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大数据时代医学出版的选题策划

出处:论文网
时间:2018-03-26

大数据时代医学出版的选题策划

  [中图分类号]G23 [文献标识码]A

  随着数据的爆炸式增长,“大数据”一词受到了越来越多的关注,很多领域已经开始应用大数据。大数据技术不仅能应用于数字出版中,在传统的纸质出版中也有应用前景。本文拟以医学出版为例,探讨大数据时代下,医学出版选题策划的思路转变,以及面临的问题与挑战。

  一、大数据时代素描

  “大数据”是人们给信息爆炸所产生的巨量数据起的一个简单的名字。一方面,这些数据蕴藏着巨大的潜在价值,人们迫切需要更先进的技术,对其进行实时处理;另一方面,技术的进步,包括云计算、分布式计算等方法的应用,极大地提升了信息处理能力,提供了广阔的研究空间,使大数据分析成为可能。

  很多人认为“大数据”就是指数据量大,这是一个误区。大数据的本质是发现和理解了信息与信息之间的关系,是思维的变革,而这种变革主要表现在以下三方面。首先,大数据强调的不是随机样本,而是全体数据。为了实现“全体数据”,需要我们尽可能多地搜集、保存与行业相关的各类数据和信息。其次,大数据时代,人们不再一味追求精确,而是承认混杂性。因此,人们需要对于非结构化数据给予更多的关注。也就是说,我们不仅要关注图书销量、读者群构成、直接反馈;也要关注鼠标点击、驻留在一本书的时间,后续购买、关联购买情况,购买地点等。这些看似杂乱的信息,可能蕴藏着巨大的商机和价值。再次,大数据不再追求因果关系,而是关注事物之间的相关性。例如,沃尔玛通过数据分析发现,在飓风来临的季节,不仅手电筒的销量增加了,某一种牌子的蛋挞的销量也增加了,因此,沃尔玛在飓风季节来临时,将库存的蛋挞摆放在靠近手电的位置,以增加销量。在医学出版中,我们也可以通过数据分析,找出与读者的购买行为或阅读需求相关的要素。

  二、大数据在医学出版选题策划中的应用前景

  1. 教材出版

  各个出版社都很重视教材出版。不管是新编教材还是修订教材,调研都是启动编写的基础。教材调研,需要先搜集开设本专业学校的名单,逐个寄出调研函。学校的名单主要来源于相关学会、教职委、行职委提供的资料,但需结合前一版教材或相关书籍发货的省市分布数据,有些时候这两者有较大出入。例如,提供的名单中,河南省没有学校招生,但出版社前三年的发货资料中,河南省每年的教材发货数很大。另外调研函发出后,回收也存在一定困难,通常只能做到部分回收。正因为学校的名单很难搜集齐全,调研函也不能全部回收,这种传统方式上的调研,虽然力求全面,但仍是一种抽样调查,很难涵盖整个行业的样本量和全部信息。

  在大数据时代,一切都可以被数据化,大数据强调的不是抽样样本,而是全体数据,因此将数据分析引入教材调研,可以对互联网上有关专业的开设省份、招生学校、招生人数等信息进行分析,得出更全面的数据分析报告。在教材修订、搜集反馈意见时,也可以通过搜集论坛、网购机构的销售记录、读者评论等,分析需要增加、删减及修改的内容。在遴选主编、副主编及编者时,编辑同样可以通过分析网站上的会议情况、会议日程、发言频率和题目、各领域专家的专业特长,确定其学术影响,以及在教材中适合担任的角色,并将这些信息形成分析报告,供决策者参考。

  2. 学术专著

  在传统出版模式下,学术专著的选题方式属于经验型,由策划编辑提出选题,报出版社选题会讨论。选题委员会由社领导、经验丰富的老编审、生产及销售部门负责人等组成。选题会上讨论的依据主要是以往选题的销售情况及市场反馈,当前市场同类书的情况,以及其他出版社类似图书的销售情况。这种选题论证方式所参考的数据,只是整个出版市场数据的一部分。而利用大数据,人们可以获得整个医学图书市场的书目信息、销售情况,并进行分析。通过数据分析得出的报告,可以形象地理解成一批有无限经验的策划编辑、生产人员和销售人员讨论后得出的结论。理论上,这种论证模式更客观、更有说服力。

  现有的医学相关网络社区、数据库的资源已经十分丰富,通过对诸如丁香园医学论坛、中国期刊网(CNKI)、PubMed等的搜索记录、浏览记录、用户留言,以及对亚马逊、当当网的专业图书购买记录的分析,可以筛选出各个专业领域的热点,并对相关用户的地理位置、年龄、职称等信息进行分析,准确定位读者人群,并预测市场容量,为图书选题提供参考。

  3. 应急出版

  应急出版对于医学出版社来说是一个很重要的部分,在遇到较大的公共卫生事件或异常天气时,公众很需要专业出版社出版的相关预防书籍普及防范知识,医师也需要专业书籍补充相关知识,专业出版社有义务为他们提供高质量的出版物。例如人民卫生出版社在2003年“非典”暴发时紧急出版的SARS诊治、防范等方面的图书,以及在2013年出版的《实面“霾”伏――“雾霾”中的生活与健康》。如果等到公共事件或异常天气已经暴发再组织编写,出版时间容易滞后。

  大数据分析在应急出版方面将会有明显的优势。例如,谷歌公司通过对检索词条的分析,提前几周时间预测甲型H1N1流感爆发。这个案例对于应急出版是一个很好的启示。编辑可以通过类似的数据预测方式,如在流感暴发前,即组织编写流感预防及治疗相关的书籍。再如,如果能够通过网络的搜索词条,或者同诸如中央气象台等单位合作,共享数据库,提前预测会有严重雾霾天气出现,就能提前组织专家编写,为书籍出版赢得宝贵的时间。同时,可以通过搜索频率预测印刷册数,避免过多的库存。

  三、医学编辑应对大数据时代的策略

  1. 医学编辑应做好基础工作

  一是立足自身,做好医学编辑出版的大数据基础工程建设。例如进一步实现网络化、电子化和标准化,为实现大数据的应用打好基础。只有将出版物网络化、电子化,才能使与出版相关的信息和数据成为可以搜集的资源;大数据技术可以分析杂乱的数据,数据的标准化可以为数据分析提供更多便利。

  二是学习借鉴,建立基于云计算等先进信息技术的新型工作模式。例如民生银行开发的小微金融数字地图平台,通过这种地图将数据可视化,由此提供相应的信息分析、营销实务等服务。出版社如果建立类似的平台,将销售数据可视化,就能为选题策划工作提供更多的服务。

  三是寻求协作,引接信息产业界力量。例如一些新兴的提供数据分析技术服务的公司,同它们积极合作开展大数据分析研究工作,推动研发基于大数据的智能选题策划系统。

  2. 整合全行业数据

  只有数字化的资源和数据分析技术还不足以实现大数据。对相关的出版数据进行分析,还需要一个尽可能涵盖全行业信息的平台。例如沃尔玛公司的数据分析平台涵盖本公司所有的数据,因此能对本公司的销售情况进行分析;谷歌公司的搜索引擎几乎涵盖了全球的搜索信息,因此能对搜索记录进行大数据分析。同样,要实现出版行业的大数据,需要整合全行业的资源,尽可能将国内医学行业的所有专家资源、数字图书、销售渠道等资源集中在一个平台上,这样才能实现前文所述的针对教材、学术专著以及应急出版的大数据分析。

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关键字:选题 策划 出版 医学 时代 数据
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