Gotta monitor them all – Überwachungsstrategien geobasierter Augmented-Reality-Apps am Beispiel von ‚Pokémon Go‘

Daten sind allgegenwärtig, praktisch kein Bereich unseres
digitalisierten Lebens kommt ohne sie aus. Sie bilden eine
permanente Spur, die unsere Persönlichkeit widerspiegelt.¹

Mit der Veröffentlichung der Smartphone-App Pokémon Go im Juli 2016 gelang Nintendo, zusammen mit dem ursprünglich zu Google gehörenden Entwicklerstudio Niantic, der Transfer eines der beliebtesten digitalen Spiele-Franchises auf das Smartphone. Die geobasierte App erweitert auf Basis der Kartendaten des technischen Vorgängers Ingress (2012) den realen Raum in ein digital augmentiertes Spielfeld, auf dem die einzelnen Teilnehmer_innen die Welt bereisen, Monster fangen und Gegenstände an virtuellen Haltestellen einsammeln müssen, um – getreu dem Titelsong des Pokémon-Animes² – ‚der Allerbeste‘ zu werden.

Zu Beginn noch mit recht übersichtlicher Funktionalität ausgestattet, wurde im Laufe der vergangenen drei Jahre nicht nur jährlich die Anzahl der zu fangenden Pokémon erhöht, sondern das Spiel zudem sukzessive um weitere Features erweitert, die gleichzeitig im Hintergrund unzählige Daten und Informationen über die Spieler_innen erfassen. Durch ein integriertes Er­fahrungspunktesystem und zu erlangende Achievements werden die Spieler_innen extrinsisch motiviert, auch auf jeder noch so kurzen Wegstrecke die App jederzeit aktiviert mitzuführen, um die Spielprogression voranzutreiben. Mittels Gamification und der Verwendung eines generationenübergreifenden Franchises werden somit eigentlich private Fragen wie „Wo hältst du dich tagsüber auf?“ und „Wer sind deine regelmäßigen sozialen Kontakte?“ zu diegetisch sinnvoll maskierten Aufgaben wie „Besuche fünf Poké­stops in deiner Nähe“ bzw. „Tausche Pokémon mit anderen Spielern aus deiner Freundesliste“.

Die zunehmende Synthese von Überwachung und Gamification in Form von geobasierten Gaming-Apps erzeugt durch die diegetische Verkleidung von ökonomischen Interessen völlig neue Möglichkeiten der Datensammlung und Nutzer_innen-Profilierung. Abgesehen von den Daten, die offensichtlich erhoben werden, sind vor allem die versteckten bzw. inversen Daten³ hervorzuheben, die während einer herkömmlichen Spielesession erfasst und zur Schärfung des Nutzer_innen-Profils herangezogen werden können. Unter diesem Aspekt sollen im Beitrag nicht nur ein Einblick in die Überwachungsstrategien von Pokémon Go ermöglicht, sondern auch das daraus entstehende Spannungsfeld von Gamification und Überwachung und die damit einhergehenden Probleme skizziert werden. Daraus lässt sich ein Trend ableiten, wonach geobasierte Virtual Reality Mobile Games nicht nur eine zentrale Rolle in der personalisierten Datenakkumulation globaler Konzerne spielen, sondern auch zunehmend dazu beitragen, dass das eigentlich freizeitorientierte Spiel sukzessive zur ökonomisch orientierten Arbeit wird, von der die Hersteller in mehrerlei Hinsicht profitieren.

Pokémon Go und Ingress

Obwohl der Hype um die 2016 veröffentlichte Pokémon-App zumindest in der Öffentlichkeit wieder abgeflacht zu sein scheint, beweisen Statistiken das Gegenteil. In Deutschland gehört Pokémon Go auch im Jahr 2019 immer noch zu den beliebtesten Spiele-Apps täglich aktiver Nutzer_innen.⁴ Dies lässt sich auch anhand der durch In-App-Käufe generierten Umsätze nachweisen, die das Spiel regelmäßig unter den erfolgreichsten Apps platzieren.⁵ Der 2012 erschienene Vorgänger Ingress verzeichnete zwar auch innerhalb von sechs Monaten ca. 500.000 Nutzer_innen,⁶ wurde jedoch in sämtlichen ökonomischen Aspekten vom Nachfolger deutlich überholt,⁷ obwohl beide Spiele letztendlich auf derselben Spielmechanik basieren und sich lediglich in diegetischen Details unterscheiden.

Ingress, das von Sascha Lobo als ein „cleveres Amalgam aus Spielfreude, Datensammlung und Begleitmehrwerten für Google“⁸ bezeichnet wurde, besitzt eine vergleichsweise abstrakt gehaltene Hintergrundgeschichte: Zwei Fraktionen – die „Erleuchteten“ und der „Widerstand“ – versuchen die Verbreitung einer mysteriösen Energie wahlweise zu fördern bzw. zu verhindern. Als Spielfeld fungiert die reale Umgebung der Spieler_innen, wobei besondere Bauwerke oder andere Points of Interest (POI) als diegetische Markierungen genutzt und von den Spieler_innen erobert werden müssen, um die gegnerische Fraktion zu bekämpfen. Das Spielziel ist die Kontrolle des Spielfeldes für die eigene Fraktion, was allerdings durch die weltweite Messung der kontrollierten Bereiche ständigen Schwankungen unterliegt.⁹ Im Laufe der Jahre wurden daher sukzessive Hintergrundinformationen zur Story¹⁰ sowie Achievements hinzugefügt, um den Wiederspielwert zu erhöhen bzw. den Absprung von Spieler_innen zu verhindern.

Am 1. April 2014 startete dann auf Google Maps die sogenannte Pokémon Challenge, die den Finder_innen von 149 Pokémon eine Anstellung als ‚Pokémon Master‘ innerhalb des Google-Unternehmens versprach.¹¹ Obwohl sich das Stellenangebot relativ schnell als Aprilscherz entpuppte, konnten dennoch bis zum 3. April bis zu 150 Pokémon auf Google Maps gefunden werden. Aufgrund der hohen positiven Resonanz nutzte Niantic-Gründer John Hanke die Gunst der Stunde, um der Pokémon Company und Nintendo eine Kooperation vorzuschlagen, die das bekannte Franchise als Mobile-Game realisieren sollte:

Was [Hanke – Anm. B. R.] nicht wusste: Pokémon-Geschäftsführer Tsunekazu Ishihara war ein begeisterter Ingress-Spieler. Und der mittlerweile verstorbene Nintendo-Chef Satoru Iwata suchte dringend nach einer Handy-Applikation für den Massenmarkt, weil sein Unternehmen die Smartphone-Revolution verschlafen hatte.¹²

In der Folge wurde die Kooperation besiegelt und das Spiel auf Grundlage des Ingress-Modells entwickelt – jedoch mit einer zugänglicheren und zielgruppenfreundlicheren Oberfläche und Hintergrundgeschichte. Die Spieler_innen erstellen einen Avatar und müssen sich im weiteren Spielverlauf für eines der drei konkurrierenden Teams (blau, gelb oder rot) entscheiden. Auch hier fungieren POIs als diegetisch wichtige Spielelemente: An sogenannten Pokéstops dürfen zufällige Ressourcen eingesammelt werden, wohingegen Arenen durch Pokémon eines Teams besetzt werden können, um sie gegen andere Teams antreten zu lassen. Zusätzliche Aufgaben mit Aussicht auf besondere Belohnungen motivieren die Spieler_innen zur Erledigung unterschiedlichster Tätigkeiten, die in der Regel ein aktiviertes GPS und die Interaktion mit POIs oder Mitspieler_innen voraussetzen.

Im direkten Vergleich mit Ingress wird auch der ökonomische Erfolg von Pokémon Go nachvollziehbar. Anstatt sich wie bei Ingress in eine vergleichsweise komplizierte und erklärungsbedürftige Spielwelt aus ‚Resonatoren‘, ‚Exotic Matter‘ und ‚Agents‘ einzuarbeiten, ist das Pokémon-Franchise unterschiedlichen Zielgruppen durch mediale Präsenz bereits bekannt. Ältere Spieler_innen kennen die Reihe seit 1996, als die ersten Spiele für den Game Boy erschienen sind und in der Folge nicht nur digital, sondern auch in Form von Animes, Kinofilmen und Sammelkarten fortgeführt wurden. Durch die bis heute andauernde mediale Präsenz und den hohen Bekanntheitsgrad des Franchises kommen auch nachwachsende Generationen schon in jungen Jahren damit in Kontakt.¹³ Die Diegese und das Spielprinzip waren zur Einführung von Pokémon Go somit weitestgehend bekannt, was einen niedrig­schwelligen und intuitiven Einstieg begünstigte. Darüber hinaus sind es nicht nur retronostalgische, sondern auch kompetitive Elemente, die Mitspieler_innen jeglichen Alters ins Pokémon-Universum treiben – in erster Linie das in der Pokémon-Reihe fortwährend perpetuierte Ziel, unter allen Pokémon-Trainer_innen auf der Welt der/die allerbeste Trainer_in zu werden. Diese Motivation ist der Kern des Spiel- bzw. Geschäftsmodells:

Darin besteht das geschäftliche Genie […]. Google hat es nicht nur geschafft, selbst bildschirmfixierte Nerds vom Computer hinaus in die Welt zu treiben und sie gemeinsam herumlaufen zu lassen, weil die Spielmechanik den Austausch zwischen Spielern erfordert. Selbst Google-Skeptiker sammeln […] Bewegungs- und Landschaftsdaten aller Art. Google hat eine Form von crowd­basiertem Street View geschaffen, samt Verortung und Beschreibung der inte­ressantesten Objekte.¹⁴

So wenig es überraschen mag, dass weltumspannende Konzerne wie Google die durch Nutzer_innen ihrer Software erhaltenen Daten sammeln und weiterverarbeiten, so sehr ist der hier von Lobo beschriebene Aspekt der Nutzer_innen-Aktivierung hervorzuheben. Durch Gamification und die diegetische Semantisierung von realen Tätigkeiten werden Spieler_innen, die nor­malerweise unbewegt vor ihren Bildschirmen sitzen, zur interaktiven Spiel­teil­nahme motiviert.

Gamification

Obwohl der Begriff Gamification erst seit knapp zehn Jahren existiert und seitdem auch verstärkt in der Forschung zur Geltung kommt, reicht die Wirkkraft des Spiels natürlich viel weiter zurück – Johan Huizinga weist dem Spiel gar einen höheren Stellenwert zu als der Kultur.¹⁵ Zuletzt wurde das Thema Gamification vor allem in den wissenschaftlichen Qualifikations­arbeiten von Michael Sailer¹⁶ und Felix Raczkowski¹⁷ sowohl empirisch als auch theoretisch beleuchtet. Beide beziehen sich in ihrer theoretischen Herleitung des Begriffs auf das Grundsatzpapier von Sebastian Deterding, Dan Nixon, Rilla Khaled und Lennart Nacke, das Gamification als “the use of game design elements in non-game contexts”¹⁸ bezeichnet.

Betrachtet man diesen konzeptuellen Ansatz außerhalb eines spielbasierten Kontexts, erscheint die Annahme schlüssig: Durch die Hinzunahme von spielerischen Elementen können monotone, anstrengende oder unliebsame Tätigkeiten aufgewertet werden, um die Motivation für die Spieler_innen zu steigern. So wird nicht nur eine tägliche Jogging-Runde durch die Hinzunahme eines diegetischen Rahmens zum Strategieaufbauspiel,¹⁹ sondern auch die Angestellten einer Firma dazu motiviert, Mitarbeiter_in des Monats zu werden. Das Kernelement dieses Vorgangs beschreibt Jesse Schell:

It is no exaggeration to say that the goal of all entertainment experiences is to take something unimportant (such as a ball going through a hoop, a story about imaginary animals, or whether this card is a king or an ace) and make it seem very important indeed.²⁰

In diesem Zusammenhang ist eine Jogging-Runde natürlich anders zu bewerten als eine Auszeichnung für Firmenmitarbeiter_innen. Sowohl Sailer als auch Schell führen deshalb den Motivationsbegriff sowie dessen Unterteilung in intrinsische und extrinsische Motivation weiter aus. Diese grundlegende Unterscheidung fasst Schell sehr pragmatisch zusammen:

[W]hen I feel like doing something, we say I am intrinsically motivated, but when someone pays me to do something, we say I am extrinsically motivated.²¹

Übertragen auf die beiden Beispiele wäre der Vorsatz, joggen zu gehen, eine durch die hinzugefügten spielerischen Elemente gestützte intrinsische Motivation, wohingegen die Auszeichnung als Mitarbeiter_in des Monats eine extrinsische Motivation darstellt, da in diesem Kontext ein monetäres Abhängigkeitsverhältnis vorliegt, das vonseiten der Firma optimiert werden möchte. Während die Abgrenzung der Motivationsebenen in den beiden Beispielen noch recht einfach vonstattengeht, verlaufen die Grenzen dazwischen oftmals fließend:

It may sound simple, but in the reality of games, things quickly become tangled. […] What if I am truly motivated by the excitement of getting a high score? Is that intrinsic, or extrinsic, or both?²²

Diese Distinktion wird umso schwieriger, je mehr sich die Ebenen zwischen privaten und ökonomischen Interessen – und somit die zwischen Nutzer_innen und Anbietern – überschneiden. Davon ausgehend, dass die Definition von Gamification den Einsatz von Spielelementen in spielfremden Kontexten bezeichnet, wären die in Ingress und Pokémon Go durchgeführten Techniken zur Progressionsmessung und Selbstoptimierung – in Form von Fortschrittsbalken und Achievements – keine definitorische Schnittmenge, da beide Produktionen bereits eindeutig als Spiele wahrgenommen und dementsprechend vermarktet werden.

Durch das Interesse des Anbieters an den übermittelten Daten der Nutzer_innen erfordert diese Betrachtung jedoch – aufgrund der Überlagerung unterschiedlicher Motivationsebenen – eine Neubewertung. Bei GPS-ba­sierten Spielen mit einem Free-to-play- bzw. Freemium-Modell²³ greifen primäre ökonomische Interessen nicht, die normalerweise durch den zahlreichen Verkauf eines Spiels erfüllt werden. Stattdessen wird in solchen Modellen der kostenfreie Spielzugang zumeist durch die Übermittlung von Nutzer_innen-Daten sozusagen ‚ertauscht‘.²⁴ Im Gegensatz zum ‚Mitarbeiter_in des Monats‘-Achievement realisieren die App-Nutzer_innen in der Regel aber nicht, dass sie in diesem Sinne ‚Angestellte‘ eines Unternehmens bzw. Datenproduzent_innen sind und die diegetische Oberfläche des Spiels lediglich der Maskierung ökonomischer Interessen dient, da sie die App wiederum primär auf der Unterhaltungsebene rezipieren. Demnach wäre die ludische Ebene gegenüber den ökonomischen Interessen des Herstellers zweitrangig, was sowohl Pokémon Go als auch Ingress nicht als Spiele, sondern als Datenakkumulatoren klassifiziert, die durch das Hinzufügen einer Diegese und zahlreicher Gamification-Elemente erst zum Spiel aufgewertet werden.

Unter diesem Gesichtspunkt – Data first, Game later – rücken besonders die in Pokémon Go zahlreich vorhandenen Methoden zur Datenakkumulation und zu deren Gamifizierung in den Fokus – ausgehend davon, dass das primäre Ziel der App nicht die Vermittlung von Entertainment, sondern die Sammlung von Nutzer_innen-Daten ist.

Datenakkumulation in Pokémon Go

Bewegung ist das zentrale Spielelement in Pokémon Go: Da die realen Umgebungsdaten als Spielgrundlage fungieren, kann ohne aktiviertes GPS das Spielfeld nicht angezeigt werden. Demzufolge ist die Position der Spieler_innen jederzeit bekannt und beeinflusst die Spielinteraktionen. In städtischen Ballungsräumen ist die Zahl der POIs als auch der zufällig auftauchenden Pokémon dementsprechend deutlich höher.

Eine langfristige Nutzer_innen-Bindung wird hauptsächlich durch den Sammlungsaspekt und das umfassende Achievement-System bewerkstelligt. Durch Erfüllung von Aufgaben können die Spieler_innen Belohnungen erhalten, wobei deren Wert je nach Schwierigkeitsgrad der Aufgabe variiert (Abb. 1 u. 2). Einige Aufgaben erfordern eine tägliche bzw. konsekutive Nutzung der App, z. B. gibt es einen besonderen Bonus, wenn an sieben aufeinanderfolgenden Tagen jeweils ein Pokémon gefangen, ein Pokéstop besucht oder eine bestimmte Wegstrecke zurückgelegt wird (Abb. 4–6). Zusätzlich gibt es einen aktualisierten Pool an ‚Forschungsaufgaben‘, die die Spieler_innen bestimmte Tätigkeiten verrichten lassen, um spezielle Belohnungen zu erhalten (Abb. 3).

Durch das im Laufe der Jahre erweiterte und täglich aktualisierte Angebot an Aufgaben, die fast alle auf der Zurücklegung von Wegstrecken basieren, wird angestrebt, dass die Spieler_innen die App jederzeit aktiviert nutzen, um die Spielprogression zu optimieren. Das dadurch erzeugte Verhalten basiert somit auf mehreren Motivationsstrategien, u. a. dem Drang zur Selbst­optimierung und der durch die sozialen Medien bekannten ‚Fear of missing out‘ bzw. FOMO – der Angst, wichtige Ereignisse durch Online-Abwesen­heit zu verpassen.²⁵

Abb. 1–3

Die Spieler_innen werden durch langfristige Achievements sowie kurzfristige Tagesaufgaben zur Erledigung von positionsgebundenen Tätigkeiten motiviert.²⁶ )

Abb. 1 Achievement-Übersicht

Abb. 2 Achievement-Detailansicht mit Aufgabenstellung und Belohnungen

Abb. 3 Forschungsaufgaben und Belohnungsübersicht

Abb. 4–6

Durch ein Erfahrungspunktesystem und höherwertige Belohnungen für konsekutive oder quantitative Leistungen werden unterschiedlich gewichtete Anreize gesetzt, um das Spiel so oft wie möglich zu nutzen.²⁷)

Abb. 4 Erfahrungspunkte-Übersicht und erhaltenes Fang-Achievement

Abb. 5 Abgeschlossener Check-in und erhaltenes Achievement an einem Poké­stop

Abb. 6 Statistikbildschirm für zurückgelegte Wegstrecken und ausgebrütete Eier

Aus den auf diese Weise primär erfassten Bewegungsdaten können weitere Erkenntnisse gezogen werden, um diese für ein spezifischeres Profiling zu nutzen. Analía Amandi und Silvia Schiaffino weisen darauf hin, dass Profil­informationen auf zwei Arten gewonnen werden können:

To build a user profile, the information needed can be obtained explicitly, that is provided directly by the user, or implicitly, through the observation of the user’s actions.²⁸

Durch die Überschneidung von Spiel und Realität sind in diesem Fall jedoch beide Varianten zutreffend und können aufgrund ihrer seriellen Ritualisierung zur Schärfung des Nutzer_innen-Profils beitragen:

If a given user behaviour is repetitive, then it represents a pattern that can be used by an adaptive system or an intelligent agent […]. Sometimes behaviours are routine, that is, they show some kind of regularity or seasonality.²⁹

Ausschlaggebend sind hier vor allem die Zeiten, in denen die App nicht genutzt wird. Bezieht man diese Daten in das Profiling mit ein, lässt sich der Tagesablauf der Nutzer_innen deutlich nachzeichnen: Gibt es präferierte Routen, Radwege oder Buslinien?³⁰ Wenn die morgendlich absolvierte Poké­mon-Runde wiederkehrend an einem Gebäude endet und daraufhin eine mehrstündige Pause folgt, könnte dies der Arbeitsplatz sein. Wird die App mittags wieder aktiviert, um wechselnde Restaurants aufzusuchen, lassen sich daraus ritualisierte Präferenzen ableiten, ebenso bei abendlichen Unternehmungen (z. B. Fitnessstudio, Kino, etc.). Weiterhin ließe sich aufgrund wiederkehrender Spielpausenintervalle ein Studium oder ein Schulbesuch nachweisen. Wenn die nachmittägliche Runde wiederkehrend zum selben Gebäude zurückführt und anschließend über Nacht pausiert, muss dies der Wohnort sein. Wechselt der abendliche Bezugspunkt, lassen sich daraufhin Sozialkontakte extrapolieren. Ist jemand häufiger auf Dienstreise? Welche Urlaubsländer werden mit welcher Häufigkeit besucht und wie teuer ist in etwa Anreise und Unterbringung? Mit welchen Mitspieler_innen werden gleiche Wegstrecken zurückgelegt und dieselben Orte besucht?

Die Möglichkeiten, die sich lediglich aus der Interpretation der Positionsdaten ergeben, sind folglich sehr weitreichend und können durch die Über­lagerung von realem und digitalem Raum und insbesondere durch die Verkettung³¹ mit anderen Daten des Google-Dachkonzerns Alphabet gezielt optimiert und die auf diese Weise erstellten Profile in der Folge weiterge­geben werden.

Die umfangreichen und mitunter undurchsichtigen Nutzungsbedingungen von Pokémon Go wurden bereits kurz nach deren Veröffentlichung von Datenschützer_innen begutachtet, die vor allem die personalisierte Datenerfassung, die umfassende Datenweitergabe an Dritte³² sowie die Verflechtungen zum Alphabet-Konzern kritisierten:

Zu beachten ist dabei auch, dass Niantic zwar nicht (mehr) zum Alphabet-Konzern gehört, aber Google als ehemaliger Inhaber des Unternehmens Investor ist. Damit ist die Konzentration auf Google-Accounts (wie auch schon bei Ingress) nicht überraschend – aber technisch auch eigentlich nicht notwendig. Ein ‚anonymes‘ Spielen wird schon hierdurch praktisch unmöglich. […] So muss sich jeder Nutzer von Pokémon Go bewusst sein, dass sein Spielverhalten inklusive der aktuellen Geolokalisierung erfasst wird und diese Daten in den USA verarbeitet werden, wo ein niedrigeres Datenschutzniveau herrscht.³³

In Zeiten, in denen es zur Normalität geworden ist, störende Informations- und Hinweisboxen sowie insbesondere Datenschutzerklärungen so schnell wie möglich wegzuklicken, ist in dieser Kombination aus Gamification und Überwachung eine bemerkenswerte Entwicklung zu beobachten.

Der Versuch einer Einordnung

Geobasierte Spiele, welche die reale Umgebung als Spielfeld und die daraus generierten Daten der Spieler_innen als Tauschwährung nutzen, markieren eine neue Form ludischer Überwachung, die auf konsequenter Effizienzmaximierung und der Transformation von Freizeit in Arbeit beruht:

Viele, gerade erfolgreiche Spiele übernehmen […] Mechanismen und Ideale aus der Arbeitswelt – und lassen so das vermeintliche Rückzugsgebiet Computerspiel zum weiteren Schauplatz ganz klassischer gesellschaftlicher Handlungsangebote werden. […] Nach einem anstrengenden Arbeitstag vor dem Monitor sieht man sich strukturell in Computerspielen […] zunehmend denselben Aufgaben gegenüber wie im realen Arbeitsalltag – nur bunt verpackt.³⁴

Rainer Sigl bezieht sich in seinem Zitat auf Eron Rauch, der die Zunahme von Arbeitsstrukturen und -kategorien im digitalen Spiel als ‚Workification‘ bezeichnet:

Computerspiele zu spielen bedeutet zunehmend, innerhalb derselben Kategorien und Strukturen zu denken und zu handeln, die wir normalerweise mit Arbeit assoziieren. Arbeit hat dieses Medium für sich erobert und damit begonnen, das Spielerische aus ihm zu vertreiben. Man bedenke etwa, wie oft Spiele unser Vorankommen in eine Abfolge kleiner, messbarer Tätigkeiten aufdröseln: Sammle zehn hiervon; geh von Level lA nach lB; töte 15 davon; schließ diese Quest innerhalb des Zeitlimits ab. Falls eine Aufgabe uns langweilen sollte, werden wir immerhin mit den kleinen Mitarbeitstrophäen genannt Achievements belohnt.³⁵

Gamification und Workification stehen hier in ambivalenter Relation – insbesondere, wenn der Einsatz von Gamification einem ökonomischen Ziel folgt und die ‚Arbeit‘ im Spiel dadurch sichtbarer wird. Das zentrale Element zur Maskierung dieser ökonomischen Interessen ist der Einsatz von Gamification-Elementen, die den Spieler_innen vorgaukeln, ihre extrinsische Motivation sei eigentlich eine intrinsische. In Kombination mit einem weltweit populären Franchise wird somit die umfassende Kartierung und Profilierung einer hohen Anzahl von Personen ermöglicht, deren erfasste Daten extrapoliert und potenziell mit zusätzlichen Daten von Google bzw. Alphabet querverbunden werden können.

Insgesamt erweist sich die Aktivierung von Spieler_innen zur Daten­akkumulation als Trend, der sich in den nächsten Jahren fortsetzen wird. Die kürzlich veröffentlichte App Harry Potter: Wizards Unite (2019) ist ein weiterer Titel aus dem Hause Niantic Labs, der das von Ingress und Pokémon Go bekannte Konzept nur geringfügig variiert. Die Fokussierung auf das Harry Potter-Franchise ist aufgrund der erfolgreichen Rezeption von Pokémon Go nur konsequent und führt die Funktionalisierung weltbekannter und kommerziell erfolgreicher Erzählkontexte fort. Diese Strategie folgt einer relationalen Herangehensweise, die sich eine möglichst breite Datenerfassung als Ziel setzt: Je mehr Spieler_innen durch populäre Unterhaltungs­angebote aktiviert werden können, umso umfangreicher und detaillierter ist das Gesamtbild der Datenerfassung. Beide Marken, sowohl ,Harry Potter‘ als auch ,Pokémon‘, sind kommerziell überaus erfolgreich, transmedial vertreten und haben eine demografisch vielfältige Zielgruppe, wobei die Ausrichtung auf Harry Potter in dieser Hinsicht neue Optionen zu eröffnen scheint:

Laut [Niantic-Chef John – Anm. B. R.] Hanke hat Harry Potter weltweit eine größere Aufmerksamkeit und Fangemeinde als Pokémon. Harry Potter erreiche Frauen wie Männer, Kinder wie ältere Menschen. Besonders Frauen könne das neue AR-Spiel ansprechen.³⁶

Ein weiterer wichtiger Punkt ist in diesem Zusammenhang die Ausrichtung auf Kinder und Jugendliche, deren frühe mediale Fokussierung bis ins Erwachsenenalter prägend wirken kann und damit die Grundlage für eine breite und vor allem langanhaltende Markenidentifikation – und damit auch Langzeitprofilierung – bietet. Das zeigt sich auch in der hohen Anzahl erwachsener Pokemon Go-Spieler_innen, die das Pokémon-Franchise noch aus Kindertagen kennen.

Es bleibt abzuwarten, wie sich die Entwicklung und Verbreitung geobasierter Spiele in Zukunft fortsetzt. Bisher haben auch neuere Handhelds wie die Nintendo Switch kein eingebautes GPS. Die darauf erhältliche Pokémon Go-Variante nutzt daher keine realen Positionsdaten, sondern lediglich statische Karten, auf denen die Spielfigur bewegt wird. Dies macht die für Pokémon Go erfolgte Zusammenarbeit von Niantic Labs und Nintendo umso interessanter: Nintendo konzentriert sich weiter auf das bewährte Kerngeschäft und realisiert die verschlafene Smartphone-Revolution mit einem Partner, der das technische Know-how bereits besitzt – ohne dafür die eigene Hardware anpassen zu müssen. Im Gegenzug erhält Niantic eine globale Marke mit einer breiten Nutzer_innen-Basis, welche die Zahlen des Vorgängers Ingress bei weitem übertrifft. Im Gegensatz dazu musste Nintendos Konkurrent Sony – aufgrund schlechter Absatzzahlen im Vergleich mit dem florierenden Smartphone- und Tablet-Markt – unlängst die Produktion der Handheld-Konsole PlayStation Vita einstellen.³⁷ Es ist anzunehmen, dass sich dieser Trend fortsetzen wird und demzufolge die nur auf einen ludischen Zweck spezialisierten Handhelds im Vergleich mit multifunktionalen Endgeräten eine zunehmende Nischenposition einnehmen:

Mobile video gaming [is] flourishing on smartphones and tablets, making a dedicated gaming handheld more of a niche product than it was in the century’s first decade.³⁸

Durch die höher priorisierte Erfassung von Spieler_innen- im Gegensatz zu Spieldaten bieten mobile Endgeräte im Vergleich mit stationärem Home Entertainment auch das deutlich größere Datenpotenzial. Während zwar auf PCs und Heimkonsolen die Spielzeiten, Mitspieler_innen, erworbenen Spiele, Achievements und Interaktionen mit der Community erfasst werden, verändert sich die Position der Spieler_innen in der Regel nicht, wodurch die Datenprofilierung aufgrund der fehlenden Möglichkeit zur Extrapolation sozialer Daten nur eine kleine Facette der Realität umfasst.

Was schließlich nicht unerwähnt bleiben darf, ist das Steuerungspotenzial der beteiligten Apps. In der Überlagerung realer und diegetischer Räume ist nicht nur die Kartierung und Datenauswertung zu berücksichtigen, sondern auch die aktive Steuerung der Beteiligten, z. B. durch entsprechend formulierte Aufgaben oder das Auftauchen eines besonders seltenen Pokémon an einem bestimmten Punkt. Die Bilder von Menschenmassen im New Yorker Central Park³⁹ und an anderen öffentlichen Plätzen zeigten vor allem zu Beginn des Pokémon Go-Hypes deutlich die Fähigkeit der App, die Massen in der realen Welt zu bewegen⁴⁰ – was nun mit der Erschließung neuer Zielgruppen durch Harry Potter: Wizards Unite fortgeführt wird. Abgesehen von der Ausnutzung der App durch Drittunternehmen, um die Spieler_innen durch Sonderaktionen zu binden,⁴¹ werden die App-Nutzer_innen aus ökonomischer Sicht zur bereitwillig verschiebbaren Aktionsmasse, um die Aktualität von Alphabet-Konzerndaten sicherzustellen. Dadurch könnten sich z. B. effektiv die kürzesten Fußwege auf Google Maps für ein noch nicht kartiertes Ziel ermitteln lassen, wenn an der entsprechenden Stelle ein seltenes Pokémon platziert würde.

Zusammengefasst erweist sich Gamification in dieser Konstellation als fundamentales Kernelement zur zunehmenden Ökonomisierung des digitalen Spiels. Durch die Überschneidung von realem und ludischem Raum, die Nutzung psychologischer Belohnungseffekte und deren Habitualisierung im Alltag werden Virtual Reality Mobile Games zum ständigen Begleiter und gleichzeitigen Datenlieferanten. Die an Pokémon Go aufgezeigte Ambivalenz von Freizeit und Arbeit erfordert in der allgemeinen Definition von Gamification daher eine stete Hinterfragung der Nutzer_innen-Motivation, die entweder intrinsisch oder extrinsisch sein kann, oder – obwohl extrinsisch – lediglich intrinsisch verkleidet wird, aber letztendlich einem ökonomischen Zweck dient. Dies würde die von Rauch und Sigl angesprochene Workification konsequent auf die nächste Stufe heben, indem die repetitiven Tätigkeiten, die man ohnehin bereits in digitalen Spielen ausführt, nun in letzter Konsequenz einen realen Arbeitszweck erfüllen. Das Spielfeld wäre somit auf­gebaut. Fraglich ist nur, ob die Spieler_innen die Regeln und Konsequenzen verstanden haben, die mit einer Teilnahme einhergehen.

Medienverzeichnis

Spiele

Niantic Labs: Harry Potter: Wizards Unite (Google Android). USA: Google 2019.

Niantic Labs: Ingress (Google Android). USA: Google 2012.

Niantic Labs: Pokémon Go (Google Android). USA: Google 2016.

Texte

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of Internet-communication disorder. In: Addictive behaviors reports. H. 5 (2017), S. 33–42.

1. Singelnstein: Big Data bei der Polizei. 2019[↩]
2. Vgl. <https://www.youtube.com/watch?v=hxooaOBJUjs&t=63s> (26.09.2019).[↩]
3. In diesem Zusammenhang verwende ich den Begriff ‚inverse Daten‘ für Datenbestände, die durch Extrapolation bereits vorhandener Daten gewonnen werden, z. B. den Arbeitsplatz und regelmäßige Arbeitszeiten der Spieler_innen betreffend, die aus der Nichtnutzung geobasierter Apps erschlossen werden können.[↩]
4. Vgl. Priori Data: Ranking der beliebtesten iPhone-Spiele-Apps. 2019.[↩]
5. Vgl. Brandt: Die umsatzstärksten Android-Apps. 2018.[↩]
6.   Vgl. Lobo: Google macht die Welt zum Spielfeld. 2013.[↩]
7.  Im Mai 2018 wurde eine Spieler_innen-Zahl von 147 Millionen statistisch erfasst. Vgl. Phillips: Pokémon Go active player count highest since 2016 summer launch. 2018.[↩]
8.  Lobo: Google macht die Welt zum Spielfeld. 2013[↩]
9. Es geht im Einzelnen zwar darum, lokale Bereiche zu kontrollieren, aber es wird global verglichen, welche Fraktion insgesamt in Führung liegt.[↩]
10. Details der Hintergrundgeschichte wurden kontinuierlich an die Spieler_innen verteilt und umfassen u. a. Themen wie physikalische Phänomene innerhalb der Spielwelt, mystische Mächte und Außerirdische. Vgl. <http://www.nianticproject.com> (20.09.2019). [↩]
11. Vgl. Nomura: Become a Pokémon Master with Google Maps. 2014.[↩]
12. Schmieder: Dieser Mann machte Pokémon Go zum Millionenphänomen. 2016[↩]
13. [1] Vgl. Braun: Die Schlacht auf dem Schulhof. 2004; Gehlsdorf: Mit nur zehn Jahren gehört dieses Kind zu den besten Pokémon-Spielern der Welt. 2018.[↩]
14. Lobo: Google macht die Welt zum Spielfeld. 2013. Das von Lobo erwähnte „crowd­basierte Street View“ meint die häufig frequentierten und oft fotografierten POIs, die innerhalb beider Spiele als ludisch wichtige Orte fungieren. Dabei ist es den Spieler_innen möglich, auch eigene POIs in die Spiele einzubringen, was einer Eintragung des POI in Google Maps entspricht.[↩]
15. Vgl. Huizinga: Homo Ludens. 2017, S. 9.[↩]
16. Vgl. Sailer: Die Wirkung von Gamification auf Motivation und Leistung. 2016.[↩]
17. Vgl. Raczkowski: Digitalisierung des Spiels. 2018.[↩]
18. Deterding et al.: Gamification. 2011[↩]
19. Vgl. Runzheimer: Gamification. 2014.[↩]
20. Schell: The Art of Game Design. 2014, S. 148[↩]
21. ebd., S. 150, Hervorh. i. Orig[↩]
22. ebd., S. 150 f.[↩]
23. Pokémon Go funktioniert nach dem Free-to-play- bzw. Freemium-Modell, das einen kostenlosen Spielzugang mit optional zu erwerbenden Ingame-Gegenständen zur Verfügung stellt. Wo andere Spiele den Basiszugang u. a. mit eingeblendeter Werbung querfinanzieren, fungieren die Nutzer_innen-Daten hier als Tauschwährung zur Spielprogression. Die im Spiel gegen reales Geld erwerbbaren Gegenstände verringern demgegenüber den Aufwand, den die Nutzer_innen zur Spielprogression betreiben müssen – und somit auch die Anzahl der übermittelten Daten. Vgl. Miskulin: Pokémon Go. 2016.[↩]
24. Laut Niantic-Datenschutzbedingungen vom 15.05.2019 gehören personenbezogene Da­ten zum „Betriebsvermögen“ (vgl. Niantic Labs: Niantic Datenschutzrichtlinie. 2016).[↩]
25. Vgl. Wegmann et al.: Online-specific fear of missing out. 2017.[↩]
26. Bildquellen Abb. 1–3: Screenshots aus Pokémon Go (2016[↩]
27. Bildquellen Abb. 4–6: Screenshots aus Pokémon Go (2016[↩]
28. Amandi/Schiaffino: Intelligent User Profiling. 2009, S. 201[↩]
29. ebd., S. 198[↩]
30. Je nachdem, wie sich die Nutzer_innen fortbewegen, ermöglicht dies bereits Rückschlüsse auf die Geschwindigkeit und somit auf das Fortbewegungsmittel: 1. Bewegungen in Schrittgeschwindigkeit, auch abseits der Straßen = Fußgänger; 2. schneller als Schrittgeschwindigkeit auf Straßen und Fußwegen = Fahrrad; 3. ab 40 km/h, ausschließlich auf Straßen = Auto. 4; wie 3., jedoch mit festen Zwischenhalten = Bus.
    Ab ca. 40 km/h erscheint die Meldung ‚Du bist zu schnell unterwegs‘ mit der Ein­gabeaufforderung ‚Ich bin Mitfahrer‘, um zu verhindern, dass das Spiel von Fahrzeugführer_innen während der Fahrt gespielt wird. Darüber hinaus sind ab ca. 50 km/h bestimmte Aktionen, wie z. B. die Ressourcenforderung an einem Pokéstop, nicht mehr durchführbar.[↩]
31. Vgl. Hansen: Verkettung digitaler Identitäten. 2007, S. 19 ff.[↩]
32. Vgl. Dachwitz: Datenschutzerklärung von „Pokémon Go“. 2016.[↩]
33. Krasemann: Pokémon Go. 2016[↩]
34. Sigl: Workification. 2016[↩]
35. Rauch: Workification. 2017, S. 36, Hervorh. i. Orig.[↩]
36. Bastian: Was sich der Pokémon-Go-Chef von Harry Potter erhofft. 2019[↩]
37. Vgl. Good: RIP PS Vita. 2019.[↩]
38. ebd.[↩]
39. Vgl. Klöckner: Pokémon Go Massenansturm auf Central Park. 2016.[↩]
40. Vgl. Steinlechner: Maßnahmen gegen Massenaufläufe. 2019.[↩]
41. Der Steuerungseffekt der App wird aktiv von vielen Unternehmen genutzt, um die Spieler_innen auf Sonderaktionen hinzuweisen oder in lokale Filialen zu locken, die seltene Pokémon oder einen Pokéstop in der Umgebung haben (vgl. Kim: 9 Need-to-Know Facts. 2016).[↩]