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Content

Wer stundenlang und täglich vor dem Computer sitzt und spielt, trainiert bestimmte Fähigkeiten (und vernachlässigt andere, die verkümmern, was aber schon sehr viel schwieriger nachzuweisen wäre). Computerspiele erfordern, dass deren Benutzer sich beispielsweise aktiv visuell orientieren müssen - und dies schnell sowie mit anhaltender Konzentration. Zudem muss das Gesehene (oder Gehörte) schnell in Reaktionen umgesetzt werden, was senso-motorische Fähigkeiten, also beispielsweise die Koordination von Auge und Hand, fördert. Das aber war nicht Gegenstand der Studie. Nach den Experimenten der Kognitionswissenschaftler vom Center for Visual Sciences an der University of Rochester, New York, lernen die Computerspieler sogar nicht nur die Bewältigung von bestimmten Aufgaben, sondern können das Gelernte auf andere Aufgaben übertragen, wodurch sie allgemein die visuelle Aufmerksamkeit stärken. Untersucht wurden dabei, wie C. Shawn Green und Daphne Bavellier in [[External Link]] Nature schreiben, Personen zwischen 18 und 23 Jahren, die Action-Spiele wie Grand Theft Auto3, Half-Life, Counter-Strike, 007 oder Spider-Man während des letzten halben Jahres mindestens an vier Tagen in der Woche und mindestens eine Stunde am Tag gespielt haben. Darunter befanden sich allerdings keine Frauen! Die Wissenschaftler hatten keine Studentinnen mit der notwendigen Shooter-Spiele--Praxis finden können. Verglichen wurden die Leistungen in den Tests mit denen von Nichtspielern. Zur Kontrolle mussten Nichtspieler - darunter dann auch Frauen - an 10 aufeinander folgenden Tagen jeweils mindestens eine Stunde sich an Shooter-Spielen trainieren, wodurch sich tatsächlich die visuellen Aufmerksamkeitsleistungen steigerten. Das mag schließlich in der Tat bei manchen Aufgaben hilfreich sein, verbessert aber weder allgemein die Aufmerksamkeit noch andere kognitive Fähigkeiten, die nicht mit der visuellen Orientierung und Reaktion zu tun haben. Computerspieler, die Action-Spiele-Erfahrung haben, besitzen beispielsweise eine höhere Aufmerksamkeitskapazität, die sich weit weniger schnell erschöpft wie bei den Nichtspielern. So haben sie auch nach einer anstrengenden Bewältigung von Aufgaben noch die Fähigkeit, neben der Aufgabe Ablenkungen zu verarbeiten. Sie können sich beispielsweise auch längere Zahlenreihen, die den Versuchspersonen kurz auf dem Bildschirm gezeigt werden, merken. Zudem konnten die Spieler ihre Aufmerksamkeit weitaus besser auch in ungewohnten Situationen auf die Erfassung eines räumlichen Feldes erstrecken als Nichtspieler. Dabei mussten zuerst Objekte in einem dichten Feld identifiziert und dann schnell durch Umschalten der Fokussierung ein weiteres Umfeld erkundet werden. Der Druck, schnell auf mehrere visuelle Reize reagieren zu müssen, fördert, so die Wissenschaftler, die Fähigkeit, Reize über die Zeit hinweg zu verarbeiten und "Flaschenhals"-Situationen der Aufmerksamkeit zu vermeiden. Sie sind auch besser in der Lage, von einer Aufgabe zur nächsten zu springen. Wie die Wissenschaftler selbst feststellen, könnte man natürlich angesichts dieser Ergebnisse einwenden, dass die Fähigkeiten nicht mit der Beschäftigung mit Computerspielen entstehen, sondern dass Menschen, deren visuelle Aufmerksamkeit und senso-motorische Koordination besser ist, sich lieber mit dieser Art von Spielen beschäftigen, weil sie dort auch besser belohnt werden als die Ungeschickten. Aus diesem Grund hat man eine Gruppe von Nichtspielern gebeten, mindesten eine Stunde am Tag während zehn aufeinander folgenden Tagen, "Medal of Honor" zu spielen, während eine Kontrollgruppe "Tetris" bekam. Tetris verlangt ganz andere Leistungen wie ein Shooter-Spiel. Der Benutzer muss seine Aufmerksamkeit zu jeder Zeit auf jeweils ein Objekt richten, während die Aufmerksamkeit der Shooter-Spieler auf den ganzen Raum verteilt sein und ständig mit Unvorgesehenem rechnen muss, das aus irgendeiner Ecke auftaucht. Tetris-Spieler müssten also, wenn Aufmerksamkeit spezifisch von Spieleanforderungen trainiert wird, in den Tests zur visuellen Aufmerksamkeit anders abschneiden.

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Issue

[22. November 2017].

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22. 1.2018 11:08:27

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Content

Mit einem bereits zuvor von Paul Vitanyi und anderen entwickeltem Verfahren, das den Zusammenhang von Objekten misst (normalized information distance - NID ), kann die Nähe zwischen bestimmten Objekten (Bilder, Worte, Muster, Intervalle, Genome, Programme etc.) anhand aller Eigenschaften analysiert und aufgrund der dominanten gemeinsamen Eigenschaft bestimmt werden. Ähnlich können auch die allgemein verwendeten, nicht unbedingt "wahren" Bedeutungen von Namen mit der Google-Suche erschlossen werden. 'At this moment one database stands out as the pinnacle of computer-accessible human knowledge and the most inclusive summary of statistical information: the Google search engine. There can be no doubt that Google has already enabled science to accelerate tremendously and revolutionized the research process. It has dominated the attention of internet users for years, and has recently attracted substantial attention of many Wall Street investors, even reshaping their ideas of company financing.' (Paul Vitanyi und Rudi Cilibrasi) Gibt man ein Wort ein wie beispielsweise "Pferd", erhält man bei Google 4.310.000 indexierte Seiten. Für "Reiter" sind es 3.400.000 Seiten. Kombiniert man beide Begriffe, werden noch 315.000 Seiten erfasst. Für das gemeinsame Auftreten beispielsweise von "Pferd" und "Bart" werden zwar noch immer erstaunliche 67.100 Seiten aufgeführt, aber man sieht schon, dass "Pferd" und "Reiter" enger zusammen hängen. Daraus ergibt sich eine bestimmte Wahrscheinlichkeit für das gemeinsame Auftreten von Begriffen. Aus dieser Häufigkeit, die sich im Vergleich mit der maximalen Menge (5.000.000.000) an indexierten Seiten ergibt, haben die beiden Wissenschaftler eine statistische Größe entwickelt, die sie "normalised Google distance" (NGD) nennen und die normalerweise zwischen 0 und 1 liegt. Je geringer NGD ist, desto enger hängen zwei Begriffe zusammen. "Das ist eine automatische Bedeutungsgenerierung", sagt Vitanyi gegenüber dern New Scientist (4). "Das könnte gut eine Möglichkeit darstellen, einen Computer Dinge verstehen und halbintelligent handeln zu lassen." Werden solche Suchen immer wieder durchgeführt, lässt sich eine Karte für die Verbindungen von Worten erstellen. Und aus dieser Karte wiederum kann ein Computer, so die Hoffnung, auch die Bedeutung der einzelnen Worte in unterschiedlichen natürlichen Sprachen und Kontexten erfassen. So habe man über einige Suchen realisiert, dass ein Computer zwischen Farben und Zahlen unterscheiden, holländische Maler aus dem 17. Jahrhundert und Notfälle sowie Fast-Notfälle auseinander halten oder elektrische oder religiöse Begriffe verstehen könne. Überdies habe eine einfache automatische Übersetzung Englisch-Spanisch bewerkstelligt werden können. Auf diese Weise ließe sich auch, so hoffen die Wissenschaftler, die Bedeutung von Worten erlernen, könne man Spracherkennung verbessern oder ein semantisches Web erstellen und natürlich endlich eine bessere automatische Übersetzung von einer Sprache in die andere realisieren.

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Date

22. 1.2018 11:32:44