对话Informatics 期刊栏目主编─西安电子科技大学苗启广教授 MDPI 人物专访。期刊名：Informatics
期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/informatics
在本期人物专访中，Informatics 有幸邀请到期刊栏目主编——西安电子科技大学苗启广教授。首先，我们热烈欢迎苗教授正式加入 Informatics，担任大数据挖掘与分析（Big Data Mining and Analytics）栏目主编。在本次访谈中，苗教授不仅分享了加盟期刊的初衷与期许，还深入剖析了大数据领域的前沿趋势与发展前景，并就开放获取模式分享了自己的独到见解。
苗启广，西安电子科技大学教授、博士生导师，同时担任学校信息化推进办公室主任、智慧教育交叉研究院常务副院长、协同智能系统教育部重点实验室副主任以及西安市大数据与视觉智能重点实验室主任。中国计算机学会（CCF）理事、中国计算机学会青年计算机科技论坛主席(2017-2018)，IEEE 高级会员。
访谈内容
1. 您能否简要介绍一下您的学术背景及主要研究兴趣？
我主要从事大数据分析与挖掘、计算机视觉、图像与视频理解以及智慧教育等方面的研究，重点关注复杂场景下的目标检测、识别与跟踪，视频行为分析，以及人工智能技术在教育和其他行业领域中的应用。在智慧教育方面，我关注教育大数据分析、学习行为建模、个性化学习支持、智能教学评价以及生成式人工智能赋能教育教学等问题，致力于推动人工智能与教育教学过程的深度融合。近年来，我也特别关注大模型、跨模态学习与数据智能之间的交叉融合，以及如何提升智能模型的可解释性、可靠性和实际应用能力。
2. 是什么因素促使您接受本刊栏目主编的邀请？
首先，大数据分析与挖掘是我长期从事的研究方向之一，与我在计算机视觉和多模态数据分析等领域的研究具有密切联系。其次，随着数据规模、数据类型及应用场景不断扩展，大数据研究正在由单纯追求算法性能，逐步转向对可解释性、可靠性、安全性以及实际应用价值的综合关注。我希望借助这一栏目，为相关领域的学者提供一个交流新思想、展示新成果的平台。此外，Informatics具有较强的开放性和交叉学科特色。我期待与编委、审稿专家和作者共同努力，进一步提升栏目的学术影响力，推动数据挖掘理论、关键技术与实际应用之间的深入结合。
3. 您对大数据挖掘与分析栏目有怎样的发展愿景？
我希望该栏目能够逐步建设成为一个具有国际影响力、突出交叉融合和实际价值的学术交流平台。在研究内容方面，栏目既重视大数据挖掘与知识发现的基础理论和方法创新，也关注面向真实复杂场景的技术应用，包括多模态数据挖掘、图与网络数据分析、时空数据挖掘、知识图谱、推荐系统以及图像和视频数据挖掘等。同时，栏目将积极关注可解释、公平、鲁棒、隐私保护和可复现的数据挖掘研究。在学术质量方面，我们将坚持严格、公正和高效的同行评审，鼓励具有原创性、系统性和明确应用价值的研究成果，也欢迎高质量综述、观点文章、数据集、基准测试及开源工具方面的工作。希望通过编委会、作者和审稿专家的共同参与，逐步形成开放、活跃、严谨且具有鲜明特色的学术社区。
4. 在未来3至5年内，您认为所在领域有哪些值得关注的研究方向或潜在技术突破？
我认为未来3至5年，大数据挖掘与分析领域可能在以下几个方向取得重要进展：
第一，大模型与数据挖掘的深度融合。大语言模型和多模态大模型将进一步改变数据表示、知识发现和人机协同分析的方式，同时也将促进面向专业领域的小样本学习、知识增强和智能决策研究。
第二，从数据相关性分析走向知识发现与因果推理。研究重点将由模式识别和预测进一步拓展至因果关系发现、知识演化分析及可验证的科学发现，使数据挖掘系统不仅能够给出结果，还能够解释结果产生的原因。
第三，人工智能与教育大数据的深度融合。随着大模型和多模态人工智能的发展，智慧教育将由传统的教学资源数字化和学习结果分析，进一步走向对教、学、评、管全过程的智能支持。同时，如何确保教育智能系统的准确性、可解释性、公平性和隐私安全，也将成为这一方向实现规模化应用的关键。
第四，高效、绿色和可持续的人工智能。面对不断增长的数据规模和模型复杂度，轻量化学习、低资源计算、边云协同及高能效数据处理将成为具有现实意义的研究课题。
此外，面向真实应用场景构建高质量数据集、可信评测基准及可复现研究体系，也将成为推动该领域持续发展的重要基础。
5. 您如何看待开放获取模式在学术出版领域的发展趋势？
开放获取有助于降低知识传播的门槛，使研究成果能够被全球更多研究人员、学生和行业实践者及时获取，对于促进学术交流、跨学科合作和科研成果转化具有积极意义。特别是在人工智能与大数据等发展迅速的领域，开放、及时的信息传播能够显著加快知识更新和技术创新。与此同时，开放获取的发展也需要以严格的学术质量控制和规范的出版伦理为基础。期刊应坚持透明、公正的同行评审制度，重视研究的原创性、科学性与可复现性，并在出版费用、数据开放和版权政策等方面保持充分透明。
我认为，未来开放获取将与开放数据、开放代码、预印本及开放同行评审等机制进一步结合，逐步形成更加开放的科研生态。其核心目标不应只是扩大论文的可访问范围，更应是提高知识共享的效率、研究过程的透明度以及学术成果的社会价值。
衷心感谢苗启广教授的深度分享与鼎力支持！ 未来，Informatics 期刊将持续优化出版服务，深度聚焦大数据挖掘与分析领域的核心议题，充分依托编委团队深厚的学术积淀与前瞻性的行业视野，致力于为全球研究者构筑一个更加高效、更为优质的学术交流与成果传播平台。
期刊介绍
主编：Antony Bryant教授
Informatics (ISSN 2227-9709) 是一个国际型开放获取英文学术期刊，旨在发表信息学及其在各个应用领域的原创理论和实证研究，包括信息和通讯技术，以及引发、伴随和复杂化其发展的生物、社会、语言和文化变化。目前期刊已经被 Scopus (Communication领域Q1, Top 5%)、ESCI (Web of Science, Q2)、DOAJ、dblp 等数据库收录。
2025 Impact Factor：5.1
2025 CiteScore：9.1
Time to First Decision：32.7 Days
Acceptance to Publication：3.8 Days
来源：Informatics