基于Axure RP的智能审稿专家遴选系统原型设计

■于红艳

《东南大学学报(自然科学版)》编辑部，江苏省南京市玄武区四牌楼2号 210096

专家评审是决定科技期刊稿件是否录用的关键，如何快速、准确地选取合适的审稿专家是保证期刊质量的重要环节[1]。随着学科细分程度的不断提高，遴选合适的“小同行”审稿专家成为科技期刊编辑工作的难点，尤其是涉及学科广泛且交叉、边缘学科较多的高校学报[2]。目前现有的专家遴选系统多是采编系统的一个模块，对编辑而言实用性不强、数据对比度不高且可视化效果不好。有资料表明，部分科技期刊送审编辑利用Excel软件建立个人审稿专家库，以期建立一支具有高水平、高效率、高公正性的审稿专家队伍[2-3]。但随着时间的推移，积累的审稿专家信息量不断增大，Excel专家数据库的弊端也逐渐显现，如条目的选择与确定不直观，导致编辑遴选审稿专家时存在效率低下，工作量巨大，送审随机性大，缺乏准确性、科学性和公正性等问题。因此，依托送审编辑个人原始积累的Excel专家数据库信息建立审稿专家智能遴选系统，客观、公正地选定最合适的审稿人是科技期刊编辑的迫切需求。

利用现代化手段，将审稿专家相关信息形成有用的资源，并利用数据库软件进行管理，有利于快速、准确地了解和掌握审稿专家的情况，提高科技期刊编辑送审工作的效率和质量。因此，建立高效、满足当前业务要求并适应未来发展趋势的智能审稿专家遴选系统对科技期刊编辑而言具有重要意义。但科技期刊编辑受自身专业限制，大部分并不擅长计算机软件的编程制作，常常出现只能想不能做、心有余而力不足的情形，即使交给专业软件开发人员，也常出现沟通不畅、需求描述不清的尴尬情况。快速原型设计软件Axure RP(Axure Rapid Prototyping)正好可以解决这个问题。Axure RP能快速、高效地创建系统原型，直观生成用于演示且带有交互功能的界面，便于开发人员和目标用户沟通，从而实现精确的需求分析，大幅提高软件开发的效率和成功率。

随着移动互联网等新兴互联网产业的高速发展，原型交互设计成为现下最为热门的领域，小到一个手机App，大到一个国家的综合信息平台，几乎涵盖了人们生活的各个方面[4]。Axure RP作为一种原型设计工具，所要求的技术水平较低，并具有良好的文字编辑和绘图功能、可实现交互和动画设计功能、有一定的系统性和扩展性等特点，得到了广泛应用[5]。通过文献检索发现，有研究者利用Axure RP进行Web网站、儿童教育App、教学课件、食品抽检系统、地理国情服务在线发布原型系统等设计，但尚无任何在编辑出版领域的设计应用[4-10]。本文通过介绍Axure RP软件的功能，并根据科技期刊编辑送审工作的实际需要，将Axure RP引入到智能审稿专家遴选系统的原型制作中，以期为科技期刊编辑同行提供一定的思路和借鉴，进而有效提高编辑送审工作效率。目前国内编辑出版领域中几乎还没有引入这样的软件设计工具，笔者希望通过基于Axure RP的智能审稿专家遴选系统的原型设计，为编辑同行提供一定的参考，促使其产生更多新想法和新设计。

1 Axure RP介绍

Axure RP是美国Axure Software Solution公司研发的一个专业的快速原型设计工具，是目前主流的交互原型设计软件，多用于App、网站的前端开发，让负责定义需求和规格、设计功能和界面的用户不仅能够快速创建App和Web网站的线框图、流程图、原型和规格说明文档，还能把App页面的功能模块、视觉元素和人机交互的形式和效果完整地展现出来，而且操作简便、快速，易于上手，设计效率极高[4]。Axure RP的使用者主要包括用户体验设计师(User Experience Designer，UED)、交互设计师(Interaction Designer，ID)、业务分析师(Business Analyst，BA)、信息架构师(Information Architect，IA)、可用性专家(Usability Expert，UE)、产品经理(Product Manager，PM)等[6]。

原型设计是指设计人员按照前期设计好的系统功能结构和交互过程，利用线框描述界面中的元素、布局方式和交互流程[7]。原型设计直接决定了系统的使用感受和效果，产品原型高保真地展示了未来软件的页面效果、逻辑功能、层次结构、用户体验等软件要素，保证了系统的实用性和可用性[6]。

Axure RP的操作界面简单明了，与相关设计专业中常使用的Illustrator、Photoshop等软件的操作界面非常相近，不仅可以导入各种素材，还可以对素材进行编辑和绘制，并作为模板直接使用[8]。其中大部分的界面布局设计，都可以通过线框图中的元件完成，如“图片”“文本”“矩形”“水平线”“文本框”“按钮”等。因此，使用者在Axure RP软件的可视化工作环境下，可以专心进行关于界面布局、交互效果方面的设计，不用编写任何程序代码，即达到所见即所得的效果[8]。

2 智能审稿专家遴选系统原型设计实践

笔者结合自身编辑送审实践经验，通过对科技期刊编辑遴选“小同行”审稿人时的实际需求进行梳理分析，列出了智能审稿专家遴选系统的功能框架，并充分利用Axure RP原型设计软件的优点设计了该系统原型，为智能审稿专家遴选系统的进一步设计和开发作准备。

2.1 需求分析

根据以往送审经验，笔者认为提高精准送审效率的秘诀为：不断寻找新的审稿人，注入新鲜血液；坚持定期进行送审总结，建立新的优秀审稿专家库；对以往的审稿专家进行总结，建立旧的优秀二次审稿专家库。笔者在此过程中利用Excel软件建立了审稿人信息汇总库、送审时效总结库和二次审稿专家库。编辑建立的个人专家库是宝贵的资源积累，对创建一支高水平、高效率、公平公正并具有一定规模的相对固定又灵活调整的审稿专家队伍大有裨益，还能快速遴选到合适的“小同行”审稿专家[2]。但这种总结方法细节较多，手工作业较为繁琐，随着审稿专家数据库的不断扩充，信息量不断增大，快速准确遴选的优势不再明显，且统计工作难度较大。因此亟需建立一种智能化、数据可视化的审稿专家遴选系统，弥补传统做法的不足，实现编辑送审工作的自动化。该系统要能够实现优化管理大量审稿专家资源信息、自动统计和汇总专家审稿时效、综合给出专家评分、智能遴选、灵活方便且快捷准确进行信息查询、大大提高编辑遴选“小同行”审稿人效率等目的。

2.2 功能框架

根据日常稿件送审常用流程及具体需求分析，笔者本着精简轻便的原则，对智能审稿专家遴选系统进行功能设计，并将其划分为智能遴选、系统录入、时效统计、专家管理、专家评分和系统设置这6个模块(图1)。

2.3 原型设计

智能审稿专家遴选系统拟采用混合App开发，即将原生App和网页App的开发方式综合，App开发既有原生的部分也有网页部分，综合利用各自的优势，以便能够快捷、高效地进行工作，其原型展示界面分别如图2和图3所示。笔者以手机App为例，介绍基于Axure RP的智能审稿专家遴选系统的原型设计。该遴选系统原型所呈现的数据处理结果界面中，对数据的收集、整理、筛选、评价等是基于笔者前期利用Excel数据建立的算法关系而创建。

图1 智能审稿专家遴选系统功能架构

按照系统功能架构，将系统首页左侧功能列表设为图2(a)所示的内容。

2.3.1 智能遴选

进入首页，专家智能遴选模块支持模糊综合检索、高级检索和专业检索，检索的范围是前期建立的Excel专家数据库，详见图2(b)。模糊综合检索是根据输入的关键字从全库所有字段进行模糊查询，例如，可以在库内按照姓名、学科领域、研究方向、工作单位等信息进行检索；高级检索设置“与”“或”“非”等检索条件，便于对库内专家进行精准检索，高级检索比综合检索的结果更加准确，且效率更高；专业检索通过设置年龄、工作单位、职称、研究领域、学科领域等进行检索。

2.3.2 系统录入

系统录入模块包括两部分内容，一是来稿信息，二是专家信息，如图2(c)所示。首次录入的审稿专家应精心遴选，严格把关，审稿专家的选择对稿件的审稿周期及审稿质量至关重要。科技期刊编辑务必实时人工录入审稿专家送审/返回日期，以便统计专家审稿时滞，若有特殊情况需备注，如近期是否接受审稿邀请等。

2.3.3 时效统计

该模块由审稿时滞、审稿质量、审稿结论和拒审率四部分组成，如图2(d)～(g)所示。审稿时滞统计直观显示专家库成员稿件平均审稿时滞，库内成员审稿时滞所占比例，专家年龄、职称等与审稿时滞的关系，为进一步挖掘专家审稿时滞的影响因素提供依据。审稿质量统计主要研究专家年龄、职称等与审稿质量的关系，为组建审稿队伍提供参考建议。审稿结论统计主要分析不同职称审稿专家对稿件的退稿率，送审稿件的不同审稿结论分布比例，不同年龄段审稿专家的各审稿结论所占比例等。拒审率统计主要分析不同职称、年龄审稿专家的拒审率及拒审原因。鉴于原型展示界面版面有限，笔者仅列出审稿专家年龄、职称等与时效统计各部分的关系。研究表明，审稿时滞、审稿质量、审稿结论和拒审率除了与审稿专家的年龄和职称有关外，还受审稿方式、审稿制度、个人素质、审稿人身体状况、审稿心理、专业水平等因素的影响[11-13]。

2.3.4 专家管理

专家库动态管理模块包括检索、查看、修改、删除专家信息功能，并且支持专家信息Excel文件的导入和导出，如图2(h)所示。

2.3.5 专家评分

该模块拟开发百分制专家综合评分评价功能，综合评分指标包括审稿时滞、审稿质量、审稿结论、拒审率等因素，并将评分划分为5个档次：评分为90分以上的定性为优质专家，80～90分的专家保持正常审稿邀请，70～80分的择优邀请审稿，60～70分视具体情况处理，60分以下的专家不再邀请。点击进入该模块后，搜索某专家名字，系统将智能化给出专家个人综合评分、库中排名等信息，如图2(i)所示。

2.4 操作流程

智能审稿专家遴选系统的操作界面简洁美观、布局合理，全面保障了软件的简易性和友好性，具体使用流程如图4所示。

3 智能审稿专家遴选系统开发构想

该智能审稿专家遴选系统拟采用B/S和移动端两种模式进行设计开发。以专家审稿数据为基本信息，利用互联网技术和数据分析技术进行审稿专家的审稿时滞分析、审稿质量分析、审稿结论分析、拒审率分析等功能的开发，直观、透明地显示出当前库内专家的职称组成、审稿周期、拒审影响因素等信息；并在系统后台开发“百分制综合因素减法”进行专家综合评价，根据专家评分公正、科学地选出最合适的评审专家，并通过专家库动态管理进行专家的更新。

图2 遴选系统手机App展示界面(a)功能列表；(b)智能遴选；(c)系统录入；(d)审稿时滞；(e)审稿质量；(f)审稿结论；(g)拒审率；(h)专家管理；(i)专家评分

图3 遴选系统Web展示界面

图4 遴选系统送审流程

3.1 专家数据库的建立

智能审稿专家遴选系统拟采用MySQL数据库进行开发。MySQL数据库是一个规模较小的关系型数据库，具有强大的数据处理和统计分析能力，可灵活设置统计条件，方便进行各类汇总等统计分析，并且具有体积小，速度快，成本低，调试、管理和优化简单等特点。

审稿专家库是保存稿件基本信息和专家基本信息的数据库，主要包括来稿信息表、专家信息表、审稿时滞分析表、审稿质量表、审稿结论表、拒审分析表和专家综合评分表。例如，创建专家信息表和专家综合评分表的数据字典分别见表1和表2。

3.2 软件开发架构设计

针对传统的专家遴选方式存在效率低下、送审随机性高、缺乏科学性和公正性的问题，本研究拟采用HTML5+JavaScript+Java的方式开发一款智能审稿专家遴选系统，以便提高工作效率和稿件送审质量。软件开发技术如下。

表1 专家信息表数据结构(t_Expert)

3.2.1 开发环境

智能审稿专家遴选系统采用B/S和移动端两种模式开发，可运行在Android 7.0以上和IE 10以上版本的浏览器。本次App开发技术方案，采用混合App开发，即将原生App和网页App的开发方式加以综合，App开发既有原生的部分，也有网页部分，综合利用了各自的优势。数据库采用MySQL 5.0以上的数据库，支持Excel格式文件的导入和导出。

表2 专家综合评分表数据结构(t_Score)

3.2.2 使用流程

专家库采用一次建立、逐步丰富、实时更新的思路，笔者通过近两年的送审工作积累，已在专家库中录入937位成员，涵盖讲师、副教授、教授等职称，并且涉及38个专业学科领域。相信通过建立智能评审专家遴选系统，送审工作效率较之前将提升数倍，并逐渐维护一批高效率、高质量、公平公正的审稿专家队伍。

遴选系统的功能架构按照原型设计部分进行，此处不再赘述。

4 结论和讨论

越来越多的移动应用开发使用Axure RP作为创建原型，通过Axure RP软件快速构建系统原型，理清需求，是系统设计、开发和推广的基础，大大提高了开发效率，具有一定的借鉴意义。科技期刊编辑应在合理范围内尝试新技术和新方法，开发设计出满足自身工作需求、提高工作效率的现代化软件平台。

专家审稿受多种因素制约，如年龄、身体状况、专业、个人素养等。科技期刊编辑作为专家遴选工作的直接参与者，为实现高质量审稿，必须不断对相关专业的专家信息进行收集、整理和积累，不断优化审稿专家库，包括专家的年龄、职称、学术成果、道德素养等，同时还必须根据审回稿件对专家进行反评估，如审稿时滞、审稿质量、审稿态度等，并做好登记，及时更新专家数据库[11]。目前的专家遴选系统是采编系统的一个模块，对编辑而言实用性不强、数据对比度不高且可视化效果不好。因此，本文提出智能审稿专家遴选系统的构建需求，该系统采用信息化技术克服传统利用Excel建立专家库方式的不足，使筛选评审专家工作变得直观化和透明化，并提高了送审工作的效率、准确性、科学性和公正性。

本文将原型设计软件Axure RP引入智能审稿专家遴选系统的创建中，旨在通过展示利用Axure RP进行智能审稿专家遴选系统的原型设计的思路和过程，为编辑同行进一步利用Axure RP软件设计开发出满足自身工作需求、提高工作效率的现代化软件平台提供参考。笔者根据日常稿件送审工作的特点，进行详细需求分析，并依托原有Excel专家数据库的信息，合理构筑系统功能框架，进一步基于Axure RP软件创建了智能审稿专家遴选系统的原型，最后提出该遴选系统的开发构想。尽管仍有部分细节功能没有实现，很多方面有待进一步改进和完善，但作为系统原型，产品架构已足够清晰完整，且功能丰富详细，满足编辑送审工作中的各项需求，谨以此同广大编辑同行共勉。

本研究仅初步提出智能审稿专家遴选系统的原型设计，尚未开发出实际应用软件，该智能审稿专家遴选系统是笔者在大量送审工作经验基础上根据实际工作需求提出的可提高科技期刊编辑送审工作效率和质量的一个软件，是与采编系统脱离的单独可用的审稿专家遴选系统。关于该遴选系统的实际应用效果及合理性，在原型设计过程中有所展示，笔者在Excel文档中录入大量数据，并设计了很多专家遴选系统的模型，根据相互制约关系制定遴选系统的算法公式，同时该遴选系统操作界面简洁美观、布局合理，全面保障了软件的简易性和友好性，具有智能化、数据可视化等优点，弥补了传统做法的不足，便于编辑快捷、高效地完成送审工作。利用Axure RP软件，编辑不仅可以进行智能审稿专家遴选系统的原型设计，还可以依据自身工作需求进行任何软件的原型设计。本研究通过展示利用Axure RP软件进行该遴选系统的原型设计过程，以启发编辑对工作当中的实际需求进行挖掘，对现有的采编系统或专家遴选系统等开发的不足进行思考。

在以后的工作中，还可以从以下几方面对系统进行改进：(1)进一步研究专家的评价指标体系及专家评分细则，完善优化遴选系统细节功能；(2)引入关系型数据库MySQL，提高系统性能；(3)申报课题资助，针对该原型设计进行开发，以完成智能审稿专家遴选系统的实际开发和进一步完善工作。