大数据时代高校学报应对学术不端的策略探析

王安权

(贵阳学院 学报编辑部，贵州 贵阳 550005)

大数据时代高校学报应对学术不端的策略探析

王安权

(贵阳学院 学报编辑部，贵州 贵阳 550005)

大数据时代，学术不端行为形式多样、手段诡异、体系庞大、以假乱真，这些特点使得高校学报在规范学术不端行为的时候不能采取单一化手段，也不能单打独斗，各大高校、整个期刊出版编辑环节都应该致力于整治学术不端行为，才能有效地防范数据时代下的学术不端行为。各个期刊共同建设信息共享平台是可行之策，在共享信息“数据资源”的前提下，高校各个编辑部可以动态、及时地发现学术不端行为，从而使得整个学术环境得到净化。

大数据；高校学报；学术不端

大数据属于信息资产范畴，拥有数据集合软件且具有增长率、海量和多元化等的特点，其提供的数据集合是常规软件工具难以收集、处理和管理的，处理大数据需要决策力更强、洞悉力更为透彻和流程优化能力更为高效的处理模式与之适应。[1]

大数据使得高校学报的数字化记录和传输变为可能，为高校和读者之间动态、即时的沟通提供了便利的条件，与此同时，我们也要看到大数据时代背景下高校学报发展面临的困境。传统出版物和数字出版物的相互竞争、相互协调、互融互通，在大数据时代似乎变得更加明晰化，[2]高校应意识到数字化对其学报的发展来说有利有弊，它一方面为高校学报的发展提供了便利的分布式数据库管理、信息挖掘平台、网络和可扩展的存储系统，同时，云计算平台也大大增强了信息交流的频率；另一方面则使得学术不端行为更为隐蔽、更为复杂。

一、大数据时代学术不端的新特点

(一)数据形式复杂多变

论文作者剽窃、篡改和伪造是目前国际上公认的、具有传统意义的学术不端形式。[3]但是学术不端的形式在期刊数字化的时代背景下呈现出多样化的特征。在数字化手段和网络技术不断深入的过程中，学术不端的形式也一直在延伸和扩展之中。比如说，现在的期刊数据类型不仅以文本的形式呈现，还有一些特殊符号如PDF图片、数据集成等，利用数据集成，海量的信息被互相利用，同时又难以查验，高校学报期刊编辑人员不能单从检测系统中检测出期刊数据库以外的非学术论文类信息。

我国每年出版的40多万种图书中，期刊总量大、学术期刊比例小、论文质量大多不高、库存数量增长快、数字化出版的质量仍然较差，使得大多数期刊在这样的时代背景下将工作重心转移到片面追求发展速度和数量，忽视了以“内容为王”的发展根本。加上复杂多变的数据化程序，大部分期刊从业人员一时难以适应，使期刊数据信息化的管理变得步履维艰，这也使得应对学术不端形式复杂多变。

(二)手段层出不穷

当前，数字化技术的发展给学术造假提供了层出不穷的技术手段，从某种程度上来讲，学术不端行为甚至在数字化技术运用的过程中找到了庇护伞。

学术不端的手段主要有：一是运用数字化技术对第一手文献进行润色、修改和拔高，这样可以让论文层次上升到新的水平并且不易察觉出学术造假痕迹；二是利用当前“学术不端检测系统”本身的漏洞进行学术造假，当前“学术不端检测系统”尚未引入书籍文献和国外学术文献，一些作者借此盗用出版方的资料；三是在标注引用文献时，只从知网、万方、国研等网络数据库中随便引用一篇文章，以符合高校学报的引用标准，从而造成无效引用、过度引用或者错误引用的结果；四是大多数情况下，作者的一稿多投、一稿多发主要是钻大数据海量且难以精确定位的空子，从而达到规避检测或选择更加快捷的发稿渠道的目的。

(三)体系庞杂

数据化背景下，高校学报应对学术不端行为涉及到的群体广泛而又复杂，可以毫不避讳地说，学术造假团体已经自成体系，纠正学术不端之风面临的形势非常严峻。在大数据和网络技术高速发展的时代背景下，一些“代写论文”和“代写代发论文”的中介机构正在如火如荼地发展着，这些中介机构为作者提供所谓的“写、改、发”一条龙服务，保证为作者提供抄袭率低于一定比例的文章，作出将作者的文章发表在某一期刊上的承诺。上述中介机构之所以能够获得生存空间并大肆盈利，归根结底还是数据化背景下的资源广泛共享造成的。当然，学报往往忽略了打击这一类非法网站非法冒用学报网站的行为，这不仅严重损害了高校学报的名誉，对作者也造成了极大的伤害，网络研究机构也难辞其咎。大数据将学术不端体系庞杂的特点更加凸显出来，作者和中介机构构成了逻辑严密的学术不端产业链，他们利益一致、互通共存。从这个层面上来说，学术不端行为的惩治和防范对象已经突破了作者这个单一的群体和对象，还包含了一些中介机构，要真正地治理学术不端行为，就要从综合性和战略性的高度来看待问题。

(四)真伪难辨

真伪难辨是大数据快速普及和信息技术快速发展带来的另外一个特点。具体来说可以从以下几个角度分析：

首先，编辑在初审的时候面对手段多样的学术造假行为往往束手无策，也往往会被作者以假乱真的学术不端数字化技术所欺骗与蒙蔽，导致高校学报的编辑在识别作者学术论文质量、发现学术不端行为上的准确度一直比较低，编审过程中的客观错误和失误居高不下；其次，学报自身在监管学术不端行为的时候面临的是庞大的信息数据库，也缺乏客观判断各个主体的学术不端行为，如果作者在主观上想要进行学术不端行为，那么单纯地靠网络的监管是难以实现预期效果的；最后，在通信技术高度发达、网络技术全面普及的情况下，中介机构反而获得了更为广阔的生存平台，作者和中介机构之间可以实时交流和沟通，微信、QQ、电子邮件和OA系统能够在短短几秒钟之间实现作品的传递，文章的著作权归属确认非常困难。

二、应对措施:

(一)提高编辑队伍的数字化水平

高校学报要客观面对现实情况，积极地看待自身在新时期媒体工作中的不足，进行自我否定，在高校学报编辑队伍建设中发挥自己的作用和力量，团队自身素质和观念的提升以及改造的效果直接决定了未来期刊的命运。高校学报出版人应该意识到未来总是在人们的想象之外，而当下的主要任务就是提高编辑队伍运用数字化技术打击非法学术不端的行为，提高数字化水平，适当引入高科技的检测系统进行防范，秉承严谨的学术态度来变革和扭转当前的学术不端行为。

对高校学报数字化队伍的提升和改造并非一朝一夕之功，笔者认为可以从以下几方面努力：

首先，从人力资源管理着手，运用大数据思维，引进数字化人才；重构绩效考评体系，将编辑队伍的数字化水平和自身学术水平综合考评；提升编辑准入标准，从源头控制编辑队伍质量，实施统筹安排；开拓渠道、注重制度建设，做到未雨绸缪，实现传统媒体和数字化技术的深度融合。

其次，高校学术期刊队伍要把握出版新常态的特点和要求，转变自己的思维和意识，从容应对新的形势。编辑心中要树立出版质量意识，将提升质量、把握效率、实现发展作为自身工作原则；出版社和印刷企业应该协助出版编辑建构数字共享质量监督体系；各个高校编辑和校对人员应该将提升质量、掌握网络新技术工作技巧作为持续追求的目标，加强自身的岗位责任感，使得出版的期刊有益于高校、学生和社会。

(二)构建数据信息防范平台

学术不端行为形式多样、手段诡异、体系庞大、以假乱真，这些特点使得高校学报在规范学术不端行为的时候不能采取单一化手段，也不能单打独斗，各大高校、各个期刊都应该致力于整治学术不端行为，如此才能提出高效率、高质量的解决对策。笔者认为，各个期刊共同建设信息共享平台是可行之策，在信息共享“数据资源”的支持下，高校各个编辑部可以动态、及时地将学术不端作者和论文纳入到黑名单之中，而在信息共享平台之下。作者一稿多投、一稿多发的现象基本可以杜绝，黑名单公开制度也可以起到震慑作用，因为作者进入黑名单之后，各个编辑部都会对其采取防范和拒绝的态度，这样一来，作者在学术造假之前就会考虑到学术不端的成本，从而使得整个学术环境得到净化。数字化信息共享平台的建设能够为学术不端行为提供一个行之有效的联防机制，对于遏制学术不端行为、提高学术研究积极性大有裨益。

(三)加强思想政治教育，净化大数据时代学术环境

大数据时代背景下，学术不端行为背后蕴含着伦理范畴的问题，而网络规范是难以解决伦理问题的，所以单纯地依靠网络来遏制不端行为是不现实的。所以，加强对编辑人员、科学研究人员的法律法规教育、道德教育是很有现实意义的，如果学术研究者和编辑工作者能够克己求真、严于律己，那么学术不端现象能够在很大程度上得到遏制。学术道德建设和学术规范普及是任重道远的事业，笔者认为，正面激励和反面典型的共同教育能够起到积极的作用。高校学报应积极培养编辑人员的职业道德规范意识，为高校学报编辑工作把好关，使他们意识到职责的重要性。

[1]六个用好大数据的秘诀[EB/OL].(2016-01-29)[2016-10-10]http://www.thebigdata.cn/YeJieDong Tai/29051.html.

[2]孙大力.大数据时代学报编辑业务面临的挑战及应对措施[J].黑龙江教育学院学报，2013(12):191-192.

[3]马建华.数字化条件下期刊学术不端的新特点及应对措施[J].文山学院学报，2012(5):87-89.

[责任编辑 刘晓华]

Discussion on Countermeasures of Academic Misconduct in University Academic Journal in the Age of Big Data

WANG An-quan

(Editorial Department of Journal, Guiyang University, Guiyang 550005, Guizhou, China)

In the age of big data, the academic misconduct has many different features, such as various forms, strange methods through adopting some illicit ways to plagiarize other ideas, huge system and so on. As for these academic misconduct behaviors, university academic journal should not handle it alone with single method. In order to solve these problems and effectively prevent these academic misconduct behaviors in the age of big data, all departments related with the processes of edition and print should devote to the remediation of academic misconduct through establishing the information sharing platform which provides the support of data packet. Under this background, every university academic journals can dynamically and timely find the academic misconduct behaviors and the academic environment can be purified.

big data; university academic journal; academic misconduct

2016-10-25

王安权(1986-)，男，布依族，贵州兴义人，贵阳学院编辑。主要研究方向：编辑学。

G250.74；C55

A

1673-6133(2016)06-0138-03