Avatar-basierte Gamification. Erfolgsfaktoren, Modellentwicklung und Anwendung an der Second Screen-App Spect8

Inhaltsverzeichnis

• 1 Einleitung
  • 1.1 Ziele
  • 1.2 Forschungsleitfragen
  • 1.3 Methodik
• 2 Was ist avatar-basierte Gamification?
  • 2.1 Begriffserörterung Gamification
    • 2.1.1 Trends
    • 2.1.2 Definition
    • 2.1.3 Anwendungsbeispiele
    • 2.1.4 Wirkung
  • 2.2 Begriffserörterung Avatar
    • 2.2.1 Definition
    • 2.2.2 Anwendungsbeispiele
    • 2.2.3 Wirkung
  • 2.3 Vorteile der Avatar-Basierung von gamifizierten Apps
• 3 Benchmark gamifizierter und avatar-basierter Apps
• 4 Präzisierung der zwölf Erfolgskriterien im GamiMo 12x4
  • 4.1 Modellvorstellung GamiMo 12x4
  • 4.2 Konstruktion der Entwicklungsstufen zu jedem Erfolgskriterium
    • 4.2.1 Zielgruppe
    • 4.2.2 Ziele der Gamification
    • 4.2.3 Herausforderungsarten
    • 4.2.4 Belohnungsarten
    • 4.2.5 Feedback durch Fortschrittskommunikation
    • 4.2.6 Wechselwirkungen der Fortschrittskanäle
    • 4.2.7 Handlungsfreiheiten
    • 4.2.8 Storytelling
    • 4.2.9 Ästhetik
    • 4.2.10 Soziale Interaktion
    • 4.2.11 Onboarding
    • 4.2.12 Aufgaben der Entwickler
• 5 Praktische Anwendung des GamiMo 12x4
  • 5.1 Spect8
    • 5.1.1 Was ist Spect8?
    • 5.1.2 Erstellung einer Gamification
    • 5.1.3 Bewertung Spect8
  • 5.2 Bewertung Habitica
  • 5.3 Bewertung Nike Run Club

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit untersucht die Erfolgsfaktoren avatar-basierter Gamification und entwickelt ein Modell zur Anwendung in Apps. Die Arbeit analysiert bestehende Apps und leitet daraus konkrete Erfolgskriterien ab. Das entwickelte Modell wird anschließend auf die Second Screen-App Spect8 angewendet und bewertet.

• Erfolgsfaktoren avatar-basierter Gamification
• Entwicklung eines Modells zur Gamification (GamiMo 12x4)
• Anwendung des Modells auf verschiedene Apps (Spect8, Habitica, Nike Run Club)
• Bewertung der Apps anhand des entwickelten Modells
• Analyse der Wirkung von Avataren in gamifizierten Apps

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der avatar-basierten Gamification ein, definiert die Ziele der Arbeit und formuliert die Forschungsleitfragen. Es beschreibt die angewandte Methodik, die der Untersuchung der Erfolgsfaktoren und der Modellentwicklung zugrunde liegt. Die Einleitung legt den Fokus auf die Relevanz des Themas im Kontext von App-Entwicklung und Nutzerengagement.

2 Was ist avatar-basierte Gamification?: Dieses Kapitel definiert die Kernbegriffe "Gamification" und "Avatar" und beleuchtet ihre jeweiligen Trends, Anwendungsbeispiele und Wirkungen. Es differenziert zwischen verschiedenen Arten von Gamification und Avataren und zeigt deren Potenzial für die Steigerung der Benutzerinteraktion und -motivation auf. Der Abschnitt untersucht, wie die Kombination beider Konzepte zu einer verbesserten Nutzererfahrung beiträgt.

3 Benchmark gamifizierter und avatar-basierter Apps: In diesem Kapitel werden verschiedene, bereits existierende Apps (Habitica und Nike Run Club) im Hinblick auf ihre Gamification-Strategien und die Integration von Avataren analysiert. Die Analyse dient der Ableitung von Erfolgskriterien für die Entwicklung eines eigenen Gamification-Modells. Es wird untersucht, welche Strategien besonders effektiv sind und wie diese in das eigene Modell einfließen können.

4 Präzisierung der zwölf Erfolgskriterien im GamiMo 12x4: Dieses Kapitel stellt das entwickelte Modell GamiMo 12x4 vor, welches zwölf entscheidende Erfolgskriterien für avatar-basierte Gamification beinhaltet. Jedes Kriterium wird detailliert erläutert und mit Entwicklungsstufen versehen, um eine systematische Umsetzung zu ermöglichen. Das Kapitel beschreibt die einzelnen Komponenten des Modells und deren Zusammenspiel, wobei der Fokus auf der praktischen Anwendung liegt.

5 Praktische Anwendung des GamiMo 12x4: Dieses Kapitel beschreibt die Anwendung des GamiMo 12x4 Modells auf die Second Screen App Spect8, sowie die Bewertung von Habitica und Nike Run Club. Es dokumentiert den Prozess der Gamification-Implementierung für Spect8 und evaluiert die Ergebnisse anhand der zuvor definierten Kriterien. Die vergleichende Analyse mit Habitica und Nike Run Club erlaubt eine breitere Perspektive auf die Anwendbarkeit des Modells.

Schlüsselwörter

Avatar-basierte Gamification, Gamification-Modell, GamiMo 12x4, Erfolgskriterien, App-Entwicklung, Nutzerengagement, Spect8, Habitica, Nike Run Club, Benutzermotivation, Second Screen-App.

Häufig gestellte Fragen zur Bachelorarbeit: Erfolgsfaktoren avatar-basierter Gamification

Was ist der Gegenstand dieser Bachelorarbeit?

Die Bachelorarbeit untersucht die Erfolgsfaktoren avatar-basierter Gamification und entwickelt ein Modell (GamiMo 12x4) für die Anwendung in Apps. Sie analysiert bestehende Apps wie Spect8, Habitica und Nike Run Club und leitet daraus konkrete Erfolgskriterien ab. Das entwickelte Modell wird auf Spect8 angewendet und bewertet.

Welche Themen werden in der Arbeit behandelt?

Die Arbeit behandelt die Definition von Gamification und Avatar, analysiert Trends und Anwendungsbeispiele, untersucht die Wirkung von Avataren in gamifizierten Apps und entwickelt ein umfassendes Modell mit zwölf Erfolgskriterien (GamiMo 12x4). Die praktische Anwendung des Modells wird an verschiedenen Apps demonstriert und bewertet.

Welche Methodik wurde angewendet?

Die Arbeit beschreibt die angewandte Methodik in der Einleitung. Diese beinhaltet die Analyse bestehender Apps (Benchmark), die Ableitung von Erfolgskriterien und die Entwicklung eines eigenen Gamification-Modells. Die Methodik zielt auf eine systematische Untersuchung der Erfolgsfaktoren und die Entwicklung eines praxisorientierten Modells.

Was ist das GamiMo 12x4 Modell?

Das GamiMo 12x4 Modell ist ein von der Autorin entwickeltes Modell mit zwölf Erfolgskriterien für avatar-basierte Gamification. Jedes Kriterium wird detailliert erläutert und mit Entwicklungsstufen versehen, um eine systematische Umsetzung in Apps zu ermöglichen. Die Kriterien umfassen Aspekte wie Zielgruppe, Ziele der Gamification, Belohnungsarten, Feedback, soziale Interaktion und Ästhetik.

Welche Apps wurden analysiert?

Die Arbeit analysiert die Apps Spect8 (Second Screen App), Habitica und Nike Run Club. Diese Apps dienen als Fallbeispiele zur Anwendung und Bewertung des entwickelten GamiMo 12x4 Modells. Der Vergleich der Apps erlaubt eine breitere Perspektive auf die Anwendbarkeit des Modells.

Wie wird Spect8 in der Arbeit verwendet?

Spect8 wird als Hauptfallbeispiel für die praktische Anwendung des GamiMo 12x4 Modells verwendet. Die Arbeit dokumentiert den Prozess der Gamification-Implementierung für Spect8 und evaluiert die Ergebnisse anhand der zuvor definierten Kriterien.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?

Schlüsselwörter sind: Avatar-basierte Gamification, Gamification-Modell, GamiMo 12x4, Erfolgskriterien, App-Entwicklung, Nutzerengagement, Spect8, Habitica, Nike Run Club, Benutzermotivation, Second Screen-App.

Welche Kapitel umfasst die Arbeit?

Die Arbeit umfasst fünf Kapitel: Einleitung, Definition von avatar-basierter Gamification, Benchmark von Apps, Präzisierung der Erfolgskriterien im GamiMo 12x4 und die praktische Anwendung des GamiMo 12x4 Modells an den ausgewählten Apps.

Welche Zielsetzung verfolgt die Arbeit?

Die Arbeit zielt darauf ab, die Erfolgsfaktoren avatar-basierter Gamification zu identifizieren und ein praktikables Modell für die Entwicklung von Gamification-Strategien in Apps zu erstellen. Die Anwendung des Modells an Beispiel-Apps dient der Validierung und der Demonstration der praktischen Anwendbarkeit.

Für wen ist diese Arbeit relevant?

Diese Arbeit ist relevant für App-Entwickler, Game Designer, Wissenschaftler im Bereich Human-Computer Interaction und alle, die sich für Gamification und die Verbesserung der Nutzererfahrung in Apps interessieren.