Fight. Heal. Repeat: A Look at Rhetorical Devices in Grinding Game Mechanics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background Common definitions of rhetoric in games such as Bogost’s ‘procedural rhetoric’ have their basis in the Aristotelian definition of rhetoric, which concerns itself with discovering all means of persuasion in language. Purpose Gaming rhetoric has more to do with inducing action in players, and therefore falls more in line with Kenneth Burke’s definition of rhetoric. Grinding is a gaming mechanic that can be analysed using rhetorical devices if Burke’s definition of rhetoric is held at the core of this understanding. This article posits that games that employ a particular game mechanic, that of ‘grinding’, are relying on a specific rhetorical device in their design known as ploke, which then persuades the player to continue to do an action multiple times over, and therefore persuade players to form attitudes that align with the designer’s rhetorical goals. Analysis An analysis of ploke was applied to three specific games: Runescape (2001), Ha des (2018) and Animal Crossing: New Horizons (2020). These games were chosen based on the ability to look at multiple genres as well as multiple different points in modern game development history. Ploke provided the ability to understand the method in which grinding communicates with players, enticing and incentivizing them to continue to complete actions repeatedly, whether for story progression or skill enhancement. The rhetorical power of ploke is found in its repetition, and since ploke describes the use of repetition in rhetorical contexts, thus grinding’s rhetorical power can be explained through this rhetorical phenomenon. Conclusion Ploke is just one rhetorical device, and grinding is just one game mechanic. There are several other game mechanics that can be analysed through rhetorical devices. This analysis allows researchers in interdisciplinary fields of games and linguistics, communication or humanities to explore how games communicate and influence player decisions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle