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.
Me encantan los videojuegos. Estoy un poco subyugado por ellos. Me asombra su poder en términos de imaginación, de tecnología, de concepto. Pero creo que, sobre todo, me asombra su poder de motivarnos, de movilizarnos, de paralizarnos, más que cualquier otra cosa que hayamos inventado o hecho con anterioridad. Y creo que podemos aprender cosas bastante sorprendentes observando cómo jugamos. Y, en particular, creo que podemos aprender cosas sobre el aprendizaje. La industria de los videojuegos es, con mucho, la de mayor crecimiento de todos los medios modernos. De unos 10.000 millones en 1990, hoy vale 50.000 millones de dólares a nivel mundial y no muestra signos de desaceleración. Dentro de 4 años se estima que va a valer más de 80.000 millones de dólares. Eso es cerca de tres veces la industria discográfica. Es bastante imponente pero no creo que sea la estadística más reveladora de todas. Lo que realmente me sorprende es que hoy en día la gente gasta cerca de 8.000 millones de dólares reales al año comprando objetos virtuales que existen sólo dentro de los videojuegos. Esta es una pantalla del juego virtual Entropia Universe. A principios de este año, se vendió un asteroide virtual del juego en 330.000 dólares reales. Y esta es una nave Titan del juego espacial EVE Online. Este objeto virtual requiere 200 personas físicas y cerca de 56 días reales de construcción además de miles y miles de horas de esfuerzo previo. Y, sin embargo, se construyen muchas. En el otro extremo de la escala el juego Farmville, que seguro han escuchado nombrar, tiene 70 millones de jugadores en todo el mundo, y la mayoría de ellos lo juegan casi todos los días.
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.
Todo esto puede sonar realmente muy inquietante para alguna gente, un índice de algo preocupante, algo que está mal en la sociedad. Pero estamos para dar buenas noticias y la buena noticia es que creo que podemos analizar la causa de este gran esfuerzo humano, de esta generación de valor tan intensa. Y al responder esa pregunta creo que podemos sacar de eso algo extremadamente poderoso. Y me parece que la forma más interesante de pensar cómo sucede todo esto es en términos de recompensa. Y, específicamente, en términos de recompensas emocionales muy intensas que la gente obtiene con los videojuegos tanto a nivel individual como colectivo. Ahora, si miramos lo que sucede en la mente de alguien cuando está absorto en el juego vemos dos procesos bastante diferentes. Por un lado está el proceso del deseo. Es un poco de ambición y motivación: voy a hacerlo, voy a trabajar arduamente. Por otro lado está el proceso de los gustos: la diversión, el afecto, y el deleite... y una enorme bestia voladora con un orco en la espalda. Es una imagen muy buena. Es bastante cool. Es del juego World of Warcraft con más de 10 millones de jugadores a nivel mundial, yo soy uno de ellos, mi esposa es otra. Y esta clase de mundo, el paseo en esta gran bestia voladora, nos muestra por qué los juegos son tan buenos tanto para el deseo como para los gustos. Porque es muy potente. Es bastante impresionante. Le da a uno grandes poderes. Se satisface la ambición; es muy hermoso. Es un gran placer dar ese paseo. Y esto se combina para lograr un compromiso emocional muy intenso.
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.
Pero esto no es lo que interesa en realidad. Lo interesante de la virtualidad es lo que se puede medir con ella. Porque en la virtualidad se puede medir todo. Puede medirse cada una de las cosas de cada persona que haya participado en un juego. Los juegos más grandes del mundo hoy están midiendo más de 1.000 millones de registros de sus jugadores, sobre lo que hacen todos... mucho más detalle del que se ha obtenido jamás en un sitio web. Y esto hace que suceda algo muy especial en los juegos. Algo denominado programa de recompensa. Y con esto quiero decir que buscan lo que han hecho millones y millones de personas ajustando con mucho cuidado la tasa, la naturaleza, el tipo y la intensidad de las recompensas en los juegos para mantenerlos enganchados con ingentes cantidades de tiempo y esfuerzo. Para tratar de explicar esto en términos reales quiero hablar de un tipo de tarea común a muchos juegos. Vayan a buscar cierta cantidad de un elemento X. Digamos, a fines del argumento, mi misión es conseguir 15 tortas, y para hacerlo hay que matar a estos monstruitos adorables. Una misión simple. Esto puede pensarse, si se quiere, como un problema de cajas. Tengo que seguir abriendo cajas. No sé lo que tienen dentro hasta que las abro. Y voy abriendo caja tras caja hasta que consigo 15 tortas. Si uno toma un juego como el Warcraft se lo puede pensar, si se quiere, como un gran esfuerzo de apertura de cajas. El juego está tratando de hacer que la gente abra un millón de cajas poniendo cada vez mejores cosas en ellas.
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.
Esto suena sumamente aburrido pero los juegos pueden hacer de este proceso algo extremadamente llevadero. Y lo hacen mediante una combinación de probabilidad y datos. Pensemos en la probabilidad. Si queremos involucrar a una persona en la apertura de cajas para tratar de encontrar tortas queremos asegurarnos que no sea demasiado fácil ni demasiado difícil encontrar una torta. Entonces, ¿qué hacer? Bueno, miramos un millón de personas... no, 100 millones de personas, de abridores de cajas, y se calcula, si uno pone la tasa de tortas en un 25% eso no es ni demasiado frustrante, ni demasiado fácil; mantiene a la gente enganchada pero, claro, eso no es todo lo que se hace... hay 15 tortas. Yo podría hacer un juego llamado Tortacraft en el que hay que conseguir un millón de tortas o mil tortas. Eso sería muy aburrido. 15 es un número bastante óptimo. Uno encuentra que entre 5 y 20 es el número justo para mantener a la gente enganchada. Pero no sólo hay tortas en las cajas. Hay un 100% allí. Y lo que nos aseguramos es que cada vez que se abre una caja haya algo dentro, una pequeña recompensa, eso mantiene a la gente progresando y motivada. En la mayoría de los juegos de aventura hay un poco de dinero del juego, un poco de experiencia, pero no sólo hacemos eso tampoco.
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.
También decimos va a haber un montón de otros artículos de diferentes calidades y niveles de emoción. Va a haber un 10% de probabilidad de que consigas algo bastante bueno. Va a haber una probabilidad de 0,1% de conseguir algo totalmente impresionante. Y cada uno de estos premios es ajustado minuciosamente para el artículo. Y también decimos: 'Bien, ¿cuántos monstruos? ¿Debería tener todo el mundo lleno con mil millones de monstruos? No, queremos uno o dos monstruos en pantalla en un momento dado. Así seguimos. No es demasiado fácil, ni demasiado difícil. Todo esto es muy potente. Pero esto es algo virtual; no son cajas de verdad. Por eso podemos hacer cosas sorprendentes. Observamos al mirar a la gente que abre cajas que cuando van consiguiendo unas 13 de las 15 tortas cambia su percepción y empiezan a aburrirse un poco, a fastidiarse. No piensan en las probabilidades. Piensan que el juego es injusto. No me va a dar las últimas dos tortas. Me voy a dar por vencido. Si fueran cajas reales no hay mucho que hacer pero en un juego podemos decir "Correcto, bien", al obtener 13 tortas, tienes 75% de probabilidad de conseguir otra torta. Sigue enganchado. Miren lo que hacen... modifican el mundo para satisfacer sus expectativas. Nuestros juegos no siempre hacen eso. Y algo que seguro hacen en el momento, si uno consiguió una recompensa de las buenas, es asegurarse que no aparezca otra igual durante bastante tiempo para mantener el valor, y que sea especial.
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.
Y la idea es en verdad que evolucionamos para que el mundo nos satisfaga de maneras particulares. Durante decenas y cientos de miles de años evolucionamos para encontrar estimulantes ciertas cosas y como seres inteligentes y civilizados nos estimula mucho la resolución de problemas y el aprendizaje. Ahora podemos hacer ingeniería inversa y construir mundos que dispongan expresamente nuestras cajas evolucionarias. ¿Qué significa todo esto en la práctica? Bueno, se me ocurren siete cosas que creo que muestran como aprender estas lecciones de los juegos y usarlas fuera de ellos. La primera es muy simple: barras de experiencia que midan el progreso... algo desarrollado de forma brillante por gente como Jesse Schell a principios de año. Ya se ha abordado en la Universidad de Indiana, EE.UU., entre otros lugares, Es la sencilla idea de, en vez de puntuar a la gente de manera incremental, de a pequeños incrementos, se les da un avatar para el perfil que está constantemente en un progreso de incrementos muy pero muy pequeñitos; avatar que creen son ellos mismos. Y todo va en esa dirección, lo ven deslizarse lentamente y se identifican con eso sobre la marcha.
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.
La segunda lección: objetivos de corto y largo plazo; 5.000 tortas es aburrido, 15 tortas es interesante. Se le da a las personas muchísimas tareas diferentes. Uno dice, se trata de hacer 10 preguntas pero otra tarea sube eso a 20 clases a tiempo, pero otra tarea consiste en colaborar con otra gente, otra tarea es mostrar tu trabajo cinco veces, otra tarea está afectando este objetivo en particular. Uno descompone las cosas en estas partes calibradas que la gente puede elegir hacer en paralelo para que sigan enganchados y que uno puede usar para dirigirlos hacia actividades beneficiosas a nivel individual.
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.
Tercera lección: se recompensa el esfuerzo. Es el factor del 100%. Los juegos son brillantes en eso. Cada vez que uno hace algo es reconocido, uno es reconocido por intentar. No se castiga el error; se recompensa el más mínimo esfuerzo... un pedacito de oro, un poquito de reconocimiento... hiciste 20 preguntas... anotar. Son todos pequeños reconocimientos.
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.
Cuarta lección: feedback. Esto es absolutamente crucial, y lo virtual descolla en la entrega de feedback. Si miramos algunos de los problemas más difíciles del mundo de hoy de lo que hemos escuchado cosas maravillosas, es muy, muy difícil para la gente aprender si no se puede vincular consecuencias con acciones. La contaminación, el calentamiento global, esas cosas, las consecuencias están distantes en tiempo y espacio. Es muy difícil aprender realmente una lección pero si se puede modelar las cosas para la gente, si uno le da cosas a la gente para que manipule y juegue, cuando vuelve el feedback pueden aprender una lección, pueden ver, pueden avanzar, pueden comprender.
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.
Quinta lección: el factor incertidumbre. Esta es una mina de oro neurológica, si se quiere, porque una recompensa conocida apasiona a las personas pero lo que realmente los motiva es la recompensa incierta, la recompensa con el grado justo de incertidumbre, que no saben muy bien si la van a conseguir o no. El 25%, eso ilumina el cerebro. Y si piensan usar esto en exámenes, si piensan agregar elementos de aleatoriedad en exámenes y capacitaciones, pueden transformar los niveles de compromiso de la gente aprovechando este potente mecanismo evolutivo. Cuando no podemos predecir algo a la perfección nos sentimos muy excitados con eso. Queremos volver atrás e ir por más.
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.
Como probablemente ya sepan, el neurotransmisor asociado al aprendizaje se denomina dopamina. Está asociado con la búsqueda de recompensa. Y está empezando a pasar algo muy emocionante en lugares como la Universidad de Bristol, en el R.U., donde estamos empezando a poder modelar en forma matemática los niveles de dopamina del cerebro. Esto significa que podemos predecir el aprendizaje, podemos predecir aumentos de participación, estas ventanas, estas ventanas de tiempo, en las que se produce el aprendizaje en un nivel elevado. Y de esto se derivan dos cosas. La primera tiene que ver con la memoria, que podemos encontrar esos momentos en los que alguien es más propenso a recordar podemos darle algo valioso en ese momento. La segunda cosa es la confianza; podemos ver que las estructuras de juego y recompensa envalentonan a la gente, la predispone a asumir riesgos, a asumir dificultades, es más difícil disuadir. Todo esto puede parecer muy siniestro. Una especie de "Manipulan nuestros cerebros, somos todos adictos". La palabra adicción está presente. Hay una preocupación real por eso. Pero el detonante neurológico más grande de las personas son otras personas. Esto es lo que realmente nos excita. En términos de recompensa, no es el dinero, no es el efectivo -que es bueno- es hacer algo con nuestros pares, mirarnos, colaborar mutuamente.
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.
Y quiero contarles una breve historia de 1999, de un videojuego llamado Everquest. En este videojuego había dos grandes dragones y había que formar un equipo para matarlos, 42 personas... hasta 42 personas para matar a estos dragones. Era un problema porque habían puesto dos o tres dragones. Así que los jugadores abordaron el problema apareciendo espontáneamente con un sistema de motivación mutua, justo y transparente. Se pagaban unos a otros con una moneda virtual que denominaron puntos mata-dragón. Y cada vez que a uno le tocaba ir a una misión se le pagaba en puntos mata-dragón. Hacían este seguimiento en un sitio web aparte. Hacían el seguimiento de su propio dinero y luego los jugadores podían ofertar por algo "cool" que quisieran... todo organizado por los mismos jugadores. Lo asombroso del sistema es que no sólo funcionó con Everquest sino que hoy, una década después, cada videojuego del mundo que tiene este tipo de tarea usa una versión de este sistema... decenas de millones de personas. Y la tasa de éxito es cercana al 100%. Esto es desarrollado por jugadores, auto impuesto, una moneda voluntaria, y es un comportamiento de usuario muy sofisticado.
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.
Y quiero terminar sugiriendo algunas maneras en las que estos principios podrían divulgarse en el mundo. Voy a empezar por los negocios. Estamos empezando a ver algunos grandes problemas en torno a los negocios de reciclaje y conservación de energía. Empezamos a ver el surgimiento de tecnologías maravillosas como medidores de energía en tiempo real. Y miro esto y digo "sí" podemos llevar eso mucho más lejos permitiéndole a la gente ponerse objetivos, fijando objetivos calibrados, usando factores de incerteza, usando objetivos múltiples, usando un gran sistema subyacente de recompensas e incentivos, organizando a la gente para colaborar en grupos, organizada por calles para colaborar y competir, para usar esa mecánica de grupo motivacional tan sofisticada que vemos. En materia educativa quizá lo más obvio de todo sea transformar la manera de involucrar a la gente. Podemos ofrecerle a la gente la gran continuidad entre experiencia e inversión personal. Podemos partir las cosas en tareas pequeñas muy calibradas. Podemos usar aleatoriedad calculada. Podemos premiar el esfuerzo de manera consistente si se cumple todo junto. Y podemos usar ese comportamiento grupal que vemos aparecer cuando la gente juega junta, estos mecanismos cooperativos muy complejos que no tienen precedentes. En el gobierno, algo que me viene a la mente es que el gobierno de EE.UU., entre otros, está empezando a pagarle a la gente para que adelgace. Estamos diciendo que se usa una recompensa económica para abordar el gran problema de la obesidad. Pero, de nuevo, esas recompensas podrían calibrarse con precisión si usáramos la vasta experiencia de los videojuegos para aumentar ese atractivo, para tomar los datos, las observaciones, de millones de horas hombre e invertir ese feedback en el aumento del compromiso.
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.
Y al final es esta palabra, el compromiso, la que quiero dejarles. Se trata de cómo transformar la participación individual mediante las lecciones psicológicas y neurológicas que podemos aprender mirando a la gente jugar videojuegos. Pero también se trata de compromiso colectivo y de un laboratorio sin precedentes para observar qué mueve a las personas a trabajar, jugar y comprometerse a gran escala en los juegos. Y si podemos ver estas cosas y aprender de ellas y ver cómo podemos articularlas, creo que realmente tenemos algo muy revolucionario en nuestras manos.
Thank you very much.
Muchas gracias.
(Applause)
(Aplausos)