大數據背景下學術期刊編校質量探討

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大數據技術是一種以新型數據處理方式為基礎，具備極強決策力、洞察力與優化能力的先進技術，具有數據類型繁多、規模龐大、處理速度快等諸多優勢，目前已廣泛應用于諸多行業，對推動行業發展與變革具有重要的作用。該項技術能夠實現對分散、零散數據的全面收集與整合，為后續決策與行為提供重要指導，提高數據信息價值，減少運營風險。學術期刊是學術信息的主要傳播載體，同時也是傳播學術知識、推動科研事業發展的重要工具，其整體水平能夠充分體現國家的學術與科研水平。編校工作是學術期刊的重要工作之一，其業務質量對期刊發展水平有決定性影響。大數據的出現為學術期刊編校工作帶來了前所未有的機遇和嚴峻的挑戰，因此行業相關人員需要牢牢把握這一機遇，積極應對挑戰，充分發揮大數據在期刊編校工作的作用，進而有效提高學術期刊的辦刊水平，促進其穩定發展。

一、大數據給學術期刊編輯工作帶來的機遇

（一）為提高編輯工作智能化水平創造良好的條件

大數據技術以互聯網信息技術為基礎，實現對海量信息的存儲、分析，推動原本流程煩瑣、復雜的編輯工作向智能化方向發展。隨著信息化技術與云計算技術的飛速發展，學術期刊編輯工作的數據分析效率得到顯著提升，編輯內容也變得愈發準確，傳統模式下人工收集、分析等流程被智能化工作模式取代。同時對多數學術期刊來說，建立大數據平臺使編輯的組稿工作得到了優化，作者僅需要通過計算機系統便能完成投稿，審稿系統能夠根據抄襲、引用率等指標對稿件進行初步審理，篩選出高質量的稿件，不但降低了人工審稿成本，也能最大限度地減少失誤問題［1］。

（二）為提高期刊編校工作效率提供便利

期刊編校工作主要指通過編輯、校核等方式將相關領域學術性強的內容以論文的形式進行展現，通常情況下，編校工作的關鍵在于出版階段的組稿策劃以及審稿工作。傳統工作模式下，編輯人員只能夠通過選擇局部數據或者依靠自身工作經驗與價值取向進行選題策劃，由于對其他領域的知識缺乏了解，實際工作具有一定的局限性，選題的科學性與準確性均有所不足。利用大數據技術，能夠有效擴大組稿與審稿的范圍，豐富期刊編輯內容，對流程進行簡化、優化，顯著提高工作效率。同時，為了高效評估來稿的學術創新性，編輯人員可以利用專業數據庫檢索稿件主題與關鍵詞，進而從選題熱度、時效性等多個維度對其學術創新性進行評估，工作效率明顯提升。另外，在選擇外審專家的過程中，期刊編輯可以通過大數據平臺充分挖掘信息，高效評估目標專家的資質與歷史信息，保證其審稿意見的客觀性與權威性。為了避免發生學術不端、學術腐敗等不良行為，期刊編輯也可以借助大數據平臺進行檢索，對審稿人與作者之間的學術關聯進行深入評估。最后，在期刊出版發行階段，可借助大數據技術分析紙質出版物的發行數量等，全面收集受眾信息，與傳統工作模式相比，編輯工作效率得到明顯提升。

（三）為推動編輯工作信息化發展提供良好的機遇

互聯網信息技術的飛速發展使傳統模式下讀者獲取與閱讀學術信息的形式發生了巨大的變化。在融媒體背景下，學術期刊受眾已經從紙媒時代發展至多媒介融合時代。智能手機得到全面普及，各類社交平臺軟件獲得廣泛應用，均可以作為學術期刊信息的傳播載體。越來越多的人開始通過互聯網平臺獲取與閱讀學術信息。為了順應這一發展趨勢，學術期刊在策劃、組稿以及審稿等多個業務流程均取消了傳統紙質載體，形成了以互聯網平臺為主要載體的新型工作模式，使學術期刊編輯工作的信息化水平得到顯著提升，期刊的出版周期明顯縮短［2］。另外，多媒介的傳播形式變得更加豐富，不但能夠通過圖片、文字等形式進行傳播，同時能夠通過音視頻形式進行傳播。期刊編輯利用數字媒介實現對學術信息的實時更新，能有效提高信息傳播效率。

（四）提高審校工作的質量與效率

稿件審校流程主要包括編輯初審、專家審稿以及責任編輯的校對。傳統工作模式下，主要以編輯與專家評議的方式進行審校，從創新性、規范性以及論證充分性等角度開展工作，編輯與審稿專家的專業素養與個人經驗對審校質量有決定性影響。大數據背景下，對大數據技術進行合理應用，有助于彌補傳統工作模式的不足，保證審校結果的客觀性。比如，在初審過程中，編輯能夠通過信息平臺了解來稿信息，掌握相關領域的研究熱點以及發展情況，客觀評估稿件選題的創新性、關注度以及時效性，同時借助數據庫查看稿件是否存在學術抄襲等不良行為。另外，與其他學術期刊的后臺數據連接，進行信息交流，避免發生一稿多投的情況［3］。通過以上信息平臺的幫助，期刊編輯在論文審校過程中可以有效解決傳統工作模式煩瑣、復雜的問題，有效提高審校工作的效率與質量。

二、大數據背景下學術期刊編輯面臨的挑戰

（一）對期刊編輯的綜合素質提出了更高的要求

結合現狀進行分析，我國學術期刊編輯由于長期從事紙質出版物的策劃、編輯與審稿工作，其工作模式與工作理念深受傳統工作模式的影響，逐漸形成了一種習慣。而在大數據背景下，學術期刊編輯工作具有智能化、信息化的特點，對工作人員的綜合素質提出了更高的要求。信息化軟件、平臺已經取代傳統人工、紙質工作模式，對編輯的信息素養、媒介素養也具有一定的要求，部分學術期刊編輯在實際工作過程中力不從心，難以滿足時代發展要求。因此學術期刊編輯需要緊跟時代發展步伐，不斷提高自身的綜合素質，加強對先進技術的學習，通過音視頻、數據等附加信息進行編排工作，由傳統平面編輯向大數據背景多媒體編輯轉型。

（二）數據平臺的應用使學術期刊編輯的工作量明顯提升

大數據技術的應用實現了期刊的線上辦公，作者能夠通過平臺系統完成投稿，編輯與審稿專家能夠通過平臺高效開展業務工作，有效提高信息處理效率與質量。但是對學術期刊編校工作來說，信息化平臺的應用導致稿件的來源不斷增加，雖然組稿的壓力得到明顯緩解，但是編輯的內容不斷增加，工作人員的工作量較大。大量的稿件通過信息化平臺傳輸至編輯手中，為了滿足工作要求，編輯需要在短時間內處理大量的稿件信息，工作量較大［4］。

三、大數據背景下優化學術期刊編校質量的主要措施

（一）強化編輯人員的大數據意識，轉變傳統工作模式

首先，意識是行為的重要基礎和指導。在大數據時代背景下，為了推動學術期刊編輯工作革新發展，滿足時代發展要求，需要不斷強化編輯人員的信息意識、大數據意識，引導其積極學習和掌握大數據相關知識，認同大數據技術。一是需要建立專門的培訓機制，對編輯人員開展大數據知識培訓活動，幫助其深入了解大數據的內涵，將其與自己的工作充分融合，在日常工作中不斷對編輯工作進行優化與創新；二是需要注重開展對編輯人員的大數據應用能力考核工作，建立相應的考核機制與獎懲機制，提高編輯人員的工作積極性，督促其認真學習，提高工作水平。其次，對學術期刊編輯工作來說，工作方式與工作效率密切相關。因此學術編輯人員長期從事紙質出版物的編校工作，深受傳統工作模式、理念的影響，對工作模式的創新與發展造成了一定的阻礙。因此編輯人員需要具備創新意識、發展意識，充分認識到傳統工作模式存在的不足，擺脫傳統思維的桎梏，積極利用大數據平臺實現對有價值信息的收集、整合與分析，通過真實、客觀、可靠的數據信息為編校工作提供保障。另外，推動編輯工作模式的革新與發展不但需要依靠工作人員的行為與意識，同時需要加強平臺建設。為了積極應對大數據給期刊編輯工作帶來的嚴峻挑戰，需要加大平臺建設力度，積極開發智能化、信息化采編系統，加強編輯工作與其他工作的聯系，全面提高工作質量與效率［5］。同時，需要嚴格把控編輯工作質量。如今我國學術期刊數量位居世界第二，僅次于美國，但是分析現狀可以發現，學術期刊的質量參差不齊，部分期刊在世界及國內相關領域的影響力及認可度存在明顯不足。主要原因之一便是對學術期刊編輯工作的質量把控力度不足。因此，編輯人員需要充分發揮大數據技術優勢，在開展相關業務工作的過程中嚴格審核相關內容信息，確保學術期刊內容的前沿性以及創新性；然后，需要不斷提高自身綜合素質，擴展期刊采編范圍，滿足學術期刊發展要求。

（二）選題策劃階段重視經驗與實證的融合

傳統工作模式下，學術期刊的選題與策劃需要依靠編輯人員的經驗、能力。因為編輯人員的專業能力較強，選題策劃經驗豐富，期刊主編、編輯以及編委會會推出大量具備前沿性、創新性以及能引領學術風向的文章，如《中國翻譯》近些年來以中國文化向外發展延伸以及數字人文為基礎刊出的文化類、語料庫翻譯類文章具有極高的引用率，因此相關選題得到了業界的認可與關注。但是傳統選題策劃模式的主觀性與隨機性較強，應用大數據技術有助于優化學術期刊的選題策劃質量，為相關業務工作提供技術保障，彌補傳統工作模式的不足。編輯人員依靠數據平臺收集相關信息，如相應主題的載文量、文章引用率、影響因子等參數，實現對相關領域研究熱點的連續性追蹤，能優化選題策劃工作，充分掌握國內外學術最新動態以及相關領域的發展概況，充分挖掘具有學術價值的選題。為了保證工作任務高效完成，學術期刊編輯需要具備扎實的數據庫應用基礎知識體系，不斷提高自身的數據挖掘能力，提高數據分析水平，掌握學術領域熱點信息，科學預測未來發展趨勢，為選題策劃工作的順利開展夯實基礎。例如，通過相關平臺、軟件整理與分析近些年來的文章數據，認真參考編委會專家的意見，為刊物追蹤學科專業熱點、選題策劃、組稿以及針對性約稿提供保障。在開展選題策劃工作的過程中，需要充分結合大數據技術與編委豐富、優秀的經驗，建立良性互動模式，提高選題策劃質量，提高學術期刊的影響力。對學術期刊來說，需要積極借助分析工具，在海量的選題中篩選具有前沿性、較高關注度的研究領域，明確專題策劃方向［6］。

（三）稿件審校實現人工審校與自動化審校的結合

大數據技術的出現為學術編輯與審稿人員客觀、精準判斷稿件學術價值，保證審稿結果的準確性提供了巨大的幫助，對提高編輯質量與效率具有重要意義，實現了對傳統復雜、煩瑣工作流程的優化，緩解了工作人員的工作壓力。在做好編輯工作的同時，為了避免學術不端、剽竊、篡改等不良行為，還需要做好稿件的審校工作。大數據背景下，編輯人員可以積極借助相關檢測系統或者數據庫開展查重檢測工作，檢測后能夠立即生成報告，對稿件與來源文獻的比對信息進行有效展示，如果查重率較高或者存在重復發表的情況，可以直接拒稿。在平臺整合眾多學術期刊，通過后臺的數據連接協作功能，編輯人員能夠積極利用數據查重軟件識別一稿多投行為。另外，在知網、萬方等專業數據庫平臺，能通過主題、關鍵詞等與已發表文獻進行比對，通過對稿件內容、主題的評估，客觀評價來稿的創新性、選題熱度以及時效性等指標。雖然大數據技術為編輯審校工作提供了巨大的便利，能夠使編輯在短時間內完成稿件評估工作，但是基于數據平臺的審校工作模式尚不能完全取代傳統的人工編輯模式。大數據平臺的作用在于通過定量的方式為期刊編輯評估稿件是否符合學術規范性要求，但是關于論文論證的完備情況、是否針對時效性強的稿件建立快速審校通道及優先發表、難點稿件是否開啟專家在線共同審校等還需要依靠編輯人員的個人經驗與專業能力。在終審階段，期刊編輯需要具備大局觀，全面分析期刊策劃等相關因素，最終確定是否刊發；在校對工作方面，很多經驗豐富的期刊編輯認為，數字化校對存在一定的“視覺盲區”問題，尚未完善，紙質文本校對仍然是最有效的工作模式，主要指同電子界面相比，紙質界面有助于提高編輯的視覺敏銳度，使其識別差錯的能力得到明顯增強。

四、結語

大數據技術的出現為學術期刊編校工作提供了巨大的便利，編輯人員需要牢牢把握這一機遇，加強學習，不斷提高自身能力，推動學術期刊穩定發展。