京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28