Meaning in motion: A kinesemiotic approach to videogame analysis in Street Fighter V
Notice bibliographique
Résumé
Videogames are a semiotically rich medium, capable of utilizing virtually all modes of human expression (Ensslin 2012; Hawreliak 2018). Furthermore, they rely heavily on visual signification practices and have historically been the leading driver of advances in graphical technologies. This makes them ideal objects of study when examining animation trends, techniques, and representational practices. In this paper, we propose a novel methodological approach to analyzing animation in videogames, drawing on principles of Multimodality (Kress and van Leeuwen 2021; Jewitt 2009; Bateman, Wildfeuer, and Hiippala 2017) and Kinesemiotics (Maiorani 2021). As a variegated research area that focuses on communication across media, Multimodality provides a rich theoretical background, especially in the domain of Kinesemiotics, which focuses on movement-based communication in natural, hybrid, and digital environments. Drawing on the Functional Grammar of Dance (Maiorani 2017, 2021; Maiorani and Liu 2022) and its implementation in manual and digital annotation, the area of Kinesemiotics has expanded beyond the study of dance discourse and towards performance analysis in general, thus proving a flexible and adaptable approach. This method has considerable potential for systematically analyzing choreographed movements performed by characters in videogame environments. To demonstrate the value of this approach, we present a systematic analysis of movement in the popular fighting game Street Fighter V: Championship Edition (Capcom 2020), focusing on how gender-based stereotypes are coded in character movements. By comparing the same movements between female and male characters (e.g., a kick), we demonstrate how the game encodes gender norms through animation, i.e., how a move is conveyed as ‘feminine’ or ‘masculine.’ We conclude the paper by examining how representations on-screen are influenced by animation practices themselves, including motion capture direction. This research presents a novel methodological approach for investigating animation generally and has the potential to illuminate unconscious bias in the animation industry.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».