Majorelle Mystery

Bild
Symbolbild des Spiels "Majorelle Mystery": Stilisierte Darstellung der Villa Majorelle mit zwei Geistern anstelle der Fenster
Namensnennung
Lea Gleißner, Berenike Rensinghoff, Jörg Reichert, Melisa Kujevic, Anastasia Bauch, Sonja Heinze, Paul Herrmann, Marie-Laure Steinfeltz, Sophie Toulouze
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Lizenz

Beim Online-Escape-Game "Majorelle Mystery" entdecken die Spieler*innen die Jugendstil-Villa Majorelle in Nancy (Frankreich). Geführt durch die Bewohner*innen und Erbauer*innen der Villa müssen verschiedene Rätsel und Aufgaben gelöst werden. Dabei wird ganz nebenbei viel Information über die Geschichte des Bauwerks vermittelt. Die liebevolle visuelle Gestaltung des Spiels weckt zudem die Lust, die Villa (auch) persönlich zu besuchen.

"Majorelle Mystery" ist ein besonders gutes Beispiel für die gelungene und nachhaltige Zusammenarbeit zwischen Hackathon-Teilnehmenden und der datengebender Institution. Das beidseitige Engagement trug maßgeblich dazu bei, dass die Hackathon-Idee ausgearbeitet und schließlich vom Datengeber implementiert werden konnte.

Die Coding da Vinci-Stipendien haben dafür gesorgt, dass die notwendige Arbeitszeit investiert werden konnte, und das begleitende Game Design-Coaching hat zu einer Optimierung des Game-Flows beigetragen.

Im Laufe des Stipendiums haben Sonja Heinze und Benjamin Steinfeltz die Demo-Version aus dem grenzübergreifenden Coding da Vinci-Hackathon Saar-Lor-Lux 2020 zu einer fertigen, spielbaren Version weiterentwickelt. Die Spielzeit dauert zwischen 15 und 30 Minuten. Am 8. April – zeitgleich mit einer großen Veranstaltung der Museen Nancys – wird das Spiel publikumswirksam released und in die Website der Villa Majorelle sowie in deren Öffentlichkeitsarbeit integriert.

Um sowohl deutschsprachiges als auch französisches und internationales Publikum anzusprechen, gibt es deutsche, französische und englische Sprachversionen des Spiels.

Hier kann das Spiel heruntergeladen werden.

Entstanden ist das Projekt "Majorelle Mystery" bei Coding da Vinci Saar-Lor-Lux 2020 mit Daten der Museen von Nancy (Frankreich).

Stipendiat*innen:

Sonja Heinze & Benjamin Steinfeltz

zur Beschreibung des Hackathon-Projekts

zum verwendeten Datenset

"Majorelle Mystery" auf github

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@MajMys

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