在大数据时代，学术资源信息传播更加便捷，传播形式更加多样，而且办刊模式、运行机制、编辑过程等都将发生变化。在这种变革大潮中，传统学术期刊面临巨大挑战，办刊人的正确做法是坚定方向，转变理念，创新思维，主动学习，以适应大数据时代的发展要求。笔者结合理论探索和实践经验，试以开发和培育作者资源为例，探讨学术期刊在大数据时代的积极应对策略。

　　大数据对开发作者资源的传统模式提出挑战

　　质量是期刊的生命，无论是何种载体，变化的是形式和服务，不变的是“内容为王”的办刊追求。优质稿源是学术期刊高质量的根本保障，而且一直是各期刊竞争的主要对象，因此优质稿源背后的作者资源也是各编辑部首要开拓和重点维护的对象。无论是纸媒时代还是全媒体时代，有意识地开发和维护作者资源都是期刊的首要工作，也是提高学术期刊质量的有效措施。实践中，各编辑部的自然来稿虽然很多，但往往内容杂乱，质量参差不齐，可用的也是沙里淘金，倚重自然来稿很难体现刊物特色；大多好期刊的优质稿源更依赖于编辑部的主动邀约，责任编辑结合编辑部的选题计划和自己的编辑思想，与应约专家共同进行选题策划和讨论，形成符合刊物要求、体现刊物特色的编辑成果。而这必然要求期刊拥有相当数量且较为稳定的作者群。办期刊是一项长期的事业，如何为期刊提供源源不断的重点作者，除了维护已有知名学者和稳定作者，培育潜力作者是必然路径。

　　在传统纸媒时代，学术期刊的作者群开发情况与期刊质量、声誉和责任编辑素养密切相关。前者与期刊的长期历史积淀有关，而编辑素养能直接反映出当下的办刊水平。一个好的编辑不仅有丰富的专业知识和较强的鉴别力，更掌握着学界动态，对某领域专家的相关学术情况了然于胸，可谓一张学术地图，而要达到对学界非常熟悉的程度，常常需经过多年的积累历练。在大数据时代，学界相关信息包括资讯、动态以及作者信息等资料的获取非常便捷而透明，每个编辑都可无差别化地通过网络检索掌握。这对原来很大程度上依靠时间积累作者资源的开发模式无疑是种挑战。众所周知，“大数据”的真正价值并非海量数据，而是对海量数据的整合与利用，通过对数据挖掘而得出所需信息。在未来，如何通过“大数据”发现潜力作者并进行有效开发和培育，拓展稿源渠道，将是各学术期刊竞争的关键点。

　　充分利用大数据开发和培育潜力作者

　　因数据信息的共享性，各期刊都在“大数据”这一共有资源中挖掘潜力作者，争取优质稿件，这使期刊间的竞争更加激烈，如何取得成效则取决于各期刊开发和培育作者的方式。

　　传统时代，开发和培育作者的方式比较单一，依靠编辑积累的学术信息以手写信的方式进行约稿和交流是主要方式；PC互联网逐渐普及后，电子邮件的方式基本取代了手写信，网络的即时性使编辑与作者间的交流频次增加，互动性增强，效率大大提高。在传统时代，编辑部竞相争取的作者资源往往是在学界已有一定声望的学术名家。在大数据时代，除了积极维护大家、名家，编辑部的重点更在开发和培育潜力作者。学术期刊可充分利用大数据所具有预测性和前瞻性的特点，运用统计、在线分析处理、情报检索和模式识别等数据挖掘技术手段，获得有效学术信息，对其进行整合、分析，不仅能展示出学界热点、前沿问题，还能了解到更准确的作者信息，从而进行有针对性的培育。可以看到，利用国家社科基金项目或知网数据库发布的文章进行的相关研究近年逐渐增多。《人文杂志》近两年对此也作了有益探索，比如要求各学科编辑利用网络信息完成一篇本学科的研究现状、研究热点和发展趋势的分析报告，包括作者信息的动态变化以及本领域最活跃的学者群等方面。这些信息都有助于编辑更有针对性和目的性地进行选题策划、组稿约稿，极大地提高了工作成效。