Igår skrev jag om olika möjligheter att använda öppna data i skolan. En av utmaningarna med användandet av öppna data är att det kan vara svårt att sätta sig in i ett dataset och att utforska det på ett engagerande vis. Ett sätt att komma förbi utmaningarna i datamängdens storlek och komplexitet kan vara genom spel, spel byggda på öppna data.
Data games – dataspel i ordets rätta mening
Sedan något år tillbaka har min gode vän Julian Togelius och jag byggt spel på öppna data, som vi kallar data games. Det började med att vi helt enkelt ville ha ett projekt tillsammans och det föll sig naturligt att kombinera mitt intresse för öppna data med hans för spel och speciellt att generera spelinnehåll automatiskt. Förutom några enstaka presentationer har vi mest skrivit och pratat om projektet på engelska, men nu blir det på svenska, förutom att jag skriver data games för att ordet dataspel inte ska blandas ihop med det mer generella datorspel.
Data games låter spelare fritt leka med data som beskriver verkliga företeelser, för att utforska och lära sig från dem. Detta innebär någon form av automatisk konvertering av data från externa källor till ett spelbart format.
Exempel på data games
Det första spelet som vi tog fram, Open Data Monopoly, går ut på att generera Monopolbräden från indikatordata (t ex hur trygga folk känner sig eller hur många som går ut nian) för brittiska kommuner. Vår tanke var att spelaren väljer ut ett antal indikatorer och själv viktar hur bra eller dåliga den är. Utifrån detta skapas en spelplan som tar dessa värdering som grund. Spelmomentet ligger alltså mer i att generera spelplanen än att spela Monopol och kan snarast ses som en form av visualisering.
Open Trumps-kort
Ett antal spel har utvecklats av studenter vid IT-universitetet i Köpenhamn, där Julian har jobbat. Bland annat Open Trumps, som bygger på kortspelet Top Trumps. Här används dataset från FN och Världsbanken för att skapa kort för olika länder, som innehåller ett antal indikatorer (t ex tomatproduktion och förväntad livslängd). För att spelet ska vara roligt och spelbart måste algoritmen som skapar dem se till att inget av korten är allt för mycket bättre eller sämre än de andra. För att det ska gå bra för en i spelet så behövs en del tur, men också att man kan något om de länder som ingår och hur de förhåller sig till andra länder vad gäller de indikatorer som ingår. En initial utvärdering visade att studenter som spelat Open Trumps lärde sig något om länderna i kortlekarna, men också att det blev en hel del diskussion om vad indikatorerna innebar och om det var bra eller dåligt att ha ett högt värde på dem.
BarChartBall
Vi har flera andra spelprototyper som går ut på att ta ett existerande spelkoncept och bygga upp det med öppna data. I BarChartBall är utgångspunkten en annan: vi gör stapeldiagrammet till spelplanen. Målet är att använda staplarna för att putta ut bollen till högerkanten. Genom att välja en annan indikator så ändras spelplanen och genom att känna till något om länderna så blir det lättare eller svårare att putta ut bollen. Vi skrev en kort artikel om BarChartBall.
Mer projekt kommer upp efter hand på data-games.org. Bland annat ska vi skriva mer om vårt senaste projekt, att skapa spel utifrån publikationsmetadata, som vi med stöd från KB snart genomfört tillsammans med två bibliotekarier på Malmö högskola, Jessica Lindholm and Jacob Andersson. Spelet, Abstranaut, har Anders Hartzen programmerat och Anders Thelin har gjort grafiken.
Vi ser också fram emot att fortsätta utforska lärandeaspekterna av data games i allmänhet.