学术出版创新：基于大数据的知识服务

摘要：传统学术出版资源开发严重不足，产品形态单一，营销不利，收益不佳。大数据能推动学术出版聚合优质内容，优化出版流程；把握消费需求，准确定位产品形态；注重知识服务，实现全方位增值，进而从单纯的出版活动向系统的知识服务转型。

关键词：学术出版；知识服务；大数据

学术出版要始终保持先进的文化理念、反映前沿的学术思想、体现优质的出版质量，就要不断地进行创新。学术出版的创新能力不仅仅反映在其产品的质量上，还作用于学术出版本身，引领出版产业的变革和发展。而大数据在学术出版创新中的应用主要体现为充分运用形成、管理、挖掘大数据和快速搜集、处理、分析大数据的技术和能力，全面提升出版资源开发、内容积聚、产品研发、形态定位及营销和服务等方面的能力，推动学术出版向知识服务转型。

一、创新不足制约学术出版发展

相较于西方发达国家，我国的大多数学术出版机构在资源的开发和整合、学术产品形态开发以及营销上都处于创新能力不足的境地，不能较好地满足消费者需求。

1.学术出版资源开发严重不足

从现实情况来看，我国大多数学术图书的选题资源来自于评职称、课题结项等，很多出版社在选题资源的开发上依然处于等、靠、要的境地，真正依靠编辑专业素养、按照出版社的传统积累和竞争优势进行策划的选题资源并不多，而提前介入作者写作，与作者一起打磨而成的作品更是少之又少。这就导致学术图书市场充斥了大量平庸、低水平重复的图书，真正属于原创的、居于思想和科技前沿的学术图书不多。

2.产品形态单一

无论书稿处理流程，还是印制工艺，我国绝大多数学术图书仍然以无别于一般图书的传统方式进行。相较于爱思唯尔、斯普林格等西方发达的学术出版机构，我国多数出版社既没有施行书稿处理流程中精细的专业化分工，也不能根据学科专业特点和目标人群的需求有针对性地开发产品，学术出版物也大多以传统纸书形式出现，形态单一，对新技术利用不够。

3.营销不利，收益不佳

学术图书从定价到营销依然没有显著区别于一般的教材或大众出版物，其知识性既没有在定价中体现，也没有根据具体内容、针对具体目标消费者的需求采取营销手段，更不能为消费者提供基于知识要素的增值服务，因此，学术出版往往意味着效益的低下，绝大多数学术图书的出版依赖于各种补贴，通过正常的市场机制实现盈利的学术出版物不多。

二、大数据是创新和转变的有效手段

学术出版创新能力的提升涉及资源获取、产品生产和价值增值等出版活动全流程，基于大数据的学术出版则能实现有目的的资源抓取、准确推送、细粒度的个性化服务等，从单纯的出版活动向系统的知识服务转型。

1.向知识服务转变是方向

有别于其他出版类别，学术出版是以经过提炼的信息和知识解决用户问题的高端出版形式，因此，如何以更好的形式向用户提供内容、解决用户问题，并同时实现价值增值是数字条件下学术出版提升创新能力的必要前提。知识服务是指从各种知识资源中按照人们的需要有针对性地提炼知识，并用来解决用户问题的高级阶段的信息服务过程。其特点在于它是一种面向知识内容和解决方案的服务。①因此，学术出版提升创新能力的重要方向应该是向用户提供面向知识内容的、为用户解决问题的服务。

2.大数据推动知识服务转型

大数据的“大”是指数据和信息的海量，而“小”是指利用数据挖掘等技术实现的目标读者、细分市场定位等精准分析。传统的学术出版条件下，出版资源形态单一，一般为文字或者图片，出版者也无法精准把握用户的需求，出版物形态大多数以图书等形式出现，生产方式较为粗放。而在大数据技术条件下，一方面，海量的数据及高速采集、处理和分析工具使得学术出版获取了异常丰富的资源，优中选优的高品质学术出版成为可能；另一方面，通过对数据的深度挖掘，寻找潜藏在大数据中的模式、趋势和相关性，使得大数据变成能够作用于学术出版选题策划、目标读者分析、产品形态定位和精准营销的“小数据”，学术出版遂有可能形成以知识要素为单位的数据化生产模式，为提供更加深入的知识服务创造条件。

三、大数据推动学术出版向知识服务转型

大数据的核心意义在于其预见作用。有了大数据，我们可以将过去无法统计计算的非结构化数据相互关联，把所谓的“经验”具象化，以此来指导和完善决策的制定。②在大数据条件下，出版社能够跳出传统的相对封闭的、反馈滞后的环境，而从用户的阅读行为、对学术活动的反应等数据的采集和分析中追踪学术热点、获取消费者的个性化需求和偏好，学术出版活动依赖的数据分析从状态数据转向动态的、实时的行为数据，实现编、印、发模式的全流程创新，在满足消费需求的基础上全面提升学术出版能力。

1.聚合优质内容，优化学术出版流程

数据挖掘是知识和价值发现的关键步骤，也是大数据分析的关键方法。③小众的学术出版要做出大市场，最大限度地提升在受众群体中的曝光率和市场认可度，就要在深入分析用户需求和阅读偏好的基础上，着力提高内容质量，形成高品质出版的品牌影响力。

首先，基于对行为数据的深度挖掘，出版社能通过各种形态的媒体终端获取前沿的学术动态以及权威的专家和学者等信息，为积聚优质资源、打造高品质的学术出版产品奠定基础。在这个人人皆是出版者的自媒体时代，各种学术网站、学术微媒体上的转载、评论、分享等不仅是脍炙人口的学术大餐，更能成为学术出版的信号站和资源库。用户原创或者转发的结构性、半结构性数据不仅使得出版社能够根据自身的战略规划和选题结构定向寻找高端作者，而且这些数据还有可能成为出版社选题创意的来源。此外，对于受众阅读、评论、回复、转发等行为数据的深度挖掘，也将帮助出版社在选题策划时更加有的放矢，为出版高品质的学术出版物奠定基础。

其次，大数据技术的支撑将优化学术出版的全流程，如通过数据智能分析，对作者来稿进行分析，以形成反映书稿学术水平等特性的报告，以评估书稿在专业性、特色等方面是否达到预期策划目标；再如，通过智能的大数据平台管理，可实现书稿在策划、编校、生产人员和作者、经销商乃至读者之间的互动，既能使得书稿按照专业分工进入生产流程，保证质量，又能提前获取市场信息，以提供适销对路的产品。大数据条件下，出版社能够将传统的学术出版活动转变为基于数据分析、信息技术、知识挖掘、数字出版等技术的资源集成、资源拓展和关联等服务过程，推进学术出版资源获取、整合、生产的智能化、精细化，为向知识服务转型奠定内容基础。

2.把握消费需求，准确定位产品形态

学术出版，尤其是高端学术出版的消费具有非常典型的个性化特征，而随着人们生活节奏的加快与信息技术的普及，学术出版消费群体的个性化需求更加突出。互联网重构了学术出版的内容形态和内容消费，为满足不同消费需求的碎片化内容定制提供了可能。大数据技术的运用不仅能够帮助出版社准确把握不同用户的消费需求，更能为学术出版的产品研发、内容定位和媒介选择提供重要依据。一方面，学术出版必须改变传统的较为单一的内容呈现方式，设法满足不同消费者的个性化需求；另一方面，学术出版也必须充分利用数字技术的发展，实现内容资源的多介质、多媒体开发和发布，以最大限度地提升消费者的阅读体验。

首先，大数据的高效分析计算能够有效地对用户数据进行分析，在细分受众的基础上有针对性地筛选产品，为用户提供需要的作品和服务。④如亚马逊的图书销售网络记录用户的浏览过程和购买历史，并向读者推荐相似性作品；出版社还能从用户浏览数据来分析判定最为用户欢迎的产品形式。

其次，深度的数据挖掘和分析能通过分析读者阅读行为、喜好，从而获得对用户需求的感知，为读者建立灵活的个性化档案，如出版社可以借助XML语义碎片化技术，将已有的文献内容切分成多个知识元，并按照不同行业和个人学习需求，动态重组成各类知识产品，生产出为不同阅读目的服务的多介质、多样态的出版物。除了传统的纸质图书以外，出版社还可以建立基于学科的小型数据库，并依靠信息技术实现检索、内容定制与重组、自主出版等多样化需求，作品的形式既可能是完整的一本书，也可能是基于某个知识点的衍生产品。如此，出版社就能实现内容资源的一次开发，多次使用，动态更新。

3.注重知识服务，实现全方位增值

学术出版是对知识进行全方位加工、传输和增值的过程，其终极目标在于传播知识，满足社会各阶层的知识性需求。⑤因此，学术出版与知识服务具有天然的契合性。在大数据条件下，学术出版将有可能改变以往以图书、文献等为单位的粗放型生产模式，转而形成以知识要素为单位的数据化生产模式，出版社将为消费者提供基于数据的、专业的知识服务。因此，出版社首先要在深入挖掘和分析消费者购买和阅读行为数据的基础上，精准投送产品，并在此基础上，实现内容的精确定位与适应性优化，有的放矢地提升内容价值，以大幅提升用户的内容使用效率。出版社还能依据基于浏览、评论等形成的用户生成内容准确定位、细分目标受众群体和个性化市场，预估市场容量，将学术出版的“小受众”市场拓展至极致。

此外，大数据技术还能使出版社更好地提升学术出版的用户体验，准确进行出版效果的评估。各种移动终端和社交媒体的无缝对接能够优化消费者的阅读体验，也使得学术出版产品的消费体验在特定受众群体中的分享成为可能。出版社可以充分利用大数据条件下数字内容阅读平台和数字内容智能分析工具的无缝对接，实时挖掘受众最为真实的在线消费体验和阅读需求，在对学术出版效果进行智能分析和科学评估的同时，及时修订、补充、完善出版产品的知识结构，使得学术出版真正转变为为用户提供知识服务的过程，就像同方知网的服务型出版一样，不仅知识集成度高，而且还可以依据不同领域、不同行业用户的实际需求，提供配套的内容增值服务功能，较好地实现从传统的知识管理型出版向知识服务型出版的转变。

传统学术出版不仅在洞悉消费者需求上表现欠佳，更无法适应媒介融合时代人们阅读行为嬗变的挑战，不能满足信息海量时代消费者的深层次知识消费需求。大数据为出版社正视数字化阅读的新特质、加大对阅读行为变化的研究提供了有力的技术支持，出版社也能充分利用大数据技术，强化自身的数据洞察、信息组织和知识管理能力，积极转型，以高质量的知识和优质的服务应对产业重构时代的挑战。

从现实情况看，大学出版社是我国学术出版的主体。囿于资本、技术和人才等因素，我国的大学出版社在产业转型和升级的探索与实践上进展缓慢，还未能实现有效突破。大数据技术的兴起和推广无疑为大学社积极探索如何借助于新媒体技术发展传统的学术出版提供了契机，也必将为大学出版社找寻真正适合自身发展的路径提供有力的技术保障。

（刘坚，东南大学出版社副编审）

注释：

① 李明理.从知识管理到知识服务：学术信息数据库的发展转型[J] .情报资料工作，2014（2）：67.

② 崔恒勇，范钦儒.试析数字出版平台与大数据结构[J] .出版发行研究，2014（4）：10.

③ 祝兴平.大数据分析技术及其在数字出版中的应用[J] .出版发行研究，2014（4）：15.

④ 张博，乔欢，李武.基于大数据的出版内容价值发现与应用[J] .出版发行研究，2014（3）：6.

⑤ 聂静.浅析数字时代学术出版的知识营销[J].编辑之友，2013（6）：47.