劉 姝 范蘭蘭

（社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社，北京 100029）

1.出版深度融合對(duì)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)提出更高要求

黨的十八大以來，以習(xí)近平同志為核心的黨中央高度重視、有力推動(dòng)媒體融合發(fā)展。出版融合，事關(guān)知識(shí)傳播、文化傳承，助力文化強(qiáng)國的重要著力點(diǎn)，事關(guān)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)、做大做強(qiáng)，是出版業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的迫切需要。[1]

數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)作為出版融合發(fā)展的重點(diǎn)業(yè)務(wù)模式，需要主動(dòng)對(duì)標(biāo)出版深度融合發(fā)展的新任務(wù)、新要求，積極步入推動(dòng)出版深度融合發(fā)展的新賽道。在強(qiáng)化內(nèi)容建設(shè)方面，堅(jiān)持內(nèi)容為王，擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給；積極貼近讀者，創(chuàng)新內(nèi)容呈現(xiàn)方式和傳播方式；圍繞服務(wù)黨和國家工作大局、滿足人民群眾精神文化生活新期待，打造重點(diǎn)領(lǐng)域內(nèi)容精品。在發(fā)揮技術(shù)支撐方面，更加強(qiáng)調(diào)內(nèi)容、技術(shù)、場(chǎng)景、用戶之間的適配性[2]，以及對(duì)前沿技術(shù)探索應(yīng)用、出版新型業(yè)態(tài)和融合技術(shù)等領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)研制。在打造重點(diǎn)工程方面，推動(dòng)出版單位實(shí)施品牌提升計(jì)劃，立足優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域精耕細(xì)作，充分發(fā)揮內(nèi)容資源、作者資源、品牌資源優(yōu)勢(shì)，積極布局重點(diǎn)產(chǎn)品、服務(wù)和平臺(tái)。[3]這些具體要求都是出版機(jī)構(gòu)提升數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)質(zhì)量、強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品知識(shí)服務(wù)能力的具體方向和抓手。

2.融合創(chuàng)新激發(fā)學(xué)術(shù)資源新價(jià)值：鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫的建設(shè)實(shí)踐

社會(huì)科學(xué)文獻(xiàn)出版社是出版界最早開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型的出版社之一，并一直緊跟融合發(fā)展的政策導(dǎo)向，順應(yīng)知識(shí)傳播形態(tài)變革、學(xué)術(shù)研究范式轉(zhuǎn)型、讀者閱讀習(xí)慣變革，面向?qū)W術(shù)研究和智庫建設(shè)需求，開展學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)。鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫便是出版社將建設(shè)智庫產(chǎn)品服務(wù)國家社會(huì)與推進(jìn)學(xué)術(shù)出版數(shù)字化轉(zhuǎn)型相結(jié)合的典型嘗試和重要成果。

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫秉承出版社聚焦中國發(fā)展與中國經(jīng)驗(yàn)的出版?zhèn)鹘y(tǒng)，旨在打造真實(shí)記錄中國鄉(xiāng)村發(fā)展、深度解析“三農(nóng)”問題、全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興的學(xué)術(shù)成果庫和決策支持庫。數(shù)據(jù)庫于2020 年9 月上線，以特色資源、產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)等得到業(yè)界與用戶認(rèn)可，被近150 家國內(nèi)外機(jī)構(gòu)使用。

在數(shù)據(jù)庫建設(shè)過程中，始終堅(jiān)持精品導(dǎo)向，以內(nèi)容為體、技術(shù)為翼，不斷創(chuàng)新運(yùn)營模式，打通內(nèi)容整合、學(xué)術(shù)生產(chǎn)和知識(shí)服務(wù)等生產(chǎn)服務(wù)鏈條，助推學(xué)術(shù)成果的價(jià)值最大化和學(xué)術(shù)服務(wù)的平臺(tái)化。

2.1 深耕內(nèi)容建設(shè)，學(xué)術(shù)取向與政策導(dǎo)向緊密結(jié)合

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫的內(nèi)容建設(shè)以“擴(kuò)大優(yōu)質(zhì)內(nèi)容供給”“創(chuàng)新內(nèi)容呈現(xiàn)方式”為重點(diǎn)。在資源整合和產(chǎn)品內(nèi)容設(shè)計(jì)上，遵循學(xué)術(shù)傳統(tǒng)，緊跟國家戰(zhàn)略政策，打造內(nèi)容精品。

2.1.1 因循鄉(xiāng)村研究學(xué)術(shù)傳統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)數(shù)字資源藍(lán)海

鄉(xiāng)村研究學(xué)術(shù)傳統(tǒng)深厚，以問題研究為導(dǎo)向，主題性強(qiáng)，注重典型村落調(diào)研和實(shí)證研究。2012 年，社科文獻(xiàn)出版社在與復(fù)旦大學(xué)社會(huì)學(xué)系張樂天教授的溝通中，了解到張樂天教授從1988 年開始堅(jiān)持收集浙江省海寧市聯(lián)民村的“民間生活史料”，包括村干部工作筆記、村民生活紀(jì)實(shí)以及大規(guī)模實(shí)地調(diào)查資料。這些來自民間的一手檔案資料和實(shí)地社會(huì)調(diào)查數(shù)據(jù)具有很高的研究?jī)r(jià)值，對(duì)理解當(dāng)代中國現(xiàn)實(shí)具有重要作用，但并沒有得到出版和很好地利用。當(dāng)時(shí)，社科文獻(xiàn)出版社正在大力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，便決定用數(shù)字化手段，將這批典型村落調(diào)研的未出版資源，包括調(diào)查問卷、個(gè)案訪談資料、各種研究素材和原始文獻(xiàn)進(jìn)行資源整合和學(xué)術(shù)呈現(xiàn)，打造張樂天聯(lián)民村數(shù)據(jù)庫（鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫的前身）。這是跳出出版社數(shù)據(jù)庫建設(shè)的資源整合困境和依托已出版資源的路徑依賴的成功嘗試。

2.1.2 以服務(wù)學(xué)術(shù)研究和助力智庫建設(shè)兩條線為抓手，全面聚合優(yōu)質(zhì)內(nèi)容

2018 年，為應(yīng)對(duì)張樂天聯(lián)民村數(shù)據(jù)庫的發(fā)展瓶頸，即單個(gè)村落調(diào)研產(chǎn)品的資源規(guī)模難以長(zhǎng)期持續(xù)、在市場(chǎng)上銷售困難，項(xiàng)目組開啟了從典型村落的資源型數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，完善升級(jí)為鄉(xiāng)村研究主題的學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)之路。

一方面，從服務(wù)學(xué)術(shù)研究出發(fā)，整合主題學(xué)術(shù)資源。基于出版社已出版的調(diào)查研究成果，整合貴州屯堡村落，滿鐵調(diào)查村落，魁閣調(diào)研村落的內(nèi)容資源，再到中國社會(huì)科學(xué)院組織的“百縣市經(jīng)濟(jì)社會(huì)調(diào)查”“中國百村調(diào)查”“精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧百村調(diào)研”等項(xiàng)目成果，進(jìn)而到鄉(xiāng)村研究主題資源，如“三農(nóng)”問題、縣域發(fā)展、城鄉(xiāng)關(guān)系、海外鄉(xiāng)村研究等。

另一方面，從助力智庫建設(shè)出發(fā)，圍繞政策聚合資源。緊跟國家“三農(nóng)”政策、精準(zhǔn)扶貧精準(zhǔn)脫貧基本方略、鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略，整合出版社“三農(nóng)”問題、脫貧攻堅(jiān)和鄉(xiāng)村振興，以及城鄉(xiāng)關(guān)系的研究成果；全面采集政策文本并做好匯總分類；發(fā)揮學(xué)科編輯特長(zhǎng)，做好數(shù)字資源的再生產(chǎn)，自主策劃政策演變和邏輯關(guān)系的學(xué)術(shù)導(dǎo)讀、緊跟政策熱點(diǎn)策劃專家訪談等。

2.1.3 搭建鄉(xiāng)村研究知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品內(nèi)容專業(yè)呈現(xiàn)

鄉(xiāng)村研究以問題為導(dǎo)向，涉及多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域，現(xiàn)有的中圖分類、學(xué)科分類標(biāo)準(zhǔn)很難直接用于鄉(xiāng)村研究?jī)?nèi)容資源的呈現(xiàn)。項(xiàng)目組基于對(duì)1980 年代以來的鄉(xiāng)村研究主題文獻(xiàn)、1991 年以來的國家重大項(xiàng)目立項(xiàng)數(shù)據(jù)的分析，以及對(duì)中國社會(huì)科學(xué)院、中國人民大學(xué)等高校專家的調(diào)研，自主設(shè)計(jì)了包含研究成果、實(shí)地調(diào)查、史料檔案、典型學(xué)術(shù)案例、政策資訊和學(xué)術(shù)共同體等不同維度、完整系統(tǒng)的鄉(xiāng)村研究知識(shí)體系，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品內(nèi)容的專業(yè)呈現(xiàn)。

2.1.4 產(chǎn)品建設(shè)專題化，服務(wù)學(xué)術(shù)研究與智庫建設(shè)

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫充分挖掘凸顯鄉(xiāng)村研究特點(diǎn)和庫內(nèi)資源特色，進(jìn)而搭建產(chǎn)品架構(gòu)。下設(shè)“三農(nóng)”研究數(shù)據(jù)庫、鄉(xiāng)村振興研究數(shù)據(jù)庫、村落調(diào)查研究數(shù)據(jù)庫和縣市調(diào)查研究數(shù)據(jù)庫，并緊跟政策熱點(diǎn)、學(xué)術(shù)前沿持續(xù)推出熱點(diǎn)專題。服務(wù)學(xué)術(shù)研究方面，打造學(xué)術(shù)名村系列專題，重點(diǎn)呈現(xiàn)縣域發(fā)展典型模式等學(xué)術(shù)研究典型，為科研教學(xué)提供研究范式和學(xué)習(xí)范式。助力智庫建設(shè)方面，2021 年2 月《關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》發(fā)布，項(xiàng)目組依據(jù)鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略制度框架和政策體系，快速推出鄉(xiāng)村振興研究子庫，甫一上線，便受到多家黨政機(jī)構(gòu)關(guān)注；2022 年數(shù)字經(jīng)濟(jì)上升至國家戰(zhàn)略層面，《數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2022—2025 年）》發(fā)布，鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫上線數(shù)字鄉(xiāng)村專題，多視角呈現(xiàn)數(shù)字賦能鄉(xiāng)村振興的實(shí)踐和經(jīng)驗(yàn)，探討數(shù)字鄉(xiāng)村建設(shè)各領(lǐng)域縱深推進(jìn)的模式和路徑。

2.2 按需適配技術(shù)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫的知識(shí)服務(wù)能力

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫的技術(shù)運(yùn)用堅(jiān)持以需求為導(dǎo)向，以安全為底線，積極嘗試新技術(shù)運(yùn)用。借力自然語言處理、語義分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)規(guī)模資源的機(jī)器標(biāo)引和按需重組，為快速重組資源打造專題產(chǎn)品奠定基礎(chǔ)，強(qiáng)化數(shù)據(jù)庫面向用戶個(gè)性化需求的知識(shí)服務(wù)能力。運(yùn)用并持續(xù)優(yōu)化新詞發(fā)現(xiàn)、智能分詞等技術(shù)，不斷提升數(shù)據(jù)庫智能檢索、智能推薦等功能體驗(yàn)。

2.2.1 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全綜合防御體系，筑牢網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)安全屏障

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫從四方面構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全綜合防御體系。一是嚴(yán)格遵守國家網(wǎng)絡(luò)安全等級(jí)保護(hù)制度2.0標(biāo)準(zhǔn)。二是采用https 協(xié)議加密傳輸，利用SSL/TLS建立全信道，加密數(shù)據(jù)包，有效保障數(shù)據(jù)的隱私與完整性。三是運(yùn)用阿里云云防火墻，對(duì)于DDOS 攻擊、XXS 跨站攻擊、SQL 注入等惡意攻擊都能有效防護(hù)。四是借力第三方成熟漏洞掃描和安全監(jiān)測(cè)服務(wù)，堅(jiān)持每月漏洞掃描，每周安全監(jiān)測(cè)，同時(shí)建立數(shù)據(jù)庫運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫運(yùn)行情況，確保數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的安全與穩(wěn)定性。此外，還建設(shè)內(nèi)容智能審核工具，對(duì)涉敏感主題、涉敏感人物等進(jìn)行識(shí)別，助力保障內(nèi)容安全。

2.2.2 開發(fā)基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的機(jī)器標(biāo)引，助力數(shù)字資源標(biāo)引效率提升

標(biāo)引是對(duì)數(shù)字資源進(jìn)行組織的有效手段，標(biāo)引效率和質(zhì)量直接影響數(shù)字資源的開發(fā)利用。鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫的資源類型豐富、資源規(guī)模較大，單純依靠人工標(biāo)引，無論是在標(biāo)引效率還是質(zhì)量控制上都存在困難。

為解決這一業(yè)務(wù)痛點(diǎn)，數(shù)據(jù)庫建設(shè)初期，利用自動(dòng)抽詞標(biāo)引實(shí)現(xiàn)了邁向機(jī)器標(biāo)引的第一步，在由專業(yè)編輯審核的標(biāo)引信息積累到一定規(guī)模時(shí)，建立了標(biāo)引語料庫，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建機(jī)器標(biāo)引模型，并反復(fù)訓(xùn)練不斷提高標(biāo)引準(zhǔn)確率和速度。訓(xùn)練過程中，機(jī)器標(biāo)引模型通過模擬人類的思維方式，對(duì)標(biāo)引數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和識(shí)別，不斷調(diào)整自己的模型參數(shù)和策略，以適應(yīng)不同的標(biāo)引場(chǎng)景和數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地對(duì)大量的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)注，大大提升標(biāo)引工作效率。目前，機(jī)器標(biāo)引已作為一種工具，應(yīng)用到社科文獻(xiàn)出版社的各個(gè)數(shù)據(jù)庫。今后還將持續(xù)調(diào)優(yōu)語料質(zhì)量和模型參數(shù)，不斷提升標(biāo)引質(zhì)量。

2.2.3 實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)分類計(jì)算的資源動(dòng)態(tài)重組，提升面向個(gè)性化需求的服務(wù)能力

為更好地滿足不同行業(yè)、不同學(xué)科領(lǐng)域用戶的需求，鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫在產(chǎn)品設(shè)計(jì)時(shí)特別注重資源的快速重組能力。在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域分類和領(lǐng)域?qū)I(yè)詞表的基礎(chǔ)上，結(jié)合鄉(xiāng)村研究所涉學(xué)科和行業(yè)特點(diǎn)，基于鄉(xiāng)村研究知識(shí)體系，通過對(duì)中圖分類、行業(yè)分類、學(xué)科分類、地區(qū)分類、時(shí)代分類、主題詞、關(guān)鍵詞、作者等20 余個(gè)條件的邏輯“與”“或”“非”的知識(shí)分類的計(jì)算，準(zhǔn)確全面地表達(dá)資源應(yīng)用的各個(gè)維度和范圍。再結(jié)合系統(tǒng)的定時(shí)任務(wù)，將經(jīng)過碎片化、格式化、結(jié)構(gòu)化的內(nèi)容資源進(jìn)行自動(dòng)地重新組合，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源的精準(zhǔn)提取和自動(dòng)聚合。以此實(shí)現(xiàn)個(gè)性化產(chǎn)品內(nèi)容的快速生成，大大縮短數(shù)字產(chǎn)品建設(shè)周期。

2.2.4 運(yùn)用智能檢索技術(shù)，提升檢索準(zhǔn)確度和效率

檢索是數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)且重要的功能。智能檢索是一種利用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對(duì)大規(guī)模的資源進(jìn)行信息檢索和處理的技術(shù)。與傳統(tǒng)信息檢索相比，智能檢索解決了傳統(tǒng)信息檢索準(zhǔn)確率低、效率低和漏檢的問題。智能檢索通過分析用戶輸入的文本，實(shí)現(xiàn)自然語言的語法分析和語義分析，使系統(tǒng)能夠更好地理解用戶的意圖和需求，從而快速準(zhǔn)確找到相關(guān)信息，大大提升用戶的檢索效率。鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫運(yùn)用智能檢索技術(shù)，輔以自動(dòng)補(bǔ)全、檢索糾錯(cuò)、拼音檢索等功能來提升用戶檢索的使用體驗(yàn)。

2.3 創(chuàng)新運(yùn)營模式，學(xué)術(shù)營銷與產(chǎn)品建設(shè)深度聯(lián)動(dòng)

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫面向從事鄉(xiāng)村研究的高等院校、研究機(jī)構(gòu)、黨政智庫，以及關(guān)注鄉(xiāng)村發(fā)展、致力鄉(xiāng)村振興的社會(huì)公眾，提供文獻(xiàn)服務(wù)、資訊服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和定制服務(wù)等。

“作者即用戶”是學(xué)術(shù)型產(chǎn)品的重要特點(diǎn)，在鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫建設(shè)運(yùn)營全過程中，項(xiàng)目組長(zhǎng)期與學(xué)界保持密切聯(lián)系，以需求調(diào)研、專家咨詢、專家訪談、學(xué)術(shù)會(huì)議等多種方式，實(shí)現(xiàn)了用戶需求追蹤、用戶生產(chǎn)內(nèi)容、專業(yè)力量借力、學(xué)術(shù)營銷推廣等圍繞學(xué)術(shù)整體聯(lián)動(dòng)的產(chǎn)品建設(shè)運(yùn)營模式。

鄉(xiāng)村研究數(shù)據(jù)庫積極打造線上線下一體化傳播體系，助力學(xué)術(shù)成果縱深傳播。一是充分借力傳統(tǒng)線下營銷方式，與圖書發(fā)布會(huì)、學(xué)術(shù)會(huì)議等聯(lián)動(dòng)推廣，推動(dòng)圖書用戶和數(shù)據(jù)庫用戶池互通共享。二是結(jié)合政策時(shí)事熱點(diǎn)推出專家訪談、專家講座、學(xué)術(shù)研討等多樣化的學(xué)術(shù)營銷活動(dòng)，以學(xué)術(shù)營銷推動(dòng)用戶生產(chǎn)內(nèi)容，反哺數(shù)據(jù)庫內(nèi)容建設(shè)。以專家訪談為例，項(xiàng)目組以作者資源為基礎(chǔ)，圍繞中央一號(hào)文件、鄉(xiāng)村振興促進(jìn)法，針對(duì)鄉(xiāng)村振興、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、城鄉(xiāng)關(guān)系、農(nóng)村基層黨建等議題，采訪了社會(huì)學(xué)領(lǐng)域權(quán)威專家，包括中國社會(huì)科學(xué)院王春光研究員、中國人民大學(xué)陸益龍教授等，形成了訪談稿和短視頻等形式的原創(chuàng)內(nèi)容，通過數(shù)據(jù)庫專欄、微信公眾號(hào)、學(xué)術(shù)社群、核心學(xué)術(shù)期刊等多渠道傳播。

3.新興技術(shù)賦能下學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)的思考

出版深度融合從根本上說是以數(shù)字技術(shù)為內(nèi)驅(qū)力的介質(zhì)、形式、組織、戰(zhàn)略的整合。[4]當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)，以大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等為代表的數(shù)字技術(shù)賦能出版業(yè)，驅(qū)動(dòng)出版業(yè)智能化、數(shù)據(jù)化發(fā)展，應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展。[5]學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)也將迎來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

一是人工智能給學(xué)術(shù)內(nèi)容生產(chǎn)帶來變革。2023 年，ChatGPT 殺入學(xué)術(shù)界寫論文，由此AIGC（人工智能生成內(nèi)容）引發(fā)廣泛關(guān)注。對(duì)于學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品而言，要將智能技術(shù)與學(xué)者的研究成果、研創(chuàng)場(chǎng)景、編輯的內(nèi)容生產(chǎn)場(chǎng)景深度結(jié)合，進(jìn)一步釋放內(nèi)容生產(chǎn)力。例如，面向?qū)W者研究成果研創(chuàng)場(chǎng)景，提供學(xué)術(shù)趨勢(shì)分析、智能選題、智能寫作等科研輔助工具；面向編輯的內(nèi)容生產(chǎn)場(chǎng)景，提供智能審校等內(nèi)容生產(chǎn)輔助工具。

二是大數(shù)據(jù)技術(shù)為深化學(xué)術(shù)知識(shí)服務(wù)帶來更多可能。當(dāng)前數(shù)據(jù)資源已經(jīng)成為關(guān)鍵生產(chǎn)要素。學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品建設(shè)中，要真正把數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)內(nèi)容數(shù)據(jù)、用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，強(qiáng)化數(shù)據(jù)整合、管理及運(yùn)用能力。例如，在產(chǎn)品建設(shè)中，深度挖掘、關(guān)聯(lián)分析內(nèi)容數(shù)據(jù)，為產(chǎn)品選題、專業(yè)領(lǐng)域知識(shí)體系構(gòu)建提供支撐，探索發(fā)展數(shù)據(jù)出版新業(yè)態(tài)；在產(chǎn)品運(yùn)營中，加大用戶數(shù)據(jù)采集和分析力度，不斷完善用戶畫像，助力精準(zhǔn)營銷和知識(shí)服務(wù)。