Looking Similar Promotes Group Stability in a Game-Based Virtual Community
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Online support groups are popular Web-based resources that provide tailored information and peer support through virtual communities and fulfill the users' needs for empowerment and belonging. However, the therapeutic potential of online support groups is at present limited by the lack of systematic research on the cognitive mechanisms underlying social group cohesion in virtual communities. We might increase the benefits of participation in online support groups if we gain more insight into the factors that promote long-term commitment to peer support. One approach to foster the therapeutic potential of online support groups could be to increase social selection based on visual similarity. MATERIALS AND METHODS: We performed a case study using the popular virtual setting of "World of Warcraft" (Blizzard Entertainment, Irvine, CA). We monitored the social dynamics of a virtual community composed of avatars whose appearance was identical during a period of 3 months, biweekly, for a total of 24 measures. RESULTS: We observed that this homogeneous community displayed a very high level of group stability over time in terms of the total number of members, the number of members that stayed the same, and the number of arrivals and departures, despite the fact that belonging to a heterogeneous group typically favors the success of the group with respect to game progression. CONCLUSIONS: Our results confirm that appearance can trigger social selection in online virtual communities. Displaying a similar appearance could be one way to strengthen social bonds among peers who share various health and well-being issues. Thus, the therapeutic potential of online support groups could be promoted through visual cohesion.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle