TED1998
Brenda Laurel: Why not make video games for girls?
Brenda Laurel über die Produktion von Videospielen für Mädchen
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Eine Perle aus dem TED-Archiv. Auf der TED1998 fragte Brenda Laurel: Warum richten sich die erfolgreichsten Videospiele an kleine Jungen? Sie sprach über ihre mehr als zwei Jahre dauernde Forschung, ein Spiel zu kreieren, das Mädchen spielen und lieben würden. Eine Pionierarbeit, die bis heute nachhallt.
Brenda Laurel - Designer and theorist
Brenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming. Full bio
Brenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming. Full bio
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00:12
Back in 1992, I started working for a company
0
0
2000
Damals, 1992, fing ich an, für eine Firma zu arbeiten,
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called Interval Research,
1
2000
2000
die sich Interval Research nannte
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which was just then being founded
2
4000
2000
und gerade erst gegründet worden war,
00:18
by David Lidell and Paul Allen
3
6000
2000
von David Lidell und Paul Allen,
00:20
as a for-profit research enterprise in Silicon Valley.
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8000
4000
als ein kommerzielles Forschungsunternehmen im Silicon Valley.
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I met with David
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14000
2000
Ich traf mich mit David,
00:28
to talk about what I might do in his company.
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16000
3000
um darüber zu sprechen, was ich für seine Firma tun könnte.
00:31
I was just coming out of a failed virtual reality business
7
19000
3000
Ich kam gerade aus einem gescheiterten Virtual-Reality-Unternehmen
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and supporting myself by being on the speaking circuit
8
22000
2000
und verdiente meinen Lebensunterhalt mit dem Halten von Vorträgen
00:36
and writing books --
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24000
2000
und dem Schreiben von Büchern.
00:38
after twenty years or so in the computer game industry
10
26000
3000
Davor hatte ich etwa 20 Jahren in der Computerspielindustrie gearbeitet
00:41
having ideas that people didn't think they could sell.
11
29000
3000
und Ideen entwickelt, von denen die Leute meinten, man könne sie nicht verkaufen.
00:45
And David and I discovered
12
33000
2000
David und ich fanden heraus,
00:47
that we had a question in common,
13
35000
2000
dass wir eine Frage gemeinsam hatten,
00:49
that we really wanted the answer to,
14
37000
2000
die wir wirklich beantwortet wissen wollten,
00:51
and that was,
15
39000
2000
und die lautete:
00:53
"Why hasn't anybody built any computer games for little girls?"
16
41000
3000
"Warum hat noch nie jemand ein Computerspiel für kleine Mädchen entworfen?"
00:56
Why is that?
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44000
2000
Wie kommt das?
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It can't just be a giant sexist conspiracy.
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46000
3000
Es kann sich nicht einfach um eine gigantische sexistische Verschwörung handeln.
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These people aren't that smart.
19
49000
3000
So schlau sind diese Leute nicht.
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There's six billion dollars on the table.
20
52000
3000
Es geht dabei immerhin um sechs Milliarden Dollar.
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They would go for it if they could figure out how.
21
55000
3000
Die würden sie sich doch wohl schnappen, wenn sie wüssten, wie.
01:10
So, what is the deal here?
22
58000
2000
Also was ist da los?
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And as we thought about our goals --
23
60000
3000
Und als wir über unsere Ziele nachgedacht haben –
01:15
I should say that Interval is really a humanistic institution,
24
63000
3000
ich sollte dazu sagen, dass Interval eine wirklich humanistische Einrichtung ist,
01:18
in the classical sense
25
66000
3000
im klassischen Sinn,
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that humanism, at its best,
26
69000
3000
dass Humanismus idealerweise
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finds a way to combine clear-eyed empirical research
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72000
3000
einen Weg findet, objektive empirische Forschung
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with a set of core values
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75000
3000
mit einem Gerüst von zentralen Werten zu verbinden,
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that fundamentally love and respect people.
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78000
3000
die grundsätzlich den Menschen lieben und respektieren.
01:33
The basic idea of humanism
30
81000
3000
Der grundlegende Gedanke des Humanismus
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is the improvable quality of life;
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84000
3000
ist die Verbesserung der Lebensqualität,
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that we can do good things,
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87000
2000
dass wir Gutes tun können,
01:41
that there are things worth doing
33
89000
2000
dass es Dinge gibt, die es wert sind, getan zu werden,
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because they're good things to do,
34
91000
2000
weil sie gut sind,
01:45
and that clear-eyed empiricism
35
93000
2000
und dass ungetrübte Empirie
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can help us figure out how to do them.
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95000
3000
uns dabei helfen kann herauszufinden, wie man sie tut.
01:50
So, contrary to popular belief,
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98000
2000
Also gibt es entgegen der landläufigen Meinung
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there is not a conflict of interest between empiricism and values.
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100000
5000
keinen Interessenkonflikt zwischen Empirie und Werten.
01:57
And Interval Research is kind of the living example
39
105000
3000
Interval Research ist eine Art lebender Beweis dafür,
02:00
of how that can be true.
40
108000
2000
dass das wahr sein kann.
02:02
So David and I decided to go find out,
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110000
2000
David und ich beschlossen also,
02:04
through the best research we could muster,
42
112000
2000
mit Hilfe des bestmöglichen Forschungsansatzes herauszufinden,
02:06
what it would take to get a little girl
43
114000
3000
was nötig sein würde, ein kleines Mädchen dazu zu bringen,
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to put her hands on a computer,
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117000
2000
einen Computer anzufassen,
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to achieve the level of comfort and ease with the technology
45
119000
3000
um das Niveau an technischer Sicherheit und Vertrautheit zu erreichen,
02:14
that little boys have because they play video games.
46
122000
3000
das kleine Jungen haben, weil sie Videospiele spielen.
02:17
We spent two and a half years conducting research;
47
125000
3000
Wir verbrachten zweieinhalb Jahre mit der Forschung;
02:20
we spent another year and a half in advance development.
48
128000
4000
wir brauchten noch einmal anderthalb Jahre für die vorbereitende Entwicklung.
02:24
Then we formed a spin-off company.
49
132000
3000
Dann gründeten wir eine Ableger-Firma.
02:27
In the research phase of the project at Interval,
50
135000
4000
Und während der Forschungsphase des Projektes bei Interval
02:31
we partnered with a company called Cheskin Research,
51
139000
3000
arbeiteten wir mit einer Firma namens Cheskin Research zusammen,
02:34
and these people -- Davis Masten and Christopher Ireland --
52
142000
4000
und diese Leute, Davis Masten und Christopher Ireland,
02:38
changed my mind entirely about what market research was
53
146000
3000
veränderten meine Sicht von dem, was Marktforschung war
02:41
and what it could be.
54
149000
1000
und was sie sein könnte, völlig.
02:42
They taught me how to look and see,
55
150000
3000
Sie brachten mir bei, genau hinzusehen und zu verstehen,
02:45
and they did not do the incredibly stupid thing
56
153000
3000
und begingen nicht die unglaubliche Dummheit,
02:48
of saying to a child,
57
156000
2000
einem Kind zu sagen:
02:50
"Of all these things we already make you,
58
158000
2000
"Welches von all den Dingen, die wir bereits für dich herstellen,
02:52
which do you like best?" --
59
160000
1000
magst du denn am liebsten?",
02:53
which gives you zero answers that are usable.
60
161000
2000
was einem überhaupt keine verwertbare Antwort einbringt.
02:55
So, what we did for the first two and a half years
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163000
3000
Also waren es vier Dinge, die wir die ersten
02:58
was four things:
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166000
2000
zweieinhalb Jahre gemacht haben:
03:00
We did an extensive review of the literature
63
168000
3000
Wir verschafften uns einen breitgefächerten Überblick über die Literatur
03:03
in related fields, like cognitive psychology,
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171000
2000
in verwandten Feldern, wie der kognitiven Psychologie,
03:05
spatial cognition, gender studies,
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173000
2000
Raumwahrnehmung, Gender Studies,
03:07
play theory, sociology, primatology.
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175000
3000
Spieltheorie, Soziologie, Primatologie –
03:10
Thank you Frans de Waal, wherever you are,
67
178000
2000
danke an Frans de Waall, wo auch immer Sie sind,
03:12
I love you and I'd give anything to meet you.
68
180000
3000
ich bewundere Sie und würde alles dafür geben, Sie einmal zu treffen.
03:15
After we had done that with a pretty large team of people
69
183000
3000
Nachdem wir das mit einer ziemlich großen Gruppe von Leuten gemacht hatten,
03:18
and discovered what we thought the salient issues were
70
186000
3000
und herausfanden, was unserer Meinung nach die hervorstechenden Punkte waren,
03:21
with girls and boys and playing --
71
189000
3000
wenn es um Mädchen und Jungen und ums Spielen geht –
03:24
because, after all, that's really what this is about --
72
192000
3000
denn schließlich geht es doch genau darum –
03:27
we moved to the second phase of our work,
73
195000
2000
begannen wir mit Phase Zwei unseres Projekts,
03:29
where we interviewed adult experts
74
197000
3000
bei dem wir erwachsene Experten befragten,
03:32
in academia, some of the people
75
200000
2000
an den Hochschulen, einige von den Leuten,
03:34
who'd produced the literature that we found relevant.
76
202000
2000
die die Literatur, die wir als relevant erachteten, geschrieben hatten.
03:36
Also, we did focus groups with people who were on the ground with kids every day,
77
204000
3000
Wir befragten auch Fokusgruppen von Leuten, die jeden Tag Umgang mit Kindern hatten,
03:39
like playground supervisors. We talked to them,
78
207000
2000
wie z.B. Spielplatzaufseher. Wir redeten mit ihnen,
03:41
confirmed some hypotheses and identified some serious questions
79
209000
3000
bestätigten einige Hypothesen, stießen auf einige wichtige Fragen
03:44
about gender difference and play.
80
212000
2000
über geschlechtsspezifische Unterschiede beim Spielen.
03:46
Then we did what I consider to be the heart of the work:
81
214000
4000
Dann machten wir uns an das, was ich als das Herz der Arbeit betrachte:
03:50
interviewed 1,100 children, boys and girls,
82
218000
3000
Wir befragten 1100 Kinder, Jungen und Mädchen
03:53
ages seven to 12, all over the United States --
83
221000
3000
zwischen sieben und zwölf, überall in den USA,
03:56
except for Silicon Valley, Boston and Austin
84
224000
3000
außer im Silicon Valley, in Boston und Austin,
03:59
because we knew that their little families would have millions of computers in them
85
227000
4000
denn wir wussten, dass die Kleinfamilien dort Millionen von Computern habem
04:03
and they wouldn't be a representative sample.
86
231000
2000
und deswegen keine repräsentative Stichprobe sein würden.
04:06
And at the end of those remarkable conversations
87
234000
3000
Und am Ende dieser bemerkenswerten Gespräche
04:09
with kids and their best friends across the United States,
88
237000
3000
mit Kindern und ihren besten Freunden überall in den USA,
04:12
after two years, we pulled together some survey data from another 10,000 children,
89
240000
3000
nach zwei Jahren, trugen wir Studiendaten von weiteren 10 000 Kindern zusammen,
04:15
drew up a set up of what we thought were the key findings of our research,
90
243000
9000
erstellten eine Übersicht über das, was wir als die wichtigsten Ergebnisse unserer Forschung erachteten,
04:24
and spent another year transforming them into design heuristics,
91
252000
4000
und verbrachten ein weiteres Jahr damit, sie in Designverfahren umzusetzen,
04:28
for designing computer-based products --
92
256000
3000
für die Gestaltung von computerbasierten Produkten,
04:31
and, in fact, any kind of products -- for little girls, ages eight to 12.
93
259000
4000
ja eigentlich für jede Art von Produkt für Mädchen zwischen acht und zwölf.
04:35
And we spent that time designing interactive prototypes for computer software
94
263000
5000
Und wir verbrachten die Zeit damit, interaktive Prototypen von Computersoftware zu gestalten
04:40
and testing them with little girls.
95
268000
2000
und sie mit kleinen Mädchen auszuprobieren.
04:42
In 1996, in November, we formed the company Purple Moon
96
270000
5000
Im November 1996 gründeten wir die Firma Purple Moon,
04:47
which was a spinoff of Interval Research,
97
275000
2000
die ein Ableger von Interval Research war,
04:49
and our chief investors were Interval Research, Vulcan Northwest,
98
277000
3000
und unsere Hauptinvestoren waren Interval Research, Vulcan Northwest,
04:52
Institutional Venture Partners and Allen and Company.
99
280000
3000
Institutional Venture Partners und Allen & Company.
04:55
We launched a website on September 2nd
100
283000
4000
Wir starteten eine Website am 2. September,
04:59
that has now served 25 million pages,
101
287000
2000
die bis jetzt 25 Millionen Seiten bedient
05:01
and has 42,000 registered young girl users.
102
289000
5000
und 42 000 registrierte junge Userinnen hat,
05:06
They visit an average of one and a half times a day,
103
294000
4000
die die Website im Durchschnitt anderthalbmal am Tag besuchen,
05:10
spend an average of 35 minutes a visit,
104
298000
3000
durchschnittlich 35 Minuten lang pro Besuch auf der Website bleiben
05:13
and look at 50 pages a visit.
105
301000
2000
und sich 50 Seiten pro Besuch anschauen.
05:15
So we feel that we've formed a successful online community with girls.
106
303000
5000
Wir haben also das Gefühl, eine erfolgreiche Online-Community für Mädchen aufgebaut zu haben.
05:20
We launched two titles in October --
107
308000
2000
Im Oktober brachten wir zwei Titel auf den Markt –
05:22
"Rockett's New School" -- the first of a series
108
310000
2000
"Rockett's New School" (Rocketts Neue Schule), was der ersten Teil einer Serie
05:24
of products -- is about a character called Rockett beginning her first day of school
109
312000
4000
von Produkten über eine Figur namens Rockett, die ihren ersten Schultag beginnt,
05:28
in eighth grade at a brand new place, with a blank slate,
110
316000
3000
in der achten Klasse, an einem ganz neuen Ort, völlig ohne Vorgeschichte.
05:31
which allows girls to play with the question of, "What will I be like when I'm older?"
111
319000
6000
Das erlaubt es den Mädchen erlaubt, mit Fragen zu spielen wie: "Wie werde ich sein, wenn ich älter bin?",
05:37
"What's it going to be like to be in high school or junior high school?
112
325000
3000
"Wie wird es sein, in der High School oder Junior High School zu sein?",
05:40
Who are my friends?";
113
328000
2000
"Wer sind meine Freunde?" -
05:42
to exercise the love of social complexity
114
330000
2000
um die Faszination für soziale Komplexität und
05:44
and the narrative intelligence that drives most of their play behavior;
115
332000
4000
die narrative Intelligenz auszuleben, die den Großteil ihres Spielverhaltens bestimmt
05:48
and which embeds in it values about noticing that we have lots of choices
116
336000
6000
und den Vorteil mit sich bringt zu erkennen, dass wir viele Entscheidungsmöglichkeiten
05:54
in our lives and the ways that we conduct ourselves.
117
342000
3000
im Leben und in unseren Verhaltensweisen haben.
05:57
The other title that we launched is called "Secret Paths in the Forest,"
118
345000
3000
Der andere Titel, den wir herausbrachten, heißt "Secret Paths in the Forest" (”Geheimpfade im Wald”)
06:00
which addresses the more fantasy-oriented, inner lives of girls.
119
348000
3000
und wendet sich an die mehr von der Vorstellungskraft geprägte Innenwelt von Mädchen.
06:03
These two titles both showed up in the top 50 entertainment titles in PC Data --
120
351000
5000
Diese beiden Titel tauchten in den Top 50 Unterhaltungstiteln in "PC Data" auf –
06:08
entertainment titles in PC Data
121
356000
3000
Unterhaltungstitel in "PC Data"
06:11
in December, right up there with "John Madden Football,"
122
359000
4000
im Dezember, ganz oben mit "John Madden Football",
06:15
which thrills me to death.
123
363000
2000
was mich absolut begeistert.
06:17
So, we're real,
124
365000
2000
Es gibt uns also wirklich,
06:19
and we've touched several hundreds of thousands of little girls.
125
367000
4000
und wir haben einige hunderttausend kleine Mädchen erreicht.
06:23
We've made half-a-billion impressions
126
371000
3000
Wir haben 500 Millionen Rückmeldungen erhalten
06:26
with marketing and PR for this brand, Purple Moon.
127
374000
4000
über das Marketing und die PR für diese Marke, Purple Moon.
06:30
Ninety-six percent of them, roughly, have been positive;
128
378000
3000
Etwa 96 Prozent waren positiv,
06:33
four percent of them have been "other."
129
381000
2000
vier Prozent waren es nicht.
06:35
I want to talk about the other,
130
383000
2000
Ich möchte über diese abweichenden sprechen,
06:37
because the politics of this enterprise, in a way,
131
385000
3000
denn der politische Hintergrund dieses Unternehmens
06:40
have been the most fascinating part of it, for me.
132
388000
2000
war für mich der interessanteste Teil.
06:42
There are really two kinds of negative reviews that we've received.
133
390000
4000
Es gab zwei Arten von negativen Rückmeldungen, die wir erhalten haben.
06:46
One kind of reviewer is a male gamer
134
394000
4000
Die eine Art von Kritikern ist der männliche ”Gamer”,
06:50
who thinks he knows what games ought to be,
135
398000
2000
der zu wissen meint, wie Spiele funktionieren sollten,
06:52
and won't show the product to little girls.
136
400000
2000
und der kleinen Mädchen das Produkt nicht zeigen will.
06:55
The other kind of reviewer is a certain flavor of feminist
137
403000
4000
Die andere Art ist eine bestimmte Sorte von Feministinnen,
06:59
who thinks they know what little girls ought to be.
138
407000
2000
die zu wissen meint, wie kleine Mädchen sein sollten.
07:02
And so it's funny to me that these interesting, odd bedfellows
139
410000
6000
Ich finde es lustig, dass diese interessanten, seltsamen Genossen
07:08
have one thing in common:
140
416000
2000
eine Sache gemeinsam haben:
07:10
they don't listen to little girls.
141
418000
2000
Sie hören kleinen Mädchen nicht zu.
07:14
They haven't looked at children
142
422000
3000
Sie haben die Kinder nicht beobachtet
07:17
and they're certainly not demonstrating any love for them.
143
425000
3000
und legen sicherlich keine Liebe ihnen gegenüber an den Tag.
07:21
I'd like to play you some voices of little girls
144
429000
3000
Ich würde Ihnen gern einige Stimmen von Mädchen vorspielen
07:24
from the two-and-a-half years of research that we did --
145
432000
2000
aus der zweieinhalbjährigen Studie, die wir durchgeführt haben –
07:26
actually, some of the voices are more recent.
146
434000
2000
genau genommen, wurden einige der Stimmen erst danach aufgenommen.
07:28
And these voices will be accompanied by photographs
147
436000
3000
Diese Stimmen werden von Fotos begleitet ,
07:31
that they took for us of their lives,
148
439000
2000
die sie für uns aus ihrem Leben aufgenommen haben,
07:33
of the things that they value and care about.
149
441000
2000
von den Dingen, die sie schätzen und die ihnen am Herzen liegen.
07:35
These are pictures the girls themselves never saw, but they gave to us
150
443000
3000
Das sind Fotos, die die Mädchen selbst nie gesehen, aber uns gegeben haben.
07:38
This is the stuff those reviewers don't know about and aren't listening to
151
446000
5000
Das sind Sachen, von denen diese Kritiker keine Ahnung haben und auf die sie nicht hören,
07:43
and this is the kind of research I recommend to those
152
451000
2000
und das ist die Art von Forschung, die ich Ihnen empfehle,
07:45
who want to do humanistic work.
153
453000
2000
wenn Sie humanistische Arbeit tun wollen.
07:47
Girl 1: Yeah, my character is usually a tomboy.
154
455000
2000
Video: Mädchen 1: Ja, meine Figur ist normalerweise ein Wildfang.
07:49
Hers is more into boys.
155
457000
2000
Ihre Figur interessiert sich mehr für Jungs.
07:51
Girl 2: Uh, yeah.
156
459000
2000
Mädchen 2: Ähm, ja.
07:53
Girl 1: We have -- in the very beginning of the whole game, always we do this:
157
461000
3000
Mädchen 1: Ganz am Anfang des Spiels machen wir immer Folgendes:
07:56
we each have a piece of paper; we write down our name, our age --
158
464000
3000
Jeder hat ein Blatt Papier, wir schreiben unseren Namen auf, unser Alter,
07:59
are we rich, very rich, not rich, poor, medium, wealthy,
159
467000
6000
ob wir reich sind, sehr reich, nicht reich, arm, mittel, wohlhabend,
08:05
boyfriends, dogs, pets -- what else -- sisters, brothers, and all those.
160
473000
7000
Freunde, Hunde, Haustiere – was noch – Schwestern, Brüder und das alles.
08:12
Girl 2: Divorced -- parents divorced, maybe.
161
480000
4000
Mädchen 2: Geschieden – die Eltern sind vielleicht geschieden.
08:16
Girl 3: This is my pretend [unclear] one.
162
484000
3000
Mädchen 3: Mit dem tu ich so, als ob [undeutlich].
08:19
Girl 4: We make a school newspaper on the computer.
163
487000
2000
Mädchen 4: Wir machen eine Schülerzeitung am Computer.
08:21
Girl 5: For a girl's game also usually they'll have really pretty scenery
164
489000
5000
Mädchen 5: Bei einem Spiel für Mädchen gibt es normalerweise einen richtig schönen Hintergrund
08:26
with clouds and flowers.
165
494000
2000
mit Wolken und Blumen.
08:28
Girl 6: Like, if you were a girl and you were really adventurous and a real big tomboy,
166
496000
4000
Wenn man ein Mädchen wäre und wirklich abenteuerlustig und wirklich wild,
08:32
you would think that girls' games were kinda sissy.
167
500000
4000
würde man denken, dass Spiele für Mädchen irgendwie lahm sind.
08:36
Girl 7: I run track, I played soccer,
168
504000
4000
Mädchen 6: Ich hab Leichtathletik gemacht, ich hab Fußball gespielt,
08:40
I play basketball, and I love a lot of things to do.
169
508000
3000
ich spiel' Basketball, und ich möchte gern viele Sachen machen.
08:43
And sometimes I feel like I can't really enjoy myself unless it's like a vacation,
170
511000
8000
Und manchmal hab' ich das Gefühl, ich kann nicht richtig Spaß haben, wenn nicht gerade Ferien sind,
08:51
like when I get Mondays and all those days off.
171
519000
4000
ich also Montag und die ganzen Tage frei habe.
08:55
Girl 8: Well, sometimes there is a lot of stuff going on
172
523000
3000
Mädchen 7: Naja, manchmal hab' ich sehr viel zu tun,
08:58
because I have music lessons and I'm on swim team --
173
526000
4000
weil ich Musikschule habe, und ich bin im Schwimmteam,
09:02
all this different stuff that I have to do,
174
530000
3000
und all diese Sachen, die ich machen muss,
09:05
and sometimes it gets overwhelming.
175
533000
3000
und manchmal wird es zu viel.
09:08
Girl 9: My friend Justine
176
536000
4000
Meine Freundin Justine
09:12
kinda took my friend Kelly, and now they're being mean to me.
177
540000
4000
hat mir irgendwie meine Freundin Kelly weggenommen, und jetzt sind sie gemein zu mir.
09:16
Girl 10: Well, sometimes it gets annoying when your brothers and sisters,
178
544000
3000
Mädchen 8: Naja, manchmal nervt es, wenn man mehrere Geschwister hat,
09:19
or brother or sister, when they copy you and you get your idea first
179
547000
5000
oder einen Bruder oder eine Schwester, wenn sie sich was bei dir abgucken, und du hattest die Idee zuerst,
09:24
and they take your idea and they do it themselves.
180
552000
6000
und sie nehmen dir deine Idee weg und machen es selbst.
09:30
Girl 11: Because my older sister, she gets everything
181
558000
3000
Mädchen 9: Weil meine große Schwester, die kriegt alles,
09:33
and, like, when I ask my mom for something, she'll say, "No" -- all the time.
182
561000
4000
und wenn ich meine Mama um was bitte, sagt sie immer nein.
09:37
But she gives my sister everything.
183
565000
2000
Aber meiner Schwester gibt sie alles.
09:39
Brenda Laurel: I want to show you, real quickly, just a minute
184
567000
2000
Brenda Laurel: Ich möchte Ihnen, ganz schnell, nur eine Minute
09:41
of "Rockett's Tricky Decision," which went gold two days ago.
185
569000
3000
aus "Rockett's Tricky Decision" (Rocketts knifflige Entscheidung) zeigen, das vor zwei Tagen den Gold-Status erreicht hat.
09:44
Let's hope it's really stable.
186
572000
3000
Hoffen wir, dass es wirklich stabil läuft.
09:47
This is the second day in Rockett's life.
187
575000
3000
Das ist der zweite Tag in Rocketts Leben,
09:50
The reason I'm showing you this
188
578000
2000
und der Grund, weshalb ich es Ihnen zeige,
09:52
is I'm hoping that the scene that I'm going to show you will look familiar
189
580000
4000
ist, dass ich hoffe, dass Ihnen die Szene, die ich Ihnen zeigen werde, bekannt vorkommt,
09:56
and sound familiar, now that you've listened to some girls' voices.
190
584000
3000
jetzt, da Sie die Stimmen von einigen der Mädchen gehört haben.
09:59
And you can see how we've tried to incorporate the issues that matter to them
191
587000
5000
Und dass Sie sehen, wie wir versucht haben, das in unser Spiel einzubauen,
10:04
in the game that we've created.
192
592000
2000
was den Mädchen wichtig ist.
10:09
Miko: Hey Rockett! C'mere!
193
597000
2000
Video: Miko: Hey, Rockett! Komm mal her!
10:11
Rockett: Hi Miko! What's going on?
194
599000
2000
Rockett: Hallo, Miko! Was ist los?
10:13
Miko: Did you hear about Nakilia's big Halloween party this weekend?
195
601000
3000
Miko: Hast du von Nakilias großer Halloweenparty dieses Wochenende gehört?
10:16
She asked me to make sure you knew about it.
196
604000
2000
Sie hat mir gesagt, dass ich dir Bescheid sagen soll.
10:18
Nakilia invited Reuben too, but --
197
606000
3000
Nakilia hat auch Reuben eingeladen, aber…
10:21
Rockett: But what? Isn't he coming?
198
609000
2000
Rockett: Aber was? Kommt er nicht?
10:23
Miko: I don't think so.
199
611000
2000
Miko: Ich glaub' nicht.
10:25
I mean, I heard his band is playing at another party the same night.
200
613000
3000
Ich meine, ich hab' gehört, dass seine Band am gleichen Abend auf 'ner anderen Party spielt.
10:28
Rockett: Really? What other party?
201
616000
2000
Rockett: Echt? Was für 'ne Party?
10:32
Girl: Max's party is going to be so cool, Whitney.
202
620000
4000
Mädchen: Max' Party wird so cool, Whitney.
10:36
He's invited all the best people.
203
624000
2000
Er hat die coolsten Leute eingeladen.
10:38
BL: I'm going to fast-forward to the decision point
204
626000
3000
BL: Ich spule vor zum Moment der Entscheidung,
10:41
because I know I don't have a lot of time.
205
629000
2000
denn ich weiß, dass ich nicht viel Zeit habe.
10:43
After this awful event occurs, Rocket gets to decide how she feels about it.
206
631000
4000
Nach diesem schlimmen Ereignis muss Rockett sich entscheiden, wie sie darüber denkt.
10:47
Rockett: Who'd want to show up at that party anyway?
207
635000
3000
Video: Rockett: Wer würde schon freiwillig zu dieser Party gehen?
10:50
I could get invited to that party any day if I wanted to.
208
638000
3000
Ich könnte sofort zu dieser Party eingeladen werden, wenn ich bloß wollte.
10:54
Gee, I doubt I'll make Max's best people list.
209
642000
4000
Oje, ich glaub nicht, dass ich es auf Max' Liste der coolsten Leute schaffe.
10:58
BL: OK, so we're going to emotionally navigate.
210
646000
2000
BL: OK, also würden wir die Situation gefühlsmäßig navigieren,
11:00
If we were playing the game, that's what we'd do.
211
648000
2000
wenn wir das Spiel spielten, würden wir das tun.
11:02
If at any time during the game we want to learn more about the characters,
212
650000
3000
Wenn wir während des Spiels mehr über die Figuren erfahren wollen,
11:05
we can go into this hidden hallway,
213
653000
2000
können wir in diesen versteckten Gang gehen,
11:07
and I'll quickly just show you the interface.
214
655000
3000
und ich werde Ihnen schnell einfach das Interface zeigen.
11:10
We can, for example, go find Miko's locker
215
658000
5000
Wir können zum Beispiel Mikos Schließfach suchen
11:15
and get some more information about her.
216
663000
3000
und einige Informationen über sie bekommen.
11:18
Oops, I turned the wrong way.
217
666000
2000
Hoppla, ich bin falsch abgebogen.
11:20
But you get the general idea of the product.
218
668000
2000
Aber Sie bekommen einen generellen Eindruck vom Produkt.
11:22
I wanted to show you the ways, innocuous as they seem,
219
670000
3000
Ich wollte Ihnen die Methoden zeigen, wie harmlos sie auch wirken,
11:25
in which we're incorporating what we've learned about girls --
220
673000
3000
mit denen wir das einbauen, was wir über Mädchen gelernt haben –
11:28
their desires to experience greater emotional flexibility,
221
676000
4000
ihren Wunsch, eine höhere emotionale Flexibilität zu erfahren
11:32
and to play around with the social complexity of their lives.
222
680000
5000
und mit der sozialen Komplexität ihres Lebens zu spielen.
11:38
I want to make the point that what we're giving girls, I think, through this effort,
223
686000
6000
Ich möchte darauf hinaus, dass das, was wir den Mädchen durch diese Arbeit geben,
11:44
is a kind of validation,
224
692000
3000
eine Art Anerkennung ist,
11:47
a sense of being seen.
225
695000
2000
ein Gefühl des Wahrgenommenwerdens.
11:49
And a sense of the choices that are available in their lives.
226
697000
3000
Und ein Gefühl für die Entscheidungen, die sie im Leben treffen können.
11:52
We love them.
227
700000
2000
Wir lieben sie.
11:54
We see them.
228
702000
2000
Wir sehen sie.
11:56
We're not trying to tell them who they ought to be.
229
704000
2000
Wir versuchen nicht, ihnen zu erzählen, wie sie sein sollten.
11:58
But we're really, really happy about who they are.
230
706000
3000
Sondern wir sind wirklich sehr glücklich darüber, wie sie sind.
12:01
It turns out they're really great.
231
709000
2000
Es hat sich herausgetellt, dass sie wirklich großartig sind.
12:03
I want to close by showing you a videotape
232
711000
4000
Ich möchten meinen Vortrag mit einem Video beenden,
12:07
that's a version of a future game in the Rockett series
233
715000
4000
das die Version eines zukünftigen Spiels der Rockett-Serie zeigt,
12:11
that our graphic artists and design people put together,
234
719000
4000
das unsere Grafiker und Designer erstellt haben
12:15
that we feel would please that four percent of reviewers.
235
723000
5000
und das, wie wir meinen, jenen vier Prozent der Kritiker gefallen könnte.
12:50
"Rockett 28!"
236
758000
2000
"Rockett 28"
12:57
Rockett: It's like I'm just waking up, you know?
237
765000
3000
Video: Rockett: Es ist, als sei ich gerade erst aufgewacht.
13:01
BL: Thanks.
238
769000
2000
BL: Danke.
ABOUT THE SPEAKER
Brenda Laurel - Designer and theoristBrenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming.
Why you should listen
With a PhD in theater and a focus on interactive narratives, Brenda Laurel landed in Silicon Valley at the perfect moment -- at a time when theorists and technologists were exploring new ways that our expanded computing power could link us and entertain us in ways we couldn't yet imagine. She worked as a software designer and researcher for Atari and Activision, and co-founded a telepresence company in 1990.
In 1994 she became a founding member of Paul Allen and David Liddle's Interval Research, a legendary Silicon Valley think tank studying the connection between tech and everyday life. Interval was meant to spin off profitable companies, and Laurel led one of the highest-profile spinoffs, Purple Moon, a software company devoted to making games and interactive communities for girls. In the end-of-the-'90s collapse of the CD-ROM market, Purple Moon was acquired by Mattel and killed. Laurel wrote about the experience in the monograph Utopian Entrepreneur, "a guide to doing socially positive work in the context of business."
Laurel is the chair of the Graduate Program in Design at California College of the Arts. Her paper "Designed Animism: Poetics for a New World" looks at the new field of distributed sensing and how it can help us discover patterns in nature.
Read the TED Blog's Q&A with Brenda Laurel >>
Brenda Laurel | Speaker | TED.com