大数据驱动的学术期刊编辑能力提升研究

王 彬

（北京外国语大学中国语言文学学院，北京 100089；淮北师范大学外国语学院，安徽 淮北 235000）

1 引言

作为学术信息的重要传播载体和引领科学进步的媒介，学术期刊是传播学术思想、促进学术交流、繁荣科学事业、促进社会发展的重要工具。居于科研阵地前沿的学术期刊的整体学术水平一定程度上反映了国家的科研实力和学术水平，如何提升学术期刊的办刊质量以促进科技进步和社会发展是业界的永恒话题。编辑是学术期刊编辑工作的主体，其编辑工作是学术期刊工作的核心，其业务水平和工作能力很大程度上决定着学术期刊的办刊质量和学术水平。学术期刊编辑能力是学界关注的热点，学界对编辑能力的关注主要聚焦于其内涵及如何提升两个方面。在编辑能力内涵方面，吴飞[1]132认为“所谓的编辑能力是指编辑顺利完成一定活动的本领，包括完成一定活动的具体方式，以及顺利完成一定活动所必需的并直接影响编辑活动效率的个性心理特征”；朱美士[2]404指出编辑能力“应包括思维结构、知识结构、技能结构三个方面，编辑的自身能力建设应从这三个方面进行”；王敬尧[3]51-52从选题策划能力、学术判断能力、开拓创新能力、政治鉴别能力、综合处事能力等方面对编辑能力进行了探讨；戴庆瑄[3]139-141从组稿及审稿能力和编辑加工能力两方面对学术期刊编辑能力的内涵进行了剖析。在如何提升学术期刊编辑能力方面，陆小新、许悦和王勇[5]62-63从敬业自控能力、编审专业能力、组织协调能力和创新突破能力方面对如何提升学术期刊编辑能力进行了探究；邓立和周芸婧[6]43-44从加强政治修养、提高业务综合素质、了解专业前言信息和掌握多媒体技术方面对新形势下学术期刊编辑能力提升路径进行了梳理。上述学者对编辑能力内涵及如何提升的探讨为编辑能力提升提供了可资借鉴的参照，但不可否认的是，编辑能力的内涵及如何提升是一个动态的需要不断完善的范畴，新技术的出现给学术期刊的编辑工作注入活力、带来机遇的同时也带来了相应的挑战。如何顺应新技术，与时俱进的提升学术期刊编辑能力是学界理应关注的一个问题。学界虽然对全媒体时代[7]29-31和互联网+时代[8]149-154如何提升学术期刊编辑能力进行了详尽的探讨，但对如何运用大数据技术提升学术期刊编辑能力的研究尚不多见。有鉴于此，本文拟系统分析大数据时代学术期刊编辑能力提升所面临的机遇与挑战，并对大数据时代如何提升学术期刊编辑能力探索出切实可行的方案，以期能对学术期刊编辑能力提升和学术期刊办刊水平的提高能有所裨益。

2 大数据给学术期刊编辑带来的机遇与挑战

随着移动互联网、云计算等新型信息技术的高速发展和智能移动终端及社交媒体的普及，现代社会已进入到数据的海量生产、储存、分享、应用的大数据时代。大数据指数量庞大、结构复杂且用传统工具与方法难以处理的数据集。大数据的核心价值之一就是用于数据挖掘，即从数量庞大且模糊的数据中提取出具有特定应用价值的信息的过程。大数据给现代生活的众多领域带来了深远的影响，作为学术信息传播载体的学术期刊编辑工作也不例外。学术期刊编辑的工作主要涉及选题策划、组稿、审校与编辑加工、排版和出版发行。大数据技术给学术期刊的发展带来了前所未有的机遇与挑战，从选题策划到文章的审校与编辑及文章的推送，大数据的影响无处不在。

2.1 利用大数据进行信息挖掘能力的挑战

大数据时代专业数据库提供的信息对学术期刊的发展极具启示意义，也对学术期刊编辑利用大数据平台进行信息挖掘以提高自己选题策划、稿件审校、文章推送等业务能力提出了前所未有的挑战。在传统的办刊模式下，囿于以往的技术条件，学术期刊的选题策划仅能依靠抽样的局部的数据甚至编辑的工作经验和价值取向来完成，对选题策划科学性的评估未尽客观。为增强选题策划的科学性和准确性，学术期刊编辑应努力提升利用大数据进行信息挖掘与分析能力，通过对被引次数、影响因子等相关数据的分析挖掘，追踪本领域的学术研究前沿与热点，准确预测学术发展方向，进行科学的选题策划。在审稿阶段，为提高工作效能，学术期刊编辑也应努力提升利用大数据平台进行信息挖掘与分析能力，增强稿件评估的科学性。一方面，为了对来稿的学术创新性进行有效评估，编辑应通过 cssci, ssci, web of knowledge等专业数据库对稿件主题及关键词进行检索，从来稿的选题热度、时效性及是否是跨学科的成果等方面对来稿的学术创新性进行初步评估。在进行学术不端审查时，学术期刊编辑应通过运用文献检测系统快速检测稿件是否存在剽窃、篡改等学术不端行为。另一方面，在选择外审专家时，期刊编辑也应利用大数据平台进行相关的信息挖掘。学术期刊编辑应通过大数据平台对目标专家的审稿意见被采纳率等审稿历史信息的分析和审稿人在该文研究领域发文数量与层次等学术背景信息的分析，努力做到审稿意见客观性和权威性的最大化。为避免外审阶段学术腐败行为的发生，期刊编辑应通过对大数据平台相关信息的检索与挖掘，评估审稿人和作者之间的学术关联。在学术期刊出版阶段编辑也应通过大数据分析对纸质出版物的发行数量、投放地点及数字出版物的受众信息进行收集。

2.2 编辑内容多样化的挑战

“大数据”时代学术期刊编辑面临的另一大挑战是编辑内容多样化的要求。最大化的服务受众理应是学术期刊的出版发行宗旨，期刊的编辑出版理应顺应大数据时代学术论文读者阅读终端个性化和移动化的现状。

信息技术的高速发展和互联网的普及已经彻底改变了读者的学术信息获取方式，学术期刊的受众已经从传统的纸媒阅读阶段进入到多媒介融合的阅读阶段。智能手机、iPad等移动通讯设备、各种社交软件平台都成为学术信息的传播载体，通过网络与电子设备阅读获取学术信息的人数已经超过纸质期刊阅读的人数。为顺应读者阅读模式的转变，学术期刊应当从传统的单一纸质媒介的编辑出版向网络与数字化时代的多媒介编辑出版转变，通过对学术信息数据和多种传媒技术的融合，实现多种传播媒介之间的互通，完成对学术信息的最优传播。与传统的纸质媒介出版不同，多媒介出版不仅可以输出文字、图片等平面信息，而且可以通过音频、视频等媒体动态的传播学术信息，在文章之后还可以以附件形式对文章中的亮点进行重点推介。学术期刊编辑通过数字媒介的编辑出版可以实现对期刊学术信息的实时发布更新，提升了学术信息传播时效性与便捷性。

学术期刊编辑应努力顺应大数据时代多媒介融合的出版模式，努力提升自身的媒介素养，不仅要精通传统纸质媒介符号的编辑，还应做到能够对视频、音频、程序和数据等附加信息进行有效编排，实现由传统平面编辑向大数据时代多媒体编辑的转型。应当指出的是，由于移动终端浏览尺寸的制约，学术期刊编辑应对论文内容进行必要的加工凝练。如何让目标读者在小尺寸阅读器上用最短的时间获得最有价值的学术信息是学术期刊编辑将要面临的新考验。

2.3 审校方式的挑战

稿件的审校一般包括编辑初审、专家审稿及责任编辑的编辑校对。纸媒时代学术期刊对稿件主要采取编辑和同行专家评议的定性评价方式，从创新度、学术规范、论证是否充分等方面对稿件质量进行评判，评价结果的客观、公正与否主要取决于编辑和审稿专家的学术素养及个人经验，具有一定的不确定性，存在着一定的学术风险。大数据技术可以帮助期刊改进审校方式从而增强审稿结果的客观性，同时也对编辑能力提升提出了挑战。初审阶段，编辑应努力借助信息平台（如学术论文检测平台，中国知网、cssci、SSCI、A&HCI数据库及投稿平台等），根据来稿的主题和关键词对相关领域的研究热点及发展趋势获得一定的认知，对稿件选题创新度、热度、时效性进行评估，从而判断稿件是否是跨学科的新成果、某领域的重要选题或本学科新近热门主题，剔除选题陈旧的稿件，同时学术期刊编辑还应当通过数据库进行相似度检测鉴定稿件是否存在抄袭、剽窃等学术不端行为。此外，通过与其他学术期刊编辑平台后台数据的连接，学术期刊可以实现对稿件信息的交流，避免一稿多投现象。在为初审通过的稿件联系外审同行专家时，为避免学术腐败，学术期刊编辑可以通过大数据平台评估作者和外审专家的关系从而避免两者同单位或学术亲缘关系以保证审稿的公正性。为确保外审结果的客观性，学术期刊编辑应通过相关大数据平台对目标同行专家的过往审稿意见被采纳率等信息及其在该文研究领域发文数量与层次等学术背景信息进行充分挖掘与分析。对于外审通过的稿件，编辑在校对时可以借助相关信息平台提供的辅助审稿工具进行引文查找、文献审核等。借助上述信息平台的辅助，学术期刊编辑在论文审校中把自己从相似度检测、引文查找、文献审核等琐碎而繁重的工作中解脱出来，大大提升稿件审校的质量和时效。

3 大数据时代学术期刊编辑能力提升路径

3.1 选题策划中注重经验与实证的结合

传统的学术期刊选题策划工作建立在编辑和编委会的学识、经验和直觉的基础之上。基于其丰富的选题策划经验和较强的业务能力，学术期刊的主编、编辑和编委能够推出一些能引领学术方向的文章，如《中国翻译》过去几年基于中国文化走出去和数字人文研究所刊出的涉及中国现当代文学走出去、语料库翻译的文章引用率较高，表明相关选题受到翻译学界的认可与关注。但从某种意义上来说，上述选题策划模式中的主观性、倾向性和随机性难以避免，而大数据方法则可以为优化学术期刊的选题策划质量提供前所未有的技术支持，有效改善上述状况。通过对从相关数据平台搜集到的特定主题的载文量、文章引用率、影响因子等数据的分析和挖掘，学术期刊可以实现对本领域研究热点的持续跟踪，改进选题策划工作，聚焦国内外学术新动态，紧跟本领域最新发展趋势，挖掘出极具学术价值的选题。为完成上述工作，编辑应掌握一定的数据库应用的相关基础知识并努力培养自己的数据挖掘能力，充分分析相关数据，了解学界的关注热点，科学预测学科的发展趋势，为选题策划提供学术依据和技术支持。如通过对 Web of Science 最近几年翻译方向的文章数据进行分析处理，结合编委会专家的建议，为刊物跟踪学科热点、选题策划、组稿及定向约稿提供支撑。在选题策划工作中，把期刊编委们丰富经验及主观能动性和大数据技术相结合，可以促成良性互动，对于提高选题策划质量极具价值，使学术期刊引领学科发展成为可能。学术期刊应采用相关分析工具，从众多选题中筛选出处于学科研究前沿、国际上关注度较高的研究领域，优化专题策划方向。数据挖掘和编辑部经验相结合有助于学术期刊推出更多的学术精品，通过学术专栏聚集学术热点、焦点及某专题研究的国内外态势和进展，向海内外专家约稿，引领学术方向。

3.2 稿件审校中注重人工审校与自动化审校的融合

审校操作并不能完全取代传统的手工编辑作业。为确保稿件质量，编辑在稿件审校过程中应注重人工审校与基于大数据的自动化审校的融合。大数据平台可以为编辑用定量的方法判断稿件是否遵循学术规范及创新度提供帮助，但涉及文章论证完备程度、是否对时效性强的稿件设置快审通道及优先发表、难点稿件是否启动多专家在线共审程序等定性的判断还需借助编辑的个人经验和能力。在终审环节编辑应从宏观角度，综合考虑期刊栏目策划等因素，最终确定是否录用；在校对环节，经验丰富的学术期刊编辑认为，基于电子界面的数字化校对存在“视觉盲区”， 最有效的校对仍需沿用纸质文本校对的方式，因为在纸质界面上编辑的视觉敏锐性得到强化，进而提升了对差错的识别能力。

大数据技术为编辑和审稿人客观准确的判断稿件的学术价值从而提升审稿结果的科学性提供了前所未有的便利条件，有助于提高编辑质量及编辑效率，使编辑从繁重的业务中解放出来以减轻编辑人员的工作负担。为避免剽窃、抄袭、篡改等学术不端行为，编辑部可以借助清华同方的学术不端检测系统或者《中国学术文献网络出版总库》数据库严格对每篇稿件进行查重检测，检测后生成检测报告，标示出检测稿件与来源文献的详尽比对信息，对复制比过高、重复发表或剽窃的稿件直接拒稿。在集合了众多学术期刊的平台上，通过在后台实现的数据的连接协作，编辑可以通过数据查重工具有效识别“一稿多投”的稿件。通过中国知网等国内外专业数据库平台利用主题、关键词等与中外已发表的文献相应信息进行比对，通过对稿件内容和主题特性的判断，对来稿的创新度、选题热度及时效性等进行评价。尽管大数据时代学术期刊对稿件的审校提供了前所未有的便利条件，能帮助编辑快速而科学的实现对来稿的评估，但应当指出的是，基于数据的

3.3 期刊营销中注重读者驱动的精准营销与信息营销

学术期刊承载着传布学术信息、引领学术前沿、助推学术发展的使命。学术期刊能否实现其使命不但取决于办刊质量而且取决于其能否走进读者，其所载文章能否成功走进目标读者很大程度上取决于其营销策略，期刊营销的核心理念是掌握并满足读者的阅读需求。纸媒时代学术期刊的营销多基于“供应”驱动，难以通过有效信息精准掌握读者个性化的阅读需求，无法为读者推送精准的学术信息。大数据时代，电子信息技术的发展与互联网的普及已经极大地改变了学术期刊读者的阅读方式，读者已经从过去单纯的纸质期刊阅读阶段过渡到纸媒、电子媒介相融合的阅读阶段。顺应大数据时代读者的阅读需求，学术期刊出版模式和传播平台已经发生了翻天覆地的变化，出版模式由单一的纸质出版转变成多媒体出版相融合的模式，传播平台由传统的单一纸媒传播转化为包括纸媒传播平台、专业数据库传播平台、 QQ群、微信公众号平台等多样化平台共存的传播模式。大数据技术为期刊掌握读者个性化的学术需求以服务于营销提供了前所未有的便利条件。通过网络阅读获取学术信息已成为众多读者的生活惯习，读者无论是通过计算机、平板电脑还是智能手机进行阅读，都会在后台留下阅读痕迹，其文章搜索记录、阅读时间、阅读文章后的反应及文章是否被云存储等，都会被后台以数字数据记录下来。学术期刊应通过大数据平台收集、整理和分析读者搜索、下载、浏览文章、发表评论等读者行为数据从而精确获取读者的学术需求信息并进行精准的读者定位，实现文章的精准投放，获得更好的文章推送效果。除通过精准营销提高文章投送效果外，学术期刊还应努力探索信息营销模式，探寻如何通过搜索引擎、群和虚拟社区、大型学术网站、数字出版企业网站、自媒体（空间、论坛、博客、微博等）等向读者提供期刊信息。

4 结语

编辑能力是学术期刊能否实现其传布学术信息、引领学术前沿、助推学术发展的学术使命的决定性元素之一。大数据技术为学术期刊编辑能力提升提供了前所未有的技术条件。学术期刊编辑应与时俱进，把握机遇，努力学习大数据技术，从选题策划方面注重经验与实证的结合、稿件审校中注重人工审校与自动化审校的融合及营销中从供应驱动的营销模式转向读者驱动的精准营销与信息营销等方面努力提升自己的业务能力。学术期刊编辑利用大数据技术提升业务能力对自身专业素养提升、学术期刊的发展和科技进步都极具现实意义。