(Always) Playing the Camera: Cyborg Vision and Embodied Surveillance in Digital Games
Notice bibliographique
Résumé
As the increasingly ubiquitous field of surveillance has transformed how we interact with each other and the world around us, surveillance interactions with virtual others in virtual worlds have gone largely unnoticed. This article examines representations of digital games’ diegetic surveillance cameras and their relation to the player character and player. Building on a dataset of forty-one titles and in-depth analyses of two 2020 digital games that present embodied surveillance camera perspectives, Final Fantasy VII Remake (Square Enix 2020) and Watch Dogs: Legion (Ubisoft Toronto 2020), I demonstrate that the camera is crucial in how we organize, understand, and maneuver the fictional environment and its inhabitants. These digital games reveal how both surveillance power fantasies and their critique can coexist within a space of play. Moreover, digital games often present a perspective that blurs the boundaries between the physical and the technically mediated through a flattening of the player’s “camera” screen and in-game surveillance cameras. Embodied surveillance cameras in digital games make the camera metaphor explicit as an aesthetic, narrative, and mechanical preoccupation. We think and play with and through cameras, drawing attention to and problematizing the partial perspectives with which worlds are viewed. I propose the term cyborg vision to account for this simultaneously human and nonhuman vision that’s both pluralistic and situated and argue that, through cyborg vision, digital games offer an embodied experience of surveillance that’s going to be increasingly relevant in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».