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学术期刊的编辑应该关注数字出版报告分析

已有 2983 次阅读 2021-8-9 11:55 |个人分类:海外观察|系统分类:科普集锦

作者:Scholastica

你对期刊的线上读者了解多少?
这个问题相当宽泛,可以拆解为许多小问题:你的期刊受众足够广泛吗?你是否了解读者是如何读到你的期刊的,而你又该在何处推广期刊?你能否有把握地根据往期刊物的情况选定理想的特刊主题?

对此,许多期刊出版商和编辑会从读者的反馈以及他们自身对所在的学术领域的总体看法着眼。这些情况对于出版物开发以及传播计划的确很有价值,尤其是对于具有多年经验、能够敏锐了解目标受众的期刊团队而言。但是,即便最敏锐的出版商和编辑也不可能洞察一切情况。如果你的期刊团队仅凭这些并不完全客观的信息做战略决策,那么你的期刊可能并不够了解读者,久而久之就会错失扩大受众以及更好地满足读者需求的就会。

为了有效评估期刊的状况并制定战略,以持续吸引更多读者,至少需要一些基础数据来支持出版物分析和决策制定。在此笔者总结了期刊应该重点关注的三个方面。

第一,追踪论文和网页的浏览量。

要了解读者的浏览情况,唯一的办法就是追踪期刊网页和论文的浏览量。例如,若要了解论文的浏览量,就需要关注网页浏览量、网页PDF文件浏览量及PDF文件下载量。这些核心指标有助于了解读者浏览期刊内容的情况,也有助于支持出版物开发,主要包括以下三点:

1、如果发现某些论文的利用率低于预期,则需要通过线上推广获取更多关注。

2、了解哪些论文最吸引读者,这些论文在线上推广中可能会吸引最多的关注。

3、实时掌握热门论文话题,启发特刊的灵感。

至于获取关注,同时分享最热门的论文以及关注度不够高的论文有助于提高线上期刊推广的效果。推广有关热点话题的论文有助于吸引新老读者,而这样他们更有可能偶然发现其他内容。Twitter之类的社交媒体也使用算法来投放内容,优先向用户展示活跃账户发布的信息。发布能够收获点赞且被用户分享的热门论文有助提高账号活跃度,也就是说,由活跃账号分享的冷门论文更有可能出现在粉丝的信息流中。

除了追踪单篇论文的浏览量以及下载量,出版商和编辑还可以查看其他信息性或补充性内容页面(如作者指南或出版物博客)的访问量,从而获得访客浏览情况。期刊可以凭这些浏览数据了解哪些信息性或补充性内容浏览量最多(或最少)。这一信息对于制定出版计划很有帮助,既有助于编辑衡量花精力运营博客是否值得,也有助于了解作者和审稿人是否浏览期刊提供的所有内容(如投稿前检查清单)。

第二,了解期刊读者是否在增长。

网页浏览量和论文下载量有助于确定什么样的内容最吸引读者,但这些数据无法精确呈现读者增长情况;若要了解精确情况,则需要查看唯一身份浏览量。一般的浏览量是指一个浏览会话周期中人们浏览网页的总次数(即一个访问者连续访问十次,则计算十次的浏览量),而唯一身份浏览量只累计一个浏览会话周期中访客的首次访问次数。唯一身份浏览量每一个浏览会话周期计算一次,一个周期大约持续三十分钟。

要评估读者数量增长情况,可以追踪期刊网站的唯一身份浏览量的总数(即网站首页、论文页、信息页等的总浏览量);也可以挖掘更多细粒度的数据,以了解特定论文及信息性或补充性内容吸引到多少读者,以及这些页面的访问量会增长还是会减少。

第三,了解读者来自哪里。

除了追踪读者数据之外,所有期刊都应该收集读者的来源信息。

首先是地理位置信息,通过追踪读者的国家或地区信息,可以判断期刊的受众是否覆盖全球,进而确定是否需要推广期刊或拓宽世界各地的期刊获取渠道。对于与一个或多个开放获取期刊合作的出版商而言,需要注意的是,即使提供的是完全开放获取的内容,只有可发现的内容才能被获取。因此,期刊内容的易查找性是至关重要的。

除了追踪国家或地区信息,也应该尝试探清读者的线上访问路径,追踪引荐来源网址就是一个好办法。引荐来源网站即引导读者访问期刊网页的网站,顾名思义,这些网站上有引导读者访问期刊内容的链接。例如,如果一篇线上新闻报道中有指向期刊论文的链接,那么该新闻报道则充当了引荐来源。追踪引荐来源网址有助于了解哪些论文在线上引发了讨论并被引用,以及在何处引发讨论、被引用到了何处。

引荐数据也有助于判断哪一个期刊推广渠道最有效,进而重点关注这些渠道。例如,某一期刊目前的推广渠道有期刊博客、Twitter和Facebook,但数据显示Facebook吸引的读者量极少,而运营Facebook很花时间,那么就需要改变思路。

追踪出版分析可以更有把握地判断期刊状况,也有助于制定数据驱动的出版和推广计划,以吸引和留住更多的读者,以上就是关于追踪出版分析的三点建议。

参考文献:

https://blog.scholasticahq.com/post/why-track-publishing-analytics-academic-journal/



https://blog.sciencenet.cn/blog-3387871-1298990.html

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