人工智能時代的學(xué)術(shù)期刊數(shù)字化傳播

■李 媛

1)武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，湖北省武漢市武昌區(qū)八一路299號 4300722)武漢大學(xué)人文社會科學(xué)學(xué)報編輯部，湖北省武漢市武昌區(qū)八一路299號 430072

人工智能(Artificial Intelligence)是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能行為的綜合性學(xué)科[1]。人工智能正在改變數(shù)字媒介，為學(xué)術(shù)期刊的數(shù)字化傳播帶來新的知識譜系和更富個性化的內(nèi)容，并使得跨平臺共享成為可能，其優(yōu)勢主要是信息與受眾間圍繞信息內(nèi)涵和外延的交互性增強(qiáng)。人工智能技術(shù)有助于解決中國學(xué)術(shù)期刊在傳播過程中普遍存在的受眾定位不清、傳播形式缺乏吸引力、與受眾互動不足、用戶黏性和活躍度較低等問題。

學(xué)界對人工智能技術(shù)在學(xué)術(shù)期刊傳播中的應(yīng)用已有初步探討。主流的研究視角是概述性地討論人工智能在期刊傳播中的作用，例如：劉闖[2]指出人工智能可以積極分析用戶需求，通過對用戶靜態(tài)/動態(tài)屬性的分析構(gòu)建知識圖譜，從而優(yōu)化用戶瀏覽效果；陳鴻等[3]指出人工智能對期刊發(fā)展可起到政治支持、技術(shù)支持、觀念支持和行為支持的作用；向颯[4]指出人工智能可加速學(xué)術(shù)出版的流程再造，實現(xiàn)選題策劃便捷化、生產(chǎn)印刷按需化、營銷發(fā)行精準(zhǔn)化和知識服務(wù)智能化等愿景。部分學(xué)者分析了人工智能在期刊傳播中的應(yīng)用困境，如范軍等[5]和劉平等[6]認(rèn)為阻礙人工智能與出版業(yè)融合的關(guān)鍵因素有弱智能限制出版自動化、專業(yè)出版人才建設(shè)乏力、版權(quán)和責(zé)任風(fēng)險大、生產(chǎn)方式觸及倫理法律邊界。還有學(xué)者分析了人工智能時代期刊傳播的發(fā)展趨勢，如張耀銘[7]指出建設(shè)國家級數(shù)字化學(xué)術(shù)傳播平臺是學(xué)術(shù)期刊傳播轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵進(jìn)路。海外學(xué)者的研究以2010年為界，此前的研究聚焦于知識管理和專家系統(tǒng)，以對基礎(chǔ)理論和概念的探討為主，此后更多關(guān)注集群優(yōu)化算法。在人工智能領(lǐng)域論文的數(shù)量上，美國是主力軍，中國位居第二，印度和歐洲國家緊跟其后[8]，全球人工智能研究排名前10的國家占該領(lǐng)域全球出版份額的74.32%[9]。Wade等[10]指出通過人機(jī)交互所發(fā)現(xiàn)的用戶意圖，能讓學(xué)術(shù)服務(wù)商更深入地了解研究人員在尋找什么；學(xué)術(shù)出版商可使用學(xué)術(shù)知識API(Academic Knowledge APIs)來理解學(xué)術(shù)用戶搜索的內(nèi)容，并從微軟學(xué)術(shù)圖(Microsoft Academic Graph)軟件中發(fā)掘更多相關(guān)信息。他們同時指出，由于技術(shù)過于復(fù)雜且靈活性不足，語義Web方法(Semantic Web approach)發(fā)展緩慢。

總體來看，學(xué)界對人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中的應(yīng)用已從理論和實踐方面展開了探討，但仍存在以下不足：(1)大部分研究是概述性地討論人工智能對出版業(yè)態(tài)整體的影響，而專門探討人工智能應(yīng)用于學(xué)術(shù)期刊傳播的研究很欠缺；(2)在少有的探討人工智能與學(xué)術(shù)期刊傳播融合的研究中，鮮有學(xué)者提出流程如何嵌合、平臺如何運(yùn)行的系統(tǒng)性設(shè)想；(3)幾乎沒有學(xué)者結(jié)合我國的具體案例，剖析人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中應(yīng)用的難點(diǎn)和對策。本研究基于人工智能在出版業(yè)應(yīng)用的現(xiàn)狀，解析人工智能在中國學(xué)術(shù)期刊傳播中應(yīng)用的優(yōu)勢和存在的問題，勾勒基于人工智能技術(shù)的中國學(xué)術(shù)期刊傳播平臺，并結(jié)合方正出版大數(shù)據(jù)平臺，探討本研究設(shè)想的平臺的創(chuàng)新性、可能遇到的瓶頸和對策，以期填補(bǔ)當(dāng)前學(xué)界同類研究較少的空缺。

1 人工智能應(yīng)用于學(xué)術(shù)期刊傳播的現(xiàn)狀與問題

學(xué)術(shù)期刊的數(shù)字化傳播能掌握受眾特征，將傳播主體與受眾匹配，增強(qiáng)傳播效果。當(dāng)前，中國學(xué)術(shù)期刊傳播中需解決的關(guān)鍵問題即提升傳播效果。

1.1 人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中應(yīng)用的現(xiàn)狀

在學(xué)術(shù)期刊出版領(lǐng)域，人工智能已開始發(fā)揮重要作用，主要表現(xiàn)在4個方面。(1)辨別洗稿式論文抄襲。例如，對于形容詞替換、語序調(diào)換等修改語句類的抄襲，可利用自然語言處理技術(shù)(Natural Language Processing)識別近義詞，并基于時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(Long Short-Term Memory)的記憶特征，識別被改動的語句結(jié)構(gòu)。(2)發(fā)掘?qū)W術(shù)資源和潛在審稿專家。如，美國非盈利機(jī)構(gòu)泰德(TED)旗下的話題分析工具彩虹人工智能(iRis.AI)，通過對用戶輸入的語段或論文摘要進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)，從中提取包含語義背景的關(guān)鍵詞，并基于此為用戶推薦與被檢索話題高度相關(guān)的資訊和論文。(3)辨別論文數(shù)據(jù)的可信度，輔助編輯制訂用稿決策。如，通過掃描論文的關(guān)鍵信息點(diǎn)(實驗環(huán)境、統(tǒng)計方法等)，甄別數(shù)據(jù)篡改的可能。(4)通過算法自動向潛在讀者推送學(xué)術(shù)資源。如，國際學(xué)術(shù)出版推廣工具趨勢(Trend MD)能實現(xiàn)論文跨平臺自動推薦，不僅增強(qiáng)了期刊的顯示度，還能精準(zhǔn)定位目標(biāo)讀者群，已被愛思唯爾(Elsevier)、電氣和電子工程師協(xié)會(Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE)等采用。

具體到學(xué)術(shù)期刊傳播流程，許多國際出版集團(tuán)已實現(xiàn)與人工智能技術(shù)的融合。如，施普林格-自然(Springer Nature)的關(guān)聯(lián)開放數(shù)據(jù)平臺科研圖譜(SciGraph)借助NPG本體(NPG Ontologies)進(jìn)行語義建模，通過數(shù)據(jù)融合、知識發(fā)現(xiàn)、內(nèi)容計算和語義圖形數(shù)據(jù)集，提升論文在傳播過程中的可獲得性，為編輯、學(xué)者、會議組織者提供知識服務(wù)和數(shù)據(jù)工具[11]；愛思唯爾收購了伯克利電子出版社(Bepress)的標(biāo)志性產(chǎn)品——基于云的機(jī)構(gòu)存儲庫平臺數(shù)字共享(Digital Commons)，該平臺具備提供存儲庫、元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、訪問接口和跨機(jī)構(gòu)聚合與發(fā)現(xiàn)等功能，有助于愛思唯爾掌握更多論文引證、論文傳播效果方面的數(shù)據(jù)[12]。部分中國出版商也已運(yùn)用人工智能技術(shù)提升學(xué)術(shù)期刊的傳播效果。如，世紀(jì)超星公司推出的域出版平臺，它具備學(xué)術(shù)期刊數(shù)據(jù)庫搭建、移動出版、社交共享等功能，能通過智能畫像了解用戶特征，用算法實現(xiàn)動態(tài)精準(zhǔn)推送，通過智能社交增強(qiáng)用戶間的聯(lián)系[13]。

1.2 人工智能在學(xué)術(shù)期刊傳播中應(yīng)用的優(yōu)勢

實現(xiàn)論文呈現(xiàn)多媒體化，優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)，增強(qiáng)傳播效果。一方面，學(xué)術(shù)期刊可通過智能語音和知識圖譜技術(shù)，用適配多種設(shè)備的方式對論文進(jìn)行再加工，增強(qiáng)論文的可讀性，為論文增添音頻和視頻傳播形式；另一方面，采用人工智能技術(shù)對用戶研究領(lǐng)域、教育背景、閱讀喜好、閱讀完成度進(jìn)行分析，可優(yōu)化內(nèi)容聚合和分發(fā)機(jī)制，解決信息過載與用戶個性化需求間的矛盾。如，數(shù)據(jù)搜集公司圖譜(Graphiq)已開發(fā)出語義搜索引擎知識圖譜(Knowledge Graph)，它允許用戶根據(jù)話題展開搜索，獲得相關(guān)主題的數(shù)據(jù)集，還能生成與報道內(nèi)容匹配的可視化圖表[14]。

辨別讀者觀點(diǎn)，評價和反饋傳播效果。一方面，采用人工智能技術(shù)對用戶閱讀時長、用戶社交分享等信息進(jìn)行解析，可了解論文影響讀者的具體方面和程度；另一方面，通過自然語言理解(Natural Language Understanding)、語音識別、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks，DNN)等技術(shù)，學(xué)術(shù)期刊能從讀者在社交媒體上對論文的評價中，辨別讀者觀點(diǎn)，掌握比論文瀏覽量、下載量和被引頻次更精準(zhǔn)的學(xué)術(shù)反響。如，威盛電子研發(fā)的人工智能平臺“歐拉密”，其能實現(xiàn)對90%的語言的語義理解，從而實現(xiàn)提問、信息記憶、知識輔助理解和歧義消除等功能[15]。

1.3 人工智能應(yīng)用于中國學(xué)術(shù)期刊傳播時存在的問題

人工智能技術(shù)與中國學(xué)術(shù)期刊傳播的融合程度不足。國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊數(shù)字化傳播的主要平臺集中在移動App和社交媒體的嵌套程序中，文獻(xiàn)聚合類App幾乎被寡頭壟斷且功能有限，而各刊的主頁網(wǎng)站大多僅承擔(dān)投審稿和簡單的宣傳功能，各刊的微信公眾號也大多未能做到細(xì)分傳播，缺乏與用戶的深度交互。相較于海外學(xué)術(shù)期刊數(shù)字化傳播的實踐，國內(nèi)學(xué)術(shù)期刊的數(shù)字化傳播存在傳播渠道較窄、數(shù)據(jù)挖掘深度不足、分發(fā)不夠精準(zhǔn)、交互體驗不佳、智能化程度較低、用戶活躍度不高等問題。

智能化傳播離不開元數(shù)據(jù)的可獲得性，而數(shù)據(jù)庫出版商共享信息的難度大，亟須建設(shè)共享性的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺。在期刊傳播過程中，智能檢索、用戶畫像和語音識別等技術(shù)是基于大量元數(shù)據(jù)來開展的，這些元數(shù)據(jù)不僅包含學(xué)術(shù)資源、會議信息等公開數(shù)據(jù)，還包含用戶身份、用戶檢索記錄等隱私數(shù)據(jù)。雖然人工智能技術(shù)可跨平臺獲取部分公開信息，但隱私信息往往難以獲得。一方面，當(dāng)前中國學(xué)術(shù)期刊各自為政的問題較突出，許多編輯部往往只出版幾種甚至一種期刊，合作共享信息的難度大；另一方面，中國學(xué)術(shù)服務(wù)市場中，中國知網(wǎng)、世紀(jì)超星、萬方數(shù)據(jù)等占領(lǐng)絕大部分市場份額，其盈利性質(zhì)和競爭關(guān)系決定了他們很難共享信息。因此，需要建設(shè)學(xué)界共享的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺。

共享性平臺的高用戶黏性需要海量過刊資源作為支撐，而部分學(xué)術(shù)期刊尚未與中國知網(wǎng)解除獨(dú)家合作協(xié)議。近年來，提升學(xué)術(shù)期刊影響力成為刊界熱議的話題。與數(shù)據(jù)庫出版商廣泛合作、數(shù)字化傳播、開放獲取(Open Access，OA)等方式成為主流期刊的共同選擇。2015年，世紀(jì)超星公司啟動學(xué)術(shù)期刊域出版平臺后，許多期刊先后與中國知網(wǎng)解除了獨(dú)家合作協(xié)議，開始與各數(shù)據(jù)庫出版商廣泛合作，以拓寬傳播渠道。為順應(yīng)刊界提升刊文可見度的需求，維普數(shù)據(jù)庫也開辟了針對期刊、讀者的雙向免費(fèi)合作模式。然而，仍有部分期刊尤其是自負(fù)盈虧的期刊尚未與中國知網(wǎng)解除獨(dú)家合作協(xié)議，這意味著其協(xié)議期內(nèi)的過刊暫不能提供給其他數(shù)據(jù)庫。該問題的主要癥結(jié)在于企業(yè)性質(zhì)的編輯部需依靠發(fā)行收入維持運(yùn)轉(zhuǎn)。雖然平臺并不要求成員期刊實現(xiàn)嚴(yán)格意義上的OA出版，它允許成員期刊通過發(fā)行紙刊創(chuàng)收，其成員期刊的出版成本也不一定以論文出版費(fèi)的形式由作者預(yù)付，但與中國知網(wǎng)獨(dú)家合作的發(fā)行收入是非獨(dú)家合作的數(shù)倍，因此，在期刊轉(zhuǎn)變?yōu)榉仟?dú)家合作的情況下，平臺如何彌補(bǔ)成員期刊發(fā)行上的損失，需深入考量。

2 運(yùn)用人工智能技術(shù)的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺的設(shè)想

要充分發(fā)揮人工智能的作用，提升中國學(xué)術(shù)期刊的傳播效果，需建構(gòu)學(xué)界共享的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺。本研究設(shè)計的集群式大型出版平臺(圖1)，能服務(wù)于從內(nèi)容開發(fā)到提供增值服務(wù)的全流程。

圖1 基于人工智能技術(shù)的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺

2.1 平臺的流程設(shè)計

在流程前端，當(dāng)學(xué)術(shù)論文入庫后，平臺將進(jìn)行內(nèi)容二次開發(fā)和管理。首先，平臺為每篇文獻(xiàn)的知識單元、作者信息、引文信息等元數(shù)據(jù)貼上智能標(biāo)簽，把文獻(xiàn)內(nèi)容碎片化后按知識類別歸入子集。然后，平臺根據(jù)論文內(nèi)容向編輯部搜集或自動生成講解視頻，生成二維碼附于論文首頁。最后，平臺一方面通過全文免費(fèi)下載增加用戶基數(shù)，擴(kuò)大論文傳播范圍；另一方面通過知識梳理實現(xiàn)對論文價值的二次開發(fā)，提供系列付費(fèi)增值服務(wù)，實現(xiàn)平臺盈利。基于論文主題和關(guān)鍵詞，平臺聚合相近主題的文獻(xiàn)，重組后形成專題域；對于學(xué)界高度關(guān)注的議題，平臺將按專題提供精細(xì)、豐富的周邊產(chǎn)品，如，圍繞專題的付費(fèi)問答知識庫、論點(diǎn)溯源知識庫等，為學(xué)者科研助力。在完成內(nèi)容開發(fā)和管理后，平臺根據(jù)用戶的研究領(lǐng)域、所在單位和科研團(tuán)隊，自動生成符合用戶喜好的定制化內(nèi)容，充分開發(fā)學(xué)術(shù)出版的長尾市場。

在流程中端，平臺采取參與+訂閱的內(nèi)容分發(fā)機(jī)制。首先，根據(jù)用戶的閱讀行為，發(fā)現(xiàn)用戶閱讀完成度高的時間段；然后，結(jié)合跨平臺合作采集的用戶社交信息，用思考式設(shè)備洞察用戶的深層需求，形成智能化的內(nèi)容分發(fā)規(guī)則，在用戶閱讀頻率高的時段推送該時段用戶閱讀最頻繁的內(nèi)容。用戶可通過讀書筆記、論文評析等方式在平臺內(nèi)分享資源或跨平臺分享到社交媒體，還可把書單共享給科研團(tuán)隊。除常規(guī)的內(nèi)容分發(fā)外，平臺還為用戶提供基于文獻(xiàn)的知識增值服務(wù)。一方面，平臺通過追蹤用戶研究領(lǐng)域、所在單位和在研項目的最新成果，第一時間向用戶提供相關(guān)資訊；另一方面，平臺通過算法實現(xiàn)文獻(xiàn)的徹底透明化，剖析論文研究方法并搜索數(shù)據(jù)源，為付費(fèi)用戶提供深度解析；此外，平臺還通過機(jī)器人程序(Bots)提供圍繞專題的交互學(xué)習(xí)模塊。

在流程后端，平臺用經(jīng)驗和代幣激勵用戶參與，促進(jìn)優(yōu)質(zhì)內(nèi)容流轉(zhuǎn)。首先，平臺為用戶搭建社群中心，連接期刊編輯部、作者和讀者，為建設(shè)學(xué)術(shù)共同體助力。然后，平臺根據(jù)用戶的學(xué)緣背景、科研項目等信息，為用戶推薦并協(xié)助用戶創(chuàng)建學(xué)術(shù)社群。用戶既可在平臺內(nèi)創(chuàng)建自己的學(xué)術(shù)博客，亦可加入各種社群。每個學(xué)術(shù)社群均有獨(dú)立的主頁，用于展示社群成員的科研動態(tài)。此外，平臺還通過對用戶檢索字段、各社群活動的大數(shù)據(jù)分析，捕捉學(xué)術(shù)動態(tài)，發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，預(yù)測前瞻性選題，生成報告供付費(fèi)用戶查閱。最后，平臺下設(shè)問答區(qū)和評價區(qū)，問答區(qū)提供票選議題、付費(fèi)咨詢、交互研討等服務(wù)，評價區(qū)提供學(xué)術(shù)評價、學(xué)術(shù)監(jiān)督等服務(wù)。除了線上服務(wù)外，平臺還為學(xué)術(shù)共同體組織線下學(xué)術(shù)交流。

平臺在創(chuàng)設(shè)初期即向提供過刊資源的編輯部發(fā)放等價代幣作為經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，代幣可用于購買平臺增值服務(wù)，如期刊發(fā)展報告、數(shù)字內(nèi)容制作等；在后期運(yùn)營過程中，平臺向參與互動的編輯部、作者和讀者發(fā)放代幣作為獎勵，這3類用戶參與學(xué)術(shù)評價、學(xué)術(shù)監(jiān)督、付費(fèi)咨詢和線下交流等活動均可獲得經(jīng)驗和代幣獎勵。經(jīng)驗值用于提升用戶等級，高級別的用戶參與互動能獲得更多代幣。代幣是平臺結(jié)算的交易媒介，它在平臺創(chuàng)始之初由平臺建設(shè)者出資發(fā)行，在平臺順利運(yùn)轉(zhuǎn)后作為對社群有貢獻(xiàn)的行為的價值證明，激勵各方參與互動，提升平臺的用戶黏性。

2.2 平臺的功能與預(yù)期效果

在內(nèi)容開發(fā)方面：(1)平臺根據(jù)文獻(xiàn)主題和涉及的知識單元，自動檢索匯集相關(guān)學(xué)術(shù)資源，便于讀者理解論文；(2)平臺對原始文獻(xiàn)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，將知識點(diǎn)單元化梳理歸類并智能標(biāo)引，形成對文獻(xiàn)的二次開發(fā)；(3)平臺一方面通過全文免費(fèi)下載促進(jìn)論文傳播和知識流動，另一方面通過向用戶提供付費(fèi)下載的增值服務(wù)產(chǎn)品，實現(xiàn)盈利；(4)平臺針對小眾選題，提供限量學(xué)術(shù)產(chǎn)品(Limited-Edition Academic Products)，這類產(chǎn)品能讓平臺適應(yīng)學(xué)術(shù)出版領(lǐng)域用戶需求精細(xì)、針對性強(qiáng)、個體差異大的特點(diǎn)。人工智能賦予平臺的這些功能將增強(qiáng)學(xué)術(shù)期刊傳播的趣味性和交互性，保障用戶基數(shù)和盈利能力。

在內(nèi)容聚合方面：針對用戶研究領(lǐng)域細(xì)分的特點(diǎn)，平臺利用內(nèi)容通路，推行基于用戶需求和社交關(guān)系的個性化內(nèi)容聚合機(jī)制。在用戶洞察方面，平臺通過用戶授權(quán)、與社交媒體合作獲得隱私數(shù)據(jù)，通過概念提取、人物關(guān)系梳理、情緒分析等方式量化文本，推測用戶的潛在需求，再通過場景耦合技術(shù)滿足用戶喜好，可實現(xiàn)“一對少”式出版(One-to-Few Publishing)，這尤其適合小眾學(xué)科的文獻(xiàn)傳播。綜上，人工智能賦予平臺聚焦長尾市場的能力，使平臺比國內(nèi)現(xiàn)有學(xué)術(shù)聚合App更具分眾化的優(yōu)勢。

在內(nèi)容分發(fā)方面：(1)平臺通過對用戶閱讀習(xí)慣、閱讀完成度的分時段統(tǒng)計，在不同時間段向用戶推送不同主題的資訊，如，平臺根據(jù)用戶的入睡和起床時間，提前半小時推送用戶喜愛的學(xué)術(shù)資訊；(2)平臺為用戶提供“文獻(xiàn)+”服務(wù)，根據(jù)用戶閱讀完成度高的文獻(xiàn)主題，智能推薦同主題或同作者的論文，以及該領(lǐng)域熱度高的新文獻(xiàn)和經(jīng)典文獻(xiàn)；(3)平臺為用戶提供“期刊+”服務(wù)，向用戶推薦其研究領(lǐng)域的期刊征文信息和期刊目錄摘要；(4)平臺為用戶提供“項目+”服務(wù)，根據(jù)用戶在研項目和所在單位，推送小同行的最新成果；(5)平臺還借助腦機(jī)交互(Brain-Machine Interface)技術(shù)，通過4D壓感平臺監(jiān)測用戶腦電波，捕獲高頻信號并將其轉(zhuǎn)換為計算機(jī)語言，從而解放用戶的雙手。總之，平臺采用多種人工智能技術(shù)優(yōu)化用戶閱讀體驗，提升傳播精度。

在增值服務(wù)方面：(1)平臺通過算法分析文獻(xiàn)的創(chuàng)新點(diǎn)，解析文章觀點(diǎn)的傳承與發(fā)展脈絡(luò)，實現(xiàn)文獻(xiàn)徹底透明化；(2)平臺通過數(shù)據(jù)挖掘，捕捉學(xué)術(shù)會議資訊并追蹤會議動態(tài)，向期刊編輯部提供參會人員信息、會議新聞，輔助編輯約稿；(3)平臺通過解析論文的研究方法和研究思路，輔助編輯和審稿專家辨別數(shù)據(jù)真?zhèn)?，并向讀者提供學(xué)術(shù)監(jiān)督的渠道；(4)平臺為用戶提供從科研輔導(dǎo)到學(xué)術(shù)認(rèn)證等付費(fèi)服務(wù)，如，項目申報指導(dǎo)、專題學(xué)習(xí)計劃，在細(xì)分學(xué)科中提供納米學(xué)位(Nanodegree)等；(5)平臺還通過對用戶行為的分析，為用戶推薦高效的作息時間，當(dāng)追蹤到用戶的新學(xué)術(shù)成果時，提亮網(wǎng)頁背景色以示慶祝?？傊?，平臺不僅實現(xiàn)傳播過程中論文價值的增值，還推出系列專業(yè)化的服務(wù)產(chǎn)品為科研助力。

在社群建設(shè)方面：平臺根據(jù)用戶的研究領(lǐng)域、學(xué)緣背景、所在單位和城市，建立關(guān)聯(lián)度高、同質(zhì)性強(qiáng)的學(xué)術(shù)共同體。(1)平臺設(shè)置問答區(qū)，供讀者與作者交流，在該功能區(qū)內(nèi)，讀者可票選感興趣的議題，眾籌創(chuàng)建“采訪房間”，邀請名家互動；(2)平臺設(shè)置評價區(qū)，通過語音交互(Voice Interfaces)和自然語言理解技術(shù)，實現(xiàn)讀者對論文的便捷評價；(3)平臺設(shè)置后臺信息處理區(qū)，通過數(shù)據(jù)挖掘分析學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，預(yù)測學(xué)術(shù)前沿，實現(xiàn)傳播對選題策劃的反哺；(4)平臺還通過組織線下學(xué)術(shù)沙龍、編研見面會等活動，促進(jìn)學(xué)術(shù)共同體的交流。綜上，平臺不僅能豐富期刊傳播途徑，還有助于構(gòu)建良好的學(xué)術(shù)交流環(huán)境。

2.3 平臺的科學(xué)性和可行性

(1) 政府投入力度增加，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)趨于完善，試點(diǎn)應(yīng)用逐步推開，這為構(gòu)建平臺打下人力、財力和技術(shù)基礎(chǔ)。在2018年國資預(yù)算中，中央財政向中央文化企業(yè)注資15億元，支持方向包括“人工智能+文化產(chǎn)業(yè)”“區(qū)塊鏈+文化產(chǎn)業(yè)”等新技術(shù)和新模式[16]。在行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方面：2014年，《中國出版物在線信息交換》(ChinaOnlineInformationExchangeforPublications，CNONIX)國家標(biāo)準(zhǔn)正式發(fā)布，該標(biāo)準(zhǔn)可提供出版物產(chǎn)品信息深層次開發(fā)、利用、管理的數(shù)字化解決方案，實現(xiàn)出版物產(chǎn)品信息“一次加工，全程共享”，為構(gòu)建出版發(fā)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用體系奠定了基礎(chǔ)[17]；2016年，“中國標(biāo)準(zhǔn)關(guān)聯(lián)標(biāo)識符”(China Standard Link Identifier，ISLI)正式發(fā)布，為自動識別技術(shù)、二維碼融合等提供了技術(shù)支撐；2018年5月，CNONIX國家標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用示范單位新增29家；2018年9月，《出版業(yè)AR技術(shù)應(yīng)用規(guī)范》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)征求意見完成，進(jìn)入送審階段；2018年10月，21家出版發(fā)行單位成為ISLI國家標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用試點(diǎn)單位[16]。

(2) 人工智能已在出版領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)文獻(xiàn)識別與開發(fā)管理、用戶需求追蹤和內(nèi)容優(yōu)化分發(fā)等功能，這為平臺前端和中端流程的順利運(yùn)行提供了技術(shù)支撐。比如，斯坦福大學(xué)研發(fā)的知識發(fā)現(xiàn)工具“耶諾”(Yewno)，它通過對知識的搜索發(fā)現(xiàn)知識間的關(guān)聯(lián)，幫助用戶發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科知識的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性，并能讓垂直的知識圖譜形成獨(dú)立的出版物；它還通過語義算法等技術(shù)把出版物分解為獨(dú)立的內(nèi)容，形成細(xì)粒度高的知識結(jié)構(gòu)，便于用戶搜索和使用[18]。斯普林格與法蘭克福大學(xué)合作開發(fā)了名為貝塔作家(Beta Writer)的先進(jìn)算法，該算法使用聚類程序?qū)⒃次臋n排列成連貫的章節(jié)，然后創(chuàng)建簡潔的論文摘要，便于讀者進(jìn)一步研究[6]。在我國，百分點(diǎn)公司已開發(fā)出基于大數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)的AI產(chǎn)品，如智能標(biāo)簽工廠、智能交互分析引擎等，能通過智能標(biāo)簽勾勒知識實體關(guān)系，把用戶需求轉(zhuǎn)化為底層數(shù)據(jù)，并用語音把分析結(jié)果呈現(xiàn)給用戶，還能從語音數(shù)據(jù)中提取用戶的基本信息和對產(chǎn)品的評價[19]。

(3) 人工智能已在學(xué)術(shù)傳播領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)人機(jī)互動，提供學(xué)術(shù)增值服務(wù)，這保障了平臺中、后端功能的技術(shù)可行性。如，百科全書機(jī)器人司南君，它存儲了《中國大百科全書》的全部信息，能實現(xiàn)人機(jī)互動問答[5]。自適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎松鼠AI能細(xì)分知識點(diǎn)，通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)+推斷+知識追蹤的方式，針對性地輔導(dǎo)用戶知識薄弱的環(huán)節(jié)，提高學(xué)習(xí)效率。泰勒-弗朗西斯集團(tuán)與專利/學(xué)術(shù)論文在線搜索服務(wù)商UNSILO合作開發(fā)了 NLP 技術(shù)，它能從學(xué)術(shù)文本中提取主題和概念，根據(jù)用戶閱讀內(nèi)容進(jìn)行推薦，使用戶更容易發(fā)現(xiàn)新研究[20]。

(4) 人工智能技術(shù)可實現(xiàn)論文內(nèi)容可視化、立體化，并根據(jù)市場需求定制印刷服務(wù)，這為平臺優(yōu)化閱讀體驗、開發(fā)學(xué)術(shù)長尾市場提供了可能。如，以“可看、可聽、有深度、有溫度”為宗旨的視頻醫(yī)學(xué)期刊《中華心血管病雜志(網(wǎng)絡(luò)版)》運(yùn)用人工智能技術(shù)，用視頻的方式呈現(xiàn)學(xué)術(shù)論文，實現(xiàn)了閱讀場景立體化[6]；咪咕閱讀已實現(xiàn)多場景、多角色的智能配音，能借助全息成像、增強(qiáng)現(xiàn)實等技術(shù)為讀者帶來高品質(zhì)的閱讀體驗；由高斯(中國)推出的“匯印e家智能化印機(jī)管理平臺”，它集數(shù)據(jù)采集、遠(yuǎn)程控制、智能提醒功能為一體，通過互聯(lián)網(wǎng)把生成的電子文件傳到世界各地，再用AI分析處理，幫助企業(yè)靈活安排印刷量，還能在圖書內(nèi)容上提供定制化服務(wù)[21]。

(5) 平臺通過發(fā)放代幣激勵各方參與互動，提升用戶黏性。平臺提供專業(yè)性強(qiáng)、比較優(yōu)勢明顯的付費(fèi)增值服務(wù)，能將讀者、作者中的免費(fèi)用戶轉(zhuǎn)化為付費(fèi)用戶。除了付費(fèi)獲取增值服務(wù)的快速途徑外，閑暇時間充裕的免費(fèi)用戶亦可通過積極參與平臺的學(xué)術(shù)互動獲得獎勵性代幣，用于結(jié)算增值服務(wù)費(fèi)。為平臺提供過刊資源的編輯部亦可用平臺補(bǔ)償?shù)拇鷰刨徺I期刊發(fā)展報告等增值服務(wù)。綜上，平臺一方面通過全文免費(fèi)下載匯集人氣，通過增值服務(wù)實現(xiàn)盈利，另一方面通過代幣激勵用戶的參與行為。

《2017—2018年中國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)年度報告》指出，“數(shù)據(jù)和技術(shù)將推動產(chǎn)業(yè)升級，洞悉用戶需求變得尤為重要，面向不同用戶，以不同的觸達(dá)渠道和應(yīng)用場景滿足多元化用戶需求。算法、繪制用戶畫像和海量數(shù)據(jù)處理技術(shù)在數(shù)字出版業(yè)務(wù)流程中的應(yīng)用將愈發(fā)普遍”。國家政策支持、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)成熟、AI技術(shù)發(fā)展、業(yè)界高度關(guān)注，為構(gòu)建平臺打下基礎(chǔ)，平臺有望在運(yùn)營初期呈現(xiàn)良好的預(yù)期效果。

3 結(jié)合實例分析平臺的創(chuàng)新性、可能遇到的困難及對策

通過對比國內(nèi)領(lǐng)先的學(xué)術(shù)AI平臺，可以發(fā)現(xiàn)本研究設(shè)計的平臺在應(yīng)用對象和效果、功能豐富性等方面具有創(chuàng)新性和先進(jìn)性，但同時也可能遇到成本高、界面設(shè)計和數(shù)據(jù)存儲難度大等問題。

3.1 所設(shè)計平臺與“方正出版大數(shù)據(jù)平臺”相比的創(chuàng)新性

北大方正集團(tuán)于2012年開始研發(fā)人工智能學(xué)術(shù)出版產(chǎn)品，是國內(nèi)學(xué)術(shù)出版界運(yùn)用AI技術(shù)的領(lǐng)頭羊。本研究設(shè)想的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺與方正電子當(dāng)前主推的出版大數(shù)據(jù)平臺(以下簡稱“方正平臺”)在設(shè)計初衷、關(guān)鍵技術(shù)和業(yè)務(wù)產(chǎn)品上有一定的相似性，如，兩者的宗旨都是為出版全流程服務(wù)；兩者所用的關(guān)鍵技術(shù)都包含自然語言理解、情感分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、讀者畫像、內(nèi)容畫像；兩者都能實現(xiàn)用大數(shù)據(jù)輔助選題策劃、XML排版、智能編校、內(nèi)容動態(tài)封裝等功能。但兩者在運(yùn)行原理、應(yīng)用對象和效果、功能豐富性上有較多不同。

在運(yùn)行原理方面，方正平臺是先從電商平臺、閱讀平臺、社交媒體上獲取元數(shù)據(jù)，再進(jìn)行模型計算和數(shù)據(jù)處理。這種運(yùn)行機(jī)制的優(yōu)勢是節(jié)省了自建學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)庫的高額成本，使開發(fā)平臺更簡單快速，但劣勢是，在傳統(tǒng)銷售模式下，方正公司很難從出版分銷商處獲得讀者數(shù)據(jù)[22]，出版企業(yè)的ERP(Enterprise Resource Planning)系統(tǒng)不一定能支持平臺運(yùn)行，閉源的排版軟件與其數(shù)字出版流程也較難契合[23]。而本研究設(shè)計的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺是先建設(shè)大型學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù)庫，再分解元數(shù)據(jù)。相比之下，本研究設(shè)計的平臺在學(xué)術(shù)資源的可獲得性、學(xué)術(shù)信息的全面性、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效性上，具有明顯優(yōu)勢。

在應(yīng)用對象和效果方面，方正平臺的“知識體系自動構(gòu)建”系統(tǒng)主要為出版社服務(wù)。它先通過文本關(guān)鍵詞抽取、新詞發(fā)現(xiàn)算法，輔助出版社實現(xiàn)領(lǐng)域詞表的詞匯來源建設(shè)，然后，利用領(lǐng)域詞表的自動解析技術(shù)，幫助出版社完成專業(yè)詞匯積累。方正平臺推出的基于二維碼和AR的圖書增值服務(wù)，以及數(shù)字資源制作服務(wù)，旨在應(yīng)用于圖書增值場景和教學(xué)服務(wù)場景[24]。而本文設(shè)計的平臺對知識片段的拆解、梳理與開發(fā)不僅服務(wù)于出版社，還服務(wù)于作者和讀者等學(xué)術(shù)共同體。而且，由于平臺自建庫中有學(xué)術(shù)論文、用戶注冊和使用信息等數(shù)據(jù)，因此，相較于方正平臺，本平臺的知識分解與匯集能力更強(qiáng)，運(yùn)行速度更快，推出的學(xué)術(shù)周邊產(chǎn)品針對性更強(qiáng)，品種更全，更符合學(xué)術(shù)出版領(lǐng)域用戶需求異質(zhì)性大的特點(diǎn)。

在平臺功能方面，除了兩者兼具的熱點(diǎn)追蹤、精準(zhǔn)營銷和傳播分析等功能外，本研究設(shè)計的平臺在學(xué)術(shù)服務(wù)、社群建設(shè)方面具有方正平臺不具備的功能，尤其是在學(xué)術(shù)問答、學(xué)術(shù)評價和學(xué)術(shù)監(jiān)督等領(lǐng)域，方正平臺尚未涉及?？傊?，方正平臺主要著力于把出版內(nèi)容數(shù)字化、多媒體化，旨在為出版社選題、編校和排版提供智能化服務(wù)；而本研究設(shè)計的平臺除了能提升用戶閱讀體驗、捕捉學(xué)術(shù)動態(tài)和預(yù)測前沿選題外，在知識拆解、人機(jī)交互、學(xué)術(shù)增值服務(wù)、建設(shè)學(xué)術(shù)共同體方面，具有顯著的先進(jìn)性和創(chuàng)新性。

3.2 平臺建構(gòu)過程中可能遇到的瓶頸及應(yīng)對策略

平臺架構(gòu)龐大、功能豐富，給工程師與用戶均帶來挑戰(zhàn)，建議做好需求分析，廣泛征集業(yè)界意見。(1)在平臺建設(shè)和調(diào)試過程中，由于系統(tǒng)工程師和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)工程師對學(xué)術(shù)出版了解不深入，因此，可能難以理解用戶需求，導(dǎo)致平臺功能難以完全實現(xiàn)，而刊界精通人工智能的出版專業(yè)人才較缺乏[25]；(2)平臺豐富的人機(jī)交互功能和多元化的業(yè)務(wù)產(chǎn)品對界面友好性、操作易用性提出了較高的要求，一旦界面過于復(fù)雜，用戶可能難以適應(yīng)甚至失去興趣。這一瓶頸可在用戶需求分析和用戶反饋階段前瞻地予以解決。平臺一方面可聘請對學(xué)術(shù)出版和計算機(jī)科學(xué)兼有涉獵的需求分析工程師，以加深系統(tǒng)工程師和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)工程師對平臺的認(rèn)知；另一方面可向業(yè)界征集志愿者參與平臺開發(fā)與調(diào)試，促進(jìn)平臺完善。

為調(diào)和平臺對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫出版商盈利模式帶來的沖擊，建議參考我國專利制度中的知識生產(chǎn)與傳播體系，在搭建共享性學(xué)術(shù)期刊傳播平臺的同時，允許傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫出版商憑借其掌握的博碩士論文、年鑒、圖書、音像等數(shù)據(jù)資源，參照湯森路透、戴芬(Delphion)等國際出版商和專利信息服務(wù)商的先進(jìn)經(jīng)驗，開發(fā)具有比較優(yōu)勢的個性化學(xué)術(shù)產(chǎn)品，集成和提升其服務(wù)功能，使其與公共屬性的數(shù)據(jù)平臺錯位發(fā)展[26]，二者共同服務(wù)于不同用戶的個性化需求。

建設(shè)平臺自帶的學(xué)術(shù)資源庫成本高、耗時長，需要國家政策扶持、業(yè)界積極響應(yīng)。中國科協(xié)對其旗下科技期刊的調(diào)查發(fā)現(xiàn)：在中國實現(xiàn)OA出版最大的困難是編輯部普遍不具備進(jìn)一步開發(fā)網(wǎng)站、開發(fā)個性化服務(wù)的能力，缺乏經(jīng)濟(jì)支持[27]。雖然建設(shè)學(xué)術(shù)期刊傳播平臺自帶的學(xué)術(shù)資源庫并不要求成員期刊實現(xiàn)嚴(yán)格意義上的OA出版，但其最基礎(chǔ)的環(huán)節(jié)是建設(shè)過刊庫，這需要期刊編輯部積極提供過刊數(shù)據(jù)、接受新的合作模式。為解決該問題，一方面，平臺為提供過刊資源的成員期刊發(fā)放代幣，抵扣其購買影響因子報告等增值服務(wù)的費(fèi)用，以彌補(bǔ)其在發(fā)行方面的經(jīng)濟(jì)損失；為成員期刊的作者提供免交論文出版費(fèi)的替代方案，即作者可用參與平臺互動獲得的代幣抵扣出版費(fèi)(如參與平臺后端付費(fèi)咨詢的答疑，提供規(guī)定數(shù)量的學(xué)術(shù)會議信息，擔(dān)任學(xué)術(shù)評價和學(xué)術(shù)監(jiān)督員等)。另一方面，期刊編輯部可效仿愛思唯爾，提供OA與訂閱組合的多種模式，結(jié)合平臺提供的備選方案，同時滿足愿意付費(fèi)出版的作者和傾向于免費(fèi)出版的作者的需求。最后，建議中國政府參考?xì)W洲開放獲取S計劃，通過公共財政、學(xué)會和慈善機(jī)構(gòu)的支持，為平臺建設(shè)和運(yùn)營提供經(jīng)費(fèi)。

平臺建構(gòu)和運(yùn)行過程中會產(chǎn)生大量跟蹤數(shù)據(jù)和調(diào)試信息的文本，這對平臺的數(shù)據(jù)存儲能力帶來挑戰(zhàn)，可考慮用區(qū)塊鏈(Blockchain)的去中心化存儲技術(shù)予以解決。傳統(tǒng)的中心化存儲方式需要海量服務(wù)器，且成本高、數(shù)據(jù)傳輸速度慢、安全性較低，面臨的隱私泄露和數(shù)據(jù)丟失風(fēng)險較大。為解決上述問題，平臺可采用星際文件系統(tǒng)(Inter-Planetary File System，IPFS)，根據(jù)文件或數(shù)據(jù)的哈希指紋尋址鏈接來交換數(shù)據(jù)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)去中心化，同時，使用去中心化存儲項目Filecoin幫助IPFS節(jié)點(diǎn)存儲、備份和提供內(nèi)容，讓創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)價值的參與者獲得利益補(bǔ)償，從而實現(xiàn)去中心化的分布式存儲，解決平臺運(yùn)行過程中面臨的數(shù)據(jù)存儲和隱私安全問題。

4 結(jié)語

在學(xué)術(shù)期刊傳播領(lǐng)域，人工智能可識別用戶需求，優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)，提升傳播效果，評價和反饋傳播效果，但在中國學(xué)術(shù)期刊傳播實踐中，尚存在與AI融合程度不高、數(shù)據(jù)庫出版商利益調(diào)和難度大、元數(shù)據(jù)獲取難等問題。本研究設(shè)計的基于人工智能技術(shù)的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺，在內(nèi)容開發(fā)、內(nèi)容聚合、內(nèi)容分發(fā)、增值服務(wù)與社群建設(shè)上具有科學(xué)性和技術(shù)可行性，與國內(nèi)領(lǐng)軍學(xué)術(shù)出版AI平臺相比，具有一定的創(chuàng)新性和先進(jìn)性，但平臺也面臨著界面設(shè)計、運(yùn)營成本、業(yè)界支持度、數(shù)據(jù)存儲等方面的困難，需要國家政策支持和業(yè)界積極配合。本研究設(shè)想的學(xué)術(shù)期刊傳播平臺屬于學(xué)理層面的探討，在實踐中的應(yīng)用效果還有待檢驗。未來的研究可在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探討平臺的運(yùn)行細(xì)節(jié)、盈利能力和所需的關(guān)鍵技術(shù)。中國已進(jìn)入智慧創(chuàng)造未來的新時代，人工智能已在內(nèi)容生成、內(nèi)容推送和讀者交互等方面為學(xué)術(shù)出版注入新的活力。未來的學(xué)術(shù)期刊傳播很可能是算法主導(dǎo)的，刊界能否實現(xiàn)從內(nèi)容提供者到信息解決方案提供者的角色轉(zhuǎn)換，將有可能是決定傳播轉(zhuǎn)型進(jìn)程的關(guān)鍵。