Start-up „Brainsight“ entwickelt neurotechnologiegestütztes Playtesting

„Wir haben keinen Bock auf schlechte Spiele“

Herr Zent, was ist das Geheimnis guter Computerspiele?

Ein gutes Spiel besteht aus einem gesunden Mix aus Herausforderung und Belohnung und erzeugt insgesamt ein positives Gefühl im Spieler. Bisher war diese Wirkung jedoch nicht messbar. Die Spiele-Entwickler können die User-Experience nur sehr begrenzt voraussagen: Es werden zwar Test-Spieler engagiert, aber deren Feedback beschränkt sich auf das Ausfüllen eines Fragebogens und das verbalen Beatworten von Fragen. Das ist alles sehr subjektiv.

Was bedeutet das für die Entwicklung neuer Spiele?

Viele Spiele erzielen trotz horrender Entwicklungskosten sehr geringe Umsätze, da sie eine schlechte User-Experience haben. Um diese zu verbessern, bräuchte man objektive Daten, die exakt zeigen, wann welcher Spieler wie konzentriert war und welche Emotionen er hatte. Mit Hilfe dieser Informationen könnten die Spiele-Entwickler ihre Produkte gezielt optimieren.

Welche Techniken braucht man, um die Emotionen der Testspieler objektiv zu erfassen?

Wir nutzen ein Elektroenzephalogramm, kurz EEG, mit dem wir die Gehirnaktivität aufzeichnen können, während eine Testperson ein Computerspiel spielt. Für die Auswertung der Messungen nutzen wir Machine-Learning-Algorithmen. Die Algorithmen werden mit EEG-Daten von Versuchspersonen trainiert, denen traurige, spannende oder langweilige Videos gezeigt wurden. Die KI lernt dadurch Messdaten mit Emotionen zu korrelieren und kann dann auch die Hirnströme der Testspieler interpretieren. Auf diese Weise können wir für jeden Moment und Ort des Spiels ermitteln, wie fokussiert ein Gamer war und ob er positive oder negative Gefühle beim Spielen hatte.

Sie können mit dieser Technik sichtbar machen, was in den Köpfen der Spieler vorgeht?

Was Sie denken, wissen wir nicht. Aber wir können erkennen, wo und wie stark Neuronen aktiviert werden. Daraus lässt sich schließen, welche Areale des Gehirns aktiv sind. Die trainierten Machine-Learning-Algorithmen ermitteln daraus, welche Arten von Emotionen im Spiel sind. Für die Entwickler von Spielen eröffnet diese Technik völlig neue Möglichkeiten, denn sie können jetzt beispielsweise sehen, in welchen Momenten die Konzentration der Test-Spieler nachlässt und Langeweile aufkommt.

Wie sind Sie denn auf die Idee des KI-gestützten Game-Testings gekommen?

Da hat uns die TUM drauf gebracht. Vlad hat im vergangenen Frühjahr an der BCI & Neurotechnology Spring School 2021 teilgenommen, weil ihn die Thematik Brain-Computer-Interface – kurz BCI – fasziniert. Einer der Referenten war ein Spiele-Entwickler, der über die zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten des BCI in der Gaming Industrie berichtet hat.

Und da haben Sie beschlossen ein Startup zu gründen?

Vlad und ich hatten uns wenige Wochen zuvor, während des virtuellen Bewerbungsverfahrens zum Think.Make.Start-Workshop, kennengelernt und waren auf der Suche nach einem Business-Case für ein Neurotechnologie-Startup. Als begeisterte Gamer waren wir uns schnell einig, dass das Playtesting mit neurotechnologischen Methoden Entwicklern helfen kann, ihre Spiele zu verbessern – wir haben ja selbst keinen Bock auf schlechte Spiele.