Overcoming the Pandemic through Viral Poetry Games: The Phenomenon of Coronavirus-Inspired Digital Acrostic Poetry in South Korea
Notice bibliographique
Résumé
Following the outbreak of COVID-19 in South Korea in winter 2019, acrostic poems on the three-syllable word “Corona” became viral on major search engines and social media platforms across the country. The composition of acrostic poems, particularly in three lines, has been a popular cultural phenomenon in Korea since the 1980s when it became a participatory literary exercise and game featured on television entertainment shows. The digital revolution in the 2000s allowed the writing and sharing of these short and whimsical poems to expand into various digital platforms. Since 2010, PC and mobile games have been developed to further enhance the ludic approach to acrostic poetry composition and contests. While facilitating individual creativity, and as an interactive and ludic way of community building and branding, acrostic poetry contests have also been used to promote social and political campaigns and consumer products. This paper will investigate poetry games and contests of acrostic poems on the Coronavirus featured on South Korean digital platforms. It will analyze the various games and contests organized by schools, communities, consumer product brands, and social media circles. The poems, composed by children and adults, display a wide range of messages involving self-reflection, social campaign, political criticism, and subversive wordplay. Together, these viral poems and contests promoted values of collaboration, competition, and social exchange during the pandemic. All in all, the paper explores the viral powers of language and language art in the digital world, as well as digital poetry’s connections to networked self, social mobilization, and online activism.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».