Let’s Play a Love Game: Applying Gamification Components to Online Dating
Notice bibliographique
Résumé
The use of digital games and gamification has demonstrable potential to impact aspects of many professional industries, however it also can impact our personal lives, particularly in affecting how we date. This paper examines the use of gamification in dating apps and explores how apps, like Tinder, Bumble, and Hinge provide a game like user experience. It reviews existing literature on the use of games in the dating app sector, seeking to consolidate findings to address research questions regarding dating app perception and identify key dating apps that utilize components of gamification. This study also compares existing dating apps with newly developed dating app, Heartcade. This case study will be used to examine the gamification components. This study will also examine how the mechanics, dynamics, and aesthetics (MDA framework) applies to various dating apps and how their UX design elements impact the user perception and gamify the user experience. It also discusses the theory of procedural rhetoric and the persuasive power of dating apps. This MRP argues that the dominant rhetoric intended by a team of dating app designers is subject to manipulation through user choice. This case study paves the way for future investigation into dating apps and their function as a game. The findings consolidate evidence showing how dating apps that utilize gamification can have impacts in multiple areas of relationship building and finding meaningful relationships. They also highlight the challenges and pitfalls of applying gamification principles and discuss the implications of development and evaluation methodologies on the success of a game-based solution. A dating app prototype is linked that applies the principles of gamification as discovered from my research.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».