Gameflow Analyse des Spiels Farmfever von ... - Games-Master

Bachelor Thesis
im Studiengang „Media Systems“
Gameflow
Analyse des Spiels
Farmfever von Goodgamestudios
vorgelegt am 28. März 2012 von
Fabian Lange
Matrikel-Nr: 1932842
E-Mail: Fabian.Lange@haw-hamburg.de
Erstgutachter:
Zweitgutachter:
Prof. Gunther Rehfeld, HAW Hamburg
Dipl. Ing. Paul Krömeke, Goodgamestudios

iii
Eigenständigkeitserklärung
Hiermit verischere ich, dass ich die vorliegende Bachelor-Thesis mit dem Titel:
Gameflow
Analyse des Spiels
Farmfever von Goodgamestudios
selbstständig und nur mit den angebenen Hilfsmitteln verfasst habe. Alle
Passagen, die ich wörtlich aus der Literatur oder aus anderen Quellen wie zum
Beispiel Internetseiten übernommen habe, habe ich deutlich als Zitat mit
Angabe der Quelle kenntlich gemacht.
Hamburg den 27.03.2012
________________________

iv
Inhaltsverzeichnis
EIGENSTÄNDIGKEITSERKLÄRUNG .................................................. III
INHALTSVERZEICHNIS .................................................................... IV
1 EINLEITUNG ............................................................................... 1
1.1 THEMENGEBIET DIESER ARBEIT ............................................................ 1
1.2 MOTIVATION UND ZIELE ....................................................................... 2
1.3 AUSBLICK ............................................................................................. 3
2 THEORETISCHE GRUNDLAGEN ................................................... 5
2.1 DAS SPIEL ............................................................................................. 5
2.2 SPIELERDEFINITION NACH BARTLE ....................................................... 6
2.3 DIE FLOW THEORIE .............................................................................. 8
2.3.1 Primäre Voraussetzungen ..................................................................... 9
2.3.2 Sekundäre Voraussetzungen ................................................................. 9
2.3.3 Weitergehende Theorien ..................................................................... 11
2.4 BROWSERGAMES ................................................................................ 12
3 FARMFEVER ............................................................................. 14
3.1 SPIELBESCHREIBUNG .......................................................................... 14
3.2 ZIELE UNSERES TESTS ......................................................................... 15
3.3 ERWEITERUNG UNSERES TESTS ........................................................... 16
4 DER VERSUCH ......................................................................... 18
4.1 VORBEREITUNG .................................................................................. 18
4.1.1 Experience sampling method .............................................................. 18
4.1.2 Erweiterung durch die Flow-Kurzskala.............................................. 19
4.1.3 Abwandlung des FKS-Test .................................................................. 20
4.1.4 Zusätzlich erhobene Daten ................................................................. 21
4.1.5 Auswahl der Versuchspersonen .......................................................... 21
4.2 DURCHFÜHRUNG ................................................................................ 22
4.2.1 Schwierigkeiten ................................................................................... 23

v
5 AUSWERTUNG ......................................................................... 24
5.1 STATISTISCHE GRUNDLAGEN .............................................................. 24
5.1.1 Cronbachs Alpha ................................................................................ 24
5.1.2 Wilcoxon Ranksum-Test ...................................................................... 25
5.2 ÜBERSICHT UND ERSTE BETRACHTUNG .............................................. 26
5.3 VERGLEICH LEERER ZU VOLLER ENERGIE ........................................... 28
5.4 GEGENÜBERSTELLUNG MIT ANDEREN UNTERSUCHUNGEN ................. 30
5.5 VERGLEICH ZWISCHEN GRUPPE A UND B ........................................... 32
5.6 VERZERRTE ZEITWAHRNEHMUNG ....................................................... 33
5.7 EINORDNUNG IN DAS FLOW-MODELL ................................................. 33
5.8 DER FLOW UND DIE BEREITSCHAFT ENERGIE BZW. GOLD ZU KAUFEN 35
5.9 BEZAHLER UND BARTLE ..................................................................... 36
6 ZUSAMMENFASSUNG .............................................................. 38
LITERATURVERZEICHNIS .................................................................. V
ABBILDUNGSVERZEICHNIS ............................................................ VII
TABELLENVERZEICHNIS ................................................................ VIII
ANHANG A ..................................................................................... IX
ANHANG B ...................................................................................... X

1 Einleitung
1.1 Themengebiet dieser Arbeit
Im 19. und auch noch bis in das 20. Jahrhundert galt Gold noch als das
wertvollste Gut, welches der Mensch besitzen konnte. Ein einzelner
Goldsucher hat unter den widrigsten Bedingungen wochenlang Flussbetten
auswaschen müssen um doch nur wenige Gramm Gold zu finden. Durch die
Industrialisierung wurde diese Arbeit später mit Hilfe automatisierter Prozesse
vereinfacht und Maschinen konnten in viel kürzerer Zeit mehr erwirtschaften.
Aber was hat dies mit dem Thema „Gameflow“ zu tun
Analog zu der Industrialisierung im Goldsuchergeschäft wird heute mit
immer effizienteren Entwicklungsabläufen professionell an Computerspielen
gearbeitet und entwickelt. Tatsächlich machte der Umsatz der Games-Branche
2010 in Deutschland mit 1,9 Milliarden Euro Umsatz einen beträchtlichen
Anteil an der gesamten Medienbranche aus. Zum Vergleich: Der Fernsehmarkt
machte 2010 in Deutschland 12,5 und der Filmmarkt 2,6 Milliarden Euro
Umsatz (PricewaterhouseCoopers (PWC), 2011). Besonders Onlinespiele und
Browsergames 1 erfahren starke Wachstumsraten. PWC prognostiziert, dass
sich der Umsatz bis 2015 im Bereich der Abonnements und „In-Game“ 2 -Käufe
durchschnittlich um 10,2 Prozent auf 446 Millionen Euro steigern wird. Man
kann sagen es herrscht nahezu eine „Goldgräberstimmung“ in der (Online-)
Games-Branche, die auch der Rezension in 2009 trotzen konnte.
Markus Alexej „Notch“ Persson, ein schwedischer Game-Developer hat im
Jahr 2009 mit seinem Spiel „Minecraft“ (Wikipedia, 2012) den größten
„Goldnugget“ der jüngsten Game-Geschichte gefunden. Ein Goldnugget in der
Form, dass er ein Spiel geschaffen hatte, welches ohne aufwendige Grafik oder
Sound, Millionen Spieler weltweit in seinen Bann zog.
Was fasziniert Menschen daran ein Spiel zu spielen welches offensichtlich
nicht durch Aussehen oder Spielumfang bestechen kann Gibt es ein
Geheimrezept welches aus einem schlechten Spiel ein gutes Spiel macht, oder
1 Ein Computerspiel, das plattformunabhängig ist und ohne Installation im Internetbrowser
läuft vgl. auch Kapitel 2.4
2 Transaktionen, die im oder aus dem Spiel heraus abgeschlossen werden

Kapitel 1 - Einleitung 2
hatte Notch einfach nur Glück Warum machen Spiele überhaupt Spaß Was
ist eigentlich „Spaß“ Was treibt uns an Dinge zu tun, die offensichtlich keine
fassbaren Belohnungen bringen
Weil in dieser „industrialisierten“ Spieleentwicklung kein Platz für
Misserfolg ist und ein sich schlecht verkaufendes Spiel möglicherweise den
finanziellen Ruin des Entwicklungsstudios bedeuten kann, will man den Erfolg
schon während der Spielentstehung voraussagen können - den Spielspaß
fassbar machen. Man will ihn quantisieren, kategorisieren und vergleichbar
machen.
Der Soziologe Mihaly Csikszentmihalyi 3 stellte 1975 die Theorie des
„Flow“ 4 -Erlebens auf (Csikszentmihalyi, 1975). In dieser Theorie beschreibt er
wie Menschen völlig in ihren Tätigkeiten aufgehen und ihre Umgebung
vergessen. Computerspieler berichten oft genau über diese Effekte wenn sie
von ihren Lieblingsspielen erzählen. Es scheint also einen Zusammenhang
zwischen Spielspaß und Flow im Spiel zu geben.
Diesen Flow-Zustand möchte ein Game-Designer bei den Spielern
hervorrufen. Nach diesem gräbt und schürft er, um am Ende den vielleicht
größten Nugget zu finden, den es jemals gab.
Aber wie kann Flow gemessen werden Mit dieser Frage wird sich diese
Arbeit beschäftigen. Zu diesem Zweck wurde das Spiel „Farmfever“ der
hamburger Goodgamestudios in einer Stichprobe untersucht. Insgesamt 40
Personen die bereits Farmfever spielten, wurden persönlich eingeladen oder
auch online befragt. Die Ergebnisse aus dieser Befragung sollen uns darüber
Aufschluss geben, ob sie im Spiel einen Flowzustand erlangten, also ob ihnen
das Spiel Freude bereitet hat und das Spielen von Farmfever in sich selbst
lohnend erscheint.
1.2 Motivation und Ziele
Der Antrieb diese Arbeit zu schreiben war vielfältig. Zum einen bin ich schon
seit jeher ein begeisterter PC-Spieler und zum anderen bot es sich an, nach
einem zum größten Teil technisch geprägten Studiengang „Media Systems“,
eine Arbeit zu schreiben, die sich mit dem Kern von Videospielen beschäftigt.
Die technische Umsetzung eines Projekts läuft oft ähnlich ab, spannender sind
jedoch die elementareren Fragen, die in der Konzeption eines Videospieles
auftauchen. Was macht ein gutes Computerspiel aus und wie kann dies
gemessen werden Wie bringt man den Spieler dazu das zu erleben was der
3 Gesprochen [Mihai Tschick-Sent-Mi-Hai-i]
4 Ein fließender glatter Verlauf

Kapitel 1 - Einleitung 3
Gamedesigner sich bei seiner ursprünglichen Idee in seinem Kopf vorgestellt
hatte
Die Flowtheorie ist mittlerweile ein elementarer Bestandteil guten
Gamedesigns und gehört zur Grundtheorie (Schell, 2008 S. 116 - 122). Wie
können wir aber sicherstellen, dass diese Erkenntnisse auch in den
Entstehungsprozess eines Spieles einfließen In dieser Arbeit soll der Weg
nachgezeichnet werden, der gegangen wurde um eine Flowmessung
vorzunehmen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden vermutlich in die weitere
Entwicklung von Farmfever und anderer Browsergames bei Goodgamestudios
einfließen.
Csikszentmihalyi beschreibt als Voraussetzung für einen Flowzustand eine
Passung von Skill 5 und Challenge 6 . Wenn wir uns allerdings Browsergames
näher anschauen, sehen wir, dass sie an der Oberfläche meist sehr simpel sind.
Im Fall von Farmfever muss der Spieler lediglich die linke Maustaste nutzen
und in einer mehr oder minder monotonen Abfolge Objekte anklicken. Wie
kann dabei ein Flowzustand entstehen
Diese Untersuchung soll also nachweisen, dass auch simple Spiele dazu
fähig sind Flow zu generieren, obwohl sie auf den ersten Blick nicht die
entpsrechenden Vorraussetzungen erfüllen.
Weiterhin war interessant zu untersuchen wie wir die Flowstärke
beeinflussen können, indem wir den Testprobanden unter zwei verschiedenen
Resscourcen Vorraussetzungen spielen ließen. Nähere Erläuterungen dazu
folgen in Kapitel 3.
Zusätzlich sollte herausgefunden werden, ob sich eine Veränderung beim
Kaufverhalten der Spieler ergibt, wenn sich unter den verschiedenen
Testszenarien eine Differenz der Flowstärke feststellen lässt. Anders
ausgedrückt: Sind Spieler die einen geringen Flow erreichen eher bereit Geld
für das Spiel auszugeben, um schneller voran zu kommen und sind im
Gegenzug Spieler mit einem hohen Flow weniger dazu bereit
1.3 Ausblick
Im folgenden Kapitel sollen zunächst die Grundlagen vermittelt werden, damit
der fachfremde Leser einen Einstiegspunkt finden kann und alle anderen ihr
Wissen punktuell auffrischen können.
5 Fähigkeit eine bestimmte Tätigkeit zu meistern
6 Anforderung die eine Tätigkeit an den Ausführenden stellt

Kapitel 1 - Einleitung 4
Wir werden zuerst definieren was eigentlich ein „Spiel“ ist. Im Anschluss
wird dem Leser die Spielereinteilung nach Bartle 7 näher gebracht. Danach
werden wir die Flowtheorie von M. Csikszentmihalyi im Detail beleuchten. Es
wird aufgegriffen was autotelische 8 Tätigkeiten auszeichnen und was
intrinsische 9 Motivation bedeutet und wir übertagen diese Erkenntnisse auf
Computerspiele.
Darauffolgend wollen wir verstehen, was ein Browsergame ist, wie es
Entwickelte und wo der Unterschied zum klassischen Retailspiel 10 liegt. Es soll
aufgezeigt werden, dass sich ein Browsergame anders monetarisiert und
dadurch auch andere Anforderungen an das Gamedesign entstehen. Dem Leser
wird danach eine Einführung in das Spielziel und die Spielemechaniken von
Farmfever gegeben. Abschließend werden wir eine These und unsere
Erwartungen an die Ergebnisse unseres Tests aufstellen.
Im vierten Kapitel wird der Aufbau des Testfragebogens besprochen, wie die
Testpersonen ausgewählt, die Tests durchgeführt wurden und welche
Schwierigkeiten sich im Laufe der Durchführung ergeben haben.
Im fünften Kapitel sollen die Zahlen ausgewertet und eine Bewertung
angestellt werden. Wurde unsere Thesen bestätigt Können wir Muster in den
Zahlen erkennen Welche Rückschlüsse lassen sie zu
Das sechste und letzten Kapitel ist eine Zusammenfassung dieser Arbeit.
7 Professor für Gamedesign. Miterfinder des MUD und Wegbegleiter des MMORPGs vgl.
Kapitel 2.2
8 Das Handeln ist selbst das Ziel. Von griechisch: auto = selbst und telos = Ziel, Absicht
9 Nach innen gewandte Belohnung, Freude die im Tun selbst entsteht
10 Wird im Einzelhandel verkauft als „Regalware“

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Das Spiel
Bevor wir uns der Flow-Theorie von Csikszentmihalyi nähern, wollen wir
erfassen was ein Spiel beziehungsweise ein Computerspiel ist.
Johan Huizinga bearbeitete dieses Thema bereits 1939 in seinem Buch homo
ludens 11 (Huizinga, 2011). Er ging nicht - wie viele vor ihm - davon aus, dass
unserer Spieltrieb aus einer biologischen Notwendigkeit entspringt und
versuchte nicht zuerst das „Warum“ zu klären, sondern befasste sich mit dem
Spiel an sich. Er untersuchte den Stellenwert des Spiels in der Gesellschaft und
was das Spiel vom „gewöhnlichen“ Leben unterscheidet. In diesem
Zusammenhang wird er oft wie folgt zitiert:
„Der Form nach betrachtet, kann man das Spiel also zusammenfassend
eine freie Handlung nennen, die als und außerhalb des gewöhnlichen
Lebens stehend empfunden wird und trotzdem den Spieler völlig in
Beschlag nehmen kann, an die kein materielles Interesse geknüpft ist und
die mit der kein Nutzen erworben wird, die sich innerhalb einer eigens
bestimmten Zeit und eines eigens bestimmten Raumes vollzieht, die nach
bestimmten Regeln ordnungsgemäß verläuft und Gemeinschaftsverbände
ins Leben ruft, die ihrerseits sich gern mit einem Geheimnis umgeben oder
durch Verkleidung als anderes als die gewöhnliche Welt herausheben“
(Huizinga, 2011 S. 22)
Mit dieser Definition löst er sich von dem Glauben, dass das Spiel auf einer
Zweckmäßigkeit beruht und unser Spieltrieb nicht durch extrinsische 12 sondern
durch intrinsische Belohnungen getrieben ist. Zusammenfassend definiert er
das Spiel als eine Tätigkeit, die aus freien Stücken ausgeübt wird, klaren
definierten Regeln und Gesetzten folgt, ein Ziel in sich selbst hat, ein Gefühl
von Spannung und Freude vermittelt und die sich klar vom „realen“ Leben
abgrenzt.
11 Latein der spielende Mensch
12 Belohnung von außen, wie Geld, Ruhm oder fremde Anerkennung

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 6
Roger Caillois drückt es so aus:
„[...] an activity which is essentially: Free (voluntary), separate [in
time and space], uncertain, unproductive, governed by rules, makebelieve.”
(Caillois, 1961)
Jesse Schnell greift beide Definitionen auf und bricht sie runter auf einen Satz:
„A game is a problem-solving activity, approached with a playful
attitude” (Schell, 2008 S. 35)
Diese Definition, hat wie er selbst sagt, keinen Anspruch darauf absolut
vollständig zu sein. Wir wollen sie trotzdem im Weiteren als unsere Definition
für „das Spiel“ benutzen.
2.2 Spielerdefinition nach Bartle
Die bis jetzt behandelten Definitionen beschreiben das Spiel an sich, lassen
aber völlig die Spieler außer Acht. Wir wollen diese hier kurz definieren da sie
im späteren Verlauf der Analyse Wichtigkeit erlangen.
Richard Bartle war der erste der versuchte Computerspieler in ein
Typenmodell einzuordnen. Er gilt mit seiner Entwicklung des MUDs 13 als
Mitbegründer des MMORPG 14 Genres. Aus den Untersuchungen gingen vier
Spielerhaupttypen hervor. Diese Spielertypen lassen sich mit einem 30 Fragen
langen Multiple Choice, dem sogenannten Bartle Test 15 , bestimmen (Bartle,
2003). Die vier Typen sind wie folgt definiert:
Explorer - ist immer auf der Suche nach einem neuen Abenteuer.
Möchte alles sehen und entdecken. Er erforscht gerne komplexe
Systeme und erfreut sich daran mehr zu wissen als andere Spieler
und ihnen sein Wissen weiterzugeben.
Achiever - verfolgt gradlinig seine eigenen Ziele und möchte das
höchste Level, das meiste Gold, die beste Rüstung verdienen. Er
genießt seine Errungenschaften und möchte dies auch zeigen.
Punktesysteme mit Highscores und Prestigetitel geben ihm seine
Befriedigung.
13 Multi User Dungeon, ein Textbasiertes Onlinespiel
14 Massive Multiplayer Online Roleplaying Game
15 Eine Onlineversion ist unter http://www.gamerdna.com/quizzes/bartle-test-of-gamerpsychology
abrufen

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 7
Socializer - Für ihn ist es wichtig mit anderen Spielern zu
interagieren. Das eigentliche Spielziel rückt für ihn in den
Hintergrund und für ihn zählt die gemeinsame Erfahrung mit
anderen Spielern. Für ihn sind Gruppenfunktionen, Chat und
Nachrichtensysteme wichtiger als mehr Gold oder eine bessere
Rüstung.
Killer - hat einen stark kompetitiv geprägten Charakter. Für ihn ist
es wichtig sich mit fremden Spielern zu messen und zu gewinnen.
Der Misserfolg anderer bedeutet für ihn Genugtuung. Er empfindet
verstärkt Schadenfreude.
Die Reihenfolge gibt die Verteilung der Typen wieder. Explorer und Achiever
machen die größten Gruppen aus. Die Gruppe der Socializer ist etwas kleiner,
Killer sind in der Gesamtheit aller Computerspieler am wenigsten vertreten.
Abbildung 1 visualisiert Bartels Definition auf einem 4-Typen Achsenmodell.
Abbildung 1: Achsenmodell nach Bartle
(Bartle, 2012)
Da kein Spieler zu 100% einer Kategorie entspricht, gestalten sich die
Übergänge fließend. Es werden insgesamt 200% verteilt, wobei ein Typ nicht
mehr als 100% erreichen kann. Es wird also immer zu einer Mischverteilung
kommen.
Auf der X-Achse ist der Übergang von Spieler und Welt aufgetragen. Auf
der Y-Achse geht es von Aktion zu Interaktion. Ein Explorer interagiert also

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 8
mit seiner Umgebung und der Killer im anderen Extrem agiert mit seinen
Mitspielern, das heißt er tötet sie.
Es sollte zum Schluss kurz bemerkt werden, dass diese Einteilung noch sehr
einfach gehalten ist und deswegen auch häufig kritisiert wurde. Deshalb hat
Bartle im Folgenden sein Modell in die dritte Dimension gehoben und ein 8-
Typen Modell entworfen. Da aber das „originale“ Modell für unsere Zwecke
ausreichend ist und das erweiterte Modell für unsere Untersuchung keinen
Mehrwert bringen würde, bleiben wir für den Flowtest in Farmfever im 4-
Typen Modell.
2.3 Die Flow Theorie
Die Flow-Theorie wurde von dem aus Ungarn stammenden Soziologen
Mihalyi Csikszentmihalyi in seinem Buch „Das Flow-Erlebnis – Jenseits von
Angst und Langeweile im Tun aufgehen“ erstmals behandelt und definiert
(Csikszentmihalyi, 1975). Seinem Buch gingen 1975 Studien mit Tänzern,
Schachspielern, Komponisten und Chirurgen voraus, die er in diesem darlegt.
Jede Gruppe wies autotelische Verhaltensmuster auf. Sie übten ihre Tätigkeiten
des Selbstzwecks wegen aus, ungeachtet der Anstrengungen und Gefahren.
Allen konnte er Freunde am Tun nachweisen und definierte die dazugehörigen
Charakteristika in seinem Flow-Modell.
Geht es also im Hinblick auf die Spieldefinition von Schell (vgl. Kapitel 2.1)
bei den Computerspielen nur darum Probleme zu lösen Im Falle des „Flow-
Erlebens“ scheint dies sehr zutreffend zu sein. Was dafür spricht ist, dass wir
auch bei Tätigkeiten, die in unserer Gesellschaft eher als Arbeit angesehen
werden, Freude empfinden können. Csikszentmihalyi berichtet von einem
Fließbandarbeiter der aus seinem monotonen Arbeitsablauf ein Spiel
konstruierte, um so seine Arbeit spannender und erfüllender zu gestalten. Er
löste also Probleme mit einer spielerischen Herangehensweise. Nun war neben
der reinen extrinsischen Belohnung, dem Gehalt, eine weitere intrinsische
hinzugekommen. Er empfand Freude bei der Arbeit, was im Gegensatz zu
unserer gesellschaftlichen Definition von Arbeit steht. Arbeit ist demnach nur
Arbeit, wenn sie „keinen Spaß macht“. Er erfuhr einen sogenannten
„Flowzustand“. Csikszentmihalyi definiert diesen Zustand wie folgt:

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 9
"Im Flow - Zustand folgt Handlung auf Handlung, und zwar nach einer
inneren Logik, welche kein bewusstes Eingreifen von Seiten des
Handelnden erfordern scheint. Er erlebt den Prozess als ein einheitliches
"Fließen" von einem Augenblick zum nächsten, wobei er Meister seines
Handelns ist und kaum eine Trennung zwischen sich und der Umwelt,
zwischen Stimulus und Reaktion, oder zwischen Vergangenheit,
Gegenwart und Zukunft verspürt." (Csikszentmihalyi, 1975 S. 59)
2.3.1 Primäre Voraussetzungen
Der Flowzustand ist dadurch gekennzeichnet, das Skill und Challenge im
passenden Verhältnis gegeben sind und somit ein „Flowkanal“ entsteht. In
diesem Zustand wird das eigene Bewusstsein ausgeblendet und die Person geht
im Idealfall völlig in ihrer Tätigkeit auf. Übersteigt der Skill die Challenge
kommt Langeweile auf. Ist die Challenge dem Skill überlegen, wird die Person
überfordert und kommt in einen Angstzustand.
Abbildung 2: 3-Kanal Flow-Modell
(Csikszentmihalyi, 1975 S. 75)
2.3.2 Sekundäre Voraussetzungen
Neben den primären Attributen Skill und Challenge gibt es Sekundäre, die für
den Flowzustand gegeben sein müssen.
Klare Ziele - Auch wenn die Tätigkeit in sich erfüllend ist braucht
eine Person ein Ziel auf das sie hinarbeiten kann. Ohne klare Ziele
agiert sie ziellos und kann ihre Energie nicht fokussieren.

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 10
Keine Ablenkung - tiefe Flowzustände erfordern eine
hundertprozentige Konzentration. Externe Einflüsse können bis zu
einem gewissen Grad ausgeblendet werden, werden sie zu stark
wird der Flow gebrochen.
Direktes Feedback - Die Tätigkeit muss der Person Rückmeldung
über einen Erfolg geben. Sei es durch den Highscore im
Computerspiel oder durch den stetigen Höhenfortschritt beim
Klettern.
Kontrollgefühl - Die Person muss nicht zwingend die Kontrolle
über ihre Tätigkeit haben, allerdings muss die Illusion gegeben
sein. Im Gegenteil kann Kontrollverlust in eine Abhängigkeit oder
Sucht führen.
Neben diesen sekundären Bedingungen werden ebenfalls oft eine
Verschmelzung von Handeln und Bewusstsein, ein Verlust des Ichs und eine
veränderte Wahrnehmung der Zeit genannt. Es ist allerdings vielmehr so, dass
diese Dinge aus einem Flowzustand resultieren, als dass sie Voraussetzung
sind.
Weiterhin soll die Aktivität besonders anspruchsvoll sein (Csikszentmihalyi,
1991 S. 286). Wir werden die These in unserer Untersuchung am überaus
„simplen“ Spiel Farmfever wiederlegen. Schon Csikszentmihalyi sprach 1975
in seinem „Flow-Erlebnis“ von Mirco-Flows. Diese können auch bei einer
niedrigen Beanspruchung entstehen. Beim Zähne putzen, Schuhe zubinden
oder beim Abwaschen, - all diese Tätigkeiten können einen Flowzustand
auslösen und uns Freude bescheren. Im Umkehrschluss folgerte er, dass mit
dem Entzug dieser Tätigkeiten die Menschen unglücklich sein würden.
Tatsächlich konnte er diesen Effekt in einem Entzugsexperiment nachweisen
(Csikszentmihalyi, 1975 S. 198). Er instruierte die Testprobanden alle
Tätigkeiten zu unterlassen, die in ihnen einen Flowzustand auslösen könnten,
somit alles was Freude bereiten würde. Am Ende des Tests stellte sich heraus,
dass die Probanden unter schlechter Laune, Schlaf- und
Konzentrationsstörungen litten.
Zusätzlich wurde festgestellt, dass Menschen ganz unterschiedlich Flow
erleben. Es gibt Personen die bei einer Unterforderung eher in einen
Flowzustand kommen, im Gegenzug aber auch wieder Andere, die eine leichte
Überforderung benötigen (Rheinberg, et al., 2001). Jenova Chen (vgl.
Abbildung 3: Flow-Zones) greift diesen Gedanken auf und definiert für den
Flowkanal verschiedene Zonen (Chen, 2006). Steigt die Zone stärker an (roter
Bereich), neigt die Person dazu bei Überforderung den Flowzustand zu

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 11
erreichen. Steigt die Zone nur leicht an (grüner Bereich) neigt der Spieler dazu
bei Unterforderung zu „flowen“.
Abbildung 3: Flow-Zones
(Chen, 2006)
2.3.3 Weitergehende Theorien
Es ist richtig, dass die ursprüngliche Flow-Theorie zu einfach gehalten ist und
deshalb oft in der Kritik stand. Deshalb wurde von Csikszentmihalyi selbst die
Theorie auf das 4-Kanal Modell erweitert. Sie besagt das sich eine Person mit
extrem niedrigen Skill und ebenso niedriger Challenge im Flowkanal befinden
kann, tendiert aber eher dazu in einen apathischen Zustand zu fallen.
Abbildung 4: 4-Kanal Flow-Modell
(Csikszentmihalyi, 1991 S. 286)

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 12
Am Rande soll das 8 Kanal Modell von Massimini und Carli erwähnt werden.
Sie lösten die Zustände der Angst und Langeweile darin weiter auf. Für unsere
folgende Untersuchung spielen diese Erweiterungen allerdings keine Rolle.
(Csikszentmihalyi, 1991 S. 266-287)
2.4 Browsergames
Wir wollen zunächst klären was ein Browsergame eigentlich ist, um uns
danach damit zu beschäftigen wie sich das Flow-Erleben bei diesen
unterscheidet oder auch unterscheiden könnte.
Das klassische Retailspiel wie es noch in den Achtzigern und Neunzigern
vorherrschte, ist vom „Aussterben“ bedroht. Diese Spiele waren zum großen
Teil Singleplayer-Spiele 16 und wurden noch in aufwendigen Pappboxen
verkauft. Computerspieler waren zu dieser Zeit eine gesellschaftliche
Randerscheinung. Damals waren diese Spiele meist durch die technischen
Grenzen, die die Plattformen setzten sehr beschränkt. Im Spiel „Prince of
Persia“ (Mechner, 2011) war der Speicher so knapp, dass Mechner den
Protagonisten umfärbte und ihn auch als Gegner benutzte. Die ersten großen
Veränderungen setzten ein, als Computer vernetzt werden konnten. Nun wurde
nicht mehr allein zu Hause gespielt, sondern man traf sich auf sogenannten
Lanpartys 17 , um gemeinsam zu spielen. Was häufig vergessen wird, ist dass es
beim Spielen schon immer um soziale Interaktion ging. Rundenbasierte Spiele
ersetzten vor dem Internet den Multiplayermodus 18 . Bei Worms 19 konnten
beispielsweise mehrere Spieler an einem Rechner im Hotseat 20 -Verfahren
miteinander spielen.
Heute haben aktuelle Computer und Videospielsysteme Rechenpower und
Speicher im Überfluss. Kein Spieleentwickler muss mehr grobe Kompromisse
eingehen, um sein Spiel umzusetzen. Genügend Zeit und Geld vorausgesetzt,
lässt sich jede Idee umsetzen. Vielmehr ist die aktuelle Plattformvielfalt
heutzutage das größte Problem. Windows, Mac, XBOX, PS3, Wii, IOS und
Android um nur einige wenige zu nennen. Wenn ein Spiel auf allen
Plattformen laufen soll, bedeutet dies also einen weitaus größeren
Entwicklungsaufwand als wenn wir lediglich Windows als Zielplattform
wählen würden. Durch die globale Vernetzung tritt dieser Nachteil aber immer
16 Einzelspieler
17 Computerspieler treffen sich in einer größeren Lokalität, bringen ihre Computer mit,
vernetzten diese und spielen miteinander
18 Mehrspielermodus
19 Rundenbasiertes zweidimensionales Spiel in dem sich Würmer mit Bazookas und
Maschinengewehren bekämpfen
20 Die Spieler wechseln sich ab

Kapitel 2 - Theoretische Grundlagen 13
weiter in den Hintergrund. Rechenleistung kann in die Cloud 21 ausgelagert
werden. Das heißt, alles was auf dem Endgerät des Anwenders angezeigt wird,
kommt von einem weit entfernten Server 22 . Der Computer muss nur noch das
Bild und den Ton ausgeben.
Der Internetbrowser wird nun vermehrt als Schnittstelle für diese
Technologie benutzt. Der Spieleanbieter lässt den Hauptteil des Browserspieles
auf seinen eigenen Servern laufen und der Kunde muss zum Beispiel nur noch
einen kleinen Flash 23 -Client 24 ausführen. Die Vorteile liegen auf der Hand, es
muss kein neues Programm installiert werden und der Kunde kann sofort
losspielen. Die aktuelle Version wird immer beim Starten des Spieles geladen,
er muss sich nicht um Aktualisierung seiner Software kümmern. Die
Rechenleistung wird zweitranging, ein Netbook 25 reicht theoretisch aus, um
auch aufwendige Spiele laufen zu lassen zu denen ansonsten ein besonders
leistungsfähiger Rechner notwendig gewesen wäre.
Neben den bereits erwähnten Eigenschaften zeichnet ein weiterer wichtiger
Aspekt ein Browsergame aus: Sie sind alle freetoplay 26 . In diesem
Geschäftsmodell werden im Spielverlauf Vorteile angeboten, die nur mit
echtem Geld bezahlt werden können. Diese Vorteile sind entweder
kosmetischer Natur oder bringen dem Spieler einen Zeitvorteil. Ein Nicht-
Zahler kann unter der Voraussetzung, dass er mehr Zeit investiert also trotzdem
alles erreichen. Tatsächlich bezahlen nur 5% der Spieler für diesen Service.
Dies klingt im ersten Augenblick etwas wenig, bedenkt man allerdings welche
Marketingreichweite 27 Browsergames haben, steht die Zahl in einem anderen
Licht da. Über das Internet können auf einen Schlag Millionen Spieler erreicht
werden. Ist ein Spiel in den entsprechenden Sprachen lokalisiert, kann es ohne
Umwege auf der ganzen Welt an einem Tag herausgebracht werden. Es muss
keine große Pappschachtel von Hamburg nach Südamerika verschifft werden.
21 Ein Verbund von Computern die Rechenleistung und Speicherplatz zur Verfügung stellen
22 Zentraler Computer in einem Netzwerk. Stellt dem Client Daten zur Verfügung
23 Eine im Internet verbreitete Technologie um Multimedia- und interaktive-Inhalte dazustellen
24 Das Gegenstück zum Server. Verarbeitet die vom Server zur Verfügung gestellten Daten
weiter
25 Besonders leistungsschwaches und günstiges Notebook
26 Der Spieler muss das Spiel nicht kaufen, er kann also kostenlos spielen
27 Ist der Anteil der in der relevanten Zielgruppe mit Werbung erreicht werden kann

3 Farmfever
3.1 Spielbeschreibung
Farmfever ist eines dieser - zuvor genannten - flashbasierten Browserspiele. Es
wurde von den hamburger Goodgamestudios entwickelt und vertrieben.
Bei Farmfever (vgl. Abbildung 5: Screenshot Farmfever) soll eine Farm
bewirtschaftet werden. Der Spieler kann seine Felder bestellen, seine Tiere
füttern und anschließend ernten. Ziel des Spieles ist es eine größtmögliche
Farm zu besitzen. Hierfür muss der Spieler höhere Level erreichen und
entsprechend Farmland dazu kaufen. Farmfever hat eine Farmdollar -Währung,
die nur durch Aktionen im Spiel erworben werden kann und eine Gold-
Währung die zum Großteil nur im dazugehörigen Onlineshop gegen echte
Euros eingetauscht werden kann.
Abbildung 5: Screenshot Farmfever
(Goodgamestudios, 2012)
Der Spieler erhält im Spielverlauf durch Erledigen von kleinen Aufgaben
geringe Mengen Gold um dessen Wert kennen zu lernen und um damit

Kapitel 3 - Farmfever 15
„angefüttert“ zu werden. Das Balanceing 28 ist so angelegt, dass der
Kosten/Nutzen Faktor für den Aufwand, den er erbringen müsste, um dieses
Gold in großen Mengen zu erspielen, in keinem Verhältnis steht.
Neben den beiden Währungen gibt es eine dritte Ressource, die Energie.
Alle Aktionen, die ein Ernten der Felder oder das Einsammeln von Gütern
seiner Erzeuger 29 als Ziel haben, verbrauchen Energie. Ist diese Energie
aufgebraucht kann der Spieler nur durch den Einsatz von Gold seinen
Energiebalken schnell wieder auffüllen. Alternativ kann er einfach warten,
denn die Energie füllt sich abhängig von der Zeit stetig von alleine auf. Um in
Phasen von leerer Energie keine Langeweile aufkommen zu lassen wurde das
System des „Kümmerns“ implementiert. Felder oder Erzeuger in der
„Wachstumsphase“ bekommen zufällig ein „Bedürfnis“, welches der Spieler
befriedigen muss, wie zum Beispiel Streicheln der Kuh oder Harken des
Feldes. Hierfür gibt es kleine Belohnungen wie Farmdollar oder in geringen
Mengen auch Gold und Energie. Der Spieler soll auch in diesen Downtimes 30
animiert werden weiter zu spielen. Es kann also vermutet werden, dass in
diesen Phasen auch eine Form von Flow entstehen kann.
Da das Ziel, die größte Farm zu besitzen, nicht ausreicht um den Spieler auf
Dauer zu beschäftigen, wurden kleinere Tages- und Monatsaufgaben in das
Spiel implementiert - sogenannte Quests. An deren Ende stehen besondere
Gegenstände, Gold und Erfahrung. Diese Teilziele sollen dem Spieler auf dem
Weg zum Hauptziel „bei der Stange halten“. Für jeden Hersteller von
Browsergames ist es erklärtes Ziel die Spieler möglichst lange im Spiel zu
halten, denn nur so können Umsätze generiert werden.
3.2 Ziele unseres Tests
Wenn wir nun die Voraussetzungen aus Kapitel 2.3.1 anschauen fällt auf, dass
bei Farmfever nicht alle zu hundert Prozent gegeben sind. Besonders die klaren
Ziele scheinen nicht definiert zu sein. Schwerwiegender kommt hinzu das
Farmfever eine geringe Anforderung an den Spieler stellt. Es wird keine gute
Hand-Augen-Koordination wie in Egoshootern 31 von ihm verlangt, noch muss
er sich mit komplexen wirtschaftlichen Systemen wie in Civilization 32
auseinandersetzten. Er wird nicht mit Misserfolg konfrontiert, seine Felder
28 Das Ausbalancieren der Spielemechaniken. Wie viel Ertrag gibt eine Kuh, für wie viel kann
die Milch verkauft werden
29 Alle Tiere die gefüttert werden und Erträge produzieren
30 Zeiten in denen es nichts zu tun gibt
31 Ein aus der Ich-Perspektive erlebtes Spiel, dass mit Maus und Tastatur gespielt wird und eine
gute Hand-Augen Koordination erfordert
32 Strategiespiel in dem von der Frühzeit bis in die Neuzeit ein Volk aufgebaut werden muss

Kapitel 3 - Farmfever 16
können nicht verdorren und seine Tiere können nicht verdursten. Aus diesem
Grund gehört Farmfever zu der Gattung der Casualgames 33 . Aber warum wird
Farmfever dennoch regelmäßig gespielt Heißt das, dass Spieler von
Casualgames besonders wenig Skill besitzen
Um dies zu klären soll in den nächsten Kapiteln eine Flowmessung
beschrieben und durchgeführt werden. Folgende Fragen sollen dabei
beantwortet werden:
Erleben Farmfeverspieler Flow
Befinden sich die Spieler auch in den Downtimes im Flow-
Zustand, also wenn sie keine Energie zur Verfügung haben
Zu diesem Zweck sollten mindestens 30 Testpersonen Farmfever spielen und
ihre Erfahrungen auf einem in Skalen eingeteilten Bogen mit 13 Fragen
bewerten. Der genaue Aufbau des Tests wird in Kapitel 4.1 und folgenden
beschrieben.
3.3 Erweiterung unseres Tests
Neben der Frage ob und inwieweit Flow beim Spielen von Farmfever entsteht
war es gleichzeitig auch interessant die gewonnenen Erkenntnisse mit weiteren
Dingen zu verknüpfen. Wie schon erwähnt monetarisieren sich Browserspiele
über den Verkauf von virtuellen Gütern, wie zum Beispiel Gold. Es stellt sich
also die Frage ob das Ergebnis von Flow-Erleben auch einen Einfluss auf das
Kaufverhalten der Spieler hat. Ist ein Spieler eher bereit zu zahlen wenn er
generell einen hohen oder niedrigen Flowwert erzielt Verändert sich diese
Bereitschaft wenn er von einer tiefen Flowphase in eine flachere Phase
wechselt Gibt er sein Gold aus um Downtimes zu überbrücken und in den
positiven Zustand des Flows zurück zu gelangen
Um diese Frage zu beantworten wurden die Testpersonen der Stichprobe in
zwei Gruppen unterteilt. Die erste spielte das Testszenario 10 Minuten mit
voller Energie. Im Anschluss wurde die Testfarm in den Ausgangszustand
zurückversetzt und nochmals 5 Minuten mit leerer Energie bespielt. Die zweite
Gruppe führte diese Prozedur in umgekehrter Reihenfolge durch. Im Anschluss
jedes Testszenarios wurde erfragt wie lange die Testpersonen nach ihrem
eigenen Empfinden gespielt hätten. Dies soll uns einen weiteren Anhaltspunkt
darüber geben ob das Zeitempfinden beeinträchtigt worden ist.
33 Auch Gelegenheitsspiele genannt. Hauptmerkmale sind besonders leichte Zugänglichkeit
und schnell erreichbare Erfolge.

Kapitel 3 - Farmfever 17
Neben der Beantwortung dieser Fragen sollte auch ausgeschlossen werden,
dass die Spielertypen einen Einfluss auf dieses Verhalten haben. Daher wurde
soweit möglich 34 , am Ende jedes Flowtests ein Bartle-Test durchgeführt. Sollte
er keinen Zusammenhang zeigen, haben wir zumindest einen Überblick
geschaffen wie sich die Spielergemeinde in Farmfever zusammensetzt. Dies
soll in Zukunft Goodgamestudios die Möglichkeit geben das Spiel besser auf
die Zielgruppe abstimmen zu können. Zusammenfassend sollen folgende
Fragen geklärt werden:
Können wir feststellen, dass bei den Testpersonen eine Verzerrung
der Zeitwahrnehmung auftritt
Beeinflussen unterschiedlich tiefe Flowzustände das
Kaufverhalten
Wie kann der Farmfeverspieler nach Bartles Spielertypenmodell
eingeordnet werden
Diese Fragen sollen in den folgenden Kapiteln geklärt werden.
34 Der Bartle Test von GamerDNA lag leider nur in Englischer Version vor und konnte somit
nicht von jedem absolviert werden

4 Der Versuch
4.1 Vorbereitung
4.1.1 Experience sampling method
Es musste ein Testverfahren entwickelt werden welches reproduzierbar misst
inwieweit die Testprobanden sich in einem Flowzustand befunden haben.
Csikszentmihalyi untersuchte zuvor Aktivitäten wie Schachspielen, Tanzen
oder das Klettern. Problematisch ist in allen Fällen, dass wir nicht von außen
ablesen können, ob sich die Testperson in einem Flowzustand befindet oder
nicht. Oft wechseln sich starke mit schwachen Flowzuständen ab oder werden
auch kurzzeitig unterbrochen. Dies macht es uns unmöglich einen genauen
„Flowverlauf“ über eine gewisse Tätigkeit anzufertigen. Ein starkes Flow-
Erleben ist dadurch gekennzeichnet, dass die ausübende Person seine
Selbstreflexion verliert (vgl. Kapitel 2.3). Diese fehlende Selbstreflexion
versperrt uns Beobachtern den Zugang zu den inneren Abläufen der
Testperson.
Csikszentmihalyi versuchte dieses Problem durch ein stichpunktartiges
Messverfahren zu beheben. Die sogennante „Experience sampling method“
(ESM) (Csikszentmihalyi, et al., 1987). Bei dieser Methode wurde den
Testprobanden ein Signalgeber mitgegeben der sie etwa acht mal pro Tag in
unregelmäßigen Abständen dazu aufforderte das Empfinden, das sie bei ihrer
aktuellen Tätigkeit hatten, auf Skalen zu bewerten und aufzuschreiben. Die
Methode eignet sich gut um Tätigkeiten zu erfassen, die sich über große
Zeitspannen erstrecken. Für uns ist sie aber denkbar ungeeignet da mehrere
Stichproben die Testperson zu häufig unterbrechen würden und somit auch
kein Flow entstehen könnte. Zusätzlich werden Dinge abgefragt die primär gar
nichts mit dem Flowerleben zu tun haben, wie zum Beispiel wie ihre
allgemeine Stimmung ist und was sie seit der letzten Abfrage getan haben
(Csikszentmihalyi, 1991 S. 278-281). Weiterhin fragt er nur eine Passung von
Skill und Challenge ab und geht somit davon aus, dass auch bei einer extrem
niedrigen Passung Flow bestehe. Er überprüft also nicht ob die Person eher in
Über- oder Unterforderungssituationen zum „flowen“ tendiert (Rheinberg, et
al., 2001) (vgl. Kapitel 2.3.2).

Kapitel 4 - Der Versuch 19
4.1.2 Erweiterung durch die Flow-Kurzskala
Die Flow-Kurzskala (FKS) kann als Weiterentwicklung des ESM-Verfahrens
von Csikszentmihalyi gesehen werden. Dieser FKS-Test wurde dahingehend
entworfen, dass er möglichst schnell beantwortet und zusätzlich auf alle
Tätigkeiten angewendet werden kann (Rheinberg, et al., 2012 S. 8-9).
Abbildung 6: Flow-Kurzskala
(Rheinberg, et al., 2001)

Kapitel 4 - Der Versuch 20
Charakteristisch an diesem Test ist, dass er in zwei Faktoren aufgeteilt wird.
Items 35 1-10 als Messung des Flow-Erlebens und 11-13 sollen der Besorgnis
zugeordnet werden. Rheinberg gibt Cronbachs Alpha 36
an. Reihnberg zeigt noch eine
zusätzliche Möglichkeit auf die Flowskala in weitere Flowsubskalen zu
unterteilen - in die Faktoren vom Typ „glatter automatisierter Verlauf“ und
„Absorbiertheit“. Da wir aber mit unserem Test feststellen wollen ob und in
welcher Höhe Flow vorhanden ist, haben wir uns auf die ursprüngliche
Einteilung beschränkt.
4.1.3 Abwandlung des FKS-Test
Da die Skaleneinteilung für unsere Zwecke zu fein erschien, haben wir die
Auflösung von 1 bis 7 (stimme garnicht zu – stimme voll zu) auf 1 bis 5
reduziert. Im Folgenden wurde der FKS-Test auf die Bedürfnisse von
Farmfever leicht abgewandelt.
Erfassung des Flow-Erlebens:
Ich empfand das Spiel weder zu anspruchsvoll noch zu leicht.
Meine Gedanken und Aktionen waren in einem "Fluss".
Ich hatte keine Mühe, mich zu konzentrieren.
Ich habe nicht gemerkt wie die Zeit vergeht.
Mein Kopf war völlig klar.
Ich war völlig in das Spiel vertieft.
Die richtigen Gedanken und Spielzüge kamen von selbst.
Ich wusste immer was ich als nächstes zu tun hatte.
Ich hatte das Gefühl, dass ich das Spielgeschehen unter
meiner Kontrolle hatte.
Ich war völlig selbstvergessen.
Erfassung der Besorgnis:
Es stand für mich etwas Wichtiges auf dem Spiel.
Ich durfte keine Fehler machen.
Ich habe mir Sorgen um einen Misserfolg gemacht.
35 Statistische Variable oder Merkmal
36 Nähere Erläuterung in Kapitel 5.1.1

Kapitel 4 - Der Versuch 21
Um ein möglichst unverfälschtes Ergebnis zu erlangen, wurden die
Testprobanden darauf hingewiesen, dass sie möglichst schnell antworten
sollen, ohne über die Fragen lange nachzudenken.
4.1.4 Zusätzlich erhobene Daten
Wie in Kapitel 3.3 erwähnt, wollten wir noch mehr über die Testpersonen
erfahren und eine Analyse ihres Spielertyps und Kaufverhaltens anstellen. Wir
legten das Testszenario also so an, das spätestens nach den 10 Minuten alle
Energie aufgebraucht worden war. Damit wollten wir erreichen, dass der
Spieler vor die Entscheidung gestellt wird, das Spiel zu verlassen oder sich
mehr „Spielzeit“, das heißt mehr Energie mit Gold, im Itemshop 37 zu kaufen.
Der Spieler konnte sich also nach abschließen des Testszenarios für folgende
Tätigkeiten entscheiden:
„Ich würde jetzt“
1. im Itemshop mit Gold Energie kaufen
2. einfach weiterspielen und auf Energieregeneration warten
3. nebenbei surfen (beispielsweise Facebook o.ä.)
4. das Spiel beenden und etwas anderes machen
Diese Antwortmöglichkeiten sollten den Frustrationsfaktor oder auch
Funpain 38 wiedergeben. Im ersten Extrem gibt er sein hart verdientes Gold für
Energie aus um weiterspielen zu können und im anderen Extremfall verlässt er
das Spiel. Wir vermuteten, dass ein Spieler der eher dazu bereit ist sein Gold
für Energie auszugeben auch eher Gold für Euros kaufen würde. Diese
indirekte Methode wurde gewählt, da sicher keine Testperson die Frage bejaht
hätte, ob sie Energie direkt mit Geld kaufen würde.
Anschließend wurde gefragt ob die Person generell dazu bereit sei für
virtuelle Güter echtes Geld zu bezahlen. Gegebenenfalls können wir unsere
Daten mit dieser Aussage verknüpfen und einen Trend ablesen.
Zum Ende jedes Tests wurden die Teilnehmer noch dazu aufgefordert den
Bartle Test auf GamerDNA 39 zu absolvieren.
4.1.5 Auswahl der Versuchspersonen
Ziel war es mindestens 30 Personen für die Testspiele und Interviews zu
befragen, um aussagekräftige Zahlen zu bekommen. Letztendlich wurden es 40
37 Virtuelles Geschäft in dem der Spieler Saatgut, Tiere oder Energie kaufen kann
38 Wissentlich negative Erfahrungen in Kauf nehmen um darauffolgend Positive zu machen
39 http://www.gamerdna.com/quizzes/bartle-test-of-gamer-psychology

Kapitel 4 - Der Versuch 22
Datensätze die zwischen Anfang Januar und Mitte Februar 2012 erfasst
wurden.
Zu allererst stellte sich die Frage ob es sinnvoll sei Personen zu testen, die
nicht mit Farmfever vertraut waren. Diese Idee wurde aber verworfen um
Usability-Probleme 40 ausschließen zu können. Ein Spieler der Farmfever noch
niemals gespielt hat und auch keine Erfahrung mit ähnlichen Spielen hat,
würde vermutlich niemals in den ersten Minuten einen Flowzustand erreichen.
Deshalb wurde im User-Internetforum 41 von Farmfever nach aktiven
Spielern gesucht. 33 Personen wurden so über das Forum gefunden und weitere
7 waren Mitarbeiter von Goodgamestudios, die direkt oder indirekt mit der
Entwicklung von Farmfever zu tun hatten. 14 der externen Personen wurden
eingeladen und unter direkter Aufsicht getestet. Die restlichen 19 Personen
wurden bei aktiver Bildschirmübertragung mittels Skype 42 getestet.
Das Durchschnittsalter betrug 35,8 Jahre. 28% der Testpersonen waren
männlich und 72% weiblich. Alle sollten ihre durchschnittliche Erfahrung auf
einer Skala zwischen 1 und 5 mit Browsergames angeben. Die Erfahrungen
waren mit 3,2 von 5 auf einem leicht überdurchschnittlichen Niveau. 62,5%
spielten Farmfever 9 oder mehr Stunden in der Woche. 37,5% spielten 8 oder
weniger Stunden pro Woche.
4.2 Durchführung
Die eingeladenen Personen wurden in einem abgetrennten Konferenzraum
getestet um Ablenkungen aus dem übrigen Büro von Goodgamestudios
auszuschließen. Es wurde immer nur eine Person pro Test eingeladen. Ein
durchschnittlicher Test dauerte etwa 45 Minuten. Das Testequipment bestand
aus einer Maus-Tastaturkombination und einem 40 Zoll großen Monitor.
Gruppe A begann für 10 Minuten mit voller Energie ihre Testfarm zu
bespielen. Die Zeit wurde mit einer Stoppuhr festgehalten. Den Testern wurde
nicht mitgeteilt wie lange sie spielen würden. Ihnen wurde die Aufgabe gestellt
in ihrer Spielzeit möglichst viele Erträge zu erwirtschaften. Das Ergebnis
dieser Aufgabe wurde nicht festgehalten, da es nur den Zweck eines klaren
Zieles erfüllen sollte. Unmittelbar nach Beendigung des Spielszenarios wurden
die Fragen aus dem FKS Skalen-Bogen gestellt und die Testfarm auf den
Ursprungszustand zurückversetzt. Dieselbe Prozedur wurde dann ohne Energie
40 Probleme in der Benutzerfreundlichkeit eines Produkts
41 Kommunikationsplattform in der in asynchroner Weise kommuniziert wird. Eng. Bez. auch
„message board“ und „webboard“
42 Voice over IP Software mit der telefoniert und Videokonferenzen abgehalten werden können

Kapitel 4 - Der Versuch 23
und mit 5 Minuten Spielzeit wiederholt. Testgruppe B tat dies in umgekehrter
Reihenfolge.
Der Teil der User, die mit Hilfe des Skype-Telefonats getestet wurden,
durchliefen dieselbe Prozedur. Während sie die Testfarm spielten, sollten sie
ihren Bildschirminhalt übertragen, so dass der Testleiter ihren Fortschritt
überwachen konnte.
4.2.1 Schwierigkeiten
Besonders in den Tests, die bei Goodgamestudios vor Ort stattfanden gab es
einige Schwierigkeiten. Die Tester konnten oder wollten sich öfters nicht auf
ihre Aufgabe und das Spiel konzentrieren. Ihnen erschien es wichtiger sich mit
dem Testleiter zu unterhalten und ihre Meinung über gute oder schlechte
Spielinhalte kund zu tun. Dies konnte auch in den Telefonaten über Skype
festgestellt werden. In jedem Fall wurden sie dann freundlich ermahnt sich auf
ihre Aufgabe zu konzentrieren.
Das zweite große Problem war, dass es viele als Aufregend empfanden das
Büro von Goodgamestudios zu besuchen. Ihr Interesse galt vielmehr den
Mitarbeitern und wie sich Farmfever in Zukunft entwickeln würde. Dies
beeinträchtigte ihre Konzentration im Test. Bei der Skype Gruppe verhielt sich
dieser Sachverhalt besser, da die Testspieler zu Hause in ihrer gewohnten
Umgebung spielen konnten und bis auf seltene Fälle nicht von außen gestört
wurden. Zwei Tests musste mehrmals unterbrochen und wieder aufgenommen
werden, da die Verbindungsqualität zu schlecht war.
Das größte Problem im Hinblick auf den Bartle Test war allerdings, dass
dieser Test nur in englischer Sprache vorlag und leider nicht alle dieser
Sprache mächtig waren. Es bestand nicht genügend Zeit um den Test für
unsere Untersuchung in das Deutsche zu übersetzten. Wir versuchten also die
Testprobanden so gut wie es ging bei der Absolvierung des Tests zu
unterstützen. Die Probanden, die aber gar kein Englisch konnten wurden
ausgelassen. Aus diesem Grund konnten nur leider 26 von 40 Personen den
Bartle Test absolvieren, also 65% aller Testpersonen.

5 Auswertung
5.1 Statistische Grundlagen
In der folgenden Auswertung werden neben einfachen Mittel- und Deltawerten
auch Zahlen wie Cronbrach‘s Alpha und „p“ für den Wilcoxon Rank-Sum-Test
angegeben. Dies sind wichtige Kennzahlen, die uns bei der Interpretation der
Testergebnisse essentielle Informationen liefern werden. Die folgenden zwei
Unterkapitel sollen dem Leser die Bedeutung und Funktion erläutern.
5.1.1 Cronbachs Alpha
Cronbachs Alpha ist eine Maßzahl dafür inwieweit eine Menge Zahlen vom
selben Ursprung stammen oder anders gesagt: Wie hoch ist die
Wahrscheinlichkeit, dass eine Messreihe in sich konsistent, das heißt
geschlossen ist (Wikipedia, 2012).
Alpha kann Werte zwischen minus unendlich und 1 annehmen. Es gilt, dass
erst ab einem Wert von
werden kann und darauf aufbauende Rückschlüsse auf einem festen Fundament
fußen.
In Tabelle 5-1 wird ein Anhaltspunkt gegeben wie Cronbachs Alpha bewertet
werden kann. (Wikipedia, 2012)
Cronbach's Alpha
0.9
0.9 > 0.8 Gut
Interne Konsistenz
Sehr gut
0.8 > 0.7 Befriedigend
0.7 > 0.6 Ausreichend
00.5
0
Tabelle 5-1: Cronbachs Alpha
Ungenügend
Mangelhaft
Sollte eine Betrachtung ein ungenügendes Ergebnis liefern, kann die Menge
der untersuchten Zahlen durch Faktorisierung unterteilt werden. Man versucht

Kapitel 5 - Auswertung 25
also Items zu finden die zusammen gehören. Die Unterteilung hat das Ziel ein
erreichen. Im Fall von unserem Flowtest wurden bei „Farmfever“
die Items in „Flow-“ und „Besorgniswerte“ unterteilt. Dazu später mehr.
5.1.2 Wilcoxon Ranksum-Test
Der Wilcoxon Ranksum-Test (RS-Test), auch „Mann-Whitney U“ genannt,
wurde in unserer Untersuchung genutzt um zu bestätigen, dass Testwerte
zweier unabhängiger Gruppen keine signifikante 43 Übereinstimmung besitzen.
Wenn wir zwei Mengen vergleichen, besagt ein positiver Test, dass beide vom
selben Ursprung stammen. Der Ranksum-Test gibt die Kenngrößen h und p als
Ergebnisse aus. Es gilt p = 0,05 = 5%. Ist p < 0,05 geht man von einer
statistisch signifikanten Relevanz aus. Der Ranksum-Test ist negativ 44 , wenn
h = 1. Daraus folgt p < 0,05.
Ist p > 0,05 ist der Test zwar positiv und beide Mengen sind von der
gleichen Verteilung, es kann dennoch gegebenenfalls eine Tendenz abgelesen
werden. Ein Wert p = 0,10 bedeutet beispielsweise, dass zu einer
Wahrscheinlichkeit von 10% die Verteilungen A und B vom selben Ursprung
stammen. Es lässt sich also vermuten, dass sich bei einer Vergrößerung der
Testgruppe eine Signifikanz ergeben würde, die besagt, dass A und B nicht
vom selben Ursprung seien und der Test negativ wird.
43 Bei einer statistischen Signifikanz wird ein zufälliger Zusammenhang ausgeschlossen. Die
Signifikanz ist also nach Definition gegeben.
44 Negativ in dem Sinne das er die Nullhypothese zurückweist d.h. Menge A ist ungleich B.

Kapitel 5 - Auswertung 26
5.2 Übersicht und erste Betrachtung
In Tabelle 5-2 sind alle Ergebnisse dieser Untersuchung in einer Übersicht
dargelegt. Wir werden diese Tabelle in den folgenden Unterkapiteln feiner
auflösen.
Gruppe A
Gruppe B
Volle Energie Leere Energie Volle Energie Leere Energie
Flowwerte 45
Cronbachs
N 46 =190, N=190 N=210, N=210,
Beanspruchung 4,26 3,84 4,33 3,67
Fluss 3,68 3,58 4,62 3,48
Konzentration 4,47 4,11 4,86 4,52
Zeit 4,32 3,21 4,24 3,57
Kopf war klar 3,89 3,63 4,71 4,38
Völlig vertieft 3,37 3,21 4,10 3,48
Rich. Gedanken 4,47 4,00 4,57 4,52
Nächste Aktion 4,26 4,05 4,33 4,19
Kontrolle 4,32 3,11 4,57 3,86
Selbstvergessen 2,32 2,26 3,43 2,48
Mittelwert 3,94 3,50 4,38 3,81
Besorgniswerte 47
Cronbachs
N=57, N=57, N=63, N=63,
Spiel wichtig 2,37 2,11 1,95 2,29
Keine Fehler 1,95 1,84 1,81 2,10
Misserfolg 1,89 1,79 1,43 1,62
Mittelwert 2,07 1,91 1,73 2,00
Tabelle 5-2: Stichprobenübersicht
Spalten 2 und 3 umfassen alle Ergebnisse der Testgruppe A, also der Gruppe
die mit voller Energie startete und im zweiten Test mit leerer Energie spielte.
Spalten 4 und 5 repräsentieren Gruppe B, die zuerst mit leerer und als zweites
mit voller Energie spielten.
Alle Cronbachs Alpha der Flow-Spalten sind 0,8 oder höher. Dies ist ein guter
Wert (siehe 4.1.1). Gruppe A mit voller Energie liegt mit 0,89 beinahe im sehr
guten Bereich. Wir können somit davon ausgehen, dass die Zahlen konsistent
sind und dass sich bei Erhöhung der Testprobandenanzahl keine
Verschlechterung der Mengenkonsistenz ergeben würde.
45 Für vollständige Fragen siehe Kapitel 4.1.3
46 Summe aller analysierter Variablen
47 Für vollständige Fragen siehe Kapitel 4.1.3

Kapitel 5 - Auswertung 27
Was ohne weitere Analyse jetzt schon abgelesen werden kann ist, dass
offensichtlich zwischen beiden Tests und Gruppen ein Unterschied besteht.
Zunächst wollen wir die ermittelten Flowwerte betrachten. Das Delta 48
zwischen voller Energie und leerer Energie lautet 0,44 und
bei .
Wir erkennen schnell, dass die Deltas zwischen den Testszenarien nicht sehr
weit auseinander liegen. Das heißt also, dass beide Gruppen im Test mit voller
Energie einen höheren Flow erreichten. Dies war zu erwarten, da dem Spieler
ohne diese Ressource die Hände gebunden sind und er seine Felder nicht mehr
ernten kann. Wir können jetzt allerdings noch nicht sagen ob die
Testkandidaten im Flow waren.
Überraschender Weise sehen wir einen ähnlichen Unterschied wenn wir
beide Gruppen innerhalb der Testszenarien vergleichen. Es ergibt sich
, = 0,44 und , = 0,31. Das lässt darauf
schließen, dass es einen Unterschied gemacht haben muss ob ein Spieler erst
die Möglichkeit hatte alle seine Felder abzuernten und danach in seinem
Handlungsspielraum beschnitten wurde oder wie bei der zweiten Testgruppe in
umgekehrter Reihenfolge. Wir wollen diesen Effekt ab jetzt „Zuckerbrot und
Peitsche“ nennen. Ein Spieler den wir erst frustrieren scheint also höhere
Flowwerte zu erreichen als ein Spieler dem wir erst volle Ressourcen zur
Verfügung stellen, um ihn im zweiten Durchgang an seine Frustrationsgrenze
zu führen. Diese Annahme muss im Folgenden noch durch einen
Signifikanztest bewiesen werden.
Betrachten wir die Spalten für die Besorgniswerte ergibt sich ein anderes
Bild. Die Cronbachs Alpha für Gruppe B liegen mit 0,64 und 0,62 gerade noch
im verwertbaren Bereich. Mit 0,41 beziehungsweise 0,27 ist Gruppe A nicht
auswertbar. Der Mittelwert der Besorgnis sinkt bei Gruppe B leicht. Delta
beträgt hier -0,27. Dies bedeutet, dass das Besorgnislevel sank als die Spieler
mehr Energie zur Verfügung hatten und ihre Farm frei bewirtschaften konnten.
0,16 schlechter aus was sogar ein
Anstieg der Besorgnis bei viel Ressourcen bedeutet. Da die Cronbachs Alpha
bei Gruppe A allerdings so schlecht ausfielen, sollten diese Erkenntnisse mit
Vorsicht genossen werden. Müssten wir eine allgemeine Aussage über die
Besorgniswerte machen, könnten wir festhalten, dass alle erwartungsgemäß
niedrig ausfielen. Das hängt damit zusammen, dass Farmfever eher ein
Casualgame ist und die Spieler im Allgemeinen keinen Verlust in diesem Spiel
erleben können. Das heißt, ihre Farm wird niemals verfallen oder Erträge auf
48 Differenz zweier Zahlen. In diesem Fall zwischen den Mittelwerten

Kapitel 5 - Auswertung 28
dem Feld verdorren. Ein kompetitiver 49 Faktor ist durch die Rangliste gegeben,
dieser steht aber stark im Hintergrund. Er nimmt keinen starken Einfluss auf
den Wettbewerb zwischen den Spielern und verursacht dadurch keine höheren
Besorgniswerte (Csikszentmihalyi, 1975 S. 75f).
5.3 Vergleich leerer zu voller Energie
Nachdem wir uns einen Überblick geschaffen haben, wollen wir die
Testszenarien innerhalb Gruppe A und B vergleichen. Zur Erinnerung: Gruppe
A spielte von 10 auf 5 Minuten und Gruppe B von 5 auf 10 Minuten.
Gruppe A
leerer
Energie
Ranksum
leerer Energie
Gruppe B
leerer
Energie
Ranksum
leerer Energie
Flowwerte
Beanspruchung 0,42 0,46 0,67 0,14
Fluss 0,11 0,81 1,14 0,002
Konzentration 0,37 0,47 0,33 0,35
Zeit 1,11 0,03 0,67 0,23
Kopf war klar 0,26 0,43 0,33 0,41
Völlig vertieft 0,16 0,81 0,62 0,21
Rich. Gedanken 0,47 0,11 0,05 0,95
Nächste Aktion 0,21 1,00 0,14 0,49
Kontrolle 1,21 0,02 0,71 0,20
Selbstvergessen 0,05 0,81 0,95 0,02
Ranksum über
Flowmittelwerte 0,0373 0,0373
Mittelwert 0,44 0,56
Besorgniswerte
Spiel wichtig 2,33 0,60 -0,33 0,59
Keine Fehler 0,95 0,77 -0,29 0,54
Misserfolg 1,89 0,78 -0,19 0,66
Ranksum über
Flowmittelwerte 0,4 0,4
Mittelwert 0,16 -0,27
Tabelle 5-3: Vergleich leerer zu voller Energie
In Gruppe A verhalten sich zwei Items signifikant. Die Testprobanden gaben
im Schnitt an, dass sie im 10 Minuten-Test um 1,11 Punkte eher nicht gemerkt
haben wie die Zeit vergeht und 1,21 Punkte, dass sie das Gefühl hatten das
Spielgeschehen unter ihrer Kontrolle zu haben. Da Gruppe A aber erst mit
49 Ein Wettbewerb fördernder Faktor

Kapitel 5 - Auswertung 29
voller Energie spielte heißt das für uns, dass die Werte nicht anstiegen, sondern
fielen. Die Spieler hatten also das Gefühl die Kontrolle zu verlieren und
nahmen aus ihrer Sicht die Zeit eher wahr.
Gruppe B enthält auch zwei signifikante Items. Die Testpersonen gaben an im
Schnitt mit 1,14 eher mit ihren Gedanken und Aktionen in einem Fluss zu sein
und waren mit 0,95 Punkten mehr völlig selbstvergessen. Dies sagt uns also,
dass im Fall von „Peitsche und Zuckerbrot“ die Spieler es als positiv
empfanden mehr Ressourcen zu besitzen. Sie gaben eine Steigerung in den
Items an, die schon Csikszentmihalyi von Bergsteigern als wichtigste
Merkmale ihrer Erlebnisse erfuhr. „Man ist dermaßen in der Tätigkeit
>drinnenIch< in den Sinn kommt …“ (Csikszentmihalyi, 1975 S. 64). Dies ist ein
weiteres Indiz dafür, dass sie einen Flowzustand erreichten.
Die wichtigsten Zahlen in dieser Betrachtung sind aber die des RS-Tests
über den Flowmittelwerten, siehe dazu Tabelle 5-2 (vgl. Spalten 2/3 bzw. 4/5)
und Tabelle 5-3. Diese besagen, dass die Flowmittelwerte der Deltas zwischen
beiden Testszenarien eine statistische Signifikanz aufweisen. In beiden
Gruppen wird der RS-Test mit etwa 4% zurückgewiesen. Damit ist der erste
Teil eines Flownachweises erbracht und die Theorie von „Zuckerbrot und
Peitsche“ gefestigt.

Kapitel 5 - Auswertung 30
5.4 Gegenüberstellung mit anderen Untersuchungen
Es ist zwar schön, dass wir nun „Signifikanzen“ nachweisen konnten, aber was
sagt uns das jetzt Um eine Aussage darüber machen zu können ob die Spieler
in dieser Stichprobe einen Flowzustand erreichten, müssen wir nun unsere
Werte mit anderen fremden Untersuchungen vergleichen.
50
45
40
35
30
25
20
15
10
Abbildung 7: Vergleichswerte
Da wir für unseren Fragebogen eine Abwandlung der Flowkurzskala
verwendet haben, können wir die Ergebnisse von Falko Rheinberg
normalisieren und mit unseren Vergleichen. (Rheinberg, Vollmeyer, & Stefan,
2012, S. 12)
In Abbildung 7 wurden die fremden Ergebnisse auf 5 normalisiert, da bei den
typischen FKS-Tests auf Skalen von 1 bis 7 getestet wurde. Es werden nur die
Flowwerte betrachtet. Die Skala geht von 10 bis 50 da dies das Minimum und
Maximum der zu erreichenden Punkte waren 50 , wenn alle Punkte summiert
werden.
Wie wir sehen, finden sich auf der linken Seite 51 alltägliche Tätigkeiten wie
zum Beispiel „Warten“ und „Lernen“, durchmischt mit außergewöhnlichen
Dingen wie „Intimitäten“ und „Grafitti-Sprayen“. „Pacman“ und „Roboguard“
sind als Computerspiele unseren Ergebnissen am ähnlichsten. Rechts sehen wir
das Gesamtergebnis unserer beiden Testgruppen A und B, in die beiden
Szenarien aufgeteilt. Der Test mit voller Energie ordnet sich zwischen Sport
50 Minimum = 10 Items * 1 = 10; Maximum = 10 Items * 5 = 50
51 Siehe Anhang A für die Quelldaten

Kapitel 5 - Auswertung 31
und Pacman ein. Selbst der Test ohne Energie fällt nicht weit zurück und ist in
etwa auf demselben Level wie Graffiti und Pacman. Diese Erkenntnis in
Zusammenhang mit der nachgewiesen Signifikanz aus Kapitel 5.3 beweist
somit, dass die Spieler im Flowkanal waren. Dass das zweite Testszenario
nicht sehr weit zurückfällt, deckt sich mit Beobachtungen, die während der
Tests gemacht wurden. Einigen Spielern erschien es nicht wichtig ihre Farm
weiter zu bewirtschaften und einen möglichst hohen Ertrag zu generieren,
obwohl sie dazu instruiert wurden. Ihnen erschien viel wichtiger, dass die Farm
„hübsch“ ist und erfreuten sich an der Animationen der Tiere. Sie erlebten
Flow ohne konkretes Ziel oder Aufgabe und empfanden Freude daran einfach
ihre Testfarm nach ihren Vorstellungen umgestalten zu können.

Kapitel 5 - Auswertung 32
5.5 Vergleich zwischen Gruppe A und B
Da wir schon in Kapitel 5.2 erkannten das Gruppe A und B unterschiedliche
Werte im Flow-Erleben erreichten, wollen wir diese genauer betrachten.
Volle Energie
Ranksum
Leere Energie
Ranksum
Flowwerte
Beanspruchung 0,07 0,90 -0,18 0,64
Fluss 0,93 0,01 -0,10 0,81
Konzentration 0,38 0,05 0,42 0,15
Zeit -0,08 0,75 0,36 0,54
Kopf war klar 0,82 0,03 0,75 0,02
Völlig vertieft 0,73 0,02 0,27 0,44
Rich. Gedanken 0,10 0,67 0,52 0,04
Nächste Aktion 0,07 0,85 0,14 0,67
Kontrolle 0,26 0,16 0,75 0,14
Selbstvergessen 1,11 0,01 0,21 0,55
Ranksum über
Flowmittelwerte
von Grp A und B 0,01 0,24
Mittelwert 0,44 0,31
Besorgniswerte
Spiel wichtig -0,42 0,37 0,18 0,83
Keine Fehler -0,14 0,83 0,25 0,36
Misserfolg -0,47 0,49 -0,17 0,92
Ranksum über
Flowmittelwerte
von Grp A und B 0,55 0,59
Mittelwert -0,34 0,09
Tabelle 5-4: Vergleich Gruppe A und B
Wir sehen, dass im Testszenario mit voller Energie 5 Werte signifikant höher
ausfielen. Im Test mit leerer Energie immerhin noch 2 Werte. Vergleichen wir
die Flowmittelwerte von Gruppe A und B mit voller Energie, sehen wir eine
Signifikanz von p=0,01. Dies untermauert unsere These von „Zuckerbrot und
Peitsche“. Geben wir dem Spieler keine Ressourcen und lassen ihn damit
Frustration aufbauen, erlebt er im Folgenden einen tieferen Flowzustand.
Zusätzlich können wir beobachten, dass im Testszenario mit leerer Energie die
Besorgnis mit 0,09 auf einem ähnlichen Level bleibt. Bei voller Energie sinkt
das Besorgnislevel leicht um 0,34, es ergibt sich allerdings kein signifikanter
Unterschied.

Kapitel 5 - Auswertung 33
5.6 Verzerrte Zeitwahrnehmung
Im Folgenden wollen wir die Beeinträchtigung der Zeitwahrnehmung
analysieren. Zur Erinnerung: Nach jedem Testszenario sollten die Spieler
schätzen wie lange sie soeben gespielt hatten.
Überraschender Weise schätzten beide Gruppen die Spielzeit im Szenario
mit voller Energie ziemlich gut ein. Gruppe A unterschätze die Länge mit
-6,8%, lag also im Mittel bei 9,32 Minuten und Gruppe B überschätzte die
Länge mit 5,5%, lag also bei 10,55 Minuten. Beide Gruppen überschätzten das
Testszenario mit 5 Minuten erheblich mit plus 55% beziehungsweise plus 44%.
Dies entspricht 7,75 und 7,2 Minuten.
Gruppe A
Volle
Energie
Gruppe B
Keine Energie Volle Energie Keine Energie
Spieldauer -6,80% 55% 5,50% 44%
Ranksum
keine/volle Energie 0,001 0,011
Tabelle 5-5: Zeitwahrnehmung
Ranksum gibt uns eine klare Signifikanz auf einem Niveau von p = 0,001 und
p= 0,011. Wir stellen also fest, dass die Zeit in stark gedehnter Form
wahrgenommen wurde, wenn dem Spieler die Möglichkeit genommen wurde,
seine Farm aktiv zu bewirtschaften und er lediglich Kümmern-Aktionen
ausführen konnte.
5.7 Einordnung in das Flow-Modell
Csikszentmihalyi gibt das Flow-Erleben als eine Passung von Challenge und
Skill an. Sind beide auf demselben Level befindet sich die Person im
Flowkanal. Leider passt diese Aufteilung nicht ganz auf die Ergebnisse unserer
Untersuchung. Die Scores aus dem Flow-Erleben (Frage 1-10) gehen davon
aus, dass wir uns im Flowkanal befinden und fragen in dem Sinne nur die
Stärke des Flows ab. Die Besorgniswerte (Frage 11-13) geben in vertikaler
Richtung an wie weit die Person sich aus dem idealen Flowkanal entfernt. Aus
diesem Grund benutzen wir in der folgenden Tabelle nicht das typische Modell
(vgl. Kapitel 2.3) sondern tragen den Flow-Score auf der X-Achse und das
Besorgnislevel auf der Y-Achse ein. Ein tiefer Flowzustand ist in diesem Fall
also dadurch gekennzeichnet, dass ein möglichst hoher Wert in X-Richtung
erreicht wird und dass das Besorgnislevel ausgeglichen ist. Siehe dazu
Abbildung 8.

Kapitel 5 - Auswertung 34
Besorgnis
2
1
0
-1
-2
-3
-4
-5
-6
Flowkanal Farmfever
25 30 35 40 45
Flow-Score
Pacman Graffiti-Sprayen ESM-Studie (Mihaly)
Statistik-Aufgabe Lernen Roboguard
FF Volle Energie
FF Keine Energie
Abbildung 8: Flowkanal-Diagramm Farmfever
Um die Ergebnisse klarer differenzieren zu können, wurde der Wertebereich
der X-Achse auf 25 bis 45 beschränkt. Minimal und maximal waren, wie in
Abbildung 7 sichtbar, 10 bis 50 Punkte zu erreichen. Auf der Besorgnisskala
waren Werte zwischen 3 und 15 möglich. (vgl. Kapitel 5.2) Da es
erstrebenswert ist ein mittleres Besorgnislevel zu erreichen wurde die Skala auf
einen Wertebereich zwischen -6 und +6 normalisiert. Null entspricht nun einen
alten Besorgnisscore von 0 + 3 + 6 = 9. Der Wertebereich wurde auf für die
Grafik auf -6 bis 2 beschränkt. Alle Werte mit -
besonders guten Passung zwischen Skill und Challenge interpretiert werden.
Wir entnehmen nun Abbildung 8, dass der Farmfevertest vergleichsweise
gute Flowwerte erreicht aber in Hinblick auf die Besorgnis nicht optimal
verläuft. Volle Energie liegt bei -3,3 und keine bei -3,1. Dies sagt uns also,
dass die Testprobanden sich eher in einer Unterforderung befunden haben. Nur
Grafitti-Sprayen erreicht mit 0,2 ein ausgeglichenes Besorgnislevel.
Setzen wir diese Erkenntnis in den Kontext mit Chen‘s Theorie (Chen,
2006), dass es durchaus Spielertypen gibt, die in Unterforderung höher flowen,
können wir trotz alledem dieses Ergebnis als gut bezeichnen. Es liegt die
Vermutung nahe, dass Farmfeverspieler eher seichte Spiele mit Unterforderung
bevorzugen. Das bedeutet Farmfever hat das Ziel casualfreundlich zu sein
erfüllt.

Kapitel 5 - Auswertung 35
5.8 Der Flow und die Bereitschaft Energie bzw. Gold
zu kaufen
Wir fragten nach jedem Testszenario ob der Spieler bereit war sein Gold für
Energie auszugeben oder ob er eher dazu tendiere das Spiel zu verlassen. (vgl.
Kapitel 4.1.4). Möglichkeit 1) bewerten wir als positiv, da der Spieler gewillt
ist sein Gold auszugeben. Möglichkeit 4) bewerten wir als negativ, da er das
Spiel verlassen würde.
Gruppe A
Gruppe B
Volle Energie Leere Energie Volle Energie Leere Energie
Bereitschaft
Ø 2,42 Ø 2,31 Ø 2,67 Ø 2,23
Ranksum
keine/volle
Energie 0,69 0,09
58% 43%
Tabelle 5-6: Kaufbereitschaft
Wie wir Tabelle 5-6 entnehmen können, waren die Spieler tendenziell nicht
dazu bereit ihr Gold für Energie auszugeben. Bester Wert wäre 1, schlechtester
4 gewesen. Der beste Wert für Gruppe A lag bei 2,31, und 2,23 bei B. In
Gruppe A waren 58% generell dazu bereit für virtuelle Güter echtes Geld zu
bezahlen, in B waren es 43%.
Was auffällt ist, dass wir bei Gruppe B im Ranksum zwischen den
Testszenarien mit anfänglich leerer, dann voller Energie eine Tendenz ablesen
können. Da p = 0,09 ist, tendierten die Spieler dazu sich im Testszenario der
leeren Energie, ihr Gold in Energie umzusetzen. Bei Gruppe A können wir
solch eine Tendenz leider nicht ablesen. In beiden Testszenearien sind sie in
etwa gleichauf „begeistert“ von dem Gedanken ihr mühevoll verdientes Gold
für Energie auszugeben.
Wir halten also fest, dass Gruppe B in absoluten Zahlen eher bereit war Gold
gegen Energie zu tauschen und dieses Verlangen, nachdem sie mit voller
Energie spielen durften und sich dadurch in einem stärkeren Flow-Zustand
befanden, überdurchschnittlich abfiel. Anders ausgedrückt: Das „Zuckerbrot
und Peitsche“ Prinzip wirkt sich auch auf das Kaufverhalten aus.
Leider besteht keine direkte Verknüpfung zwischen den „Goldausgebern“
und den potentiellen „Bezahlern“. Daher können wir nur vermuten, dass sich
diese Erkenntnis der höheren Kaufbereitschaft beim Wechsel vom leichten in
tieferen Flow auch auf die Monetarisierung von Farmfever auswirken würde.
Tendenziell ist Energie die Ware, für die ein Farmfeverspieler am meisten

Kapitel 5 - Auswertung 36
Gold ausgeben kann. An dieser Stelle sollte man sich nun die Tracking 52 -Daten
der Live 53 -Server anschauen um neben Vermutungen auch harte Fakten zu
haben.
5.9 Bezahler und Bartle
Wir versuchten bei allen Spielern den Typ nach Bartle festzustellen. Als
Ergebnis haben wir nur den primären Typ festgehalten, den mit der größten
Übereinstimmung. (vgl. Kapitel 2.2)
Verteilung nach Bartle
Unbekannt
35%
Explorer
30%
Killer
5%
Achiever
13%
17%
Abbildung 9: Spielerverteilung
Wie wir in Abbildung 9 sehen, konnten nur 65% der Testprobanden den Bartle
Test abschließen. Bei 35% wurde dieser Test ausgelassen da entweder die Zeit
nicht ausreichte oder die Person gar kein Englisch verstand.
52 Aufzeichnungen über das Spielverhalten. Wofür geben die Spieler ihr Gold aus
53 Offizieller Spielserver mit echten Usern und Kunden

Kapitel 5 - Auswertung 37
Unbekannt
Explorer
35
30
25
20
15
10
5
0
Alle
Killer
Achiever
Abbildung 10: Spielerverteilung und Bezahler
In Abbildung 10 wurden die Ergebnisse aus dem Bartle Test mit der Frage
verknüpft ob der Spieler grundsätzlich dazu bereit war für virtuelle Güter Geld
zu bezahlen. Der blaue Ring gibt die Verteilung der Spielertypen aus
Abbildung 9, der Rote anteilig die zum Bezahlen bereiten Spieler wieder.
Da die Beteiligung am Bartle-Test so schlecht ausfiel, können wir leider
keine validen Schlussfolgerungen aus dieser Grafik ziehen. Was beim
Betrachten auffällt ist, dass die Explorer nur zu 56% (absolut 17%) dazu bereit
waren Geld zu bezahlen, wobei es bei den Socializern bereits 71% (absolut
12%) waren. Es kann vermutet werden, dass die soziale Komponente einen
höheren Anreiz darstellt Geld auszugeben als das Erforschen des Spiels. Die
Menge der Untersuchten Spieler reicht nicht aus, um diese Erkenntnisse weiter
zu untermauern. Es müssten weitere Tests folgen um ein brauchbares Ergebnis
zu erzielen.

6 Zusammenfassung
Nach der Einleitung schafften wir uns im zweiten Kapitel einen Überblick über
das behandelte Thema. Nach betrachten der Spieledefinition von Huizinga und
Caillois, stellte sich jedoch die Definition von J. Schell als die für uns
gebräuchlichste heraus.
„A game is a problem-solving activity, approached with a playful
attitude”
Darauf folgend wurden die Spielerdefinition von Bartle näher erläutert. Wir
lernten, dass Spieler in Explorer, Achiever, Socializer und Killer aufgeteilt
werden und dass diese alle unterschiedlichen Zielen folgen. Im dritten
Unterkapitel behandelten wir intensiv die Flow-Theorie. Dem Leser wurde
erläutert, dass ein Flow-Zustand durch die Passung von Skill und Challenge
erlangt wird und die ausübende Person in einen Flowkanal übergeht. Merkmale
des Flow sind Verlust des Ichs, Veränderung im Zeitempfinden, glatte
fließende Bewegungen und eine Verschmelzung von Handeln und
Bewusstsein. Massimini und Carli erweiterten die Theorie auf das 4-Kanal
Flow-Modell und Chen erklärte, dass unterschiedliche Spielertypen bei Übersowie
bei Unterforderung „flowen“ können. Im letzten Unterkapitel wurden
dem Leser der Weg und die Unterschiede des Browsergames zum klassischen
Retailspiel dargelegt. Browsergames sind im Webbrowser ausgeführte Spiele,
die zum Teil auf den Servern der Anbieter ausgeführt werden und eine geringe
Rechenleistung auf dem Computer des Anwenders brauchen. Es wurde das
gängige Geschäftsmodell von freetoplay Titeln erklärt.
Im dritten Kapitel wurde das Browserspiel Farmfever von Goodgamestudios
vorgestellt und dessen Spielziel und Mechaniken besprochen. Wir stellten die
Ziele unseres Tests auf und erweiterten diese mit Erwartungen an das Energie-
Kaufverhalten der Testspieler.
Im vierten Kapitel behandelten wir das ESM-Verfahren, zeigten dessen
Probleme auf und wandten uns der Flowkurzskala zu. Wir passten den Test an
unsere Bedürfnisse an. Nach Erläuterung der Auswahl und Zusammensetzung
der Testprobanden wurden auf die im Testverlauf entstandenen Probleme
hingewiesen.

Kapitel 6 - Zusammenfassung 39
Das Thema des letzten und größten Kapitels dieser Arbeit war die
Auswertung der Stichprobe. Zunächst wurde dem Leser die Funktion der
Ergebnisse des Cronbachs Alpha und dem Ranksum-Test erklärt. Wir schafften
uns einen Überblick über die Ergebnisse. Es wurde festgestellt, dass beide
Testgruppen im Testszenario der vollen Energie einen höheren Flowwert
erreichten. Zugleich stellten wir fest, dass Gruppe B stärker „flowte“ als
Gruppe A. In Kapitel 5.3 und 5.4 wurde der Beweis erbracht, dass beide
Testgruppen signifikante Unterschiede aufwiesen und im Testszenario der
vollen Energie einen Flow-Zustand erreichten. Wir verglichen unsere mit
fremden Ergebnissen und ordneten diese in ein Flowkanal-Diagramm ein. Zum
Ende verknüpften wir die Erkenntisse über das Kaufverhalten und die
Spielertypen nach Bartle, leider ohne zu einem validen Ergebnis zu kommen.
Für aussagekräftige Ergebnisse müsste der Bartle Test ins Deutsche übersetzt
werden und die Anzahl der Testprobanden von 40 auf mindestens 80
verdoppelt werden.

Literaturverzeichnis
[1] Bartle, Richard. 2003. Designing Virtual Worlds. s.l. : New Riders,
2003.
[2] —. 2012. www.mud.co.uk. [Online] 2012. [Zitat vom: 1. 3 2012.]
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[3] Caillois, Roger. 1961. Man, Play and Games. 1961.
[4] Chen, Jenova. 2006. Flow in Games. http://www.jenovachen.com.
[Online] 2006. [Cited: 3 2012, 1.]
http://www.jenovachen.com/flowingames/Flow_in_games_final.pdf.
[5] Csikszentmihalyi, Mihaly and Larson, R. 1987. Validity and reliability
of the Experience Sampling Method. s.l. : Lippincott Williams &
Wilkins, 1987.
[6] Csikszentmihalyi, Mihaly. 1975. Das flow - Erlebnis. s.l. : Klett-Cotta,
1975.
[7] —. 1991. Die Psychologie des flow-Erlebnisses. s.l. : Klett-Cotta, 1991.
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http://farmfever.goodgamestudios.com/.
[9] Gründel, André. 2009. FLOW – KURZSKALA (FKS). http://www.unisaarland.de.
[Online] 2009. [Zitat vom: 2012. 3 1.] http://www.unisaarland.de/uploads/media/Flow-Kurzskala_FKS.pdf.
[10] Huizinga, Johan. 2011. Homo Ludens. s.l. : rororo, 2011.
[11] Mechner, Jordan. 2011. The Making of Prince of Persia. s.l. : Kindle
Edition, 2011.
[12] PricewaterhouseCoopers. 2011. http://www.pwc.de. [Online] 2011.
[Zitat vom: 1. 3 2012.] http://www.pwc.de/de/technologie-medien-undtelekommunikation/german-entertainment-media-outlook-2011.jhtml.
[13] Rheinberg, Falko und Vollmeyer, Regina. 2001. Ein Fragebogen zur
Erfassung aktueller Motivation in Lern- und Leistungssituationen.

http://www.psych.uni-potsdam.de. [Online] 2001. http://www.psych.unipotsdam.de/people/rheinberg/messverfahren/FAMLangfassung.pdf.
[14] Rheinberg, Falko, Vollmeyer, Regina und Stefan, Engeser. 2012. Die
Erfassung des Flow-Erlebens. [Online] Februar 2012. http://psych-
server.psych.uni-potsdam.de/people/rheinberg/messverfahren/Flow-
FKS.pdf.
[15] Schell, Jesse. 2008. The Art of Game Design: A book of lenses. Kindle
Edition. s.l. : Morgan Kaufmann, 2008.
[16] Wegner, Lutz. 2009. Ratgeber für die gute Abschlussarbeit. [Online] 9.
März 2009. http://www.db.informatik.uni-kassel.de/diplom/Ratgeber.pdf.
[17] Wikipedia. 2012. Cronbach's alpha. [Online] 2012. [Zitat vom: 1. 3
2012.] http://en.wikipedia.org/wiki/Cronbach's_alpha.
[18] —. 2012. Notch. [Online] 2012. [Zitat vom: 1. 3 2012.]
http://en.wikipedia.org/wiki/Notch_(game_designer).

Abbildungsverzeichnis
Abbildung 1: Achsenmodell nach Bartle ............................................................ 7
Abbildung 2: 3-Kanal Flow-Modell.................................................................... 9
Abbildung 3: Flow-Zones ................................................................................. 11
Abbildung 4: 4-Kanal Flow-Modell.................................................................. 11
Abbildung 5: Screenshot Farmfever ................................................................. 14
Abbildung 6: Flow-Kurzskala ........................................................................... 19
Abbildung 7: Vergleichswerte .......................................................................... 30
Abbildung 8: Flowkanal-Diagramm Farmfever................................................ 34
Abbildung 9: Spielerverteilung ......................................................................... 36
Abbildung 10: Spielerverteilung und Bezahler ................................................. 37
Abbildung 11: Vergleichswerte Rheinberg ........................................................ ix
Abbildung 12: Vergleichswerte Gründel ........................................................... ix
Abbildung 13 - Gruppe A ................................................................................... x
Abbildung 14 - Gruppe B ................................................................................... xi
Abbildung 15 - Ranksum&Delta A/B ............................................................... xii

Tabellenverzeichnis
Tabelle 5-1: Cronbachs Alpha .......................................................................... 24
Tabelle 5-2: Stichprobenübersicht .................................................................... 26
Tabelle 5-3: Vergleich leerer zu voller Energie ................................................ 28
Tabelle 5-4: Vergleich Gruppe A und B ........................................................... 32
Tabelle 5-5: Zeitwahrnehmung ......................................................................... 33
Tabelle 5-6: Kaufbereitschaft ............................................................................ 35

Anhang A
Abbildung 11: Vergleichswerte Rheinberg
(Rheinberg, et al., 2012)
Abbildung 12: Vergleichswerte Gründel
(Gründel, 2009)

Anhang B
10to5
Ranksu
Mitte5min
5min
10 Minuten Cronbachs alpha 0,9 N=190
Mittelwert
5 5 5 5 5 5 5 3 2 5 4 5 3 3 4 5 5 3 4 4,26 0,42105 0,4576
5 5 3 2 3 4 3 4 3 5 3 3 3 1 5 3 5 5 5 3,68 0,10526 0,807
5 5 5 4 5 5 4 4 5 5 2 5 5 4 5 3 5 5 4 4,47 0,36842 0,4744
5 5 5 2 4 3 5 5 5 5 5 3 3 5 5 5 3 4 5 4,32 1,10526 0,0305
5 5 5 5 2 5 2 2 5 5 1 3 4 3 5 3 5 5 4 3,89 0,26316 0,4342
4 3 4 3 1 3 3 3 2 3 4 3 4 5 3 5 3 4 4 3,37 0,15789 0,8064
4 5 5 5 5 4 4 4 5 5 2 5 5 5 5 4 4 4 5 4,47 0,47368 0,1119
5 5 5 5 4 2 5 5 4 5 2 3 5 5 4 4 4 4 5 4,26 0,21053 1
5 5 5 5 5 4 4 4 3 5 2 5 5 3 4 4 5 5 4 4,32 1,21053 0,015
4 3 3 1 1 1 2 3 1 3 3 1 1 2 2 3 2 4 4 2,32 0,05263 0,8087
Flow 4,7 4,6 4,5 3,7 3,5 3,6 3,7 3,7 3,5 4,6 2,8 3,6 3,8 3,6 4,2 3,9 4,1 4,3 4,4 3,94 0,43684
Cronbachs alpha 0,4193 N=57
3 4 1 4 3 1 5 2 2 1 4 1 1 3 1 2 1 1 5 2,37 2,33112 0,6006
2 1 1 1 1 1 2 3 1 1 4 1 1 5 1 4 1 1 5 1,95 0,94737 0,7688
1 1 1 1 1 1 4 3 1 1 3 1 1 5 1 4 1 1 4 1,89 1,89474 0,7841
Besorgnis 2 2 1 2 1,7 1 3,7 2,7 1,3 1 3,7 1 1 4,3 1 3,3 1 1 4,7 2,07 0,15789
Zeit Abw. In % -10 95 5 0 -10 0 50 -10 -20 -50 -50 0 0 -30 -50 0 0 0 -50 -6,8 61,5789 0,00096
3 3 2 1 2 3 3 3 3 3 1 3 3 1 3 3 3 1 2 2,42 0,10526 0,6695
5 Minuten Cronbachs alpha 0,8059=190
Mittelwert Var/Ab.
5 5 5 3 5 5 5 4 3 5 1 3 3 1 2 5 5 5 3 3,84
3 5 5 4 4 5 3 2 4 5 3 5 3 1 2 5 5 2 2 3,58
4 5 5 5 4 5 3 3 5 5 2 5 5 1 5 5 5 3 3 4,11
5 5 1 5 5 3 4 3 2 5 5 5 1 1 2 2 4 1 2 3,21
4 4 5 3 4 5 2 2 3 5 3 5 3 1 5 4 5 3 3 3,63
4 4 3 3 4 4 3 4 4 3 4 5 2 1 2 3 5 1 2 3,21
4 5 5 5 4 4 4 2 4 5 3 5 5 3 2 5 4 4 3 4
4 5 5 5 4 4 5 2 5 5 2 5 5 5 1 5 5 4 1 4,05
3 5 3 1 3 4 2 2 3 5 2 5 5 2 1 5 5 2 1 3,11
3 4 1 1 1 2 2 2 3 3 4 1 1 5 2 2 3 1 2 2,26
Flow 3,9 4,7 3,8 3,5 3,8 4,1 3,3 2,6 3,6 4,6 2,9 4,4 3,3 2,1 2,4 4,1 4,6 2,6 2,2 3,5
Ranksum 5%
P-Wert 0,017 0,9 0,8 0,8 1 0,4 0,5 0 1 1 0,8 0,1 0,5 0 0 0,5 0,3 0 0 0,04
h-Wert 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 1
Cronbachs alpha 0,3 N=57
2 4 1 1 3 1 3 2 2 1 5 1 1 5 1 2 1 1 3 2,11
1 1 1 1 1 1 3 3 3 1 4 1 1 5 1 1 1 1 4 1,84
1 1 1 1 1 1 3 3 1 1 4 1 1 5 1 1 1 1 5 1,79
Besorgnis 1,33333333 2 1 1 1,7 1 3 2,7 2 1 4,3 1 1 5 1 1,3 1 1 4 1,91
Ranksum 5% 0,4
Zeit Abw. In % 100 100 300 60 -20 60 100 0 60 0 -40 0 60 40 60 100 60 0 0 54,7
3 1 2 1 2 3 2 4 3 3 1 1 2 1 3 3 2 4 3 2,32
Geschlecht w w w m w w w m w w w m w w w w m w w
Alter 44 68 51 32 31 32 40 27 24 54 58 31 33 30 28 21 23 35 26
Spieldauer/Woche 9 9 9 9 9 9 9 6 9 8 9 8 9 9 9 8 6 2 2
Browsererfahrung 2 2 5 3 3 2 2 3 5 2 2 3 5 3 5 3 4 2 3
Geld 0 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 0
Bartle ex kill soc ex ex kill ach soc ex ex ex soc soc
Abbildung 13 - Gruppe A

5to10
Mittelwert
Delta
5min
Ranksu
5min
10 Minuten Cronbachs alpha 0,8 N=210
Mittelwert
5 5 4 5 5 5 4 3 4 3 5 5 5 2 5 5 4 3 4 5 5 4,333333333 0,6667 0,1437
5 3 3 5 4 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 5 5 5 5 4 5 4,619047619 1,1429 0,002
4 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4,857142857 0,3333 0,3523
3 5 4 5 4 1 5 5 5 4 5 5 4 4 5 4 4 5 2 5 5 4,238095238 0,6667 0,2306
5 5 3 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4 5 5 4,714285714 0,3333 0,4086
5 3 4 5 4 3 4 4 5 3 5 5 3 3 4 4 3 4 5 5 5 4,095238095 0,619 0,2077
4 5 3 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 4 4 5 4,571428571 0,0476 0,9516
4 3 4 4 4 5 3 5 5 5 5 5 5 2 5 5 4 5 5 3 5 4,333333333 0,1429 0,4933
5 1 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 3 5 5 5 5 5 4 5 4,571428571 0,7143 0,2018
4 3 2 4 3 2 5 3 5 3 5 5 2 3 3 3 3 4 4 2 4 3,428571429 0,9524 0,0151
Flow 4,4 3,8 3,4 4,7 4,4 4,1 4,3 4,5 4,9 4,3 5 5 4,3 3,2 4,7 4,6 4,3 4,6 4,3 4,2 4,9 4,376190476 0,5619
Cronbachs alpha 0,6495N=63
2 1 2 1 1 5 1 3 1 4 1 5 1 2 1 2 1 1 2 1 3 1,952380952 -0,333 0,585
2 1 2 1 1 5 1 1 1 3 3 3 1 2 2 2 1 1 1 1 3 1,80952381 -0,286 0,5418
3 1 2 1 1 1 1 1 1 3 1 3 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1,428571429 -0,19 0,655
Besorgnis 2,33333333 1 2 1 1 3,7 1 1,7 1 3,3 1,7 3,7 1 2 1,7 1,7 1 1 1,3 1 2,3 1,73015873 -0,27
Zeit Abw. In % 0 100 0 0 -35 0 50 0 50 100 0 0 -50 -20 0 -10 -60 -20 -20 50 -20 5,476190476 38,81 0,0107
3 3 3 3 4 3 2 2 3 2 3 3 3 3 2 2 2 3 3 1 3 2,666666667 0,4286 0,0946
5 Minuten Cronbachs alpha 0.8467 N=210
Mittelwert Var/Ab.
3 3 4 1 2 5 4 5 5 3 5 1 5 2 5 4 5 3 2 5 5 3,666666667
5 1 2 2 1 5 4 5 4 5 4 3 2 3 3 5 4 4 3 3 5 3,476190476
5 5 3 5 5 5 5 5 5 5 5 1 2 5 4 5 5 5 5 5 5 4,523809524
2 5 4 1 1 5 4 3 5 3 5 5 1 5 5 2 5 4 1 4 5 3,571428571
4 5 2 5 1 5 5 5 5 5 5 5 5 4 5 5 3 5 3 5 5 4,380952381
5 3 4 1 1 3 4 3 5 3 5 4 1 2 5 5 3 5 2 4 5 3,476190476
5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 5 5 5 1 4 5 4 5 4 4 5 4,523809524
4 3 2 5 4 5 4 5 5 5 4 5 5 3 5 5 4 3 4 4 4 4,19047619
5 1 2 5 1 5 3 4 1 5 5 5 2 2 5 5 5 5 5 5 5 3,857142857
3 1 1 1 1 1 2 3 4 2 3 4 1 3 3 3 3 4 2 2 5 2,476190476
Flow 4,1 3,2 2,8 3,1 2,2 4,4 4 4,3 4,4 4 4,6 3,8 2,9 3 4,4 4,4 4,1 4,3 3,1 4,1 4,9 3,814285714
Ranksum 5%
P-Wert 0,6812 0,5 0,2 0,1 0 0,7 0,5 0,7 0,3 0,6 0,1 0 0,1 0,6 0,4 0,9 0,6 0,4 0 0,8 1 0,0373
h-Wert 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1
Cronbachs alpha 0,6 N=63
3 1 4 1 1 5 3 3 1 4 1 5 1 3 1 3 1 1 1 1 4 2,285714286
3 1 1 1 1 5 1 4 1 3 2 3 1 4 2 2 1 2 1 1 4 2,095238095
2 1 1 1 1 1 1 4 1 1 3 2 1 3 2 4 1 1 1 1 1 1,619047619
Besorgnis 2,66666667 1 2 1 1 3,7 1,7 3,7 1 2,7 2 3,3 1 3,3 1,7 3 1 1,3 1 1 3 2
Ranksum 5% 0,4
Zeit Abw. In % 100 100 -20 0 0 -20 100 100 0 100 100 100 0 100 100 20 0 0 0 50 0 44,28571429
2 2 2 3 4 3 3 2 3 2 1 3 1 3 1 3 2 2 1 1 3 2,238095238
Geschlecht m w w w w w w w w w w w w m w w m m w w w
Alter 48 40 39 44 29 33 62 30 28 46 30 40 20 32 44 26 29 25 23 26 50 35,8
Spieldauer/Woche 9 4 9 9 4 9 9 9 4 9 9 9 4 9 5 2 1 4 9 9 9 7,325
Browsererfahrung 2 3 2 2 4 5 2 2 2 3 2 3 5 5 3 3 3 4 5 3 5 3,175
Geld 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 0,5
Bartle ach soc ex soc ex ach soc ex ex ach ex ex ach
Abbildung 14 - Gruppe B

Delta Ranksum 5% Frage
Mittelwert
0,0702 0 0,9
0,9348 1 0,01 Meine Gedanken und Aktionen waren in einem "Fluss"
0,3835 1 0,05
-0,0777 0 0,75 Ich habe nicht gemerkt wie die Zeit vergeht.
0,8195 1 0,03 Mein Kopf war völlig klar.
0,7268 1 0,02 Ich war völlig in das Spiel vertieft.
0,0977 0 0,67
0,0702 0 0,85
0,2556 0 0,16 Ich hatte das Gefühl das ich das Spielgeschehen unter meiner Kontrolle hatte.
1,1128 1 0,01 Ich war völlig selbstvergessen.
Flow 0,4393 1 0,01
-0,416 0 0,37 Es stand für mich etwas wichtiges auf dem Spiel.
-0,1378 0 0,83 Ich durfte keine Fehler machen.
-0,4662 0 0,49 Ich habe mir Sorgen um einen Misserfolg gemacht.
Besorgnis -0,34 0 0,55
Zeit Abw. In % 12,318 0 0,47
0,2456 0 0,44
-0,1754 0 0,64
-0,1028 0 0,81 Meine Gedanken und Aktionen waren in einem "Fluss"
0,4185 0 0,15
0,3609 0 0,54 Ich habe nicht gemerkt wie die Zeit vergeht.
0,7494 1 0,02 Mein Kopf war völlig klar.
0,2657 0 0,44 Ich war völlig in das Spiel vertieft.
0,5238 1 0,04
0,1378 0 0,67
0,7519 0 0,14 Ich hatte das Gefühl das ich das Spielgeschehen unter meiner Kontrolle hatte.
0,213 0 0,55 Ich war völlig selbstvergessen.
Mittelwert Var/Ab.
Flow 0,3143 0 0,24
Ranksum 5%
P-Wert
h-Wert
Besorgnis 0,0877 0 0,59
Ranksum 5%
0,1805 0 0,83 Es stand für mich etwas wichtiges auf dem Spiel.
0,2531 0 0,36 Ich durfte keine Fehler machen.
-0,1704 0 0,92 Ich habe mir Sorgen um einen Misserfolg gemacht.
Zeit Abw. In % 0 0,88
-0,0777 0 0,55
Abbildung 15 - Ranksum&Delta A/B