京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代学术期刊的机遇与挑战_数据分析师考试
在数字化再造并融合传统出版的大背景下,就学术期刊而言,其传播方式已经发生巨大变化,数字化、新媒体融合已成期刊传播新常态。在近日中国社会科学院图书馆(调查与数据信息中心)、国家期刊库(NSSD)举办的“大数据时代的学术期刊数字出版??机遇与挑战”研讨会上,学术期刊如何应对大数据时代的机遇和挑战,成为关注的主题。
主动适应“大数据”时代
据社科院图书馆数据网络部主任杨齐介绍,为适应“大数据时代”的需求,中国社会科学院国家期刊库项目组对643种学术期刊的网站建设进行了详细的调研分析,包含社科基金资助期刊195种,非社科基金资助期刊448种,并公布了调研结果。从调研数据中发现,目前大部分学术期刊在大数据时代的数字出版及开放获取意识有待提升,对于数字化和新媒体融合发展前景及方向还在探索之中。
专家认为,从表面上看,“大数据”的概念及其价值更多的是为IT业和企业营销领域所关注,但从深层次看,传媒业将是受到大数据时代冲击较大的行业。在大数据时代,与学术期刊处于同一环境体系的学术创新模式、学术研究范式、知识形态、知识获取、知识交流及处理机制的改变,将直接影响着学术期刊的生存和发展。
“大数据”深刻地改变着学术期刊的边界,使学术期刊面临新的挑战和机遇, “大数据”将造就新意义上的中国学术期刊。因此,各个学刊必须积极主动探索以学术期刊为纽带的大数据全产业链和新业态发展路径,应用大数据技术,跳出传统学术期刊的编辑出版流程局限,实现以学术期刊为纽带的学术研究全流程传播。
数字化时代的诸多挑战
当前,来自数字化潮流的挑战使得学术期刊正经历着一场革命。这场肇始于传播,继而扩展至整个编辑出版流程的革命,使学术期刊抛掉了纸本载体而实现了更为迅捷的网上编辑和传播,在传播流程中,数字化传播已成为学术期刊的主流渠道。学术期刊以综合性为主的结构和分散的布局导致以原期刊为单位的数字化传播意义不大,而经过汇集和重新编排后更能适应读者的需求,大型期刊数据库网站做的正是这样的工作。
另外,当以综合性、分散性和内向性为特征的学术期刊遭遇来自学术国际化、评价数量化和传播数字化的挑战时,处境更是日益艰难,而自然科学期刊尤甚,每年以10万篇计的优秀稿源的流失,使得国内一些顶尖学术期刊也面临着前所未有的稿源荒,更遑论一般期刊了。优稿的外流必然带来学术前沿的失守和读者的流失,使得学术期刊在数字化时代面临着诸多挑战,急需创新观念,走出一条数字化发展的新路径。
对此,中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示,通过高层次的文化碰撞,刷新旧有理念,加速学术期刊数字化、网络化的建设步伐;变革学术期刊投稿、编审、出版、传播及阅读的方式与途径;积极探索哲学社会科学领域学术期刊数字化转型、新媒体应用、开放获取及网络化建设等方面的问题,这是今后学术期刊适应数字化之路的重要途径。
加快数字化转型步伐
在如何探索学术期刊数字化转型上,中国科学院文献情报中心编辑出版中心主任初景利从数字出版环境与技术、学术期刊建设要素、期刊质量与影响力、传播能力的关系、数字出版平台建设、语义出版、开放获取出版等多方面详细介绍了科技期刊的经验,并提出六方面建议:一是期刊质量是期刊的生命;二是学术期刊编辑须承担社会责任与使命;三是采取综合措施提升期刊的传播力与影响力;四是重视数字出版与数字化刊群建设; 五是善于知识分析工具的开发与利用; 六是加强技术的研发和投入。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18