Toward Meaningful Engagement: A Framework for Design and Research of Gamified Information Systems1
Notice bibliographique
Résumé
Gamification, an emerging idea for using game design elements and principles to make everyday tasks more engaging, is permeating many different types of information systems. Excitement surrounding gamification results from its many potential organizational benefits. However, few research and design guidelines exist regarding gamified information systems. We therefore write this commentary to call upon information systems scholars to investigate the design and use of gamified information systems from a variety of disciplinary perspectives and theories, including behavioral economics, psychology, social psychology, information systems, etc. We first explicate the idea of gamified information systems, provide real-world examples of successful and unsuccessful systems, and, based on a synthesis of the available literature, present a taxonomy of gamification design elements. We then develop a framework for research and design: its main theme is to create meaningful engagement for users; that is, gamified information systems should be designed to address the dual goals of instrumental and experiential outcomes. Using this framework, we develop a set of design principles and research questions, using a running case to illustrate some of our ideas. We conclude with a summary of opportunities for IS researchers to extend our knowledge of gamified information systems, and, at the same time, advance existing theories.
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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 | 0,028 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,048 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».