在这个年代，如果有人还没看过网络小说，他也一定看过根据网文改编的电视剧。
在2007年，网文尚且只是一些宅男腐女的精神粮食，不足为外人道也，只愿与同好分享。收入排名第一的网络作家——天下霸唱，远比不上《悲伤逆流成河》出版时卖得纸张脱销的郭敬明。
而到了2017年，中国的网络文学用户规模达到3.53亿，每4个中国人中就有一位阅读过网络小说，唐家三少以1.2亿元版税坐拥网络作家富豪榜榜首，对比传统作家富豪榜，第一名是郑渊洁，版税3000万。
在IP一词被用烂的当今，热门网文就是打造IP的捷径，从中能衍生出游戏、音乐、影视剧、动漫等一系列产品。
庞大的网络文学产业链
不同于往日的商业模式，网文市场已经形成了一条完整的网络文学产业链。从写手到读者，从小说到IP开发，文化娱乐领域的巨头们逐渐摸索出一套闭环商业模式，开始建立泛娱乐IP产业生态。
成熟的网文市场，意味着领域的垂直细分。女性向的网文（女频），从现代的校园言情、职场言情，到古代宫斗、宅斗、种田文，甚至包括科幻言情，都可以为读者提供任何一款她可以忘情投入的生活环境和完美的虚拟男友；男性向的小说（男频）从玄幻修仙、快意江湖到都市奋斗，总能为读者杀出一条满足自我的升级之路。
每个细分领域都有自己的明星作者，他们一旦成名，就会成为一个风口，会有蜂拥而至的尾随者来写相同的题材，想要复制先行者的成功——但不幸的是，方向越细化，套路就越相似。
这也是为何如今根据网文翻拍的很多电视剧广受诟病。如近期播出的根据同名小说改编的电视剧《极光之恋》，豆瓣评分3.0，抛开演技不谈，这部剧集合了十年前的身穷志坚女主类型言情小说的所有套路，已经被无数类似的小说写成烂梗，放到今天来播，观众自然不会口下留情。
另外，一部网络小说的完成，作者可能远不止一个人。曾经采访过一位网络写手，他所在的公司专攻女频（且写手都是男生），团队中有人负责梳理最热门类型小说特点，有人负责文章框架和开头，有人负责后面内容填充，一部百万字小说几周时间就能完成。
尽管人多力量大，然写作毕竟是体力活。而现在出现了新科技，能够解放写手的大脑和双手。利用“小说自动生成器”，输入想写内容的关键词，就能得到一整段完整的描述。网络写作变得轻松简单，更新指标也不再需要绞尽脑汁，作者们轻轻松松登上“勤奋作家榜”，坐收曝光与流量。
这类抄袭软件，淘宝上卖20-180元不等，买不了吃亏，买不了上当，唯一的缺陷在于，小说情节类似尚且还能容忍，现如今连描述都一模一样了，简直就是流水线上出来的工艺品。
有人肯定会问，那些优秀作家都去哪儿了？
那些从十几年前就开始写作的网文作者，如今站立在金字塔尖的“大神”位置，脚下是无限可能的大IP，背后是带来底气的忠实粉丝，他们早就有比写作重要得多的工作。
南派三叔是最好的例子。宣布封笔后，他成立了南派泛娱，自己运作IP。《盗墓笔记》、《老九门》、《藏海花》，三叔从他的早期作品不断衍生出IP，拍摄电影和网剧，生产游戏和周边，写作已经无关紧要。
唐家三少也是如此。他在2014年成立了国内首个网络作家工作室“唐studio”，签约了不同类型的作家并协助发展IP。他提出版权运作的“潮水模式”，“一个作品要运营成为爆款，至少要经过6种版权以上的延伸，而且要有叠加效果，像潮水一般，一浪接一浪推着往前走，才能把浪头推到最高。”
从不入流到疯狂吸金，中国网络文学的发展，似乎正在经历一个黄金时代。高速发展的背后，大数据技术的发展与支持功不可没。网络文学如何通过大数据炼成IP，无疑牵动万千人的情怀，也事关更多人的钱袋。
大数据全程助力开发IP
据不完全统计，截至2017年年初，全国网络签约作家已突破了300万人，文学网站日更新超过1.5亿汉字，近8年来发表的网络文学作品已超过近60年来所印刷的当代文学的总和。面对如此庞大的数字，如何进行细分、去伪存真是个大问题。
中国科学院信息工程研究所高级工程师戴琼说：“以言情类的小说为例，青春类、漫画类等是一种维度的分类；从古代的小说，然后到现代都市题材，这是另外一个纬度的分类；从作者的角度来说，有大神级的网络作家，也还有二流、三流的网络作家。”通过大数据，无论从哪个维度分析，首先要解决的问题是分类。这些分类数据，对将来IP的价值培育有直接影响。
此外，网络文学上线发布的时间等因素都是导致IP价值大小的直观因素。
“此前的热播剧《小别离》，是针对中国教育体制的一个很现实的题材作品，它有很多妈妈粉丝、爷爷奶奶粉丝，在暑期档上线势必会掀起热潮。”戴琼分析，在培育IP的过程当中，基于诸如此类的历史数据，用大数据技术手段对其进行分类、分析，很有必要。
“对于成功的IP，我们分析它在什么时间档上线，题材、内容、主题是什么，作家的类别是什么、是哪个等级，就能够导出分析结果，也能够引导我们预测未来。”
此外，戴琼介绍，将人工智能技术营运于IP数据分析已是现实，也很有前景。
“我们不可能把所有的文字内容读完。”戴琼说，人工智能运用于网络文学的IP分析，体现在机器阅读上。这样的话就能进行一次过滤和筛选，然后再进一步由人辅助，或者由这些行业领域的专家，再去筛选。
人工智能分析还体现在基于语意的理解，即自然语言的处理上。“比如说大量的评论信息里面有正面评价，还有负面评价，我们从评价信息对它进行语意层的内容分析，然后再做情绪的分析，就能够判断出作品的影响力，以及作者对粉丝的影响力。”
“对粉丝的影响力直接决定IP价值能否变现。”戴琼说。
总之，IP价值究竟有多大，依赖于其作者簇拥的粉丝有多少。岂止是国内读者，关于草根逆袭类型玄幻、仙侠小说如今坐拥了数百万老外粉丝，由此还生发网文翻译的职业。
然而，尽管海内外读者粉丝基础庞大，这其中有多少人愿意为衍生出来的IP作品买单，终究得靠其本身的质量说话。尽管大批粉丝沉溺于网文无法自拔，可不代表他们脑子不好使，愿意为与心中的经典相差甚远的作品浪费钱啊。
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