大数据视阈下高校学报的出版管理及发展策略分析

□ 徐娇娇

大数据视阈下高校学报的出版管理及发展策略分析

□ 徐娇娇

大数据时代，高校学报传统的出版内容和管理模式受到巨大影响和冲击。本文总结出大数据视阈下高校学报的编辑人员信息素养短缺、数据思维淡薄，学报内容过全不专、学术质量偏低，出版管理体制弊端重重等出版管理困境，提出提升编辑信息素养和数据思维能力，数据化整合发展、提升学术质量，创新学报管理机制、完善大数据管理机制发展等策略，以期为高校学报的健康发展提供借鉴。

大数据；高校学报；出版管理

中国科学技术信息研究所贺德方对大数据的定义为：一般认为，大数据是指数据规模与复杂性超过了传统关系数据库处理能力的数据，其特征可以概括为“3v”：即数量（volume）、速度（velocity）和多样性（variety）。后来，又被加上第四V：价值（value），意思是指大数据蕴含着重要的经济价值和社会价值。这一定义一方面强调从海量数据中提取价值信息，另一方面强调快速地获取数据，在数据的获取、传递、利用上高效处理。大数据时代呈现出爆炸性增长的数据及高效采集分析数据，使人们处理问题的方式和思维模式产生巨大改变。大数据技术和大数据思维推进了传统出版业数字化和智能化的发展，高校学报的出版管理也受到影响。

一、大数据背景下高校学报的出版管理困境

（一）编辑人员信息素养短缺，数据思维淡薄

高校学报编辑队伍的信息素养体现在如何运用数据思维完成选题策划、稿件审读、编辑加工等方面。然而，多数传统学报的编辑在面对跨学科综合性稿件时，由于缺乏专业学术研究的前沿动态知识存量及敏感性，大大影响了选题策划的质量和稿件审读的工作效率，具有较高观点创新性和学术价值的文章并没有得到编辑的重视推荐。相反，却会使得一些水平偏低、学术创新性和价值性一般的文章也能入选。更值得反思的是，人情账单凌驾于学术价值之上的现象依然常见。高校学报相对封闭的用户圈子为关系型的学术腐败提供了土壤，个别缺乏编辑职业素养的编辑利用手中的特权，或是做顺水人情，或是谋取不正当利益，导致人情稿和关系稿刊出的现象时有发生。

（二）学报内容过全不专，学术质量偏低

从目前高校学报的状况来看，学报栏目设置大多兼顾高校的所有专业，导致学报定位大而全，学报内容过全不专。由于这种涵盖式的栏目设置缺少足够专业化的跨学科编辑队伍对来稿进行鉴别筛选，加上学报的稿源大多数来自本校老师、学生以及科研课题项目，同质化现象比较严重，导致学报文章的学术质量不尽如人意。此外，编辑部内部的工作管理机制也不够完善，一方面，综合性刊物的定位导致编辑人手短缺，一人身兼数职，从而影响了对专业性稿件的学术价值的评估和甄别；另一方面，多数编辑部尚未建立有针对性的、与时俱进的人才培养机制，相对短缺的网络技术及数据思维，也使得高校学报的学术质量受到负面影响。高校学报由于自身存在发行规模较小、学术质量略低、同质化严重、影响因子较小和被引用频数过低等问题，在不同层次的学术期刊同台竞争中处于劣势地位。

（三）出版管理体制弊端重重

大数据包含着海量数据，具有多样性和应用的复杂性，大数据思维提倡管理制度的规则化和专门化。高校学报大多实行一校一刊制度，其运营经费一般由学校公费支持，其出版管理模式无法避开行政手段干涉，在管理体制上存在弊端。高校学报的定位呈现边缘性和模糊性，一方面不利于吸纳和培养专业性优秀人才，另一方面也不利于对高校科研实力和发展潜力的总体评估和把握。综合性刊物的定位导致编辑人手短缺，一人身兼数职，从而影响了对专业性稿件的学术价值的评估和甄别。个别缺乏编辑职业素养的编辑利用手中的特权，或是做顺水人情，或是谋取不正当利益。这种学报本身定位的模糊性和边缘性问题，也影响数据的采集、抓取和分析的准确性和效率。学报内部大数据平台的建立和运行也是系统性的复杂工程，编辑人手的短缺便会造成数据平台操作和学术质量审核相冲突，数据系统与实际业务流程不匹配的矛盾状况。

二、发展策略分析

（一）提升编辑信息素养和数据思维能力

大数据时代，编辑可以利用各类信息平台以及采编系统数据库作为辅助的审稿工具来解决上述问题。学报编辑应该提升信息素养和数据思维能力，创新完成选题策划、稿件审读、编辑加工等方面的工作。在选题策划阶段，用大数据的思维去获取和筛选稿件。大数据时代可以将碎片化视角纳入选题策划，运用分类、预测、关联分析等常用技术和典型算法，按照一定规则对海量文章进行碎片对比已有的行业热点和预期的创新点，形成创新库。在稿件审读阶段，运用大数据思维评估甄别稿件的前瞻性和学术价值性。编辑要善于运用各类信息平台以及采编系统数据库作为辅助的审稿工具。当作者将稿件上传至电子采编系统后，系统会自动识别和校队稿件的基本要素和格式，同时对稿件的题目、摘要和关键字进行自动提取，以便编辑快捷地甄别和评估。如果稿件存在要素缺失或与要求不符的情况，系统便会自动标出提醒并反馈给作者，以供参考修改。这样一方面减轻了编辑在校对等低创造性劳动密集型的工作量，另一方面也使编辑与作者之间的互动性交流更加便捷，简化了投稿流程。

（二）数据化整合发展，提升学术质量

随着计算机的运算速度和存储空间得到有效提升，对规模化庞大的数据进行抓取和分析预测成为可能。电子期刊因其易搜索性、便捷性和海量性也深得师生学者的青睐。我国高校学报做得最多的也只是把自己每期学报出刊后的数据发送至万方数据库或中国知网数据库，而其本身的期刊呈现、业务流程基本没有大的改变。大数据的发展一方面推动了高校学报走整合内部资源、突出特色、打造品牌的特色化之路，另一方面也为各大高校资源整合、优势互补、成立学报联合体提供了可能。高校学报只有依托本校重点学科和专业，走特色化道路，提升自身学术质量，才能扩大影响力，吸引更多优质稿源。此外，各大高校建立学术联合体，通过资源整合，挖掘各自的重点和特色栏目，优势互补，共享专业性的审稿专家和优质作者群，来改变与其他学术期刊同台竞争的劣势地位，也可以避免相互的同质化竞争局面。

（三）创新学报管理机制，完善大数据管理机制

大数据时代，读者可以随时随地提取各优质期刊文章，学术质量欠佳、影响因子低的学报文章必然会受到冷落甚至遗弃。创新学报的管理机制来提升学报质量和影响力，或许可以使高校学报在大数据时代下各大期刊数字化竞争中占据一席之地。在新闻出版体制改革的过程中，部分报刊实行的采编与经营分离政策，以及电视节目的制播分离策略都取得较好的效果，值得学报创新管理机制借鉴。在整体的高校学报编辑出版中，具体内容制作由高校内部专业编辑人员负责，而印刷和宣传让渡给出版公司经营。高校内的专业性编辑人员便可以潜心策划精品栏目，甄别和评估稿件学术价值，而出版公司的经营人员可以通过和编辑部合作，负责后续的印刷和宣传活动，如策划学术会议、举行比赛活动等等，以此来扩大学报的传播力和影响力，以加大在信息海洋的大数据时代读者选择学报的可能性。

值得注意的是，学报内部大数据平台的建立和运行也是系统性的复杂工程，高校学报的数据化采集、分析和数字化呈现依赖于建立完善的大数据管理机制。大数据视阈下，应加强对学报的大数据平台和基础设施的建设，提升编辑人员的数据化抓取和分析的技能，强化高校学报管理层的数据化思维，明确内部人员的职责分工，把握好对传统编辑流程和数据化的统筹策略。

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（作者系重庆大学新闻学院2015级硕士生）