The Candy Crush Sweet Tooth: How ‘Near-misses’ in Candy Crush Increase Frustration, and the Urge to Continue Gameplay
Notice bibliographique
Résumé
Like many gambling games, the exceedingly popular and lucrative smartphone game "Candy Crush" features near-miss outcomes. In slot machines, a near-miss involves getting two of the needed three high-paying symbols on the pay-line (i.e., just missing the big win). In Candy Crush, the game signals when you just miss getting to the next level by one or two moves. Because near-misses in gambling games have consistently been shown to invigorate play despite being frustrating outcomes, the goal of the present study was to examine whether such near-misses trigger increases in player arousal, frustration and urge to continue play in Candy Crush. Sixty avid Candy Crush players were recruited to play the game for 30 min while having their Heart Rate, Skin Conductance Level, subjective arousal, frustration and urge to play recorded for three types of outcomes: wins (where they level up), losses (where they don't come close to levelling up), and near-misses (where they just miss levelling up). Near-misses were more arousing than losses as indexed by increased heart rate and greater subjective arousal. Near-misses were also subjectively rated as the most frustrating of all outcomes. Most importantly, of any type of outcome, near-misses triggered the most substantial urge to continue play. These findings suggest that near-misses in Candy Crush play a role in player commitment to the game, and may contribute to players playing longer than intended.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».