数据赋能科技期刊创新发展策略

摘要：在数字化、信息化浪潮的推动下，科技期刊作为科研成果展示和交流的重要平台，正面临着前所未有的机遇与挑战。数据作为科研工作的核心要素，正逐渐改变着科研领域的面貌。数据赋能不仅为科技期刊的创新发展提供了强大动力，也为科研人员提供了更为丰富和精准的信息资源。科技期刊必须紧跟时代步伐，积极探索数据赋能下的创新发展策略，以应对日益复杂多变的科研环境。文章将简要分析科技期刊的发展，阐明数据赋能的基本概念及其在科技期刊创新发展中的作用，深入探讨数据赋能科技期刊创新发展的策略，以期更大程度发挥数据价值，推动科技期刊创新发展。

关键词：数据；赋能；科技期刊；创新；发展策略

引言

现阶段，数据赋能已经成为科技期刊创新发展的重要推动力之一。但随着大数据时代的到来，科技期刊创新发展的过程中也面临着诸多挑战。比如，数据的透明化使期刊之间的竞争更加激烈，数据安全和隐私保护等问题也成为科技期刊必须面对的重要问题。科技期刊需要积极应对挑战，充分利用数据赋能的优势和机遇，探索新的发展路径，才能进一步推动科研信息的快速流通与共享，加速科研创新的步伐。

一、科技期刊的现状分析探

近年来，科技期刊作为科研成果发布和交流的重要平台，其数量和质量均呈现出显著的增长趋势。据中国科技期刊发展蓝皮书（2023）统计，截至2022年底，中国的科技期刊数量达到了5163种，其中，2018—2022年间，中国新办科技期刊115种，科技期刊总量整体呈现平稳增长态势。《科技期刊世界影响力指数（WJCI）报告》2023版，共收录全球科技期刊15555种，其中中国期刊1772种，中国期刊的WJCI指数均值为1.487，居世界第八位。中国有130种期刊WJCI、总被引频次、影响因子学科排名位居全球TOP5%或学科排名TOP3。一些顶尖的科技期刊，如《自然》《科学》等，已经成为全球科研人员关注的焦点[1]。这些期刊以严谨的审稿制度、高质量的论文和广泛的国际影响力，逐渐成为科研领域的标杆。在科研交流中，科技期刊不仅是科研成果的发布平台，更是科研人员交流和合作的桥梁。科研人员基于科技期刊，可以及时了解最新的科研成果和趋势，激发创新灵感，进而推动科研工作的深入发展。

尽管科技期刊在科研交流中的作用日益突出，但也面临着诸多挑战。比如，随着科研活动的日益增多，各种科研成果和论文层出不穷，科研人员需要花费大量时间和精力去筛选和阅读这些文献。但由于互联网的普及和发展，知识碎片化现象也日益严重，科研人员难以从海量的信息中获取有价值的知识；抄袭、剽窃、伪造数据等学术不端行为时有发生，严重损害了科研的公信力和声誉。科技期刊作为科研成果的发布平台，需要承担起防范和遏制学术不端行为的责任；此外，传统的出版模式需要经历漫长的审稿、排版、印刷等过程，不仅效率低下，而且成本高昂。随着新媒体和互联网技术的发展，科技期刊也需要积极探索新的出版模式，以适应科研交流的新需求。

二、数据赋能的基本概念及其在科技期刊创新发展中的作用

数据赋能，就是利用数据的力量来增强或提升某一领域或业务的能力。在数字化时代，数据已成为一种重要的资源和资产，其潜在的价值正被逐渐挖掘和利用。数据赋能强调的不仅是对数据的收集、整理和分析，更重要的是如何通过数据洞察来驱动决策、优化流程、创新产品和服务，从而提升整体业务效率和竞争力[2]。在科技期刊领域，数据赋能能够以其独特的优势，成为推动科技期刊创新发展的强大引擎。首先，数据赋能可以帮助科技期刊更准确地把握科研热点和趋势。基于对科研人员行为、阅读习惯、引用数据等大数据的挖掘和分析，科研期刊可以了解科研人员的需求和兴趣，预测科研领域的未来发展方向，从而为科技期刊的选题和策划提供有力支持；其次，传统的审稿方式往往依赖于专家的经验和直觉，存在主观性和不确定性。而数据驱动的审稿方式可以通过对论文内容的自动分析、评估，辅助专家进行更快速、更准确的审稿决策，还可以利用大数据分析来识别潜在的学术不端行为，维护科研的公正性和公信力；此外，随着新媒体和互联网技术的发展，传统的出版模式已经无法满足科研人员对信息获取和交流的需求。数据赋能可以帮助科技期刊构建数字化平台，实现内容的在线发布、交流和互动，提高期刊的可访问性和互动性，还可以利用大数据、人工智能等先进技术来优化编辑流程、提高出版效率、降低运营成本，推动科技期刊的可持续发展。由此可见，数据赋能在科技期刊创新发展中的作用不容忽视。

三、数据赋能科技期刊创新发展策略

在信息爆炸的时代，科技期刊不仅承载着科研成果的展示与交流，更承载着推动科研进步、促进知识创新的重要使命。期刊必须深刻认识到数据赋能的重要性，积极探索和创新发展策略，充分利用数据资源的优势，发挥数据分析技术的价值，推动期刊向更高质量、更广泛影响力的方向发展。

（一）构建数据驱动的选题与审稿机制

在数字化时代，数据驱动已成为推动科技期刊创新发展的关键力量，特别是在选题与审稿这两个核心环节，数据赋能的作用尤为显著。科技期刊的选题直接决定了期刊的内容质量和影响力。传统的选题方式往往依赖于编辑的直觉和经验，难以精准把握科研热点和趋势。而数据驱动的选题机制则能够充分利用大数据分析技术，深入挖掘科研领域的热点话题和潜在趋势。比如，科技期刊可以通过收集和分析科研人员的阅读、引用、讨论等数据，了解科研人员的研究兴趣、关注点和研究方向[3]。而基于对这些数据的深度挖掘和分析，科技期刊可以发现科研人员关注的热点话题和潜在的研究领域。热点话题和领域不仅反映当前科研领域的动态和趋势，也能为期刊的选题提供科学依据。此外，数据驱动的选题机制还可以结合期刊的定位和特色，筛选出符合期刊主题和风格的选题。一方面，确保期刊的内容质量和学术价值；另一方面，提高期刊的影响力和竞争力。审稿直接关系到期刊的学术水平和声誉。传统的审稿方式往往依赖于专家的经验和直觉，存在主观性和不确定性。而数据驱动的审稿机制则可以引入专家系统和人工智能等先进技术，实现审稿的自动化和智能化。比如，数据驱动的审稿机制可以通过对论文内容的自动分析、评估和比对，快速筛选出符合期刊要求的论文；也可以结合专家系统的专业判断和人工智能的精准计算，对论文的学术水平、创新性、实用性等方面进行全面评估。这有助于大幅提高科技期刊的审稿效率，减少人为因素的干扰，确保审稿的公正性和准确性。

（二）创新数据可视化与交互设计

在科技期刊的发展中，数据可视化与交互设计对于提升可读性和用户体验起着至关重要的作用。随着数字化阅读的普及，读者对于信息的呈现方式和交互体验有了更高的要求。科技期刊需要不断创新数据可视化与交互设计，以满足读者的需求[4]。数据可视化能够将复杂的数据和信息转化为直观、生动的图表、图像、动画等形式，帮助读者更快速地理解文章的核心内容。比如，在生物医学领域，研究人员常常需要处理大量的实验数据，而基于数据可视化，期刊可以将这些数据以图表的形式展示，让读者能够一目了然地看到实验结果和趋势，不仅提高文章的可读性，还能增强读者的阅读兴趣。传统的科技期刊往往以静态文本的形式呈现内容，读者在获取信息时缺乏互动性。引入交互设计后，期刊可以添加更多的互动元素，如链接、标签、按钮等，让读者能够根据自己的需求进行个性化的阅读体验。比如，在文章中嵌入相关的视频、音频或图片，让读者能够更加直观地了解研究内容；或者设置评论区，让读者能够与其他读者或作者进行交流和讨论。除此之外，数据驱动的科研交流与互动也是创新数据可视化与交互设计的重要方向。科技期刊通过收集和分析读者的阅读、搜索、评论等数据，可以了解读者的兴趣点和需求，进而提供更加精准的内容推荐和互动服务。比如，根据读者的搜索历史推荐相关的文章或研究或者根据读者的评论和反馈调整文章的排版和呈现方式。一方面，提高期刊的个性化服务水平；另一方面，增强读者与期刊之间的互动和联系。

（三）加强数据管理与安全保护

随着数据量的快速增长和应用的广泛化，如何确保数据的准确性、完整性和安全性，已成为科技期刊必须面对的挑战。

（1）科技期刊需要制定详细的数据管理政策，明确数据的收集、存储、使用和共享等流程，例如，制定数据收集的标准和范围，确保数据的来源可靠、质量可控；建立数据存储的规范，确保数据的安全存储和备份；明确数据使用的权限和范围，防止数据被滥用或误用以及制定数据共享的机制和条件，促进科研数据的流通与共享。

（2）科技期刊需要采取必要的技术手段和管理措施，确保数据在收集、存储、使用和共享过程中的安全性。科技期刊可以采用数据加密技术，对数据进行加密处理，防止数据在传输和存储过程中被非法获取；科技期刊可以建立访问控制机制，限制对数据的访问权限，确保只有经过授权的人员才能访问数据；科技期刊也可以可以加强数据备份和恢复能力，确保在数据丢失或损坏时能够及时恢复。并且，科技期刊通过定期进行安全审计和风险评估，也能及时发现和解决潜在的安全问题。

（3）科技期刊需特别关注数据隐私保护的问题。在收集和使用个人数据时，科技期刊需要遵循相关的隐私保护法律法规，确保个人数据的合法、正当和必要，还需要采取适当的措施，如匿名化处理、脱敏处理等，保护个人隐私不被泄露或滥用。在数据管理与安全保护方面，科技期刊可以通过与其他科研机构、数据提供商、技术公司等建立合作关系，共同推进数据管理与安全保护技术的发展和应用。在合作过程中，科技期刊也能够借鉴到其他行业的成功经验和做法，不断完善自身的数据管理与安全保护体系。

（四）推动数据共享与开放获取

在当今科研环境中，科技期刊作为科研成果展示与交流的重要平台，应积极推动数据的共享与开放获取，为科研人员提供更为便捷的数据获取途径，进而推动科研数据的流通与共享[5]。其中，数据仓库作为集中存储和管理科研数据的平台，可以为科研人员提供统一的数据访问入口。科技期刊可以与科研机构、数据提供商等合作，共同建设和管理数据仓库，确保数据的准确性和可靠性。科研人员也可以通过数据仓库检索、下载所需的科研数据，为自己的研究工作提供有力支持；在文章发表时，科技期刊可以要求作者提供与文章相关的数据集，并允许读者免费下载和使用这些数据。这样不仅可以提高数据的可见性和利用率，还可以促进科研数据的流通与共享。期刊要建立数据共享协议，明确数据使用的条件和范围，确保数据在共享过程中得到合理利用和保护；在审稿过程中，期刊可以要求作者提供与文章相关的数据集，并在文章发表时一同发布，以供读者更加全面地了解研究成果，提高文章的阅读价值。作者将数据与文章一同发表还可以增加数据的引用率和可见性，促进数据在科研领域中的传播和应用；在推动数据共享与开放获取的过程中，科技期刊需要关注数据的质量与可信度。期刊应制定严格的数据审核和验证机制，确保数据的准确性和可靠性，还需要加强与其他机构的合作与交流，共同推进数据共享与开放获取的标准和规范制定工作。

（五）培养数据驱动的科研人才与编辑队伍

在数据赋能的科研环境下，科技期刊需要拥有一支具备数据素养的科研人才和编辑队伍，以确保期刊能够充分利用数据的价值，提升科研成果的呈现质量和传播效率。对于科研人员而言，科技期刊应积极组织数据素养培训活动，例如，数据分析课程、数据处理工作坊等，帮助科研人员提升数据收集、整理、分析和解读的能力。旨在通过培训使科研人员更好地利用数据进行科研工作，帮助科研人员发现新的研究视角和方法，推动科研领域的创新发展。对于编辑队伍而言，编辑作为期刊内容的把关者，需要具备一定的数据素养，才能更好地理解数据驱动的稿件，评估其科学性和创新性。科技期刊可以组织针对编辑的数据素养培训，全面涉及数据分析基础、数据可视化技巧、数据伦理等内容，使编辑能够更好地理解和处理数据驱动的稿件。除了组织培训活动，科技期刊应积极搭建科研人员与编辑之间的交流与合作桥梁，定期举办研讨会、学术沙龙等活动。在活动中，科研人员能够分享其在数据分析和应用方面的最新进展，编辑则能借此机会深入了解科研数据的前沿应用。这样的互动不仅能够增强编辑对数据驱动科研的敏感度，还能让科研人员更好地理解期刊的审稿标准和偏好。双方共同讨论数据在科研中的重要性，不仅有助于提升期刊的数据驱动审稿质量，也能促进科研人员更加注重数据的规范性和完整性，从而推动整个科研领域的健康发展。

结语

现阶段，数据赋能已然成为推动科技期刊创新发展的重要力量之一。科技期刊通过构建数据驱动的选题与审稿机制、创新数据可视化与交互设计、加强数据管理与安全保护、推动数据共享与开放获取、培养数据驱动的科研人才与编辑队伍等措施，能够更好地利用数据的价值，提升科研成果的呈现质量和传播效率。未来，科技期刊也应继续深化数据赋能的创新实践，不断探索新的发展模式，为推动科研领域的进步与发展贡献更多力量。

参考文献：

[1]明月，刘智勇.人工智能对专业科技期刊发展影响的展望——构建专业领域新型学术共同体平台[J].天津科技， 2024，51（01）：96-99.

[2]王萍.新媒体赋能科技期刊创新发展的实践路径[J].传播与版权，2023，（23）：49-52.

[3]杨小梅，侯春梅，刘蔚，等.科技期刊青年编辑“多维协同”人才培养模式研究——以中国科学院西北生态环境资源研究院期刊出版部为例[J].编辑学报， 2023，35（05）：587-590.

[4]顾艳.科技期刊的智库服务功能拓展：问题与对策[J].科技与出版，2023， （04）：31-37.

[5]赵雯佳.学术大数据智能技术赋能科技期刊编辑的探索[J].新闻研究导刊，2022，13（01）：17-19.

（作者单位：河北省儿童医院）

（责任编辑：豆瑞超）