Me, Myself, and Interface: The Role of Affordances in Digital Visual Self-Representational Practices
Notice bibliographique
Résumé
A growing number of digital games and virtual worlds allow users to create a virtual self, commonly referred to as an ‘avatar.’ Essentially, the avatar is a digital entity which is controlled by the user to attain agency within the virtual world. Avatars are visually customized by users via interfaces, referred to within the body of this work as Character Creation Interfaces (CCIs). \n \nCCIs are often framed as tools that are utilized by players to create a desired avatar. In other words, the popular approach is one that is anthropocentric in nature and neglects to take into account the ways in which interface affordances - the action possibilities afforded by an artifact - potentially constrain our interactions with them. In my dissertation, I argue that CCIs co-construct avatars with players. I mobilize Actor-Network Theory in order to re-position these interfaces as actors, rather than benign tools in digital-visual self-representational practices. \n \nIn order to investigate the interface-as-actor I present an analytical framework: the Avatar Affordances Framework, and apply this framework to 20 CCIs in order to systematically study their affordances. In the second phase of this investigation, I present data on two user studies: the first, a within-subjects study investigating self-representational practices in the Massively-Multiplayer-Onlne-Game (MMOG) Rift (n = 39), the other, a between-subjects study of self-representational practices on the Nintendo WiiU console's MiiCreator (n = 24). Results of these two studies are presented alongside analytical data derived from both interfaces via the Avatar Affordances Framework in order to illustrate how interface affordances are negotiated by players. A final study, an autoethnographic chapter, situates myself within the dissertation as both a researcher and user of the technology, addressing how my own experiences with these games, and my own self-representational practices, have come to shape this research. \n \nData from the aforementioned studies was then utilized in order to generate a list of best practices for game developers. To date, such documentation is absent from game design literature. It is my hope that the practices outlined herein help developers make design choices that invite opportunities for identity play without simultaneously creating socially exclusive spaces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».