MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164442
■00520250211153003
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798346393870
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31631331
■035    ▼a(MiAaPQ)PennState21588scj5074
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a153
■1001  ▼aJackson,  Sarah  C.
■24510▼aDon't  Stand  in  the  Fire!:  Effective  Collaboration,  Communication,  Interactions,  And  Strategy  in  Mediated  Environments  -  A  Discourse  Analytic  Approach  to  Mmorpg  Streaming  on  Twitch
■260    ▼a[Sl]▼bThe  Pennsylvania  State  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a215  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-05,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Strauss,  Susan  G.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--The  Pennsylvania  State  University,  2024.
■520    ▼aEmerging  research  shows  increased  academic  interest  in  the  exploration  of  multimodal,  multiagent  interactional  practices  in  technologically  mediated  environments,  particularly  videogaming  and  livestreaming  (Anderson,  2017;  Brown  &  Anderson,  2021;  Goncalves  et  al.,  2023).  One  such  livestreaming  platform,Twitch.tv,  has  garnered  attention  for  its  support  of  multiple  interactional  modalities  and  agents  (Recktenwald,  2017),  including  streamer  and  audience,  as  well  as  game-elements  and  coplayers.  Twitch.tvallows  communication  through  multiple  modalities.  Some  interactions  on  the  platform  are  not  only  between  streamer  and  audience,  but  also  among  streamer,  game,  and  coplayers  while  performing  extremely  challenging  in-game  feats.  A  videogame  sub-genre  commonly  necessitating  this  type  of  interaction  is  the  Massively  Multiplayer  Online  Role-Playing  Game  (MMORPG;  MMO).  The  combination  of  Twitch-MMO  livestreaming  represents  some  of  the  most  complicated  interactional  data  available  on  the  internet  (Casan-Pitarch,  2022).  While  previous  research  has  established  the  subject  area  and  preliminary  means  of  investigation  (Recktenwald,  2018),  few  studies  have  conducted  close,  multimodal  discursive  analysis  of  the  complex  communicative  modes.  Specifically,  previous  research  has  not  explored  the  ubiquitous  strategizing  and  collaborative  interactional  practices  in  these  environments.To  address  these  gaps,  this  study  employs  a  Multimodal  Discourse  Analytic  (MMDA)  approach  (Kress  &  van  Leeuwen,  2001)  and  the  macro-meso-micro  approach  (Jackson  &  Strauss,  2022;  Strauss  &  Eun,  2024;  Strauss  et  al.,  2019)  to  investigate  collaborative  interactional  practices  in  these  environments.  More  specifically,  this  study  focuses  on  discourses  that  take  place  during  strategizing,  reevaluation  of  strategy,  gameplay  (both  successful  and  unsuccessful)  and  social  interactions  across  modes.The  analysis  is  based  on  ~25  hours  of  audio-visual  and  chat  data  from  Twitch  livestreams  of  World  of  Warcraft  and  Final  Fantasy  XIV.Drawing  from  the  Theory  of  Planned  Behavior  (Azjen,  1991)  and  Actor-Network  Theory  (Latour,  2005),  the  study  examines  how  meaning  is  made  and  maintained  across  modes  and  agents  and  how  intentions/  goals  manifest  in  discourse  to  facilitate  effective  interactions  and  game  success.  Due  to  the  study's  nature,  additional  methodological  strides  were  made  in  the  development  of  a  study-specific  data  collection  strategy  and  a  new  ANT-based  data  transcription  and  representation  method  focusing  on  the  depiction  of  highly  multimodal  digital  data.The  findings  reveal  that  players  engage  with  non-human  elements  as  discursive  interlocutors,  manipulate  the  virtual  ecology  (game  space),  and  employ  multimodal  deixis,  epistemic  stance,  avatar  action,  and  chat  interactions  to  communicate  ideas.  In  instances  of  failure,  negotiated  discussions  of  unplanned,  impulsive,  or  ineffective  actions  occur,  leading  to  the  development  and  implementation  of  new  strategies.  This  study  contributes  to  understanding  technologically  based  communications  across  modes  and  agents,  such  as  AR  and  VR,  and  has  implications  for  the  development  and  linguistic  study  of  AI  technologies.  Moreover,  the  findings  can  be  applied  to  other  complex  collaborative  contexts,  enhancing  safety,  efficiency,  and  teamwork.
■590    ▼aSchool  code:  0176.
■650  4▼aProblem  solving
■650  4▼aBehavior
■650  4▼aComputer  &  video  games
■650  4▼aEpistemology
■650  4▼aSuccess
■650  4▼aAudiences
■650  4▼aCommunication
■650  4▼aActor-network  theory
■650  4▼aDiscourse  analysis
■650  4▼aPlay
■650  4▼aCognition  &  reasoning
■650  4▼aRole  playing
■650  4▼aSocial  interaction
■650  4▼aInternet  access
■650  4▼aLinguistics
■650  4▼aAttitudes
■650  4▼aEducation
■650  4▼aCultural  heritage
■650  4▼aAlternative  dispute  resolution
■650  4▼aCognitive  psychology
■650  4▼aCultural  resources  management
■650  4▼aWeb  studies
■650  4▼aRecreation
■650  4▼aSocial  psychology
■650  4▼aSocial  research
■690    ▼a0290
■690    ▼a0393
■690    ▼a0459
■690    ▼a0515
■690    ▼a0649
■690    ▼a0633
■690    ▼a0436
■690    ▼a0646
■690    ▼a0814
■690    ▼a0451
■690    ▼a0344
■71020▼aThe  Pennsylvania  State  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-05B.
■790    ▼a0176
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164442▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서