范波　賈廣勝　張智　范林?！⊥趿Α堖\良

摘 要：出版產(chǎn)業(yè)相關(guān)管理和研究人員在規(guī)劃和決策時，離不開行業(yè)技術(shù)現(xiàn)狀分析。文章基于Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫和Derwent Innovation Index數(shù)據(jù)庫中有關(guān)出版業(yè)知識服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)論文和專利，以術(shù)語主題分析為手段，從基礎(chǔ)和應(yīng)用兩個角度梳理和分析了當(dāng)前出版業(yè)知識服務(wù)中的熱點技術(shù)及其未來發(fā)展趨勢。結(jié)果表明：出版基礎(chǔ)技術(shù)更關(guān)注人工智能和數(shù)據(jù)分析；出版應(yīng)用技術(shù)則更關(guān)注數(shù)字廣告和區(qū)塊鏈技術(shù)；出版基礎(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)均非常關(guān)注在線教育服務(wù)技術(shù)；未來隨著版權(quán)保護(hù)、元宇宙等領(lǐng)域的發(fā)展，人工智能、區(qū)塊鏈等關(guān)鍵技術(shù)必將在出版行業(yè)知識服務(wù)中獲得更大發(fā)展；建議在《編輯與出版學(xué)名詞》等相關(guān)術(shù)語的編纂過程中，適當(dāng)吸納相關(guān)術(shù)語主題分析的結(jié)果。

關(guān)鍵詞：術(shù)語分析；主題分析；知識服務(wù)；關(guān)鍵技術(shù)；出版基礎(chǔ)技術(shù)；出版應(yīng)用技術(shù)

中圖分類號：G23；G35文獻(xiàn)標(biāo)識碼：ADOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2023.03.006

Abstract：The industry technical status analysis is important during planning and making decisions for the administrators and researchers in publishing industry. Based on the papers from Web of Science and patents from Derwent Innovation Index， we combed and analyzed the current hot technologies and future trends of knowledge service in the publishing industry from the basic and application perspectives. Our results show that （1） the artificial intelligence and data analysis are important in basic publishing technology; （2） digital advertising and blockchain are important in publishing application technology; （3） online education service technology is important in both; （4） with the future development of copyright protection， metaverse etc.， artificial intelligence and blockchain will be more important in the knowledge services of publishing industry; and （5） the analysis results should be appropriately incorporated in the future process of compiling Chinese Terms in Editology and Publishing studies.

Keywords：terms analysis; subject analysis; knowledge service; key technology; basic publishing technology; applied publishing technology

收稿日期：2022-09-02修回日期：2022-10-27

基金項目：2021年濟(jì)南市科技創(chuàng)新發(fā)展資金項目“出版產(chǎn)業(yè)大腦建設(shè)”（202126001）

近年來，人工智能推動新興產(chǎn)業(yè)的智能化發(fā)展成效顯著，但在一些傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域尚待提升。傳統(tǒng)出版業(yè)作為文化產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，在維護(hù)國家意識形態(tài)安全、推進(jìn)習(xí)近平新時代中國特色社會主義思想的宣傳和闡釋、推動國家文化軟實力建設(shè)、提升國民素質(zhì)和社會文明程度等方面發(fā)揮著不可替代的重要作用。2019年國家六部委印發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)文化和科技深度融合的指導(dǎo)意見》以及山東省政府印發(fā)的《山東省文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2018—2022年）》都明確提出以智能化、融合化、綠色化為導(dǎo)向，全面構(gòu)建“互聯(lián)網(wǎng)+出版?zhèn)髅健钡膬?nèi)容生產(chǎn)、傳播、消費體系。出版業(yè)應(yīng)抓住新技術(shù)帶來的轉(zhuǎn)型機(jī)遇，構(gòu)建“出版+人工智能”的新模式和新形態(tài)，通過關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)處理與分析，構(gòu)建出版產(chǎn)業(yè)大腦，再造智能化出版流程，從而解決出版融合發(fā)展中面臨的現(xiàn)實問題，如技術(shù)存在缺陷、出版資源數(shù)據(jù)化進(jìn)程緩慢、出版有效供給不足和專業(yè)人才缺乏等。山東省數(shù)字融合出版創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)共同體，通過研究關(guān)鍵技術(shù)、出版大數(shù)據(jù)建設(shè)、人才培養(yǎng)與聚集等問題，客觀分析了出版產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀，提出推動傳統(tǒng)出版的轉(zhuǎn)型升級、打造新興出版生態(tài)的構(gòu)想，以期未來利用人工智能實現(xiàn)智能決策和智能規(guī)劃。

1 研究現(xiàn)狀

目前知識服務(wù)已成為出版業(yè)的主流研究方向，但具體到知識服務(wù)技術(shù)，特別是系統(tǒng)性體系化的研究還較少。吳浩強等[1]基于個體案例，采用案例分析法基于企業(yè)價值鏈重構(gòu)的目的論述了數(shù)字技術(shù)對知識服務(wù)價值增值的重要意義。雷鳴等[2]采用調(diào)查問卷、頻次分析和多重響應(yīng)分析法對大學(xué)出版社數(shù)字化轉(zhuǎn)型中出現(xiàn)的問題進(jìn)行了分析，指出需通過完善數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)鏈來推動技術(shù)革新。余強[3]采用案例分析法梳理了復(fù)合出版工程技術(shù)體系并提出了數(shù)字化系統(tǒng)總體架構(gòu)，其中包含知識服務(wù)。金佳夢等[4]通過文獻(xiàn)綜述，從中外對比的角度系統(tǒng)性闡述了學(xué)術(shù)出版知識服務(wù)的現(xiàn)狀和問題，其研究結(jié)果表明，當(dāng)前知識服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展不足，未來需提供有力的技術(shù)保障體系。周云倩等[5]基于CSSCI論文數(shù)據(jù)，從多維角度分析了傳統(tǒng)出版業(yè)應(yīng)向知識服務(wù)轉(zhuǎn)型，提出了技術(shù)將賦能出版轉(zhuǎn)型發(fā)展的結(jié)論。孫小琪[6]基于統(tǒng)計分析，論述了人工智能技術(shù)在出版知識服務(wù)中的應(yīng)用，并指出若要形成全新的出版知識服務(wù)生態(tài)需從思維轉(zhuǎn)型和技術(shù)轉(zhuǎn)型兩方面著手。

從現(xiàn)有研究可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前對出版業(yè)知識服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)的研究存在以下問題：（1）現(xiàn)有研究普遍停留在橫向?qū)用?，缺少縱向的深度解析，且尚未形成技術(shù)知識體系；（2）研究方法多為案例分析法、文獻(xiàn)綜述法等定性研究，定量研究普遍僅針對單一數(shù)據(jù)源。

2 研究方案

基于以上分析，本文按照如下分析方案完成研究（如圖1）：基于包含數(shù)據(jù)、信息、知識、情報和智慧的DIKIW模型，構(gòu)造初步的數(shù)據(jù)檢索式，并在領(lǐng)域權(quán)威報告和綜述論文基礎(chǔ)上對檢索式加以修正，進(jìn)而從文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中抽取出可以用于分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)?；A(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)分析主要基于Web of Science （WOS）核心合集數(shù)據(jù)庫中的論文，應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)分析主要基于Derwent Innovation Index （DII）數(shù)據(jù)庫中的專利。由于檢索出的數(shù)據(jù)存在噪聲，還需要通過人工瀏覽閱讀的方式進(jìn)行清洗去除。WOS數(shù)據(jù)庫中存在關(guān)鍵詞字段，可以對其直接進(jìn)行抽取，而DII數(shù)據(jù)庫中無關(guān)鍵詞字段，因此需要利用深度學(xué)習(xí)模型先進(jìn)行訓(xùn)練和抽取，兩個數(shù)據(jù)庫中抽取出的關(guān)鍵詞都需要進(jìn)一步清洗處理，從而得到分析所需的關(guān)鍵詞列表。在清洗后的數(shù)據(jù)和關(guān)鍵詞列表基礎(chǔ)上，可以進(jìn)行主題分析，以便進(jìn)一步分析和研究出版行業(yè)知識服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)。主題分析主要分為兩個獨立的模塊，一是基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社區(qū)發(fā)現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)主題發(fā)現(xiàn)，二是基于詞云分析的熱點和前沿技術(shù)分析。

3 數(shù)據(jù)處理

3.1 檢索式構(gòu)建依據(jù)

本文的檢索式構(gòu)建參考國內(nèi)外知識服務(wù)相關(guān)概念追蹤與辨析研究論文[7]，確定本文對出版業(yè)知識服務(wù)的定義是包含信息、數(shù)據(jù)、智慧等，集內(nèi)容創(chuàng)作、生產(chǎn)、傳播甚至應(yīng)用于一體的知識內(nèi)容的跨領(lǐng)域全新服務(wù)模式；基于該定義，參考具有普遍適用性的DIKIW模型，確定“知識服務(wù)”的限定檢索式為：

TS=（“data” or “information” or “knowledge” or “intelligence” or “wisdom”）

因本文的研究對象是出版業(yè)知識服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)，因此構(gòu)建檢索式的目的在于在海量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中找到出版業(yè)中的知識服務(wù)及其包含的技術(shù)。首先，“出版物”是一個具有強烈出版屬性的檢索詞。因此，將TI=（“publication” or “publications” or “publicate”）作為檢索字段之一。其次，綜合張立等[7]的觀點，本文認(rèn)為和傳統(tǒng)出版單一的內(nèi)容傳播功能相比，出版業(yè)知識服務(wù)更多地是將整個出版產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)數(shù)字化和智能化。因此，數(shù)字出版物更具有代表性。本文參考中國新聞出版研究院發(fā)布的

《2019—2020年中國數(shù)字出版產(chǎn)業(yè)年度報告》，對報告中提到的互聯(lián)網(wǎng)期刊、電子書、數(shù)字報紙（不含手機(jī)報）、博客類應(yīng)用、在線音樂、網(wǎng)絡(luò)動漫、移動出版（移動閱讀、移動音樂、移動游戲等）、網(wǎng)絡(luò)游戲、在線教育和互聯(lián)網(wǎng)廣告這10類出版物及其拓展概念（參考出版類圖書、論文、百科等）作為檢索詞。對由此確定的所有詞分別進(jìn)行檢索，剔除檢索質(zhì)量不好或檢索數(shù)目為0的詞，剩下的詞作為本文檢索式的一部分。此外，本文認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)廣告、在線教育以及博客類應(yīng)用的相關(guān)概念本身即具有出版業(yè)知識服務(wù)屬性，因此不再增加“知識服務(wù)”作為檢索式約束條件， 然后形成本文的最終檢索式。

3.2 檢索范圍

本研究的檢索條件設(shè)置如下：出版時間為近5年（檢索時間2022年7月5日，下同）、發(fā)表語言為英語的全部文獻(xiàn)的題錄數(shù)據(jù)。

3.3 檢索結(jié)果

依照上述方式構(gòu)建的檢索式，以WOS數(shù)據(jù)庫核心合集為論文數(shù)據(jù)來源，共檢索出近5年的9580條論文題錄數(shù)據(jù)。以DII為專利數(shù)據(jù)來源，共檢索出近5年的6190條專利題錄數(shù)據(jù)。瀏覽檢索結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，存在一些與出版不相關(guān)的論文和專利。因此，手動剔除這些論文和專利，將剩下的文獻(xiàn)整合作為本文實驗數(shù)據(jù)。

3.4 數(shù)據(jù)整理

該步主要工作是抽取論文和專利中的關(guān)鍵詞，并構(gòu)建相應(yīng)的關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣用于后面的實驗分析。

首先抽取了論文數(shù)據(jù)中存在于關(guān)鍵詞字段（DE）的關(guān)鍵詞。由于專利數(shù)據(jù)缺少關(guān)鍵詞字段，本文選擇Keybert工具對專利的標(biāo)題及摘要字段進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取。Keybert工具提取關(guān)鍵詞的原理為：以嵌入BERT模型和簡單的余弦相似性來查找文檔中與文檔本身最相似的子短語，然后分別統(tǒng)計兩類數(shù)據(jù)的關(guān)鍵詞詞頻數(shù)并進(jìn)行排序。采取人工手段，對關(guān)鍵詞的大小寫、單復(fù)數(shù)、簡稱和全稱、特殊字符、拼寫錯誤以及干擾詞等進(jìn)行清洗。將清洗后的關(guān)鍵詞中詞頻大于5的關(guān)鍵詞作為列入關(guān)鍵詞表的標(biāo)準(zhǔn)，分別構(gòu)建論文關(guān)鍵詞表和專利關(guān)鍵詞表?；谠摿斜?，構(gòu)建論文關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣和專利關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣。其中，專利關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣是計算專利關(guān)鍵詞在標(biāo)題和摘要兩個字段中共現(xiàn)的次數(shù)。所有計算結(jié)果均需做歸一化處理。

4 基于論文的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)研究

4.1 主題發(fā)現(xiàn)

關(guān)鍵詞詞頻只能在一定程度上表征各主題的熱度，無法揭示關(guān)鍵詞之間的相互關(guān)系。因此，文章在構(gòu)建關(guān)鍵詞共現(xiàn)矩陣的基礎(chǔ)上，使用Gephi內(nèi)嵌的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，共發(fā)現(xiàn)了7個主題。主題分布情況如圖2所示，其中一種顏色代表一個主題聚類，與主題對應(yīng)情況如其左上角圖例所示，圖例按照各主題術(shù)語比重排序。對各主題進(jìn)行歸納，結(jié)果見表1。

4.2 熱點技術(shù)分析

關(guān)鍵詞詞頻分布一定程度上反映了主題的熱度。關(guān)鍵詞詞頻越高的主題，越能代表該產(chǎn)業(yè)目前的研究熱度。本文借助R語言的bibliometrix包，對論文的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行統(tǒng)計，并繪制了詞云圖（見圖3）。

由圖3可明顯看出，以“elearning”和“mooc”為代表的“在線教育服務(wù)”主題是當(dāng)前的熱點技術(shù)，對應(yīng)主題1，其所包含的主要技術(shù)整理見表2。

以“bibliometric analysis”和“big data”為代表的“數(shù)據(jù)分析”主題是當(dāng)前的熱點技術(shù)，對應(yīng)主題5。其所包含的技術(shù)整理見表3。

以“artificial intelligence”和“deep learning”為代表的“人工智能”主題是當(dāng)前的熱點技術(shù)，對應(yīng)主題3，該主題包括的技術(shù)整理見表4。

以“online advertising”為代表的“數(shù)字廣告”主題是當(dāng)前的熱點技術(shù)，對應(yīng)主題2。該主題包括的技術(shù)整理見表5。

以“knowledge management”為代表的“知識管理”主題、以“cloud computing”為代表的“云與區(qū)塊鏈”主題和以“sensor”為代表的“可穿戴設(shè)備”主題未在高頻關(guān)鍵詞的詞云圖中出現(xiàn)。和前4個主題相比，這3個主題作為出版業(yè)知識服務(wù)的基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)，研究熱度較低。具體包括的技術(shù)整理見表6。

4.3 國內(nèi)外對比分析

對論文實驗數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理，抽取“CL”字段包含“China”的論文數(shù)據(jù)，匯總清洗后共計1877篇。人工對這1877篇論文進(jìn)行分類，其中在線教育服務(wù)技術(shù)和人工智能技術(shù)占比較大；區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)字廣告技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、知識管理也有所涉及。

可以發(fā)現(xiàn)我國在該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究還較為薄弱，同時，當(dāng)前國內(nèi)普遍將出版業(yè)知識服務(wù)技術(shù)研究的重心放在在線教育服務(wù)上，人工智能算法也主要用于解決基于社交媒體的輿情分析、情感分類、意見領(lǐng)袖等問題，研究熱點和重點分布不均衡。

5 基于專利的應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究

5.1 主題發(fā)現(xiàn)

使用Gephi內(nèi)嵌的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對關(guān)鍵詞進(jìn)行分析，共發(fā)現(xiàn)了8個主題。主題分布情況如圖4所示。其中一種顏色代表一個主題聚類，與主題對應(yīng)情況如左上角圖例所示，圖例按照各主題術(shù)語比重排序。對各主題進(jìn)行歸納，結(jié)果見表7。

5.2 熱點技術(shù)分析

本節(jié)依舊采取關(guān)鍵詞詞頻與主題結(jié)合的方法分析出版業(yè)知識服務(wù)熱點應(yīng)用技術(shù)。采用R中的wordcloud 2包繪制專利高頻關(guān)鍵詞詞云圖（如圖5）。

基于圖5詞云圖，以“banner”和“advertising”為代表的“數(shù)字廣告”主題，其所包括的技術(shù)整理見表8。

以“online game”和“online education”為代表的“在線教育服務(wù)”主題包括的技術(shù)整理見表9。

以“block chain”為代表的“區(qū)塊鏈”主題，該主題包括的技術(shù)整理見表10。

以“cloud”為代表的“云”主題，該主題包含的技術(shù)整理見表11。

以“database”為代表的“數(shù)據(jù)分析”主題，該主題包括的技術(shù)整理見表12。

以“knowledge management”為代表的“知識交互”主題、以“artificial intelligence”為代表的“人工智能”主題和以“sensor”為代表的“可穿戴設(shè)備”主題未在高頻關(guān)鍵詞詞云圖中出現(xiàn)。其所包含的技術(shù)整理見表13。

5.3 國內(nèi)外對比分析

對專利實驗數(shù)據(jù)進(jìn)一步處理，通過PN字段提取出屬于中國的專利，匯總后經(jīng)過清洗共計3554篇。人工對這3554篇論文進(jìn)行分類，其中數(shù)字廣告技術(shù)、人工智能技術(shù)占比較大，在線教育服務(wù)、云技術(shù)、區(qū)塊鏈技術(shù)、數(shù)據(jù)分析技術(shù)、知識管理也有所涉及，且數(shù)量相差不大。

由此可知，我國在出版業(yè)知識服務(wù)應(yīng)用技術(shù)方面占據(jù)絕對地位，專利數(shù)量占據(jù)總體的一半左右。應(yīng)用熱點和重點分布也較平均，具有較好的發(fā)展格局。

6 基礎(chǔ)技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)對比

借助文獻(xiàn)計量學(xué)及深度學(xué)習(xí)技術(shù)，將論文和專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，梳理出當(dāng)前出版業(yè)知識服務(wù)基礎(chǔ)關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合關(guān)鍵詞詞頻對技術(shù)熱度進(jìn)行了排序，結(jié)果如表14所示（其中黑體字代表高熱度技術(shù)，斜體字代表中熱度技術(shù)，宋體字則代表低熱度技術(shù)）。

通過對比可以發(fā)現(xiàn)，在線教育服務(wù)在基礎(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)中都得到很多關(guān)注，兩者除了均關(guān)注師生之間的交互技術(shù)外，基礎(chǔ)技術(shù)更關(guān)注出版內(nèi)容本身的表現(xiàn)方式，應(yīng)用技術(shù)則更注重出版過程中的知識傳播。

人工智能在基礎(chǔ)技術(shù)中屬于高熱度技術(shù)。在應(yīng)用技術(shù)中則屬于低熱度技術(shù)，且其子技術(shù)較少，原因在于人工智能中的一些子技術(shù)當(dāng)前還停留在概念或小規(guī)模實驗階段，落地性和推廣性還有待考究，距離大規(guī)模應(yīng)用還有距離。云計算和區(qū)塊鏈在基礎(chǔ)技術(shù)中熱度較低，研究也較為空泛，但在應(yīng)用

技術(shù)中卻得到較高的關(guān)注，出現(xiàn)了很多子技術(shù)。值得指出的是，隨著版權(quán)保護(hù)、元宇宙等領(lǐng)域的發(fā)展，未來區(qū)塊鏈將成為出版業(yè)技術(shù)發(fā)展的重點。

當(dāng)前知識管理和可穿戴設(shè)備的研究熱度一般，前者在于行業(yè)推廣度不夠，后者則是有很多其他學(xué)科的技術(shù)壁壘尚待攻克。未來隨著知識服務(wù)在出版業(yè)的逐步發(fā)展，兩者還有很大的增長潛力。

7 結(jié)語

本研究結(jié)合出版業(yè)發(fā)展需要，梳理了當(dāng)前出版業(yè)知識服務(wù)中的關(guān)鍵技術(shù)。本文基于多源數(shù)據(jù)，從基礎(chǔ)和應(yīng)用兩個角度進(jìn)行了定量分析，在提取專利關(guān)鍵詞的過程中使用了深度學(xué)習(xí)算法，并通過人工聚類的方法梳理出領(lǐng)域的細(xì)分技術(shù)，方便后面技術(shù)譜系的描述。本文旨在幫助出版產(chǎn)業(yè)相關(guān)“政產(chǎn)學(xué)研金服用”的相關(guān)用戶了解當(dāng)前的研究和應(yīng)用熱點，輔助政府有關(guān)部門制定決策方案，同時有利于出版產(chǎn)業(yè)鏈中不同類型的企業(yè)做戰(zhàn)略規(guī)劃，推動產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)型和升級。本文選定的時間段是5年，加之出版產(chǎn)業(yè)知識服務(wù)的界定也有不斷深化的過程，未來還可以借助建成的出版產(chǎn)業(yè)大腦對技術(shù)趨勢和各細(xì)分技術(shù)在出版業(yè)的應(yīng)用做更深入的研究。2022年正式出版的《編輯與出版學(xué)名詞》收錄了數(shù)字廣告、多媒體、人工智能等體現(xiàn)出版知識服務(wù)關(guān)鍵技術(shù)的術(shù)語[8]，建議今后結(jié)合出版產(chǎn)業(yè)的實際發(fā)展，酌情收錄區(qū)塊鏈、全息投影、html5等術(shù)語。

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作者簡介：范波（1981—），男，博士，山東出版?zhèn)髅焦煞萦邢薰靖笨偨?jīng)理，山東文化創(chuàng)意設(shè)計行業(yè)協(xié)會副會長，山東省文化產(chǎn)業(yè)發(fā)展協(xié)會副會長，山東財經(jīng)大學(xué)兼職碩士導(dǎo)師。主要研究方向為新一代信息技術(shù)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等。長期從事信息化建設(shè)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、在線教育及新業(yè)務(wù)開拓等方面的工作，主持完成省級重點項目10余項。通信方式：18866816789@139.com。

賈廣勝（1968—），男，碩士，編審，山東出版數(shù)字融合產(chǎn)業(yè)研究院院長。主要從事圖書、期刊、音像電子、數(shù)字出版以及新媒體、業(yè)態(tài)融合等方面的應(yīng)用研究。發(fā)表論文10余篇，主持策劃的《鄉(xiāng)村記憶》《中國漢畫像石粹編》（中英文）、《老家的滋味》等出版物獲中國政府出版獎提名獎、中華優(yōu)秀出版物獎提名獎。通信方式：1809843448@qq.com。

張智（1980—），男，碩士，濟(jì)南市科學(xué)技術(shù)情報研究院副研究員，山東省專業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會委員。長期從事電子政務(wù)系統(tǒng)建設(shè)、數(shù)據(jù)庫開發(fā)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用以及相關(guān)技術(shù)在科技計劃項目管理、科技成果轉(zhuǎn)化、科技項目評價等方面的應(yīng)用研究。通信方式：zhangzhi@jn.shandong.cn。

通訊作者：范林海（1970—），男，本科，山東出版數(shù)字融合產(chǎn)業(yè)研究院副院長，山東省文化創(chuàng)意設(shè)計行業(yè)協(xié)會理事，山東省會經(jīng)濟(jì)圈文創(chuàng)發(fā)展工作委員會副主任。主要研究方向為企業(yè)數(shù)字化、智能化建設(shè)等。通信方式：1071215380@qq.com。

王力（1993—），女，碩士，中國科學(xué)技術(shù)信息研究所助理研究員，富媒體數(shù)字出版內(nèi)容組織與知識服務(wù)重點實驗室辦公室副主任。研究方向為知識組織與知識服務(wù)、數(shù)字出版等。通信方式：wl@istic.ac.cn。