Статья предлагает использовать корпусную лингвистику для анализа репрезентации гендера в видеоиграх не только через визуал, но и через язык. Автор критикует выборочные «кейс‑стади» и «типичный плейтру» как нерепрезентативные и показывает, как большие текстовые корпуса позволяют делать обобщаемые выводы.
Метод и корпус
Корпусная лингвистика: собирается большой репрезентативный массив текстов (корпус), который затем анализируется ПО по частотам слов, ключевым словам, коллокациям и конкордансам. Это позволяет выявлять устойчивые паттерны, а не отдельные примеры.
Автор строит специализированный корпус из 10 AAA‑игр фэнтези/экшен‑RPG 2012–2016 годов, с одиночным аватаром и предскриптованными репликами, PEGI 16+:
- Bayonetta 2 — слэшер с гиперсексуализированной героиней;
- BioShock Infinite — сюжетный шутер с сильным нарративом;
- Dark Souls 3 — хардкорное фэнтези‑RPG;
- Dragon Age: Inquisition — партийное фэнтези‑RPG;
- Dying Light — зомби‑экшен в открытом мире;
- Fallout 4 — постапокалиптическое RPG;
- Final Fantasy XV — японское фэнтези‑RPG;
- Mass Effect 3 — sci‑fi RPG с сильным сюжетом;
- Metal Gear Solid V: The Phantom Pain — стелс‑экшен;
- The Witcher 3: Wild Hunt — фэнтези‑RPG с открытым миром.
Всего ~327 тыс. слов. Тексты получены через «text dump» из файлов, фанатские/собственные транскрипции, с попыткой учесть разные ветки диалогов. Для сравнения используется референс‑корпус веб‑английского GLoWbE.
Ключевые слова и частоты
Ключевые слова (по сравнению с GLoWbE) включают большое количество служебных слов, но также значимую долю гендерно маркированной лексики. В топ‑50 ключевых слов попадают:
- мужские имена персонажей: Noctis, Crane, Geralt;
