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.
Adoro jogos de vídeo. E também tenho por eles uma certa reverência. Fascina-me o seu poder em termos de imaginação, em termos de tecnologia em termos de conceito. Mas acho, acima de tudo, que me fascina o seu poder de nos motivar, nos compelir de nos paralisar, como nenhuma outra coisa que tenhamos inventado conseguiu fazer. Acho que podemos aprender coisas fantásticas ao ver como fazemos isso. Em particular, acho que podemos aprender muito sobre a própria aprendizagem. A indústria de jogos de vídeo é de longe a indústria com maior crescimento de todos os "media" modernos. De um valor de 10 mil milhões em 1990, cresceu para 50 mil milhões de dólares globalmente, atualmente, e sem quaisquer mostras de abrandar. Estima-se que, dentro de quatro anos, o seu valor seja de mais de 80 mil milhões de dólares. É cerca de três vezes o valor da indústria musical. É realmente espantoso, mas não creio ser esta a estatística mais determinante. O que realmente me surpreende é que hoje as pessoas gastam cerca de oito mil milhões de dólares por ano a comprar itens virtuais que só existem nos videojogos. Esta é uma imagem do jogo de vídeo, Entropia Universe. No início do ano, um asteroide virtual do jogo foi vendido por 330 000 dólares. Isto é uma nave da classe Titan no jogo espacial, EVE Online. Para este objeto virtual aparecer, 200 pessoas reais passaram 56 dias do seu tempo real a construi-lo mais incontáveis milhares de horas de esforço prévio. No entanto, constroem-se muitas naves iguais. No outro lado da balança, o jogo Farmville, de que, certamente, já ouviram falar, tem 70 milhões de jogadores por todo o mundo. A maioria desses jogadores jogam praticamente todos os dias.
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.
Na verdade, isto tudo pode soar de forma alarmante para algumas pessoas, um indicador de qualquer coisa preocupante ou errada na sociedade. Mas estamos aqui para as boas notícias, e as boas notícias são que creio ser possível explorar a razão deste esforço humano bem real, e de estar a ocorrer esta geração intensa de valor. Ao respondermos a essa questão, creio ser possível retirar dela algo de extremamente poderoso. Creio que a forma mais interessante de pensar em tudo o que se está a passar é em termos de recompensas. Mais especificamente, em termos das recompensas emocionais intensas que jogar jogos pode oferecer às pessoas, a nível individual e coletivo. Se olharmos para o que se passa dentro da cabeça de alguém enquanto está concentrado, vemos dois processos muito diferentes a ocorrer. Por um lado, há o processo de querer. Funciona como ambição e motivação: vou fazer isto, esforçar-me para o fazer. Por outro lado, há o processo de gostar, diversão, afeto e prazer e uma besta voadora enorme com um orc às costas. É uma excelente imagem, muito porreira. É do jogo World of Warcraft, que tem mais de 10 milhões de jogadores em todo o mundo, entre os quais eu e a minha mulher. Este tipo de mundo, em que podemos deslocar-nos num gigantesco animal voador mostra como os jogos são tão bons em levar pessoas tanto a querer como a gostar. Porque é muito poderoso. É espetacular. Dá-nos grandes poderes. Satisfazemos a nossa ambição, mas é muito belo. É um prazer tremendo poder voar. Tudo isto se combina para formar um envolvimento emocional muito 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.
Mas isto nem é realmente o mais interessante. O que é verdadeiramente interessante no mundo virtual é aquilo que podermos medir nele. Porque podemos medir tudo no mundo virtual. é tudo. Podemos medir todas as coisas feitas por todas as pessoas que já jogaram um jogo. Os maiores jogos na indústria, hoje em dia, medem mais de mil milhões de pontos de dados sobre os seus jogadores, sobre o que todos eles fazem — muito mais detalhe que o que se obterá em qualquer website. Isso permite que aconteça nos jogos uma coisa muito especial. É uma coisa chamada "tabela de recompensas". Com isto, quero dizer, observar o que milhões e milhões de pessoas fizeram e calibrar com sucesso o ritmo, a natureza, o tipo e a intensidade das recompensas nos jogos que mantêm as pessoas envolvidas durante quantidades avassaladoras de tempo e esforço. Para tentar ilustrar isto, em termos mais reais, vou falar de um tipo de tarefa bastante recorrente em muitos jogos. Colecionar uma certa quantidade de um certo artigo do jogo. Digamos, a titulo de exemplo, que a minha missão é conseguir 15 tartes, e que posso obter 15 tartes, matando uns monstrinhos pequenos e fofos. Uma simples tarefa num jogo. Podem pensar nisto, se quiserem, como um problema sobre caixas. Tenho de estar sempre a abrir caixas. Só sei o que está dentro delas quando as abrir. Vou abrindo uma após outra, até obter as 15 tartes. Olhando para um jogo como o Warcraft, podem pensar nele, se quiserem, como uma permanente abertura de caixas. O objetivo do jogo é simplesmente pôr as pessoas a abrir um milhão de caixas, obtendo artigos cada vez melhores.
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.
Isto parece muito entediante, mas os jogos conseguem tornar este processo incrivelmente apelativo. A forma como o conseguem é através de uma combinação de dados e probabilidade. Vamos pensar na probabilidade. Se queremos manter alguém envolvido no processo de abrir caixas para tentar encontrar tartes, é preciso assegurar que encontrar uma tarte não é demasiado fácil, nem demasiado difícil. O que fazemos? Olhamos para um milhão de pessoas, ou melhor, 100 milhões, 100 milhões a abrir caixas e calculamos, se a taxa de tartes que surgem — cerca de 25% — nem muito difícil, nem demasiado fácil, mantemos as pessoas envolvidas. Claro, não é tudo o que fazemos, — há 15 tartes. Eu podia fazer um jogo chamado Piecraft, em que só tinha de obter um milhão de tartes, ou mil tartes. Isso seria incrivelmente aborrecido. Quinze é um número excelente. Encontrar uma quantidade entre 5 e 20 é o número certo para manter as pessoas envolvidas. Mas não há apenas tartes nas caixas. Há 100% de caixas. Certificamo-nos que cada vez que se abre uma caixa, há algo lá dentro qualquer recompensa, que incentiva as pessoas a progredir. Na maioria dos jogos de aventuras, a recompensa é dinheiro do jogo, ou experiência, mas também não nos limitamos a isso.
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.
Também dizemos que há uma série de outros artigos de qualidade e interesse variáveis. Há 10% de probabilidade de conseguirem um item muito bom. Há 0,1% de probabilidade de conseguirem um item fantástico. Cada uma dessas recompensas é cuidadosamente calibrada no artigo. Também nos perguntamos: "E quantos monstros? Deverá o mundo ser habitado por mil milhões de monstros?" Não, não queremos mais de dois monstros ao mesmo tempo. Assim sou cativado. Nem muito fácil, nem muito difícil E portanto, o apelo é poderoso. Mas estamos no mundo virtual. Estas caixa não são reais. Por isso, podemos fazer coisas espantosas. Notamos, ao olhar para todas essas pessoas a abrir caixas, que, quando chegam a obter cerca de 13 das 15 tartes, a sua perceção muda, começam a ficar aborrecidos, irritados. Não são racionais sobre a probabilidade. Acham que o jogo é injusto. "Não me dá as últimas duas tartes. Vou desistir." Com caixas reais, não há muito que possamos fazer, mas num jogo, podemos dizer: "Tudo bem". Quando chegam às 13 tartes, passam a ter 75% de probabilidade de obter uma para se manterem cativados. É o que as pessoas fazem, ajustam o mundo às suas expetativas. Os nossos jogos nem sempre fazem isso. Mas uma coisa fazem de certeza. Se elas conseguem um item maravilhoso de 0,1%, certificamo-nos de que não aparece outro igual durante algum tempo para mantê-lo valioso e 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.
A questão é, na verdade que evoluímos de forma a ser satisfeitos pelo mundo de formas particulares. No decurso de dezenas e centenas de milhares de anos, evoluímos para achar certas coisas estimulantes, e enquanto seres muito inteligentes e civilizados somos estimulados pela resolução de problemas e pela aprendizagem. Hoje, podemos usar engenharia inversa e construir mundos que apelem expressamente às nossas caixas evolutivas. O que quer isto dizer na prática? Vou mostrar sete coisas que, segundo penso, vão mostrar como retirar essas lições dos jogos e usá-las fora dos jogos. A primeira é muito simples: barras de experiência que meçam o progresso — uma coisa já discutida de forma brilhante por pessoas como Jesse Schell no início deste ano. Já foi feito na Universidade do Indiana nos EUA, entre outros sítios. Consiste na simples ideia de, em vez de avaliar pessoas gradualmente, ao poucos e poucos, damos-lhes um perfil e um avatar de personagem que está em progressão constante em avanços pequeninos que as pessoas sentem como seus E tudo converge nisso. Elas veem esse progresso e assumem-no como seu à medida que ele avança.
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.
Em segundo lugar, múltiplos objetivos a curto prazo — 5000 tartes, aborrecido, 15 tartes, interessante — Portanto damos às pessoas imensas tarefas diferentes. Dizemos-lhes, o objetivo é responder a 10 destas perguntas, mas há outra tarefa, chegar a horas a 20 aulas. Outra tarefa é colaborar com outras pessoas. Outra tarefa é mostrar, cinco vezes, que estão a trabalhar. Outra é atingir um determinado objetivo. Compartimentamos as coisas em pequenas tarefas calibradas que as pessoas podem escolher e realizar em paralelo, para as manter envolvidas e que podemos usar para as orientar para atividades benéficas a nível 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.
Em terceiro, recompensar o esforço. É o fator 100%. Os jogos são brilhantes nisto. Sempre que fazem alguma coisa, recebem um crédito por tentar. Não se pune o fracasso, recompensa-se cada pequeno esforço Responderam a 20 perguntas? O ouro, o crédito é vosso. Tudo se conjuga num reforço instantâneo.
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.
Em quarto, o retorno. Isto é absolutamente indispensável, e o mundo virtual é espantoso neste campo. Olhando para os problemas mais insolúveis do mundo atual, sobre os quais estamos sempre a ouvir coisas incríveis, é muito difícil as pessoas aprenderem se não conseguirem ligar consequências às ações. A poluição, o aquecimento global, essas coisas, têm consequências distantes no tempo e no espaço. É muito difícil aprender uma lição nesses termos, mas se podemos criar modelos para as pessoas, se elas puderem manipular e jogar quando o retorno chegar, elas podem aprender uma lição, podem ver, seguir em frente, podem compreender.
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.
E quinto, o elemento da incerteza. Isto é a mina de ouro neurológica, se quiserem, porque uma recompensa conhecida estimula as pessoas, mas o que realmente as incita é a recompensa incerta, a recompensa dada no momento certo de incerteza, em que ainda não é certo se a vão receber ou não. Os 25%. Isto ilumina o cérebro. Se pensarmos em usar esta incerteza em testes, em introduzir elementos de aleatoriedade controlada em todas as formas de testes e treinos, podemos transformar os níveis do envolvimento das pessoas através deste poderosíssimo mecanismo evolutivo Quando não conseguimos prever algo na perfeição ficamos excitados com isso. Queremos voltar atrás e descobrir mais.
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 sabem, o neurotransmissor associado à aprendizagem é a dopamina. Está associado ao comportamento de procura de recompensas. E há coisas muito excitantes a acontecer, como na Universidade de Bristol no Reino Unido, onde estamos a conseguir modelar matematicamente os níveis de dopamina no cérebro. Significa que podemos prever a aprendizagem, podemos prever o envolvimento melhorado, estas janelas, estas janelas no tempo, em que a aprendizagem está a ocorrer de uma forma avançada. Há duas coisas que fluem desta informação. A primeira tem a ver com a memória, com o encontrar desses momentos. Quando alguém está quase a recordar algo, damos-lhe uma recompensa nesse momento. A segunda coisa é a confiança. Vemos como os jogos e as estruturas de recompensa tornam as pessoas mais corajosas, mais dispostas a arriscar, a enfrentar dificuldades, mais difíceis de desencorajar Isto pode soar bastante sinistro. "O nosso cérebro foi manipulado, estamos viciados". A palavra "vício" vem ao de cima. Há preocupações reais em causa. Mas o que mais excita as pessoas, neurologicamente, são as outras pessoas. É isso o que realmente nos excita. Em termos de recompensa, não é dinheiro, não é darem-nos dinheiro — o que é agradável — mas é fazer coisas com os outros, tê-los a observar-nos e a colaborar connosco.
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.
Vou contar uma história rápida passada em 1999, sobre um jogo chamado Everquest. Neste jogo de vídeo, havia dois dragões enormes, que só podiam ser mortos com trabalho de grupo, cerca de 42 pessoas para matar esses dragões. É um problema, porque eles largavam dois ou três artigos decentes. Os jogadores contornaram esse problema inventando um sistema de se motivarem uns aos outros, de forma justa e transparente. Pagavam uns aos outros uma moeda virtual a que chamaram "pontos por morte do dragão" Sempre que alguém embarcava numa missão, era pago nesses pontos, que eram quantificados num website à parte. Monitorizavam a sua moeda privada, e os jogadores podiam candidatar-se a comprar os itens porreiros que queriam tudo organizado pelos próprios jogadores. O espantoso neste sistema não é ter funcionado no Everquest, mas que hoje, 10 anos depois. todos os videojogos do mundo com este tipo de missões usam uma versão deste sistema — dezenas de milhões de pessoas. E a taxa de sucesso está perto dos 100% Trata-se de uma moeda mantida, voluntariamente, e criada pelos jogadores, e é um comportamento de jogo extremamente 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.
Gostaria de finalizar sugerindo algumas formas de como este princípio se pode aplicar no mundo real. Começo pelos negócios. Começamos a ver alguns problemas de monta relacionados com os negócios, como a reciclagem e a conservação de energia. Vemos o aparecimento de tecnologias maravilhosas como medidores de energia em tempo real. Olho para eles e penso, sim, podemos levar esta ideia muito além se permitirmos às pessoas definir metas, alvos calibrados usando elementos de incerteza, usando objetivos múltiplos, usando um grandioso sistema de recompensas e incentivos implícitos motivando as pessoas a colaborar. em termos de grupos, em termos de ruas a colaborar e a competir, a usar todas estas mecânicas sofisticadas de motivação e trabalho de grupo. Em termos de ensino, possivelmente o mais óbvio é a possibilidade de transformar a forma de cativar as pessoas. Podemos oferecer uma grande continuidade de experiência e investimento pessoal. Podemos dividir tarefas em pequenas partes altamente calibradas. Podemos usar aleatoriedade calculada. Podemos recompensar o esforço consistente à medida que tudo se conjuga. E podemos usar o tipo de comportamentos de grupo que vemos em evolução quando as pessoas jogam em conjunto, estes mecanismos de cooperação de uma complexidade verdadeiramente sem precedentes. A nível de governo, uma situação que me ocorre é a de o governo americano, entre outros, estar a começar a literalmente pagar às pessoas para perderem peso. Digamos que se está a usar uma recompensa financeira para resolver o grave problema da obesidade. Mas, de novo, essas recompensas podiam ser calibradas de forma mais precisa se fôssemos capazes de usar a vasta experiência dos sistemas de jogos para incrementar esse incentivo, usando os dados e observações recolhidos de milhões de horas humanas e investir esse retorno para um maior envolvimento.
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.
No fundo, é com este termo, envolvimento, que vos quero deixar. Trata-se de como o envolvimento individual pode ser transformado pelas lições psicológicas e neurológicas que podemos aprender ao observar pessoas que jogam videojogos. Mas trata-se também do envolvimento coletivo e de um estudo laboratorial sem precedentes sobre o que faz as pessoas vibrar, trabalhar, jogar e envolver-se com os jogos a uma tão grande escala. Se pudermos olhar para estes dados, aprender com eles e ver como os canalizar para outras atividades, creio que teremos algo de muito revolucionário nas mãos.
Thank you very much.
Muito obrigado
(Applause)
(Aplausos)