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Plastic Gate: Snapchat lässt Brandenburger Tor im Müll versinken

Zwei neue AR-Erlebnisse von Snapchat machen auf die globale Abfallproblematik aufmerksam und bringen die Verantwortung ins eigene Zuhause

Snaps Plastic Gate in Berlin
Snaps Präsentation neuer Lense-Effekte für die App Snapchat soll alarmieren und aktivieren. Nicht nur das Brandenburger Tor, also Deutschland, versinkt im Müll, auch das eigene Wohnzimmer überall auf der Welt ist vor Plastikflaschen und -tüten kaum betretbar, der eigene Ausweg wird von Folie versperrt – so die immersiven Szenarien, wenn man die Linsen »Plastic Gate« und »Plastic World« mit der Innen- und Außenkamera anwendet.

Snapchat-Lense mit Landmarker-Technologie

Snapchat-Lense mit WorldMesh-Technologie

Ja, es besteht Handlungsbedarf – weit über Pfandflaschen Wegbringen und Recyceln hinaus, nicht nur die Meere bestehen neben Wasser mehr und mehr aus Plastik. Schluss mit lustig und Hundeohren-Selfies. #PlasticWorld: Der Appell geht an die Gen Z, also die Generation junger Menschen, die Informationen und etwa Anregungen zum Umweltaktivismus über Snapchat erreichen.

Snap Launch-Event zur Lense PlasticGate, zu sehen: Götz Trillhaas

Am Mittwoch stellte Snap Inc. die aktuellen Filterdistopien und Technologien dahinter in Berlin vor. Im Rahmen einer Ausstellung (»AR for Good«) und Diskussionsrunde fragte DACH Managing Director Götz Trillhaas: »Wie gelingt gesellschaftliche Aktivierung im digitalen Zeitalter?« Snap antwortet nicht nur mit einer Reminiszenz an Verhüllungsaktionen von Christo, sondern mit Learnings durch Nutzung von neuen AR-Erfahrbarkeitspotenzialen aus der Hand des Unternehmens.

Das Prinzip Landmarker-Lens mit einer LiDaR-Methode (Light Detection and Ranging) als Basis ist nicht ganz neu: Mit einem solchen Filter für den Pariser Platz lud die Tagesschau bereits 2019 Snapchat-User dazu ein, den Mauerfall noch einmal vor Ort zu »erleben«.

Snaps World-Mesh-Technologie am Beispiel vom Plastic-World-Filter funktioniert an jedem beliebigen Ort. World Mesh bedeutet kurz gesagt: Mittels Machine Learning findet eine Berechnung von Raumtiefen statt und die Aufnahmen einer Standard-Handykamera lassen sich dreidimensional und maßstabgetreu in ein erweitertes Raumerlebnis um- und verwandeln.

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