mobile gaming – Eine empirische Studie zum

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mobile gaming
Eine empirische Studie zum Spielverhalten
und Nutzungserlebnis in mobilen Kontexten
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mobile gaming
Eine empirische Studie zum Spielverhalten
und Nutzungserlebnis in mobilen Kontexten
Magisterarbeit
in der Philosophischen Fakultät III Sprach- und
Literaturwissenschaften der Universität Regensburg
im Fach Informationswissenschaft am Institut für
Information und Medien, Sprache und Kultur
vorgelegt von Stephan Engl
Erstgutachter: Prof. Dr. Christian Wolff
Zweitgutachter: Prof. Dr. Rainer Hammwöhner
Adresse:
Kontakt:
+49 170 472 562 0
[email protected]
www.stephanengl.com
Matrikelnummer
Wintersemester
„Experience is never limited, and it is never complete; it is an
immense sensibility, a kind of huge spider-web of the finest
silken threads suspended in the chamber of consciousness,
and catching every air-borne particle in its tissue“
— Henry James —
Für alle, die mich unterstützt und inspiriert haben.
Unter anderem: Anna, Otmar, Barbara, Lennart, Jörg, Remik,
SirValUse, Martin, Sarah, Toby & Anna, Marion & Stefan, Susi,
Donald, Daniel, Zeiti sowie viele weitere Freunde und Kollegen.
Zusammenfassung
Die vorliegende Arbeit untersucht das subjektive Spielerlebnis bei der Nutzung von Mobiltelefonen als Spielgerät in unterschiedlichen Kontexten.
Zuerst werden die theoretischen Grundlagen von Usability und User Experience in der
Mensch-Maschine Interaktion sowie der Spieleforschung diskutiert und entsprechende
Messmethoden vorgestellt. Anschließend werden die durchgeführten Untersuchungen,
eine Onlineumfrage, Ad-hoc-Interviews mit Alltagsbeobachtungen und teilstrukturierte
Game Experience Tests beschrieben. Anhand der Ergebnisse kann die Hypothese, dass
die räumliche Umgebung einen Einfluss auf die subjektive Spielerfahrung beim mobilen
Spielen hat, in den Dimensionen Negative Affect und Immersion bestätigt werden. Zusätzlich werden Interaktionen zwischen einzelnen Dimensionen der Spielerfahrungen mit
Alter, Geschlecht und Spielertyp aufgezeigt sowie weitere interne und externe Einflussfaktoren digitaler Spielerfahrungen auf Mobiltelefonen vorgestellt.
Auf Grundlage dieser Ergebnisse stellt die vorliegende Arbeit ein kontextuelles Gameplay
Experience Modell vor, das eine ganzheitliche Betrachtung des Spielsystems, der Spielerfahrung und des Spielkontexts ermöglicht.
IV
Abstract
The present study examines the player experience while gaming on mobile phones and its
dependence on various contexts of playing.
First, the theoretical basics of usability and user experience in human-computer interaction as well as games research are presented and corresponding methods of measurement
are discussed. Subsequently, the different analyses, an online survey, ad-hoc-interviews
with real life observations and semistructured game experience tests are outlined. The
results validate the hypothesis that different spatial context have an impact on the subjective player experience during mobile gaming with respect to dimensions like negative
affect and immersion. Moreover, interactions between some of the dimensions of player
experience are shown and further interal and external factors of influence on player experience with mobile phones are presented.
Grounded on these findings this study presents a contextual gameplay experience model,
that represents a holistic view on game systems, the player experience and the gameplay
context.
V
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2. Spielen und Digitale Spiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1. Begriffsbestimmung Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.1. Klassifizierung von Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.2. Die aktuelle Marktsituation digitaler Spiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Mobiles Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.3. Die Forschungssituation digitaler Spiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3. Grundlagen der Usability und User Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1. Usability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.1. Definitionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.1.1. Nielsen (1993) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.1.1.2. Dumas (1999) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1.1.3. Rosson und Carroll (2002) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1.1.4. Krug (2006) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1.1.5. ISO 9241-11 (1998) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1.2. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.3. Grenzen des Usability Begriffs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.4. Entwicklung eines User Experience Verständnisses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
3.2. User Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
3.2.1. Definitionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1.1. Nielsen Norman Group (2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1.2. ISO 9241-210 (2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1.3. Hassenzahl (2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1.4. Law et al. (2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1.5. Weitere Definitionsversuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.3. Ein allgemeines User Experience Modell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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4. Evaluationsmethoden für Usability und User Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.1. Allgemeine Unterscheidungskriterien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
4.2. Empirische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
4.2.1. Methoden, die auf Beobachtung basieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2. Methoden, die auf Selbstauskünften basieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2.1. Die mündliche Befragung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2.2. Die schriftliche Befragung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.2.3. Varianten von Selbstauskünften . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.3. Methoden, die auf Messungen basieren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.3.1. Methoden, die Performanz messen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.2.3.2. Methoden, die Verhalten und physiologische Reaktionen messen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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4.3. Analytische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
4.3.1. Aufgabenanalytische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
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4.3.2. Expertenleitfäden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.3. Heuristische Evaluationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.4. Walkthrough Verfahren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4.3.5. Varianten analytischer Modelle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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4.4. Methodische Bedenken bei der Evaluation von User Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
5. Grundlagen der Playability, Player- und Gameplay Experience . . . . . . . . . . . . . . . 46
5.1. Playability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.1. Definitionen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.1.1. Fabricatore, Nussbaum & Rosas (2002) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1.1.2. Järvinen, Heliö und Mäyrä (2002) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.1.1.3. Kücklich (2004) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.1.1.4. Foraker Design (2005) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.1.1.5. Sánchez, Zea und Gutiérrez (2009a,b) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.1.2. Zusammenfassung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.2. Player Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
5.2.1. Eindimensionale Erklärungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1.1. Flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.1.2. Immersion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2. Mehrdimensionale Erklärungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2.1. Kategorisierung nach Poels et al. (2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2.2. Pleasure Framework nach Costello und Edmonds (2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2.3. Playful Experiences Framework nach Korhonen, Montola und Arrasvuori (2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.2.4. Four Fun Keys von Lazzaro (2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.2.3. Zusammenfassung Player Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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5.3. Gameplay Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.3.1. Modelle zur Beschreibung der Gameplay Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1.1. Fernandez (2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.1.2. Nacke (2009a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5.3.2. Zusammenfassung Gameplay Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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6. Evaluationsmethoden für Playability, Player- und Gameplay Experience . . . . . 74
6.1. Methoden zur Evaluation der Playability . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1.1. Analytische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1.2. Empirische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
6.2. Methoden zur Evaluation der Player Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78
6.2.1. Beobachtung und Selbstauskünfte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
6.2.2. Kombinationsmöglichkeiten mit Metriken . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
6.2.3. Psychophysiologische Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
6.3. Methoden zur Evaluation des Gameplay Experience Kontexts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
6.4. Exkurs: Der Game Experience Questionnaire (GEQ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
7. Empirische Untersuchungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
7.1. Motivation und Forschungsdesiderata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
7.2. Methoden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
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7.3. Voruntersuchung 1: Internationale Online Umfrage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
7.3.1. Studiendesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.2. Instrumente und Messgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.3. Stichprobenkonstruktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.4. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.3.5. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
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7.4. Voruntersuchung 2: Alltagsbeobachtungen und kontextuelle Ad-hoc-Interviews . . 98
7.4.1. Studiendesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
7.4.2. Instrumente und Messgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
7.4.3. Stichprobenkonstruktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
7.4.4. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
7.4.5. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
7.5. Hauptuntersuchung: Teilstrukturierte Game Experience Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102
7.5.1. Studiendesign . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.2. Auswahl der Testumgebung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.2.1. Stationärer Kontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.2.2. Mobiler Kontext . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.3. Auswahl des Testmaterials . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.3.1. Testgerät . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.3.2. Testspiele . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.3.3. Bejeweled 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.3.4. Super Monkey Ball . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.4. Instrumente und Messgeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.4.1. Vorbefragungsbogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.4.2. Interviewleitfaden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.4.3. Aufnahmegeräte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.4.4. Game Experience Questionnaire . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.5. Stichprobenkonstruktion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.6. Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.6.1. Pretest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.6.2. Untersuchungsablauf . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.6.3. Datenaufbereitung und Analyse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.7. Ergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.7.1. Beschreibung der Stichprobe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.7.2. Beschreibung der Daten des Game Experience Questionnaires (GEQ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7.5.7.3. Beschreibung der Beobachtungs- und Interviewdaten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
104
105
106
106
107
107
108
110
111
111
111
112
112
113
113
114
114
115
118
119
119
121
128
8. Diskussion und Modellentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
8.1. Betrachtung der Ergebnisse des GEQ und PGEQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
8.1.1. Interpretation der Haupteffekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
8.1.2. Interpretation der Interaktionseffekte . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
8.2. Betrachtung der Interview- und Beobachtungsergebnisse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143
8.2.1. Beurteilung der Entwicklung des mobilen Spielens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2.2. Einflussfaktoren beim mobilen Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2.2.1. Zeitliche Einflussfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2.2.2. Räumliche Einflussfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
8.2.2.3. Soziale Einflussfaktoren . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
143
144
145
145
146
VIII
8.2.3. Motivation für mobiles Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
8.2.4. Barrieren für mobiles Spielen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
8.3. Entwicklung eines kontextuellen Gameplay Experience Modells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149
8.3.1. Anwendungsmöglichkeiten des Modells . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153
8.4. Grenzen der vorliegenden Studie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
9. Fazit und Ausblick . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157
A. Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
A.1 Rekrutierungsleitfaden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159
A.2 Vorbefragungsbogen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
A.3 Interviewleitfaden . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
A.4 Deutsche Version des Game Experience Questionnaires . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
A.5 Testpersonenübersicht . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 173
B. Abbildungsverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
C. Literaturverzeichnis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 177
IX
1. Einleitung
Digitale Spiele unterhalten weltweit Millionen von Menschen. Spieler können mittlerweile auf den unterschiedlichsten Plattformen und über diverse Distributionswege auf ein
umfangreiches Angebot an Spielen zurückgreifen. Eine neue Generation von Unterhaltungselektronik nutzt innovative Interaktionsformen wie Gestenerkennung, Multitouch
Oberflächen und Bewegungssensoren. Der Markt digitaler Spiele wächst stetig und die
Spielerschaft differenziert sich zunehmend.
Parallel zu dieser Entwicklung konnte sich die wissenschaftliche Auseinandersetzung
mit Spielen, ihren Konsumenten und deren Spielerlebnis als eigenes, interdisziplinäres
Forschungsfeld etablieren. Besonders mobile Plattformen stehen in letzter Zeit im Fokus
vieler Studien. So wird bei Smartphones mit GPS und Videounterstützung mit „Location Based Games“ und „Augmented Reality Games“ experimentiert. Die Leistungssteigerung mobiler Endgeräte ermöglicht es, dass aufwendige Spiele, die vor wenigen Jahren
nur auf Konsolen und PCs beschränkt waren, nun auch auf Mobiltelefonen angeboten
werden können. Die Spieleforschung beschäftigt sich zunehmend mit der Untersuchung
der subjektiven Spielerfahrung bei der Nutzung von Konsolen und PCs. Eigene Evaluationsmethoden und theoretische Modelle digitaler Spielerfahrungen wurden dazu entwickelt. Eine Übertragung dieser Konzepte auf mobile Spieleplattformen hat bislang kaum
stattgefunden. Durch die Mobilität dieser ubiquitären Spielgeräte kann kann eine Spielerfahrung in den unterschiedlichsten Umgebungen stattfinden. Die Untersuchung des
Einflusses unterschiedlicher mobiler Kontexte auf das Spielerlebnis stellt ein Forschungsfeld dar, das bislang nicht behandelt wurde. Es ist zu erwarten, dass mobile Endgeräte
und mobile Spiele durch neue Erkenntnisse über die Einflussfaktoren mobiler Spielerfahrungen besser an die Besonderheiten dieser Spielumgebungen angepasst werden können.
Ein tiefergehendes Verständnis mobiler Spielerlebnisse kann dabei helfen ein ganzheitliches, allgemeines Modell digitaler Spielerfahrung zu entwerfen.
Die vorliegende Studie versucht deshalb, nach einer tiefgreifenden theoretischen Analyse
der Domäne digitaler Spielerfahrungen, durch den Einsatz verschiedener Untersuchungsmethoden die unterschiedlichen Einflussfaktoren auf die subjektiv Spielerfahrung in variablen Umgebungen zu identifizieren. Die Nachfolgenden Ausführungen sind dabei in
unterschiedliche, in sich abgeschlossene Abschnitte gegliedert:
Einleitung · 1
Zuerst erfolgt eine Begriffsabgrenzung (Kapitel 2). Nach einer Erörterung der theoretischen Grundlagen (Kapitel 3 und Kapitel 5) und einer Präsentation möglicher Evaluationsmethoden (Kapitel 4 und Kapitel 6), erfolgt eine detaillierte Beschreibung der durchgeführten Experimente (Kapitel 7) sowie eine Diskussion der Forschungsergebnisse und
die Entwicklung eines Modells (Kapitel 8). Abgerundet wird die Arbeit durch ein Fazit
und ein Ausblick (Kapitel 9). Die einzelnen Kapitel sind dabei thematisch wie Folgt unterteilt.
In Kapitel 2 werden die Begriffe Spiele und digitales Spielen definiert. Es wird diskutiert,
wie sich digitale Spiele klassifizieren lassen. Anschließend wird die Marksituation digitaler Spiele aufgezeigt und die historische Entwicklung des Spielens auf Mobiltelefonen
genauer betrachtet. Abschließend wird auf die aktuelle Forschungssituation im Bereich
digitaler Spiele eingegangen.
Kapitel 3 behandelt die theoretischen Grundlagen von Usability und User Experience. In
Abschnitt 3.1 wird der Usability Begriff historisch hergeleitet und definiert. In Abschnitt
3.2 wird der Usability Begriff um den User Experience Begriff erweitert. Der aktuelle
Stand der wissenschaftlichen Diskussion zur User Experience wird präsentiert sowie ein
allgemeines Modell von User Experience für die vorliegende Arbeit festgelegt.
Kapitel 4 beschreibt die gängigsten Evaluationsmethoden im Bereich der Usability und
der User Experience Forschung. Nach einer kurzen Ausführung zu den allgemeinen
Unterscheidungskriterien der Methoden werden sowohl empirische Methoden, basierend
auf Beobachtung, Selbstauskünften und Messung sowie analytische Methoden vorgestellt.
Kapitel 5 schlägt den Bogen vom klassischen Usability- und User Experience Verständnis
hin zu den spielespezifischen Begrifflichkeiten wie Playability, Player- und Gameplay
Experience. Es wird erläutert, wie die Begriffe verwendet werden und welche Dimensionen digitaler Spielerfahrungen damit erfasst werden können. Playability, Player- und
Gameplay Experience werden voneinander abgegrenzt, indem unterschiedliche Definitionen und theoretische Modelle der Begriffe vorgestellt werden. Für jeden der Begriffe
erfolgt eine Begriffsdefinition für die vorliegende Arbeit.
Kapitel 6 versucht, die bereits in Kapitel 4 erläuterten Evaluationsmethoden auf den
Bereich digitaler Spiele zu übertragen. Varianten der Playability, Player- und Gameplay
Einleitung · 2
Experience Evaluation werden aufgezeigt und diskutiert. Ein Fragebogenkonstrukt, der
Game Experience Questionnaire (GEQ), wird genauer erklärt, da er in der Hauptstudie
Anwendung findet.
Kapitel 7 beschreibt die durchgeführten Untersuchungen. Für die beiden Voruntersuchungen (eine internationale Onlineumfrage und Alltagsbeobachtungen mit Ad-hocInterviews) sowie für die Hauptuntersuchung (teilstrukturierte Game Experience Tests)
werden jeweils das Studiendesign, die Instrumente und Messgeräte, die Stichprobenkonstruktion, die Vorgehensweise und die Ergebnisse präsentiert.
In Kapitel 8 werden die Ergebnisse der Hauptstudie diskutiert und die Haupteffekte
und deren Interaktionen interpretiert. Unterschiedliche Einflussfaktoren auf das mobile
Spielen werden vorgestellt. Abschließend wird anhand der Ergebnisse ein Modell, genannt
„kontextuelles Gameplay Experience Modell“, erarbeitet.
Kapitel 9 fasst die Ergebnisse der Arbeit knapp zusammen und zeigt weitere Forschungsdesiderata auf.
Einleitung · 3
2. Spielen und Digitale Spiele
2.1. Begriffsbestimmung Spielen
Um über digitale Spiele im Allgemeinen und über mobiles Spielen im Spezifischen sprechen zu können, ist es notwendig zu definieren, was mit dem Begriff Spiel oder Spielen
gemeint ist. Damit man zu einer umfassenden Definition gelangt, macht es Sinn, auch
die nicht-elektronischen und nicht-digitalen Spiele zu berücksichtigen, da diese schon
weitaus länger Gegenstand wissenschaftlicher Forschung sind.
Caillois (1961) beschreibt in seiner Abhandlung „Man, play and games“ den Akt des Spielens bei nicht-digitalen Spielen als freiwillige Aktivität, die den Teilnehmern Freude und
Vergnügen bereitet. „Ein Spiel, an dem teilzunehmen man sich gezwungen sähe, wäre eben
kein Spiel mehr“ (Caillois, 1965, S. 12). Ein Spiel ist dabei als Handlung definiert, die in
konkreten räumlichen und zeitlichen Grenzen stattfindet. Es beginnt und endet mit einem
Signal und im optimalsten Fall haben Ereignisse, die außerhalb der definierten Spielumgebung stattfinden, keinen Einfluss auf das Spielgeschehen (vgl. Caillois, 1961, 1965).
Spiele lassen dem Spieler demnach nur im Rahmen der vom Spiel definierten Regeln Freiraum. Caillois (1965, S. 16) definiert ein Spiel unter anderem durch folgende Merkmale:
es handelt sich um eine freie, abgetrennte, ungewisse, unproduktive, reglementierte und
fiktive Betätigung. Basierend auf dieser theoretischen Grundlage haben Järvinen, Heliö
und Mäyrä (2002) eine erweiterte, zweigeteilte Definition für die Charakteristiken digitaler Spiele entworfen:
„1. A game is a sequence of actions within formal and predefined rules and goals.
The rules are used to govern the game for its duration. Rules define, e.g., what kinds
of interaction the participants are allowed to have with the game environment.
Rules both allow and confine players to make choices between different actions
within the game. Combinations of rules become structures that can be knowingly
used to design different gameplay experiences. [...]
2. In a game there are definitions of winning and losing, or at least of gain and loss.
These are translated into points or other quantitative indicators, leading consequently to qualitative interpretations regarding the game’s progress and outcome.
Spielen und Digitale Spiele · 4
This leads to the fact that a game has different states. A game can be said to be a
‘state machine’.“ (Järvinen et al., 2002, S. 13f)
Hier werden bereits zwei Punkte angesprochen, die im späteren Verlauf der Arbeit von
hoher Relevanz sind. Erstens, thematisiert Caillois (1965) Ereignisse außerhalb des Spielgeschehens und deren Einfluss auf das Spielgeschehen. Eben dieser Einfluss von externen
Faktoren auf das Spielgeschehen und damit auch das Spielerlebnis wird Betrachtungsgegenstand der vorliegenden Studien. Zweitens, sprechen Järvinen et al. (2002) von einer
qualitativen Interpretation der Spielergebnisse, was im späteren Verlauf der Arbeit als
subjektive Spielerfahrung weiter ausdifferenziert wird.
Eine weiteres Merkmal von digitalen, elektronischen Spielen ist die Erzeugung einer
virtuellen Realität für die Dauer des Spielerlebnisses. „Games create a second-order reality
for their duration“ (Järvinen et al., 2002, S. 14). „In jedem Falle ist somit die Domäne des
Spiels eine reservierte, geschlossene oder geschützte Welt: ein reiner Raum“ (Caillois, 1965,
S. 13). Crawford (2003) hebt zusätzlich noch hervor, dass Spiele interaktiven Charakter
haben müssen, im Gegensatz zu eher passiv konsumierten Unterhaltungsmedien wie
z.B. Filmen. Die Beschreibung elektronischer Spiele durch den Bundesverband BITKOM
betont diesen Aspekt zusätzlich:
„Electronic Games sind interaktive, digitale Unterhaltungsmedien. Während
sich der Nutzer für den Konsum vieler Medien, wie Film und Musik, nur passiv
einbringen muss, entfalten Electronic Games ihren unterhaltenden Effekt erst
durch die aktive Mitgestaltung des Spielers. Abgrenzend zu „klassischen“ Spielen,
wie Brett- und Kartenspielen oder auch Sport, die ebenfalls der Interaktion der
Beteiligten bedürfen, basiert die Anwendung digitaler Spiele auf einer technischen
Plattform, die Spieleinhalte wiedergibt.“ (Böhm et al., 2009, S. 11)
Spiele, in welcher Form auch immer, sollen also primär unterhalten. Das dadurch entstehende Erlebnis und die sich entfaltende Erfahrung ist demnach ausschlaggebend dafür,
dass Menschen sowohl Zeit, Energie als auch Geld in Spiele investieren (vgl. Caillois, 1961;
Järvinen et al., 2002).
Zusammenfassend lässt sich für die vorliegende Arbeit das Spielen von digitalen Spielen
allgemein definieren, als eine freiwillige Interaktion zwischen einem technischen
Spielsystem und einem Spieler, durch welche innerhalb von definierten Grenzen eine
Spielwelt erschaffen wird, in welcher der Spieler mit dem Ziel agiert, ein für ihn ein als
stimulierend empfundenes Spielerlebnis zu haben.
2.1.1. Klassifizierung von Spielen
In der Wissenschaftsgemeinde gibt es noch keine einheitliche Taxonomie anhand derer
digitale Spiele klassifiziert werden können. Eine trennscharfe Kategorisierung ist allein
schon aufgrund des vielfältigen Angebots an digitalen Spielen schwierig. Für den Spieler
lassen sich Spiele am besten nach Genre und Anzahl der beteiligten Spieler voneinander
unterscheiden (vgl. Böhm et al., 2009, S. 12). In dem Aufsatz „Genre and the Video Game“
präsentiert Wolf (2005) zwar eine ausführliche Auflistung von mehr als 40 Genres, er
macht jedoch deutlich, dass eine exakte Klassifizierung der Spiele generell schwierig ist:
„The idea of genre has not been without difficulties, such as defining what exactly
constitues a genre (or a subgenre), overlaps between genres and hybrids of them,
works occuring in multiple genres simultaneously (and thus what the criteria are
of genre membership), the role of the audiences‘s experience in determining genre,
and the fact that the boundaries of genres and even genres themselves are always in
flux as long as new works are being produced.“ (Wolf, 2005, S. 193)
Es müssen also ständig neue, an den Markt angepasste Taxonomien entworfen werden, so
dass es überhaupt Sinn macht das Feld digitaler Spiele, das sich schnell weiterentwickelt
und verändert, nach Genre zu klassifizieren (vgl. Crawford, 1997). Eine bewährte Vorgehensweise dabei ist, nach der primären Gameplay Interaktion zu differenzieren und Spiele
diesbezüglich einem Genre zuzuweisen. Visuelle oder narrative Elemente sollten nicht zur
Klassifizierung herangezogen werden, da sie Genre übergreifend auftreten können. (vgl.
Apperley 2006; Wolf, 2005). Ein Rollenspiel ist demnach unabhängig davon in welcher
Zeit oder Welt es spielt und wie es dargestellt wird primär ein Rollenspiel. Damit unterscheidet sich die Klassifizierung von digitalen Spielen von dem Genreverständnis anderer
Unterhaltungsmedien. Das Problem der Einteilung in Genres bleibt jedoch bestehen, da
die Kategorisierung immer auch der persönlichen Interpretation unterliegt. Für Apperley
(2006) ist es deshalb wichtig, dass Spiele formal mehreren Genres gleichzeitig zugeordnet
werden können.
In dieser Arbeit wird kein Versuch unternommen eine Klassifizierung für Spielegenres
zu erstellen. Ebenso wenig werden keine konkreten Taxonomien zur Beschreibung von
Spielen verwendet. Sofern möglich werden die marktüblichen Bezeichnungen und Genrezuordnungen herangezogen. Zusätzlich erfolgt, wo nötig, eine Beschreibung der Spiele
und der zu Grunde liegenden Spielmechanik, so dass die vorliegende Arbeit dem Leser
auch ohne Kenntnis der jeweiligen Spiel Genres zugänglich ist.
2.1.2. Die aktuelle Marktsituation digitaler Spiele
Die Branche der elektronischen Spiele wächst rasant. Vom ehemaligen Nischendasein der
Spieleindustrie kann mittlerweile nicht mehr gesprochen werden. Digitale Spiele sind in
der Mitte der Gesellschaft angekommen und repräsentieren auf dem Markt einen enormen
Anteil der Unterhaltungsindustrie. Andere Branchen im gleichen Sektor, wie z.B. die
Musik- und Kinobranche mussten in den letzten Jahren Umsatzeinbußen verkraften. Die
Branche der elektronischen Spiele ist dagegen ungebremst gewachsen. In Deutschland
ist nach Angaben des Bundesverbandes für Informationswirtschaft, Telekommunikation
und neue Medien BITKOM (2009) vom Jahr 2005 bis 2008 eine durchschnittliche Wachstumsrate von 13% zu verzeichnen (vgl. Abbildung 1).
2000
13%
1500
26%
33%
1000
42%
39%
48%
Konsolen
27%
25%
Handheld
2007
2008
40%
500
0
46%
12%
2005
Computer
41%
20%
2006
Abbildung 1: Wachstum und Verteilung des deutschen Spielemarktes in Millionen Euro (Böhm et al., 2009)
Die Spielebranche konnte sich in Deutschland, trotz wirtschaftlichem Abschwung, auch
im Jahr 2008 mit einem Marktvolumen (Hard- und Software) von rund 2,7 Milliarden
Euro behaupten (Böhm et al., 2009, S. 10). Die Entertainment Software Association (ESA),
eine der größten, Interessen vertretenden Organisationen der elektronischen Spieleindustrie in den USA erhebt über den Dienstleister NPD Group, Inc. einen jährlichen Benchmark zur Computer- und Videospielebranche. In diesem wird für den amerikanischen
Markt ein jährliches Wachstum der Spielebranche von mehr als 17% im Zeitraum 2003
bis 2004 und 2005 bis 2006 angegeben. Im Vergleich dazu konnte die gesamte US Wirtschaft nur ein Wachstum von knapp 4% verzeichnen (vgl. Siwek, 2007, S. 5ff). Insgesamt
gibt es für den amerikanischen Markt einen Anstieg des Umsatzes mit Computer- und
Videospielen von 2,6 Milliarden Dollar im Jahr 1996 auf 7 Milliarden Dollar im Jahr 2007.
Für das Geschäftsjahr 2008 wird ein Umsatz von 11,7 Milliarden Dollar angegeben (vgl.
Entertainment Software Association, 2009).
Eine übersichtliche Visualisierung des Umsatzwachstums findet sich bei Nacke (2009a, S.
3) basierend auf aggregierten Daten des Wikia Game Sales Wiki (vgl. wikia gaming, 2009).
In die Grafik (vgl. Abbildung 2)
einbezogen sind hier nicht nur die
Umsätze durch den Softwareverkauf von PC- und Videospielen,
sondern auch Umsätze durch Hardware Verkäufe, also stationäre und
portable Konsolen sowie weiteres
peripheres Zubehör.
Diese Daten zeigen, dass die elek tronische Spielebranche in den
letzten Jahren vor allem durch das
Abbildung 2: Umsatzwachstum des Spielemarktes in den USA
von 1995-2008 in Dollar (1 bn = 1 × 109)(vgl. 2009a, S. 3)
Kerngeschäft des Software- und
Hardwareverkaufs aber auch durch angrenzende Branchen, wie den Vertrieb von Accessoires und Merchandising, rasant gewachsen ist. Dieses schnelle Wachstum der Branche
lässt sich unter anderem durch einer größeren Nutzerreichweite, technologische Innovationen und kreative Spielinhalte erklären.
„Um im Wettbewerb zu bestehen, müssen sich die Anbieter durch innovative
Inhalte und Technologien immer wieder aufs Neue von den Konkurrenzprodukten
differenzieren. Auf Nutzerseite sind dagegen steigende und zunehmend differenzierte Ansprüche zu beobachten.“ (Böhm et al., 2009, S. 8)
Die meist verkaufen Videospiele des Jahres 2008 auf dem amerikanischen Markt sind: Wii
Play, Mario Kart, Wii Fit und Super Smash Bros: Brawl. Alle der genannten Spiele laufen
exklusiv auf Nintendos Wii Konsole, die durch ein innovatives Steuerungskonzept und
leicht zugängliche Spielinhalte besonders die bis dato nicht stark bediente Nutzerschicht
der Gelegenheitsspieler ansprechen konnte.
„[...] my house has since become populated with exactly the kind of people you
wouldn‘t expect to be spending their time on videogames; my father, my wife‘s
friends, the nutcase kids from next door - none of them have ever been interested
in this form of entertainment before. So why now?“ (Spanner, 2006, S. 1)
Erst ab Rang fünf der Verkaufscharts finden sich auch traditionell kommerziell erfolgreiche, eher actionlastige Spiele wie z.B. Gand Theft Auto IV und Call of Duty: World at
War (vgl. Böhm et al., 2009; Entertainment Software Association, 2009).
„Unternehmen von erfolgreichen Casual-Games-Titeln haben es verstanden,
Inhalte gezielt an der Zielgruppe auszurichten und mit einem intuitiven Gameplay zu versehen. Sie stellen Inhalte und eine einfache Spielführung in den Vordergrund, nicht grafische Exzellenz oder komplexe virtuelle Welten. Viele haben das
Bedürfnis nach Spielen; nur wenige die Zeit, sich in umfassende Stories hineinzudenken, oder die Bereitschaft, für realitätsgetreue Darstellungen mehr Geld zu
bezahlen. Sie wollen kurzweilig und interaktiv unterhalten werden.“ (Böhm et al.,
2009, S. 32)
Durch die wachsende Anzahl an Gelegenheitsspielern sowie durch die Erschließung neuer
Wertschöpfungsketten und Erlösmodelle ist eine Marktsättigung in näherer Zukunft nicht
absehbar. Zukünftige Erfolgsfaktoren werden weiterhin eine stärkere Kundenorientierung
und eine zielgruppenspezifische Ansprache sein (vgl. Böhm et al., 2009). Aktuelle Trends
in der Spielebranche sind: ein gesteigertes Bedürfnis mobil auf Mobiltelefonen und mp3
Playern spielen zu können sowie der Wunsch nach kollektiven Spielerlebnissen. Ein Trend
hin zum mobilen Spielen lässt sich auch in den Marktdaten der Entertainment Software
Association erkennen. Im Jahr 2009 geben 37% der Befragten an auf mobilen Endgeräten
wie Handys oder PDAs zu spielen. Im Jahr 2002 waren es lediglich 20% (vgl. Entertainment Software Association, 2009, S. 9).
Da mobiles Spielen eine treibende Kraft in der Spielebranche ist, soll im nächsten Kapitel
detaillierter auf diesen Teilbereich des Spielemarkts eingegangen werden. Zuerst werden
die Ursprünge des mobilen Spielens erläutert, bevor auf die Entwicklungen der letzten
Jahre eingegangen wird.
2.2. Mobiles Spielen
Die Hardware für mobiles Spielen lässt sich unterscheiden in Geräte, die explizit als mobile Spielekonsolen
konzipiert sind (Playstation Portable, Nintendo DS etc.)
und Geräten, die lediglich zusätzlich zu ihrer Primärfunktion auch sekundär als Spieleplattformen genutzt
werden können (z.B. Mobiltelefone, Musikplayer etc.).
Die erste mobile, rein digitale Spieleplattform wurde
1977 von Mattel unter dem Namen „Auto Race“ produziert (vgl. Caoili, 2008, Abs. 3). Da das Gerät nur ein
einziges vorinstalliertes Spiel wiedergeben konnte, kann
Abbildung 3: Mattels „Auto Race“
von 1977 (wikimedia.org, 2010a)
hier noch nicht von einer mobilen Spielekonsole im
eigentlichen Sinne gesprochen werden.
Wirklich populär wurde mobiles Spielen mit dem
Erscheinen des Nintendo GameBoy im Jahre 1989. Der
GameBoy war die erste echte mobile Konsole, da hier
Spiele gewechselt werden konnten und die Steuerelemente, der Bildschirm und die Lautsprecher alle Teil
eines einzigen tragbaren Geräts waren. (vgl. Steinbock,
2005 S. 150ff).
Das erste Mobiltelefon das mobiles Spielen ermöglichte,
wurde im Jahr 1997 von Nokia unter dem Namen Nokia
Abbildung 4: Nintendos Gameboy
von 1989 (wikimedia.org, 2010b)
6110 veröffentlicht. Auf dem Gerät war standardmäßig
das Spiel Snake vorinstalliert (Nokia, 2009).
Bis heute zählt das Segment mobilen Spielens zu einem
der am schnellsten wachsenden Bereiche der Spieleindustrie (vgl. Paul, Jensen, Wong & Khong, 2008). Im Jahr
2006 war mobiles Spielen das Highlight auf der „Electronic Entertainment Exposition“ (E3) in Los Angeles,
einer der größten Messen für Video- und Computer-
Abbildung 5: Nokias 6110 mit dem
Spiel Snake (flickr.com, 2010)
spiele (vgl. Soh & Tan, 2008).
„Das Segment der mobilen interaktiven Unterhaltung wächst. Ob auf proprietären
oder kompatiblen Plattformen, immer mehr Mediennutzer verbringen die Zeit an
der Bushaltestelle oder im Zug mit mobilem Spielen. Viele Non-Gamer finden über
das Spielen auf Mobiltelefonen oder Handhelds den Einstieg in die Welt der interaktiven Unterhaltung.“ (Böhm et al., 2009, S. 24)
Das mobile Spielen wird also als eigenständiger Markt stärker und avanciert darüber
hinaus zum Kundenfänger für die restliche Spielebranche. Die Nachfrage nach mobilen
Spielen ist stärker denn je, was sich auch darin widerspiegelt, dass es inzwischen weltweit
mehr als 2175 Entwickler und Publisher gibt, die Spiele für mobile Plattformen produzieren und vertreiben (vgl. gamedevmap, 2009). Diese Entwicklung verwundert nicht,
wenn man bedenkt, dass mobile Spiele über die Jahre immer komplexer geworden sind
und sich bezüglich Umfang und Aufwand mittlerweile PC und Konsolenspielen annähern
(vgl. Korhonen & Koivisto, 2006).
In Deutschland besitzt nur knapp jeder vierte Haushalt eine Spielekonsole und nur jeder
achte eine mobile Spielekonsole (vgl. Böhm et al., 2009). Auf jeden Bundesbürger kommen
dahingegen statistisch gesehen ca. 1.3 Mobilfunkverträge und durch den kurzen Produktzyklus von Mobiltelefonen meist ein mehrfaches an Endgeräten (vgl. Goldhammer,
Wiegand, Becker, & Schmid, 2008; Schuldt, 2009). Mobiltelefone sind nach einer Umfrage
von Goldmedia das Medium, das viertwichtigste Medium in Deutschland neben Internet,
Computer und Fernsehen. Ein Drittel der Befragten gibt an, bereits andere Geräte wie
Musikplayer und Kameras durch ein Mobiltelefon ersetzt zu haben (vgl. Goldhammer
et al., 2008, S. 4). Trotz dieser hohen Verbreitung an Geräten ist Spielen auf Mobiltelefonen noch ein relativ junges Segment der Unterhaltungsindustrie, das noch vor einigen
Herausforderungen steht:
„Grundsätzlich birgt die hohe Penetrationsrate von Mobiltelefonen ein enormes
Absatzpotenzial für digitale Spieleinhalte. Doch kann diese installierte Basis bisher
nur in geringem Maße genutzt werden. Zentrale Probleme liegen bei der Fragmentierung des Endgerätemarktes und der Monetarisierung vertriebener Inhalte. Die
Nutzer, meist Gelegenheitsspieler, präferieren oft vorinstallierte Programme oder
Gratis-Downloads. Zudem bestehen vielmals noch Hürden bei Downloads, wie die
zusätzlichen Kosten der Web-Verbindung oder umständliche Prozesse.“ (Böhm et
al., 2009, S. 26)
Eine Fragmentierung der unterschiedlichen Hardwareplattformen wird von Koivisto
(2006) und Goldhammer et al. (2008) als zentrales und größtes Problem für Entwickler
mobiler Spiele genannt. Die meisten Nutzer bevorzugen vorinstallierte Spiele, da
der Prozess sich ein Spiel zu kaufen und zu installieren meistens als sehr umständlich
empfunden wird. Nokia hat bereits ab dem Jahr 2002 versucht mit dem N-Gage (vgl.
Abbildung 6) zunächst ein Mobiltelefon für Spieler und später eine eigenständige Platt-
Abbildung 6: Nokias N-Gage mit finnischem Menü aus dem Jahr 2003 (wikimedia.org, 2010c)
form für den mobilen Spielemarkt zu etablieren (vgl. Nokia, 2009; Schomberg, 2009; Soh
& Tan, 2008, S. 38).
Am erfolgreichsten verkaufen sich bisher einfache, leicht zu spielende Casual Games für
mobile Endgeräte. Diese Spiele, für die in der Regel nur wenig Spielzeit benötigt wird, sind
meist Ableger oder Remakes von erfolgreichen Spielen aus den 80er und 90er Jahren (vgl.
ELSPA, 2008; Furini, 2008; Koivisto, 2006). In machen Märkten, wie z.B. Malaysia sind
mobile Spiele bei Jugendlichen mittlerweile angesagter als Konsolen (vgl. Paul et al., 2008,
S. 3).
Nach Hall (2005) ist die Produktion von Spielen mit Nostalgiecharakter eine gezielte
Verkaufsstrategie, um Spiele auf mobilen Plattformen zu vertreiben. Die Qualität der
Spiele ist also nicht mehr länger auf technischen Restriktionen durch unzureichende
Hardware zurückzuführen, so wie es in den Anfängen der Entwicklung bei mobilen
Spieleplattformen der Fall war: „Elementary distraction was about all you could hope for
with early handsets. In the United States and Europe, mobile phone games involving story,
evolved choice, or other people were hamstrung by tiny, pokey hardware and stuttering wireless data connections“ (Hall, 2005, S. 47). Um seiner These Nachdruck zu verleihen zitiert
Hall (2005) eine persönliche E-Mail des Spieleentwicklers John Romero, der sich im Jahr
2002 kritisch über die Produktion von Nostalgiespielen zur Ausschöpfung alter Lizenzen
äußert: “Those are perfect for the lame US hardware that we have right now and someday
we‘ll get to use REAL cpus and hardware“ (Hall, 2005, S. 50). Für Spieler ist eine gute
Grafik mit die wichtigste Eigenschaft eines mobilen Spielegeräts, wie aus einer Umfrage
von Nokia hervorgeht (vgl. Cooper, 2009).
Die von Spieleentwicklern geforderte Rechenleistung hat in den Mobiltelefonen vor allem
im Bereich der Smartphones Einzug gehalten (vgl. Soh & Tan, 2008, S. 36). Die Mehrheit der Mobiltelefone ist mit ARM Prozessoren ausgestattet, welche mittlerweile mehr
als ein Gigahertz Rechenleistung pro Prozessor erreichen können und dennoch, aufgrund
des primären Einsatzes in mobilen Geräten, auf Energieeffizienz optimiert sind (vgl. Lai,
2009; Krazit, 2006). Durch die Implementierung von OpenGL für Embedded Systems ist
mittlerweile auch eine leistungsfähige Spezifikation zur Plattform- und Programmiersprachen unabhängigen Entwicklung aufwändiger Computergrafiken vorhanden (Khronos
Group, 2009). Soh und Tan (2008) fassen die Hauptfaktoren für das Wachsen des mobilen
Spielemarkts wie folgt zusammen:
„1. Increasing mobile device penetration rates in many countries, especially Finland,
Japan, Korea, and Sweden; many users of mobile devices are potential consumers
of mobile games
2. The ability of mobile devices to deliver quality video and audio continues to
improve significantly, making such devices suitable for playing mobile games; and
3. The improving ability of wireless networks to handle broadband transmission,
allowing users of mobile devices to download larger and more compelling mobile
games.“ (S. 36)
Die Weiterentwicklung der Mobiltelefone hat dazu geführt, dass kleinere Formfaktoren
der Geräte möglich sind, und diese immer weniger wiegen, die Preise pro Gerät fallen,
größere Displayauflösungen vorhanden sind und neue Bedienkonzepte ein intuitiveres
und einfacheres Handling der Mobiltelefone ermöglichen (vgl. Goldhammer et al., 2008,
S. 9). Bei einer Goldmedia Umfrage nach der Nutzungshäufigkeit von Funktionen auf
dem Mobiltelefon haben 48% der Befragten angegeben, ihr Gerät mindestens einmal pro
Monat oder öfter zur Nutzung von mobilen Spielen zu verwenden (vgl. Goldhammer et
al., 2008, S. 15).
Internetfähige Handys mit unbegrenztem Datenvolumen, die jährliche Verdopplung des
technisch möglichen Datendurchsatzvolumens und die Einführung von digitalen Distributionsplattformen erleichtern den Zugang zu Inhalten. Während bisher meist Mobilfunkanbieter den Vertrieb von mobilen Spielen kontrollierten, beginnen nun zunehmend
auch Publisher und Hersteller von Mobiltelefonen eigene Systeme zur Monetarisierung
digitaler Inhalte für mobile Endgeräte aufzubauen (vgl. Koivisto, 2006). Die Distributionsplattform der Firma Apple, der so genannte „App Store“, bietet gegen Ende 2009
mehr als 100.000 Applikationen zum Download über die Geräte iPhone und iPod touch
oder durch die Verzahnung mit dem Programm iTunes auch als Download am eigenen
Rechner an. Bei einem Großteil der angebotenen Applikationen handelt es sich dabei um
Spiele (Apple, 2009).
„Über iTunes werden verschiedene Spieleinhalte aggregiert und können vom
Nutzer per einfachem Klick direkt auf das iPhone heruntergeladen werden. Der
Kunde hinterlegt gleich beim Einrichten von iTunes seine Kreditkartennummer.
Die Kaufhürde ist somit gesenkt, die Verrechnung des Betrages erfolgt unkompliziert.“ (Böhm et al., 2009, S. 26)
Auch Apples Mitbewerber im Smartphonemarkt haben mittlerweile eigene Distributionsplattformen eröffnet. Googles „Android Market“, Palms „App Catalog“, RIMs „App
World“, Microsofts „Windows Market Place for Mobile“ und Nokias „Ovi Store“ erlauben
den Download von Softwareapplikationen für mobile Endgeräte der entsprechenden
Hersteller und Betriebssysteme. Durch diese neuen Vertriebskanäle, die Entwicklern
eröffnet werden, können auch kleine Studios durch einen Direktvertrieb ihrer Spiele in
den mobilen Spielemarkt eintreten. Es ist also zu erwarten, dass der Markt in Zukunft
noch weiter wachsen wird und die Prognose in Nokias Positionspapier „Mobile Games
2010“, dass in Zukunft auch Hardcore
Gamer immer stärker von mobilen Spielen
angesprochen werden, scheint sich zu
bewahrheiten (vgl. Koivisto, 2006, S. 38ff).
Insbesondere das iPhone ist als mobile
Spieleplattform unter den Smartphones
sehr erfolgreich. Dredge (2009a) präsentiert Daten, denen zufolge 37% der iPhone
Abbildung 7: Apple Werbung, die den iPod touch
als Spieleplattform vorstellt (Apple Inc., 2009)
Besitzer in England ein Spiel im Januar 2009 heruntergeladen und 18.6% ein Spiel gekauft
haben. Im Vergleich dazu haben jedoch nur 5.6% aller sonstiger Smartphone Besitzer in
England im selben Zeitraum ein Spiel für ihr Gerät erworben. Der unerwartete Erfolg des
iPhone und des iPod touch als mobiles Spielgerät hat dazu geführt, dass Apple mittlerweile den iPod touch offensiv als mobile Spieleplattform vermarktet (vgl. Abbildung 7).
Bei all der Euphorie um mobile Spiele, die durch Werbung und Nachrichten verbreitet
wird, sollte nicht vergessen werden, dass mobile Spiele im Vergleich zu Spielen auf dem
Computer und einer Konsole große Nachteile aufweisen. Ein Beispiel hierfür ist die geringe
Bildschirm- und Buttongröße (vgl. Duh, Chen & Tan, 2008, S. 391‐394). Für Entwickler
mobiler Spiele ist es eine Herausforderung die unterschiedliche, restriktive Faktoren wie
Bildschirmauflösung, maximale Prozessorgeschwindigkeit und verfügbarer Arbeitsspeicher bei der Entwicklung für verschiedene Endgeräte zu berücksichtigen (vgl. Bucolo,
Billinghurst & Sickinger, 2005, S. 87). Eine hohe Anzahl an potentiellen Endgeräten, auf
denen zu entwickelnde Spiel performant lauffähig sein soll, erschwert die Entwicklung
mobiler Spiele zusätzlich (vgl. Callow, Beardow & Brittain, 2007, S. 40ff). Mobile Spieleplattformen unterschieden sich von klassischen, stationären Spieleplattformen durch
die Umgebungen, in denen gespielt werden kann. Während bei Computer- und Videospielen die Spielumgebung meist relativ vorhersehbar ist, z.B. auf einem Fernsehgerät im
Wohnzimmer oder einem Computer im Kinderzimmer, können mobile Spiele auf den
entsprechenden Endgeräten theoretisch in jeder beliebigen Umgebung, egal ob zuhause
oder unterwegs, genutzt werden.
„A game might likely follow you into the bathroom. It might interrupt a meeting.
It could occupy you under the table during a family dinner, or in bed late at night
while your partner is sleeping. There are portale game systems now that make this
kind of pervasive electronic play possbile […].“ (Hall, 2005, S. 47)
Durch die Mobilität dieser Spielegeräte, werden Fragen hinsichtlich der Nutzungserfahrung in unterschiedlichen räumlichen Umgebungen aufgeworfen. Nachfolgend wird die
aktuelle Forschungssituation digitaler Spiele erläutert, bevor anhand der theoretischen
Grundlagen auf die Forschungsfragen der durchgeführten Untersuchungen übergeleitet
wird.
2.3. Die Forschungssituation digitaler Spiele
Spiele wurden bereits von vielen verschiedenen wissenschaftlichen Fachrichtungen untersucht. Im frühen 19. Jahrhundert wurde hauptsächlich von anthropologischer und historischer Seite Forschung betrieben, wie z.B. Culins (1973) Abhandlung über „Games of
the North American Indians“ aus dem Jahr 1907. Einen eher kulturwissenschaftlichen
und soziologischen Ansatz verfolgten später u.a. Huizinga (1940) und Caillois (1961)
in ihren Werken. Der Begriff „Ludologie“, als Lehre des Spiels, wird seit der Veröffentlichung von Frascas (1999) Aufsatz „ludology meets narratology“ von vielen Forschern
als Bezeichnung für den noch jungen Forschungszweig der Spieleforschung verwendet.
Um der anhaltenden Debatte „Ludologie“ gegen „Narratologie“ zu entgehen wird in der
vorliegenden Arbeit bevorzugt die synonyme und neutralere Bezeichnung Spieleforschung, bzw. das englischsprachige „Game Studies“ oder „Game Research“ verwendet.
Über die Jahre haben sich immer mehr Disziplinen der wissenschaftlichen Erforschung
von Spielen zugewandt. In der Literatur wird dabei mittlerweile relativ allgemein zwischen
dem „social science approach“, dem „humanities approach“ und dem „industry and engineering approach“ unterschieden (vgl. Konzack, 2007; Williams, 2005).
„The study of video game effects has been marked by two very different approaches.
The first approach is represented by social scientists, who, with some exceptions,
seek to understand the effects of games on users. The second approach is favored by
humanists, who seek to understand the meaning and context of games.“ (Williams,
2005, S. 447)
Die bisherige Entwicklung des Forschungsfeldes wird von Nacke (2009a, S. 4f) durch eine
breite Analyse des ISI Web of Knowledge (vgl. Thomson Reuters, 2009) und Scopus (vgl.
Elsevier B.V., 2009) erreicht. Die Suche im ISI Web of Knowledge ergibt, dass Publikationen mit Bezug zur Spieleforschung vor allem in den Kategorien „Science & Technology
(49.62%)“ und „Social Sciences (42.21%)“ vertreten sind (Nacke, 2009a, S. 4). Die Analyse
auf Scopus zeigt noch detailierter welche Fachbereiche am aktivsten in der Spieleforschung
publizierend tätig sind: „Computer
Science (1585 indexed articles),
Engineering
(1030
indexed
articles), Medicine (852 indexed
articles), Psychology (752 indexed
articles), and Social Sciences (722
indexed articles)“ (Nacke, 2009a,
S. 5). Der multi- und interdisziplinäre Charakter des Forschungsfeldes ist damit empirisch belegt.
Abbildung 8 zeigt den linearen
Zuwachs an Publikationen auf
Abbildung 8: Übersicht über alle Publikationen (Artikel, Konferenzbeiträge und Bücher) zum Thema Spiele mit der Suchanfrage („game research“ OR „game studies“ OR „computer game“ OR
„video game“ OR „digital game“) auf Scopus (Nacke, 2009a, S. 5)
Scopus über die letzten 8 Jahre
hinweg (Nacke, 2009a, S. 5). Bei der Spieleforschung handelt es sich also um ein schnell
wachsendes Wissenschaftsfeld.
Das Hauptproblem der recht jungen Disziplin der Spieleforschung ist, dass ein Großteil
der bisherigen Forschungstätigkeit lediglich dem Erkenntnisinteresse einzelner Disziplinen zugeordnet werden kann und daher meist nur mit den bevorzugten Methoden
der jeweiligen Disziplinen gearbeitet wurde (vgl. Williams, 2005). Zusätzlich wird die
Spieleforschung von Teilen der Spieleindustrie ignoriert, da es dem Forschungsfeld oft
nicht gelingt eine Brücke zwischen akademischer Arbeit und praktischer Anwendung zu
schlagen (vgl. Hopson, 2006). Um eine Synthese der Forschungsergebnisse zu erreichen,
müssen die beteiligten Disziplinen stärker kooperieren und gegenseitig ihr Methodenspektrum erweitern sowie Industriepartner für angewandte Forschungsprojekte finden.
„Games research is not about a method. Like the domain of communication studies,
it is a topic. No one approach is the best one and no one approach will answer the
grand questions on its own. […] This call to arms is of course a difficult one, so
perhaps we should start with baby steps. Few humanists are going to learn statistics
and few social scientists are going to suddenly try ethnography.“ (Williams, 2005,
S. 458)
Erst seit kurzem bemüht sich die Wissenschaftsgemeinde der Spieleforschung darum, alle
Disziplinen, die sich mit Spielen beschäftigen mit in einen umfassenden Diskurs einzubeziehen. In der vorliegenden Arbeit wird versucht durch eine holistische Betrachtung des
Gegenstandsbereichs der Spieleforschung und einen Methodenmix im empirischen Teil
der Interdisziplinarität des Forschungsfeldes gerecht zu werden.
In den letzten Jahren wurden hauptsächlich eher negativ geprägte Aspekte von Videospielen behandelt. Themen wie Aggression, Gewalt und Sucht in Zusammenhang mit
Videospielen wurden ausgiebig untersucht (vgl. Anderson & Bushman, 2001; Dill & Dill,
1998; Grüsser et al., 2007). Zunehmenden finden aber auch positive Aspekte von Computerspielen Beachtung. Beispielhaft dafür sind die Analyse von Lernprozessen, die Optimierung von Lernprogrammen (vgl. Gee, 2003; Wong, et al., 2007) sowie Untersuchungen zur
Verbesserung kognitiver Fähigkeiten durch Videospiele (vgl. Kearney, 2005). In dem Buch
„Don‘t bother me Mom - I‘m learning!“ von Prensky und Gee (2006) wird beschrieben,
wie Computerspiele Kindern helfen können wichtige Fähigkeiten für die Arbeitswelt des
21. Jahrhunderts zu erwerben. Zu diesen zählen die Autoren unter anderem die digitale
und internationale Kollaboration, die Planung und Ausführung von anspruchsvollen
Projekten, die Fähigkeit eine kalkulierte Risikoabschätzung abzugeben sowie komplexe
moralische und ethische Entscheidungen zu treffen. Etwas gewagt postulieren Prensky
und Gee, (2006): „Kids learn more positive, useful things for their future from their video
games than they learn in school!“ (S. 4)
Der Fachbereich der Mensch-Maschine Interaktion hat erst in den letzten Jahren Spiele
als eigenständigen Forschungsbereich entdeckt (vgl. Barr, Noble & Biddle, 2007). Praktiker veröffentlichen Methoden der nutzerzentrierten Spieleentwicklung (vgl. Pagulayan
et al., 2003, 2004). Im Bereich des User Research gibt es erste Sammelwerke, die explizit
die angewandte Spieleforschung behandeln und entsprechende Testmethoden vorstellen
(vgl. Bernhaupt, 2010; Isbister & Schaffer, 2009).
Im Folgenden sollen die Grundlagen des in der Mensch-Maschine Interaktion geprägten
Verständnisses von Usability und User Experience erläutert werden. Anschließend wird
auf dieser theoretischen Grundlage die spielespezifische Playability und Player Experience vorgestellt und ein theoretisches Modell als Rahmenwerk für eine empirische Studie
ausgearbeitet.
3. Grundlagen der Usability und User Experience
3.1. Usability
Ein grundlegendes Usability Verständnis wurde seit den 60er Jahren hauptsächlich in
Zusammenhang mit der Nutzungsqualität desktopbasierter Softwareprodukte geprägt.
Computer Hardware wurde billiger, die Nutzergruppen von Computersystemen zunehmend heterogener und die Art der Softwareanwendungen veränderte sich bis in die 80er
Jahre von wissenschaftlichen Expertensystemen hin zu interaktiveren Anwendungen
wie z.B. Textverarbeitungsprogrammen und Computerspielen (vgl. Leventhal & Barnes,
2008, S. 25; Rosson & Carroll, 2002, S. 9ff). Durch die Verbreitung des Internet im letzten
Jahrzehnt wird der Begriff Usability auch zunehmend im Zusammenhang mit Webseiten
und Webanwendungen verwendet (vgl. Krug & Dubau, 2002; Nielsen, 2004; Manhartsberger & Musil, 2002; Puscher, 2009). Das heutige Usability Verständnis beruht also auf
Modellen, die im Zusammenhang mit der Systemakzeptanz von Softwaresystemen entwickelt wurden. Der englische Begriff Usability kann nur schwer ins Deutsche übersetzt
werden, da keine passgenaue Entsprechung vorhanden ist. Oft wird der Begriff Gebrauchstauglichkeit (vgl. DIN EN ISO 9241-11, 1998) als deutsches Äquivalent verwendet,
synonym finden sich aber auch etwas diffusere Begriffe wie z.B. Benutzerfreundlichkeit,
Benutzungsfreundlichkeit oder Benutzbarkeit (vgl. Richter & Flückiger, 2007, S.3f). Da
sich bis jetzt keine einheitliche deutschsprachige Übersetzung etabliert hat, wird in der
vorliegenden Arbeit der englischsprachige Begriff Usability verwendet (vgl. Schweibenz
& Thissen, 2003, S. 39f).
3.1.1. Definitionen
Über die Jahre wurden von unterschiedlichen Autoren Definitionsversuche den Usability Begriff unternommen. Einige der populärsten Varianten werden im Folgenden kurz
vorgestellt.
3.1.1.1. Nielsen (1993)
Eine der bekanntesten Definitionen von Nielsen (1993) greift auf Schakels (1986) Ausführungen zurück. Nielen schreibt: „It is important to realize that usability is not a single,
one-dimensional property of a user interface. Usability has multiple components and is
Grundlagen der Usability und User Experience · 20
traditionally associated with these five usability attributes: learnability, efficiency, memorability, errors, satisfaction.“ (S. 26).
3.1.1.2. Dumas (1999)
Für Dumas (1999) bedeutet Usability, „[…] that the people who use the product can do so
quickly and easily to accomplish their own tasks.“ (S. 4).
3.1.1.3. Rosson und Carroll (2002)
Rosson und Carroll (2002) verstehen Usability als „[…] the quality of a system with respect
to ease of learning, ease of use, and user satisfaction.“ (S. 9).
3.1.1.4. Krug (2006)
Krug (2006) hält fest: „after all, usability really just means that making sure that something
works well: that a person of average (or even below average) ability and experience can use
the thing […] for its intended purpose without getting hopelessly frustrated.“ (S. 5).
3.1.1.5. ISO 9241-11 (1998)
Nicht zu vergessen ist auch die Definition aus dem Standard „ISO 9241-11 Anforderungen an die Gebrauchstauglichkeit“. Usability ist darin definiert als „das Ausmaß, in
dem ein Produkt durch bestimme Nutzer in einem bestimmten Nutzungskontext genutzt
werden kann, um Ziele in einem bestimmten Arbeitssystem effektiv, effizient und zufriedenstellend zu erreichen“ (DIN EN ISO 9241-11, 1998, S. 4). Effektivität beschreibt „den
Grad der Genauigkeit und Vollständigkeit mit der der Nutzer seine Ziele erreicht“ (DIN
EN ISO 9241-11, 1998, S. 6). Effizienz bezeichnet „den erreichten Grad der Effektivität
ins Verhältnis zum Aufwand an Ressourcen“ (DIN EN ISO 9241-11, 1998, S. 7), wobei
Aufwand „psychische oder physische Beanspruchung, Zeit, Material oder monetäre Kosten
enthalten [kann]“ (DIN EN ISO 9241-11, 1998, S. 7). Zufriedenstellung bezieht sich auf
das „Ausmaß, in dem Benutzer von Beeinträchtigungen frei sind, und ihre Einstellungen zur
Nutzung des Produktes“ (DIN EN ISO 9241-11, 1998, S. 7).
3.1.2. Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Usability ein Qualitätsmerkmal von interatkiven Softwareprodukten darstellt. Durch den Prozess des Usability Engineering soll
gewährleistet werden, dass ein System den entsprechenden Usability Anforderungen
gerecht wird (vgl. Leventhal & Barnes, 2008, S. 22f; Mayhew, 2008, S. 1ff; Rosson &
Carroll, 2002, S. 14f). Nachfolgend wird beschrieben wie die Entwicklung vom klassischen Usability-Denken in den Anfangszeiten der Mensch-Maschine Interaktion hin zu
einem holistischeren User Experience Ansatz stattgefunden hat. Wie die Literaturanalyse
zeigt, ist dieser Prozess noch nicht abgeschlossen.
3.1.3. Grenzen des Usability Begriffs
Mittlerweile hat sich ein gewisses Usability Verständnis etabliert, so dass die Usability
von Produkten mehr als nur ein Verkaufsargument geworden ist. Schwierigkeiten bei
der Interaktion mit Produkten werden von den immer stärker sensibilisierten Nutzern
kaum noch akzeptiert (Leventhal & Barnes, 2008, S. 16; Reeps, 2006, S. 19). Darüber
hinaus „haben technische Fortschritte und Herstellungsprozesse einen Vollkommenheitsgrad
erreicht, der jeden potentiellen Wettbewerbsvorteil im Sinne von Funktionalität, Sicherheit
und Herstellungskosten marginal erscheinen lässt“ (vgl. Reeps, 2006, S. 19). Firmen müssen
also andere Wettbewerbsvorteile finden um sich gegenüber Mitbewerbern abzusetzen,
was Konzepten rund um die Begrifflichkeiten wie Joy-of-Use (Reeps, 2006), Funology
(Blythe et al., 2005) und in letzter Zeit verstärkt User Experience (UX) (vgl. Obrist, Roto
& Väänänen-Vainio-Mattila, 2009) Aufmerksamkeit aus Wissenschaft und Wirtschaft
einbringt. Die gängigen Definitionen von Usability und die darauf basierenden UsabilityEngineering Modelle können diese Konzepte nicht ganz erfassen (vgl. Bevan, 2008, S. 1ff;
Law et al., 2009). Nielsen (1993) sowie Rosson und Carroll (2002) beziehen sich mit dem
Usability Begriff eher auf Produkte selbst. Krug (2006), Dumas (1999) und ISO 9241-11
(1998) thematisieren stärker eine Zielerreichung durch ein Produkt.
„The immense interest in UX in academia and industry can be attributed to the fact
that HCI researchers and practitioners have become well aware of the limitations of
the traditional usability framework, which focuses primarily on user cognition and
user performance in human-technology interactions.“ (Law et al., 2009, S. 719)
Der Hauptkritikpunkt am klassischen Usability Verständnis ist also die system- und
produktlastige Ausrichtung, wodurch die eigentliche Produkterfahrung des Nutzers nur
ungenügend thematisiert wird. Es handelt sich um eine sehr „Utility“-lastige Herangehensweise. Bei Publikationen, die Usability behandeln, wird deshalb oft von quantitativen
Performanzmetriken Gebrauch gemacht (vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 7f). Subjektive oder
qualitative Eigenschaften einer Produktnutzung werden dagegen kaum beachtet.
Historisch betrachtet lässt sich dieses Versäumnis klassischer Usability Definitionen aber
plausibel erklären. Durch die großen Erwartungen, die an die Computerisierung gestellt
wurden, wie z.B. dass sie die menschliche Arbeit erleichtert oder vielleicht sogar dem
Menschen die Arbeit gänzlich abnimmt, hat zu einem starken Arbeitsbezug des Usability
Denkens geführt, das dadurch logischerweise auf Effizienz Maximierung ausgerichtet ist.
Technische Systeme und Produkte sind aber mittlerweile mehr als nur reine Arbeitsinstrumente (vgl. Stone, Jarrett, Woodroffe, & Minocha, 2005, S. 104ff). Norman (2005)
vertritt die Auffassung, dass das Produktdesign den Nutzer auf drei Ebenen der Informationsverarbeitung berührt, dem „visceral level“, dem „behavioral level“ und dem „reflective
level“. Dadurch impliziert er, dass Usability Kriterien alleine nicht alle Aspekte einer User
Experience abdecken können (vgl. Norman, 2005). Bestätigt wird dies durch eine Untersuchung von Tractinsky (1997), welche zeigt, dass zwischen dem ästhetischen Eindruck
eines User Interfaces und der wahrgenommenen Usability ein Zusammenhang besteht.
Sowohl Nielsen als auch der ISO Standard greifen in Ihren Definitionen zwar immerhin
schon die Zufriedenheit des Nutzers auf, verstehen unter dieser aber hauptsächlich die
Freiheit von Beeinträchtigung (vgl. DIN EN ISO 9241-11, 1998, S. 7). Die klassischen
Usability Definitionen reichen also nicht aus um eine erweiterte Nutzungserfahrung zu
beschreiben. Was aber alle Definitionen gemeinsam haben, ist dass sie einen Nutzer thematisieren, der mit einem Produkt, oder einer Dienstleistung interagiert. Diese gemeinsame
Grundlage kann als Ausgangsbasis für eine Begriffserweiterung herangezogen werden.
3.1.4. Entwicklung eines User Experience Verständnisses
Mittlerweile wird immer öfter der Begriff User Experience verwendet, um die gesamte
Nutzungserfahrung einer Interaktion zu beschreiben (vgl. Garrett, 2008, S. 8; Reeps, 2006,
S. 5; Tullis & Albert, 2008, S. 4). User Experience lässt sich wörtlich mit Nutzererfahrung,
besser aber mit Nutzungserlebnis oder Anwendungserlebnis übersetzen. Das Konzept
der User Experience soll das bestehende Usability Modell erweitern und einen Bezug
zum gesamten Anwendungserlebnis herstellen. Zugrunde liegt die Erkenntnis, dass sich
ein Anwendungserlebnis aus mehr Dimensionen als nur der effektiven, effizienten und
zufriedenstellenden Zielerreichung zusammensetzt (vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 4f).
„UX highlights non-utilitarian aspects of such interactions, shifting the focus to user affect,
value of such interactions in everyday life.“ (Law et al., 2009, S. 719). Die User Experience
betrachtet deshalb unter anderem auch emotionale Aspekte, genuin subjektive Eigenschaften, wie Gedanken und Gefühle sowie ästhetische Elemente des Designs und der
Gestaltung (vgl. Norman, 2005). Bei einem Produkt kann man unter der User Experience aber auch alle Kontaktpunkte mit dem Produkt verstehen, z.B. der Kauf, das Auspacken, die erste Inbetriebnahme sowie angrenzende Interaktionen, z.B. ein Anruf bei der
Kundenbetreuung, die Wartung des Produkts sowie subjektive Erfahrungen, z.B. stolzes
Präsentieren des Produkts, Freude bei der Nutzung etc. Neue Begrifflichkeiten wie Joyof-Use werden Usability als gleichwertig gegenübergestellt (vgl. Reeps, 2006, 19f). Das
User Experience Team von OpenOffice.org nennt in seiner Charta die Gestaltungsziele
„usability, productivity and enjoyment“ (OpenOffice.org, 2009). Zusammenfassend lässt
sich also festhalten, dass Usability zwar elementarer Bestandteil einer User Experience ist,
aber eben nur einer unter mehreren. User Experience, bezeichnet also ein relativ allgemeines, wenn nicht sogar vages Konzept mit einer Fülle an unscharfen Variablen (vgl.
Hassenzahl, 2008, S. 1; Law et al., 2009, S. 719). Dennoch kann dieser allgemeine Begriff
sehr konkret werden, wie z.B. in Garretts (2008) Buch „The elements of user experience“,
welches ein fünfstufiges Modell der User Experience von Webanwendungen vorstellt und
damit für einen bestimmten Anwendungsfall (das Web) konkrete Ausprägungen (in Form
von Schichten) präsentiert. Im Folgenden soll der aktuelle Stand der Diskussion über eine
allgemeine User Experience Definition vorgestellt werden.
3.2. User Experience
Wie Hassenzahl (2008) kritisiert, fehlt ein allgemein anerkanntes User Experience
Verständnis. Während der Begriff in der Industrie fast synonym zu Usability verwendet
wird, unterscheidet die Wissenschaftsgemeinde strikter zwischen klassischer Usability
und User Experience (vgl. Hassenzahl, 2008, S. 1; Hassenzahl, Burmester & Koller, 2008,
S. 78; Law, Roto, Vermeeren, Kort & Hassenzahl, 2008, S. 2395ff; Tullis & Albert, 2008,
S. 4f ). Obwohl das Interesse rund um das Phänomen User Experience immer größer
wird, ist Art und Reichweite des Begriffs weitgehend unklar (vgl. Law, Roto, Hassenzahl,
Vermeeren, & Kort, 2009).
„There is however an uneasy silence as to what actually constitutes experience.
Questions such as how to set boundaries distinguishing a specific user experience
from a general flow of experience, how to account for subjecitivity, and whether it is
possible to design experience, have remained conspicuously unanswered.“ (Wright
et al., 2005, S. 43ff)
Don Norman, der die Formulierung User Experience entscheidend prägte, hat sich
schon früh darüber beklagt, dass der Begriff zunehmend seine Bedeutung verliert. In
einer persönlichen E-Mail an Peter Merholz schreibt er: „I invented the term because I
thought Human Interface and usability were too narrow: I wanted to cover all aspects of
the person‘s experience with a system, including industrial design, graphics, the interface,
the physical interaction, and the manual. Since then, the term has spread widely, so much
so that it is starting to lose its meaning.“ (Dan Norman, n.d. zitiert nach Merholz, 1998,
Abs. 10).
In der vorliegenden Arbeit wird deshalb User Experience auf der Grundlage bestehender
Definitionen eher allgemein definiert.
3.2.1. Definitionen
Da momentan nur bedingt Konsens darüber herrscht, wie User Experience zu definieren
ist, werden an dieser Stelle einige der am weitesten verbreiteten Definitionen vorgestellt.
3.2.1.1. Nielsen Norman Group (2007)
Die Nielsen Norman Group definiert auf Ihrer Website User Experience wie folgt: „User
experience encompasses all aspects of the end-user‘s interaction with the company, its services,
and its products“ (Nielsen Norman Group, 2007).
3.2.1.2. ISO 9241-210 (2008)
Tom Stewart, ein Mitglied des ISO Komitees, das sich mit ISO 9241 und ISO 13407
beschäftigt, gibt in einem Blogbeitrag einen Ausblick auf den ISO Standard „9241-210
human-centred design for interactive systems“, der sich aktuell (Stand: Dezember 2009)
in der Entwicklung befindet und langfristig ISO 13407 ersetzen wird. Für User Experience soll demnach folgende Definition gültig sein: „[…] all aspects of the user’s experience
when interacting with the product, service, environment or facility“ (Stewart, 2008, Absatz
15). Law et al. (2008) zitieren eine überarbeite Version des Entwurfs wie folgt: „A person‘s
perceptions and responses that result from the use or anticipated use of a product, system or
service“ (ISO DIS 9241-210, 2008 zitiert nach Law et al., 2008, S. 727). Es wird zusätzlich
explizit ergänzt: „[…] it is a consequence of the presentation, functionality, system performance, interactive behaviour, and assistive capabilities of the interactive system. It includes
all aspects of usability and desirability of a product, system or service from the user’s perspective“ (Stewart, 2008, Absatz 15-16). Im letztgenannten Zitat werden Usability und ein
neues Konzept, die Desirability getrennt aufgeführt. Dies impliziert, dass Usability allein
nicht ausreicht, um ein Produkt begehrenswert zu machen (vgl. Hassenzahl, Burmester &
Koller, 2008, S. 78).
3.2.1.3. Hassenzahl (2008)
Hassenzahl (2003, 2008) wird konkreter und verschiebt in seiner Definition den Fokus
noch stärker vom Produkt auf die subjektive Seite einer Produktnutzung. „I define UX as
a momentary, primarily evaluative feeling (good-bad) while interacting with a product or
service“ (Hassenzahl, 2008, S. 2). Er weist auch darauf hin, dass User Experience ein zeitgebundenes und dynamisches Phänomen ist. Um der Frage auf den Grund zu gehen was
eine User Experience ausmacht, führt Hassenzahl (2008) ein Modell der pragmatischen
und hedonischen Qualität von Produkten ein (vgl. S. 2). Er verwendet zur Erläuterung
des Konzepts die Begriffe „do-goals“ und „be-goals“. Pragmatische Qualität bezieht sich
nach Hassenzahl darauf, wie gut ein Produkt „do-goals“ unterstützt. Ein „do-goal“ wäre
z.B. ein Produkt auf einer Website zu finden. Hedonische Qualität bezieht sich darauf, wie
gut „be-goals“ erreicht werden können. Mit „be-goals“ sind Emotionszustände gemeint,
die auf grundlegenden menschlichen Bedürfnissen basieren, z.B. Selbstverwirklichung,
Anerkennung, Gruppenzugehörigkeit etc. (vgl. Maslow, 2008). Hassenzahl argumentiert,
dass die Erfüllung von „be-goals“ das Kernelement einer jeden menschlichen Erfahrung
ist (vgl. Hassenzahl, 2008, S. 2). Eine gute User Experience besitzen demzufolge Produkte
die auch hedonische Qualität bieten können. Pragmatische Qualitäten eines Produkts
leisten dabei nur einen passiven, indirekten Beitrag zur User Experience des Produkts.
Eine pragmatische Qualität wie Usabilty hat demnach für sich alleine gesehen keinen
Wert, sondern wird nur dadurch wertvoll, dass sie bei der Erreichung von bedeutungsvollen „be-goals“ mitwirkt.
Mit anderen Worten: Es gibt eher handlungsorientierte Produkte die effektive und effiziente Werkzeuge repräsentieren, zu denen der Benutzer aber keine persönliche Bindung
eingeht. Eine erfolgreiche Nutzung handlungsorientierter Produkte führt zur emotionalen Reaktion der neutralen Zufriedenheit. Demgegenüber stehen eher selbstorientierte
Produkte. Diese binden den Nutzer stärker, da selbstbezogene Ziele persönlich relevanter
und persistenter sind. Als Reaktion stellt sich die weitaus stärkere Emotion der Freude ein
(vgl. Hassenzahl, M.; Burmester, M.; Koller, F., 2008, S. 189).
3.2.1.4. Law et al. (2009)
Law et al. (2009) haben versucht in einer Onlineumfrage unter 275 User Experience
Forschern und Praktikern Elemente des User Experience Verständnisses zu quantifizieren,
um daraus eine empirisch begründete und allgemein gültige Definition abzuleiten. Durch
eine Literaturanalyse wurde ein Pool an Aussagen und Definitionen zur User Experience
angelegt. Dieser Pool wurde den Teilnehmern der Studie in einem mehrstufigen, teilstrukturierten Prozess präsentiert, so dass sowohl quantitatives als auch qualitatives Feedback
zur späteren Auswertung gewonnen werden konnte.
Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die befragten Teilnehmer – und dabei handelt es sich
um Personen, die sich tagtäglich mit dem Begriff der User Experience beschäftigen –
ein unterschiedliches Verständnis von User Experience besitzen. Dies zeigt deutlich die
Schwierigkeit der Entwicklung einer gemeinsamen Definition auf. Kontrovers diskutiert wird unter anderem, ob es sich bei der User Experience um eine individuelle oder
gemeinsame Erfahrung handelt. Die Autoren weisen darauf hin, dass eine Erfahrung per
se individueller Natur ist, diese jedoch durch andere Menschen beeinflusst werden kann.
Um den der Betrachtungsraum von User Experience konkreter zu machen, wird User
Experience von anderen Erfahrungen abgegrenzt (vgl. Abbildung 9).
Experience
Everything we experience
Event
Brand
Excercise
Space
Face-to-Face
interaction
User Experience
Interaction via User Interface
Product
Art
etc.
System
Service
Object
Abbildung 9: Abgrenzung der User Experience von anderen Formen der Experience (Law et al., 2009)
„We recommend the term user experience to be scoped to products, systems, services,
and objects that a person interacts with through a user interface […]. These can be
tools, knowledge systems, or entertainment services, for example. [….] Face-to-face
interaction between humans is outside the scope of user experience, unless there is
a man-made user interface involved in the interaction.“ (Law et al., 2009, S. 727)
Einige deutlich übereinstimmende Faktoren konnten jedoch über alle Befragten hinweg
festgehalten werden: User Experience wird als dynamisches, Kontext abhängiges und
subjektiv wahrgenommenes Phänomen angesehen. Schlussendlich kann festgehalten
werden, dass die Ergebnisse im Großen und Ganzen in das theoretische Modell des
Entwurfs für „ISO DIS 9241-210 Human-centred design for interactive systems“ passen.
Lediglich der Terminus „anticipated use“ und „service“ aus dem ISO Entwurf werden
kritisiert, da sie zu breit gefasst sind und zu einem zu ungenauen Begriffsverständnis
führen können (vgl. Law et al., 2009, S. 727f).
3.2.1.5. Weitere Definitionsversuche
Die steigende Bekanntheit von Schlagworten wie User Experience führt zu einer breiten
Diskussion, die mittlerweile hauptsächlich außerhalb wissenschaftlicher Publikationen
geführt wird. So wird der Zusammenhang zwischen Interaktiven Systemen und der
Nutzungserfahrung von Forlizzi und Battarbee (2004) behandelt. Morville (2004) stellt in
seinem „Honeycomb“ Modell verschiedene Facetten der User Experience vor und Spiller
(2006) modelliert in seinen Ausführungen alle denkbaren Kontaktpunkte eines Nutzer
mit einem Produkt. Im Rahmen dieser Arbeit können nicht alle Modelle ausführlich
behandelt werden, weshalb lediglich die wichtigsten Modelle beschrieben wurden.
Bei den bisherigen Ausführungen zu User Experience lassen sich folgende gemeinsame
Charakteristika festhalten (vgl. Hassenzahl, Burmester & Koller, 2008, S. 78f):
• User Experience ist ganzheitlich: Usability konzentriert sich auf die Zielerreichung
der Nutzer, wohingegen User Experience eine ganzheitliche Sicht auf die Produkterfahrung vertritt
• User Experience beschreibt nicht-instrumentelle Qualitäten: z.B. Schönheit, Neuartigkeit, Herausforderung oder Selbstausdruck.
• User Experience ist subjektiv: Die vom jeweiligen Nutzer wahrgenommene Qualität
wird betont.
• User Experience ist positivistisch: Ziel bei der Produktentwicklung ist es eine positive Nutzungserfahrung zu gestalten.
3.2.3. Ein allgemeines User Experience Modell
Alles in allem lässt sich also ein allgemein gültiges User Experience Modell formulieren,
das neben klassischen Usbaility Aspekten weitere Dimensionen enthält. In Analogie zu
Schakels (1986) Usability Modell und Hassenzahls (2008) Ausführungen können diese
Dimensionen unterschiedlich stark gewichtet sein und sich über die Zeit verändern.
Eine User Experience muss als subjektives und dynamisches Erlebnis angesehen werden,
welches durch den Nutzungskontext beeinflusst wird. Die User Experience beschreibt
dabei primär die Interaktion mit Produkten, Dienstleistungen, Systemen und Objekten.
Für die einzelnen Dimensionen einer User Experience gilt: „Das Ganze ist mehr als die
Summe seiner Teile“ (Aristoteles, n.d.).
Nachdem die Begriffe Usability und User Experience theoretisch behandelt wurde, wird
im nächsten Teil der Arbeit darauf eingegangen wie diese beiden Phänomene gemessen
und evaluiert werden können.
4. Evaluationsmethoden für Usability und User
Experience
Für die Usability Evaluation von Produkten gibt es hinreichend viele und etablierte
Methoden (vgl. Rubin & Chisnell. 2008; Sarodnick & Brau, 2006; Tullis & Albert, 2008).
Zur Evaluation von User Experience ist aber noch kein einheitlicher Methodenkoffer
vorhanden, auf den man zurückgreifen könnte. Es stehen jedoch bereits erste Instrumente zur Verfügung (vgl. Hassenzahl et al. 2003, Laugwitz, Held & Schrepp, 2008) und
Methoden aus anderen Disziplinen, wie z.B. der Psychologie werden zur Evaluation der
User Experience herangezogen. Es gilt nun allgemeine Unterscheidungskriterien der
Evaluationsmethoden zu erläutern und eine Auswahl an empirischen und analytischen
Methoden vorzustellen.
4.1. Allgemeine Unterscheidungskriterien
Die Art der gewählten Evaluationsmethode hängt primär davon ab, welche Fragen durch
die Evaluation beantwortet werden sollen (vgl. Stone, Jarrett, Woodroffe, & Minocha, 2005,
S. 23f). Evaluationsmethoden werden im praktischen Einsatz oft variiert und kombiniert
(vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 183). Deshalb sollen in einem ersten Schritt Kriterien
präsentiert werden, anhand derer sich einzelne Vorgehensweisen (also auch Derivate
einzelner Methoden) unterscheiden lassen (vgl. Obrist et al., 2009, S. 2764; Rubin & Chisnell, 2008; Stone et al., 2005, S. 423ff; Sarodnick & Brau, 2006, S. 113ff; Tullis & Albert,
2008, 45ff). Diese Kriterien sind:
1. Der Untersuchungskontext, für den die Methode konzipiert wurde: Handelt es sich
um einen Labortest oder um eine Felduntersuchung? Findet ein Remote-Test oder
eine Onlinebefragung statt, bei der unter Umständen überhaupt kein direkter persönlicher Kontakt mit den Probanden besteht? Wie viele Testleiter werden benötigt?
2. Die Art des Testmaterials: Handelt es sich um Produktivitätssoftware für den Business Einsatz? Geht es um ein Computerspiel? Wird ein Steuerungskonzept für Industrieanlagen untersucht?
Evaluationsmethoden für Usability und User Experience · 30
3. Der Reifegrad das Testmaterials: Wird eine erste Idee oder ein Konzept überprüft?
Handelt es sich um einen frühen Prototypen? Soll ein fertiges Produkt untersucht
werden?
4. Der Umgang mit dem Testmaterial: Handelt es sich um eine Erstnutzung? Sollen
konkrete Szenarios bearbeitet werden? Lässt man Probanden explorierend und ohne
Vorgaben mit dem Untersuchungsmaterial interagieren oder wird ein Leitfaden
verwendet?
5. Der Testzeitpunkt: Wann im Entwicklungszyklus soll getestet werden? Wird formativ
oder summativ evaluiert? Bei einer formativen Evaluation wird in periodischen
Abständen entwicklungsbegleitend getestet, so dass Erkenntnisse aus der Evaluation
direkt in den Entwicklungsprozess einfließen können. Bei der summativen Evaluation
wird am Ende des Entwicklungsprozess ein fertiges Produkt evaluiert. Während bei
der formativen Evaluation die iterative Verbesserung im Vordergrund steht, geht es bei
der summativen Evaluation eher um eine abschließende Kontrolle der Produktqualität (vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 46).
6. Die Art der gewonnen Daten: Werden primär qualitative oder quantitative Daten
erhoben? Wie werden die Daten festgehalten? Müssen die gewonnen Daten bereinigt werden? Welches Skalenniveau haben die gewonnen Daten? Wie abstrakt oder
konkret sind sie? Welche Granularität besitzen sie?
7. Die Spannweite der gewonnen Daten: Wird nur ein kurzer, spontaner Eindruck festgehalten oder werden langzeitige Erfahrungswerte untersucht?
8. Die Art der Testpersonen: Werden überhaupt Testpersonen benötigt? Wenn ja, wie
viele Testpersonen werden benötigt? Welche Vorraussetzungen müssen die Testpersonen erfüllen? Werden die Testpersonen einzeln oder in Gruppen mit dem Testmaterial interagieren? Sind die Testpersonen in den Entwicklungsprozess involviert? Wie
erfahren sind die Testpersonen in der zu untersuchenden Domäne?
9. Gütekriterien der Methode: Wie groß sind Vorhersagekraft (externe Validität), Evaluatoren-Effekte (interne Validität) sowie Objektivität und Reliabilität der Methode?
10.Art der Datenerhebung: Werden die Daten intellektuell erhoben oder erfolgt eine
automatische Datenerhebung?
11.Praktische Einschränkungen: Wie viel Zeit ist verfügbar? Wie viel Budget ist
vorhanden? Welches Equipment kann verwendet werden? Welchen Zugang zu den
Probanden gibt es? Wie erfahren sind die Testleiter? Wie viele Testpersonen sind
handhabbar?
Es gibt verschiedene Möglichkeiten Testmethoden zu klassifizieren (vgl. Gediga &
Hamborg, 2002; Rubin & Chisnell, 2008; Sarodnick & Brau, 2006; Tullis & Albert, 2008).
In der vorliegenden Arbeit wird, wie von Sarodnick & Brau (2006, S. 113) vorgeschlagen,
eine allgemeine Klassifizierung nach empirischen und analytischen Methoden vorgenommen. Oft finden sich für die Bezeichnung auch gleichbedeutende Synonyme wie z.B.
deskriptive und prädikative Methoden (vgl. Gediga & Hamborg, 2002). Im nachfolgenden
Abschnitt werden einige ausgewählte empirische Methoden vorgestellt. Die analytischen
Methoden werden nur der Vollständigkeit halber mit aufgeführt und nur kurz behandelt,
da sie für die vorliegenden Arbeit nicht weiter von Bedeutung sind.
4.2. Empirische Methoden
Der Begriff Empirie stammt vom griechischen ,empireia‘ und bedeutet soviel wie Erfahrungswissen. Mit empirischen Methoden in der Mensch-Maschine Interaktion werden
also Informationen durch „Befragung und Beobachtung der tatsächlichen Nutzer gewonnen“
(Sarodnick & Brau, 2006, S. 113). Empirische Evaluationsmethoden zur Messung von
Usability oder User Experience bestehen in der Regel aus einem oder mehrerer Elementen
von Beobachtung (teilhabend, verdeckt, live, post-hoc etc.), Befragung (mündlich, schriftlich, digital, präsent, remote etc.) und Messen (automatisch, manuell etc.)(vgl. Stone et al.,
2005, S. 476ff).
4.2.1. Methoden, die auf Beobachtung basieren
Die meisten Usability Spezialisten sind sich darüber einig, dass die Beobachtung des
Nutzers eine der wertvollsten empirischen Methoden ist. (vgl. Nielsen, 1993, S. 165; Stone,
Jarrett, Woodroffe, & Minocha, 2005, S. 434ff). Aus Beobachtungen von Nutzern können
Schlussfolgerungen über Probleme bei der Produktnutzung gewonnen werden. Eine der
bekanntesten Methoden zur Evaluation von Gebrauchstauglichkeit ist dabei der Usability
Test (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 155ff; Rubin & Chisnell, 2008, S. 19f). Bei dieser
Vorgehensweise, oft auch Nutzertest genannt, werden Probanden von Usability Experten
bei der Interaktion mit einem System beobachtet. Diese Beobachtung kann entweder offen
oder verdeckt erfolgen. Sie kann örtlich gebunden in einer Laborumgebung oder während
einer Feldstudie stattfinden sowie ohne räumliche Einschränkungen über ein RemoteSystem durchgeführt werden. Bei der offenen Beobachtung nimmt der Usability Experte
in der Regel die Rolle eines Moderators ein, der die Probanden durch die verschiedenen
Aufgabenstellungen führt und durch ein begleitendes oder nachgestelltes Interview (vgl.
Kapitel 4.2.2) sowie durch Messungen (Kapitel 4.2.3) zusätzlich Daten erhebt. Der Usability Experte greift nur in den Testablauf ein, wenn die Probanden unbedingt eine Hilfestellungen benötigen, und z.B. ohne externe Hilfe nicht fortfahren könnten (vgl. Sarodnick
& Brau, 2006, S. 164). Üblicherweise werden Usability Tests auf Video aufgezeichnet, so
dass das Verhalten der Testpersonen (auch im Nachhinein) im Detail analysiert werden
kann. Dies ist wichtig, da selbst der erfahrenste Usability Spezialist relevante Ereignisse
verpassen kann oder es bei einer Vielzahl an Beobachtungen nicht schafft alle Details festzuhalten (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 162). Das Ziel eines Usability Tests ist es letztendlich durch die Analyse von Schwachstellen Gestaltungs- und Verbesserungsvorschläge
zu generieren. Auch eine Beurteilung von mehreren Systemen gleichzeitig hinsichtlich
festgelegter Gütekriterien ist denkbar. In diesem Zusammenhang unterscheidet man
oft zwischen induktiven Tests, die sich in der Regel auf die Untersuchung eines Systems
beschränken und deduktiven Tests, die eher mehrere Varianten miteinander vergleichen.
Zusätzlich zum Ergründen der Fehler, die während der Interaktion mit einem Produkt
auftreten, ist es auch nötig, durch z.B. ein begleitendes Interview das zu Grunde liegende
Problem aufzudecken. Der Nutzertest ist deshalb die beliebteste Methode für die meisten
Untersuchungen. Es gehört daher zu den Kernkompetenzen eines Usability Spezialisten,
durch den empathischen Umgang mit den Testpersonen relevante Problemfelder tiefergehend zu untersuchen (vgl. Nielsen, 1993, S. 165ff).
Ein Usability Test läuft dabei üblicherweise wie folgt ab (vgl. Stone, Jarrett, Woodroffe, &
Minocha, 2005, S. 435f):
1. Begrüßung der Probanden: Erläutern des Untersuchungskontexts und der Rolle der
Probanden.
2. Klären der rechtlichen Rahmenbedingungen: Verschwiegenheitserklärung, Incentivierung, Einverständniserklärung Videoaufnahme etc.
3. Vorbefragung der Testpersonen: Abfragen von Erfahrungen und Erwartungen
4. Präsentation des Testmaterials: Der Hauptteil des Tests, die Interaktion mit dem
Testgegenstand.
5. Nachexploration und Rückfragen: Gelegenheit Fragebögen auszufüllen oder einzelne
Punkte mit den Testpersonen noch einmal zu besprechen.
Nach einem Usability Test können Daten in Form von Audio- und Videoaufzeichnungen,
Screenrecords, Mitschriften etc. post-hoc analysiert werden, um weitere Probleme zu
identifizieren. Dies ermöglicht eine eingehendere Beschäftigung mit den Daten, zugleich
fehlt jedoch der Proband für eventuelle Rückfragen. In der Regel werden Probleme in
verschiedene Kategorien nach Ort des Auftretens, Häufigkeit und Gewichtung eingeteilt
(vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 99ff).
4.2.2. Methoden, die auf Selbstauskünften basieren
Eine der einfachsten Methoden Informationen von Nutzern zu bekommen ist die der
Selbstauskunft. In der Regel geschieht dies mündlich (in Form eines Interviews) oder
schriftlich (in Form eines Fragebogens).
4.2.2.1. Die mündliche Befragung
Beim Interview wird eine offene, teilstrukturierte oder geschlossene Befragung mit den
Probanden durchgeführt. Dies kann während oder nach der Nutzung des Produkts bzw.
eines Usability Tests geschehen (Kapitel 4.2.1). Situationen, die dem Probanden während
der Nutzung des Produkts Schwierigkeiten bereitet haben, können so im Gespräch detaillierter analysiert werden.
4.2.2.2. Die schriftliche Befragung
Bei der schriftlichen Befragung geht es in der Regel darum Selbstauskünfte zu quantifizieren. Die Art der Befragung kann dabei variieren, von geschlossenen Rating-Skalen,
über halboffene Fragen bis hin zu komplett offenen Fragestellungen. Typische Befragungsinhalte bei Usability Tests betreffen die Einfachheit der Nutzung, also Fragen zur
Navigation, bestimmten Features, die verwendete Terminologie, die visuellen Gestaltung,
und so weiter. Alle haben gemeinsam, dass Probanden dabei konkret nach Informationen
gefragt werden. Es handelt sich folglich um subjektive Daten (vgl. Tullis & Albert, 2008,
S. 123ff).
Um Daten zu quantifizieren und zu verdichten, werden in der Regel Skalen verwendet.
Die bekanntesten Varianten sind hierbei:
• Likert Skalen: Diese Skalen messen persönlichen Einstellungen durch das Abfragen
von Items. Meist wird die Zustimmung von Probanden zu vorgegeben Aussagen
abgefragt. In der Regel wird eine Skala mit fünfstufiger Ausprägung verwendet (z.B.
stimme ganz entschieden zu, stimme zu, neutral, stimme nicht zu, stimme ganz und
gar nicht zu). Oft werden aber auch Skalen mit mehr als fünf Ausprägungen (sechsstufig, siebenstufig, usw.) verwendet.
• Semantisches Differential: Mit dem semantischen Differential misst man persönliche Tendenzen hinsichtlich bipolarer Eigenschaften. Es werden Wortpaare an den
Enden einer Skala angebracht, so dass die Befragten durch Ihre Auswahl eine Tendenz
hinsichtlich der abgefragten Begriffe ausdrücken.
Zur Auswertung von Skalen werden meist Mittelwerte von gruppierten Itembatterien
berechnet. Diese Gruppierungen stehen in der Regel für Subgruppen eines Gegenstandsbereichs, welche durch die Items möglichst trennscharf abgebildet werden sollen. Es gibt
eine große Anzahl an vorgefertigten Fragebögen und Skalen, die für die Usability Evaluation benutzt werden können. Wer nicht selbst einen Fragebogen oder einen Interviewleitfaden entwerfen möchte, behilft sich mit diesen vorgefertigten Konstrukten.
Da für die vorliegende Arbeit ein Fragebogen verwendet werden soll, macht es Sinn, an
dieser Stelle einen kurzen Überblick über die bekanntesten Varianten im Usability und
User Experience Umfeld zu gegeben. Der Questionaire for User Interface Satisfaction
(QUIS) von Chin, Diehl und Norman (1988) ist eines der ersten umfassenden Fragebogenkonstrukte. Weitere bekannte Fragebögen sind der After-Scenario Quesionnaire
(ASQ) von Lewis (1991), das Software Usability Measurement Inventory (SUMI) von
Kirakowski (1994), der Computer System Usability Questionnaire (CSUQ) ebenfalls von
Lewis (1995), die System Usability Scale (SUS) von Brooke (1996). Aktuellere Varianten
von Usability Fragebögen sind der Usefulness, Satisfaction and Ease of Use Questionnaire
(USE) von Lund (2001), das Expectation Measure (EM) von Albert und Dixon (2003) und
die Usability Magnitude Estimation (UME) von McGees (2004). Alle bisher genannten
Konstrukte konzentrieren sich sehr stark auf die Evaluation der Usability im klassischen
Sinne (Effektivität, Effizienz). Lediglich das SUMI hat als Subkategorie „Affect“ mit in die
Auswertungsskalen aufgenommen, bezieht sich dabei jedoch eher auf die Konformität
mit den Erwartungen des Nutzers, also nicht direkt auf die subjektive Erfahrungswelt (vgl.
Kirakowski, 1994, Kapitel 4.3; Laugwitz, Held & Schrepp, 2008). Um die User Experience
zu messen, ist es aber wichtig dieses subjektive Produkterlebnis noch stärker durch einen
gezielt darauf abgestimmten Fragebogen zu evaluieren. Es konnten nur zwei Ansätze
gefunden werden, die dieser Anforderung weitestgehend gerecht werden.
AttrakDiff 2
Hassenzahl, Burmester und Koller (2003, 2008) haben mit dem AttrakDiff einen Fragebogen mit angemessener interner Konsistenz zur Messung der hedonischen und pragmatischen Qualität von Produkten entworfen. Wie in Kapitel 3.2.1 bereits ausgeführt wurde,
bezeichnet die pragmatische Qualität eines Produkts Eigenschaften die dem klassischen
Usability Verständnis entsprechen (vgl. Kapitel 3.1.1). Hedonische Qualität hingegen
bezieht sich auf subjektive menschliche Empfindungen, die auf grundlegenden Bedürfnissen wie Stimulation und Identität beruhen (vgl. Hassenzahl, Burmester & Koller, 2003;
Hassenzahl, 2008). Damit ist der AttrakDiff der erste Fragebogen, der explizit versucht, die
subjektive User Experince zu quantifizieren. Es wurde nachgewiesen, dass hedonische und
pragmatische Qualität relativ stabile Merkmale sind, welche die Atrraktivitätsbewertung
eines Produkts mit beeinflussen. In Abhängigkeit der Nutzungssituation ist dieser Einfluss
unterschiedlich gewichtet (vgl. Hassenzahl, Burmester & Lehner, 2000; Hassenzahl, 2001).
Der Attrakdiff besteht aus 27 bipolaren und siebenstufigen Items. Diese werden zu vier
Skalen mit jeweils sieben Items zusammengefasst und repräsentieren in der Auswertung
die Dimensionen pragmatische Qualität (PQ), hedonische Qualität - Stimulation (HQ-S),
hedonische Qualität - Identität (HQ-I) sowie Attraktivität (ATT).
User Experience Questionnaire (UEQ)
Laugwitz, Held und Schrepp (2008) haben mit dem UEQ ein reliables und valides Instrument entwickelt, das es erlauben soll, einfach und unmittelbar Gefühle, Eindrücke und
Einstellungen zu messen, die bei der Nutzung eines Produkts auftreten. Es wird davon
ausgegangen, dass für eine detaillierte Evaluation Daten hauptsächlich durch ein Expertenreview und durch direkte Beobachtung der Probanden gewonnen werden. Der UEQ
legt deshalb den Schwerpunkt auf die subjektiven Erfahrungen des Nutzers, die zeitnah
nach der Nutzung des Produkts abgefragt werden sollten. (vgl. Laugwitz, Held & Schrepp,
2008, S. 65). Für die Fragebogenkonstruktion wurde Hassenzahls (2001, 2008) theoretisches Modell verwendet, welches zwischen ergonomischer Qualität, pragmatischer
Qualität und hedonischer Qualität eines Produkts unterscheidet. Es sind insgesamt 26
Items vorhanden, die ähnlich wie der AttrakDiff als semantisches Differential formuliert
sind. Die Auswertung des Fragebogens führt zu numerischen Werten auf fünf Skalen für
Effektivität, Vorhersagbarkeit und Durchschaubarkeit (eher harte Kriterien der klassischen Usability) sowie Stimulation und Originalität (eher weiche Kriterien der User Experience).
4.2.2.3. Varianten von Selbstauskünften
Eine Variante der Selbstauskunft ist das laute Denken (vgl. Lewis, 1982). Die Testpersonen werden dabei angehalten ihre Kognitionen während der Interaktion mit dem
Produkt bzw. beim Bearbeiten einer Aufgabe zu verbalisieren. Probleme können leichter
identifiziert werden, weil man durch die Ausführungen der Probanden Einblick in die
zu Grunde liegenden mentalen Modelle und Entscheidungsprozesse bekommt. Da dies
für die Probanden jedoch eine enorme Doppelbelastung darstellt und manche Probleme
dadurch nicht aufgedeckt werden können (Probanden bemerken Inkonsistenzen in ihrem
Denken und vermeiden gewisse Interaktionen mit dem System), wird gelegentlich auch
eine weitere Variante, das Videofeedback (vgl. Nielsen 1993) verwendet. Beim Videofeedback werden nach dem Test gemeinsam mit dem Probanden ausgewählte Szenen
auf Video noch einmal betrachtet, so dass die Testperson Handlungen und Gedanken
erklären kann und der Testleiter Fragen zu Aspekten stellen kann, die ihm während des
Test nicht aufgefallen sind (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 162).
4.2.3. Methoden, die auf Messungen basieren
Bei Messung wird in der Mensch-Maschine Interaktion unterschieden zwischen dem
Messen von Performanz, dem Messen von Verhalten und dem Messen physiologischer
Reaktionen.
4.2.3.1. Methoden, die Performanz messen
Grundgedanke bei den messenden Methoden ist, dass jede Art von Benutzerverhalten
mit einem technischen System entweder automatisch oder intellektuell gemessen werden
kann. Die bekanntesten Messmethoden für die Usability Evaluation sind Performanzmessungen. Wenn Nutzer mit einem System interagieren, dann involviert das meistens das
Drücken von Knöpfen, Auswählen von Menüpunkten, Klicken von Buttons und so weiter.
All diese Aktionen führt der Nutzer aus, um ein ihm explizit oder implizit bekanntes Ziel
zu erreichen. Diesen Prozess versucht man durch Performanzmessungen zu quantifizieren.
Um Messungen bei einer Evaluation mit mehreren Probanden durchzuführen, ist es zur
Gewährleistung statistischer Gütekriterien erforderlich, dass die Probanden einheitliche
Instruktionen erhalten. Dies geschieht in der Regel durch einheitlich formulierte Aufgabenstellungen oder durch allgemeiner formulierte Use Cases, bei denen Probanden die zu
erfüllende Aufgabenstellungen in einem realitätsnahem Szenario bearbeiten können. Da
die quantifizierten Ergebnisse der Performanz als „harte Daten“ oft zur empirisch begründeten Entscheidungsfindung genutzt werden, sind Performanz messende Methoden in
ihrer Anwendung sehr beliebt und weit verbreitet (vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 63ff).
Nachfolgend sollen kurz die gängigsten Metriken Performanz messender Methoden
erläutert werden.
• Aufgabenerfüllung (Task Success): Es wird gemessen, ob Probanden es schaffen eine
vorgegebene Aufgabe zu lösen. Üblicherweise werden die Ausprägungen (Aufgabe
geschafft, Aufgabe nicht geschafft) entweder binär codiert oder es wird eine gestufte
Skala zur Quantifizierung herangezogen (Aufgabe überhaupt nicht erfüllt, Aufgabe
teilweise erfüllt, Aufgabe komplett erfüllt, Proband benötigt etwas Hilfe, Proband
benötigt viel Hilfe etc.)
• Bearbeitungsdauer (Time-on-Task): Es wird gemessen, wie lange ein Proband
braucht, um eine oder mehrere vorgegebene Aufgaben zu bearbeiten.
• Fehlerhäufigkeit (Errors): Es wird gemessen, wie oft Probanden bei einer vorgegebenen Aufgabe einen Fehler machen. Ein Fehler ist dabei eine Aktion eines Nutzers,
die dazu führt, dass die Aufgabe nicht in der vorgesehenen Art und Weise bearbeitet
werden kann und deshalb z.B. abgebrochen wird.
• Effizienz (Efficiency): Es wird gemessen, wie viele Interaktionsschritte (in Form von
Klicks, Knopfdrücken etc.) ein Proband benötigt, um ein vorgegebenes Ziel zu erreichen. Je mehr Interaktionsschritte nötig sind, desto größer ist der Aufwand für den
Nutzer und desto geringer ist die effiziente Nutzbarkeit des Systems. Der Aufwand
eines Nutzers kann dabei sowohl kognitiver als auch physischer Natur sein.
• Erlernbarkeit (Learnability): Es wird gemessen, wie sich Performanzmessungen bei
der Nutzung des Systems über einen (längeren) Nutzungszeitraum verändern.
Da Performanzmetriken keine Aussagen darüber liefern warum Probleme auftreten
werden sie meist nur additiv zu klassischen, auf Beobachtungen und Befragungen basierenden Usability Tests eingesetzt.
4.2.3.2. Methoden, die Verhalten und physiologische Reaktionen messen
Während eines typischen Usability Tests machen Probanden meist mehr als nur ruhig auf
das zu untersuchende Produkt zu starren. Sie lachen, grinsen, schimpfen, verziehen das
Gesicht, trommeln auf dem Tisch, werden nervös und schwitzen, oder lümmeln gelangweilt in einem Stuhl – kurzum – ihr emotionaler Zustand äußert sich durch Ihr Verhalten
und durch physiologische Reaktionen auf unterschiedlichste Art und Weise. Einige dieser
nonverbalen Reaktionen können gemessen werden. Während ein Testleiter einen Großteil der verbalen und nonverbalen Äußerungen in seinem Beobachtungsprotokoll festhalten kann, gibt es auch Reaktionen, die schwieriger zu erfassen sind, weil Ihr Auftreten
entweder unglaublich kurz und flüchtig ist (z.B. Blinzeln, Zucken), oder weil sie mit
dem menschlichen Auge nicht wahrnehmbar sind (z.B. Herzfrequenz, Hautleitfähigkeit,
Blickbewegung etc.)(vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 167ff).
Messung wahrnehmbaren Verhaltens
Wahrnehmbares Verhalten kann ein Testleiter durch Beobachtung erfassen und verarbeiten (z.B. durch Kodieren). Unter wahrnehmbarem, verbalem Verhalten versteht man
alle Äußerungen eines Probanden. Positive sowie negative Kommentare geben Einblick
in den mentalen und emotionalen Zustand einer Testperson. Ausrufe des Erstaunens, der
Verärgerung oder der Überraschung sind oft Indikatoren für das Auftreten eines Problems. Eine gängige Methode um verbale Äußerungen zu erfassen ist die Quantifizierung
des Verhältnisses positiver zu negativer Äußerungen.
Wahrnehmbares nonverbales Verhalten bezeichnet allgemein Gesichtsausdrücke (Lächeln,
Stirnrunzeln etc.) und Körpersprache (nah zum Bildschirm neigen, am Kopf kratzen etc.).
Die Gestik eines Probanden gibt Hinweise auf Verwunderung, Ablehnung, Unschlüssigkeit oder Wut. Ob bedeutungsvolle Daten durch die Kodierung nonverbalen Verhaltens
gewonnen werden können, hängt stark vom Untersuchungsgegenstand ab. Bei Produkten
die viel direkte physische Manipulation erfordern (mp3 Player, Mikrowelle etc.), treten in
der Regel häufiger deutliche nonverbale Verhaltensäußerungen auf, als bei einem Untersuchungsgegenstand der wenig oder nur gewohnte Interaktionsformen benötigt (z.B ein
PC-Arbeitsplatz etc.).
Messung nicht wahrnehmbaren Verhaltens und physiologischer Reaktionen
Um das zu messen, was ein menschlicher Beobachter nicht sehen und kodieren kann,
bedient man sich unterschiedlicher technischer Hilfsmittel. Einige Ansätze werden nun
kurz vorgestellt (vgl. Tullis & Albert, 2008, S. 171ff; Nacke, 2009a, S. 49).
• Messungen der Blickbewegung: Mit Instrumenten zur Blickbewegungsregistrierung (sog. Eye-Trackern) lassen sich in der Okulomotorik sowohl Sakkaden (schnelle
Augenbewegungen), als auch Fixationen (Verweildauer des Blicks auf einem Punkt)
messen (vgl. Duchowski, 2007). Für Usability Tests wird es als nützlich angesehen,
sowohl die Live-Daten der Blickbewegungsmessung während eines Tests zu sehen, als
auch eine post-hoc Analyse der Eye-Tracking Daten nach einem Test durchzuführen.
Die Visualisierung anhand von Scanpfaden und Heatmaps erlaubt eine Analyse aller
Elemente (Areas of Interest genannt), die von den Probanden fixiert wurden. Dadurch
können Fragen geklärt werden, wie etwa, ob ein Proband ein bestimmtes Interface
Element zwar gesehen, aber nicht verstanden hat, oder, ob der Blick des Proband das
Element überhaupt nicht fixiert hat. Über Wahrnehmungsprozesse im peripheren
Sehen liefert die Blickbewegungsregistrierung hingegen keine Daten.
• Messung des Pupillen Reflexes: Die menschliche Pupille weitet sich bei kognitiven
Prozessen wie beispielsweise Erregung oder gesteigertem Interesse. Da aber auch
andere Einflussfaktoren, wie z.B. physiologische Anstrengungen oder ein mentale
Belastung, gegensätzliche Pupillenreflexe auslösen können, ist die Messung des Pupillenreflexes bei Studien in der Mensch-Maschine Interaktion umstritten (vgl. Tullis &
Albert, 2008, S.181f)
• Messungen der elektrodermalen Aktivität: Bei emotionalen Reaktionen kommt es
zu erhöhten Schweißabsonderung, wodurch der elektrische Leitungswiderstand der
Haut kurzzeitig absinkt und die Hautleitfähigkeit steigt. Diese Veränderung kann
gemessen werden um psychophysische Zusammenhänge aufzudecken.
• Messungen der Herzfrequenz: Beim Elektrokardiogramm (EKG) wird die Herzfrequenz gemessen. Da die Herzfrequenz durch physische und psychische Belastungen
beeinflusst wird, kann eine Veränderung der Frequenz oder Intensität ein Indiz für
Stresssituationen sein.
• Messungen der elektrischen Aktivität des Gehirns: Beim Elektroenzephalogramm
(EEG) wird die elektrische Aktivität des Gehirns an der Kopfoberfläche gemessen.
Potentialschwankungen lassen Rückschlüsse auf physiologische Vorgänge einzelner
Hirnregionen zu, und ermöglichen so die Identifikation kognitiver und emotionaler
Prozesse.
• Messung der Muskelaktivität: Bei der Elektromyografie (EMG) wird die Aktivität
von Muskeln gemessen. Da Emotionen relativ verlässlich durch Gesichtsausdrücke in
Erscheinung treten, kann durch die Messung der Muskelaktivität im Gesicht indirekt
auf Emotionen rückgeschlossen werden (vgl. Russell, 1980).
4.3. Analytische Methoden
Bei analytischen Methoden, welche manchmal auch als formale Methoden bezeichnet
werden, wird in der Regel eine Beurteilung eines Systems durch Experten (Domänen
Experte, Usability Experte etc.) anhand von Leitfäden vorgenommen (vgl. Sarodnick &
Brau, 2006, S. 113). Wichtigstes Unterscheidungsmerkmal gegenüber den empirischen
Methoden ist, dass dieser Prozess meistens „ohne den Einbezug von Vertretern späterer
Nutzergruppen“ erfolgt (Sarodnick & Brau, 2006, S. 125).
4.3.1. Aufgabenanalytische Methoden
Bei aufgabenanalytischen Methoden wird ein System hinsichtlich der vom System zu
erfüllenden Aufgaben untersucht. Durch eine Unterteilung in theoretische Systemschritte
können Handlungsabläufe sowohl getrennt als auch gruppiert betrachtet werden. Systementwürfe können dadurch auch ohne Prototypen evaluiert werden (vgl. Sarodnick &
Brau, 2006, S. 125ff). Blandford et al. (2008) stellen in Ihrer Vergleichsstudie zu aufgabenanalytischen Verfahren fest, dass sich über alle Verfahren hinweg die aufgedeckten
Probleme einteilen lassen in die Kategorien: Systemgestaltung, Nutzerwissen, konzeptuelle und physikalische Passung zwischen Nutzer und System sowie Nutzungskontext. Jede
der untersuchten Methoden konzentriert sich dabei allerdings auf nur eine bis maximal
zwei dieser Kategorien (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 125). Card et al. (1983) formulieren mit dem GOMS (Goals, Operators, Methods, Selection Rules) eines der bekanntesten aufgabenanalytische Verfahren. Es ist ein theoretisches Konzept zur kognitiven
Modellierung der Interaktion mit einem System. Für physische und kognitive Aktivitäten
werden festgelegte Kostenpunkte vorgegeben, so dass durch das Modell analysiert werden
kann, welche von zwei Produktvarianten „günstiger“, also schneller und mit geringerem
kognitiven und physischen Aufwand, zu einem vorgegebenem Ziel führt.
4.3.2. Expertenleitfäden
Bei Expertenleitfäden handelt es sich in der Regel um Sammlungen von Fragen oder
Aussagen hinsichtlich der Ausgestaltung eines Systems (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S.
128). Ein Experte kann diese relativ schnell und ohne großes Domänewissen anwenden
um früh im Entwicklungsprozess Mängel allgemeiner Art festzustellen. Meistens werden
Checklisten oder Skalen zur Quantifizierung von Aussagen zur Bestimmung gewisser
Qualitätsaspekten eines Systems verwendet. Ein allgemeiner und relativ flexibler Expertenleitfaden stammt von Oppermann et al. (1992) und wird EVADIS II genannt. EVADIS
II ermöglicht sowohl das Prüfen klassischer ISO-9241 Kriterien, als auch eine Evaluation
des Systems hinsichtlich allgemeiner Kriterien der Ergonomie und der Systembeschaffenheit.
4.3.3. Heuristische Evaluationen
Bei der Verwendung von Heuristiken wird das Testobjekt systematisch anhand definierter
Kriterien untersucht. (vgl. Stone et al., 2005, S. 435). Heuristische Evaluationen werden
dem Discount-Usability-Engineering zugeordnet (vgl. Sarodnick & Brau, 2006, S. 135).
Die Anwendung von Heuristiken kann dabei helfen typische Usability Probleme schnell
aufzudecken. Eine heuristische Evaluation wird oft entwicklungsbegleitend durchgeführt um z.B. die Einhaltung von gewissen Standrads zu gewährleisten. Die Evaluationen werden von Usability Experten durchgeführt, die als Stellvertreter späterer Nutzer
die gewünschten Eigenschaften eines Systems während der Interaktion zwischen System
und Nutzer überprüfen. Ziel der heuristischen Evaluation ist es also, so vollständig wie
möglich alle Usability Probleme aufzudecken und so zu kategorisieren, dass sie konkreten
Problemen zugeordnet werden können (vgl. Nielsen, 1993).
Die bekannteste Sammlung an Heuristiken sind Nielsens (1994) überarbeitete zehn allgemeine Kriterien. Auf Deutsch, zitiert nach Sarodnick und Brau (2006), lauten diese: „Sichtbarkeit des Systemstatus, Übereinstimmung zwischen System und realer Welt, Benutzerkontrolle und Freiheit, Konsistenz und Standards, Fehler vermeiden, Erkennen vor Erinnern,
Flexibilität und effiziente Nutzung, ästhetisches und minimalistisches Design, Unterstützung
beim Erkennen, Verstehen und Bearbeiten von Fehlern sowie Hilfe und Dokumentation.“ (S.
138f)
4.3.4. Walkthrough Verfahren
Bei Walktrhough Verfahren werden „schriftliche Beschreibungen der Funktionen und Bedienelemente oder fiktive Screenshots“ (Sarodnick & Brau, 2006, S. 144) von Nutzern oder
Usability Experten anhand von festgelegten Kriterien bewertet. Bekanntester Vertreter
des Walkthrough Verfahren ist der durch Lewis et al. (1990) geprägte, so genannte Cognitive Walkthrough, bei dem die Usability eines Systems hinsichtlich der (Erst-)Nutzung
durch einen unerfahrenen Nutzers sichergestellt werden soll (walk-up-and-use Szenario).
Bei der Systemnutzung werden Leitfragen, abgeleitet aus Theorien des explorativen
Lernens nacheinander bearbeitet. Der Cognitive Walktrhough unterscheidet sich durch
die Fokussierung auf die Erlernbarkeit des Systems von anderen Verfahren, wie z.B. der
heuristischen Evaluation, die eher breit aufgestellt ist und versucht alle ISO 9241 Kriterien zu überprüfen. Andere, weniger bekannte Varianten von Walkthroughverfahren sind
der pluralistische Walkthrough nach Bias (1994) sowie der soziotechnische Walkthrough
nach Herrmann et al. (2002).
4.3.5. Varianten analytischer Modelle
Analytische Modelle werden oft für die unterschiedlichsten Anwendungskontexte
verwendet. Bestehende Verfahren werden dafür meistens angepasst oder um einzelne
Teilbereiche erweitert. Manchmal ist es auch erforderlich für spezielle Anwendungsbereiche neue Heuristiken zu entwerfen, wie z.B. für die Domäne digitaler Spiele (vgl.
Kapitel 6.1.1). Weitere Varianten analytischer Modelle beziehen zum Beispiel bei der
kooperativen heuristischen Evaluation Domänenspezialisten und Usability Spezialisten
gleichermaßen mit ein um die Expertise beider Fachgruppen zu vereinen.
4.4. Methodische Bedenken bei der Evaluation von User Experience
Wie gezeigt wurde, gibt es Unterschiede zwischen der Spannweite des User Experience Begriffs und des Usability Begriffs (vgl. Kapitel 3.1.4). Diese theoretischen Unterschiede schlagen sich auch praktisch durch Einschränkungen in der Art der anwendbaren
Methoden nieder. Für die Evaluation von Produkten hinsichtlich Usability Kriterien gibt
es unzählige Methoden (vgl. Rubin & Chisnell. 2008; Sarodnick & Brau, 2006; Tullis &
Albert, 2008). Oft handelt es sich dabei um objektive Messmethoden, die quantifizierbare Ergebnisse liefern (z.B. Performanzmessungen). Da die wahrgenommene User
Experience eines Produkts eine subjektive Empfindung ist (vgl. ISO DIS 9241-210, 2008;
Law et al., 2009), können Messmethoden, die sich auf die Erhebung objektiver Kriterien
beschränken, nur schwer zur Evaluation einer Produkterfahrung herangezogen werden.
Wenn die User Experience eines Produkts gemessen werden soll, dann interessiert besonders, wie sich der Anwender bei der Nutzung des Systems fühlt. Unterschiedlich stark
ausgeprägte Dimensionen (vgl. Kapitel 3.2.3) sowie die Motivation und die Erwartungen
des Nutzers beeinflussen in ihrer Summe die gesamte Nutzungserfahrung. Ausschließlich
klassische Usability Messmethoden heranzuziehen reicht also nicht aus (vgl. Obrist et al.,
2009, S. 2764).
Während die Messung physiologischer Reaktionen (vgl. Kapitel 4.2.3.2) genutzt werden
kann um Rückschlüsse auf emotionale Zustände zu ziehen (vgl. Nacke, 2009a), liefern die
meisten der anderen Methoden nur wenig, bis gar keinen Informationsgehalt hinsichtlich
der User Experience eines Produkts. Da die Anwendung von physiologischen Messinstrumenten durch aufwendige Apparaturen dazu neigt Testartefakte zu erzeugen, ist es
erforderlich Methoden zu entwickeln, deren Daten weniger stark konfudiert sind. Um
die User Experience zu untersuchen, bieten sich deshalb die Beobachtung und die Befragung der Nutzer an. Diese führte dazu, dass Fragebogenkonstrukte entworfen wurden,
die versuchen reliabel und valide User Experience zu erheben (vgl Hassenzahl et al., 2003;
Laugwitz et al., 2008). Ein weiteres Argument für Methoden die auf Selbstauskünften und
Beobachtungen basieren ist, dass eine User Experience in hohem Maße vom jeweiligen
Nutzungskontext abhängt (vgl. Law et al. 2008, S. 2397). Physiologische Messinstrumente
besitzen oft nicht die nötige Mobilität, um in variablen örtlichen Kontexten eingesetzt
werden zu können.
Da eine User Experience Evaluation nicht immer in einem Laborumfeld erfolgen kann,
besteht weiterhin Bedarf an alternativen Evaluationsmethoden der User Experience (vgl.
Obrist et al., 2009, S. 2764). Alle bisher vorgestellten Methoden haben ihre Stärken und
Schwächen. Es muss deshalb in einer Einzelfallentscheidung immer abgewägt werden,
welche Methode im entsprechenden Anwendungskontext sinnvoll eingesetzt werden
kann bzw. welche Methodenkombination für die jeweilige Fragestellung geeignet ist (vgl.
Sarodnick & Brau, 2006, S. 189).
Nachdem der Usability und User Experience Begriff sowie entsprechende Evaluationsmethoden vorgestellt wurden, sollen diese Konzepte nun auf den Bereich digitaler Spiele
übertragen werden.
5. Grundlagen der Playability, Player- und Gameplay
Experience
Bei der Spieleentwicklung beschäftigt man sich schon seit längerem damit, wie Spiele,
die Spaß machen gestaltet werden können (vgl. Choi, Kim & Kim, 1999; Magy & Gross,
2006; Koster & Wright, 2005). Besonders die Spieleforschung, die sich bisher hauptsächlich mit dem Analysieren von Spielen und deren Spielmechanik beschäftigt hat (vgl. Ermi
& Mäyrä, 2005, S. 1f), interessiert sich zunehmend für die subjektive Spielerfahrung an
sich, ohne jedoch zu einem einheitlich theoretischen Modell zu gelangen (vgl. Klimmt
et al., 2007; Koster & Wright, 2005; Malone, 1980; Pagulayan et al., 2005). Die subjektive
User Experience von Spielen ist in der Spieleforschung ein immer beliebter werdender
Forschungsgegenstand. Erst vor kurzem jedoch wurde begonnen, sich mit menschlicher
Wahrnehmung, Emotionen und Spielerverhalten von einem psychologischen Standpunkt
aus zu beschäftigen (vgl. Nacke, 2009a; Ravaja, 2005). Die Nutzungserfahrung, die aus der
Interaktion des Spielers mit dem Spielsystem unter Beachtung unterschiedlicher Einflussfaktoren resultiert, ist deshalb als Untersuchungsgegenstand noch ein relativ junges Feld,
in dem aktuell mit verschiedenen methodischen Ansätzen experimentiert wird (vgl.
Isbister & Schaffer 2008; Nacke, 2009a, Nacke & Lindley, 2008; Poels et al., 2007).
Wie in Kapitel 3.2 gezeigt wurde, ist die Dimension Spaß mittlerweile im User Experience Verständnis angekommen, was viele Publikationen zu Begrifflichkeiten wie affective
quality, emotional usability, fun of use, funology, hedonic quality, hedonomics, Joy-ofUse, ludic products, pleasurable products oder product emotions zeigen (vgl. Schmiede,
2008, S. 5). Dennoch verwendet die Spieleforschung und die Spielebranche mittlerweile
weitestgehend eigene Begrifflichkeiten. Nachfolgend soll erläutert werden, warum man
bei Spielen immer weniger von Usability und User Experience spricht, sondern Bezeichnungen wie Playability, Player Experience und Gameplay Experience verwendet.
Die Einführung neuer Begrifflichkeiten kann als Versuch interpretiert werden, durch eine
eigene Nomenklatur eine klare Abgrenzung vom klassischen aufgaben- und effiziezorientiertem Usability Begriff zu schaffen und die Erfahrungen und die Erlebniswelt des Spielers in den Vordergrund zu rücken.
Grundlagen der Playability, Player- und Gameplay Experience · 46
„Considering that game is about fun and fun with games is an experience, it shifts
focus from usability analysis to user experience analysis, because objective measures
observe productivity and task completion, and game play is about an experience
that transforms the attitude of the game player towards the game.“ (Fernandez
2008, S. 182)
Digitale Spiele werden also als sehr spezieller Teilbereich interaktiver Systeme angesehen,
was durch eigene Begrifflichkeiten zusätzlich verstärkt wird.
„A video game can be considered a ‘special’ interactive system, in that it is used
for leisure purposes by users seeking fun and entertainment. A video game is not
conceived for the user to deal with daily tasks, like a word processor, but rather it
has a very specific objective: to make the player feel good when playing it. They are
more likely to be diverse and subjective.“ (Sánchez, 2009a, S. 66)
Dennoch können klassische Usability Methoden auch auf Spiele angewandt werden, denn
Usability Probleme können den Spieler darin hindern eine als angenehm empfundene
Nutzungserfahrung zu erreichen (vgl. Ijsselsteijn et al., 2007, S. 2). Viele Probleme, die bei
Produktivitätsapplikationen als Usability Probleme klassifiziert werden, können auch bei
Spielen auftreten (z.B. schlechte Systemperformanz, keine Hilfestellungen, unklare Wortbezeichnungen etc.). Es gibt jedoch eine Grenze, was die Anwendbarkeit von Usability
Methoden anbelangt, denn Produktivitätsapplikationen und Spiele erfüllen unterschiedliche Zwecke. Das klassische Usability Verständnis betont die Effizienz und Produktivität
des Nutzers. Bei Spielen jedoch spielt die Produktivität nur eine untergeordnete Rolle. Die
Ziele des Spielers (Spaß, Ablenkung usw.) können demnach durch solche Methoden nicht
adäquat gemessen werden.
Dieser Unterschied soll noch stärker verdeutlicht werden. Bei Spielen werden oft Hindernisse und Schwierigkeiten als Elemente der Spielmechanik eingebaut, um den Spieler
herauszufordern. Produktivitätsapplikationen versucht man dahingegen so zu optimieren,
dass Schwierigkeiten vermieden werden. Während bei Produktivitätsapplikationen meist
das Ergebnis der Arbeit mit dem Programm geschätzt wird, so ist es bei Spielen die Interaktion mit dem Programm selbst. Bei Produktivitätsapplikationen wird versucht, möglichst
konsistente Programme zu entwerfen, wohingegen es bei Spielen darauf ankommt,
vielfältige und abwechslungsreiche Erfahrungswelten zu erschaffen. Dies äußert sich
auch dadurch, dass in Produktivitätsapplikationen Sound und Grafik genutzt werden,
um Funktionen oder Interaktion zu kommunizieren. Bei Spielen hingegen, möchte man
durch Sound und Grafik eine Spielwelt erschaffen, in die sich der Spieler hineinversetzen
kann (vgl. Pagulayan et al., 2003, S. 883ff). Die Ziele, die Produktivitätsapplikationen und
Spiele verfolgen, stehen also in einem Interessenkonflikt, der sich in der Ausgestaltung
der Systeme und in der Anwendbarkeit von Testmethoden äußert. Es ist also nicht weiter
verwunderlich, dass neue Begriffe verwendet werden um diesen Unterschied deutlich zu
machen. Überraschend ist jedoch, wie unklar diese neuen Begrifflichkeiten bisher definiert sind.
Anders als in der Wissenschaftsgemeinde der Mensch-Maschine Interaktion, wo mittlerweile weitestgehend Konsens hinsichtlich einer Usability Definition besteht (vgl. Kapitel
3.1.1) und nur der User Experience Begriff ein weiterhin kontrovers diskutiertes Thema
ist (vgl. Kapitel 3.2), besteht in der Spieleforschung noch größtenteils Uneinigkeit was
gemeinsame Begriffsdefinitionen anbelangt. Neue Bezeichnungen wie Playability, Player
Experience und Gameplay Experience werden zwar verwendet, aber unterschiedlich definiert und verschieden interpretiert. Es sind kaum theoretische Modelle vorhanden, die
bestehende Konzepte und Begrifflichkeiten zusammenfassen und somit als Grundlage für
weitere Diskussionen herangezogen werden können. Die Begrifflichkeiten zur Beschreibung digitaler Spielerfahrungen sind nicht klar abgegrenzt. Sowohl in der Industrie, als
auch in der Wissenschaftsgemeinde herrscht Uneinigkeit, was sich auf unterschiedliche
Art und Weise äußert. Bei den Praktikern zeigt sich dies ganz konkret im Geschäftsalltag. „The video game industry does not have a broadly accepted, generally agreed upon
framework for describing the experiences our products are intended to create.[….]It is not
uncommon for members of a game-development team to have different views about the experience they are working to create“ (Phillips, 2006, S. 22f). Von wissenschaftlicher Seite her
wird bemängelt, dass die unstrukturierte Bearbeitung des Forschungsgegenstandes dazu
führt, dass ein gemeinsames Vokabular fehlt. „To date, game experience is studied in a
rather fragmented way. As such, the field still lacks a common vocabulary and a shared
taxonomy of the different dimensions of game experience“ (Poels, de Kort & Ijsselsteijn,
2007, S. 83). Als weiterer Grund wird das erst kurze Bestehen des Forschungsfeldes an sich
genannt: „Of course, the video game industry is relatively young,[….] which may partially
explain the lack of a commonly agreed upon vocabulary“ (Ijsselsteijn, de Kort, Poels, Jurgelionis & Bellotti, 2007, S. 2).
Um die Begrifflichkeiten klarer von einander abzugrenzen, ist es sinnvoll zunächst den
aktuellen Stand der Diskussion über Playability, Player Experience und Gameplay Experience zu erläutern. Anschließend werden die Begriffe für die vorliegende Arbeit definiert
und unter Beachtung bereits diskutierter theoretischer Grundlagen (vgl. Kapitel 3.2.3)
weiter ausdifferenziert.
5.1. Playability
Der Begriff Playability wird sowohl in der Industrie, als auch in der Forschung unterschiedlich verwendet. Dies führt zu einer geringen Trennschärfe des Begriffs. Werke, die
Playability aufgreifen, lassen sich grob in zwei verschiedene Kategorien unterteilen. Es
gibt einerseits Ansätze, die mit dem Begriff Playability eher das traditionelle Usability
Verständnis verbinden, d.h. Playability als spieleszepifische Usability (vgl. Fabricatore et
al., 2002; Järvinen et al., 2002; Sánchez et al., 2009a,b). Es gibt andererseits auch Versuche
Playability als allgemeineres Konstrukt zu definieren, das Aussagen über die Qualität des
Gameplays (vgl. Rollings & Morris, 2003), verschiedene Arten von Herausforderungen
(vgl. Salen & Zimmerman, 2003), digitales Storytelling (vgl. Glassner, 2004) oder das
emotionale Spektrum digitaler Spiele (vgl. Lazzaro, 2008) ermöglicht. Eine klare Abgrenzung des Begriffs in der Literatur ist also nicht vorhanden.
5.1.1. Definitionen
5.1.1.1. Fabricatore, Nussbaum & Rosas (2002)
Fabricatore et al. stellen ein qualitatives Vorgehen zur Erarbeitung von Playability Kriterien
vor. Durch die Verwendung der Grounded Theory (vgl. Glaser & Strauss, 1967) wurden
bei der Untersuchung von Action Spielen sukzessive Playability Elemente durch die Befragung der Spieler identifiziert und im Sinne der Grounded Theory in ein parallel zum
Studienverlauf entwickeltes Modell eingepflegt. Abschließend wurde daraus eine umfassende Menge an Design Empfehlungen für Action Spiele, basierend auf diesen Playability
Kriterien erstellt (vgl. Fabricatore et al., 2002, Kap. 3). Playabilty definieren die Autoren
wie folgt:
„Playability is the instantiation of the general concept of usability when applied to
videogames, and it is determined by the possibility of understanding or controlling
the gameplay. Poor playability cannot be balanced by any non functional aspect of
the design, because a very good gaming atmosphere by itself means nothing if the
player can’t understand and play the game.“ (Fabricatore et al., 2002, S. 317)
Fabricatore et al. verstehen Playability damit als Übertragung des klassischen Usability
Konzepts auf digitale Spiele, das die funktionalen Aspekte eines Spiels betont.
5.1.1.2. Järvinen, Heliö und Mäyrä (2002)
Järvinen et al. ordnen Playability der Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem zu.
Sie machen deutlich, dass besonders außerhalb des akademischen Umfeldes Playability
bisher meist verwendet wird, um ganz generell unterhaltsame Spiele zu beschreiben. Um
den Begriff zu konkretisieren, wird eine eigene Definition für Playabilty eingeführt:
„Playability is a qualitative term for the uses of both design and evaluation. It refers
on one hand, to the guidelines regarding how to implement the necessary elements
(such as rules) to give birth to a desired sort of gameplay or social entertainment.
On the other hand, playability is developed here to function as a similar evaluation
tool and research discipline as usability. Playability is, in this sense, a collection of
criteria with which to evaluate a product‘s gameplay or interaction.“ (Järvinen et
al., 2002, S. 17)
Zusätzlich wird von den Autoren zwischen functional, structural, audiovisual und social
Playability unterschieden, die sich nach deren Auffassung sowohl auf formale als auch auf
informale Aspekte von Spielen beziehen können. Functional Playability bezieht sich dabei
darauf, wie gut sich Eingabegeräte allgemein für das Spielsystem eigenen und wie gut eine
Interaktion mit den Eingabegeräten in der Spielmechanik abgebildet wird. Das Konzept
der functional Playability ähnelt damit dem klassischen Usability Verständnis. Structural
Playability bezeichnet die Struktur des Spiels auf einer Mikro- und Makroebene sowie die
zu Grunde liegenden Regeln der Spielmechanik. Audiovisual Playability bezeichnet die
Qualität der Ästhetik (auditiv und visuell) eines Spiels. Social Playability beschreibt inwieweit ein Spiel in unterschiedlichen räumlichen Kontexten gespielt werden kann und ob
dies als sozial angemessen angesehen wird. Es wird vorgeschlagen, zu Evaluationszwecken
Playability Aspekte qualitativ zu untersuchen. Järvinen et al. (2002) haben ähnlich wie
Fabricatore et al. (2002) ein Playability Verständnis, das sich am ursprünglichen Usability
Begriff orientiert. Sie erweitern den Aspekt jedoch um weitere Elemente, die sich auf die
Spielausgestaltung (audiovisual playability) ebenso wie auf Kontextfaktoren (social playability) beziehen. Playability wird damit als Konzept verstanden das die Spielerfahrungen
an sich beschreibt, indem mehrere unterschiedliche Dimensionen betrachtet werden.
Dies führt leider auch zu einer gewissen Unschärfe des Begriffs.
5.1.1.3. Kücklich (2004)
Kücklich definiert Playability als sehr ambigen Begriff, da nach Kücklich nicht nur das
Spiel, sondern auch der Spieler (mit seinen Vorerfahrungen, Erwartungen, Emotionen
etc.) die Spielerfahrung beeinflusst. „Whether a game is playable depends as much on the
player‘s former playing experience, taste and willingness to adapt to a new play environment
as on the game‘s controls, graphics, audio and genre“ (Kücklich, 2004, S. 5). Basierend auf
dieser Annahme entwirft Kücklich eine eigene Playability Definition:
„Therefore, playability is understood here as the product of a media technology‘s
or media text‘s characteristics and its user‘s media literacy. In other words: play is
not just a mode of interaction the user is subjected to, but also an attitude that she
brings to the medium in the form of notions and expectations about the technology
or text.“ (Kücklich, 2004, S. 6)
Kücklich (2004) betont also den funktionalen Charakter von Playability, erweitert
das Begriffsverständnis jedoch um subjektive Dimensionen wie Vorerfahrungen und
Vorlieben des Spielers, was ähnlich wie bei Järvinen et al. (2002) zu einer geringen Trennschärfe des Begriffs führt.
5.1.1.4. Foraker Design (2005)
Im Online Glossar „usability first“ von Foraker Design wird Playability definiert als:
„The degree to which a game is fun to play and usable, with an emphasis on the
interaction style and plot-quality of the game; the quality of gameplay. Playability
is affected by the quality of the storyline, responsiveness, pace, usability, customiza-
bility, control, intensity of interaction, intricacy, and strategy, as well as the degree
of realism and the quality of graphics and sound.“ (Foraker Design, 2005, Abs. 1)
In der Definition von Foraker Design werden grundlegende Usability Charaktersitika als
Playability Elemente genannt. Gleichzeitig beinhaltet die Definition aber auch Attribute,
die sich eher auf die Ausgestaltung des Spiels beziehen. Järvinen et al. (2002) bezeichnet
diese als „audiovisual playability“ und „structural playability“.
5.1.1.5. Sánchez, Zea und Gutiérrez (2009a,b)
Sánchez et al. versuchen eine detaillierte und vollständige Playability Definition zu
entwerfen. Sie gehen davon aus, dass Playability durch Attribute charakterisiert ist, die
in den klassischen Usability Definitionen (vgl. Kapitel 3.1.1) vorhanden sind, im Kontext
digitaler Spiele jedoch eine andere Bedeutung haben. Abbildung 10 zeigt diesen Zusammenhang.
Desktop System:
Usability
Video Game System:
Playability
Effectiveness
Effectiveness
Efficiency
Learnability
Satisfaction
Satisfaction
Process
&
Prodcut
Immersion
Motivation
Emotion
Socialization
User
Group
Abbildung 10: Zusammenhang zwischen Usability und Playability Attributen (Sánchez et al., 2009a)
In einer ersten Definition wird Playability beschrieben als „the degree to which specified users
can achieve specified goals with effectiveness, efficiency and especially satisfaction and fun in
a playable context of use“ (Sánchez et al., 2009a, S. 67). Effektivität wird dabei verstanden
als die Zeit und die Ressourcen, die erforderlich sind um dem Spieler eine unterhaltsame
Spielerfahrung zu bieten, während er die jeweiligen Spielziele verfolgt. Effizienz teilen die
Autoren in Erlernbarkeit und Immersion auf. Erlernbarkeit beschreibt den kognitiven
Aufwand die Spielmechanik zu verstehen und zu erlernen. Immersion ist die Fähigkeit des
Spiels auf den Spieler glaubhaft zu wirken, so dass er in die virtuelle Welt eintauchen kann.
Zufriedenstellung wird von den Autoren mit den zusätzlichen Dimensionen der Motivation, Emotion und Sozialisation versehen. Zufriedenstellung meint dabei die Freude, die
durch das Spielen eines Spiels an sich entsteht. Motivation beschreibt Spielcharakteristika,
die den Spieler dazu anregen konkrete Spielaktionen auszuführen. Emotion beschreibt
die Reaktionen eines Spielers, die durch das Spiel als Stimulus ausgelöst werden. Sozialisation beschreibt Spielelemente, welche die soziale Dimension eines Spielerlebnisses in
einer Gruppe fördern. Weitergehend definieren Sánchez et al. unterschiedliche Facetten
von Playability. Es wird unterschieden zwischen intrinsischer, mechanischer, interaktiver,
künstlerischer, persönlicher und sozialer Playability. Die einzelnen Facetten werden nur
relativ ungenau beschrieben, weshalb lediglich die Grundidee – das Ableiten von Playability Merkmalen aus der Usability Definition – für eine weitergehende Betrachtung relevant ist. Allgemein definieren die Autoren Playability als:
„A set of properties that describe the Player Experience using a specific game system
whose main objective is to provide enjoyment and entertainment, by being credible
and satisfying, when the player plays alone or in company“ (Sánchez et al., S. 67)
In dem Modell von Sánchez et al. (2009a,b) finden sich damit einerseits wie bei Järvinen et
al. (2002) und Kücklich (2004) Ansätze, die den Playability Begriff bereits relativ stark in
den Kontext einer subjektiven Spielerfahrung rücken, und andererseits wie bei Fabricatore
et al. (2002) sowie Foraker Design (2005) Tendenzen, das klassische Usability Konzept als
Ausgangsbasis heranzuziehen.
Für die vorliegende Arbeit soll eine Playability Definition verwendet werden, die sich stark
an dem klassischen Usability Begriff orientiert. Es soll eine Abgrenzung von Playability
und Player Experience (als subjektive Spielerfahrung) verdeutlicht werden, ähnlich wie
dies bei Usability und User Experience geschehen ist (vgl. Kapitel 3.1.4). Werden Elemente
wie Immersion, Emotion und Sozialisation (vgl. Sánchez et al., 2009), Spaß (vgl. Foraker
Design, 2005) oder ästhetische und soziale Faktoren (vgl. Järvinen et al., 2002) mit in
den Playability Begriff eingebettet, so fällt es schwer, eine Abgrenzung zwischen Playability und Player Experience (als subjektive Spielerfahrung) vorzunehmen. Playability
wird deshalb für die vorliegende Arbeit in Anlehnung an Fabricatore et al. (2002) sowie
in Teilen an Sánchez et al. (2009a,b) und Foraker Design (2005) definiert als Qualitätsmerkmal, das den Grad beschreibt, zu dem alle funktionalen und strukturellen Elemente
eines Spielsystems (Hardware und Software) dem Spieler eine positive Player Experience
ermöglichen. Mit funktionalen und strukturellen Elementen auf Hardwareseite sind
damit z.B. das physische Spielsystem und die Eingabegeräte gemeint. Funktionale und
strukturelle Elemente auf Softwareseite beziehen sich auf die Spielmechanik und die allgemeine Usability eines Spiels. Eine positive Player Experience bezeichnet eine subjektive
und emotionale Nutzungserfahrung, die vom Spieler entweder gewünscht oder zumindest als angenehm empfunden wird (Spaß, Ablenkung, Spannung etc.).
Ob das Spiel durch gute Grafik, authentische Töne und interessante Geschichten dem
Spieler eine immersive Spielerfahrung bieten kann, wird in dieser Definition des Playability Begriffs nicht erfasst. Solche Ausprägungen (Emotionen, Immerson, Sozialisation
etc.) sollen in der vorliegenden Arbeit durch die Player Experience beschrieben werden.
Die hier präsentierte Playability Definition versteht Playability deshalb als Voraussetzung
für eine positive Player Experience. Playability bildet also nur die technische und funktionale Grundlage für das eigentliche Ziel, die Player Experience.
Die unterschiedlichen Dimensionen, mit denen versucht wird in der Literatur Modelle
der Player Experience zu beschreiben, werden deshalb im nächsten Kapitel genauer erläutert.
5.2. Player Experience
Um die gängigsten Konzepte zur Beschreibung von Spielerfahrungen vorzustellen, muss
zuerst eine grobe Kategorisierung vorgenommen werden. Im Folgenden werden deshalb
sowohl eindimensionale Konzepte, als auch mehrdimensionale Konzepte zu Erklärung
der Player Experience präsentiert. Player Experience beschreibt dabei die subjektive Spielerfahrung resultierend aus der Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem.
In der Playability Definition, die in Kapitel 5.1 vorgestellt wurde, wird Playability als Vorraussetzung für eine positive Player Experience definiert. Die Definition ist dabei so offen
gehalten, weil sich eine erwünschte oder letztlich empfundene Player Experience von
Spieler zu Spieler sowie von Spiel zu Spiel unterscheiden kann. „Great variety exists in
game genres and game players, and game experiences will differ accordingly“ (Poels, de Kort
& Ijsselsteijn, 2007, S. 83). „There are as many kinds of enjoyment as there are people in the
world“ (Blythe, Hassenzahl, 2005, S. 95). „[...] the unforgiving reality involved in designing
a commercial user-oriented experience and product is the fact that no two people experience
the same thing the same way“ (Chen, 2007, S. 33). Es gibt dabei unterschiedliche Faktoren,
die eine Spielerfahrung beeinflussen: „Digital game experience is not a one-dimensional
concept“ (Poels, de Kort & Ijsselsteijn, 2007, S. 83). Die endgültige Spielerfahrung, die
sich aus den unterschiedlichen Dimensionen zusammensetzt, ist das, was letztendlich von
Spielern geschätzt wird: „[…]what they value most is the experience that the game creates“
(Lazzaro, 2008, S. 317). Einzelne Dimensionen zu identifizieren trägt deshalb dazu bei ein
ganzheitliches Modell einer Spielerfahrung entwerfen zu können (vgl. Kapitel 8.3) und
Evaluationsmöglichkeiten aufzudecken (vgl. Kapitel 6).
5.2.1. Eindimensionale Erklärungen
Nur wenige Wissenschaftler haben bisher versucht, ein umfassendes Modell der Player
Experience zu entwerfen. Es gibt jedoch eine Reihe von Theorien, die im Zusammenhang mit digitalen Spielen oft zitiert werden, um Ausprägungen der Player Experience
zu beschreiben. Nachfolgend wird eine Auswahl der wichtigsten theoretischen Grundlagen vorgestellt. Die große Vielfalt an Erfahrungen, die von Spielern beschrieben werden,
versucht man durch Konstrukte wie Flow (vgl. Chen, 2007; Csikszentmihalyi,1975;
Cowley, Charles, Black & Hickey 2008; Jones, 1998; Nacke, 2009a; Sweetser & Wyeth,
2005), Immersion (vgl. Brown & Cairns, 2004; Ermi & Mäyrä, 2005; Jennett et al., 2008)
sowie durch weitere Dimensionen (vgl. Costello & Edmonds, 2007; Klimmt, Hartmann
& Frey, 2007; Korhonen, Montola & Arrasvuori, 2009; Lombard & Ditton, 1997; Poels, de
Kort & Ijsselsteijn, 2007) zu beschreiben. Flow und Immersion stellen dabei die prominentesten Erklärungsansätze dar (vgl. Poels et al., 2007, S. 83).
5.2.1.1. Flow
Das Konzept Flow, definiert als das völlige Aufgehen in einer Tätigkeit durch optimale Balance zwischen Können und Herausforderung, wird in der Spieleforschung am
häufigsten herangezogen, um eine Dimension der Spielerfahrung zu beschreiben (vgl.
Chen, 2007; Cowley, Charles, Black & Hickey, 2008; Jones,1998; Nacke, 2009a; Sweetser &
Wyeth, 2005). Das ursprüngliche Flow Modell von Csikszentmihalyi (1975), welches im
Kern durch die Untersuchung intrinsisch motivierten Verhaltens von Künstlern, Schachspielern, Musikern und Sportlern gebildet wurde, dient der Spieleforschung als Ausgangsbasis für spielebezogene Interpretationen. Csikszentmihalyi beschreibt 1975 erstmals das
Phänomen Flow (vgl. Csikszentmihalyi, 1975). Unter Beachtung weiterer Publikationen
zum Konzept Flow (vgl. Csikszentmihalyi & Rathunde, 1992; Nakamura & Csíkszentmihályi, 2002), lassen sich Folgende Elemente eines Flow Erlebnises festhalten:
• Die ausgeübte Aktivität hat deutliche Ziele und der Handelnde bekommt eine unmittelbare Rückmeldung.
• Die Anforderung der Aktivität und die persönlichen Fähigkeiten des Handelnden
stehen in einem ausgewogenem Verhältnis.
• Der Handelnde ist fähig sich voll auf die Tätigkeit und den aktuellen Moment zu
konzentrieren.
• Der Handelnde hat das Gefühl von Kontrolle über die ausgeübte Aktivität.
• Die Fähigkeit der Eigenwahrnehmung verschwindet, die Handlung und das Bewusstsein verschmelzen.
• Die Wahrnehmung des Handelnden von zeitlichen Abläufen wird verändert.
• Die ausgeübte Tätigkeit ist autotelisch und erscheint dem Handelnden mühelos.
Jones (1998) hat das ursprüngliche Flow Modell für seine Spieleforschung zu interaktiven
Lernumgebungen herangezogen. Er behandelt dabei insgesamt acht Flow Elemente und
diskutiert, wie sie sich in einer Spielumgebung äußern. Für jedes Element gibt er eine
relativ vage, mögliche Manifestation in Spielen an.
Sweetser und Wyeth (2005) haben versucht
Challenge
Flow
eigene Flow Elemente zu identifizieren, um
somit ein Flow Modell abgestimmt auf Spiele
Anxiety
Zo
ne
zu entwerfen. Sie beschreiben in ihrem GameDiese
sind
„concentration“,
Fl
ow
Flow Modell acht Kriterien für Flow bei Spielen.
Boredom
„challange“,
„player skills“, „player control“, „clear goals“,
Abilities
„feedback“, „immersion“ und „social interaction“ (vgl. Sweetser und Wyeth, 2005, S. 21f).
Abbildung 11: Allgemeine Darstellung
des Flow Modells (Chen, 2007)
Abgesehen von den Elementen „immersion“
(beschrieben als das Gefühl, sich wirklich in
der virtuellen Welt zu befinden, bedingt durch
Challenge
Hardcore
hohe Konzentration auf Elemente im Spiel)
und „social interaction“ (beschrieben als jede
Novice
denkbare Form einer Mehrspieler Interaktion)
entsprechen auch die Kriterien im GameFlow Modell weitestgehend Csikszentmihalyis ursprünglichen Ausführungen zu Flow.
Chen (2007) liefert eine Visualisierung für
Csikszentmihalyis Flow Modell bezogen auf
Abilities
Abbildung 12: Unterschiedliche Flow
Zonen nach Spielertyp (Chen, 2007)
Spiele. Er zeigt die Flow Zone als den Bereich
in dem Spielerkönnen und Herausforderung
im optimalen Einklang miteinander stehen
Challenge
Flow
(vgl. Abbildung 11). Chen erläutert, inwiefern
unterschiedliche Spieler unterschiedliche Flow
Zonen besitzen können (vgl. Abbildung 12).
Er führt weiterhin aus, dass viele Spiele aus
einer festgelegten Abfolge von Spielsequenzen
bestehen und dadurch nicht allen Spielertypen
eine Flow Erfahrung bieten. Spiele müssen sich
in Zukunft adaptiv an die persönliche Flow
Abilities
Abbildung 13: Darstellung der adaptiven
Anpassung von Spielsequenzen an die Flow Zone (Chen, 2007)
Zone anpassen (vgl. Abbildung 13).
Cowley et al. (2008) üben Kritik an den Modellen von Sweetser und Wyeth (2005) wegen
der Aufnahme der Dimension „social interaction“, da eine soziale Interaktion nicht in
jedem Spiel nötig oder gar erwünscht ist. Auch wird die Arbeit von Jones (1998) wegen
Überlappungen vieler ungenauer Ausführungen zur Manifestation von Flow bei Spielen
kritisiert (vgl. Nacke, 2009a, S. 72ff). Cowley et al. (2008) präsentieren deshalb eine neue
Interpretation der ursprünglichen Flow Elemente mit Bezug zu Spielen, die sich stärker
als die Ausführungen bei Jones (1998) auf Ausprägungen des Flow in Spielen (und der
Spielmechanik) bezieht, aber sich insgesamt dennoch stark an Csikszentmihalyis Ausführungen anlehnt.
Nacke (2009a, Kap. 3) versucht sich von der starren Orientierung an Csikszentmihalyis Modell zu lösen und fasst alle in der Spieleforschung bisher diskutierten Elemente
des Flow zu vier allgemeinen Elementen zusammen, die auch unabhängig von Flow in
der Literatur diskutiert werden. Er unterschiedet zwischen „Effectance“, „Identification“,
„Transportation“ und „Mental Workload“. Nacke versucht dadurch eine breitere Basis für
die Entwicklung von Modellen zur Spielerfahrung zu schaffen. „Effectance“ beschreibt
die Kompetenzmotivation die Spieler durch das Erleben Ihrer eigenen Aktionen im Spiel
erfahren. „Identification“ meint primär die verändert wahrgenommene Identität während
des Spielens, kann aber auch Erscheinungen wie Realitätsflucht durch die Identifikation
mit einem virtuellen Charakter beschreiben. „Transportation“ erklärt den Prozess und den
Zustand der Immersion in einer virtuellen Welt. Der „Mental Workload“ wird verwendet,
um einige Flow Phänomene (z.B. die veränderte Zeitwahrnehmung) zu beschreiben.
Abschließend lässt sich festhalten, dass Flow eine der meist diskutierten Dimensionen der
digitalen Spielerfahrung ist. Welchen Einfluss und Stellenwert Flow für ein ganzheitliches
Modell der Spielerfahrung hat ist bislang jedoch weitgehend unklar. Erste Ansätze Flow
bei Spielen zu messen sind vorhanden (vgl. Nacke, 2009a, S.83f; Nacke & Lindley, 2008).
In jedem Fall sollte bei der Evaluation von Spielerfahrung versucht werden, Flow empirisch zu messen.
5.2.1.2. Immersion
Der Begriff der Immersion, meist beschrieben als Verminderung der Eigenwahrnehmung
auf Grund einer fesselnden und anspruchsvollen Umgebung, wird meist im Kontext von
Software verwendet, wenn über virtuelle Realitäten oder digitale Spiele gesprochen wird
(vgl. Brown & Cairns, 2004, S. 1297). Es gibt zwar auch Autoren die über Immersion
in angrenzenden Themenfeldern sprechen, wie z.B. bei interaktiven Erzählungen durch
Hypertext (vgl. Douglas & Hargadon, 2000), ein Großteil der Publikationen bezieht sich
jedoch auf interaktive, digitale Spiele (vgl. Jennett, et al., 2008, S. 3). Der Begriff Immersion
wird im Sprachgebrauch von Spielern und Medien verwendet, es fehlt jedoch ein formales
Konzept um den Begriff für die wissenschaftliche Diskussion fassbar zu machen. In der
Spieleforschung gibt es deshalb unterschiedliche Ansätze Immersion zu beschreiben.
Brown & Cairns (2004) versuchen in einer qualitativen Studie unter Anwendung der
Grounded Theory (vgl. Glaser & Strauss, 1967) Immersion basierend auf den Erfahrungen
von Spielern, erhoben durch Interviews, auf drei verschiedenen Leveln zu definieren. Die
Autoren stellen fest, dass Spieler unterschiedlich starke Bindungen zwischen sich selbst
und dem Spiel empfinden. Sie unterteilen Immersion deshalb in drei verschiedene Stufen,
genannt „engagement“, „engrossment“ und „total immersion“ (vgl. Brown & Cairns, 2004,
S. 1298f). Engagement beschreibt die schwächste Bindung mit einem Spiel, ist aber Vorraussetzung für das Erreichen höherer Stufen. Es steht rudimentär für die Entscheidung des
Spielers Zeit, Aufmerksamkeit und Anstrengung (Erlernen des Spiels und der Steuerung)
in ein Spiel zu investieren. Auf der nächsten Stufe, dem Engrossment, wird der Spieler
langsam durch Spielmechaniken und deren Ausgestaltung im Spiel (visuelle Darstellung,
Aufgaben, Geschichte etc.) emotional angesprochen. Durch die bisherige Investition an
Zeit und Aufmerksamkeit sind Spieler auf dieser Stufe der Immersion gewillt, auch weiter
im Spiel zu verweilen und gegebenenfalls noch tiefer einzutauchen. Die Selbstwahrnehmung und die Wahrnehmung der Umgebung verblassen langsam. Auf der höchsten Stufe
der Immersion, der Total Immersion, nehmen Spieler ausschließlich das Spiel wahr und
sind von der Realität so gut wie abgeschnitten. Auf dieser Stufe der Immersion ist das
Spiel das Einzige, was Gedanken und Gefühle des Spieles beeinflusst. Total Immersion
entsteht Brown und Cairns zufolge durch starke Empathie mit speziellen Spielelementen
(z.B. Charaktere im Spiel) und durch einnehmende Atmosphäre (z.B. die visuelle und
auditive Ausgestaltung, Handlung des Spiels). Sie betonen, dass Immersion dem Flow
Konzept insofern sehr ähnlich ist, als dass Aufmerksamkeit benötigt wird, die Zeitwahrnehmung verändert wird und die Selbstwahrnehmung verloren geht. Zusammenfassend
lässt sich festhalten, dass das Modell von Brown & Cairns (2004) den graduellen Verlauf
von Immersion hervorhebt, der Begriff an sich aber trotz einiger Beispiele weiterhin
relativ unklar bleibt.
Ermi & Mäyrä (2005) versuchen den Immersions Begriff weiter auszudifferenzieren. Die
Autoren präsentieren ihr SCI Modell. SCI steht dabei für Sensory, Challange-Based und
Imaginative Immersion (vgl. Ermi & Mäyrä, 2005, S. 7f).
Abbildung 14: Das SCI Modell der Immersion (vgl. Ermi & Mäyrä, 2005)
Sensory Immersion beschreibt die Immersion durch audiovisuelle Charakteristika von
Spielen. Digitale Spiele können beeindruckende dreidimensionale Welten und mitreissende auditive Erlebnisse bieten. Große Bidschirme und Sourrond Sound oder Kopfhörer führen dazu, dass die sensorischen Stimuli aus der realen Welt weniger stark wahrgenommen werden, so dass der Spieler sich gänzlich auf die Spielwelt konzentrieren
kann. Challenge-Based Immersion tritt dann ein, wenn es für den Spieler eine Balance
zwischen den zu bewältigenden Herausforderungen und seinen eigenen Fähigkeiten gibt.
Die Herausforderungen können dabei motorischer Art (z.B. Steuern der Spielfigur) oder
mentaler Art (z.B. strategisches Denken) sein. Challenge-Based Immersion beschreibt
damit Grundelemente der Flow Theorie.
Imaginative Immersion bezeichnet die Art von Immersion, die durch Identifikation und
Empathie mit Charakteren im Spiel sowie durch das Hineinversetzen in die Handlung
oder die Spielwelt entsteht.
Als Beispiel zur Unterscheidung der Immersionsarten wird die Interaktion in einer
Cave Automatic Virtual Environment (CAVE) mit dem Lesen eines Romans verglichen. Während die CAVE einen extremen Grad an Sensory Immersion bietet, indem sie
dem Nutzer vorgaukelt, sich tatsächlich in einer anderen dreidimensionalen Umgebung
zu befinden, so kann ein guter Roman oft mit weitaus besserer Imaginative Immersion
punkten, indem eine spannende und ausgeschmückte Geschichte die Vorstellungskraft
des Lesers anregt. Die Autoren weisen darauf hin, dass auch die Vorerfahrung eines Spielers sowie der soziale und situative Kontext, in dem gespielt wird, einen Einfluss auf die
wahrgenommen Intensität der Immersion haben. Abschließend lässt sich festhalten, dass
Ermi & Mäyrä (2005) verschiedene Dimensionen der Immersion vorstellen, die – abgesehen von Challenge-Based Immersion aufgrund der geringen Trennschärfe zu Flow (vgl.
Kapitel 5.2.1.1) – für den weiteren Verlauf der Arbeit als Referenz herangezogen werden
können.
Jennett et al. (2008) zeigen anhand von drei Experimenten, dass Immersion sowohl
objektiv durch Eye-Tracking und Performanz Metriken, als auch subjektiv durch Fragebögen gemessen werden kann (vgl. Jennett et al., 2008, S. 3). Dies findet im weiteren
Verlauf der Arbeit bei der Auswahl der empirischen Methoden Beachtung, wenn der
Game Experience Questionnaire vorgestellt wird (vgl. Kapitel 6.4).
Es lässt sich festhalten, dass Immersion eine graduell steigende und mehrdimensionale
Erscheinung ist, die experimentell gemessen werden kann. Für Spiele hat Immersion
einen hohen Stellenwert. Da jedoch eine allgemeine Definition in der Spieleforschung
fehlt, ist das Konzept Immersion relativ unscharf, gleichwohl nicht unbedeutend bei der
wissenschaftlichen Betrachtung digitaler Spiele (vgl. Jennett et al., 2008, S. 32).
5.2.2. Mehrdimensionale Erklärungen
5.2.2.1. Kategorisierung nach Poels et al. (2007)
Poels et al. (2007) haben durch den Einsatz von Fokusgruppen mit unterschiedlichen Spielertypen unter Beachtung von verschiedenen Spiele Genres eine große Menge an grundlegenden emotionalen Dimensionen erfasst, die zu einer Spielerfahrung beitragen. Dabei
wurden sowohl Erfahrungen während des Spiels, als auch Erfahrungen nach dem Spiel
beachtet. Die gesamte Sammlung umfasst dabei eine breites Spektrum von Ausprägungen
wie Spaß, Erregung, Spannung, Entspannung, Konzentration, Empathie, Stolz, Euphorie,
Autonomie und Freiheit, aber auch Frustration, Enttäuschung, Ärger und Wut. Die
Ergebnisse der Fokusgruppen wurden bei einem Expertentreffen zusammengefasst und
mit dem bestehendem Forschungsstand in Einklang gebracht, so dass übereinstimmend
eine Kategorisierung der Dimensionen von digitalen Spielerfahrungen vorgenommen
werden konnte. Insgesamt wurden neun Dimensionen digitaler Spielerfahrungen identifiziert (vgl. Abbildung 14).
Dimension
Enjoyment
In-game experiences
fun, amusement, pleasure,
Post-game experiences
energised, satisfaction, relaxation
relaxation
Flow
Imaginative Immersion
concentration, absorption,
jetlag, lost track of time,
detachment
alienation
absorbed in the story, empathy,
returning to the real world
identification
Sensory Immersion
presence
returning to the real world
Suspense
challenge, tension, pressure, hope,
release, relief, exhausted,
anxiety, thrill
euphoria
pride, euphoria, accomplishment
pride, euphoria, accomplishment,
Competence
satisfaction
Negative Affect
frustration, disappointment,
regret, guilt, disappointment,
irritation, anger
anger, revenge
Control
autonomy, power, freedom
power, status
Social Presence
enjoyment with others, being
accomplishment in a team,
connected with others, empathy,
bonding
cooperation
Abbildung 15: Die sieben Dimensionen digitaler Spielerfahrungen (vgl. Poels et al., 2007)
Zwei der Dimensionen wurden in der vorliegenden Arbeit unter Berücksichtigung der
vorhandenen Literatur bereits vorgestellt (vgl. Kapitel 5.2.1.1 und Kapitel 5.2.1.2). In Anlehnung an Ermi & Mäyrä (2005) und bestätigt durch Aussagen in den Fokusgruppen wird
von Poels et al. zwischen Imaginative Immersion und Sensory Immersion unterschieden
(vgl. Poels et al., 2007, S. 88) um so den Immersions Begriff stärker auszudifferenzieren
(vgl. Kapitel 5.2.1.2).
5.2.2.2. Pleasure Framework nach Costello und Edmonds (2007)
Costello und Edmonds (2007) haben für die Gestaltung von interaktiven Kunstwerken ein
„Pleasure Framework“ entworfen, das insgesamt 13 „pleasures of play“ beschreibt. Diese
positiven Spielerfahrungen können als Dimensionen einer Player Experience aufgefasst
werden. Das Modell wurde durch eine Synthese von Ansätzen unterschiedlicher Autoren
gebildet. Theoretische Grundlagen, die in dieser Arbeit bereits diskutiert wurden, von
philosophischer Seite (vgl. Caillois, 1961) sowie psychologischer Seite (vgl. Csikszentmihalyi, 1975) finden ebenso Verwendung wie frühe Ansätze von Groos (1901), Apter
(1991) sowie aktuelleres Material von Gamedesignern wie Garneau (2001) und LeBlanc
(2004). Das finale Framework sowie die zu Grunde liegenden Theorien sind in Abbildung
16 dargestellt (vgl. Costello & Edmonds, 2007, S. 79).
Nachfolgend sollen die einzelnen Dimensionen des Frameworks kurz erläutert
werden. Creation beschreibt die Freude,
die entsteht, wenn Spieler mit einem
Kunstwerk interagieren und dadurch
etwas Neues erschaffen können bzw.
sich kreativ ausdrücken können. Exploration steht für die freudvolle Erfahrung
die durch das spielerische Erkunden
eines Exponats entsteht. Discovery ist die
Abbildung 16: Ableitung der 13 „pleasures of play“ im
Pleasure Framework (Costello & Edmonds, 2007, S. 79)
Freude, eine Funktion oder eine Eigenschaft des Exponats durch Exploration entdeckt zu
haben. Difficulty meint die Freude, die durch Herausforderungen bei der Interaktion mit
dem Exponat entsteht. Competition beschreibt den freudvollen Wettkampf hinsichtlich
vorgegebener Ziele oder den Wettkampf mit anderen Spielern. Danger ist die Art von
Freude, die hervorgerufen wird, wenn Spieler das Gefühl haben sich in Gefahr zu begeben
oder ein Risiko einzugehen. Captivation beschreibt die Freude, die durch die Verzauberung und Vereinnahmung durch das Exponat entsteht. Sensation meint die Freude, die
durch physische Interaktion mit dem Exponat aufkommt. Sympathy ist die Freude die
durch emotionale Verbindungen mit Elementen des Exponats hervorgerufen wird. Simulation beschreibt die Freude die durch die Interaktion mit einem Exponat entsteht, das
versucht Teile der Realität abzubilden. Fantasy ist die Freude, die durch Wahrnehmung
von erfundenen Kreationen entsteht. Camaraderie beschreibt die Freude, die sich durch
eine emotionalen Verbindung mit einem Teil des Exponats oder einem Mitspieler bildet.
Subversion beschreibt die Freude, Regeln des Spiels zu brechen.
Die Autoren weisen darauf hin, dass die 13 genannten Dimensionen von freudvollen
Erfahrungen meist nie alle gleichzeitig erlebt werden. Es wird zudem erwähnt, dass einige
der Kategorien auch negative Emotionen hervorrufen können.
Costello und Edmonds zeigen auf, wie das Modell anhand unterschiedlicher interaktiver
Exponate überprüft wurde. Die vorgestellte Methodik (mündliche u. schriftliche Befragung, Videoreview und paarweises Testen) gibt jedoch keine Auskunft über statistische
Gütekriterien. Da insgesamt nur 15 Probanden mit unterschiedlichen methodischen
Ansätzen zur Evaluation des Frameworks herangezogen wurden, ist die Aussagekraft der
empirischen Untersuchung relativ gering.
Das vorgestellte „Pleasure Framework“ wurde primär mit Blick auf interaktive Kunstwerke
entworfen. Bei genauerer Betrachtung, bemerkt man aber Elemente, die auch für digitale
Spiele von Relevanz sein können. Difficulty und Competition entsprechen dem von Poels
et al. (2007) vorgestellten Challenge; Discovery, Captivation und Sympathy entsprechen in
weiten Teilen dem Phänomen Immersion (vgl. Kapitel 5.2.1.2). Die verwendeten Begrifflichkeiten sind im „Pleasure Framework“ von Costello und Edmonds (2007) nur wenig
trennscharf und insgesamt sehr ungenau definiert. Es fehlt darüber hinaus an konkreten
Empfehlungen, wie das Modell zur Evaluation von interaktiven Produkten herangezogen
werden kann.
5.2.2.3. Playful Experiences Framework nach Korhonen, Montola und Arrasvuori (2009)
Korhonen, Montola und Arrasvuori (2009) erweitern das Modell von Costello &
Edmonds (2007) um Ergebnisse aus Studien und Interviews zu digitalen Spielen. Die
Autoren sprechen nicht mehr von „playful pleasures“, sondern von „playful experiences“
um zu betonen, dass auch negativ behaftete Emotionen bei einer Spielerfahrung auftreten
können. Sie benennen einige der Originaldimensionen von Costello & Edmonds (2007)
um. Danger wird zu Thrill, da Spielen meist keine realen Gefahren enthält. Camaraderie
wird zu Fellowship, um die große Menge an potentiellen Ausprägungen von sozialen
Beziehungen in und durch Spiele auszudrücken. Creation wird in Expression umbenannt
um ein breiteres Spektrum an Emotionen abzudecken. Zusätzlich werden sechs neue
Dimensionen (Control, Nurture, Completion, Sadistic, Submission, Suffering) hinzugefügt (vgl. Abbildung 17), so dass das Playful Experiences Framework (PLEX) insgesamt 19
Playful Experiences beinhaltet (vgl. Korhonen, Montola & Arrasvuori, 2009, S. 283).
Category
Description
Captivation
Experience of forgetting one’s surroundings
Challenge
Experience of having to develop and exercise skills in a challenging situation
Competition
Experience of victory-oriented competition against oneself, opponent or system
Completion
Experience of completion, finishing and closure, in relation to an earlier task or tension
Control
Experience power, mastery, control or virtuosity
Discovery
Experience of discovering a new solution, place or property
Eroticism
Experience of sexual pleasure or arousal
Exploration
Experience of exploring or investigating a world, affordance, puzzle or situation
Expression
Experience of creating something or expressing oneself in a creative fashion
Fantasy
Experience of make-believe involving fantastical narratives, worlds or characters
Fellowship
Experience of friendship, fellowship, communality or intimacy
Nurture
Experience of nurturing, grooming or caretaking
Relaxation
Experience of unwinding, relaxation or stress relief. Calmness during play
Sadism
Experience of destruction and exerting power over others
Sensation
Meaningful sensory experience
Simulation
Experience of perceiving a representation of everyday life
Subversion
Experience of breaking social roles, rules and norms
Suffering
Experience of frustration, anger, boredom and disappointment typical to playing
Sympathy
Experience of sharing emotional feelings
Thrill
Experience of thrill derived from an actual or perceived danger or risk
Abbildung 17: Die 19 Playful Experiences des PLEX Modells (vgl. Korhonen et a., 2009, S. 283)
Wie Abbildung 17 zeigt, wurden in das PLEX Modell noch weitaus mehr theoretische
Grundlagen integriert als bei Costello und Edmonds (2007). Bereits diskutierte Ansätze
von Poels et al. (2007) sowie Sweetser & Wyeth (2005) finden ebenso Anwendung wie
Material von Kubovy (2003), Bartle (2003) und Yee (2002) (vgl. Korhonen, Montola &
Arrasvuori, 2009, S. 279).
Anhand von drei Spielen wurde versucht, das erweiterte Modell zu überprüfen. Probanden
wurden in teilstrukturierten Interviews nach Ihren Spielerfahrungen mit dem jeweiligen
Spiel gefragt. Anschließend wurden die transkribierten Aussagen analysiert und Dimensionen dem PLEX Modell zugeordnet. Alle im Modell vorgestellten Dimensionen konnten
von den Autoren identifiziert werden.
Während das PLEX Framework von Korhonen, Montola und Arrasvuori (2009) zwar
einen konkreten Bezug zu digitalen Spielen aufweist, hat es die gleichen Schwächen wie
das Framework von Costello und Edmonds (2007). Die vielen Kategorien wirken unscharf
und willkürlich. Es wird keine konkrete Herangehensweise beschrieben, wie das Modell
praktisch anwendbar ist.
5.2.2.4. Four Fun Keys von Lazzaro (2008)
Lazzaro (2008) geht davon aus, dass Spiele von Menschen genutzt werden, um durch das
Spielen spezifische Emotionen auszulösen. Durch verschiedene Untersuchungen von
Spielern bei der Interaktion mit erfolgreichen Spieletiteln hat Lazzaro über 30 verschiedene Emotionen identifiziert. Diese konnten in vier übergeordnete Arten von Spaß eingeteilt werden. Lazzaro unterschiedet zwischen „Hard Fun“, „Easy Fun“, „Serious Fun“ und
„People Fun“ (vgl. Abbildung 18). Es wird davon ausgegangen, dass sich jede Game Experience im Grunde auf eine Kombination dieser verschiedenen Arten von Freude zurückführen lässt.
Hard Fun beschreibt die positiven Emotionen, die ein Spieler nach dem Meistern von
Herausforderungen empfindet. Durch das Erreichen von Zielen fühlen sich Spieler
kompetent. Easy Fun erklärt die Empfindungen, die durch neuartige Interaktionsformen,
durch Rollenspiel, durch das Erkunden der Spielwelt sowie durch die Vorstellungskraft
des Spielers und die Glaubwürdigkeit des Spiels entstehen. Serious Fun beschreibt Emotionen, die über das Spiel hinaus reichen und den Spieler in seinem Denken, Empfinden
oder Verhalten verändern. Es beschreibt auch das Erledigen von ernsthaften Aufgaben
durch Spiele (serious games). People Fun bezeichnet Emotionen, die durch die soziale
Interaktion zwischen Spielern entsteht.
Easy Fun
Hard Fun
game mechanic
Serious Fun
People Fun
Abbildung 18: Vier „Arten“ von Spaß, ausgelöst durch eine konkrete Spielmechanik (vgl. Lazzaro, 2008, S. 318)
Lazzaro geht davon aus, dass durch unterschiedliche Ausprägungen der Spielmechanik
und durch die Wahlmöglichkeiten, die einem Spieler geboten werden, die vier verschiedenen Arten von Spaß bewusst ausgelöst werden können (deshalb die Bezeichnung „fun
keys“). Hervorzuheben ist abschließend noch Lazzaros Beobachtung, dass erfolgreiche
Spiele mindestens drei der vorgestellten vier „fun keys“ besitzen, so dass Spieler im Spielverlauf fließend zwischen den verschiedenen Zuständen hin und her wechseln können
(vgl. Lazzaro, 2008, S. 318f).
5.2.3. Zusammenfassung Player Experience
Die vorgestellten mehrdimensionalen Ansätze zur Beschreibung von Player Experience
unterscheiden sich durch ihren Umfang und ihre praktische Anwendbarkeit. Während
die Ansätze von Costello und Edmonds (2007) sowie von Korhonen, Montola und Arrasvuori (2009) versuchen, die unterschiedlichen Ausprägungen von Spielerfahrungen so
vollständig und insbesondere so detailliert wie möglich zu beschreiben, so fehlt Ihnen eine
empirisch fundierte Grundlage die psyhchophysiologische Vorgänge im Spieler berücksichtigt, um die Modelle zu validieren. Die Autoren sind sich dessen teilweise bewusst
(vgl. Korhonen, Montola & Arrasvuori, 2009, S. 283f), geben jedoch keine methodischen
Empfehlungen, wie das Modell diesbezüglich weiterentwickelt werden könnte. Zusätzlich führt der Versuch, eine besonders feingliedrige Unterscheidung von Spielerfahrungen
vorzunehmen, lediglich dazu, dass die einzelnen Dimensionen unscharf und willkürlich
wirken. In der Wissenschaftsgemeinde bereits anerkannte Konzepte wie Flow und Immersion werden in einzelne Teildimensionen herunter gebrochen, was zu einer erneuten
Begriffsvielfalt und Begriffsungenauigkeit führt.
Die Kategorisierung von Poels et al. (2007) ist ein Kompromiss zwischen Vollständigkeit
aller identifizierbaren Dimension und Detaillierungsgrad. Alle in der Wissenschaftsgemeinde diskutierten Dimensionen (Enjoyment, Flow, Immersion, Competence, Control
etc.) sind in diesem Modell vorhanden, ohne jedoch zu sehr fragmentiert zu sein. Darüber
hinaus kann die Kategorisierung von Poels et al. (2007) als Ausgangsbasis für den Game
Experience Questionnaire (vgl. Kapitel 6.4) angesehen werden, der durch Korrelation mit
physiologischen Messungen als reliables und valides Messinstrument bestätigt wurde. Für
die vorliegende Arbeit wird deshalb die Kategorisierung von Poels et al. (2007) als Referenz
herangezogen. Während auch Poels et al. (2007) zu bedenken geben, dass es sich bei ihrer
Kategorisierung nur um eine vorläufige Zusammenstellung handelt, bei der nicht klar ist,
wie die einzelnen Dimensionen zusammenhängen, so lässt sich dennoch festhalten, dass
die Zusammenfassung von Poels et al. (2007) die einzelnen Aspekte von Spielerfahrungen,
ganzheitlich aufgreift ohne sich zu sehr in Details zu verlieren. Die Kategorisierung von
Poels et al. (2007) soll deshalb als Grundlage für weitere Ausführungen im empirischen
Teil der Arbeit dienen. Ein weiterer Grund, der für dieses Modell spricht, ist, dass die
Autoren Forschungsbedarf für den Einfluss von sozialen und räumlichen Kontexten auf
die Spielerfahrung aufzeigen sowie eine stärkere Beachtung von negativen Emotionen bei
digitalen Spielerfahrungen fordern. Beide diese Forschungsdesiderata werden im empirischen Teil dieser Arbeit mit behandelt.
Eine digitale, interaktive Spielerfahrung lässt sich abschließend beschreiben als mehrdimensionales, vielschichtiges Ereignis, das von allgemein positiven oder negativen Stimmungslagen hin zu konkreteren emotionalen Reaktionen reicht. Ob es Wechselwirkungen
zwischen den einzelnen Dimensionen der Player Experience gibt und wie diese beschaffen
sind, ist dabei bislang nicht klar.
5.3. Gameplay Experience
Anders als die Player Experience, die Dimensionen einer digitalen Spielerfahrung bei der
Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem betrachtet, erweitern Modelle der Gameplay
Experience den Betrachtungsraum. Unter Gameplay Experience versteht die vorliegende
Arbeit eine breiter gefasste, ganzheitliche Spielerfahrung unter Beachtung zusätzlicher
Kontextfaktoren wie z.B. soziale, räumliche oder zeitliche Einflüsse, Vorerfahrungen des
Spielers und alle weiteren Prozesse, welche die Spielerfahrung mit prägen können.
5.3.1. Modelle zur Beschreibung der Gameplay Experience
Wie gezeigt wurde sind digitale Spielerfahrungen komplexe Vorgänge, die für jeden
Spieler einzigartig sind (vgl. Kapitel 5.2). Spielerfahrungen sind weitaus komplizierter
als nur eine Betrachtung der Interaktion von Spieler und Spielsystem. Externe Faktoren,
wie die aktuelle Situation des Spielers, die räumliche und soziale Umgebung und die Zeit
beeinflussen das Verhalten, die Wahrnehmung und damit die Nutzungserfahrung eines
Spielers. „Experience is unique for the person, the situation, the space and time, in which it
comes into being within and by the person’s activity. Experience is constantly changing. Experience is ephemeral“ (Grüter, Gröning, Wolfgang, Oks & Schneider, 2006, S. 1). Eine Spielerfahrung ist also ständigem Wandel unterworfen. Nachfolgend werden Modelle vorgestellt, die noch stärker als bisherige Ausführungen zur Player Experience abstrahieren
und versuchen, diese komplexen externen Faktoren mit in einem theoretischen Modell zu
verankern. Viele dieser externen Faktoren nehmen Spieler wahrscheinlich nur unbewusst
wahr, dennoch wird ihre Spielerfahrung dadurch beeinflusst. „The overall significance of
a game for a player can be greater than the sum of its parts“ (Ermi & Mäyrä, 2005, S. 9).
Durch ein allgemeines Gameplay Experience Modell wird eine Grundlage geschaffen um
Forschungsergebnisse mehrerer Disziplinen in einem gemeinsamen theoretischen Modell
einzubetten und langfristig eine strukturierte Bearbeitung und Diskussion in und über
das Forschungsfeld digitaler Spiele zu ermöglichen.
Ein vollständiges Gameplay Experience Modell sollte den Spieler und all seine Kontaktpunkte mit der Umgebung (also dem Spielsystem und dem Kontext in dem gespielt wird)
abbilden können und methodische Ansätze bieten um diese Schnittstellen zu evaluieren.
5.3.1.1. Fernandez (2008)
Ein aktueller Ansatz, der versucht einige der bisher genannten Konzepte zu subsumieren,
stammt von Fernandez (2008). In seinem Modell schlägt er vor, Gameplay Experience
als zeitabhängige Erscheinung zu betrachten, deren primäres Ziel Spaß ist. Er definiert
Gameplay Experience als Prozess, der sich durch drei zeitlich aufeinanderfolgende Stufen
beschreiben lässt. Diese Stufen beeinflussen die Game Experince vor („antecedents“),
während („processing“) und nach („consequences“) dem Spielen. Spaß entsteht nach
Fernandez durch kognitive und emotionale Reaktionen innerhalb dieses Gesamtprozesses. Als Konsequenz daraus wird das Spiel einer subjektiven Evaluation durch den
Spieler unterzogen. Als Einflusskriterien führt er unter anderem die Spielerdemographie,
den Spielkontext und Vorerfahrungen sowie Präferenzen hinsichtlich digitaler Spielegenres auf. Fernandez thematisiert damit stärker als bisherige Ansätze, den Einfluss des
Kontexts auf die Gameplay Experience. Ebenfalls neu ist die Einbettung eines zeitlichen
Verlaufs in das Modell.
5.3.1.2. Nacke (2009a)
Nacke beschreibt in seinem Modell drei Kernelemente der Gameplay Experience, die sich
in ihrem Abstraktionsgrad unterscheiden und in der Summe die Gameplay Experience
formen. Er differenziert zwischen dem „Game System“ (Spielsystem), „Player“ (Spieler)
und „Context“ (Kontext)(vgl. Nacke, 2009a, S. 41).
Abbildung 19: Dreistufiges Gameplay Experience Modell (vgl. Nacke, 2009a, S. 41)
Nachfolgend werden die einzelnen Ebenen und deren Interaktion beschrieben (vgl. Nacke,
2009a, S. 41). Auf der untersten Ebene befindet sich in Nackes Modell das eher technische
und relativ konkret fassbare Spielsystem. Mit Spielsystem ist dabei sowohl die physische
Ausprägung der Spielehardware (also der Computer, die Konsole, das Handheld, entsprechende Steuerungselemente etc.) und die dadurch stattfindende Interaktionen gemeint
als auch spielinterne Elemente wie die Spielmechanik und der Inhalt eines Spiels. Die
nächste Ebene, der Spieler, wird durch dieses greifbare und wahrnehmbare Spielsystem
in seiner Spielerfahrung beeinflusst. Die Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem ist
wechselseitig, indem das Spielsystem den Spieler in seiner Spielerfahrung beeinflusst oder
der Spieler das Spielsystem verändert. Im physischen Sinne durch Modifikationen an der
Hardware oder an den Eingabegeräten und hinsichtlich des Spiels durch Veränderung
von Spielinhalten (z.B. in Spielen, die nutzergenerierte Inhalte erlauben). Zwischen Spielsystem und Spieler besteht also eine bidirektionale Beziehung.
Auf der zweiten Ebene befindet sich in Nackes Modell der eben schon kurz erwähnte
Spieler selbst. Der Spieler ist der Hauptakteur, für den durch die wahrgenommenen und
getätigten Interaktionen ein subjektives Nutzungserlebnis entsteht.
Auf der dritten Ebene befindet sich das abstrakteste Element des Modells, der Kontext.
Unter Kontext wird in Nackes Modell eine Art „black box“ an Prozessen verstanden,
welche den Spieler beeinflussen und gleichzeitig vom Spieler beeinflusst werden können.
Als Dimensionen für das Element Kontext werden lediglich Beispiele, wie weitere Spieler,
andere Spiele, Erinnerungen, Vorerfahrungen sowie Vorzüge und Abneigungen gegen
bestimme Spielgenres oder Spiele genannt. Nacke geht davon aus, dass der Spieler den
Kontext auf einem individuellen und auf einem sozialen Level beeinflusst, und gleichzeitig
durch den Kontext beeinflusst wird. Auf einem individuellen Level bildet ein Spieler z.B.
mentale Modelle über Spielabläufe und integriert diese in sein Spielverhalten. In einem
sozialen Kontext diskutiert ein Spieler z.B. mit Freunden über Spielinhalte, wodurch sich
sowohl sein eigene Einstellung als auch die seiner Gesprächspartner hinsichtlich eines
Spiels verändern kann. Die Interaktion zwischen Kontext und Spieler ist also ebenso wie
die Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem wechselseitig. Alle drei Ebenen, also
Spielsystem, Spieler und Kontext, tragen zur gesamten, subjektiven Gameplay Experience
bei.
Dieses dreistufige Modell der Gameplay Experience ist in Anlehnung an Fernandez (2008)
eingebettet in einen zeitlichen Verlauf (vgl. Nacke, 2009a, S. 42ff). Die einzelnen Elemente
(Spielsystem, Spieler und Kontext) können sich über die Zeit verändern, wodurch eine
neue oder zumindest andere Gameplay Experience entstehen kann. Das Spielsystem kann
sich durch softwareseitige Veränderungen im Spiel (z.B. durch eine Aktualisierung der
Version) verändern. Eine neue Hardware (Aufrüsten des Computers, Erwerb einer neuen
Konsolengeneration etc.) stellt eine hardwareseitige Veränderung des Spielsystems dar und
hat ebenfalls Einfluss auf die Gameplay Experience. Betrachtet man die Ebene des Spielers,
so verändert sich dessen Befindlichkeit in physiologischer und psychologischer Hinsicht.
Psychologische Veränderungen betreffen dabei Ausprägungen wie kognitive Kapazitäten,
Vorlieben für Spielgenres, emotionale Dispositionen und so weiter. Es können sich aber
auch physiologische Eigenschaften des Spielers verändern, einerseits durch offensichtliche
Vorgänge wie Wachstum und Alterung, aber auch durch weniger vorhersehbare Veränderungen wie z.B. Verletzungen, die sich bei der Bedienung des Spielsystems einschränkend auswirken. Betrachtet man das abstrakteste Element, den Kontext des Spielers, so
wird dieser sich kurz- oder langfristig ebenfalls wandeln. Langfristig variieren soziale,
ökonomische und politische Umstände im Leben eines Spielers. Kurzfristig können sich
Spielkontexte wie Ort, Uhrzeit, Mitspieler etc. verändern.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass Nacke (2008) ein Modell für Gameplay Experience präsentiert, das aus drei, sich wechselseitig beeinflussenden Elementen besteht
(Spielsystem, Spieler, Kontext), welche in einen zeitlichen Verlauf eingebettet sind und in
der Summe eine subjektive Gameplay Experience formen.
5.3.2. Zusammenfassung Gameplay Experience
Eine Übertragung von User Experience Theorien auf digitale Spiele erlaubt folgende
Schlussfolgerungen für Gameplay Experience. Hassenzahls (2005, 2008) Modell zu pragmatischer und hedonischer Qualität von Produkten lässt sich auf Spiele übertragen. Spiele
bieten neuartige Herausforderungen und Stimulationen, die der Erreichung von subjektiven „be-goals“ dienen. (vgl. Kapitel 3.2.1). Spiele werden primär wegen ihrer hedonischen Qualität gespielt, was Hassenzahl indirekt verdeutlicht, indem er das bei digitalen
Spielen oft angeführte Flow-Konzept (vgl. Csikszentmihalyi, 1975) exemplarisch in sein
Modell der hedonischen und pragmatischen Qualitäten von Produkten einbettet. Flow ist
für Hassenzahl Ausdruck einer positiven User Experience, die durch die Erfüllung von
„be-goals“ erreicht wird (vgl. Hassenzahl, 2008, S. 12).
Da die vorliegende Arbeit mobile Spiele betrachtet, soll noch einmal darauf hingewiesen
werden, dass Law et al. (2009) sowie Arhippainen und Tähti (2003) darlegen, dass eine
Nutzungserfahrung auch stark vom Nutzungskontext sowie von sozialen und kulturellen
Einflussfaktoren abhängt. Weil es sich bei der User Experience um eine dynamische und
zeitgebundene Erscheinung handelt (vgl. Hassenzahl et al. 2008, Law et al. 2009), muss
dies bei einer Gameplay Experience (also der User Experience beim Spielen) auch der Fall
sein. Dieser zeitliche und subjektive Bezug spiegelt sich in den von Fernandez (2008) und
Nacke (2009b) vorgestellten Modellen der Gameplay Experience wieder.
Garrett (2008) verwendet in seinem Modell der User Experience von Webanwendungen
verschiedene Schichten als Abstraktionsebenen der User Experience. Dieser Ansatz
kann auch gut in ein Gameplay Experience Modell übernommen werden, wenn man das
verwendete Spielsystem, den Spieler und Einflussfaktoren des Kontexts als Abstraktionsschichten der Gameplay Experience betrachtet (vgl. Nacke, 2009a, S. 41ff). Eine Abstraktion, die sich an der Vorgehensweise von Garret (2008) orientiert, jedoch einen direkten
Bezug zu Spielen aufweist, findet sich in Nacke (2009a, 2009b).
Für die vorliegende Arbeit wird Kontext auch als räumlicher Kontext (wo befindet sich
der Spieler während er spielt?) und sozialer Kontext (Welchen Einfluss haben andere
Menschen auf den Spieler und umgekehrt?) interpretiert. Da im Rahmen dieser Arbeit
besonders mobile Kontexte und die daraus resultierende Spielerfahrung interessieren,
wird Kontext, anders als bei Nacke (2009a), nicht als „black box“ betrachtet, sondern es
wird versucht in Anlehnung an Tähti (2003) und durch Ergebnisse der vorliegenden empirischen Untersuchung konkrete Ausprägungen möglicher Einflussfaktoren des Kontexts
zu identifizieren. Um dies zu erreichen ist es nötig Evaluationsmethoden der Usability
und User Experience Forschung auf den Bereich digitaler Spiele zu übertragen.
6. Evaluationsmethoden für Playability, Player- und
Gameplay Experience
Methoden zur Evaluation digitaler Spiele lassen sich sowohl nach allgemeinen Kriterien
unterscheiden (vgl. Kapitel 4.1) als auch durch die Unterteilung in empirische oder analytische Methoden (vgl. Kapitel 4.2 und Kapitel 4.3). Grundsätzlich können klassische Usability Evaluationsmethoden auch mit Erfolg auf digitale Spiele angewendet werden, denn
Usability ist bei Spielen genauso wichtig wie bei anderen digitalen Produkten: „Usability
problems can be serious showstoppers to interacting with a game, and can thus be regarded
as a gatekeeper on the fun of a game“ (Ijsselsteijn et al., 2007, S. 2). Wie in Kapitel 5 gezeigt
wurde, verfolgen Spiele und Produktivitätsapplikationen jedoch zwei unterschiedliche
Ziele: klassische Softwareprodukte sind meist ergebnisorientiert, wohingegen Spiele eher
ereignisorientierten Charakter haben, da die Interaktion mit dem Produkt selbst das Ziel
ist. Effizienz betonende Methoden sind hinsichtlich der Evaluation von subjektiven, digitalen Spielerfahrungen also nur eingeschränkt anwendbar. Um digitale Spiele evaluieren
zu können, wurden deshalb Methoden aus der Mensch-Maschine Interaktion nicht nur
übernommen, sondern auch angepasst (vgl. Isbister & Schaffer, 2008, Kap. 2-4). Es wurde
gezeigt, dass es bei digitalen Spielen viele unterschiedliche Dimensionen gibt, die eine
digitale Spielerfahrung beeinflussen (vgl. Kapitel 5.2 und Kapitel 5.3). Deshalb müssen
zusätzlich zur Adaption bestehender Werkzeuge auch neue Methoden entwickelt werden,
um diese Dimensionen erfassen zu können (vgl. Kapitel 6.4). Literatur, die Methoden der
Spieleforschung systematisch strukturiert, ist momentan leider noch kaum vorhanden
(vgl. Bernhaupt, 2010; Isbister & Schaffer, 2008; Nacke 2009a).
Nachfolgend werden einige Evaluationsmethoden für digitale Spiele vorgestellt. Die
Methoden werden in Anlehnung an Nacke (2009a) und dessen Gameplay Experience
Modell (vgl. Kapitel 5.3.1.2) – jedoch mit einigen Anpassungen – nicht nur nach empirischen und analytischen Methoden unterschieden (vgl. Kapitel 4), sondern in drei methodologische Kategorien eingeteilt (vgl. Nacke, 2009a, S. 47). Zuerst werden Methoden behandelt, die sich auf die Evaluation des Spielsystems konzentrieren (Playability Methoden).
Anschließend werden Methoden erläutert, welche das Spielerlebnis durch die Interaktion
zwischen Spieler und Spielsystem untersuchen (Player Experience Methoden). Als letztes
werden Methoden diskutiert, welche die Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem
Evaluationsmethoden für Playability, Player- und Gameplay Experience · 74
in einem räumlichen, zeitlichen oder sozialen Kontext betrachten (Gameplay Experience
Methoden).
6.1. Methoden zur Evaluation der Playability
Methoden, um das Spielsystem zu evaluieren werden in der Regel zur Qualitätssicherung
funktionaler Aspekte des Spiels verwendet. Gängige Methoden der Softwareentwicklung
wie Modultests (automatisches Testen des Programmcodes), Stresstests (Test der Soft- oder
Hardwarelimitationen), Regressionstests (iteratives Überprüfen von Testfällen), Kompatibilitätstests (Überprüfen des Spiels auf unterschiedlichen Plattformen) und Lokalisationstest (Überprüfen der Übersetzung von Spielinhalten) kommen dabei zum Einsatz (vgl.
Nacke, 2009a, S. 48). Die Ergebnisse dieser normalerweise intern durchgeführten Tests
werden meist in ein Bug-Tracking System eingetragen, so dass die Entwickler des Spiels
stets einen Überblick über die zu behebenden Probleme haben. Alpha und Beta Testphasen
sind oft in den Entwicklungszyklus integriert um Feedback (auch von realen Nutzern)
während der Nutzung des Systems sowie potentielle Schwächen in der Ausgestaltung der
Spielmechanik aufzudecken. Nachfolgend sollen kurz typische analytische und empirische Testmethoden der angewandten Spieleforschung erläutert werden, die zusätzlich zur
herkömmlichen Qualitätssicherung bei der Evaluation der Playability eingesetzt werden.
6.1.1. Analytische Methoden
Eine Methode für die Evaluation von digitalen Spielen, die mittlerweile wissenschaftlich
relativ intensiv bearbeitet wurde, ist die Verwendung von Heuristiken (vgl. Desurvire,
Caplan & Toth, 2004; Desurvire & Wiberg, 2009; Federoff, 2002; Korhonen & Koivisto,
2006; Laitinen, 2006; Schaffer, 2007, 2008). Als Discount-Usability Methode sind Heuristiken sehr beliebt, da sie einfach, schnell und kostengünstig einsetzbar sind (vgl. Schaffer,
2008, S 79f). Für Spiele wurden bereits Nielsens (1994) zehn bekannte Heuristiken von
Laitinen (2006) mit Erfolg angewendet. Da Nielsens Heuristiken relativ allgemein für digitale Softwareprodukte ausgelegt sind, konnte damit auch bei Spielen eine große Anzahl an
Usability Problemen identifiziert werden. Federoff (2002) hat durch die Zusammenarbeit mit einem Entwicklungsteam als erster Heuristiken entworfen, die auf digitale Spiele
zugeschnitten waren. Insgesamt stellt Federoff 40 Heuristiken verteilt auf die Kategorien
Interface, Mechanics und Gameplay vor. Trotz dieser Unterscheidung behandeln die
meisten von Federoff genannten Heuristiken jedoch eher Gamedesign Elemente und sind
relativ allgemein gehalten (vgl. Federoff, 2005, S. 41f). Weitere Heuristiken mit Bezug zu
Spielen stammen von Desurvire, Caplan & Toth (2004). Die Autoren präsentieren mit
HEP (Heurisitc Evaluation for Playability) insgesamt 43 Heuristiken, die in die Kategorien
Gameplay, Story, Mechanics und Usability gegliedert sind. HEP ist zwar ausführlicher und
detaillierter als die Heuristiken von Federoff, bezieht sich aber ebenfalls mehr auf Gamedesign als auf Usability Aspekte. Für die Evaluation mobiler Spiele haben Korhonen und
Koivisto (2006) sowie Schaffer (2007) Heuristiken entwickelt. Korhonen und Koivisto
teilen dabei 29 Heuristiken in die Kategorien Gameplay, Usability und Mobility ein. Letzteres ist für die vorliegende Arbeit von besonderem Interesse, da sich Heuristiken wie
„Don’t waste the player’s time“, „Prepare for interruptions“ und „Take other persons into
account“ darunter befinden (Korhonen & Koivisto, 2006, S. 11). Mobility Heuristiken
thematisieren also kontextuelle Aspekte, die bei der Nutzung von mobilen Spielsystemen
relevant sein können. Schaffer (2007) präsentiert ebenfalls Heuristiken für mobile Spiele.
Die insgesamt 29 Heuristiken sind etwas konkreter ausgeführt als die allgemein gehaltenen Heuristiken von Federoff und Desurvire et al., darüber hinaus werden sie anhand
von illustrierten Beispielen erläutert. Schaffer unterteilt seine Heursitken in die Kategorien General, Graphical User Interface und Gameplay.
Abschließend lässt sich festhalten, dass es angesichts des kurzen Bestehens der angewandten Spieleforschung schon relativ viele Heuristiken gibt, die sehr einfach anzuwenden sind und leicht angepasst werden können. Laitinen (2008, S. 91ff) beschreibt im
Detail, wie analytische Methoden von Experten zur Playability Evaluation von Spielen
angewandt werden können. Da analytische Methoden für die vorliegende Arbeit keine
weitere Bedeutung haben wird an dieser Stelle nicht mehr ausführlicher darauf eingegangen.
6.1.2. Empirische Methoden
Die Evaluation von Playability durch empirische Methoden stützt sich fast ausschließlich
auf Daten, die durch Messungen erhoben werden (vgl. Kapitel 4.2.3). Neben experimentellen Versuchen, z.B. mit Eyetracking (vgl. Sennersten, 2008), werden hauptsächlich klassische Performanzmetriken herangezogen (vgl. Amaya et al., 2008, S. 41f; Kapitel 4.2.3.1).
Viele Methoden produzieren deshalb automatisch erhobene, quantitative Daten, die durch
die Spielsysteme während des Spielens erhoben werden, um diese anschließend komplementär zu anderweitig gesammelten Daten auszuwerten (vgl. Kim et al., 2008; Medlock
et al., 2002; Schuh et al., 2008; Thompson, 2007; Tychsen, A. & Canossa, 2008; Tychsen,
2008). Einige dieser Methoden werden im nächsten Abschnitt genauer vorgestellt.
Metriken können generell objektiv Daten über die Interaktion zwischen Spieler und Spielsystem erheben. Potentiell kann jede Aktion, die ein Spieler ausführt (welchen Knopf er
drückt, welche Waffe er abfeuert, an welcher Stelle im Spiel er sich befindet), protokolliert
werden. Durch die Verwendung von Zeitstempeln können die Daten eines Spielers mit
denen anderer Spieler, unterschiedlichen Versionen des Spiels und weiteren empirisch
erhobenen Daten (z.B. physiologischen Messungen) verglichen werden. Da die Daten
automatisch erhoben werden, können sehr leicht große Datensätze generiert werden,
die sich anschließend statistisch auswerten lassen. Ein Anwendungsbeispiel hierfür ist
die Erstellung von Heatmaps für
Mehrspielerkarten in First Person
Shootern, welche die Anzahl der
Tode aller Spieler auf der Karte nach
Häufigkeit abgestuft visualisieren.
Die Entwickler bekomme damit
Einblicke in mögliche Schwachstellen
der Kartengestaltung oder der Spielmechanik. Einige Hersteller erlauben
mittlerweile Einsicht in diese Daten.
So können sich Halo 3 Spieler auf der
Homepage des Herstellers in Echtzeit
globale Todesheatmaps für alle Mehr-
Abbildung 20: Heatmap aller Tode von Spielercharakteren auf einer Halo 3 Mehrspieler Karte (vgl. Bungie, 2009)
spielerkarten im Spiel generieren
lassen (vgl. Abbildung 20).
Die Verwendung von automatisch erhobenen Metriken ermöglicht es sehr genaue
Aussagen darüber zu treffen was in einem Spiel passiert. Informationen darüber, warum
etwas passiert fehlen jedoch, da in der Regel keine Kontextinformationen über den
einzelnen Spieler vorhanden sind (vgl. Tychsen, 2008, S. 3f). Metriken, die auf Daten
basieren, die durch das Spielsystem erhoben werden, erlauben keine Aussagen über
soziale Einflüsse, den emotionalen Zustand des Spielers oder irgend eine der Dimensionen von Player Experience. Wie in Kapitel 5.2 erläutert wird, werden aus diesem Grund
Metriken oft mit anderen Methoden wie z.B. Videoaufnahmen und Umfragen im Spiel
kombiniert (vgl. Kim et al., 2008; Schuh et al., 2008; Thompson, 2007). Einen innovativen
Ansatz zur Nutzung von Metriken präsentieren Tychsen & Canossa (2008), indem sie aus
aggregierten Daten Play-Personas entwerfen, welche übergeordnete Muster von unterschiedlichen Spielstilen repräsentieren und somit als entwicklungsbegleitendes Evaluationswerkzeug eingesetzt werden können.
Alles in allem werden Metriken bei der Evaluation von Spielen immer beliebter, da eine
automatische Erhebung der Daten relativ einfach zu bewerkstelligen ist und somit große
Datenmengen statistisch ausgewertet werden können.
6.2. Methoden zur Evaluation der Player Experience
Es ist nicht nur schwer, individuelle Spielerfahrungen theoretisch zu beschreiben (vgl.
Kapitel 5.2), das Messen von Spielerfahrungen stellt eine noch viel größere Herausforderung dar. Die Gründe dafür sind unterschiedlich (vgl. Ijsselsteijn, de Kort, Poels, Jurgelionis & Bellotti, 2007, S. 1). Zuallererst kann nicht von der einen Player Experience gesprochen werden. Die große Anzahl an verfügbaren Spielen und viele unterschiedliche Genres
bedingen, dass Spieler schon allein aufgrund der Vielfalt digitaler Spiele unterschiedliche Spielerfahrungen haben. Zusätzlich ist die Player Experience eine stark subjektive
Erscheinung, d.h. Spieler haben unter Umständen unterschiedliche Vorstellungen davon,
was Spaß macht und was nicht. In Kapitel 5.2 wurde versucht, wesentliche Dimensionen digitaler Spielerfahrungen zu identifizieren. Trotz dieser ersten Eingrenzung lassen
sich beliebig weitere Unterscheidungsmerkmale addieren: z.B. Präferenzunterschiede
zwischen Männern und Frauen, kulturelle Unterschiede in der westlichen und östlichen
Spielkultur und so weiter. Die Player Experience zu evaluieren stellt also eine Herausforderung dar, weil es sich um ein breites und nicht genau abgrenzbares Feld handelt, bei dem
es der Spieleforschung bislang an geeigneten Methoden gefehlt hat, die reliabel und valide
Player Experience erfassen (vgl. Poels et al., 2007, S. 84). Die empirischen Methoden, die
bisher Anwendung fanden, lassen zwei Stoßrichtungen bei den methodischen Ansätzen
zur Evaluation von Player Experience erkennen. Auf der einen Seite wird versucht klassische User Experience Methoden an das Feld digitaler Spiele anzupassen, d.h. Methoden
anzuwenden, die hauptsächlich auf Beobachtung und Selbstauskünften basieren, wie z.B.
Interviews, Fragebögen und Think-Aloud Protokolle (vgl. Amaya et al., 2008, S. 41f; Hoonhout, 2008; Ijsselsteijn et al., 2007, 2008; Medlock et al., 2002; Pagulayan et al., 2003; Poels
et al., 2007). Auf der anderen Seite werden Metriken mit Daten aus klassischen Usability
Tests kombiniert (vgl. Schuh et al., 2008; Kim et al., 2008) oder zusätzlich psychophysiologische Methoden angewendet (vgl. Hazlett, R. 2008; Hirshfield et al., 2009; Mandryk,
2008; Mandryk et al., 2006; Nacke, 2009a; Nacke & Lindley, 2008; Ravaja et al. 2008).
Diese unterschiedlichen Vorgehensweisen sollen nun kurz vorgestellt werden.
6.2.1. Beobachtung und Selbstauskünfte
Methoden basierend auf Beobachtung und Selbstauskünften wurden größtenteils von den
etablierten Vorgehensweisen der Usability und User Experience Evaluation übernommen
(vgl. Kapitel 4.2). An dieser Stelle werden lediglich spielspezifische Anpassungen und
Kommentare vorgestellt.
Medlock et al. (2002) empfiehlt als Discount-Usability Methode die RITE (Rapid Iterative
Testing and Evaluation) Vorgehensweise. Dabei wird ein klassischer Labor Usability Test
durchgeführt, mit dem Unterschied, dass Ergebnisse des Tests direkt zur Verbesserung
des Testmaterial herangezogen werden, um somit offensichtliche Fehler früh zu beheben
und mit späteren Probanden neue Probleme aufdecken zu können (vgl. Medlock et al.,
2002, S. 2).
Hoonhout (2008) schlägt vor, die Methode des Lauten Denkens (vgl. Kapitel 4.2.2.3) auch
bei der Evaluation von Spielen einzusetzen. Hoonhout weist darauf hin, dass beim Lauten
Denken während eines Spieletests die Spielerfahrung negativ beeinflusst werden kann.
Durch die kognitive Anstrengung beim Lauten Denken, werden Spieler daran gehindert
die einzelnen Dimensionen digitaler Spielerfahrungen zu erleben (vgl. Hoonhout, 2008,
S. 67). Es wird vorgeschlagen, eine Variante des Lauten Denkens, das retroperspektivische
Laute Denken, für die Evaluation von Spielen zu verwenden. Beim retroperspektivischen
Lauten Denken können Probanden zuerst ungestört mit dem System interagieren. Da
der Test auf Video aufgenommen wird, kann das Geschehen danach von Testleiter und
Testperson gemeinsam analysiert werden. Die Testperson versucht dabei rückwirkend die
getätigten Aktionen, Gedankengänge und Emotionen zu verbalisieren (vgl. Hoonhout,
2008, S. 67). Der Ansatz des retroperspektivischen Lauten Denkens scheint damit ein
geeignetes Instrument für die Evaluation von Spielen zu sein. Ein Nachteil beim Einsatz
dieser Methode ist, dass Spieler meistens eine längere Zeitspanne ungestört mit einem
Spiel verbringen müssen, um eine authentische Spielerfahrung zu erleben. Das retroperspektivische Verbalisieren von Gedankengängen wird allerdings schwieriger, je länger ein
Test zurück liegt.
Eine der bekanntesten Methoden ist das Interview. Die Durchführung von Interviews
kann bei der Evaluation von Spielen analog zu User Experience Tests von anderen interaktiven Produkten durchgeführt werden (vgl. Kapitel 4.2.2.1). Hoonhout (2008, S. 72ff)
empfiehlt teilstrukturierte Interviews, die direkt nach der Interaktion mit dem Spiel stattfinden sollen.
Hinsichtlich der schriftlichen Befragung zur Evaluation von Spielerfahrungen, gib es in
der angewandten Spieleforschung im Gegensatz zu dem benachbarten Wissenschaftsfeld der Mensch-Maschine Interaktion im Bereich Usability oder User Experience (vgl.
Kapitel 4.2.2.2) keine anerkannten oder standardisierten Fragebogenkonstrukte, auf die
man zurückgreifen könnte. Wenn ein Fragebogen verwendet wird, so ist dieser meistens
unter mehr oder weniger fundierter Beachtung des aktuellen Forschungsstandes selbst
entwickelt und in der Regel nicht auf statistische Gütekriterien hin überprüft worden (vgl.
Bernhaupt, Schwaiger, Riegler, & Enthaler, 2007; de Haan & Diamond, 2007; Hoysniemi,
2006; Zammitto, 2009). Oder aber die verwendeten Materialien sind nicht öffentlich
zugänglich (vgl. Amaya et al., 2008). Diese methodische Lücke wurde von Poels et al.
(2007) und Ijsselsteijn et al. (2007, 2008) erkannt. Basierend auf den theoretischen Überlegungen, den empirischen Ergebnissen und durch die Synthese des Forschungsstandes
von Poels et al. (2007) wurde ein Fragebogen entworfen, genannt Game Experience Questionnaire (GEQ), der digitale Spielerfahrung unter Gewährleistung statistischer Gütekriterien erheben kann (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008). Da der GEQ in der vorliegenden Arbeit
Verwendung findet, wird in Kapitel 6.4 noch einmal detaillierter auf den Fragebogen
eingegangen.
6.2.2. Kombinationsmöglichkeiten mit Metriken
Eine Methode, die herkömmliche Metriken mit weiteren Datenströmen von Nutzertests
anreichert, nennt sich TRUE (Tracking Real-Time User Experience) und wurde erstmals
von Microsoft Games Research eingesetzt (vgl. Schuh et al., 2008; Kim et al., 2008). Die
zu Grunde liegende Überlegung ist, dass automatisch erhobene Metriken meist isoliert
analysiert werden (vgl. Kapitel 6.1.2) und ohne Daten zur Demographie, zum Kontext
und zur Meinung des Nutzers keine Aussagen über die Hintergründe von identifizierten
Probleme getroffen werden können. TRUE erhebt primär, wie die meisten anderen
Metriken auch, automatisiert eine große Menge an Daten über Aktionen des Nutzers im
Spiel. Dabei wird aber nicht nur die Häufigkeit einzelner Aktionen gemessen, sondern der
erzeugte Datenstrom wird nach thematisch zusammengehörenden Variablen gruppiert
und mit einem Zeitstempel versehen. Zusätzlich werden Selbstauskünfte durch digitale
Fragebögen während oder nach dem Spiel sowie Videoaufzeichnungen der Probanden,
des Bildschirms und der Testumgebung gespeichert. Alle eingelesenen Datenströme
werden aggregiert und synchronisiert (vgl. Abbildung 21).
Abbildung 21: Die TRUE Architektur (vgl. Schuh et al., 2008; Kim et al., 2008)
Die Verbindung dieser Kontextinformationen mit Metriken ermöglicht eine tiefergehende
Analyse der Daten. Zusätzlich zu dem Aufdecken von Problemen (was ist passiert?) kann
durch die Auswertung von dazugehörigen Videos und Fragebögen auch die Ursache für
Probleme ermittelt werden (warum ist es passiert?). Die Kombination von objektiven,
subjektiven, quantitativen und qualitativen Daten ermöglicht damit eine umfassende
Analyse der Spielerfahrung.
Metriken können also durchaus zur Analyse der Spielerfahrung eingesetzt werden, wenn
sie mit ergänzenden Daten kombiniert werden. Eine besondere Art der Kombination stellt
dabei die zusätzliche Analyse psychophysiologischer Methoden dar, welche im nächsten
Abschnitt erläutert wird.
6.2.3. Psychophysiologische Methoden
Da eine digitale Spielerfahrung sich besonders in emotionalen Reaktionen äußert und
viele der erläuterten Dimensionen von Player Experience psychologische und physiologische Vorgänge beschreiben (vgl. Kapitel 5.2), wurde vor kurzem damit begonnen, Sensor
Technologie einzusetzen (vgl. Kapitel 4.2.3.2), um die Wahrnehmung und die Emotionen
eines Spieler während des Spielens zu messen (vgl. Hazlett, R. 2008; Hirshfield et al., 2009;
Mandryk, 2008; Mandryk et al., 2006; Nacke, 2009a; Nacke & Lindley, 2008; Ravaja et al.
2008).
Hazlett (2008, S.187ff) argumentiert, dass jedes digitale Spiel eine emotionale Reaktion
hervorruft. Dabei können unterschiedliche Spiele unterschiedliche Emotionen bewirken.
Selbst innerhalb eines Spiels kann ein Spieler zwischen verschiedenen emotionalen
Zuständen wechseln und
unterschiedliche
Dimen-
Intensity
sionen der Spielerfahrung
wahrnehmen (vgl. Kapitel
die sich nach Art und
Intensität
unterscheiden
kann (vgl. Abbildung 22).
Surprise
Dislike
Shame
Want/Desire
Amusement
Annoyance
Sadness
eine völlig andere emotionale Erfahrung machen,
Awe
Anger
5.2). Zwei Spieler können
also bei dem selben Spiel
Excitment
Fear
Interest
Loving
Like
Hope
Boredom
Negative emotion
Positive emotion
Abbildung 22: Einteilung von Emotionen nach
Intensität und Empfinden (Hazlett, 2008, S.187ff )
Hazlett schlägt deshalb vor, emotionale Profile von Spielen zu definieren und sie anhand
physiologischer Messungen zu validieren (vgl. Hazlett, 2008, S. 2003). Erste Versuche
positive und negative emotionale Reaktionen bei Spielen nachzuweisen stammen von
Ravaja et al. (2005, 2008) unter Verwendung von EMG und durch Messung der elektrodermalen Aktivität. Ravaja et al. schlagen vor Messungen emotionaler Reaktionen
durchzuführen, um zu überprüfen, ob Spiele oder bestimmte Elemente von Spielen die
gewünschten Effekte erzielen. Die Autoren geben jedoch zu bedenken, dass bei den bisherigen Untersuchungen große individuelle Unterschiede bei den emotionalen Reaktionen
festgestellt werden konnten (vgl. Ravaja et al., 2005, S. 11f). Mandryk (2006) konnte nachweisen, dass Spielen gegen einen Computer bzw. gegen einen menschlichen Mitspieler
unterschiedliche physiologische Reaktionen hervorruft.
Nacke & Lindley (2008) haben EKG, EMG, EEG, Eyetracking, die Messung des Hautleitwiderstandes und den Game Experience Questionnaire eingesetzt, um Dimensionen der
Spielerfahrung wie Flow, Immersion, Langeweile, Herausforderung und Spaß zu untersuchen. Sie konnten nachweisen, dass gezielte Modifikationen an einem Spiel, ein Flow-,
ein Immersions- und ein Langeweile-Spielerlebnis beeinflussen können. Die Korrelation
der objektiven psychophysiologischen Daten mit den Ergebnissen des Game Experience
Questionnaire lässt darauf schließen, dass der Fragebogen tatsächlich Zustände digitaler
Spielerfahrungen messen kann (vgl. Nacke & Lindley, 2008, S. 86f).
Für weiterführende Informationen sei auf die Übersicht von Mandryk (2008, S. 211ff)
verwiesen, in der theoretische Grundlagen und praktische Tipps zu Sensor Auswahl,
verschiedenen Messmöglichkeiten physiologischer Reaktionen sowie Empfehlungen zur
Datenanalyse diskutiert werden. Eine Sammlung an aktuellen Experimenten zur Verwendung physiologischer Messmethoden bei der Analyse digitaler Spielerfahrungen findet
sich zudem bei Nacke (vgl. 2009a, Kap. 2 & Kap. 3).
Abschließend lässt sich festhalten, dass physiologische Messungen kontinuierlich große
Datenmengen liefern, auf Grundlage derer Rückschlüsse auf die subjektive Player Experience eines Spielers gezogen werden können. Durch die hohe Variabilität zwischen
unterschiedlichen Spielern, wegen gelegentlichen Sensorfehlern und Sensorrauschen, auf
Grund komplexer Datenhaltung und Datenanalyse sowie wegen Konfundierungseffekten
der Instrumente hat sich die Verwendung von physiologischen Messungen bei der Evaluation der Player Experience momentan noch nicht durchgesetzt (vgl. Hazzlet, 2008, S.203).
Da es sich um Methodiken handelt, die objektive und quantitative Daten produzieren,
findet deren Anwendung in der angewandten Spieleforschung jedoch eine immer weitere
Verbreitung (vgl. Mandryk, 2008, S. 231).
6.3. Methoden zur Evaluation des Gameplay Experience Kontexts
Methoden, um den Kontext von digitalen Spielerfahrungen zu untersuchen sind kaum
vorhanden. Abgesehen vom „kulturellen Debugging“, dem Überprüfen ob Spielinhalte
in Zielmärkten mit unterschiedlichen kulturellen Rahmenbedingungen verstanden und
akzeptiert werden, wird eine Evaluation des Nutzungskontexts von Entwicklern digitaler
Spiele meist nicht praktiziert (vgl. Nacke, 2009a, S. 49f). Es gibt vereinzelte Ansätze räumliche, zeitliche und soziale Kontextfaktoren durch anderen Methoden zu evaluieren. Die
bereits erwähnten Heuristiken von Korhonen und Koivisto (2006) besitzen eine Kategorie
„mobility“, die speziell für mobile Spiele entwickelt wurde. Ijsselsteijn et al. (2007, 2008)
haben für den Game Experience Questionnaire ein Modul entwickelt, das die empfundene soziale Präsenz erheben soll (vgl. Kapitel 6.4). Gelegentlich werden Beobachtungen
im Feld genutzt um Spielverhalten im realen oder virtuellen Spielkontext zu untersuchen
(vgl. Benford, Crabtree, Flintham, Drozd, Anastasi & Paxton et al., 2006 ; Chen & Duh.
2007; Jarkiewicz, Frankhammar & Fernaeus 2008; Szentgyorgyi, Terry & Lank, 2008).
Bezeichnend für das kleine Methodenspektrum der Spieleforschung ist, dass es keine
direkte Sammlung an kontextsensitiven Methoden gibt, auf die zurückgegriffen werden
könnte. Vielmehr werden meistens Methoden aus den Sozialwissenschaften adaptiert.
6.4. Exkurs: Der Game Experience Questionnaire (GEQ)
Der Game Experience Questionnaire wird in der vorliegenden Arbeit als Instrument
eingesetzt, daher erfolgt an dieser Stelle eine ausführlichere Beschreibung, die auch kurz
auf die Entwicklung der Module und die Überprüfung der statistischen Gütekriterien des
Fragebogens eingeht.
Der GEQ ist ein umfassendes und reliables, modulares Fragebogenkonstrukt zur Erfassung
von Selbstauskünften über digitale Spielerfahrungen. Der Fragebogen wurde als Teil des
von der Europäischen Union geförderten „Fun of Gaming“ Projekts von Ijsselsteijn, Poels
und de Kort (2008) entwickelt und basiert auf den theoretischen Grundlagen, die in der
vorliegenden Arbeit unter anderem inKapitel 5.2 erläutert wurden sowie auf zusätzlichen
empirischen Daten, die während der Entwicklung des Fragebogens durch Fokusgruppen
und Expertentreffen erhoben wurden (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S. 7ff; Poels, 2007, S.
83ff). Basierend auf diesen Ergebnissen (vgl. Kapitel 5.2.2.1) wurde zur Entwicklung des
GEQ ein Itempool generiert, der Aussagen zu Spielerfahrungen enthält, die sich soweit wie
möglich nicht auf spezifische Spielelemente beziehen, sondern die im Vorfeld erarbeiteten
Dimensionen (Competence, Flow, Suspense, Enjoyment, Sensory immersion, Imaginative
Immersion, Control, Social Presence, Positive Affect und Negative Affect) abbilden. Als
Antwortskala wird eine unipolare fünfstufige Likertskala verwendet mit Ausprägungen
die eine Zustimmung von „gar nicht“ bis „außerordentlich“ abbilden. Für das Grundmodul des GEQ wurden in einem Expertentreffen insgesamt 93 Items generiert. Jede der
Dimensionen digitaler Spielerfahrungen wurde mindestens durch fünf oder mehr Items
abgebildet. Der Itempool wurde anschließend mit einer repräsentativen Gruppe von 380
Spielern anhand einer explorativen Faktorenanalyse überprüft. Insgesamt konnten sieben
Faktoren identifiziert werden, die den zuvor erwähnten Dimensionen größtenteils entsprechen (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S. 19f). Sensory Immersion und Imaginative Immersion
konnten zu einer einzigen Kategorie zusammengefasst werden. Für Control konnte kein
eigener Faktor identifiziert werden, da es aber ähnliche Items wie Competence enthält,
wurden die meisten Items, die sich auf Control beziehen im gleichen Faktor wie Competence verortet. Eine unerwartete Komponente, betitelt Tension, hat sich als eigener Fakrot
aus Items, die ursprünglich für Negative Effect entworfen wurden, abgespalten. Insgesamt
konnten durch die Faktorenanalyse sieben Hauptkategorien mit hinreichenden internen
Konsistenzen identifiziert werden:
1. Sensory and Imaginative Immersion
2. Tension
3. Competence
4. Flow
5. Negative Affect
6. Positive Affect
7. Challenge
Für jede Kategorie wurden anschließend nach zusätzlicher Berechnung von Cronbachs
Alpha (durchschnittlicher Mittelwert M = .81) fünf bis sechs Items ausgewählt, die repräsentativ in das finale Grundmodul übernommen wurden (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S.
20ff). Das Grundmodul des GEQ hat also eine klare, leicht verständliche und reliable
Struktur.
In einem zweiten Schritt wurde die Sensitivität und Validität des GEQ überprüft. Die
Analyse der bivariaten Korrelationen der einzelnen Kategorien zeigt, dass der GEQ in
der Tat unterschiedliche Dimensionen digitaler Spielerfahrungen messen kann. Die
Konstruktvalidität wurde durch mehrere Varianzanalysen (ANOVA) nachgewiesen. Bei
Einbezug der Faktoren Spielereigenschaft (Geschlecht, Spielhäufigkeit), Spielgenre (First
Person Shooter, Sportspiel, Puzzle und Quizspiel, Action Adventure, Strategiespiel) und
soziale Umgebung (alone, with virtual others, with mediated others, with mediated friend,
co-located with friends) konnten signifikante Unterschiede festgestellt werden. Der GEQ
kann also Unterschiede der Spielerfahrung zwischen Spielern, Spielegenres und sozialem
Kontext akkurat messen und besitzt eine angemessene Konstruktvalidität.
Über die Laufzeit des FUGA Projekts wurde der GEQ komplementär zu anderen Methoden
eingesetzt, um so die konvergente Validität des Fragebogenkonstrukts zu bestätigen (vgl.
Nacke, 2009a). Es wurden noch zusätzliche Module für den GEQ entwickelt, die einzeln
oder kombiniert eingesetzt werden können. Die einzelnen Module sind:
• GEQ: Der Game Experience Questionnaire als Grundmodul enthält 43 Items, welche
die unterschiedlichen Dimensionen digitaler Spielerfahrungen abfragen.
• iGEQ: Der ingame-GEQ ist eine gekürzte Version des Grundmoduls GEQ, die sich
für kurzzeitige Befragungen, z.B. während dem Spielen, einsetzen lässt.
• PGQ: Der Post-Game Questionnaire enthält 17 Items, die Erfahrungen und Emotionen einer Spielerfahrung messen.
• SPGQ: Der Social Presence Game Questionnaire entählt 17 Items mit denen die
Erfahrungen eines Spielers mit seinen Mitspielern erfasst werden können.
Jedes der Module arbeitet dabei mit einer unipolaren, fünfstufigen Likertskala. Alle Module
des GEQ sollen Probanden direkt nach einer digitalen Spielerfahrung zur Bearbeitung
vorgelegt werden. Der iGEQ kann aufgrund des geringeren Umfangs auch zur Befragung
während des Spielens eingesetzt werden.
Für die Spieleforschung stellt der GEQ damit ein reliables, valides, sensitives, robustes,
nicht intrusives und leicht anwendbares Instrument dar.
7. Empirische Untersuchungen
Im Folgenden wird auf Grundlage der theoretischen Abhandlungen (vgl. Kapitel 3 und
Kapitel 5) das Forschungsinteresse der vorliegenden Arbeit aufgezeigt. Danach werden
die durchgeführten Studien beschreiben.
7.1. Motivation und Forschungsdesiderata
Wie in Kapitel 5.1, Kapitel 5.2 und Kapitel 5.3 gezeigt wurde, gibt es zur Beschreibung
digitaler Spielerfahrungen unterschiedliche Theorien und Modelle. Viele der Modelle
basieren dabei – zumindest teilweise – auf theoretischen Grundlagen der MenschMaschine Interaktion, insbesondere dem Teilbereich der User Expereince Forschung wie
in Kapitel 3.2 beschrieben (vgl. Hassenzahl, 2003; Hassenzahl et al., 2008; Law et al., 2009;
Tullis & Albert, 2008). Einzelne Dimensionen digitaler Spielerfahrungen wie Flow, erläutert in Kapitel 5.2.1.1 (vgl. Chen, 2007; Cowley, Charles, Black & Hickey, 2008; Jones,1998;
Sweetser & Wyeth, 2005) und Immersion, beschrieben in Kapitel 5.2.1.2 (vgl. Brown &
Cairns, 2004; Ermi & Mäyrä, 2005; Jennett et al., 2008), werden in der Spieleforschung
ebenso diskutiert wie Modelle die versuchen mehrere Dimensionen digitaler Spielerfahrungen abzubilden (vgl. Kapitel 5.2; Costello & Edmonds, 2007; Korhonen, Montola &
Arrasvuori, 2009; Lazzaro, 2008; Poels et al., 2007) als auch abstraktere und universalere Modelle (vgl. Kapitel 5.3; Fernandez, 2008; Nacke, 2009a). In der Spieleforschung
wird dabei jedoch der Kontext, in dem die Spielerfahrung stattfindet, nur unzureichend
behandelt. Lediglich der soziale Kontext von Spielerfahrungen als Social Playability (vgl.
Järvinen et al., 2002), Socialization (vgl. Sánchez et al. 2009a,b), Social Context (vgl. Ermi
& Mäyrä, 2005), Social Presence (vgl. Poels et al., 2007), Camaraderie (vgl. Costello &
Edmonds, 2007), Fellowship und Sympathy (vgl. Korhonen, Montola & Arrasvuori, 2009)
oder People Fun (vgl. Lazzaro, 2008) sowie der zeitliche Kontext von Spielerfahrungen
(vgl. Fernandez,2008; Nacke, 2009a) finden Beachtung. Weitere Elemente, wie der räumliche Kontext, werden kaum diskutiert.
Modelle zur Beschreibung der Gameplay Experience sollten alle Ausprägungen des Spielkontexts ausdifferenzieren und alle Einflussfaktoren (sozial, kulturell, zeitlich, räumlich
etc.) beachten. Dies ist momentan nicht der Fall. Hierfür gibt es zwei mögliche Erklärungen:
Empirische Untersuchungen · 88
1. Da sich die wissenschaftlichen Arbeiten in der Spieleforschung hauptsächlich mit
Computer- und Videospielen beschäftigen, bei denen der räumliche Kontext in der
Regel konstant ist, wird dieser in den publizierten Modellen nicht weiter beachtet.
Wissenschaftliche Modelle zur Beschreibung digitaler Spielerfahrungen sollten
aber in jedem Fall für alle Arten von digitalen Spielen gelten, also auch für Spiele
die primär in mobilen Kontexten gespielt werden, wie Handyspiele und Spiele für
mobile Konsolen. „When mobile communications machines are harnessed for games,
they present a new gaming environment, literally every environment“ (vgl. Hall, 2005,
S. 47). In der vorliegenden Arbeit wird angenommen, dass der räumliche Kontext
durchaus eine Auswirkung auf das Spielerlebnis hat. Nacke (2009a) beschreibt den
Kontext digitaler Spielerfahrungen in seinem Modell zwar, er spricht jedoch nur von
einer vage definierten „black box“: „[…] we take the context actor basically as a black
box of processes executed in the context of playing, which interact with the player in some
way“ (vgl. Nacke, 2009a, S. 42). Stimmt die Annahme, dass räumliche Kontexte einen
Einfluss auf die Spielerfahrung haben, so gibt es Verbesserungsbedarf bei den bisherigen Modellen zur Erklärung digitaler Spielerfahrungen (vgl. Kapitel 5.2 und Kapitel
5.3) und es ist ein Forschungsdesiderat, möglichst viele Dimensionen und Prozesse
der „black box“ Kontext zu identifizieren und in bestehende Modelle zu integrieren.
2. Die Literatur, die sich mit mobilem Spielen beschäftigt, lässt darauf schließen, dass der
räumliche Spielkontext in der Tat ein wichtiges Element bei der Betrachtung digitaler
Spielerfahrungen ist: „In different contexts of use, users demand very different experiences from mobile gaming“ (vgl. Dixon, Mitchell & Harker, 2004, S. 3). „Since we are
evaluating mobile games, another aspect is to evaluate how well a game fits into the
mobile context“ (vgl. Korhonen & Koivisto, 2006, S. 10). Publikationen zu mobilen
Spielen behandeln aktuell aber eher soziale Faktoren (vgl. Li & Counts, 2007; Paul
et al., 2008; Szentgyorgyi, Terry & Lank, 2008), Unterschiede zwischen Spielen oder
Spielsystemen (vgl. Duh, Chen & Tan, 2008; Stenbacka, 2007), Eingabemodalitäten
(vgl. Bucolo, Billinghurst & Sickinger, 2005) und vermehrt auch pervasive Spiele wie
„mixed reality games“ (vgl. Benford, et al., 2006; Park & Jung, 2009; Reimann, 2005;
Reimann & Paelke, 2005), und „location based games“ (vgl. Bell et al., 2006; Klante,
et al., 2004; Misund et al., 2009; Polson & Morgan, 2007; Rashid, Coulton & Edwards,
2006). Lediglich Dixon et al. (2004) untersuchen in einer Studie Nutzeranforderungen
an mobile Spiele mit Hinblick auf den Nutzungskontext. Es konnten jedoch keine
empirischen Untersuchungen gefunden werden, die versuchen zu klären, ob unterschiedliche räumliche Spielkontexte die subjektive Spielerfahrung nachweislich beeinflussen. Es ist also ein weiteres Forschungsdesiderat, zu klären, inwiefern sich unterschiedliche mobile Kontexte auf die subjektive Spielerfahrung auswirken.
Beide eben vorgestellten Fragestellungen sollen im Rahmen der vorliegende Studie bearbeitet werden. Die vorliegende Arbeit möchte durch eine empirische Untersuchung überprüfen, inwiefern mobile Kontexte einen Einfluss auf die subjektive Spielerfahrung haben.
Zusätzlich sollen Dimensionen und Prozesse des Spielkontexts identifiziert werden, die
einen Einfluss auf die Spielerfahrung haben können. Es wird erwartet, dass der mobile
Kontext die unterschiedlichen Dimensionen der Spielerfahrung (vgl. Kapitel 5.2) direkt
beeinflusst, wobei a priori keine Aussage über die Art oder Richtung der Beeinflussung
getroffen werden kann. Es wird auch erwartet, dass weitere kontextbezogene Dimensionen
identifiziert werden können, für die angenommen wird, dass interpersonale Unterschiede
bestehen. Die Ergebnisse der Arbeit sollen bisherige Modelle der Gameplay Experience
um eine detaillierteres Verständnis des Elements „Kontext“ erweitern und einen ersten
wissenschaftlichen Beitrag zur empirischen Untersuchung mobiler Spielerfahrungen
leisten. Als theoretische Ausgangsbasis wird das Gameplay Experience Modell von Nacke
(2009a, S. 40ff) herangezogen (vgl. Kapitel 5.3.1.2), welches die ganzheitliche Spielerfahrung als Interaktion zwischen Spielsystem, Spieler und Kontext beschreibt.
7.2. Methoden
Um die beiden Fragestellungen der vorliegenden Arbeit (vgl. Kapitel 7.1) zu beantworten,
wurde eine Vorgehensweise gewählt, die unterschiedliche empirische Methoden (vgl.
Kapitel 4.2) miteinander kombiniert. Nachfolgend wird der Methodenmix kurz vorgestellt, bevor anschließend detailliert auf das Studiendesign, das verwendete Instrumentarium, die Stichprobenkonstruktion, die Durchführung und die Ergebnisse der Studien
eingegangen wird.
Um untersuchen zu können, welchen Einfluss variable örtliche Kontexte auf die subjektive Spielerfahrung haben, mussten zunächst typische Spielkontexte identifiziert werden.
Dies geschah durch eine Kombination von Ergebnissen aus einer internationalen
Onlineumfrage, fortlaufend dokumentierten Alltagsbeobachtungen sowie Ad-hoc-Interviews. Die Erkenntnisse aus diesen Voruntersuchungen wurden anschließend für das
Studiendesign der Hauptuntersuchung herangezogen. In der Hauptuntersuchung wurde
die subjektive Spielerfahrung von Probanden in den zuvor identifizierten, unterschiedlichen räumlichen Kontexten anhand des Game Experience Questionaires erhoben. Durch
teilstrukturierte Interviews sowie durch Audio- und Videoaufnahmen wurden zusätzlich
Daten gesammelt, um weitere Einflussfaktoren des mobilen Spielens zu identifizieren.
Objektiv
Beobachtungen
Qualitativ
Quantitativ
Interviews
Fragebögen
Subjektiv
Abbildung 23: Methodenmix der empirischen Untersuchung
Insgesamt wurden für die vorliegende Arbeit Methoden eingesetzt die sowohl subjektive
und objektive Daten in quantitativer und qualitativer Ausprägung erheben (vgl. Abbildung 23).
7.3. Voruntersuchung 1: Internationale Online Umfrage
Um experimentell überprüfen zu können, welchen Einfluss variable örtliche Kontexte auf
die subjektive Spielerfahrung haben, mussten in einem ersten Schritt typische Spielkontexte identifiziert werden, um diese später im Experiment operationalisieren zu können.
Dafür wurden zusätzlich zu einer intensiven Literaturanalyse die verfügbaren empirischen
Methoden (vgl. Kapitel 4.2) hinsichtlich Ihrer Tauglichkeit zur Identifikation von mobilen
Spielkontexten überprüft. Besonderes Augenmerk lag dabei auf zeiteffizient Erhebung
authentischer Daten. Während es theoretisch möglich wäre Kontextinformationen durch
Methoden zu erheben, die auf Messungen basieren, z.B. durch die Erstellung von Bewegungsprofilen mit GSM Triangulation oder GPS fähigen Mobiltelefonen sowie durch das
Speichern von Systemaktionen (Spiel starten, Spiel beenden usw.). So steht der technische
Aufwand, den eine solche Erhebungsmethode benötigt, in keinem Verhältnis zu den zu
erwartenden Ergebnissen. Darüber hinaus entstehen datenschutzrechtliche Probleme und
ethische Bedenken, wenn Bewegungsprofile im Zuge einer Untersuchung erstellt werden.
Methoden zur Identifikation von Spielkontexten, die auf Messung basieren, wurden
deshalb in der vorliegenden Arbeit ausgeschlossen. Stattdessen wurden Methoden, die auf
Selbstauskünften basieren, mit Methoden, die auf Beobachtungen basieren, kombiniert.
An dieser Stelle soll detaillierter auf die schriftliche Onlinebefragung eingegangen werden,
die als erster Teil der Voruntersuchung durchgeführt wurde. Für die internationale
Umfrage wurde Amazons Mechanical Turk verwendet (vgl. Amazon, 2009). Mechanical
Turk ist ein Webservice, der auf dem Prinzip der „Schwarmauslagerung“ (crowdsourcing)
basiert. Ursprünglich wurde er dazu entwickelt Aufgaben, die von Computern bislang
noch nicht gelöst werden können, gegen Bezahlung als „Human Intelligence Tasks“ (HIT)
durch eine weltweit verteilte Menge an menschlichen Arbeitern erledigen zu lassen.
Amazon hat das System zu einem Marktplatz ausgebaut, bei dem man sich als „Requester“
(jemand der Aufgaben einstellt) und „Worker“ (jemand der Aufgaben bearbeitet) registrieren kann und den Dienst somit für eigene Zwecke als alternative Einkommensquelle
oder als internationales Dienstleistungsportal nutzen kann. Ein integriertes Bewertungssystem sowie Filter für Länder, Qualifikationen und einige weitere Eigenschaften erlauben
transparente, komplexe Abfragen und Aufgabenstellungen sowohl für Requester als auch
für Worker. Als Requester ermöglicht es die integrierte Stapelverarbeitung, eine Aufgabe
einmal zu entwerfen und dann für einen festgesetzten Preis beliebig oft bearbeiten zu
lassen. Das System kann somit für eine Vielzahl an interaktiven Aufgaben genutzt werden.
Kittur, Chi & Suh (2008) haben als Erste versucht, den Mikromarkt Mechanical Turk zur
Durchführung von Nutzerstudien zu verwenden, indem sie die Qualität von Wikipedia
Artikeln von HIT-Workern bewerten ließen. Die Autoren kommen zu dem Ergebnis, dass
Mechanial Turk eine zeit- und kosteneffiziente Plattform ist, um Studien durchzuführen
oder interaktive Aufgabenstellungen mit guter Qualität bearbeiten zu lassen. Sie weisen
aber darauf hin, dass bei qualitativen und subjektiven Aufgaben bedacht werden muss,
dass viele Worker versuchen, das System zu ihren Gunsten zu manipulieren (vgl. Kittur,
Chi & Suh, 2008, S. 456). Für die vorliegende Befragung wurden deshalb Kontrollfragen
in den Fragebogen eingebaut (vgl. Kapitel 7.3.2). Für die internationale Onlineumfrage
wurde Mechanical Turk mit dem Ziel verwendet, in kurzer Zeit und mit einer geringen
Incentivierung eine große Menge an Teilnehmern aus der ganzen Welt zu rekrutieren.
7.3.1. Studiendesign
Unter Verwendung von Mechanical Turk sollte ein selbst konstruierter Fragebogen,
bestehend aus offenen und geschlossenen Fragen, durch eine international Stichprobe an
Probanden bearbeitet werden. Über Kontroll- und Filtermechanismen sollte eine angemessene Reliabilität gewährleisten werden. Aufgrund des internationalen Charakters der
Studie, wurde der Fragebogen auf Englisch veröffentlicht.
7.3.2. Instrumente und Messgeräte
Der Fragebogen wurde in HTML entworfen. Er besteht aus insgesamt zwei geschlossenen
und sechs offenen Fragen. Die zwei geschlossenen Fragen erheben als Ja/Nein-Fragen,
ob der Proband ein Mobiltelefon besitzt und ob dieses zum Spielen genutzt wird. Drei
der offenen Fragen sind über den Fragebogen verteilte Logik CAPTCHAs (Completely
Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). Da bei Studien,
die Mechanical Turk als Instrument nutzen, die Gefahr der Manipulation besteht (vgl.
Kittur, Chi & Suh, 2008, S. 456) wurden diese Fragen als Kontrollfragen eingebaut, um
Betrugsversuche bei der Bearbeitung des Fragebogens aufzudecken. Zu Beginn des Fragbogens wurde deshalb darauf hingewiesen, dass Einsendungen, die falsch beantwortete Logik CAPTCHAs enthalten, nicht akzeptiert werden können. Auch wurde darauf
hingewiesen, dass Einsendungen, die Fragen auslassen oder eine Bearbeitungszeit unter
30 Sekunden aufweisen, ebenfalls nicht akzeptiert werden können. Der Aufwand, den
Fragebogen zu manipulieren, wurde durch die Verwendung von CAPTCHAs also ähnlich
groß wie die korrekte Bearbeitung. Ziel war, dadurch die Anzahl an Betrugsversuchen
gering zu halten. Die übrigen drei offenen Fragen waren der eigentliche Kern der Umfrage
und sollten erheben, wo, warum und was auf Mobiltelefonen gespielt wird. Es wurden
Textfelder verwendet, in denen freie, beliebig ausführliche Antworten eingetragen werden
konnten. Da es die Geschäftsbedingungen von Mechanical Turk nicht erlauben die HITWorker nach persönlichen Daten zu befragen, konnten keine demographischen Daten
erhoben werden. Auf eine Überprüfung der statistischen Gütekriterien wurde verzichtet,
da die erhobenen Daten nicht dazu bestimmt waren, inferenzstatistische Auswertungen
durchzuführen, sondern lediglich ein erster Einblick in unterschiedliche Spielkontexte
von Mobiltelefonen gewonnen werden sollte. Abschließend werden in Abbildung 24 an
dieser Stelle noch die Formulierungen der verwendeten Fragen und die Antwortskalen
aufgeführt.
Vorbefragung N=100 (2 × n = 50)
Nr.
Frage
Antwortskala
1
Do you own a mobile phone?
Ja/Nein
2
Do you regularly play games on your mobile phone?
Ja/Nein
3
Where are you usually when you play games on your mobile phone?
freie Texteingabe
4
Why do you play games on your mobile phone?
freie Texteingabe
5
Experience of discovering a new solution, place or property
freie Texteingabe
6
What type of games do you play on your mobile phone?
freie Texteingabe
CAPTCHA
The word „devoting“ has how many letters?
freie Texteingabe
CAPTCHA
Which is the largest number: 67, 59 or 97?
freie Texteingabe
CAPTCHA
What day is today, if yesterday was Sunday?
freie Texteingabe
Abbildung 24: Items der internationalen Umfrage
7.3.3. Stichprobenkonstruktion
Durch die Verwendung von Mechanical Turk handelte es sich bei der untersuchten Stichprobe um eine selbstrekrutierte Menge an HIT-Workern. Die Bearbeitung des Fragebogens setzte grundlegende Kenntnisse der englischen Sprache voraus. Die über Mechanical Turk konstruierte Stichprobe ist aus diesen beiden Gründen nicht repräsentativ für
die Grundgesamtheit aller Menschen, die ihr Mobiltelefon zum Spielen digitaler Spiele
nutzen. Dies war auch nicht die Grundanforderung an die Voruntersuchung. Die Größe
der Stichprobe wurde auf maximal 100 Teilnehmer festgelegt, wobei jeder HIT-Worker
für die Bearbeitung des Fragebogens mit 5 US-Cent entlohnt wurde. Die Rekrutierung der
Teilnehmer für die Befragung erfolgte durch die Einstellung des Fragebogens auf Mechanical Turk in zwei Kohorten mit je 50 Plätzen. Die beiden Kohorten wurden in einem zeitlichen Abstand von 12 Stunden freigegeben, um HIT-Workern aus verschiedenen Zeitzonen annähernd gleiche Chancen für eine Teilnahme an der Untersuchung zu gewähren.
Durch das Filtersystem von Mechanical Turk wurde verhindert, dass Teilnehmer mehrmals in einer der Kohorten oder in unterschiedlichen Kohorten den Fragebogen bearbeiten konnte. Zusätzlich wurden nur HIT-Worker mit einer positiven Bewertung von
mehr als 95% aller bisher bearbeiteten Aufgaben zugelassen. Die Befragung wurde mit
dem Titel „Answer a short survey about playing games on your mobile phone“ und der
Beschreibung „Describe in detail where, when and why you use your mobilephone to
play games. Only accept this HIT if you own a mobile phone that you use to play games
on.“ sowie den Schlagworten „survey, answers, question, research, mobile, mobile phone,
game, gaming, short, easy“ versehen, um für HIT-Worker leicht auffindbar zu sein. Die
angesetzte Bezahlung von 5 US-Cent pro Bearbeitung, lag für Aufgaben dieses Umfangs
zum Zeitpunkt der Durchführung etwa zwei US-Cent über der durchschnittlichen Entlohnung bei Mechanical Turk. Es bestand daher die Hoffnung durch eine geringfügig höhere
Incentivierung eine große Anzahl an Einsendungen in relativ kurzer Zeit zu erreichen.
7.3.4. Vorgehensweise
Der Fragebogen wurde am 22. Juli 2009 um 18 Uhr abends mitteleuropäischer Zeit
(Kohorte 1) und am 23. Juli 2009 um 4 Uhr morgens mitteleuropäischer Zeit (Kohorte 2)
bei Mechanical Turk zur Bearbeitung eingestellt. Die Laufzeit der Fragebögen, während
sie zur Bearbeitung freigegeben waren, wurde auf eine Woche festgesetzt. Alle Aufgaben
beider Kohorten wurden in weniger als zehn Minuten von der maximalen Menge à 50
HIT-Worker angenommen und über Mechanical Turk fertig bearbeitet eingestellt. Der
gesamte Datensatz wurden anschließend als kommaseparierte Datei exportiert und in
dem Statistikprogramm „PASW Statistics 17“ nachbearbeitet (vgl. SPSS, 2009). Von den
insgesamt 100 Fragebögen mussten 10 Datensätze aussortiert werden, da keine Inhalte
eingetragen wurden, oder Kontrollfragen nicht korrekt beantwortet worden sind.
7.3.5. Ergebnisse
Insgesamt konnten 90 Fragebögen zur Auswertung herangezogen werden. Die durchschnittliche Bearbeitungsdauer des Fragebogens betrug dreieinhalb Minuten. Alle der 90
befragten Personen gaben an, ein Mobiltelefon zu besitzen und dieses regelmäßig zum
Spielen digitaler Spiele zu verwenden. Die Antworten auf die offenen Fragen mit freier
Texteingabe wurden intellektuell analysiert und in mehreren Durchgängen kategorisiert. Viele der Befragten gaben bei der freien Texteingabe für einzelne Fragen mehrere
Antworten an oder ließen einzelne Fragen aus. Durch die intellektuelle Analyse wurde
versucht diese durch mehrere Überarbeitungsschritte thematisch zu ordnen. Insgesamt konnten für die Frage, wo üblicherweise auf dem Mobiltelefon gespielt wird, 110
Antworten identifiziert werden. Der Frage, warum auf dem Mobiltelefon gespielt wird,
konnten insgesamt 71 Antworten zugeordnet werden. Es gab insgesamt 77 Antworten von
knapp 40 der Befragten dazu, welche Spiele üblicherweise in mobilen Kontexten gespielt
werden.
Die Antworten hinsichtlich des räumlichen Kontexts, in dem gespielt wird, ließen sich
in zwei Hauptkategorien unterteilen. Von den 110 identifizierten Antworten fallen 39
Antworten in die Kategorie „Zuhause“ und 71 Antworten in die Kategorie „Unterwegs“
Die Antworten der befragten Personen waren detailliert genug, um Subkategorien der
Dimensionen „Zuhause“ und „Unterwegs“ bilden zu können. Für die Kategorie „Zuhause“
gibt es insgesamt vier Subkategorien. Bei „Unterwegs“ sind es sechs Subkategorien. Nachfolgend werden die unterschiedlichen Subkategorien kurz erläutert.
Ein Großteil der Testpersonen hat nicht genauer spezifiziert, wo genau zuhause auf dem
Mobiltelefon gespielt wird. Bei den Personen, die eine detailliertere Antwort gegen haben,
war die häufigste Antwort, das Spielen auf der Couch, bzw. auf dem Sofa. Die Antworten
bezogen sich in diesem Zusammenhang meist auf das Spielen während des Fernsehens,
um z.B. Werbepausen zu überbrücken oder, trotz Desinteresse am aktuellen Programm,
den Angehörigen Gesellschaft zu leisten. Zweithäufigster Ort mit 24% der Antworten,
war das Spielen auf dem Mobiltelefon im Bett. Alle Antworten bezogen sich dabei auf
das Spielen unmittelbar vor dem Einschlafen. Mit 13% die wenigsten der Antworten in
der Kategorie „Zuhause“ thematisierten das Badezimmer als Spielkontext im heimischen
Umfeld. Insbesondere der Toilettenbesuch wurde oft genannt.
Bei den Antworten, zum Spielkontext in der Kategorie „Unterwegs“ wurden insgesamt
sechs Ausprägungen identifiziert.Mit 44% bezogen sich knapp die Hälfte der Antworten
auf mobile Spielkontexte in öffentlichen oder privaten Verkehrsmitteln. Am zweithäufigsten wurde das Spielen in der Arbeit oder in der Schule genannt. Hier wurde in den
Antworten auch explizit darauf hingewiesen, dass das Spielen teilweise verdeckt, während
langweiliger Meetings oder Schulstunden praktiziert wird. Wartezimmer bei Ärzten oder
öffentlichen Einrichtungen sind bei 15% der Antworten als mobiler Spielkontext angegeben worden. Das Warten auf öffentliche Verkehrsmittel wurde als eigener Punkt aufgenommen, da die Antworten, die unter dieser Kategorie verortet sind, ausdrücklich das
Spielen in Verkehrsmitteln ausgeschlossen haben. Das Warten in einer Schlange wurde
ebenfalls als eigener Punkt aufgenommen, da es alle Antworten zusammenfasst, die geordnete Wartesituationen mit mehreren Personen außerhalb eines Gebäudes betreffen, die
sich nicht auf Verkehrsmittel, Ärzte oder öffentliche Einrichtungen beziehen. Antwortkategorien, die nach allen Überarbeitungszyklen weniger als drei Antworten enthielten,
wurden unter der Kategorie „Sonstiges“ zusammengefasst. Dazu zählen Antworten wie
Bars und Restaurants, der städtische Park oder die örtliche Turnhalle als mobile Spielkontexte.
Die Kategorisierung der Antworten auf die Frage, warum gespielt wurde, war aufgrund
der geringen Trennschärfe einiger Antworten schwierig. Insgesamt wurden jedoch sechs
Subkategorien identifiziert. Die meisten der befragten Person gaben an, aus Langeweile zu
spielen. Vorraussetzung für die Einordnung in diese Kategorie war, dass aus der Antwort
ersichtlich war, dass die Befragten in der gegeben Situation auch einer anderen Aktivität
nachgehen könnten. Die zweithäufigste Antwort bezog sich auf Situationen, in denen die
Befragten gezwungen sind auf etwas oder jemanden zu warten und, im Gegensatz zur
ersten Kategorie, keine andere Möglichkeit der Ablenkung haben und deshalb als letzten
Ausweg, um Zeit totzuschlagen, auf ihrem Mobiltelefon spielen. Einige der Antworten
bezogen sich auf den Spaß (13%), die Herausforderung (12%) oder die Entspannung
(12%), die durch das Spielen auf dem Mobiltelefon entsteht. Die Subkategorie Sonstiges
(10%) enthält Einzelantworten wie z.B. die Interaktion mit Freunden, den Ersatz von
Computer und Videospielen oder das Vermeiden von sozialer Interaktion.
Die Frage, welche Art von Spielen auf Mobiltelefonen gespielt wird, wurde nur von knapp
der Hälfte der Befragten beantwortet. Die häufigsten Nennungen waren Puzzle-, Sportund Quizspiele, gefolgt von Karten- und Brettspielen. Die wenigsten Nennungen erzielten
Simulations-, Strategie- und Actionspiele.
7.4. Voruntersuchung 2: Alltagsbeobachtungen und kontextuelle
Ad-hoc-Interviews
Die Ergebnisse der Onlinebefragung gaben einen ersten Einblick in typische Spielkontexte
auf Mobiltelefonen. Um diese qualitativen, subjektiven Daten zu bestätigen und möglicherweise zu ergänzen, wurde versucht, objektive Daten aus erster Hand zu gewinnen.
Hierfür wurden Alltagsbeobachtungen von Menschen, die unterwegs auf ihrem Mobiltelefon spielen dokumentiert. Soweit möglich, sollten beobachtete Personen auch angesprochen und interviewt werden. Durch diese zusätzliche, explorative und fortlaufende
Datenerhebung wurde gehofft, erste Einblicke in weitere Dimensionen mobiler Spielkontexte zu bekommen. Auch wurde davon ausgegangen, dass eine Sammlung an Realerfahrungen ein authentischeres Studiendesign der Hauptuntersuchung ermöglichen würde.
Von Mitte Juli 2009 bis Mitte September 2009 wurden Alltagsbeobachtungen und kontextuelle Ad-hoc-Interviews durchgeführt. Relevante Probanden wurden teilnehmend
verdeckt beobachtet und anschließend interviewt. Dazu wurden in den deutschen Städten
Regensburg, München, Bonn und Berlin aktive Beobachtungsphasen durchgeführt. Fortlaufend sollten darüber hinaus Daten auch in Alltagssituationen auf einer Gelegenheitsbasis erhoben werden.
Zur Dokumentation der Beobachtungen und Interviews wurde ein iPhone 3GS und ein
Notizbuch verwendet. Das iPhone als Mobiltelefon mit integrierter Kamera erlaubte
es, bei der verdeckten Beobachtung visuelle Eindrücke in Form von Fotos und Videos
festzuhalten, ohne dabei als teilnehmender Beobachter aufzufallen. Zusätzlich konnten
auch Sprachnotizen (z.B. von Interviews) gespeichert werden. Im Notizbuch wurden
außerdem Beobachtungen schriftlich festgehalten und während der Laufzeit der Studie zu
ersten theoretischen Modellen ausgearbeitet.
Abbildung 25: Instrumente zur Datenaufnahme und Analyse während der Feldstudie
Bei der vorliegenden Untersuchung handelt es sich um eine kriteriengesteuerte Gelegenheitsstichprobe. Vorraussetzung für den Beginn einer fokussierten Beobachtung war, dass
Probanden in einem durch die Onlineumfrage identifizierten räumlichen Kontext ein
Mobiltelefon aktiv über einen Zeitraum von mehr als 60 Sekunden nutzen und dabei nicht
telefonieren. Die Uhrzeit, das Alter oder das Geschlecht potentieller Probanden war dabei
kein Selektionskriterium. Durch den kleinen Formfaktor von Mobiltelefonen, konnte bei
einer verdeckten Beobachtung nicht einfach festgestellt werden ob Probanden auf dem
Mobiltelefon spielen oder andere Funktionen nutzen (SMS schreiben, im Internet surfen
etc.). Da zwischen spielenden und nicht-spielenden Personen nicht genau unterschieden
werden konnte, wurden automatisch auch Gegenbeispiele mit in die Stichprobe aufgenommen, wie z.B. Probanden, die ihr Mobiltelefon zwar intensiv nutzen, aber nie darauf
spielen.
Wenn Personen bei Alltagsbeobachtungen das Untersuchungsraster erfüllten, wurde eine
verdeckte Beobachtung begonnen, die in den kürzesten Beispielen nur wenige Sekunden
und bei den extremsten Fällen bis zu fünfzehn Minuten dauerte. Abbruchkriterium der
Beobachtung war das Beenden der Nutzung des Mobiltelefons oder das Verlassen des
Beobachtungsfeldes. Da öffentlichen Verkehrsmittel und deren Haltestellen über 50%
der Antworten der zuvor durchgeführten Onlineumfrage auf sich vereinten, wurden
Beobachtungen in Regensburg am Busbahnhof, in München an den Straßenbahnstationen im Hauptbahnhof, in Bonn am Flughafen und den öffentlichen Zubringern sowie
in Berlin in den öffentlichen Verkehrsmitteln (Bus und U-Bahn) durchgeführt. Die Beobachtungseinheiten unterteilten sich dabei in Blöcke von mindestens 10 Minuten (Berlin),
bis maximal drei Stunden (Regensburg). Alle beobachteten Personen wurden anschließend angesprochen und interviewt. Dafür wurden zuerst die Ziele der Studie kurz vorgestellt und die Durchführung der verdeckten Beobachtung offenbart sowie gegebenenfalls
aufgenommene Bilder oder Videos vorgeführt und auf Wunsch der Personen gelöscht.
Anschließend wurden Fragen in Anlehnung an die Onlineumfrage gestellt (vgl. Kapitel
7.3). Den Probanden wurde durch eine nondirektive Gesprächsführung Freiraum für
eigene Ausführungen gelassen. Die Gespräche und Interviews hatten eine durchschnittliche Dauer von drei Minuten. In einigen Fällen konnte kein Kontakt zu den beobachteten
Personen hergestellt werden, da sich diese durch die Nutzung privater oder öffentlicher
Verkehrsmittel vom Beobachtungskontext entfernten, ohne dass es eine Gelegenheit gab
sie anzusprechen.
7.4.5. Ergebnisse
Insgesamt wurden 16 Beobachtungen dokumentiert und 9 kontextuelle Ad-hoc-Interviews geführt. Die Datenerhebung durch Beobachtungsblöcke führte dabei zu 10 Beobachtungen und 5 Ad-hoc-Interviews. Am ergiebigsten war dabei die Beobachtung in
Abbildung 26: Beispielbilder der Dokumentation der Feldstudie
Regensburg mit 5 Beobachtungsnotizen und 3 Ad-hoc-Interviews. Alltagsbeobachtungen
führten insgesamt zu 6 Beobachtungsnotizen und 4 Ad-hoc-Interviews. Es wurden 11
Männer und 5 Frauen beobachtet. Die Ad-hoc-Interviews wurden mit 6 Männern und 3
Frauen durchgeführt. Weitere demographische Daten wurden nicht erhoben.
Durch die Interviews konnten die Daten aus der Onlineumfrage weitestgehend bestätigt werden. Alle befragten Personen gaben an primär aus Langeweile auf ihrem Mobiltelefon zu spielen, wenn es nicht möglich ist sich anderen Aktivitäten zu widmen oder
aber gerade keine Lust besteht, anderen Beschäftigungen nachzugehen. Als Aktivitäten
mit ähnlichem Stellenwert in mobilen Kontexten wie das Spielen wurde das Lesen von
Büchern und Zeitschriften sowie das Musikhören auf mp3-Playern genannt. Spielen auf
Mobiltelefonen hat nach Aussage der Befragten den Vorteil, dass dafür nicht extra Geräte
mitgeführt werden müssen, da das Telefon als selbstverständlicher, ubiquitärer Begleiter
angesehen wird und somit immer zur Hand ist. Es wurde darauf hingewiesen, dass Telefonieren oder SMS schreiben wichtiger ist als mobil spielen zu können. Können diese
Primärfunktionen aufgrund von Restriktionen, wie z.B. eines Funklochs, nicht genutzt
werden, so geben die befragten Personen an, diese Zeit mit Spielen zu überbrücken.
Eine der befragten Personen hat darauf hingewiesen, dass bei geringem Ladezustand des
Mobiltelefons auf das Spielen verzichtet wird, um weiterhin erreichbar zu sein und die
restliche Akkuladung nicht mit Spielen zu „verschwenden“. Vier der befragten Personen
gaben an, auch zuhause auf ihren Mobiltelefonen zu spielen. Die räumlichen Kontexte, in
denen gespielt wird, entsprechen denen der Onlineumfrage. Einige berichten davon, vor
dem Einschlafen zu spielen, oder um abschalten zu können sowie auf der Couch während
auf den Partner gewartet wird, oder zwischen Werbepausen beim Fernsehen. Mehr als
die Hälfte der befragten Personen nannte als Spielkontexte öffentliche Verkehrsmittel und
allgemein Wartesituationen, ohne genauere Angaben zu machen. Eine gab an, regelmäßig
Spiele für ihr Mobiltelefon herunterzuladen. Fast alle spielen jedoch hauptsächlich vorinstallierte Spiele auf ihren Mobiltelefonen.
Personen, welche die Beobachtungskriterien erfüllten, aber im Interview offenbarten
nicht auf ihren Mobiltelefonen zu spielen, wurden als Gegenbeispiele mit in die Untersuchung aufgenommen. Diese gaben an, Mobiltelefone nicht zum Spielen in mobilen
Kontexten zu verwenden, da sie die verfügbaren Spiele schlecht fänden, der Bildschirm
der Mobiltelefone zu klein sei und die Steuerung über die Nummerntasten nur umständlich und schwierig zu handhaben sei. Eine der Befragten wusste nicht, ob ihr Telefon überhaupt über Spiele verfügt und gab an, dass Spiele „ja sowieso nur eine Zeitverschwendung
seien“. Alle Gegenbeispiele hielten die Nutzung von SMS und Telefon auf Mobiltelefonen
wichtiger als das Spielen.
Probanden, bei denen durch die Ad-hoc-Interviews bestätigt werden konnte, dass sie
während der Beobachtung tatsächlich gespielt hatten, zeigten unterschiedliche Verhaltensweisen. Nachfolgend werden die prägnantesten Beobachtungen kurz beschrieben.
Personen, die in Wartesituationen bei öffentlichen Verkehrsmitteln beobachtet wurden
(Regensburg, München), haben in regelmäßigen Abständen den Blick von Ihrem Mobiltelefon gelöst und sich umgesehen. Eine ähnliche Reaktion wurde auch durch vorbeigehende Passanten oder einfahrende Busse und Straßenbahnen ausgelöst.
Unabhängig vom Beobachtungskontext haben alle spielenden Probanden sich im jeweiligen Raum so platziert, dass ein möglichst großer Abstand zur nächsten Person bestand.
In fast allen Fällen wurde die Sitzpositionen so gewählt, dass die Probanden mit dem
Rücken zu einer Wand oder visuellen Abtrennung saßen.
Probanden, die während des Spielens einen Umgebungswechsel vollzogen haben (in Bus
oder Straßenbahn einsteigen) unterbrachen das Spielen nur kurz bis ein neuer Sitzplatz
eingenommen wurde.
Eine weitergehende Interpretation der Beobachtungen erfolgt abschließend in Kapitel 8.
7.5. Hauptuntersuchung: Teilstrukturierte Game Experience Tests
Auf Grundlage der Ergebnisse aus der Onlineumfrage und den kontextuellen Beobachtungen und Interviews sowie unter Beachtung des aktuellen Forschungsstandes
(vgl. Kapitel 5) wurde eine Hauptstudie konzipiert, welche die in Kapitel 7.1 ausgeführten Forschungsdesiderata bearbeiten soll. Primäres Ziel der Hauptuntersuchung
war, herauszufinden, welchen Einfluss variable örtliche Kontexte auf die subjektive Spielerfahrung haben. Zusätzlich dazu sollten weitere Einflussfaktoren unterschiedlicher
Kontexte auf digitale Spielerfahrungen mit Mobiltelefonen identifiziert werden. Für die
Hauptuntersuchung mussten also Methoden zur Messung der subjektiven Spielerfahrung
herangezogen werden.
Es wurde überlegt, Methoden einzusetzen, die auf der Messung von physiologischen
Reaktionen basieren, um quantitative objektive Daten erheben zu können (vgl. Kapitel
4.2.3.2). Diese Vorgehensweise wurde bereits mit Erfolg zur Erforschung unterschiedlicher
Ausprägungen der Player Experience eingesetzt (vgl. Kapitel 6.2.3). Physiologische Messmethoden haben jedoch durch die Art ihrer Anwendung einige Nachteile. Der schwerwiegendste Nachteil ist die Beeinflussung der Testpersonen durch die Messinstrumente,
wenn z.B. Sensoren und Kabel im Gesicht von Probanden angebracht werden oder eine
Sensorkappe auf dem Kopf getragen werden muss. Die Sensoren müssen dabei über Kabel
mit einem Computer verbunden sein, der die Daten aufzeichnet. Da für die vorliegende
Arbeit mobile Kontexte untersucht werden sollten, wäre ein solcher Versuchsaufbau nur
schwer möglich, wenn nicht gar unmöglich gewesen. Es ist darüber hinaus zu erwarten,
dass die Verwendung von solch aufwendigem und auch auffälligem Equipment einerseits
die Probanden und andererseits das kontextuelle Umfeld beeinflussen würde. Weil dies
höchstwahrscheinlich eine Konfundierung der erhobenen Daten zur Folge hätte, wurde
bei der Hauptstudie auf die Anwendung physiologischer Messmethoden verzichtet. Die
nächste Überlegung war deshalb, die schriftliche Befragung als Methode der Selbstauskunft einzusetzen. Da zur Evaluation subjektiver Produkterfahrungen bereits erprobte
Fragebögen wie der AttrakDiff2 oder der User Experience Questionnaire vorhanden
sind (vgl. Kapitel 4.2.2.2), erschien es naheliegend, diese Konstrukte zur Auswertung
von subjektiven Nutzungserfahrungen in unterschiedlichen Kontexten heranzuziehen.
Keiner der genannten Fragebögen behandelt jedoch Dimensionen der Spielerfahrung
(vgl. Kapitel 5.2). Diese sollten aber für die Untersuchung subjektiver Spielerfahrungen
als relevante und eigenständige Variablen erhoben werden.
Es wurde deshalb beschlossen, den relativ neuen Game Experience Questionnaire als
nachgewiesen reliables und valides Fragebogenkonstrukt heranzuziehen und keinen klassischen User Experience Fragebogen zu verwenden (vgl. Kapitel 6.4). Da der Game Experience Questionnaire bislang noch in keiner Untersuchung mit Fokus auf unterschiedliche
räumliche Kontexte verwendet wurde, bestand zusätzlich die Hoffnung, dass die Erfahrungen, die durch die vorliegende Arbeit gewonnen würden, in die Weiterentwicklung des
GEQ einfließen könnten. Zusätzlich zum Einsatz des GEQ als Fragebogen sollten in der
Hauptuntersuchung teilstrukturierte Interviews geführt werden sowie Audio- und Videomitschnitte angefertigt werden, die sich später transkribieren und analysieren ließen.
Durch die Befragungs- und Beobachtungsdaten sollten, weitere Einblicke in zusätzliche
Einflussfaktoren der Spielerfahrung in mobilen Umgebungen gewonnen werden.
Die Hauptuntersuchung wurde von der User Experience Consulting Agentur SirValUse
in München unterstützt. Es wurden Instrumente und Räumlichkeiten für die Abwicklung
der Untersuchung zur Verfügung gestellt, was die Durchführung der Studie erleichterte.
Darüber hinaus wurden die Kosten für die professionelle Rekrutierung und Incentivierung der Testpersonen übernommen, so dass durch die Verwendung externer Dienstleister gezielt Testpersonen nach vordefinierten Kriterien rekrutiert werden konnten. Das
Studiendesign wurde dementsprechend an die Zeit- und Budgetrestriktionen angepasst,
die mit solch einer Kooperation verbunden sind.
Die ungerichtete Forschungshypothese, dass unterschiedliche räumliche Kontexte die
subjektive Spielerfahrung beeinflussen sollte durch eine experimentelle Untersuchung
überprüft werden. Hierfür wurde die operationale Hypothese aufgestellt, dass bei 35
Probanden, die Ihr Gerät zum Spielen digitaler Spiele, sowohl zuhause, als auch unterwegs verwenden, bei der Punktezahl erhoben durch einen Fragebogen zur Erfassung der
Dimensionen digitaler Spielerfahrungen, ein signifikanter Unterschied besteht zwischen
einer Gruppe, bei der die Spielerfahrung in einem mobilem Kontext erhoben wird und
einer Gruppe, bei der die Spielerfahrung in einem stationärem Kontext erhoben wird.
Dieser Unterschied zwischen den Gruppen kann für jede Dimension digitaler Spielerfahrungen bei jedem der getesteten Spiele bestehen. Es lässt sich dadurch eine Hypothesenpaar aus Null- und Alternativhypothese für jede Kombination von Dimension mal
Spiel aufstellen, nachfolgend allgemein mit der Variablen X für Dimension der Spielerfahrungen und Variable Y für das zu testende Spiel dargestellt:
H0: Es gibt keinen Unterschied in der Spielerfahrung im mobilen und stationären Testkontext in der Dimension X bei dem Spiel Y.
H1: Es gibt einen Unterschied in der Spielerfahrung im mobilen und stationären Testkontext in der Dimension X bei dem Spiel Y.
Es wurde ein Zweigruppenplan zur Verteilung der Testpersonen für unabhängige
Messungen ohne Messwiederholung erstellt, der in Anlehnung an die Voruntersuchungen
die gängigsten räumlichen Kontexte mobiler Spielerfahrungen abbilden sollte. Als unabhängige Variable wurde der räumliche Kontext durch die Gruppen „stationäre Umgebung
zuhause“ und „mobile Umgebung unterwegs“ abgebildet (vgl. Kapitel 7.5.2). Die subjektive
Spielerfahrung als abhängige Variable wurde durch den Game Experience Questionnaire
(GEQ) in unterschiedlichen Dimensionen (Sensory and Imaginative Immersion, Tension,
Competence, Flow, Negative Affect, Positive Affect, Challenge) erhoben (vgl. Kapitel 6.4).
Die vorgestellte Null- und Alternativhypothese kann damit für jede einzelne Dimension digitaler Spielerfahrungen, die durch den GEQ gemessen wird, überprüft werden.
Als Testgerät wurde ein iPhone 3GS und zwei Spiele (Bejeweled 2, Super Monkey Ball)
ausgewählt (vgl. Kapitel 7.5.3). Eine Stichprobe aus der Population aller spielender iPhone
Besitzer im Großraum München wurde über ein Rekrutierungsbüro anhand vorgegebener Kriterien (vgl. Kapitel 7.5.5) gezogen. Die Daten des GEQ sollten abschließend
explorativ unter Einbezug weiterer Faktoren hinsichtlich zusätzlicher Haupteffekte und
möglicher Interaktionen untersucht werden. Zusätzlich wurden mit allen Testpersonen
teilstrukturierte Interviews geführt und der gesamte Testablauf anhand von Video- und
Audioaufzeichnungen dokumentiert. Ziel war es, diese Daten zu analysieren, um weitere
Einflussfaktoren für digitale Spielerfahrungen zu identifizieren.
Im Nachfolgenden werden die Instrumente und Messgeräte, inklusive der Testumgebungen, ausführlich erläutert. Anschließend wird im Kapitel Stichprobenkonstruktion auf
die Auswahl und Rekrutierung der Testpersonen eingegangen. Danach wird der Testablauf erläutert, bevor abschließend detailliert auf die Ergebnisse eingegangen wird.
7.5.2. Auswahl der Testumgebung
Wie die Voruntersuchungen gezeigt haben, sind typische räumliche Kontexte in denen auf
Mobiltelefonen gespielt wird, „Zuhause“ oder „Unterwegs“ (vgl. Kapitel 7.3 und Kapitel
7.4). Für die Hauptuntersuchung wurden deshalb zwei unterschiedliche räumliche Umgebungen als unabhängige Variablen in das Untersuchungsdesign aufgenommen. Für den
eher stationären Kontext „Zuhause“ sollte ein ruhiger Raum mit Sofa als Testumgebung
dienen. Sofern möglich, sollten Probanden auch direkt zuhause in Ihrem natürlichem
Umfeld untersucht werden. Für den mobilen Kontext „Unterwegs“ sollte die Untersuchung während der Fahrt in einem öffentlichen Verkehrsmittel stattfinden. Da die Tests
bei der SirValUse GmbH in München durchgeführt wurden, war es nötig einen Raum
entsprechend als Testumgebung für den stationären Kontext zu gestalten und ein öffentliches Verkehrsmittel zu finden, das zur Operationalisierung der mobilen Testumgebung
genutzt werden konnte.
7.5.2.1. Stationärer Kontext
Für die Dauer der Hauptuntersuchung wurde ein nicht genutzter Testraum der SirValUse
GmbH zu einem improvisierten Wohnzimmer umgerüstet. Dafür wurden ein Sofa, Stühle
und Tische sowie einige dekorative Elemente in dem Raum untergebracht. Das Wohnzimmer war von den anderen Räumen abgetrennt, so dass in dem Raum weder Straßenlärm, noch Büroaktivitäten wahrzunehmen waren. Soweit mit den verfügbaren Mitteln
möglich, wurde versucht eine häusliche Atmosphäre zu gestalten.
7.5.2.2. Mobiler Kontext
Da während der Durchführung der Untersuchung mehre Tests pro Tag stattfinden sollten
und fast alle rekrutierten Testpersonen bei dem Büro der SirValUse GmbH erscheinen
mussten, war es erforderlich ein öffentliches Verkehrsmittel zu finden, das einige Kriterien
zu erfüllen hatte, um für die Untersuchung geeignet zu sein. So sollte sich die Haltestelle
für das Verkehrsmittel in der Nähe der Schellingstraße 35, dem Sitz der SirValUse GmbH
befinden. Darüber hinaus sollten in regelmäßigen Abständen öffentliche Verkehrsmittel
an dieser Haltestelle abfahren. Die Fahrtzeit mit dem Verkehrsmittel sollte eine angemessene Länge von mindestens 15 bis 20 Minuten haben. Die Fahrt sollte den Fahrgast nicht
zu weit von der Schellingstraße wegführen, da der Rückweg mit einberechnet werden
musste. Im optimalsten Fall sollte die Fahrt wieder an der Schellingstraße enden. Für
den Münchner Innenraum kamen als Verkehrsmittel demnach Bus, Straßenbahn oder
U-Bahn in Frage, da sich hierfür Haltestellen in der näheren Umgebung zur Schellingstraße befinden. Eine Analyse der Netzpläne und Abfahrszeiten ergab, dass alle geforderten
Kriterien von der Straßenbahn Linie 27 (S 27) erfüllt werden. Eine Haltestelle befindet
sich nur ca. 5 Gehminuten von der Schellingstraße
35 entfernt. Diese wird von der S 27 im 10-MinutenTakt angefahren. Der Streckenverlauf der S 27 führt
stadtauswärts und endet am Petuelring, wo die Straßenbahn wendet, kurz pausiert und dann die gleiche
Strecke zurück stadteinwärts fährt, bis sie schließlich
wieder in der Schellingstraße hält (vgl. Abbildung 27).
Die Fahrtzeit der Strecke von der Schellingstraße zum
Petuelring beträgt knapp zehn Minuten. Eine Hin- und
Rückfahrt mit Start und Ziel Schellingstraße beträgt
also mit Wartezeit am Petuelring zwischen 25 und 30
Minuten. Die S 27 wurde zur Operationalisierung des
mobilen Kontexts verwendet und das Studiendesign
Abbildung 27: Verlauf der Tramstrecke
für die Tests im Kontext „Unterwegs“
dementsprechend an die zeitlichen und operativen Rahmenbedingungen angepasst (vgl.
Kapitel 7.4.4), so dass Probanden ein Zeitfenster von maximal zehn Minuten mit jedem
zu testenden Spiel hatten.
7.5.3. Auswahl des Testmaterials
7.5.3.1. Testgerät
Als Testgerät wurde das Apple iPhone 3GS ausgewählt (vgl.
Apple, 2009). Das iPhone 3GS besitzt ein 3,5“ Multi-TouchWidescreen-Display mit einer Auflösung von 480 x 320 Pixel
bei 163 ppi (pixel per inch). Es verfügt über Beschleunigungs, Annäherungs- und Lichtsensoren, die zusammen mit der
Unterstützung des OpenGL ES 2.0 Standards für neuartige
Interaktionsformen bei grafisch aufwendigen Spielen genutzt
werden können. Unter den verfügbaren Smartphones war
es zum Zeitpunkt der Studienplanung das prominenteste
Mobiltelefon hinsichtlich Spieletauglichkeit und Marktstärke
bei Spielen (vgl. Dredge, 2009a; Steiner, 2009). Ein weiterer
Grund für die Nutzung des iPhones als Testgerät war, dass
durch die Koppelung mit dem App Store, einem Portal von
Abbildung 28: Das Testgerät
Apple iPhone 3GS
Apple zum Kauf von Programmen für das iPhone, bei der Auswahl von Spielen als Testmaterial auf mehr als 13 000 Spiele in über 19 Kategorien zurückgegriffen werden konnte
(vgl. Lane, 2009).
7.5.3.2. Testspiele
Die Auswahl der Testspiele erfolgte auf Basis einiger Vorüberlegungen und Analysen.
Da die Player Experience durch persönliche Vorlieben und die Playability von Spielen
und Testgeräten beeinflusst wird, mussten diese beiden Faktoren für die Untersuchung
weitestgehend kontrolliert werden. Da es viele unterschiedliche Spielegenres gibt, wurde
beschlossen zwei Spiele für den Test zu verwenden, die auch zwei unterschiedliche Genres
repräsentieren sollten. Dadurch sollte der Einfluss persönlicher Präferenzen hinsichtlich
der für den Test verwendeten Spiele etwas relativiert werden. Um zu gewährleisten, dass
Playability Probleme nicht in besonderem Maße die subjektive Spielerfahrung beeinflussen, wurden diese Spiele anhand einiger Kenngrößen ausgewählt. Als Testmaterial
sollten kommerziell erfolgreiche und überdurchschnittlich gut bewertete Spiele herangezogen werden, die eine große Menge an potentiellen Spielern ansprechen. Während
der Erfolg eines Spiels objektiv anhand der Anzahl an Downloads und Verkaufszahlen
gemessen werden kann, sagt diese Kennzahl jedoch nichts über die Qualität, die Beliebtheit oder die Playability eines Spiels aus. So könnte ein Spiel etwa auch aufgrund von
intensiven Marketingmaßnahmen gute Verkaufszahlen vorweisen. Es ist es also schwierig,
objektiv zu quantifizieren, ob ein Spiel gut oder gar beliebt ist. Um für die Auswahl des
Testmaterials zu einer empirisch begründeten Entscheidung zu gelangen, wurden deshalb
alle Portale und Datenbanken, die Bewertungen von iPhone Spielen anbieten sowie
weitere Webquellen, wie Blogs und Foren die eine Zusammenstellung der besten iPhone
Spiele aus dem Jahr 2008 und 2009 veröffentlichten, durchsucht (vgl. 148apps.com, 2009;
Denlinger, 2009; Dredge, 2008a, 2008b, 2009b, 2009c; gamedaily.com, 2008; Gillett, 2009;
Hubig, 2009; ipfun.org, 2009; Kim, 2008; Kohler, 2009a,b; kokugamer.com, 2009; pcmag.
com, 2009; Rose, 2008; techradar.com, 2009; ttalk.de, 2009; touchgen.net, 2009; pocketgamer.co.uk, 2009; Yang, 2009). Verkaufs- und Downloadzahlen der Spiele wurden ebenfalls berücksichtigt (vgl. Caron, 2008; Walton, 2009). Bei allen Quellen wurden die Spiele
mit den besten Bewertungen aus dem Jahr 2008 und 2009 exzerpiert und mit dem jeweiligem Bewertungsmaß gespeichert. Es wurde ein Qualitätsindex berechnet und die Spiele
einer Rangliste zugeordnet. Anschließend wurden durch die Analyse der Worthäufigkeiten diejenigen Spiele identifiziert, über die am häufigsten unabhängig berichtet wurde.
Abschließend wurden die Ranglisten der meist genannten Spiele, der Qualitätsindex und
die Verkaufs- und Downloadzahlen der iPhone Spiele gegenübergestellt.
Im nächsten Schritt wurden von allen Spielen insgesamt 20 Titel ausgewählt, die möglichst
in allen der Listen vertreten waren und besonders hohe Rangplätze einnahmen. Diese
20 Titel wurden für die vorliegende Studie hinsichtlich der Komplexität der Spiele, der
Nutzung neuartiger Interaktionsformen und der Schwierigkeit der Spiele bei einer Erstnutzung evaluiert.
Insgesamt konnten bei dieser ersten Evaluation 11 Spiele ausgeschlossen werden, da sie zu
komplex und langatmig, zu kurz, zu schwierig zu erlernen oder viel zu einfach waren, um
für die geplante Hauptuntersuchung herangezogen werden zu können. Die verbleibenden
9 Titel wurden nach der subjektiv empfundenen Schwierigkeit sortiert. Diese Kategorisierung wurde mit Hilfe von zwei Probanden in einem Pretest nochmals bestätigt. Alle Spiele
wurden ein zweites mal evaluiert und von den Probanden bewertet.
einfach
mittel
schwierig
Bejeweled 2
Flight Control
Super Monkey Ball
Peggle
Dizzy Bee
Need for Speed
Rolando
Crash Bandicoot: Nitro Kart 3d
Zen Bound
Abbildung 29: Auswahl der Testspiele nach Schwierigkeit
Nach der zweiten Evaluation der verbleibenden Spiele wurde beschlossen ein subjektiv
als leicht und ein subjektiv als schwierig empfundenes Spiel als Testmaterial für die
Hauptuntersuchung zu verwenden. Die empfundene Schwierigkeit könnte dadurch in
einer späteren Auswertung als weiterer Faktor analysiert werden. Es wurden die Spiele
Bejeweled 2 und Super Monkey Ball ausgewählt, da sie von den verbliebenen 9 Titeln
in den meisten Ranglisten vertreten waren, einen hohen Rangplatz aufwiesen und von
den Probanden im Pretest am besten bewertet wurden. Im Folgenden werden die beiden
Spiele kurz erläutert.
7.5.3.3. Bejeweled 2
Bejeweled 2 für das iPhone ist eine Art Puzzlespiel der Firma PopCap Games (vgl. PopCap
Games, 2009).
Abbildung 30: Spielausschnitte aus Bejeweled 2 (vgl. PopCap Games, 2009).
Ziel des Spiels ist es, auf einem Spielfeld, gefüllt mit Edelsteinen, drei oder mehr Edelsteine gleicher Farbe horizontal oder vertikal nebeneinander auszurichten, so dass diese
explodieren, vom Spielfeld verschwinden und neue Edelsteine von oben nachrutschen.
Dabei können nur jeweils benachbarte Edelsteine getauscht werden und auch nur solche,
bei denen durch die Vertauschung mindestens eine Dreierreihe an gleichfarbigen Edelsteinen erzeugt wird. Alle abgebauten Edelsteine bringen dem Spieler Punkte. Besondere
Edelsteine (Power Gems und Hypercubes) und Bonuspunkte gibt es für vier- oder fünfgliedrige Reihen. Die Punkte werden unterhalb des Spielfelds als grüne Leiste visualisiert.
Ist die Leiste voll, kommt der Spieler in den nächsten Level. Das Spiel endet, wenn eine
Situation entsteht, in der nach den eben erläuterten Regeln keine Züge mehr möglich sind.
7.5.3.4. Super Monkey Ball
Super Monkey Ball ist ein Geschicklichkeitsspiel der Firma SEGA (vgl. SEGA, 2009).
Ziel ist es, einen in einer Glaskugel sitzenden Affen durch Labyrinthe und über Plattformen zum Ausgang des jeweiligen Levels zu manövrieren. Durch Neigen und Drehen
des iPhones wird der Boden der Spielwelt angehoben, abgesenkt oder gedreht. Der Spieler
muss durch Balancieren des iPhones in der vorgegebenen Zeit von 60 Sekunden die Kugel
an das Ende des Levels bringen. In der Spielwelt liegen zusätzlich Bananen verteilt, die
eingesammelt werden können. Für je 10 Bananen erhält der Spieler ein zusätzliches Leben.
Fällt die Kugel von der Plattform oder läuft die Zeit ab, verliert der Spieler ein Leben. Das
Spiel endet, wenn alle Leben aufgebraucht wurden oder der Spieler alle Level erfolgreich
absolviert hat.
Abbildung 31: Spielausschnitte aus Super Monkey Ball (vgl. SEGA, 2009)
Für die Hauptuntersuchung wurden verschiedene Instrumente eingesetzt. Nachfolgend
wird kurz auf den Vorbefragungsbogen, den Interviewleitfaden, den Game Experience
Questionnaire und die verwendeten Aufnahmegeräte eingegangen.
7.5.4.1. Vorbefragungsbogen
Alle Probanden wurden vor Untersuchungsbeginn gebeten, einen Vorbefragungsbogen
auszufüllen (vgl. Kapitel A.2). Neben soziodemographischen Daten, wie Alter, Geschlecht,
Bildungsabschluss und Beruf wurden auch Daten hinsichtlich des Spielverhaltens erhoben.
Zu diesen zählt die durchschnittliche Spieldauer auf unterschiedlichen Plattformen, der
Besitz oder die Kenntnis von verschiedenen mobilen Spielekonsolen sowie Angaben zu
präferierten Spielen. Diese Daten sollten später mit in die Auswertung einfließen und
dienten auch der Überprüfung der Rekrutierungsrichtlinien.
7.5.4.2. Interviewleitfaden
Die Game Experience Untersuchung wurde durch einen teilstrukturierten Interviewleitfaden in verschiedene Abschnitte gegliedert (vgl. Kapitel A.3). Der Leitfaden beginnt mit
einer Einführung zum Thema der Untersuchung, welche vom Testleiter vorgelesen wird.
Der geplante Ablauf und die verwendeten Aufnahmegeräte werden beschrieben und es
wird versucht den Prozess für die Probanden so transparent wie möglich zu machen.
Der erste Fragenblock des Leitfadens (Frage 1 bis 8) bezieht sich allgemein auf Spielerfahrungen auf dem iPhone und anderen Mobiltelefonen sowie persönliche Präferenzen
hinsichtlich der gespielten Spiele und verschiedener Kontextfaktoren. Der Inhalt der
Fragen wird durch den Leitfaden vorgegeben, dem Testleiter bleibt jedoch genügend
Freiraum, um im Gespräch Teilaspekte zu explorieren. Die ersten Fragen sind als Eisbrecher Fragen gedacht, um die Probanden zum Erzählen anzuregen. Sie sollten deshalb zu
Beginn der Untersuchung oder auf dem Weg zum mobilen Testszenario in einer lockeren
Atmosphäre gestellt werden.
Anschließend beschreibt der Leitfaden die Testspiele, so dass die Probanden alle den gleichen Kenntnisstand über das Testmaterial haben. Wie unter Kapitel 7.5.6 beschrieben,
erfolgt dann die Interaktion der Probanden mit dem Testmaterial, während sich der Testleiter zurückzieht und die Videobeobachtung beginnt. Abschließend sieht der Leitfaden
noch eine Nachexploration vor, die konkret die Spielerfahrung mit den einzelnen Testgegenständen sowie weitere kontextuelle Einflussfaktoren thematisiert. Die Probanden
bekommen eine Gelegenheit über ihre Erlebnisse während des Tests zu reflektieren und
werden ermutigt, als relevant erachtete Punkte anzusprechen, die in der Untersuchung
bislang nicht konkret thematisiert wurden. Für den genauen Testablauf sei auf Kapitel
7.5.6 verwiesen.
7.5.4.3. Aufnahmegeräte
Während der teilstrukturierten Game Experience Tests wurde ein Olympus WS-100
Diktiergerät zur Aufzeichnung der Interviews verwendet. Alle Probanden trugen das
WS-100 an einer Kordel um den Hals. Durch die Verwendung des Diktiergerätes sollten
spontane Kommentare und Äußerung auch
im mobilen Kontext aufgezeichnet werden.
Zusätzlich wurde der Versuchsablauf durch den
Testleiter mit einer Canon Digital IXUS 70 zur
späteren Auswertung auf Video aufgezeichnet.
7.5.4.4. Game Experience Questionnaire
Der GEQ ist ein reliables, valides, sensitives,
Abbildung 32: Die Canon Digital IXUS 70 Kamera und das Olympus WS-100 Diktiergerät
(vgl. Canon, 2009; Olympus, 2009)
robustes, nicht intrusives und leicht anwendbares, modular aufgebautes Instrument, um unterschiedliche Dimensionen digitaler Spielerfahrungen (Sensory and Imaginative Immersion, Tension, Competence, Flow, Negative
Affect, Positive Affect, Challenge) durch schriftliche Selbstauskunft zu messen.
Da der GEQ im Methodenteil der vorliegenden Arbeit schon ausführlich behandelt
wurde (vgl. Kapitel 6.4), wird an dieser Stelle nur kurz auf die konkrete Anwendung und
Anpassung für die durchgeführte Studie eingegangen. Für die Untersuchung wurde die
eingedeutschte Version des GEQ sowie das Zusatzmodul des Post Game Experience
Questionnaire (PGEQ) verwendet. Das Kernmodul GEQ mit insgesamt 33 Items und das
Zusatzmodul PGEQ mit insgesamt 17 Items wurden zusammen mit der Instruktion zum
Ausfüllen des GEQ für jedes Spiel und jeden Probanden ausgedruckt und nach der Interaktion mit dem Testmaterial vorgelegt (vgl. Kapitel A.4).
Die Rekrutierung der Probanden für die Untersuchung wurde durch die Zusammenarbeit mit der SirValUse Consulting GmbH über einen externen Dienstleister abgewickelt. Es war dafür erforderlich, einen detaillierten Rekrutierungsleitfaden vorzubereiten, der die Kriterien festlegt, nach denen der Dienstleister Probanden rekrutieren
sollte. Insgesamt konnten durch den Dienstleister 30 Probanden rekrutiert werden.
Weitere 5 Probanden sollten durch eine private Rekrutierung gewonnen werden. Dieser
Umstand wurde in der Quotierung des Rekrutierungsleitfadens beachtet. Der Leitfaden
wurde unter dem Gesichtspunkt erstellt, eine möglichst heterogene Stichprobe aus der
Grundgesamtheit aller spielenden iPhone Besitzer im Großraum München zu ziehen. Es
handelt sich bei der vorliegenden Rekrutierung als um eine Quotenstichprobe. Da die
genaue Populationsstruktur nicht bekannt war, konnte die Güte der Stichprobe nicht
formal überprüft werden. Es wurde bewusst eine heterogene Stichprobe ausgewählt, um
anhand der Interview- und Beobachtungsdaten einen umfassenderen Einblick in weitere
Dimensionen des Kontexts mobiler digitaler Spielerfahrungen zu bekommen, was mit
einer stark homogenen Stichprobe unter Umständen nicht möglich gewesen wäre. Dies
führte zu einem Rekrutierungsleitfaden, der eine annähernde Gleichverteilung zwischen
Männer und Frauen auf unterschiedlichen Altersstufen vorsieht. Alle Probanden sollten
ein eigenes iPhone besitzen, so dass eine Erstnutzung des Geräts und damit verbundene
Playability Probleme ausgeschlossen werden konnten. Alle Probanden sollten darüber
hinaus erste Spielerfahrungen auf dem iPhone besitzen, wobei hinsichtlich der Spielhäufigkeit im Rekrutierungsleitfaden zwischen Gelegenheits-, Gewohnheits- und Intensivspielern unterschieden wurde. Auch hier gab es für den Rekrutierer die Vorgabe, auf
eine Gleichverteilung zu achten. Abschließend sollte die Rekrutierung gleichermaßen
Probanden, die überwiegend unterwegs oder überwiegend zuhause spielen, mit einbeziehen. Der detaillierte Rekrutierungsleitfaden findet sich unter Kapitel A.1.
Nachfolgend wird das Vorgehen bei der Durchführung der Hauptstudie erläutert. Zuerst
wird der Pretest beschrieben, dessen Ergebnisse zu Anpassungen des Studiendesigns
führten. Anschließend wird der Untersuchungsablauf der Hauptstudie im stationären
und mobilen Szenario erläutert. Danach wird auf die Datenaufbereitung und Analyse
eingegangen.
7.5.6.1. Pretest
In einem Pilotdurchlauf der Hauptstudie mit zwei Probanden wurde besonderes Augenmerk auf die Testumgebungen, den zeitlichen Ablauf, den Einsatz der Aufnahmegeräte,
das Testmaterial und die Anwendung des Interviewleitfadens gelegt. Der Pilotdurchlauf
zeigte, dass die Interviewführung zu Beginn und am Ende des Tests mehr Zeit beanspruchte als anfänglich angenommen wurde. Der Interviewleitfaden wurde deshalb so
angepasst, dass einige Fragen gekürzt und weniger streng formuliert wurden. Die zeitliche
Koordination des Ablaufs der Studie mit den öffentlichen Verkehrsmitteln im mobilen
Testkontext erwies sich als weitestgehend problemlos. Die durchschnittliche Testdauer
betrug knapp 45 Minuten. Die Aufnahmegeräte wurden aus verschiednen Positionen
und Blickwinkeln getestet. Für die Hauptuntersuchung wurde eine Variante gewählt, bei
der die Kamera unauffällig auf dem Schoß des Testleiters liegt, wodurch für die anderen
Fahrgäste nicht ersichtlich ist, dass ein Videoaufnahme erfolgt. Da sich Fahrgäste in den
Pretests bei offener Kameraführung sichtlich unnatürlich verhielten, wurde entschieden,
eine verdeckte Kameraführung zu verwenden, um die Testsituation im mobilen Kontext
so authentisch wie möglich zu gestalten. Durch die Instruktionen des Testleiters, gab es
beim Spielen mit dem Testmaterial im Pretest keinerlei Probleme. Der Game Experience Questionnaire wurde in der einseitigen Variante des Pretests von den Probanden als
schlecht leserlich kritisiert, worauf hin das Layout überarbeitet wurde. Insgesamt war der
Pretest für den Testleiter sehr nützlich, um sich an den Ablauf der Untersuchung in einem
komplexen Umfeld, wie dem mobilen Testkontext zu gewöhnen. Kleine Verbesserungen
am Studiendesign halfen dabei einen reibungslosen Ablauf für die Feldphase der Hauptstudie zu gewährleisten.
7.5.6.2. Untersuchungsablauf
Die Feldphase der Hauptuntersuchung erstreckte sich vom 28.09.2009 bis zum 06.10.2009
mit täglich mindestens drei und maximal acht Game Experience Tests. Durch die Rekrutierung der Testpersonen über einen externen Dienstleister wurde jedem Studienteilnehmer
ein Zeitnische zugewiesen (vgl. Kapitel A.1). Die Probanden wurden angehalten ca. 15
Minuten vor Beginn der Untersuchung in den Büros der SirValUse Consulting GmbH in
der Schellingstraße 35 zu erscheinen. Nach ihrer Ankunft konnten die Studienteilnehmer
in einem Wartebereich Platz nehmen und es wurde sichergestellt, dass genügend Zeit zur
Bearbeitung des Vorbefragungsbogens war (vgl. Kapitel A.2). Anschließend wurden die
Probanden von dem Testleiter in einen Besprechungsraum geführt. Dort wurde anhand
des Interviewleitfadens (vgl. Kapitel A.3) sowohl die durchzuführende Untersuchung
beschrieben als auch der zeitliche Ablauf skizziert und die zu verwendenden Instrumente
vorgestellt. Die Probanden wurden dann gebeten eine Einverständniserklärung zu unterzeichnen, die den rechtlichen Rahmen zur Anfertigung von Video- und Audioaufnahmen
gewährleisten sollte. Anschließend wurde den Probanden eine Aufwandsentschädigung
überreicht und mit den Vorbereitungen des Tests begonnen. Die Probanden wurden teil-
randomisiert auf das mobile und stationäre Testszenario verteilt, so dass jede Gruppe in
etwa die gleiche Menge an Probanden mit ähnlichen Rekrutierungskriterien enthielt.
Im mobilen Testszenario wurde bei den Probanden anschließend das Diktiergerät angebracht und direkt zur ersten Station des mobilen Szenarios, der Straßenbahnhaltestelle,
aufgebrochen. Während der Gehstrecke wurden die ersten Fragen durch den Interviewleitfaden exploriert und die zu testenden Spiele vorgestellt (vgl. Kapitel A.3). Die
Probanden wurden angewiesen, sich bei Betreten der Straßenbahn auf einen beliebigen
Platz zu setzen und das vorgestellte Spiel so lange zu spielen, bis sie entweder gewonnen
Abbildung 33: Typische Testsituationen im mobilen Testkontext
oder verloren haben, oder aber keine Lust mehr haben zu spielen. Die Probanden wurden
während dieser Zeit vom Testleiter nicht gestört, es wurden keine Fragen gestellt, und
die Probanden wurden auch sonst in keiner Weise durch den Testleiter unterbrochen.
Der Testleiter versuchte sich währenddessen, je nach Situation, möglichst unauffällig als
Mitfahrer in der Straßenbahn zu platzieren und startete die verdeckte Videoaufnahme.
Nach knapp zehn Minuten Fahrtzeit war in der Regel das Ende der Stammstrecke der S 27
am Petuelring erreicht.
Falls die Probanden nicht schon vorher aufgehört hatten zu spielen, wurde der Test an
dieser Stelle vom Testleiter unterbrochen. Den Probanden wurde dann der Game Experience Questionnaire vorgelegt, mit der Instruktion, diesen für die eben erlebte Spielerfahrung auszufüllen. Während auf die Tram für die Rückfahrt gewartet wurde, hatten die
Probanden genügend Zeit, den Fragebogen in Ruhe zu bearbeiten. Anschließend wurde
während dieser Wartezeit noch das zweite Spiel vorgestellt und kurz erläutert. Die Rückfahrt wurde analog zur Hinfahrt operationalisiert. Bei Ankunft an der Schellingstraße
wurde die Straßenbahn verlassen und die Probanden bekamen wiederum genügend Zeit,
um den GEQ für das zweite Spiel auszufüllen. Auf dem Rückweg zu den Büroräumen der
SirValUse Consulting GmbH wurde abschließend noch die Nachexplorationen der Testsituation anhand des Interviewleitfadens durchgeführt.
Der Ablauf im stationären Untersuchungskontext war ähnlich. Die Probanden wurden
zu Beginn der Untersuchung vom Testleiter in das vorbereitete Wohnzimmer gebracht.
Anschließend wurde dort die Vorbefragung und Einweisung durchgeführt. Die Aufzeichnungen erfolgten durch eine stationäre Platzierung der Aufnahmegeräte. Während die
Probanden mit dem Testmaterial interagierten, verließ der Testleiter den präparierten
Raum, um die Spielerfahrung durch seine Anwesenheit nicht zu beeinflussen oder die
Probanden zu stören. Auch im stationären Testkontext konnten die Probanden sich ca.
zehn Minuten mit jedem der beiden Spiele beschäftigen, bevor der Testleiter zurückkehrte
und den GEQ vorlegte. Die Nachexploration verlief im stationären Testkontext analog
zum mobilen Testkontext. Die Reihenfolge, in der die Probanden die Spiele präsentiert
bekamen, war dabei sowohl im mobilen Testkontext als auch im stationären Testkontext
ausgeglichen randomisiert.
Bevor der Testleiter die Probanden verabschiedete, wurden in beiden Testszenarien noch
abschließende Videostatements aufgenommen. Die Probanden wurden dabei gebeten
den Satz „Spielen auf dem iPhone bedeutet für mich ...“ zu vervollständigen. Eine Videocollage aller Antworten findet sich auf dem digitalen Datenträger, der dieser Arbeit
beiliegt. Nachdem die Probanden die Testumgebung verlassen hatten, wurde diese in
ihren ursprünglichen Ausgangszustand zurückversetzt sowie die Daten der Aufnahmegeräte auf einen Computer übertragen. Die Notizen auf den Interviewleitfäden sowie die
Fragebögen zu den untersuchten Spielen wurden mit den Nummern der Testpersonen
versehen und zur späteren Auswertung archiviert. Der Testleiter hat zusätzlich nach jeder
Untersuchung die wichtigsten Beobachtungen und Äußerungen eines jeden Probanden
auf Klebezetteln festgehalten und zur späteren Auswertung an einer Wand visualisiert.
Die durchschnittliche Testdauer mit Einweisung, Vor- und Nachexploration sowie freiem
Spielen der Probanden betrug ca. 40 Minuten. Inklusive Vorbereitung der Testumgebungen, Datensicherung und dem Anfertigen von Notizen betrug der zeitliche Aufwand
pro Proband etwa eine Stunde. Nachfolgend wird beschrieben, wie bei der Datenaufbereitung und Analyse vorgegangen wurde.
7.5.6.3. Datenaufbereitung und Analyse
Die Struktur des GEQ wurde in dem Statistikprogramm „PASW Statistics 17“ (vgl. SPSS,
2009) abgebildet. Die Daten der Fragebögen wurden manuell für jede Testperson und
jedes Spiel in das Programm übertragen. Die Mittelwerte der gemessenen Dimensionen
digitaler Spielerfahrungen wurden nach den Vorgaben des GEQ über ein eigens erstelltes
SPSS Skript berechnet (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S. 46). Anschließend wurden Methoden
der deskriptiven und inferentiellen Statistik angewandt (vgl. Kapitel 7.5.7).
Die Notizen auf Klebezetteln, die der
Testleiter am Ende jedes Testdurchlaufs
anfertigte, wurden in der Reihenfolge, in
der die Probanden untersucht wurden an
einer Wand aufgehängt und zusätzlich
zur Auswertung der qualitativ erhobenen
Daten eingesetzt (vgl. Abbildung 34).
Sie dienten als Grundlage für die weiterführende Modellbildung anhand der
Grounded Theory von Glaser und Strauss
(1967).
Die Audio- und Videoaufzeichnungen
wurden entsprechend der Reihenfolge der
Fragen des Interviewleitfadens sortiert
und transkribiert. Alle Daten wurden auf
Abbildung 34: Visualisierung der Interview- und
Beobachtungsergebnisse
Klebezetteln an einer Wand visualisiert. Zunächst wurde jeder Probanden einzeln untersucht (vertikal Analyse). Danach wurde versucht Muster über alle Probanden hinweg zu
identifizieren (horizontale Analyse). Abschließend wurden zusammengehörige Statements und Beobachtungen in thematisch verwandten Gruppen zusammengefasst, und
übergeordnete Kategorien gebildet.
Alle Videos wurden zusätzlich nach Verhaltens- und Bewegungsmustern analysiert.
Ziel dieser Vorgehensweise war es, schrittweise weitere Einflussfaktoren digitaler mobiler
Spielerfahrungen zu identifizieren und in einem iterativen Prozess bisherige Modelle
der Gameplay Experience zu erweitern (vgl. Kapitel 5.3). Es wurde deshalb versucht auf
Grundlage aller erhobener Daten durch einen Syntheseprozess die unterschiedlichen
Ergebnisse in Einklang zu bringen, um ein umfassendes Bild über den Untersuchungsgegenstand digitaler, mobiler Spielerfahrungen zu erhalten.
Fragebögen
Synthese
Interviews
Beobachtungen
Abbildung 35: Synthese aller Daten der empirischen Untersuchungen
Nachfolgend werden die Ergebnisse der jeweiligen Analysen präsentiert, bevor schließlich
in der Diskussion auf die theoretischen Implikationen des Syntheseprozesses eingegangen
wird.
7.5.7. Ergebnisse
7.5.7.1. Beschreibung der Stichprobe
Insgesamt wurden Tests mit 35 Probanden durchgeführt, wovon 17 männlich und 18 weiblich waren. Die Altersverteilung der Probanden hatte mit einem Minimum von 18 Jahren
iPhone
Online/Browser
PC
Konsolen
Anzahl Testpersonen
20
15
10
5
0
täglich
mehrmals pro Woche
einmal pro Woche
mehrmals pro Monat
einmal pro Monat
seltener
Abbildung 36: Übersicht Spielverhalten auf unterschiedlichen Plattformen
und einem Maximum von 46 Jahren eine Spannweite von 28 Jahren. Das durchschnittliche Alter lag bei 29 Jahren lag (M = 29.49). Mehr als die Hälfte der Probanden hat Abitur
oder besaß einen Hochschulabschluss (n = 21). Etwas weniger als die Hälfte war Vollzeit
berufstätig (n = 15). Ein Großteil befindet sich noch in der Ausbildung oder im Studium
(n = 13). Jede der Testpersonen besaß ihr
iPhone im Mittel bereits seit acht Monaten
(M = 8.09). Verglichen mit anderen Spieleplattformen wie Browserspielen, PC und
60
45
30
52
Konsolenspielen, wird von den untersuchten
Probanden am regelmäßigstens auf dem
iPhone gespielt. 15 Testpersonen gaben an
15
0
58
37
22
iPhone
Online/Browser
PC
Konsolen
mehrmals pro Woche auf ihrem iPhone zu
spielen. Immerhin 5 Probanden berichten,
Abbildung 37: Übersicht Spielhäufigkeit auf
unterschiedlichen Plattformen in Minuten
dass sie täglich auf ihrem iPhone spielen. Im
Vergleich dazu wird auf den klassischen Spielegeräten wie PC und Konsole relativ wenig
gespielt (vgl. Abbildung 36).
Die durchschnittliche Sitzungsdauer in Minuten beim Spielen (vgl. Abbildung 37) ist bei
den Konsolenspielen am längsten (M = 58.41), gefolgt von PC (M = 51.50) und Bowserspielen (M = 37.09). Die kürzeste Spieldauer wurde für das iPhone angegeben (M = 22.23).
Die Spiele (Bejeweled 2, Super Monkey Ball), die als Testmaterial verwendet wurden,
waren bereits acht Probanden bekannt. Bezüglich des untersuchten räumlichen Kontexts
gaben insgesamt 10 Probanden an, häufiger in einem stationären Kontext zu spielen,
wohingegen 13 Probanden öfter in einem mobilen Kontext spielen. Die restlichen 12
Probanden gaben an, in beiden Kontexten in etwa gleich häufig zu spielen.
7.5.7.2. Beschreibung der Daten des Game Experience Questionnaires (GEQ)
Bei Daten des Game Experience Questionnaires wurden der Mittelwert jeder erhobenen
Dimensionen über alle Probanden und für jedes Spiel berechnet (vgl. Ijsselsteijn et al.,
2008, S. 46).
Nachfolgend sind die Mittelwerte der Dimensionen des GEQ und des PGEQ für beide
Spiele gruppiert und hinsichtlich der unabhängigen Variable „räumlicher Kontext“ visualisiert:
Super Monkey Ball
mobiler Kontext
stationärer Kontext
4
3
*
2
*
1
0
Immersion
Flow
Competence
Tension
Challenge
Positive Affect Negative Affect
Abbildung 38: Ergebnisse des GEQ für Super Monkey Ball
mobiler Kontext
4
3
2
1
0
Positive Experience
Negative Experience
Tiredness
Returning to Reality Abbildung 39: Ergebnisse des PGEQ für Super Monkey Ball
Bejeweled
mobiler Kontext
4
3
*
2
*
1
0
Immersion
Flow
Competence
Tension
Challenge
Positive Affect
Negative Affect
Abbildung 40: Ergebnisse des GEQ für Bejeweled 2
mobiler Kontext
4
3
2
1
0
Positive Experience
Negative Experience
Tiredness
Returning to Reality Abbildung 41: Ergebnisse des PGEQ für Bejeweled 2
Die Abbildungen zeigen, dass bei beiden Spielen besonders große Unterschiede zwischen
stationärem und mobilem Testkontext in den Dimensionen Immersion, Tension und
Negative Affect beim GEQ sowie Positive Experience und Tiredness beim PGEQ gemessen
wurden. Um die Hypothese, also den Einfluss des Faktors Kontext auf die Dimensionen
der Spielerfahrung zu überprüfen, wurde eine einfaktorielle Varianzanalyse (ANOVA)
durchgeführt. Damit die Anwendung einer Varianzanalyse zulässig ist, muss eine Normalverteilung und Varianzhomogenität der unabhängigen Stichprobenanteile vorliegen.
Zur Überprüfung der Normalverteilung wurde deshalb zuerst ein Kolmogorov-Smirnov
Test durchgeführt. Bei den Dimensionen Tension für das Spiel Bejeweled 2 im stationären
Kontext (M = .24, SD = .41, Z = 1.78, p < .05) sowie Tiredness, ebenfalls für das Spiel Bejeweled 2 im stationären Kontext (M = .31, SD = .69, Z = 2.03, p < .05), musste die Annahme
einer Normalverteilung fallen gelassen werden. Da die Untersuchung der Histogramme
aller restlichen Dimensionen in beiden Untersuchungskontexten keine extremen Abweichungen von der Normalverteilungskurve zeigen, wird für diese die Annahme einer
Normalverteilung beibehalten.
Anschließend wurde der Levene-Test zur Überprüfung der Varianzhomogenität der
beiden Gruppen (stationärer Testkontext, mobiler Testkontext) durchgeführt. Bei der
Dimension Challenge für das Spiel Super Monkey Ball (F = 4.37, p < .05) und Positive
Affect, ebenfalls bei dem Spiel Super Monkey Ball (F = 4.8, p < .05) liegt keine Varianzhomogenität vor.
Für die Dimensionen Tension und Tiredness beim Spiel Bejeweled 2 sowie Challenge und
Positive Affect bei Super Monkey Ball, konnte deshalb keine Varianzanalyse berechnet
werden. Für die genannten Dimensionen wurde aus diesem Grund auf den nicht-parametrischen Wilcoxon-Mann-Whitney-Test zurückgegriffen.
Die Durchführung der ANOVA bestätigt einen signifikanten Effekt des räumlichen
Kontexts auf die Dimension Immersion bei dem Spiel Bejeweled 2 (F (1, 33) = 4.64,
p < .05). Eine Analyse des Profildiagramms der geschätzten Randmittel zeigt, dass der
Wert für Immersion im mobilen Testkontext signifikant höher ist als im stationären Testkontext. Ein Effekt des räumlichen Kontexts nahe an der tendenziellen Signifikanz ist
für die Dimension Negative Affect bei dem Spiel Super Monkey Ball festgestellt worden
(F (1, 33) = 2.67, p = .11). Die Werte sind Negative Affect ebenfalls im mobilen Testkontext höher ist als im stationären Testkontext. Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Tests für die
Dimensionen, die die Vorraussetzungen für eine Varianzanalyse nicht erfüllten, lässt auf
keine signifikanten Unterschiede zwischen den beiden räumlichen Kontexten schließen.
Die bisherigen Ergebnisse müssen hinsichtlich der untersuchten Hypothesen betrachtet
werden:
H0: Es gibt keinen Unterschied in der Spielerfahrung im mobilen und stationären Testkontext in der Dimension X bei dem Spiel Y.
H1: Es gibt einen Unterschied in der Spielerfahrung im mobilen und stationären Testkontext in der Dimension X bei dem Spiel Y.
Für die Dimensionen Immersion bei Super Monkey Ball, sowie Flow, Competence,
Tension, Challenge, Negative Affect und Positive Affect bei Bejeweled 2 und Super Monkey
Ball, untersucht anhand des GEQ, kann die Nullhypothese nicht verworfen werden. Für
die Dimensionen Tiredness, Returning to Reality, Positive Experience und Negative Experience, untersucht anhand des PGEQ, für die Spiele Bejeweled 2 und Super Monkey Ball,
kann die Nullhypothese ebenfalls nicht verworfen werden.
Bei Immersion für das Spiel Bejeweled 2 kann die Nullhypothese verworfen werden und
die Alternativhypothese, dass der räumliche Kontext einen Einfluss auf die Dimension
Immersion hat, kann angenommen werden.
Weitergehend wurden die Daten durch mehfaktorielle Varianzanalysen, unter Einbezug
der zusätzlichen Faktoren Geschlecht (männlich, weiblich), klassiertes Alter (18 bis
27 Jahre, 28 bis 37 Jahre, älter als 38 Jahre) und Spielertyp (Vielspieler, Gelegenheitsspieler) untersucht. Die Unterschiede bei der Dimension Immersion bei Bejeweled blieb
auch bei dieser Untersuchungskonstellation über den Faktor Testkontext signifikant
(F (1, 19) = 4.57, p < .05), es konnten jedoch zusätzlich signifikante Haupteffekte bei
Immersion für Super Monkey Ball (F (1, 19) = 4.57, p < .05) und bei Negative Affect für
Bejeweled 2 (F (1, 19) = 5.01, p < .05) festgestellt werden. Der Wert für Immersion liegt
auch bei Super Monkey Ball im mobilen Testkontext signifikant über den im stationären
Testkontext erhobenen Werten. Ebenso sind die Werte bei Negative Effect für Bejeweled 2
im mobilen Testkontext signifikant höher als die Werte im stationären Testkontext. Wird
akzeptiert, dass Alter, Geschlecht und der Spielertyp relevante Faktoren sind, dann kann
auf Grundlage dieser Daten die Nullhpothese auch bei der Dimension Immersion für
Super Monkey Ball und bei Negative Affect für Bejeweled 2 verworfen werden und die
Alternativhypothese, dass der räumliche Kontext einen Einfluss auf die jeweiligen Dimensionen hat, kann angenommen werden.
Für den Faktor Alter gab es einen signifikanten Haupteffekt bei Competence für Beje-
männlich
weled 2 (F (2, 19) = 5.07, p < .05) in der Form,
3
dass die Selbsteinschätzung der Competence
2
von der jüngsten untersuchten Altersgruppe
1
bis zu der ältesten Altersgruppe kontinuierlich
abnimmt.
Die mehrfaktoriellen Varianzanalysen zeigten
weiblich
4
0
mobiler Kontext
Abbildung 42: Interaktion Testkontext ×
Geschlecht für Negative Experience bei Super
Monkey Ball
darüber hinaus interessante signifikante Intermännlich
aktionen für Testkontext × Geschlecht, Test-
4
kontext × Spielertyp und Testkontext × Alter.
3
Eine disordinale Interaktion zwischen Test-
2
kontext und Geschlecht liegt bei Negative
1
Experience für Super Monkey Ball (Abbildung 42, F (1, 19) = 6.45, p < .05), bei Tiredness für Super Monkey Ball (Abbildung 43,
0
männlich
bei Negative Affect für Bejeweled 2 (Abbil-
4
dung 44, F (1, 19) = 15.04, p < .01) vor. Die
3
folglich im mobilen Testkontext für negative
Dimensionen (Negative Experience, Tirendness, Negative Affect) geringere Wertungen
vergeben als ihre männlichen Kollegen. Dieses
Verhältnisist
im
stationären
mobiler Kontext
Abbildung 43: Interaktion Testkontext × Geschlecht für Tiredness bei Super Monkey Ball
F (1, 19) = 4.83, p < .05) und hoch signifikant
weiblichen Untersuchungsteilnehmer haben
weiblich
weiblich
2
1
0
mobiler Kontext
Abbildung 44: Interaktion Testkontext × Geschlecht für Negative Affect bei Bejeweled 2
Testkontext
Gelegenheitsspieler
genau umgekehrt, so dass dort männliche
4
Untersuchungsteilnehmer geringere Werte bei
3
den Skalen negativer Dimensionen angegeben
2
haben.
1
Eine disordinale Interaktion zwischen Testkontext und Spielertyp ist bei Immersion für Super
Monkey Ball (Abbildung 45, F (1, 19) = 5.27,
0
18 - 27
heitsspieler im mobilen Testkontext geringere
4
Werte für Immersion angeben als Intensiv-
3
spieler. Im stationären Testkontext ist dieses
2
geben geringere Immersionswerte an als Gelegenheitsspieler.
Eine hybride Interaktion zwischen Testkontext
18 - 27
der Form gefunden, dass die beiden Gruppen
3
geben haben. Bei den jüngeren Untersuchungsteilnehmern ist dagegen ein annähernd gleich
tive Affect für Bejeweled 2 (Abbildung 47,
0
18 - 27
28 - 37
38+
4
3
Experience für Bejeweled 2 (Abbildung 48,
1
im mobilen Testkontext geringere Werte an, als
mobiler Kontext
Abbildung 47: Interaktion Testkontext × Alter
für Negative Affect bei Bejeweled 2
2
Die jüngeren Untersuchungsteilnehmer geben
38+
1
F (1, 19) = 20.26, p < .01) sowie bei Negative
F (1, 19) = 8.06, p < .05) identifiziert werden.
28 - 37
2
hoher Wert zu erkennen. Darüber hinaus
konnte eine disordinale Interaktion bei Nega-
mobiler Kontext
für Challenge bei Bejeweled 2
2 (Abbildung 46, F (1, 19) = 7.48, p < .05) in
Testkontext sehr hohe Challenge Werte ange-
38+
0
4
Testkontext sehr geringe und im stationären
28 - 37
1
und Alter wurde bei Challenge für Bejeweled
mit den älteren Studienteilnehmer im mobilen
mobiler Kontext
Abbildung 45: Interaktion Testkontext × Spielertyp für Immersion bei Super Monkey Ball
p < .05) vorhanden. Diese zeigt, dass Gelegen-
Verhältnis umgekehrt und Intensivspieler
Intensivspieler
0
mobiler Kontext
für Negative Experience bei Bejeweled 2
im stationären Testkontext. Bei älteren Untersuchungsteilnehmern ist dies wieder genau
umgekehrt, so dass im mobilen Testkontext weitaus höhere Werte zu verzeichnen sind, als
im stationären Testkontext.
7.5.7.3. Beschreibung der Beobachtungs- und Interviewdaten
Die transkribierten Interviews und die Beobachtungsdaten (in Form von Feldnotizen,
Klebezetteln und retroperspektivischen Videoanalysen) wurden intellektuell analysiert.
Nachfolgend erfolgt eine Zusammenfassung der Ergebnisse, anhand von Zitaten der
Probanden.
Wo wird gespielt?
Die Ergebnisse der teilstrukturierten Interviews hinsichtlich des Spielorts decken sich mit
den Antworten aus der internationalen Onlineumfrage und den Erfahrungen aus den
kontextuellen Ad-hoc-Interviews. Einige Probanden geben an primär entweder zuhause
oder unterwegs auf ihrem iPhone zu spielen. Diese strikte Unterscheidung ist bei den
meisten der Befragten jedoch nicht sehr stark ausgeprägt (vgl. Kapitel 7.4.5).
Für den Kontext „Zuhause“ geben einige der Befragten an im Bett zu spielen: „das erste,
was ich dann halt da hab, ist das Handy“ (TP 5). Auch erwähnt wird: „[Spielen auf dem
Mobiltelefon], während die Kinder XBox spielen“ (TP 2), „bevor ich wo hinfahre und es
sich nicht mehr lohnt, noch was anderes anzufangen“ (TP 10), „wenn im Fernsehen nichts
Gescheites kommt“ (TP 12, TP 13) oder „um Werbung zu überbrücken, wenn ich allein
fernsehe“ (TP 32). Ein weiterer Anwendungsfall ist „am Frühstückstisch zum Kaffe, wenn
man gerade süchtig auf ein Spiel ist“ (TP 6, TP9).
Interessant sind Äußerungen, die Präferenzen ausdrücken, wie „Spiele die Ruhe brauchen,
wie z.B. ,die Sims‘“ (TP 18) und allgemein „[spiele] dann eher in Ruhe zuhause, wenn ich
mal abschalten will“ (TP 7) und „eher so für mich allein […] lass mir ungern in die Karten
schauen“ (TP 1).
Im Kontext „Unterwegs“ wird allgemein „auf dem Weg irgendwohin“ (TP 4) und „überall,
wo Wartezeiten entstehen können“ (TP 6) gespielt, „weil man das iPhone ja immer dabei
hat“ (TP 15). Typische Szenarien sind Wartesituationen: „ich hab da eine [Freundin], die
kommt generell immer später, da spiel ich dann auch mal“ (TP8) oder „wenn ich in der
Öffentlichkeit bin, dann ist halt der erste Griff zum Handy“ (TP 5). Besonders oft wird in
öffentlichen Verkehrsmitteln, auf dem Weg zur Arbeit oder in die Schule gespielt (vgl. TP
9, TP 10, TP 11, TP 12, TP 14, TP 16, TP 21). Auch während der Arbeit wird gespielt in
„typische[n] Situationen wo ich sitze wenn ich Reise, da ich Projektmanager bin, und gerade
keine Lust auf Arbeiten habe, dann spiel ich halt“ (TP 26), oder „während der Arbeit in der
Mittagspause“ (TP 16). Es wurden allgemeine Situationen in der Zeit überbrückt werden
muss genannt, wie „das Warten beim Arzt oder beim Sport auf die Kinder“ (TP 20), aber
auch „[…]in der Schule, da gibt es Stunden, wo echt nichts mehr passiert und dann einfach
das iPhone rausholen und noch ein bisschen spielen die letzten Minuten“ (TP 3).
Das iPhone wird von den meisten Befragten unterwegs aber nur für kurze Spielabschnitte
genutzt. „Ist jetzt vom Display oder vom Spielverhalten her nicht so, dass man sich da jetzt
zwei Stunden hinhockt.“ (TP 7), dennoch muss ein gewisser zeitlicher Freiraum vorhanden
sein um überhaupt erst mit dem Spielen zu beginnen: „Ich spiele, wenn ich weiß, dass ich
mich länger wie fünf Minuten damit beschäftigen kann“ (TP 19). „Ich spiel, weil ich les nicht
so gerne und meistens ist die Tram morgens auch so voll, da hast du dann deine Zeitung und
die nimmt so viel Platz weg“ (TP 30).
Wo, wann und warum wird nicht gespielt?
Zuhause wird oft nicht gespielt, weil dafür entweder keine Zeit vorhanden ist, „bin Mutter,
muss mich um meine Kinder und den Haushalt kümmern“ (TP 24), oder andere Spielplattformen bevorzugt werden: „Zuhause spiele ich dann eher nicht, wenn ich aber dann spiele,
dann am PC, da ist natürlich dann auch der Bildschirm ein bisschen größer“ (TP 26), „wenn
ich zuhause bin, dann spiel ich halt am PC. Also die Spiele am iPhone, die sind für unterwegs“ (TP 8).
Alle Testpersonen haben ein ähnliches Verständnis davon, in welchen Situationen und
sozialen Kontexten es als unangebracht angesehen wird zu spielen. Darunter fallen Situationen wie, „wenn man mit anderen Leuten, die man kennt, unterwegs ist“ (TP 3), oder
„selbst beim Weggehen und auch wenn‘s total langweilig wäre, würde ich nicht spielen“
(TP 32) sowie „Situationen, wo andere mit einem interagieren könnten oder müssen, z.B.
beim Warten in der Bank“ (TP 4), bzw. wo sich durch übermäßig auffallendes Interaktion
mit dem Spielgerät Mitmenschen gestört fühlen könnten: „wenn ich jetzt dann in einem
Zahnarztraum sitze und es sind lauter Leute um mich rum, dann würd ich da jetzt nicht
anfangen, mit meinem Handy rumzufuchteln“ (TP 10). Ein weiterer Grund ist die Ausgestaltung des räumlichen Kontexts, „wenn die Straßenbahn zu voll ist oder man keinen Sitzplatz hat, dann find ich‘s zu ungemütlich, oder wenn ich jetzt angewiesen bin eine Durchsage
zu hören, da ich meistens noch die Kopfhörer drin hab, dann spiel ich auch nicht“ (TP 9).
Oft wird nicht auf Mobiltelefonen gespielt, weil es als Zeitverschwendung angesehen wird,
„wenn ich wo bin und kann was anderes machen und das ist sinnvoller, dann mach ich das
Sinnvollere, ich hab eh so wenig Zeit, das ist für mich sonst gestohlene Zeit“ (TP 11), oder das
Spielen auf dem Mobiltelefon wird anderen Primärfunktionen des Geräts untergeordnet:
„wenn jetzt der Akku fast leer ist, dann spiel ich natürlich nicht, weil Telefonieren ist wichtiger als Spielen“ (TP 13).
Warum wird gespielt? Wie wird sich für ein Spiel entschieden?
Neben allgemeinen Motiven für mobiles Spielen, wie Zeitvertreib gibt es auch individuelle Gründe, die Personen zum Spielen animieren, wie etwa der angestrebte emotionale Zustand oder die Wahrnehmung und Beeinflussung durch zeitliche, örtliche und
soziale Rahmenbedingungen. Spiele und Spielelemente sowie Situationen die für die eine
Testperson entspannend wirken, können von einer anderen als anstrengend empfunden
werden. Im Folgenden wird zuerst auf den Aspekt des Zeitvertreibes eingegangen,
anschließend werden die beiden meist genannten Motive für mobiles Spielen beschrieben,
Entspannung und Herausforderung.
Spielen als Zeitvertreib: Für viele der befragten Probanden ist mobiles Spielen „halt ein
Zeitvertreib“ (TP 5), der eine Alternative zu anderen Beschäftigungen darstellt, „wenn sonst
nichts zu tun ist, anstatt ein Buch zu lesen, mal iPhone spielen“ (TP 4). Es besteht besonders
oft in Wartesituationen unterwegs das Bedürfnis Zeit zu überbrücken, „bevor meine Tram
kommt, ob ich dann blöd rumsteh oder noch‘ne Runde spiele ist egal“ (TP 10) und „[bei der
Fahrt in die Arbeit] ist einfach zu viel Zeit zum totschlagen, eineinhalb Stunden jeden Tag,
da kann man lesen soviel man will, irgendwann ist alles abgelesen“ (TP 20) sowie, „dass man
halt nicht da sitzt und nichts macht, sondern dass man eine Beschäftigung hat, weil‘s halt
eben auch Spaß macht auf dem iPhone“ (TP 12).
Spielen zur Entspannung und um Abzuschalten: Einige Testpersonen geben an, durch
das Spielen „nach der Arbeit runterzukommen“ (TP 16) und spielen deshalb „nach der
Arbeit, um zu entspannen, wenn man gestresst ist vom Arbeitstag und keine Lust auf Musik
oder Fernsehen hat“ (TP 1). Die entspannende Funktion des Spielens auf Mobiltelefonen
wurde in den Interviews häufiger genannt, denn „Abschalten ist ein wichtiger Grund, wenn
man ein bisschen zur Ruhe kommen will, dann ist das ganz gut“ (TP 9) sowie, wenn man
“mal kurz spielen will zum Abschalten so zwischen dem einen und dem anderen“ (TP 8).
Ein Proband beschreibt ausführlich, warum er durch das Spielen abschalten kann: „Ich
hör zwar total gern Musik, aber wenn ich z.B. von der Arbeit heimkomm, da hab ich den
ganzen Tag Gedudel gehört, dann will ich gar nicht Musik hören für ne Weile mal, und da
find ich das dann ganz angenehm mich auf was anderes zu konzentrieren und direkt mal
wegzukommen von der Arbeit. Ich bin halt nicht Multitasking fähig, von daher ist das ganz
praktisch, weil ich mich dann auf das Spiel konzentrieren kann und ich denk dann nicht
mehr“ (TP 16). Abschalten durch mobiles Spielen wird aber nicht nur hinsichtlich der
Entspannung thematisiert. Einige Probanden geben an, abschalten zu wollen, „da so die
Zeit schneller vergeht“ (TP 25) und „man auch nicht hört, was da links und rechts von einem
passiert“ (TP 19).
Spielen als Herausforderung und für die geistige Fitness: Mehr als die Hälfte der Testpersonen gibt an, wegen der als stimulierend empfundenen Herausforderung zu spielen:
„Der Ansporn weiterzukommen, die Entwicklung des Spiels zu sehen und das nächste Level
zu erreichen“ (TP 18). Es entsteht ein gewisser Ehrgeiz, denn „es gibt bestimmte Spiele wo
du sagst, du fängst es mal an, so Rennspiele oder auch Jump-and-Run und dann sagst du dir,
so das nächste Level, das wär jetzt noch ganz schön“ (TP 22). Der Ansporn entsteht nach
Auskunft der Testpersonen meist durch Interaktion zwischen Spiel und Spieler, kann aber
auch durch den Wettkampf zwischen Spielern entfacht werden: „Zwei Freunde von mir, die
haben auch ein iPhone, die kommen dann immer her und sagen ja, schau her, ich hab‘nen
neuen Rekord“ (TP 3).
Die Herausforderung wird von etwa einem Drittel der interviewten Personen gezielt in
Spielen gesucht, die geistig herausfordernd sind, wie z.B. Gehirnjogging: „Das ist für mich
einfach so, dass ich im Kopf noch fit bleibe“ (TP 11). Das Spielen von aktivierenden und
geistig stimulierenden Spielen wird, je nach Situation, von machen Probanden klassischen
Medienformaten vorgezogen: So ist Spielen auf dem Mobiltelefon, „nicht so langweilig wie
bloß‘ne Zeitschrift lesen“ (TP 12) und „man hat das iPhone einfach in der Hand und macht
bissl aktiver was, so zum Nachdenken auch“(TP 11).
Was wird gespielt?
Die Interviewergebnisse zu typischen Spielegenres sind heterogen, da die subjektiven Ziele
des Spielens oft eng damit verbunden sind. Für manche Testpersonen ist Schach äußerst
entspannend, während andere darin eine unangenehme Anstrengung sehen. Generell
kann man jedoch festhalten, dass wenn Probanden abschalten möchten, eine Tendenz zu
einfachen, wenig komplexen Spielen, ohne besondere Anforderungen an Geschicklichkeit
oder Aufmerksamkeit vorhanden ist. Komplexere Spiele können aber auch als entspannend empfunden werden, wenn die Funktionsweise des Spiels internalisiert wurde, so
dass ohne größere geistige Anstrengung gespielt werden kann. Spiele, die herausfordern
sollen, haben meist hohe Anforderungen an die Geschicklichkeit oder sind intellektuell
anspruchsvoll. Die Probanden weisen darauf hin, dass Zeitdruck als Spielelement besonders stark zum Empfinden von Herausforderung beiträgt.
Wie wird entschieden, welches Spiel gespielt wird?
Es wurde versucht herauszufinden, nach welchen Kriterien sich die untersuchten
Probanden für Spiele entscheiden. Testpersonen fällt es meist schwer, solche inneren
Entscheidungsprozesse zu verbalisieren: „Es ist selten so, dass ich sag, so jetzt spiel ich
dieses und jenes, sondern eher so emotionsbehaftet“ (TP 22). Der Sachverhalt wurde daher
durch den Versuchsleiter während der Interviews frei exploriert. Eine Analyse der Transkriptionen deutet auf mehrere dominante Einflussfaktoren hin: Der Ort des Spielens, der
angestrebte emotionale Zustand, die verfügbare Zeit, die Tageszeit und die soziale sowie
kulturelle Umgebung.
Der angestrebte emotionale Zustand: Spielen, um zu entspannen, um abzuschalten
oder um sich herauszufordern, beschreibt unterschiedliche angestrebte emotionale und
psychische Zustände. In Abhängigkeit des angestrebten Zustandes, geben die Probanden
an, unterschiedliche Spiele zu spielen: „Kommt immer auf die Situation drauf an, ob man
eher was Ruhiges will oder sich anstrengen will“ (TP 3). „Wenn ich gestresst bin, dann muss
es etwas Einfaches sein, bei dem ich nicht denken muss, also keine Rätsel oder so. Wenn ich
irgendwie gefordert werden will, dann mach ich auch so Denk-Sachen“ (TP 8). „Tetris ist
eher so Entspannung, vor allem am Abend und bei Sudoku muss ich mich mehr konzentrieren“ (TP 15). „Wenn man sich auf etwas vorbereitet, eher etwas zum Entspannen“ (TP
17). „Ist das jetzt leichte Kost oder ärgere ich mich jetzt, wenn ich nicht schnell einen Erfolg
zusammenkriege“ (TP 33). Die Testpersonen thematisieren damit unterschiedlich stark
ausgeprägte Dimensionen der Player Experience.
Der zeitliche Kontext: Der Faktor Zeit beeinflusst mobiles Spielen in zweierlei Hinsicht.
Erstens hat die verfügbare Spielzeit, die in Abhängigkeit der Situation variiert (Kurzstrecke U-Bahn, Langstreckenflug) einen Einfluss darauf, welches Spiel gespielt werden
kann. Zweitens bedingt die Tageszeit teilweise, welcher emotionale Zustand erwünscht ist,
was ebenfalls einen Einfluss auf die Auswahl eines Spiels hat.
Die interviewten Personen berichteten, dass die verfügbare Zeit, die für das Spielen
verwendet werden kann, beeinflusst, welches Spiel ausgewählt wird: „Kommt immer drauf
an, wie viel Zeit ich habe, wie viel Zwischenlauf ich habe, was für Spiele ich spiele“ (TP 26).
Dabei werden in Kontexten mit wenig Zeit eher kürzere und einfachere Spiele bevorzugt
und bei längeren Zeitblöcken wird begonnen, sich mit komplexeren Spielen zu beschäftigen: „Wenn ich kurz Zeit habe, dann mach ich sowas wie Tetris und so, wenn ich länger
Zeit hab, dann geh ich eher so in Lernspiele, Schach und so die Richtung, wo‘s halt einfach
ein bisschen längere Zeit braucht“ (TP 26). „Wenn ich nach Dubai flieg, da weiß ich ja, ich
hab 16 Stunden Zeit, da geh ich die Sachen auch anders an, als wenn ich Straßenbahn fahr“
(TP 26). „Zugfahren so circa 45 Minuten lohnt sich zum iPhone spielen, Straßenbahn fahren
nicht so“ (TP 11). Der zeitliche Rahmen ist oft durch den räumlichen Kontext bestimmt,
denn „unterwegs ist man dann ja auch nicht so entspannt, da spielt man dann eher was
Kürzeres, zuhause hat man dann ja mehr Zeit und ist auch entspannter“ (TP 7). „Wenn ich
jetzt gerade im Wartezimmer sitze, dann spiel ich natürlich kein Spiel, das jetzt irgendwie
länger dauert, wie ein Rennspiel zum Beispiel, sondern dann spiel ich eher ein Brettspiel,
das mal schnell geht“ (TP 12). „Es muss schon ne Zeitspanne sein von so 5-10 Minuten, dass
sich das auch lohnt zu spielen. Also so kurz mal 2 Minuten, da möcht ich dann nicht mal
anfangen, weil, dann bin ich so drin und möcht nicht aufhören“ (TP 8).
Die meisten Testpersonen gaben an, morgens eher Spiele zu präferieren, die eher herausfordernden Charakter haben und abends Spiele, die einem beim Entspannen helfen. So
wird „in der Früh, wenn man noch frisch ist, eher was Herausforderndes“ (TP 3) gespielt.
„In der Früh ist die Entscheidung Hörbuch ja oder nein, wenn nein, dann Spielen, um wach
zu werden“ (TP 30). Im Kontrast dazu „abends eher was, wo man nicht mehr so fit sein
muss“ (TP 20) und deshalb „abends eher strategischere Spiele, wo man bisschen runterkommen kann, sich auf was anderes konzentrieren kann“ (TP 22).
Der räumliche Kontext: Außer dem Faktor Zeit spielte auch die räumliche Umgebung
eine entscheidende Rolle bei den Testpersonen: „Wenn viel um mich herum ist und ich
mich nicht konzentrieren kann, dann spiel ich z.B. kein Schach, aber so eine Form von
Tetris, das ist dann ganz leicht, sowas, was man noch nebenbei spielen kann“ (TP 9). Der
räumliche Kontext hat einen so starken Einfluss, dass manche Personen unterschiedliche Kontexte als gänzlich untauglich zum Spielen empfinden: „Straßenbahn ist zu
hektisch, um zu spielen, weil man ja selber auch gut sein möchte und dann regt einen das
auf “ (TP 27) und „man kann sich nicht so in das Spiel hineinversetzen, man wird ständig
durch äußere Einflüsse immer wieder rausgeschmissen“ (TP 1). Viele der Befragten unterscheiden deshalb zwischen Spielen, die für unterschiedliche Kontexte geeignet sind (z.B.
für mobiles Spielen) und Spielen, die nur für bestimme Kontexte geeignet sind (z.B. eher
in Ruhe zuhause): „Zuhause eher so lustige Spiele mit Sound, wie das mit den Tierstimmen.
Unterwegs dann eher so kurze Denkspiele, wie z.B. Tetris“ (TP 8) und „in wackelnden Umgebungen keine Spiele, die den Bewegungssensor nutzen“ (TP 5). „Nicht so zwischen Tür und
Angel, sondern eher irgendwo in Ruhe sitzen, das ist eher meins. Ich mag eher so Jump&Run
Spiele, aber in der Tram, da wär sowas wie Bejeweled schon besser“ (TP 7). „Je nachdem
wo ich bin, entscheid ich halt dann, ob ich was Leichteres nehm, was mich jetzt nicht so
anstrengt, aber trotzdem ablenkt, oder eben was, wo ich mich voll drauf konzentrieren muss
und dann volle Konzentration und so“ (TP 16). Vereinzelt gaben Probanden an, dass in
mobilen Kontexten störende Blendeffekte durch Sonneneinstrahlung auftreten können.
Der soziale Kontext: Alle Testpersonen erklärten, nicht auf dem iPhone zu spielen, wenn
ihnen bekannte Personen anwesend sind, da dies als unfreundlich angesehen wird. Spiele
werden in Gegenwart von Freunden, wenn überhaupt, meist nur kurz vorgeführt: „[...]
wenn, dann nur ein Spiel kurz demonstriert“ (TP 5) und „nur Herzeigen von Spielen, so zur
Mundpropaganda“ (TP 7). In der Öffentlichkeit auf dem iPhone zu spielen, stört mehr als
zwei Drittel der Befragten nicht, solange sie dadurch nicht unangenehm auffallen: „da war
neulich einer in der U-Bahn, der hat Bowling mit dem iPhone gespielt und immer so mit dem
Arm rumgemacht, das war dann schon irgendwie nervig“ (TP 12). Einige der Probanden
geben an, dass für ein positives Spielerlebnis ein gewisser räumlicher Freiraum notwendig
ist: „Wenn sich viele Leute um einen rumdrängen, dann ist‘s mim Spielen nicht so toll“ (TP
21). Von wenigen Probanden wurde explizit darauf hingewiesen, dass es unangenehm
ist, beim Spielen beobachtet zu werden: „In der Tram würd ich jetzt eigentlich auch ned
spielen, weil da die Leute halt immer gaffen, deswegen auch nur so kürzere Dinge, das heißt,
ich kann die dann auch schnell wieder weg machen. Wenn sich da jetzt einer hinsetzt und an
einen ranquetscht, dann sieht der ja genau, was ich mache, das mag ich dann eher ungern,
wenn einer so reinglotzen kann“ (TP 26). Besonders ältere Probanden merkten an, dass
Spielen auf dem iPhone in der Öffentlichkeit als eine Art „Stigmatisierung als Spielkind“
empfunden wird.
Mobiles Spiele im Vergleich zu traditionellen, stationären Spieleplattformen
Spielen auf dem iPhone ersetzt nach Angaben der Probanden nicht den Gebrauch klassischer Spieleplattformen. Die Testpersonen begründen dies damit, dass Computer- oder
Konsolenspiele aufgrund größerer Bildschirme und bessere Grafik eine reichhaltigere
Spielerfahrung bieten. Auf dem iPhone wird zwar „eigentlich immer und überall gespielt,
aber am Abend dann doch eher so Computerspiele“ (TP 15). Aber:„aufwändige Spiele, wie
z.B. GTA San Andreas, das gibt’s für‘n PC, das würd ich auf dem iPhone nie spielen; da ist
mir der Bildschirm zu klein, das macht auf dem iPhone so keinen Spaß, da hätt ich lieber
einen richtigen PC oder eine Konsole“ (TP 12). Das iPhone wird aber auch zuhause als
Spielekonsole verwendet: „Wenn ich zu faul bin, den Laptop oder PC anzumachen, dann
geht das schneller“ (TP 23).
Spielen auf dem iPhone im Vergleich zu älteren Handygenerationen
Mehr als zwei Drittel der Befragten geben an, schon bevor sie das iPhone besessen haben,
auf ihren Mobiltelefonen gespielt zu haben. Das Spielerlebnis mit diesen Geräten wird von
den meisten Probanden jedoch negativ dargestellt: „[...] mehr als eine halbe Stunde konnte
man da nicht spielen, da kriegt man Augenkrebs von“ (TP 14), „[...] war aber alles kleiner
und etwas anstrengender“ (TP 8). Besonders kritisiert wurde die unzureichende Displaygröße, „[...] liegt aber auch am Display, mit den kleinen Displays macht‘s nicht wirklich Spaß
zu spielen und die Auflösung ist auch nicht gut“ (TP 26) sowie die umständliche Bedienung,
denn „das mit den Tasten bei anderen Handys ist einfach schwieriger“ (TP 12). Weitere
Kritikpunkte waren die mangelhafte Qualität der Spiele: „[...] das hat keinen Spaß gemacht.
Da konnte man mal kurz 5 Minuten spielen, aber so öfter, so ein-, zweimal in der Woche, das
ging nicht, weil‘s langweilig war“ (TP 12) sowie die hohen Kosten für neue Spiele: „Ich hab
dann nicht so viel gespielt, weil die Spiele meistens kostenpflichtig waren und auch nicht gut“
(TP 21). Auch der Zugang zu neuen Spielen wurde kommentiert: „Auf den alten Handys
waren nicht viele Spiele drauf und neue musste man sehr kompliziert runterladen, von daher
spiel ich auf dem iPhone jetzt schon eher wieder mehr“ (TP 31).
Alle Probanden geben an, auf dem iPhone mehr zu spielen als auf anderen Handys: „Auf
den alten Handys hat man die Spiele mal angeschaut, wenn das Handy neu war und dann
vielleicht ein-, zweimal gespielt, aber das war‘s dann, auf dem iPhone ist das jetzt schon
anders“ (TP 7). „Ich hatte auch andere Handys, die hatten Spiele und da war es halt echt
so um Zeit totzuschlagen. Auf dem iPhone ist es so, dass es halt Spaß macht, dass ich auch
gezielt versuche weiterzukommen“ (TP 13). „Hat den Spieltrieb angeregt - ich hab das andere
früher kaum genutzt, das war viel zu kompliziert und umständlich“ (TP 20). „Früher hab
ich auch mehr mp3 Player gehört und mich mit dem Laptop befasst und jetzt, seitdem ich
das iPhone hab, merk ich schon, dass ich öfter Schach, Backgammon und Solitäre spiele“ (TP
25). „Ich spiel jetzt schon öfter, bin aber eigentlich nicht so der Spielertyp, man kann aber ja
viel runterladen, das kostenlos ist“ (TP 30).
Einige Probanden geben an, erst durch das iPhone mit dem Spielen begonnen zu haben:
„Davor hab ich gelesen. Ob‘s jetzt ein Buch ist oder ‘ne doofe Zeitschrift, aber naja man hat
halt auch nicht in jeder Situation jetzt ein Buch oder eine Zeitschrift dabei, das Handy hat
man aber meistens dabei“ (TP 27). Auf dem iPhone wird deswegen vermehrt gespielt, weil
es „mehr Spaß als auf alten Handys macht“ (TP 2, TP 4, TP 8). Als Gründe werden dafür
einerseits der größerer Bildschirm und das Bedienkonzept angegeben: „Auf dem iPhone
macht es mehr Spaß und es ist entspannter, es ist größer und die Bedienung ist einfacher“ (TP
8, TP 9). „Ich spiel halt jetzt lieber am Handy, weil einfach das Display größer ist und weil‘s
einfach handlicher ist“ (TP 32). „Auf ‘m iPhone is es schon spannender, mit‘m Touchscreen
macht‘s einfach mehr Spaß und auch mit den Sensoren da“ (TP 3). Andererseits wird auch
die bessere Grafik genannt (vgl. TP 2, TP 3, TP 4, TP 5, TP 9), denn „beim iPhone, das
erinnert einen schon eher an Konsolenspiele. Ich hab als Teenager immer sehr gern sehr viel
Konsolenspiele gespielt und vom Animierten her und vom Spielgefühl kommt das einfach
schon viel mehr ran. Bei den anderen Handys hat man das Gefühl, man hat sich zwar Mühe
gegeben, aber das war‘s dann auch schon“ (TP 22). Auch die große Auswahl an Spielen (TP
3, TP 5, TP 9, TP 14) und der leichte Zugang zu Spielen ist von Bedeutung: „Beim iPhone
dauert‘s 2 Minuten; bei anderen Handys muss man ne halbe Stunde suchen und dann kostet
das Spiel auch noch 5 bis 6 Euro“ (TP5, TP 12). „Ich hatte davor nicht Handys, wo man so
arg drauf spielen konnte. Ich probier jetzt mehr aus, da man durch den Appstore super gut
schauen kann, ich schau mich mehr um“ (TP 10).
Einige Testpersonen gaben an, statt Ihrer mobilen Spielekonsolen nun häufiger das iPhone
zu nutzen: „Früher hab ich dann eher mal eine PSP genommen als jetzt auf einem Nokia
Handy zu spielen, einfach rein vom Spielfeeling her, da spiel ich schon noch ab und zu drauf,
aber seit dem iPhone halt weniger. Früher habe ich da schon mehr gespielt. Die PSP nehm
ich jetzt nicht mehr so mit, wenn ich unterwegs bin, also jetzt früher als ich das iPhone noch
nicht hatte, da schon eher, grad jetzt, wenn man im Urlaub war, jetzt besteht die Notwendigkeit eigentlich nicht mehr.“ (TP 22). „Meine Tochter legt den NintendoDS daheim oft
weg, um auf meinem iPhone zu spielen“ (TP 2). „Es ist halt praktisch, wenn man das iPhone
gleich zum Spielen dabei hat, anstatt jedes Gerät einzeln mitzuschleppen“ (TP 3).
8. Diskussion und Modellentwicklung
In der vorliegenden Studie konnte durch eine Onlineumfrage, Alltagsbeobachtungen und
Ad-hoc-Interviews gezeigt werden, dass Spielen auf Mobiltelefonen ein Phänomen ist,
das in den unterschiedlichsten Nutzungskontexten basierend auf vielfältigen Motivationen praktiziert wird. Durch eine experimentelle Untersuchung konnte nachgewiesen
werden, dass es signifikante Unterschiede hinsichtlich Immersion und Negative Affect
gibt, je nachdem ob im stationären oder im mobilen Kontexte auf dem iPhone gespielt
wird. Darüber hinaus konnten für verschiedene Dimensionen digitaler Spielerfahrungen
Interaktionseffekte zwischen Männern und Frauen, Intensiv- und Gelegenheitsspielern
sowie unterschiedlichen Altersgruppen aufgezeigt werden. Die subjektive, digitale Spielerfahrung mit Mobiltelefonen konnte demnach basierend auf den Ausgangshypothesen
als kontextabhängige Erscheinung bestätigt werden. Zusätzlich wurden durch teilstrukturierte Interviews mit den Testpersonen des Experiments weitere Charakteristiken des
mobilen Spielens identifiziert. Beispiele hierfür sind was, wo und warum gespielt wird,
wie sich für Spiele entschieden wird und in welchen Situationen eher nicht gespielt wird.
Diese Ergebnisse werden nun herangezogen um den Faktor Kontext bei bestehenden
Gameplay Experience Modellen weiter auszudifferenzieren. Nachfolgend werden die
einzelnen Ergebnisse diskutiert, bevor das Gameplay Experience Modell erweitert und
auf die Grenzen der vorliegenden Studie eingegangen wird.
8.1. Betrachtung der Ergebnisse des GEQ und PGEQ
8.1.1. Interpretation der Haupteffekte
Durch den GEQ wurden für die Dimensionen Immersion und Negative Affect sowohl
für Bejewled 2 als auch für Super Monkey Ball signifikante Haupteffekte für den Faktor
Testkontext identifiziert. Der mobile Spielkontext weist dabei für beide Dimensionen in
beiden Spielen jeweils höhere Werte auf. Insgesamt lässt sich schlussfolgern, dass mobile
Spielkontexte einen negativen Einfluss auf die subjektive Spielerfahrung während des Spielens haben. Betrachtet man diesbezüglich die Interview- und Beobachtungsdaten, so kann
man davon ausgehen, dass die unterschiedlichen kontextuellen Einflüsse mobiler Umgebungen, seien sie sozialer, zeitlicher oder räumlicher Natur, die Spielerfahrung verändern.
So konnten anhand des GEQ im mobilen Testkontext durchschnittlich auch höhere Werte
Diskussion und Modellentwicklung · 138
in den Dimensionen Tension und, mit Ausnahme von Super Monkey Ball, Challenge
gemessen werden. Im Vergleich dazu ist die Dimension Positive Affect im mobilen und
stationären Kontext weitestgehend unverändert. Diese Unterschiede sind in der vorliegenden Untersuchung zwar nicht statistisch signifikant, sie legen aber bei der Betrachtung der signifikanten Ergebnisse für Negative Experience und Immersion die Vermutung
nahe, dass Spielen in mobilen Kontexten anstrengender und herausfordernder ist als in
stationären Kontexten. Es wird angenommen, dass dies jedoch nicht positiv empfunden
wird und sich deshalb in einer insgesamt als negativ empfundenen Spielerfahrung äußert,
womit sich auch signifikante Unterschiede bei der Dimension Negative Experience
erklären lassen. Dieser Argumentation folgend, lassen sich auch die signifikant höheren
Werte für Immersion im mobilen Testkontext interpretieren. Dadurch, dass Probanden
sich im mobilen Testkontext mehr auf das Spiel konzentrieren müssen, werden sie stärker
durch das Spiel vereinnahmt als im stationären Testkontext. In letzterem ist eine solch
starke Konzentration auf das Spielgeschehen nicht zwangsläufig erforderlich, da externe
Störfaktoren im Gegensatz zum mobilen Testkontext, meist nicht vorhanden sind. Bisherige Untersuchungen zum mobilen Spielen stimmen mit dieser Argumentation überein:
„Mobile games are particularly suited to travelling and in such circumstances, users may
become quite engrossed in the gaming experience“ (Dixon, Mitchell & Harker, 2004, S.
3). Zusätzlich versuchen Spieler in öffentlichen oder mobilen Kontexten, meist durch
die Sitzposition oder die Ausrichtung des Spielgeräts sich eine eigene, kleine, private
und ungestörte Sphäre als Spielumgebung zu erschaffen (vgl. Szentgyorgyi et al., 2008, S.
1470f). Diese Abschottung im öffentlichen Raum könnte ebenfalls dazu führen, dass ein
Spiel stärker immersiv wahrgenommen wird als in stationären Kontexten, in denen solch
eine bewusste Abschottung nicht beobachtet werden konnte und man deshalb annehmen
kann, dass die Aufmerksamkeit des Spielers somit leichter von anderen Ereignissen beansprucht werden könnte.
8.1.2. Interpretation der Interaktionseffekte
Durch das Auftreten von Interaktionen zwischen den untersuchten Faktoren, erlauben
die Ergebnisse noch eine weitergehendere Interpretation. Die Interaktionen zwischen
Geschlecht und Kontext hinsichtlich der Dimensionen Negative Experience im PGEQ
zeigt, dass Frauen im stationären Testkontext im Vergleich zu Männern stets höhere Werte
bei Negative Experience angeben. Dieses Ergebnis entspricht den Erwartungen, da bei der
Entwicklung des PGEQ die Überprüfung der Items ergab, dass Frauen für Negative Experience im Schnitt höhere Werte angeben haben als Männer (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S.
32). Interessant bei den im Rahmen dieser Arbeit erzielten Ergebnisse ist, dass sich dieses
Verhältnis im mobilen Testszenario umkehrt (vgl. Kapitel 7.5.7.2). Frauen geben für die
Dimension Negative Experience bei beiden untersuchten Spielen im mobilen Kontext
niedrigere Werte an, wohingegen bei Männern im mobilen Kontext weitaus höhere Werte
festzustellen sind. Unter Berücksichtigung der einzelnen Items von Negative Experience
im PGEQ lässt sich also festhalten, dass Frauen das Spielen in mobilen Kontexten weniger
negativ wahrnehmen als Männer. Oder anders interpretiert: Männer werden durch die
Einflussfaktoren des mobilen Kontexts stärker negativ in ihrer subjektiven Spielerfahrung
beeinflusst als Frauen. Eine Interaktion zwischen Geschlecht und Kontext wurde auch für
Negative Affect bei Bejeweled 2 nachgewiesen, also negative Erfahrungen während des
Spielens, was diese These zusätzlich stützt. Dixon et al. (2004, S. 4) berichten, dass Frauen
Spiele auf Mobiltelefonen oft zur Verarbeitung von Emotionen nutzen, wobei allgemein
nicht das Spiel selbst, sondern die Interaktion mit dem Gerät an sich als angenehm
empfunden wird. Diesen Gedanken fortführend, könnte man die vorliegende Ergebnisse
so interpretieren, dass Frauen in mobilen Umgebungen durch unterschiedliche Einflussfaktoren nicht so stark negativ in ihrem Spielerlebnis beeinträchtigt werden, weil sie im
Gegensatz zu Männern eine positive Spielerfahrung nicht vom Spielerfolg bzw. von der
subjektiven Erfahrung des Spiels abhängig machen. Einflüsse des mobilen Szenarios,
die den Spielerfolg oder das Spielerlebnis beeinträchtigen, könnten bei Männern jedoch
dazu führen, dass sie im Spiel weniger Kompetenzmotivation erfahren und deshalb von
einer negativeren Spielerfahrung in mobilen Umgebungen berichten. Im stationären
Kontext hingegen haben Männer eine höhere Kompetenzmotivation, weil weniger
störende Einflüsse vorhanden sind: die negative Spielerfahrung ist dort also weniger stark
ausgeprägt. Mit dieser Theorie ließe sich auch die Interaktion zwischen Testkontext und
Geschlecht bei Tiredness für das Spiel Super Monkey Ball erklären. Da sich Männer bei
dem Geschicklichkeitsspiel Super Monkey Ball besonders bemühen, um das iPhone in
einer ruckeligen Straßenbhanfahrt noch möglichst erfolgreich zu balancieren, wird die
Spielerfahrung im mobilen Testkontext als anstrengender empfunden und in der Nachbefragung sind deshalb weitaus höhere Tiredness Werte als im stationären Testkontext
zu verzeichnen. Bei Frauen gibt es dagegen kaum eine Veränderung derselben Werte in
Abhängigkeit des Testkontexts.
Während die unterschiedlichen Motivationen von Männern und Frauen für das Spielen
auf Mobiltelefonen durchaus eine plausible Erklärung für die vorliegenden Ergebnisse
sein könnten, gibt es noch andere Interpretationsmöglichkeiten. Eine andere Erklärung
könnte sein, dass Frauen besser Störfaktoren des mobilen Kontexts ausgleichen oder
ausblenden können. Es wäre auch denkbar, dass die Ergebnisse aufgrund einer positiven
Bewertungstendez bei weiblichen Studienteilnehmern entstanden sind.
Abschließend lässt sich festhalten, dass unterschiedliche Ergebnisse in Abhängigkeit des
Geschlechts bei der Anwendung des GEQ auch von anderen Forschen berichtet werden
(vgl. Nacke, 2009a, S. 195ff), weshalb die Untersuchung von Geschlechtsunterschieden im
Hinblick auf digitale Spielerfahrungen weiterer Betrachtung bedarf.
Die Interaktion zwischen Spielertyp und Testkontext bei Immersion für Super Monkey
Ball zeigt, dass Vielspieler im mobilen Testkontext weitaus immersivere Spielerlebnisse
berichten als Gelegenheitsspieler. Dies könnte daran liegen, dass Vielspieler eher daran
gewöhnt sind, sich auf ein Spiel einzulassen und sich in dieses hineinzuversetzen, wohingegen Gelegenheitsspieler diese Fähigkeit eventuell noch nicht besitzen und sich in
mobilen Kontexten leichter ablenken lassen. Die vorliegenden Ergebnisse ähneln denen
anderer Studien, die auf dem GEQ basieren und signifikant höhere Immersionswerte in
Abhängigkeit der Spielhäufigkeit aufweisen (vgl. Ijsselsteijn et al., 2008, S. 27). Dies ist ein
Indiz dafür, dass die Spielhäufigkeit tatsächlich einen Einfluss auf die subjektive Spielerfahrung hat. Hinsichtlich der in der vorliegenden Arbeit erhobenen Daten bleibt aber die
Frage, warum sich die Messdaten im stationären Kontext umkehren. Eine Möglichkeit
wäre, dass Gelegenheitsspieler sich in einem stationärem Kontext leichter von mobilen
Spielen vereinnahmen lassen. Verwunderlich sind jedoch die weitaus niedrigeren Werte
für Immersion bei Intensivspielern im stationären Kontext. Eine weitere Erklärung könnte
sein, dass Intensivspieler meist neben dem Mobiltelefon noch weitere Spielgeräte wie
etwa einen PC oder Konsolen besitzen, welche in der Regel zum Spielen im stationären,
meist heimischen Kontext verwendet werden. Die Daten zur Spielhäufigkeit auf anderen
Spielgeräten stützen diese Vermutung (vgl. Kapitel 7.5.7.1). Das Spielerlebnis auf einem
mobilen Spielgerät in einem stationären Testkontext könnte deshalb als weniger immersiv
wahrgenommen werden, wenn die persönliche Referenz ein qualitativ hochwertigeres
Spielerlebnis auf einer Konsole oder einem PC mit komfortableren Eingabemöglichkeiten
und größerem Display ist. Es kann also nicht gänzlich ausgeschlossen werden, ob die
geringen Immersionswerte der Intensivspieler deshalb ein Testartefakt darstellen.
Weitere Interaktionen bestehen zwischen dem Faktor gruppiertes Alter und Testkontext.
Während die Altersgruppe „38 Jahre und älter“ im stationären Testkontext die geringsten
Werte für Negative Experience aufweist, ist sie zugleich die Gruppe, die im mobilen Testkontext die höchsten Werte verzeichnet. Die Altersgruppe „28 bis 37 Jahre“ hat im mobilen
Kontext moderat höhere Werte als im stationären Kontext und die Altergsgruppe „18 bis
27 Jahre“, die im stationären Kontext die höchsten Werte für Negative Experience angibt,
weist im mobilen Kontext sogar niedrigere Werte auf (vgl. Kapitel 7.5.7.2). Es ist besonders
hervorzuheben, dass die Mittelwerte der Altersgruppen für Negative Experience bei Bejeweled 2 im stationären Testkontext noch relativ nah beieinander liegen, im mobilen Testkontext jedoch viel stärker streuen. Diese Interaktion lässt sich deshalb so interpretieren,
dass ältere Personen eine Spielerfahrung in mobilen Kontexten negativer wahrnehmen
als jüngere Personen. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass jüngere Generationen mit
der Nutzung von Mobiltelefonen in unterschiedlichen Umgebungen aufgewachsen sind.
Bei älteren Personengruppen hat die Nutzung von Mobiltelefonen in unterschiedlichen
Umgebungen eventuell erst begonnen, nachdem kulturelle Standards und eigene Erfahrungswerte zu einem gefestigten Verständnis für das Verhalten in mobilen Kontexten
(z.B. in der Tram) geführt hat. Ein Abweichen von der gewohnten Norm könnte also zu
den beobachteten Ergebnissen geführt haben. Dieses Muster der Datenstreuung zeigt
sich auch für die Dimension Challenge und Negative Affect bei Bejeweled 2. Hier besteht
jedoch der Unterschied, dass die beiden ältesten Altersgruppen näher beisammen liegen.
Es lässt sich also argumentieren, dass ältere Probanden in mobilen Umgebungen durch
das Spielen auf dem Mobiltelefon mehr herausgefordert werden als jüngere Probanden,
was sich aber nicht in einer positiveren, sondern negativeren Spielerfahrung äußert.
Abschließend lassen sich für die Interaktionen bei der Untersuchung unterschiedlicher
Testkontexte folgende Hypothesen festhalten:
• Mobile Spielkontexte führen bei Männern eher zu negativen Bewertungen der Spielerfahrungen als bei Frauen.
• Männer ermüden beim Spielen im mobilen Kontext stärker als Frauen.
• Intensivspielern fällt es in mobilen Spielkontexten leichter eine immersive Spielerfahrung zu erleben als Gelegenheitsspielern.
• Für ältere Spieler stellt das Spielen in einem mobilen Spielkontext eine größere
Herausforderung dar und die Spielerfahrung wird sowohl während als auch nach dem
Spielen als negativer empfunden als bei jüngeren Spielern.
8.2. Betrachtung der Interview- und Beobachtungsergebnisse
8.2.1. Beurteilung der Entwicklung des mobilen Spielens
Spielen auf Mobiltelefonen ist für die Probanden nichts Neues. Ein Großteil der Testpersonen in der vorliegenden Studie hat bereits Erfahrungen mit unterschiedlichen mobilen
Endgeräten gemacht. Alle Probanden berichten dabei jedoch von einer negativ geprägten
Spielerfahrung und führen dafür Gründe auf wie kleine Displays, schlechte Grafik,
umständliche Bedienung sowie teure und schwer zu installierende Spiele, die keinen Spaß
machen. In Übereinstimmung mit den Ergebnissen von Dixon et al. (2004, S. 4) sind sich
die Testpersonen darüber einig, dass einige der Kritikpunkte beim Spielen auf Mobiltelefonen nicht behoben werden können ohne, dass man sich von den elementaren Charakteristiken eines Mobiltelefons löst. Ein mobiles Gerät aber, das nicht mehr als Mobiltelefon zu erkennen ist, verliert für viele der Probanden an Attraktivität. In der vorliegenden
Studie beschreiben es besonders ältere Spieler als unangenehm, in mobilen Umgebungen
durch mobile Konsolen (PSP, Nintendo DS etc.) als Spieler erkannt zu werden. Die
Nutzung eines Mobiltelefons als Spielgerät, lässt dagegen keinen Rückschluss zu, ob der
Nutzer eine SMS schreibt, liest oder gerade spielt. Ein Problem bei Mobiltelefonen bleibt
jedoch, dass die Bildschirmgröße nicht beliebig erhöht werden kann, da das Gerät sonst
irgendwann aufgrund der Größe nicht mehr komfortabel (z.B. in der Hosentasche) transportiert werden kann. Der Formfaktor und die damit verbundene Transporttauglichkeit
am Körper scheint für einige der Interviewten Personen eine zentrale Produkteigenschaft von mobilen Geräten zu sein. Diese Beobachtungen lassen sich bei Betrachtung
kommerzieller Misserfolge, wie z.B. Nokias N-Gage, ein Mobiltelefon speziell für Spieler
(vgl. Kapitel 2.2), generalisieren. Das iPhone, welches in der vorliegenden Studie als Testgegenstand verwendet wurde, hat es nach Angaben der Probanden geschafft, einige der
Hauptkritikpunkte zu verbessern, ohne dabei als Gerät speziell für Spieler angesehen zu
werden. So berichten alle Probanden davon, verglichen mit ihren alten Mobiltelefonen,
nun vermehrt unterwegs zu spielen. Hauptargument für eine bessere Spielerfahrung sind
der größere Bildschirm, die bessere Grafik und insbesondere das einfachere Bedienkonzept sowie der einfache Zugang zu neuen Spielen über den „App Store“. Die Interviews
machen deutlich, dass Spielen auf Mobiltelefonen die klassischen Plattformen wie PC
oder Konsolen nicht ersetzen kann. Einige der Probanden geben zwar an, auch bewusst
in stationären Kontexten auf ihren Mobiltelefonen zu spielen, jedoch ist dies weiterhin
die Ausnahme, insbesondere dann, wenn auch andere Spieleplattformen verfügbar sind.
Beim mobilen Spielen scheint es sich vielmehr um eine komplementäre Mediennutzung
zu handeln, weshalb davon auszugehen ist, dass andere interaktive Medienformate für
digitale Spiele nicht aussterben werden (vgl. Rötzer, 1996). Im Bereich digitaler Spiele ist
allgemein sogar eher ein starker Zuwachs zu verzeichnen (vgl. Kapitel 2.1.2).
8.2.2. Einflussfaktoren beim mobilen Spielen
Es gibt die unterschiedlichsten Nutzungsszenarien für mobiles Spielen (vgl. Dixon,
Mitchell & Harker, 2004). Die Hauptuntersuchung zeigte, dass unterschiedliche räumliche Umgebungen einen Einfluss auf die subjektive Spielerfahrung haben. Betrachtet
man diese Ergebnisse in Zusammenhang mit den Interview- und Beobachtungsdaten,
einerseits hinsichtlich der Motivationen für mobiles Spielen und andererseits hinsichtlich der Barrieren für mobiles Spielen, so zeichnen sich vielschichtige Auswirkungen des
Faktors Kontext ab. Nachfolgend sollen die wichtigsten Einflussfaktoren räumlicher, zeitlicher und sozialer Art genauer beschrieben werden. Es muss beachtet werden, dass all
diese Einflussfaktoren sehr stark miteinander verflochten sind, weshalb eine gemeinsame
Betrachtung aller Punkte angebracht ist.
In der vorliegenden Arbeit wird davon ausgegangen, dass es sich bei dem Konstrukt
Kontext nicht um unterschiedliche Ausprägungen handelt, die aus sich selbst heraus „existieren“ und deshalb beschrieben oder gemessen werden können. Vielmehr wird die Sichtweise von Dourish (2004, S. 5ff) angenommen, nach der ein Kontext (welcher Art auch
immer), eine dynamische, individuell unterschiedliche Wahrnehmung beschreibt, die
erst durch eine Aktivität entsteht und als Kontext somit ein Beziehungsgeflecht zwischen
Einflussfaktoren hinsichtlich der Ausübung dieser Aktivität beschreibt. Es geht bei diesem
Verständnis also primär darum, zu untersuchen und zu beschreiben, ob gewisse Einflussfaktoren bei einer Aktivität für eine Person kontextuelle Relevanz besitzen, warum dies
so ist und wie sich dies äußert. Nachfolgend werden eben solche Ausprägungen erläutert, die als kontextuell relevant für mobiles Spielen identifiziert wurden. Es ist wichtig zu
beachten, dass diese Einflussfaktoren von unterschiedlichen Personen als unterschiedlich
relevant bewertet werden können.
8.2.2.1. Zeitliche Einflussfaktoren
Mobiles Spielen findet meist kurzzeitig zwischen anderen Aktivitäten statt, wobei in der
Regel ein stark begrenzter zeitlicher Rahmen zur Verfügung steht. Ein Einflussfaktor
für das mobile Spielens ist demnach die verfügbare Zeit. Ist nur wenig Zeit vorhanden,
oder muss mit Unterbrechungen gerechnet werden, präferieren die Probanden kurze und
einfache Spiele. Je mehr Zeit zur Verfügung steht, desto eher lassen sich die Testpersonen
auf komplexere Spiele ein. Ein weiterer zeitlicher Einflussfaktor ist die Tageszeit. Einige
Probanden spielen morgens andere Spiele als abends. Die Tageszeit wird von den meisten
Testpersonen dabei als Skala für den Grad der Müdigkeit herangezogen. Die Befragten
machen diesbezüglich unterschiedliche Angaben. Manche ziehen morgens einfache Spiele
vor, weil sie noch müde sind und leichte Spiele ihnen beim Aufwachen helfen. Andere
dagegen geben an, morgens sehr frisch zu sein und deshalb eher komplexere Spiele zu
spielen, wohingegen abends, aufgrund erhöhter Müdigkeit, eher einfache Spiele herangezogen werden.
8.2.2.2. Räumliche Einflussfaktoren
Der Einfluss des Orts bezieht sich größtenteils darauf, welche externen Einflüsse dort
auftreten und wie stark diese wahrgenommen werden. Da in der vorliegenden Arbeit
insbesondere mobiles Spielen betrachtet wird, konnten Einflussfaktoren wie das verfügbare Licht und der Lichteinfall, die wahrnehmbare Umgebungslautstärke, vorhandene
Sitzmöglichkeiten und deren Ausgestaltung (eher funktional, besonders bequem etc.),
die Anzahl anderer Personen in der direkten Umgebung, vorherrschende Witterungsbedingungen und selbst die aktuelle Temperatur identifiziert werden. Die meisten dieser
Faktoren stören dabei das Spielerlebnis durch physische oder psychische Beeinträchtigung. Von Wenigen werden räumliche Faktoren so stark störend wahrgenommen, dass
bestimmte räumliche Kontexte als mobile Spielumgebung ausgeschlossen werden (z.B.
kein Spielen in überfüllten Verkehrsmitteln, kein Spielen im Winter im Freien etc.). Bei
einigen Probanden bewirkt die kontextuelle Interpretation räumlicher Umgebungen eine
mentale Einteilung ihrer Spiele in zwei Kategorien: In Spiele, die auch in Umgebungen
mit vielen Störfaktoren gespielt werden können (leichte, weniger komplexe Spiele) und
Spiele, für die eine räumliche Umgebung mit möglichst wenigen Störfaktoren benötigt
wird (eher schwierigere, längere und komplexere Spiele). Ebenso wie bei Szentgyorgyi et
al. (2008) konnten in der vorliegenden Untersuchung Situationen identifiziert werden,
in denen mobiles Spielen eigentlich nicht erwartet würde. So hat ein Proband beispielsweise sehr ausführlich geschildert, wie er in der Badewanne auf seinem iPhone spielt.
Dies verdeutlicht, dass individuelle Unterschiede bei der Bewertung von Einflussfaktoren
vorhanden sind.
8.2.2.3. Soziale Einflussfaktoren
Als soziale Einflussfaktoren werden die Interpretation der Beziehungen zu anderen
Menschen und die eigene Rolle im jeweiligen sozialen Umfeld betrachtet. In der Spieleforschung werden diesbezüglich meist lokale oder verteilte Mehrspieleraktivitäten
untersucht (vgl. de Kort & Ijsselsteijn, 2008; Gajadhar et al., 2008). In der vorliegenden
Studie konnten zwei unterschiedliche Abstufungen gefunden werden: die bloße Präsenz
anderer Menschen und die individuelle Beziehung zu diesen Menschen. Der Einfluss der
Präsenz anderer Menschen hängt meist von der räumlichen Umgebung ab, in der gespielt
wird. Während einige Probanden auch in einer überfüllten Trambahn spielen können
und völlig durch das Spiel eingenommen werden, so gibt es in der vorliegenden Untersuchung auch Teilnehmer, die bereits durch die Präsenz anderer Menschen in ihrem Spielerlebnis gestört werden. Die Beobachtungen der Hauptstudie legen zwei Erklärungen
nahe. Erstens wurde beobachtet, dass alle Probanden sich eine „Spielsphäre“ erschaffen,
egal in welcher Umgebung gespielt wird. Diese Sphäre wird durch die Sitz- oder Stehposition sowie die Köperhaltung und die Handhabung des Spielgeräts bestimmt. Eine
ähnliche Beobachtung wurde bereits von Szentgyorgyi et al. (2008) bei der Untersuchung
von Nintendo DS Spielern gemacht. Dringen andere Personen in diesen privaten Bereich
ein, z.B. bei einer überfüllten Trambahn und gibt es keine Ausweichmöglichkeiten, z.B.
durch eine Änderung der Sitz- oder Stehposition, so wird dies von einigen Probanden
als äußerst unangenehme Beeinträchtigung empfunden. Zweitens wird es von einigen
Probanden als störend empfunden, während des Spielens durch andere Menschen beobachtet zu werden. Als Spieler wahrgenommen zu werden, empfinden besonders älteren
Probanden als eine Art Stigmatisierung. Es wurde auch erwähnt, dass es unangenehm ist,
wenn andere Menschen das Spielgeschehen beobachten und somit eventuell die Fähigkeiten des Spielers einschätzen können.
Ein weiterer Faktor innerhalb des sozialen Kontexts ist die individuelle Beziehung zu
anderen Personen. Befinden sich in der Umgebung hauptsächlich bekannte oder befreundete Personen, so sind die zuvor beschriebenen negativen Einflüsse des sozialen Umfelds
in der Regel weniger stark ausgeprägt. Es wurde jedoch berichtet, dass andere Einflussfaktoren zu wirken beginnen. So wird es allgemein als unhöflich empfunden, in der Gegenwart einer bekannten Person zu spielen, es sei denn es wird zusammen mit dieser Person
gespielt. Die Ergebnisse entsprechen größtenteils den Beobachtungen von Szentgyorgyi et
al. (2008), wobei der Autor noch eine weitere Abstufung aufführt, nämlich inwiefern die
spielende Person das Gefühlt hat, andere Personen in ihrer Umgebung durch das Spielen
zu stören. Dieser Punkt wurde in der vorliegenden Arbeit insofern auch erkannt, als dass
die meisten Probanden angeben, in mobilen Kontexten grundsätzlich ohne Ton zu spielen
bzw. Kopfhörer zu nutzen um nicht störend gegenüber anderen Fahrgästen aufzufallen.
Abschließend lässt sich festhalten, dass sowohl Beobachtungen als auch Interviewdaten
nahelegen, dass räumliche und soziale Einflussfaktoren sowie deren Interpretation für die
meisten Probanden die stärkste kontextuelle Relevanz besitzen.
8.2.3. Motivation für mobiles Spielen
Die identifizierten Beweggründe für mobiles Spielen entsprechen weitestgehend den
allgemeinen Erwartungen und bestätigen Erkenntnisse vorheriger Untersuchungen (vgl.
Dixon, Mitchell & Harker, 2004; Koivisto, 2006, Szentgyorgyi et al.,2008). Die Untersuchung zeigt, dass auf Mobiltelefonen aus unterschiedlichen Gründen gespielt wird. So ist
mobiles Spielen zwar vor allem ein Zeitvertreib, der meist zwischen anderen Aktivitäten
oder in Wartesituationen sowohl unterwegs als auch zuhause praktiziert wird. Neben
der Funktion Zeit zu überbrücken wird das mobile Spielen aber auch zur Entspannung
genutzt, wobei sowohl das Spiel, als auch die Aktivität des Spielens an sich als beruhigend
empfunden werden können. Eine weitere Motivation, ist die Herausforderung die durch
das Spielen entsteht. Diese Dimension der Player Experience (Challenge) scheint einer
der am stärksten motivierenden Faktoren zu sein. Challenge kann sich unterschiedlich
äußern: hinsichtlich des Spiels, wenn beispielsweise versucht wird, ein bestimmtes Level
zu erreichen, hinsichtlich des Spielers, wenn versucht wird den eigenen Rekord zu übertreffen, oder gegenüber Mitspielern, wenn versucht wird, diese im Spiel zu übertreffen.
Als besonders beliebte Form der Herausforderung konnten Gehirn-Jogging Spiele und
deren Derivate identifiziert werden. Die Probanden geben an, bei diesen das Gefühl zu
haben, geistig fit zu bleiben. Eine Motivation für mobiles Spielen, die sich stärker auf den
sozialen Kontext bezieht, ist die Vermeidung sozialer Interaktion. Mobiles Spielen wird
dabei genutzt, um durch die Interaktion mit dem Spielgerät oder dem Spiel die soziale
Interaktion (Blickkontakt, Gespräch etc.) mit anderen Mitmenschen zu vermeiden. Die
Probanden berichten, dass dies besonders in Situationen, in denen Kontakt mit anderen
Menschen schwer vermeidbar ist (öffentliche Verkehrsmittel, Wartezimmer etc.) eine gute
Möglichkeit, ist alleine gelassen zu werden. Es geht also oft nicht um das Spielen an sich,
sondern um eine tiefer liegendes Bedürfnis das dadurch erreicht werden soll.
Abschließend lässt sich festhalten, dass die Motivation für mobiles Spielen von Person
zu Person variiert. Nicht nur die besprochenen Einflussfaktoren, sondern auch das Spielgerät und die verfügbaren Spiele und Spielgenres haben einen Einfluss darauf wo, wie
und warum mobil gespielt wird. Die allgemeine Motivation für mobiles Spielen lässt sich
demnach als angestrebter emotionaler Zustand (Player Experience), in Abhängigkeit
unterschiedlich bewertete kontextuelle Faktoren beschreiben.
8.2.4. Barrieren für mobiles Spielen
Barrieren für mobiles Spielen entstehen hauptsächlich durch die Auswirkungen individuell interpretierter räumlicher, zeitlicher und sozialer Einflussfaktoren. Eine Mutter,
die sich zuhause um ihre Kinder kümmert und deshalb keine Zeit hat zu spielen. Ein
Mann Mitte 30, der sich beim Spielen in öffentlichen Verkehrsmitteln beobachtet fühlt.
Studenten, die zuhause lieber auf Ihren Konsolen spielen als auf ihren Mobiltelefonen.
In dieser Studie liegen viele Beispiele vor, warum in gewissen Situationen nicht mobil
gespielt wird. Jeder dieser Barrieren liegt zu Grunde, dass es sich um eine subjektive Interpretation der wahrgenommenen Einflussfaktoren handelt. Im Folgenden soll deshalb ein
Modell entwickelt werden, das eine Betrachtung dieser Einflussfaktoren in Relation zu
anderen Bestandteilen der Player Experience ermöglicht.
8.3. Entwicklung eines kontextuellen Gameplay Experience Modells
Der Bereich digitaler Spielerfahrungen erweist sich als äußerst vielschichtig und facettenreich, weshalb der Entwurf eins theoretisches Modells eine Gratwanderung zwischen
dem Anspruch allgemeiner Gültigkeit und notwendiger Ausdifferenzierung ist. Es wird
deshalb versucht, das im Folgenden vorgestellte Modell so allgemein zu halten, dass es
auf andere Bereiche der Spieleforschung und auch auf die Spielentwicklung übertragen
werden kann. Dennoch soll das Modell so konkret sein, dass die Ergebnisse der vorliegenden Arbeit darin eingebettet werden können.
Die Entwicklung des Modells fußt auf den theoretischen Überlegungen aus Kapitel 5
und insbesondere auf dem Modell von Nacke (2009a). Es wurde in Ansätzen durch die
Ausführungen von Mäyrä (2007) zur kontextuellen Spielerfahrung, durch die ganzheitliche Betrachtung der User Experience von Arhippainen und Tähti (2003) sowie durch die
Erkenntnisse aus den durchgeführten Messungen, Beobachtungen und Interviews erweitert. Durch diesen Syntheseprozess ist ein neues, weiterentwickeltes Modell entstanden.
Aus bisherigen Modellen zu digitalen Spielerfahrungen (vgl. Fernandez, 2008; Nacke
2009a) wird das Element Zeit als wichtige taxonomische Dimension übernommen. Die
Abstraktion der einzelnen Elemente anhand eines Schichtmodells (vgl. Nacke, 2009a;
Garret, 2008) wird adaptiert. Die einzelnen Schichten der Modelle – bei Nacke (2009a) ist
dies das Spielsystem, der Spieler und der Kontext – werden weiter ausdifferenziert. Insbesondere das Element Kontext wird, analog zu dem User Experience Modell bei Arhippainen und Tähti (2003), in die einzelnen, identifizierten Einflussfaktoren zerlegt und in
Anlehnung an Mäyrä (2007) als umfassendes Konstrukt interpretiert, das alle anderen
Elemente des Modells beinhaltet. Der Kontext wird im Gegensatz zu Nacke (2009a)
deshalb nicht als oberste, abstrakteste Schicht des Modells angesehen. Stattdessen wird
von unterschiedlichen externen und internen Einflussfaktoren gesprochen, deren Interpretation durch den Spieler dessen Handlung beeinflusst, wodurch der eigentlich Spielkontext entsteht. Diese Sichtweise auf die Beschreibung des Kontexts orientiert sich an
Dourish (2004), der den Kontext als dynamische, zeitabhängige Beziehung ansieht. Der
Kontext ist nicht einfach so vorhanden, sondern wird durch eine Aktivität erschaffen,
aufrechterhalten und verändert. Abbildung 49 zeigt die überarbeitete Version des Gameplay Experience Modells, welche deshalb auch „Kontextuelles Gameplay Experience
Modell“ genannt wird.
Einflussfaktoren
abstrakt
räumlich
zeitlich
sozial
kulturell
Kontextuelle Gameplay
Experience
Interpretation
Spieler
psycholog. Faktoren
Player Experience
persönliche Faktoren
Interaktion
Spielsystem
Spielgerät
konkret
Playability
Spiel
Vergangenheit
Gegenwart
Zukunft
Abbildung 49: Das Kontextuelle Gameplay Experiece Modell
Nachfolgend soll das Kontextuelle Gameplay Experience Modell erläutert werden. Auf
der untersten, konkretesten Ebene befindet sich das Spielsystem. Das Spielsystem setzt
sich zusammen aus dem Spiel und dem Spielgerät. Ein Spiel ist charakterisiert durch das
Genre, den Umfang, und die zu Grunde liegenden Spielmechaniken. Das Spielgerät ist die
Plattform (Konsole, PC, Mobiltelefon etc.), auf der das Spiel ausgeführt wird. Spielgeräte
unterscheiden sich in Größe und Gewicht, in ihrer Mobilität und Ästhetik. Weitere Unterschiede bestehen in der technischen Ausstattung und damit der Leistungsfähigkeit des
Spielgeräts. Zum Spielgerät zählen auch alle peripheren Interaktionsgeräte (Controller,
Joystick usw.), die für das Spiel genutzt werden können.
Auf der zweiten Ebene befindet sich der Spieler. Der Spieler lässt sich durch persönliche
und psychologische Faktoren beschreiben. Persönliche Faktoren beschreiben den Spieler
anhand seines Alters, seines Geschlechts, seiner motorischen Fähigkeiten sowie weiterer
personenbezogener Merkmale wie z.B. der Spielhäufigkeit. Psychologische Faktoren
kennzeichnen die Motivation, die Erwartung, bisherige Vorerfahrungen und die kognitiven Wahrnehmungsprozesse und Verarbeitungskapazitäten des Spielers.
Auf der dritten Ebene befinden sich unterschiedliche Einflussfaktoren räumlicher, zeitlicher, sozialer und kultureller Art, die nur gemeinsam betrachtet werden können, da sie
sich gegenseitig beeinflussen. Räumliche Faktoren sind der Ort, an dem der Spieler mit
dem Spielsystem interagiert (z.B. zuhause, unterwegs etc.), oder konkreter, eine Beschreibung von möglichen Körperhaltungen innerhalb dieser Umgebung (Sitzen, Liegen, Stehen
etc.), der Ausrichtung des Spielgeräts sowie weitere Einflüsse, wie etwa die Lichtverhältnisse, der Lärmpegel und die Witterungsbedingungen. Als zeitlicher Faktor wird die
aktuelle Tageszeit und die dem Spieler zur Verfügung stehende Spielzeit bezeichnet. Die
verfügbare Zeit hängt oft mit der räumlichen Umgebung zusammen (z.B. Spielen in einem
öffentlichen Verkehrsmittel auf dem Weg zur Arbeit im Vergleich zum Spielen zuhause).
Soziale Faktoren stehen für die Bezugsgruppen des Spielers sowie seine Rolle in den jeweiligen sozialen Umfeldern, in denen er sich befindet. Soziale Faktoren können auch situativer Natur sein, etwa dann, wenn der Einfluss von Mitspielern (miteinander/gegeneinander, örtlich beisammen/ örtlich getrennt) betrachtet wird. Mit sozialen Faktoren kann
aber auch die Anwesenheit oder Abwesenheit anderer Menschen (bekannt/unbekannt,
Mitspieler/Gegner/Zuschauer) während des Spielens beschrieben werden, welche eng
mit den internen Einflussfaktoren zusammenhängt (z.B. Versagensangst bei Beobachtung, Bedürfnis nach Privatsphäre etc.). Kulturelle Faktoren beschreiben Gewohnheiten,
Moden und Trends im kulturellen Umfeld des Spielers. Auch implizite kulturelle Regeln,
z.B., ob es akzeptiert wird, in der Öffentlichkeit zu spielen, fallen in diese Kategorie der
Einflussfaktoren.
Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass sowohl interne Einflussfaktoren (persönliche Faktoren, psychologische Faktoren) als auch externe Einflussfaktoren (räumliche
Faktoren, zeitliche Faktoren, soziale Faktoren, kulturelle Faktoren und das Spielsystem als
Gegenstand der Interaktion) durch den Spieler interpretiert werden. Auf Grundlage dieser
Interpretation handelt der Spieler (beginnt zu spielen, bricht das Spielen ab, verändert sein
Spielverhalten, versucht die Einflussfaktoren zu verändern etc.). Durch das Handeln des
Spielers entsteht die situative, kontextuelle Gameplay Experience.
Kontextuelle Gameplay Experience
Einflussfaktoren
Player Experience
Spieler
Playability
Spielsystem
Abbildung 50: Abstraktionsebenen des Kontextuellen
Gameplay Experience Modells
Dieses Modell ermöglicht es also, die unterschiedlichen Begrifflichkeiten zur Beschreibung von Spielen und Spielerfahrungen anhand der einzelnen Ebenen zu erläutern. Die
Playability beschreibt das Spielsystem. Die Player Experience beschreibt die subjektive
Spielerfahrung des Spielers durch die Interaktion mit dem Spielsystem. Die kontextuelle Gameplay Experience beschreibt die subjektive Spielerfahrung des Spielers in einem
spezifischen Kontext (vgl. Abbildung 50).
Im vorliegenden Modell wird der Kontext also nicht länger als Black Box interpretiert (vgl.
Nacke, 2009a, S. 42), sondern es werden unterschiedliche Einflussfaktoren ausdifferenziert, deren Interpretation und die daraus resultierenden Handlungen den Spielkontext
erschaffen. Es sei an dieser Stelle noch einmal darauf hingewiesen, dass das vorliegende
Modell sich in einem permanentem zeitlichen Fluss befindet. Während sich manche
Elemente des Modells in der Realität nicht ändern (Geschlecht), oder nur sehr langsam
wandeln (Alter, Spielsystem, Gewohnheiten, kulturelle Einflussfaktoren), so gibt es auch
Elemente, die sich schlagartig verändern können (räumliche Faktoren, soziale Faktoren,
zeitliche Faktoren). Diese unterschiedlichen Abhängigkeiten sollten bei der Anwendung
des Modells berücksichtigt werden.
8.3.1. Anwendungsmöglichkeiten des Modells
Das vorgestellte kontextuelle Gameplay Experience Modell kann es herangezogen werden,
um ein breites Spektrum an Studien der Spieleforschung einzubetten. Der Abstraktionsgrad erlaubt eine Betrachtung der Spiele und der Spielgeräte (Playability), die Untersuchung
der Interaktion der Spieler mit dem Spielgerät (Player Experience) bis hin zu einem ganzheitlichen Verständnis der Spielsituation (Kontextuelle Gameplay Experience), wodurch
es unterschiedliche Ansatzpunkte für die Einbettung von Studien aus verschiedene Fachdisziplinen (Psychologie, Soziologie, Mensch-Maschine Interaktion, Informatik etc.).
Für den wissenschaftlichen Gebrauch konnte das Modell von Nacke (2009a) so erweitert
werden, dass es umfassender in der Anwendung ist. Durch den modularen Aufbau des
Modells können weitere Elemente hinzugefügt werden oder bestehende Elemente stärker
ausdifferenziert werden, so dass ein gewisses Maß an Erweiterbarkeit gewährleistet wird.
Das Kontextuelle Gameplay Experience Modell kann aber nicht nur in der Wissenschaft
Anwendung finden. Auch die Spieleindustrie kann von einem umfassendem Modell der
kontextuellen Gameplay Experience profitieren. Bisher war es so, dass sich die Industrie
bei der Entwicklung meist darauf beschränkte das Spielsystem, also die Spiele, die Spielgeräte und die Peripheriegeräte zu gestalten. Betrachtet man die Entwicklung digitaler
Spiele, so könnte man meinen, dass nur eine der drei Ebenen des kontextuellen Gameplay Experience Modells, nämlich die Playability, relevant zu sein scheint. Ein ganzheitliches Verständnis des Spielers, seiner Spielerfahrung und des entsprechenden Kontexts
kann Entwicklern jedoch helfen, die Spielerfahrung zu beeinflussen. So wird durch die
Gestaltung eines Mehrspieler Modus oder eines Community Bereichs bei Spielen die
Möglichkeit für weitere soziale Einflussfaktoren rund um das Spiel und darüber hinaus
geschaffen. Während die Art und Weise, wie diese Plattformen genutzt werden und wie
der Einfluss dadurch letztendlich interpretiert wird, nicht gesteuert werden kann, so kann
durch die Art der Ausgestaltung solcher Elemente jedoch Einfluss genommen werden.
Neue Konzepte digitaler Spiele, etwa Spiele die nur über soziale Netzwerke gespielt
werden können, wie beispielsweise FarmVille und MafiaWars bei der Plattform Facebook
(vgl. Zynga Game Network Inc., 2010a,b), und mobile, standortbezogene Spiele (location-based games) wie foursquare (vgl. foursquare, 2010) oder Gowalla (vgl. Gowalla
Incorporated, 2010) nutzen soziale Verbindungen oder räumliche Kontexte als Teil der
Spielmechanik und des Gameplays. Bei solchen Spielen sind externe Faktoren nicht mehr
nur Einflussfaktoren, sondern elementare Bestandteile des Spielkonzepts. Eine ganzheitliche Betrachtungsweise des Spielers und der Spielerfahrung ist deshalb wichtig, um ein
besseres Verständnis für die Bedürfnisse der Zielgruppe zu bekommen und die Spiele
diesen Anforderungen entsprechend gestalten zu können. Im besten Fall führt eine ganzheitliche Betrachtung der Spieler dazu, dass diese in allen Phasen der Produktentwicklung
mit einbezogen werden. Spiele sollten deshalb nicht als einzelne Entwicklungsartefakte
betrachtet werden, sondern als Plattformen, die es den Spielern ermöglichen, unterschiedliche Erfahrungswelten zu erleben.
Bei einer pragmatischeren Betrachtung hilft ein ganzheitliches, kontextuelles Gameplay
Experience Modell dabei, Richtlinien für spezifische Spiele oder Spielgeräte zu entwerfen.
Im Fall von mobilen Spielen gibt es z.B. eine Sammlung mobiler Heuristiken von
Korhonen & Koivisto (2006) mit Punkten wie „Don’t waste the player’s time“, „Prepare for
interruptions“ und „Take other persons into account“ (S. 11). Übertragen auf das Modell
werden damit also zeitliche, räumliche und soziale Einflussfaktoren bei Spielerfahrungen
auf Mobiltelefonen thematisiert. Werden weitere Spielerfahrungen anhand des kontextuellen Gameplay Experience Modells untersucht, so wäre es denkbar auch dafür Richtlinien abzuleiten.
Eine Betrachtung des Spielers und seiner Erfahrungswelt auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen liefert den Entwicklern digitaler Spiele demnach wertvolle Erkenntnisse für
die Konzeption, Entwicklung und Aufrechterhaltung von Spielen und Spielsystemen als
Plattformen facettenreicher Spielerfahrungen.
8.4. Grenzen der vorliegenden Studie
Bei der Durchführung der vorliegenden Untersuchung mussten unterschiedliche Kompromisse eingegangen werden. So wurde versucht, bei der Rekrutierung ein möglichst breites
und heterogenes Feld an Probanden aus der Grundgesamtheit aller mobil spielender
iPhone Besitzer im Großraum München zu ziehen. Dadurch kam es erwartungsgemäß
zu einer stärkeren Streuung aller erhobener Daten. Dennoch konnten zwischen beiden
Untersuchungsgruppen signifikante Unterschiede hinsichtlich der Forschungshypothese
nachgewiesen werden, was dafür spricht, dass die vorliegenden Ergebnisse – zumindest
teilweise – verallgemeinert werden können. Es ist anzunehmen, dass bei einer homogeneren Stichprobe (hinsichtlich Geschlecht, Alter, Spielertyp, Erfahrung) die Unterschiede
in den einzelnen Dimensionen digitaler Spielerfahrungen zwischen den getesteten Umgebungen noch deutlicher ausgefallen wären. Eine Standardisierung all dieser Variablen
war aber in der vorliegenden Arbeit nicht gewünscht, weil erwartet wurde, durch eine
eher heterogene Stichprobe mit Hilfe der qualitativen Untersuchungsmethoden Aspekte
mobilen Spielens aufdecken zu können, die bei einer stark standardisierten Untersuchung in der Regel nicht auftreten können. Um trotzdem statistische Aussagen treffen
zu können, wurden durch die Rekrutierung und insbesondere durch das Studiendesign
die wichtigsten Variablen und Störfaktoren kontrolliert. Diese Kontrolle (z.B. des räumlichen und zeitliche Kontexts) erzeugt unweigerlich eine Testsituation, die nicht unbedingt
den realen Bedingungen entspricht, in denen die untersuchten Probanden für gewöhnlich
spielen. Den Probanden wurde während der Untersuchung so viel Freiraum wie möglich
eingeräumt, um dieses Artefakt zumindest ansatzweise auszuschließen.
Eine weitere Limitation besteht in der Stichprobengröße von insgesamt 35 Probanden,
welche als zu gering kritisiert werden könnte. Die Größe der Stichprobe hat sich nicht
weiter negativ auf die Anzahl der zulässigen statistischen Verfahren ausgewirkt (vgl. Kapitel
7.5.7.2). Die Kombination unterschiedlicher quantitativer und qualitativer Methoden
sowie der Kompromiss aus statistischen Mindestanforderungen und möglichst breitem
Erkenntnisgewinn lässt sich durch die unterschiedlichen, teils unerwarteten Ergebnisse
rechtfertigen (vgl. Kapitel 8). Nur durch eine umfassende Betrachtung und Synthese der
unterschiedlichen Ergebnisse war es möglich, ein Modell der Gameplay Experience zu
entwerfen, das den aktuellen Forschungsstand weiter ausbaut.
9. Fazit und Ausblick
Die vorliegende Arbeit konnte durch eine empirische Untersuchung signifikante Unterschiede im subjektiven Spielerlebnis in den Dimensionen Immersion und Negative Affect
in Abhängigkeit des räumlichen Kontexts nachweisen (vgl. Kapitel 8.1). Interaktionen
zwischen räumlicher Testumgebung und Alter, Geschlecht sowie Spielertyp zeigen, dass
der Einfluss des räumlichen Kontexts subjektiv unterschiedlich wahrgenommen wird.
Interview- und Beobachtungsergebnisse der vorliegenden Arbeit sowie angrenzenden
Studien bestätigen diesen Sachverhalt (vgl. Kapitel 8.2). Zusätzlich konnten weitere
interne und externe Einflussfaktoren räumlicher, zeitlicher, sozialer, kultureller, personenbezogener und psychologischer Art identifiziert werden (vgl. Kapitel 8.2.2). Anhand
dieser Ergebnisse wurde ein theoretisches Modell entworfen, genannt „Kontextuelles
Gameplay Experience Modell“ (vgl. Kapitel 8.3). Dieses Modell erlaubt auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen eine systematische Betrachtung des Spielers, seiner Spielerfahrung und der Einflussfaktoren, die den Spielkontext bedingen. Es wurde aufgezeigt, wie
das Modell sowohl in der Wissenschaft, als auch in der Industrie Anwendung finden kann
(vgl. Kapitel 8.3.1).
Die Entwicklung digitaler Spiele hin zu ubiquitären und adaptiven Spielsystemen wird
durch den schnell wachsenden Spielemarkt mit hohem Innovationsdruck begünstigt.
Unterschiedliche technische Plattformen, neuartige Interaktionsformen und stärker
ausdifferenzierte Zielgruppen stellen Wissenschaft und Industrie vor die Frage, wie Spiele
so entworfen werden können, dass sich für Spieler eine als optimal empfundene subjektive
Spielerfahrung entfalten kann. Während sich die Spieleforschung in den letzten Jahren als
eigenes, anerkanntes Forschungsfeld etabliert hat, kann die Vielfalt an Spielen und Spielgeräten, entstanden durch dieses rasante Wachstum des Marktes, nur in Bruchteilen wissenschaftlich behandelt werden. Viele Studien der Spieleforschung, die vorliegende Arbeit
eingeschlossen, werfen insgesamt mehr Fragen auf, als im Rahmen einer einzelnen Arbeit
beantwortet werden können. Von einem wissenschaftlichem Standpunkt aus gesehen ist
dies sehr erfreulich, da somit Forschungsdesiderata für weitere wissenschaftliche Arbeiten
vorhanden sind. Im Kontext der vorliegende Arbeit besteht weiterer Forschungsbedarf,
insbesondere hinsichtlich der Auswirkungen interner und externer Einflussfaktoren auf
die subjektive Spielerfahrung mit mobilen Spielsystemen. Zukünftige Studien sollten
Fazit und Ausblick · 157
dabei besonderen Wert auch auf die Erforschung der Zusammenhänge unterschiedlicher
Einflussfaktoren legen. Das in dieser Arbeit vorgestellte Kontextuelle Gameplay Experience Modell kann dabei als Grundlage für eine erweiterte Theoriebildung dienen.
Die angewandte Spieleforschung hat durch ihren interdisziplinären Charakter und durch
die Beschäftigung mit technisch innovativen Produkten, kombiniert mit komplexen
physiologischen und psychologischen Interaktionen, das Potential, wissenschaftliche
Erkenntnisse auf andere Bereiche der Mensch-Maschine Interaktion übertragbar zu
machen und somit einen Beitrag zu leisten, der über die Grenzen der eigenen Fachdisziplin hinausgeht.
Fazit und Ausblick · 158
A. Appendix
A.1 Rekrutierungsleitfaden
Rekrutierungsleitfaden explorative Studie mobile gaming Projektnummer: interne Studie Projektleiter: Stephan Engl ([email protected] / 0176‐23533971) Zielgruppe: •
•
•
•
N = 30 Soziodemographie o Männer Quote: n=12 o Frauen Quote: n=18 o Alter  18‐27 Jahre Quote: n=8  28‐37 Jahre Quote: n=11  38 – x Jahre Quote: n=11 Besitz iPhone o Alle Probanden besitzen ein iPhone (seit mehr als einem Monat). Gaming‐Affinität: o Alle Probanden spielen gelegentlich bis regelmäßig Spiele auf dem iPhone  spielen überwiegend zuhause Quote: n= 5  spielen überwiegend unterwegs Quote: n= 5  spielen unterwegs und/oder zuhause (keine Präferenz) Quote: n = 20 o Gelegenheitsspieler (Männer/Frauen ausbalanciert) Quote: n = 10 o Gewohnheits‐/Intensivspieler (Männer/Frauen ausbalanciert) Quote: n = 20 Anmerkungen Interviewlänge: ca. 30‐45 Minuten Incentive: tbd Testort: SirValUse Consulting GmbH Schellingstraße 35 80799 München WICHTIG: Die Hälfte der Interviews wird im Feld durchgeführt. D.h. die Probanden werden mit dem Testleiter im öffentlichen Nahverkehr des MVV unterwegs sein. Fahrkarten werden vom Testleiter gestellt. Testpersonen die Probleme beim Lesen oder sich konzentrieren in öffentlichen Verkehrsmitteln haben, bzw. nicht gegen die Fahrtrichtung sitzen können bitte nicht einladen. Die Interviews beginnen und enden in der Schellingstraße 35. Alle Probanden müssen prinzipiell bereit sein an einer Feldstudie teilzunehmen. Erklären Sie den Probanden, dass jemand, der in der Spieleindustrie oder bei Mobilfunkanbietern/‐
herstellern arbeitet (z.B. Nintendo, Sony, Electronic Arts, Ubisoft, Nokia, Sony Ericsson, Vodafone T‐
Mobile, etc.), oder jemand, der Spieledesign studiert, NICHT an der Studie teilnehmen kann. Appendix · 159
Termine: Datum Uhrzeit Anmerkung Montag, 28.09.09 14:00 – 15:00 16:00 – 17:00 18:00 – 19:00 Feld Dienstag, 29.09.09 09:00 – 10:00 11:00 – 12:00 13:00 – 14:00 15:00 – 16:00 17:00 – 18:00 Feld Mittwoch, 30.09.09 09:00 – 09:45 10:00 – 10:45 11:00 – 11:45 12:00 – 12:45 14:00 – 14:45 15:00 – 15:45 16:00 – 16:45 17:00 – 17:45 Lab Donnerstag, 01.10.09 09:00 – 10:00 11:00 – 12:00 13:00 – 14:00 15:00 – 16:00 17:00 – 18:00 Feld Freitag, 02.10.09 09:00 – 09:45 10:00 – 10:45 11:00 – 11:45 12:00 – 12:45 14:00 – 14:45(Ersatztermin) 15:00 – 15:45(Ersatztermin) 16:00 – 16:45 (Ersatztermin) 17:00 – 17:45 (Ersatztermin) Lab Montag, 05.10.09 09:00 – 10:00 11:00 – 12:00 13:00 – 14:00 15:00 – 16:00 17:00 – 18:00 19:00 – 20:00 (Ersatztermin) Feld Dienstag, 06.10.09 09:00 – 10:00(Ersatztermin) Appendix · 160
11:00 – 12:00(Ersatztermin) 13:00 – 14:00(Ersatztermin) 15:00 – 16:00 (Ersatztermin) 17:00 – 18:00 (Ersatztermin) 19:00 – 20:00 (Ersatztermin) WICHTIG! Bitte ausbalancierte Verteilung der TPs auf Feld/Lab und Rekrutierungskriterien beachten! Lab mit n=12: o Männer o Frauen o 18‐27 Jahre o 28‐37 Jahre o 38 – x Jahre o Gelegenheitsspieler o Gewohnheits‐/Intensivspieler Quote: n=4 Quote: n=8 Quote: n=2 Quote: n=5 Quote: n=5 Quote: n=3 Quote: n=9 Feld mit n=18: o Männer o Frauen o 18‐27 Jahre o 28‐37 Jahre o 38 – x Jahre o Gelegenheitsspieler o Gewohnheits‐/Intensivspieler Quote: n=9 Quote: n=9 Quote: n=6 Quote: n=6 Quote: n=6 Quote: n=9 Quote: n=9 Appendix · 161
Rekrutierungsleitfaden Besitz Zielgeräte: 1. Besitzen sie ein iPhone? Ja, ich besitze ein iPhone (1.Generation) Ja, ich besitze ein iPhone 3G (2. Generation) Ja, ich besitze ein iPhone 3GS (3. Generation) Nein, ich besitze kein iPhone 2. Wie lange besitzen Sie Ihr iPhone schon? Länger als Monat Kürzer als ein Monat     abbrechen   abbrechen Gaming‐Affinität: 3. Spielen Sie gelegentlich oder regelmäßig Spiele auf Ihrem iPhone? Ja, ich spiele gelegentlich (mehrmals pro Monat)  Quote: n=10 Ja, ich spiele regelmäßig (mehrmals pro Tag / Woche)  Quote: n=20 Nein, ich spiele nicht  abbrechen 4. Wo spielen Sie überwiegend auf Ihrem iPhone? Überwiegend unterwegs  Quote: n=5 Überwiegend zuhause  Quote: n=5 Egal ob zuhause oder unterwegs  Quote: n=20 5. Bitte sagen Sie mir, welche zwei der folgenden Aussagen bezüglich Ihrer Einstellung zu Videospielen (allgemein) am ehesten auf Sie zutreffen. Spielen ist für mich nur eine von vielen Freizeitaktivitäten (neben Sport, Familie, Büchern etc.)  Gelegenheit Ich spiele nur, wenn gerade nichts anderes ansteht  Gelegenheit Ich spiele gerne, um mich abzulenken.  Gelegenheit Videospiele sind ein fester Bestandteil meines Lebens  Gewohnheit/Intensiv Appendix · 162
Ich spiele regelmäßig Videospiele  Gewohnheit/Intensiv Videospiele sind für mich genauso wichtig wie Filme, Bücher, Musik  Gewohnheit/Intensiv Ich verbringe den größten Teil meiner Freizeit mit Videospielen  Gewohnheit/Intensiv Quote: •
•
n=10 Gelegenheitsspieler, müssen mind. 2 Items "Gelegenheit" nennen (Männer u. Frauen ausbalanciert) n=20 Gewohnheitsspieler oder Intensivspieler, müssen mind. 2 Items "Gewohnheit", bzw. „Intensiv“ nennen (Männer u. Frauen ausbalanciert) Soziodemographie 6. Geschlecht: weiblich männlich   Quote: n=12 Quote: n=18 7. Alter: Darf ich fragen, wie alt Sie sind? Genaues Alter eintragen: ___________ 18 bis 24 Jahre  25 bis 31 Jahre  32 und älter  Quote: n=8 Quote: n=11 Quote: n=11 8. Sind Sie in einer der folgenden Branchen tätig: Journalismus/Medien/PR  abbrechen Werbung/Marketing/Marktforschung  abbrechen Mobilfunk oder Computerspiele  abbrechen 9. Haben Sie jemals an einem Interview oder an einer Gruppendiskussion zu Marktforschungszwecken teilgenommen? nein  Bitte zum Interview einladen! ja  10. Was war das Thema des Interviews / der Gruppendiskussion? Thema:___________________________________________ Appendix · 163
Wichtig: Abbrechen, falls „Handys“ oder "Computerspiele" genannt wird. 11. An wie vielen Interviews oder Gruppendiskussionen haben Sie in den letzten 2 Jahren teilgenommen? eine  zwei  mehr als zwei  abbrechen 12. Wann haben Sie zum letzten Mal an einem Interview / einer Gruppendiskussion teilgenommen? Vor weniger als 6 Monaten  abbrechen Vor mehr als 6 Monaten  Bitte zum Interview einladen! Appendix · 164
A.2 Vorbefragungsbogen
TP:_________ Vorbefragung Bitte beantworten Sie die folgenden Fragen während Sie auf den Interviewleiter warten: 1. Welche der folgenden mobilen Spieleplattformen haben Sie schon einmal benutzt? Geräte ab dem Jahr 2000 Geräte aus den Jahren 1980‐2000 Game Boy Advance  Gameboy  Game Park 32  Gamate  N‐Gage  Atari Lynx  Tapwave Zodiac  TurboExpress  Nintendo DS  Sega Game Gear  PlayStation Portable  Game.com  Gizmondo  Game Boy Color  Game Park Holdings GP2X  Neo Geo Pocket Color  Dingoo  Wonderswan Color  Sonstige: _______________ 2. Wie lange besitzen Sie Ihr iPhone schon? Seit ca. ___________ Monaten 3. Wie häufig spielen Sie durchschnittlich Spiele auf Ihrem iPhone? täglich  mehrmals pro Woche  einmal pro Woche  mehrmals pro Monat  einmal pro Monat  seltener  4. Wie lange spielen Sie durchschnittlich pro Sitzung auf Ihrem iPhone? ca. ____________ Minuten 5. Auf welchen weiteren Plattformen spielen Sie Videospiele? Online/Browser PC Konsole täglich mehrmals pro Woche einmal pro Woche mehrmals pro Monat einmal pro Monat seltener Dauer pro Sitzung:       ______Min.       ______Min.       ______Min. Appendix · 165
6. Welche Arten von Spielen nutzen Sie gerne auf Ihrem iPhone? Kartenspiele (z.B. Uno, Solitaire, Quartett) Puzzlespiele (z.B. Tetris, Bejeweled, Parking Mania) Brettspiele (z.B. Schach, Monopoly, Dame) Casinospiele (z.B. Poker, Blackjack, Roulette) Wort‐ und Denkspiele (z.B. Scrabble, Hangman, Kreuzworträtsel) Simulationen (z.B. Die Sims, SimCity, Flight Control) Sport‐ und Rennspiele (z.B. Need for Speed, Crash Bandicot Nitro) Lernspiele (z.B. Gehirnjogging, Quiz, Kopfrechnen) Rollenspiele (z.B. Simon the Sorcerer, Rise of Lost Empires) Musikspiele (z.B. Guitar Rock Tour, Tap Tap Revenge) Strategiespiele (z.B. Civilization, Tower Defense ) Actionspiele (z.B. Worms, Top Gun, Fieldrunners) Abenteuerspiele / Adventures (z.B. Monkey Island, Assasins Creed) Sonstige: _______________              Soziodemographie 1.Geschlecht männlich  weiblich  2. Wie alt sind Sie?: _______________ Jahre 3. Was ist ihr höchster Bildungsabschluss? Noch in Ausbildung  Haupt‐ / Volksschulabschluss  Mittlere Reife / Realschulabschluss  Abitur  Fachhochschul‐/ Hochschulabschluss  4. Sind Sie berufstätig? Vollzeit berufstätig  Teilzeit berufstätig  Hausfrau/ ‐mann  In Ausbildung (Schüler, Studenten)  In Um‐ bzw. Weiterbildung  Z. Zt. erwerbslos  5. Welchen Beruf üben Sie aus? Bitte eintragen: ___________________________________ Appendix · 166
A.3 Interviewleitfaden
TP:_________ Datum:_________ Uhrzeit:_________ Leitfaden mobile gaming In der nächsten halben bis dreiviertel Stunde werden wir uns mit zwei Spielen auf dem iPhone beschäftigen (Bejeweled 2 und Super Monkey Ball). Sie werden beide Spiele spielen und ich möchte Ihnen dabei zuschauen und Ihnen in diesem Zusammenhang danach auch ein paar Fragen stellen, wobei ich sehr an Ihrer persönlichen Meinung interessiert bin. Es werden nicht Sie getestet, sondern die entsprechenden Spiele, Sie können dabei also nichts "falsch" machen. Nutzen Sie das Spiel einfach so, wie Sie es auch zu Hause / unterwegs tun würden. Wenn Sie an irgendeiner Stelle Probleme haben oder etwas unklar ist, fragen Sie mich einfach. Für die Auswertung dieser Untersuchung würde ich gerne alle Ihre Aktionen und Kommentare per Videokamera und Audiorekorder aufzeichnen. Diese Aufzeichnungen werden nur zu Auswertungszwecken verwendet und nicht veröffentlicht. Ihre persönlichen Daten werden anonymisiert und können später nicht mehr mit Ihrer Person, Anschrift oder Telefonnummer in Verbindung gebracht werden. Im Feld: Wir werden während Sie spielen mit einer Trambahn fahren. Ich habe einen Fahrschein für Sie und werde Sie begleiten. Also: Zunächst werde ich Ihnen einige allgemeine Fragen zu Ihrer Person und zu Ihren Spielgewohnheiten stellen. Danach haben Sie Zeit beide Spiele in aller Ruhe zu spielen. Sie dürfen dabei solange spielen wie Sie möchten, ich werde sie zu gegebener Zeit dann ansprechen und Ihnen ein paar Fragen stellen. Haben Sie noch irgendwelche Fragen? Datenschutz/Unterschrift  Incentive  Audiorekorder  Im Feld: Aufbrechen Richtung Tram. Appendix · 167
Zwischenexploration (bei Wartezeiten, Gehstrecken, etc.) 1. Erzählen Sie mir bitte von Ihrer letzten Spielerfahrung auf dem iPhone. Besondere Erfahrung / Geschichte / Erlebnis? 2. Wo befinden Sie sich üblicherweise wenn Sie auf Ihrem iPhone spielen? Warum spielen Sie in den angegebenen Situationen? Wo/Was/Wie? Warum? 3. Gibt es Situationen in denen Sie nicht spielen (obwohl Sie es könnten)? Wo/Was/Wie? Warum? 4. Spielen Sie auch … Unterwegs? (Sound?!) zu Hause? 5. Ist die Entscheidung welches Spiel sie spielen abhängig von Ort, Uhrzeit oder Gesellschaft in der Sie sich befinden? Kontext: räumlich, zeitlich, sozial Spiel: Genre, Komplexität 6. Gibt es ein Spiel, das Sie immer wieder spielen (Lieblingsspiel)? Warum? 7. Was gefällt Ihnen allgemein gut / weniger gut beim Spielen auf dem iPhone? Ist Ihnen in ihrer bisherigen Erfahrung irgendetwas besonders aufgefallen? Games? Handling Hardware? 8. Wenn Sie einmal zurück denken an die Handys die Sie bis jetzt in Ihrem Leben besessen haben. Haben Sie auf diesen auch gespielt? Inwiefern hat sich das Erlebnis dort vom Spielen auf dem iPhone unterschieden? Appendix · 168
Szenario Noch einmal der Hinweis: Es werden nicht Sie getestet, sonder die Spiele. Spielen Sie einfach so, wie Sie es auch zu Hause oder unterwegs tun würden. Im Feld: Hinfahrt: Wir werden jetzt stadtauswärts fahren. Bitte steigen Sie an der Haltestelle Petuelring aus. Rückfahrt: Wir werden jetzt zurück stadteinwärts fahren. Bitte steigen Sie an der Haltestelle Schellingstraße aus. Bejeweled 2 Bejeweled ist eine Art Puzzlespiel. Ziel des Spiels ist es, drei oder mehr Edelsteine gleicher Farbe horizontal oder vertikal nebeneinander auszurichten, so dass diese explodieren, vom Spielfeld verschwinden und neue Edelsteine nachrutschen. Dabei können nur jeweils benachbarte Edelsteine durch Fingerbewegung getauscht werden und auch nur solche, bei denen mindestens eine Dreierkette an gleichfarbigen Edelsteinen erzeugt wird. Alle abgebauten Edelsteine bringen Punkte. Besondere Edelsteine (Power Gems und Hypercubes) und Bonuspunkte gibt es für vier‐ oder fünfgliedrige Reihen. Die Punkte werden unten als grüne Leiste dargestellt. Ist die Leiste voll, kommt man in den nächsten Level. Das Spiel endet, wenn keine Züge mehr möglich sind. Sie haben jetzt Zeit in der Variante „Classic“ so lange und so oft Sie wollen zu spielen.  GEQ vorlegen Super Monkey Ball Super Monkey Ball ist ein Geschicklichkeits/Action Spiel. Ziel ist es, einen in einer Glaskugel sitzenden Affen durch Labyrinthe und über Plattformen zum Ausgang des Levels zu manövrieren. Durch neigen und Drehen des iPhones können Sie den Boden der Spielwelt anheben/absenken und drehen (ganz ähnlich wie bei alten Holzlabyrinthen mit Metallkugel). Das Ziel ist es, in der vorgegebenen Zeit von 60 Sekunden den Ausgang zu erreichen. In der Spielwelt liegen zusätzlich Bananen verteilt die Sie durch darüber rollen einsammeln können. Für je 10 Bananen erhalten Sie ein zusätzliches Leben. Fallen Sie von der Plattform oder läuft die Zeit ab, verlieren Sie ein Leben. Haben Sie alle Leben verloren, ist das Spiel vorbei. Sie haben jetzt Zeit im Hauptspiel mit dem Charakter „BABY“ in der Welt Monkey Island (Level 1‐10) so lange und so oft Sie wollen zu spielen.  GEQ vorlegen Appendix · 169
Nachexploration 9. Sie haben jetzt zwei Spiele auf dem iPhone ausprobiert. Wie waren Ihre Erfahrungen diesbezüglich? Bejeweled Super Monkey Ball Super Monkey Ball Likes/Dislikes 10. Welches Spiel hat Ihnen in der Testsituation eben besser gefallen? Bejeweled Warum? 11. Würden Sie die Spiele, die Sie gerade getestet haben, in einer Situation wie eben spielen? Bejeweled Super Monkey Ball Warum? Wo sonst? 12. Haben Sie das Spielen heute anders empfunden als in den Situationen, in denen Sie üblicherweise spielen? Wie realistisch (für Ihren Alltag) war die Situation eben? 13. Wie beurteilen Sie den Einfluss von……. Bejeweled Super Monkey Ball Lichtverhältnisse Geräuschkulisse Andere Fahrgäste Sitzplatz / Erschütterung des Fahrzeugs 14. Gab es Probleme mit der Handhabung des iPhone (Bedienungsfehler?) 15. Ist Ihnen noch irgendetwas aufgefallen, worüber wir noch nicht gesprochen haben? 16. Bitte vervollständigen Sie den folgenden Satz: … spielen auf dem iPhone ist für mich (…). Falls noch Zeit: 17. Warum spielen Sie auf dem iPhone und nicht auf einer mobilen Spielekonsole, wie z.B. dem Nintendo DS, der Playstation Portable oder einem Gameboy? 18. Wann besorgen Sie sich ein neues Spiel? Wie gehen Sie dazu vor? Was ist ausschlaggebend für eine Kaufentscheidung? Appendix · 170
A.4 Deutsche Version des Game Experience Questionnaires
Fragebogen zum Spielerlebnis
TP
Dieser Fragebogen besteht aus zwei Teilen: (1) Spielerlebnis und (2) post-Spielerlebnis.
Bejeweled
O
Teil 1 bezieht sich auf Ihre Gedanken und Gefühle während des Spielens.
Sup.MonkeyBall
O
____________
Teil 2 bezieht sich auf Ihre Gedanken und Gefühle nachdem Sie das Spiel beendet hast.
Teil 1: Spielerlebnis
Bitte geben Sie anhand der Skala für jede der folgenden Aussagen an wie Sie sich während des Spielens gefühlt haben.
gar nicht
kaum
mittelmäßig
ziemlich
außerordentlich
1 Ich war zufrieden
O
O
O
O
O
2 Ich habe mich geschickt gefühlt
O
O
O
O
O
3 Ich war an der Geschichte des Spiels interessiert
O
O
O
O
O
4 Ich konnte über Sachen im Spiel lachen
O
O
O
O
O
5 Das Spiel hat mich so richtig eingesogen
O
O
O
O
O
6 Ich habe mich glücklich gefühlt
O
O
O
O
O
7 Es hat mich in eine schlechte Stimmung gebracht
O
O
O
O
O
8 Ich habe an andere Dinge gedacht
O
O
O
O
O
9 Ich fand es ermüdend
O
O
O
O
O
O
O
O
O
O
10 Ich habe mich stark gefühlt
11 Ich fand es schwierig
O
O
O
O
O
12 Das Spiel war ästhetisch ansprechend
O
O
O
O
O
13 Ich habe alles um mich herum vergessen
O
O
O
O
O
14 Ich habe mich gut gefühlt
O
O
O
O
O
15 Ich war gut
O
O
O
O
O
16 Ich habe mich gelangweilt
O
O
O
O
O
17 Ich habe mich erfolgreich gefühlt
O
O
O
O
O
18 Ich kam mir einfallsreich vor
O
O
O
O
O
19 Ich hatte das Gefühl Dinge erforschen zu können
O
O
O
O
O
20 Ich hatte Spaß
O
O
O
O
O
21 Ich habe die Spielziele schnell erreicht
O
O
O
O
O
22 Ich habe mich verärgert gefühlt
O
O
O
O
O
23 Ich habe mich unter Druck gefühlt
O
O
O
O
O
24 Ich war gereizt
O
O
O
O
O
25 Ich habe mein Zeitgefühl verloren
O
O
O
O
O
26 Ich fühlte mich herausgefordert
O
O
O
O
O
27 Ich fand es beeindruckend
O
O
O
O
O
28 Ich habe mich sehr auf das Spiel konzentriert
O
O
O
O
O
29 Ich fühlte mich frustriert
O
O
O
O
O
30 Das Spiel bot eine reichhaltige Erfahrung
O
O
O
O
O
31 Ich habe die Verbindung zur Außenwelt verloren
O
O
O
O
O
32 Ich musste mich beim Spielen sehr anstrengen
O
O
O
O
O
33 Ich habe Zeitdruck verspürt
O
O
O
O
O
Appendix · 171
Teil 2: Post-Spielerlebnis
Bitte geben Sie anhand der Skala für jede der folgenden Aussagen an wie Sie sich nach dem Spiel gefühlt haben.
gar nicht
kaum
mittelmäßig
ziemlich
außerordentlich
1 Ich habe mich neu belebt gefühlt
O
O
O
O
O
2 Ich fühlte mich schlecht
O
O
O
O
O
3 Ich fand es schwierig, wieder in die Realität zu kommen
O
O
O
O
O
4 Ich fühlte mich schuldig
O
O
O
O
O
5 Es hat sich wie ein Sieg angefühlt
O
O
O
O
O
6 Ich empfand das Spielen als Zeitverschwendung
O
O
O
O
O
7 Ich fühlte mich energetisiert
O
O
O
O
O
8 Ich fühlte mich befriedigt
O
O
O
O
O
9 Ich war orientierungslos
O
O
O
O
O
10 Ich fühlte mich erschöpft
O
O
O
O
O
11 Ich hatte das Gefühl, dass ich sinnvollere Dinge hätte tun können
O
O
O
O
O
12 Ich habe mich mächtig gefühlt
O
O
O
O
O
13 Ich fühlte mich müde
O
O
O
O
O
14 Ich fühlte Bedauern
O
O
O
O
O
15 Ich fühlte mich beschämt
O
O
O
O
O
16 Ich war stolz
O
O
O
O
O
17 Ich hatte das Gefühl von einer Reise zurück zu kommen
O
O
O
O
O
Appendix · 172
A.5 Testpersonenübersicht
TP
Alter
Geschlecht
Beruf
1
31
männlich
Vertrieb Elektrotechnik
2
35
weiblich
Verkäuferin Lebensmittel
3
19
männlich
Schüler
4
20
männlich
Bundeswehr Soldat
5
24
männlich
Student
6
25
männlich
Angestellter Catering Service
7
31
weiblich
Projektleiterin Elektronikbranche
8
38
weiblich
Kurierfahrerin
9
33
männlich
Angestellter Weiterbildung
10
20
männlich
Student
11
46
weiblich
Personalkauffrau
12
18
männlich
Schüler
13
28
weiblich
Angestellte Versicherung
14
24
männlich
Student
15
28
weiblich
Student
16
31
männlich
Student
17
43
männlich
–
18
23
weiblich
Student
19
31
weiblich
Angestellte IT
20
46
männlich
Speditionskaufmann
21
18
männlich
Schüler
22
32
weiblich
Büroangestellte
23
30
weiblich
Angestellte Modebranche
24
41
weiblich
Sozialpädagogin
25
35
männlich
Angestellter IT
26
34
weiblich
Studentin
27
35
weiblich
Versicherungsangestellte
28
33
weiblich
–
29
30
weiblich
–
30
30
weiblich
Produktmanagerin Textil
31
22
weiblich
Student
32
27
männlich
Grafiker
33
25
männlich
Student
34
25
männlich
Student
35
23
weiblich
Student
Appendix · 173
B. Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Wachstum und Verteilung des deutschen Spielemarktes in Millionen Euro
(vgl. Böhm et al., 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
Abbildung 2: Umsatzwachstum des Spielemarktes in den USA von 1995-2008 in Dollar
(1 bn = 1 × 109)(vgl. 2009a, S. 3) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
Abbildung 3: Mattels „Auto Race“ von 1977
(vgl. wikimedia.org, 2010a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Abbildung 4: Nintendos Gameboy von 1989
(vgl. wikimedia.org, 2010b) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Abbildung 5: Nokias 6110 mit dem Spiel Snake
(vgl. flickr.com, 2010) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Abbildung 6: Nokias N-Gage mit finnischem Menü aus dem Jahr 2003
(vgl. wikimedia.org, 2010c) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
Abbildung 7: Apple Werbung, die den iPod touch als Spieleplattform vorstellt
(vgl. Apple Inc., 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
Abbildung 8: Übersicht über alle Publikationen (Artikel, Konferenzbeiträge und Bücher) zum Thema
Spiele mit der Suchanfrage („game research“ OR „game studies“ OR „computer game“
OR „video game“ OR „digital game“) auf Scopus (Nacke, 2009a, S. 5) . . . . . . . . . . . . . . . . 17
Abbildung 9: Abgrenzung der User Experience von anderen Formen der Experience
(vgl. Law et al., 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
Abbildung 10: Zusammenhang zwischen Usability und Playability Attributen
(vgl. Sánchez et al., 2009a) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Abbildung 11: Allgemeine Darstellung des Flow Modells
(vgl. Chen, 2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Abbildung 12: Unterschiedliche Flow Zonen nach Spielertyp
(vgl. Chen, 2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Abbildung 13: Darstellung der adaptiven Anpassung von Spielsequenzen an die Flow Zone
(vgl. Chen, 2007) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Abbildung 14: Das SCI Modell der Immersion
(vgl. Ermi & Mäyrä, 2005) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
Abbildung 16: Ableitung der 13 „pleasures of play“ im Pleasure Framework
(vgl. Costello & Edmonds, 2007, S. 79) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Abbildung 17: Die 19 Playful Experiences des PLEX Modells
(vgl. Korhonen et a., 2009, S. 283) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Abbildung 18: Vier „Arten“ von Spaß, ausgelöst durch eine konkrete Spielmechanik
(vgl. Lazzaro, 2008, S. 318) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
Abbildung 19: Dreistufiges Gameplay Experience Modell
(vgl. Nacke, 2009a, S. 41) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
Abbildungsverzeichnis · 174
Abbildung 20: Heatmap aller Tode von Spielercharakteren auf einer Halo 3 Mehrspieler Karte
(vgl. Bungie, 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
Abbildung 21: Die TRUE Architektur
(vgl. Schuh et al., 2008; Kim et al., 2008) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
Abbildung 22: Einteilung von Emotionen nach Intensität und Empfinden
(Hazlett, 2008, S.187ff ) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
Abbildung 23: Methodenmix der empirischen Untersuchung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
Abbildung 24: Items der internationalen Umfrage
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
Abbildung 25: Instrumente zur Datenaufnahme und Analyse während der Feldstudie
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Abbildung 26: Beispielbilder der Dokumentation der Feldstudie
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Abbildung 28: Das Testgerät Apple iPhone 3GS
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Abbildung 27: Verlauf der Tramstrecke für die Tests im Kontext „Unterwegs“
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Abbildung 29: Auswahl der Testspiele nach Schwierigkeit
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109
Abbildung 30: Spielausschnitte aus Bejeweled 2
(vgl. PopCap Games, 2009). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
Abbildung 31: Spielausschnitte aus Super Monkey Ball
(vgl. SEGA, 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
Abbildung 32: Die Canon Digital IXUS 70 Kamera und das Olympus WS-100 Diktiergerät
(vgl. Canon, 2009; Olympus, 2009) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Abbildung 33: Typische Testsituationen im mobilen Testkontext
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116
Abbildung 34: Visualisierung der Interview- und Beobachtungsergebnisse
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118
Abbildung 35: Synthese aller Daten der empirischen Untersuchungen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
Abbildung 36: Übersicht Spielverhalten auf unterschiedlichen Plattformen
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
Abbildung 37: Übersicht Spielhäufigkeit auf unterschiedlichen Plattformen in Minuten
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
Abbildung 38: Ergebnisse des GEQ für Super Monkey Ball
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
Abbildung 39: Ergebnisse des PGEQ für Super Monkey Ball
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
Abbildung 40: Ergebnisse des GEQ für Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Abbildung 41: Ergebnisse des PGEQ für Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123
Abbildung 42: Interaktion Testkontext × Geschlecht für Negative Experience bei Super Monkey Ball
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Abbildung 43: Interaktion Testkontext × Geschlecht für Tiredness bei Super Monkey Ball
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Abbildung 44: Interaktion Testkontext × Geschlecht für Negative Affect bei Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
Abbildung 45: Interaktion Testkontext × Spielertyp für Immersion bei Super Monkey Ball
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Abbildung 46: Interaktion Testkontext × Alter für Challenge bei Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Abbildung 47: Interaktion Testkontext × Alter für Negative Affect bei Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Abbildung 48: Interaktion Testkontext × Alter für Negative Experience bei Bejeweled 2
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 127
Abbildung 49: Das Kontextuelle Gameplay Experiece Modell
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 150
Abbildung 50: Abstraktionsebenen des Kontextuellen Gameplay Experience Modells
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
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Datenträger
Datenträger:
Video, Audioaufnahmen, Transkripte,
Fotos, SPSS-Datensätze,
PDF der Magisterarbeit,
alle verwendeten Dokumente
193
Eidesstattliche Erklärung
Ich versichere an Eides statt durch meine Unterschrift, dass ich die vorstehende Arbeit
selbständig und ohne fremde Hilfe angefertigt und alle Stellen, die ich wörtlich oder annähernd wörtlich aus Veröffentlichungen entnommen habe, als solche kenntlich gemacht
habe, mich auch keiner anderen als der angegebenen Literatur oder sonstiger Hilfsmittel
bedient habe. Die Arbeit hat in dieser oder ähnlicher Form noch keiner anderen Prüfungsbehörde vorgelegen.
Regensburg, den
...................................................................
(Stephan Engl)
194

mobile gaming – Eine empirische Studie zum

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