Another Endless November: AOL, WoW, and the Corporatization of a Niche Market
Notice bibliographique
Résumé
The entrance of World of Warcraft (WoW) into the massively multiplayer online role-playing game (MMO) market has drastically altered conceptions of how popular a virtual world could be. Currently servicing over 12 million monthly subscribers (Woodcock, 2008), it has vastly exceeded expectations, and has brought with it more new users to persistent virtual worlds than any other product before it. However, while there has been much academic work exploring developments within the game itself (Bainbridge, 2007; Duchenault, et al., 2006; Castronova, 2007), the processes by which this explosive growth has occurred have been under-explored. The growth of World of Warcraft relative to the MMO market can only be explained via its extrinsic characteristics of the game and how these characteristics interact with processes of standardization and diversification with relative to the market as a whole. In this paper, I propose that the process that enabled WoW to rise to its current position as market leader amongst MMOs is remarkably similar to that employed by America Online (AOL) in the early 1990’s, and that the growth of both firms are evidence of the standardizing influence that a globalizing process such as McDonaldization has when it enters a niche market. The parallels that may be drawn between these cases may be instructive in understanding the future growth of MMOs and other virtual environments. I will examine the history of the two firms to find evidence of commonalities between them. I will also outline the parallel corporatist models of McDonaldization and Disneyization as proposed by Ritzer (2000) and Bryman (2004). The process by which these firms grew to dominate their spheres will be examined in this context. I will conclude with an examination of what this growth may mean for the future of the MMO industry.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,024 |
| Communication savante | 0,015 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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 ».