大数据视域下的医学科技期刊编辑工作创新探析

王琳 秦娟 王昕 李淑杰

摘 要：基于科学技术的发展，大数据技术的应用不仅为医学科技期刊的编辑提供较大便捷，同样也对医学科技期刊编辑工作的开展提出更高的标准和要求。也正因此，在大数据背景下如何进行医学科技期刊的高质量、高效率编辑已经成为出版社的主要思考问题。基于此，本文针对现阶段医学科技期刊编辑沿用大数据技术的特点深入分析，并提出科学创新措施来提高科技期刊编辑质量。

关键词：大数据;编辑工作;医学科技期刊;创新

中图分类号：G213 文献标识码：A 文章编号：2096-5079 （2020） 02-00-02

科技期刊作为科技信息传递、交流的主要途径，在现阶段科学技术迅猛发展的时代仍占据着至关重要的地位。而作为科技期刊编制的主要主体，编辑工作主要包括选题、审稿、组稿、出版以及编辑加工等内容。而在大数据技术应用背景下，如何进行科技期刊的高质量生产与传播依然成为各大出版社的主要课题。也正因此，医学科技期刊在大数据下技术应用下，面临着巨大的变革与创新，需通过对编辑工作的科学创新来促进医学科技期刊自身最大化价值和作用的体现。

一、大数据环境及其办刊特点阐述

（一）大数据概念阐述

所谓大数据，是指结构复杂、数据量庞大的数据集，现阶段针对的大数据技术的应用，其中数据挖掘功能体现作为明显，就是从海量的不完整、模糊数据中进行高价值、不为人知信息数据的挖掘。而针对数据挖掘的开展，需依托于对计算机技术的应用，通过统计分析、情报检索、专家系统、在线分析、机器学习、模式识别等方法来达到数据挖掘的目的[1]。

（二）大数据环境特点

医学科技期刊编辑在以往环境下，只是进行传统的纸质期刊选题、编辑以及出版等，只能通过实验室、会议室参与进行行业动态掌握，并且读者需求只能通过调查问卷等形式进行了解，而此过程的进行需消耗较长的时间，并且获取的读者、作者以及选题信息尚未达到精准需求。此外，传统纸质期刊表现形式单一，在传播范围方面也较为局限，这就导致期刊作用无法最大化发挥。而在大数据环境下，通过结构化、非结构化海量数据的分析，实现对高价值信息的挖掘。尤其是大数据所涵盖的非结构化数据，可以从各类型数据中实现对有用、高价值信息数据的提取和挖掘，例如从邮件、网站日志、微信平台进行数据的提取[2]。而编辑人员可以依据大数据技术，进行读者需求与期刊选题之间关系的分析，明确二者之间存在的关联性，进而分析、预估出期刊出版后能否得到读者的认同和欢迎。另外，相较于传统环境，大数据环境具备实时性的特点，以便于编辑人员可以随时随地进行相关数据的挖掘。此外，大数据视域下，医学科技期刊除纸质载体外，还可以以期刊网站、客户端、微信平台、微博平台等途径进行传递和交流。通过对高价值信息的挖掘来为期刊编辑提供信息支撑，确保其医学期刊内容满足读者实际需求，符合融媒体时代出版社的实际发展需求。

二、医学科技期刊编辑沿用大数据技术的创新

（一）选题方向精准性提升

基于大数据背景下，医学科技期刊的选题方向逐渐从编辑主导转变为读者需求主导，以往期刊选题过程中，其选题主体为编委会与策划，所以在实际选题过程中难免存在主观性、随性性以及盲目性。而针对大数据技术的应用，实现对这一情况的转变，以《医学信息学》为例，虽然该学科的应用已经较为成熟，但是在我国仍处于初始阶段，作为新兴、边缘性学科，医学信息工作依然成为我国医疗卫生事业中的主要组成[3]。而该期刊针对选题方向的确定，可以依据大数据技术，进行读者信息需求的分析与研究，并基于大数据共享分析服务，进行网站信息的搜集，以此实现对研究热点的持续跟踪，进而达到确定选题方向的目的。也正因此，实现该期刊进行国际学术新动态的聚焦;对国家相关重点课题进行跟踪;对优秀稿件进行积极组织;对本领域发展趋势进行及时掌握和介绍，在提升论文精准性的同时，实现医学科技期刊权威性的提升。2016年，该期刊相继报道了医学大数据、医学知识组织与服务、互联网+医疗、智慧医疗及其应用等专题，在满足读者实际需求的同时，保障其选题质量。

（二）组稿过程优化

以往期刊编辑针对组稿的开展，主要方式包括学会会议的参与;与专家评委进行沟通，并进行相应科研信息的获取;与客体负责人联系，进行课题跟踪。而在大数据环境下，科技期刊组稿开展的便利性有着显著的提升。在大数据时代背景下，各类科研人员的相关信息数据，基本会存储于各个科研网站、搜索引擎、阅读平台中，而利用大数据技术进行数据的搜集、整合以及分析，可以实现编辑人员进行最新研究热点的挖掘，甚至可以进行研究课题、人员、单位信息的具体获取。以此为依据，实现对组稿计划的科学制定，利用大数据技术为组稿工作的开展提供信息支持[4]。也正因此，实现组稿力度的提升，促进期刊进行优质稿件的吸收和挖掘。而为稿源质量的保障，其审稿会经历初审、复审以及终审三个阶段，每个阶段审稿人员会为作者提供相应的意见，并要求作者进行修改和调整，然后等到终审环节进行稿件录用的决定。

（三）数据查重制度

为避免抄袭现象的出现，当前科技期刊编辑部门会重视对每篇文章质量和查重率的控制，会采取不同学术检测系统进行文章查重率的检测。而学术检测系统会对相关数据资料进行整合，然后构建一个庞大、全面的数据库，以供学术检测系统进行检索使用[5]。针对《中国学术文献网络出版总库》而言，其中收录了两千七百多万篇文献学术，其范围涵盖了基础科学、农业、信息技术、社会科学、工程科技、医药卫生、人文科学等领域，以此为依据实现对文章抄袭、伪造、剽窃等学术不端行为进行检测，并且在检测会生成相应的检测报告，明确标记出文章的具体抄袭处。而纵观现阶段各大医学科技期刊，对文章稿件的重复率一般在10%～20%之间，如若发现文章检测超出标准要求，需将文献检测报告传给作者，然后结合检测报告进行稿件修改，直至检测合格后，方可实现对文章的录用。

（四）用户数据分析

在大数据视域下，医学科技期刊从以往单一的纸质期刊转变为当前多承载平台，例如期刊网站、客户端以及微信微博等，实现对选题的拓展、内容的丰富以及内容的整合[6]。而通过多途径用户数据的获取，以此为基础进行用户需求的挖掘，实现对读者、作者信息与需求的充分掌握。与此同时，通过对用户数据的分析，可以依据读者需求进行类似文章的推荐。或者是利用微信平台功能，在便于用户登录的同时，进行相关信息与动态的推送和发布。此外，利用大数据技术还可以进行微信、网站关注度、关注人数、每月关注增长人数、累计浏览次数等信息的统计，以此实现对用户需求和关注点的明确。

三、结束语

大数据视域下医学科技期刊编辑工作在面临巨大挑战和发展变革的同时，还迎来了广阔的发展空间和机遇。这就意味着出版社需侧重对大数据技术的合理应用，通过编辑工作进行科学创新，进而推动科技期刊的转型升级发展，最大化发挥出科技期刊的价值与作用。

参考文献：

[1]王青.基于大数据背景的医学科技期刊编辑工作创新研究[J].医学与社会，2017（11）：61-63.

[2]林琳.试论基于大数据背景的科技期刊编辑工作创新[J].中国传媒科技，2018，309（12）：98-99.

[3]朱淼.大數据环境下科技期刊的创新发展[C].第十二届2014全国核心期刊与期刊国际化、网络化研讨会，2014.

[4]杜辉，杨红，陶雪娟.大数据时代背景下科技期刊编辑的转型[C]. 2015年第7届科技期刊发展创新研讨会，2015.

[5]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）.

[6]张敏.大数据时代科技期刊编辑信息素养的提升[J].农业图书情报学刊，2016，28（5）：134-136.