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大数据时代的编辑出版

木马童年 2019-6-10 14:35 85 0

  【摘 要】随着大数据时代的来临,数据技术革命已经渗透到包括出版业在内的各行各业,带来了前所未有的机遇。数据通过向信息和知识的转换,最终可以转化为价值、效用和利润。面对波涛汹涌的数据浪潮,出版人需要 ...

  【摘 要】随着大数据时代的来临,数据技术革命已经渗透到包括出版业在内的各行各业,带来了前所未有的机遇。数据通过向信息和知识的转换,最终可以转化为价值、效用和利润。面对波涛汹涌的数据浪潮,出版人需要掌握驾驭庞大数据的能力,即通过收集、管理、挖掘和整合,在读者细分、选题立项、版权贸易方面,利用提炼出的有效信息直接转化为利润,同时发现出版行业潜在的价值空间。 中国论文网 https://www.xzbu.com/1/view-6266001.htm  【关键词】大数据 出版业 数据挖掘

当今的世界出版处于纸质―数字二元格局。一方面传统的纸质书仍然是出版中的主力军,在图书销售中占有绝大部分份额;另一方面数字出版表现出旺盛的生命力,正在努力寻找自己的发展之路。面对这个前所未有的信息高速流转时代,不管是传统的出版人还是新兴的数字出版从业者都在莫名的欣喜,欣喜从没有如此之多的信息可以为我所知、所用,但是在欣喜之余面对海量信息一种无所适从的茫然感也悄然袭来。

在大家开始对信息爆炸产生不良反应的同时,一片貌似更大的“技术乌云”聚拢在人们头上。依仗存储技术和处理器技术的进步,数据的收集与分析变得越来越便捷,数据的激增也意味着人类的记录范围、测量范围和分析范围在不断扩大,“大数据”的概念被适时提出并越来越流行、越来越重要。随之而来有人断言,在“大数据”时代人类可以发现新的知识,创造新的价值,带来“大知识”、“大科技”、“大利润”、“大发展”。

一、大数据时代的出版

“大数据”这个名词并不新鲜,早在20世纪80年代的美国就提出过相关概念。20多年来,各个领域的数据量都在迅猛增长,美国的企业界、学术界也不断地对这个现象及其意义进行探讨,直至演变成国家和政府层面的发展战略。

“大数据”是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度,一般的软件工具难以捕捉、存储管理和分析的数据。为何称其为“大”,并不仅仅在于其“容量之大”,更多的意义在于:人类可以“分析和使用”的数据在大量增加,通过这些数据的交换、整合和分析,人类可以发现新的知识、创造新的价值。

2011年麦肯锡公司在其研究报告《大数据:下一个创新、竞争和生产率的前沿》中指出:“已经有越来越多令人信服的证据表明:只要实施正确的政策和激励,大数据将成为竞争的关键性基础,并成为下一波生产率提高、创新和为消费者创造价值的支柱”①

网络营销市场(表1) 按功能划分大数据在零售业的撬动作用。

麦肯锡的研究报告认为,基于数据分析的发展,大数据将在以上16个领域为零售业带来巨大的机遇。基于数据的分析和竞争已经是零售业的常态,零售业的竞争一定程度上已经成为一种基于数据的竞争,数据的爆炸将影响未来行业的竞争方式,未来的竞争将更加精细化,这种精细化就体现在数据的收集和分析上。数据的分析和挖掘的能力就是企业的核心竞争力。

大数据对编辑出版的影响,首先体现在读者细分上。每一本图书的销售,不管是纸质书还是电子书,都会产生销售数据,数据的背后都隐含着读者的信息,对这些数据进行分析,可以挖掘出读者的结构、流量、购买周期以及不同读者群的利润贡献率;掌握读者的购买频率和购买偏好,预测并推送促销信息;利用多维分析,找出群体、时间、地区等各种细分结构的交叉情况,不仅清楚掌握了市场占有率还能发现新的增长空间,直接发现潜在读者的所在。有了这些点、线、面的分析,出版者就可以据此预测读者的消费意愿、调整和优化自身的出书结构、重新安排分销渠道等等,从而提高销售率和利润率。

其次影响产品细分。基于数据的分析,找到书店更新库存的最佳时期、确定最佳的库存量、如何将图书分类上架等等。通过参考不同图书内容的销售量的排行,出版社可以依据自身定位与实力确定想要争夺的市场,规避不必要的风险。根据数据分析,发现定价趋势,依据同一类图书价格趋势的参考,找出自己的定价区间。

再次是对供应链、商业模式的影响。例如,如果书店进购其他地区已经销售低迷的图书,很有可能同样产生滞销,那么供应环节与运营效率越高产生的损失就会越大。而对畅销书估计不足,导致供应链滞后,就会错失商机。

大数据有助于出版更加精细化,出版人不用再为以前模棱两可的决策信息所困扰。市场数据、读者数据、产品数据的实时更迭,将为决策者提供帮助。

二、大数据时代的编辑工作

1、选题工作的革新

选题是编辑工作中的重点,选题策划和判断能力的好坏是编辑能力强弱的直接体现,也是一本图书成败的关键因素。出版社之间的竞争,从某种意义上说就是出版物选题的竞争。传统编辑工作中的选题策划与判断,依赖于编辑的直觉与经验,编辑选题的工作更像是和市场的赌博。在大数据时代,编辑可以通过广泛收集与选题相关的同类图书出版、销售等情况,进行提炼和分析,找出影响成功与失败的因素。通过数据挖掘可以更科学地判断选题价值,发现选题背后隐现的规律,预测选题的发展趋势,从而提高出版的针对性。

2、读者作者的对接

在传统出版业里,读者与作者是相互分离的,编辑的工作就是要让作者和读者相互认识、互相认可,一本书的畅销离开了这两个方面都不可能实现。

作者水平的高低和受欢迎程度直接决定成书的成败,以往对作者的选择,更多是编辑自身的判断。但是在大数据时代,可以通过分析作者的拥护群体的多寡、作品被评论、引用、被借阅的次数等,更加清晰的了解到作者在读者群中的人气;对读者数据的挖掘,预测读者群的喜好变化,根据这种变化找到合适的作者,摆脱了过去工作的盲目性,也让编辑不知道“读者在哪里的感叹”不再出现。

3、国际间数据融合,寻求版权合作

数字技术为知识的存储、传播和检索创造出巨大的潜力。这些技术为人们的交流和文化产业的发展以及全球范围内作品的使用提供了空前的可能性。②从输出数量上看,近10年来我国图书版权输出的规模总体偏小,这与中国经济的快速发展、与中国在国际上的大国形象、与中国博大深厚的文化底蕴以及与中国的图书版权引进数量相比都极不相称。据新闻出版总署公布的数据,2001―2010年的10年间,国内出版社输出的图书版权共计19559种(年均1956种),与同期引进的114542种图书版权(年均11454种)相比,存在着巨大的贸易逆差(1:5.87),(逆差最高峰时的2003 年则高达1:15.1③可以看到我国版权贸易有着巨大的上升空间,编辑应广泛的收集国际最新图书信息,以及这些图书的相关介绍,通过对这些图书信息进行分析、整合,进行可行性分析,寻找适合本社出版的图书,为进一步的版权贸易做准备。此外,把自己出版的图书数据进行整理,有针对性的发送给国外出版机构,主动寻求合作,提高版权贸易的效率和针对性。   三、大数据时代的编辑素养

一方面数据的极端丰富为编辑提供了更多选择的可能,另一方面也为编辑的工作增加了困难。如何在繁杂冗长的数据中找到需要的信息,如何利用毫无章法的数据为自己的工作所用?在大数据时代,信息收集的具体应用更多体现在数据挖掘上。所谓数据挖掘,是指通过特定的计算机算法对大量的数据进行联机分析,从而提示数据之间隐藏的关系、模式和趋势,为决策者提供新的知识。知识的收集过程不是盲目进行的,而是根据特定的目标和需要,通过一种或几种特定的手段和措施,对大量的、分散的、无序的数据进行甄别、归类、筛选、整合,将其中高质量、有价值和时效强的数据挖掘出来,通过数据和数据之间的相互验证,将数据上升为信息,再从信息中提炼规律,发现新的知识。整个过程,是在海量的数据中寻找知识,就像开矿掘金一样困难。

数据时代的编辑,应该树立起大数据观,即明确收集与挖掘数据的重要性,也许单个编辑不懂具体的数据仓库、数据可视化等具体数据分析技能,但是应该懂得数据挖掘的基本逻辑。事实上,不同数据挖掘之间只有具体操作的差异,它们的逻辑法则几乎是一致的。只要尝试去接触其中一种,了解基本概念,并不需要具备掌握所有数据分析技术的能耐,就可以很好的让数据为我所用,尽情的去发挥自己的创意。除此以外编辑还应具备以下数据能力:一是及时掌握环境数据,包括宏观环境、社会环境、政治环境等;二是建立人际关系链,随着实名制社区和电子商务的普遍化,人际关系链已经成为大数据重要的营销价值。④

结语

书籍承载的是内容,对出版业而言,优质内容是永恒主题,是产业主线,因为不论未来出版呈现怎样的业态,优质内容始终是出版之魂。编辑作为阅读需求的发现者、创造者,更是数据时代的把关人。能否做到在数据时代找出优秀的内容、替读者把好关,让我们的读者能在纷繁复杂的世界里发现真正价值的所在,这是未来压在所有编辑出版人肩上的重担。

参考文献

①Big data:The next frontier for

innovation, competition, and produ-

ctivity,McKinsey Institute, May2011[DB/OL].HTTP://www.mckinsey.com/in-

sights/mgi/research/technology_and_innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation

②联合国教科文组织,张雨泽 译:《版权法导论》[M].知识产权出版社,2009

③潘文年,《风暖雁寻去 松高人独来――中国图书“走出去”十年步伐》[J].《编辑之友》,2012(1)

④麻震敏,《大数据时代:营销智慧的进化论》[J].《成功营销》,2012(7)

(作者:四川大学文学与新闻学院2012级出版专业硕士研究生)

责编:周蕾

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