Wie Headgame deine Spiele wertet

Die Wertung in einem Absatz

Jedes Spiel gibt ein Rohergebnis, eine Zeit, ein Level oder eine Punktzahl. Wo es eine öffentliche Norm gibt, wird daraus ein Perzentil, also der Anteil der Spiele, die du schlägst. Jeder Wert nimmt den Durchschnitt deiner zwei besten Sitzungen der Woche und macht aus dem Perzentil eine Zahl von 35 bis 99, nach der Formel 35 plus 0,64 mal das Perzentil. Deine Wochenkarte mischt drei Gehirnwerte, Reflexe, Gedächtnis und Konzentration, zu 40 % mit drei Disziplinwerten aus deinen Sitzungen ohne Handy, Stunden, Regelmäßigkeit und Serie, zu 60 %.

Woher die Normen kommen

Reaktionszeit, Sequenzgedächtnis, Schimpansen-Test und Zahlengedächtnis werden mit Human Benchmark Verteilungen verglichen, abgelesen am 13. Oktober 2026, mit jeweils 24.084 bis 70.940 Spielen (Human Benchmark, 2026). Laborstudien liefern die Bezugspunkte, 231 ms für die einfache Reaktionszeit bei 1.469 Erwachsenen (Woods et al., 2015a) und 6,52 Ziffern Spanne vorwärts bei 763 Erwachsenen (Woods et al., 2011).

Öffentliche Online-Normen stammen von Freiwilligen, auf allen möglichen Geräten, ohne Kontrolle gegen Schummeln. Sie sind eher ein anspruchsvoller Gegner als ein Abbild der Bevölkerung, und jede Seite sagt das. Alle Normen stehen auf der Normen-Seite, mit ihren Stichprobengrößen und einer CSV-Datei.

Warum die Karte über die Woche mittelt

Eine Sitzung von weniger als einer Minute schwankt stark. In einer Studie mit 219 Erwachsenen, die viele Male kurze Tests auf ihrem Smartphone machten, erreichte die Reliabilität des Durchschnittswerts 0,97 oder mehr, vergleichbar mit dem Labor (Sliwinski et al., 2018). Ein präziser Reaktionstest, drei Wochen lang einmal pro Woche wiederholt, erreichte 0,83 (Woods et al., 2015b). Die Karte vertraut also nie einem einzelnen Morgen, sie behält deine zwei besten Sitzungen der Woche.

Die Touchscreen-Korrektur

Touchscreens fügen je nach Modell 50 bis 200 ms Latenz hinzu (Van Patten et al., 2021), und Menschen am Handy, besonders mit Android, schneiden in Reaktionstests langsamer ab als Menschen am Computer (Passell et al., 2021). Die App erfasst das Handymodell und die Bildwiederholrate des Bildschirms und gleicht die Reaktionswerte nach Bildschirmtyp an. Auf dieser Website nutzt das Perzentil die öffentliche Norm, die Geräte mischt, und die Seite sagt dir das.

Welche Tests zählen und warum Stroop und Flanker nicht

Ein Test kommt nur in die Karte, wenn seine Reliabilität oder die einer eng verwandten Aufgabe nachweislich gut ist. Einfache Reaktionszeit 0,83 (Woods et al., 2015b), Fehlalarme im Go/No-Go 0,76 (Hedge et al., 2018), Trail Making A, Verwandter des Schulte-Rasters, 0,87 (Woods et al., 2015c), Corsi-Blockspanne, Verwandte des Sequenzgedächtnisses, 0,85 (Morawietz et al., 2024).

Die Stroop- und Flanker-Kosten sind robuste Effekte mit schwacher individueller Reliabilität, 0,60 bis 0,66 für Stroop und 0,40 bis 0,57 für Flanker (Hedge et al., 2018). Sie bleiben freie Spiele. Saisonspiele wie der F1-Start, das Zahlengedächtnis und der Flanker kommen erst in die Karte, wenn ihre Reliabilität in der Beta gemessen wurde.

Der Übungseffekt

Die Ergebnisse steigen, wenn ein Test wiederholt wird, zum Teil weil man den Test lernt (Scharfen et al., 2018a). Bei Arbeitsgedächtnistests lag der Zuwachs von der ersten zur zweiten Sitzung bei etwa einer Viertel Standardabweichung und wuchs weiter bis zur vierten (Scharfen et al., 2018b). Deshalb sind die ersten Sitzungen in der App ein Aufwärmen, damit die Karte nicht bloße Gewöhnung belohnt.

Was Üben bewirkt

Die größte Übersichtsarbeit zum Gehirntraining fand umfangreiche Belege dafür, dass Menschen in den geübten Aufgaben besser werden, und in geringerem Maß auch in eng verwandten Aufgaben (Simons et al., 2016). Headgame behauptet nicht mehr. Jedes Spiel verlangt eine Fähigkeit, Reaktionsschnelligkeit, Arbeitsgedächtnis oder Konzentration, und deine Karte zeigt, wie sich deine Werte in dieser Fähigkeit von Woche zu Woche entwickeln, neben der Zeit, die du dem Scrollen abnimmst.

Wer diese Methode geprüft hat

Die Methode hat das Headgame Team auf Grundlage der unten aufgeführten Quellen geschrieben. Bisher wurde noch kein unabhängiger wissenschaftlicher Gutachter benannt. Sobald das geschieht, erscheinen Name, Titel und Institution hier und auf jeder Seite, die geprüft wurde. Bis dahin verlinkt jede Zahl auf ihre Quelle, damit alle sie prüfen können, und Fehler lassen sich an contact@brainovr.app melden.

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Quellen

1. Sliwinski M.J., Mogle J.A., Hyun J. et al. (2018). Reliability and validity of ambulatory cognitive assessments. Assessment 25(1), 14 to 30. PMC5690878. doi.org/10.1177/1073191116643164
2. Human Benchmark, score distributions embedded in humanbenchmark.com, read on 13 October 2026. Reaction time n 70 940, sequence memory n 35 868, chimp test n 27 233, number memory n 24 084. humanbenchmark.com
3. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J., Reed B. (2015). Factors influencing the latency of simple reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 131. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00131
4. Woods D.L., Kishiyama M.M., Yund E.W. et al. (2011). Improving digit span assessment of short-term verbal memory. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology 33(1), 101 to 111. PMC2978794. doi.org/10.1080/13803395.2010.493149
5. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J. (2015). The effects of repeated testing, simulated malingering, and traumatic brain injury on high-precision measures of simple visual reaction time. Frontiers in Human Neuroscience 9, 540. PMC4637414. doi.org/10.3389/fnhum.2015.00540
6. Van Patten R., Iverson G.L., Muzeau M.A., VanRavenhorst-Bell H.A. (2021). Test-retest reliability and reliable change estimates for four mobile cognitive tests administered virtually in community-dwelling adults. Frontiers in Psychology 12, 734947. PMC8566921. doi.org/10.3389/fpsyg.2021.734947
7. Passell E., Strong R.W., Rutter L.A. et al. (2021). Cognitive test scores vary with choice of personal digital device. Behavior Research Methods 53(6), 2544 to 2557. PMC8568735. doi.org/10.3758/s13428-021-01597-3
8. Hedge C., Powell G., Sumner P. (2018). The reliability paradox. Behavior Research Methods 50(3), 1166 to 1186. PMC5990556. doi.org/10.3758/s13428-017-0935-1
9. Woods D.L., Wyma J.M., Herron T.J., Yund E.W. (2015). The effects of aging, malingering, and traumatic brain injury on computerized Trail-Making Test performance. PLoS One 10(6), e0124345. PMC4465490. doi.org/10.1371/journal.pone.0124345
10. Morawietz C. et al. (2024). Consistency of spatial ability performance in children, adolescents, and young adults. Frontiers in Psychology 15, 1365941. PMC10938598. doi.org/10.3389/fpsyg.2024.1365941
11. Scharfen J., Peters J.M., Holling H. (2018). Retest effects in cognitive ability tests, a meta-analysis. Intelligence 67, 44 to 66. doi.org/10.1016/j.intell.2018.01.003
12. Scharfen J., Jansen K., Holling H. (2018). Retest effects in working memory capacity tests, a meta-analysis. Psychonomic Bulletin and Review 25, 2175 to 2199. doi.org/10.3758/s13423-018-1461-6
13. Simons D.J., Boot W.R., Charness N. et al. (2016). Do brain training programs work? Psychological Science in the Public Interest 17(3), 103 to 186. doi.org/10.1177/1529100616661983