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Enregistrement W4413911226 · doi:10.32920/ifmj.v5i1-2.2385

Playful Knowledge Transfer as a Response to Crises

2025· article· en· W4413911226 sur OpenAlexvenueno aff
Jasmin Kermanchi

Notice bibliographique

RevueInteractive Film and Media Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransfer (computing)PsychologyComputer scienceParallel computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How can interactive practices of audiovisual knowledge transfer react to crises such as war and disinformation? How can we intervene in the chaos? What possibilities are there to increase mental resistance to manipulation? This contribution hypothesizes that playful knowledge transfer in interactive documentaries can respond to crises by making complex interrelationships experienceable and enabling users to try out actions in media environments that prepare them for challenges in real life. “You will soon join training on disinformation. You won’t be forced to do anything against your beliefs, so choose your character and decide which side you want to fight for. Trolls or Elves?” These are the opening words of the gamified interactive web-documentary Trolls vs Elves (UK 2023, Aleksandra Rydzkowska), which deals with the activities of disinformation-spreading internet trolls on the one hand and cyber activists called ‘cyber elves’ on the other. Game elements are used to explain real issues such as the disinformation narratives about the war in Ukraine. This contribution analyzes Trolls vs Elves drawing on research on gamification in documentary and journalism (Ferrer-Conill 2016). Gamification is understood as “the use of game design elements in non-game contexts” (Deterding et al. 2011, 2). Rather than presenting prefabricated knowledge, users experience it interactively. Methodologically, the study examines the strategies for making mechanisms experienceable in the web-documentary by analyzing the interaction possibilities on two levels (cf. Kermanchi 2019). The first level relates to the replication of processes in the larger structure. The navigation concept and its representation via the interface play a central role at this level. The second level focuses on the transformation of social action into intramedial action. Drawing on Bruno Latour, social action is not limited to human actors (Latour 2005, 71). For this examination of the individual interaction possibilities, the form, context, and purpose need to be examined (cf. Nash 2012, 200–201). In Trolls vs Elves, gamification serves both to impart knowledge and to intervene, as this contribution aims to show. By being ‘trained’ either as trolls or as cyber activists in the web-documentary, the players experience the mechanisms underlying the spread of disinformation narratives about the war in Ukraine. They learn how to debunk and counter disinformation techniques, and how to combat online propaganda. To progress in the online experience, users must decide, for example, which social media posts embedded in the project are spreading false information about Ukraine. By ensuring that all content in the web-documentary refers to reality and by revealing false information, the project counteracts existing disinformation narratives. Using documentary film material, network analyses, and data visualizations, Trolls vs Elves not only represents reality but also intervenes in it, as the contribution argues. The reference to reality, furthermore, becomes apparent when the project ultimately asks players not to follow the trolls’ advice learned during the web-documentary and not to spread disinformation in real life. By enabling intramedial action that is transferable to real life, gamification therefore has potential as well as limitations and dangers, which this contribution examines.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,371 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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