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.
Imádom a videojátékokat. És egy kicsit le is nyűgöznek. Lenyűgöz az erejük a képzelet, a technológia és a koncepció tekintetében. De mindenek felett lenyűgöz a hatalmuk, hogy motiváljanak, rávegyenek, lekössenek minket, mint igazából semmi más, amit ezelőtt feltaláltunk. És azt hiszem érdekes dolgokat tanulhatunk, ha megnézzük, hogy csináljuk ezt. És legfőképpen, azt hiszem tanulhatunk dolgokat magáról a tanulásról. A videojáték-ipar messzemenően a leggyorsabban fejlődő minden modern média típus közül. 1990-ben kb. 10 milliárdot ért, ma már globálisan 50 milliárd dollárt ér, és semmi jelét nem mutatja a lassulásnak. Négy éven belül, becslések szerint több mint 80 milliárd dollárt fog érni. Ez kb. háromszorosa a zeneiparnak. Ez egész elképesztő, de szerintem nem ez a legárulkodóbb statisztika. Ami igazán elképeszt engem, az az, hogy ma az emberek általában nyolcmilliárd igazi dollárt költenek évente virtuális tárgyak vásárlására, amelyek csupán a videojátékban léteznek. Ez egy képernyőkép a virtuális játék világból, az Entropia Universe-ből. Az év elején egy virtuális aszteroida a játékban 330.000 igazi dollárért kelt el. És ez egy Titan osztályú hajó az EVE Online űrjátékban. És ez a virtuális tárgy 200 igazi embernek kb. 56 valódi napjába került megépíteni, és még sok ezer órányi erőfeszítésébe ezt megelőzően. És mégis nagyon sok épül meg. A skála másik végén, a Farmville játéknak, amiről valószínűleg hallottak, 70 millió játékosa van világszerte, és a legtöbbjük majdnem minden nap játszik.
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.
Mindez lehet, hogy ijesztően hangzik egyeseknek, mint valami aggasztó jel vagy társadalmi probléma. De mi a jó hírek miatt vagyunk itt, és a jó hír az, hogy szerintem megtudhatjuk, hogy miért folyik ez a nagyon is valódi emberi erőfeszítés, ez az intenzív értékteremtés. És ha megválaszoljuk ezt a kérdést, azt hiszem megtanulhatunk valami nagyon jelentőset. Szerintem a legérdekesebb megközelítés azt tanulmányozni, hogy hogy történik mindez, az a jutalom. És kifejezetten a nagyon intenzív érzelmi jutalmak, amiket a videojátékok nyújtanak a játékosoknak mind egyénileg, mind kollektíven. Ha megnézzük, hogy mi történik valaki fejében, amikor leköti őt valami, két nagyon különböző folyamat zajlik le. Egyrészt ott van az akarás folyamata. Kicsit olyan, mint az ambíció és a hajtóerő -- ezt fogom tenni. Keményen fogok dolgozni. Másrészt ott van az élvezet folyamata, izgalom, szeretet és öröm, és egy hatalmas repülő szörny egy orkkal a hátán. Ez egy igazán remek kép. Nagyon menő. A World of Warcraftból származik, egy játék több mint 10 millió játékossal világszerte, az egyikük én vagyok, egy másikuk a feleségem. És ez a fajta világ, ez a hatalmas repülő szörny, amit meg lehet lovagolni, jól bemutatja, hogy a játékok mennyire jók az akarásban és a szeretésben is. Mert nagyon erőteljes. Egészen csodálatos. Hatalommal ruház fel. Kielégíti az ambíciód, de nagyon szép is. Örömteljes repülni rajta. Ezek együttesen egy nagyon intenzív érzelmi részvételt eredményeznek.
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.
De nem ez az igazán érdekes. Ami igazán érdekes a vitrualitásban, az az, hogy mivel mérhető. Mert a virtuális világban minden mérhető. Minden egyes dolog, amit minden egyes személy csinált, aki valaha játszott a játékban mérhető. Ma a legnagyobb játékok a világon több mint egymilliárd adatpontot mérnek a játékosaikról, arról, hogy mit csinál mindenki -- sokkal több részlet, mint amit egy weboldalról lehet kapni. És ez lehetővé teszi, hogy valami nagyon különleges történjen meg a játékokban. Ezt a valamit úgy hívják, hogy a jutalom menetrend. Ez alatt azt értem, hogy megnézik, hogy mit csináltak játékosok milliói, és gondosan kiszámolják a jutalmak gyakoriságát, típusát, és intenzitását a játékban ahhoz, hogy lekössék a játékosokat elképesztően hosszú időn és befektetett energián keresztül. Hogy megpróbáljam ezt elmagyarázni valós fogalmakkal, vegyünk egy olyan feldatot, ami egy játékosra várhat nagyon sok játékban. Menj és szerezz egy bizonyos mennyiségű játékbeli tárgyat. Mondjuk, a példa kedvéért, hogy a küldetésem szerezni 15 pitét, és úgy szerezhetek 15 pitét, hogy megölöm ezeket a cuki kis szörnyeket. Egyszerű játékbeli küldetés. Gondolhatunk erre úgy, mint egy problémára dobozokkal. Dobozokat kell kinyitnom. Nem tudom mi van bennük, amíg nem nyitom ki őket. És egymás után nyitom ki a dobozokat, amíg nincs 15 pitém. Ha veszünk egy olyan játékot, mint a Warcraft, gondolhatunk rá úgy, mint egy nagy doboznyitogató erőfeszítésre. A játék megpróbálja rávenni az embereket, hogy kinyissanak milliónyi dobozt, miközben egyre jobb dolgokat kapnak.
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.
Ez hihetetlenül unalmasan hangzik, de a játékok képesek ezt a folyamatot hihetetlenül érdekessé tenni. És ezt a valószínűségszámítás és az adatok kombinációjával érik el. Gondoljunk a valószínűségre. Ha le akarunk kötni valakit a folyamattal, hogy dobozokat nyit ki és pitéket próbál találni, biztosítanunk kell, hogy se nem túl nehéz, se nem túl könnyű megtalálni egy pitét. Tehát mit teszünk? Megnézünk egymillió embert -- nem, 100 millió embert, 100 doboznyitogatót -- és kiszámoljuk, hogyha a pite gyakorisága kb. 25% -- ez se nem túl idegesítő, se nem túl könnyű. Leköti az embereket. De persze nem csak ezt tesszük -- 15 pite van. Csinálhatnék egy Pitecraft nevű játékot, ahol csak meg kell szerezni egymillió pitét, vagy ezer pitét. Ez nagyon unalmas lenne. A 15 egy optimális szám. Kiderült -- öt és 20 között van az ideális szám, hogy az emberek folytassák. De nem csak piték vannak a dobozokban. Itt fent van a 100%. És azt csináljuk, hogy valahányszor kinyitsz egy dobozt, van benne valami, egy kis jutalom, ami leköti az embereket és tovább folytatják. A legtöbb kalandjátékban ez egy kis játékbeli pénznem, egy kis tapasztalat. De nem csak ezt tesszük.
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.
Hanem azt mondjuk, hogy lesz egy csomó másik, különböző minőségű és változatosan izgalmas tárgy. 10% esélyed van találni egy nagyon jó tárgyat. 0,1% esélyed van arra, hogy egy elképesztően jó tárgyat találsz. És mindegyik jutalom gondosan be van állítva a tárgyhoz. És azt is mondjuk, hogy "Mennyi szörny? Legyen tele az egész világ milliárdnyi szörnnyel?" Nem, egyszerre mindig csak egy-két szörnyet akarunk a képernyőn. Így tovább vezetnek. Nem túl könnyű, nem túl nehéz. Mindez nagyon erőteljes. De egy virtuális világban vagyunk. Ezek nem valódi dobozok. Így meg tudunk csinálni egészen elképesztő dolgokat. Észrevesszük, tanulmányozva ezeket az embereket, akik dobozokat nyitogatnak, hogy amikor az emberek elérkeznek a 13. pitéhez a 15-ből, a figyelmük elkalandozik, kezdenek unatkozni, nyugtalanok lenni. Nem gondolkodnak racionálisan a valószínűségről. Azt gondolják, hogy a játék igazságtalan. Nem adja oda nekem az utolsó két pitém. Feladom. Ha igazi dobzok lennének, nem sokat tehetnénk, de egy játékban azt mondhatjuk: "Rendben. Ha elértél 13 pitét, innentől kezdve 75% esélyed van találni egy pitét." Továbbra is lekötnek. Megnézik, hogy az emberek mit csinálnak -- hozzáigazítják a világot az elvárásaikhoz. A játékok nem mindig csinálják ezt. De egy dolog, amit most csinálnak az, hogyha találtál egy 0,1%-os csodálatos tárgyat, biztosítják, hogy nem jelenik meg még egy nagyon hosszú ideig, hogy értékes és ritka maradjon.
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.
A lényeg igazán az, hogy úgy fejlődtünk ki, hogy a világ bizonyos módokon elégít ki bennünket. Több tíz és több száz évezreden keresztül kifejlődött, hogy bizonyos dolgokat stimulálónak találjunk, és mint nagyon intelligens, civilizált lények, nagyon stimulál minket a problémamegoldás és tanulás. De ezt most már vissza tudjuk fejteni, és olyan világokat építeni, amelyek kifejezetten megnyomják az evoluciós gombjainkat. Mit jelent mindez a gyakorlatban? Kidolgoztam hét dolgot, amelyek szerintem megmutatják, hogy tanulhatunk a játékokból, és használhatjuk ezeket a tanulságokat más környezetben. Az első nagyon egyszerű: a fejlődést jelző tapasztalat csík -- erről ragyogóan beszéltek már korábban is olyan emberek, mint Jesse Schell. Ezt már gyakorlatba is ültették többek között az Indiana Egyetemen az államokban. Egy egyszerű ötlet, hogy ahelyett, hogy apránként osztályoznák az embereket, kis darabokban itt és ott, kapnak egy profil karakter avatárt, ami folyamatosan halad előre, ici-pici kis lépésekben, amit a sajátjuknak éreznek. És minden efelé törekszik, és figyelik, ahogy kúszik felfelé, és a sajátjuk, miközben halad.
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.
A második: több hosszú- és rövidtávú cél -- 5.000 pite unalmas, 15 pite izgalmas. Tehát sok-sok különböző feladatot adsz az embereknek. Azt mondod, hogy meg kell oldani 10 feladatot, de egy másik feladat pontosan megjelenni egymás után 20 órán, de egy másik feladat együttműködni emberekkel, egy másik feladat megmutatni ötször, hogy dolgozol, egy másik feladat elérni ezt a bizonyos célt. Lebonthatjuk a dolgokat ezekre a kalibrált szeletekre, amit az emberek választhatnak és párhuzamosan csinálhatnak, hogy megtartsd a figyelmüket, és amit arra használhatsz, hogy egyénileg hasznos tevékenységek felé irányítsd őket.
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.
A harmadik az erőfeszítés jutalmazása. Ez a 100% faktor. A játékok zseniálisak ebben. Valahányszor csinálsz valamit, jutalmat kapsz. Jutalmat kapsz a próbálkozásért. Nem bünteted a bukást. Megjutalmazol egy kis erőfeszítést -- egy kis arany, egy kis tapasztalat. Megoldottál 20 kérdést -- pipa. Ez mind apró megerősítésként szolgál.
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.
A negyedik a visszajelzés. Ez kritikus fontosságú, és a virtuális világ ezt lélegzetelállítóan hajtja végre. Ha megnézzük a világ néhány legmakacsabb problémáját, amelyekől elképesztő dolgokat hallottunk, az embereknek nagyon nehéz tanulni, ha nem tudják a következményeket tettekhez kötni. Szennyezés, globális felmelegedés, ezek a dolgok -- a következmények messze vannak időben és térben. Nagyon nehéz megtanulni, átérezni egy leckét. De ha modellezni tudunk dolgokat embereknek, ha olyan dolgokat adunk nekik, amiket manipulálhatnak, és játszhatnak vele, és ahol a visszajelzésből megtanulhatnak egy leckét, láthatják, továbbléphetnek, megérthetik.
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.
Az ötödik a bizonytalanság eleme. Ez egy neurológiai aranybánya, ha úgy tetszik, mert egy ismert jutalom izgalomba hozza az embereket, de ami igazán felpörgeti őket az egy ismeretlen jutalom, a jutalom, ami éppen elég bizonytalan, amiről nem igazán tudták, hogy megkapják vagy sem. A 25%. Ez felvillanyozza az agyat. És ha belegondolunk, ha ezt felhasználjuk tesztekhez, ha hozzáadjuk a véletlenszerűség kontrollelemeit a mindenfajta teszthez és tréninghez, átalakíthatjuk az emberek lekötöttségének szintjét azáltal, hogy merítünk ebből a nagyon erőteljes evoluciós mechanizmusból. Amikor nem látunk előre valamit tökéletesen, akkor az nagyon izgalmassá válik. Többet akarunk vele foglalkozni és még többet megtudni.
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.
Mint biztos tudják, a neurotranszmitter, amit a tanuláshoz kötünk a dopamin. A jutalomkereső viselkedésformához kötődik. És valami nagyon izgalmas dolog kezdődött el olyan helyeken, mint a Bristol Egyetem az Egyesült Királyságban, ahol kezdünk képesek lenni matematikailag modellezni a dopamin szintet az agyban. És ez azt jelenti, hogy előre tudjuk jelezni a tanulást, előre tudjuk jelezni a fokozott érdeklődést, ezeket az időszakaszokat, amikor a tanulás fokozott intenzitással történik. És ebből igazán két dolog következik. Az első a memóriához kapcsolódik, hogy meg tudjuk találni ezeket a pillanatokat. Amikor valaki hajlamosabb emlékezni, tudunk adni neki egy morzsát ebben a szakaszban. A második az önbizalom, láthatjuk, ahogy a játék és a jutalomszerkezetek bátrabbá teszik az embereket, hajlandóbbá a kockázatvállalásra, hajlandóbbá a nehéz feladatok elvállalására, nehezebb őket eltántorítani. Ez elég baljósnak is tűnhet. Úgy, hogy "manipulálták az agyunkat, mind függők vagyunk!" A "függőség" szót nagyon gyakran hallani. Tényleg vannak valós problémák. De neurológiailag a legvonzóbb dolog az emberek számára az más emberek. Ez az, ami igazán izgalomba hoz minket. A jutalom szintjén ez nem pénz, nem a készpénz -- bár ez is jó -- hanem a társainkkal együtt csinálni valamit, egymást figyelni, együttműködni.
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.
El akarok mondani egy rövid történetet 1999-ből -- egy EverQuest nevű videojátékról. Ebben a játékban volt két hatalmas sárkány, és össze kellett fogni, hogy megöljék őket -- akár 42 ember is megölhette ezeket a nagy sárkányokat. Ez egy probléma, mert csak két-három rendes cuccot ejtettek el. A játékosok úgy oldották meg ezt a problémát, hogy spontán kialakítottak egy rendszert arra, hogy motiválják egymást, tisztességesen és átlátszóan. Az történt, hogy egy virtuális pénznemmel fizették ki egymást, amit "sárkányölő pontoknak" neveztek. És valahányszor megjelentél egy küldetésen, sárkányölő pontokban kaptál fizetést. Ezeket egy külön weboldalon vezették. Szóval követték a saját pénznemüket, és aztán a játékosok licitálhattak a tárgyakra, amiket akartak -- és mindezt maguk a játékosok szervezték. Az elképesztő az, hogy ez nemcsak hogy működött az EverQuestben, hanem hogy ma, egy évtizeddel később, minden egyes videojáték a világon ehhez a fajta feladathoz ennek a rendszernek egy változatát használja -- több tízmillió ember. És a sikerarány közel van a 100 százalékhoz. Ez egy játékosok által fejlesztett, önmegerősítő, önkéntes pénznem, és ez hihtetlenül kifinomult játékos viselkedés.
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.
És befejezésképpen csak javasolni szeretnék néhány módot arra, hogy ezek az elvek hogyan érvényesülhetnek a való világban. Kezdjük az üzlettel. Kezdjük észrevenni, hogy néhány súlyos probléma az üzleti életben az újrahasznosítás és energiatakarékosság körül van. Látjuk az olyan csodálatos technikák megjelenítését, mint a valós idejű energiamérő. És én csak ránézek erre, és arra gondolok, hogy ezt milyen messzire vihetnénk még azáltal, hogy lehetővé tesszük az embereknek, hogy kalibrált célokat tűzzenek ki, a bizonytalanság elemét felhasználva, többszörös célokat felhasználva, az egy nagy jutalom és az ösztönzés rendszerét felhasználva, megszervezve, hogy az emberek csoportokban együttműködjenek, utcák szerint, hogy együttműködjenek és versenyezzenek, hogy ezeket a nagyon kifinomult csoport és motivációs mechanizmusokat használják, amiket láttunk. Az oktatás tekintetében, ami talán mind közül a legnyilvánvalóbb, forradalmasíthatjuk, hogy hogyan kötjük le az embereket. A tapasztalat és a személyes erőfeszítés folytonosságát kínálhatjuk az embereknek. Lebonthatjuk a dolgokat pontosan kiszámított kisebb feladatokra. Használhatjuk a kiszámított véletlenszerűséget. Következetesen jutalmazhatjuk az erőfeszítést, ahogy minden összejátszik. És kihasználhatjuk azokat a csoportos viselkedésformákat, amiket akkor látunk megjelenni, amikor az emberek együtt játszanak, ezeket a sohasem látott bonyolultságú együttműködési mechanizmusokat. Kormányzás, nos, egy dolog ami rögtön eszembe jut, hogy az USA kormánya, többek között, elkezdett szó szerint fizetni azért, hogy az emberek lefogyjanak. Azt látjuk, hogy pénzbeli jutalmat használnak arra, hogy a túlsúlyosság problémáját megoldják. De megintcsak, ezeket a jutalmakat olyan pontosan lehetne kalibrálni, ha képesek lennénk arra használni a játékrendszerek rengeteg tapasztalatát, hogy vonzóbbá tegyük, hogy fogjuk az adatokat, a megfigyeléseket, több millió emberi óra után, és hogy ezt a visszajelzést befektessük az egyre nagyobb fokú lekötöttségbe.
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.
És végül ezzel a kifejezéssel, a "lekötöttséggel" szeretnék búcsúzni. Arról szól, hogy egy egyén lekötöttsége hogyan alakítható át pszichológiai és neurológiai leckék felhasználásával, amiket abból tanulunk, hogy megfigyeljük az embereket játék közben. De a csoportos lekötöttségről is szó van, és arról a sohasem látott laboratóriumról arra, hogy megfigyeljük, hogy mi mozgatja az embereket, és ösztönzi a munkára, játékra és részvételre hatalmas mértékben a játékokban. És ha tanulmányozni tudjuk ezeket a dolgokat és tanulni belőlük, és megtudjuk, hogy hogyan fordítsuk őket kifelé, akkor azt hiszem egy tényleg forradalmi eszköz lesz a kezünkben.
Thank you very much.
Nagyon köszönöm.
(Applause)
(Taps)