【内容摘要】 网络文学批评应对流量，可从内外两方面展开：一是以算法为方法，突破传统以“细读”为主的批评范式，通过“远读”解密“流量密码”，探讨网络文学的深层意蕴；二是以算法为对象，突破以作品为中心的理论范式，探究网络文学制度，分析平台算法规则，引导“算法向善”。在这两方面的基础上，网络文学批评将突破学科边界，进入数字人文的跨学科研究范式。只有直面文艺现实，才能构建适应时代、具有中国特色的文艺批评理论和话语体系。

【关 键 词】 流量 网络文学批评 算法 数字人文

流量(traffic)，原本用于交通运输业，指特定时间内通过某一地段的车辆和行人数量。在计算机与通信技术语境下，流量被用于反映信息加工处理的后台数据传输量。随着用户生成内容(UGC)和平台经济的兴起，流量逐渐成为描述特定对象在网络空间所获注意力的数据指标。“流量”从纯技术指标转变为一种衡量网络关注度和用户注意力的指标，大致经历了“物理量”—“数据传输量”—“注意力资源”的过程，展现了跨学科和跨领域的语义迁移。流量如今已成为重要的社会资源，也影响了社会文化乃至人们的思维方式。有学者指出，流量社会是网络社会发展的新阶段，具有新的社会结构形态。

目前学界关于流量的研究大致可分为两种范式：一是“剥削—异化”范式，主要从传统政治经济学的角度，指出流量所形成的物化意识和异化劳动全面入侵网民的日常生活实践，“商品拜物教”在数字时代演变为“流量拜物教”。二是“技术—环境”范式，主要从技术哲学和媒介环境学派的角度，指出流量是信息技术嵌入现实生活的体现，是一种新的技术环境，深刻影响了人的存在方式。这两种范式都具有一定的适用性，只是看待问题的角度和方式不同。

习近平总书记在文艺工作座谈会上的讲话中指出：“要坚守文艺的审美理想、保持文艺的独立价值，合理设置反映市场接受程度的发行量、收视率、点击率、票房收入等量化指标，既不能忽视和否定这些指标，又不能把这些指标绝对化，被市场牵着鼻子走。”我们不能简单地对流量、平台或算法作出正面或负面的价值判断，或仅仅将其看作“剥削—异化”的产物，而应结合具体实践探讨流量现象和治理体系，反对“流量至上”的“唯流量论”。

在讨论网络文学批评如何应对“流量”之前，有必要先弄清楚“流量”的生成机制。首先，流量并非原始数据，而是经由平台数据采集、算法计算而形成的数据指标。平台持续记录并量化读者的多种行为数据，如点击率、收藏量、付费率、完读率、推荐与打赏行为等，这些离散的数据本身并无意义，其价值取决于平台如何对其进行筛选、加权与组合。其次，算法也并不直接制造流量，而是对既有数据进行预测性计算与排序，将作品置入不同的可见性层级之中，具体表现为榜单排名、推荐位或首页的呈现位置与持续时间等。最后，流量并非这一机制链条的终点，它会实时反馈给算法系统，成为算法学习和优化的关键。高流量作品往往会反向强化算法模型，同时对读者阅读、作者写作产生显著影响。由此，一个由“数据—算法—流量—阅读(写作)”共同构成的反馈回路形成。只有将流量置于数据采集、算法排序与制度化呈现的整体机制中加以考察，才能进一步讨论流量如何影响网络文学，以及文学批评如何应对流量。

笔者看来，网络文学批评可从内外两方面展开：一方面，通过“远读”解密“流量密码”，探讨网络文学的深层意蕴，进而揭示社会文化心理；另一方面，探究平台算法规则，揭示“算法黑箱”，引导“算法向善”。前者可称为“以算法为方法”，后者可称为“以算法为对象”。

一、以算法为方法：解密“流量密码”

根据传记文学《艾伦•图灵传：如谜的解谜者》(Alan Turing: The Enigma)改编的电影《模仿游戏》(The Imitation Game)中有一段重要情节：二战期间德军研制了一台极为精密的密码机，名为“恩格玛”(Enigma，意为“谜，不可思议之物”)。这台密码机有1.59万亿亿种可能的设置，如果人工来尝试各种组合解码，十名专家不眠不休试完每种组合至少需要两千万年。而每晚12点德军会准时更换密钥，次日6点英方会截获第一条电报，每天最多只有18个小时来破译密码。但为了有效应对德军的军事行动，必须在截获电报后20分钟内完成解码，这几乎是不可能完成的任务。

在网络文学方面，我们面对与影片中相似的问题。中国作家协会网络文学中心发布的《2024中国网络文学蓝皮书》显示，截至2024年底，据全国50家重点网络文学平台数据统计，网络文学作品总量超过3300万部，年新增200万部。这一数据还未涵盖其他一百余家成规模网络文学平台的作品，且一部网络文学作品动辄几百万字，几千万字的也不在少数。与传统文学作品不同，除了超长篇幅的文字，网络文学中还有大量的互动评论，这些内在的评论也构成了网络文学“作品”的一部分。对于评论家个体而言，阅读每年新增作品的万分之一已是不可能的任务，更遑论对海量的作品作出评价、判断。

在《模仿游戏》中，图灵转换了一种思路：“恩格玛是一台设计极为精良的机器，问题是我们只想着用人力击败它，但如果唯有机器才能击败机器呢？”面对海量的网络文学，文学批评不能只是望洋兴叹，我们也应转换思路，借助算法思维和数字技术，通过“远读”解密网络文学的“流量密码”，引导网络文学健康发展。

近年来，有学者借用计算机软件对网络文学作品开展“远读”，涌现了一些学术成果，但研究效果并不理想。战玉冰在《网络小说的数据法与类型论——以2018年的749部中国网络小说为考察对象》一文中借助谷臻故事工场所研发的“一叶•故事荟”软件，以2018年由平台或相关单位推荐以及“网络作协”初选出来的749部网络小说为研究对象，探讨网络小说的类型化特征。论文结论为：这些小说具备四个特征：1.文本体量大，且情节曲折。2.类型文学特征明显。3.关注现实生活并从中取材的作品是主流。4.网络文学与传统文学边界出现弥合现象。除第三个特征不同于当时人们对于网络文学的刻板印象外，其他三个特征都较为空泛。有学者直接指出该项研究“得出来的结论也比较简单，有些内容就是在印证网络文学方面的一些常识”。而针对第三个特征，也有学者指出“并未考虑官方排行榜可能存在侧重扶持现实主义题材作品的倾向”，而就此得出“关注现实生活并从中取材的作品是主流”的结论，较为武断和偏颇。

吉云飞的《作为“计算批评”的远读——以网络小说“升级文”中的节奏与情绪为例》一文也是借助同样的软件，选取2005年至2019年的14部男频“升级文”为对象，探究升级节奏的变化及背后“情感结构”的变动，并用可视化的方式展现了部分作品的升级节奏图。论文最后得出结论：“升级”可分为慢节奏和快节奏两种，“2005—2008年的节奏较慢，2009年之后，节奏大大加快，到2018—2019年，升级节奏再度慢了下来”。这一结论值得商榷。首先，网络小说的篇幅较长，一部升级文从上架到完结可能需要连载数年，论文以占据年度月票榜首的某一年来划分作品所在的年份，有失偏颇；其次，论文无法解释慢节奏的《将夜》(猫腻，2012年榜首)何以出现在快节奏阶段，只是以作者的独特性和网络文学的丰富性一笔带过。

以上两篇论文都运用计算机软件对网络文学开展“远读”，这一研究路径本身值得肯定。但“远读”不仅仅是软件的运用，也不仅仅是主题词的统计或可视化的图表展示，而是从广度和深度上拓展网络文学批评，探究网络文学中更宏观、更深层次的问题。这两项研究的不足之处，战玉冰认为是阅读经验与数字技术的结合不够，吉云飞认为是选取的文本较少(只有14部)。笔者认为这两项研究的不足主要在于没有明确的问题意识，也没有达到研究的预期目的。前者没有指出2018年具有影响力的网络小说有哪些类型特征，体现了哪些变化，展现了怎样的发展趋势。后者没有探究节奏变化背后的“情感结构”，更没有回答“(升级文)这一类小说何以使大众读者如此沉迷”。正如吉云飞所指出的：“没有一个好的理论假设，文本远读绝不可能得出一个有用的结论。”

法国当代马克思主义批评家皮埃尔•马舍雷(Pierre Macherey)在论及19世纪法国大众小说的兴起时指出：“大众小说的疯狂发展不断给我们留下深刻的印象，因为它神秘地暗示了一种更加隐秘的联系，它并非在行动的表面和有意识动机的表面进行，而是在一致和隐秘生活的模糊的深层进行。”今天中国网络文学与马舍雷所论及的19世纪大众小说的兴起有相似之处。网络文学是一种典型的大众文化，往往被看作以生产“快感”为核心的“爽文”，但是，“在大众文化根底深处的无意识，其实是在更深刻地揭示了社会的情状与症候”。透过俗套的情节，网络文学“可见的”表层之下隐藏着“不可见的”深层的“集体无意识”。同样，流量不仅仅是冰冷的数字指标，而是源于无数用户的数字劳动，“‘流量’之下涌动的便是正在感知世界的无数鲜活个体，是借助现代媒介实现心灵与身体相互激发的真实个体，也是主体性持续强化下表达喜怒哀乐的那个个体”,破解了“流量密码”，也就“潜在地抵近、影响、掌握了人心”。网络文学批评借助计算机软件，以算法为方法，目的是更全面、深入地探究网络文学背后的深层意蕴。弗朗哥•莫雷蒂(Franco Moretti)提出“远读”的目的是全景展现浩瀚的世界文学，远读不仅仅是简单的“数字+人文”，而是一种思维方式、研究范式的转变，力图解决人文学科领域更为深广的问题。下面我们以网络重生小说为例，借助算法思维，试图回答重生小说何以拥有巨大流量。

重生小说被认为是典型的“爽文”，“重生”被称为“没朋友的全能金手指”。有学者指出重生小说利用“记忆优势”重新体验、规划人生，实质上是在运用“先知”的金手指，去占同时代人的便宜。但在重生小说中往往出现这样的情节：一次人生的记忆可能并不真实、全面；二次人生中可能会发生许多预料之外的事情。也就是说，一次人生的记忆有准确、错误之分，二次人生中遇到的人和事也存在变与不变的可能。一次人生的记忆(已知)与二次人生的不确定因素(未知)的关系可表示为：C＝A∩B。其中，事件A：一次人生的记忆准确；事件B：二次人生的人、事、物不变；事件C：记忆确知；以上事件成立时值为1，不成立时值为0。从概率上来看，如果一次人生的记忆准确和二次人生中的人、事、物改变的概率为二分之一，且两件事独立分布，既有记忆与二次人生发展相符的情况仅占四分之一(图1)。在此基础上，重生小说中的关键情节可抽象为“记忆断言—现实反馈”的事件对，构成四象限：1.A=1，B=1(确知/相符)；2.A=1,B=0(记忆准确但现实偏航)；3.A=0,B=1(记忆有误但现实未变)；4.A=0,B=0(记忆有误且现实偏航)。

图1 一次人生的记忆与二次人生的现实情况概率分布图

笔者在起点中文网首页“作品分类”中选择“都市生活”，“标签”选择“重生”，然后在“总推荐票”中选择排行前100部重生小说为样本，借助Python和DeepSeek-V3.2，采用“程序工程化预处理”与“大语言模型语义理解/抽取”协同的方式，通过“粗筛—精抽”两级处理：1.“信号检出”。信号类别的实际关键词根据大模型预分析生成，如记忆断言：“前世/上辈子/上一世/记得/印象里/当年……”；应验确认：“果然/如所料/和前世一致/一模一样……”；偏航变化：“不对/变了/和前世不同/出乎意料/蝴蝶效应……”；记忆错误(不全)：“记错/记不清/细节对不上/时间不对……”；2.通过结构化深度抽取，提取出高价值事件，构建统计事件表，进一步抽取可判定的“记忆断言—现实反馈”对的每条事件，进而将零散事件整合为统计表与可复核的数据化证据链。统计显示，第一种情况A=1,B=1，即一次人生的记忆与二次人生100%相符的只有1部，80%—99%相符的只有7部，70%—79%相符的22部，60%—69%相符的33部，60%以下相符的37部，平均相符率为62%(图2)。总体来看，在这100部重生小说中，重生后的“先知优势”约占六成，而二次人生中存在约占四成的各类不确定因素；这一比例既保证了主人公可运用“先知优势”改变命运，也显示二次人生仍存在诸多不确定性。

图2 100部重生小说一次人生记忆与二次人生现实相符情况分布图

从远读结果来看，重生小说确实是“爽文”，但在弥补人生遗憾的同时，又写出了人生的不确定性。重生小说的主人公往往面对着一个深刻的难题：一次人生的记忆(已知)与二次人生中不确定因素(未知)之间的矛盾。变化和不可预测性或许正是人生的常态。重生小说并不一味发挥主人公的“先知”优势，而往往通过描述人生的诸多变数，表现人生的不确定性，展现主人公不屈的拼搏精神。相较于身体重生，更为难得的是精神与思想上的重生。这或许正是重生小说的“流量密码”。

二、以算法为对象：揭示“算法规则”

同样，在影片《模仿游戏》中，图灵团队在机器的帮助下最终破译了德军密码，但他们不能将所有截获的情报都告知英国军方，因为一旦德军觉察到密码被破译，就会改变密码机的设计，那么图灵团队两年的心血将会白费。于是，图灵又设计了一套规则系统，根据系统计算概率来筛选哪些情报需要采取行动，而哪些情报不得不放弃，目的在于确保最终能够赢得胜利又不会引起德军怀疑。影片中图灵所设计的这一套筛选规则即可称之为“算法”。

近年来在网络文学研究领域，国内学界出现了部分以“算法”为研究对象的成果，但未真正深入算法内部。其中，李强的《作为数字人文思维的“网文算法”——以“明穿”小说为例》一文以2003年至2020年在起点中文网上点击量靠前的100部“明穿”小说为研究对象，力图梳理“明穿”小说的类型流变，进而分析“网文算法”的作用机制。论文指出“算法”是网络媒介的基本运行规则，但又将“网文算法”理解为所谓的“套路”，即设定、类型与数据库。所谓的“网文算法”充其量只是在比喻的意义上使用“算法”一词，而非真正意义上的算法研究。更准确地说，将“套路”作为“网文算法”，更像是一种结构主义的处理方式，即透过纷繁复杂的现象找到不变的要素和秩序。高寒凝的《网络文学研究中的数字人文视野——以晋江文学城积分榜单及“清穿文”为例》一文指出，像《步步惊心》这样的“清穿文”，在泥沙俱下的海量文本中脱颖而出，说明在网络文学生产机制内部存在某种评判标准，而这种评判标准的具象化，就是文学网站的积分榜单，进而认为这些积分榜单筛选出来的，都是同时期最优秀、最受欢迎的作品。作者在文中呼吁，保存文学网站的文本页面和数据，建设网络文学资料库，但是，文中提及的具有代表性的“清穿文”，如《步步惊心》《梦回大清》《瑶华》等，目前处于锁定或部分锁定的状态，我们无法看到作品本身的客观数据，也看不到读者阅读产生的点击数、书评和打分，以及当时网站编辑的推荐和评论。同样，我们也无法看到同时期的其他作品的相关数据，孰优孰劣难下定论。概言之，论文以被锁定的“清穿文”来证实被废弃的积分公式的有效性，不具有足够的科学性和说服力。

相较于前两篇论文，项蕾、高寒凝的《“可见性”的权力运作：文学网站生产机制的历史沿革》一文开始抵近流量与算法。论题中的“可见性”，可用“流量”代替，对可见性的权力运作即是对“流量”的分配与争夺。论文比较了VIP付费模式与免费模式之间的算法规则，指出VIP付费模式中的“自然榜”是基于所有读者的阅读、消费行为所产生的数据，不以读者个人的意志为转移；而免费模式是建立在“推荐算法”的基础上，“相对于自然榜单，推荐算法构成了一个技术黑箱”。首先，所谓的“自然榜”并非公开透明，也是在作者、读者所生产的数据基础上运用平台的算法而生成的，而平台算法并非完全公开透明。其次，付费模式所采用的“自然榜”与免费模式所采用的“推荐算法”也并非二元对立。目前来看，两种模式之间更多的是各行其道。相对而言，付费模式注重的是“内容”，免费模式则以“渠道”取胜，两者面对的用户群体不同，因而采取不同的算法规则。

在“数据—算法—流量”的生成链条中，算法是中介，深刻影响了网络文学的创作、阅读和评价。不同平台采用不同的算法，既体现了平台的倾向，也对文学活动产生了不同的影响。如知乎“盐言故事”的算法规则更注重读者的完读率、互动率而不是作品的字数、章节，实行订阅制而不是按字数、章数付费，从而成功开辟了网络短篇小说的赛道。我们亟须以算法为对象，加强对平台算法规则及其影响的研究。目前至少有两项较为迫切的课题：一是研究不同平台的算法规则及其对文学生产机制的影响；二是研究免费模式的算法规则及其对文学制度的影响。

除涉及商业秘密和知识产权的相关狭义的算法，网络文学平台对算法规则的适度公布，有利于作者、读者了解平台规则，也有利于平台的健康发展。其中，晋江文学城是少数公布作者积分公式的平台之一。目前晋江文学城总共11个排行榜中的7个都按照积分排序(新晋作者榜、月榜、季榜、半年榜、总分榜、分类榜、长生殿)，上榜就意味着更多的可见性，而可见性又与流量、收益直接挂钩。晋江文学城新版积分公式如图3所示。

图3 晋江文学城新版积分公式(说明：A为字数与点击部分分数；B为评论部分分数；C、D分别为文章、作者收藏部分分数；E为惩罚系数；β为鼓励创作积分。)

对比旧版积分公式：全文点击数/章节数×Ln(全文字数)×平均打分+(Ln(书评字数)×书评打分)之和+精华书评特别加分，可以看出，旧版积分公式基本体现在新版积分公式的F项中，而新版积分公式新增了E(惩罚系数)、年限系数、授权系数。其中，E(惩罚系数)由黄牌数和红牌系数产生。黄牌主要为打击刷分，保护公平竞争的环境；红牌是对作者整体行为的警告，既包括刷分行为，也包括其他违规行为。可见E(惩罚系数)为平台用户划出了底线，规定其不得违反法律法规和平台规则。年限系数与作者签约年限相关，目的是增加作者黏度，避免优质作者群体流失。授权系数则反映了平台对单本作品、作家身份、实体出版以及影视其他衍生改编等授权的重视。此外，F部分的字数及点击数、评论字数及评论打分、收藏数、总字数奖励积分等部分均可通过作者和读者的共同努力来增加；而编辑简章加分确保了编辑的人工推荐作用。新版的积分公式不仅关乎作品数据、读者互动和编辑加分，也体现了平台的管理规则和利益倾向。整体而言，新版积分公式兼顾平台治理与用户权益，有利于共同发挥作者、读者和编辑的作用，体现了网络文学的交往性和连接性，展现出多元主体交互的运作模式。

不同于起点中文网、晋江文学城等平台采取的VIP付费模式，番茄小说网、七猫免费小说等平台采用的是免费模式。免费模式下的算法规则正在重塑网络文学制度，将对网络文学产生深远的影响。

在VIP付费模式下，平台和作者的收益主要来自读者的付费，包括按章节字数付费、月票、打赏等，而免费模式主要采取的是“免费阅读+广告盈利”，平台和作者的收益主要来自于广告分成。免费模式并非如网友所说的“羊毛出在猪身上”，按照“受众商品”理论，免费模式下真正的“商品”不是作品，而是受众。1977年，加拿大学者达拉斯•斯麦兹在论文《传播：西方马克思主义的盲点》(“Communications：Blindspot of Western Marxism”)中提出“受众商品论”：在“广告商—大众传媒—受众”三者构成的传播系统中，大众文化产品不是真正的商品，媒介内容只是免费午餐，真正的商品是“受众”。大众传媒将受众及受众的闲暇时间售卖给广告商。英国学者克里斯蒂安•福克斯借鉴了斯麦兹的“受众商品”理论，在2014年出版的《数字劳动与卡尔•马克思》(Digital Labour and Karl Marx)中指出，网络社交平台以定向广告为基础，将用户的数据转化为商品卖给广告商，用户在网络社交平台上的数字劳动是一种新的剥削和异化形式。

免费模式不仅改变了网络文学的收益结构，也重塑了网络文学的生产机制和评价体系。以番茄小说网为代表的免费阅读平台，可被视为当下网络文学中最具典型意义的“流量文学”生产场域。免费策略极大降低了用户进入门槛，使平台迅速聚集起庞大的用户规模。据公开资料显示，番茄小说网日活跃用户约8000万，签约作者数量超过60万，而签约门槛仅为累计上传2万字。然而，与此形成鲜明对比的是，2024年年收入在3万元以上的签约作者仅9374人，占比约 1.5%。这一高度集中的收益分布，揭示了免费模式下流量分配与作者劳动之间的结构性失衡。

从运行机制来看，平台的免费模式并非“免费即开放”，而是依赖一套高度数据化、算法化的流量分配体系。作品在上传后首先进入验证期，平台算法将其推送给少量与之画像匹配的读者，并通过完读率、互动率、停留时长等指标进行初步筛选。只有数据表现达到平台设定阈值后，作品才可能进入“首秀期”，继而被投放到更高层级的推荐流量池。在这一过程中，可以区分出算法在不同层级上的作用机制。狭义而言，免费平台的算法主要体现为推荐与排序模型，其核心任务是根据用户行为数据不断调整作品的可见性层级，决定流量的分配方向。广义而言，算法还深度嵌入平台的制度设计之中，包括签约规则、收益结算方式、评分机制以及对作者更新频率与篇幅长度的要求。

与付费模式平台相比，免费模式下的算法制度呈现出明显的“去人工化”特征。如番茄小说网不设人工排行榜，编辑干预空间极小；评分并非来自读者主观打分，而是由平台依据阅读量、完结情况等数据自动生成。因此，作品能否获得持续曝光，并不取决于编辑判断或读者评价，而是取决于其在短时间内能否在算法所设定的指标体系中表现出足够“稳定”的数据反馈。免费平台“去人工化”的算法制度一定程度上削弱了网络文学“集体创作”的力度。

此外，算法所宣称的“个性化推荐”在实践中并未完全满足读者的多样化需求。据相关统计，约三分之一的番茄小说网读者并非通过算法推荐，而是依赖“书荒广场”等人工筛选入口来寻找作品。这一现象表明，算法并未真正理解文学偏好，而更倾向于放大已有数据表现良好的类型，从而在流量层面形成结构性趋同。

在平台化语境中，网络文学批评若仍拘泥于传统的文本内部分析，便难以解释当前的网络文学现象。文学批评视角需从文本转向制度与技术层面，将算法纳入研究对象。并且，文学批评还不能仅停留于对算法机制的描述层面，更应揭示算法如何作为一种制度化权力重塑文学评价标准与创作条件，进而倡导网络文学的人文性和多样性，引导“算法向善”。例如，推动算法规则透明化、引入更加多元的评价指标以降低单一行为数据对推荐结果的支配性影响，倡导多样性保护机制以及引入人文学科的评价标准等。

结语

中国网络文学呈现出许多前所未有的新现象，深刻改变了文学活动各种要素的存在方式及关系状态，也为文艺理论的发展提供了新视野，为开拓新的文学批评提供了可能性。“我们应当努力去创造一种崭新的文学批评，一种多姿多彩的并具有强烈参与意识的文学批评。”网络文学批评以算法为方法，借助计算机软件工具，通过“远读”更为全面、深入地解读海量作品，将突破传统以少数作品的“细读”为主的批评范式；以算法为对象，将突破传统以作品为中心的理论范式。在二者的基础上，网络文学批评将突破文学的学科边界，进入数字人文的跨学科研究范式。从这个意义上来讲，文艺批评不仅仅是“阐释”，更是“生产”；不仅仅是作品意义的生产，也是文艺理论的生产。只有直面现实，拓展文艺批评的空间，才能构建适应时代、具有中国特色的文艺批评理论和话语体系。

*本文系2022年度国家社科基金一般项目“社交媒体时代网络文艺中的‘玩劳动’研究”（项目批准号：22BZW023）的阶段性成果。

*为方便电子阅读，已略去原文注释，如需完整版本，请查阅纸刊。

作者：肖祥 单位：长江大学人文学院

《中国文艺评论》2026年第2期（总第125期）

责任编辑：薛迎辉

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