不要向卖菜的打听,哪个水果好吃;不要问骑自行车的,宝马好不好开。
永远记住,想要了解某个行业,只有两个办法。其一,你自己亲自去尝试;其二,去问这个行业成功的人士。切记别问失败的、不了解的人。成功者一定有方法,失败者一定有理由!
写作亦然,很多作者在这个过程中会遇到各式各样的问题,那小编今天就给大家解决一些常见问题(小编想到哪里就写到哪里,这次没写完的下一篇在写)。
小编是某科技杂志编辑(单位不方便透露,各位不必再问),与出版行业也多有交集,和出版社的朋友沟通后,几点建议希望可以帮到大家。
1.书籍怎么定位?
答:第一次写书,自己有很多项目经验,但是不知道如何下手,怎么办呢,这时候不要自己闷头想,不要觉得自己是独特的。因为这些知识其他人也在用,到当当搜一下,百分之九十九的可能是已经有人写过了。
把前人的思路拿过来作为参考,可以节约大量的时间。另外要避免一个误区:别人写的就不能写了。别人写了,书卖得很好,说明内容得到读者认可,一定要写,群众的眼睛是雪亮的。
其次,写作时,定位一定要明确。你可以写一个行业的入门,进阶,到管理;也可以写一个行业的一个部分,比如淘宝,你可以写直通车,可以写投放,亦可以写双11运营,但觉不允许写技能的混为写故事的。
2.什么是好的技术图书?
答:很多人觉得出书要求很高,普通人遥不可及,其实写书没有那么难,尤其是技术书。不需要跌宕起伏的情节,不需要华丽的文笔,只要会说中国话,知道“主谓宾定状补”(如果不知道这些,那就别写书了)就行了。在我们这里出书,只要有3年以上的实战经验,都是可以尝试的。下面说一下好书的标准:
(1)面向小白读者,把技术讲明白,让新手跟着操作,能学会,就是一本好书。
(2)针对一个概念,能用类比的方式,深入浅出的说明白,就是一本好书。
(3)书中所有代码,能调试通过,就超过市场上80%的书了。
(4)如果能用流程图、示意图的形式,把自己的思路整理出来,绝对是同类书的佼佼者。
(5)不要总想与众不同,别人写过的,自己就不能写,比如Python书,市场上大部分书的内容雷同的,并不影响他们畅销。毕竟中国人多,每个人的口味都不一样。就像有人喜欢吃麻辣烫,有人喜欢吃臭豆腐。
3.为什么书籍出版后不能在更新代码?
答:不要更新代码!不要更新代码!不要更新代码!
这是写给程序员作者的:大家用笔记本越来越多,很多笔记本都不配光驱了,因此计算机书,也大部分不配光盘了。在这种情况下,很多作者把书中代码放到Github上,方便读者下载,这样挺好。
结果我们有个机器学习的作者,发现Tensorflow版本更新了,于是他本着为读者服务的思想,把代码也更新了一通,一下子投诉就来了,因为书中的代码,和网上的不一致,读者蒙圈了。
如果真有必要升级,可以单独写一个说明文档,告诉读者变化位置,然后单独提供一个新版本的下载地址,老版本千万不要变。
4.写书的稿费,为什么比杂志、报纸的低很多?
答:这是好多作者的疑问。写书稿费通常是千字50~100元,而杂志报纸通常是千字200元以上,好多是千字千元,也就是写1000个字,杂志社付1000元,这么一比,写书简直亏大了。但是出版社和杂志社分别存在了几十年,为什么出版社还没倒闭呢。
这是因为他们的盈利方式不同,出版社的利润是从书上一本一本赚来的,没有其他收入。而且单本书的销量没有杂志大,就那么万八千册的销量,还要经过编辑、排版、封面设计,付出的成本高很多,如果再给作者高稿费,西北风都喝不到了。
而杂志的盈利是广告收入,每期杂志的包装、排版都是定型的,动辄几十万册的发行量,可以把每本的成本摊得很少。因此同样2000字的内容,在书上可以出,但是在杂志上可能就不行了,杂志要求有自己的看法、自己的创意,也就是说杂志聚集了很多作者精华,这样才能吸引广告商。
现在形式有了意想不到的变化,因为自媒体、公众号、大V的崛起,绝大多数杂志都入不敷出、关门大吉,10多年前的电脑报,火得不要不要的,现在也是勉强维持。而出版社反而都在做大做强,每年有10个多点的增长,真是风水轮流转!
5.为什么不能写大量的专业术语?
答:术语堆砌的书,绝对不是好书。
很多技术书、工具书的作者,总想显示自己的高明,讲某个知识点的时候,用一堆术语,说得云里雾里,让新手摸不着头脑。为了解释概念A,又冒出来概念B、概念C,最后越来越糊涂。这样的书是不会受欢迎的,因为它违背了书的初衷:让人学到知识。
说到这里,还有一个现象,很多作者觉得自己写的很简单,读者应该能明白。比如“向量机”、“决策树”这类专业名词,不用仔细解释,学过的都知道。这是一个大误区,根据我们的调查,买书的读者绝大多数是小白,属于完全没有接触过这一领域的人,看到这种词他们立刻就懵了。因此不怕啰嗦,用大白话讲明白,这样才能教会读者。
还有一个例子,就是代码中的注释,每本编程书,我们都要说很多遍:加注释、加注释,有些作者觉得没必要,代码都很简单,甚至为此和我们吵架。我们坚持这一点,也是10多年的经验总结,想想看,如果能轻松看懂代码,他还买这本书干嘛,直接研究官方文档就行了,之所以要买本书,就是因为读者底子太薄,需要全方位指导,因此注释不怕多,我们更希望的是一行一个代码,甚至引用import的后面,都给出注释,这才是对读者负责。
6.一个选题方向,竞争对手太多,应该怎么办?
答:比如“机器学习”,从2015年开始热起来,2017年全面爆发,2018年估计就要过剩了,那还能在出版这方面的书么?
如果和以前的书一样,肯定好评数不如人家多、排名不让人家靠前,很容易被埋没。这时就要切换写作角度了。目前大部分书是理论为主,书中充斥大量公式,但是示例很少,有应用场景的更少,在这种情况下,如果出一本《机器学习经典案例20讲》肯定会受欢迎。
还有一个思路就是通俗话、口语化,当年的《大话设计模式》就采用这个方法,把深奥的编程理念,用形象的故事讲出来,提高阅读快感,这样立刻就能众多竞品中脱颖而出。
7.总是会提到侵权,到底什么是侵权?
答:侵权这里分为两类,一是内容侵权,二是名称侵权。
(1)内容侵权,在作者老师书写前几章概念性或者行情的东西,总想参考一下网上的百科之类的,结果一不小心参考多了,这类型绝对不允许,可以参考,但一定要变成自己语言表达,切勿复制/粘贴!
作品的剽窃可以依照广义与狭义的标准分为三种类型:一是剽窃原作的创意、事实、主题等思想素材;二是将原作文字表达部分全盘剽窃;三是将原作独创性的表达转换为其他的文字表述方式。
其中,第一种属著作权法所允许的行为,即著作权法允许借鉴与模仿作品中不受保护的思想素材;第二种属传统意义上的剽窃行为,侵犯了原作品的复制权;第三种属于非文字性的剽窃行为,也是洗稿行为的法律体现形式,其与艺术作品的临摹行为并无二致,属著作权法广义上的复制行为。
(2)名称侵权,在作者老师写个人介绍的时候,禁止写和自己没有关系的公司,侵权名誉权,如果想包装下自己,不要太明确,比如:某上市公司顾问,曾在某世界500强任职!
(3)处罚力度,如果是可以和被侵权者协商解决,赔偿2w~10w不等,如果协商不成,需撤回所有已印刷书籍,并承担法律责任,赔偿出版社各项损失接近20w。
8.这么多出版社,有什么区别呢?
答:在出版界,有科技类图书四大社,分别是清华大学出版社、机械工业出版社、电子工业出版社和人民邮电出版社。在2000年的时候,在计算机图书领域,他们占据了80%以上的市场份额。后来不断演进,各个社有了不同的发展模式:
清华大学出版社形成文康、文源、金地等多家合资公司,各个公司之间是竞争关系,由不同的总经理负责,到目前为止,还是这个格局。
机械工业出版社,有自己的计算机分社,同时还有著名的华章公司,计算机分社发展的一般,没有影响力,而华章公司则越来越好,在科技类和经管类书中都很有影响力。
人民邮电出版社,最初计算机分社做的很好,各种系列横冲直撞,编辑、营销的综合素质最高,不过邮电社过于依赖系列书、过于依赖工作室,最近几年个人品牌崛起,工作室攒稿越来越不受欢迎,所以销量有所下降,现在他们正奋起直追。值得一提的是,2005年,邮电社合资成立了图灵公司,主作外版书,现在影响力非常大,在读者的口碑也很好。可惜这个公司新书品种有些少,整体规模不大。
电子工业出版社,初期发展和清华类似,也是多家合资公司,比如博文视点、飞思、美迪亚等等,小公司比清华还多。2008年前后,电子工业做了一件大事,把所有合资公司的股权收回,变成出版社全资子公司。加强了出版社的把控能力,后来对各个公司重新定位,把博文视点定位为计算机分社,主作计算机相关产品。其他公司做设计、经管等其他方向。
到目前为止有三个品牌真正立起来了,读者认、作者也认:
人民邮电出版社:图灵公司,合资企业
电子工业出版社:博文视点,全资子公司
机械工业出版社:华章公司,合资公司
清华大学出版社还没有一个拿得出手的品牌,有些可惜。
9.作者后面,有著、编著、编、主编,分别是什么意思?
答:这四个是从原创程度划分的,从左到右,独创性依次降低。
(1)著的独创性最高,产生的是绝对的原始作品;
(2)编的独创性最低,产生的是演绎作品;
(3)编著则处于二者之间(编译类似于编著,但独创性略低于编著)。
(4)如果一本书是多人合作的,其中主负责人就是主编,其他人是编委会成员。
如果作者的作品不是基于任何已有作品产生的,作者的创作行为就可以视为著。在实践中,如果写一本会计实操的书,里面必然要引用大量的会计规范、税务要求,那么著的可能性很小,大概率是编著;如果写各类考试的辅导书,那么大概率是“编”,因为必然要引用官方教材。如果写故事、写小说,那“著”的可能性会很大。而技术类书,比如机器学习、人工智能,通常是站在前人的肩膀上,再次创作,编著的可能性最大。当然,如果是你发明的贝叶斯算法,你可以问心无愧的写“著”。
10.工具类、技术类图书要达到合格有什么标准?
答:总结起来就是三个“不”:不抄袭、不写错、不墨迹。
(1)不抄袭:包括不抄其他书上的、不抄别人博客的、不抄国外论文和书籍的。很多作者说我借鉴一下行不行?这是可以的,告诉你一个技巧,学会它的核心,然后用自己的语言表达一下,重写代码,重新举例子,就没有问题。但如果你偷懒,连变量名、测试的数据都不变,那就准备被告吧。
(2)不写错:这是图书和网文最大的区别,编辑对质量审查的很严,如果发现几个技术错误,会直接质疑作者的水平,后面会有无穷无尽的修改。因为一旦出版,就要印刷几千册,里面错误太多,这些书都会变成积压产品,而网文大不了一删了之,没什么成本,书就不行了,一不小心就赔个十几万。怎么保证不写错呢?要写自己熟悉的知识,遇到不会的、实在拿不准的,宁可不写,承认自己不知道,也不要冒充大尾巴狼,自己打脸。
(3)不墨迹:有些作者经常写论文,为了追求严谨,把句子说的滴水不漏,搞的每句话都又臭又长,最后读者不爱看,导致出版受阻。我们有本深度学习的书,就是因为句子太复杂,已经改了2个月,还没合格,作者痛苦不堪,编辑也很难受。
最后,说一个问题吧。很多作者可能很牛,但也看不上其他人,自己还不想用心写作,也就是所谓的“文人相轻”。
比如清华的博士,要写一本《机器学习实战》,列了目录,只是大纲,分成五、六章,每章也简简单单,连一页都没写满。然后和编辑说,我水平很高,周志华的《机器学习》是垃圾,哈林顿 的《机器学习实战》是垃圾,有N多缺点,他随便一写,就远超这些书。
遇到这样的作者,我只想说一句:用事实说话,用实力证明,You can't do what else you're talking about?
一本书之所以畅销,肯定是众多读者用钱投票的结果,必定有他过人之处,不是你一句话就可以否定的!有本事你就拿出来。
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