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数字时代学术期刊发展与人工智能融合研究

来源:论文查重 时间:2019-09-05 15:32:39

摘 要 :介绍了人工智能在数字媒体中的应用 ,阐述了数学时代学术期刊发展与人工智能融合的重 要性 。 在战略研究中 ,文章主要提出了结合大数据技术 、优化传播方式和建设论文查重数据库三个方面的建 议 。 学术期刊必须充分利用人工智能的优势 ,在数字时代重新定位自己的服务角色 ,才能实现整体 服务功能的创新与突破 。
一 、引言
随着数字时代的到来 ,网络技术 、传媒技术和大 数据的蓬勃发展 ,传统期刊的内容编辑和运营方式 都受到了极大的冲击 。 人工智能的热潮更是为改变 和重构新闻出版业的格局 、创新学术期刊和文化业 态带来了前所未有的机遇 。 通过与人工智能的融 合 ,学术期刊的宽度 、广度和深度都将得到更大的扩 展 ,其发展将迎来全方位 、多层次的变革和创新 。 其实 ,不管在国外还是在国内 ,人们已经在尝试 将人工智能应用在新闻媒体界 。 早在 2010 年 ,一家 名为 Narrative Science 的服务公司就推出了一款名 为 Quill 的写作软件 ,它能将数据转化为有故事情 节的叙述文 ,由于拥有超强的自我学习能力 ,在一段 时间之后便能从大数据中研究出写作模式及风格 。 《华盛顿邮报》等多家新闻媒体组建了“人工智能编 辑部” ,首先利用大数据技术获取多种信息 ,然后利 用机器学习对信息进行分析和判断 ,并且最终能够 将有效信息进行合成 、输出 ,形成高质量的多媒体新 闻稿件 [1] 。
二 、人工智能的发展及在数字出版领域的应用
人工智能意味着机器可以在各种应用中实现人 类大脑的功能 ,例如解决数学问题等 。 约翰 · 麦卡 锡于 1956 年在达特茅斯的一次会议上首次创造了 “人工智能”一词 ,从那时起 ,人类对于人工智能的兴 趣呈指数级增长[2] 。
人工智能技术的发展和应用 ,经过了逻辑智能 、 感知智能和认知智能三个阶段 。 在逻辑智能阶段 , 人们重点关注的是计算机的存储 、记忆和计算 、搜索 的能力 。 无人驾驶汽车是感知智能的一个重要代 表 。 在这一阶段 ,计算机可以与外界进行交互 ,感知 外界的环境 。 认知智能目前还处在研究阶段 ,其强 调的是计算机从机器向“人类”的发展 ,也就是凸显 计算机的自我意识 。 神经网络和深度学习正是目前 这一阶段 ,是人工智能的研究热点 。
数字时代 ,越来越多的国内外数字出版机构都 在积极关注最新的科学技术 ,并努力探索与之结合 的创新方法 。 互联网时代 ,人工智能所带来的革命 性新技术将进一步激发数字出版在产品开发 、资源 建设和用户服务方面的智能性的潜能 。 目前 ,将人 工智能技术引入数字出版领域 ,主要是在学术期刊 系统中提升大数据收集 、处理 、分析和应用的智能化 水平 。
三 、数字时代学术期刊发展与人工智能融合的 重要性
数字时代 ,学术出版业正在日益受到人工智能 的深刻影响 。2014 年 ,有约 250 万篇以英文出版的 科学论文发表在 28 种不同的期刊上 。 随着大量期 刊文章的发布 ,人工智能可以成为出版商提高效率 的利器 。 通过使用人工智能 ,出版商可以很容易检 测到学术期刊中是否存在欺诈性数据 ,也有利于避 免出现学术抄袭现象 。 通过精准的算法 ,人工智能可以在较短的时间内判断论文和研究的质量 ,从而 决定论文是否适合出版 。
世界经济论坛称 ,“人工智能将扰乱科学界 ——— 这是一件好事” 。 学术研究发展到现在 ,在很多研究 领域中 ,学术文献的发表数量已经呈现过于繁多的 现象 。 例如 ,仅关于 p53 蛋白的学术论文就发表了 超过 70 000 篇 。 过多的学术论文迫使学者们努力 跟上关于这一主题的各类研究和成果 ,但如此多的 研究及成果对普通大众来说 ,他们很难找到最新 、最 前沿的研究内容 。 在人工智能的帮助下 ,公众对于 已经发表的学术论文能够方便 、快捷地搜索和筛选 。 例如 ,Semantic Scholar 是一个由人工智能研究所 创建的搜索引擎 ,它利用数据挖掘技术 ,能够帮助公 众快速定位和分类已发表的研究 。
可以肯定的是 ,人工智能可以而且将使科学界 受益 。 人工智能将显著改善学术的研究方式和论文 的发表方式 。 首先 ,它可以揭示对科学研究而言至 关重要的研究趋势 :它可以使论文得以根据内容而 不是标题进行提炼 ,使研究人员能够快速识别研究 趋势和研究前沿 。 其次 ,人工智能可以帮助确定新 的同行评审员 :人工智能可以从期刊编辑可能没有 考虑过的在线资源中找出潜在的同行评审员名单 。
并且人工智能在打击学术抄袭方面有着突出的优 势 :使用自然语言处理 ,人工智能可以放弃传统的检 测抄袭的算法 ,转而使用可以识别整个句子或已经 改写的段落软件 。 另外人工智能能够快速高效地识 别有缺陷的报告和统计数据 :人工智能可以确定是 否缺少研究的重要组成部分以及所应用的统计数据 是否存在缺陷 。 最后 ,它可以检测数据是否被修改 以达到期望的结果 。
综上所述 ,在数字时代 ,将学术期刊的发展与人 工智能融合 ,有着非常大的价值和意义 ,它将改变学 术期刊的发展方向 ,提高研究者使用学术期刊的效 率 ,也能够极大提高学术期刊的质量 ,改善学术领域 的环境 。
四 、数字时代学术期刊发展与人工智能融合的 策略
(一) 结合大数据技术 ,保证学术期刊质量
当前学术期刊的数量几乎呈现出爆炸式增长 , 但质量却良莠不齐 。 在数字时代 ,大数据技术为保 证学术期刊的质量提供了强大的技术支持 。 通过人 工智能在学术期刊上的应用 ,可以通过优化期刊选 题 、提高稿源质量和设立前沿性或新颖性栏目来保 证学术期刊的质量 。
首先 ,通过大数据和人工智能技术 ,让学术期刊能够采用智能算法对研究热点进行自动筛选 ,方便 期刊进行选题和组稿 。 例如 ,web of science 期刊选 定特定领域内的期刊数据 ,通过数学计算找到主题 词汇 ,再按照显著性自动从众多选题中进行筛选 ,快 速追踪到全球学科热点 。 然后期刊编委会通过数据 处理结果的反馈 ,进行选题组稿和定向约稿[3] 。 利 用人工智能快速定位和跟踪研究热点 ,有利于全新 研究主题的发现 ,有利于前沿研究的突出 ,有利于优 化重点专题的方向 ,促进学科之间的互动交叉和交 流 ,成为当前保证学术期刊质量的关键性战略 。 其次 ,人工智能能够利用通信技术 、互联网技术 高效快速地检测论文稿件的内容重复度和新颖性 。 人工智能能够识别期刊中的数据是否存在缺陷甚至 是修改程度 。 因此利用人工智能 ,避免学术抄袭现 象的发生 ,保证稿源的基本真实性和原创性 ,成为人 工智能和学术期刊发展融合的重要战略 。 而且 ,通 过组织优秀的专题 ,报道最前沿的研究和发展趋势 , 更方便了交叉学科对研究热点和发展趋势的把握 , 从而能够发掘和吸引更多热点领域优秀作者的关注 和兴趣 。 因此 ,通过融合人工智能 ,学术期刊能够提 升稿源质量 ,提高期刊对研究发展的引导性 。
最后 ,编委会可以利用人工智能快速地对期刊 论文进行整理和分类 ,从而促进设立各类特色专题 。 例如 ,通过人工智能识别出的各学科热点选题 ,可以 将高质量文章集中刊登 ,创建前沿栏目 。 另外通过 大数据技术整合丰富的资源 ,打造融合学术论文 、新 闻报告 、视频音像等于一体的新颖性栏目 ,使其成为 读者和作者的交流平台[4] 。
(二) 优化传播方式 ,促进学术期刊国际化
数字时代 ,信息技术的高速发展为知识的传播 提供了前所未有的便利条件 。 网络技术和信息技术 的发展改变了人们的阅读习惯 ,拓宽了人们获取知 识的渠道 。 纸媒到数字媒体的巨大转变 ,彻底颠覆 了信息和知识的传播方式 ,不管是国内还是国际的 学术期刊 ,想要保持较高的关注度和使用度 ,就需要 确保其对于读者的开放性 ,优化传播方式 。 利用人 工智能技术 ,能够使学术期刊的传播更广泛 、更有 效 。 大数据时代 ,将传播途径的拓展和优化作为学 术期刊发展和人工智能融合的一个重要方向 ,具有 提高期刊国际影响力的重要作用 ,这一战略的主要 内容包括有效定位受众和网络学术资源共享 。
一方面 ,人工智能技术的应用能够帮助数字出 版工作者和学术期刊的作者快速定位到有效受众 。 利用人工智能技术 ,对读者访问的期刊网站论文选 题和内容进行归类和分析 ,能够得到学术期刊的用 户画像[5] 。 将关注不同学术研究的读者进行分组 ,在之后对期刊内容的推送中就可以有针对性地进行 通知 。 这种对受众的有效定位 ,可以改变学术期刊 发展过程中的传播方式 ,增加其高效性 。
另一方面 ,人工智能技术的应用能够帮助数字 出版社拓宽其传播渠道 ,提高传播效率 。 通过网络 学术资源共享 ,可以扩展学术期刊的影响面 ,提高学 术期刊的影响力 。 数字出版社可以利用人工智能打 造线上学术期刊平台 ,作者和读者都可以通过线上 平台快速找到自己想要的学术资源 。 智能算法则根 据作者和读者的搜索 、阅读历史和记录来建立用户 模型 ,精准地为用户的搜索提供更多高质量的学术 期刊论文 。
(三) 建设数据库 ,提供学术期刊个性化服务
数字时代 ,人工智能技术颠覆了很多传统的学 习过程 。 利用人工智能技术建设学术期刊数据库 , 以公众的需求为导向整理和呈现海量数据 ,能够为 读者的个性化学习 、个性化评估和个性化反馈提供 有效的途径 。 在提高学术期刊个性化服务的战略 中 ,主要包括多维互动和优化数据库调度 。 首先 ,人工智能的语音识别和图像识别技术已 经趋于成熟 ,VR 虚拟现实技术也已经为三维交互 提供了条件 。 因此 ,人工智能技术让人与学术期刊 进行交互成为了可能 。 人工智能可以用大数据向用 户全面展示期刊的特点 ,全面展现科研过程 ,为用户 深度分析学术期刊的多维度内容 ,最终实现面向用 户的学术期刊的可视化 ,为用户提供专业化的咨询 服务 。 其次 ,利用人工智能优化学术期刊的数据库 调度 ,形成用户个人化信息流模型 ,能够实现用户个 性化的动态精准推送[6] 。 基于大数据技术的科研信 息集成服务平台正在逐步普及 ,在呈爆炸性增长态势的数据库中对数据进行统一管理的重要性也在稳 步提升 。 人工智能技术能够提供高效的调度算法 , 为每一位用户制定个性化的数据搜索和管理 。
五 、结语
在万物皆媒体时代的参与式传播范式下 ,利用 人工智能技术 ,以数据实现用户需求的高效处理 ,实 现期刊和读者 、作者三方之间的良性互动交流 ,将全 面提高学术期刊的商业价值 、学术价值 、学术名誉和 学术影响力 。 在学术出版方面 ,人工智能可以为更 具凝聚力 、情境化和可访问的信息库铺平道路 。 目 前 ,人工智能的综合应用依然面临巨大的机遇和挑 战 。 在学术期刊发展与人工智能的融合研究中 ,我 们需要冷静对待这一机遇和挑战 ,积极探索数字时 代的研究战略 ,加强前瞻性研究 、预防和引导 。

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