[摘 要] 在數(shù)據(jù)驅(qū)動科研環(huán)境下，研究全球?qū)W術(shù)出版圍繞用戶知識需求的服務(wù)模式創(chuàng)新?；谥R鏈理論視角，構(gòu)建學(xué)術(shù)出版知識鏈服務(wù)模型，指出微觀層面是由科學(xué)數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)構(gòu)成的支撐要素，中觀層面是由知識獲取、知識挖掘、知識內(nèi)化、知識共享、知識評價、知識外化等組成的服務(wù)模塊，宏觀層面是由出版商、圖書館、科研機構(gòu)等協(xié)同形成的知識鏈生態(tài)。探索構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)術(shù)出版服務(wù)環(huán)境，專注于為用戶賦能型知識服務(wù)，尋求多機構(gòu)知識鏈協(xié)同發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 知識鏈 學(xué)術(shù)出版 服務(wù)模式

[中圖分類號] G237 [文獻標(biāo)識碼] A [文章編號] 1009-5853 （2018） 01-0027-06

[Abstract] Under the environment of data-driven scientific research， this paper discusses the service model innovation of global academic publishing focused on users need of knowledge innovation. From the perspective of Knowledge chain， the author constructs knowledge chain service model of academic publishing. It is made up of supporting factors including science data and user behavior data at a micro level； service modules including knowledge acquisition， knowledge mining， knowledge internalization， knowledge sharing， knowledge evaluation and knowledge externalization at a median level； knowledge chain ecosystem with the cooperation of publishers， library and scientific institutions at a macro level. It is indicated the importance of constructing data-driven academic publishing service environment， focusing on empowering researchers service and promoting different knowledge chain models development.

[Key words] Knowledge chain Academic publishing Service model

1 背 景

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和語義技術(shù)的發(fā)展，全球?qū)W術(shù)出版向知識服務(wù)模式轉(zhuǎn)型趨勢日益顯現(xiàn)。據(jù)國際科學(xué)技術(shù)與醫(yī)學(xué)出版商協(xié)會（The International Association of Scientific，Technical and Medical Publishers，簡稱STM）2017年發(fā)布的《STM出版2021技術(shù)趨勢》（STM Tech Trends 2021）報告顯示，包括機器生成文獻、自動同行評議、服務(wù)型物聯(lián)網(wǎng)在內(nèi)的智能服務(wù)與面向科研人員服務(wù)成為未來學(xué)術(shù)出版發(fā)展的重要趨勢[1]。上述趨勢的形成來自需求側(cè)和供給側(cè)雙重因素的驅(qū)動。一方面，海量且持續(xù)增長的科技信息和文獻，客觀上給科研工作者帶來巨大負擔(dān)。據(jù)開放學(xué)術(shù)交流平臺（Sciforum）統(tǒng)計顯示，1994—2016年全球活躍期刊發(fā)表的文獻數(shù)量為37083088篇[2]。相關(guān)學(xué)者研究表明，在目前的知識接收方式和狀況下，若想在流行病學(xué)領(lǐng)域保持領(lǐng)先地位，研究者平均每天大約要花21 小時進行閱讀[3]。如何跳出信息海洋、降低知識獲取成本成為科研工作者的客觀需求。另一方面，隨著科技信息結(jié)構(gòu)化語義化程度的不斷提高，傳統(tǒng)文獻資源正逐漸被解構(gòu)為細粒度的知識單元，并在此基礎(chǔ)上形成深度語義關(guān)聯(lián)，而與此同時，嵌入用戶知識獲取與分享等行為的數(shù)據(jù)被大量記錄和存儲下來，為學(xué)術(shù)出版服務(wù)的開展提供基礎(chǔ)保障。

為此，全球頂尖的學(xué)術(shù)出版商紛紛推出相應(yīng)的產(chǎn)品和服務(wù)，并從戰(zhàn)略層面確立未來的發(fā)展方向。近期，施普林格-自然集團首席出版官史蒂夫·英切庫比（Steven Inchcoombe）在《洞察》（Insights）期刊上發(fā)表文章，提出未來該集團的角色定位，強調(diào)要幫助作者更好地分享研究發(fā)現(xiàn)，促進科研人員獲取并了解他人的研究成果，支持圖書館及相關(guān)機構(gòu)利用技術(shù)和數(shù)據(jù)開展創(chuàng)新，為學(xué)會提供專業(yè)的出版業(yè)務(wù)支持，參與和研究人員、資助者、政策制定者相關(guān)的活動等[4]。

面對快速興起的學(xué)術(shù)出版服務(wù)化浪潮，如何揭示其中的規(guī)律、特征和趨勢，是當(dāng)前研究的熱點。然而，現(xiàn)階段關(guān)于該領(lǐng)域的研究較為零散，更多集中在基本現(xiàn)狀概述和個別機構(gòu)的案例研究，缺少系統(tǒng)層面的理論抽象和提煉。基于此，本研究擬結(jié)合知識鏈相關(guān)理論，探討面向用戶需求的學(xué)術(shù)出版服務(wù)模式框架及現(xiàn)實應(yīng)用，為該領(lǐng)域發(fā)展提供新的思路。

2 分析框架

知識鏈作為知識管理領(lǐng)域的基礎(chǔ)理論，對學(xué)術(shù)出版服務(wù)具有重要的借鑒意義。相關(guān)學(xué)者提出，面對泛在知識環(huán)境，科技期刊出版應(yīng)該參與知識創(chuàng)新鏈的管理，服務(wù)于知識創(chuàng)新全過程[5]。根據(jù)相關(guān)學(xué)者定義，知識鏈?zhǔn)侵钙髽I(yè)在經(jīng)營活動中以知識為中心，形成圍繞知識的投入、轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新的無限循環(huán)過程。知識鏈不僅存在企業(yè)內(nèi)部，也存在于社會各個群體之中，不同知識鏈形成相互交錯的知識網(wǎng)[6]。關(guān)于知識鏈模型，豪斯艾普（Holsapple）與辛格（Singh）（2001）最早根據(jù)波特（Porter）（1985）的價值鏈模型，從組織內(nèi)知識與組織核心競爭能力關(guān)系的角度進行構(gòu)建，該模型包含知識獲取、知識選擇、知識生成、知識內(nèi)化、知識外化等主要活動，以及領(lǐng)導(dǎo)、合作、控制、測量等輔助活動，最終實現(xiàn)企業(yè)競爭能力的產(chǎn)出。國內(nèi)學(xué)者在繼承該模型框架的基礎(chǔ)上，對其進行必要的改進，如將內(nèi)部與外部知識鏈打通等。endprint

基于知識鏈理論視角，學(xué)術(shù)出版服務(wù)活動可看作是在數(shù)據(jù)驅(qū)動環(huán)境下，以科研用戶需求為導(dǎo)向，支持用戶進行知識獲取、知識挖掘、知識內(nèi)化、知識共享、知識評價與知識外化的服務(wù)過程，同時圍繞用戶價值推動出版機構(gòu)、圖書館、科研機構(gòu)等知識鏈相互協(xié)同（見圖1）。該模型的特點是改變以往從單一機構(gòu)視角出發(fā)的構(gòu)建思路，轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦蛴脩糁R創(chuàng)新需求的服務(wù)模式。相比于一般的知識消費服務(wù)，學(xué)術(shù)出版服務(wù)更傾向于知識生產(chǎn)服務(wù)，也即為知識生產(chǎn)者創(chuàng)新工作開展提供服務(wù)[7]。其目標(biāo)是通過多元化的方式，同時滿足作為知識使用者和創(chuàng)造者的科研用戶的整體需求，最終實現(xiàn)繁榮學(xué)術(shù)交流和知識創(chuàng)新的目標(biāo)。

3 服務(wù)模式

根據(jù)上述分析，一個完整的學(xué)術(shù)出版知識鏈服務(wù)模式由微觀、中觀和宏觀三個層次組成。微觀層面是包含科學(xué)數(shù)據(jù)與用戶行為數(shù)據(jù)在內(nèi)的服務(wù)支撐要素，中觀層面是圍繞科研用戶知識創(chuàng)新需求所形成的一系列服務(wù)模塊，宏觀層面則是由出版商、圖書館、科研部門等多機構(gòu)協(xié)同的知識鏈生態(tài)。以下主要從支撐要素、服務(wù)模塊與服務(wù)生態(tài)三個層面展開分析。

3.1 支撐要素

學(xué)術(shù)出版服務(wù)建立在對學(xué)術(shù)出版內(nèi)外部環(huán)境的數(shù)字化解構(gòu)與全息化重構(gòu)上。支撐要素主要分為與學(xué)術(shù)出版物自身相關(guān)、與學(xué)術(shù)出版環(huán)境相關(guān)的兩個層面，前者主要表現(xiàn)為科學(xué)數(shù)據(jù)，后者則以用戶行為數(shù)據(jù)為主。

3.1.1 科學(xué)數(shù)據(jù)

隨著科學(xué)研究步入以數(shù)據(jù)密集型為主要特征的發(fā)展階段，相應(yīng)的學(xué)術(shù)交流范式也隨之改變[8]。正如吉姆·格雷（Jim Gray）在《第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》一書中所說：“所有科學(xué)文獻都上網(wǎng)，所有科學(xué)數(shù)據(jù)都上網(wǎng)，而且它們之間具備可互操作性。”由此驅(qū)動數(shù)據(jù)出版機制的不斷發(fā)展和成熟。眾多國際科研機構(gòu)、學(xué)會、期刊組織紛紛制訂科學(xué)數(shù)據(jù)共享政策，要求作者在提交稿件的同時提供相關(guān)的科學(xué)數(shù)據(jù)，如自然出版集團就明確提出“作者必須不設(shè)任何限制地提供材料、數(shù)據(jù)和有關(guān)協(xié)議給其他人”[9]。隨著科學(xué)數(shù)據(jù)在學(xué)術(shù)交流系統(tǒng)中的地位不斷提升，專門的數(shù)據(jù)期刊應(yīng)運而生，如欣達維（Hindawi）出版公司的《科學(xué)數(shù)據(jù)集論文》（Dataset Papers in Science）、生物醫(yī)學(xué)中心（BMC）的《千兆科學(xué)》（GigaScience）、自然出版集團的《科學(xué)數(shù)據(jù)》（Scientific Data）等。相比于傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊，數(shù)據(jù)期刊的論文更側(cè)重在對科學(xué)數(shù)據(jù)本身的結(jié)構(gòu)化描述，最大限度地促進科學(xué)數(shù)據(jù)挖掘和重用。

3.1.2 用戶行為數(shù)據(jù)

學(xué)術(shù)出版服務(wù)模式，除了對學(xué)術(shù)出版物自身的離散化解構(gòu)，還需要對學(xué)術(shù)出版用戶行為進行數(shù)字化解構(gòu)[10]。在數(shù)據(jù)驅(qū)動環(huán)境下，與學(xué)術(shù)交流相關(guān)的用戶行為，均有機會被有效地記錄和保存，并轉(zhuǎn)化為寶貴的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。學(xué)術(shù)出版機構(gòu)可以通過對用戶檢索、閱讀、評價、創(chuàng)作、分享等行為軌跡的搜集分析，反向指導(dǎo)選題開發(fā)，調(diào)整出版內(nèi)容和形式等，創(chuàng)造更大的出版價值。此外，通過開放應(yīng)用程序接口等方式，使原本僅局限在學(xué)術(shù)出版內(nèi)部的用戶行為數(shù)據(jù)與其他應(yīng)用場景下的海量數(shù)據(jù)實現(xiàn)有效融合，有助于探索跨行業(yè)的創(chuàng)新機會，促進知識創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化，推動形成產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)格局下新的知識服務(wù)模式。

3.2 服務(wù)模塊

服務(wù)模塊是圍繞科研用戶需求，依據(jù)知識鏈視角分解而成的相對獨立的服務(wù)環(huán)節(jié)，具體包括知識獲取、知識挖掘、知識內(nèi)化、知識共享、知識評價與知識外化等。

3.2.1 知識獲取

知識獲取是指科研用戶從學(xué)術(shù)交流系統(tǒng)中獲取新知識的過程。近幾年，圍繞開放獲取期刊的相關(guān)服務(wù)日漸成熟，相比于傳統(tǒng)期刊，開放獲取期刊包含更豐富的內(nèi)容形態(tài)，如嵌入高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集及輔助資料，支持論文內(nèi)容與其他相關(guān)知識對象關(guān)聯(lián)等，幫助用戶更全面深入地了解、評價和復(fù)用論文中的知識。開放學(xué)術(shù)圖書方面，英國的知識解鎖項目（Knowledge Unlatched）通過眾籌的方式聚合多家圖書館的力量，共同采購出版社的學(xué)術(shù)圖書，實現(xiàn)可持續(xù)的開放共享，為學(xué)術(shù)圖書的開放獲取提供創(chuàng)新性解決方案[11]。

高質(zhì)量的知識組織有助于實現(xiàn)高效的知識獲取。在學(xué)術(shù)信息資源開放獲取的大背景下，學(xué)術(shù)出版機構(gòu)逐漸從原有的資源售賣邏輯轉(zhuǎn)變?yōu)榛陂_放資源的服務(wù)創(chuàng)新邏輯，通過靈活的知識組織體系把各類信息組織起來，支持用戶進行知識挖掘、計算、試驗。愛思唯爾[12]、約翰·威利[13]、英國物理學(xué)會出版社[14]等出版機構(gòu)紛紛推出各自基于語義技術(shù)的增強型出版物，為用戶高效獲取信息提供支持。此外，包括納米出版物[15]、液體出版物[16]、微型出版物[17]等新型出版物的出現(xiàn)，進一步促進知識資源的細粒度提取，為知識檢索、挖掘以及評價等服務(wù)的開展提供更多可能性。

3.2.2 知識挖掘

知識挖掘是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用知識的過程，本質(zhì)是通過一系列先進技術(shù)和手段，幫助用戶實現(xiàn)對知識的高效吸收。得益于數(shù)字資源的可獲得性與人性化工具的開發(fā)，如開放式參考鏈接系統(tǒng)（CrossRef）、版權(quán)結(jié)算中心（Copyright Clearance Center）等推出的文本與數(shù)據(jù)挖掘（Text Data Mining，TDM）工具，TDM從早期單純應(yīng)用于生命科學(xué)領(lǐng)域的輔助工具，逐漸擴散至更多的學(xué)科領(lǐng)域，并成為學(xué)術(shù)資源開發(fā)的重要助手。面對日益增長的知識挖掘需求，一方面，出版商可以選擇直接對自己平臺上的內(nèi)容進行挖掘，如愛思唯爾通過對用戶在ScienceDirect上搜索頻率較高的關(guān)鍵詞進行深度分析，判斷讀者關(guān)注的熱點學(xué)科，從而為出版決策提供參考，支撐學(xué)者更好地把握前沿動向[18]。另一方面，出版商可以通過許可授權(quán)的方式，支持用戶對平臺資源進行深度挖掘。如施普林格就授予訂閱用戶以非商業(yè)研究為目的的文本與數(shù)據(jù)挖掘權(quán)利，研究人員可以從SpringerLink 平臺下載全文內(nèi)容，但下載速度需要控制在合理的范圍之內(nèi)[19]。當(dāng)然，從目前的狀況來看，出版商與信息服務(wù)機構(gòu)、科研群體對于文本與數(shù)據(jù)挖掘權(quán)益仍存在較大的分歧，多數(shù)出版商主張通過許可合同來界定文本與數(shù)據(jù)挖掘權(quán)利，并通過指定的應(yīng)用程序接口進行挖掘；而信息服務(wù)機構(gòu)和科研群體則認(rèn)為文本與數(shù)據(jù)挖掘的法律確定性只能通過著作權(quán)例外制度得以實現(xiàn)[20]。除此之外，知識挖掘服務(wù)的完善仍有賴于科研群體對文本與數(shù)據(jù)挖掘認(rèn)知的提升，據(jù)出版研究聯(lián)盟（Publishing Research Consortium）2016年的調(diào)查顯示，超過四分之三的科研用戶從未使用過文本挖掘工具，而其中三分之二的用戶甚至沒有聽說過文本挖掘的概念[21]。endprint

3.2.3 知識內(nèi)化

根據(jù)野中郁次郎提出的SECI模型，知識內(nèi)化指的是一個將顯性知識形象化和具體化的過程，也即顯性知識到隱性知識的轉(zhuǎn)化[22]。對于科研用戶而言，獲取文獻僅僅完成對顯性知識的接收，并未內(nèi)化為個人的隱性知識。為此，服務(wù)提供方需要借鑒隱性知識轉(zhuǎn)移的相關(guān)手段和方法，促進實現(xiàn)這一知識轉(zhuǎn)化過程，可視化便是其中的重要方式。目前，在學(xué)術(shù)出版領(lǐng)域，圍繞學(xué)術(shù)論文的可視化發(fā)表與學(xué)術(shù)期刊的可視化出版受到廣泛關(guān)注[23]。相關(guān)實踐主要圍繞文獻數(shù)據(jù)可視化、文獻架構(gòu)可視化與密集型數(shù)據(jù)可視化等方面展開。由美國光學(xué)學(xué)會（Optical Society of America，OSA）和美國國家醫(yī)學(xué)圖書館（The United States National Library of Medicine，NLM）合作的“互動科學(xué)出版”項目通過為作者提供相應(yīng)的軟件工具，幫助其將發(fā)表的文章鏈接到2D和3D圖像數(shù)據(jù)集；而讀者則可借助工具仔細瀏覽并分析圖像以提升對文獻信息的理解[24]。由荷蘭SURF 基金會等資助的“增強型出版物”項目著力打造全新的語義出版物，借助情境可視化工具（Incontext Visualization），項目組將語義出版物的底層RDF 架構(gòu)以可視化方式展現(xiàn)出來[25]。讀者可以清晰地了解圖書與章節(jié)，章節(jié)與作者，視頻與圖書等實體之間的關(guān)系。盡管上述實踐尚無法為知識內(nèi)化提供完整的解決方案，但隨著虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實等相關(guān)技術(shù)的成熟，新的知識吸收方式將不斷出現(xiàn)，如基于沉浸式體驗的科學(xué)知識傳播等，將進一步改善用戶知識內(nèi)化的體驗和效果。

3.2.4 知識共享

關(guān)于知識共享，一般認(rèn)為包含知識擁有者的知識分享與知識接受者的知識獲取，在此過程中起主導(dǎo)作用的是知識擁有者的知識分享頻率和程度。隨著社交媒體與在線社區(qū)等基礎(chǔ)設(shè)施的完善，學(xué)者參與知識分享與合作行為日趨普遍。據(jù)2014年《自然》雜志對全球95個國家3510位研究者的調(diào)查顯示，超過50%的學(xué)者了解并經(jīng)常瀏覽學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站，如谷歌學(xué)術(shù)（Google Scholar）、研究之門（ResearchGate）、領(lǐng)英（Linkedin）、臉書（Facebook）等[26]。近幾年，出版機構(gòu)加大了對知識分享領(lǐng)域的投入。2013年，愛思唯爾以1億美元收購文獻管理與在線學(xué)術(shù)社交平臺曼德利（Mendeley）。2014年，施普林格推出學(xué)術(shù)社交工具易分享（ShareIt） [27]，致力于實現(xiàn)科研人員之間便捷且合法的內(nèi)容分享，2017年該產(chǎn)品被全球?qū)W術(shù)與專業(yè)出版者協(xié)會（ALPSP）評選為當(dāng)年的出版創(chuàng)新獎。借助易分享，作者可以將文章張貼到社交媒體平臺、作者網(wǎng)站和機構(gòu)倉儲上，打上瀏覽或全文閱讀的鏈接，即可完成分享。截至2016年10月，該平臺上已有超過220萬次文獻瀏覽量[28]。隨著知識分享活躍度不斷提高，未來面向用戶知識共享的服務(wù)將朝著更加智能和個性化的方向發(fā)展。

3.2.5 知識評價

關(guān)于知識評價，本質(zhì)上是從科研投入產(chǎn)出角度進行的結(jié)果評價。良好的知識評價體系有助于科研機構(gòu)和人員客觀評估研究成果的價值。在數(shù)據(jù)驅(qū)動科研環(huán)境下，科研成果評價趨于開放透明。2013年，開放科學(xué)研究與出版平臺ScienceOpen就針對當(dāng)前同行評議局限，推出“出版后評審”（Post-Publication Peer Review）模式，將評審者、評審過程與內(nèi)容完全公開，使更多科研人員可以從公開的審稿意見和反饋中受益[29]。2017年，谷歌學(xué)術(shù)則推出“經(jīng)典論文”（Classic Papers），將學(xué)術(shù)評價對象從期刊轉(zhuǎn)向論文和作者，它以10年為期限判斷一篇學(xué)術(shù)論文對本學(xué)科的長期影響，使科研成果獲得更公正的評價[30]。與此同時，超越原有傳統(tǒng)文獻計量指標(biāo)的替代性評價指標(biāo)不斷出現(xiàn)，使得科研成果評價進一步與社會經(jīng)濟發(fā)展相適應(yīng)。施普林格與替代計量（Altmetric）合作推出針對圖書和文章的評價指標(biāo)[31]，相比于傳統(tǒng)基于文獻引用率的單一評價指標(biāo)，該指標(biāo)加入了社交媒體上有關(guān)科研成果的討論和分享的統(tǒng)計，有助于作者本人和讀者更清楚地了解相關(guān)成果在全社會范圍內(nèi)的影響力。

3.2.6 知識外化

根據(jù)知識鏈理論，知識外化指的是將知識融入組織的產(chǎn)出中。隨著科技革命影響范圍和程度的加大，相關(guān)法律政策的完善，全球科技創(chuàng)新生態(tài)逐漸朝著開放協(xié)同的方向發(fā)展?？蒲谐晒膬r值不再局限于學(xué)術(shù)圈內(nèi)部，而是輻射到更廣泛的社會經(jīng)濟領(lǐng)域。學(xué)術(shù)出版商開始將服務(wù)范圍滲透到科研成果產(chǎn)業(yè)化環(huán)節(jié)，圍繞科研成果后續(xù)試驗、開發(fā)、應(yīng)用、推廣直至形成新產(chǎn)品、發(fā)展新產(chǎn)業(yè)等活動。替代計量從不同渠道搜集有關(guān)科研成果的相關(guān)數(shù)據(jù)和信息，幫助科研人員、科研機構(gòu)、資助者更好地了解其成果在社會中的應(yīng)用價值，并為科研成果轉(zhuǎn)化提供基于大數(shù)據(jù)的決策參考[32]。愛思唯爾的研發(fā)解決方案（R&D solution）則利用龐大的研究數(shù)據(jù)集合分析工具，如Reaxys、ScienceDirect、Scopus、Embase、QUOSA PV、PharmaPendium、Pathway Studio 等，為醫(yī)藥、化學(xué)材料、石油等領(lǐng)域的科技成果轉(zhuǎn)化提供信息支持[33]。

3.3 服務(wù)生態(tài)

整體而言，上述模塊圍繞科研用戶知識創(chuàng)新需求，構(gòu)成了一個循環(huán)往復(fù)的知識鏈生態(tài)系統(tǒng)。該系統(tǒng)作為一個動態(tài)網(wǎng)絡(luò)，離不開多元化機構(gòu)的優(yōu)勢互補與協(xié)同支持，具體包括出版機構(gòu)、圖書館機構(gòu)、科研機構(gòu)、情報機構(gòu)，以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)機構(gòu)等。

3.3.1 出版機構(gòu)與圖書館機構(gòu)協(xié)同

從目前情況來看，出版機構(gòu)與圖書館之間的協(xié)同最為普遍。在開放獲取的背景下，圖書館參與學(xué)術(shù)出版服務(wù)成為大勢所趨。據(jù)相關(guān)報告顯示，出版服務(wù)已成為研究型圖書館的標(biāo)準(zhǔn)配置[34]。據(jù)美國研究圖書館協(xié)會下屬的學(xué)術(shù)出版與學(xué)術(shù)資源聯(lián)盟（SPARC）的一項“基于校園的出版合作伙伴”調(diào)査顯示，“圖書館—出版社”合作的形式約占三分之二[35]，如普渡大學(xué)圖書館與普渡大學(xué)出版社合作開展Purdue e-Pubs開放期刊出版服務(wù)項目，此外還有“圖書館—出版社—信息技術(shù)部門—院系”等合作方式。從合作內(nèi)容上，一般包括開放期刊出版服務(wù)，圍繞某一專題的研究與參考服務(wù)等。愛思唯爾與佛羅里達大學(xué)合作，推動出版平臺與機構(gòu)倉儲之間的互操作，使得該校科研人員發(fā)表于ScienceDirect上的相關(guān)文獻及元數(shù)據(jù)可以自動鏈接到本校圖書館的數(shù)據(jù)倉儲，從而提升本?？蒲腥藛T的學(xué)術(shù)顯示度與影響力。endprint

3.3.2 出版機構(gòu)與其他機構(gòu)協(xié)同

除了與圖書館機構(gòu)合作，出版機構(gòu)還與高校、企業(yè)等科研機構(gòu)圍繞學(xué)術(shù)出版服務(wù)創(chuàng)新展開合作。2013 年12 月，愛思唯爾與倫敦大學(xué)學(xué)院（簡稱UCL） 宣布共同建立UCL 大數(shù)據(jù)研究所[36]。該機構(gòu)設(shè)在愛思唯爾收購的曼德利公司下，旨在幫助研究者運用全新的技術(shù)和工具，從海量信息和數(shù)據(jù)中探索學(xué)術(shù)與商業(yè)價值。2014年，湯森·路透公司與基于自然語言處理的文本挖掘公司計算語言（Linguamatics）合作，推出臨床試驗信息平臺科特里斯（Cortellis） [37]。該平臺通過對臨床試驗信息進行人工審閱，并與湯森路透其他的藥物信息及競爭情報整合，為用戶臨床試驗開發(fā)決策和產(chǎn)品組合戰(zhàn)略提供有效支持。在知識鏈服務(wù)生態(tài)中，不同機構(gòu)之間不是相互取代的關(guān)系，而是更好地利用自身優(yōu)勢特色，形成差異化的產(chǎn)業(yè)格局。在此過程中，不同機構(gòu)之間的協(xié)作既存在交叉，也有一定的側(cè)重，如出版機構(gòu)與情報機構(gòu)重點圍繞知識挖掘等領(lǐng)域展開合作，而科研機構(gòu)與科研用戶社群則側(cè)重在知識評價和共享服務(wù)方面展開合作。

4 小 結(jié)

信息技術(shù)迅猛發(fā)展與科研范式的革新，使得學(xué)術(shù)交流需求發(fā)生顯著變化，由此催生學(xué)術(shù)出版服務(wù)的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新?；趯ι鲜鲒厔莸姆治觯岢鲆韵聨c啟示。

一是構(gòu)建基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)術(shù)出版服務(wù)環(huán)境。在傳統(tǒng)出版與早期數(shù)字化出版階段，數(shù)據(jù)在學(xué)術(shù)出版中一直扮演著輔助性的角色，無法與圖書、期刊、論文等常規(guī)出版物形式相提并論。但在大數(shù)據(jù)時代，通過對學(xué)術(shù)出版物自身和學(xué)術(shù)出版應(yīng)用場景的數(shù)字化解構(gòu)與全息化重構(gòu)，數(shù)據(jù)將成為學(xué)術(shù)出版服務(wù)的核心單元。它既可作為一種學(xué)術(shù)資源形態(tài)存在，也為實時、精準(zhǔn)和個性化服務(wù)的開展提供方向性指導(dǎo)。

二是把握學(xué)術(shù)出版服務(wù)戰(zhàn)略的核心，即為用戶賦能。正如PLoS在其官網(wǎng)上提到，該公司未來面臨的挑戰(zhàn)之一是如何利用技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)為科研人員賦能[38]。在數(shù)據(jù)驅(qū)動環(huán)境下，領(lǐng)先的學(xué)術(shù)出版巨頭已經(jīng)開始由傳統(tǒng)文獻資源供給的初級模式，向為用戶知識創(chuàng)新活動賦能的高級模式轉(zhuǎn)變，愛思唯爾推出的知識賦能項目（Empowering Knowledge）[39]便是其中的典型。該項目通過開放學(xué)術(shù)信息和數(shù)據(jù)平臺，鼓勵科研人員在其平臺上開展創(chuàng)新，突破當(dāng)前知識用途的局限。學(xué)術(shù)出版服務(wù)戰(zhàn)略區(qū)別于傳統(tǒng)出版的關(guān)鍵在于超越現(xiàn)有業(yè)務(wù)形態(tài)，深入目標(biāo)用戶工作情境，從用戶價值角度提高后者科研創(chuàng)新活動的效能，進而提升學(xué)術(shù)出版的社會價值和意義。

三是積極尋求多機構(gòu)知識鏈的協(xié)同發(fā)展。相比于單一技術(shù)創(chuàng)新，學(xué)術(shù)出版服務(wù)模式的創(chuàng)新并不是由單一機構(gòu)完成，而是在開放式創(chuàng)新戰(zhàn)略指導(dǎo)下，充分發(fā)揮不同機構(gòu)的獨特優(yōu)勢，推動各自知識鏈的有效嵌套，滿足用戶知識創(chuàng)新的需求，共同推進知識服務(wù)價值的最大化。

注 釋

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（收稿日期：2017-09-19）endprint