大数据背景下科技图书的出版策略
移动互联、物联网、云计算等新兴技术的迅猛发展，使全球数据呈现爆炸性增长。“大数据”应运而生并渗透到社会生产生活的方方面面，成为影响经济发展的重要因素。目前，对于大数据(Bigdata)的概念，尚无权威论述，但较为统一的认识是，大数据不仅是对信息时代海量数据的数量概括，更包含了基于社会应用的近乎总体的、所有的数据收集、整理、
分析
定性数据统计分析pdf销售业绩分析模板建筑结构震害分析销售进度分析表京东商城竞争战略分析
等技术处理的延伸。
相对一般数据，大数据具有体量大(volume)、类型多(variety)、价值密度(value)及处理速度(velocity)的4V特性。除此以外，大数据最为突出的特点是可通过对来自互联网或移动互联网的各种片段、非结构性数据(如日志、音视频、图片、地理位置等)的挖掘、整理、汇总，剖析数据背后潜藏的原因，为预测事物未来发展趋势提供依据。
正因如此，国内外越来越多的行业开始重视大数据的作用并加以利用，其原有的管理、运营模式也随之发生了巨大改变，正如《大数据时代:生活、工作与思维大变革》的作者牛津大学教授维克托?迈尔-舍恩伯格所说:“大数据开启了一次重大的时代转型，所带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维。”作为人类文明和最新科技成果的传播者和推动者，科技出版社同样被大数据所带来的信息风暴裹挟，并在生存环境、编辑选题策划和营销模式等方面显现出与以往不同的特点。
首先，大数据时代的读者行为发生变化。
阅读原本是一种简单、私密的个人行为。随着互联网技术的发展，纸版图书份额减少，电子图书阅读、在线阅读和网络评论盛行。当海量的图书信息、书评、节选甚至全部内容都可以在互联网上查找、下载时，书店业务急剧萎缩，图书传统的发行方式遭到严重挑战。2014年5月中国新闻出版研究院公布的第十一次“全国国民阅读调查
报告
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”显示:2013年我国成年国民图书阅读率为57.8%，较2012年的54.9%上升了2.9个百分点;受数字媒介迅猛发展的影响，数字化阅读方式(网络在线阅读、手机阅读、电子阅读器阅读、光盘阅读、PDA/MP4/MP5阅读等)的接触率为50.1%，较2012年的40.3%上升了9.8个百分点。从中可以看到，数字化阅读增速高于纸质图书。大数据时代读者的购买习惯和阅读方式都发生了变化，阅读正由个人行为逐步演变为由多人参与的、可测量的半公开的行为。
其次，大数据时代为市场需求的准确判断提供了可能。
市场需求是进行图书选题策划的基础和先导。由于图书市场需求具有不确定性，在传统出版模式下，科技图书编辑多采取个别访问、参加学术会议、座谈会或小范围开展问卷调查等方式了解分析市场需求。这种方式不但成本高、 效率低，而且由于获取的数据量有限、收集时效的滞后，以及数据缺乏全面性和典型性，造成编辑在选题策划时仍对市场需求的预判与实际可能存在偏差。推出的图书不能满足市场需求和读者需要，不但造成资源浪费，也会使出版成本剧增。
通过大数据分析与比对，可方便、快捷地了解与自身出版方向相关的行业或产业的发展情况及存在的主要矛盾与问题、其他相关出版机构的出书品种、数量和市场占有率、读者认可度和关注率、当前互联网上与本专业相关的搜索热点等，从而较为便利地获取市场潜在需求和发展趋势。也就是说，借力于大数据，科技图书编辑不但能够抓牢市场需求，还可从繁琐的市场调研中解放出来，集中精力做策划、生产出满足市场需求的图书来。
再次，大数据时代改变了传统的选题策划方式。
科技图书策划的目的，是紧跟专业科技的发展步伐，策划出版有助于推广普及专业知识、有助于本领域从业人员知识层次及业务水平提升的专业图书，即科技图书的最终服务对象是
专业技术人员和管理人员。要提高图书策划的针对性，为后期销售奠定基础，就必须充分了解读者对象的总体范围、主要构成、职业属性、年龄特征、地域分布、购买习惯、兴趣爱好等相关信息。虽然与大众图书相比，科技图书的读者范围相对固定，但这范围中有多少会真正成为潜在的读者对象，需要编辑对其行业分布、教育水平、工种门类、购书偏好和对图书价格的心理预期等作进一步的分析判断。
在传统模式下，全面掌握以上内容的难度相当大。图书编辑也多半依据调研获取的有限信息和从业
经验
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进行判断，缺乏科学的数据支撑。而现在，通过对用户注册信息、阅读内容、标注章节、重点浏览内容、相关评价信息和参与讨论情况等数据关系进行整合，可方便地获取读者的职业情况、教育程度、工作难点与困惑、学习的兴趣点、地域分布等丰富信息。通过对这些信息的深度分析，从而可以有针对性地策划出适销对路的图书产品，有效提高图书内容质量，拓展图书内容的边界，为专业读者提供更能满足其需求的服务。
最后，大数据使科技图书的发行营销更具针对性。
专业图书具有品种繁多、单品种印数和销售量低、重复消费的可能性小等特点，决定了出版社在专业图书后期的宣传推广上，难以投入大量资金进行营销推介，因此开展针对性营销成为科技出版社的必然选择。但针对性营销要建立在对拟铺货地区的地域规模、经济状况、相关产业发展状况，以及其他同行业出版社在该地的市场占有率等大量数据的基础之上。传统模式下，以上数据的收集汇总不但费时费力，而且时效缓慢。利用大数据，通过对当地经济社会发展、图书交易情况、潜在读者消费行为等海量数据的分析、处理和集成，能够提供客观参考性依据，有效引导图书营销。美国在线销售书商亚马逊公司就是在充分掌握消费者的原始数据后， 基于数据分析作出决策，建立起有效的购书推荐系统，自动向读者推荐经数据分析后认为其最有可能购买的图书，从而获得了巨大的商业价值。
可以看出，利用大数据的挖掘、整理、分析和预测功能，有助于科技出版社提高出版针对性、减少市场风险。但也应认识到，科技出版社在利用大数据推动自身发展中仍存在一些问题。一是由于互联网、电子商务和移动设备并没有完全渗透到我国社会生活的各个角落，因此数据收集提取存在难度;二是目前绝大多数科技出版物的数字化程度不充分，大数据实施基础不扎实;三是诸多技术问题尚未得到解决，科技出版社凭一己之力难以推动大数据发展。
此外，尤需注意的是，大数据所带来的信息泡沫可能给科技出版从业者造成新的重负。过于依赖大数据进行选题策划，会使出版人失去自己的主观判断和创造性思考，走入数据决定一切的误区，这与科技出版社传承与促进科技知识的普及与应用的神圣使命是相悖的。应当认识到，出版过程涉及信息的发现、数据的收集与分析、形势的预判等，更涉及到编辑对专业知识的积累、选题的甄别、对书稿质量的把握、对图书内容与形式的总体设计等创造性活动，这些是大数据难以承担的。科技出版物涉及领域、门类较为专业，需要编辑依据自身专业积累和科技发展形势进行预判和引领，而非一味逢迎阅读读者兴趣。
综上所述，大数据背景下科技出版社在面对机遇的同时，同样面对着诸多挑战。只有正确认识，提前准备，才可能闯出一条顺应时代的变革之路，在大数据时代实现新的发展。
(作者单位系中国建筑工业出版社)
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