Protagonists of terror: the role of ludology and narrative in conceptualising extremist violence
Notice bibliographique
Résumé
This paper is a conceptual exploration of whether terrorists’ self-perception as (anti-)heroes, playing characters drawn from their internalised narratives within a ludic framework, offers a better understanding of the mechanism which translates extremist ideologies into violent action. Applying narrative theory to the stories told through acts of communicative terrorism, I argue that viewing terrorists as their own ‘protagonists’ offers an improved understanding of terrorism. Given the growth of extreme right-wing terrorism and the increasing prevalence of individuals acting as characters, I further incorporate existing research in ludology and ‘ludic terrorism’ to evaluate the concept of a terrorist as a ‘ludonarrative protagonist’. This paper contributes to the methodology of terrorism studies by proposing a way of conceptualising terrorist actors harmonised with existing psychological and behavioural research. I also offer practical implications for counter-terrorism efforts. Adopting this more nuanced framework will better equip counter-terrorism practitioners for preventative engagement with (potential) terrorists by centring counter-narratives and the construction of roles which reinforce cognitive barriers to violent action. This research provides an alternative explanation for why and how individuals engage in terroristic violence, recognising the emergence of an increasingly decentralised terrorism ecosystem.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,007 |
| 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 ».