AI 赋能学术期刊出版的读者服务场景应用

程 富，吴亦繁，刘志霞

（1.河北体育学院， 河北 石家庄 050041； 2.河北开放大学， 河北 石家庄 050080； 3.河北青年管理干部学院， 河北 石家庄 050031）

传统学术期刊出版的读者服务存在服务意识淡薄、服务方式单一、服务范围有限、服务效率低下等问题，这不仅会影响读者的体验，还会影响期刊的声誉，更制约了学术研究的进一步发展。人工智能技术的引入，可以提供创新的解决方案，改善服务水平，提高服务质量。例如通过自然语言处理技术，为读者提供个性化的文章推荐服务；通过数据挖掘和机器学习技术，提升文章检索的准确性等。本文将深入研究人工智能技术在文献检索与推荐、辅助阅读、学术交流和合作、学术评价和度量等方面的应用。通过充分发挥人工智能技术的优势，以更智能、更高效且个性化的方式满足读者需求，并推动学术交流、合作与创新。然而，先进技术的有效应用需要理念的先行转变，只有转变观念并以读者服务为中心，才能更好地实现技术引领科学研究进步与发展。

一、技术驱动下学术期刊的服务方式演化与服务理念

1.学术期刊读者服务的主要发展历程

第一，纸质刊服务阶段。早期，学术期刊的读者服务主要通过纸质刊订阅和图书馆借阅方式提供。读者需要通过邮寄或亲自前往图书馆获取最新的研究成果。这种方式受地域和时间的限制，对于异地读者来说，获取成本较高。

第二，电子化服务阶段。数字化技术的广泛应用深刻改变了学术期刊的服务方式。期刊内容开始实现电子化，读者可以通过电子邮件、网站下载等方式轻松获取全文内容，这为研究成果的传播提供了更为便捷的途径。

第三，网络化服务阶段。学术期刊读者服务在这一阶段迎来了革命性的变革。学术搜索引擎、文献数据库平台、开放获取期刊等的出现，使研究论文能以免费或较低的成本向更广泛的研究者开放，这极大提高了研究成果的可见性，推动了知识的传播与共享。读者服务也因此变得更加多元化，发展出了在线咨询、评价反馈、数据分析、个性化推送等多种服务方式，进一步提升了学术交流的效率和深度。

第四，智能化服务阶段。在大数据、云计算和人工智能等新兴技术的推动下，学术期刊的读者服务模式发生了根本变化。数据不再只是信息的附属品，而成为提升读者服务的核心动力。通过对大量数据的深度挖掘和分析，学术期刊出版可以更好地理解读者的阅读习惯、需求和偏好，从而为读者提供更为精准、高效和个性化的服务。智能化的读者服务将学术期刊从传统的信息提供者转变为智慧的知识伴侣，为学术界的合作和创新提供了更多的可能性。

总体而言，学术期刊出版读者服务的发展经历了多个阶段，各阶段具有不同的特征和发展重点，但始终遵循着向更加开放、共享、互动方向发展的演化逻辑，其总体趋势是不断利用新技术，以适应和满足读者多样化的需求，可以预见，未来的读者服务将更加智能化、高效化和个性化。

2.技术发展与服务理念的悖离

虽然学术期刊的媒介载体和传播技术在变革，但是期刊的服务理念并未跟上，对待读者一直停留在“读者找上门”的方式，即被动地接受作者投稿和读者阅读。由于长期处于被作者追捧供着的地位，传统期刊服务方式保持相对单一，服务读者的意识更加淡薄。这种工作方式多年固化下来，让学术期刊形成了一种不良习惯，过于强调为作者服务，而忽视了为读者服务，缺乏对读者需求的充分考虑。[1]将学术期刊办成了“作者的期刊”，这种服务模式违背了学术信息传播的规律，更弱化了学术期刊的交流、导向、评价、发现等职能。[2]

随着期刊行业的不断发展和读者需求的不断变化，这种传统的服务方式已经不再适应。对于学术期刊这一特殊的知识产品，读者是其服务对象和最终消费群体。读者的使用和引用行为直接影响期刊评价指标“影响因子”，倘若缺少读者支持，将降低学术期刊的影响力和吸引力。[3]读者是期刊服务标准的衡量标尺，只有充分了解并满足读者的需求，期刊才能在竞争激烈的市场中立足。

二、面向读者的学术期刊服务转向

1.以读者为中心的服务理念阐释

以读者为中心是指围绕读者的需求和满意度来开展服务。需要指出的是，以读者为中心并不是不重视作者服务，而是强调在出版工作中平衡和协调读者和作者的需求，以促进学术生态的全面健康发展。学术期刊作为传递知识和思想的媒介，一头寻找合适的作者，生产高质量的论文；一头向读者传播最新的科研成果，由此构建起连接作者与读者的桥梁。

对于学术期刊来说，作者和读者群体本就存在很大的重叠，作者和读者的身份也并非一成不变，作者是长期的读者，读者是潜在的作者，二者可以实现相互转化。[4]作者服务更注重论文的发表和学术影响力，这是学术期刊的核心竞争力所在；而读者服务则强调信息获取的便利性、主题关注度的匹配性以及交流互动的畅通性等，这是学术期刊实现社会价值的重要体现。为读者和作者提供的服务虽然不同，但却是相辅相成、相互促进的。为作者提供全面的、优质的服务，能够有效吸引并挖掘更多的优秀作者，从而为广大读者带来更多丰富、优秀的作品；同时，为读者提供周到、专业的服务，能够有效吸引并紧紧抓住读者的眼球，反过来提升作者的知名度与影响力，形成一种积极的、良性的互动效应。

2.让读者接受是出版工作的核心起点

所有出版物都是为了满足读者需求而创作的，其价值最终需要通过广大读者的接受和认可才能得以体现。[5]学术期刊与读者的关系，好比是商品生产者和商品消费者的关系，精神产品同商品一样需要人“消费”。假如学术期刊不被读者接受，那么这一创造活动本身将失去意义。学术期刊的初衷和最终目标就是为读者提供高质量的学术信息，这是其核心价值的基础与存在的根本。[6]因此，学术期刊出版应转变传统的单向知识传播的模式，以读者的需求为办刊的出发点，以读者的问题为办刊的导向。[7]只有全面了解读者和作者的需求和期望，才能更好地调整期刊的定位和发展战略，减少学术出版中的盲目性和主观随意性，不断提升学术期刊的品质和声誉。[8]学术期刊出版要深入了解读者的阅读目的是什么，兴趣点在哪里，阅读方式是什么，建立良好的读者服务体系，赢得读者的信任与支持，为期刊的长远发展奠定基础。

3.以读者为中心的多重推动作用

坚持以读者为中心的服务理念在学术期刊出版工作中具有多重实践意义和积极作用。首先，提高学术期刊的影响力。通过为读者提供精准的论文以及多样化的服务，学术期刊能够吸引更多的读者关注，扩大自身的传播范围和知名度。其次，提升学术期刊的学术品质。由于学术期刊性质定位所限，其读者数量本来就少。[9]读者是学术期刊重要的使用者、监督者与建设者，通过充分调动读者的力量，倾听来自一线最真实的读者的声音，收集读者的反馈和建议，及时发现和修正文章中存在的问题，可以更好地控制和把牢文章质量关。再次，提供可持续发展的动力。读者的反馈是学术期刊决策的重要依据，读者的批评是学术期刊出版前进的动力。深入理解读者的真实需求，不断完善自身的服务体系，提高读者的使用体验和满意度，这是实现学术出版长期健康稳定发展的前提。最后，实现学术期刊的社会使命。学术期刊不仅是一个传播科研成果的工具，更是一个促进知识交流和社会进步的平台。坚持以读者服务为中心，学术期刊可以更好地实现其社会使命，推动社会的科技进步和发展。

三、人工智能在读者服务中的创新应用

1.文献检索和推荐服务

在学术研究领域，获取和筛选有价值的信息对于研究者至关重要。传统的文献检索和推荐服务存在检索结果准确度不高、推荐文献与读者需求不匹配等问题。引入人工智能技术，可以为读者提供更准确、快速和个性化的文献检索和推荐服务。例如Google Scholar 和SemantiFind 利用自然语言处理技术和机器学习技术，通过分析论文的语义关系和读者的兴趣偏好，帮助用户快速找到与研究领域相关的优质论文。

文献检索方面。传统的检索方法基于关键词匹配和布尔逻辑运算，无法深入理解和分析读者的查询意图，因此检索结果的相关性和准确性不高。人工智能能够为读者迅速定位到所需文献，同时可以帮助读者在短时间内查找到作者、机构、职称等关键信息及相关内容，使文献检索变得轻松而高效。[10]利用自然语言处理技术和机器学习算法，人工智能能够精准理解读者的查询意图，识别并处理查询中的关键词、短语和语义关系，从而深度理解读者的需求。例如，通过解析主题、作者、时间范围等要素，人工智能能够筛选出最符合读者需求的文献。此外，人工智能可以自动提取论文中的多种特征，如主题、研究方法、研究结果等，并将这些特征与论文的标签相关联。通过学习大量的论文特征和标签，人工智能能够逐步提高自动分类和标注的准确性，从而为读者提供更加准确的检索结果。

文献推荐方面。当前数字阅读内容和服务的重心已转向满足读者的多元化和个性化需求，大数据与人工智能的算法推荐已成为数字阅读平台的标准配置，以实现数字阅读的精准供给与个性化定制。[11]传统的推荐方法缺乏对读者个性化需求的考虑，推荐效果不佳。人工智能利用机器学习技术可以对读者的兴趣偏好和阅读历史数据进行统计分析、提取特征、识别模式，从而为读者提供高度个性化的文献推荐服务。此外，人工智能利用自然语言处理技术可以对推荐的文献进行深入的语义分析和理解，例如通过对文献的标题、摘要和关键词等进行语义分析和处理，人工智能可以更好地理解文献的主题和内容，为读者推荐更精准的内容。

2.智能化阅读辅助服务

人工智能技术正在深度融入出版行业，这将从根本上重塑期刊出版的传播方式、服务方式及读者的阅读方式。[12]学术研究是一项对阅读高度依赖的工作，涉及大量的文献阅读、数据分析和信息整合。因此，高效的辅助阅读服务对于研究者至关重要。然而，传统的阅读辅助功能存在个性化服务不足、缺乏智能化交互及难以处理复杂语义等问题。而人工智能通过自然语言处理和图像识别等技术，实现各类阅读辅助功能，例如Elsevier 的智能阅读功能和Springer Nature 的图像识别技术，借助人工智能技术为读者生成论文简介和解读图表，帮助读者快速理解论文内容，提高阅读效果和效率。智能化阅读辅助服务主要包括以下几方面：

（1）智能化的摘要与解释。利用人工智能可自动分析文献内容，生成简明的摘要，帮助读者迅速把握论文的核心思想和主要观点。同时，人工智能技术可将学术论文中的专业术语、复杂概念转化为更通俗易懂的表述，降低读者的理解难度。此外，人工智能还能自动识别并挑选出论文中的关键内容，提供相关解释和资料，帮助读者更好地理解作者的研究思路和实验结果。

（2）多语言的翻译与理解。阅读国外学术期刊时，借助人工智能技术可以实现文献的多语种翻译，为不同母语的读者提供无障碍的阅读体验，推动学术交流与合作。

（3）复杂图表与公式的解读。在涉及包含图表和数学公式的文献时，运用人工智能进行内容的自动识别、解读，并将这些复杂信息以更清晰、可理解的方式呈现，可显著提升读者对学术文献的理解深度，尤其在处理高度技术性和专业性的学术资料时，这一辅助功能尤为不可或缺。

（4）交互式的学习工具。利用人工智能技术可以创建交互式学习工具，为读者提供实时的学术互动和讨论平台。读者可以随时与人工智能进行互动，探讨阅读中发现的问题。这不仅增强了读者主动参与学术交流的意愿，也有助于增进对问题的深入理解。

3.学术交流和合作服务

学术交流不仅是研究者获取信息的重要途径，更是推动科研合作创新、学术组织发展的关键驱动力。技术让世界变得“更小”，人工智能正深刻改变着研究者的交流模式，推动研究者之间的合作，促进跨地域、跨领域的科研创新。传统的学术期刊交流平台面临着信息流通不畅、跨学科合作困难等问题，制约了研究者之间的互动与合作。人工智能在该领域具备潜在优势，能够补充这一方面的不足。例如，Academia.edu 和ResearchGate 等平台利用大数据和人工智能技术，能够精准匹配合适的研究合作伙伴，搭建起高效的跨学科合作平台，为科研创新发展创造有利的环境。

人工智能借助自然语言处理、数据挖掘等技术，可以对研究者的兴趣、专业领域及合作历史进行深度分析，从而帮助研究者快速获取最新的相关研究成果。此外，人工智能还可以高效且精准地发现并推荐潜在的合作伙伴，为其参与在线讨论和合作项目提供支持。通过深入分析研究者的合作网络和社交关系，人工智能还可以为其量身定制个性化的学术合作计划，包括潜在的合作伙伴、项目目标、资源分配、风险管理、时间进度等详细信息，从而推动更深入、更广泛的学术合作。此外，还可以利用人工智能分析合作网络的结构和属性，帮助研究者了解特定领域的合作模式和趋势，识别出领域内的核心人物和机构，发现潜在的研究方向和合作伙伴，助力构建自己的学术合作网络。

4.学术评价和度量服务

在学术期刊的读者服务中，学术评价和度量发挥着重要作用。通过对学术期刊的学术质量、影响力以及价值等多方面进行评价和度量，可以为读者提供有价值的参考信息，帮助他们更好地选择和使用学术期刊。传统的学术评价和度量存在一些问题，例如，引用次数和影响因子等指标难以全面反映学术价值，忽视了研究成果的多样性和创新性。而人工智能可以构建更准确和全面的学术度量指标体系，综合考虑社交媒体、学术合作网络等多维度数据，为读者提供更客观、精准的评价依据。人工智能极大推动了网络文章学术评价体系发展，基于数据分析的论文影响力与作者影响力评价体系对学术期刊的评价和发展产生了重要影响。[13]Web of Science 和Scopus 等学术数据库利用人工智能技术，为研究者提供更准确的衡量研究成果影响力的依据。Scite.ai 智能引文内容分析平台的“智能引文”（Smart Citation）功能，可以为科研人员提供便捷的学术论文发现与评估渠道。

学术评价和度量服务主要涉及以下几方面：（1）学术期刊或论文评价。利用人工智能既可以对学术期刊的学术质量、影响力、价值等进行全面评估，同时也能对单篇论文的学术水平、创新性和实用性进行精准评价，帮助读者更好地理解和使用期刊或论文。（2）个性化的学术评价服务。人工智能可以通过分析读者的阅读历史和学术引用数据，为读者提供个性化的学术评价报告，满足读者的独特需求。（3）自动化的学术成果度量。人工智能通过机器学习和数据挖掘等技术，可以对学术成果的产出、被引、获奖等情况进行自动化评价，帮助读者更好地理解和评估论文的贡献和创新性。

四、人工智能在读者服务应用中的隐忧和对策

1.隐私和安全问题

由于人工智能系统会收集并处理大量个人数据，包括检索历史和阅读偏好等数据，读者的隐私面临着泄露和滥用的风险，这不仅会损害读者的个人权益，还可能给学术界带来不良影响。为确保读者的个人信息不被滥用，必须建立全面的数据保护机制并实施严格的隐私政策监管。同时还需要采取一系列强有力的措施，如加强数据加密和安全存储、严格限制数据访问权限、定期审查和更新安全策略等，保护读者的个人信息安全，提升读者对平台的信任度。

2.信息过滤问题

个性化推荐在提供精准服务的同时，也可能造成信息的过度过滤，限制读者接触信息的多样性。读者可能会受限于只看到与其兴趣相关的内容，而错过其他领域的重要研究成果。为解决这一问题，需要实现个性化推荐和确保信息的全面性、多样性之间的平衡，可以引入多种推荐算法和评价标准来提供跨学科的内容推荐，推动跨领域的交流与合作。同时要鼓励读者获取多元化的知识，不断扩展学术视野，激发更广泛的知识探索。

3.算法偏见问题

人工智能系统的训练数据和模型设计可能受数据集的限制、算法过度拟合或偏见影响，导致其在推荐、检索等任务中表现出不公平和歧视行为。可能会出现对某些领域或作者的论文过度推荐，而其他领域或作者的论文则较少被推荐的情况。为确保人工智能系统的公平性，可采取以下措施：引入来源多样、领域广泛的数据集，采用多元评价标准，提供给用户一定程度的推荐算法的控制权，建立伦理审查流程，持续监测和改进算法。同时，还应重视对读者的教育引导，帮助他们深刻理解人工智能系统的局限性，避免受到系统可能存在的偏见的影响。

4.人文交流问题

传统的学术期刊读者服务不仅涉及信息的传递，还涉及与编辑、作者以及研究者之间的交流和互动。然而，人工智能技术的便利性在一定程度上降低了读者与学术组织之间的紧密联系。为解决这一问题，需要寻求人工智能服务与保持读者在学术界的归属感和社交体验之间的平衡，可增加人工客服以便为读者提供更人性化的服务，加强学术组织建设以便读者更好地了解和融入学术界，激发学术组织的创新活力。

五、结束语

在探讨人工智能在学术期刊读者服务中的应用时，我们不仅要关注技术层面的问题，更要关注由此带来的隐私、安全、过滤、偏见等诸多挑战。我们必须对其潜在的风险保持警惕，并提前采取相应的应对措施。同时，我们应始终坚持将人工智能置于人类的掌控和主导下，深刻理解其局限性，确保新技术的应用不仅满足读者的需求，同时也符合伦理和法律的要求。唯其如此，我们才能真正发挥人工智能这一强大工具的作用，为读者提供更全面和公正的服务，推动学术研究的健康发展。