Notice bibliographique
Résumé
In an era where digital landscapes bleed into people’s lives, the convergence of narrative videogames and personality tests stands as an intriguing yet overlooked frontier. This presentation delves into this intersection, drawing inspiration from the thought-provoking Black Mirror episode "Hang the DJ." It unfolds in a world where a dating system dictates the course of romantic relationships. Participants use a digital assistant to navigate a series of predetermined relationships, with the ultimate goal of finding their perfect match. The episode's exploration of how technology influences and, at times, dictates personal connections provides a thematic backdrop for our investigation. Our journey then ventures into “Swipe Night: Killer Weekend”, a narrative experience within the match-making app Tinder. Unlike "Hang the DJ", “Swipe Night: Killer Weekend” introduces users to a branching narrative structure, allowing them to make choices and influence the plot at critical junctures – and the potential matches. For a brief period, Tinder transformed into a dynamic storytelling platform, reshaping the way individuals connect in the digital realm: it challenged traditional paradigms, introducing a brand-new way to know more about a potential match’s personality based on their choices during the game. Our exploration further extends to “FREERIDE”, a distinctive videogame contributing to the understanding of the intersection between gaming narratives and personality profiling. It transcends conventional gaming experiences by seamlessly blending open-world exploration with personality-driven decision-making and Daniel Vella’s concept of ludic subjectivity. Players traverse a richly detailed virtual environment while their choices subtly shape the unfolding narrative – and giving them a final judgement based on their decisions. Are you more of an explorer? Are you sociable? This game gives you actual scores after calculating how you controlled your avatar during your run. As this presentation connects the dots between these three titles, it also aims to shed light on the consequences of integrating branching narratives' elements and personality tests into digital platforms. It unveils a captivating landscape where pixels and personalities intertwine. From the speculative future of dating apps inspired by Black Mirror's conceptual groundwork to the real-world experiments of “Swipe Night: Killer Weekend” and the immersive gameplay of “FREERIDE”, this presentation invites participants to contemplate the evolving relationship between digital narratives and the understanding of human personalities in our interconnected age. The synthesis of storytelling and user-driven choices not only redefines traditional gaming experiences; it also offers a glimpse into the transformative potential of interactive narratives in shaping the ways in which we humans connect, engage, and know ourselves.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,143 | 0,020 |
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 ».