AI辅助工具的应用与科技期刊编辑职业压力的关联——基于问卷调查的实证分析

doi:10.11946/cjstp.202512291647

摘要/Abstract

摘要：

目的探究人工智能（AI）辅助工具的应用与科技期刊编辑职业压力的内在关联性，为缓解编辑职业压力并提高编辑AI素养提供数据支持和可行性的应对方案。方法以直接承担收稿、初审、编辑加工、校对、选题策划、作者沟通等编辑业务的河南省科技期刊一线编辑为调查对象，采用问卷调查编辑所面临的职业压力及其对工作中AI应用的认知水平等，并进行统计学分析。结果科技期刊编辑的工作负荷压力和技能更新压力最为突出，其AI素养整体处于中等水平，对AI应用的技术认知较清晰，但对伦理认知较模糊。AI素养与技能更新压力呈强正相关，与工作负荷压力呈强负相关（ρ=0.781、-0.744）。学历对编辑的AI素养有正向影响，工作负荷压力和AI应用的伦理认知对其有负向影响（β=0.130、-0.343、-0.396）；编辑AI素养和技术认知对工作负荷压力有负向影响（β=-0.481、-0.341）；AI应用的伦理认知对技能更新压力有负向影响，AI应用的技术认知对其有正向影响（β=-0.368、0.364）。聚类分析得到3类编辑群体画像：资深传统型、年轻高知型、基础实操型。结论 AI 辅助工具的应用与科技期刊编辑职业压力存在双向关联，高AI素养可缓解工作负荷但加剧技能更新焦虑，AI应用的伦理认知模糊制约AI素养提升与压力缓解；建议通过构建分层分类的AI素养提升与职业压力缓解综合应对体系缓解科技期刊编辑的职业压力。

关键词: 人工智能, 科技期刊, 编辑, 职业压力, 聚类分析, 综合应对体系

Abstract:

Purposes To explore the intrinsic correlation between the application of AI-assisted tools and the occupational stress of scientific journal editors，and to provide data support and feasible countermeasures for alleviating editors’occupational stress and improving their AI literacy. Methods A questionnaire survey was conducted among frontline editors of scientific and technical journals in Henan Province who were directly engaged in editorial tasks such as manuscript reception， initial review， editorial processing， proofreading，topic planning，and author communication.Statistical analyses were performed to examine the occupational pressure faced by these editors and their cognitive levels regarding AI applications in their work. Findings Among the editors of scientific journals，work load pressure and skill renewal pressure were found to be the most prominent.Their overall AI literacy was at a medium level， with clear technical cognition of AI applications but vague ethical cognition.AI literacy was strongly positively correlated with skill renewal pressure（ρ=0.781） and strongly negatively correlated with work load pressure（ρ=-0.744）. Educational background had a positive effect on editors’ AI literacy， while work load pressure and ethical cognition of AI applications had negative effects （β=0.130，-0.343，-0.396）.Editors’ AI literacy and technical cognition of AI applications had negative effects on work load pressure（β=-0.481，-0.341）.Ethical cognition of AI applications had a negative effect on skill renewal pressure，while technical cognition of AI applications had a positive effect（β=-0.368，0.364）.Three clusters of editor profiles were identified via cluster analysis：senior traditional type，young high-knowledge type，and basic operation type. Conclusions A bidirectional correlation is identified between the application of AI-assisted tools and the occupational stress of scientific journal editors.High AI literacy alleviates workload but intensifies anxiety over skill renewal，while vague ethical cognition of AI application restricts the improvement of AI literacy and the relief of occupational stress.Comprehensive measures for classified and stratified AI literacy promotion and occupational stress alleviation are proposed to reduce the occupational stress of scientific journal editors.

Key words: Artificial intelligence, Scientific journals, Editors, Occupational stress, Cluster analysis, Comprehensive response systems

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　　　　 https://www.cjstp.cn/CN/Y2026/V37/I2/228

图/表 7

参考文献 19

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	Kua Fu AI of CITIC publishing selected as a key project of the national press and publication administration［EB/OL］.（2025-09-10）［2025-11-20］.

一级项目	二级项目	题项序号	具体内容	评分 / 选择项
个人基本信息	人口统计学信息	1	学历	□大专 □本科 □硕士 □博士及以上
		2	从业年限	□5年及以下 □6～10 年 □11～20 年 □21年及以上
		3	职称	□初级 □中级 □副高级 □正高级
		4	年龄	□35岁及以下 □36～45岁 □46～55岁 □56岁及以上
职业压力	人际关系压力	5	与同事的工作协作存在摩擦	□1 □2 □3 □4 □5
		6	应对上级的工作要求让我感到压力	□1 □2 □3 □4 □5
		7	与作者沟通不畅时会产生矛盾	□1 □2 □3 □4 □5
		8	跨部门协调困难影响工作效率	□1 □2 □3 □4 □5
	职业发展压力	9	我对期刊的发展前景感到迷茫	□1 □2 □3 □4 □5
		10	AI 技术的发展让我担心被行业淘汰	□1 □2 □3 □4 □5
		11	缺乏清晰的职业晋升通道让我感到不安	□1 □2 □3 □4 □5
		12	薪酬待遇与付出不匹配让我有失落感	□1 □2 □3 □4 □5
	技能更新压力	13	学习新的 AI 编辑工具让我感到困难	□1 □2 □3 □4 □5
		14	数字化转型要求我不断学习新技能，压力较大	□1 □2 □3 □4 □5
		15	跟不上 AI 技术更新迭代的速度让我感到焦虑	□1 □2 □3 □4 □5
		16	掌握新技能的时间成本高让我难以承受	□1 □2 □3 □4 □5
	工作负荷压力	17	我经常需要加班完成编辑工作	□1 □2 □3 □4 □5
		18	出版周期紧张让我感到压力很大	□1 □2 □3 □4 □5
		19	稿件审核工作量过大超出我的承受范围	□1 □2 □3 □4 □5
		20	多任务并行处理让我感到身心疲惫	□1 □2 □3 □4 □5
AI 素养	编辑AI素养	21	能够熟练使用几种AI 辅助编辑工具	□1 □2 □3 □4 □5
		22	了解AI技术的基本原理	□1 □2 □3 □4 □5
		23	能够识别AI应用过程中的伦理风险	□1 □2 □3 □4 □5
		24	能够根据工作需求选择合适的AI 辅助工具	□1 □2 □3 □4 □5
		25	单位配备了专业的 AI 编辑设备	□1 □2 □3 □4 □5
AI应用认知	伦理认知	26	AI 生成的内容侵犯他人版权	□1 □2 □3 □4 □5
		27	AI 可以辅助判断稿件的价值导向	□1 □2 □3 □4 □5
		28	AI 分析读者数据侵犯读者隐私	□1 □2 □3 □4 □5
		29	AI 生成内容的原创性界定存在伦理争议	□1 □2 □3 □4 □5
		30	过度依赖AI会导致编辑核心能力退化	□1 □2 □3 □4 □5
	技术认知	31	AI可以辅助完成中英文摘要一致性检测	□1 □2 □3 □4 □5
		32	AI可以辅助分析统计学方法是否合适，数据是否拼凑	□1 □2 □3 □4 □5
		33	AI可以辅助完成参考文献核对、文本润色等重复性工作	□1 □2 □3 □4 □5
		34	AI可以辅助检测图像是否篡改	□1 □2 □3 □4 □5
		35	AI可以辅助检测抄袭、重复发表、表格和图形格式等	□1 □2 □3 □4 □5

一级项目	二级项目	题项序号	具体内容	评分 / 选择项
个人基本信息	人口统计学信息	1	学历	□大专 □本科 □硕士 □博士及以上
		2	从业年限	□5年及以下 □6～10 年 □11～20 年 □21年及以上
		3	职称	□初级 □中级 □副高级 □正高级
		4	年龄	□35岁及以下 □36～45岁 □46～55岁 □56岁及以上
职业压力	人际关系压力	5	与同事的工作协作存在摩擦	□1 □2 □3 □4 □5
		6	应对上级的工作要求让我感到压力	□1 □2 □3 □4 □5
		7	与作者沟通不畅时会产生矛盾	□1 □2 □3 □4 □5
		8	跨部门协调困难影响工作效率	□1 □2 □3 □4 □5
	职业发展压力	9	我对期刊的发展前景感到迷茫	□1 □2 □3 □4 □5
		10	AI 技术的发展让我担心被行业淘汰	□1 □2 □3 □4 □5
		11	缺乏清晰的职业晋升通道让我感到不安	□1 □2 □3 □4 □5
		12	薪酬待遇与付出不匹配让我有失落感	□1 □2 □3 □4 □5
	技能更新压力	13	学习新的 AI 编辑工具让我感到困难	□1 □2 □3 □4 □5
		14	数字化转型要求我不断学习新技能，压力较大	□1 □2 □3 □4 □5
		15	跟不上 AI 技术更新迭代的速度让我感到焦虑	□1 □2 □3 □4 □5
		16	掌握新技能的时间成本高让我难以承受	□1 □2 □3 □4 □5
	工作负荷压力	17	我经常需要加班完成编辑工作	□1 □2 □3 □4 □5
		18	出版周期紧张让我感到压力很大	□1 □2 □3 □4 □5
		19	稿件审核工作量过大超出我的承受范围	□1 □2 □3 □4 □5
		20	多任务并行处理让我感到身心疲惫	□1 □2 □3 □4 □5
AI 素养	编辑AI素养	21	能够熟练使用几种AI 辅助编辑工具	□1 □2 □3 □4 □5
		22	了解AI技术的基本原理	□1 □2 □3 □4 □5
		23	能够识别AI应用过程中的伦理风险	□1 □2 □3 □4 □5
		24	能够根据工作需求选择合适的AI 辅助工具	□1 □2 □3 □4 □5
		25	单位配备了专业的 AI 编辑设备	□1 □2 □3 □4 □5
AI应用认知	伦理认知	26	AI 生成的内容侵犯他人版权	□1 □2 □3 □4 □5
		27	AI 可以辅助判断稿件的价值导向	□1 □2 □3 □4 □5
		28	AI 分析读者数据侵犯读者隐私	□1 □2 □3 □4 □5
		29	AI 生成内容的原创性界定存在伦理争议	□1 □2 □3 □4 □5
		30	过度依赖AI会导致编辑核心能力退化	□1 □2 □3 □4 □5
	技术认知	31	AI可以辅助完成中英文摘要一致性检测	□1 □2 □3 □4 □5
		32	AI可以辅助分析统计学方法是否合适，数据是否拼凑	□1 □2 □3 □4 □5
		33	AI可以辅助完成参考文献核对、文本润色等重复性工作	□1 □2 □3 □4 □5
		34	AI可以辅助检测图像是否篡改	□1 □2 □3 □4 □5
		35	AI可以辅助检测抄袭、重复发表、表格和图形格式等	□1 □2 □3 □4 □5

类别	具体分类	人数	占比/%
学历	大专	34	22.78
	本科	38	24.05
	硕士	48	30.77
	博士及以上	36	23.08
从业年限	5年及以下	44	28.21
	6～10年	64	41.03
	11～20年	26	16.67
	21年及以上	22	14.10
职称	初级	58	37.18
	中级	32	20.51
	副高级	46	29.49
	正高级	20	12.82
年龄	35岁及以下	38	24.36
	36～45岁	46	29.49
	46～55岁	40	25.64
	56岁及以上	32	20.50
人际关系压力	低压力（4～8分）	42	26.92
	中低压力（9～12分）	80	51.28
	中高压力（13～16分）	26	16.67
	高压力（17～20分）	8	5.13
职业发展压力	低压力（4～8分）	34	21.79
	中低压力（9～12分）	78	50.00
	中高压力（13～16分）	38	24.36
	高压力（17～20分）	6	3.85
技能更新压力	低压力（4～8分）	38	24.36
	中低压力（9～12分）	32	20.51
	中高压力（13～16分）	40	25.64
	高压力（17～20分）	46	29.49
工作负荷压力	低压力（4～8分）	14	8.97
	中低压力（9～12分）	26	16.67
	中高压力（13～16分）	32	20.51
	高压力（17～20分）	84	53.85
编辑AI素养	低水平（5～10分）	26	16.67
	中低水平（11～15分）	74	47.44
	中高水平（16～20分）	40	25.64
	高水平（21～25分）	16	10.26
AI应用的伦理认知	低认知（5～10分）	22	14.10
	中低认知（11～15分）	64	41.03
	中高认知（16～20分）	54	34.62
	高认知（21～25分）	16	10.26
AI应用的技术认知	低认知（5～10分）	24	15.38
	中低认知（11～15分）	40	25.64
	中高认知（16～20分）	48	30.77
	高认知（21～25分）	44	28.21

类别	具体分类	人数	占比/%
学历	大专	34	22.78
	本科	38	24.05
	硕士	48	30.77
	博士及以上	36	23.08
从业年限	5年及以下	44	28.21
	6～10年	64	41.03
	11～20年	26	16.67
	21年及以上	22	14.10
职称	初级	58	37.18
	中级	32	20.51
	副高级	46	29.49
	正高级	20	12.82
年龄	35岁及以下	38	24.36
	36～45岁	46	29.49
	46～55岁	40	25.64
	56岁及以上	32	20.50
人际关系压力	低压力（4～8分）	42	26.92
	中低压力（9～12分）	80	51.28
	中高压力（13～16分）	26	16.67
	高压力（17～20分）	8	5.13
职业发展压力	低压力（4～8分）	34	21.79
	中低压力（9～12分）	78	50.00
	中高压力（13～16分）	38	24.36
	高压力（17～20分）	6	3.85
技能更新压力	低压力（4～8分）	38	24.36
	中低压力（9～12分）	32	20.51
	中高压力（13～16分）	40	25.64
	高压力（17～20分）	46	29.49
工作负荷压力	低压力（4～8分）	14	8.97
	中低压力（9～12分）	26	16.67
	中高压力（13～16分）	32	20.51
	高压力（17～20分）	84	53.85
编辑AI素养	低水平（5～10分）	26	16.67
	中低水平（11～15分）	74	47.44
	中高水平（16～20分）	40	25.64
	高水平（21～25分）	16	10.26
AI应用的伦理认知	低认知（5～10分）	22	14.10
	中低认知（11～15分）	64	41.03
	中高认知（16～20分）	54	34.62
	高认知（21～25分）	16	10.26
AI应用的技术认知	低认知（5～10分）	24	15.38
	中低认知（11～15分）	40	25.64
	中高认知（16～20分）	48	30.77
	高认知（21～25分）	44	28.21

指标	学历	从业年限	职称	年龄	人际关系压力	职业发展压力	技能更新压力	工作负荷压力	编辑AI素养	AI应用的伦理认知	AI应用的技术认知
学历	1.000	0.008	0.397^**	-0.014	0.328^**	0.052	0.212	-0.280^*	0.310^**	-0.038	0.499^**
从业年限	0.008	1.000	0.193	0.530^**	0.028	-0.020	-0.254^*	0.201	-0.146	0.280^*	-0.182
职称	0.397^**	0.193	1.000	0.260^*	0.085	-0.060	-0.004	-0.136	0.162	0.075	0.111
年龄	-0.014	0.530^**	0.260^*	1.000	-0.003	-0.042	-0.416^**	0.372^**	-0.375^**	0.492^**	-0.325^**
人际关系压力	0.328^**	0.028	0.085	-0.003	1.000	0.086	0.269^*	-0.225^*	0.205	-0.102	0.453^**
职业发展压力	0.052	-0.020	-0.060	-0.042	0.086	1.000	-0.041	-0.092	-0.032	0.136	0.191
技能更新压力	0.212	-0.254^*	-0.004	-0.416^**	0.269^*	-0.041	1.000	-0.775^**	0.781^**	-0.724^**	0.731^**
工作负荷压力	-0.280^*	0.201	-0.136	0.372^**	-0.225^*	-0.092	-0.775^**	1.000	-0.744^**	0.566^**	-0.763^**
编辑AI素养	0.310^**	-0.146	0.162	-0.375^**	0.205	-0.032	0.781^**	-0.744^**	1.000	-0.714^**	0.685^**
AI应用的伦理认知	-0.038	0.280^*	0.075	0.492^**	-0.102	0.136	-0.724^**	0.566^**	-0.714^**	1.000	-0.432^**
AI应用的技术认知	0.499^**	-0.182	0.111	-0.325^**	0.453^**	0.191	0.731^**	-0.763^**	0.685^**	-0.432^**	1.000

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