Геймификация и социокультурные контексты цифрового урбанизма: общий подход к анализу и прогнозу научного дискурса

1. Введение

Тенденции развития информационного общества постоянно повышают требования к потребительским качествам информации, способам и инструментам ее получения и анализа. Под потребительскими качествами информации в научной среде понимается обеспечение открытости и достоверности данных, соответствие формально релевантной информации действительным ожиданиям ее потребителей, а также обеспечение возможности самостоятельного управления распределенными информационными ресурсами посредством специально разработанного инструментария. Удовлетворение информационных потребностей в междисциплинарных научных исследованиях может достигаться применением технологий и методов извлечения контекстных знаний из больших массивов данных. Изучение структурно-организованных, автоматически извлекаемых из неструктурированных источников тематических и смысловых контекстов имеет общенаучное и общекультурное значение, поскольку контекстное знание составляет важную часть явного и неявного знания, которым оперирует человек в научной, образовательной, социальной и культурной деятельности. Следует подчеркнуть, что актуальность анализа терминологической базы междисциплинарных направлений исследований определяется рядом факторов. Во-первых, как правило, междисциплинарные исследования возникают в ответ на тенденции общественного развития, комплексно затрагивающие различные его сферы — экономику, политику, культуру, образование и т.д. Во-вторых, понятийная база междисциплинарных научных исследований развивается как в научном, так и в общественно-политическом дискурсах, что обуславливает её неоднозначность и разнородность. В-третьих, существует необходимость своевременной и качественной подготовки специалистов для реализации на практике новых направлений общественного развития. Все это, в свою очередь, бросает вызовы системе образования, предъявляя требования к появлению новых учебных программ и курсов, категориально-понятийной базе предметной области. Таким образом, развитие междисциплинарных терминологической базы и «междисциплинарных подходов в науке становится все более необходимым для большинства дисциплин как с целью дальнейшего открытия новых знаний, так и для воздействия общества на эти открытия» [44].

Именно поэтому сегодня можно наблюдать публикационную активность и достаточное количество исследований, посвященных переосмыслению явления междисциплинарности в науке. Считается, что междисциплинарные направления исследований могут быть определены и описаны количественно через различные измерения. Так, например, Keisuke Okamura [39], сосредотачивая внимание на кластерах высоко цитируемых статей, известных как исследовательские фронты (RFs), утверждает, что междисциплинарность статистически значимо и положительно связана с исследовательским воздействием. J. Raimbault [44] предлагает в качестве инструмента методологию, сочетающую анализ сетей цитирования и семантический анализ, изучая качественные закономерности отношений между эндогенными дисциплинами. C. Carusi и G. Bianchi [7] предлагают количественно оценивать междисциплинарность журналов, устанавливая отношения ассоциации между учеными и журналами, где эти ученые публикуются. Другие исследователи, такие как, например, Giovanni Abramo, Ciriaco Andrea D’Angelo и Lin Zhang [17] используют одновременно два библиометрических подхода к измерению междисциплинарных исследований — анализ дисциплинарного разнообразия в списке литературы и анализ дисциплинарного разнообразия авторов публикаций. Jonna Koivisto и Juho Hamari [28] для анализа тенденций и контекста научных публикаций в области геймификации используют экспертный метод оценки при интеллектуальном поиске и анализе научных текстов без применения инструментов автоматизации процессов. C. Piciocchi и L. Martinelli [42] проводят исследования развития категориально-понятийных аппаратов различных научных направлений, в которых используют методы и подходы Digital Humanities. Мы предлагаем в такого рода исследованиях использовать синтетический метод, который предполагает применение информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) на всех этапах исследования — от поиска и сбора информации до её количественной и качественной обработки.

Проводимое авторами исследование ставит целью разработку специализированного тезауруса междисциплинарного научного направления «Социально-этические аспекты цифровой экономики: геймификация в социальной и научно-образовательной сферах» с фокусом на социокультурные контексты цифрового урбанизма. В нашем тематическом исследовании мы применяем возможности поиска и извлечения метаданных и текстов из цифровых информационных ресурсов, описывающих применение геймификации в различных сферах деятельности, для дальнейшей количественной и качественной обработки полученных массивов с привлечением синтетического метода. Синтетический метод предполагает использование комбинации каскадного (результаты одного запроса автоматически входят в поисковый образ другого запроса) и тезаурусного (используется для автоматического расширения культурного контекста в ходе выполнения запроса) поиска, сочетания многослойных тематических абзацно-ориентированных (с вариацией используемых слоев) и частотно-ориентированных запросов [30, 31]. Применяемый метод направлен на кластеризацию и статистическую обработку научных текстов, позволяет формировать коллекции тематически релевантных фрагментов (тематических контекстов), выявлять контексты использования термин-концептов, соотносить полученные контексты с областями знаний. Контекстное знание рассматривается авторами как форма интерпретации текстов и входящих в них контекстов, полученных в результате поисковых запросов и экспликации их смыслов из научных источников, а также из публикаций общественно-политического дискурса, отражающих основные тенденции социокультурного развития общества. Используемое в рамках исследования понятие контекста трактуется нами как независимая понятийная единица категориального аппарата, которая может быть положена в основу кластеризации и визуализации иерархических и ассоциативных отношений между терминами. Анализ текстов проводится сначала на более высоком уровне абстракции — уровне обобщенных структурных инвариантов контекстуального знания, затем происходит редуцирование и специфицирование выявленных контекстов применительно к конкретным дисциплинарным обстоятельствам и междисциплинарным отношениям. Наличие метода и инструментов анализа текстов, предлагающих универсальный подход к работе с контекстным знанием, позволило оптимизировать исследовательскую работу. На основе синтетического метода были последовательно:

• отобраны цифровые информационные ресурсы для извлечения из них текстов (научный и общественно-политический дискурсы);
• выявлены базовые термин-концепты исследуемой предметной области, сформировано семантическое ядро междисциплинарного научного направления;
• произведён поиск и сформированы корпусы текстов (экспертным методом), релевантных исследуемому междисциплинарному научному направлению;
• с использованием синтетического метода и выбранных инструментов (T-Libra для русскоязычных и Voyant-Tools для англоязычных текстов) произведена экспликация контекстного знания (контекстов нескольких типов), выделены семантические группы термин-концептов;
• осуществлены повторные поиск и экспликация контекстов с последующим построением предметно-тематических трендов.

Таким образом, исследовательская повестка заключается в исследовании контекстов, выявлении закономерностей и тенденций развития геймификации, выделении семантических групп и построении трендов, отражающих динамику развития тематики в научном дискурсе и СМИ.

2. Методологическая база исследования

2.1. Общий подход к проведению исследования

Общий подход к проведению исследования заключается в использовании синтетического метода для поиска и выделения контекстов в междисциплинарных исследованиях и построенных на его основе методики анализа и экспликации контекстов, методике построения и интерпретации трендов. Для оценки динамики исследовательского интереса к междисциплинарному научному направлению «Геймификация в социальной и научно-образовательной сферах» в аспектах цифровой урбанизм, умный город, цифровые технологии в работе были использованы российские и зарубежные научные публикации, а также публикации из российских СМИ. Анализ тематики и используемой терминологии научных публикаций и СМИ позволяет:

• выделить перспективные предложения и практики по применению геймификации в развитии информационного пространства города;
• сформировать терминологическую базу и тезаурус междисциплинарного научного направления;
• сравнить российские и мировые тенденции использования геймификации в развитии современной городской среды;
• сфокусировать внимание исследователей на ряде научно значимых результатах;
• выявить траектории развития перспективных научных направлений.

Поисковые запросы были произведены в следующих источниках текстовых материалов: научная электронная библиотека Elibrary (http://elibrary.ru), полнотекстовая база российских и зарубежных СМИ «Интегрум» (https://integrum.ru), онлайн библиотека на основе открытой научной парадигмы «КиберЛенинка» (https://cyberleninka.ru), информационно-поисковая система «Google Scholar» (https://scholar.google.ru), в которой индексируются научные и специализированные публикации, полнотекстовые и реферативные базы научных публикаций ScienceDirect, Web of Science и Scopus.

Гетерогенность исходного материала обусловила выбор платформ для проведения поиска и экспликации контекстного знания. При отборе и применении в рамках синтетического метода программных сред и инструментов авторы придерживались принципа доступности их широкому кругу исследователей:

• для их осваивания и использования не требуется специальных знаний и умений в области информатики и информационных технологий;
• их установка и эксплуатация не связана с дополнительными технологическими решениями;
• они не являются коммерческими продуктами (это либо свободно распространяемое ПО, либо открытые сетевые ресурсы);
• коммерческие информационные базы ScienceDirect, Web of Science и Scopus доступны подавляющему большинству отечественных исследователей, аффелированных с научно-образовательными учреждениями, имеющими на них подписку.

Такой подход позволяет применять предлагаемый метод максимально широким кругом исследователей по различным междисциплинарным научным направлениям.

Таким образом, поскольку методика является универсальным поисковым и аналитическим инструментом, не зависит от используемых программ и сред, языка изложения и формата представления информационных ресурсов, поиск, экспликацию и анализ данных предполагается проводить с использованием многоязычных информационных сред анализа контекстного знания таких, как, например, T-Libra (http://77.234.221.107/bin/TauC.exe?DSN=tlibra), Voyant-Tools (https://voyant-tools.org/), Tropes (https://www.semantic-knowledge.com/tropes.htm), Sketch Engine (https://www.sketchengine.eu/).

Для демонстрации общего подхода к анализу междисциплинарных направлений научных исследований (МДННИ), применения синтетического метода и вложенных в него методик анализа и экспликации контекстов, построения и анализа трендов в данной статье выбраны как источник текстов библиотека eLibrary и в качестве инструментальной среды электронная библиотека T-Libra (рисунок 1).

При проведении исследования и представлении результатов экспериментальной части использовался полный спектр упомянутых выше информационных источников и инструментов.

2.2. Методика поиска, оценки и отбора научных публикаций из полнотекстовых цифровых библиотек

Первая фаза общего подхода подразумевает формирование поисковых запросов, терминологического ядра и подборок текстовых материалов релевантных междисциплинарному направлению научных исследований. Блок-схема, описывающая процедуру поиска литературы в электронной библиотеке Elibrary (http://elibrary.ru) представлена на рисунке 2.

Тематические коллекции формируются путём выполнения последовательной итерации поисковых запросов. При этом используются различные аналитические инструменты информационной системы Elibrary.

2.3. Методика построения предметно-тематических трендов

Вторая (T-Libra) и третья (eLibrary) фазы общего подхода в целом отражают последовательность шагов от выделения и экспликации первичных контекстов до построения предметно-тематических трендов в результате проведения повторных тематических запросов в ранее эксплицированных подборках текстовых материалов (рисунок 3).

Параллельно основному процессу происходит выявление и формирование качественно нового вида контекстного знания (контекстов) — тематических коллекций полнотекстовых запросов, которые одновременно могут использоваться и как готовое тематизированное знание, расширяющее состав информационных ресурсов электронной библиотеки, и как пользовательский инструмент для создания и развития аналогичных коллекций.

3. Геймификация и социокультурные контексты цифрового урбанизма

3.1. Выявление основных тематических направлений геймификации

Термин геймификация (gamification) впервые был использован в научном дискурсе в 2002 г., получив признание первоначально в деловом сообществе, и только затем, фактически с 2010 года начал обсуждаться научным сообществом как технология, применяемая в решении социальных, общественных, социокультурных и гражданских проблем, что подтверждается как зарубежными исследователями [18], так и аналитикой, проведенной авторами статьи [30, 32]. Сейчас термин применяется в образовании, здравоохранении, экономике и управлении, маркетинге, управлении городским хозяйством и других сферах. Наиболее известными из определений геймификации являются «использование элементов игрового дизайна в неигровом контексте» [12], а также «процесс привлечения людей и изменения их поведения с помощью игрового дизайна, лояльности и поведенческой экономики» [43]. Хотя академические дебаты по теме геймификация довольно новы, интенсификация научного дискурса последних лет и наличия результатов применения геймификации на практике привели к пониманию важности геймификации как научного феномена. Исследователи нашли множество приложений для цифровой геймификации, связывающих ее с решением социальных, общественных, культурных и гражданских проблем. Huotari K., Hamari J., Koivisto J. и другие исследователи [18, 29] показали развитие научного дискурса о геймификации в междисциплинарных аспектах. Так, было установлено, что последние годы растет интерес к применению игровых элементов для практических целей и задач. Игровые усилия часто направлены на самосовершенствование, поощрение позитивных изменений в образе жизни и повышение мотивации для достижения рабочих целей. Идея использования игр для изменения видов деятельности, которые традиционно не считаются играми, не нова. В прошлом игры многократно использовались для достижения реальных целей, таких как спорт, используемый для мотивации физических упражнений и здоровых привычек, или игры-симуляторы, используемые для тренировок или развития навыков [3]. Основные направления современной исследовательской тематики явления геймификация по сферам деятельности и описываемым механизмам [4–6, 8–11, 13–16, 19, 20–27, 29–38, 40, 41, 45–50, 52–57] представлены в таблице 1.

Таблица 1. Применение геймификации по сферам деятельности: результаты обзора зарубежных публикаций

Авторы публикаций описывают применение геймификации как инструмента (механизма) мотивации и самоорганизации, поддержки социальных и профессиональных коммуникаций и как человеко-машинное взаимодействие (электронные вовлечение и электронное участие). Следует отметить, что сочетание отдельных сфер деятельности представляет современный город во всем его многообразии, а выделенные механизмы геймификации (коммуникация, мотивация, вовлечение) соответствуют концепции геймификации, предложенной K. Huotari и J. Hamari [23] с ее последовательной зависимостью от материальных ценностей, психологических и поведенческих результатов.

Идея городских игр востребована особенно сегодня. Игровой город («playable city», «gameful city», «playful city») — это современное видение, переосмысление понятия города. Концепция Playable City поразила воображение городов по всему миру, предлагая новый способ объединения людей и размышлений о городе. Феномен игрового участия вызвал значительный интерес как со стороны ученых, так и специалистов-практиков из-за двух основных тенденций в современной культуре: 1) цифровизация, которая является результатом расширения доступа к цифровым и мобильным технологиям, которые сейчас широко распространены в нашей повседневной жизни, и 2) лудификация (ludification), которая состоит из введения элементов игры в нашу жизнь и культуру, вездесущность и проникновение игр и их логики в наши повседневные контексты. Важно различать понятия геймификации и лудификации, поскольку они не являются синонимами [27]. В книге «The Gameful World» [51] Steffen P. Walz, Sebastian Deterding и другие представители академических кругов и бизнес сферы исследуют ключевые проблемы геймификации и лудификации культуры (ludification of culture), в том числе Ian Bogost, John M. Carroll, Bernie DeKoven, Bill Gaver, Jane McGonigal, Frank Lantz, Jesse Schell, Kevin Slavin, McKenzie Wark, and Eric Zimmerman (Манифест о Людическом Веке — Manifesto for a Ludic Century). Они описывают основные дисциплинарные подходы, включая риторику, экономику, психологию и эстетику, и исследуют основные области применения, такие как здравоохранение, образование, дизайн, устойчивость или социальные сети. Статья «От элементов игрового дизайна к игровой форме: определение «геймификации» дает определения лудофикации (ludification, gamefulness) и геймификации [12]. Лудификация или «игривость» служит альтернативой геймификации, идея использования элементов игрового дизайна в неигровые контексты. По сравнению с игрофикацией сторонники ludification и gamefulness часто подчеркивают важность сохранения воли людей и сосредоточены на поддержке внутренней мотивации. Глава о связи между игровым дизайном и созданной средой — это том, как первое может быть использовано, чтобы оживить второе различными способами. Дизайнер Карс Альфринк утверждает, что игровой дизайн может способствовать жизнеспособности городов. Подход основан на его профессиональной практике создания игр для общественных городских пространств. Карс утверждает, что игривый дизайн может предоставить гражданам инструменты, с помощью которых они смогут уравновесить планирование действий правительств и корпораций сверху вниз. Такие организации отдают предпочтение легко читаемым структурам, которые склонны к хрупкости перед лицом неопределенности. Примером может служить интерес к «умному городу» для решения проблем, с которыми сталкиваются новые мегаполисы. Карс описывает действия многих форм игрового сопротивления со стороны граждан. К ним относятся городские виды спорта, нео-ситуационные уличные игры, игровые платформы для гражданской организации, подрывные художественные интервенции и инструменты совместного планирования. Вместе они позволяют гражданам выступать в качестве генеративной силы, которая придает городу некоторую столь необходимую неразборчивость, давая начало игровому (gameful) городу.

3.2. Поиск и формирование выборки текстовых массивов

Для оценки динамики исследовательского интереса к технологии геймификации авторами был произведен поиск и отбор российских и зарубежных научных публикаций, а также публикаций российских СМИ. Поиск литературы проводился в 2019 году по базам данных — русскоязычных и англоязычных текстов в интервале с 2010 по 2019 годы. На данном этапе исследования были найдены и сформированы два корпуса текстов. Первый корпус содержал публикации из российской научной электронной библиотеки eLibrary (http://elibrary.ru), полнотекстовой базы российских и зарубежных СМИ «Интегрум» (https://integrum.ru), онлайн научной библиотеки на основе открытой научной парадигмы «КиберЛенинка» (https://cyberleninka.ru), информационно-поисковой системы «Google Scholar» (https://scholar.google.ru). Второй корпус содержал англоязычные публикации из информационных ресурсов ScienceDirect, Web of Science и Scopus.

Точность, ясность и воспроизводимость процесса поиска литературы, что важно для любого научного исследования, традиционно обеспечивается использованием одной базы данных вместо нескольких [57]. Данную рекомендацию невозможно соблюсти, когда речь идет о текстах на разных языках или корпусе текстов из гетерогенных источников (научные базы и СМИ), что наблюдалось в нашем случае. Поэтому в нашем исследовании авторы придерживались данного метода, обеспечив независимость поиска, выделения, анализа и экспликации контекстного знания для каждого случая (информационного ресурса) отдельно. Так, для каждого из использованных информационных ресурсов при общем подходе — синтетическом методе — использовался поисковый запрос с уникальными условиями поиска. Воспроизводимость процесса поиска литературы затруднена постоянным обновлением информации о публикациях в некоторых базах данных за прошедшие периоды. Поэтому численные значения, полученные в один период времени, нельзя получить в последующий (это особенно характерно для Elibrary, где на отмеченную проблему накладывается постоянный процесс внесения изменений в метаданные записей публикаций). Точность воспроизводимости экспериментов (результатов выполнения поисковых запросов) также зависит от точности повторения условий расширенного запроса. Эти факторы необходимо учитывать при повторе или проверке результатов представленных исследований. Обнадёживающим и экспериментально подтвержденным фактом является то, что при невозможности повторно получить те же численные значения, относительная статистика по результатам запроса, сходимость используемого метода остается высокой и качественные результаты не претерпевают значимых изменений. Это говорит об устойчивости контекстов и трендов научного дискурса в пределах одного года при возрастающем общем объеме статейного материала от года к году.

На рисунке 4 представлена динамика публикационной активности по тематике геймификация с 2013 года. Результаты поиска в целом подтвердили выводы зарубежных исследователей Хамари Дж., Койвисто Дж. и Сарса Х. [18] о том, что тематика геймификации появилась в научном дискурсе и в открытых источниках в 2010 году. Годы ранее 2013 характеризуются единичными публикациями как в российском, так и в зарубежных научных пространствах и не влияют на общую картину.

Анализ данных позволил сделать следующие выводы:

• количество научных публикаций по геймификации в мире ежегодно увеличивается с 2010 года;

• динамика роста числа российских научных публикаций на эту тему демонстрирует двухлетнюю задержку. Однако, в целом, динамика соответствует мировым научным тенденциям;

• доступность российских научных публикаций для исследователей составляет порядка 30 % всех российских научных публикаций (по Elibrary);

• сопоставление данных российских научных публикаций и публикаций российских СМИ позволяет сделать вывод, что тема геймификации в публичном дискурсе освещена в меньшей степени (в количественном выражении число публикаций в СМИ меньше, чем число научных публикаций с разнесением по годам).

3.3. Анализ русскоязычной терминологической базы геймификации по данным из Elibrary

Для контекстного поиска в Elibrary использовалась следующий расширенный поисковый запрос:

• Строка поиска — геймификация or gamification — так как авторы статей часто используют как каждый термин отдельно, так и оба термина одновременно.

• Где искать: в названии публикации, в аннотации, в ключевых словах, в списках цитируемой литературы.

• Тип публикации: статьи в журналах, книги, материалы конференций, диссертации.

• Параметры: искать в публикациях, имеющих полный текст на Elibrary, искать с учетом морфологии. Строка поиска была ограничена, чтобы возвращать только такие совпадения, когда эти термины существовали в метаданных: в заголовке, аннотации, ключевых словах, списке источников. Полнотекстовый поиск не был использован по ряду причин: из-за особенностей обработки полнотекстовых запросов в Elibrary и связанного с этим эмпирического экспертного заключении о попадании в отобранный корпус большого количества текстов, слабо релевантных заданной тематике или текстов, встречаемость искомого термина в котором является единичным и контекстно незначимым.

• Другие ограничения поиска — предметная область, тип публикации.

Задача выявления динамики использования термин-концептов предметной области и построения предметно-тематических трендов для обозначения динамики развития терминологических баз междисциплинарных научных направлений в результате изменения контекста терминов, характеризуя тенденции и связи контекстного знания в междисциплинарной среде, потребовала осуществлять поиск релевантных публикаций для каждого года отдельно. Выяснилось, что искомый результат может быть получен только начиная с 2010 года, при этом до 2013 найденные материалы представлены единичными публикациями, которые были отброшены как несущественные для исследования. В результате поиска научной литературы с 2005 по 2019 годы было найдено более 3200 публикации (Полный Запрос), в период с 2005 по 2010 ничего не найдено, в 2011 — 3, в 2012 — 7 публикаций, ни одна из которых не была признана релевантной тематике и не учитывалась в исследовании. Поисковые запрос 2018 и 2019 произведены 07.07.19 и включали статьи, размещенные в eLibrary к этому времени. Отбор и экспертная оценка статей производились на данном массиве. Обновление запросов 2018 и 2019 было произведено в декабре и показало увеличение численных и стабильность качественных показателей результатов запросов.

Таким образом, из более чем 3200 публикаций для последующего анализа и экспликации контекстов было отобрано 586 статей: 2013 — 13, 2014 — 26, 2015 — 57, 2016 — 185, 2017 — 157, 2018 —  78, 2019 — 70. Использовались следующие первичные критерии отбора: отбирались статьи, чей полнотекстовый вариант присутствовал в библиотеке или был доступен по ссылке на сайте владельца (Эксплицированный Запрос 1). Статьи, представленные в базе исключительно мета-описанием или находящиеся в платном доступе, были исключены из подборки.

Вторичные критерии отбора были применены на следующем шаге — экспертной оценке релевантности автоматизировано отобранных статей тематике исследования. Публикации были дополнительно проверены на включение или исключение по следующим критериям: 1) статья представляла собой исследовательский документ, а не, например, аннотацию или обзор конференции, редакционную статью или введение к книге; 2) статья написана на русском языке; 3) статья не была сфокусирована на использовании игр и игровых методик (как разновидности геймификации) при организации процессов обучения в образовательных учреждениях (как правило, в таких публикациях используется устоявшаяся специальная педагогическая терминология). Показательно, что в ряде статей, полученных как результат поискового запроса, не было обнаружено искомых терминов как в мета-описании данных, так и в самом тексте статей (Эксплицированный Запрос 2). Некорректность в ряде случаев результатов поисковых запросов eLibrary, обсуждение которой выходит за рамки данной статьи, необходимо, тем не менее, учитывать при формировании исходного корпуса текстов с целью обеспечения точности и достоверности результатов анализа и экспликации контекстов. Результаты последовательных запросов представлены на рисунке 5.

Терминологическое ядро междисциплинарного направления исследования «Социально-этические аспекты цифровой экономики: геймификация в социальной и научно-образовательной сферах» было сформировано на основе данных о распределении ключевых слов в результатах запросов «геймификация or gamification» по каждому году, полученных с использованием аналитического аппарата eLibrary. Следует отметить использование в научных текстах наравне с самими терминами их английских аналогов (рассматривались системой как разные ключевые слова). Распределение по ключевым словам по запросам в eLibrary дало следующий результат с 2013 по 2018 годы: наиболее встречаемыми терминами независимо от принадлежности к предметной области являлись геймификация (gamification), игра (game), игрофикация (gaming), мотивация (motivation), игровые методики; подбор персонала, управление персоналом, management; профессиональная компетентность, компетенции (competences); образование (education), обучение, distance learning, электронное обучение (e-learning), online course; дистанционные образовательные технологии, информационные технологии, игровые технологии (gaming techniques). Распределение, по ключевым словам, в результатах запроса (геймификация or gamification) 2019 добавило в список термины — цифровые технологии, цифровая экономика (digital economy), проектная деятельность. Косвенно данный факт указывает на реакцию научного сообщества на новые задачи и тенденции, возникновение и востребованность тематик, связанных с цифровой экономикой.

Возникновение новых контекстов использования термин-концепта геймификация or gamification демонстрируется распределением цитирующих публикаций по тематике запросов 2018–2019 «геймификация or gamification», полученном с использованием инструментария eLibrary. Три наиболее высокочастотных ключевых слов и словосочетаний, используемых в цитирующих статьях — цифровая экономика (digital economy), цифровые технологии, развитие, artificial intelligence, digitalization of education. при этом ключевых слова развитие, artificial intelligence, digitalization of education ни разу не появлялись как наиболее часто используемые за весь период с 2010 по 2019 годы. Анализ позволил декомпозировать основные направления применения геймификации: мотивация (motivation), электронное обучение (e-learning), образование (education), игра (game), игровые технологии (game technology), gaming, управление персоналом (personnel management), персонал (personnel) (рисунок 6). При этом термин-концепты «электронное обучение» (e-learning), «образование» (education) могут быть отнесены к тематическому направлению «образование» (education), а термин-концепты «управление персоналом» (personel management), «персонал» (personel) — к тематическим направлениям «экономика» (economy) и «управление» (management). Термин-концепты «мотивация» (motivation), «игра» (game), «игровые технологии» (game technology), gaming могут быть соотнесены с несколькими тематическим направлениям, например, — «образование» (education), «экономика» (economy), «управление» (management), «социология» (sociology), «психология» (psychology), «журналистика и массовые коммуникации» (mass media).

Распределение по тематическим рубрикам публикаций из подборки «геймификация or gamification 2010–2019»: «Народное образование. Педагогика», «Экономика. Экономические науки», «Автоматика. Вычислительная техника», «Социология Массовая коммуникация. Журналистика», «Средства массовой информации», «Организация и управление», «Медицина и здравоохранение», «Психология», «Информатика», «Языкознание», «Философия». Перечень предметных областей стабилен на всем исследуемом временном интервале. Лидерами по частоте публикаций с контекстом геймификация являются «Народное образование. Педагогика» и «Экономика. Экономические науки». Остальные предметные области в зависимости от года занимают разные позиции в частотном списке. Применительно к контекстам использования технологий геймификации анализ выявил 4 направления, по которым как в мире, так и в России растет не только научный, но и медиа дискурс. Исследователи связывают решение проблем и развитие городского пространства с использованием геймификации: 1) в планировании городской среды, 2) электронном управлении (электронное правительство), 3) электронном участии и 4) электронном обучении. Вопросы применения геймификации в области культуры обсуждаются реже, в основном в контексте лудификации [14, 37, 51], которая рассматривается, как мы помним, в качестве близкого геймификации, но не совпадающего с ней понятия.

Проведённое исследование показало, что динамика изменения количества научных публикаций по ключевым словам «геймификация», «мотивация» и «игра» совпадает. Это позволило делать вывод, что «игра как основной метод геймификации прежде всего используется в качестве мотивационного механизма в различных видах человеческой деятельности: образовании, экономике, управлении, медицине». Помимо этого, к областям применения геймификации можно отнести энергетику, юриспруденцию и журналистику. Также было установлено, что чаще всего в научных публикациях рассматриваются технологический, социологический, психологический аспекты геймификации [27].

3.4. Экспликация и анализ термин-концептов с применением информационной системы T-Libra

Для экспликации и анализа термин-концептов русскоязычного научного и общественно-политического дискурсов по геймификации в полнотекстовую библиотеку информационной системы T-Libra были загружены публикации, извлечённые из Научной электронной библотеки (http://elibrary.ru) и цифрового информационного ресурса Интегрум (http://integrum.ru). Из этих публикаций были сформированы корзины с распределением публикаций по годам. Далее были применены комбинации каскадного и тезаурусного поиска, сочетания многослойных тематических абзацно-ориентированных и частотно-ориентированных запросов (рис. 6–7), а также выполнены тематические запросы (рис. 8–9).

Результат абсолютного и относительного частотных запросов называют терминограммой. Терминограмма представляет собою ранжированный список терминов, по заранее определенным корзинам, каждому из которых сопоставлены числовые параметры: количество терминов в подборке (с учетом морфологии), частота встречаемости терминов в промилле. Пример результата выполнения относительного частотного запроса (опорный термин-концепт «город») представлен на рисунке 7.