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.
Io amo i videogiochi. Ne sono anche leggermente soggiogato. Sono soggiogato dal loro potere in termini di immaginazione, in termini di tecnologia, in termini di concetto. Ma penso, soprattutto, di essere messo in soggezione dal loro potere di motivarci, di forzarci, di immobilizzarci come nient'altro che siamo riusciti ad inventare abbia mai fatto. E io penso che si possano imparare alcune cose piuttosto sorprendenti osservando il modo in cui giochiamo. E in particolare, penso che si possano apprendere delle cose sull’apprendimento. In questo momento l’industria dei videogames è di gran lunga quella con la crescita più veloce di tutti i media moderni. Da circa 10 miliardi nel 1990, oggi vale in totale 50 miliardi di dollari, e non mostra segni di rallentamento. Entro 4 anni si stima che varrà oltre 80 miliardi di dollari. Ovvero circa 3 volte l’industria discografica. Ciò è abbastanza sbalorditivo, però non penso che sia la statistica più rivelatrice di tutte. La cosa che mi ha veramente affascinato è che, oggi, le persone spendono circa 8 milioni di dollari reali all’anno comprando oggetti virtuali che esistono solamente all’interno dei videogiochi. Questo è uno screenshot dal mondo virtuale Entropia Universe. Poco tempo fa quest'anno, un asteroide virtuale in questo gioco è stato venduto per 330.000 dollari reali. E questa è una nave spaziale classe Titan nello spazio virtuale, EVE online. E questo oggetto virtuale ha impegnato 200 persone reali per circa 56 giorni di tempo reale nella sua costruzione, oltre che migliaia di ore di sforzi prima di tutto. Eppure ne vengono costruiti molti. All'estremo opposto, il gioco Farmville, di cui avrete sicuramente sentito parlare, conta 70 milioni di giocatori in tutto il mondo, e la maggior parte di questi giocatori gioca praticamente tutti i giorni.
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.
Tutto ciò potrebbe sembrare a qualcuno davvero molto allarmante, un indice di qualcosa di preoccupante o di sbagliato nella società. Ma noi siamo qui per la buona notizia, e la buona notizia è che penso che si possa esplorare il perché si stia verificando questo sforzo umano molto reale, e questa intensissima generazione di valore. E rispondendo a questa domanda, penso che possiamo apprendere qualcosa di estremamente potente. E credo che il modo più interessante di pensare a tutto ciò sia in termini di premi. Nello specifico, è in termini di premi estremamente intensi ed emotivi che il giocare offre alle persone, sia individualmente che collettivamente. Ora, se diamo un’occhiata a ciò che accade nella testa di qualcuno quando è impegnato a giocare, si verificheranno due diversi processi. Da un lato c’è il processo del desiderio. Questo è un po' come l’ambizione e la motivazione: io lo farò, io lavorerò sodo. Dall’altra parte c’è il processo del piacere, il divertimento e l’affezione e il godere - e un'enorme bestia volante con un orco sulla schiena. È certamente una bella immagine. È molto fica. È tratta dal gioco World of Warcraft con più di 10 milioni di giocatori in totale, uno di questi sono io, e un altro di questi è mia moglie. E questo tipo di mondo, questa enorme bestia volante che potete cavalcare di qua e di là dimostra come i giochi siano così perfetti sia per sviluppare il desiderio, sia per sviluppare il piacere. Perché è molto potente. È praticamente stupendo. Ti dà grandi poteri. La tua ambizione è soddisfatta, e inoltre è estremamente bello. È veramente una goduria volare in giro. E così ciò si combina per formare un intensissimo coinvolgimento emozionale.
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.
Ma questa non è la cosa veramente interessante. La cosa veramente interessante sul il mondo virtuale è ciò che vi puoi misurare. Perché ciò che puoi misurare nel mondo virtuale è tutto. Si può misurare ogni singola cosa che ogni singola persona che abbia mai giocato in un videogioco abbia mai fatto. Il gioco oggi più grande al mondo sta registrando più di un miliardo di dati sui i suoi giocatori, su ciò che fanno tutti - di gran lunga superiore alle informazioni che potreste mai ottenere da qualsiasi sito web. E ciò permette che nei giochi accada qualcosa di veramente speciale. È qualcosa chiamata 'la programmazione delle ricompense'. E grazie a ciò, cioè guardando quello che milioni e milioni di persone hanno fatto e calibrando attentamente la probabilità, la natura, il tipo e l’intensità delle ricompense nei giochi, tenere i giocatori impegnati per uno sconvolgente ammontare di tempo e di sforzi. Ora, per spiegare ciò in una sorta di termini non virtuali, voglio parlare di un tipo di missione che potrebbe capitarvi in moltissimi giochi. Vai e raccogli un certo ammontare di un certo oggetto x. Diciamo per comodità, che la mia missione sia di raccogliere 15 torte, e io posso raccogliere 15 torte uccidendo questi adorabili piccoli mostriciattoli. Una semplice missione di gioco. Ora, potete pensare a ciò, se vi va, come un problema di scatole. Devo continuare ad aprire scatole. Non so cosa ci sia dentro finchè non le apro. E io andrò in giro aprendo scatole finchè avrò 15 torte. Ora, se prendete un gioco come Warcraft, lo potete pensare, se vi va, come un grande sforzo di apertura di scatole. Il gioco cerca solamente di far sì che le persone aprano circa un milione di scatole, trovando oggetti sempre migliori al loro interno.
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.
Ciò sembra immensamente noioso, ma i giochi sono in grado di rendere questo processo incredibilmente attraente. E il modo in cui lo fanno è attraverso una combinazione di dati e probabilità. Pensiamo alla probabilità. Se vogliamo coinvolgere qualcuno nel processo di apertura delle scatole per cercare di trovare le torte, vogliamo essere sicuri che non sia né troppo facile, né troppo difficile trovare una torta. E quindi come facciamo? Ok, guardiamo 1 milione di persone - no 100 milioni di persone, 100 milioni di apertori di scatole - e si troverà, se si cerca il tasso di torte, che circa il 25% non è né troppo frustrante, né troppo semplice; mantiene la gente impegnata - ma naturalmente, questo non è tutto ciò che si deve fare - Ci sono 15 torte. Potrei fare un gioco chiamato Tortacraft, dove tutto ciò che devi fare è raccogliere un milione di torte, o mille torte. Ciò sarebbe molto noioso. 15 è un numero praticamente ottimo. Sapete, tra 5 e 20 sta il numero corretto per mantenere la gente impegnata. Ma non abbiamo solo torte nelle scatole. C’è un 100% qui dietro. Vogliamo far si che ogni volta che una scatola viene aperta ci sia qualcosa al suo interno, qualche piccola ricompensa che mantenga le persone impegnate e motivate. Nella maggior pare dei giochi di avventura, è un po’ di denaro del gioco, un po' di esperienza. Ma non ci limitiamo nemmeno solo a questo.
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.
Diciamo anche che ci saranno un sacco di altri oggetti di diversa qualità e livelli di emozione. Ci sarà un 10% di possibilità di prendere un bell’oggetto. Ci sarà un 0,1% di possibilità di prendere un oggetto assolutamente fantastico. E ognuna di queste ricompense è attentamente calibrata all’oggetto. E ci chiederemo inoltre, "Quanti mostri? Dovrei riempire l'intero mondo con un miliardo di mostri?" No, vogliamo uno o due mostri sullo schermo ogni volta. Quindi insisto. Né troppo facile, né troppo difficile. Tutto ciò è molto potente. Ma noi siamo nel mondo virtuale; queste non sono vere scatole. Così possiamo fare alcune cose indubbiamente affascinanti. Notiamo, osservando tutta questa gente che apre scatole, che quando le persone raccolgono circa 13 torte su 15, modificano la loro percezione e iniziano ad annoiarsi un po', ad infastidirsi. Non pensano alla probabilità. Pensano che il gioco sia ingiusto. Non mi da le mie ultime due torte. Ci rinuncio. Se fossero scatole vere, non ci sarebbe molto da fare, ma in un gioco possiamo semplicemente dire, "Ok, bene. Dopo aver raccolto 13 torte, avrai il 75% delle possibilità di trovare una torta." Vi mantiene coinvolti. Osservare ciò che le persone fanno - adattare il mondo alle loro aspettative. I nostri giochi non lo fanno sempre. Ma una cosa che sicuramente stanno facendo è che se prendi un oggetto stupendo e rarissimo, faranno sì che non ricompaia per un certo periodo di tempo per mantenerne il valore, per mantenerlo speciale.
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.
E il punto è che ci siamo evoluti per essere soddisfatti dal mondo in modi particolari. Per decine e centinaia di migliaia di anni, ci siamo evoluti per trovare stimolanti certe cose, e come le persone più intelligenti e civilizzate, siamo enormemente stimolati dal risolvere problemi e dall'imparare. Ma ora, possiamo fare ingegneria inversa e creare nuovi mondi che si adattino espressamente ai nostri capricci evolutivi. Cosa significa tutto ciò in pratica? Ho riassunto tutto con sette lezioni che penso possano mostrare come possiamo apprendere questi insegnamenti dai giochi e usarli fuori dai giochi. La prima è molto semplice: una barra dell'esperienza che misuri il progresso - una cosa che è stata brillantemente sviluppata precedentemente quest'anno, da persone come Jesse Schell. E' già stato fatto all'Università dell'Indiana, USA, oltre che in altri posti. E' la semplice idea che, invece di premiare le persone in modo incrementale con piccoli incrementi, gli si può dare un avatar che registri il progresso constantemente in piccoli incrementi infinitesimali, che le persone possano sentire come propri. E tutto va a sommarsi nell'avatar, e la gente lo guarda progredire lentamente, e sente il suo progresso come il loro.
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 seconda lezione, obiettivi a lungo e breve termine - 5.000 torte, noioso, 15 torte, interessante. Perciò date alle persone un sacco di compiti differenti. Uno dice di risolvere dieci problemi, ma un altro compito potrebbe essere di completare 20 classificazioni in tempo, ma un altro compito potrebbe essere di collaborare con altre persone, un altro compito è di illustrare il vostro lavoro 5 volte, un altro compito è di raggiungere un particolare obiettivo. Dovete dividere i compiti in fette ponderate che le persone possano scegliere e svolgere in parallelo per tenersi impegnate e che si possano utilizzare per indirizzarle verso attività benefiche a livello individuale.
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.
La terza lezione è ricompensare lo sforzo. E' il discorso del 100%. I giochi sono fantastici in questo. Ogni volta che fai qualcosa prendi dei premi, prendi dei premi per averci provato. Non punire il fallimento; ricompensa ogni piccolo sforzo - un po' di soldi, un po' di riconoscimento - hai risolto 20 problemi - ricompensa. Tutto confluisce in piccoli riconoscimenti.
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.
Quarta lezione, il feedback. Questo è assolutamente fondamentale, e il mondo virtuale è fenomenale a distribuire feedback. Se diamo un occhio ad alcuni dei più complicati problemi del mondo di oggi di cui stiamo sentendo cose incredibili, è sempre molto difficile per le persone imparare se non possono collegare le consegunze alle azioni. In problemi come l'inquinamento, il riscaldamento globale, in questi problemi in cui le conseguenze sono distanti nel tempo e nello spazio è molto difficile imparare e capire la lezione, ma se si possono modellare le cose attorno alle persone, se si danno delle cose alla gente, in modo che la gente stessa le possa controllare e ci possa giocare e capire da cosa è dovuto il feedback, allora si può imparare una lezione, si può vedere, si può andare avanti, può capire.
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 lezione: l'elemento di incertezza. Questa è una miniera d'oro neurologica se vi va, perchè una ricompensa conosciuta piace alle persone, ma ciò che veramente le motiva è una ricompensa incerta, una ricompensa calibrata con il giusto grado di incertezza, in modo che non si possa minimamente sapere se riusciranno a prenderla o meno. Il 25%. Questo illumina il cervello. E se ci pensate usando questo nelle verifiche, solamente introducendo elementi controllati di aleatorietà in tutte le forme di verifica e di insegnamento, si può trasformare il livello di impegno della gente attingendo a questo potentissimo meccanismo evolutivo. Quando non sappiamo predire perfettamente qualcosa, allora ne siamo veramente affascinati. Vogliamo solo riprovare e capirne di più.
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.
Come probabilmente saprete, il neurotrasmettitore collegato all'apprendimento è chiamato dopamina. E' associato con il comportamento di ricerca della ricompensa. E qualcosa di molto emozionante sta per succedere in posti come l'Università di Bristol in Inghilterra, dove iniziamo ad essere in grado di modellizzare matematicamente il grado di dopamina nel cervello. E ciò significa che possiamo prevedere l'apprendimento, possiamo prevedere l'aumento di impegno, queste finestre, queste finestre nel tempo, nelle quali l'apprendimento si manifesta ad un livello più elevato. E da ciò derivano direttamente due cose. La prima ha a che fare con la memoria, che possiamo riscontrare in questi momenti. Quando qualcuno è più propenso a ricordare, gli possiamo dare qualcosa di valore in quel momento. E la seconda cosa è la fiducia, notiamo come il giocare e la struttura delle ricompense renda le persone più coraggiose, le renda più propense a correre dei rischi, più propense a superare le difficoltà, più difficili da scoraggiare. Tutto ciò potrebbe sembrare alquanto sinistro. Della serie "I nostri cervelli sono stati manipolati, siamo tutti dipendenti." La parola dipendenza è onnipresente. Ed è un vero problema per noi. Ma il principale interruttore neurologico per le persone sono le altre persone. Questo è ciò che ci eccita veramente. In termini di ricompense, non sono i soldi, non è il contante - che è comunque cosa buona - è il lavorare con i nostri compagni, confrontarci, collaborare con loro.
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.
E voglio raccontarvi un breve aneddoto del 1999 riguardante un videogioco chiamato Everquest. In questo videogioco c'erano due enormi dragoni, e bisognava creare una squadra per ucciderli - 42 persone - 42 persone per uccidere questi enormi dragoni. Ma questo è un problema, perchè questi dragoni davano solo due o tre oggetti interessanti. Perciò i giocatori hanno risolto questo problema spontaneamente creando un sistema per motivarsi l'un l'altro, in modo leale e trasparente. E' successo che si pagavano l'un altro con una valuta virtuale che chiamavano dragon kill points. E ogni volta che portavano a termine una missione, venivano pagati in dragon kill points. Loro li registravano in un sito separato. Così registravano la loro valuta personale, e i giocatori potevano fare un'offerta per gli oggetti interessanti che volevano - tutto organizzato dagli stessi giocatori. La rilevanza di questo sistema non è limitata al fatto che ha funzionato in Everquest, ma che oggi, dieci anni dopo, ogni singolo videogioco nel mondo con questo tipo di missioni usa un adattamento di questo sistema - decine di milioni di persone. E la riuscita di questo sistema è vicina al 100%. Questa è una valuta volontaria creata e rispettata dagli stessi giocatori, e comporta un comportamento di gioco incredibilmente sofisticato.
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.
E voglio concludere suggerendo alcuni modi in cui questi principi possono essere diffusi nel mondo. Partirò con le imprese. Voglio dire, stiamo iniziando ad analizzare alcuni dei grandi problemi connessi a qualcosa come l'impresa, il riciclo e la conservazione dell'energia. Stiamo iniziando a vedere l'emergere di meravigliose tecnologie come i misuratori di energie. E osservo tutto questo, e penso, sì, possiamo sfruttare ancora di più tutto ciò permettendo alle persone di fissare i loro obiettivi definendo obiettivi calibrati, usando elementi di incertezza, sfruttando una moltitudine di obiettivi, usando un sistema di ricompense e incentivi completo e permeante, incitando le persone a collaborare in termini di gruppi, a collaborare e competere, a utilizzare questi sofisticati meccanismi motivazionali di gruppo che abbiamo visto. In termini di educazione, e forse più ovviamente del resto, possiamo trasformare il modo in cui coinvolgiamo le persone. Possiamo offrire alle persone la continuità dell'esperienza e dell'investimento personale. Possiamo rompere gli obiettivi generali in piccole missioni ben calibrate. Possiamo utilizzare un'aleatorietà ponderata. Possiamo ricompensare in modo significativo gli sforzi facendo combaciare tutti i fattori. E possiamo utilizzare la forma di comportamento di gruppo che abbiamo visto evolvere mentre la gente gioca assieme, questi complessissimi meccanismi di cooperazione senza precedenti. Una cosa che mi viene in mente è che il governo americano, prima di altri, sta letteralmente iniziando a pagare le persone per perdere peso. Stiamo dicendo che la ricompensa monetaria è stata usata per sconfiggere il grande problema dell'obesità. Ma ancora, queste ricompense potrebbero essere definite così precisamente se fossimo in grado di usare il sistema dei giochi per aumentarne il potere attrattivo, se fossimo in grado di prendere dati, di prendere le osservazioni di milioni di ore umane e trasformarli in feedback, in un impegno sempre crescente.
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.
E alla fine è questa la parola, impegno, con cui voglio lasciarvi. Riguarda come l'impegno individuale possa essere trasformato dalle lezioni psicologiche e neurologiche che possiamo imparare osservando la gente che gioca. Ma riguarda anche l'impegno collettivo e riguarda il laboratorio senza precedenti per osservare ciò che motiva le persone a lavorare e a impegnarsi su vasta scala nei giochi. E se possiamo osservare e imparare da queste cose e capire come portarli nella realtà allora credo che avremo qualcosa di veramente rivoluzionario tra le nostre mani.
Thank you very much.
Grazie.
(Applause)
(Applausi)