大数据背景下学术期刊编校质量探讨

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大数据技术是一种以新型数据处理方式为基础，具备极强决策力、洞察力与优化能力的先进技术，具有数据类型繁多、规模庞大、处理速度快等诸多优势，目前已广泛应用于诸多行业，对推动行业发展与变革具有重要的作用。该项技术能够实现对分散、零散数据的全面收集与整合，为后续决策与行为提供重要指导，提高数据信息价值，减少运营风险。学术期刊是学术信息的主要传播载体，同时也是传播学术知识、推动科研事业发展的重要工具，其整体水平能够充分体现国家的学术与科研水平。编校工作是学术期刊的重要工作之一，其业务质量对期刊发展水平有决定性影响。大数据的出现为学术期刊编校工作带来了前所未有的机遇和严峻的挑战，因此行业相关人员需要牢牢把握这一机遇，积极应对挑战，充分发挥大数据在期刊编校工作的作用，进而有效提高学术期刊的办刊水平，促进其稳定发展。

一、大数据给学术期刊编辑工作带来的机遇

（一）为提高编辑工作智能化水平创造良好的条件

大数据技术以互联网信息技术为基础，实现对海量信息的存储、分析，推动原本流程烦琐、复杂的编辑工作向智能化方向发展。随着信息化技术与云计算技术的飞速发展，学术期刊编辑工作的数据分析效率得到显著提升，编辑内容也变得愈发准确，传统模式下人工收集、分析等流程被智能化工作模式取代。同时对多数学术期刊来说，建立大数据平台使编辑的组稿工作得到了优化，作者仅需要通过计算机系统便能完成投稿，审稿系统能够根据抄袭、引用率等指标对稿件进行初步审理，筛选出高质量的稿件，不但降低了人工审稿成本，也能最大限度地减少失误问题［1］。

（二）为提高期刊编校工作效率提供便利

期刊编校工作主要指通过编辑、校核等方式将相关领域学术性强的内容以论文的形式进行展现，通常情况下，编校工作的关键在于出版阶段的组稿策划以及审稿工作。传统工作模式下，编辑人员只能够通过选择局部数据或者依靠自身工作经验与价值取向进行选题策划，由于对其他领域的知识缺乏了解，实际工作具有一定的局限性，选题的科学性与准确性均有所不足。利用大数据技术，能够有效扩大组稿与审稿的范围，丰富期刊编辑内容，对流程进行简化、优化，显著提高工作效率。同时，为了高效评估来稿的学术创新性，编辑人员可以利用专业数据库检索稿件主题与关键词，进而从选题热度、时效性等多个维度对其学术创新性进行评估，工作效率明显提升。另外，在选择外审专家的过程中，期刊编辑可以通过大数据平台充分挖掘信息，高效评估目标专家的资质与历史信息，保证其审稿意见的客观性与权威性。为了避免发生学术不端、学术腐败等不良行为，期刊编辑也可以借助大数据平台进行检索，对审稿人与作者之间的学术关联进行深入评估。最后，在期刊出版发行阶段，可借助大数据技术分析纸质出版物的发行数量等，全面收集受众信息，与传统工作模式相比，编辑工作效率得到明显提升。

（三）为推动编辑工作信息化发展提供良好的机遇

互联网信息技术的飞速发展使传统模式下读者获取与阅读学术信息的形式发生了巨大的变化。在融媒体背景下，学术期刊受众已经从纸媒时代发展至多媒介融合时代。智能手机得到全面普及，各类社交平台软件获得广泛应用，均可以作为学术期刊信息的传播载体。越来越多的人开始通过互联网平台获取与阅读学术信息。为了顺应这一发展趋势，学术期刊在策划、组稿以及审稿等多个业务流程均取消了传统纸质载体，形成了以互联网平台为主要载体的新型工作模式，使学术期刊编辑工作的信息化水平得到显著提升，期刊的出版周期明显缩短［2］。另外，多媒介的传播形式变得更加丰富，不但能够通过图片、文字等形式进行传播，同时能够通过音视频形式进行传播。期刊编辑利用数字媒介实现对学术信息的实时更新，能有效提高信息传播效率。

（四）提高审校工作的质量与效率

稿件审校流程主要包括编辑初审、专家审稿以及责任编辑的校对。传统工作模式下，主要以编辑与专家评议的方式进行审校，从创新性、规范性以及论证充分性等角度开展工作，编辑与审稿专家的专业素养与个人经验对审校质量有决定性影响。大数据背景下，对大数据技术进行合理应用，有助于弥补传统工作模式的不足，保证审校结果的客观性。比如，在初审过程中，编辑能够通过信息平台了解来稿信息，掌握相关领域的研究热点以及发展情况，客观评估稿件选题的创新性、关注度以及时效性，同时借助数据库查看稿件是否存在学术抄袭等不良行为。另外，与其他学术期刊的后台数据连接，进行信息交流，避免发生一稿多投的情况［3］。通过以上信息平台的帮助，期刊编辑在论文审校过程中可以有效解决传统工作模式烦琐、复杂的问题，有效提高审校工作的效率与质量。

二、大数据背景下学术期刊编辑面临的挑战

（一）对期刊编辑的综合素质提出了更高的要求

结合现状进行分析，我国学术期刊编辑由于长期从事纸质出版物的策划、编辑与审稿工作，其工作模式与工作理念深受传统工作模式的影响，逐渐形成了一种习惯。而在大数据背景下，学术期刊编辑工作具有智能化、信息化的特点，对工作人员的综合素质提出了更高的要求。信息化软件、平台已经取代传统人工、纸质工作模式，对编辑的信息素养、媒介素养也具有一定的要求，部分学术期刊编辑在实际工作过程中力不从心，难以满足时代发展要求。因此学术期刊编辑需要紧跟时代发展步伐，不断提高自身的综合素质，加强对先进技术的学习，通过音视频、数据等附加信息进行编排工作，由传统平面编辑向大数据背景多媒体编辑转型。

（二）数据平台的应用使学术期刊编辑的工作量明显提升

大数据技术的应用实现了期刊的线上办公，作者能够通过平台系统完成投稿，编辑与审稿专家能够通过平台高效开展业务工作，有效提高信息处理效率与质量。但是对学术期刊编校工作来说，信息化平台的应用导致稿件的来源不断增加，虽然组稿的压力得到明显缓解，但是编辑的内容不断增加，工作人员的工作量较大。大量的稿件通过信息化平台传输至编辑手中，为了满足工作要求，编辑需要在短时间内处理大量的稿件信息，工作量较大［4］。

三、大数据背景下优化学术期刊编校质量的主要措施

（一）强化编辑人员的大数据意识，转变传统工作模式

首先，意识是行为的重要基础和指导。在大数据时代背景下，为了推动学术期刊编辑工作革新发展，满足时代发展要求，需要不断强化编辑人员的信息意识、大数据意识，引导其积极学习和掌握大数据相关知识，认同大数据技术。一是需要建立专门的培训机制，对编辑人员开展大数据知识培训活动，帮助其深入了解大数据的内涵，将其与自己的工作充分融合，在日常工作中不断对编辑工作进行优化与创新；二是需要注重开展对编辑人员的大数据应用能力考核工作，建立相应的考核机制与奖惩机制，提高编辑人员的工作积极性，督促其认真学习，提高工作水平。其次，对学术期刊编辑工作来说，工作方式与工作效率密切相关。因此学术编辑人员长期从事纸质出版物的编校工作，深受传统工作模式、理念的影响，对工作模式的创新与发展造成了一定的阻碍。因此编辑人员需要具备创新意识、发展意识，充分认识到传统工作模式存在的不足，摆脱传统思维的桎梏，积极利用大数据平台实现对有价值信息的收集、整合与分析，通过真实、客观、可靠的数据信息为编校工作提供保障。另外，推动编辑工作模式的革新与发展不但需要依靠工作人员的行为与意识，同时需要加强平台建设。为了积极应对大数据给期刊编辑工作带来的严峻挑战，需要加大平台建设力度，积极开发智能化、信息化采编系统，加强编辑工作与其他工作的联系，全面提高工作质量与效率［5］。同时，需要严格把控编辑工作质量。如今我国学术期刊数量位居世界第二，仅次于美国，但是分析现状可以发现，学术期刊的质量参差不齐，部分期刊在世界及国内相关领域的影响力及认可度存在明显不足。主要原因之一便是对学术期刊编辑工作的质量把控力度不足。因此，编辑人员需要充分发挥大数据技术优势，在开展相关业务工作的过程中严格审核相关内容信息，确保学术期刊内容的前沿性以及创新性；然后，需要不断提高自身综合素质，扩展期刊采编范围，满足学术期刊发展要求。

（二）选题策划阶段重视经验与实证的融合

传统工作模式下，学术期刊的选题与策划需要依靠编辑人员的经验、能力。因为编辑人员的专业能力较强，选题策划经验丰富，期刊主编、编辑以及编委会会推出大量具备前沿性、创新性以及能引领学术风向的文章，如《中国翻译》近些年来以中国文化向外发展延伸以及数字人文为基础刊出的文化类、语料库翻译类文章具有极高的引用率，因此相关选题得到了业界的认可与关注。但是传统选题策划模式的主观性与随机性较强，应用大数据技术有助于优化学术期刊的选题策划质量，为相关业务工作提供技术保障，弥补传统工作模式的不足。编辑人员依靠数据平台收集相关信息，如相应主题的载文量、文章引用率、影响因子等参数，实现对相关领域研究热点的连续性追踪，能优化选题策划工作，充分掌握国内外学术最新动态以及相关领域的发展概况，充分挖掘具有学术价值的选题。为了保证工作任务高效完成，学术期刊编辑需要具备扎实的数据库应用基础知识体系，不断提高自身的数据挖掘能力，提高数据分析水平，掌握学术领域热点信息，科学预测未来发展趋势，为选题策划工作的顺利开展夯实基础。例如，通过相关平台、软件整理与分析近些年来的文章数据，认真参考编委会专家的意见，为刊物追踪学科专业热点、选题策划、组稿以及针对性约稿提供保障。在开展选题策划工作的过程中，需要充分结合大数据技术与编委丰富、优秀的经验，建立良性互动模式，提高选题策划质量，提高学术期刊的影响力。对学术期刊来说，需要积极借助分析工具，在海量的选题中筛选具有前沿性、较高关注度的研究领域，明确专题策划方向［6］。

（三）稿件审校实现人工审校与自动化审校的结合

大数据技术的出现为学术编辑与审稿人员客观、精准判断稿件学术价值，保证审稿结果的准确性提供了巨大的帮助，对提高编辑质量与效率具有重要意义，实现了对传统复杂、烦琐工作流程的优化，缓解了工作人员的工作压力。在做好编辑工作的同时，为了避免学术不端、剽窃、篡改等不良行为，还需要做好稿件的审校工作。大数据背景下，编辑人员可以积极借助相关检测系统或者数据库开展查重检测工作，检测后能够立即生成报告，对稿件与来源文献的比对信息进行有效展示，如果查重率较高或者存在重复发表的情况，可以直接拒稿。在平台整合众多学术期刊，通过后台的数据连接协作功能，编辑人员能够积极利用数据查重软件识别一稿多投行为。另外，在知网、万方等专业数据库平台，能通过主题、关键词等与已发表文献进行比对，通过对稿件内容、主题的评估，客观评价来稿的创新性、选题热度以及时效性等指标。虽然大数据技术为编辑审校工作提供了巨大的便利，能够使编辑在短时间内完成稿件评估工作，但是基于数据平台的审校工作模式尚不能完全取代传统的人工编辑模式。大数据平台的作用在于通过定量的方式为期刊编辑评估稿件是否符合学术规范性要求，但是关于论文论证的完备情况、是否针对时效性强的稿件建立快速审校通道及优先发表、难点稿件是否开启专家在线共同审校等还需要依靠编辑人员的个人经验与专业能力。在终审阶段，期刊编辑需要具备大局观，全面分析期刊策划等相关因素，最终确定是否刊发；在校对工作方面，很多经验丰富的期刊编辑认为，数字化校对存在一定的“视觉盲区”问题，尚未完善，纸质文本校对仍然是最有效的工作模式，主要指同电子界面相比，纸质界面有助于提高编辑的视觉敏锐度，使其识别差错的能力得到明显增强。

四、结语

大数据技术的出现为学术期刊编校工作提供了巨大的便利，编辑人员需要牢牢把握这一机遇，加强学习，不断提高自身能力，推动学术期刊稳定发展。