Notice bibliographique
Résumé
By their nature, digital games facilitate surveillance. They allow for the compilation of statistics, internal states, and rules to be recorded, thus hiding many of the internal workings from the players and making the games much more complex. This digitization makes it much easier to collect player data and metrics, and then, as a process of function creep, to use this data in new and innovative ways, such as improving the user experience, or subtly shaping users' in-game desires and behaviours. Increasingly, these practices have moved from non-game spaces into social networking sites and spaces of play.The "gamification" movement is benefiting from the increasing sophistication of such metrics. Gamification combines the playful design and feedback mechanisms from games with users' social profiles (e.g. Facebook, twitter, and LinkedIn) in non-game applications explicitly geared to drive behavioural change (e.g. weight loss, workplace productivity, educational tools, and consumer loyalty). As critics point out, gamified applications rely on the points, leaderboards, and badges often seen in games, but are not games in themselves (Deterding 2010; Bogost 2011). Advocates of the gamification movement - including Al Gore in a recent Games for Change keynote - argue that this monitoring and feedback makes difficult tasks more playful and enjoyable (McGonigal 2011; Gore 2011). However, the marketing and political discourse of using games to change behaviour in positive ways is quite different from messy actualities rooted in advertising, consumption, and intrusive user monitoring. The current potentials to ‘gamify’ life have incited debate on whether the spread of these points based systems heralds playful utopias or dystopic surveillant societies run by corporations and advertisers. This paper highlights the rise of gamification and the implications for surveillance studies. In particular, it focuses on describing the increasingly intrusive monitoring practices are propagated under the banner of fun and play.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,023 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».