Exploring Persuasive Games for Emotion Regulation: A State-of-the-Art Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Persuasive games, designed and tailored to change users’ behavior, have enhanced user experience across various domains. However, their role in emotion regulation remains understudied, despite the increasingly immersive environments they create that trigger emotional responses. Sensors have emerged as key artificial intelligence (AI) tools in persuasive games supporting emotion regulation compared to other AI technologies, such as chatbots. Yet the effectiveness, challenges, and applications of these sensors lack comprehensive exploration. Our scoping review analyzed 32 articles published from 2013 to 2023 on persuasive games using AI-based sensing technologies for emotion regulation. Results from 27 articles (84.8%) reporting the effectiveness of sensors revealed mostly large to moderate effects (d ≥ 0.8 ≤ 0.4). Common challenges with integrated sensors (camera systems, facial recognition, smartwatches, and altimetric pressure sensors) included emotion detection accuracy and ethical concerns. We provide design recommendations for developing ethically sound and effective persuasive games for emotion regulation in the future.
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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».