基于大数据技术的期刊知识服务优化策略研究

刘厚磊

知识服务一直以来都是期刊实现转型与可持续发展的重要环节。尤其近年来，以5G引领的新媒体技术，无论是在重构媒介逻辑还是在革新传播领域方面都呈现出极强的冲击力。正如尼克·库尔德里在对媒介的描述中曾提到：“网络是一个使与媒介相关的‘神圣物的‘感染力得以扩散而非消散的地方。”[ 1 ]网络作为当前媒介生态环境最具代表性的传播载体，与技术发展、社会结构、价值关系等要素之间的联结呈现出不断革新的动态发展特征。从这一视角出发，对期刊知识服务的研究应以“整体性、动态性、关联性”为逻辑起点，并着眼于包含技术、制度、结构在内的整体要素及其运行逻辑，建构更为宏观、更具实践性的研究视野。

大数据时代下期刊知识服务的应用指向

随着大数据逻辑范式与核心技术的不断成熟，期刊知识服务的外延不断拓展，并呈现出资源化、终端化、社交化、开放化的应用指向。例如，当前国际上最为著名的爱思唯尔（Elsevier）ScienceDirect数据库，就是将大数据技术内嵌于平台并以全球范围内各个国家、研究机构、高校等资源为数据基础开展阅读、科研、分享、下载等学术服务的。同时，爱思唯尔还以大数据技术HPCC（高性能计算集成）为技术支撑，开发了一系列与数据库相协同的工具，如SciVal系统的主要功能是科研绩效评价以及辅助决策。2020年9月，第十六届中国科技期刊发展论坛着重提到大数据、人工智能等技术在期刊知识服务内容生产分析、受众分析、供应链分析等方面的优势与发展潜力。概言之，大数据技术在优化期刊知识服务方面有着较为广阔的应用空间。

大数据视域下期刊知识服务的发展瓶颈

在万物互联的新传播图景下，期刊知识服务在关注技术驱动与服务形态、转变二者关系的同时，也注意到了媒介逻辑在技术革新背景下的转向——媒介联结价值的凸显。喻国明在對算法范式重构媒介逻辑的研究中提到：“媒介天然是一种居间性的概念，这种关系联结属性随着技术发展逐渐成为最关键的媒介逻辑。”[ 2 ]

就现实角度而言，期刊知识服务在发展过程中逐渐呈现出交互性、共享性、开放性的特征，加上大数据技术与期刊知识服务的联结不断深化，使期刊知识服务在架构关系、价值匹配等方面的范式不断激活。然而值得关注的是，逻辑转向只是期刊知识服务深层变革的表征，在实践中，期刊知识服务还存在制度缺位、结构模糊等问题。这极大地制约了期刊知识服务的深层次发展。

就技术层面而言，技术已成为影响期刊知识服务转型发展的重要变量。以当下为例，大数据、云计算等技术与期刊知识服务的联结不断加深，但期刊知识服务却呈现出缓慢式的发展特征，这背后有着较为深刻的技术诱因。具体而言，期刊知识服务以过程性嵌入的方式应用大数据技术，即只是在部分节点进行技术植入，如资源整合、数据库建设等。这种过程性嵌入的方式虽然提升了期刊资源的集约化程度，但也极易造成节点脱节、服务流程不顺畅等问题，再加上制度调适的缺位，使技术驱动与生产模式之间容易产生“数据孤岛”，从而造成数据资源的极大浪费。

就制度层面而言，期刊内容生产与传播等环节在制度层面的断裂也是影响期刊知识服务发展的重要原因。随着智媒时代的到来，知识服务的范围与边界不断延伸，构成知识服务的要素进一步丰富。这也意味将会产生更多新的变量。正如陈卫星所言，“新意见阶层”的产生必然导致新旧阶层之间无论是在行为层面还是在心理层面都产生摩擦与冲突。从某种程度来讲，技术与媒介的革新亦是一种“新的阶层”，其必定会与期刊旧的制度产生摩擦，并将自身置于重建生产逻辑的困惑之中，而这实质上是期刊体制与“新意见阶层”所产生的矛盾不断转化到知识服务的过程。

就结构层面而言，期刊知识服务存在的发展问题从某种程度来说是结构模糊化的外在表征。正如媒介学认为，每一次媒介域的更新都意味着旧的社会象征系统的沉寂与新的社会变量的产生[ 3 ]。对应到期刊知识服务的应用中，可发现大数据驱动不仅只是一个概念的提出，更是一种新的指向与尝试。在这一过程中，必定会产生技术功能与传统知识服务结构之间不匹配的问题，如算法推荐、语义预测、辅助决策、数据挖掘等要素并没有与期刊知识服务形成协同发展的关系，也没有共同推动或创新期刊知识服务的结构形态。具体而言，这些要素只是具备独特能力的个体，并没有进行关联，也没有基于这种联系进行知识服务结构形态的塑造，如数据结构、内容结构、传播结构、运营结构等。从这个意义层面来说，理清技术功能与知识服务结构的关系，对破解期刊发展难题具有促进作用。

大数据时代下期刊知识服务的优化策略

在当前复杂的传播环境中，大数据技术因具有资源聚集、价值匹配、辅助决策等特征，在期刊出版、新闻生产等多个领域被广泛应用。基于这种时代背景，从大数据技术构建联系、精准价值匹配等机制出发，以协同化、结构化、价值化为运作机理，为期刊知识服务的深入发展提供逻辑起点与实践指向。

协同化：以互动为核心逻辑，深化技术驱动与制度吸纳的契合性

大数据驱动期刊知识服务实质上是技术创新引发结构与体系嬗变的过程，而其制度体系是否与之适配，则成为影响期刊知识服务的关键要素。正如陈卫星所言，如果我们把媒介看成一个文化基因，媒介中的内容生成、表现形态、传递方式所构成的运行轨迹，能够转化

成一种社会秩序[ 4 ]。

一方面，这种“社会秩序”的变迁实质上是传播技术的革新过程，如以“纸”为载体的纸媒时代不断变迁为以“互联网”为载体的数字媒体时代。可以说，期刊知识服务的发展是数字时代受众与期刊等多主体进行关系联结的产物，而技术手段正是建立这种联结关系的核心。因此，技术手段的缺位，必将使各主体之间产生“裂痕”，从而制约期刊知识服务的发展。

另一方面，这种“社会秩序”的运行，需要与所处时代的媒介环境进行适配，换言之，就是制度体系与技术手段需要在互动中趋于融合。对于期刊知识服务而言，无论是期刊自身的制度体系还是政府层面的政策规则，都会影响大数据技术嵌入期刊知识服务的方式与效果，因为再先进的技术都有一定的潜在风险，而制度体系若处于缺位状态，则极易增加这种潜在风险，进而从技术层面限制期刊知识服务的发展。43831829-E4F9-4820-8E46-5357A0B24432

因此，大数据驱动期刊知识服务需要制度与技术在不断互动中达到“适配”状态，进而以协同化的形式激活期刊知识服务的发展活力。正如由武汉理工数字传播工程有限公司搭建的RAYS大数据平台，在国家政策的引导与支持下，利用大数据技术实现了知识资源的聚合，并形成“线上+线下”“内容+服务”的多元知识服务新样态。

结构化：以数据为底层逻辑，构建期刊知识服务结构体系

期刊知识服务结构体系是大数据驱动期刊知识服务优化发展的重要内容。大数据所具备的精准智能价值匹配的特性，是以数据为基础构建的一种联结关系。要实现大数据背景下期刊知识服务结构体系的构建，关键在于如何利用这种联结属性与精准匹配特质来完成其运行逻辑的设计[ 5 ]。数据仅仅是一种资源，而基于数据构架的数据库、内容分析与生产、受众分析与精准分发以及协同机制等才是大数据驱动期刊知识服务的内在要求。基于以上分析，将大数据挖掘、分析、预测等运行逻辑融入知识服务全流程，能构建以“分析系统—生产系统—分发系统—反馈系统”为基本框架的期刊知识服务结构体系。

1.分析系统

分析系统实质上是基于数据抓取与分析对期刊知识服务进行资源整合与高效利用的过程。首先，对海量数据进行抓取、分类，形成不同类型的数据库，如用户数据库、内容数据库等。其次，对数据进行实时监测与动态分析，为生产系统、分发系统等环节提供趋势预测。

2.生产系统

生产系统的主要职责是对知识内容的生产与包装。在这一过程中有两个极为重要的环节：一是内容切片，主要是基于用户基础画像进行内容切片逻辑的设计，即根据受众阅读时长、阅读场景等情境要素进行内容切片的设计与包装；二是内容共创，打造以期刊为主，高校、图书馆等多主体协同的内容生产生态系统，形成以内容聚合、价值扩散以及多元共赢为特征的知识服务形态[ 6 ]。

3.分发系统

分发系统的主要职责是对知识内容进行分发。其中所有的分发行为都是紧密围绕内容标签多极化机制展开的。在内容标签化的基础上，再结合用户的行为习惯与基础画像进行内容的精准化分发。除此之外，分发系统还可以为期刊知识服务提供数据出版、定制出版、语义出版等新型出版方式。这个系统的主要功能在于打破数据壁垒，实现知识服务主体与受众之间内容与信息的有序流动。

4.反馈系统

知识服务的专业性、复杂性以及多元主体间的价值诉求决定了大数据驱动期刊知识服务是一个长期的动态发展过程。基于此，构建以用户服务中心、知识服务中心以及出版服务中心为主的协同联动系统，对受众、知识服务主体、市场等信息实现多源数据的抓取，然后输送至分析系统，形成一个良性循环生态圈，从而推动期刊知识服务不断在实践中趋于完善。

价值化：以关系联结为运行逻辑，构建知识服务价值共创新生态

喻国明指出：“算法本质是通过一系列价值判断架构实现供需双方价值关系的连接匹配。”其中，价值判断是一个包含多种逻辑关系的复杂性过程，包含着不同价值诉求间的诸多关系。这也是实现供需双方关系适配的核心点。同时喻国明还提到，未来传播必定以人的满足与发展作为媒介形态发展的最高标准。这表明，期刊知识服务要注重知识服务与受众内在需求之间的张力关系，可细分为以下几点：

第一，打造知识主体多元化的内容生态圈，关键在于实现大数据驱动和内容生产“同频共振”。[ 7 ]从这一意义出发，需做到两点：一是技术层面的保证，即大数据技术成为多元主体进行信息功能共享、内容创作、决策支持的重要载体；二是价值层面的增值，这是大数据驱动期刊知识服务的目标，即开发知识服务的价值特性——多元主体承担着信息生产、资源整合、价值共享、价值扩散等多种功能。2019年由中国大地出版社等10家在京出版单位共同发起的生态文明知识服务联盟在京成立，该联盟以全面普及生态文明知识、助力生态文明建设为宗旨，构建一种更为开放、多元的知识服务新格局。

第二，建立价值共生共享机制。在万物互联成为现实的当下，以算法为核心的大数据技术不断将各种社会要素纳入其中，借助价值匹配体系，持续对社会关系与结构进行重构。基于此，借助大数据技术构建的算法传播网，多元知识创作主体可从能力、关系、资源三个维度进行协同，以实现资源互补、价值共创等目标。这样不仅可以将知识资源实现规范化、专业化的聚合，还可以将不同主体间的显性竞争关系转变为隐性合作关系。如以中信出版社为代表的多元知识创作主体入驻“知乎书店”，在实现为用户提供更为多元的知识服务场景的同时，也使多元主体间形成“资源共享、价值共创”的发展新格局。

第三，构建动态平衡的联结关系。多元创作主体在参与知识服务的过程中，存在如利益分配、组织协调等相关问题。因此，构建以数据联结属性为核心的动态机制，可以保证不同主体间数据资源的有序流动，还可以促进服务价值的二次开发。简言之，这种动态机制以主体间的协同关系为关键要素，并基于数据结构体系中多要素（演化预测、服务反馈等）的联结，完成内容输出与价值创造，从而呈现出一个动态的、多元的、深層次的知识服务过程。正如上海辞书出版社构建的“辞海数字出版云平台”，在受众画像分析、知识资源整合、知识服务主体联结等方面有着较为深远的借鉴意义。

在技术变革创新、期刊知识服务研究不断深化的背景下，大数据技术将为期刊知识服务提供重要的研究路径与实践指向。虽然大数据技术在驱动期刊知识服务发展的过程中存在一些问题，但大数据驱动期刊知识服务这一趋势无论从传播形态还是从传播性质方面，均符合以万物皆媒、万物互联为特征的新传播图景。从这一意义而言，如何使大数据这一技术范式更为深入地服务于期刊知识服务的发展需求，需要期刊自身与业界的共同努力。

参考文献

[1]尼克·库尔德里.媒介仪式：一种批判的视角[M].崔玺，译.北京：中国传媒大学出版社，2016.

[2]喻国明，耿晓梦.算法即媒介：算法范式对媒介逻辑的重构[J].编辑之友，2020（07）：45-51.

[3]陈华明，刘效禹.从“凝固”到“流动”：媒介学视阈下的网络舆情再认知[J].湖南师范大学社会科学学报，2020，49（03）：67-74.

[4]陈卫星.媒介域的方法论意义[J].国际新闻界，2018，40（02）：8-14.

[5]赖青，李海涛.大数据时代知识服务数字生态的构建[J].中国编辑，2018（09）：31-35.

[6]陈晓堂.媒体融合背景下期刊知识服务体系构建[J].科技与出版，2020（06）：55-60.

[7]沈锡宾，刘红霞，李鹏，等.数字化环境下中国科技期刊知识服务模式探析[J].编辑学报，2019，31（01）：11-16.43831829-E4F9-4820-8E46-5357A0B24432