智能推荐算法下的科技期刊国际传播策略研究——以中国科技期刊卓越行动计划入选期刊为例

■夏丽云 徐敏赟 丁懿楠 代建华

1)湖南师范大学期刊社,湖南省长沙市岳麓区麓山南路36号 410081 2)智能计算与语言信息处理湖南省重点实验室,湖南省长沙市岳麓区麓山南路36号 410081 3)湖南师范大学外国语学院,湖南省长沙市岳麓区麓山南路36号 410081 4)北京外国语大学国际关系学院《国际论坛》编辑部,北京市海淀区西三环北路2号 100089

随着科学技术的飞速发展,以人工智能(Artificial Intelligence,AI)为核心的技术革命正驱动着国际传播范式创新,影响着未来的国际传播秩序和生态格局[1]。智能推荐算法可以根据用户信息描述和用户兴趣特征等对用户兴趣进行建模,根据学术资源描述和推荐对象特征对学术资源进行建模,将用户兴趣模型与学术资源模型进行匹配,以达到为用户推荐其感兴趣的学术资源的目的[2]。当前,国内外学者在学术资源的个性化推荐领域已取得一些进展,推荐算法主要分为基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐以及基于社交网络的推荐三大类[3]。在协同过滤算法推荐研究方面,研究者主要通过分析评分矩阵来推荐学术期刊。Gazdar等[4]使用作者和论文之间的关联性数据来生成推荐结果。Alhoori和Furuta[5]充分考虑了用户阅读行为、时间因素以及其他相关信息,提出了基于协同过滤算法的期刊推荐框架。基于内容的推荐算法又可分为传统的内容推荐算法和基于深度学习的内容推荐算法:前者如Wang等[6]基于卡方特征选择,提取相关科技论文摘要和标题的关键特征,最终利用softmax回归分类器对期刊进行排名;后者如Li等[7]提出了融合论文标题、摘要以及期刊名称语义的多维特征模型,有效实现了基于内容的学术期刊推荐。此外,有学者从社交网络的角度开展科技期刊推荐研究,如:黄泳航等[8]基于好友关系对社交网络进行社区划分,根据社区划分结果在社区内部的用户之间推荐学术论文;许侃等[9]通过学者、论文、会议以及三者之间的关系构建异质信息网络,提出了一种基于异质网络嵌入的学术论文推荐方法。近年来,上述智能推荐算法呈现出与深度学习技术融合发展的趋势,有效地提升了科技期刊推荐的准确度,为科技期刊国际传播提供了新的技术支撑。

现有研究多从智能推荐算法本身展开研究,未对我国科技期刊使用智能推荐算法的现状及问题进行系统分析,对人工智能时代科技期刊如何使用和应对智能推荐算法的探讨还不多见。鉴于此,本文从我国科技期刊国际传播的现实困境及解决方案与智能推荐算法的适配性出发,以“中国科技期刊卓越行动计划” (以下简称“卓越计划”)入选期刊为例,剖析我国科技期刊应用智能推荐算法时存在的问题,探讨人工智能时代科技期刊如何满足智能推荐算法的要求以及如何利用智能推荐算法实现有效国际传播。

1 我国科技期刊国际传播存在的问题及解决方案与智能推荐算法的适配性

1.1 学术资源过载,国际传播曝光度不够

中国互联网络信息中心发布的第52次《中国互联网络发展状况统计报告》显示我国网民规模已达10.79亿人[10],互联网已经成为信息传播的中心。在学术资源领域,随着互联网平台上学术文献数量不断增多,学术资源过载的问题日益突出。一方面,对于科研人员来说,他们通常需要花费大量的时间搜索对自身真正有用的学术资源。美国科学基金会的数据显示,科研人员在开展学术活动过程中花费在资料收集上的时间占全部科研时间的51%,科研效率较低[11]。另一方面,对于科技期刊来说,由于部分学术资源较少被科研人员检索到,这部分学术资源所属科技期刊的国际传播效果较差。智能推荐算法具有实时性与动态性的特点,为学术资源过载的问题提供了一种新的解决方案。面对互联网中不断涌现的学术文献,智能推荐算法能够迅速捕获并分析这些新的数据流,实现实时推荐,解决学术资源过载的问题。这种敏捷的推荐机制不仅可以让科研人员及时掌握最新研究动向,还促进了不同学科甚至不同国家的即时合作交流[12],极大地提高了科研人员的科研效率。

1.2 缺乏受众意识,国际传播精准性缺失

2021年5月,习近平总书记在中共中央政治局第三十次集体学习时强调:“要采用贴近不同区域、不同国家、不同群体受众的精准传播方式,推进中国故事和中国声音的全球化表达、区域化表达、分众化表达,增强国际传播的亲和力和实效性。”[13]这实际上对我国科技期刊的国际传播工作提出了精准化的要求。然而,由于特殊的传播体制与传播文化,我国科技期刊缺乏受众意识,缺乏对目标受众信息消费习惯的研究,导致中国科技期刊在国际传播中陷入“随机撒网”“广种薄收”的被动局面。智能推荐算法具有标签化用户形象、精准实施信息内容推送的能力,在受众数据收集、处理、预测等方面具备天然优势,可解决国际传播精准性缺失难题,满足科技期刊个性化推荐需求。

1.3 缺乏规律总结,国际传播驱动力不足

当今,我国科技期刊国际传播工作正经历“百年未有之大变局”。在新的发展阶段,习近平总书记特别强调:“要加强国际传播理论的研究,掌握国际传播的规律。”[13]这实际上为我国科技期刊加强国际传播能力建设、提升国际传播效能提供了行动指南。国际传播具有复杂性,我国科技期刊未对国际传播规律进行全面分析和整合,无法形成可持续的发展战略。以AI为代表的智能传播技术在传播主体、传播渠道、传播内容以及传播环境等层面产生了影响,使得传统传播方式的逻辑发生了根本性的变化[14]。对于大量看似无关联的、碎片化的个体行为,智能推荐算法能够通过数据分析与处理,找出其中的内在关系和特性;在反映总体趋势的同时记录个体状况,挖掘出个体自身及个体之间隐含的重要关联,从而促进科技期刊实现精准推荐,解决国际传播驱动力不足的问题。

2 研究设计与方法

2.1 研究设计与框架构建

目前我国科技期刊主要有以下应用智能推荐算法的方式:(1)运用国际上具有推荐功能的学术资源平台或者学术社交网络平台,如ResearchGate、TrendMD、Academia.edu等;(2)依赖网页搜索引擎和学术搜索引擎内嵌的搜索推荐算法,通过对科研人员、主题、关键词以及摘要等内容进行优化,提升自身在搜索引擎中的排名,实现自身在全球范围内的曝光;(3)付费购买科技公司提供的智能推荐服务,如智谱AI提供的学术期刊智能服务等。为考察我国科技期刊对智能推荐算法的应用情况,首先考虑科技期刊对具备推荐功能平台的使用情况,其次考虑科技期刊对搜索引擎中智能推荐算法所需数据的收集与优化情况。

“卓越计划”作为中国学术界和科技领域的一项重要举措,旨在提升国内科技期刊的国际竞争力和国际影响力。该计划于2019年11月22日正式实施,启动领军期刊、重点期刊、梯队期刊、高起点新刊等项目,入选期刊通常被视为具有国际竞争力和高质量。以入选“卓越计划”的科技期刊为研究对象,考察其对具备推荐功能平台的使用情况以及对搜索引擎中智能推荐算法所需数据的收集与优化情况,探讨我国科技期刊应用智能推荐算法的现状和问题,研究框架如图1所示。

图1 研究框架

2.2 研究方法

(1)ResearchGate是一个已嵌入智能推荐功能的学术社交网络平台,已吸引来自190多个国家的2500万名学者。ResearchGate能帮助研究人员建立学术社交网络、分享科研成果、寻求合作机会、参与学术讨论和跟踪研究影响力,从而促进学术交流和合作,其具备的推荐功能更是有助于科研成果的精准传播。因此,科技期刊通过在ResearchGate上开设并运营账号,能够在一定程度上提升曝光度与影响力,同时促进学术互动并分享与传播内容。通过考察入选“卓越计划”的科技期刊对ResearchGate平台的使用情况,反映科技期刊对具备推荐功能平台的应用情况。

(2)在学术资源推荐领域,智能推荐算法主要涉及以下数据:①用户属性数据。通过收集年龄、性别、职业、职称、研究领域等基本信息,算法可以更好地了解科研人员的学术背景和特点,从而为不同类型的用户提供定制化的推荐服务。②用户行为数据,包括科研人员在平台上的浏览、阅读、下载、收藏等行为数据。这些数据有助于科技期刊分析科研人员的兴趣和需求,从而提供更为精准的推荐内容。③内容属性数据。智能推荐算法可以对学术文献的标题、摘要、关键词等属性数据进行分析,识别文献之间的相似性和关联性,从而将学术论文推送给需求匹配的潜在读者。④学术关联数据,包括学术期刊之间的合作关系和学者之间的合作、引用关系等信息。⑤社交网络数据。通过分析用户在学术社交网络上的互动行为,如关注、点赞、评论等,算法可以发现用户的社交关系和兴趣圈子,实现有效推荐。主要关注科技期刊应用智能推荐算法时需要完善和更新的数据,因而重点考察科技期刊对用户属性数据、内容属性数据以及学术关联数据的收集与优化情况。

干预组患者术后切口感染率、切口延迟愈合率，均显著低于对照组；切口愈合时间，显著短于对照组（P＜0.05）。 见表 2。

2.3 数据来源与获取方式

选取有代表性的学术社交网络平台和智能推荐算法所需的数据作为分析的数据来源。

(1)平台使用情况:通过ResearchGate提供的搜索界面,用280种“卓越计划”入选期刊的英文名进行搜索,判断其是否开设账号,并查看是否有学术社区互动。

(2)用户属性数据:以ORCID和作者研究方向为例。ORCID被称为“全球科研人员的学术身份证”,是识别作者的独一无二的数字标识符,有助于建立更透明、可追溯和高质量的学术出版生态系统;作者研究方向信息有助于构建更加开放、有组织的学术社区。这些信息可以帮助智能推荐算法更好地了解科研人员的学术背景和特点,从而为不同类型的用户提供定制化的推荐服务。通过在学术网站上搜索期刊名称,下载、阅读期刊的开源文献,了解其是否采集ORCID和作者研究方向。

(3)内容属性数据:通过中国知网、万方、维普、百度学术、熊猫学术以及期刊官方网站等渠道下载各科技期刊中的文献,查看其中英文摘要、关键词等。

(4)学术关联数据:以与国际出版商合作情况为例。通过期刊官网查询:调查期刊是否为国际出版商代理出版,观察期刊封面是否印有国际出版商标识,观察官网是否有国际出版商的链接标识,此外还通过期刊创刊时的介绍验证其是否与国际出版商合作。通过谷歌和百度等搜索引擎直接搜索相关期刊是否与国际出版商合作。

(5)影响因子:针对已经被纳入《期刊引证报告》的学术期刊,在LetPub或期刊官方网站上查询并且获取期刊的最新影响因子数据。对于未被收录的中文期刊,在中国知网进行期刊检索,从而获取对应期刊的影响因子数据。

3 结果与分析

3.1 对具备推荐功能的平台使用不足

为探究280种期刊对具备推荐功能平台的使用情况,针对这些期刊是否在ResearchGate上注册账号进行调查,并基于调查的数据绘制饼图,如图2所示。未在ResearchGate上注册账号的期刊数量高达279种,占总数的99.64%;在ResearchGate上注册账号的期刊仅有1种,占总数的0.36%。《碳能源》是280种期刊中唯一一种在ResearchGate上注册账号,并保持更新和互动的期刊,如图3所示。从对ResearchGate的使用情况来看,我国科技期刊对具备推荐功能的国际学术平台使用不充分。

图2 在ResearchGate上注册账号的“卓越计划”入选期刊比例

图3 《碳能源》在ResearchGate上的网页

3.2 用户属性数据需要进一步完善

智能推荐算法可以通过计算科研人员之间的相似度来寻找与目标科研人员兴趣相似的群体,继而将学术论文推荐给目标科研人员。为探究“卓越计划”入选期刊对搜索引擎内嵌算法所需数据的采集情况,对这些期刊是否采集用户属性数据进行了调查。一方面,调查这些期刊是否采集了ORCID信息;另一方面,调查这些期刊是否在作者信息介绍中对作者研究方向进行说明。基于这两项调查数据绘制饼图,如图4、图5所示。

图4 采集ORCID的“卓越计划”入选期刊比例

图5 对作者研究方向进行说明的“卓越计划”入选期刊比例

根据图4可以看出,“卓越计划”入选期刊中仅有28种期刊对ORCID信息进行了采集,占期刊总数的10.00%。由图5可见,“卓越计划”入选期刊中,作者信息介绍中包含作者研究方向的期刊比例也较低,仅为16.00%。总的来说,大部分期刊对采集用户属性数据不够重视。推荐系统在抓取数据时,由于用户属性数据不足,可能难以实现有效推荐。

3.3 国际合作与交流需进一步加强

知名学术机构可以为智能推荐算法提供学术关联数据,从而提高智能推荐算法的学术权威性和可信度。据了解,Elsevier已在其在线平台应用智能推荐技术,Springer Nature 旗下的期刊已经推出基于推荐算法的Recommended功能。通过与此类机构合作,科技期刊可提升曝光频率,促进学术成果在全球范围内的传播和分享。

据《中国科技期刊发展蓝皮书(2022)》统计,中文科技期刊数量达到4482种,英文科技期刊有420种[15],其中有400余种期刊选择与国际出版商合作[16],合作比例仅为8%。为进一步探讨“卓越计划”入选期刊对学术关联数据的重视程度,调查了这些期刊与国际出版商的合作情况,并按照出版商名称分类,计算各类别中期刊的平均影响因子,以期通过影响因子来了解国际交流合作对于期刊的影响。数据结果分别如图6、图7所示。

注:IOP,Institute of Physics;IEEE,Institute of Electrical and Electronics Engineers。图6 与各国际出版商合作的“卓越计划”入选期刊比例

图7 与各国际出版商合作的“卓越计划”入选期刊平均影响因子

在入选“卓越计划”的280种期刊中,有173种期刊与国际出版商建立了合作关系,合作比例超过60%,远高于全国平均水平。其中,与Elsevier和Springer Nature合作的期刊数量较多,合作比例超过50%。研究发现,与未参与国际合作的期刊相比,参与国际合作期刊的平均影响因子明显更高,达到6.78,未参与国际合作期刊的平均影响因子仅为2.48,前者为后者的2.73倍。进一步分析发现,与Oxford University Press合作的期刊影响因子普遍较高,平均值为10.18。此外,与Springer Nature、Elsevier合作的期刊同样表现出色,平均影响因子分别为8.06、8.37。这一结果说明了国际合作与交流在国际传播过程中发挥着重要作用。

3.4 对清除语言障碍的重视程度不够

为探究“卓越计划”入选期刊对科研成果内容属性数据的优化情况,调查了中英文期刊情况。调查数据表明,在入选“卓越计划”的280种科技期刊中,有102种中文科技期刊、176种英文科技期刊,以及2种中英文科技期刊。

在“卓越计划”中,英文科技期刊占据主要地位,这也凸显了“卓越计划”不仅旨在扩大中文期刊的影响范围,还希望进一步跨越语言障碍,提升中国科技期刊在国际学术界的影响力。对“卓越计划”入选期刊的影响因子数据进行收集与对比,发现英文期刊的平均影响因子高达6.94,而中文期刊的平均影响因子仅为2.29,前者是后者的3.03倍,具体数据情况见图8。此外,英文期刊的最高影响因子达到了44.10,而中文期刊的最高影响因子仅为6.95。这显示出英文期刊的影响因子普遍高于中文期刊,同时也反映出国内中文期刊在国际学术界的知名度和引用率相对较低,其中一部分原因可能是语言障碍。

图8 不同语种“卓越计划”入选期刊的数量和平均影响因子

4 新时代科技期刊有效应用智能推荐算法的策略

4.1 运用现有国际传播平台,同时推进自主平台建设

科技期刊应强化对国际传播平台的运用意识。科技期刊可与一些已具备智能推荐功能的国际学术社交平台合作,如ResearchGate、Academia.edu等,将学术成果分享在这些平台上,增加其国际传播的机会。注册的账号主页内容应尽量清晰、有吸引力,并将重点放在最具有代表性和影响力的成果上。通过管理和优化页面内容,定期更新页面信息,提升科技期刊在平台上的曝光度。科技期刊还可与平台上的科研人员展开积极互动,关注和回应科研人员的评论、提问和建议,展现自身对学术社交平台的关注和支持,提升自身国际传播的亲和力,并为采集学术关联数据提供抓手。同时,科技期刊要定期跟踪和分析在平台上的推广效果,ResearchGate的分析工具可以提供科技期刊账号的关键数据。科技期刊可以利用这些数据了解其页面的访问量、下载量和引用量等指标,并根据这些数据做出调整和优化。

应积极推进自主数字出版传播平台建设。当前我国科技期刊的国际传播工作主要依赖国际出版商搭建的数字出版传播平台。要实现精准国际传播,既要“借船出海”,也要“造船出海”,将平台工具掌握在自己手里。科技期刊可通过“卓越计划”争取专项资金,打造具有影响力的自主数字出版传播平台。通过嵌入个性化推荐功能,使得科技期刊被国际科研社区和学术界发现与获取,从而提升国内科技期刊在国际学术界的曝光度。

4.2 为智能推荐算法提供更多有效数据

首先,精准国际传播离不开对科研人员用户画像的精准构建,科技期刊要引导作者完善用户属性数据、生产用户行为数据。一方面,科技期刊应注重引导科研人员在个人网站、期刊系统、开放学术平台等中完善个人资料,及时更新和分享自身的研究成果;另一方面,科技期刊还应注重引导科研人员积极参与学术互动,生产足够多的用户行为数据。只有基于详细的用户属性数据和用户行为数据,推荐算法才能够构建更为精准的用户画像,提供更为精准的推荐服务,从而提升国际传播效率。

其次,科技期刊应要求科研人员优化内容属性数据,注重对论文题目、摘要以及关键词等的凝练与优化。注重关键词和摘要的内涵和外延,注重使用领域认可的、易于推广的学术语言。智能推荐算法能够依据这些关键词与摘要信息将相关学术论文精准地推送给相关领域的其他科研人员,提升科研成果被其他科研人员阅读和引用的概率,进而提升期刊自身的国际影响力。

最后,科技期刊可以创新出版模式,如开放获取、数字出版。一方面,这些创新模式和技术可以为智能推荐算法提供更多有效数据,从而提高期刊和论文的阅读量和引用量,提高科技期刊学术论文的传播效率;另一方面,可以使科研成果更容易被国际科研社区和学术界获取和引用,扩大其在国际学术界的影响范围。

4.3 加强国际合作,扩大国际传播渠道和影响力

目前,国际合作仍然是科技期刊实现国际传播的重要方式之一。具体而言,科技期刊可以与知名学术机构和国际出版商建立合作关系。通过这种合作,科技期刊可以共享国际出版商的数据库和推荐系统资源。同时,科技期刊可以通过组织国际学术会议、学术论坛以及其他国际学术交流活动,打造国际学术社交网络“朋友圈”。智能推荐算法会基于作者间的社交网络关系,为“圈内”学术同行推荐学术资源,拓宽期刊的国际传播渠道。

此外,科技期刊要引导作者加强与有影响力学者之间的合作,特别是科技领域内的高被引学者。智能推荐算法会利用科研人员之间的合作关系进行推荐。通过与高影响力学者联合发布研究报告、共同参与学术活动或合作撰写论文,科研人员可增加自身成果的曝光度。

4.4 鼓励创办英文科技期刊,重视对中文科研成果的翻译和编辑

一方面,要加强英文科技期刊的建设。不可否认,由于英文使用范围较广,英文科技期刊更容易实现国际传播。且由于目前主流的学术资源个性化推荐算法所使用的语言模型大多基于英文数据训练,英文科技期刊能够被更精确地推荐。目前我国英文科技期刊数量偏少,成果体量偏小,现有的英文科技期刊发文量仅相当于国际中等出版商的规模,还有较大的发展空间。要继续推进英文科技期刊建设进程,提升我国科技期刊自身的国际传播能力。

另一方面,要加大对中文科技期刊在科研成果翻译和编辑等方面的政策支持力度。一些优秀的中文科技期刊受到语言的限制而无法有效传播。要提升优秀中文科研成果在国际舞台上的曝光度,须重视编辑和翻译方面的工作,提供资金、人才以及技术方面的支持,打破国际传播的语言壁垒,促进更多的优秀科技期刊“走出去”。

5 结语

人工智能时代,在面对学术资源过载、国际传播效能不足、规律总结缺乏等国际传播困境时,智能推荐算法这一新兴技术可以为科技期刊提供新的思路和选项。当前,我国科技期刊对具备推荐功能平台使用不足、未充分收集智能推荐算法所需的数据,可以通过利用现有平台、为智能推荐算法提供更多有效数据、加强国际合作、清除语言障碍等方式提升国际传播的效能。由于本研究主要针对科技期刊展开,未对科研人员及管理部门作专项论述,可能存在论述不全面的问题。未来的研究可针对科研人员、科技期刊、管理部门如何与技术良性互动进行专项调查,丰富智能推荐算法的应用案例,为我国科技期刊的精准国际传播提供参考。