基于InCites的科技期刊選題策劃路徑研究
——以土壤學(xué)為例*

包穎， 崔玉潔， 文娟， 周雨蕾

西南大學(xué) 期刊社， 重慶 400715

“內(nèi)容為王”對(duì)媒體來(lái)說(shuō)永不過時(shí)， 優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容在任何時(shí)代都不乏讀者和市場(chǎng). 選題策劃是科技期刊提升內(nèi)容質(zhì)量， 謀求創(chuàng)新發(fā)展的重要舉措[1]. 2021年6月， 中共中央宣傳部、 教育部、 科技部聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動(dòng)學(xué)術(shù)期刊繁榮發(fā)展的意見》， 要求學(xué)術(shù)期刊水平、 影響力要明顯提升， 努力打造一批世界一流、 代表國(guó)家學(xué)術(shù)水平的知名期刊[2]， 強(qiáng)調(diào)要加強(qiáng)選題策劃， 圍繞重大主題打造重點(diǎn)專欄， 組織專題?？粩嘭S富內(nèi)容形式， 創(chuàng)新學(xué)科資訊、 學(xué)術(shù)綜述、 學(xué)術(shù)評(píng)論等欄目設(shè)計(jì).

在大數(shù)據(jù)時(shí)代， 傳統(tǒng)媒體要想轉(zhuǎn)型成功， 必須培養(yǎng)適應(yīng)時(shí)代發(fā)展要求的新思維模式. InCites平臺(tái)應(yīng)用在全球范圍內(nèi)被廣泛使用的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)， 來(lái)衡量引文影響與聲譽(yù)， 它的數(shù)據(jù)源為Web of Science核心合集， Citation Topics(引文主題)是InCites的新功能， 不同于以往的基于期刊或內(nèi)容的分類， 它不考慮文獻(xiàn)的主題， 只考慮引文定義的實(shí)際關(guān)系， 是文章級(jí)別的分類體系. Citation Topics擁有更高的解析度， 通過引文聚類， 形成了10個(gè)宏觀主題、 326個(gè)中觀主題和2 444個(gè)微觀主題， 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)源為Web of Science(以下簡(jiǎn)稱WoS)核心合集1980年至今的文獻(xiàn). Citation Topics可以以主題為切入點(diǎn)， 更好地了解目標(biāo)方向， 分析目標(biāo)主題的研究趨勢(shì)， 掌握目標(biāo)主題的前沿?zé)狳c(diǎn)， 通過對(duì)人員、 機(jī)構(gòu)、 區(qū)域、 研究方向、 出版物、 基金資助機(jī)構(gòu)的分析， 為選題策劃提供多方位視角和依據(jù). 近年來(lái)， CiteSpace軟件因其形象具體的可視化表達(dá)方式， 深受期刊編輯在進(jìn)行選題策劃研究時(shí)的青睞. 張敏[3]以中國(guó)生態(tài)學(xué)期刊為例， 利用 CiteSpace 對(duì)科技期刊的定位和選題進(jìn)行優(yōu)化. 范姝婕等[4]將CiteSpace和質(zhì)性研究的方法應(yīng)用到醫(yī)學(xué)期刊選題策劃實(shí)踐中， 初步構(gòu)建一種文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析輔助選題策劃的模式. 趙霞等[5]從編輯的視角將CiteSpace引文可視化軟件應(yīng)用到科技期刊選題策劃的具體實(shí)踐中， 以降低編輯在掌握學(xué)科前沿、 把關(guān)稿件質(zhì)量、 選取審稿專家等方面存在的被動(dòng)性. 也有以某一期刊或科研機(jī)構(gòu)為例， 基于InCites 數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)大的多源數(shù)據(jù)分析和可視化功能進(jìn)行選題策劃路徑的探析. 王繼紅等[6]基于 InCites 數(shù)據(jù)庫(kù)的多項(xiàng)指標(biāo)， 以中國(guó)礦業(yè)大學(xué)深部巖土力學(xué)與地下工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室為對(duì)象， 分析了科技期刊選題策劃的創(chuàng)新路徑. 張福穎等[7]基于《大氣科學(xué)學(xué)報(bào)》?？邉潓?shí)踐， 發(fā)現(xiàn)了數(shù)據(jù)挖掘?qū)萍计诳瘜W(xué)術(shù)影響力和社會(huì)影響力提升的重要作用. 以上研究多是以期刊或內(nèi)容為分類體系. 2021年， 王燕等[8]創(chuàng)新性地提出將InCites新功能Citation Topics應(yīng)用到選題策劃中， 基于引文關(guān)系對(duì)文章進(jìn)行分類， 以園藝學(xué)科為例， 為編輯在制定選題策劃方案時(shí)提供新的視角和思路.

為了農(nóng)業(yè)的發(fā)展， 人類用智慧和勞動(dòng)高強(qiáng)度地開發(fā)了土壤和水資源. 世界范圍存在著不同程度的土壤退化， 土壤生物退化、 土壤酸化、 土壤鹽堿化等問題日益突出， 這也是近些年土壤學(xué)越來(lái)越受到學(xué)者重視的原因之一[9]. 作為農(nóng)業(yè)和環(huán)境科學(xué)方向的編輯， 需要緊跟土壤學(xué)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)， 有的放矢地進(jìn)行選題策劃. 本研究以土壤學(xué)領(lǐng)域?yàn)槔?結(jié)合國(guó)內(nèi)非“卓越”期刊編輯現(xiàn)狀， 在分析全球數(shù)據(jù)的同時(shí)， 也將焦點(diǎn)聚集在國(guó)內(nèi)， 快速、 準(zhǔn)確地獲取不同國(guó)家的發(fā)文情況， 聚焦國(guó)內(nèi)外土壤學(xué)的研究前沿和熱點(diǎn)， 找到國(guó)內(nèi)外高學(xué)術(shù)影響力的作者， 同時(shí)對(duì)研究機(jī)構(gòu)、 基金資助機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析， 以期為編輯在選題策劃時(shí)提供新視角， 為提高編輯的選題策劃能力和篩選組稿方向提供著力點(diǎn)[8].

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

近些年， 土壤學(xué)領(lǐng)域研究主要集中在微生物群落、 有機(jī)碳、 生物炭改良、 土壤侵蝕、 土壤有機(jī)質(zhì)、 土壤重金屬等領(lǐng)域[10]， 其中有機(jī)碳可歸為土壤有機(jī)質(zhì)領(lǐng)域， 因此， 在WoS中， 篩選主題詞為“soil”“soil erosion”“heavy metals of soil”“organic matter of soil ”“soil microorganism”的文獻(xiàn)， 研究年份為2017-2021年， 數(shù)據(jù)庫(kù)為Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)， 為了精確研究對(duì)象， 將MeSH主題詞限制為“environmental monitoring” “soil” “soil pollutants” “soil microbiology” “metals heavy” “agriculture”， 并將MeSH限定詞小于100的排除， 得到45 648條文獻(xiàn)記錄， 導(dǎo)入InCites， 利用InCites數(shù)據(jù)庫(kù)的分析功能對(duì)全球土壤學(xué)領(lǐng)域近5年的不同國(guó)家/地區(qū)的發(fā)文情況、 人員、 發(fā)文機(jī)構(gòu)、 基金資助機(jī)構(gòu)等方面進(jìn)行分析.

1.2 研究方法

以文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)、 文獻(xiàn)檢索學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)為依托， 以土壤學(xué)為例， 篩選其在2017-2021年被Web of Science核心數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的文獻(xiàn)， 并導(dǎo)入InCites數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.

2 結(jié)果與分析

2.1 主要國(guó)家發(fā)文情況

學(xué)科規(guī)范化引文影響力(CNCI)是通過其實(shí)際被引次數(shù)除以同文獻(xiàn)類型、 同出版年、 同學(xué)科領(lǐng)域文獻(xiàn)的期望被引次數(shù)獲得的.CNCI指標(biāo)消除了出版年、 學(xué)科領(lǐng)域與文獻(xiàn)類型差異造成的影響， 可以更準(zhǔn)確地反映論文的水平， 從而反映作者的學(xué)術(shù)研究能力[11]. 以Web of Science論文數(shù)降序排列， 得出2017-2021年土壤學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)的國(guó)家分布情況(表1). 中國(guó)、 美國(guó)和英國(guó)分別以17 176，7 688和4 595篇遙遙領(lǐng)先， 三者占了top15發(fā)文國(guó)家的57.27%， 屬于第一梯隊(duì). 印度、 德國(guó)、 西班牙、 澳大利亞、 巴西、 加拿大發(fā)文量在2 001～3 000篇之間， 也比較可觀， 屬于第二梯隊(duì). 法國(guó)、 意大利、 韓國(guó)、 日本、 巴基斯坦、 波蘭發(fā)文量在1 001～2 000篇之間， 屬于第三梯隊(duì). 其他國(guó)家發(fā)文不足1 000篇. 值得注意的是， 澳大利亞和巴基斯坦雖然沒在第一梯隊(duì)， 但是兩者的論文被引百分比均在90%以上，CNCI值也比較突出. 第二梯隊(duì)的德國(guó)在CNCI值和高被引論文百分比方面也比較優(yōu)異， 說(shuō)明其論文的學(xué)術(shù)影響力較高. 以上數(shù)據(jù)可以看出， 土壤學(xué)領(lǐng)域是近年中國(guó)學(xué)者的研究熱點(diǎn)之一， 中國(guó)的成果雖然豐富， 但篇均被引頻次和CNCI值在發(fā)文量top15國(guó)家中處于中等水平， 說(shuō)明文章的整體水平還有提升空間， 期刊編輯在組稿時(shí)需要向高水平論文傾斜.

表1 2017-2021年土壤學(xué)領(lǐng)域文獻(xiàn)的國(guó)家分布情況

2.2 研究熱點(diǎn)分析

按照InCites的最新學(xué)科分類體系Citation Topics， 將本研究篩選的45 648條記錄分為10個(gè)宏觀研究主題、 241個(gè)中觀研究主題和875個(gè)微觀研究主題. 根據(jù)WoS論文數(shù)進(jìn)行降序， 將世界和中國(guó)top15的中觀研究主題分別進(jìn)行可視化分析. 由圖1可知， 世界土壤學(xué)領(lǐng)域中觀研究熱點(diǎn)top15從高到低依次為3.60 Herbicides， Pesticides & Ground Poisoning(除草劑、 殺蟲劑和面源污染)； 3.91 Contamination & Phytoremediation(污染與植物修復(fù))； 3.45 Soil Science(土壤科學(xué))； 8.124 Environmental Sciences(環(huán)境科學(xué))； 3.97 Plant Pathology(植物病理學(xué))； 3.83 Bioengineering(生物工程學(xué))； 2.90 Water Treatment(水污染治理)； 3.40 Forestry(林學(xué))； 3.2 Marine Biology(海洋生物學(xué))； 1.23 Antibiotics & Antimicrobials(抗生素和抗菌素)； 2.67 Nanoparticles(納米粒子)； 3.4 Crop Science(作物科學(xué))； 8.140 Water Resources(水資源)； 8.19 Oceanography， Meteorology & Atmospheric Sciences(海洋學(xué)， 氣象學(xué)和大氣科學(xué))； 3.32 Entomology(昆蟲學(xué)). 中國(guó)中觀主題top15(圖2)內(nèi)容與世界基本吻合， 但是熱度的順序有些差異， 說(shuō)明國(guó)內(nèi)土壤學(xué)研究熱點(diǎn)在內(nèi)容上緊跟世界潮流， 但在研究的前沿部分仍有一定差異， 這些差異可以為期刊編輯的選題策劃提供思路和方向. 雖然中觀主題可以在一定程度上顯示該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)， 但想細(xì)化熱點(diǎn)方向， 還需要微觀主題來(lái)呈現(xiàn).

每一個(gè)熱點(diǎn)名稱前面的數(shù)字代表該主題在Citation Topics學(xué)科分類體系中的ID.指標(biāo)： Web of Science論文數(shù). 分析時(shí)間段： 2017-2021年. 學(xué)科分類體系： Citation Topics. 級(jí)別： Meso. 數(shù)據(jù)集： Web of Science 27022022： 120442. InCites數(shù)據(jù)集已于2022年1月28日更新， 包含通過2021年12月31日標(biāo)引的Web of Science內(nèi)容. Export Date： 2022年2月28日.圖1 2017-2021年世界土壤學(xué)領(lǐng)域中觀主題研究熱點(diǎn)top15

選擇Citation Topics中的微觀主題維度， 以被引頻次降序排列， 分別得出2017-2021年世界和中國(guó)土壤學(xué)領(lǐng)域微觀主題研究熱點(diǎn)top15(表2，表3)， 可以看到， 無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外， 土壤重金屬都是WoS論文數(shù)和被引頻次最高的研究方向， 該方向文獻(xiàn)的論文引用率高. 就世界而言，CNCI和期刊規(guī)范化的引文影響力值分別為1.51和1.26， 高于平均值1.39和1.18， 說(shuō)明文獻(xiàn)的整體水平較高， 但是高被引論文百分比為2.45%， 略低于平均值2.56%， 說(shuō)明該領(lǐng)域的頂尖論文數(shù)量還需繼續(xù)加強(qiáng). ESBL，PGPR，Adsorption方向的論文數(shù)雖然不高， 但其他指標(biāo)都比較優(yōu)異， 說(shuō)明其研究學(xué)者不多， 但研究的結(jié)果受到的關(guān)注度較高， 編輯在選題策劃時(shí)可以特別留意， 可能會(huì)是很好的組稿方向. 國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)略有差異， 國(guó)外的熱點(diǎn)主要集中在與土壤中塑料降解相關(guān)的化學(xué)物、 土壤微生物、 環(huán)境科學(xué)等方面， 國(guó)內(nèi)的熱點(diǎn)集中在NO2和NO方面， 該領(lǐng)域雖然排在第14位， 但是其CNCI值和篇均被引均大于平均值， 說(shuō)明該方向有較好的科研發(fā)展態(tài)勢(shì)， 編輯在向國(guó)內(nèi)學(xué)者或機(jī)構(gòu)約稿時(shí)可以重點(diǎn)關(guān)注. 了解國(guó)內(nèi)外研究熱點(diǎn)的差異， 可以使編輯因地制宜地制定組稿計(jì)劃， 針對(duì)不同地區(qū)的作者有不同的約稿側(cè)重點(diǎn).

每一個(gè)熱點(diǎn)名稱前面的數(shù)字代表該主題在Citation Topics學(xué)科分類體系中的ID.指標(biāo)： Web of Science論文數(shù). 分析時(shí)間段： 2017-2021年. 學(xué)科分類體系： Citation Topics. 國(guó)家： China. 級(jí)別： Meso. 數(shù)據(jù)集： Web of Science 27022022： 120442. Incites數(shù)據(jù)集已于2022年1月28日更新， 包含通過2021年12月31日標(biāo)引的Web of Science內(nèi)容. Export Data： 2022年3月2日.圖2 2017-2021年中國(guó)土壤學(xué)領(lǐng)域中觀主題研究熱點(diǎn)top15

表3 2017-2021年中國(guó)土壤學(xué)領(lǐng)域微觀主題研究熱點(diǎn)top15

2.3 人員分析

以“人員”為選項(xiàng)， “WoS作者記錄”為依據(jù)進(jìn)行檢索， 按被引頻次降序排列， 得出土壤學(xué)領(lǐng)域世界最具影響力的科研人員top15(表4). 排名前3的是韓國(guó)的SIK O Y教授、 中國(guó)的TSANG D C W教授和ZENG G M教授， 關(guān)注其研究動(dòng)態(tài)有助于編輯及時(shí)了解土壤學(xué)領(lǐng)域的研究前沿. 期刊編輯還可以將Citation Topics學(xué)科分類體系中的微觀主題與研究人員相結(jié)合， 在選擇微觀主題的同時(shí)篩選表4中的人員姓名， 了解其研究的具體成果， 構(gòu)建更加完善的學(xué)科研究前沿畫像. 比如SIK O Y教授的研究共涉及18個(gè)微觀主題， 尤其在“Biochar生物炭”和“Heavy Metals重金屬”方向上研究成果最為突出. 通過這些方法可以使編輯快速抓住學(xué)科研究熱點(diǎn)， 并根據(jù)組稿需求高效鎖定相關(guān)領(lǐng)域的佼佼者， 確定約稿目標(biāo).

在高影響力作者top15中， 中國(guó)學(xué)者有3位， 占20%. 該領(lǐng)域的頂尖學(xué)者中國(guó)占比并不高， 國(guó)內(nèi)期刊編輯， 特別是非“卓越”期刊的編輯， 有時(shí)候在跨國(guó)家組稿、 約稿時(shí)會(huì)遇到一些困難. 因此， 將中國(guó)在土壤學(xué)領(lǐng)域最具影響力的科研人員top15做成散點(diǎn)圖(圖3)， 為編輯向國(guó)內(nèi)頂尖學(xué)者或團(tuán)隊(duì)組稿、 約稿提供依據(jù). 圖3中圓半徑大小代表發(fā)表的WoS論文數(shù)， 點(diǎn)半徑越大， 發(fā)表的WoS論文數(shù)越多. 可以看出， 中國(guó)香港理工大學(xué)的TSANG D C W團(tuán)隊(duì)在土壤學(xué)領(lǐng)域成果最為突出， 研究?jī)?nèi)容主要集中在污染土壤、 沉積物和水體修復(fù)， 生物炭和生物廢棄物循環(huán)利用等方面， 通過網(wǎng)頁(yè)搜索， 發(fā)現(xiàn)他于2018年6月在廣州大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院訪問， 提出生物炭在環(huán)境污染治理方面的應(yīng)用前景， 功能化的生物炭可應(yīng)用于頁(yè)巖氣開采過程中產(chǎn)生的廢水以及含有有機(jī)污染物或重金屬污染物的工業(yè)廢水的凈化處理中[12]. 2019年5月， 在湖南師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院訪問并做了題為“Remediation of arsenic-containing soils in new development area”的精彩報(bào)告， 主要就新開發(fā)區(qū)污染土壤中砷的環(huán)境行為和治理進(jìn)行了深入的闡述和討論[13]. 通過這些信息， 可以了解TSANG D C W教授的最新學(xué)術(shù)交流動(dòng)態(tài)， 為編輯進(jìn)一步約稿、 組稿提供借鑒渠道. 湖南大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院的ZENG G M教授團(tuán)隊(duì)， 華東師范大學(xué)河口海岸學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的SHI H H教授團(tuán)隊(duì)以及中國(guó)科學(xué)院地學(xué)部、 中國(guó)科學(xué)院城市環(huán)境研究所的ZHU Y G院士團(tuán)隊(duì)等都是國(guó)內(nèi)土壤學(xué)領(lǐng)域的頂尖團(tuán)隊(duì)， 他們的最新研究?jī)?nèi)容也是編輯選題策劃的重點(diǎn)傾斜方向.

表4 2017-2021年世界土壤學(xué)領(lǐng)域高影響力作者top15

指標(biāo)： 被引頻次， h指數(shù)， Web of Science論文數(shù). 分析時(shí)間段： 2017-2021年. 人員ID類型分級(jí)： authorrecord. 國(guó)家： China. 合作者ID類型分組： authorrecord. 學(xué)科分類體系： Web of Science. 數(shù)據(jù)集： Web of Science 27022022： 120442. InCites數(shù)據(jù)集已于2022年1月28日更新， 包含通過2021年12月31日標(biāo)引的Web of Science內(nèi)容. Export Date： 2022年3月3日.圖3 2017-2021年中國(guó)土壤學(xué)領(lǐng)域高影響力作者top15散點(diǎn)圖

2.4 科研機(jī)構(gòu)分析

論文的署名機(jī)構(gòu)可以反映某一科研機(jī)構(gòu)的科研產(chǎn)出情況. 一般來(lái)說(shuō)， 發(fā)文數(shù)量多、 質(zhì)量高的科研機(jī)構(gòu)， 其研究者的水平也越高. 期刊編輯可以結(jié)合研究機(jī)構(gòu)、 研究者、 研究?jī)?nèi)容3個(gè)方面， 助力選題策劃方案的建立. 重要的科研創(chuàng)新項(xiàng)目需要多家科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作， 甚至需要在全球范圍內(nèi)進(jìn)行合作， 從國(guó)際合作論文比可以判斷出其科研活動(dòng)的全球化情況. 論文的被引頻次在一定程度上顯示了論文的學(xué)術(shù)質(zhì)量和關(guān)注度. 一般來(lái)說(shuō)， 被引量越高說(shuō)明這篇文章在該領(lǐng)域內(nèi)知名度越高或者影響力越廣泛[8]. 本研究涉及6 121所機(jī)構(gòu)， 按被引頻次降序排列得出前15名. 由圖4可知， 中國(guó)科學(xué)院近5年的學(xué)術(shù)質(zhì)量和論文關(guān)注度在全世界明顯處于優(yōu)勢(shì)地位. 多數(shù)出版機(jī)構(gòu)近5年的被引頻次在2018年達(dá)到峰值， 之后呈波動(dòng)下降趨勢(shì)， 在2021年降到最低， 這與論文的曝光時(shí)間有關(guān)， 符合論文被引規(guī)律. 由表5看出， 全球土壤學(xué)領(lǐng)域代表性科研機(jī)構(gòu)發(fā)文量和被引頻次最高的是中國(guó)科學(xué)院， 但其國(guó)際合作百分比和高被引論文百分比分別為38.31%和2.07%， 低于平均水平的51.44%和3.69%. 國(guó)際合作方面， 德國(guó)的Helmholtz Association和巴基斯坦的University of Agriculture Faisalabad超過75%. 高被引論文方面， University of Agriculture Faisalabad以9.73%位列第一. 除此之外， 中國(guó)的中科院大學(xué)、 浙江大學(xué)、 生態(tài)環(huán)境科學(xué)研究中心、 農(nóng)業(yè)科學(xué)院等都是此領(lǐng)域的佼佼者， 如果可以向這些機(jī)構(gòu)組稿和約稿， 選題策劃的質(zhì)量會(huì)有一定的保障.

指標(biāo)： 被引頻次. 分析時(shí)間段： 2017-2021年. 學(xué)科分類體系： Web of Science. 數(shù)據(jù)集： Web of Science 27022022： 120442. InCites數(shù)據(jù)集已于2022年1月28日更新， 包含通過2021年12月31日標(biāo)引的Web of Science內(nèi)容. Export Date： 2022年3月2日.圖4 2017-2021年世界土壤學(xué)領(lǐng)域代表性科研機(jī)構(gòu)top15被引頻次曲線圖

表5 2017-2021年世界土壤學(xué)領(lǐng)域代表性科研機(jī)構(gòu)top15

2.5 基金資助機(jī)構(gòu)分析

由基金資助的課題成果而產(chǎn)出的論文為基金論文， 基金資助課題一般都是在充分論證、 評(píng)審的基礎(chǔ)上進(jìn)行的. 特別是國(guó)家級(jí)基金資助課題， 其研究?jī)?nèi)容一般為國(guó)家目前急需的或基礎(chǔ)研究的熱點(diǎn)、 重點(diǎn)和難點(diǎn)[14]. 以發(fā)表的WoS 論文數(shù)降序排列， 得出表6. 中國(guó)和比利時(shí)在基金資助方面尤其重視， 兩者在排名前15的基金資助機(jī)構(gòu)中有8個(gè)， 占比超過50%. 排名第1的是中國(guó)的國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目， 它在發(fā)表論文數(shù)、 被引頻次方面都比較突出， 但在論文被引百分比、 高被引論文百分比、CNCI值和國(guó)際合作論文百分比方面低于平均值水平， 仍需要進(jìn)一步加強(qiáng). 此外， 比利時(shí)的歐盟委員會(huì)、 中國(guó)的中央高?；究蒲袑ｍ?xiàng)基金、 美國(guó)的國(guó)家科學(xué)基金會(huì)等都是重要的基金資助機(jī)構(gòu). 期刊編輯可以表6中基金項(xiàng)目每年公布的立項(xiàng)名單和土壤學(xué)的研究熱點(diǎn)分析相結(jié)合， 全方位把握選題策劃的風(fēng)向標(biāo).

表6 2017-2021年全球土壤學(xué)領(lǐng)域論文基金資助機(jī)構(gòu)top15

3 基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行選題策劃的思考

3.1 充分發(fā)揮編輯、 編委會(huì)、 約稿專家的主觀能動(dòng)性

編輯是選題策劃中的“先鋒官”[7]， 要善于利用最新研究工具， 培養(yǎng)對(duì)研究熱點(diǎn)的敏銳度， 保持選題策劃過程的主動(dòng)性， 不能“等米下鍋”. 在選題策劃實(shí)施過程中， 編輯要樹立大數(shù)據(jù)分析思維， 積極學(xué)習(xí)最新數(shù)據(jù)分析軟件， 同時(shí)還要參與到選題的各個(gè)環(huán)節(jié)中， 落實(shí)選題的實(shí)施. 編輯運(yùn)用文中的方法對(duì)熱點(diǎn)進(jìn)行篩選， 邀請(qǐng)編委會(huì)成員和相關(guān)專家召開選題會(huì). 編委會(huì)成員和相關(guān)專家以編輯提供的熱點(diǎn)分析為依據(jù)， 以期刊的特色定位和發(fā)展目標(biāo)為基礎(chǔ)， 結(jié)合自身對(duì)該行業(yè)的認(rèn)知、 研究前沿的預(yù)判、 最新政策的捕捉， 最終確定選題. 確定選題后， 期刊網(wǎng)站發(fā)布征稿通知， 編輯“走出去”組稿、 約稿， 確保整個(gè)選題策劃高效有序地進(jìn)行. 基于大數(shù)據(jù)的選題策劃頻率不宜過高， 因?yàn)楸灰龜?shù)據(jù)需要一定時(shí)間的積累才有意義， 一般1～2年/次即可. 在對(duì)專家約稿成功后， 可以請(qǐng)專家對(duì)選題和期刊進(jìn)行宣傳， 利用其自身的學(xué)術(shù)影響力， 擴(kuò)大期刊的知名度.

3.2 借助大數(shù)據(jù)， 做好運(yùn)營(yíng)策劃

確定好選題后， 要積極進(jìn)行組稿、 約稿. 對(duì)于國(guó)內(nèi)非“卓越”期刊的編輯來(lái)說(shuō)， 可能會(huì)有一定的阻力， 此時(shí)要善于運(yùn)用大數(shù)據(jù)， 比如除了運(yùn)用期刊的網(wǎng)站、 微信號(hào)、 微博號(hào)等進(jìn)行選題宣傳外， 還可對(duì)選題領(lǐng)域的發(fā)文數(shù)、 論文被引量、h指數(shù)前500的專家學(xué)者進(jìn)行精準(zhǔn)推送， 最大程度地增加選題的曝光度和關(guān)注度. 這種推送服務(wù)也加強(qiáng)了編輯與專家的聯(lián)系， 為進(jìn)一步擴(kuò)展期刊的專家群提供便利[15]. 此外， 可以借助期刊媒體平臺(tái)發(fā)表與選題相關(guān)領(lǐng)域的時(shí)事新聞， 多元化地實(shí)現(xiàn)科學(xué)知識(shí)的豐富和延伸. 這樣不僅實(shí)現(xiàn)了選題內(nèi)容的分發(fā)， 又可以提供新聞、 社交等服務(wù)， 以滿足讀者工作、 學(xué)習(xí)和生活的多重需求[16].

3.3 構(gòu)建期刊基于大數(shù)據(jù)的選題策劃工作模式

要在實(shí)踐中及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)， 舉一反三， 以期刊特色和定位為依據(jù)， 建立基于大數(shù)據(jù)的選題策劃的常態(tài)化工作模式. 目前《防災(zāi)減災(zāi)工程學(xué)報(bào)》編輯部[5]和《中華心血管病雜志》編輯部[4]利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)x題策劃進(jìn)行了嘗試， 并初步構(gòu)建了工作模式， 可概括為數(shù)據(jù)挖掘—提出選題—專家論證—編委會(huì)召開選題會(huì)—確定選題—選題實(shí)施. 數(shù)據(jù)挖掘是選題策劃的初期階段， 需要投入較多的時(shí)間和精力， 而選題實(shí)施是驗(yàn)證選題是否成功的關(guān)鍵步驟. 在數(shù)據(jù)挖掘確定初步的選題方向后， 需要邀請(qǐng)專家來(lái)論證選題的意義和可行性， 再召開編委選題會(huì)， 結(jié)合期刊的特色發(fā)展定位最終敲定選題策劃方案. 選題策劃過程可能涉及很多變量， 需要編輯根據(jù)實(shí)際情況對(duì)方案進(jìn)行調(diào)整.

開放科學(xué)時(shí)代， 數(shù)據(jù)的獲取變得尤為便利. 新一代信息技術(shù)為數(shù)據(jù)共享和分析提供了必要的技術(shù)支持， 傳統(tǒng)學(xué)術(shù)期刊處于日新月異的時(shí)代洪流中， 如何讓自己所在期刊保持競(jìng)爭(zhēng)力是期刊編輯需要思考的問題. 成功的選題策劃能夠突出期刊特色定位， 幫助期刊迅速?gòu)耐愔忻摲f而出. 在大數(shù)據(jù)環(huán)境支持下， 利用InCites軟件， 可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)抓取， 提高選題制定的效率， 有的放矢地進(jìn)行選題策劃， 成為期刊發(fā)展的“助推劑”. 本文對(duì)選題策劃路徑進(jìn)行了理論層面上的研究， 但在實(shí)際工作中， 更重要的是執(zhí)行和落實(shí). 此外， 本文提出的選題策劃思路中專家和作者是面向全球的， 可能對(duì)于中文期刊仍有一定的局限性， 今后需要在選題策劃的實(shí)踐性和適應(yīng)性方面做進(jìn)一步研究.