，再进行多维度的分析，筛选出对自身工作有利的信息，从而实现“数据—信息—知识—呈现”这一完整的过程。

数据的整合需要采用新的分析工具和思路，也对编辑的视野有一定的要求。科技期刊编辑人员需充分认识到海量数据带来的复杂性，通过创新分析方法，将学科热点与所掌握的数据技术相结合，将有用信息从庞杂的数据中分析提炼出来，最终加以利用。

1.3 数据应用能力

大数据时代，科技期刊编辑除需具备对文字、规范等的处理能力外，还需具备一定的数据应用能力[8]。数据应用能力主要包括以下方面：①根据数据，发现有价值的信息，从而创造出形式多样的期刊产品，扩大传统出版范围；②从数据中提炼出作者或读者不易察觉的学科研究方向和热点，由此开发新的期刊产品；③根据提炼出来的不同数据属性，选择与之相适应的期刊产品，提供细分、细致的服务，并以多媒介形式全方位、立体化地向读者推送产品。

目前，随着人们阅读习惯的变化，纸质媒体已渐渐被数字媒体所代替，特别是在年轻族群中，通过手机、平板电脑等进行阅读的情况相当普遍。在纸质媒体向数字化逐渐过渡的过程中，作为科技期刊的编辑，也应当看到现代期刊行业发展的趋势，充分利用从数据分析中得出的共性信息进行大胆的决策，同时，充分利用多媒体数字出版技术进行基于大数据的期刊多媒体内容拓展。这不仅是科技期刊出版行业发展的需求，也是期刊编辑必须具备的能力之一。

2 大数据时代科技期刊编辑能力体系的培养

大数据时代，作为科技成果的传播平台和载体，科技期刊的运行模式产生了深刻的变化，传播手段和方式日趋多样，传播深度和广度日益加深。相应地，大数据下的期刊出版模式也对编辑的业务能力提出了更高的要求。要成功构建面向大数据的科技期刊编辑能力体系，需要期刊编辑努力培养自身的大数据思维，并夯实多元化的知识结构，以主动应对大数据带来的机遇和挑战。

2.1 培养大数据思维

大数据背景下，科技期刊编辑只有利用已获取的数据信息，在工作中不断地更新编辑理念，策划具有独特价值的选题，才能吸纳作者，吸引读者。若编辑的思维意识还是停留在纸质期刊的出版模式上，那么大数据只能是空谈。要做到对大数据的充分利用，紧跟当前行业的发展趋势，科技期刊编辑就应彻底转变传统的编辑观念，在日常工作中引入大数据思维方式，提高自己对数据的辨识和提炼能力，并充分利用数据信息来进行选题规划、组稿审稿、编读交流等工作，使编辑从之前带有随机性和盲目性的琐碎工作中解放出来[9]，从而获得创造性劳动成果。例如，在选题策划过程中，要采用数据分析和挖掘方法，分析国家有关科技方面的政策和导向、企业的科技需求、读者的阅读倾向、作者的发稿需求、与选题相关的论文的出版和引用情况等，跟踪重点、特色学科的研究进展，捕捉科技热点、难点和创新点，以数据分析结果为依据，精准地筛选出有预见性的选题，科学地判断选题的价值。在稿件审查阶段，也应改变单纯靠专家审稿和相似度检测来判断稿件的方式，综合运用知网、维普、万方等大型学术论文数据库以及网络搜索引擎等进行全网比对，对来稿作者的学术水准、学术知名度等进行辨别和综合分析，对稿件的学术水平进行评判。在与作者的交流中，可以通过分析某一作者的文章被引用、下载的次数，了解该作者在行业中的影响力和水平。在与读者的交流中，可通过对读者阅读习惯的跟踪，预测读者群的兴趣所在[10]，还可利用微博话题进行讨论，通过微信朋友圈和学术论坛等形成热点话题并聚拢目标读者。大数据思维要求人们摒弃单一的、以编辑个体认知为基础的工作方式，转而采用全方位的、不精确但海量的数据来判断，它可以使编辑工作变被动为主动，变盲目为清晰，从而真正做到面向用户需求的精准出版。科技期刊编辑的大数据思维直接关系到期刊的发展和编辑自身的成长，只有具备了良好的大数据思维，才能顺应期刊行业发展趋势，实现刊物和自身的共同进步。

2.2 夯实多元化的知识结构

大数据背景下，科技期刊的编辑既要有扎实的基础知识，又要有深厚的专业知识和广博的知识面，同时还需具备一些与大数据相适应的业务技能。多元化的知识结构，是大数据时代对科技期刊编辑职业能力的一个突出要求。

当前，科技期刊跨学科、跨领域的稿件日益增多，作为稿件评判重要参与人的科技期刊编辑，面对不断涌现的学科新领域和学术新名词，需要有更多的专业知识储备。同时，数据库、多媒介、社交论坛等多种手段在科技期刊工作中的参与度越来越高。作为期刊编辑，不可避免地需要学习和掌握一定的与大数据相适应的计算机和网络相关知识，以此辅助自己的工作，作为“大数据”出版链条上的重要一环，编辑要有强烈的技术更新意识。也就是说，科技期刊编辑知识结构的多元化，既体现在与期刊所属行业相关知识的掌握上，也体现在对一些现代科技手段的应用上，前者关系到编辑个人的学术素养，后者则有助于丰富编辑的现代化业务手段。一些相关数据搜索工具、数据分析方法和数字出版软件(如You Web Gurus、Adobe DPS等)和一些常用的社交网络平台(如与行业相关的社交网站、微博、微信、博客、学术论坛等)[11]，都应该是编辑需要学习或尝试使用的技能。

3 结 束 语

大数据时代的到来，对科技期刊编辑的能力提出了更高的要求。科技期刊编辑只有坚持不懈地在工作实践中不断引入大数据思维方式，培养与大数据相适应的多元化能力体系，提高自身的大数据应用能力，才能应对大数据带来的机遇和挑战，准确把握时代发展特征和期刊发展动向，在科技创新带来的行业竞争和变化中紧跟时代浪潮，实现期刊水平的飞跃和个人价值的提升。

[1]Gartner. Big Data Definition [EB/OL]. [2016-09-03]. http://www.gartner.com/it-glossary/big-data/.

[2]Manyika J, Chui M, Brown B, et al. Big data: the next frontier for innovation, competition and productivity[R/OL]. [2016-02-25]. http://www.mckinsey.com/business-functions/business-technology/our-insights/bigdata-the-next-frontier-for-innovation.

[3]夏登武.新媒体时代科技学术期刊信息传播的路径拓展[J].中国科技期刊研究,2012,23(1):129-132.

[4]傅晓琴.大数据时代科技期刊的创新性出版模式[C]//广东省科学技术编辑学会2014年学术年会论文.广州:广东省科学技术编辑学会,2014.

[5]陈丹,程小雨,齐媛媛.施普林格期刊运营模式及数字出版策略分析[J].科技与出版,2013(2):15-19.

[6]吴鸣谦,孙守增,韩跃杰.大数据时代科技期刊编辑工作的变革与挑战[J].科技与出版,2014(10):59-62.

[7]欧阳菁.借助新媒体扩大科技学术期刊受众的范围[J].编辑学报,2013,25(5):474-477.

[8]张传根.大数据时代编辑信息素养的提升[J].出版广角,2015(11):69-71.

[9]孙钰.大数据时代中学术期刊的困惑及思维创新[M]//学报编辑论丛2015.上海:上海大学出版社,2015:291-295.

[10] Striphas T. The late age of print: everyday book culture from consumerism to control [M]. New York:Columbia University Press, 2011.

[11] 谢文亮.移动互联网时代学术期刊的微信公众号服务模式创新[J].中国科技期刊研究,2015,26(1):65-72.