京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据背后,网络文学丰而不富
探讨70亿元产值规模背后的内容、受众与管理
截至2014年底,一共已有114部网络小说被购买影视版权,成为热门IP,网络文学迎来了大好时机,但目前连“什么是网络文学”都并未形成统一定义,这种繁荣背后的诸多问题也值得探讨。
网络文学越来越成为文化产业中的焦点。截至2014年底,一共有114部网络小说被购买影视版权,有90部计划被拍成电视剧,24部被拍成电影。据市场第三方统计,到2015年网络文学的产值规模能够达到70亿元。
这样一片大好的数据背后,是否意味着我国网络文学的发展已然成熟?
值得注意的是,对于“什么是网络文学”,就没有形成统一意见。比如诞生于弄堂网文学板块的金宇澄长篇小说《繁花》是否算作网络文学?华东师范大学中文系副教授黄平告诉早报记者:“会在定义上产生分歧,也说明了我国网络文学发展还不成熟。”
9月24日至25日,“首届中国网络文学论坛”在上海举行,对网络文学的内容、读者到管理状况展开了一一探讨。
内容:参差不齐并以类型化小说为主
在会上,“内容良莠不齐”成为与会者口中出现频率最高的字眼。阅文集团CEO吴文辉认为网络文学已进入了繁荣发展阶段,但他坦言也出现了作品数量多、精品少、抄袭模仿等屡禁不止的问题。
上海作协副主席、上海网络作协会长陈村表示,网络文学一开始被质疑、被视为“垃圾”,但在当下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,网络文学成为重要的文化现象仅仅花了十多年时间。
“网络文学向来不缺内容,但泥沙俱下,许多作品题材雷同、情节拖沓、文字累赘甚至涉及暴力色情,而堪称优质的作品和具有创作潜能的作者往往被湮没。”在陈村看来,这是制约网络文学产业越做越强的关键所在。同时,陈村表示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。”
黄平则向早报记者表示网络文学目前最大的问题在于“内容模式化、同质化严重”。同时,他认为网络作家有一种身份焦虑,他们急于在文学体系中找到合法性。
受众:缺少针对读者群体的研究
截至2015年6月,我国网络文学用户规模达到2.85个亿,占网民总体的42.6%,其中手机网络文学用户规模为2.49亿,占网民总数42%。在江苏作协党组成员汪政看来,网络文学与传统文学并不一样,尤其要加强对网络文学读者(用户)的研究:“他为何点击、为何欣赏、为何乐于做粉丝?”
黄平也表示:“今天网络文学研究的关键不在文学本身,而在于它面对的读者群 。”黄平告诉早报记者,从受众层面分析,和网络文学并列的应该是美剧或好莱坞电影。他分析,如今网络文学读者群呈现“高度青年化”特征,因为青年群体能在其中得到宣泄。“比如‘霸道总裁’系列,在传统文学中是找不到的。”黄平认为若要有所倡导,就要注意把倡导的核心价值观和青年一代的想法贯穿起来。
“现在我们对网络文学读者群体的研究比较少。”在黄平看来,以往纯文学中的“作家、作品研究”未必是研究网络文学的最好办法,但研究机构里针对读者的研究方法又尚未成熟。
管理:规范发展是根本目的
据新闻出版管理部门的科研机构统计,目前我国数字出版产业达到3387亿元的产值规模,以网络文学为代表的网络出版物也已成为数字出版发展的主力军。“在数据背后,网络文学到底是不是一个强大的产业?”国家新闻出版广电总局数字出版司网络出版监管处副处长程晓龙认为,目前我国网络文学“大而不强,丰而不富,多而不优,快而不稳”。
程晓龙比喻,不少网络文学企业还挣扎在生死线上,不少作家还徘徊在温饱线上,不少作品还游走在存亡线上。他说:“当我们审视网络文学发展的时候,还必须谈论规则的问题、管理的问题。”
会后程晓龙接受早报记者采访。对于网络文学管理,他认为首先要研究网络文学的发展规律,“网民写作大多出于对文学的热爱。在网络文学发展的十多年中,我们没有认真地审视过网络文学的发展是否合理、有序。”
“有的网络文学作品过于迎合读者口味,写一些感官刺激很强的文章。这跟商业模式有极大关系。因为网络文学很大程度上是边创作、边传播、边消费,为了不断地留住人气,个别作者就会想尽各种办法。”
“网络文学正在迎来它最好的发展时机,中央对包括网络文学在内的网络文艺非常重视。”程晓龙告诉早报记者,“对网络文学来说,只有建设和管理并举,网络文学才能健康、持续并繁荣发展。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-09-10在Python Pandas数据分析中,DataFrame是承载结构化数据的核心载体,数据清洗、数据修正、条件赋值、字段更新等实操场景,都离不 ...
2026-09-09 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-09-09卡方检验(Chi-Square Test)是统计学中针对分类数据的经典显著性检验方法,核心用于判断两个离散分类变量是否相互独立、数据实 ...
2026-09-09CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03