文档介绍：大数据时代文学探讨论文
大数据时代文学探讨论文预读：摘要:一、大数据时代
对于新媒体文学意味着什么大数据让新媒体文学回到“去作者化”的共在混融状态:在传统声音媒介时代，读者与作者共同创作、修改诗歌;到了纸质媒介时代，作者的地位上升;在新媒体文学时代，读者可以对作家进行积极主动的反馈，但这种反馈呈现出信息零碎化、评价随性化以及无法把握所有地域、身份、族裔的不完整状态;到了大数据时代，新媒体文学借鉴《纸牌屋》的数据挖掘模式，可以对读者信息进行全数据收集整理，以最大的吸引力呈现一个文本（其中包括一种可能性，即同一个故事开头，针对不同人群有不同的故事演进和情节，乃至人物设置）.舍恩伯格认为,“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法”，因此, 我们分析的大数据其实应该被称为“全数据”.在网络新媒体时代,人类所有的网络行为都可以被数据化，而这些数据又能完全被收集、存储、量大到我们难以想象的程度.“据有关研究报告,2013年中国产生的数据总量超过0. 8ZB,相当 ,中国产生的数据总量将超过8. 5ZB,是2013年的 10倍，一个大规模生产、分享和应用数据的崭新时代正在到来.”新媒体文学在发展过程之中当然也生产了大规模的数据，这些数据对新媒体文学意味着什么呢?第一，以PC和移动终端为主要载体的新媒体文学产生巨大的相关信息数据库，比如新媒体小说阅读量排行榜、新媒体作家数据库、读者阅读时间和习惯、,因为网络媒介的公开性和“无门槛”标准，新媒体文学的阅读者和创作者数量达到了文学史上前所未有的奇 ,中国网络文学的读者已突破5亿人，用户群保证了巨大的数据量，
止最为强大的分析技术，大数据的重要价值在于预测趋势，即“正在发生的未来”.通过对这些大数据的分析，内容生产者可以有针对性地将作品推送给受众，而这种经过精心设计的文学作（目前还不能完全达到），而全数据分析由于分析的数据量巨大，单个数据的误差可以在分母巨大无比的，在数据量有限的时代，我们就只能追求单个数据的精准.“因为收集信息的有限意味着细微的错误会被放大，甚至有可能影响整个结果的准确性.”当数据量持续积累增加时，对单个数据的精准性追求不是全数据的方式,放弃精准性、适度接受不精准性, ，从各个角度照射对象，大文学董事长邱文友认为，事实上国内文学网站在10年前就在运用大数据思维了:文学网站上有200多万名作家,700多万部作品，怎么在茫茫作家海中找出下一个唐家三少?靠数据分析. 此外，在网络连载过程中，作家跟读者之间有互动，这些讯息也是数据.“比如作家本想让甲娶乙, 可是绝大部分读者希望甲娶丙，这时候作家可以选择,是按原来思路，还是按小说可能延伸的商业价值去改写结局?所有决策的因素、动机跟方式,也是数据分