大數據背景下科技圖書的出版策略

范業庶

移動互聯、物聯網、云計算等新興技術的迅猛發展，使全球數據呈現爆炸性增長。“大數據”應運而生并滲透到社會生產生活的方方面面，成為影響經濟發展的重要因素。目前，對于大數據（Bigdata）的概念，尚無權威論述，但較為統一的認識是，大數據不僅是對信息時代海量數據的數量概括，更包含了基于社會應用的近乎總體的、所有的數據收集、整理、分析等技術處理的延伸。

相對一般數據，大數據具有體量大（volume）、類型多（variety）、價值密度（value）及處理速度（velocity）的4V特性。除此以外，大數據最為突出的特點是可通過對來自互聯網或移動互聯網的各種片段、非結構性數據（如日志、音視頻、圖片、地理位置等）的挖掘、整理、匯總，剖析數據背后潛藏的原因，為預測事物未來發展趨勢提供依據。

正因如此，國內外越來越多的行業開始重視大數據的作用并加以利用，其原有的管理、運營模式也隨之發生了巨大改變，正如《大數據時代：生活、工作與思維大變革》的作者牛津大學教授維克托·邁爾-舍恩伯格所說：“大數據開啟了一次重大的時代轉型，所帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維。”作為人類文明和最新科技成果的傳播者和推動者，科技出版社同樣被大數據所帶來的信息風暴裹挾，并在生存環境、編輯選題策劃和營銷模式等方面顯現出與以往不同的特點。

首先，大數據時代的讀者行為發生變化。

閱讀原本是一種簡單、私密的個人行為。隨著互聯網技術的發展，紙版圖書份額減少，電子圖書閱讀、在線閱讀和網絡評論盛行。當海量的圖書信息、書評、節選甚至全部內容都可以在互聯網上查找、下載時，書店業務急劇萎縮，圖書傳統的發行方式遭到嚴重挑戰。2014年5月中國新聞出版研究院公布的第十一次“全國國民閱讀調查報告”顯示：2013年我國成年國民圖書閱讀率為57.8%，較2012年的54.9%上升了2.9個百分點；受數字媒介迅猛發展的影響，數字化閱讀方式（網絡在線閱讀、手機閱讀、電子閱讀器閱讀、光盤閱讀、PDA/MP4/MP5閱讀等）的接觸率為50.1%，較2012年的40.3%上升了9.8個百分點。從中可以看到，數字化閱讀增速高于紙質圖書。大數據時代讀者的購買習慣和閱讀方式都發生了變化，閱讀正由個人行為逐步演變為由多人參與的、可測量的半公開的行為。

其次，大數據時代為市場需求的準確判斷提供了可能。

市場需求是進行圖書選題策劃的基礎和先導。由于圖書市場需求具有不確定性，在傳統出版模式下，科技圖書編輯多采取個別訪問、參加學術會議、座談會或小范圍開展問卷調查等方式了解分析市場需求。這種方式不但成本高、 效率低，而且由于獲取的數據量有限、收集時效的滯后，以及數據缺乏全面性和典型性，造成編輯在選題策劃時仍對市場需求的預判與實際可能存在偏差。推出的圖書不能滿足市場需求和讀者需要，不但造成資源浪費，也會使出版成本劇增。

通過大數據分析與比對，可方便、快捷地了解與自身出版方向相關的行業或產業的發展情況及存在的主要矛盾與問題、其他相關出版機構的出書品種、數量和市場占有率、讀者認可度和關注率、當前互聯網上與本專業相關的搜索熱點等，從而較為便利地獲取市場潛在需求和發展趨勢。也就是說，借力于大數據，科技圖書編輯不但能夠抓牢市場需求，還可從繁瑣的市場調研中解放出來，集中精力做策劃、生產出滿足市場需求的圖書來。

再次，大數據時代改變了傳統的選題策劃方式。

科技圖書策劃的目的，是緊跟專業科技的發展步伐，策劃出版有助于推廣普及專業知識、有助于本領域從業人員知識層次及業務水平提升的專業圖書，即科技圖書的最終服務對象是專業技術人員和管理人員。要提高圖書策劃的針對性，為后期銷售奠定基礎，就必須充分了解讀者對象的總體范圍、主要構成、職業屬性、年齡特征、地域分布、購買習慣、興趣愛好等相關信息。雖然與大眾圖書相比，科技圖書的讀者范圍相對固定，但這范圍中有多少會真正成為潛在的讀者對象，需要編輯對其行業分布、教育水平、工種門類、購書偏好和對圖書價格的心理預期等作進一步的分析判斷。

在傳統模式下，全面掌握以上內容的難度相當大。圖書編輯也多半依據調研獲取的有限信息和從業經驗進行判斷，缺乏科學的數據支撐。而現在，通過對用戶注冊信息、閱讀內容、標注章節、重點瀏覽內容、相關評價信息和參與討論情況等數據關系進行整合，可方便地獲取讀者的職業情況、教育程度、工作難點與困惑、學習的興趣點、地域分布等豐富信息。通過對這些信息的深度分析，從而可以有針對性地策劃出適銷對路的圖書產品，有效提高圖書內容質量，拓展圖書內容的邊界，為專業讀者提供更能滿足其需求的服務。

最后，大數據使科技圖書的發行營銷更具針對性。

專業圖書具有品種繁多、單品種印數和銷售量低、重復消費的可能性小等特點，決定了出版社在專業圖書后期的宣傳推廣上，難以投入大量資金進行營銷推介，因此開展針對性營銷成為科技出版社的必然選擇。但針對性營銷要建立在對擬鋪貨地區的地域規模、經濟狀況、相關產業發展狀況，以及其他同行業出版社在該地的市場占有率等大量數據的基礎之上。傳統模式下，以上數據的收集匯總不但費時費力，而且時效緩慢。利用大數據，通過對當地經濟社會發展、圖書交易情況、潛在讀者消費行為等海量數據的分析、處理和集成，能夠提供客觀參考性依據，有效引導圖書營銷。美國在線銷售書商亞馬遜公司就是在充分掌握消費者的原始數據后， 基于數據分析作出決策，建立起有效的購書推薦系統，自動向讀者推薦經數據分析后認為其最有可能購買的圖書，從而獲得了巨大的商業價值。

可以看出，利用大數據的挖掘、整理、分析和預測功能，有助于科技出版社提高出版針對性、減少市場風險。但也應認識到，科技出版社在利用大數據推動自身發展中仍存在一些問題。一是由于互聯網、電子商務和移動設備并沒有完全滲透到我國社會生活的各個角落，因此數據收集提取存在難度；二是目前絕大多數科技出版物的數字化程度不充分，大數據實施基礎不扎實；三是諸多技術問題尚未得到解決，科技出版社憑一己之力難以推動大數據發展。

此外，尤需注意的是，大數據所帶來的信息泡沫可能給科技出版從業者造成新的重負。過于依賴大數據進行選題策劃，會使出版人失去自己的主觀判斷和創造性思考，走入數據決定一切的誤區，這與科技出版社傳承與促進科技知識的普及與應用的神圣使命是相悖的。應當認識到，出版過程涉及信息的發現、數據的收集與分析、形勢的預判等，更涉及到編輯對專業知識的積累、選題的甄別、對書稿質量的把握、對圖書內容與形式的總體設計等創造性活動，這些是大數據難以承擔的。科技出版物涉及領域、門類較為專業，需要編輯依據自身專業積累和科技發展形勢進行預判和引領，而非一味逢迎閱讀讀者興趣。

綜上所述，大數據背景下科技出版社在面對機遇的同時，同樣面對著諸多挑戰。只有正確認識，提前準備，才可能闖出一條順應時代的變革之路，在大數據時代實現新的發展。

（作者單位系中國建筑工業出版社）