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
在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-05教材入口:https://edu.cda.cn/goods/show/3151 “纲举目张,执本末从。” 若想在数据分析领域有所收获,一套合适的学习教材至 ...
2025-11-04【2025最新版】CDA考试教材:CDA教材一级:商业数据分析(2025)__商业数据分析_cda教材_考试教材 (cdaglobal.com) ...
2025-11-04在数字化时代,数据挖掘不再是实验室里的技术探索,而是驱动商业决策的核心能力 —— 它能从海量数据中挖掘出 “降低成本、提升 ...
2025-11-04在 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models)训练过程中,开发者最常困惑的问题莫过于:“我的模型 loss 降到多少才算 ...
2025-11-04在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“无监督样本分组” 是高频需求 —— 例如 “将用户按行为特征分为高价值 ...
2025-11-04当沃尔玛数据分析师首次发现 “啤酒与尿布” 的高频共现规律时,他们揭开了数据挖掘最迷人的面纱 —— 那些隐藏在消费行为背后 ...
2025-11-03这个问题精准切中了配对样本统计检验的核心差异点,理解二者区别是避免统计方法误用的关键。核心结论是:stats.ttest_rel(配对 ...
2025-11-03在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“高维数据的潜在规律挖掘” 是进阶需求 —— 例如用户行为包含 “浏览次 ...
2025-11-03在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29