AI 賦能學術期刊出版的讀者服務場景應用

程 富，吳亦繁，劉志霞

（1.河北體育學院， 河北 石家莊 050041； 2.河北開放大學， 河北 石家莊 050080； 3.河北青年管理干部學院， 河北 石家莊 050031）

傳統學術期刊出版的讀者服務存在服務意識淡薄、服務方式單一、服務范圍有限、服務效率低下等問題，這不僅會影響讀者的體驗，還會影響期刊的聲譽，更制約了學術研究的進一步發展。人工智能技術的引入，可以提供創新的解決方案，改善服務水平，提高服務質量。例如通過自然語言處理技術，為讀者提供個性化的文章推薦服務；通過數據挖掘和機器學習技術，提升文章檢索的準確性等。本文將深入研究人工智能技術在文獻檢索與推薦、輔助閱讀、學術交流和合作、學術評價和度量等方面的應用。通過充分發揮人工智能技術的優勢，以更智能、更高效且個性化的方式滿足讀者需求，并推動學術交流、合作與創新。然而，先進技術的有效應用需要理念的先行轉變，只有轉變觀念并以讀者服務為中心，才能更好地實現技術引領科學研究進步與發展。

一、技術驅動下學術期刊的服務方式演化與服務理念

1.學術期刊讀者服務的主要發展歷程

第一，紙質刊服務階段。早期，學術期刊的讀者服務主要通過紙質刊訂閱和圖書館借閱方式提供。讀者需要通過郵寄或親自前往圖書館獲取最新的研究成果。這種方式受地域和時間的限制，對于異地讀者來說，獲取成本較高。

第二，電子化服務階段。數字化技術的廣泛應用深刻改變了學術期刊的服務方式。期刊內容開始實現電子化，讀者可以通過電子郵件、網站下載等方式輕松獲取全文內容，這為研究成果的傳播提供了更為便捷的途徑。

第三，網絡化服務階段。學術期刊讀者服務在這一階段迎來了革命性的變革。學術搜索引擎、文獻數據庫平臺、開放獲取期刊等的出現，使研究論文能以免費或較低的成本向更廣泛的研究者開放，這極大提高了研究成果的可見性，推動了知識的傳播與共享。讀者服務也因此變得更加多元化，發展出了在線咨詢、評價反饋、數據分析、個性化推送等多種服務方式，進一步提升了學術交流的效率和深度。

第四，智能化服務階段。在大數據、云計算和人工智能等新興技術的推動下，學術期刊的讀者服務模式發生了根本變化。數據不再只是信息的附屬品，而成為提升讀者服務的核心動力。通過對大量數據的深度挖掘和分析，學術期刊出版可以更好地理解讀者的閱讀習慣、需求和偏好，從而為讀者提供更為精準、高效和個性化的服務。智能化的讀者服務將學術期刊從傳統的信息提供者轉變為智慧的知識伴侶，為學術界的合作和創新提供了更多的可能性。

總體而言，學術期刊出版讀者服務的發展經歷了多個階段，各階段具有不同的特征和發展重點，但始終遵循著向更加開放、共享、互動方向發展的演化邏輯，其總體趨勢是不斷利用新技術，以適應和滿足讀者多樣化的需求，可以預見，未來的讀者服務將更加智能化、高效化和個性化。

2.技術發展與服務理念的悖離

雖然學術期刊的媒介載體和傳播技術在變革，但是期刊的服務理念并未跟上，對待讀者一直停留在“讀者找上門”的方式，即被動地接受作者投稿和讀者閱讀。由于長期處于被作者追捧供著的地位，傳統期刊服務方式保持相對單一，服務讀者的意識更加淡薄。這種工作方式多年固化下來，讓學術期刊形成了一種不良習慣，過于強調為作者服務，而忽視了為讀者服務，缺乏對讀者需求的充分考慮。[1]將學術期刊辦成了“作者的期刊”，這種服務模式違背了學術信息傳播的規律，更弱化了學術期刊的交流、導向、評價、發現等職能。[2]

隨著期刊行業的不斷發展和讀者需求的不斷變化，這種傳統的服務方式已經不再適應。對于學術期刊這一特殊的知識產品，讀者是其服務對象和最終消費群體。讀者的使用和引用行為直接影響期刊評價指標“影響因子”，倘若缺少讀者支持，將降低學術期刊的影響力和吸引力。[3]讀者是期刊服務標準的衡量標尺，只有充分了解并滿足讀者的需求，期刊才能在競爭激烈的市場中立足。

二、面向讀者的學術期刊服務轉向

1.以讀者為中心的服務理念闡釋

以讀者為中心是指圍繞讀者的需求和滿意度來開展服務。需要指出的是，以讀者為中心并不是不重視作者服務，而是強調在出版工作中平衡和協調讀者和作者的需求，以促進學術生態的全面健康發展。學術期刊作為傳遞知識和思想的媒介，一頭尋找合適的作者，生產高質量的論文；一頭向讀者傳播最新的科研成果，由此構建起連接作者與讀者的橋梁。

對于學術期刊來說，作者和讀者群體本就存在很大的重疊，作者和讀者的身份也并非一成不變，作者是長期的讀者，讀者是潛在的作者，二者可以實現相互轉化。[4]作者服務更注重論文的發表和學術影響力，這是學術期刊的核心競爭力所在；而讀者服務則強調信息獲取的便利性、主題關注度的匹配性以及交流互動的暢通性等，這是學術期刊實現社會價值的重要體現。為讀者和作者提供的服務雖然不同，但卻是相輔相成、相互促進的。為作者提供全面的、優質的服務，能夠有效吸引并挖掘更多的優秀作者，從而為廣大讀者帶來更多豐富、優秀的作品；同時，為讀者提供周到、專業的服務，能夠有效吸引并緊緊抓住讀者的眼球，反過來提升作者的知名度與影響力，形成一種積極的、良性的互動效應。

2.讓讀者接受是出版工作的核心起點

所有出版物都是為了滿足讀者需求而創作的，其價值最終需要通過廣大讀者的接受和認可才能得以體現。[5]學術期刊與讀者的關系，好比是商品生產者和商品消費者的關系，精神產品同商品一樣需要人“消費”。假如學術期刊不被讀者接受，那么這一創造活動本身將失去意義。學術期刊的初衷和最終目標就是為讀者提供高質量的學術信息，這是其核心價值的基礎與存在的根本。[6]因此，學術期刊出版應轉變傳統的單向知識傳播的模式，以讀者的需求為辦刊的出發點，以讀者的問題為辦刊的導向。[7]只有全面了解讀者和作者的需求和期望，才能更好地調整期刊的定位和發展戰略，減少學術出版中的盲目性和主觀隨意性，不斷提升學術期刊的品質和聲譽。[8]學術期刊出版要深入了解讀者的閱讀目的是什么，興趣點在哪里，閱讀方式是什么，建立良好的讀者服務體系，贏得讀者的信任與支持，為期刊的長遠發展奠定基礎。

3.以讀者為中心的多重推動作用

堅持以讀者為中心的服務理念在學術期刊出版工作中具有多重實踐意義和積極作用。首先，提高學術期刊的影響力。通過為讀者提供精準的論文以及多樣化的服務，學術期刊能夠吸引更多的讀者關注，擴大自身的傳播范圍和知名度。其次，提升學術期刊的學術品質。由于學術期刊性質定位所限，其讀者數量本來就少。[9]讀者是學術期刊重要的使用者、監督者與建設者，通過充分調動讀者的力量，傾聽來自一線最真實的讀者的聲音，收集讀者的反饋和建議，及時發現和修正文章中存在的問題，可以更好地控制和把牢文章質量關。再次，提供可持續發展的動力。讀者的反饋是學術期刊決策的重要依據，讀者的批評是學術期刊出版前進的動力。深入理解讀者的真實需求，不斷完善自身的服務體系，提高讀者的使用體驗和滿意度，這是實現學術出版長期健康穩定發展的前提。最后，實現學術期刊的社會使命。學術期刊不僅是一個傳播科研成果的工具，更是一個促進知識交流和社會進步的平臺。堅持以讀者服務為中心，學術期刊可以更好地實現其社會使命，推動社會的科技進步和發展。

三、人工智能在讀者服務中的創新應用

1.文獻檢索和推薦服務

在學術研究領域，獲取和篩選有價值的信息對于研究者至關重要。傳統的文獻檢索和推薦服務存在檢索結果準確度不高、推薦文獻與讀者需求不匹配等問題。引入人工智能技術，可以為讀者提供更準確、快速和個性化的文獻檢索和推薦服務。例如Google Scholar 和SemantiFind 利用自然語言處理技術和機器學習技術，通過分析論文的語義關系和讀者的興趣偏好，幫助用戶快速找到與研究領域相關的優質論文。

文獻檢索方面。傳統的檢索方法基于關鍵詞匹配和布爾邏輯運算，無法深入理解和分析讀者的查詢意圖，因此檢索結果的相關性和準確性不高。人工智能能夠為讀者迅速定位到所需文獻，同時可以幫助讀者在短時間內查找到作者、機構、職稱等關鍵信息及相關內容，使文獻檢索變得輕松而高效。[10]利用自然語言處理技術和機器學習算法，人工智能能夠精準理解讀者的查詢意圖，識別并處理查詢中的關鍵詞、短語和語義關系，從而深度理解讀者的需求。例如，通過解析主題、作者、時間范圍等要素，人工智能能夠篩選出最符合讀者需求的文獻。此外，人工智能可以自動提取論文中的多種特征，如主題、研究方法、研究結果等，并將這些特征與論文的標簽相關聯。通過學習大量的論文特征和標簽，人工智能能夠逐步提高自動分類和標注的準確性，從而為讀者提供更加準確的檢索結果。

文獻推薦方面。當前數字閱讀內容和服務的重心已轉向滿足讀者的多元化和個性化需求，大數據與人工智能的算法推薦已成為數字閱讀平臺的標準配置，以實現數字閱讀的精準供給與個性化定制。[11]傳統的推薦方法缺乏對讀者個性化需求的考慮，推薦效果不佳。人工智能利用機器學習技術可以對讀者的興趣偏好和閱讀歷史數據進行統計分析、提取特征、識別模式，從而為讀者提供高度個性化的文獻推薦服務。此外，人工智能利用自然語言處理技術可以對推薦的文獻進行深入的語義分析和理解，例如通過對文獻的標題、摘要和關鍵詞等進行語義分析和處理，人工智能可以更好地理解文獻的主題和內容，為讀者推薦更精準的內容。

2.智能化閱讀輔助服務

人工智能技術正在深度融入出版行業，這將從根本上重塑期刊出版的傳播方式、服務方式及讀者的閱讀方式。[12]學術研究是一項對閱讀高度依賴的工作，涉及大量的文獻閱讀、數據分析和信息整合。因此，高效的輔助閱讀服務對于研究者至關重要。然而，傳統的閱讀輔助功能存在個性化服務不足、缺乏智能化交互及難以處理復雜語義等問題。而人工智能通過自然語言處理和圖像識別等技術，實現各類閱讀輔助功能，例如Elsevier 的智能閱讀功能和Springer Nature 的圖像識別技術，借助人工智能技術為讀者生成論文簡介和解讀圖表，幫助讀者快速理解論文內容，提高閱讀效果和效率。智能化閱讀輔助服務主要包括以下幾方面：

（1）智能化的摘要與解釋。利用人工智能可自動分析文獻內容，生成簡明的摘要，幫助讀者迅速把握論文的核心思想和主要觀點。同時，人工智能技術可將學術論文中的專業術語、復雜概念轉化為更通俗易懂的表述，降低讀者的理解難度。此外，人工智能還能自動識別并挑選出論文中的關鍵內容，提供相關解釋和資料，幫助讀者更好地理解作者的研究思路和實驗結果。

（2）多語言的翻譯與理解。閱讀國外學術期刊時，借助人工智能技術可以實現文獻的多語種翻譯，為不同母語的讀者提供無障礙的閱讀體驗，推動學術交流與合作。

（3）復雜圖表與公式的解讀。在涉及包含圖表和數學公式的文獻時，運用人工智能進行內容的自動識別、解讀，并將這些復雜信息以更清晰、可理解的方式呈現，可顯著提升讀者對學術文獻的理解深度，尤其在處理高度技術性和專業性的學術資料時，這一輔助功能尤為不可或缺。

（4）交互式的學習工具。利用人工智能技術可以創建交互式學習工具，為讀者提供實時的學術互動和討論平臺。讀者可以隨時與人工智能進行互動，探討閱讀中發現的問題。這不僅增強了讀者主動參與學術交流的意愿，也有助于增進對問題的深入理解。

3.學術交流和合作服務

學術交流不僅是研究者獲取信息的重要途徑，更是推動科研合作創新、學術組織發展的關鍵驅動力。技術讓世界變得“更小”，人工智能正深刻改變著研究者的交流模式，推動研究者之間的合作，促進跨地域、跨領域的科研創新。傳統的學術期刊交流平臺面臨著信息流通不暢、跨學科合作困難等問題，制約了研究者之間的互動與合作。人工智能在該領域具備潛在優勢，能夠補充這一方面的不足。例如，Academia.edu 和ResearchGate 等平臺利用大數據和人工智能技術，能夠精準匹配合適的研究合作伙伴，搭建起高效的跨學科合作平臺，為科研創新發展創造有利的環境。

人工智能借助自然語言處理、數據挖掘等技術，可以對研究者的興趣、專業領域及合作歷史進行深度分析，從而幫助研究者快速獲取最新的相關研究成果。此外，人工智能還可以高效且精準地發現并推薦潛在的合作伙伴，為其參與在線討論和合作項目提供支持。通過深入分析研究者的合作網絡和社交關系，人工智能還可以為其量身定制個性化的學術合作計劃，包括潛在的合作伙伴、項目目標、資源分配、風險管理、時間進度等詳細信息，從而推動更深入、更廣泛的學術合作。此外，還可以利用人工智能分析合作網絡的結構和屬性，幫助研究者了解特定領域的合作模式和趨勢，識別出領域內的核心人物和機構，發現潛在的研究方向和合作伙伴，助力構建自己的學術合作網絡。

4.學術評價和度量服務

在學術期刊的讀者服務中，學術評價和度量發揮著重要作用。通過對學術期刊的學術質量、影響力以及價值等多方面進行評價和度量，可以為讀者提供有價值的參考信息，幫助他們更好地選擇和使用學術期刊。傳統的學術評價和度量存在一些問題，例如，引用次數和影響因子等指標難以全面反映學術價值，忽視了研究成果的多樣性和創新性。而人工智能可以構建更準確和全面的學術度量指標體系，綜合考慮社交媒體、學術合作網絡等多維度數據，為讀者提供更客觀、精準的評價依據。人工智能極大推動了網絡文章學術評價體系發展，基于數據分析的論文影響力與作者影響力評價體系對學術期刊的評價和發展產生了重要影響。[13]Web of Science 和Scopus 等學術數據庫利用人工智能技術，為研究者提供更準確的衡量研究成果影響力的依據。Scite.ai 智能引文內容分析平臺的“智能引文”（Smart Citation）功能，可以為科研人員提供便捷的學術論文發現與評估渠道。

學術評價和度量服務主要涉及以下幾方面：（1）學術期刊或論文評價。利用人工智能既可以對學術期刊的學術質量、影響力、價值等進行全面評估，同時也能對單篇論文的學術水平、創新性和實用性進行精準評價，幫助讀者更好地理解和使用期刊或論文。（2）個性化的學術評價服務。人工智能可以通過分析讀者的閱讀歷史和學術引用數據，為讀者提供個性化的學術評價報告，滿足讀者的獨特需求。（3）自動化的學術成果度量。人工智能通過機器學習和數據挖掘等技術，可以對學術成果的產出、被引、獲獎等情況進行自動化評價，幫助讀者更好地理解和評估論文的貢獻和創新性。

四、人工智能在讀者服務應用中的隱憂和對策

1.隱私和安全問題

由于人工智能系統會收集并處理大量個人數據，包括檢索歷史和閱讀偏好等數據，讀者的隱私面臨著泄露和濫用的風險，這不僅會損害讀者的個人權益，還可能給學術界帶來不良影響。為確保讀者的個人信息不被濫用，必須建立全面的數據保護機制并實施嚴格的隱私政策監管。同時還需要采取一系列強有力的措施，如加強數據加密和安全存儲、嚴格限制數據訪問權限、定期審查和更新安全策略等，保護讀者的個人信息安全，提升讀者對平臺的信任度。

2.信息過濾問題

個性化推薦在提供精準服務的同時，也可能造成信息的過度過濾，限制讀者接觸信息的多樣性。讀者可能會受限于只看到與其興趣相關的內容，而錯過其他領域的重要研究成果。為解決這一問題，需要實現個性化推薦和確保信息的全面性、多樣性之間的平衡，可以引入多種推薦算法和評價標準來提供跨學科的內容推薦，推動跨領域的交流與合作。同時要鼓勵讀者獲取多元化的知識，不斷擴展學術視野，激發更廣泛的知識探索。

3.算法偏見問題

人工智能系統的訓練數據和模型設計可能受數據集的限制、算法過度擬合或偏見影響，導致其在推薦、檢索等任務中表現出不公平和歧視行為?？赡軙霈F對某些領域或作者的論文過度推薦，而其他領域或作者的論文則較少被推薦的情況。為確保人工智能系統的公平性，可采取以下措施：引入來源多樣、領域廣泛的數據集，采用多元評價標準，提供給用戶一定程度的推薦算法的控制權，建立倫理審查流程，持續監測和改進算法。同時，還應重視對讀者的教育引導，幫助他們深刻理解人工智能系統的局限性，避免受到系統可能存在的偏見的影響。

4.人文交流問題

傳統的學術期刊讀者服務不僅涉及信息的傳遞，還涉及與編輯、作者以及研究者之間的交流和互動。然而，人工智能技術的便利性在一定程度上降低了讀者與學術組織之間的緊密聯系。為解決這一問題，需要尋求人工智能服務與保持讀者在學術界的歸屬感和社交體驗之間的平衡，可增加人工客服以便為讀者提供更人性化的服務，加強學術組織建設以便讀者更好地了解和融入學術界，激發學術組織的創新活力。

五、結束語

在探討人工智能在學術期刊讀者服務中的應用時，我們不僅要關注技術層面的問題，更要關注由此帶來的隱私、安全、過濾、偏見等諸多挑戰。我們必須對其潛在的風險保持警惕，并提前采取相應的應對措施。同時，我們應始終堅持將人工智能置于人類的掌控和主導下，深刻理解其局限性，確保新技術的應用不僅滿足讀者的需求，同時也符合倫理和法律的要求。唯其如此，我們才能真正發揮人工智能這一強大工具的作用，為讀者提供更全面和公正的服務，推動學術研究的健康發展。