The Stigma Machine: A Study of the Prosocial Impact of Immersive VR Narratives on Youth in Spain and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) is increasingly employed to create immersive, interactive audiovisual narratives that accentuate emotion, storytelling, and user engagement. By harnessing the potential of VR, these avant-garde narratives aim to instill values of equity, justice, and fairness. This article critically examines the largely unsubstantiated assertion that VR is the ultimate tool for fostering empathy by means of a qualitative evaluation of the influence of prosocial VR audiovisual narratives. The study involved the production of the first episode of The Stigma Machine, a VR short film series in both traditional 2D and immersive VR formats, in a two-pronged production approach designed to examine the effects of the film on a sample of 44 university students from Spain (n = 22) and Canada (n = 22). The participants were segregated into two groups: Group 1 (1st VR Condition) viewed the VR experience first, followed by the traditional version, while Group 2 (1st Video Condition) viewed the two formats in reverse order. Data was collected before, during, and after viewing, using standardized questionnaires (interpersonal reactivity index, basic empathy scale, and Igroup presence questionnaire) and electroencephalogram devices to monitor brain activity. The dependent variables included: empathy, assessed using the interpersonal reactivity index and basic empathy scale surveys; electroencephalogram brain activity measures, indicating engagement, excitement, focus, interest, relaxation, and stress; presence, evaluated using the Igroup presence questionnaire; and various outcome variables. The results reveal no significant differences in presence and no significant changes to the empathy scores. The findings point to a need to focus more on narrative design and audiovisual content creation strategies than on VR technology itself.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».