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布局大数据出版的实践与思考

[ 来源:佚名    点击数:237    时间:2021/11/7    编辑:冰河图书 ]
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图书工作室 讯:
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布局大数据出版的实践与思考

贵州出版集团在大数据出版方面有一些探索和思考,也希望能和业界同仁“抱团取暖”,在推进融合出版方面砥砺前行。

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明确“大数据”概念

首先,需要明确什么是大数据?“大数据”中的“大”,其实不在于“数据大、规模大”,而在于对所聚焦主题的“多维度、全覆盖”。大数据的鲜明特点是“主题明确、动态变化、分析预测、降维服务、匹配推送”。没有明确主题,只是采集一些“大”而无用的数据,那没有任何实际意义。数据会根据我们聚焦的主题产生“冷温热”3种形态并不断变化,而采集数据、建立模型、算例推演等过程的最终目的就在于为聚焦的主题做分析预测,为研究对象做降维服务,为产品开发做匹配推送。这是我们做大数据出版必须厘清的核心理念。

那么,什么是大数据出版呢?大数据出版是借助大数据的技术和研究方法,把有用的知识以合适的形态推送给用户,实现产品供给侧对用户需求侧的“精致服务”和“精准推送”。从以纸质书传承文明、传播文化的传统出版开始,发展到“云上存储、网上出版、屏上阅读”的数字出版,极大地丰富了知识服务的产品形态和输出终端。随后出现的大数据出版和以机器人、智能化音箱等为载体的人工智能出版,实质是提高产品供给侧的服务质量,更好地满足用户精细化、交互式的阅读需求。因此,传统出版、数字出版、大数据出版和人工智能出版,保持各自鲜明特点的同时,还能有效融合、一体推进。后三者即所谓的“新兴出版”,出版业当前的发展是在传统出版与新兴出版的融合方面,努力探索更多用户认可、满足其需要且愿意消费的高质量知识服务产品,从而更好地履行“建设优秀文化阵地”的工作职能,这是时代赋予出版人的使命。

布局大数据出版的两条思路

明确了大数据和大数据出版的概念,以及大数据出版在当前出版业发展中的位置,贵州出版集团也就进一步厘清了布局大数据出版的思路:以理论和实践相结合,一方面对贵州大数据发展及行业大数据探索进行有效梳理和研究,从数据标准化层面制定基础、管理、技术、运营4项出版业大数据实务标准,为国家新闻出版总署今后规范和完善行业大数据建设提供试点经验和政策建议;另一方面,按照大数据技术特点,从传统出版与新兴出版融合发展的角度,积极探索优质内容资源的“多产品形态、多终端输出”,争取在用户层面得到认可并形成画像分析,在行业内树立具有贵州特色的“大数据出版”品牌,实现“双效”统一。

在理论研究方面,抓住贵州作为全国首个大数据综合实验区的政策优势和原国家新闻出版广电总局与贵州省政府签订省部大数据战略合作的发展契机,组织编写《关于落实省部大数据(出版广电)战略合作协议出版应用任务研究报告》,从标准建设的角度制定《出版业大数据行业实务标准》,并根据贵州省党委政府部门领导及专家的意见,不断修订完善,最终编为学术专著《出版有“数”》,该理论成果得到行业同仁一致好评。可以说,贵州出版集团较好地完成了大数据出版的理论研究任务。

在实践探索方面,首先,从选题策划开始,推进传统出版与新兴出版的融合探索,产品选题以明确的用户画像为前提,针对用户看书、上网、读屏的阅读体验和习惯,在“图、文、声、像、影”多产品形态,“书、网、屏、听”多终端输出方面大胆尝试。例如《张大光讲故事》这一项目,纸质书销售2.6万余册,音视频产品总播放量达50余万次,围绕用户采集的有效数据超过500G。此外,《华为三十年修订版》《西游志》《姐姐》等项目的数据分析也有助于降低发行成本、提高发行效率。

其次,贵州出版集团积极与高校合作,按照大数据“降维服务”的特点,集中行业50多位“政、产、学、研”一线专家的意见,把学生在学校“学不到”,但工作“用得上”的就业实务知识编成职场成长、出版实务两套系统课程,争取在出版人才的多维度数据服务和校企深度合作方面形成特色。此外,贵州出版集团还与北京印刷学院合作推进校企共建实验室,让学生感受真实的职场环境和职场任务,并由此在问答、直播、画像分析、就业推荐等新型出版服务上发力,有益补充了学校课程,在加快推进学生向行业所需人才的转型上具有积极意义。

布局大数据出版的实操经验

在布局大数据出版的实践过程中,贵州出版集团也积累了一些经验:首先,从实操策略来看,大数据出版是具有前沿探索性质的新兴出版,为此我们制定了3大策略:一是“小步快走”,即始终要保证投入风险可控,保证可持续发展,在实践过程中不断自我完善、实现迭代升级。二是“内外融合”,内部是传统出版社与新兴出版公司之间的融合,通过具体的选题、项目,让传统编辑和数字编辑共同探索大数据出版流程;外部则是与出版“政、产、学、研、技”各领域的融合,并从中汲取经验。三是有效布局,数据需要积累,算法需要优化,应用场景需要不断推演和完善,布局大数据出版的实操流程,应该按照大数据的特点和方法,先尝试推出一个满足用户需求、得到用户认可的产品,随着产品的积累才有可能支撑起一个有价值、有流量的平台,最后打造出数据出版的“独角兽”生态。

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