張博瑤
摘 要 網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品選擇是IP順利開發(fā)的前提和基礎(chǔ)。文章提出了利用蟻群算法,結(jié)合讀者對作品的訪問時(shí)長以及讀者興趣度,并將已經(jīng)成功開發(fā)的作品作為參考基準(zhǔn),通過對精英螞蟻數(shù)量、信息素更新規(guī)則以及各項(xiàng)參數(shù)進(jìn)行分析研究,預(yù)測出具有優(yōu)先開發(fā)價(jià)值的網(wǎng)絡(luò)文學(xué)IP。
關(guān)鍵詞 網(wǎng)絡(luò)文學(xué);IP開發(fā);蟻群算法
中圖分類號 G2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號 2096-0360(2020)21-0020-04
基金項(xiàng)目:2020年度上海市教育科研項(xiàng)目“嵌入與協(xié)同:五育融合視角下高校美育育人模式創(chuàng)新研究”。
CNNIC第45次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告指出,截至2020年3月,我國網(wǎng)絡(luò)文學(xué)用戶規(guī)模達(dá)4.55億[ 1 ]。相較于傳統(tǒng)文學(xué)受到出版發(fā)行、價(jià)值體現(xiàn)等方面的限制,網(wǎng)絡(luò)文學(xué)在更大程度上滿足了人們通過網(wǎng)絡(luò)自我認(rèn)知和自我表達(dá)的愿望,也更加貼合大眾文化的特點(diǎn)和時(shí)代特征。近年來,許多經(jīng)典IP的開發(fā)讓網(wǎng)絡(luò)文學(xué)受到了更廣泛群體的關(guān)注。
網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品“IP開發(fā)”中的IP(Intelligent Property)可以理解為“知識(shí)產(chǎn)權(quán)”,指 “能被改編、再創(chuàng)作且能為市場所接受的智力成果權(quán)內(nèi)容”[2]。伴隨著移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的普及和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)傳播的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)文學(xué)與影視劇、廣播劇、游戲、動(dòng)漫以及周邊產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)持續(xù)開展深度合作,網(wǎng)絡(luò)文學(xué)正在移動(dòng)互聯(lián)的基礎(chǔ)上向IP互通進(jìn)發(fā)。但網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品受到自身特點(diǎn)、發(fā)展階段、版權(quán)產(chǎn)業(yè)大環(huán)境以及資本介入等多方面的影響,對于如何選出有開發(fā)價(jià)值的作品還處于探索階段。網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品IP版權(quán)紛繁復(fù)雜的售賣形式以及資本的購買囤積不僅阻礙了資源的合理配置,還會(huì)給整個(gè)網(wǎng)絡(luò)文學(xué)原創(chuàng)市場的長期發(fā)展帶來負(fù)面影響。因此,在合理利用資源的同時(shí)優(yōu)先從海量作品中找到值得開發(fā)的IP十分重要。
1 算法
蟻群算法(Ant Colony Algorithm)是由意大利學(xué)者Dorigo M等人[3]于20世紀(jì)90年代初期受到自然界中真實(shí)螞蟻覓食行為啟發(fā)而提出的一種仿生優(yōu)化算法。蟻群算法最早應(yīng)用于旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP),源于對真實(shí)螞蟻覓食行為的模擬。螞蟻在覓食過程中,會(huì)在走過的路徑上留下可以被任意螞蟻感知的揮發(fā)性物質(zhì)——信息素。在不斷尋找食物的過程中,螞蟻?zhàn)哌^的路徑越短,留在上面的信息素濃度就越高,其他螞蟻選擇該路徑的概率就越大;反之,則其他螞蟻選擇該路徑的概率越??;這就在蟻群的個(gè)體協(xié)作之間形成了一種正反饋機(jī)制。較短路徑上積累的信息素越來越多,其余路徑上的信息素則隨時(shí)間的推移不斷揮發(fā),最終整個(gè)蟻群找到巢穴與食物之間的最優(yōu)路徑。
2 基于蟻群算法的IP選擇
網(wǎng)絡(luò)文學(xué)享受著技術(shù)和時(shí)代帶來的流量和內(nèi)容紅利,但浩如煙海的作品數(shù)量和參差不齊的作品質(zhì)量拖住了網(wǎng)絡(luò)文學(xué)IP開發(fā)的腳步。甄別和篩選有潛力的作品,提高IP開發(fā)效率,避免資源浪費(fèi),為IP開發(fā)者選擇作品提供了重要的決策依據(jù)。判斷作品是否具備開發(fā)條件,一方面可以通過讀者的閱讀總時(shí)長、讀者對作品的感興趣程度等要素判斷當(dāng)前閱讀市場的偏好信息,另一方面可將符合市場偏好的作品與已成功開發(fā)的案例進(jìn)行對照,分析作品IP開發(fā)成功的可能性。
2.1 問題描述
我們可以把讀者看作人工螞蟻,人工螞蟻之間通過信息素進(jìn)行交流。與真實(shí)蟻群相比,人工蟻群的優(yōu)勢包括:人工螞蟻具有記憶功能,在選擇路徑的過程中不是完全盲目的;人工螞蟻生活在離散的時(shí)間和環(huán)境中,符合網(wǎng)絡(luò)文學(xué)讀者的一般特征。每只螞蟻在初始時(shí)都攜帶等量的信息素,開始尋找自己感興趣的網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品,即“食物”。一只螞蟻在路過每個(gè)節(jié)點(diǎn)的過程中都會(huì)留下一定量的信息素,信息素殘留的多少體現(xiàn)了螞蟻對“食物”的感興趣程度。在本文中,留存的信息素濃度越高,就表示讀者對這篇作品的感興趣程度越高。若對該作品感興趣程度高的讀者數(shù)量達(dá)到一定規(guī)模,就可初步判斷該作品更有開發(fā)價(jià)值。
2.2 影響因素
2.2.1 閱讀時(shí)長
第六步:信息素的局部更新。根據(jù)公式(7)、(8)、(9)計(jì)算在完成一次搜索后路徑上更新的信息素。
第七步:記錄本次循環(huán)中所有螞蟻?zhàn)哌^路徑中的最優(yōu)路徑并確定精英螞蟻的數(shù)量,根據(jù)公式(10)和(11)更新全局信息素。
第八步:輸出結(jié)果。繼續(xù)循環(huán),直到找到全局最優(yōu)解或達(dá)到最大迭代次數(shù)NCmax,將最優(yōu)解代表的作品及其最新信息提供給IP供應(yīng)商,由供應(yīng)商根據(jù)推薦集合進(jìn)行結(jié)合市場動(dòng)態(tài)進(jìn)行進(jìn)一步開發(fā)。
3 結(jié)論
網(wǎng)絡(luò)文學(xué)IP開發(fā)源于優(yōu)秀的作品質(zhì)量,卻不止于此。作品在故事性、節(jié)奏感、共鳴體驗(yàn)以及粉絲支持度等方形成合力,才能共同促成網(wǎng)絡(luò)文學(xué)IP的成功開發(fā)。把握好源頭,有效地判斷網(wǎng)絡(luò)文學(xué)作品IP開發(fā)的可能性是提高資本使用效率,營造健康IP產(chǎn)業(yè)鏈的前提和基礎(chǔ)。本文利用蟻群算法,結(jié)合其并行性、魯棒性、正反饋性等特征,為篩選出直觀上具有IP開發(fā)價(jià)值的作品提供了較為客觀的評價(jià)方法。
參考文獻(xiàn)
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