《2024年开放获取市场份额分析》

  • 来源专题:科技出版市场动态监测
  • 编译者: 崔颖
  • 发布时间:2024-10-11
  •     Delta Think每年都会分析学术期刊市场的数量和价值。本月,Delta Think将公布期刊产量的初步结果。在今年晚些时候公布完整的规模调整结果。整个市场的总出版物量继续增长,开放获取也是如此。然而,开放获取(OA)在2023年首次失去份额。在后疫情高峰之后,整体产出的增长速度正在回落到长期趋势。

    第一部分:主要调查结果

    资料来源:OpenAlex、Delta Think 年度出版商调查、Delta Think 分析。© 2024 年,Delta Think Inc.保留所有权利。

    文章数量持续增加,但2023年隐含了一些重要变化。

    ·与上一年相比,文章总产出增长了3.4%。

    ·OA文章产量增长了 2.1%。

    ·根据基本趋势,预计2023—2025年OA产出的复合年增长率(每年平均增长)约为10%。

    ·OA的增长首次低于基础学术期刊市场的增长。

        尽管OA总产出在2023年有所增长,但随着总产出增长更快,OA的份额有所下降。从OA历年占据份额来看, 2021年估计约有45%的付费学术文章以 OA形式发表,到2022年增长到49%左右,到2023年,这一比例回落到48%左右。

        尽管市场份额的下降幅度很小,但它是显著的。通常,开放获取每年会增长几个百分点。初步数据分析结果显示,这是首次出现市场份额的下降。这代表了长期观察结果的逆转。然而,值得注意的是,潜在的长期趋势是开放获取市场份额持续增长。现在判断这一逆转是永久性抑或是暂时性,都还为时过早。

        本文中“开放获取”的定义不包括青铜OA(Bronze)和仅限存储库的绿色OA(Green)的内容。

        第二部分:趋势

        Delta Think在去年预计2023年的增长将放缓,因为行业正在调整至长期趋势。首次有迹象表明,市场的潜在驱动力可能正在显示出疲软的迹象。新冠疫情导致出版活动显著增加,使得2020年和2021年的出版量和增长率都高于平均水平。与前一年相比,2022年所有类型的产出增长都有所下降。当时的证据表明,2023年将会有一个更明显的下降表现。

        2023年开放获取出版商遇到的问题,可能包括感知到的质量问题、特刊、资助机构要求的变动和不确定性,以及期刊影响因子的丧失等,这导致他们在2023年的产出显著下降。Delta Think预计这种情况可能会持续到2024年。

        规模较大且已经建立起来的出版商在开放获取(OA)领域的出版量仍在增加。这可能是因为一些作者开始从那些完全专注于开放获取的出版商转移到这些大型成熟出版商。数据分析显示,一方面,有些作者在选择开放获取内容的出版商时改变了他们的选择;另一方面,也有些作者完全放弃了开放获取出版。因此,虽然整体的学术出版产出在增长,但开放获取在整体出版中所占的份额却在减少。

        从完全开放获取出版商的转移也导致了混合型开放获取的轻微增长。混合型开放获取的增长正在超过长期增长的趋势。

        现在判断整个开放获取增长是否出现了系统性放缓,或者开放获取产出(以及开放获取出版商)的增长是否会恢复到历史上的高水平还为时过早。2024年的前景看起来喜忧参半,Delta Think预计2024年开放获取市场份额的增长将继续面临挑战。

        第三部分:结论

        在经历了后疫情时代的增长之后,学术期刊总体产出已经回落到长期趋势。然而,开放获取产出由于开放获取出版商遇到的问题而受到了阻碍。

        由于论文工厂导致的质量问题和完全开放获取期刊失去期刊影响因子(JIF)的问题已经在其他地方详细讨论过。虽然这些问题只影响了一部分期刊,但它们导致了更广泛的从完全开放获取出版商出版的期刊撤离。

        数据表明,作者们要么选择其他途径发表他们的开放获取论文,要么完全拒绝开放获取。而大型和更成熟的出版商的开放获取产出在持续增长,这种增在弥补了一部分开放获取文章下降的空间。

        值得注意的是,完全开放获取出版商仍然占据了市场产出的大约五分之一。即使产出下降或增长放缓,它们仍将继续占据市场显著份额。

        从历史上看,完全开放获取出版商的期刊产出的高增长率推动了整体开放获取产出的高增长率。随着这一动力的减弱,可以看到整个开放获取增长引擎开始喘息。混合型期刊的产出已经受益(无论是否开放),青铜OA在多年缓慢下降之后,重新有所增加。非开放获取(订阅)产出也有所提升。

        现在的一个问题是,开放获取增长率是否会再次回升,或者我们是否正在看到某种形式的瓶颈期。开放获取会不会开始失去市场份额?

        这里有两个近似的类比。一个是大型的超级期刊在最初的爆炸性增长之后,随着规模化开始显现,它们的产出会开始回落。另一个类比是股市。出版商遇到的问题影响了相对较少的完全开放获取期刊,但它们的出版量在整个产品组合中都经历了下降。当一些知名出版商遇到问题时,就会像股市一样导致更广泛的抛售。然而,在这样调整之后,市场不可避免地会反弹。

  • 原文来源:https://deltathink.com/news-views-open-access-loses-share-market-sizing-2024-sneak-peek/
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    •     一、概述     Delta Think每年都会对开放获取(OA)学术期刊市场价值进行分析。这个价值既包括内容提供方的收入,也包括内容购买方的成本。     Delta Think预估,2023年OA市场的规模已增长到略高于22亿美元。但这一增长仅略微超过上一年,远低于OA市场长期的历史增长水平。主要的完全OA出版商产出下降,对市场产生了深远影响,而传统出版商却从中受益。尽管市场整体疲软,传统出版商的OA产出仍在增长。Delta Think预计这一趋势将持续到2024年。     目前是否已经达到OA的顶峰?OA的推动因素是否已经发生变化?我们是否正处于一个增长放缓的OA时代?     二、核心发现     Delta Think估计,2023年OA市场规模达到略高于22亿美元。     ·相较于2022年,2023年OA市场同比增长不足1.7%,仅为历史增长水平的十分之一。     ·Delta Think估计2023年学术期刊市场总规模同比增长1.2%,相比过去长期的5%左右的低位数增长率,这一增幅明显放缓。     ·2023年约50%的学术文章以付费开放获取形式发表,约占市场总价值的20%。     ·大型完全OA出版商在2023年的产出显著下降。我们也可能正经历COVID期间高增长后的调整期。这导致完全OA产出和收入的增长几乎停滞。     ·混合OA部分弥补了完全OA的萎缩。混合OA产出和收入的增长仍然强劲。     ·如果排除汇率影响,实际增长会更低。OA市场总价值实际上会萎缩0.2%,学术期刊市场总体增长仅为0.3%。这表明OA市场的基础增长已停滞,而整体市场的增长仅为长期趋势的十分之一。     ·OA的增长已缩小到与学术期刊市场相同的水平。     ·Delta Think预计2023-2026年OA产出的年均复合增长率为4.9%,OA市场价值的年均复合增长率为6.3%,显著低于历史平均水平。     三、方法     Delta Think的市场估算集中于那些可能涉及阅读或发表费用的研究出版物。此次的OA定义排除了“青铜”(仅公共访问)和“绿色”(仅存储库)文章。     四、趋势分析     2023年,OA增长停滞,特别是完全OA产出停滞不前。我们可能正经历因市场驱动力变化而导致的长期增长放缓的系统性转变。     大型完全OA出版商在2023年的产出显著下降,这对市场产生了深远影响。     Clarivate将部分期刊从Web of Science中移除,对OA专属出版商的出版组合产生了连锁反应,这是其产出下降的主要原因。此外,OA出版商减少了对特刊的使用,大大降低了过去驱动增长的主要因素。这两个因素表明,未来完全OA的增长率可能会显著降低。     与之相对的是,即使整体OA市场停滞不前,传统出版商的OA产出和价值有所增加。混合OA出于同样的原因有所增加,Delta Think预计这一趋势会持续。此外,非OA出版也略有增长。     在2023年,开放获取(OA)文章约占总发表量的50%,但其价值仅占20%左右。这表明,与非OA文章相比,OA文章平均交易金额较低。     如果大型的完全OA出版商能够重新获得早期的增长势头,那么这一差距可能会再次缩小。然而数据显示,传统出版商从OA中获取的收入比例正在增加,这往往是以其他出版商的损失为代价的。这表明市场整体的比例可能会保持稳定,但具体情况会因出版商的不同而有所变化。     目前,价格已经有所上涨,并且预计这一趋势将持续。尽管混合模式协议对定价动态的影响尚不明确,但单篇文章在混合模式期刊中带来的收入仍然高于在完全OA期刊中发表的收入,并且Delta Think预计这一趋势将延续。     OA正越来越多地以“混合模式协议”的形式提供,其中结合了“阅读”和“发表”两个元素。如果协议设有价格上限,那么部分从OA出版商转移至大型出版商的OA内容可能不会转化为更高的OA收入。     四、结论     预测未来始终充满挑战。尽管如此,Delta Think认为2023年可能成为开放获取的一个重要转折点。     2023年,大型完全OA出版商面临的挑战已经广泛讨论。Web of Science的除名导致作者从其作品组合中流失。2022年,Delta Think估算MDPI、Frontiers和Hindawi三大OA出版商占据了超过30%的OA市场份额。因此,这些出版商产出的下降对市场产生了深远影响。     结果是市场的“分化与流失”。部分出版需求被传统出版商和其他获取模式吸收。一些内容可能被固定价格协议包含在内,从而未带来收入的增长。同时,由于专题特刊的质量问题,许多内容可能完全消失。这一转变改善了内容信噪比,但专题特刊已无法再推动过去的增长。     OA的主要推动力曾经是资助机构的政策,现在则似乎是Clarivate的决策。     因此,Delta Think观察到OA增长停滞,OA产出的份额难以突破50%。尽管模型显示其长期可能会回升,但目前Delta Think估计其份额已达到峰值。
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    •     一、研究背景     近期在Open Café学术论坛中,关于“零费用开放获取出版的真实覆盖率”的讨论引用了Walt Crawford的研究数据,但存在统计口径局限问题。Crawford基于DOAJ(开放获取期刊目录)的研究仅涵盖完全开放获取期刊(“金色OA”),而忽略了混合期刊(需支付文章处理费APC)的开放论文产出。正如论坛创始人Rick Anderson指出,这种统计方法严重低估了APC资助的开放论文数量。     二、依托于Delta think的数据分析 数据来源:出版商网站、OpenAlex、DOAJ、Delta Think分析。© 2025 Delta Think Inc. 保留所有权利。     基于Delta Think的全维度数据分析平台,得出以下关键发现: ? 整体开放获取市场中,13%的论文来自免APC期刊(左图); ? 物理学领域表现突出,免APC论文占比达47%(右图); ? 2018-2022年数据稳定性显著,年度波动率低于2%; ? 支持200+学科细分分析及学会期刊对比研究。     与Open Café引用的33%免APC数据相比,Delta Think的13%估值更精准反映了混合期刊的实质贡献。     三、AI模型验证实验     在DeepSeek引发行业震荡的背景下,Delta Think设计对照实验评估生成式AI的科研辅助能力。 ? 查询语句:“开放获取中有多少是钻石开放获取?列出过去5年每年的文章数量和比例” ? 测试对象:ChatGPT 4o/4-turbo与DeepSeek ·实验结果:     1.版本迭代差异:ChatGPT不同版本(4o/4-turbo)输出结果存在显著差异。     2.输出稳定性分析: DeepSeek两次查询结果差异显著(见“尝试次数”指标),ChatGPT输出稳定性优于DeepSeek。     3.功能特性:ChatGPT 4-turbo特有推理功能,启用后可以展示推导过程与方法论、输出详细年度数据(2018-2022),关闭时数据趋近ChatGPT 4o。     4.数据准确性: ·OA占比:DeepSeek(12-15%)最接近真实值(13%),ChatGPT高估达2.5倍。 ·数值矛盾:DeepSeek第二次尝试与ChatGPT 4-turbo数值相近,但占比计算存在2.5倍偏差。 ·时间覆盖局限:所有模型数据截止2022年,缺失最新年度(2023年)数据。     5.学术沟通能力评估:     本研究采用单次提示(one-shot prompt)测试机制,系统评估生成式模型的学术沟通能力。 ·回复的字数各不相同:Chat GPT-4o具有单段落、单数字的简洁性。其他模型混合使用了项目符号、散文和表格。 ·只有一个模型添加了来源超链接,具体如下:ChatGPT-4o引用了encyclo.ouvrirlascience.fr。它是唯一包含链接的模型。 ·ChatGPT 4-turbo主动提供了描述定义的章节,包含来自某些来源的标题数字,制作了年度评估表格,比较不同来源结果的讨论,数据限制的警告以及总结。它引用维基百科作为来源,指出其5年测算基于2017-2019年数据,但不清楚是自行计算还是引用其发现的某些表述。 ·DeepSeek主动提供了关于定义、趋势、年度测算和关键来源的简要讨论。这些来源似乎是进一步阅读的指引,包括cOAlition S和OPERAS的《OA钻石期刊研究》(2021)(它认为该研究提供了最全面的视角),DOAJ,以及Web of Science/Scopus(指出它们低估了钻石OA期刊,因为许多期刊规模较小或具有区域聚焦)。 ·冗长的模型为数据添加了警示,但没有一个能捕捉定义“钻石”的微妙之处。如果某期刊仅有一年免APC,例如,作为推广期优惠,那么它应该算作真正的钻石期刊还是赞助期刊?     四、结论     当前GenAI 发展阶段更接近“科研实习生”角色,与资深研究者存在显著能力差距,需要提示工程(Prompt Engineering)迭代优化,多轮结果精炼机制,人工校验介入流程来提升其效果。     DeepSeek的结果出人意料地优秀。其估值比我们的估计低几个百分点。ChatGPT则显著高估。模型选择的补充材料有效解释了数据背后的概念与驱动因素。     Delta Think样本与模型引用样本之间的差异解释了部分数据波动。但这无法解释某些重大差异——例如文章数量相同但占比不同(或反之),存在2.5倍差异。     或许当前形态的生成式AI模型并不完全适合这类数值导向的研究。但它们似乎正朝着正确方向演进。(注:Delta Think未在OpenAI和Google Gemini目前提供的深度研究模型上尝试此查询)