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    中國作家協會主管

    網絡文藝的新引擎:從數據激發創作力
    來源:文藝報 | 黃司祺  2024年02月26日09:41

    我國《“十四五”藝術創作規劃》以及中央宣傳部、文化和旅游部、國家廣播電視總局、中國文聯、中國作協等五部門聯合印發的《關于加強新時代文藝評論工作的指導意見》中,針對“大數據的文藝評價方式”以及“文化藝術類新媒體評論平臺”均做出重要指示。大數據通過搜集和整理大量新媒體平臺用戶行為數據、評論數據及其他相關信息,利用科學的算法和模型進行分析,從多個維度參與到網絡文藝作品“全生命周期”中。

    大數據打破了文藝市場反饋慢熱、缺乏熱點抓手的壁壘。如果一部作品有生命周期,我們可以簡單地將其劃分為“創作—傳播—反饋”這樣一個閉環。在以往傳統的線下演出和紙媒評論為主的時代,該生命周期中每一個階段都相對漫長,創作者很難及時、實時地掌握廣大觀眾的真實評論與評價。而在當下5G時代,以及新興互聯網業態背景下,這個生命周期的齒輪已經快速地轉動起來。

    創作層面,大數據激發了網絡文藝的創作力。2023年有一部網絡短劇《逃出大英博物館》,截至去年11月,在抖音平臺就收獲了4.1億次播放量,作品的家國情懷和文博IP引發了廣大觀眾共鳴。該視頻的創作靈感來源于網友對一段參觀大英博物里中國文物視頻的網友評論。評論者建議,可以拍一部名為《逃出大英博物館》的動畫片,并天馬行空地設計了情節。這條評論因收獲極高的點贊量而被置頂,由此進入了平臺內容創作者的視野并啟發了其創作靈感,最終以網絡短劇的形式上線了這部作品,并被眾多主流媒體報道。可以說,這是一部“由網友攢出來的劇”。算法與大數據助推了創意評論從幕后走向臺前,家國情懷與民族情感使優質UGC(即用戶生成的內容)與公眾產生了同頻共振。

    傳播層面,傳統藝術融入新興業態,帶動了垂類數據的增長。傳統藝術如何適應媒介技術發展、科技如何賦能傳統藝術,傳統藝術缺乏網絡評論陣地等話題一直是備受關注的。自2022年起,抖音聯合中央民族樂團、梅蘭芳大劇院、中國煤礦文工團等文藝院團,推出DOU有國樂、DOU有好戲、DOU有傳承計劃。通過直播的方式,扶持優秀文藝院團和藝術家,并舉辦相關的線上賽事直播。據抖音官方數據,這一年抖音民樂直播超過414萬場次,累積觀看人數128億,民樂直播打賞收入同比增幅超68%,10萬名民樂主播獲得過打賞收入。

    筆者曾對我國少數民族樂器進行過田野調查,我國農村“空心化”的現狀、工業革命對傳統手工藝的沖擊等現實問題,使當地少數民族樂器制作與表演技藝的非遺傳承面臨窘境。據筆者觀察,近年來以從事廣西瑤族蘆笙制作技藝為代表的傳承人也相繼加入到了直播行列。此外,據抖音相關報告,京族獨弦琴、壯族天琴、朝鮮族伽倻琴、蒙古族潮爾等小眾非遺樂器亦收獲了千萬新觀眾。

    因此,積極適應互聯網新興業態,借助新媒體平臺,以大數據為推手,或是拓展傳統藝術發展空間的有效手段。

    反饋層面,大數據的文藝評論/評價已成為大眾消費和行業評估的新標桿。大眾點評、大麥網等網絡平臺的評分和用戶評論,已成為大眾對文旅演藝、舞臺藝術等項目的消費指南;“小紅書”這種“種草文化”APP也是鏈接品牌和消費的紐帶;豆瓣、貓眼的評分、排行則成為影視行業評估作品的“權威”參考;票房數據以及微博的熱搜、熱評也成為電影宣發、路演的重要依據。如《封神》電影主創團隊根據票房,每增加1億,就更新1張第二部的劇透圖;團隊參加頭部KOL(關鍵意見領袖)直播間與網友互動;在網友的呼聲下,推出了網綜《封神訓練營》等舉措,均證明了大數據有效增強了文藝評論的對話性,拉近了創作者與觀眾的距離,縮短了反饋時長,甚至催生了新的衍生作品的誕生,故而又回到了作品生命周期的第一個階段——創作階段,從而形成了閉環。

    因此,大數據作為新的引擎參與了網絡文藝的整個生命周期。然而,數據作為客觀的信息載體,我們既需要它,又不能完全依賴它,而是應該辯證地去看待數據導向的結果。

    須警惕唯數據論帶來的“知識淺灘”。早在2017年,人民日報就刊登了一篇題為《媒體評價須警惕兩大誤區》的文章,指出兩大誤區分別是:唯數據論和唯市場論。該觀點放在網絡文藝的場域下也依然成立。

    前段時間,刀郎歌曲《羅剎海市》爆火出圈,筆者基于“網易云音樂”APP上該歌曲的近5萬條評論與用戶畫像進行了大數據分析,發現評論者的70%多為“90后”“00后”,即主要受眾是青年群體。但在評論中,單條回復量最高的一條是“奉老爸之命聽歌”,其回復多為“一樣”“我也是”“+1”等表示贊同的話語。因此說明作為“90后”“00后”的父輩,“60后”“70后”雖不是該平臺用戶,但也是這首歌的真實受眾。所以,如果僅依賴大數據分析的用戶畫像,而忽略了平臺的用戶錨定,略過人工篩查數據這一步驟,那將很難發現這些會引起結論質變的“奇點”。

    因此,我們在使用并深度依賴數據的同時也需要時刻警醒:唯數據論是不可取的。在當今人工智能時代,即使各類大模型訓練數據和參數達到數千億級別的規模,而專家系統和人工標注在訓練過程中仍然扮演著不可或缺的角色,盡管需要耗費大量的人力和時間,但它們的重要性已反復被驗證,否則推理結果則可能出現“AI幻覺”“反轉詛咒”等明顯違背人類常識和倫理的缺陷。

    (作者系中國藝術科技研究所助理研究員,武漢大學博士后)

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