基于邮件的科技期刊精准推送实践与策略优化

摘要：为有效提升科技期刊传播力，扩大期刊影响力，文章针对目前科技期刊传播力不足的问题，介绍了期刊精准推送方式，包括嵌入式推荐阅读和基于大数据挖掘技术的邮件推送，以精准推送平台对《棉纺织技术》专题论文进行推送实践为例；分析了精准推送平台的传播效果，提出了精准推送传播的优化策略。研究结果表明，基于邮件的精准推送平台大数据挖掘能力较强，便于传播交叉学科研究内容，推送方式高效便捷，邮件触达率和打开率较高，推送精准度高。但是推送中存在平台提供数据不充分，推送文章的引用周期长，推送效果难以评定和推送反馈较少等问题。文章认为，在科技期刊的推送中应将期刊自有数据库与精准推送平台深度融合，充分挖掘期刊作者库、审稿专家库和编委库，进行推送对象标签化，在采用精准推送平台推送时建立推送白名单，明确推送效果以便进一步优化推送策略。推送中应加强对科技论文的二次加工，顺应读者阅读需求创新推送内容。推送链接中应增加推送反馈调查表，提高推送反馈效率。此外，充足的资金支持和运营人才支持是实现期刊精准传播的必要保障。科技期刊的精准推送还处于起步阶段，未来期刊的推送方式趋于多渠道融合，只有构建科学的期刊推送策略方能推动期刊高质量发展。

关键词：科技期刊；精准推送；大数据；媒体融合

中图分类号：G237.5 文献标志码：A 文章编号：1674-8883（2024）10-0227-04

基金项目：本论文为2019年度中国科协学会服务中心中国科技期刊卓越行动计划项目“基于邮件的科技期刊精准推送实践与策略优化”研究成果，项目编号：卓越计划-C-080

2019年中国科协、中宣部、教育部、科技部联合印发《关于深化改革 培育世界一流科技期刊的意见》，提出建设数字化知识服务出版平台，集论文采集、编辑加工、出版传播于一体，探索新型出版模式，提供高效精准知识服务，推动科技期刊数字化转型升级[1]。2021年中宣部、教育部、科技部联合印发《关于推动学术期刊繁荣发展的意见》，将加强出版能力建设、加快融合发展、提升国际传播力等作为期刊发展重点建设内容[2]。但如何利用好新媒体为期刊传播服务，实现媒体融合是目前科技期刊提升传播力所面临的难题[3-4]。

微博微信凭借自身巨大的用户基数和高效便捷的传播方式，成为科技期刊突破发展瓶颈的首选渠道。目前各期刊已经通过设立微博和微信公众号实现期刊信息的迅速传播。然而，许多期刊的微博和微信公众号已经沦为期刊本身或期刊网站的延伸，内容同质化严重，难以引起用户阅读兴趣。鉴于微博、微信用户的阅读习惯偏向于浅阅读，高价值信息得不到有效传播，对于篇幅较长的科技论文的推送往往无法达到理想效果[5]。如何提高期刊传播的精准性，有效提高期刊被引量成为期刊传播力研究的难点。

针对目前期刊传播中存在的精准性和有效性方面的挑战，基于邮件的精准推送因大数据挖掘技术赋能，为提升期刊传播的精准度提供了新路径。基于邮件的精准推送平台能够提供简单高效的邮件发送服务，通过大数据采集、提取与推送内容领域相同的科研人员，将科技期刊论文以邮件的形式推送至相应科研人员的邮箱，实现简单易用、高效精准的触发式邮件和批量邮件发送服务，还能提供多维度数据统计，查看邮件请求量、发送成功量、到达率等统计数据，基于邮件标签的统计数据，便于用户及时关注邮件投递结果[6-7]。基于邮件的精准推送方式能精准抓取海量信息，突破期刊自有数据库的局限，在推送精度和有效性上具有明显优势。

一、精准推送平台发展现状

精准推送平台通过嵌入数据内容中实现推荐阅读，目前分为两种形式，一种是与类似的文章建立联系，阅读同类文章的同时推荐阅读，如TrendMD和Kudos；另一种是进行学术画像和学者画像，通过程序设定自动匹配，将学术内容自动发送到学者的邮箱。TrendMD平台主要与包括Nature、Science在内的众多国际顶尖期刊进行合作，实现了期刊与期刊之间的互通互联，搭建了国际化的学术交流平台，提高了文章的国际知名度，吸引了更广泛的读者群体，对于期刊的推广、论文影响力的提升均能起到积极作用[8]。Kudos平台主要是通过作者对已发表的文章进行补充描述，如添加视频、图像等，将补充完成的内容生成链接分享到Twitter、Facebook等社交媒体和Researchgate、Academia等科研社交平台[9]。无论是TrendMD抑或Kudos都更倾向于外文刊的推送。

相比而言，国内对科技期刊的精准推送意识还处于觉醒期，集出版传播多流程于一体的数字化出版平台建设亟待完善[10]。目前主流的精准推送平台包括Aminer科技数据大平台，重庆非晓数据传播平台以及方正学术出版云服务平台等。国内的推送平台通过大数据深度挖掘技术，根据推送文章的关键词与学者研究领域的关键词相匹配，通过相关性排序，筛选出排名靠前的学者，采用发送邮件的方式将科技期刊论文精准推送给相关对象。大数据挖掘出来的文献通过系统自动推送给用户，既节省了期刊的推送成本又不会增加编辑的工作负担，同时精准度较高[11]。

二、基于精准推送平台的期刊推送实践及分析

鉴于高效便捷的精准推送平台，《棉纺织技术》采用重庆非晓数据传播平台进行了为期6个月的期刊论文精准推送，以下简要介绍精准推送实践情况。

（一）推送邮件的生成

第一，推送内容的选择。推送内容的质量直接影响推送效果，推送内容的选择以“行业热点、科技前沿和学术带头人科技成果”为主，也可以参考相应领域审稿专家、编委、资深编辑的推荐文章。此外，为了更精准地掌握学科发展动向，推送内容的选择也可以参考《中国科技期刊引证报告（核心版）》发布的期刊“红点指标”来把握行业热点及学科发展态势[12]。

第二，推送篇数及推送人次的确定。考虑到整期文章篇幅过长，重点优质文章不明确，容易造成阅读疲惫，缺乏阅读亮点的问题，因此选择推送专题文章，即对于本期的文章甄选研究主题，将该主题下的论文组成专题进行精准推送。《棉纺织技术》作为纺织研究领域的专业月刊，每期甄选的文章篇数有限，推送人次不宜过多。

第三，推送模板设计。设计精美的推送模板能让读者感到赏心悦目，增强其阅读兴趣。在推送模板设计中首先设置《棉纺织技术》期刊简介和投稿网址，在期刊简介旁边附当期封面及《棉纺织技术》的微信公众号二维码，而后设置专题简介，通过概述专题主要研究背景及总结本专题的研究内容，为推送对象快速了解推送文章基本研究内容提供便利。最后，折叠推送文章，显示推送文章题目及PDF全文链接。此外，为了提高推送论文被引率，在每篇推送文章下注明文章的引用格式，便于读者引用。整体的推送界面设计简洁，重点突出，符合科技工作者阅读习惯。

（二）推送效果追踪及分析

立足《棉纺织技术》期刊发展情况，确定推送频次为每月1次，每次推送给2000～3000人次，每次推送文章4～7篇，持续追踪为期8个月的推送数据，6个专题的具体推送效果如下：专题1为纺纱工艺与设备自动化智能化（5篇文章，推送人次2000，被引量5次，总点击量3254次，邮件发送成功率98.26%，邮件打开率54.15%），专题2为棉织物改性（6篇文章，推送人次3000，被引量0次，总点击量5451次，邮件发送成功率98.1%，邮件打开率45.97%），专题3为织物疵点检测（6篇文章，推送人次2000，被引量0次，总点击量3026次，邮件发送成功率98.66%，邮件打开率44.15%），专题4为纳米纤维膜制备及应用（5篇文章，推送人次2000，被引量0次，总点击量3333次，邮件发送成功率98%，邮件打开率51.45%），专题5为电磁屏蔽织物研发（7篇文章，推送人次3000，被引量1次，总点击量6052次，邮件发送成功率98.87%，邮件打开率42.67%），专题6为防疫用品开发（6篇文章，推送人次3000，被引量3次，总点击量7330次，邮件发送成功率98.54%，邮件打开率58.87%）。

可以看出，基于邮件的精准推送大数据抓取能力较强，虽然每期推送文章较少，但是文章点击量低则3026次，高则7330次；邮件的发送成功率也较高，均达到98%以上，说明绝大多数邮件成功送达推送对象；邮件打开率在42%至59%，总体邮件打开率在精准推送中属于中位值；不同专题的引用量差异较大，一方面是因为从文章传播到文章被引用周期较长，另一方面推送对象对于研究热点更为关注，较为明显的是纺织行业对于传统棉纺织产品的研发关注度不高，反而对纺纱设备智能化关注度较高，电磁屏蔽材料和防疫用纺织品由于存在医学领域、高分子材料领域和纺织领域的学科交叉而具有较高的研究热度，也更容易被引用。

从各期的推送报告对推送对象的画像描述来看，对于专题1～专题3这类相对纯粹纺织领域的文章而言，推送对象大多集中在北京、上海、浙江和江苏等地，这与纺织行业发展情况相符。推送对象的研究领域和发表期刊情况基本与纺织领域传统研究人员较为类似，总体刊文情况呈现逐年下降的趋势。而对于专题4～专题6这类相对而言涉及较多交叉领域的文章，推送对象大多集中在高分子材料及化工领域，少量涉及医学领域，交叉学科研究内容拓展了推送文章的传播宽度，有利于提高文章的被引率。

总体而言，精准推送平台大数据挖掘能力较强，推送范围较广，但是也存在平台提供数据不充分，推送文章的引用周期长，无法明确被引量为自然引用还是精准推送产生的引用，在未来的推送中需要持续优化。

三、精准推送的优化策略

（一）充分融合大数据挖掘技术与期刊自有数据库，建立推送对象标签

期刊因多年发展积累，拥有丰富的所属研究领域专家资源，期刊数据库对于专家的行业研究方向细分更为准确，而精准推送平台基于大数据挖掘技术，具有海量信息处理能力，不仅能够精准抓取本领域推送目标，还能帮助期刊将论文推送给交叉领域的研究学者。因此，整合期刊数据库与推送系统平台资源，实现资源的深度融合，对于提高期刊论文推送精度具有重大意义。

例如细分期刊作者库、审稿专家库和编委库的研究方向和专业背景，实现数据库的标签化，在采用精准推送时添加期刊数据库标签白名单，推送报告中能够明确对白名单的推送效果，方便后续优化推送方式。另外，编辑可以通过数据库查询、工作单位网站查询等途径获取推送对象的研究方向。目前科研工作呈现愈加复杂的学科交叉特征，细分推送对象的研究方向具有动态性及复杂性，编辑一方面要追踪推送对象近几年发表的论文以及申请专利情况，另一方面可以通过微信公众号进行线上问卷调查及参加专业会议的方式，持续追踪推送对象研究方向及领域，以便提高推送标签的准确率[13]。

（二）注重作者的参与度，进一步提升推送精度

文章作者往往更了解自己研究方向的同行研究人员、审稿专家，在采用精准推送平台进行推送时，要加强与文章作者的联系，将文章作者推荐的审稿人、同领域科研工作者作为重点推送对象，甚至文章参考文献作者都应作为推送目标。此外，作者所在的研究领域学术群、朋友圈及其他社交媒体亦可作为推送渠道。

（三）充分挖掘读者调查表，明确读者关注热点

读者调查表作为期刊数据库的一部分，将读者调查表的内容添加到期刊数据库中，对于读者感兴趣的研究领域进行数据库的补充划分，利于达到有的放矢进行相关内容推送的目的。读者调查表为数据库内容的增补更新提供了便利，充分挖掘读者调查表，能够进一步明确读者关注的热点内容，可作为推送内容选择的参考依据。

（四）深化期刊文章二次加工，创新推送内容

浅阅读已成为大多数读者的阅读习惯，冗长的论文往往容易让读者丧失阅读兴趣。因此，论文的二次加工显得尤为重要。一方面编辑可以通过提炼文章重要结论、应用领域以及学术创新点，以通俗易懂的语言配合重要的图表形式重新呈现给读者，让读者直观地获取文章重要信息，摆脱阅读疲劳[14-15]。另一方面可以通过与文章作者进行联系，加强作者对文章的二次加工。

受限于版面，科技论文并不能体现作者的全部工作。OSID码是为了加强读者和作者交流互动，提高学科知识开放获取服务的二维码，文章作者通过扫描二维码添加文章内容介绍的音频文件以及文章观点剖析文字，同时可以补充未在文章中出现的数据图表进一步展示作者的科研工作。读者通过扫描二维码便能获取作者的添加内容，这极大地拉近了读者与作者之间的距离，能够帮助读者快速了解文章重点内容，同时使阅读方式更生动有趣，更符合读者的阅读习惯。在选择精准推送平台进行科技期刊论文推送时也可以考虑OSID码的形式，但这既需要精准推送平台的技术支持，也需要读者具备较强的表达能力。

（五）优化推送效果指标，提高推送反馈

国内科技期刊精准推送还处于初步探索阶段，推送效果难以评价是摆在期刊精准推送面前的一道难题。通常期刊推送效果以文章下载量和被引用量作为评价指标，但无论是文章下载量还是被引用量都不能准确反映打开邮件用户的真实反馈，引用量的改变更是一个长期监测的过程，短期内无法获得较好的反馈。

在以后的精准推送中，可考虑系统设置用户打开邮件后填写简单的反馈调查表，如是否对此类文章感兴趣，希望看到哪一类文章，这样不仅能快速得到推送反馈，还能进一步提高推送精度。

（六）加强运营人才队伍建设与推送资金支持

国内精准推送平台起步晚、发展慢的原因是国内期刊对大数据技术在期刊推送中的应用不够重视，大多数期刊满足于自有微信公众号及期刊网站的传播，不够关注精准推送，导致传播精度不够。

多数期刊没有引入数字化传播专业运营人才，导致期刊传播存在人员配备不足、缺乏互联网思维等问题。从前期精准推送实践中可以发现，学科发展呈现交叉融合趋势，

一方面，应当鼓励编辑积极参与跨学科的研究项目，培养跨学科思维能力。另一方面，加强对科技期刊编辑的融媒体知识培训，鼓励期刊引进专业的新媒体运营人才，实现编辑人才结构向新媒体编辑与学科专业编辑复合化转变。

此外，精准推送平台的发展需要持续投入资金和高素质系统开发人员的智力支持，同时也需要通过大量推送实践不断优化推送产品，只有更多的科技期刊参与到精准推送中来，才能不断强化精准推送效果，这不仅需要构建完备的运营人才队伍，更需要相应的资金投入。

四、结语

科技期刊的精准推送是未来期刊发展的大势所趋，也是提高期刊影响力的一种重要策略。对于期刊论文精准推送，尤其是采用精准推送平台的推送方式，目前还处于起步阶段，探索适合科技期刊论文的推送策略需要期刊工作者共同努力。

未来科技论文的精准推送将是系统大数据和期刊数据库高度融合的方式，要多角度、多维度评价推送效果，不断优化推送方式，实现科技期刊论文的有效传播。

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作者简介 李舒婕，编辑，系本文通讯作者，研究方向：科技期刊编辑与出版。杨家密，副编审，研究方向：科技期刊编辑与出版。王利，编辑，研究方向：科技期刊编辑与出版。