Bridging the Immersion Gap Between Tabletop RPGs and Online RPGs
Notice bibliographique
Résumé
The improvement of online tools has led to a resurgence in Tabletop Role-Playing Games.With new tools for tele-play such as Roll20 and Fantasy Grounds, old-fashioned pen-and-paper games are being pushed into the new age of interconnectivity and digital interactions.Previous work in board-game and video-game research states that co-located games are ranked far more enjoyable than their digital counterparts, discovering an existing gap between the experiences.We explored the possibility of improving the rank of digital games, by creating a more immersive experience.Is it possible to close the current experience gap between online and offline versions of TRPGs?In this study, we explore an augmented digital approach, using real-time responsive technology.By combining the efforts of previous research, we attempt to bring the benefits of digital avatar communication, into the world of online Tabletop Role-Playing Games.We maintain the benefits of non-verbal video communication, by implementing real-time face recognition avatars that react live to players' emotions and facial expressions during gameplay.The results were far different from the expected.Leveraging previous game experience research tools and data visualization, we discovered the importance of player agency as the most important factor of immersion and enjoyment.Data shows that immersion is not necessary always a positive outcome as negative feelings can be increased by higher immersion as well.Finally, we found that players' satisfaction in-game is determined not by the level of immersion, but by the user's ability to impact the world.1-ii | P a g e II.Acknowledgments I want to dedicate this work to the memory of Dr. Anthony Whitehead, an unwavering mentor, who believed in me since before my enrollment in the program, he encouraged me and always directed my efforts in the right direction.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,003 |
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 ».