大數據時代網絡文學多維度評價方法及應用

介晶

近年來，網絡文學迅速發展，已成為我國數字出版產業的重要組成部分。易觀智庫數據顯示，2013年網絡文學市場規模達到了46.3億，較2012年環比增長66.7%，預計2015年將突破70億。然而，網絡文學在內容質量、經濟效益、社會價值等方面，良莠不齊，魚龍混雜。通過對網絡文學多維度的綜合評價，可以提高網絡文學內容質量，提升數字出版產品質量和服務水平，推動網絡文學健康有序發展，培育出版產業新的增長點，滿足人民群眾精神文化需求。本文將分析大數據時代對網絡文學評價方法可能產生的影響，試圖用新的思路和評價方法來為網絡文學內容進行綜合評價，以期為讀者、文學創作者、出版機構、平臺運營商等相關機構和個人提供更好的內容和支持。

網絡時代，傳統文學作品評價機制引爭議

文學評價和藝術鑒賞一樣，從來都是主觀感受和作品客觀價值的綜合體現，兩者缺一不可。正所謂“有一千個讀者就有一千個哈姆雷特”。對文學作品的評價一直都沒有所謂統一的、客觀的方法和標準。所以，目前文學獎項的評選都依舊采用的是專家審讀和投票機制來確定最后的獲獎作品，其權威性依賴于評審專家的專業性，而投票的方式平抑了專家個人喜好帶來的主觀性。我們國家在文學評價的價值導向上，一直尊重人民群眾的喜好和評價，但傳統的文學出版和評價模式對讀者的意見反饋沒有辦法很好地收集和分析。一定程度上，可以說，在文學作品的評價上，不能充分體現讀者群體的主觀評價。

實踐中，因為評價機制問題，在相關文學作品評獎中，也引發了大量爭議。例如，2011年8月，第八屆茅盾文學獎獲獎結果公布后，票數最高的450萬字長篇小說《你在高原》引發了最大的爭議。在新浪微博隨后啟動的“在五部獲獎作品中，你最喜歡哪一部”投票活動中，截至發稿（距離投票結束尚有一周時間）時，有560多人參與投票，原本在茅獎評獎委員會獲獎最低的劉震云的《一句頂一萬句》以360多票遙遙領先。2014年8月，第六屆魯迅文學獎同樣惹來一片爭議，作家阿來的報告文學《瞻對》意外遇冷，甚至以0張選票落選;周嘯天作品獲得了詩歌獎，卻被網友炮轟其水準只是“打油詩”，等等。

大數據時代網絡文學評價迎來全面變化

隨著互聯網普及、網絡文學繁榮，及大數據時代到來，前文提到傳統文學的評價方式，正在迎來變化。全球知名咨詢機構MGI（麥肯錫全球研究院）在名為《大數據：下一個競爭、創新和生產力前沿領域》的研究報告中提出：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”大數據時代的到來，將會為網絡文學內容評價帶來哪些思路的變化，及相應的方法上的更新？筆者認為可歸納為如下幾點：

1.讀者評價的權重增加

原來以單向傳播為主，讀者反饋手段匱乏，加之響應不及時，總體上互動很少，而互聯網時代，讀者可通過評論直接將意見和建議反饋給作者，使得讀者反饋手段更為高效和直接，同時由于社區及社交效果，交互更為直接和多樣化。

2.讀者特征畫像更全面

讀者的特征與喜好，之前界定方式粗放，隨著大數據時代的來臨，用戶的文化消費行為記錄越來越多，比如會記錄讀者的有效閱讀時間、閱讀軌跡、閱讀習慣，有利于抽象、分析、總結用戶的興趣和喜好，反過來指導網絡文學的創作，繁榮網絡文學市場發展。

3.全流程數據的整合為各方提供支撐

隨著網絡文學各環節數據的收集、分析更為精細，產業鏈各方都將從中受益。傳統的選材和出版過程也會發生相應的變化，更容易把握時代和讀者需求，識別受歡迎作品也更為高效。

多維度、多指標、多權重組合進行評價

雖然對文學內容的本身評價存在著一定的困難，但網絡環境和數據時代還是給評價提供了一些可能。好的內容是網絡文學的核心競爭力，網絡文學的體征之一是網絡在線連載發表，如果內容足夠吸引人，則可以得到更多的關注和點擊量等，這些外圍的、可量化的指標，可從一個側面或不同角度反應出文學內容的優劣。

1.主要維度

在多維度方面，可考慮使用以下幾個主要維度來建立評價模型：

（1）用戶維度：從消費能力、年齡、知識背景、地域、性別、職業等來細致地刻畫用戶屬性。比如“我是歌手”節目，將觀眾群體進行年齡分類，使得評價更為客觀和全面;

（2）內容維度：從作品題材、體裁、風格、年代、目標群體及分級情況等來區分和描述不同的作品，區別對待不同的作品;

（3）輿情維度：從是否主旋律、熱點及敏感信息等相關維度來細化;

（4）運營維度：從消費情況、渠道、消費方式等來細化運營類相關維度。

簡言之，多維度模型是為了使各個評價指標和模型更為細致和準確，也可更為靈活地應用在不同的應用場景下。

2.主要指標

在指標體系建設上，可從以下幾個大方面來建立評價模型：

暢銷程度指標：如點擊量、下載量、訂閱量、搜索量等具體指標來準確量化作品的影響力;

文學價值指標：借鑒傳統文學評價方法，比如作品語法規范程度、詞匯豐富程度、讀者打分等方式來綜合反映作品的文學價值;

專業評價指標：比如書評人、媒體評價、編輯推薦等各個指標來量化專業人士的評價。

概言之，多個細化指標是為了更為準確地量化評價，從而能準確給出相對客觀的評價。

對網絡文學嘗試進行相關應用研究

從對網絡文學內容多維度的評價中，我們可挖掘出一定時期內，不同用戶（如讀者、作者、平臺運營商、出版機構、監管方等）所關注的焦點是什么，通過數據整合和評價分析，可為各方帶來哪些服務和應用。下面筆者嘗試列舉幾種可為不同的用戶進行服務的應用研究，供業者參考。

為讀者帶來高質量的推薦：通過對作品的分析和多維度評價，更利于與讀者興趣進行匹配，進而提升推薦內容的轉化率;

為作者創作提供指導建議：通過內容評價可看出作者創作作品的目標讀者群體的關注點、喜好等，從而有的放矢地進行內容創作;

為平臺運營商提供運營支持：根據多維度模型可靈活生成榜單，提升推薦的豐富程度;通過對作品更為細致的評價，便于進行廣告匹配，從而提高廣告的點擊率;根據作者和其作品的影響力及號召力，進行鼓勵或獎勵機制的稿酬核算等;

為出版機構提供精準選題策劃：現階段，出版物內容的策劃多是憑借策劃編輯的經驗和對熱點事件的敏感度來進行的，通過對網絡文學內容評價分析可獲取各個領域，不同人群的興趣點從而對目標人群做到精準選題策劃;根據評價結果可提高網絡文學作品進行紙質出版的成功率;

為監管方提供輿論傾向分析：可提供不同類型、題材的作品，在不同渠道、不同地域、不同人群中的關注度。

綜上所述，多維度、多指標、多權重的組合可以建立較為全面的網絡文學量化評價基礎模型，不同的應用場景可根據具體需求和側重來調整相應的權重，或者規則，并形成特定的評價模型，為不同環節的用戶提供支撐。本文更多的是來闡述一種網絡文學內容評價的思路，其中借鑒和參考了目前互聯網行業數據分析及數據建設的方法。本文涉及的各個指標和維度的建設，在技術上都已具備了可實施性，其中部分指標，筆者在文章形成階段進行了具體的統計和分析。總之，大數據時代已然到來，如何利用大數據技術使其為網絡文學內容評價服務，并將評價結果應用到各個環節，是我們需要認真思考的議題。

（作者單位系中國新聞出版研究院）