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Enregistrement W4282983931 · doi:10.24908/ss.v20i2.14517

(Always) Playing the Camera: Cyborg Vision and Embodied Surveillance in Digital Games

2022· article· en· W4282983931 sur OpenAlexaboutno aff
Ragnhild Solberg

Notice bibliographique

RevueSurveillance & Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésEmbodied cognitionPerspective (graphical)NarrativeAugmented realityAestheticsSituatedComputer scienceFantasyRelation (database)MetaphorSociologyHuman–computer interactionArtificial intelligenceArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,705
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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