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1引言
作為學術信息的重要傳播載體和引領科學進步的媒介，學術期刊是傳播學術思想、促進學術交流、繁榮科學事業、促進社會發展的重要工具。居于科研陣地前沿的學術期刊的整體學術水平一定程度上反映了國家的科研實力和學術水平，如何提升學術期刊的辦刊質量以促進科技進步和社會發展是業界的永恒話題。編輯是學術期刊編輯工作的主體，其編輯工作是學術期刊工作的核心，其業務水平和工作能力很大程度上決定著學術期刊的辦刊質量和學術水平。學術期刊編輯能力是學界關注的熱點，學界對編輯能力的關注主要聚焦于其內涵及如何提升兩個方面。在編輯能力內涵方面，吳飛[1]132認為“所謂的編輯能力是指編輯順利完成一定活動的本領，包括完成一定活動的具體方式，以及順利完成一定活動所必需的并直接影響編輯活動效率的個性心理特征”；朱美士[2]404指出編輯能力“應包括思維結構、知識結構、技能結構三個方面，編輯的自身能力建設應從這三個方面進行”；王敬堯[3]51-52從選題策劃能力、學術判斷能力、開拓創新能力、政治鑒別能力、綜合處事能力等方面對編輯能力進行了探討；戴慶?[3]139-141從組稿及審稿能力和編輯加工能力兩方面對學術期刊編輯能力的內涵進行了剖析。在如何提升學術期刊編輯能力方面，陸小新、許悅和王勇[5]62-63從敬業自控能力、編審專業能力、組織協調能力和創新突破能力方面對如何提升學術期刊編輯能力進行了探究；鄧立和周蕓婧[6]43-44從加強政治修養、提高業務綜合素質、了解專業前言信息和掌握多媒體技術方面對新形勢下學術期刊編輯能力提升路徑進行了梳理。上述學者對編輯能力內涵及如何提升的探討為編輯能力提升提供了可資借鑒的參照，但不可否認的是，編輯能力的內涵及如何提升是一個動態的需要不斷完善的范疇，新技術的出現給學術期刊的編輯工作注入活力、帶來機遇的同時也帶來了相應的挑戰。如何順應新技術，與時俱進的提升學術期刊編輯能力是學界理應關注的一個問題。學界雖然對全媒體時代[7]29-31和互聯網+時代[8]149-154如何提升學術期刊編輯能力進行了詳盡的探討，但對如何運用大數據技術提升學術期刊編輯能力的研究尚不多見。有鑒于此，本文擬系統分析大數據時代學術期刊編輯能力提升所面臨的機遇與挑戰，并對大數據時代如何提升學術期刊編輯能力探索出切實可行的方案，以期能對學術期刊編輯能力提升和學術期刊辦刊水平的提高能有所裨益。
2大數據給學術期刊編輯帶來的機遇與挑戰
隨著移動互聯網、云計算等新型信息技術的高速發展和智能移動終端及社交媒體的普及，現代社會已進入到數據的海量生產、儲存、分享、應用的大數據時代。大數據指數量龐大、結構復雜且用傳統工具與方法難以處理的數據集。大數據的核心價值之一就是用于數據挖掘，即從數量龐大且模糊的數據中提取出具有特定應用價值的信息的過程。大數據給現代生活的眾多領域帶來了深遠的影響，作為學術信息傳播載體的學術期刊編輯工作也不例外。學術期刊編輯的工作主要涉及選題策劃、組稿、審校與編輯加工、排版和出版發行。大數據技術給學術期刊的發展帶來了前所未有的機遇與挑戰，從選題策劃到文章的審校與編輯及文章的推送，大數據的影響無處不在。
2.1利用大數據進行信息挖掘能力的挑戰
大數據時代專業數據庫提供的信息對學術期刊的發展極具啟示意義，也對學術期刊編輯利用大數據平臺進行信息挖掘以提高自己選題策劃、稿件審校、文章推送等業務能力提出了前所未有的挑戰。在傳統的辦刊模式下，囿于以往的技術條件，學術期刊的選題策劃僅能依靠抽樣的局部的數據甚至編輯的工作經驗和價值取向來完成，對選題策劃科學性的評估未盡客觀。為增強選題策劃的科學性和準確性，學術期刊編輯應努力提升利用大數據進行信息挖掘與分析能力，通過對被引次數、影響因子等相關數據的分析挖掘，追蹤本領域的學術研究前沿與熱點，準確預測學術發展方向，進行科學的選題策劃。在審稿階段，為提高工作效能，學術期刊編輯也應努力提升利用大數據平臺進行信息挖掘與分析能力，增強稿件評估的科學性。一方面，為了對來稿的學術創新性進行有效評估，編輯應通過cssci,ssci,webofknowledge等專業數據庫對稿件主題及關鍵詞進行檢索，從來稿的選題熱度、時效性及是否是跨學科的成果等方面對來稿的學術創新性進行初步評估。在進行學術不端審查時，學術期刊編輯應通過運用文獻檢測系統快速檢測稿件是否存在剽竊、篡改等學術不端行為。另一方面，在選擇外審專家時，期刊編輯也應利用大數據平臺進行相關的信息挖掘。學術期刊編輯應通過大數據平臺對目標專家的審稿意見被采納率等審稿歷史信息的分析和審稿人在該文研究領域發文數量與層次等學術背景信息的分析，努力做到審稿意見客觀性和權威性的最大化。為避免外審階段學術腐敗行為的發生，期刊編輯應通過對大數據平臺相關信息的檢索與挖掘，評估審稿人和作者之間的學術關聯。在學術期刊出版階段編輯也應通過大數據分析對紙質出版物的發行數量、投放地點及數字出版物的受眾信息進行收集。
2.2編輯內容多樣化的挑戰
“大數據”時代學術期刊編輯面臨的另一大挑戰是編輯內容多樣化的要求。最大化的服務受眾理應是學術期刊的出版發行宗旨，期刊的編輯出版理應順應大數據時代學術論文讀者閱讀終端個性化和移動化的現狀。信息技術的高速發展和互聯網的普及已經徹底改變了讀者的學術信息獲取方式，學術期刊的受眾已經從傳統的紙媒閱讀階段進入到多媒介融合的閱讀階段。智能手機、iPad等移動通訊設備、各種社交軟件平臺都成為學術信息的傳播載體，通過網絡與電子設備閱讀獲取學術信息的人數已經超過紙質期刊閱讀的人數。為順應讀者閱讀模式的轉變，學術期刊應當從傳統的單一紙質媒介的編輯出版向網絡與數字化時代的多媒介編輯出版轉變，通過對學術信息數據和多種傳媒技術的融合，實現多種傳播媒介之間的互通，完成對學術信息的最優傳播。與傳統的紙質媒介出版不同，多媒介出版不僅可以輸出文字、圖片等平面信息，而且可以通過音頻、視頻等媒體動態的傳播學術信息，在文章之后還可以以附件形式對文章中的亮點進行重點推介。學術期刊編輯通過數字媒介的編輯出版可以實現對期刊學術信息的實時更新，提升了學術信息傳播時效性與便捷性。學術期刊編輯應努力順應大數據時代多媒介融合的出版模式，努力提升自身的媒介素養，不僅要精通傳統紙質媒介符號的編輯，還應做到能夠對視頻、音頻、程序和數據等附加信息進行有效編排，實現由傳統平面編輯向大數據時代多媒體編輯的轉型。應當指出的是，由于移動終端瀏覽尺寸的制約，學術期刊編輯應對論文內容進行必要的加工凝練。如何讓目標讀者在小尺寸閱讀器上用最短的時間獲得最有價值的學術信息是學術期刊編輯將要面臨的新考驗。
2.3審校方式的挑戰
稿件的審校一般包括編輯初審、專家審稿及責任編輯的編輯校對。紙媒時代學術期刊對稿件主要采取編輯和同行專家評議的定性評價方式，從創新度、學術規范、論證是否充分等方面對稿件質量進行評判，評價結果的客觀、公正與否主要取決于編輯和審稿專家的學術素養及個人經驗，具有一定的不確定性，存在著一定的學術風險。大數據技術可以幫助期刊改進審校方式從而增強審稿結果的客觀性，同時也對編輯能力提升提出了挑戰。初審階段，編輯應努力借助信息平臺（如學術平臺，中國知網、cssci、SSCI、A&HCI數據庫及投稿平臺等），根據來稿的主題和關鍵詞對相關領域的研究熱點及發展趨勢獲得一定的認知，對稿件選題創新度、熱度、時效性進行評估，從而判斷稿件是否是跨學科的新成果、某領域的重要選題或本學科新近熱門主題，剔除選題陳舊的稿件，同時學術期刊編輯還應當通過數據庫進行相似度檢測鑒定稿件是否存在抄襲、剽竊等學術不端行為。此外，通過與其他學術期刊編輯平臺后臺數據的連接，學術期刊可以實現對稿件信息的交流，避免一稿多投現象。在為初審通過的稿件聯系外審同行專家時，為避免學術腐敗，學術期刊編輯可以通過大數據平臺評估作者和外審專家的關系從而避免兩者同單位或學術親緣關系以保證審稿的公正性。為確保外審結果的客觀性，學術期刊編輯應通過相關大數據平臺對目標同行專家的過往審稿意見被采納率等信息及其在該文研究領域發文數量與層次等學術背景信息進行充分挖掘與分析。對于外審通過的稿件，編輯在校對時可以借助相關信息平臺提供的輔助審稿工具進行引文查找、文獻審核等。借助上述信息平臺的輔助，學術期刊編輯在論文審校中把自己從相似度檢測、引文查找、文獻審核等瑣碎而繁重的工作中解脫出來，大大提升稿件審校的質量和時效。
3大數據時代學術期刊編輯能力提升路徑
3.1選題策劃中注重經驗與實證的結合
傳統的學術期刊選題策劃工作建立在編輯和編委會的學識、經驗和直覺的基礎之上?；谄湄S富的選題策劃經驗和較強的業務能力，學術期刊的主編、編輯和編委能夠推出一些能引領學術方向的文章，如《中國翻譯》過去幾年基于中國文化走出去和數字人文研究所刊出的涉及中國現當代文學走出去、語料庫翻譯的文章引用率較高，表明相關選題受到翻譯學界的認可與關注。但從某種意義上來說，上述選題策劃模式中的主觀性、傾向性和隨機性難以避免，而大數據方法則可以為優化學術期刊的選題策劃質量提供前所未有的技術支持，有效改善上述狀況。通過對從相關數據平臺搜集到的特定主題的載文量、文章引用率、影響因子等數據的分析和挖掘，學術期刊可以實現對本領域研究熱點的持續跟蹤，改進選題策劃工作，聚焦國內外學術新動態，緊跟本領域最新發展趨勢，挖掘出極具學術價值的選題。為完成上述工作，編輯應掌握一定的數據庫應用的相關基礎知識并努力培養自己的數據挖掘能力，充分分析相關數據，了解學界的關注熱點，科學預測學科的發展趨勢，為選題策劃提供學術依據和技術支持。如通過對WebofScience最近幾年翻譯方向的文章數據進行分析處理，結合編委會專家的建議，為刊物跟蹤學科熱點、選題策劃、組稿及定向約稿提供支撐。在選題策劃工作中，把期刊編委們豐富經驗及主觀能動性和大數據技術相結合，可以促成良性互動，對于提高選題策劃質量極具價值，使學術期刊引領學科發展成為可能。學術期刊應采用相關分析工具，從眾多選題中篩選出處于學科研究前沿、國際上關注度較高的研究領域，優化專題策劃方向。數據挖掘和編輯部經驗相結合有助于學術期刊推出更多的學術精品，通過學術專欄聚集學術熱點、焦點及某專題研究的國內外態勢和進展，向海內外專家約稿，引領學術方向。
3.2稿件審校中注重人工審校與自動化審校的融合
大數據技術為編輯和審稿人客觀準確的判斷稿件的學術價值從而提升審稿結果的科學性提供了前所未有的便利條件，有助于提高編輯質量及編輯效率，使編輯從繁重的業務中解放出來以減輕編輯人員的工作負擔。為避免剽竊、抄襲、篡改等學術不端行為，編輯部可以借助清華同方的學術不端檢測系統或者《中國學術文獻網絡出版總庫》數據庫嚴格對每篇稿件進行檢測，檢測后生成檢測報告，標示出檢測稿件與來源文獻的詳盡比對信息，對復制比過高、重復發表或剽竊的稿件直接拒稿。在集合了眾多學術期刊的平臺上，通過在后臺實現的數據的連接協作，編輯可以通過數據工具有效識別“一稿多投”的稿件。通過中國知網等國內外專業數據庫平臺利用主題、關鍵詞等與中外已發表的文獻相應信息進行比對，通過對稿件內容和主題特性的判斷，對來稿的創新度、選題熱度及時效性等進行評價。盡管大數據時代學術期刊對稿件的審校提供了前所未有的便利條件，能幫助編輯快速而科學的實現對來稿的評估，但應當指出的是，基于數據的審校操作并不能完全取代傳統的手工編輯作業。為確保稿件質量，編輯在稿件審校過程中應注重人工審校與基于大數據的自動化審校的融合。大數據平臺可以為編輯用定量的方法判斷稿件是否遵循學術規范及創新度提供幫助，但涉及文章論證完備程度、是否對時效性強的稿件設置快審通道及優先發表、難點稿件是否啟動多專家在線共審程序等定性的判斷還需借助編輯的個人經驗和能力。在終審環節編輯應從宏觀角度，綜合考慮期刊欄目策劃等因素，最終確定是否錄用；在校對環節，經驗豐富的學術期刊編輯認為，基于電子界面的數字化校對存在“視覺盲區”，最有效的校對仍需沿用紙質文本校對的方式，因為在紙質界面上編輯的視覺敏銳性得到強化，進而提升了對差錯的識別能力。
3.3期刊營銷中注重讀者驅動的精準營銷與信息營銷
學術期刊承載著傳布學術信息、引領學術前沿、助推學術發展的使命。學術期刊能否實現其使命不但取決于辦刊質量而且取決于其能否走進讀者，其所載文章能否成功走進目標讀者很大程度上取決于其營銷策略，期刊營銷的核心理念是掌握并滿足讀者的閱讀需求。紙媒時代學術期刊的營銷多基于“供應”驅動，難以通過有效信息精準掌握讀者個性化的閱讀需求，無法為讀者推送精準的學術信息。大數據時代，電子信息技術的發展與互聯網的普及已經極大地改變了學術期刊讀者的閱讀方式，讀者已經從過去單純的紙質期刊閱讀階段過渡到紙媒、電子媒介相融合的閱讀階段。順應大數據時代讀者的閱讀需求，學術期刊出版模式和傳播平臺已經發生了翻天覆地的變化，出版模式由單一的紙質出版轉變成多媒體出版相融合的模式，傳播平臺由傳統的單一紙媒傳播轉化為包括紙媒傳播平臺、專業數據庫傳播平臺、QQ群、微信公眾號平臺等多樣化平臺共存的傳播模式。大數據技術為期刊掌握讀者個性化的學術需求以服務于營銷提供了前所未有的便利條件。通過網絡閱讀獲取學術信息已成為眾多讀者的生活慣習，讀者無論是通過計算機、平板電腦還是智能手機進行閱讀，都會在后臺留下閱讀痕跡，其文章搜索記錄、閱讀時間、閱讀文章后的反應及文章是否被云存儲等，都會被后臺以數字數據記錄下來。學術期刊應通過大數據平臺收集、整理和分析讀者搜索、下載、瀏覽文章、發表評論等讀者行為數據從而精確獲取讀者的學術需求信息并進行精準的讀者定位，實現文章的精準投放，獲得更好的文章推送效果。除通過精準營銷提高文章投送效果外，學術期刊還應努力探索信息營銷模式，探尋如何通過搜索引擎、群和虛擬社區、大型學術網站、數字出版企業網站、自媒體（空間、論壇、博客、微博等）等向讀者提供期刊信息。
4結語
編輯能力是學術期刊能否實現其傳布學術信息、引領學術前沿、助推學術發展的學術使命的決定性元素之一。大數據技術為學術期刊編輯能力提升提供了前所未有的技術條件。學術期刊編輯應與時俱進，把握機遇，努力學數據技術，從選題策劃方面注重經驗與實證的結合、稿件審校中注重人工審校與自動化審校的融合及營銷中從供應驅動的營銷模式轉向讀者驅動的精準營銷與信息營銷等方面努力提升自己的業務能力。學術期刊編輯利用大數據技術提升業務能力對自身專業素養提升、學術期刊的發展和科技進步都極具現實意義。