Opening the compliance and enforcement loot box: A retrospective on some practice and policy impacts achieved through academic research
Notice bibliographique
Résumé
Loot boxes are gambling-like products in video games that can be purchased with real-world money to obtain random rewards. Regulations have been imposed in some jurisdictions to attempt to address potential harms. Two recent policy studies assessed companies’ compliance (but more often, non-compliance) with those regulations. The first study found that a supposed ‘ban’ on loot boxes in Belgium was not enforced so the product remained widely accessible. A preprint reporting this was widely publicised by the media. This enhanced awareness led to companies newly complying with the law and helped policymakers to view the practicality of banning loot boxes with more due scepticism. Researchers should consider actively sharing non-peer-reviewed preprint results to protect consumers more promptly. The second study found that, contrary to regulations, many games with loot boxes were not labelled. Subsequent engagement with the media and the industry self-regulators caused remedial actions to be taken: unlabelled games have since been correctly labelled, and non-compliant companies have been punished with (albeit insignificant) fines. The societal impacts of loot box policy studies demonstrate the importance of actively communicating research results to the public through media engagement and challenging companies and regulators when they are not complying with or enforcing regulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,088 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».