摘要：在國家的倡導和推動下，各學術期刊正積極探索刊網(wǎng)融合工作，取得一定成效，也發(fā)現(xiàn)一些問題，主要集中在如何實現(xiàn)從“專業(yè)學術”到“大眾閱讀”轉化的問題、如何調和“慢”出版與“快”傳播之間矛盾的問題、如何讓編輯由“線性思維”邁向“互聯(lián)網(wǎng)思維”發(fā)展的問題、如何兼顧社會效益與經濟效益的問題等4個方面。人工智能技術以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化學習機制，可以為這些問題提供新的解決方案，助力新時代學術期刊實現(xiàn)更好的融合發(fā)展。

關鍵詞：人工智能刊網(wǎng)融合發(fā)展學術期刊

中圖分類號：TP18

ResearchontheRoleofArtificialIntelligenceinFacilitatingtheIntegratedDevelopmentofAcademicJournals

LUOBin

SchoolofForeignPoliceAffairs，People'sPublicSecurityUniversityofChina，Beijing，100091China

Abstract：Undernationaladvocacyandpromotion，variousacademicjournalsareactivelyexploringtheintegrationofjournalsandtheInternet，whichhasachievedcertainresults，buttherearealsosomeproblemswhichmainlyconcentrateonfouraspects：howtotransformfrom"professionalacademic"to"massreading"，howtoreconcilethecontradictionbetween"slow"publishingand"fast"dissemination，howtomakeeditorsmovefrom"linearthinking"to"Internetthinking"，andhowtotakeintoaccountsocialandeconomicbenefits.Withitspowerfuldataprocessingcapabilitiesandintelligentlearningmechanisms，artificialintelligencetechnologycanprovidenewsolutionsfortheseproblems，soastohelpacademicjournalsachievebetterintegrateddevelopmentinthenewera.

KeyWords：Artificialintelligence;IntegrationofjournalsandtheInternet;Development;Academicjournal

在信息爆炸的時代，學術期刊面臨數(shù)字化轉型的挑戰(zhàn)與機遇。國家提出刊網(wǎng)融合戰(zhàn)略，要求期刊與網(wǎng)絡深度融合，豐富內容，多元化傳播，以適應數(shù)字化時代讀者的閱讀習慣[1]。政策上也鼓勵期刊單位探索與網(wǎng)絡技術結合，提升內容生產和傳播效率[2]。人工智能以強大的數(shù)據(jù)處理、用戶洞察和自動化能力，成為刊網(wǎng)融合的重要支撐。人工智能能助力期刊自動化、智能化，提升效率，還能通過大數(shù)據(jù)分析精準把握讀者需求，提供個性化內容推薦。人工智能技術的引入將加速期刊數(shù)字化轉型，提供更便捷、個性化的閱讀體驗。

1刊網(wǎng)融合的政策要求

黨的十八大以來，國家高度重視新媒體影響力，積極推動刊網(wǎng)融合，并制定相關政策制度促進其發(fā)展。2015年國家新聞出版廣電總局發(fā)布政策，明確傳統(tǒng)與新興出版的深度融合方向。2019年，習近平總書記在中共中央政治局第十二次集體學習時強調利用信息革命成果推動媒體深度融合[4]。隨后，中央全面深化改革委員會通過文件，建立以內容建設為根本、技術為支撐、創(chuàng)新管理為保障的全媒體傳播體系。為規(guī)范刊網(wǎng)融合，政府出臺系列制度和規(guī)定，強調版權保護的重要性，同時鼓勵期刊出版單位與科技公司合作創(chuàng)新。各級政府還通過資金支持和稅收優(yōu)惠等措施，推動刊網(wǎng)融合項目的實施[4]。這些政策不僅提供了保障，還激發(fā)了出版和技術企業(yè)的創(chuàng)新活力。

2學術期刊開展刊網(wǎng)融合工作實效

隨著政策的引導和市場的推動，我國刊網(wǎng)融合工作取得了顯著成效。越來越多的學術期刊開始嘗試數(shù)字化轉型和媒體融合，通過建設官方網(wǎng)站、開發(fā)移動應用、與數(shù)據(jù)庫合作等方式，擴大了傳播范圍，提高了服務質量和經營效益。以教育部主管、北京師范大學主辦的《社會治理》雜志為例[5]，該雜志在2018年6月進行了全面的信息化建設改造升級。在此次升級中，“多媒體部”更名為“新媒體部”，并構建了一體化的內容平臺，創(chuàng)新性地打造了“網(wǎng)站+微信公眾號+小程序”的新媒體內容體系。同時，該雜志還建立了媒體合作傳播機制，通過與知名數(shù)據(jù)庫和主流網(wǎng)站的合作，以及積極參與相關活動，有效地整合了多種媒介的傳播力量，提升了傳播效果，實現(xiàn)了資源共享。在內容推送方面，《社會治理》雜志充分發(fā)揮了學術期刊在知識生產方面的優(yōu)勢，與新媒體深度融合，創(chuàng)建了“一次生產+多文體呈現(xiàn)+多渠道推送”的高效內容分發(fā)模式。

除此，《中國社會科學》雜志也建立了自己的官方網(wǎng)站，提供在線閱讀和下載服務，同時還開通了微信公眾號和微博賬號，及時發(fā)布學術動態(tài)和研究成果。《自然》雜志還推出了移動應用，方便讀者隨時隨地閱讀最新科研成果，還在社交媒體上積極與讀者互動，及時解答讀者疑問，增強了與讀者的聯(lián)系和溝通?！犊茖W通報》雜志就與中央電視臺及多個科普網(wǎng)站合作制作了多期科普節(jié)目與活動，將復雜的科學問題以通俗易懂的方式呈現(xiàn)給觀眾，吸引了大量讀者的關注和參與。

這一系列的媒體融合發(fā)展舉措，不僅為紙質雜志的內容傳播開辟了新的路徑，更在疫情防控期間，確保了最新的思想觀點和國家政策能夠迅速、廣泛地傳達給大眾。這些創(chuàng)新性的改變受到了作者和讀者的熱烈歡迎，雜志的訂閱用戶數(shù)量因此急劇上升，其社會影響力也隨之顯著提升。

3學術期刊在刊網(wǎng)融合中遇到的挑戰(zhàn)

然而也要看到，不同于一般期刊，學術期刊在刊網(wǎng)融合過程中必然會遭遇一些挑戰(zhàn)，

首先，學術期刊面臨著將“專業(yè)學術”轉化為“大眾閱讀”的難題[6]。鑒于學術期刊的高度專業(yè)性及其在學術界的特定傳播范圍，其論文往往蘊含深奧的理論和復雜的推論，需要深度閱讀和解析。然而在新媒體時代，公眾閱讀習慣已顯著偏向碎片化、淺層次閱讀模式。因此，對于期刊編輯而言，在媒體融合中如何巧妙地改編或重構學術論文，以迎合公眾的新閱讀習慣，進而將學術期刊從小眾領域推向更廣泛的公眾視野，成為一項巨大挑戰(zhàn)。

其次，學術期刊還面臨著出版周期與傳播速度的矛盾。盡管與新媒體的結合已使學術期刊突破傳統(tǒng)傳播限制，但其出版周期仍較長，通常需要數(shù)月甚至更長時間。這與新媒體的即時性特征形成鮮明反差。因此，學術期刊面臨的另一項重要挑戰(zhàn)是如何將出版流程優(yōu)化，以實現(xiàn)更快速的傳播，從而更好地適應新媒體環(huán)境[7]。

最后，學術期刊在新媒體時代還需應對從“線性思維”向“互聯(lián)網(wǎng)思維”轉變的挑戰(zhàn)[8]。傳統(tǒng)學術期刊編輯習慣于線性工作流程，注重嚴謹?shù)狈`活性和互動性。而新媒體要求編輯具備互聯(lián)網(wǎng)思維，即靈活性、用戶中心、內容聚焦和傳播速度，以快速響應碎片化信息、滿足粉絲需求和迅速傳播內容。這一轉變需要編輯不斷學習、適應和創(chuàng)新，以應對新媒體融合時代的挑戰(zhàn)。

學術期刊在新媒體時代面臨從追求社會效益向兼顧經濟效益的轉變挑戰(zhàn)。通過與新媒體融合，學術期刊提升了社會影響力并帶來了一定的經濟效益，如發(fā)行量增長、合作項目增多等。但目前與新媒體融合的經營模式仍在探索中，尚未形成穩(wěn)定的盈利模式。

4人工智能輔助學術期刊融合發(fā)展的作用

當前，人工智能以其強大的數(shù)據(jù)處理能力和智能化學習機制，為學術期刊破解以上四個在“刊網(wǎng)融合”中遇到的難題。

4.1助力向“大眾閱讀”的轉化

人工智能通過其強大的自然語言處理和語義分析能力，為學術期刊解決了將“專業(yè)學術”轉化為“大眾閱讀”的難題。具體來說，人工智能可自動識別并解釋學術論文中的復雜術語和概念，然后將其轉化為更通俗易懂的語言和表述方式。這樣，原本晦澀的學術內容就變得容易理解和接受，吸引更廣泛的讀者群體。此外，人工智能還能根據(jù)讀者的閱讀偏好和反饋，進一步優(yōu)化內容呈現(xiàn)方式，提升大眾的閱讀體驗和滿意度。由此，人工智能不僅促進了學術知識的傳播和普及，還加強了學術界與公眾之間的溝通和交流。

4.1.1實現(xiàn)自動化的摘要與解讀

人工智能結合TF-IDF算法和深度學習模型，如GPT、BERT等，能夠智能識別文本關鍵信息并生成簡潔摘要。該技術首先將文本中的重要詞匯通過TF-IDF等方法篩選出來，然后利用深度學習模型理解文本內容并生成新的摘要句子[9]。此外，它還能將專業(yè)術語和復雜句子轉換為更通俗的表達，使非專業(yè)人士也能輕松理解專業(yè)內容。例如：一篇深奧的量子物理論文，通過該技術，其主要觀點可簡化為：“新研究發(fā)現(xiàn)利用量子糾纏可提升信息傳輸速度和安全性?！贝思夹g在新聞、科技及法律文檔等領域具有巨大應用潛力。

4.1.2利用概念映射技術實現(xiàn)學術術語通俗化解釋

人工智能可利用概念映射技術，將專業(yè)術語轉換為通俗用語。該技術涉及收集專業(yè)領域和日常語境的相關數(shù)據(jù)，通過自然語言處理技術[10]，如詞嵌入或預訓練語言模型，將數(shù)據(jù)轉換為向量表示。然后，提取關鍵概念特征，計算相似度，找到最相似的概念對進行轉化。例如：醫(yī)學術語“動脈粥樣硬化”可解釋為“血管壁積累脂肪等物質，像水管內壁的水垢，阻礙血液流動”。此方法有助于非專業(yè)人士理解專業(yè)內容，具有廣泛應用前景。

4.1.3學術論文可視化與動態(tài)模擬

對于一些涉及復雜數(shù)據(jù)或理論模型的學術論文，人工智能可以生成可視化的圖表或動態(tài)模擬，幫助讀者更直觀地理解。人工智能實現(xiàn)可視化與動態(tài)模擬主要依賴于計算機圖形學、數(shù)據(jù)處理和機器學習等技術。提取出實驗數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)等，對數(shù)據(jù)進行清洗、整理和格式化，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和可視化的需求，選擇合適的可視化工具和庫將數(shù)據(jù)以圖表、圖像或動畫的形式呈現(xiàn)出來。例如：在Python中，常用的可視化庫包括Matplotlib、Seaborn、Plotly等。動態(tài)模擬也是類似方法。通過這種方法，可以更直觀地降低閱讀難度，幫助人們更好地理解和分析復雜的數(shù)據(jù)和現(xiàn)象。

4.1.4賦能個性化解讀

基于讀者的閱讀歷史和興趣，人工智能還可以提供個性化的論文解讀。例如：一個對天文學感興趣的讀者在閱讀一篇關于恒星的學術論文時，人工智能可以提供與該讀者興趣點相關的解讀和背景知識，使其更容易理解和接受。

4.2助力縮短出版周期

如前所述，縮短出版周期能夠更有效地增進傳播效率，更契合新媒體的特色。盡管學術期刊中內容難以提速，學者需要時間分析整理其學術成果，但在稿件編審環(huán)節(jié)，人工智能可以發(fā)揮一定提速作用。

4.2.1輔助編審流程

人工智能能夠自動化處理大量繁瑣的編輯和審稿工作，從而顯著提高工作效率。例如：基于機器學習和自然語言處理技術的自動審稿系統(tǒng)可以快速而準確地對稿件進行評估，避免了傳統(tǒng)審稿過程中可能出現(xiàn)的人為延誤。這不僅可以縮短審稿周期，還能確保審稿的準確性和一致性。雖然從當前的技術發(fā)展水平看，自動審稿尚不成熟，處理復雜語言結構和深入理解學術內容方面仍存在挑戰(zhàn)，例如對于某些涉及隱喻、諷刺或專業(yè)術語的文本，自動審稿系統(tǒng)可能難以準確判斷其含義和重要性，但通過機器學習最終必將克服這一缺陷。

4.2.2提供熱點選題

人工智能在數(shù)據(jù)分析和挖掘方面的強大能力也能為編輯提供有力支持。通過對大量的學術論文進行數(shù)據(jù)分析和挖掘，人工智能可以預測學術領域的熱點和趨勢，為學術期刊的選題策劃提供參考。這有助于編輯部更加精準地確定期刊的定位和方向，從而減少不必要的時間浪費。

4.2.3實現(xiàn)高效約稿

人工智能還可以輔助編輯進行約稿工作[11]。通過分析作者的科研成果、學術背景和寫作風格等因素，人工智能可以自動匹配適合的作者進行約稿，從而提高約稿的效率和成功率。

4.2.4減少人工干預

在出版流程中，人工智能可以應用于自動化排版、校對和發(fā)行等環(huán)節(jié)，進一步減少人工干預的需要，縮短整個出版周期。

4.2.5構建智能交互系統(tǒng)

人工智能還可以構建智能交互系統(tǒng)，快速收集讀者的反饋和意見，使編輯部能夠及時調整出版策略和內容，更好地滿足讀者需求。這種即時的反饋機制有助于編輯部做出快速響應，減少不必要的修改和返工時間。

4.3助力編輯轉變工作模式

人工智能技術的快速發(fā)展與應用，對傳統(tǒng)學術期刊編輯工作模式產生了深遠的影響。這種技術不僅優(yōu)化了編輯流程，提高了工作效率，更在某種程度上重塑了編輯的思維方式，特別是提升了他們的互聯(lián)網(wǎng)思維。

4.3.1改進編輯流程

從工作流程的角度看，人工智能技術的引入極大地改變了傳統(tǒng)學術期刊編輯的工作模式。在傳統(tǒng)的編輯工作中，編輯人員需要手動篩選、審核和整理大量的稿件，這不僅耗時耗力，而且容易出錯。然而，通過人工智能技術，如自然語言處理和機器學習等，編輯人員可以實現(xiàn)對稿件的自動分類、篩選和初步審核，大大提高了工作效率。同時，人工智能還可以輔助進行版式設計、關鍵詞提取等工作，進一步減輕了編輯的負擔。

4.3.2提升審稿準確性

人工智能技術也提升了編輯工作的準確性和客觀性。在傳統(tǒng)的審稿過程中，編輯人員主要依賴個人經驗和主觀判斷，這在一定程度上會影響審稿的公正性和準確性。而人工智能技術可以通過大數(shù)據(jù)分析和算法模型，對稿件進行更為客觀、全面的評估，減少人為因素的干擾。

4.3.3促進編輯互聯(lián)網(wǎng)思維

人工智能技術在改變編輯工作模式的同時，也提升了編輯人員的互聯(lián)網(wǎng)思維?；ヂ?lián)網(wǎng)思維強調的是用戶至上、數(shù)據(jù)驅動、快速迭代和跨界融合等理念[12]。在人工智能技術的幫助下，編輯人員可以更加方便地收集和分析用戶數(shù)據(jù)，了解用戶的閱讀習慣和興趣偏好，從而以用戶為中心，策劃和推出更符合用戶需求的內容。人工智能技術也使編輯人員更加注重數(shù)據(jù)的價值。他們可以通過數(shù)據(jù)分析，了解哪些內容更受歡迎，哪些推廣策略更有效，從而做出更明智的決策。這種數(shù)據(jù)驅動的思維方式，是互聯(lián)網(wǎng)思維的重要組成部分。

4.4助力構建學術期刊盈利模式

人工智能技術的引入為學術期刊行業(yè)帶來了新的盈利機會，同時也優(yōu)化了傳統(tǒng)的盈利模式。

4.4.1有助于學術期刊實現(xiàn)精準營銷[13]

通過分析用戶的閱讀習慣、興趣偏好以及學術需求等大數(shù)據(jù)，人工智能可以幫助學術期刊更精準地定位目標讀者群體，并推送相關的學術內容和廣告。這種個性化的營銷方式不僅提高了用戶的閱讀體驗，還增加了學術期刊的廣告收入和訂閱費用。

4.4.2推動了學術期刊的數(shù)字化轉型

當前，越來越多的讀者傾向于在線閱讀和獲取學術資源。人工智能技術為學術期刊提供了數(shù)字化出版和發(fā)行的解決方案，如電子期刊、在線數(shù)據(jù)庫等。這些數(shù)字化產品不僅方便了讀者的獲取和使用，還為學術期刊帶來了額外的收入來源。

4.4.3為學術期刊提供了創(chuàng)新的增值服務

通過人工智能技術，學術期刊可以提供個性化的研究工具、在線學術交流平臺以及智能文獻檢索等服務。這些增值服務不僅提升了學術期刊的品牌價值和影響力，還吸引了更多的用戶付費使用，從而增加了盈利渠道。

4.4.4有助于學術期刊開拓國際市場

通過自然語言處理和機器翻譯等技術，人工智能可以幫助學術期刊將內容翻譯成多種語言，擴大讀者群體和市場份額。這不僅增加了學術期刊的訂閱費和廣告收入，還提高了其在國際學術界的知名度和影響力。

5結語

人工智能在學術期刊的融合發(fā)展中可以發(fā)揮重要作用，有助于解決當前面臨的挑戰(zhàn)，推動學術期刊向更高效、互動和普及化的方向發(fā)展。未來，學術期刊需繼續(xù)探索和創(chuàng)新，充分利用人工智能技術，提升傳播效果與影響力，適應數(shù)字化時代閱讀習慣。

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