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摘要：基于《大氣科學學報》2016年第6期和2019年第1期2期?？邉潓嵺`，發現數據挖掘可有效提升科技期刊?？膶W術影響力和社會影響力;基于數據挖掘，科技期刊?？蓪崿F特色化的選題策劃、精準化的組稿策劃和個性化的運營策劃。通過數據挖掘策劃?？霭?，應充分發揮編輯、編委(主編)和專家的作用與優勢，并最終形成辦刊合力。為此，要牢固樹立編輯的數據挖掘思維、充分發揮編委會的主導作用、充分發揮專家論文撰寫和專刊宣傳的重要作用。
關鍵詞：數據挖掘;?？邉?期刊影響
近年來，多家科技期刊的辦刊實踐表明，專刊出版可促進行業發展、擴大期刊影響、拓展期刊稿源和提高期刊引證指標［1－6］，是提升科技期刊質量和品牌的重要途徑，其中?？邉澥顷P鍵［7］。數據挖掘在?？邉澲邪l揮著積極作用。例如，《計算機研究與發展》編輯部對相關學者和稿件信息進行分析和挖掘，為期刊在學者選擇、專題策劃、稿件篩選時提供了精準的數據依據，期刊學術影響力逐年提升［8］。蔣學東等［9］針對科技期刊傳統選題策劃面臨的數據有限、信息精準度不高和以編輯經驗為主等問題，探究了大數據和人工智能背景下的選題策劃優化方法。董晶等［10］利用互聯網中醫學論文信息并使用數據挖掘技術來發現這些信息背后的知識和趨勢，從而幫助醫學期刊管理者及時發現領域內的熱點方向及潛在作者。本文以《大氣科學學報》(以下簡稱《學報》)近5年圍繞熱點方向策劃的2期?？?2016年第6期和2019年第1期)為例，對數據挖掘在?？霭嬷械闹匾饔眠M行深入探討。
12期?？邉澐绞郊坝绊懥Ψ治?/p>
1．1?？黝}及策劃方式?！秾W報》2016年第6期策劃出版了主題為“2015/2016年厄爾尼諾事件與氣候異常”的?？?以下簡稱“厄爾尼諾”?？?;策劃方式為:2016年5月召開編委會，由主編和編委擬定?？黝}和約稿對象?！秾W報》2019年第1期策劃出版了主題為“極端天氣氣候事件研究”的?？?以下簡稱“極端事件”專刊);策劃方式為:編輯預先進行數據挖掘，擬定當前熱點和相關約稿對象，提出?？桨?2018年9月召開編委會，主編和編委根據專刊方案確定?？黝}和約稿對象。
1．2影響力分析。1．2．1數據采集數據來源為中國知網，數據采集日期為2020年7月11日。1．2．2結果與分析通過?？c同年度其他期的論文數據比較可知:2016年《學報》全年被引522次，“厄爾尼諾”?？灰?7次，未達到2016年的期均被引次數87次，僅占全年被引的12.84%，下載次數為2153次，略超期均下載次數2147.17次;2019年《學報》全年被引84次，“極端事件”?？灰?7次，遠超2019年的期均被引次數14次，占全年被引的60.00%，下載次數為2651次，超過期均下載次數1507.33次?？紤]到發表時間對計量學指標的影響，又對2期?？昂蟪霭娴?期論文的數據進行比較(表1)，可見“厄爾尼諾”?？捌淝昂蟪霭娴?期發文量為13～15篇，被引量等指標基本隨時間增長而增長，即2016年第4期指標最高，“厄爾尼諾”?？灰螖?、下載量、篇下載次數和被引率略高于5期平均，其中前5篇高被引、高下載頻次論文均只有1篇來自?？?“極端事件”專刊及其前后出版的2期發文量為13～15篇，除?？獾?期指標隨時間增長而增長，?？笜嗽?期中均為最高，且大大高于5期平均，其中前5篇高被引、高下載頻次論文有3篇來自?？?。綜上可見，“厄爾尼諾”?？年P注度和學術影響力與正?？诘乃较喈?，?？瘧械奶嵘x者認可度、提高期刊學術影響力的積極作用體現得不夠充分;而“極端事件”?？年P注度和學術影響力則大大超過了正?？?，專刊應有的特色和優勢得到較好體現。
22期專刊影響力差異的原因分析
2．1選題策劃。2016年12月出版的“厄爾尼諾”?？捎脗鹘y的選題策劃方式，通過2016年5月召開編委會征求意見，擬定策劃選題為“2015/2016年厄爾尼諾事件與氣候異常”。選題的背景為:2015/2016年發生了21世紀最強的厄爾尼諾事件，本次事件時間長、強度大，對全球天氣氣候產生了顯著影響?！秾W報》主編王會軍院士和編委都是大氣科學學科的領軍科學家，對熱點問題的把握有著豐富的經驗和準確的定位。然而，熱點問題的“關節點”僅憑專家經驗往往會有滯后性，“厄爾尼諾”?？邉澮驔]有占據時間上的優勢，導致?？臅r效性不強。當時該選題是大氣科學學科的聚焦熱點問題，除《學報》策劃出版?？?，其他期刊也同時策劃出版了?？?、專欄或特約稿等。誰能第一時間發表熱點文章，誰就占得“先機”，較早吸引讀者關注，有利于擴大期刊影響。《氣象學報》2016年5月發表了《2015/2016年強厄爾尼諾過程及其對全球和中國氣候的主要影響》(被引次數69，下載次數2280)，《氣象》2016年5月發表了《2014—2016年超強厄爾尼諾事件的氣候影響》(被引次數80，下載次數1391)。然而，《學報》2016年12月才出版?？?，因此該?？茨軗屨?ldquo;先機”，其選題特色雖較鮮明獨特但無“領跑”優勢。如果在“厄爾尼諾”?？x題策劃前，編輯就精準挖掘數據、找準關鍵性時間節點或者及時更換策劃選題，由此可能會策劃出特色更加鮮明的選題，并取得“領跑”優勢，從而有利于擴大期刊的影響。通過數據庫獲取豐富大數據信息是獲取最新學術信息的重要途徑［11］。2019年1月出版的“極端事件”?？捎没跀祿诰虻牟邉澐绞?。數據挖掘的屬性包括檢索條件、發文時間、發文數量和被引頻次等。該專刊從數據挖掘到確定選題共分6個步驟:1)基于中國知網、WoS(WebofScience)等數據庫，檢索2013年1月—2017年12月的大氣科學高被引論文。對中國知網“基礎學科”的“氣象學”進行檢索，按照被引次數由高至低排序，將被引次數超過40的論文視作高被引論文，共492篇;利用InCites數據庫提供的大氣科學期刊論文，包括《Nature》《Science》《PNAS》等綜合性期刊發表的大氣科學論文，在WoS數據庫中逐一檢索，獲取這些論文中的ESI高被引論文，共835篇。2)對檢索到的1327篇大氣科學高被引論文的題名做主題詞分析，發現涉及氣候變化者最多(占13.41%)，其次為暴雨和臺風(占5.63%)，再次為氣溶膠(占4.97%)。據此，編輯部初擬3個研究選題:氣候變化(氣候變化因子、氣候模式等);中小尺度氣象(暴雨、臺風等);大氣物理(氣溶膠等)。3)通過中國知網，對初擬選題的發文量進行統計，發現2013—2017年氣候變化研究最多(5946篇)，暴雨研究次之(4263篇)，臺風研究再次之(1974篇)，而氣溶膠研究最少(672篇)。其中，2013—2017年氣候變化研究的逐年發文量分別為928、1230、1276、1341和1171篇，表明2014年以來氣候變化的受關注程度有明顯提升，且已成為研究熱點，而其他4類研究的年發文量變化不大。值得注意的是，中國知網2013—2017年“氣象學”高被引論文的前10篇中有8篇與“氣候變化”主題密切相關。4)統計氣候變化研究論文關鍵詞的出現頻次，發現“極端天氣”的出現頻次最高。據此，編輯積極走訪相關領域專家、聽取專家對專刊策劃的寶貴建議;在此基礎上，編輯結合自身專業知識，初步判斷當前大氣科學的研究熱點應為“極端天氣氣候事件”。5)基于上述數據挖掘結果，編輯部初步擬定了“極端天氣氣候事件”?？x題方案，內容涉及研究選題、研究機構及相關學者等。6)2018年9月《學報》召開編委會，由主編和編委對編輯部擬定的“極端天氣氣候事件”?？x題進行論證。該選題最終得到主編和編委的高度認可。數據挖掘在保證《學報》?？x題特色鮮明的同時，可有效避免與其他期刊主題“撞衫”。2019年1月“極端事件”?？霭婧?，多次得到相關主題會議的關注，獲得良好的社會效益，特別是2019年10月在南京信息工程大學舉辦的世界氣象組織世界氣候研究計劃———2019年極端氣候事件與災害風險管理高級講習班，主辦方主動聯系編輯部，要求將該專刊作為國際培訓教材，有力提升了《學報》的國際美譽度。
2．2組稿策劃“厄爾尼諾”。?？s稿專家名單是主編和編委根據其學術共同體及學術經驗在編委會上當場擬定的，包括22位專家(其中2位院士)。“極端事件”?？s稿專家名單則是基于大量數據挖掘工作擬定:利用中國知網和WoS等數據庫，篩選出2013—2017年大氣科學學科的高被引論文，在此基礎上，對“極端天氣氣候事件”論文進行分析，從年代分布、期刊分布、人員分布(主要統計通信地址在中國國內的科研人員，包括發文數降序排名前100名和被引數降序排名前100名)、論文信息等方面形成“極端天氣氣候事件相關學者分析報告”，提交給編委會審定，最終形成以優秀中青年學者為主的約稿名單(16位專家)。“厄爾尼諾”?？s稿郵件回復率僅50%，即22位專家僅11位回復了約稿郵件，其中2位專家表示“目前不做此研究，沒有相關稿件”。因此，“厄爾尼諾”?？罱K約稿僅有9篇(均審稿通過)，且稿件撰寫時間較長，多篇稿件遲至11月才完成。為彌補?？婷娌蛔?，《學報》從自由來稿中選取4篇質量較高、主題相近的論文。“極端事件”?？s稿郵件回復率高達93.75%，并且15篇約稿在保證學術質量的前提下均準時投達，從發約稿函到專刊出版前后不到4個月。由此可見，數據挖掘可有效提高《學報》專刊組稿的精準性和時效性。
2．3運營策劃“厄爾尼諾”。?？男麄魍茝V主要依賴期刊網站、期刊微博以及期刊固定作者、讀者和專家郵件推送進行常規推送。這種運營方式會導致?？瘍热菖c讀者需求的匹配度不夠高、效果不佳。“極端事件”?？倪\營方式是利用數據挖掘做精準化、個性化推送。除常規推送外，在郵件推送中增加了約稿策劃整理的發文數排名前100人、被引數排名前100人，推送工作精準高效。而且，利用《學報》微信公眾號(2017年9月正式運營)，在?？霭媲斑M行專刊預出版、宣傳?？瘍热荩⑹崂怼秾W報》近10年有關“極端天氣氣候事件”主題論文，連續2周進行系列微信推送，并推廣至微信群、QQ群和微博，最大限度地提高《學報》主題論文的顯示度與關注度。專刊出版6個月后，編輯部又及時跟進?？氖荜P注情況，并將論文的下載量、被引頻次等信息告知約稿專家，讓約稿專家了解?？撐牡姆e極影響，促其更加主動持續關注并推廣?？Ｓ纱丝梢?，通過數據挖掘工作，《學報》“極端事件”專刊主題特色鮮明、組稿精準高效、運營彰顯個性，有效地提升了專刊的關注度和影響力。
3數據挖掘助力選題策劃的效果和思考
由“極端事件”專刊的策劃流程可見，數據挖掘從數據總結、分類、聚類、關聯分析等方面助力?？闹黝}選擇、作者選擇和推送選擇?；跀祿诰?，專刊可實現特色化的選題策劃、精準化的組稿策劃和個性化的運營策劃，有力提升?？膶W術影響力和社會影響力。受到“極端事件”?？〕煽兊墓奈?，《學報》繼續采用數據挖掘打造了2020年第1期“校慶特刊”，短短幾個月內已有6篇文章被引用、多篇論文的下載頻次超過300;同時，2020年第6期“氣候與水循環、生態”?？淹瓿删珳驶M稿策劃，即通過大數據分析遴選了15位專家，約稿函全部得到“準時交稿”的回復，截至9月10日，《學報》網站或郵箱已收到10位專家的約稿。由4次?？邉潓嵺`可知，通過數據挖掘策劃?？霭妫瑧浞职l揮編輯、編委(主編)、專家的作用和優勢，并最終形成辦刊合力。
3．1牢固樹立編輯的數據挖掘思維。科技期刊要積極調動編輯挖掘數據的主動性，充分發揮他們在?？邉澲械?ldquo;先鋒官”作用。編輯要及時收集整理科技期刊的運行數據，通過數據挖掘捕捉具有專業特色的前沿選題信息，發掘出優秀作者資源，評估組稿傳播效果，做好科技期刊?？?a href="http://www.www-68455.com/wenhualunwen/qikanzhishi/163801.html" target="_blank">策劃工作;同時，編輯須牢固樹立數據挖掘思維，提高對科技期刊數據的敏感度和分析能力，積極學習數據挖掘工具，提升數據提取、數據分析等數據挖掘的期刊出版工作技能，如借助CiteSpace等工具將數據挖掘工作做得更加細致、完善［12］;利用數據庫與移動媒體深度挖掘精準推送對象，為讀者提供個性化優質服務等［13］。
3．2充分發揮編委會的主導作用。數據挖掘結果是經過大量數據搜集和整理得到的，是對客觀事實的全面準確描述，專家借此可以獲得較豐富的?？邉澬畔??！秾W報》的多次?？瘜嵺`也表明，數據挖掘的分析結果確實有助于編委會做出科學的?？邉潧Q策。但數據挖掘絕不能代替編委會在?？邉澲械淖饔?，因為他們才是專刊策劃的真正“主角”:主編是實現期刊宗旨的主體，是期刊的靈魂和核心［14］;編委會在促進科技期刊發展中也始終發揮著主導作用［15］。
3．3充分發揮專家論文撰寫和?？麄鞯闹匾饔?。專家在科技期刊內容質量、品牌建設和學術影響力提升方面發揮著極其重要的作用［16］。通過數據挖掘策劃?？霭?，最終要凝聚專家力量、依靠專家撰寫出一系列具有創新性的高質量稿件，彰顯?？牟邉澨厣?。為此，在專刊出版前，編輯應密切聯系專家，主動與專家溝通交流，提請專家按時保質提交創新性稿件，促成稿件的高質量撰寫及快速投達;提請專家把好稿件的學術質量關，為打造特色精品專刊提供有力保證。在專刊出版后，編輯應及時將?？撐牡南嚓P信息推送給專家，提請專家利用自身學術影響力和學術共同體積極宣傳?？瑪U大?？挠绊憽?/p>
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隨著數據挖掘手段日趨豐富，期刊編輯須認識到，對科技期刊中各種顯性、隱性數據的充分發掘和利用，能有效地提升科技期刊的學術質量和影響力?，F階段數據挖掘雖然還存在局限和不足，但在當前全媒體時代下至少已為科技期刊實現特色化、精準化乃至個性化的專刊策劃提供了可能。《大氣科學學報》的2次?？邉潓嵺`表明，科技期刊應重視數據挖掘在期刊策劃中的重要作用。
