MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293079524 · doi:10.1177/10468781221106487

Fight. Heal. Repeat: A Look at Rhetorical Devices in Grinding Game Mechanics

2022· article· en· W4293079524 sur OpenAlexaff
Sabrina Alicia Sgandurra

Notice bibliographique

RevueSimulation & Gaming · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionRhetoricPersuasionAction (physics)Repetition (rhetorical device)EpistemologyPower (physics)SociologyPsychologyComputer scienceLinguisticsSocial psychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSimulation & GamingMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207