V-Tubing, A Comparison of the Perception of Anonymity and Media Presence between Europe, Asia, and America based on the Creation of a Virtual Character

first exposee attempt

Introduction

The term V-Tuber stands for “Virtual Youtuber” and was created in 2016 by an artificial intelligence called Kizuna Ai.
With V-Tubing, a 2D or 3D avatar is shown instead of one’s own face, which follows the movements of the streamer in real time and thus creates the illusion of a non-real person. Using motion, face, hand and eye tracking and special software, entire streaming performances can be performed in complete anonymity and still generate large audiences.

Current relevance

The digitalization of the entertainment industry is progressing steadily and is basically unstoppable, as in most sectors. With the Corona crisis in 2019, the entire world had to switch to online mode, which led, among other things, to the establishment of a new branch of entertainers. However, this constant accessibility and permanent “being ON”, has also led to issues such as “anonymity on the internet” and “media perception” taking on an even more significant status. Various video and streaming platforms have shown that any kind of recording once published on the web can hardly be removed again.
It can be concluded that the internet provides a new generation of entertainers with the biggest stage in the world. At the same time, however, it has no regard for privacy and consequences of any kind for missteps. At this point, virtual streaming circumvents many of these problems.

Personal perspective

In my studies, I deal with new media of our time. For me, V-Tubing is like a kind of real anime and thus links my interest in moving images and my penchant for Japanese pop culture. But it is much more than Japanese-style animated illustrations, it offers the possibility of gaining popularity on the internet while ensuring anonymity and privacy on the net. What seems to sound paradoxical is, in my opinion, a future model for entertainers of all kinds.
Tracking is already used in many live film and game productions to generate body movements as naturally and realistically as possible. The application in live streaming opens endless possibilities for the user in terms of character and content.

Research Questions/topics

For this reason, I would like to deal with the theoretical as well as practical creation of a virtual character, from conception and design of the appearance to real-time animation during a stream.
The main topic of my master’s thesis will be the comparison of perception in terms of anonymity and media presence between Europe, Asia, and America.
How differently do streaming and video consumers react to virtual characters in videos instead of real people? I am concerned with the question of media perception and reaction to non-real streamers. I will also address the question of whether there are certain restrictions or advantages that V-Tubers enjoy due to their anonymity on the internet compared to “normal” streamers or whether it ultimately just depends on the habits of viewers from different cultural backgrounds.

Other possible questions I will address are what exactly a V-Tuber is, as well as the answers to the questions of where the term “V-Tuber” comes from and what streaming contexts of this type of content creator refer to.
Another sub-topic that I will address in the course of my work are the elements of storytelling, such as the background story and personal style of a character, character traits and appearance, as well as his or her talents, and the technical aspect. Interesting here is the use of various tracking devices and associated software.

Due to the fact that I will touch on more and more topics during my research, this pool of questions will constantly change from draft to draft of the exposé until I have finally filtered out the core questions of my work. Therefore more research questions could be:
Why is the amount of Austrian Vtuber lower than in American or Asian Countries?
Why is it so rare that we see Animated Characters acting in real life?
How much will the Vtuber landscape change in Austria in the next 20 years?
How will Influcener look like in the next years in terms of virtual character use?
How will 2D- and 3D character design for avatars influence the urban streaming scene?
In what way will Designer contribute to the development of the next generation of Vtuber?
How high is the benefit of anonymity that streamer get from using a virtual avatar?

Less relevant for me is the topic of self-promotion, sources of income and business related content.

Research method

My main research methods will be literature, interviews and questionnaires.
To pursue my research topic, I will write an introductory theory section on the topic and demonstrate it with a practical 2D or 3D character as a work piece.
To implement this, I will use literature on live streaming, as well as character creation and motion capture. I also want to do some interviews with Austrian vtubers to get a deeper insight into the subject and what it means to perform as a vtuber in Austria (content, character, audience feedback).
In the second part of my work, I would like to test this character in an online published video and a live stream and subsequently conduct a survey of test persons to find out how this form of online entertainment is received. Ideally, I will be able to compare the statements of viewers from different nations and, based on this, draw a conclusion about the differences in perception.
To be able to do a qualitative survey, I will send out pre-designed questionnaires about streaming perception and expectations. I may also limit the survey to reactions to the pre-recorded video to generate a larger number of participants.
The main questions of the survey will relate to the subjective feelings and perceptions of the respondents. But also, the cultural background and data such as age, gender and origin will be part of the data collection.

Expectation forecast

I expect a distinctive difference between the perception the viewers of all three continents subjects.  In my opinion, European participants will be more averse to the concept of V-tubing and American and Asian participants will show greater interest. I base this assumption on the fact that, for example the “personality factor” plays a big role in Austria or Germany. Virtual characters seem too impersonal and robotic. This “modernization” seems to be a bigger aspect in Asian countries such as Japan or big cities in America.

Next steps

  • Creating a first interview draft
  • Defining main research questions
  • Structure master thesis
  • search for literature

Kooperation und Kompetition im Videospiel – Eine Kurzanalyse

Die Masterarbeit von Tim Wulf beschäftigt sich mit einer Frage, die sich für mein Thema als Interessant herausstellen könnte: Wie wirkt sich kompetitives und kooperatives Spielen auf menschliche Emotionen außerhalb des Spiele-Kontext aus? (1)

Hypothese 1: Beim kooperativen Videospiel wird das Bedürfnis nach Verbundenheit stärker befriedigt als beim kompetitiven Spiel. […]

Hypothese 2: Beim erfolgreichen Videospiel wird das Bedürfnis nach Kompetenz stärker befriedigt als beim erfolglosen Spiel. […]

Hypothese 3: Beim kooperativen Videospiel wird die Einsamkeit stärker reguliert als beim kompetitiven Spiel. […]

Hypothese 4: Die Erfüllung des Bedürfnisses nach sozialer Verbundenheit hat einen positiven Effekt auf den Status der Einsamkeit nach dem Spiel.

Wulf 2017. S. 56f.

Wulf arbeitet weitere und tiefergehende Hypothesen aus, die ich jedoch an dieser Stelle nicht auflisten werde. Wichtiger erscheinen mir die Ergebnisse seiner empirischen Studie.

Das Gefühl der Verbundenheit stellt sich als ein signifikanter Einflussfaktor auf die Stimmung heraus. Die Regulation der Einsamkeit kann allerdings sowohl mit kooperativem als auch kompetitivem Spielen erreicht werden, da das gemeinsame Spielen eines Spiels den Wettkampfgedanken in den Hintergrund rückt. Das kooperativ Spielen jedoch führt zu mehr Verbundenheit. Indirekt hat es somit einen positiven Einfluss auf die Einsamkeitsregulation. (1) In diesem Sinne scheint das kooperative Spielen als geeignetere Interdependenz für ein Videospiel in der Therapie.

Weiterhin ist wichtig, dass das Bedürfnis nach Kompetenz besser erfüllt wurde, wenn der Spieler einen Sieg verzeichnete. Allerdings wurde die Studie nur mithilfe des Spiels Mario Kart Wii durchgeführt (1), welches den Sieg über das Rennen als eindeutiges Ziel hat. Bei einem Spiel ohne den Zielgedanken eines Sieges, könnte dieser Punkt demnach unwichtig werden. Dies gilt es zu untersuchen.

Das Spielvergnügen hängt von der Bedürfnisbefriedigung und der Einsamkeitsreduktion ab. Dementsprechend wäre ein Spiel, welches kooperativ spielbar ist, mit mehr Vergnügen verknüpft (1)
Ich vermute, dass das Spielvergnügen unerlässlich für den Erfolg der Emotionsregulierung auf lange Sicht ist.

Die Studie basiert auf der Annahme, dass ein Spiel im Mehrspielermodus gespielt wird. Für ein Singleplayer-Spiel sind die Hypothesen und die Ergebnisse der Studie nicht anwendbar. In meiner Masterarbeit möchte ich mich jedoch damit beschäftigen, ob ein Spiel im Kontext einer aktiven Psychotherapie-Sitzung, also in Begleitung des/der Therapeut*in, auf die Emotionen wirken kann. Zudem stellt sich die Frage, ob es auch im Alltagssetting gespielt eine Wirkung erzeugt. Daher ist die Analyse von Wulfs Masterarbeit nur zum Teil hilfreich. Allerdings kann ich den Aspekt, dass Kooperation im Videospiel die negative Emotion Einsamkeit beeinflusst gut nutzen. Zudem sind mir durch das Lesen der Arbeit Fragen eingefallen, die ich bei meiner eigenen Arbeit stellen möchte.

Diese lauten:

  • Welche Emotionen sollen durch mein Spiel reguliert werden?
  • Welche Rolle erfüllt der/die Therapeut*in im Spiel? Wie kann diese Rolle im Alltag ersetzt/ausgelassen werden?
  • Welches Ziel wird benötigt, um die Bedürfnisse zu befriedigen?
  • Ist die Erfüllung der Bedürfnisse durch ein Spiel geschlechtsabhängig?
  • Ist das Spielvergnügen wichtig für eine erfolgreiche Emotionsregulierung mit langfristiger Auswirkung?
  • Welches Spielgenre eignet sich am besten für meine Zwecke?

Quellen:
(1) Wulf, Tim: Kooperation und Kompetition im Videospiel . der Einfluss sozialer Interdependenz auf Stimmung und prosoziales Verhalten. Wiesbaden: Springer 2017.

Social Media: Fake News filtern mit Künstlicher Intelligenz?!

Soziale Medien und Fake News gehen mittlerweile leider Hand in Hand. Viele Menschen lassen sich davon verwirren, werden verunsichert und zweifeln an ihren bisherigen Ansichten. Ein aktueller wissenschaftlicher Artikel zeigt, dass Falschinformationen mittlerweile mittels Künstlicher Intelligenz erkannt werden können. Wie das funktionieren soll, wird in diesem Blogpost erklärt. 

Plattformen wie Instagram, Facebook oder TikTok sind schon lange kein vorübergehender Trend mehr, Social Media ist in längst in der Gesellschaft angekommen. Verständlich, denn sie haben auch viel Positives, ich persönlich bin ziemlich aktiv und poste regelmäßig auf Instagram. Grundsätzlich klingt zum Beispiel der Gedanke der freien Meinungsäußerung für alle durchaus positiv und vor allem sehr demokratisch. 

Vor 15 Jahren hatten nur wenige Personengruppen, zum Beispiel Journalisten oder Politiker, die Möglichkeit, ihre Ansichten mit dieser Breitenwirksamkeit zu verbreiten. Nun kann jeder user mit seinem Post „viral“ gehen und von jetzt auf gleich tausende Menschen damit erreichen. Dieser Post wird dann hundertfach geteilt und kommentiert, am Ende weiß man oft nicht mehr, woher der Beitrag eigentlich kommt oder wer ihn überhaupt geschrieben hat. Der Algorithmus hinter den Sozialen Netzwerken erstellt je nach Nutzungsgewohnheiten ein genaues Interessensprofil jedes Users. Das Ziel ist es, die User möglichst lange auf der Plattform zu halten, um möglichst viel Werbung ausspielen zu können. Dafür wird jede Bewegung festgehalten: Alle Gefällt-Mir-Angaben, jeder Kommentar und sogar die Zeit, wie lange einzelne Beiträge betrachtet werden. Basierend auf diesen Informationen bekommen User exakt auf sie zugeschnittene Beiträge angezeigt, mit denen ihre Meinung meistens übereinstimmt. Das wiederum führt zu den bekannten Filterbubbles, Echo chambers oder wie auch immer man sie nennen mag. An sich auch noch in Ordnung, wenn man bedenkt, dass sich die Sozialen Medien ja irgendwie finanzieren müssen. 

Problematisch wird es dann, wenn sich Falschinformationen verbreiten, sie sozusagen „viral“ gehen. Währen der Corona-Pandemie hat sich diese Problematik noch verstärkt, viele Menschen haben das Vertrauen in „Mainstream-Medien“ verloren. Sie glauben nichts mehr, was von Regierung oder Qualitätsmedien gesagt wird, sondern setzen auf dubiose Quellen, bei denen Herkunft und Motiv unklar sind. Es gibt Experimente, wo User extra auf diese Art von Inhalten geklickt haben. Danach wurden ihnen immer mehr davon angezeigt und innerhalb weniger Tage befanden sie sich in einer Desinformations-Bubble. 

Was kann man dagegen tun?

Wichtig ist, Informationen kritisch zu hinterfragen. Dabei ist aber Information nicht gleich Information – wenn ich zum Beispiel etwas in der Zeit im Bild sehe, gehe ich davon aus, dass es stimmt. Stoße ich auf einen Facebook-Beitrag, prüfe ich natürlich kritischer, ob daran etwas nicht stimmen könnte. 

Im Rahmen einer anderen Lehrveranstaltung bin ich auf einen spannenden Artikel von Shubhangi Rastogi und Divya Bansal gestoßen. Die beiden schreiben, dass Falschinformationen mithilfe von Künstlicher Intelligenz entdeckt werden können. Genauer gesagt, lassen sich Beiträge in die Kategorien „echt“, „Falschinformation“ und „Satire“ unterteilen. Das funktioniert durch einen interdisziplinären Ansatz: Zum einen verwenden die Autoren von Fake News oft einen anderen Schreibstil, um ihr Publikum zu ködern. Es ist anscheinend möglich, die Absicht der Autoren festzustellen. Der Schreibstil alleine reicht allerdings noch nicht aus. Deshalb werden zusätzlich werden noch weitere 30 Faktoren miteinbezogen, die in Unterkategorien unterteil werden:

  • Regelmäßigkeit
  • Häufigkeit
  • Schwierigkeitsgrad
  • Unsicherheit
  • Sentiment/Emotionalität
  • Subjektivität
  • Diversität
  • Informalität
  • Popularität

Die Autoren dieses Artikel nennen vier Aspekte des Fake News – Filterns: „Knowledge-based, Style-based, Propagation-based und Source-based“. Wissensbasierte Methoden nutzen klassische Fact-checks, um den Wahrheitsgehalt herauszufinden. Stilbasierte Methoden analysieren die Intention des Autors, zum Beispiel anhand der Emotionalität. Fake News – Beiträge verhalten sich anders als richtige Nachrichten – das lässt sich anhand ihrer Verbreitung feststellen. Fake News verbreiten sich schneller und werden populärer als Fakten. Zusätzlich wird ein Background-Check des Autors durchgeführt, um dessen Glaubwürdigkeit festzustellen. 

Die Ergebnisse zeigen, dass diese Art der Fehlinformations-Filter einen Großteil der Beiträge richtig einordnen kann. Diese Studie wurde hauptsächlich auf Twitter durchgeführt, die Autoren planen allerdings, ihre Forschung auf andere Plattformen auszuweiten und am Ende einen automatischen, Domain-übergreifenden Fake News-Filter zu entwickeln. 

Vorbereitungen von Schauspielern für filmische Horrorwerke anhand des Beispiels Evan Peters als Jeffrey Dahmer in „Dahmer- Monster: Die Geschichte von Jeffrey Dahmer“

Die diesjährig erschienene Netflix-Serie „Dahmer-Monster: Die Geschichte von Jeffrey Dahmer“ handelt vom amerikanischen Serienmörder Jeffrey Dahmer, der von 1978 bis 1991 Männer tötete und zum Teil aß. Die Sicht der Opfer und der Menschen, die versucht haben seine Taten zu verhindern, stehen im Mittelpunkt der Geschichte. Die Serie gehört den Genres True-Crime, Drama, Thriller und Horror an. (1)

Sie zählt mit über 856 Millionen abgerufenen Stunden in den ersten vier Wochen nach Start, zu den meistgestreamten Serien auf der Video-On-Demand Plattform Netflix. (2)

Die Hauptrolle des Serienkillers spielte der US-amerikanische Darsteller Evan Peters, der bekannt für seine Rollen in „American Horror Story“ und „X-Men“ ist (3). Seine Rollen waren bisher meist bösartig. (4)

Zur Zeit ist Evan Peters in den Medien aufgrund seiner perfektionistischen Vorbereitungen und Darstellung der Rolle des Kannibalen sowie der kontroversen Aspekte, die die Faszination von True Crime mit sich bringt, äußerst präsent. (5)

Die Vorbereitungen auf die Rolle und dem Dreh der Serie dauerten insgesamt 10 Monate. Peters studierte Dahmers Körperbewegungen sowie Dialekt und kleidete sich wie er. (6)

Außerdem befasste er sich mit den Tiefen des Charakters des damaligen Mörders mithilfe von einem Polizeibericht, Biografien und einer Aufnahme eines Gesprächs mit einem Psychologen. Dies half ihm, die Art und Denkweise Dahmers besser zu verstehen. Doch die psychische Dunkelheit, die den Schauspieler einige Zeit umgab, war für ihn nicht leicht zu ertragen. (7)


(1) Vgl. Movie Pilot (o. D.): Dahmer- Monster: Die Geschichte von Jeffrey Dahmer, in: https://www.moviepilot.de, unter: https://www.moviepilot.de/serie/monster-the-jeffrey-dahmer-story, (abgerufen am 02.11.2022)

(2) Vgl. Becker, Nina (2022): “Dahmer”: So heftig hat sich Evan Peters auf seine Rolle als Serienkiller vorbereitet, in: https://www.filmstarts.de, unter: https://www.filmstarts.de/nachrichten/1000001415.html (abgerufen am 04.11.22)

(3) Vgl. Movie Pilot (o. D.): Evan Peters, in: https://www.moviepilot.de, unter: https://www.moviepilot.de/people/evan-peters, (abgerufen am 02.11.22)

(4) Vgl. Netflix News Staff (2022): Fans reagieren darauf, dass Evan Peters Jeffrey Dahmer auf Netflix spielt, sehen Sie sich die Rezensionen an, in: https://netflix-news.atsit.in, unter: https://netflix-news.atsit.in/de/?p=116207 (abgerufen am 04.11.22)

(5) Vgl. Google (o. D.): Evan Peters News, in https://www.google.com, unter: https://www.google.com/search q=evan+peters&client=safari&rls=en&sxsrf=ALiCzsaNOzes8g7ZGMe1SMa24o9atW3TDw:1667642238612&source=lnms&tbm=nws&sa=X&ved=2ahUKEwjwrvq545b7AhWmQfEDHeoYANUQ_AUoAnoECAIQBA&biw=1792&bih=1017&dpr=2 (abgerufen am 05.11.22)

(6) Vgl. Kurier (01.11.22):”Dahmer”: Evan Peters’ körperliche Strapazen für Serienmörder-Rolle, in: https://kurier.at, unter: https://kurier.at/stars/dahmer-evan-peters-koerperliche-strapazen-vorbereitung-serienmoerder-rolle/402201432 (abgerufen am 04.11.22)

(7) Vgl. Netflix (2022): DAHMER – Monster: The Jeffrey Dahmer Story | Evan Peters On The Complexity Of Playing Dahmer in: https://www.youtube.com, unter: https://www.youtube.com/watch?v=pvQP-85ADRE (abgerufen am 04.11.22)

Evans Peters Fans äußerten sich bereits zu seiner außerordentlichen schauspielerischen Leistung und machen sich Sorgen um seine Psyche. Sie begründen es damit, dass er die Rolle des Killers viel zu gut darstellt, sodass es an ihm nicht spurlos vorbei gehen kann. (8)

Für mich stellt sich die Frage, ob die Schauspielrolle und vor allem die damit verbundene lange Zeitspanne, ihn in seinem Alltag begleitet. Falls es dazu Neuigkeiten gibt, werde ich diesen Blogpost updaten oder gegebenenfalls einen neuen erstellen. Genauere Angaben zur mentalen Gesundheit Peter’s gibt es zur Zeit nicht.

Zusammenfassend war die Rolle des Serienkillers Dahmer keine einfache Angelegenheit und verlangte einiges von Evan Peters ab. Trotz der Düsterheit, die sie umgibt, zeigte Peters, welche erstaunliche Leistung in ihm steckt, in spezielle und schwierige Rollen zu schlüpfen. Zudem schaffte er einen erneuten positiven Karrieresprung.

Für mich ist dieser Blogeintrag der Start für mehr Recherchen über die Arbeit von Schauspielern und ihren Umgang mit Rollen in Horrorfilmen (oder Serien) und Thrillern. Ich möchte mehr darüber erfahren, inwiefern sie sich in eine andere Person bzw. fiktiven Charakter hineinversetzen und „leben“ können. Großes Interesse habe ich dabei nach den unmittelbaren Folgen auf deren Psyche. 

links: Evan Peters || rechts: Jeffrey Dahmer

(8) Vgl. Chakraborty, Sourav (2022): “Praying for Evan Peters mental health”: Fans concerned as actor delivers intense portrayal of Milwaukee cannibal Jeffrey Dahmer in Netflix series, in: https://www.sportskeeda.com/, unter: https://www.sportskeeda.com/pop-culture/praying-evan-peters-mental-health-fans-concerned-actor-delivers-intense-portrayal-milwaukee-cannibal-jeffrey-dahmer-netflix-series (abgerufen am 04.11.22)