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Enregistrement W3186457541 · doi:10.1177/13548565211027809

Streaming ambivalence: Livestreaming and indie game development

2021· article· en· W3186457541 sur OpenAlexafffundabout
Felan Parker, Matthew E. Perks

Notice bibliographique

RevueConvergence The International Journal of Research into New Media Technologies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndie filmMainstreamVideo gameLeaguePromotion (chess)MarketingPublic relationsBusinessAdvertisingComputer scienceMedia studiesPolitical scienceSociologyMultimediaPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

owe their ongoing success in no small part to their massive uptake by streamers, and triple-A releases from major publishers can reliably expect significant attention on streaming platforms. But what about smaller, lower budget games? For independent game developers, the costs and benefits of streaming are less clear. Based on interviews with small commercial indie developers in Toronto and Montréal, this article critically examines different discourses around streaming and commercial indie games, focusing on developer perceptions of the benefits and risks of streaming and its impacts on indie game-making practices, including production, promotion, and community-building. Contrary to persistent popular myths about streaming as the key to 'discoverability', commercial indie game development remains a precarious form of cultural work, and indie games collectively attract only a tiny fraction of the overall audience on streaming platforms. There is a high level of uncertainty about the factors that led to a given game's success, leaving many indie developers ambivalent about leveraging influencer attention and even as they commit significant time and energy trying to doing so.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,014
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,310 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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