大數(shù)據(jù)時(shí)代醫(yī)學(xué)出版的選題策劃

大數(shù)據(jù)時(shí)代醫(yī)學(xué)出版的選題策劃

[中圖分類號(hào)]G23[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長(zhǎng)，“大數(shù)據(jù)”一詞受到了越來(lái)越多的關(guān)注，許多領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)頭應(yīng)用大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能應(yīng)用于數(shù)字出版中，在傳統(tǒng)的紙質(zhì)出版中也有應(yīng)用前景。本文擬以醫(yī)學(xué)出版為例，探討大數(shù)據(jù)時(shí)代下，醫(yī)學(xué)出版選題策劃的思路轉(zhuǎn)變，以及面臨的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代素描

“大數(shù)據(jù)”是人們給信息爆炸所產(chǎn)生的巨量數(shù)據(jù)起的一個(gè)簡(jiǎn)潔的名字。一方面，這些數(shù)據(jù)隱藏著巨大的潛在價(jià)值，人們迫切需要更先進(jìn)的技術(shù)，對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)處理；另一方面，技術(shù)的進(jìn)步，包括云計(jì)算、分布式計(jì)算等方法的應(yīng)用，極大地提升了信息處理力量，供應(yīng)了寬闊的討論空間，使大數(shù)據(jù)分析成為可能。

許多人認(rèn)為“大數(shù)據(jù)”就是指數(shù)據(jù)量大，這是一個(gè)誤區(qū)。大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是發(fā)覺(jué)和理解了信息與信息之間的關(guān)系，是思維的變革，而這種變革主要表現(xiàn)在以下三方面。首先，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)。為了實(shí)現(xiàn)“全體數(shù)據(jù)”，需要我們盡可能多地搜集、保存與行業(yè)相關(guān)的各類數(shù)據(jù)和信息。其次，大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們不再一味追求精確，而是承認(rèn)混雜性。因此，人們需要對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)賜予更多的關(guān)注。也就是說(shuō)，我們不僅要關(guān)注圖書(shū)銷量、讀者群構(gòu)成、直接反饋；也要關(guān)注鼠標(biāo)點(diǎn)擊、駐留在一本書(shū)的時(shí)間，后續(xù)購(gòu)買、關(guān)聯(lián)購(gòu)買狀況，購(gòu)買地點(diǎn)等。這些看似雜亂的信息，可能隱藏著巨大的商機(jī)和價(jià)值。再次，大數(shù)據(jù)不再追求因果關(guān)系，而是關(guān)注事物之間的相關(guān)性。例如，沃爾瑪通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)覺(jué)，在颶風(fēng)來(lái)臨的季節(jié)，不僅手電筒的銷量增加了，某一種牌子的蛋撻的銷量也增加了，因此，沃爾瑪在颶風(fēng)季節(jié)來(lái)臨時(shí)，將庫(kù)存的蛋撻擺放在靠近手電的位置，以增加銷量。在醫(yī)學(xué)出版中，我們也可以通過(guò)數(shù)據(jù)分析，找出與讀者的購(gòu)買行為或閱讀需求相關(guān)的要素。

二、大數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)出版選題策劃中的應(yīng)用前景

1.教材出版

各個(gè)出版社都很重視教材出版。不管是新編教材還是修訂教材，調(diào)研都是啟動(dòng)編寫(xiě)的基礎(chǔ)。教材調(diào)研，需要先搜集開(kāi)設(shè)本專業(yè)學(xué)校的名單，逐個(gè)寄出調(diào)研函。學(xué)校的名單主要來(lái)源于相關(guān)學(xué)會(huì)、教職委、行職委供應(yīng)的資料，但需結(jié)合前一版教材或相關(guān)書(shū)籍發(fā)貨的省市分布數(shù)據(jù)，有些時(shí)候這兩者有較大出入。例如，供應(yīng)的名單中，河南省沒(méi)有學(xué)校招生，但出版社前三年的發(fā)貨資料中，河南省每年的教材發(fā)貨數(shù)很大。另外調(diào)研函發(fā)出后，回收也存在肯定困難，通常只能做到部分回收。正由于學(xué)校的名單很難搜集齊全，調(diào)研函也不能全部回收，這種傳統(tǒng)方式上的調(diào)研，雖然力求全面，但仍是一種抽樣調(diào)查，很難涵蓋整個(gè)行業(yè)的樣本量和全部信息。

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，一切都可以被數(shù)據(jù)化，大數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)的不是抽樣樣本，而是全體數(shù)據(jù)，因此將數(shù)據(jù)分析引入教材調(diào)研，可以對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上有關(guān)專業(yè)的開(kāi)設(shè)省份、招生學(xué)校、招生人數(shù)等信息進(jìn)行分析，得出更全面的數(shù)據(jù)分析報(bào)告。在教材修訂、搜集反饋意見(jiàn)時(shí)，也可以通過(guò)搜集論壇、網(wǎng)購(gòu)機(jī)構(gòu)的銷售記錄、讀者評(píng)論等，分析需要增加、刪減及修改的內(nèi)容。在遴選主編、副主編及編者時(shí)，編輯同樣可以通過(guò)分析網(wǎng)站上的會(huì)議狀況、會(huì)議日程、發(fā)言頻率和題目、各領(lǐng)域?qū)＜业膶I(yè)特長(zhǎng)，確定其學(xué)術(shù)影響，以及在教材中適合擔(dān)當(dāng)?shù)慕巧?，并將這些信息形成分析報(bào)告，供決策者參考。

2.學(xué)術(shù)專著

在傳統(tǒng)出版模式下，學(xué)術(shù)專著的選題方式屬于閱歷型，由策劃編輯提出選題，報(bào)出版社選題會(huì)爭(zhēng)論。選題委員會(huì)由社領(lǐng)導(dǎo)、閱歷豐富的老編審、生產(chǎn)及銷售部門(mén)負(fù)責(zé)人等組成。選題會(huì)上爭(zhēng)論的依據(jù)主要是以往選題的銷售狀況及市場(chǎng)反饋，當(dāng)前市場(chǎng)同類書(shū)的狀況，以及其他出版社類似圖書(shū)的銷售狀況。這種選題論證方式所參考的數(shù)據(jù)，只是整個(gè)出版市場(chǎng)數(shù)據(jù)的一部分。而利用大數(shù)據(jù)，人們可以獲得整個(gè)醫(yī)學(xué)圖書(shū)市場(chǎng)的書(shū)目信息、銷售狀況，并進(jìn)行分析。通過(guò)數(shù)據(jù)分析得出的報(bào)告，可以形象地理解成一批有無(wú)限閱歷的策劃編輯、生產(chǎn)人員和銷售人員爭(zhēng)論后得出的結(jié)論。理論上，這種論證模式更客觀、更有說(shuō)服力。

現(xiàn)有的醫(yī)學(xué)相關(guān)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)、數(shù)據(jù)庫(kù)的資源已經(jīng)非常豐富，通過(guò)對(duì)諸如丁香園醫(yī)學(xué)論壇、中國(guó)期刊網(wǎng)（CNKI）、PubMed等的搜尋記錄、掃瞄記錄、用戶留言，以及對(duì)亞馬遜、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)的專業(yè)圖書(shū)購(gòu)買記錄的分析，可以篩選出各個(gè)專業(yè)領(lǐng)域的熱點(diǎn)，并對(duì)相關(guān)用戶的地理位置、年齡、職稱等信息進(jìn)行分析，精確?????定位讀者人群，并猜測(cè)市場(chǎng)容量，為圖書(shū)選題供應(yīng)參考。

3.應(yīng)急出版

應(yīng)急出版對(duì)于醫(yī)學(xué)出版社來(lái)說(shuō)是一個(gè)很重要的部分，在遇到較大的公共衛(wèi)生大事或特別天氣時(shí)，公眾很需要專業(yè)出版社出版的相關(guān)預(yù)防書(shū)籍普及防范學(xué)問(wèn)，醫(yī)師也需要專業(yè)書(shū)籍補(bǔ)充相關(guān)學(xué)問(wèn)，專業(yè)出版社有義務(wù)為他們供應(yīng)高質(zhì)量的出版物。例如人民衛(wèi)生出版社在2022年“非典”暴發(fā)時(shí)緊急出版的SARS診治、防范等方面的圖書(shū)，以及在2022年出版的《實(shí)面“霾”伏――“霧霾”中的生活與健康》。假如等到公共大事或特別天氣已經(jīng)暴發(fā)再組織編寫(xiě)，出版時(shí)間簡(jiǎn)單滯后。

大數(shù)據(jù)分析在應(yīng)急出版方面將會(huì)有明顯的優(yōu)勢(shì)。例如，谷歌公司通過(guò)對(duì)檢索詞條的分析，提前幾周時(shí)間猜測(cè)甲型H1N1流感爆發(fā)。這個(gè)案例對(duì)于應(yīng)急出版是一個(gè)很好的啟示。編輯可以通過(guò)類似的數(shù)據(jù)猜測(cè)方式，如在流感暴發(fā)前，即組織編寫(xiě)流感預(yù)防及治療相關(guān)的書(shū)籍。再如，假如能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的搜尋詞條，或者同諸如中心氣象臺(tái)等單位合作，共享數(shù)據(jù)庫(kù)，提前猜測(cè)會(huì)有嚴(yán)峻霧霾天氣消失，就能提前組織專家編寫(xiě)，為書(shū)籍出版贏得珍貴的時(shí)間。同時(shí)，可以通過(guò)搜尋頻率猜測(cè)印刷冊(cè)數(shù)，避開(kāi)過(guò)多的庫(kù)存。

三、醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的策略

1.醫(yī)學(xué)編輯應(yīng)做好基礎(chǔ)工作

一是立足自身，做好醫(yī)學(xué)編輯出版的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)工程建設(shè)。例如進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化、電子化和標(biāo)準(zhǔn)化，為實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用打好基礎(chǔ)。只有將出版物網(wǎng)絡(luò)化、電子化，才能使與出版相關(guān)的信息和數(shù)據(jù)成為可以搜集的資源；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以分析雜亂的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化可以為數(shù)據(jù)分析供應(yīng)更多便利。

二是學(xué)習(xí)借鑒，建立基于云計(jì)算等先進(jìn)信息技術(shù)的新型工作模式。例如民生銀行開(kāi)發(fā)的小微金融數(shù)字地圖平臺(tái)，通過(guò)這種地圖將數(shù)據(jù)可視化，由此供應(yīng)相應(yīng)的信息分析、營(yíng)銷實(shí)務(wù)等服務(wù)。出版社假如建立類似的平臺(tái)，將銷售數(shù)據(jù)可視化，就能為選題策劃工作供應(yīng)更多的服務(wù)。

三是尋求協(xié)作，引接信息產(chǎn)業(yè)界力氣。例如一些新興的供應(yīng)數(shù)據(jù)分析技術(shù)服務(wù)的公司，同它們樂(lè)觀合作開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析討論工作，推動(dòng)研發(fā)基于大數(shù)據(jù)的智能選題策劃系統(tǒng)。

2.整合全行業(yè)數(shù)據(jù)

只有數(shù)字化的資源和數(shù)據(jù)分析技術(shù)還不足以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)。對(duì)相關(guān)的出版數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還需要一個(gè)盡可能涵蓋全行業(yè)信息的平臺(tái)。例如沃爾瑪公司的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)涵蓋本公司全部的數(shù)據(jù)，因此能對(duì)本公司的銷售狀況進(jìn)