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网络文艺评论的“数据”面向
2021-09-25 06:48 来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:周冰 字号
2021-09-25 06:48
来源:中国社会科学网-中国社会科学报 作者:周冰

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  时至今日,网络文艺的发展已经实现由量变到质变的飞跃,从边缘走向中心,由小众走向大众,成为主流文化的重要组成部分之一。然而,与它蓬勃发展之势不相称的是,网络文艺评论建设似乎踯躅不前,陷入了某种困境。一方面,文艺界大抵都认识到了网络文艺评论的重要性,试图从不同角度进行研究,尝试寻找新的评价视角、立场、方法;另一方面,这些评论又似乎仅局限于“小圈子”内部“自说自话”,大抵停留在批评范式转换、评价体系建构等的倡导上,真正有影响的评论成果相对有限。究其原因,有一点不可否认:许多评论者评价网络文艺,往往沿袭的是传统的文艺观念,纸媒评论的思维惯性与规约限制了阐释的有效性。在媒介革命与融合的数字时代,新的文艺确实有必要寻找新的观照方式,这其中当然有很多选项,但“返本归根”,重申网络文艺的媒介“数据”属性,进而面向“数据”寻绎评论方法与评价体系建构,或许是一条有意义的途径。

网络文艺的数据化特征

  网络文艺具有天然的数据属性。它从诞生的那一刻起,就具有数据化生产的特性。它以作者的写作行为为数据肇始,以网络平台的数据存储、计算、显示为数据进路,以读者的点击、购买、阅读、分享等为数据面向,试图通过对各类型文艺数据的标记、挖掘、分析、利用,来实现文艺的审美意识形态功用。在某种程度上,网络文艺处于全面数据化的网络空间,它依赖最简单的0和1这两个数字来表征,它是数据录入、数据存储、数据计算和数据表达的综合复杂呈现。在本质上,可将其看作以数字化“比特”为符号本体的信息编码与架构。

  评论网络文艺,除了作者、作品、现象等,网络文艺数据是需要关注的一个很重要的方面。对网络文艺而言,用户即数据生产者,不论是UGC(用户输出内容)模式,还是PGC(专业人士输出内容)、OGC(职业生产内容)模式,用户都是数据的第一力量。而用户行为、作品即数据,各类型作品以及围绕作品而产生的点击、讨论、分享、二次创作等,都是网络文艺的数据生成。网站平台、App软件等则记录、存储、运营、维护着网络文艺活动产生的所有数据,可看作文艺数据库的管理者、主导者。由平台而产生的榜单、推荐、月票等即数据运算,是建基于数据库之上的数据分析、加工和处理,是不同数据算法主导下的数据筛选、排序与标示,等等。

  可以说,网络文艺以数据为本位,以数据技术为骨架,是建基于数据大厦之上的科技型文艺形态。所以,当任何用户进入网络文艺,他的一切行为、痕迹就会被转化为数字“比特”,进而被后台标记、运算,以数据化的形式勾连、存储、表达。这些细微的文艺行为数据或许并不太引人注意,但是当它们被关联、比较、放大,就会获得数据力量,成为平台、机构解码文艺、受众等符码的“钥匙”。这不仅使得数据溢出了其本身的“文艺意义”,促成数据的跨媒介生成、流转,带来文艺的热点、话题、作品的“升降沉潜”,而且加剧了平台对各类型数据的计算、使用,促成了网络文艺的类型化和数据的产业化,形成了网络文艺的数据经验。比如,用大数据的分析方法,挖掘网络用户的阅读趣味,确定网络小说、视频的题材选择、情节设置、叙事方式、语言修辞等;或者对用户进行数据画像,从而精准投放,个性化定制;或者预测文类流行、行业发展,进行一定的文艺制度、政策调整等。

  正是在这个意义上,网络文艺是数据化的生成、数据化的分发和数据化的消费。它因数据而生,又因数据而存,以数据切入网络文艺,不仅可以观照网络文艺细部的审美结构、叙事技法、情感蕴涵,而且可以找出规律性轨迹,把握其宏观性的演变动向、未来发展趋势,在数据关联、共现间对文艺存在的问题进行反思、把脉与诊断。而问题在于,当下的文艺评论对网络文艺的数据与数据属性多有忽略,大多数都是传统性的定性批评,而少从数据的角度将定性与定量结合起来进行分析。这不仅使得批评缺少数据的支撑,而且也使得这些批评往往是“管中窥豹,只见一斑”,无法形构起网络文艺的整体形象。

基于数据的网络文艺评价体系

  在传统的评论研究之外,应当倡导面向“数据”的网络文艺评论,建构起基于数据的网络文艺评价体系,其至少应当包含以下几个层面。

  首先,着力于数据化的批评视野开拓。它将以数据化的思维与眼光考量诸多媒介文艺现象,对文艺进行数据性定位,既关注宏观性的文艺数据测量、思潮、风尚、趋向、谱系把握,又观照微观性的文艺活动中作家、作品、世界、读者、媒介等的数据生成。将传统文艺评论单方面强调文艺的文学性、审美性,扩充至文艺的数据性与数据化,从而强调数据对文艺评论和研究的特殊意义,以基于数据的方法与批评对传统的文艺评论进行增殖。

  其次,对数据及其施于文艺的影响保持高度的敏感性。数字媒介语境之下,各类数据直接或间接地对文艺的“生产力”施加影响,对文艺数据的保存、利用、管理,是开展文艺批评研究的前提,因为“今天的艺术家比以往任何时候都更为依赖于技术”,“技术和艺术正在重新融为一体,回归到它们原初的身份”,而技术的核心则是数据与数据生产。此外,由于数据自身的可删改性、易逝性,假如对即时性的数据保存不善,或没有留存相关数据史料,那么势必将使自己的批评缺乏现实的根基,失去批评的时效性和针对性。

  再次,关注文艺数据在图书、游戏、影视、动漫等多平台间的流转,关注跨媒介艺类的数据延伸。媒介的革命与融合,使得文艺的跨媒介、全媒体发展成为可能,文类数据的跨界、破圈、热度成为衡量文艺成功与否的重要标准,这带来的是业界对各项文艺数据的重视以及文艺数据产业的兴盛。但问题在于,这些数据是如何在各平台流转的?从源数据到终端数据又有哪些变化?对数据的建模、计算、分析又是如何影响到创作、分发的?网络文艺的类型化、产业化,甚至同质化又是否与数据背后的计算与数据迎合有关?算法推荐到底带给我们的是什么?这些问题都蕴含着网络文艺的诸多“密码”,而只有转换思维,通过对不同门类、平台间流转数据文本的爬梳、比较等才能进行解码。

  最后,采用数字人文的方法进行批评,注重学科交叉与新型评论主体建构。数字媒介时代,各类型文艺数据呈爆发式增长,传统阅读、观看、品评等方法,在量和能上都无法与“大数据”相匹配,这就需要将传统人文社会科学与计算、数字技术结合起来,利用定量和计算对文艺进行数据化和数字化建构,从而走向网络分析、算法批评、可视化呈现等数字人文方法。比如,李子柒短视频的海外传播,其在YouTube、Facebook、Twitter等网站上均具有不少的点击、观看、评论数据。那么,这些网站的传播有哪些相似性和不同性?这些问题是单一的文艺评论与研究无法解决的,必须依赖于一定的数据科学与分析。所以,面向数据的文艺评论将注重学科交叉的融合,将注重评论研究的人文与技术的融合,将借助WordSeer、CiteSpace、一叶故事荟等数据工具软件,吸纳数据科学与大数据技术、传播学、统计学等多学科方法,其最终建构起的是多学科式的新型评论主体。

  2021年,中宣部等五部门联合印发《关于加强新时代文艺评论工作的指导意见》,明确指出,“以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导”,“进行科学的、全面的文艺评论,发挥价值引导、精神引领、审美启迪作用”,要“健全完善基于大数据的评价方式,加强网络算法研究和引导,开展网络算法推荐综合治理,不给错误内容提供传播渠道”。这为开展网络文艺评论、研究工作提供了重要的指南,为新时代文艺评论建设指明了方向。在这样的语境下,落实好加强新时代文艺评论工作的总体要求,重新思考网络文艺的“数据”属性,反思业界对“数据”的可能性滥用,建构面向“数据”的新文艺评论,或许将在一定程度上带来网络文艺评论的“创新性发展”。

 

  (作者单位:西南科技大学文学与艺术学院、四川网络文学发展研究中心)

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