大数据背景下网络文学的新生产机制与新景观

○宋学清 乔焕江

大数据背景下网络文学的新生产机制与新景观

○宋学清 乔焕江

新世纪人们在对数据进行全新挖掘、处理、分析、共享的过程中，逐渐迎来一个全新的“大数据时代”，这是对“数字化时代”的一次快速更新换代，是对新世纪数据信息爆炸式增长、高度复杂化的一次有效跟进。在今天大数据已然渗透到社会生活的各个层面，从理念到技术表现出强烈的现实干预性、应用性与时效性，且对我们的日常生活、文化形态、思想观念产生裂变式影响。正是在大数据背景下网络文学开始迅速崛起，二者基于网络的共生共荣其间的内在关联性一直以来被学界所忽略。而单向度的网络文学研究往往集中于内涵、外延的概念界定，文学特征与文学史定位等本体论问题，甚至纠结于雅/俗、文学性/大众化、网络文学/传统文学等二元论争议，这种本质主义的学术追问经常滞后于网络文学的高速发展，更不是网络文学关注的重心。基于大数据背景下的网络文学研究，将在本质主义之外为我们提供关于网络文学生产、新形态、产业化以及历史认知等方面的新视角与理解方式。

一、大数据与网络文学的一次无缝对接

从词源学的角度来看，“大数据”（Big Data）作为术语的出现可以追溯到1980年。当年世界著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中正式提出“大数据”（Big Data）概念，并将其定位为“第三次浪潮的华彩乐章”。但彼时的大数据与今天意义上的大数据存在一定差异，在当时它主要指向数据在“量”方面的特征，借以描述人类大量增长的数据信息，在概念上相当于“数据大”，“大”到完全“超出了典型数据库工具收集、存储、管理和分析能力”①。传统数据库与计算机常用软硬件面对这一超大数据集显得无能为力，既不能提供存储空间、信息平台，也不能提供处理技术。正是受制于网络技术与信息技术的局限，大数据在很长一段时间内并未引起人们的广泛关注。但是新世纪以来随着云计算、网格计算、MapReduce等信息技术的开发与成熟，海量数据的存储与处理技术得以解决，大数据也终于由未来学的一种预测变成现实的存在。大数据成为新世纪一个重要的关键词。

2008年9月《自然》杂志刊发关于大数据的系列文章，其中《Big Data：Science in the Petabyte Era》②一文，首次改变了我们对大数据的传统认识，超越了数据在“量”上的单方面描述，将大数据上升为一种理念与方法，即基于海量数据所产生的处理信息数据的全新态度、理念与方法。大数据概念正式进入学理式研究。但迄今为止学界尚未形成关于“大数据”的权威定义，在概念的内涵与外延上存在诸多争议。然而大数据自身的运行机制决定了本质主义逻辑下的概念界定并非大数据关心的核心话题，大数据“是什么”“为什么”并不重要，重要的是它能“做什么”。这是科学主义理念下典型的实用主义逻辑，这种带有反本质主义色彩的思考逻辑跨越了意义与价值等本体论追问，直接指向对象与效益，表现出较强的工具论价值取向。

因此无论在理念还是技术层面大数据更多表现出来的是一种现实指向的功能性，就目前而言主要体现在作为“生产因素”的经济价值与实效价值。2011年麦肯锡公司在《大数据：下一个前沿，竞争力、创新力和生产力》的调研报告中指出：“数据已经渗透到社会生活中的各个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”③该报告清楚地意识到“数据”在当下社会的价值与意义，各个行业各个领域无时无刻不在产生大量信息数据，这些信息数据在新技术面前不再是冰冷的数字，有效的处理可以产生巨大商业价值和经济效益。而利益的驱动力是大数据快速发展的重要推手。作为一种新的生产力，大数据在资源方面占有绝对优势，在大数据的范畴内不存在所谓垃圾信息，所有的信息数据都可以被无限地开发应用。同时信息数据又是一种可再生资源，当下的社会生活分分秒秒都在“制造”各类信息数据，其中大部分信息数据都是可以无限获取、免费共享的。因此部分研究者将大数据视为一种新的自然资源，④虽然略显夸大，但是对于大数据潜在的经济价值给予了充分肯定。

同时部分学者将大数据视为一门即将兴起的新兴学科，认为“数据科学作为一个以大数据为研究对象，横跨信息科学、社会科学、网络科学、系统科学、心理学、经济学等诸多领域的新兴交叉学科方向正在逐步形成”⑤。这一学科的交叉性特征，与多学科多领域的内在关联性决定了它影响范围的广阔。就目前而言，大数据已经成功渗透进我们日常生活的各个层面，“从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会的其他各个领域”⑥，表现出超强的应用性、干预性特征，进而引发了一场认识与现实的双重变革。可以说大数据正在改变我们的生活方式，改变我们的思想，形成一种全新的“大数据思维”。随着这种新技术、新思想、新思维的不断深化与扩展，我们开始真正迎来阿尔文·托夫勒所谓的“第三次浪潮”，创造出一个全新的“第三自然”。新世纪以来大数据已经进入文学领域，尤其对网络文学的生产与产业化产生重要影响。

新世纪以来大数据在文学艺术领域内的影响力开始日渐凸显，尤其在网络文学的生产与产业化方面产生重要影响。大数据与网络文学无论是在本体论还是目的论上都实现了一次极为契合的无缝对接，就内在气质、运行机制、信息技术、生产目的、效益追求等方面都具有较强的相通性，是一种同质异构的存在。

网络文学直至今日在概念上仍然存疑，对网络文学内涵、外延的本质主义追问并非网络写手们关注的话题，学界喧嚣一时的争论也未能改变网络文学的形态与网络写手的写作习惯。“名不正，则言不顺；言不顺，则事不成。”这一戒律之于网络文学业已失效，网络文学用自己存在的事实证明了自己存在的合理，且在不断地创新与探索过程中迅速崛起。在本质上网络文学并不排斥文学性与审美性等根本性问题，但是却更为关注文学的生产与效益，这在“消费主义”“物质主义”“泛娱乐化”的今天无疑契合了时代的精神气质。当网络文学放弃本体的思考转向目的的追求时，网络文学表现出罕见的灵活性与应时性，文学与资本实现了空前有效的结合。网络文学的生产机制与产品效益直接挂钩，写手们与背后的运营资本将目光直接锁定在读者的点击率上，“点击为王”式的点击率崇拜，“眼球聚焦”“人气堆”现象，以及网络文学产业化的“长尾效应”“粉丝经济”等等，市场导向与商业利益成为网络文学生产的内驱力，网络文学作品成为批量生产的文化工业的一个环节。

当文学与读者的关系彻底转换成商品与消费者的关系时，大数据开始发挥出自己的优势。大数据基于数据信息的占有与分析在商业上取得的巨大成功，对消费者消费倾向的有效预判，早已证明了自身的有效性。而网络文学的商业化运营为大数据提供了一个广阔的市场空间。首先依托网络媒介的网络文学分分秒秒产生出大量读者信息，他们的留言、点击、拖拽、转载等等行为留下的网络痕迹都以信息形式进入数据库，这些极为庞杂的信息在“小数据时代”是无法处理的垃圾，但是在“大数据时代”却是一座富足的金矿。大数据成熟的技术能够在短时间内处理读者数据，分析读者群的喜好与审美倾向，为网络写手提供有效信息，比如：哪类题材点击量大、哪种情节阅读延宕时间长、哪些人物形象更受推崇、哪种结尾更能吸引读者……受众在大数据面前被最大程度地透明化，进而指导了以“读者为中心”的网络文学实现“定制”式写作，以保证作品的点击率与阅读量。

大数据参与的网络文学创作并非直接指向作品本身，而是针对网络读者的数据分析。从技术层面来说大数据很难处理情感性、蕴藉性话语，只能识别语言的浅层表意，因此无法指导网络文学在文学性与审美性层面的写作。但是大数据在读者数据信息分析方面表现出来的科学性、权威性、预见性，能够帮助网络文学写作实现大众化，在充分尊重、认识读者的基础上最大限度地迎合大众审美心理与审美趣味。

二、读者中心论的革命：大数据与“沉默大多数”的新发声途径

西方文论的两次转移将研究重心由作家、文本转向了读者与接受，沉默的读者终于浮出了历史的地表，读者对文本的再创造被充分重视。但是庞大的读者群在当时的技术条件下无法被充分认识，尤其是普通读者没有发声途径仍然处于失语状态，在文学面前失去话语权成为沉默的大多数。真正掌握话语权的是那些专业读者，即学者、批评家与理论家们，他们以自己的思考与思想去理解问题，指导文学创作研究文学现象，他们对读者的解释主要基于专业读者群，这不仅是思想的局限更是技术的局限。正如麦克卢汉所说的那样：“技术是整个文化结构的动因和塑造力量，媒介是‘社会的先锋’，也是‘新的自然’。”⑦技术为普通读者提供了有效的发声途径，网络媒介为普通读者提供了发表作品、发表言论的开放的信息平台，它在很大程度上改变了传统文学的生产机制与文学形态，同时也改变了人们的阅读习惯，普通读者在网络文学共享平台留下的每一种痕迹都会成为信息数据进入研究视阈。计算机技术的进步、网络媒介的成熟正在改变我们的文化结构，尤其是令普通读者真正参与到网络文学作品的创作。

相较而言纯文学作品比较关注专业读者的意见，而通俗文学作品出于利益的考虑更为关注普通读者，网络文学同样“不是写给专家的，也不是写给同行看的，而是写给普通读者、写给文学网民的”⑧。通俗文学与网络文学之间的同构异质性特征已经引起学界关注，范伯群、刘小源在《通俗文学的传统与网络类型小说的历史参照系》⑨一文中具体分析了二者间的内在关联。但是由于技术局限早期的通俗文学很难真正了解读者审美趣味，他们只能通过简单的期刊、图书销售情况以及读者的书信反馈粗略判断读者喜好，由于统计对象的狭窄、数据信息的不足只能在整体方向上为通俗文学提供指导，比如题材、类型等大方向，而无法在具体写作细节上提供有效信息。网络文学的兴起解决了普通读者信息数据匮乏的局面，正如部分学者的感慨，“由于商业模式、技术市场和读者消费族群的催生，层出不穷的作品创造出了一片巨大的数据海洋”⑩，围绕着庞杂的网络文学作品产生了更为丰富的与读者有关的信息数据，这片巨大的数据海洋在“小数据时代”是无法被分析的。“小数据时代”由于计算机技术相对落后，因此在数据处理方面主要采取随机采样分析法，即随机抽取少量有代表性的数据样本，通过对少量数据的分析以期获得最有价值的信息。由于随机采样分析法会错过大量有效数据，在结论上经常会出现偏差，但是在“小数据时代”这是最为有效的分析方法。

随着大数据时代的到来计算机处理技术的不断进步，我们拥有了可以获取、存储、处理海量信息的能力，比如MapReduce技术、WMB（Websphere Message Broker)算法、ASP.NET中大数据量分页技术的提高等等。在技术准备完成之后，大数据发生作用的一个重要前提是信息对象的数据化，大数据无法处理数字化信息。而信息资源的数据化需要一定的资金投入，需要消耗大量人力物力，尤其是传统文学资源的数据化将是一个最为庞大的工程，一时间很难完成。但是当下网络文学资源几乎都是直接以数据化信息形式出现，这为大数据提供了可资利用的无限资源。

大数据对海量信息的处理采用的是全数据分析法，最大限度地利用所有数据，实现信息的全覆盖、不遗漏，以保证了分析结果的客观性、全面性与整体性。这种全数据分析模式有效保证了对网络文学读者群研究的准确性，普通网络读者创造出来的海量阅读信息被完整地置于大数据分析视阈，每一位读者或直接或间接、或主观或客观产生的庞杂信息都得到了充分的尊重与重视。最为重要的是网络读者群个体差异极大，个人文学素养、知识背景、审美喜好等等都存在巨大差异，他们留下的阅读信息更是参差不齐，这在小数据时代无论就量上而言还是就复杂性而言，都很难从中发掘出其间的共同性与规律性。但是大数据却能在彼此信息的交互对比中整理出有效读者信息，保证大多数读者的阅读体验被真实反映出来，避免认识的偏颇。

在具体数据处理过程中，大数据为了避免信息庞杂产生的混乱进而影响结果的准确，因此更为关注数据间的相关关系。相关关系主要“是指当一个数据值增加时，另一个数据值很有可能也会随之增加。相关关系的核心是量化两个数据值之间的数理关系”⑪。这种分析方法最大的优势在于通过分析一个显性问题能够预判出一个隐性问题，比如某一区域在某一时间阶段网络搜索“《花千骨》”词条的数据值较高，那么该区域该时间阶段阅读玄幻仙侠题材的读者在数据值上就会较高。这只是一个相对简单的案例，从中我们可以看到相关关系法主要是利用事物、现象间的关联性，通过对一个显在现象的分析去预判更多的可能性。它的主要目的是去呈现信息间的关系“是什么”而不是“为什么”，即关注于结果不注重原因，可以说是现象主义而不是本质主义。因此根据相关关系原则大数据能够不断预判读者审美趣味的转移方向，比如架空历史的文学作品在一段期间内拥有高点击率，根据相关数据值同类增长的原则，我们可以预判穿越历史、戏说历史的文学作品将可能吸引读者，于是在《极品家丁》《步步生莲》《1908大军阀》等架空历史的连载小说火爆网络之际，《步步惊心》《回到明朝当王爷》《新宋》《史上第一混乱》等穿越小说相继推出。在盗墓类长篇小说《鬼吹灯》《盗墓笔记》风行网络的同时，《藏地密码》等探险类小说开始在网络相继推出。

互联网技术的提升使读者能够通过网络发出声音，保证了读者信息渠道的通畅，大数据背景下网络读者的审美兴趣与价值判断得以最大程度地观照，每一种声音都能进入研究视阈，被充分尊重与挖掘，“读者中心论”在真正意义上被首次实现。大数据对网络文学的作用显而易见，但是它的关注重心并不是实现网络文学的文学性，而是推动网络文学的产业化。

三、大数据背景下网络文学的产业化与类型化

2016年8月23日中国互联网络信息中心（CNNIC）在京发布第38次《中国互联网络发展状况统计报告》，《报告》显示截至2016年6月中国网民规模达到7.10亿，互联网普及率达到51.7%，互联网对于整体社会的影响已进入到新的阶段。⑫庞大的网民群体必然潜藏巨大商机、滋生巨额利润，成为资本竞相追逐的对象。资本的介入使网络文学由最初的票友式文学共赏进入产业化形态，在产业化的过程中网络文学曾极力鼓吹的“自由精神”在逐渐褪色，根植于“自由网络精神”的自由书写、自由创造、自由想象、自由发表在市场经济资本利润的追逐中备受掣肘，形成网络文学创作新的不自由。

为了吸引读者、增加点击量实现“眼球聚焦”效应，网络文学的技术化倾向愈加明显，尤其是数据分析方法的参与极大增强了“艺术技术化”的可能性，充分发掘网络读者的“核心趣味”，根据他们的审美倾向确定网络小说的题材选取、情节设置、人物形象塑造、叙事方式、语言修辞等问题。那些由“技术牛仔”与“业余兵团”组成的网络写手在背后资本力量的要求与推动下形成“技术依赖”，即依托网络技术手段创造超文本，依靠大数据分析法实现程式化、类型化写作。这种“无体温写作”往往忽略作家个体经验、情感与生命体验，表现出强烈的技术性与科学性，最终将网络文学引向类型文学。部分学者发现了这种技术化之于网络文学乃至中国文学的意义，“网络文学的技术化崛起已经演绎成新媒体时代的‘文学神话’，而网络类型小说的蔚为大观更是把这个‘神话’推向了网络文学前沿，不仅改写了网络文学的面貌，也改写着当代文坛特别是小说创作的整体格局”⑬。这种判断带有一定程度的学术“狂欢化”色彩，有些言过其实，但是却指出了一个事实：艺术的技术化与网络文学的类型化必将成为中国新世纪文学的重要事件。

网络文学的产业化要求网络文学生产的技术化，而艺术的技术化推动了网络文学的类型化，通过科学化的写作保证了点击量。反过来网络文学的技术化与类型化又推动了网络文学产业化进程，由此可见“网络文学产业是技术和文学发展的一个必然结果，只有对其进行深入研究，才能理解网络文学产业对文学的革命性影响，以及文学由此而发生的巨大变革”⑭。要想厘清网络文学产业对文学的革命影响，需要充分认识隐藏在背后的资本的力量与大数据的技术力量。

乔焕江教授在《从网络文学到类型文学：理论的困境与范式转换》一文中深刻揭示出网络文学产业化与媒介资本等社会结构性力量的内在关联性，将隐匿于网络类型文学背后的重要推手——资本——推向了历史的前台。文章让我们看到了资本在网络文学创作中的干预性力量，尤其资本将自己特有的属性注入网络文学作品中，操控网络文学的发展方向与精神气质，改变了网络文学固有品质。那些进入流水线的网络文学更接近于商品，数量多、精品少、题材集中、情节雷同、叙事延宕、语言啰嗦、彼此抄袭模仿严重等问题更是数不胜数，这些问题的滋生都与物质主义、消费主义支配下的资本运作有关。虽然说“作品的文学性取决于它自身的叙述和表现，同其物化的载体（媒介）形式——不管是纸质书刊还是电脑网络——并无必然联系”⑮。但是“对于网络文学商业网站的持有者和经营者来说，产业化的首要目的当然是最大限度的盈利，最大限度地实现资本的增殖，而要他们对文学自身的规律有所尊重，去更多考虑文学可能性的实现，无异于与虎谋皮”⑯。由此可见产业化在无意中已然对网络文学的文学性造成伤害，完全忽略媒介载体看文学显然已经脱离了当下文学事实。我们不能忽略更无法回避媒介、技术、资本等外部因素对文学的影响，我们需要做的是如何在外部因素的影响下调整文学性与商品性的关系。

同时大数据对网络文学创作的参与加速了类型化趋势。由于网络文学门槛低、开放性强、写作群体庞杂，网络文学生产相对便利、快捷、随意，据不完全统计我国目前文学网站超过数千家，网络写手超过一千万，签约作者超过一百万，每年诞生二十多万部网络小说，且还在以每年20%的增长速度发展。因此网络文学在短短二十多年的发展过程中创造出在数量上远远超越过去百年间发行的纸质文学作品，留下的互动痕迹、评论文字更是汗牛充栋。海量的电子文本与阅读信息无论在数量上还是质地上都是以往文学批评经验无法解决的难题，但是大数据的出现在技术上提供了有力的支持。大数据对网络文学发生作用的技术前提在于云计算与云存储的出现与成熟，云计算是一种基于互联网的计算方式，具有搜索、计算、分析、处理超大规模数据信息的能力，云存储则是云计算在概念上的一次延伸和发展，是一种超大规模数据信息的网络存储技术。如果说大数据作为一种全新的理念与方法主要指向数据信息本身，那么云存储则为大数据提供了一个存在的家，这种全新的存储空间能够容纳超大规模数据信息，而云计算则是一种全新、高效的技术方法，重在数据挖掘和分析计算，发掘数据信息背后的价值。

在具体写作过程中大数据通过对读者信息的全面分析，快速捕捉网络读者的即时性喜好，给予网络文学最为具体、直接的有效指导，使其能够快速生产应时性的畅销文学产品，在短期内获取利益的最大化。读者在阅读过程中留下的大量痕迹，比如网络搜索、互动点评、点击、翻页、拖拉、留言等等信息数据，都成为大数据研究对象。这些表面零碎、分散、无序、海量的读者信息在大数据处理下成为一条条有效信息，比如读者群在作品某种情节、某类人物等部分阅读延宕时间长，或者拖拉速度快，都能发掘出网络文学吸引读者的具体细节，进而在后面的连载过程中根据读者信息逐渐修正作品方向，读者感兴趣的人物需要增加戏份，读者感兴趣的情节类型适当增加。大数据在背后的运作力量最终推动网络文学努力迎合读者审美趣味，致使网络文学走向类型文学。

目前网络文学已经形成相对稳定的“类型文”，比如玄幻、仙侠、武侠、网游、侦探、悬疑、世情、耽美、官场、穿越、盗墓、宫斗等等，在互联网推动下网络文学类型可谓层出不穷，形成了多媒体小说、游戏小说、手机小说、超文本小说等多种小说新形态。网络类型文学的产生发展与读者粉丝具有较强的内在关联性，“粉丝既是‘过度的消费者’，又是积极的意义生产者。他们不仅是作者的衣食父母，也是智囊团和亲友团，和作者形成一个‘情感共同体’。”⑰粉丝群体既参与到网络文学的类型化生产，又是网络类型文学忠实的拥趸，他们的支持与点击决定了类型文学的寿命与方向，并最终形成独特的交互共享式“粉丝经济”。同时依赖“粉丝经济”形成了网络文学立体化的商业经营行为，即注重开发网站经营产业链的“长尾效应”，深度开发那些拥有海量粉丝团的网络文学作品，形成相对稳定的文化产业链：签约写手→储存原创作品→吸引点击→付费阅读→二度加工转让→下载出版→影视改编→制作电子书→开发移动阅读产品→有声读物→网游改编→动漫改编→转让海外版权。⑱让网络文学产业能够创造出更多更大规模的财富，从而突破了网络传统阅读的商业形式，实现了网络文学的价值延伸。据统计截至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。在刚刚过去的2015年，《何以笙箫默》《芈月传》《花千骨》《盗墓笔记》《鬼吹灯之寻龙诀》《九层妖塔》等影视热门作品全部改编自网络小说。2016年至今，超过一百一十部网络小说售出影视改编版权，其中包括《盗墓笔记》《鬼吹灯》《老九门》《诛仙》《法医秦明》等等，正如部分媒体狂欢式的口号：网络文学“承包”了影视剧。

可以说大数据成全了网络文学的深度发展，同样网络文学遭受多少批判大数据便会遭受多少质疑。综合众多的批判与指责，所有问题最终都指向了工具理性与价值理性之间的关系：网络与大数据作为一种器物性工具最终指向了“物”的目的，而文学作为一种精神性追求最终指向了“人”的价值目的，就网络文学而言实用主义的工具理性战胜了理想主义的价值理性，产生了“只见网络没有文学”的奇特文学景观。但是新世纪工具理性的胜利并不仅仅体现在网络文学上，这已经是一个普遍性问题，这一问题的解决之根不在网络文学，而在社会整体价值观的纠偏。

正如李国杰院士所说：“一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分和企业间新的争夺焦点。”⑲大数据正凭借着自身无可替代的价值预示着一个新的时代的到来，我们要做的是如何运用大数据的新理念、新技术参与世界竞争。因此多领域、多层面的应用与实验已成为必然选择，其间也必将产生诸多新问题，但是我们决不能因为问题的繁杂而简单粗暴地采取一刀切的方法。

（作者单位：东北师范大学文学院，哈尔滨师范大学文学院）

①[美]Bill Franks《驾驭大数据》[M]，黄海、车皓阳、王悦等译，北京：人民邮电出版社，2013年版，第4页。

②Big data：Science in the petabyte era[J]，Nature,2008, 455：1-136.

③Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[EB/OL],http：//www.mckinsey.com/ Insights/MGI/Research/Technology and Innovation/ Big data：The next frontier for innovation.

④Big data：The new natural resource[EB/OL]，http：//www. ibmbigdatahub.com/infographic/big-data-new-natural-resource.

⑤程学旗、王元卓、靳小龙《网络大数据计算技术与应用综述》[J]，《科研信息化技术与应用》，2013年第6期，第6页。

⑥⑪[英]维克托·迈尔-舍恩伯格、肯尼思·库克耶《大数据时代——生活、工作与思维的大变革》[M]，盛杨燕、周涛译，杭州：浙江人民出版社，2013年版，第15页，第71页。

⑦埃里克·麦克卢汉、弗兰克·秦格龙《麦克卢汉精粹》[M]，何道宽译，南京：南京大学出版社，2000年版，第371页。

⑧欧阳婷《“茅奖”与网络文学发展路向》[J]，《小说评论》，2016年第1期，第86页。

⑨范伯群、刘小源《通俗文学的传统与网络类型小说的历史参照系》[J]，《中国现代文学研究丛刊》，2015年8期，第100-114页。

⑩欧阳友权、袁玉雯《网络文学作品普查》[J]，《扬子江评论》，2014年5期，第73页。

⑫中国互联网络信息中心《第37次〈中国互联网络发展状况统计报告〉》[EB/OL]，http：//cnnic.cn/gywm/ xwzx/rdxw/2015/201601/t20160122_53283.htm.

⑬⑱欧阳友权《网络类型小说：机缘和困局》[J]，《学习与探索》，2013年2期，第122页，第124页。

⑭禹建湘《网络文学产业论》[M]，北京：中国社会科学出版社，2011年版，第7页。

⑮吴俊《网络文学：技术和商业的双驾车》[J]，《上海文学》，2000年5期，第78页。

⑯乔焕江《从网络文学到类型文学：理论的困境与范式转换》[J]，《文艺理论与批评》，2015年5期，第131页。

⑰邵燕君《网络文学的“网络性”与“经典性”》[J]，《北京大学学报（哲学社会科学版）》，2015年1期，第145页。

⑲李国杰《大数据研究的科学价值》[J]，《中国计算机学会通讯》，2012年第8卷第9期，第8-15页。

吉林省教育厅“十三五”社会科学项目（2016513）]