Exploring Features of the Pervasive Game Pokémon GO That Enable Behavior Change: Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital gaming is one of the most popular forms of entertainment in the world. While prior literature concluded that digital games can enable changes in players' behaviors, there is limited knowledge about different types of behavior changes and the game features driving them. Understanding behavior changes and the game features behind them is important because digital games can motivate players to change their behavior for the better (or worse). OBJECTIVE: This study investigates the types of behavior changes and their underlying game features within the context of the popular pervasive game Pokémon GO. METHODS: We collected data from 262 respondents with a critical incident technique (CIT) questionnaire. We analyzed the responses with applied thematic analysis with ATLAS.ti (ATLAS.ti Scientific Software Development GmbH) software. RESULTS: We discovered 8 types of behavior changes and 13 game features relevant to those behavior changes. The behavior changes included added activity in life, enhancing routines, exploration, increased physical activity, strengthening social bonds, lowering social barriers, increased positive emotional expression and self-treatment. The game features included reaching a higher level, catching new Pokémon, evolving new Pokémon, visiting PokéStops, exploring PokéStops, hatching eggs, fighting in gyms, collaborative fighting, exploiting special events, finding specific Pokémon, using items, Pokémon theme, and game location tied to physical location. The behavior changes were connected to specific game features, with game location tied to physical location and catching new Pokémon being the most common and connected to all behavior changes. CONCLUSIONS: Our findings indicate that the surveyed players changed their behaviors while or after playing Pokémon GO. The respondents reported being more social, expressed more positive emotions, found more meaningfulness in their routines, and had increased motivation to explore their surroundings.
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 | 0,007 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».