Mockup des Plugin-Spiels "Fake-Shop Explorer"
Auf Fake-Shop Jagd mit Astro-Cat
2. Workshop der Game-Entwicklung (08.07.2021)
Förderjahr 2020 / Project Call #15 / ProjektID: 5083 / Projekt: DETECT

Im Rahmen des Projekts „DETECT“ soll die Detektion von Fake-Shops durch Künstliche Intelligenz durch Gamification-Elemente verbessert werden.

In einem ersten Workshop am 22.Februar 2021 wurden die ersten Konzepte für Spiele entwickelt. Am 05. Mai 2021 wurden in einem zweiten Workshop die Entwürfe zu konkreten Spielen ausformuliert.

Das Ziel des Workshops war es den Spielablauf durchzudenken, um danach die technische Umsetzung basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen aufzubauen. Das entwickelte Spiel trägt den Namen „Fake-Shop Explorer“ und soll als Plugin-Spiel umgesetzt werden. Ein Plugin-Spiel ist ein kleines Zusatzprogramm im Browser, welches das Surfen im Internet nicht beeinträchtigt. Das Spiel soll als kleines Fenster am rechten oberen Bildschirmrand aufscheinen und Websites, die durch die User aufgerufen werden, direkt analysieren. So können Websites, die gerade besucht werden, aktiv in das Spielgeschehen eingebunden werden.

Bild eines Fake-Shops mit dem Plugin-Spiel Mockup.
Bild eines Fake-Shops mit dem Plugin-Spiel-Mockup, rechts oben im Browser-Fenster.

Die Story

Im Spiel schlüpft der User in die Rolle der Astro Cat, die angeführt von einer personifizierten Künstlichen Intelligenz neue Planeten (Onlineshops) entdeckt und diese für einen sicheren Cyberspace sammelt bzw. bewertet. Jede Seite, also jede URL, ist ein neuer Planet.

Die Spielerin oder der Spieler muss herausfinden, ob dieser Planet ein wirklicher Planet (= Shop) ist, oder nur eine Gaswolke (= kein Webshop). Ist ein Planet ein Fake-Shop hüllt er sich in rotes Licht, ist er ein seriöser Onlineshop in grünes Licht. Ist es kein Shop löst er sich in eine Gaswolke auf. Mithilfe erster Mockups wurde der Spielvorgang simuliert.

Der Spielverlauf im Detail

Ein User installiert das Fake-Shop Explorer-Plugin im Browser. Rechts erscheint ein Fenster, in dem sich das Fake-Shop Explorer Spiel befindet. Der User wird gefragt, ob er auf eine verdächtige Website weitergeleitet werden will, klickt er auf „ja“, wird die Website aufgerufen. Dort gilt es zu entscheiden: Handelt es sich um einen Onlineshop? Der User wird von dem anleitenden Charakter der Künstlichen Intelligenz gefragt, ob es sich bei der Website um einen Shop handelt.

Anhand mehre­rer Fragen helfen User so bei der richtigen Einord­nung von Websites. Mit einfachen Fragen werden die User durch das Spiel geleitet und helfen dabei, Entscheidungen der KI zu bestätigen. Somit kann auf spielerische Art und Weise die Qualitätssicherung betrieben werden. Gleichzeitig lernen die SpielerInnen zu Fake-Shops dazu.

Mockup des Plugin-Spiels "Fake-Shop Explorer"
Mockup des Plugin-Spiels "Fake-Shop Explorer"

Gestaltet ist das Fake-Shop Explorer Spiel nach Levels. Beantwortet ein User eine Frage richtig, erhöht sich der Fortschrittsbalken (zu sehen rechts im Bild). Ist der Balken voll, kann ins nächste Level vorgerückt werden. Portale, zu sammelnde Kristalle und sich farblich verändernde Galaxien sollen das Spiel aufregend gestalten, sowie auch visuell einen ansprechenden Anblick bieten.

Community Building

Das Spiel lässt sich allein durchlaufen, aber es sind auch spezielle Challenges angedacht. Sie sollen die Community an Fake-Shop Explorer-SpielerInnen aufbauen, in dem diese in Austausch zueinander treten. Badges und Abzeichen, die im Spiel gewonnen werden können, können auf Social Media geteilt werden - das soll auch extrinsische Anreize setzen.

Ein wichtiges Anliegen ist es, dass User nicht durch „nudging“ dazu gebracht werden, erwünschte Aktionen durchzuführen. Sie sollen in einem transparenten Spielprozess die Mechanismen der Fake-Shop Suche und Erkennung kennenlernen und bei nicht automatisierbaren Arbeitsschritten unterstützen.

Wie bleiben die User engagiert?

Die Zielgruppe die als User angesprochen werden soll, sind BesucherInnen der Watchlist Internet, also Personen die sich mit dem Thema Internetsicherheit, Fake-Shops und Cybersecurity zumindest schon einmal beschäftigt haben. Weitere Rekrutierungskanäle sind Facebook, Twitter und Reddit. Mit strategisch platzierten Hashtags und gezielter Bewerbung des Fake-Shop Explorers in Gruppen wie r/Austria, r/scamreports, r/Scams, etc., kann eine Gruppe an Usern gewonnen werden, die sich auch in ihrer Freizeit mit Internetbetrug ausein­andersetzen und Interesse an Betrugs­themen zeigen. So wird sichergestellt, dass Interesse an den Themen Internetbetrug, Fake-Shops und KI besteht und nachhaltiges Engagement gesichert ist.

Tags:

Gamification Künstliche Intelligenz Fake-Shops Internetbetrug E-Commerce Machine Learning Algorithmen; Dynamic Pricing; Personal Pricing; KI; AI; Künstliche Intelligenz
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