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大数据下学术期刊法律风险防范

发布时间:2022-02-25 01:52:57

当下,大数据正以极快的速度融入我国社会的诸多方面。据2018年7月的最新大数据统计,“过去5年,在全球范围内,中国论文投稿量增幅显著”。学术期刊作为出版业的重要领域,有必要站在行业发展的前沿,承担学术期刊的使命,在享受大数据带来便捷的同时,也要重视其可能带来的一系列法律风险。

一、学术出版大数据化的新趋势

在以大数据为背景的网络技术应用中,从音频、视频主打的慕课、微课,到学术讲座实时网络直播,再到以交互问答为基础的学术交流社群等,都在以不同的形式影响着期刊出版的发展。学术出版也呈现出因网络技术和大数据平台发展而加速更新换代的新趋势。在2017年年底,由国家新闻出版广电总局融合重点实验室主持的公益性科研项目开发的开放科学(数字资源)识别码(OSID)让学术出版翻开了新的一页。据开发人施其明讲述,截至2018年7月,已有几百家各类学术刊物使用了该技术。开放科学(数字资源)识别码可以让学术期刊自身的学术影响力得到巨大提升,同时也吸引了更多的读者持续关注其感兴趣的特定主题,增强了学术用户黏性。此外,还有学者指出:“大数据可以帮助学术期刊实现优化选题策划、提高编审效率、提升用户体验等,从而实现全方位的知识服务和智慧出版。”在大数据背景下,以前让普通读者觉得高高在上的学术类出版和普通读者的距离开始缩小。

二、大数据时代学术出版的风险分析

“励德·爱思唯尔出版集团的数据库Science Direct每年共收录25万篇论文,每年下载量10亿多篇;中国知网是目前国内大数据利用的领头羊,依托其年均20多亿次的检索次数,以及年均近10亿次的下载量,汇集了大量用户信息和用户痕迹”。不难看出,大数据既给学术期刊的采编和出版发行带来了极大便利,也蕴藏了巨大的风险。

1.学术期刊对大数据时代的认识不足,风险防范意识有限

学术出版的风险防范存在于大数据应用的方方面面。大数据就像一把“双刃剑”,一方面体现在它所带来的大数据产业的机会与约束上,目前对数据的利用率还不到7%,可见数据的挖掘使用还存在着不可预想的发展空间。而另一方面,在移动互联网盛行的当下,网络处处留下了我们的“数据”,一定程度下,衍生了网络安全问题。从全国范围来看,“我国大数据应用水平落后, 数据管理意识有待进一步提高”。长期以来,学术期刊因为出版事业和产业分开的缘故,缺乏适应新变化的动力,多是采取传统的出版方式办刊,但也正因如此,学术期刊容易因传统优势较强而墨守成规,缺乏对新技术、新形势的应对能力。大数据的海量信息为各领域的系统分析提供了数据,但其不可控的潜在风险可能会日积月累。若忽视大数据对出版行业的影响,“危机意识不够、管理方式落后”,当风险最终以某种形式集中爆发时,当事人却可能因缺乏前期了解和防范而难以有效应对。

2.大数据的应用在技术上还存在短板

大数据的应用和普及已成为一种时代的必然。大数据在出版应用上的一个典型例子就是中国知网,其近几年推出的基于其庞大论文数据库之上的论文学术不端检测系统,保证学术期刊数据来源的合法性,最重要的是为避免学术不端行为提供了极大的便利,但它仅仅是一个帮助编辑进行稿件质量判断和取舍的辅助性工具。据笔者多年的使用经验,学术不端检测系统并不是万能的“灵丹妙药”,它在带来便捷、高效的同时,也有一些力所不及之处。一是知网目前无论从时间维度上还是内容覆盖上,都还不能囊括国内所有文献,比如年代久远的文献、现在出版的大部分图书以及其他数据库(维普、龙腾等)专属的文献等。二是由于技术原因,同一文献的检测结果有时前后不一致、检测内容不准确以及时效性问题等。三是有专门的“降低重复率”的服务可以购买,利用大数据识别重复率的规则和漏洞,用人工方法来调整字序或替换文字,以达到检测过关的目的。

3.大数据的普及使传统意义上的不法行为呈现重复性、高发性

传统意义上的盗版等不法行为,在大数据时代的开放性环境下主要表现为“复制和粘贴”,其难度和成本相比过去极大降低,而维权的难度和成本却大大增加,导致这些不法行为呈现出明显的重复性和高发性。在司法实践中,涉及数字出版物的侵权问题大部分会依据《著作权法》来进行裁定,面对纷繁复杂的不法行为是难以做到全面覆盖依法追责的。造成这一现象的主要原因:一是由于我国目前缺乏操作性强的数字版权保护制度措施,加之广大作者的版权保护意识比较薄弱,导致涉及网络版权的不法行为频频出现。二是我国很多的网民认为网络上提供的资源都是免费的,缺乏网络付费购买的意识,“知识付费”的习惯尚未养成,从而加剧了盗版等不法行为的发生。三是网络出版物的盗版行为非常容易模仿和复制,一旦形成“破窗效应”,就会催生越来越多的不法行为。总之,决策层有必要在现有法律法规基础上,针对大数据时代的特点,适时颁布数字出版物版权保护条例、行政规章,也可以对现行法律法规进行目的性解释。

4.大数据的特点让法律风险更难以发现和预测

一般来说,大数据有4个特点,分别为:Volume(大量)、Variety(多样)、Velocity(高速)、Value(价值),称之为4V。当前的大数据时代,一些有实力的学术期刊就充分利用以上特点,以数字学术刊物或学术性手机软件的形式来进行纸质文献的数据化利用,让读者可以更加便捷地进行学习和研究。大部分的学术期刊在人力资源和技术力量上不够,就采用授权开发模式,和专业的网络文献运营公司合作,推动刊物的数字化。移动互联网的发展,人手一台的手机移动终端让知识的传播力大大增强,形成远较纸质刊物更大的学术影响力。但是也正是由于大数据的普及,让潜藏其中的法律风险更难以察觉、预测和监控。不少网络利用人工智能写稿软件对原始文献进行再加工,一般的做法就是洗稿。其充分利用了大数据的海量信息的优势,从过去简单拼凑两三篇文章、“剪刀加浆糊”的低级抄袭模式,升级为隐性抄袭多篇文献中的文字,其“对别人的原创内容进行篡改、删减,使其好像面目全非,但其实最有价值的部分还是抄袭的”。洗稿后的文字重新到了网上,标注为各网站或自媒体的“原创”内容,有些甚至集结公开出版。这些行为实质上已经构成了多重侵权,既侵犯了作者的著作权,也侵犯了刊物的发行权和汇编权,还涉及侵犯信息网络传播权等。这类侵权行为不容易被系统检测出来,更难以被普通读者发现,具有高度隐蔽性。

三、学术期刊大数据应用的法律风险规避

首先要尊重学术作品本身的著作权。著作权的权属可以分为两大类,一是人身权利,二是财产权利。在大数据背景下,让人们利用其他人的作品的行为产生了全新的变化。大数据技术的发展让获取和使用他人作品的行为变得前所未有的便捷,违法成本大大降低。这一趋势要求学术期刊在出版工作中,要注意区分“合理使用”与“法定许可”的立法目的、适用范围和实现形式,将二者与一般的侵权行为相区分,以便准确识别法律风险和防范法律风险。其次是要保护作者的个人信息和隐私等人身权利。由于学术资源数据库的建设还存在着一定的漏洞和风险,编辑部的技术水平也不足以应对潜在的风险,这些漏洞就容易成为网络黑客的攻击对象,导致很多的个人信息面临着泄露的风险。学术期刊的作者,大多都是高校中有一定知名度的专家或教授,他们对自身的人身权利尤为重视。所以学术期刊要在网络上收集和处理作者的信息过程中务必要注意对作者个人信息的保护。有知识产权法的专家从法律的角度提出了应对之策:“在坚持利益平衡原则的基础上,设计大数据时代版权技术措施利用个人信息的‘告知与许可’规则和‘规避免责’规则是应对上述风险的有效途径。”最后是要优化学术期刊编辑部的内部采编和出版发行环节的程序。现在绝大部分的编辑部都采用了网络化的采编系统来处理来稿、退稿、审稿和用稿等环节,这些环节无一不涉及大量数据处理。采编系统的各类用户在使用的过程中,就存在一定的信息泄露风险。比如个别学术期刊工作人员可能会利用工作之便将学术期刊的内部信息售卖给第三方的商业出版机构,从中获取非法收入。还有些黑客利用采编系统漏洞直接侵入数据库。类似情况一旦发生,不仅会对学术期刊产生不良的社会影响,还极易造成学术期刊内部信息的泄露。为了应对这种情况,学术期刊需要制定完善的内部监督制度,以及对采编系统进行升级。

四、法律风险规避的“把关人”——学术期刊编辑的责任定位

一直以来,学术期刊的责任编辑在学术期刊的采稿、用稿、编校和发行等过程中,都起着举足轻重的中枢作用,被人们誉为学术刊物的“把关人”。在大数据背景下,编辑“把关人”的身份不仅需要再定位,而且“编辑面临新的适应性挑战,从提升编辑素养着手积极应对是逻辑的必然选择”。学术研究涉及国家政治经济等不同的领域,从长远来看,甚至会对国家的安全、社会的稳定产生一定的影响。学术期刊的责任编辑作为法律风险规避“把关人”,面对大数据时代的海量信息来源,更应该要妥善处理文稿中的敏感信息,规避可能存在的法律风险,不能仅依据大数据来进行学术期刊的流水线式的生产和决定学术稿件的取舍,特别要“警惕大数据主义,处理好学术监督与保护作者隐私权的关系、学术期刊的学术性与政治性之间的关系”。学术期刊的主办单位或管理部门要加强对编辑人员的法律教育培训,增强风险意识,让他们能够树立起牢固的法律规范意识和版权保护意识。学术期刊在版权声明和约稿公示中要考虑到纷繁复杂的情况,对潜在的法律风险提前预判和规避,尽到合理注意义务。

五、结论

学术期刊的出版周期相对较长,读者受众群体相对较小,但对于一个国家而言,学术期刊刊载文章的学术水平决定了国家文化层面需求的高度。这种学术需求在大数据的推动下蕴藏着不可忽视的发展动力,不断促进科研和学术的深入和细化,与此同时,法律风险也会随之潜藏其中。因此,学术期刊应重视对相关法律风险的研究,采取科学且可行的规避方法。

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