【作 者】解梦超：中国对外经济贸易会计学会《国际商务财会》杂志社
【摘 要】当前在新技术的驱动下，数字出版产品不断推陈出新，传统学术期刊发展模式受到冲击，面临严峻挑战。学术期刊应通过数字技术赋能学术期刊出版，大胆融合创新，实现从传统媒体向"智媒体"的数字转型。文章首先梳理了我国学术期刊数字化应用的局限性，其次展望了人工智能、区块链、云计算等新技术在学术期刊出版领域的应用，其后探讨数字化环境下学术期刊的媒体融合发展路径。认为学术期刊应借助数字技术优势，结合刊社自身特点，优化选题策划、组稿、选稿、编辑、校对、传播等出版环节，革新出版形式，探索多元化传播模式。
【关键词】学术期刊；智能出版；媒体融合；AI；智媒体
云计算、人工智能、5G、区块链等新技术正在加速应用到出版领域，催生出众多数字出版新产品，出版感受到前所未有的挑战。优质的数字出版产品往往胜在内容精良、传播形式乐于受众接受。而学术期刊一般汇集了具有较高学术声望的专家学者，自身的编辑队伍也具备一定的学术素养，在内容审核方面较部分新媒体、自媒体优势明显，因此学术期刊应发挥这一优势，通过数字技术赋能转型发展，实现多元化传播，提高论文传播效能，促进期刊品牌影响力提升。
1 我国学术期刊数字化应用的局限性
1.1 刊社缺乏数字化发展的长远规划
我国大多数学术期刊仍带有行政管理思维，缺乏数字化转型发展的顶层设计和长远谋划，在新技术尝试、新模式探索等方面有待加强。加之数字化转型的成果不可能立竿见影，经济效益增长还需要一定时间培育，《2019—2020年中国数字出版产业年度报告》显示，2019年我国数字出版产业整体收入规模为9881.43亿元，传统书报刊数字化收入89.08亿元，年度总收入中所占比例为0.9%，较2018年的1.03%，占比增幅呈下降态势。部分刊社虽然建设了采编系统，但多是一次性建设，很少做系统维护和更新，没能将云计算、大数据、人工智能等新技术运用其中。部分编辑人员对学术期刊数字化发展没有概念，思想固化于传统的出版形式和流程，缺少具备互联网思维的复合型编辑人才。
1.2 数字化传播形式较为单一
数字出版已经打破了人们获取资讯和知识的传统模式，模糊了传统传播者和受众的界限，形成了全新的媒介业态。我国大多数学术期刊还不具备独立应用数字技术的能力，缺乏对用户的需求分析和准确客观的市场研判，只是从以下途径开展数字化传播尝试：一是与中国知网、万方数据、维普网三大平台合作，形成内容数据；二是开设门户网站；三是开通“两微一端”。这些方式只是将纸刊转化为电子数据，形式单一，在出版形式和服务内容还存在局限，不能视为完全数字化转型，更谈不上是媒介业态创新。
1.3 集群度不高，数字化优势不明显
学术期刊一般专注于某一学术领域，学科研究自成体系，刊社通常是独立运营，集群化程度不高。而数字化技术的前期开发和调试应用需要较多的资金投入，一家学术期刊往往无力独自承担，这也是学术期刊数字化转型过程中的一大痛点。由此造成了大多数学术期刊对数字化转型望而生畏，无法充分发挥数字化技术在出版方面的巨大优势。
1.4 数字出版的保障机制尚不健全
传统纸质期刊与数字出版的监管机制明显不同，我国对传统纸质期刊的管理政策相对成熟，但对数字出版主体的管理和对数字出版运营的监控政策还在不断完善中。针对学术期刊的数字化，我国还没有形成知识产权保护、版权认定、科研成果保护等系统完善的行政管理制度。尤其是近年涉及网络版权问题和侵权纠纷现象明显增多，显现出知识产权保护方面还较薄弱，制约了学术期刊数字化健康发展。
2 数字化技术在学术期刊出版领域的应用展望
2.1 人工智能技术赋能学术期选题策划
学术期刊的选题策划应注重学科发展趋势及本领域的热点、难点、焦点问题，选题方向要有引导性、前瞻性，体现学术价值和实践价值，人工智能技术将更加精准地辅助编辑进行选题策划。首先，在文献分析方面，依托网络海量数据，运用深度学习和数据挖掘技术细分数据筛选，从大量文献信息中获取有效科研信息，并进行学科学术统计分析，筛选出热点选题，判断学术发展趋势。其次，在阅读意愿分析方面，基于人工智能的群体智能逻辑和算法，通过分析读者的阅读量、关注专题、下载、转发等阅读习惯进行用户画像，以此推测出读者希望看到哪些内容，供编辑参考。帮助编辑对选题方向进行准确判断，从而提高学术期刊的关注度、阅读量和影响力。
2.2 用户画像技术助力约稿环节
运用知识图谱和用户画像技术，在全球范围内进行学科带头人、知名专家、高影响力学者等数据挖掘，分析出专家研究领域、学科进展、研究团队组成等信息。通过著作出版、论文发表、获奖和参加学术会议等情况，推算出每位专家的学术影响力和学术活跃度。该技术将帮助编辑有针对性地开展专家约稿，提高约稿成功率。国际上人工智能学术评价系统如Semantic Scholar可筛选论文关键词、关键段，辅助研究者快速理解论文内容；通过评估论文内容的相关度来实现搜索结果的快速排序；还可以搜索指定主题的论文并判断学术价值。我国较早进行人工智能学术分析的产品是清华大学的AMINER。为了满足国内学术期刊，尤其是中文学术期刊的定向约稿需求，希望我国机构能开发出更多具备学术分析功能的产品，从而应用到学术期刊出版各环节中。
2.3 智能辅助编校技术和云计算赋能审稿编辑校对
当前我国学术期刊采编平台多是基于互联网和数据库功能，主要为了实现稿件的登记和流转，在智能审稿、智能编辑方面仍需加强。未来，可依托云计算，通过对大数据、群体智能等技术的运用，实现学术不端排查，提供文字、表述、观点、模型等的重复比率。同时可构建各学科重点知识元，形成技术性、学术性、政策性、政治性常用词海量数据库，同一类型知识形成知识元库，供审编人员调用，提高辅助审编效率。
校对环节，可利用人工智能自动学习技术结合大数据、云计算等技术实现中英文校对功能：一是形成不断更新的敏感词库，实现通用识别、过滤排查和辅助纠错；二是针对一般文字表达方面错误，利用AI自动学习，自动识别并纠正错词、错字、标点符号用法等问题；三是结合智能翻译功能，对英文文献和表述进行识别和校对。同时系统每一次纠错又回传云端，提升系统自动学习能力，使下次校对系统运行更加流畅。智能辅助审校技术能够规避人工校对可能出现的遗漏问题，从而提高编校工作效率，降低错误率，提升期刊出版质量。
2.4 5G等信息技术将颠覆传统学术期刊的出版模式
5G、AI、VR/AR等新技术在学术期刊出版领域的应用，将从根本上加速学术期刊的产业链升级，赋予学术期刊以新的产业模式和新业态创新。学术期刊发展将逐渐破除传统出版模式的约束，转型成为各学术领域的专业“内容提供者”。5G技术凭借其应用场景广泛、超高速传输且时延低、覆盖广、功耗低等特点，将给予“内容提供者”各方面的技术支持，使其实现专业精良的内容加工和传播，而不局限于传统纸质刊物的出版发行。读者也将增加“屏读”机会，促进各类型知识服务产生。以短视频为例，有专家曾预测：未来知识型短视频将具备强劲的发展态势。部分科学试验过程、报表数据验算都可以通过短视频直观展现。运用VR/AR技术还原手术过程、关键试验过程等，比用冰冷的文字进行描述更加直观、生动，可以充分提高学术期刊读者的用户体验。再如视频直播，可直接视频直播试验过程，提供“云直播”“云回看”服务，既防范了学术试验造假、试验数据不真实等学术不端现象，也提升了读者体验。
2.5 区块链技术支持版权保护和防范学术不端
区块链技术与学术期刊出版结合后，在学术溯源、版权保护等方面将发挥较大作用。区块链技术具有去中心化、不可篡改、可追溯等特点，可重点应用在数字版权的保护领域，尤其是区块链技术中的分布式记账和时间戳等技术可快速完成版权的确认和追溯，有效解决侵权盗版和学术不端等问题。
3 数字化环境下，学术期刊的媒体融合发展路径
3.1 革新办刊理念，创新融合发展思路
学术期刊要了解数字环境下的人机协作思维，以技术革新和内容创新适应读者“屏读”思维，适应“智媒体”内容创作思路。只有从理念、观念上认识到数字化发展与学术期刊出版的融合，才能尽快实现从传统媒体向“智媒体”的转型和融合。期刊负责人应洞察社会需求趋势，把握数字化出版新形势，认真梳理本刊发展的瓶颈与短板，用新思维、新视角来统筹谋划，制定期刊数字化发展阶段性目标，为刊社工作人员提供数字化培训，培养互联网思维和创新意识。
成熟的数字出版仍然需要精良、优质的内容，内容生产是学术期刊出版价值链的核心环节。相比内容质量良莠不齐的自媒体，学术期刊应发挥内容编辑和审核的巨大优势，尝试将不断更迭的信息传播技术应用到编辑中，创新内容展现模式，从而满足信息化时代下读者的多元化、个性化需求。
3.2 用新技术服务出版环节，提高学术期刊影响力
数字化技术更新迭代较快，学术期刊编辑虽然没必要掌握这些技术的基本原理，但要在一定程度上了解相关功能平台，找到期刊出版各环节与新技术的结合点，加以尝试和应用。可以利用大数据技术和自我学习算法，在海量学术信息中抓取有效关键词或内容，实现对组稿、选稿内容的预判和筛选，提高选题策划的质量、效率和精准性。目前比较前沿的是美国OpenAI研究开发的GPT-3技术，能对数千本书籍和互联网中的大量文本进行训练后，将词汇和短语串联在一起，能将图像中的对象与标题中描述他们的单词联系起来，甚至可以模仿人类书写文本。学术期刊编辑可利用该技术验证实证模型是否正确，论文观点是否有学术争议等。Semantic Scholar辅助研究关键词、关键段功能，可协助学术期刊进行稿件分析和选稿决策。中国知网也在不断扩展、创新期刊文献统计分析功能，其所发布的相关统计分析数据库，研究了我国正式出版的近6000种学术期刊的国际、国内评价指标数据，能够较客观地反映学科内各期刊的学术水平和定位，对期刊学术水平和热点关键词进行了趋势分析。学术期刊编辑应充分利用这些数据，定期分析热门关键词，为选题策划提供参考。另外，应注意利用相关数据进行期刊和栏目的SWOT分析，开展期刊自评，不断提升学术期刊学术水平和学术影响力。
3.3 适应数字化变革下全新的传播方式
学术期刊除了要发表本学科学术文献，更重要的是将学术观点传播出去。学术期刊编辑应主动拥抱数字化，不能对数字化网络和新媒体心存抵触，应了解当前最新的全媒体发展动态，熟悉并掌握知识付费等新型传播经营模式。一要利用各类新媒体、知识付费平台与读者和作者实现互动，以凝聚作者和读者队伍，增加客户黏性；二要有将深奥学术问题改编为较通俗易懂内容的文字能力，传播学术知识，提高期刊声誉；三是运用用户画像技术，推测读者阅读偏好，向读者推送相关学术论文或学科热点，提高期刊单篇点击量，提升学术期刊传播力和影响力。
3.4 保障安全，规避相关风险
一是要保证数据存储和传输的安全。数字化新技术在给期刊选题策划、组稿审稿、编辑校对、期刊评价等带来便利的同时，也会引发一系列数据风险。将数字化技术运用到学术期刊出版各环节时，应强化安全意识，尤其是数据信息的安全，明确数据收集、存储、处理、转移、删除等环节的安全责任，加强数据加密管理和用户鉴权管理，保障数据的存储和传输的安全。
二是尽量规避机械技术算法所带来的分析局限性。学术期刊应注意大数据技术对交叉学科和小众学术观点的不“友好性”。运用大数据算法进行的全数据分析，容易突出大数据结果而忽略小数据，而有些小数据正是交叉学科和前沿学术理论中不可多得的有价值数据，只是研究文献较少。学术期刊编辑不能过分依赖于大数据的分析结果，应提高自身的学术判断力，加强学术成果逻辑分析能力，保持对优秀选题的敏感度。
三是防范出版伦理道德风险，保护作者隐私。应用数字化技术时，应重视信息处理过程中可能出现的出版伦理道德问题，加强出版环节中作者个人隐私或信息泄漏，避免对作者权益可能造成的侵害。
4 结语
智媒体时代，出版业态随着新技术的应用发生改变，不断革新出版形态和方式。学术期刊出版人应充分了解、掌握、拥抱数字技术，根据不同新数字技术的特点，恰当、有效、广泛地应用到学术期刊出版发行各环节，对各相应出版流程进行流程再造，赋能学术期刊发展，从而实现传统出版行业与数字出版的更深入、更广泛的融合。
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