
大数据背后的网络文学:繁荣还是平庸
“在数据背后,网络文学到底是不是一个强大的产业?”网络文学发展的这些大数据表明,网络文学的题材素材,越来越成为电影、电视剧艺术创作中内容题材的来源,并形成自己独特的IP品牌,加上网络文学被改编成其他文化样式,网络文学的产值到2015年可以达到70亿元的规模,这说明网络文学已经成为文化产业的重要组成部分,占文化产值比例越来越大,这越发凸显了网络文学在人们的阅读文化生活中,在艺术创作中,在文化产业中的价值和地位。
我们知道,网络文学一开始被质疑、被视为“垃圾”,但在当下却已经成为作者以数十万计、最活跃、最引人注目的文学形态。从1999年榕树下网站第一次颁奖算起,到网络文学成为重要的文化现象,仅仅花了十多年时间,并且取得了如此的成绩,我们是应该看到网络文学这一方面对文化的贡献的。
但是,正像文学批评界所指出的那样,目前我国网络文学的发展有目共睹,但却存在着数量多、精品少、抄袭模仿这些“大而不强,丰而不富,多而不优,快而不稳”的比较突出的问题。
这表现之一是,网络文学的思想内容品质问题。网络文学很大程度上是边创作、边传播、边消费,这种商业模式决定了有的网络文学作品,为了不断地留住人气,其作者就会想尽各种办法,过于迎合读者口味,写一些感官刺激很强的作品,出现了涉及暴力色情的内容。
这是网络文学的内容审美以及写作导向问题,已被看作是制约网络文学产业越做越强的关键所在。
网络文学作品深受年轻读者的欢迎,但网络文学作品表达的作者的思想趣味、生活态度和对世界的看法,它的思想性、价值取向,对网络读者尤其是青少年读者的价值观会产生不小的影响,也正因此,对网络文学作品,我们需要加强文学方向,思想内容方面,审美格调方面,精神趣味和价值方面的积极、正确、鲜明的引导,网络文学在其发展过程中在品格、道德伦理、审美方面应体现出新追求。
在我们的文学生活中,网络文学一直是处在文学界激烈争议的漩涡中。网络文学处在今天这样一个浮躁的时代,充满喧嚣的商业消费文化,纷繁多变的多元价值观念、流行时尚,构成了网络文学的生存环境和文化情境。这种外在环境决定了一些网络文学作家、写手的写作心态。他们所追求的网络写作往往是急功近利,获得点击率,赢得不错的商业收益,得到纸质文学的认同,获得出版市场,以至一些堪称优质的大数据分析作品和具有创作潜能的作者被湮没。这正像有的文学批评家所说,当前网络文学以类型化小说为盛,较为单一,“但我们期待的更加个人化的风格尚未出现。”还有就是,“点击率”、“流水作业”、“炒作”与网络文学如影随形;许多网络文学作品题材雷同、情节拖沓、文字累赘,抄袭模仿盛行。这是我们必须看到的网络文学的现状。
这也正是我们的文学批评界,这次网络文学论坛上,对网络文学提出的批评,网络文学在思想深度、精神信仰、艺术表现和审美原则方面存在着许多问题。近些年来,我们看到有的网络文学作家、写手出版的网络文学作品,动辄几十万册,获得了大量读者的阅读和追捧,但这仍然无法掩盖如今网络文学的思想、精神、文学性、艺术性和创始性力量方面的欠缺。
我们盘点网络文学的发展,也在思考和寻找衡量优秀的网络文学的标准。内容高雅优美、笔触精致、富有文学表现力和艺术审美魅力,这从来就是一个衡量优秀文学艺术作品的重要标准。所以,网络文学的发展方向,就是必须具有鲜明、坚定、高远、宏大的文学精神的坐标,不断提升文学的品位,超越网络文化流俗,超越它的平庸、苍白和低俗,坚持文学性和艺术性的不懈美学追求,并成为自觉的精神意识、文化意识、创作意识。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14