Ich liebe Videospiele. Ich bewundere sie auch ein wenig. Ich bewundere ihre Stärke im Hinblick auf Vorstellungskraft und Technologie, im Hinblick auf Entwurf. Aber am allermeisten bewundere ich ihre Stärke, uns zu motivieren, uns anzutreiben, uns zu faszinieren, wie nichts anderes, was wir erfunden haben dies jemals tun konnte. Und ich denke, dass wir einige sehr beeindruckende Dinge lernen können, indem wir uns anschauen, wie wir es tun. Und im besonderen, denke ich, dass wir etwas über das Lernen lernen können. Nun die Videospielindustrie ist die bei weitem am schnellsten wachsende von allen modernen Medien. Von ungefähr 10 Milliarden in 1990, ist es heute weltweit 50 Milliarden Dollar wert und es gibt keine Anzeichen dafür, dass es weniger wird. Es wird geschätzt, dass innerhalb der nächsten vier Jahre wird geschätzt, dass der Wert bei über 80 Milliarden Dollar liegt. Das ist das dreifache der Musikindustrie. Ziemlich beeindruckend, aber ich denke nicht, dass dies die vielsagendste Statistik von allen ist. Die Tatsache, die mich wirklich verblüfft ist, dass heutzutage Menschen ungefähr acht Milliarden reale Dollars pro Jahr für virtuelle iTunes ausgeben, die nur innerhalb von Videospielen existieren. Dies ist ein Screenshot aus der virtuellen Welt, Entropia Universe. Zu Beginn dieses Jahres, wurde ein virtueller Asteroid daraus für 330.000 reale Dollar verkauft. Und dies ist ein Schiff der Titanklasse aus dem Weltraumspiel, EVE Online. Und dieses virtuelle Objekt wurde von 200 realen Menschen in circa 56 echten Tagen gebaut, plus der unzählige Stunden an Einsatz zuvor. Und doch werden viele von diesen gebaut. Am anderen Ende der Skala. Das Spiel, Farmville, Sie haben vielleicht davon gehört, hat 70 Millionen Spieler weltweit, und die meisten dieser Spieler spielen es beinah jeden Tag.
I love video games. I'm also slightly in awe of them. I'm in awe of their power in terms of imagination, in terms of technology, in terms of concept. But I think, above all, I'm in awe at their power to motivate, to compel us, to transfix us, like really nothing else we've ever invented has quite done before. And I think that we can learn some pretty amazing things by looking at how we do this. And in particular, I think we can learn things about learning. Now the video games industry is far and away the fastest growing of all modern media. From about 10 billion in 1990, it's worth 50 billion dollars globally today, and it shows no sign of slowing down. In four years' time, it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars. That's about three times the recorded music industry. This is pretty stunning, but I don't think it's the most telling statistic of all. The thing that really amazes me is that, today, people spend about eight billion real dollars a year buying virtual items that only exist inside video games. This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe. Earlier this year, a virtual asteroid in it sold for 330,000 real dollars. And this is a Titan class ship in the space game, EVE Online. And this virtual object takes 200 real people about 56 days of real time to build, plus countless thousands of hours of effort before that. And yet, many of these get built. At the other end of the scale, the game Farmville that you may well have heard of, has 70 million players around the world and most of these players are playing it almost every day.
Dies hört sich wirklich beunruhigend für einige Menschen an, ein Anzeichen für etwas Beunruhigendes oder Schlechtes in der Gesellschaft. Aber wir sind hier für die guten Nachrichten, und die guten Nachrichten sind, dass ich denke, wir können erforschen, warum dieser sehr reale menschliche Einsatz, diese sehr intensive Schaffung von Wert, stattfindet. Und indem wir diese Frage beantworten, denke ich, nehmen wir etwas extrem mächtiges weg. Und ich denke die interessanteste Art, wie wir darüber nachdenken sollten, ist die im Hinblick auf Belohnungen. Besonders im Hinblick auf die sehr intensiven emotionalen Belohnungen, die die Spiele den Menschen ermöglichen, sowohl individuell als auch kollektiv gesehen. Wenn wir uns nun anschauen, was in den Köpfen von Menschen vorgeht, wenn sie involviert werden, laufen zwei sehr unterschiedliche Prozesse ab. Einerseits gibt es den Prozess des Wollens. Dies ist ein wenig wie Ehrgeiz und Drang - Ich werde das tun. Ich werde hart arbeiten. Andererseits gibt es den Prozess des Mögens, Spaß und Zuneigung und Vergnügen -- und ein riesiges fliegendes Monster mit einem Ork auf seinem Rücken. Es ist ein wirklich tolles Bild. Es ist ziemlich cool. Es ist aus dem Spiel World of Warcraft mit mehr als 10 Millionen Spieler weltweit, einer davon bin ich, ein anderer ist meine Frau. Und diese Art der Welt, dieses riesige fliegende Monster, das du fliegen kannst, zeigt, warum Spiele so gut darin sind, beides zu tun, das Wollen und das Mögen. Weil es sehr kraftvoll ist. Es ist ziemlich cool. Es gibt einem große Macht. Dein Ehrgeiz wird befriedigt, aber es ist sehr schön. Es ist ein sehr großes Vergnügen herumzufliegen. Und durch diese Verbindung entsteht eine sehr intensive emotionale Verbindung.
This may all sound really quite alarming to some people, an index of something worrying or wrong in society. But we're here for the good news, and the good news is that I think we can explore why this very real human effort, this very intense generation of value, is occurring. And by answering that question, I think we can take something extremely powerful away. And I think the most interesting way to think about how all this is going on is in terms of rewards. And specifically, it's in terms of the very intense emotional rewards that playing games offers to people both individually and collectively. Now if we look at what's going on in someone's head when they are being engaged, two quite different processes are occurring. On the one hand, there's the wanting processes. This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard. On the other hand, there's the liking processes, fun and affection and delight and an enormous flying beast with an orc on the back. It's a really great image. It's pretty cool. It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally, one of whom is me, another of whom is my wife. And this kind of a world, this vast flying beast you can ride around, shows why games are so very good at doing both the wanting and the liking. Because it's very powerful. It's pretty awesome. It gives you great powers. Your ambition is satisfied, but it's very beautiful. It's a very great pleasure to fly around. And so these combine to form a very intense emotional engagement.
Aber dies ist nicht der wirklich interessante Teil. Das wirklich interessante hinsichtlich Virtualität, ist, dass man sie messen kann. Weil man in der der Virtualität alles messen kann. Jede einzelne Aktion einer Person, die je in einem Spiel gespielt wurde, kann gemessen werden. Die größten Spiele dieser Welt heutzutage messen mehr als eine Milliarde Datenpunkte über ihre Spieler, darüber, was jeder so macht -- viel mehr Details, als man je von einer Webseite bekommen kann. Und das ermöglicht, dass etwas sehr spezielles in Spielen passiert. Es ist etwas, was man den Belohnungsplan nennt. Und damit meine ich, was Millionen von Menschen getan haben, mit der sorgfältigen Anpassung der Rate, der Natur, dem Typ, der Intensität der Belohnung in Spielen, damit sie involviert bleiben über einen großen Zeitraum und viel Einsatz hindurch. Nun, um dies auszuprobieren und zu erklären mithilfe von realen Begriffen, möchte ich über eine Sorte von Aufgaben reden, die in so vielen Spielen anfällt. Geh und besorge eine bestimme Menge eines bestimmten Spielfaktors. Nehmen wir der einfachheitshalber an, dass meine Mission darin besteht, 15 Kuchen zu holen und ich kann 15 Kuchen bekommen, indem ich diese süßen, kleinen Monster töte. Einfaches Spielabenteuer. Wenn man möchte, kann man das als ein Problem mit Kisten sehen. Ich muss die ganze Zeit Kisten öffnen. Ich weiß nicht, was darin ist, bis ich sie geöffnet habe. Und ich begebe mich daran, Kiste nach Kiste zu öffnen, bis ich 15 Kuchen habe. Wenn man nun ein Spiel wie Warcraft betrachtet, kann man es, wenn man will, als eine große Kistenöffnungs-Unternehmung sehen. Das Spiel versucht Menschen nur dazu zu bringen, Millionen von Kisten zu öffnen, um bessere und bessere Sachen zu bekommen.
But this isn't the really interesting stuff. The really interesting stuff about virtuality is what you can measure with it. Because what you can measure in virtuality is everything. Every single thing that every single person who's ever played in a game has ever done can be measured. The biggest games in the world today are measuring more than one billion points of data about their players, about what everybody does -- far more detail than you'd ever get from any website. And this allows something very special to happen in games. It's something called the reward schedule. And by this, I mean looking at what millions upon millions of people have done and carefully calibrating the rate, the nature, the type, the intensity of rewards in games to keep them engaged over staggering amounts of time and effort. Now, to try and explain this in sort of real terms, I want to talk about a kind of task that might fall to you in so many games. Go and get a certain amount of a certain little game-y item. Let's say, for the sake of argument, my mission is to get 15 pies and I can get 15 pies by killing these cute, little monsters. Simple game quest. Now you can think about this, if you like, as a problem about boxes. I've got to keep opening boxes. I don't know what's inside them until I open them. And I go around opening box after box until I've got 15 pies. Now, if you take a game like Warcraft, you can think about it, if you like, as a great box-opening effort. The game's just trying to get people to open about a million boxes, getting better and better stuff in them.
Das hört sich ungemein langweilig an, aber Spiele sind dazu im Stande, diesen Prozess ungemein fesselnd zu machen. Und die Art wie sie es tun, geschieht durch die Kombination von Wahrscheinlichkeit und Daten. Lasst uns über Wahrscheinlichkeit nachdenken. Wenn wir jemanden damit beschäftigen möchten, Kisten zu öffnen um Kuchen zu finden, dann wollen wir sicher stellen, dass es nicht zu einfach, oder zu schwierig ist, einen Kuchen zu finden. Wie macht man das? Man schaut sich eine Millionen Menschen an -- nein, 100 Millionen, 100 Millionen Kistenöffner -- und man stellt fest, dass, wenn die Kuchenrate bei ungefähr 25 Prozent liegt-- ist dies nicht zu frustrierend und aber auch nicht zu einfach; Menschen bleiben so involviert -- aber natürlich ist dies nicht alles, was man tut - es sind 15 Kuchen. Nun, ich könnte ein Spiel mit dem Namen Piecraft entwickeln, indem man nur eine Millionen Kuchen holen muss, oder Tausend Kuchen. Das wäre sehr langweilig. 15 ist schon die optimale Anzahl. Man sieht so zwischen 5 und 20 als die richtige Anzahl an, bei der Menschen bei der Sache bleiben. Aber wir haben nicht nur Kuchen in Kisten. Es gibt ganz oben die 100 Prozent. Und daher stellen wir sicher, dass jedes Mal wenn eine Kiste geöffnet wird, das dann etwas darin ist, eine kleine Belohnung, die Menschen weiter antreibt und involviert. In den meisten Abenteuerspielen, ist es ein wenig Spielgeld, etwas Erfahrung, aber wir tun nicht nur das.
This sounds immensely boring but games are able to make this process incredibly compelling. And the way they do this is through a combination of probability and data. Let's think about probability. If we want to engage someone in the process of opening boxes to try and find pies, we want to make sure it's neither too easy, nor too difficult, to find a pie. So what do you do? Well, you look at a million people -- no, 100 million people, 100 million box openers -- and you work out, if you make the pie rate about 25 percent -- that's neither too frustrating, nor too easy. It keeps people engaged. But of course, that's not all you do -- there's 15 pies. Now, I could make a game called Piecraft, where all you had to do was get a million pies or a thousand pies. That would be very boring. Fifteen is a pretty optimal number. You find that -- you know, between five and 20 is about the right number for keeping people going. But we don't just have pies in the boxes. There's 100 percent up here. And what we do is make sure that every time a box is opened, there's something in it, some little reward that keeps people progressing and engaged. In most adventure games, it's a little bit in-game currency, a little bit experience. But we don't just do that either.
Wir sagen auch noch, dass es ganz viele andere Dinge gibt, von unterschiedlicher Qualität und auf verschiedenen Spannungsebenen. Es gibt eine 10-prozentige Chance, dass du etwas ziemlich gutes bekommst. Es gibt eine 0,1-prozentige Chance, dass du eine absolut super Sache bekommst. Und jede dieser Belohnungen ist sorgfältig darauf abgestimmt. Und außerdem sagen wir noch: "Nun, wie viele Monster? Sollte die gesamte Welt mit einer Milliarde Monster gefüllt sein?" Nein, wir wollen jeweils nur ein oder zwei Monster auf dem Bildschirm haben. Damit ich weiter gelockt werde. Es ist nicht zu einfach, nicht zu schwierig. All dies ist sehr einflussreich. Aber wir befinden uns in der Virtualität, dies sind keine echten Kisten. Also können wir einige ziemlich verblüffende Dinge tun. Wir bemerken, wenn wir all diese Menschen beobachten, die Kisten öffnen, dass wenn Menschen ungefähr 13 der 15 Kuchen finden, ihre Aufmerksamkeit wandert, sie werden etwas gelangweilt und gereizt. Sie sind irrational im Bezug auf Wahrscheinlichkeit. Sie denken, dass das Spiel unfair ist. Es gibt mir meine 2 letzten Kuchen nicht, ich gebe auf. Wenn es echte Kisten sind, können wir nicht viel tun, aber in einem Spiel sagen wir: "Ok dann." Wenn du 13 Kuchen hast, steigt deine Chance einen weiteren Kuchen zu finden auf 75%. Es hält dich beschäftigt. Wenn man sieht, was Menschen tun, sie passen ihre Welt an ihre Erwartungen an. Unsere Spiele tun dies nicht immer. Und eine Sache, die sie sicherlich im Moment tun, ist, dass wenn es eine 0,1-prozentige Chance auf eine super Sache gibt, wird sichergestellt, dass so etwas in der nächsten Zeit nicht noch einmal geschieht, um den Wert zu halten, die Besonderheit.
We also say there's going to be loads of other items of varying qualities and levels of excitement. There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item. There's going to be a 0.1 percent chance you get an absolutely awesome item. And each of these rewards is carefully calibrated to the item. And also, we say, "Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?" No, we want one or two monsters on the screen at any one time. So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult. So all this is very powerful. But we're in virtuality. These aren't real boxes. So we can do some rather amazing things. We notice, looking at all these people opening boxes, that when people get to about 13 out of 15 pies, their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy. They're not rational about probability. They think this game is unfair. It's not giving me my last two pies. I'm going to give up. If they're real boxes, there's not much we can do, but in a game we can just say, "Right, well. When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now." Keep you engaged. Look at what people do -- adjust the world to match their expectation. Our games don't always do this. And one thing they certainly do at the moment is if you got a 0.1 percent awesome item, they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time to keep the value, to keep it special.
Und der Punkt ist wirklich, dass wir uns so entwickelt haben, dass wir mit der Welt auf besondere Weise zufrieden sind. In hunderttausenden von Jahren, haben wir uns dazu entwickelt, bestimmte Dinge stimulierend zu finden und als sehr intelligente, zivilisierte Wesen, werden wir enorm durch Problemlösen und Lernen stimuliert. Aber nun können wir das auch anders herum tun und Welten bauen, die explizit unsere evolutionären Triebe stimulieren. Was bedeutet dies nun alles für die Praxis? Nun, mir fallen da sieben Dinge ein, die, so denke ich, zeigen, wie man diese Lektionen nehmen und sie außerhalb der Spiele nutzen kann. Die erste ist sehr einfach: eine Anzeige, die den Fortschritt misst -- etwas, worüber brillant referiert wurde von Menschen wie Jesse Schell Anfang des Jahres. Es wird u.a. schon an der Universität von Indiana in den USA angewandt. Es ist die einfache Idee: anstatt Studenten schrittweise zu benoten, nach kleinen Einheiten und Abschnitten, gibt man ihnen ihren eigenen Avatar-Charakter, der sich ständig weiterentwickelt in winzig, winzig, winzig kleinen Schritten, die sich wie die eigenen anfühlen. Und alles entwickelt sich und sie sehen wie es schleichend vorankommt und sie bestimmen den Fortschritt
And the point is really that we evolved to be satisfied by the world in particular ways. Over tens and hundreds of thousands of years, we evolved to find certain things stimulating, and as very intelligent, civilized beings, we're enormously stimulated by problem solving and learning. But now, we can reverse engineer that and build worlds that expressly tick our evolutionary boxes. So what does all this mean in practice? Well, I've come up with seven things that, I think, show how you can take these lessons from games and use them outside of games. The first one is very simple: experience bars measuring progress -- something that's been talked about brilliantly by people like Jesse Schell earlier this year. It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places. It's the simple idea that instead of grading people incrementally in little bits and pieces, you give them one profile character avatar which is constantly progressing in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own. And everything comes towards that, and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
Zweitens, mehrere lang- und kurzfristige Ziele -- 5.000 Kuchen - langweilig, 15 Kuchen - interessant. Man gibt also Leuten ganz viele unterschiedliche Aufgaben. Man sagt, es geht darum, diese 10 Fragen zu beantworten, aber eine andere Aufgabe ist, 20-mal pünktlich zum Unterricht zu kommen, eine andere Aufgabe ist die Zusammenarbeit mit anderen, eine andere Aufgabe ist das Vorzeigen deiner Arbeiten 5-mal, eine andere Aufgabe ist das Erreichen dieses bestimmenten Ziels. Man bringt Aufgaben in diese messbaren Einheiten, in denen die Menschen wählen und parallel daran arbeiten können, um sie bei der Stange zu halten und du kannst es nutzen, um sie auf individuell angenhme Aktivitäten aufmerksam zu machen.
Second, multiple long and short-term aims -- 5,000 pies, boring, 15 pies, interesting. So, you give people lots and lots of different tasks. You say, it's about doing 10 of these questions, but another task is turning up to 20 classes on time, but another task is collaborating with other people, another task is showing you're working five times, another task is hitting this particular target. You break things down into these calibrated slices that people can choose and do in parallel to keep them engaged and that you can use to point them towards individually beneficial activities.
Drittens belohnst du Einsatz. Es ist dein 100 Prozent-Faktor. Spiele sind hervorragend darin. Jedes Mal, wenn du etwas tust, bekommst du Guthaben, auch für den Versuch. Fehler werden nicht bestraft, man belohnt jede kleine Anstrengung - dein bisschen Gold, dein bisschen Guthaben - du hast 20 Fragen absolviert - abgehakt. Alles zusammen führt zu Verstärkung auf dem kleinsten Level.
Third, you reward effort. It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this. Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying. You don't punish failure. You reward every little bit of effort -- a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick. It all feeds in as minute reinforcement.
Viertens, Feedback. Dies ist absolut entscheidend und Virtualität ist darin umwerfend. Wenn man sich einige der hartnäckigen Probleme in der Welt heute ansieht, über die man so viele erstaunliche Dinge gehört hat, liegt es daran, dass es sehr schwer ist etwas zu lernen, wenn man nicht in die Lage versetzt wird, Konsequenzen mit Handlungen zu verknüpfen. Verschmutzung, globale Erwärmung, diese Dinge, die Konsequenzen sind zeitlich und räumlich weit entfernt. Es ist sehr schwierig zu lernen, dass man eine Lektion fühlen soll, aber wenn man diese Dinge für Menschen modellieren kann, wenn man Menschen Dinge gibt, die sie beeinflussen und damit spielen können und womit Feedback verknüpft ist, dann können sie eine Lektion lernen, sie können sehen, sie können weitermachen, sie können verstehen.
Fourth, feedback. This is absolutely crucial, and virtuality is dazzling at delivering this. If you look at some of the most intractable problems in the world today that we've been hearing amazing things about, it's very, very hard for people to learn if they cannot link consequences to actions. Pollution, global warming, these things -- the consequences are distant in time and space. It's very hard to learn, to feel a lesson. But if you can model things for people, if you can give things to people that they can manipulate and play with and where the feedback comes, then they can learn a lesson, they can see, they can move on, they can understand.
Und fünftens, der Faktor der Ungewissheit. Nun, dies ist eine neurologische Goldmine, wenn man so will, weil eine bekannte Belohnung Menschen erfreut, aber was sie wirklich antreibt, ist die unbekannte Belohnung, die Belohnung abgestimmt auf den richtigen Moment der Ungewissheit, von der sie nicht wussten, ob sie sie bekommen werden oder nicht. Die 25 Prozent. Das weckt das Gehirn auf. Und wenn man in Erwägung zieht, dies in Testsituationen zu gebrauchen, durch Verwendung von zufälligen Kontrolleinheiten in allen Bereichen des Testens und Trainings, dann kann man das Niveau verändern, auf dem Menschen Einsatz zeigen, mithilfe dieses sehr mächtigen Evolutions-Mechanismus. Und wenn wir etwas nicht perfekt vorhersagen, finden wir das aufregend. Wir wollen dahin zurückgehen und mehr herausfinden.
And fifth, the element of uncertainty. Now this is the neurological goldmine, if you like, because a known reward excites people, but what really gets them going is the uncertain reward, the reward pitched at the right level of uncertainty, that they didn't quite know whether they were going to get it or not. The 25 percent. This lights the brain up. And if you think about using this in testing, in just introducing control elements of randomness in all forms of testing and training, you can transform the levels of people's engagement by tapping into this very powerful evolutionary mechanism. When we don't quite predict something perfectly, we get really excited about it. We just want to go back and find out more.
Und wie Sie vielleicht wissen, die Neurotransmitter, die mit dem Lernen verbunden sind, heißen Dopamine. Sie sind mit Verhalten verbunden, das nach Belohnungen sucht. Und etwas sehr spannendes passiert momentan, an Orten wie der Universität von Bristol in GB, wo wir langsam in der Lage sind, mathematische Modelle des Dopaminspiegels im Gehirn zu entwerfen. Dies bedeutet, dass wir Lernen vorhersagen können, wir können verstärktes Engagement vorhersagen, diese Fenster, diese Zeitfenster, in denen Lernen auf einem erhöhten Niveau stattfindet. Und zwei Punkte lassen sich hieraus wirklich ableiten. Der erste hat mit Erinnerung zu tun, in dem wir diese Momente finden können. Wenn es wahrscheinlicher ist, dass sich jemand erinnert, können wir ihm eine Information in einem der Fenster geben. Und der zweite Punkt ist Vertrauen, denn wir sehen wie Spiele und Belohnungsstrukturen Menschen mutiger machen, sie zu höherer Risikobereitschaft führen, dass sie sich mit größerer Bereitschaft Schwierigkeiten stellen, und schwerer zu entmutigen sind. Dies kann alles sehr düster erscheinen. In der Art: "Unsere Gehirne wurden manipuliert, wir sind alle Süchtige." Mit dem Wort 'Abhängigkeit' wird um sich geworfen. Es gibt hier echte Bedenken. Aber die größte neurologische Stimulation für Menschen sind andere Menschen. Das begeistert uns wirklich. Die Belohnung ist nicht das Geld, ist nicht, Geld zu bekommen - das ist angenehm - es ist, etwas mit Gleichgesinnten zu tun, die uns zusehen, mit uns zusammenarbeiten.
As you probably know, the neurotransmitter associated with learning is called dopamine. It's associated with reward-seeking behavior. And something very exciting is just beginning to happen in places like the University of Bristol in the U.K., where we are beginning to be able to model mathematically dopamine levels in the brain. And what this means is we can predict learning, we can predict enhanced engagement, these windows, these windows of time, in which the learning is taking place at an enhanced level. And two things really flow from this. The first has to do with memory, that we can find these moments. When someone is more likely to remember, we can give them a nugget in a window. And the second thing is confidence, that we can see how game-playing and reward structures make people braver, make them more willing to take risks, more willing to take on difficulty, harder to discourage. This can all seem very sinister. But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts." The word "addiction" is thrown around. There are real concerns there. But the biggest neurological turn-on for people is other people. This is what really excites us. In reward terms, it's not money; it's not being given cash -- that's nice -- it's doing stuff with our peers, watching us, collaborating with us.
Und ich möchte Ihnen eine kurze Geschichte erzählen, so 1999 - gab es ein Videospiel namens Everquest. Und in diesem Videospiel, gab es zwei richtig große Drachen und man musste sich mit bis zu 42 Leuten zusammenschließen um sie zu töten. Das ist ein Problem, weil sie dafür zwei bis drei Positionen zurück fielen. Also sind Spieler dieses Problem angegangen, indem sie spontan ein System entwickelt haben, um sich gegenseitig zu motivieren, auf faire Art und Weise und einsehbar für alle anderen. Sie haben sich nämlich gegenseitig virtuelles Geld gezahlt, das sie 'Drachen-Tötungspunkte' nannten. Und jedes Mal, wenn du auf eine Mission gingst, wurden dir Drachen-Tötungspunkte gezahlt. Diese wurden auf einer separaten Webseite nachgehalten. Damit haben sie ihre eigene private Währung verfolgt und danach konnten Spieler dann Gebote abgeben, für coole Dinge, die sie wollten - alles durch die Spiele selbst organisiert. Dieses atemberaubende an diesem System ist nicht, dass es in Everquest funktionierte, aber das heute, ein Jahrzehnt später, jedes einzelne Videospiel in dieser Welt mit dieser Aufgabenstellung, eine Version dieses Systems verwendet - zig Millionen von Menschen. Und die Erfolgsrate liegt bei ungefähr 100 Prozent. Dies ist eine von den Spielern entwickelte, Geltung verschaffende, freiwillige Währung und beruht auf unglaublich anspruchsvollem Spielerverhalten.
And I want to tell you a quick story about 1999 -- a video game called EverQuest. And in this video game, there were two really big dragons, and you had to team up to kill them -- 42 people, up to 42 to kill these big dragons. That's a problem because they dropped two or three decent items. So players addressed this problem by spontaneously coming up with a system to motivate each other, fairly and transparently. What happened was, they paid each other a virtual currency they called "dragon kill points." And every time you turned up to go on a mission, you got paid in dragon kill points. They tracked these on a separate website. So they tracked their own private currency, and then players could bid afterwards for cool items they wanted -- all organized by the players themselves. Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest, but that today, a decade on, every single video game in the world with this kind of task uses a version of this system -- tens of millions of people. And the success rate is at close to 100 percent. This is a player-developed, self-enforcing, voluntary currency, and it's incredibly sophisticated player behavior.
Und ich möchte nun mit Vorschlägen schließen, die zeigen, wie man einige dieser Prinzipen in die reale Welt transferieren kann. Ich beginne mit der Geschäftswelt. Wir erleben einige der großen Probleme, in den Bereichen von Unternehmungen, wie Recycling und Energieeinsparung. Wir erleben das Aufkommen von wunderbaren Technologien, wie Echtzeit-Energiezähler. Und ich betrachte diese gerade und denke, ja, wir können dies noch so viel weiter führen, indem wir Menschen zugestehen, Ziele zu setzen, austarierte Ziele zu setzen, durch die Verwendung von Unsicherheitsfaktoren, durch die Verwendung dieser vielen Ziele, durch die Verwendung eines großen, zugrundeliegenden Belohnungs- und Anreizsystems, durch die Organisation von Menschen, die in Gruppen, in Straßen kooperieren, kooperieren und konkurrieren, um diese sehr ausgeklügelten Gruppen- und Motivationsmechanismen zu sehen. Im Hinblick auf Erziehung und Bildung, hier wahrscheinlich am deutlichsten, können wir verändern, wie wir Menschen einbeziehen. Wir können Menschen das großartige zusammenhängende Ganze von Erfahrung und persönlichem Einsatz bieten. Wir können Sachverhalte herrunter brechen auf extrem abgestimmte kleine Aufgaben. Wir können Zufälligkeiten einbauen. Wir können Einsatz konstant belohnen, da alles zusammen kommt. Und wir können das Gruppenverhalten nutzen, das sich entwickelt, wenn Menschen zusammenspielen, diese wirklich beispielslos komplexen kooperativen Mechanismen. Die Regierung, nun eine der Dinge, die einem da einfällt, ist die US-Regierung neben anderen, hat geradezu damit begonnen, Menschen zu bezahlen, um Gewicht zu verlieren. Also sagen wir, dass finanzielle Belohnung benutzt wird, um das große Problem der Fettleibigkeit zu bekämpfen. Aber auch hier gilt, diese Belohnungen können nur dann so genau eingestellt werden, wenn wir dazu in der Lage sind, das weitläufige Fachwissen der Spielsysteme zu verwenden, um den Anreiz zu erhöhen, die Daten, die Beobachtungen zu verwenden von Millionen von abgeleisteten Stunden und dieses Feedback so umzuarbeiten, dass sich daraus steigendes Engagement entwickelt.
And I just want to end by suggesting a few ways in which these principles could fan out into the world. Let's start with business. I mean, we're beginning to see some of the big problems around something like business are recycling and energy conservation. We're beginning to see the emergence of wonderful technologies like real-time energy meters. And I just look at this, and I think, yes, we could take that so much further by allowing people to set targets by setting calibrated targets, by using elements of uncertainty, by using these multiple targets, by using a grand, underlying reward and incentive system, by setting people up to collaborate in terms of groups, in terms of streets to collaborate and compete, to use these very sophisticated group and motivational mechanics we see. In terms of education, perhaps most obviously of all, we can transform how we engage people. We can offer people the grand continuity of experience and personal investment. We can break things down into highly calibrated small tasks. We can use calculated randomness. We can reward effort consistently as everything fields together. And we can use the kind of group behaviors that we see evolving when people are at play together, these really quite unprecedentedly complex cooperative mechanisms. Government, well, one thing that comes to mind is the U.S. government, among others, is literally starting to pay people to lose weight. So we're seeing financial reward being used to tackle the great issue of obesity. But again, those rewards could be calibrated so precisely if we were able to use the vast expertise of gaming systems to just jack up that appeal, to take the data, to take the observations, of millions of human hours and plow that feedback into increasing engagement.
Und am Ende ist es das Wort, Engagement, dass ich Ihnen ans Herz legen möchte. Es geht darum, wie individuelles Engagement umgewandelt werden kann, durch die psychologischen und neurologischen Einsichten, die wir erhalten, wenn wir Menschen beim Spielen beobachten. Aber es geht auch um das kollektive Engagement und um die beispiellose Forschung, wo beobachtet wird, was Menschen antreibt, wie sie arbeiten und spielen und Einsatz zeigen im großen Stil in Spielen. Und wenn wir dies betrachten und davon lernen können und uns darum bemühen, dies nach außen zu bringen, dann haben wir, denke ich, etwas ziemlich revolutionäres in unseren Händen.
And in the end, it's this word, "engagement," that I want to leave you with. It's about how individual engagement can be transformed by the psychological and the neurological lessons we can learn from watching people that are playing games. But it's also about collective engagement and about the unprecedented laboratory for observing what makes people tick and work and play and engage on a grand scale in games. And if we can look at these things and learn from them and see how to turn them outwards, then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
Ich danke Ihnen vielmals.
Thank you very much.
(Applaus)
(Applause)