大数据时代学术期刊“一稿多投”问题的解决路径分析

朱 姣

(首都体育学院 北京100191)

大数据时代学术期刊“一稿多投”问题的解决路径分析

朱 姣

(首都体育学院 北京100191)

对学术期刊中常见的“一稿多投”现象进行归纳，对相应原因进行分析，有针对性地提出了预防措施与解决路径。研究认为：基于当前的网络大数据视角，学术期刊应建立专业领域的学术期刊联盟，以便获得自己专业领域的数据，通过学术联盟的海量数据进行过滤与分析，预防“一稿多投”现象。尽管建立各专业领域学术期刊联盟的合作机制有待探讨，但构建该联盟不仅能有效解决“一稿多投”的问题，还将在未来更好地发挥学术资源的集群化优势。

学术期刊 一稿多投 大数据

近年来，随着高校对科研重视程度的逐渐提高，学术期刊中“一稿多投”的现象屡见不鲜。“一稿多投”的影响非常恶劣，不仅扰乱了编辑部正常的审稿流程，造成学术资源上的浪费，严重时还可能耽误当期杂志的刊发。然而，众多专业学术期刊编辑部面对“一稿多投”的作者常常束手无策，如何在稿件审核前就能对“一稿多投”做出有效的预防措施，是当今学术期刊需要直面的问题。另一方面，在大数据时代，如何收集更多的数据，并运用数据解决现实中存在的问题也是现今各个专业领域最为流行的研究趋势。因此，本文基于网络大数据视角，对学术期刊中“一稿多投”的现象与成因进行分析，试图提出解决学术期刊“一稿多投”问题的路径与方法。

1 学术期刊中常见的“一稿多投”现象

1.1 同一稿件投至不同刊物