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
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 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 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 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 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 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。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02