【摘 要】［目的］ 大数据时代,学术期刊的发展问题更为复杂,为全面透视并准确把握大数据时代学术期刊的发展,选择4位学术期刊主编进行半结构化深度访谈。［方法］ 理论分析和实证分析相结合,与4位主编进行半结构化访谈。［结果］ 4位主编认为,大数据时代学术期刊在选题策划、组稿约稿、编辑校对、发行推送等环节都受到了一定影响,虽然可应对的手段和方法不一,但是在发展重点上,学术期刊都需要正确看待大数据、牢牢坚守内容为王,系统拓展学术期刊的品牌价值,解析与重构学术生产机制并激励编辑群体的多元化转型。［结论］ 大数据时代,唯有坚守社会效益、打造学术品牌、加强各类数字化工具并提升编辑人才的培养成效,才能最终实现学术期刊的高质量发展。
【关键词】大数据；学术期刊；期刊品牌；学术生产机制；区块链
面对具有多样性、大量性、高速性、真实性和价值性等特征的大数据,学术期刊进行深度转型势在必行。针对大数据时代学术期刊的发展问题,学者们进行了大量研究,取得了诸多成果,已有文献的研究主题集中在以下方面:大数据时代学术期刊的机遇和挑战、大数据对学术期刊出版和传播的影响、大数据时代学术期刊的新功能、大数据对学术期刊编辑提出的新要求以及学术期刊的应对路径和发展对策等。面对大数据,学术期刊的机遇和挑战极为复杂:受到大数据的影响,期刊出版必须全面升级生产模式和产品形态,因为传统的知识服务模式和手段已经无法满足全新的知识服务需求[1];大数据的相关工具和技术都可用于编辑校对、审稿专家选择、组稿约稿、选题策划等环节[2]。关于大数据对学术期刊编辑的影响,吴美英[3]认为编辑作为期刊出版的主要参与者,面临着前所未有的挑战,必须重构编辑的素质,如拓展编辑的思维理念、思维向度和思维形态[4]。在学术期刊的发展路径方面,借助大数据,学术期刊需要尝试新型的出版模式和传播手段,在提供个性化服务的基础上扩大学术期刊的国内外影响力[5]。
分析已有研究成果可知,现有观点大多较为零散,缺乏大数据时代学术期刊发展系统而全面的研究。更值得注意的是,通过统计背景信息可知,大多数的第一作者为编辑部普通编辑或高校和科研院所教师,第一作者为主编的论文寥寥无几。主编是学术期刊质量的第一责任人,是期刊运作走向成功的基础要素[6],无论是专家学者型主编、编辑业务型主编,还是行政管理型主编,在期刊发展路径的选择与决策上,其作用至为关键。身处大数据时代,一旦学术期刊主编缺位、发声较少,既无法实现对该问题理论层面的深入剖析,亦无法在实践层面真正认清大数据对学术期刊的影响,不利于推进学术期刊的转型发展。因此,为了能更为全面而系统地透视大数据时代学术期刊的发展,本文选择对主编这一重要群体进行深度访谈,以求获得更为独特、新鲜而又深刻的观点。
1 访谈对象的选择及深度访谈的实施
在考虑访谈对象性别、年龄、学术背景及期刊差异(科技期刊/社科期刊)的基础上,结合资源的可获得性,本文选择了《学术月刊》、Water Science and Engineering、《浙江工商大学学报》以及《河海大学学报(自然科学版)》的四位主编作为访谈对象。之所以选择这些期刊的主编,主要原因有两点:第一,访谈对象本身的性别不同、年龄跨度较大且学术背景各异;第二,四位主编所任职的期刊既有科技期刊和社科期刊,也有中文期刊和英文期刊,且期刊的影响因子水平和发展势头不同,能较好地代表当前学术期刊的现状。其中,《学术月刊》和《浙江工商大学学报》是人文社科类综合性学术期刊,前者创刊于1957年,在业界极有影响,连续12年的转载转摘量居全国同类期刊之首,是全国众多大学、科研机构考核与评审学术成果的重要参照刊物;后者创刊于1987年,也刊发了一系列社会反响热烈、学界好评的重头文章,办刊质量不断提升。《河海大学学报(自然科学版)》和Water Science and Engineering均为科技期刊,刊发的论文都专注于与水问题相关的新概念、理论、方法和技术,前者创刊于1957年,但是近年的发展势头较为保守;后者创刊于2008年,现被EI Compendex收录,2016年和2017年连续获得“中国国际影响力优秀学术期刊”,影响因子不断提升。
此次访谈采用的是半结构化深度访谈方法,即在访谈过程中根据提前设置的半结构化访谈提纲开展,一旦访谈对象对某一问题的回答较有意义,笔者进行及时追问,以求获得丰富的访谈资料。访谈时间最短的为1小时,最长的为2.5小时。访谈资料的收集以访谈录音为主,辅以访谈过程中的笔记。访谈结束后,笔者尽快将访谈录音转化为文字稿。此次访谈提纲包括如下问题:第一,谈谈您对大数据的认识。第二,面对大数据,您的期刊有没有受到影响?受到了什么样的影响?请针对出版流程各阶段等详细谈谈具体影响体现在哪些方面?第三,面对大数据,您的期刊做出了哪些回应?效果如何?第四,您认为为了有效应对大数据的冲击,期刊还需要在哪些方面进行强化或改善?
2 大数据时代学术期刊发展的四大重点问题
主编们对访谈提纲的问题进行了一一解答,但是很明显,他们对第三个问题和第四个问题更有兴趣,引申出来的思想和观点更为深刻、宝贵且具有启发性。通过总结访谈资料发现主编们对大数据的认识偏差不大,且一致认为大数据影响了学术期刊的选题策划、组稿约稿、编辑校对、发行推送等环节。虽然主编们详细列举了期刊应对大数据冲击的具体手段和方法,但是在访谈过程中,笔者明显感觉到主编们对待大数据的态度不一,有的是主动接纳、积极探索,有的是不够重视、无奈接受。在探讨学术期刊今后的发展问题上,四位主编的观点不谋而合,都涉及了内容为王、流程优化、编辑转型等关键词,更值得注意的是,主编们亦尝试对期刊品牌、学术生产机制等更具战略性的问题作出回应。基于四位主编的核心观点,笔者通过辅助材料(包括笔者个人观点、实际案例)的加入,以求对大数据时代学术期刊高质量发展的重点问题进行整体呈现。
2.1 正确看待大数据,牢牢坚守内容为王
四位主编一致表示,技术本身只是提供了一种可能性,学术期刊的核心价值仍是传播和交流学术研究成果,需要重点关注内容的创新、深度以及研究成果对客观世界产生的影响。大数据时代,无论传播方式如何改变,“内容”仍然是期刊最为核心的竞争力,高质量、稀缺的内容依然处于无可取代的位置。在不考虑学术内容的基础上,仅仅依靠技术资源进行差异化竞争并不是学术期刊的最优选项,因为过分依赖和崇拜大数据会使学术期刊失去积极性和主动性,一旦缺失原创性、有价值的内容,即使掌握了充足的资源和先进的技术,学术期刊依旧无法满足目标受众的需求。
在大数据时代坚守内容为王,学术期刊更需要强调学术的主体精神,积极介入学术研究前沿,这样才能更好地判断哪些是创新成果,哪些是学术泡沫。针对这一问题,《学术月刊》的姜主编举例说,在策划重点选题的过程中,不少学术期刊会参考中国知网的“学术热点”,借助这一功能,学术期刊能在极短的时间内预判某一研究问题的热度。但是,如果仅仅依靠这些数据之间的关系来推出选题,可以预见,此类选题策划活动的效果是极为有限的,学术期刊仅仅贡献了年度热点问题的文献数量,而不是推动了学术的演进和创新。与之类似地,《河海大学学报(自然科学版)》的钱主编和《浙江工商大学学报》的郑主编一致认为,选题应该是编辑凭借敏锐的洞察力针对学科交叉前沿提出的。同样地,Water Science and Engineering的施主编提出,当前一些学术期刊的微信公众号、微博、推送邮件等整体打开率不高的原因可能并不是美观性不足,优质内容的缺乏才是根源,注意力资源的获取仍需要优质内容来引领。此外,越来越多的学术期刊推出精准推广,在此过程中,通过“网络算法”推送个人感兴趣的信息会形成“信息茧房”,目标受众极有可能成为“信息孤岛”的“原住民”,桎梏信息的自由流动和传递,长此以往,导致“沉默的螺旋”不断增大[7]。因此,面对大数据的挑战,学术期刊需要借助各种数据分析技术和平台发现优质内容的深入方向,并从不同角度演绎和延伸,这需要学术期刊具备复杂性思维,即在整合跨学科学术资源的基础上培养个性化思维,这样才能对具有巨大潜力的大数据进行独特性挖掘[8]。
2.2 系统拓展学术期刊的品牌价值
主编们提出,未来期刊的发展应该注重品牌,这也是期刊避免同质化、实施差异化竞争的必由之路。一般来说,学术期刊的品牌价值主要体现为内容特色、用稿偏好及对重大学术问题及社会问题的观点倾向[9]。大数据时代,借助各种媒介、活动和行为方式,学术期刊能不断传递自身的品牌价值,目标受众亦会在这一过程中进行价值判断,从而认可期刊的价值观并以各种方式汇集到期刊周围。
2.2.1 推出高附加值问题解决方案
四位主编一致表示,大数据时代,为了最大化满足目标受众的需求,学术期刊必须整合内容、技术、人员等要素,借助微信、微博、数字期刊、网络社群等多层面、立体化的产品矩阵提供社交化和个性化的阅读服务,并将高附加值的问题解决方案贯穿目标受众的整个学术生命周期。如,《河海大学学报(自然科学版)》的钱主编提出,在今后的2——3年,其所在的期刊部会将一部分传统编校业务进行外包或是使用最新的软件和操作平台将编辑解放出来,让其从事更有价值的隐性服务(如尝试更好地与学科协同共生、建立学术期刊智库服务等)。《学术月刊》的姜主编亦认为,学术期刊在高附加值服务的提供过程中,还需考虑受众的问题,即将学术期刊的对象分层化(包括学者、政府部门、普通大众),针对不同对象推出形式和内容有差异化的产品。
大数据时代,为了更好地服务目标受众,降低其知识获取成本、提升其与学术期刊的黏性,学术期刊可考虑通过数字化解构和全息化重构期刊自身及学术出版应用场景,以在各环节实时、精准地为目标受众提供指导性服务(图1)。
图1 大数据时代学术期刊可提供的高附加值服务
由图1可知,大数据环境下,借助自主服务平台及专业的学术出版机构,在搜寻、分析海量数据的基础上,学术期刊可实现众多优质资源的聚合,通过进一步提纯知识、拓展和链接资料,为目标受众提供多维的知识资源和知识服务,并最终提升学术期刊的品牌价值。
(1) 论文发表前,学术期刊可提供三方面的服务:重大选题的推荐、科研社交关系的推送以及出版过程相关细节的告知。①学术期刊可利用大数据技术来探索学术研究的前沿、热点与难点,通过分阶段地公布重点选题,有助于目标受众将具有重大意义的选题挑选出来。②学术期刊可绘制科研合作关系可视化图谱,即利用可视化方式展示科研合作关系、学科交叉关系,将科研圈合适的学者及科研活动以社交网络的方式精准推送给合适的目标受众,这样有利于目标受众清晰掌握科研合作与学科交叉的内在关联和聚合效应,为其学术论文的写作及学者之间合作广度和深度的提升提供必要信息。③学术期刊还需要将学术论文出版各环节的细节告知目标受众,以方便其寻找目标期刊、掌握出版节点、明确出版伦理和写作规范等信息。
(2) 论文发表中,学术期刊可提供的服务包括学术不端检测、审稿信息动态反馈、线上线下的社群服务以及录用通知的自动生成等。大数据时代,利用自主服务平台及专业学术出版机构,学术期刊对学术不端行为的识别更为智能和有效。与此同时,借助线上、线下的多种渠道和媒介,目标受众可更便捷地掌握论文的审稿进度、与编辑部随时交流互动。一旦论文确定录用,借助录用通知生成系统,目标受众可在学术期刊的官网和稿件处理系统中自助打印录用通知。
(3) 论文发表后,学术期刊可提供的高附加值服务更多,如录用即上网功能、内容与数据分享服务、域出版、按需印刷、知识产权保护、“出版后评审”以及其他相关的隐性服务。大数据时代,一旦学术论文不能以最快的速度传播出去,优质的学术内容将面临被淹没的危机,因此,学术期刊必然要利用数字化资源尽可能地扩展传播渠道、扩大传播辐射面,如推出录用即上网功能、域出版。为了更好地提供增值服务,学术期刊还可进行科学数据出版,即由论文作者上传相关的附件内容和数据供目标受众分享。针对同行评议的局限,学术期刊可尝试推出“出版后评审”模式,即将评审过程与内容部分公开,使更多目标受众从公开的审稿意见和反馈中受益。按需印刷则需要学术期刊基于不同的阅读目的动态重组推出各种类型的知识产品,以方便目标受众在碎片化时间内精准识别其所需的核心知识体系。
2.2.2 媒介运用过程注重内容创新和价值共创
现阶段,由于资源条件的限制,大部分学术期刊在传播方面采取了成本可控的方式,如加入中国知网、开通微信公众号和微博、推出头条号等,“纸刊+两微”成为学术期刊宣传和传播的标配,四位主编所在的期刊也都从事了上述活动。虽然多元媒介的综合运用拓宽了学术期刊的传播渠道,但是主编们认为,现有的传播效果尚不够理想,主要原因可能是缺乏内容创新和忽视价值共创。在多元媒介的传播过程中,大部分学术期刊忽视了内容创新,如没有对学术内容进行二次创作,仅仅将刊载于纸媒的学术论文照搬到微信和微博,则无法满足目标受众碎片化的阅读需求,这主要是因为一般的学术论文篇幅较长,目标受众无法在短时间内快速获取核心信息。此外,学术期刊没有对学术内容进行“通俗化”处理,没有适当删减或修改一些晦涩难懂的理论陈述,这将大大限定受众面,导致数量众多的普通读者无法产生阅读兴趣。与此同时,许多学术期刊微信公众号的发文频率太低,无法做到持续输出并保证一定的活跃度。在价值共创方面,许多学术期刊仅仅注重信息的到达而忽视反馈,尚未建立双向互动的良好关系,目标受众无法参与学术期刊的价值创造过程。
大数据时代,依托各种媒介和技术,学术期刊需要进一步拓宽传播渠道,但此过程需要注重内容创新和价值共创。学术期刊不仅要精心运营微信公众号和微博粉丝群,还需要举办线下各类圆桌会议和学术沙龙,参与各类行业展览和培训,举办各类科普讲座、科普活动和体验,让广大受众积极参与。在此,《河海大学学报(自然科学版)》的钱主编特别强调,科技类期刊可借鉴“中国激光”微信公众号的做法,其在内容创新和价值共创方面做得极为出色。具体来看,“中国激光”推出的微信矩阵共涵盖6个公众号,每个公众号的目标受众不同、特色迥异。此外,“中国激光”还推出了涵盖视频、音频和图文的“5分钟光学”,内容极为丰富、形式更为多样。在线下,为了更好地联系作者、推动光学成果的传播,中国激光杂志社还举办了“中国光学十大进展候选推荐”,旨在介绍国内科研人员在知名学术期刊上发表的与光学相关的具有重要学术和应用价值的论文（① “中国激光”微信公众号相关资料是根据中国激光杂志社总编辑王晓峰博士在“2019年科技期刊国际影响力提升策略研讨会”上所作的报告整理所得。）。
2.3 解析与重构学术生产机制
《学术月刊》的姜主编认为,随着大数据时代的到来,学术期刊同样需要经历“作坊式—现代工厂—智能制造”的转变。他强调,在浅层,学术期刊可以借助大数据的技术实现编校流程的优化和内控机制的改善,但是在深层,学术期刊需要推动整个学术生产机制的革新,需要处理作者、评价机构、转载机构、高校等主体之间的复杂关系,其中,特别需要注重最新技术的应用。关于学术生产机制革新这一问题,主编们不仅谈到了学术生态、科研人才评价、高校人才培养,还涉及期刊评价、期刊定位等热门话题。选择主编们提及最多的学术生产价值链和区块链概念,尝试将其观点清晰地展现出来。
2.3.1 构建立体化、多元化的学术出版网络
面对大数据的冲击,学术生产价值链五大主体(作者和读者、学术期刊、评价机构、转载转摘机构、高校和科研院所)的学术环境都受到了一定影响,学术创新模式和学术研究范式等都发生了一定的变化。学术期刊在保证编排规范性、信息严谨性、内容专业性、成果创新性、出版权威性的基础上,必须拓展新的功能,如学术研究的引领、学术规范的制定、学术分歧的解决等,以弥补传统学术生产机制的不足和缺陷。作为整个学术生产机制的重要主体之一,学术期刊是一个真正的学术生产部门[10],在数字化转型时期,学术期刊出版的本质已由贩卖知识和信息转变为全心全意为用户服务,服务方式也从“单个产品的提供”向“服务平台的维护”转变[11],为此,学术期刊必须联合打通学术研究-学术出版-学术传播-学术应用-学术参考-学术转化全链条,重构为知识生产、传播和共享而连接一切,跨界合作、协同创新[12]。
借助大数据技术,学术期刊可以摆脱传统编辑出版流程的局限,实现以学术期刊为纽带的全流程传播,构建起一个立体化、多元化的学术出版网络。这一网络无法依靠某一种学术期刊形成,而是需要学术生产各大主体的分工合作与协同整合,这样才能根据目标受众和国际出版环境的动态变化形成具有差异化的服务组合。这一学术出版网络秉持学术价值导向原则,旨在实现学术价值的挖掘与传播最大化而非经济利益和市场占有率的最大化,其涵盖学术期刊数据库、审稿专家数据库、编校规范功能系统、按需印刷工作系统、传播发行工作系统、信息服务和个性化定制功能系统、各相关机构数据库(高校、科研院所、政府、金融机构、企业等)等。在大数据技术的支持下,该学术出版网络能及时、全面地为目标受众服务,学术期刊传统的整刊定期出版模式将转化为分篇随时出版,而且可视化出版、互动出版、数据密集出版等功能都将实现。
在这一学术出版网络中,数据、平台、技术、服务等因素协同关联,各节点之间形成了一种有效的学术生态关系。单就学术期刊而言,借助这一学术出版网络,可以从单一介质的内部编辑部生产模式向社会化生产模式转变,通过多种信息源,编辑能掌握学术前沿,了解研究机构及相关作者的研究现状,快速遴选匹配的审稿专家,实现编校环节的自动化,检测学术不端并最终实现精准推送。更为重要的是,基于海量的数据,学术期刊可以整合和加工,提供重要的深度出版反馈信息和学科发展测度分析,将尚未充分开发或闲置的宝贵数据资源进行合理利用和创新,从而达到反演学科发展趋势的目的。
2.3.2 注入区块链技术
当前,借助“去中心化”“不可篡改”“公开透明”等优势,区块链的应用成为编辑出版行业探讨的热点话题。首先,借助区块链,学术生态系统得到净化。涵盖五大主体的学术出版网络可以建立起历史数据信息链,提升信息的存储性和可追溯性,对学术生产机制中的主体进行有效约束。如针对学术不端问题,学术出版网络可将学者在各类学术场景中的履约可能性进行评估,详细记录该学者的学术信息,借助守信联合激励和失信联合惩戒机制让具有良好学术声誉的学者享受信用奖励服务(如缩短审稿周期、发放优厚稿酬等),严惩学术不端人群。此外,针对广为诟病的学术评价问题,借助区块链技术的不可篡改性,各大学术评价机构可建立学术期刊的信用体系,推进学术期刊信息的实时交互,让学术期刊的评价更为透明和全面。其次,借助区块链,版权保护得以加强。大数据时代,传统版权制度所确立的利益观和价值观受到前所未有的强烈冲击,多元化媒体形态的出现导致版权争议和纠纷增多,版权保护的难点更多。由于联盟链的运营成本低、数据存储传输安全性高且信息可追溯性强,借助联盟链,学术期刊可建立学术平台,开发写作流程记录功能,学者可在此平台上进行创作,期刊编辑亦可查看其科研研究步骤。此外,借助哈希算法,即使版权流转次数很多,新的授权信息所产生的区块会包含明显不同的哈希字符串,并链接到对应的主链上,该过程真实、可追溯,维权过程简便[13]。
2.4 激励编辑群体的多元化转型
大数据技术作为学术期刊编辑工作的一种辅助工具和工作方式,其重要性不言而喻,但是其仍然无法取代编辑的主体地位。由于大数据技术的不断冲击,学术期刊编辑所具备的技能、工作的方式、遵循的方法等需要相应发生改变,加上大数据本身的复杂性,既懂得数据分析技术又谙熟各项出版业务的新型编辑人才极为匮乏。针对大数据时代编辑的转型问题,《学术月刊》的姜主编认为,编辑需要借助内力和外力来加强自身的数据敏感性,而期刊的高质量发展则需要依靠专业化的团队;而《河海大学学报(自然科学版)》的钱主编以及Water Science and Engineering的施主编提出,传统编辑必须向两头转变,一头为传播型编辑,一头为学术型编辑,至于具体选择哪个,还需要结合期刊实际和个人意愿确定。实际上,不同的学术期刊也确实选择了不同的编辑人才配置方案,但是对于大部分学术期刊而言,其往往会选择变革程度较小的方案,即让那些年轻的编辑在承担传统编校工作的过程中不断提升大数据的分析和应用能力。
现阶段,学术期刊需要正视如下挑战:在维持现有运营稳定性的基础上探索大数据时代的独特发展优势。聚焦到编辑方面,学术期刊既要培养胸怀学术精神、掌握学术前沿的学术型编辑,又要吸引具备敏锐数据感觉、蕴含高超数据素养的传播型编辑。大数据时代,受出版立体化以及数据信息依赖性加强的影响,编辑工作外向性特征越趋明显,其既要加强与内部工作人员的沟通与联系,实现信息的交互,及时调整工作内容,又要加强与外部的联系。此外,面对复杂的环境,学术期刊编辑还需要熟练运用新媒介和新技术来不断获取、解读和运用数据信息。结合笔者已有的研究成果,认为面对大数据的挑战,对学术期刊编辑的培养同样可以借鉴双元性机制[14]:(1)学术期刊需要与高校、科研院所等多个主体加强外部联系,这样能扩展本部门大数据相关信息和分析技术的搜寻范围。学术期刊要鼓励学术型编辑参与各种学术会议,同时要支持传播型编辑进行自学或参加长期和短期的技术培训。(2)学术期刊要同时实施结构双元模式和情景双元模式,即学术期刊要同时设置学术型编辑的学习小组和传播型编辑的学习小组,前者专门进行科研学术方面的活动,后者则致力于开展大数据新技术活动的开展。(3)在人员安排方面,学术期刊要结合编辑个人的发展意愿和能力水平,让其选择不同的发展重点。(4)学术期刊要根据不同的情境因素,将时间、精力、资金、设备等有形和无形资源在学术型编辑和传播型编辑之间合理分配,以满足不同的需要。
3 结语
大数据时代,学术期刊高质量发展问题更为复杂多变。为全面透视并把握大数据时代学术期刊的发展,本研究对4位学术期刊主编进行了半结构化深度访谈,获得了一些独特、新鲜而又深刻的观点。主编们认为,大数据对学术期刊的选题策划、组稿约稿等诸多环节产生了影响,今后的发展既要正确看待大数据、牢牢坚守内容为王,激励编辑群体的多元化转型,更要对期刊品牌建设、学术生产机制革新等更具战略性的问题作出回应。
鉴于此次研究是定性形式的访谈,本研究还存在如下不足:第一,研究结论仅来源于对四位主编的访谈,虽然他们的性别、年龄、学科背景和所在期刊性质都不同,但仍然无法避免外部效度的局限,后期还需增加访谈对象;第二,本研究针对学术生产机制解析与重构过程中学术期刊何以可能和何以可为这一非常重要且有趣的议题,仅从学术生产价值链和区块链进行了阐述,后期值得更为细致和深入的探讨。
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