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
近日首届中国网络文学论坛在沪举行,与会的网络文学作家、文学批评家等,共同探讨了这些年来的网络文学的发展,以及网络文学在今天出现的新的特点,盘点和梳理了网络文学繁荣发展的实绩和成就,剖析了目前网络文学创作过程中存在的种种问题。
截至2014年底,一共有114部网络小说被购买影视版权,成为热门IP(知识财产),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。网络文学越来越成为文化产业中的焦点。
另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?”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
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11