PLAYING WHILE FEMALE: RE-READING IDENTITY FIXATIONS IN OVERWATCH
Notice bibliographique
Résumé
In early 2019, Overwatch professional player, “Ellie” quit playing just weeks after having been named to one of the teams seeded into the professional league. The harassment cited as a reason to leave was related especially to whether or not “Ellie” was truly “female”. Not much later, Ellie was revealed (and confirmed by Blizzard, the parent company of Overwatch) to be an account created by a male player. This paper sets out to map the controversy that ensued from a self-styled “social experiment” of playing while female. This paper brings this current “revelation” into conversation with past, more fully embodied/manufactured identities to better understand why this case is particularly important to internet studies. To this end, we begin by briefly describing some earlier, more familiar cases of people revealed to be someone other than, in online spaces, they said they were. Then, we further outline the instance of Ellie: its uptake by mainstream media, prominent Youtubers and Twitch streamers, and its discussion on internet forums like Reddit and 4Chan. Paying particular attention to the ways these discussions frame the “trick” played in disguising Ellie’s ‘true’ identity (singular), we suggest that this kind of case has always been galvanized by an underlying conviction that the best gamers are always and only men, and one contribution internet scholarship can make here is to show how these discursive patterns are unhelpful in understanding contemporary identificatory politics and practices in online spaces.
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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».