王默?张海

【摘要】  以人工智能、大數据、互联网为标志的数字技术革命，正在深刻改变学术出版与传播的生态环境与场景，学术研究的环境、学术成果的形态、学术成果的传播都发生了巨大变化。学术出版面临着新挑战，但也迎来新机遇。文章分析总结全媒体时代学术出版的发展变化，结合学术出版的创新发展案例，探讨如何充分利用新技术、新手段释放学术出版平台的出版传播价值。

【关  键  词】学术出版;全媒体;数字技术;人工智能

【作者单位】王默，东北师范大学信息科学与技术学院;张海，东北师范大学传媒科学学院。

【基金项目】国家社科基金艺术学一般项目（16BF074）。

【中图分类号】G230.7 【文献标识码】A 【DOI】10.16491/j.cnki.cn45-1216/g2.2020.18.006

社会科学、自然科学的研究成果，是国家软实力的重要体现，而学术出版作为出版传播学术科研成果、学术成果的重要平台，长期以来都肩负着出版传播的重要使命。学术出版的水平不仅是一个国家出版水平的体现，还是一个国家学术水平的标志。近年来，随着信息技术的快速发展，我们进入全媒体时代，以人工智能、大数据、互联网为标志的数字技术革命，正在深刻改变学术出版与传播的生态环境与场景，学术研究的环境、学术成果的形态、学术成果的传播都发生了巨大变化。

一、全媒体时代，学术出版的发展变化

1.内容生产面临从集约化、数字化向个性化、分众化发展的挑战

中国的互联网发展大致分为三个阶段：一是以追求用户数、流量、点击量为目标的门户媒体时代;二是以微博、微信等为代表的社交媒体时代，用户数据是最大的资源，可以通过数据分析实现精准服务;三是智能场景时代，主要特征是细分化、场景化、个性化。在这一变化中，传播也开始由社交化向智能化转变，内容的垂直化是内容整合的主要方式，满足各场景的应用需求成为传播的落脚点。

反观学术期刊的发展，虽然学术期刊完成了数字化、集约化转型，但大多学术期刊仅停留在媒体融合的初级阶段，甚至仅停留在早期的电子出版状态。事实上，互联网已经进入存量时代，靠用户规模快速增长而获得发展的阶段已经过去，分众化、个性化、精细化的传播成为优化信息传播、规避内容同质化、传播效果最大化的重要方式。分众化以稀缺资源为主，越是符合用户个性化、专业化需求的专业内容，越容易获得用户喜爱。分众化可以给用户提供量身定制的内容，这使得内容的生产从通用性内容向专业性内容转化，而这正是传统学术出版的优势。

与此同时，当前发展态势良好的知识服务，也为学术出版的内容生产向个性化、分众化发展提供基础。知识服务的主要类型包括：第一，低频度使用的内容和知识;第二，跨界融合度高的内容和知识;第三，专业性强的内容和知识;第四，高度场景化的内容和知识。面对知识服务这一强大的盈利模式，学术出版机构可以充分挖掘自身的内容优势，以自身专业内容为依托，以在线知识服务平台为舞台，提供优质的专业性内容，满足用户的需求。学术出版机构还可以重点布局新媒体平台，不断增强学术出版的社交属性，实现内容的高效传播。

2.内容传播面临从“内容+渠道”到“内容+平台”的转变挑战

传统的学术内容传播主要依靠渠道为主。纸媒时代，邮局发行是最主要的渠道，形式比较单一，没有互动性可言。互联网时代，渠道由邮局变成中国知网、维普、万方等数据库，通过利用这些网络渠道实现了内容的传播，极大地提升了学术出版的传播效果。随着技术的进一步发展，进入移动互联网时代，渠道运营商地位被弱化，平台运营商随之崛起。平台不生产内容，而是聚集各种已有的内容，也就是将不同的用户数据库有效地连接，形成一个更大的服务平台。在这一平台上，内容被重新组合，并被消费者购买。

当前，平台正在快速崛起，部分平台已获得巨大成功，其价值不容忽视。学术出版必须快速融入平台，从“内容+渠道”向“内容+平台”转变。在国内，学术期刊自建平台的门槛高、成本大，大部分只能入驻平台。在内容高度同质化的当下，只有原创内容、专业研究、独立观点才能赢得用户，而学术期刊作为专业内容的优质生产者，与平台的融合恰好形成一种良性的共生生态——内容需要用户，用户聚集在平台，平台需要内容锁定用户，这使得学术期刊内容与平台成为一个命运共同体。

二、打造高端学术出版传播平台的途径

1.资源高效整合，构建高端学术出版平台

全媒体时代，内容信息的传播正朝着分众化、个性化的方向发展，需要更多优质的专业化内容才能更好地满足用户的个性化需求。这就要求传统的学术出版单位高效率地对专业资源进行整理，将诸多专业内容进行融合出版。以中国历史研究院历史研究杂志社为例，杂志社通过对《历史研究》进行改版融合升级，积极带动新刊《中国历史研究院集刊》《历史评论》发展，从一本期刊发展成刊群，形成强大的出版阵容，进而构建中国历史研究院高端学术出版和传播平台，推动新时代中国史学的融合发展。《历史研究》创刊于1954年，是中国史学界的一面旗帜。为了更好地发挥期刊的史学引领作用，历史研究杂志社对《历史研究》进行改版。一是主动设置议题，加大重大专题的策划力度，包括围绕重大历史事件、历史节点以及历史人物组织优秀内容。二是加强学术探索，强化学术前沿性，倡导在严谨、严肃、科学的基础上“百家争鸣”，提升学术成果的优质产出。三是拓宽选题范畴，丰富海外交流渠道，将期刊打造成国内外历史学界良性互动的一张名片。在升级改版《历史研究》期刊的同时，历史研究杂志社还创办新刊《中国历史研究院集刊》和《历史评论》，两本期刊的创刊号均在2020年1月正式发行。《中国历史研究院集刊》主要刊发学术积累深厚且不乏思想创见的专题研究成果，研究成果以实证性、中长篇的专题研究为主，单篇论文的字数可高达10万字，打破了传统学术期刊的字数限制。期刊不仅对焦具体问题，而且鼓励学术界对现实具有借鉴意义的史学开展研究。《历史评论》重点聚焦重大历史难题的辨析、重大历史问题的评论，主要彰显引领性和思想性，旨在引领大众认清历史事实、揭示历史规律、把握历史大势，最终实现发挥历史学资政育人、知古鉴今的作用。除了三本期刊的改版、创刊，历史研究杂志社还重点打造历史学评价项目，计划每年发布一次《中国历史学前沿报告》，全面系统地梳理上一年度中国历史学的研究现状、研究热点等。《中国历史学前沿报告》的评价内容涵盖世界历史、中国历史、考古学等领域，还通过专家评审、大数据分析的方式，评选中国历史年度十大学术事件、十大研究热点以及十大关键词，评选年度优秀论著等。

历史研究雜志社的“三刊一报告”，是全国史学研究的创新实践，通过对资源的高效整合，对内容的融合发展，构建起中国历史研究院高端学术出版和传播平台，这无疑能积极推动中国特色历史学学科体系、话语体系、学术体系的快速构建和发展。

2.充分利用数字技术，推动学术平台发展

全媒体时代，学术成果的传播形式已从“内容+渠道”向“内容+平台”转变，加入平台共同发展，或是共建平台、自建平台寻求发展，都是打造高端学术出版传播平台的重要途径。学术研究数字化转型的趋势也日趋明显，学术研究环境变得网络化、数字化、开放化，无论是信息的检索、获取、应用都相比传统学术研究更为简易。学术研究的过程也朝着数字化方向发展，如在人文科学领域，传统的学术研究需要研究者从浩瀚的文献海洋中寻觅材料，进行归纳整理，经历漫长的时间方能形成学术成果。而数字技术的出现，材料收集、数据引用等研究过程都可以让计算机来辅助完成，极大地节约了学术研究的时间。作为学术出版的主体，期刊社的角色也从传统的“学术内容出版商”转变为“学术成果出版传播服务商”，服务范围不再局限于内容的刊发，而是拓展到学术成果出版的上游（学术研究过程）以及下游（学术出版的成果传播及转化）。这些拓展与延伸，并不是纸质媒体所能承载的，即便是数字化内容及其内容传播渠道也无法实现，因此，平台化发展就成为必然趋势。

然而，打造学术平台需要足够的经济支撑、技术支撑，这些问题困扰着诸多学术出版单位。随着信息技术的不断发展，学术出版单位、科研机构、高校等已开始搭建学术出版传播平台。如社会科学文献出版社充分发挥自身的内容资源、专家资源优势，借助人工智能、大数据等新技术，针对学者、科研机构的个性化、分众化、专业化需求，搭建数字学术科研平台。“SSAP数字学术科研平台”就是社会科学文献出版社搭建的数字学术科研服务平台，这一平台主要解决研究资料获取困难、知识文献管理不善、成果发布渠道单一以及缺乏持续运营能力的痛点，为学术研究提供七大专项服务，包括学术数据与信息采集服务，资源、文献、数据、知识管理服务，指标及数据建模管理服务，机构知识库建设与管理服务，科研项目全周期管理服务，在线稿件编辑出版服务，成果移动端开发服务。借助“SSAP数字学术科研平台”，诸多学术出版单位、科研机构、高校均搭建起垂直领域、专业领域的学术服务平台。如宁夏大学的“一带一路”语言状况与语言政策大数据平台和中阿文化交流数据库，这一平台包括“一带一路”沿线国家文化、“一带一路”沿线国家的语言、阿拉伯国家孔子学院、宁夏区域文化海外传播等5个一级子库和1个特色专题，共计465个二级子库，平台还衍生出版了“国外媒体看‘一带一路”等系列丛书。基于“SSAP数字学术科研平台”所搭建的还有中山大学的中国非物质文化遗产保护与研究——皮影戏专题库、湖北大学的中华文化发展智库平台等。

3.人工智能技术助力学术出版传播

自从2016年谷歌的人工智能AlphaGo战胜李世石后，人工智能技术就开始进入大众视野，逐渐从实验室走向商业化应用。时至今日，人工智能也应用到学术出版领域，并且有效提高了学术出版的运营效率。

第一，人工智能可辅助学术出版环节进行反剽窃和智能匹配同行评审专家。过去反剽窃主要依靠逐字逐句审查文本的方式，很难监测到隐蔽的剽窃行文。当前，运用人工智能技术不仅可以逐字逐句审查论文，还可以进行整个段落的识别。如致力于推进在线学术资源互联的CrossRef协会，就设置了专门的剽窃检测工具CrossCheck，可供学术机构将提交的稿件和已经发表的文献进行段落、长句、短句、文字综合对比，同时自动生成匹配度报告。此外，每年发表的学术论文数量巨大，仅2018年全球就有300万篇学术文章发表，人工审稿的工作量是非常惊人的。利用人工智能技术，可以快速辅助人工完成论文抄袭检查以及数据篡改等初步环节，大大减少审稿工作量，提升审稿效率。在专家评审环节，此前评审专家由于对研究领域不熟悉，出现了评审耗时过长、有主观偏见等情况。近年来，人工智能技术也被用于分析和匹配论文潜在同行评审人，帮助论文评审更加高效、专业。

第二，人工智能可在学术文献存取环节进行智能学术搜索。近年来，每年都有超过250万篇学术文章在2万余种英文学术期刊上发表，以生物医药领域为例，每天发布的论文约3000篇。大量学术文献提供的信息量是巨大的，对学术研究者来说，阅读所有论文有一定难度，而人工智能技术的应用可以帮助学术研究者在学术文献存取环节进行智能学术搜索。如微软的学术搜索就是基于人工智能知识图谱技术开发的，并且在这一技术下又开发了微软学术项目，可支持访问超过1.6亿篇学术论文搜索，可识别期刊、作者、论文以及研究领域。该项目通过递归算法帮助判断论文的重要性，从而分析学科中影响力最高的科学家和学术出版物，并对其进行排行，而且该排行是动态的，每日都会更新。再如米塔可以分析用户的搜索历史，并推断用户的兴趣领域，从而给用户推荐相关的研究论文，并自动创新展示已发布的论文之间的图谱关系，及时跟踪学者的研究进展，快速识别研究领域的发展趋势。虽然当前这些技术尚未得到大规模的应用推广，但毋庸置疑的是，智能学术搜索将为学术出版传播带来重要价值。

第三，人工智能可在学术文献质量评价环节进行文献智能计量。评价学术文献的质量可以客观评定学者的作品质量，能够促进学术文献的质量提升。以往评价学术文献一般是通过期刊影响因子，但这 一方法有很大局限性。主要是因为同一期刊上被引用的文献分布偏差较大，一些文章被大量引用，部分文章却鲜被引用，所以同一期刊上的所有文章被判断为同等质量，显然并不合理。此外，引文分析具有一定滞后性，往往一篇论文发表后，经过很长时间甚至数年才能大致判断其引用情况，这一滞后性严重影响了学术期刊的选题策划和组稿工作。在文献计量领域，人工智能发挥了重要作用。如文献计量智能的开拓者元文献计量智能，就通过人工智能的机器学习算法，对全球数百万篇学术文献进行学习训练，从而挖掘各领域被引用最多的文章的特征模型。一旦系统接收新稿件，元文献计量智能就会利用算法从这篇新论文中挖掘数百个特征，并与相关领域中被引用最多的论文特征模型进行匹配，从而预测新论文未来可被引用的次数及影响。大规模的应用表明，元文献计量智能预测新稿件影响级别的准确性是人工预测的2.5倍。

全媒体时代，学术出版的内容生产以及内容出版传播都发生了改变，内容的分众化、个性化需求日益凸显，出版传播的平台化成为主流，数字技术以及人工智能等新一代信息技术与学术出版更是日趋深度融合，这将为学术出版的传播带来深刻变革。时代的变化，要求出版机构灵活高效整合优质专业内容，活用数字技术、人工智能技术等，构建高端学术出版传播平台，最大限度释放学术出版价值。

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