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【摘要】大数据技术的应用对学术期刊的发展产生了较大的影响。本文在分析大数据环境下学术期刊困境以及其影响力构成要素的基础上，认为学术期刊应积极利用大数据和数字出版等工具，继续强化期刊内容的前沿性、创新性和特色，并改进学术期刊的营销策略和发行方式，使其传播效果最大化，从而提升刊物的影响力。
【关键词】大数据技术；学术期刊；影响力
（一）大数据发展概况
当今社会科技发展迅速，信息流通高效便捷，大数据及相关技术也应运而生，且优势越来越凸显，大数据由巨型数据集组成，其应用领域正越来越广泛。电子商务、O2O、物流配送等领域都离不开大数据的支撑，大数据正不断协助企业创新运营模式、开拓新型业务。有了大数据技术，企业对消费者行为的判断、产品销售情况的把握等方面都能得到比较全面的优化。
2001年，麦塔集团（高德纳）分析员道格·莱尼指出数据增长的挑战和机遇来自于三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”。高德纳于2012年修改了大数据的定义：“大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”有机构在3V之外加上了第4个V：真实性（Veracity）。
随着全球数据爆炸式增长和并行数据库（MPP）等计算机技术的发展，大数据技术作为一种颠覆性的技术变革，其巨大的影响已经波及多个行业和领域。表面上看，大数据的概念及其价值更多的是被IT业和企业营销领域关注，但从深层次看，传媒业将是受大数据冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响学术期刊的生存和发展。
（二）大数据背景下学术期刊面临的困境
由于数字化浪潮的兴起，学术期刊正经历着一场巨大的变革。这场变革始于传播，逐渐扩展到整个编辑出版流程。学术期刊也因此不得不放弃传统的纸质载体为主的渠道，继而选择更为迅捷的网上编辑和传播等数字化渠道。经过汇集和重新编排后的大型期刊数据库网站也比单个期刊的数字化传播更能适应市场的需要。
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，学术期刊的传播手段、阅读方式及盈利方式等都在发生着深刻的变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播和发展的新型方式。学术期刊作为知识成果发布与传播的平台，在国际化、网络化和数字化浪潮的冲击下，正面临着办刊模式陈旧、知识获取手段老化、审稿方式单一和评价方式片面等挑战与困境。
大数据深刻地改变着学术期刊的边界，将造就全新视角下的学术期刊。因此，学术期刊须积极探索以自身为纽带的大数据产业链和新出版业态，改变陈旧的出版观念，打破旧有的学术期刊编辑出版流程局限，积极运用大数据技术，加速学术期刊数字化和网络化进程，创建适合现代信息技术环境的学术期刊投稿、审校、出版、传播及阅读范式，这将是学术期刊应对挑战和适应大数据时代与期刊数字化浪潮的重要途径。
（一）学术期刊的影响力
学术水平、学术特色是学术期刊影响力的根本，学术期刊的质量主要由其刊发论文的学术水平、创新性决定的，是内在的东西；学术期刊的特色是期刊彰显人无我有或人有我优的特点。而社会信誉度和读者认可度则是其影响力的外在表现，在很大程度上反映了学术期刊影响力。作为精神文化产品，学术期刊必须经得起市场的检验，得到广大读者、学术评价机构以及同行专家的认可。学术期刊的质量、特色与社会信誉度和读者认可度密切相关。
学术期刊质量尤其是学术质量是学术期刊影响力的基础。统计数据也表明，学术水平高和特色鲜明、内容有创新性的学术期刊，越容易受到学术界关注，被更多的专家和学者青睐、阅读，其影响力自然就愈大。相反，没有侧重，面面俱到的学术刊物，可能就乏人问津，更无法产生影响力。
（二）学术期刊影响力构成要素
关于学术期刊影响力的构成要素，目前学界有不同的看法，但大体都从期刊评价标准角度将其概括为单指标体系和多指标体系。单指标体系以南京大学《中文社会科学引文索引》（CSSCI）评价体系为代表，采用被引频次、影响因子、半衰期、影响广度4项进行测评。多指标体系则以北京大学中文核心期刊与中国社会科学院核心期刊评价体系为代表，认为构成学术期刊影响力的要素有被检索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、获奖或被检索系统收录情况、基金论文比率、web下载量等。
综合上述关于期刊影响力的分析，学术期刊影响力的要素大致包含以下几个方面：一是刊物的学术影响力，即刊物的学术创新水平和办刊特色，主要体现在其学术创新程度和有影响力的研究领域等；二是刊物的实际影响力，表现在其刊发的论文为经济、社会发展提供了理论基础，被政府决策部门采纳或作为政策参考等；三是社会信誉度与读者认可程度，包括期刊获奖及等级，入选核心期刊及国内外重要数据库的情况，有关媒体机构与同行专家的评价，以及刊物发行量和传播情况等。
我国学术期刊相比国外呈现出弱而散乱的现状，没有形成比较系统的管理模式，造成学术文章量多质劣的状态。学术期刊影响力的基础和核心是刊物的品质和内容。在大数据时代，学术期刊仍应将内容建设放在首要位置。要改变学术期刊的困境，需要对相关的大数据进行分析，及时发现需求，掌握理论研究动态。传统期刊在立足丰富的内容资源的基础之上，要充分利用大數据技术和数字出版平台等工具，多角度、全方位、多元化提升刊物质量和刊物的营销水平以及发行量和传播量，扩大期刊在移动终端上的覆盖面和影响力。 （一）大数据环境下的期刊编辑思路
1.选题必须具有创新性和前沿性。大数据技术有助于提高编辑的选题策划能力，期刊编辑利用大数据分析软件进行数据分析，能够较好地掌握学科或专业领域的最新研究动态，从而准确了解论文选题的创新性和前沿性。编辑也可关注知网等学术论文数据库和学术论坛的最新文献，了解某领域的热点问题和研究进展。
2.期刊编辑利用选题策划形成固定的专业栏目或特色栏目，有助于引导作者投稿，从而获得比较稳定的稿件来源，打破刊物被动等待作者投稿的局面，进一步提升学术期刊的影响力，形成良性互动和循环。对于学术期刊社，重点问题、热点问题组稿和栏目设置的精品化能很好地提高刊物的影响力。
3.利用大数据建立作者和研究机构信息库，详细分析某理论领域较权威的研究机构和作者，以及该领域的重要研究动态，掌握主要研究者的研究趋向，关注权威专家的研究方向，利用约稿等方式获取该领域的高质量论文，确保刊物内容的新颖性和前沿性。
4.强化刊物人才队伍建设。内容是期刊的核心竞争力。在大数据时代，随着传统出版和数字出版的不断融合，要实现上述目标，学术期刊必须要有一支优秀的编辑队伍，能够对新形势下的出版业务流程融会贯通。要求编辑不但要具有较高的策划和组稿能力，还必须熟练运用网络和信息技术工具，以及理解、应用大数据的能力。因此，加强数字出版人才队伍建设，顺应大数据和信息时代潮流，是助力学术期刊融合发展的必由之路。
（二）大数据背景下期刊的营销策略和发行方式
大数据和数字时代的到来对信息的传播方式和读者的阅读习惯产生了巨大影响，学术期刊必须对此深入研究并努力适应这一变化，在刊物内容和栏目设置、热点把握、读者定位等问题上，利用大数据技术对市场进行准确预测，使刊物的发行和传播效果最大化。
学术期刊可利用大数据技术，从期刊的品牌建设入手，利用自身的专业优势举办学术会议、提供专业服务等，提高刊物的知名度，扩大影响力，以取得更好的社会效益和经济效益。在网络传播背景下，学术期刊可通过跨媒介经营，建立自己的网站，开通微信、微博平台等，发挥大数据和信息技术的作用，进行跨媒体平台宣传推广，充分利用纸质媒体和网络媒体的互补性，最大限度地扩大刊物的读者群。
在大数据和信息时代，期刊应建立和完善自己的网站，并借助大型数据库等集成网站实现全媒体传播。学术刊物应利用大数据技术建立读者和研究机构数据库，并进行免费直投，直达核心读者，实现传播效果的最大化。加强与中国知网等机构的合作，利用其数字出版平台和优势扩大发行量。数字出版的优势在于读者可以通过其平台快捷、方便地获取所需内容。因此，学术期刊要强化与重要论文数据库的合作，共建数字出版平台，集群出版，从而提升自身的关注度和影响力。
现如今，数字出版虽未形成规模，但已是学术期刊的发展方向。因此，学术期刊必须要用积极的态度，跟随时代发展的趋势，利用大数据和数字化出版工具，改进并优化传统出版模式，加强传统出版与数字出版的高效融合，提升学术期刊的影响力。
[1]丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（02）.
[2]贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（06）.
[3]张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（03）.
[4]朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻——评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（01）.
[5]付婉莹，薛创.基于大数据的数字出版模式研究[J].出版发行研究，2014（11）.
[6]周小华.“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇[J].科技与出版，2014（04）.
[7]周华清.品牌经营：国内学术期刊的发展策略[J].内蒙古农业大学学报（社会科学版），2011（04）.
[8]张积玉.学术期刊影响力及其评价指标体系的构建[J]. 陕西师范大学学报（哲学社会科学版），2010（05）.
（作者單位：西南财经大学科研处）
责编：姚少宝
【关键词】大数据技术；学术期刊；影响力
一、大数据的发展与学术期刊面临的困境
（一）大数据发展概况
当今社会科技发展迅速，信息流通高效便捷，大数据及相关技术也应运而生，且优势越来越凸显，大数据由巨型数据集组成，其应用领域正越来越广泛。电子商务、O2O、物流配送等领域都离不开大数据的支撑，大数据正不断协助企业创新运营模式、开拓新型业务。有了大数据技术，企业对消费者行为的判断、产品销售情况的把握等方面都能得到比较全面的优化。
2001年，麦塔集团（高德纳）分析员道格·莱尼指出数据增长的挑战和机遇来自于三个方向：量（Volume，数据大小）、速（Velocity，数据输入输出速度）与多变（Variety，多样性），合称“3V”。高德纳于2012年修改了大数据的定义：“大数据是大量、高速、多变的信息资产，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最优化处理。”有机构在3V之外加上了第4个V：真实性（Veracity）。
随着全球数据爆炸式增长和并行数据库（MPP）等计算机技术的发展，大数据技术作为一种颠覆性的技术变革，其巨大的影响已经波及多个行业和领域。表面上看，大数据的概念及其价值更多的是被IT业和企业营销领域关注，但从深层次看，传媒业将是受大数据冲击较大的行业。在大数据时代，与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变，将直接影响学术期刊的生存和发展。
（二）大数据背景下学术期刊面临的困境
由于数字化浪潮的兴起，学术期刊正经历着一场巨大的变革。这场变革始于传播，逐渐扩展到整个编辑出版流程。学术期刊也因此不得不放弃传统的纸质载体为主的渠道，继而选择更为迅捷的网上编辑和传播等数字化渠道。经过汇集和重新编排后的大型期刊数据库网站也比单个期刊的数字化传播更能适应市场的需要。
在数字化再造并融合传统出版的大背景下，学术期刊的传播手段、阅读方式及盈利方式等都在发生着深刻的变化，数字化、新媒体融合已成期刊传播和发展的新型方式。学术期刊作为知识成果发布与传播的平台，在国际化、网络化和数字化浪潮的冲击下，正面临着办刊模式陈旧、知识获取手段老化、审稿方式单一和评价方式片面等挑战与困境。
大数据深刻地改变着学术期刊的边界，将造就全新视角下的学术期刊。因此，学术期刊须积极探索以自身为纽带的大数据产业链和新出版业态，改变陈旧的出版观念，打破旧有的学术期刊编辑出版流程局限，积极运用大数据技术，加速学术期刊数字化和网络化进程，创建适合现代信息技术环境的学术期刊投稿、审校、出版、传播及阅读范式，这将是学术期刊应对挑战和适应大数据时代与期刊数字化浪潮的重要途径。
二、学术期刊影响力及构成要素
（一）学术期刊的影响力
学术水平、学术特色是学术期刊影响力的根本，学术期刊的质量主要由其刊发论文的学术水平、创新性决定的，是内在的东西；学术期刊的特色是期刊彰显人无我有或人有我优的特点。而社会信誉度和读者认可度则是其影响力的外在表现，在很大程度上反映了学术期刊影响力。作为精神文化产品，学术期刊必须经得起市场的检验，得到广大读者、学术评价机构以及同行专家的认可。学术期刊的质量、特色与社会信誉度和读者认可度密切相关。
学术期刊质量尤其是学术质量是学术期刊影响力的基础。统计数据也表明，学术水平高和特色鲜明、内容有创新性的学术期刊，越容易受到学术界关注，被更多的专家和学者青睐、阅读，其影响力自然就愈大。相反，没有侧重，面面俱到的学术刊物，可能就乏人问津，更无法产生影响力。
（二）学术期刊影响力构成要素
关于学术期刊影响力的构成要素，目前学界有不同的看法，但大体都从期刊评价标准角度将其概括为单指标体系和多指标体系。单指标体系以南京大学《中文社会科学引文索引》（CSSCI）评价体系为代表，采用被引频次、影响因子、半衰期、影响广度4项进行测评。多指标体系则以北京大学中文核心期刊与中国社会科学院核心期刊评价体系为代表，认为构成学术期刊影响力的要素有被检索量、被摘量、被引量、他引量、被摘率、影响因子、获奖或被检索系统收录情况、基金论文比率、web下载量等。
综合上述关于期刊影响力的分析，学术期刊影响力的要素大致包含以下几个方面：一是刊物的学术影响力，即刊物的学术创新水平和办刊特色，主要体现在其学术创新程度和有影响力的研究领域等；二是刊物的实际影响力，表现在其刊发的论文为经济、社会发展提供了理论基础，被政府决策部门采纳或作为政策参考等；三是社会信誉度与读者认可程度，包括期刊获奖及等级，入选核心期刊及国内外重要数据库的情况，有关媒体机构与同行专家的评价，以及刊物发行量和传播情况等。
三、大数据时代提升学术期刊影响力的策略
我国学术期刊相比国外呈现出弱而散乱的现状，没有形成比较系统的管理模式，造成学术文章量多质劣的状态。学术期刊影响力的基础和核心是刊物的品质和内容。在大数据时代，学术期刊仍应将内容建设放在首要位置。要改变学术期刊的困境，需要对相关的大数据进行分析，及时发现需求，掌握理论研究动态。传统期刊在立足丰富的内容资源的基础之上，要充分利用大數据技术和数字出版平台等工具，多角度、全方位、多元化提升刊物质量和刊物的营销水平以及发行量和传播量，扩大期刊在移动终端上的覆盖面和影响力。 （一）大数据环境下的期刊编辑思路
1.选题必须具有创新性和前沿性。大数据技术有助于提高编辑的选题策划能力，期刊编辑利用大数据分析软件进行数据分析，能够较好地掌握学科或专业领域的最新研究动态，从而准确了解论文选题的创新性和前沿性。编辑也可关注知网等学术论文数据库和学术论坛的最新文献，了解某领域的热点问题和研究进展。
2.期刊编辑利用选题策划形成固定的专业栏目或特色栏目，有助于引导作者投稿，从而获得比较稳定的稿件来源，打破刊物被动等待作者投稿的局面，进一步提升学术期刊的影响力，形成良性互动和循环。对于学术期刊社，重点问题、热点问题组稿和栏目设置的精品化能很好地提高刊物的影响力。
3.利用大数据建立作者和研究机构信息库，详细分析某理论领域较权威的研究机构和作者，以及该领域的重要研究动态，掌握主要研究者的研究趋向，关注权威专家的研究方向，利用约稿等方式获取该领域的高质量论文，确保刊物内容的新颖性和前沿性。
4.强化刊物人才队伍建设。内容是期刊的核心竞争力。在大数据时代，随着传统出版和数字出版的不断融合，要实现上述目标，学术期刊必须要有一支优秀的编辑队伍，能够对新形势下的出版业务流程融会贯通。要求编辑不但要具有较高的策划和组稿能力，还必须熟练运用网络和信息技术工具，以及理解、应用大数据的能力。因此，加强数字出版人才队伍建设，顺应大数据和信息时代潮流，是助力学术期刊融合发展的必由之路。
（二）大数据背景下期刊的营销策略和发行方式
大数据和数字时代的到来对信息的传播方式和读者的阅读习惯产生了巨大影响，学术期刊必须对此深入研究并努力适应这一变化，在刊物内容和栏目设置、热点把握、读者定位等问题上，利用大数据技术对市场进行准确预测，使刊物的发行和传播效果最大化。
学术期刊可利用大数据技术，从期刊的品牌建设入手，利用自身的专业优势举办学术会议、提供专业服务等，提高刊物的知名度，扩大影响力，以取得更好的社会效益和经济效益。在网络传播背景下，学术期刊可通过跨媒介经营，建立自己的网站，开通微信、微博平台等，发挥大数据和信息技术的作用，进行跨媒体平台宣传推广，充分利用纸质媒体和网络媒体的互补性，最大限度地扩大刊物的读者群。
在大数据和信息时代，期刊应建立和完善自己的网站，并借助大型数据库等集成网站实现全媒体传播。学术刊物应利用大数据技术建立读者和研究机构数据库，并进行免费直投，直达核心读者，实现传播效果的最大化。加强与中国知网等机构的合作，利用其数字出版平台和优势扩大发行量。数字出版的优势在于读者可以通过其平台快捷、方便地获取所需内容。因此，学术期刊要强化与重要论文数据库的合作，共建数字出版平台，集群出版，从而提升自身的关注度和影响力。
现如今，数字出版虽未形成规模，但已是学术期刊的发展方向。因此，学术期刊必须要用积极的态度，跟随时代发展的趋势，利用大数据和数字化出版工具，改进并优化传统出版模式，加强传统出版与数字出版的高效融合，提升学术期刊的影响力。
参考文献：
[1]丁田.大数据时代科技期刊的未来形态[J].中国科技期刊研究，2014（02）.
[2]贾晓青，王萍，陈清莲.大数据时代科技期刊编辑思维拓展[J].出版科学，2014（06）.
[3]张小强，张苹，吕赛英.从信息传播角度看科技期刊编辑出版过程及其优化[J].编辑学报，2007（03）.
[4]朱剑.量化指标：学术期刊不能承受之轻——评《全国报纸期刊出版质量综合评估指标体系（试行）》[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2013（01）.
[5]付婉莹，薛创.基于大数据的数字出版模式研究[J].出版发行研究，2014（11）.
[6]周小华.“大数据”时代中国学术期刊的转型与发展机遇[J].科技与出版，2014（04）.
[7]周华清.品牌经营：国内学术期刊的发展策略[J].内蒙古农业大学学报（社会科学版），2011（04）.
[8]张积玉.学术期刊影响力及其评价指标体系的构建[J]. 陕西师范大学学报（哲学社会科学版），2010（05）.
（作者單位：西南财经大学科研处）
责编：姚少宝