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Enregistrement W1970554913 · doi:10.1145/1581073.1581078

Game design strategies for collectivist persuasion

2009· article· en· W1970554913 sur OpenAlexaff
Rilla Khaled, Pippin Barr, Robert Biddle, Ronald Fischer, James Noble

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionCollectivismComputer scienceSocial psychologyPsychologyPolitical scienceIndividualism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A fundamental feature of serious games is persuasion, an attempt to influence behaviors, feelings, or thoughts. Much of the existing research on serious games and, more generally, on persuasive technology (PT), does not address the important links between persuasion and culture. It has tended to originate from Western, individualist cultures, and has focused on how to design for these audiences. In this paper, we describe the design of one of two versions of a serious game we developed about quitting smoking titled Smoke? which is targeted at collectivist players. We show how the design was informed by persuasive strategies we identified from the cross-cultural psychology literature, intended for use in games for players of collectivist cultures: HARMONY, GROUP OPINION, MONITORING, DISESTABLISHING, and TEAM PERFORMANCE. We then discuss the results of a quantitative investigation of the effects of both game versions on both individualist and collectivist players.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,832

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,206
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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