Treffer: Multitextuality in RPGs: a ludonarrative synergy model for video game text analysis.

Title:
Multitextuality in RPGs: a ludonarrative synergy model for video game text analysis.
Alternate Title:
Wielotekstowość w grach RPG: model synergii ludonarracyjnej w analizie tekstów w grach wideo. (Polish)
Authors:
Source:
Homo Ludens; 2023, Vol. 16 Issue 1, p163-180, 17p
Database:
Complementary Index

Weitere Informationen

The article presents the textual potential of games and distinguishes between the types of texts in text-heavy video games. Text types are categorized according to the diegetic/non-diegetic situation vis-à-vis the game world and primary text function. It is assumed that role-playing games (RPGs) such as Divinity: Original Sin 2 (Larian Studios, 2017) encompass a greater volume of textual material. The proposed corpus analysis model is based on the concept of ludonarrative synergy, text and discourse linguistics, and methods of natural language processing (NLP) and computational linguistics. Two-level text analysis using Python examines the validity of categorizing game texts according to an extended diegetic/nondiegetic model. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Artykuł przedstawia potencjał tekstowy gier i rozróżnia typy tekstów występujące w opartych na tekście (ang. text-heavy) grach wideo. Typy te kategoryzowane są w zależności od sytuacji diegetycznej/niediegetycznej względem świata przedstawionego w grze oraz nadrzędnej funkcji tekstu. Przyjmuje się, że gry fabularne (RPG) takie jak Divinity: Original Sin 2 (Larian Studios, 2017) zawierają większą ilość materiału tekstowego. Proponowany model analizy korpusowej opiera się na koncepcji synergii ludonarracyjnej, lingwistyce tekstu i dyskursu oraz metodach przetwarzania języka naturalnego (NLP) i lingwistyki komputerowej. Dwupoziomowa analiza tekstów za pomocą języka Python bada zasadność kategoryzacji tekstów według poszerzonego modelu diegetycznego/niediegetycznego. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Homo Ludens is the property of Polskie Towarzystwo Badania Gier and its content may not be copied or emailed to multiple sites without the copyright holder's express written permission. Additionally, content may not be used with any artificial intelligence tools or machine learning technologies. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)