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.
Eu amo videogames. Também fico um pouco espantado com eles. Fico espantado com seu poder em termos da imaginação, da tecnologia, em termos do conceito. Mas eu acho que, sobretudo, fico espantado com seu poder de motivar, de nos "arrastar", de nos paralisar, como nada que já tenhamos inventado conseguiu antes. E acho que podemos aprender coisas surpreendentes olhando como fazemos isso. E, em particular, acho que podemos aprender coisas sobre o aprender. Neste momento, a indústria de videogames é de longe a que cresce mais rápido de todas as mídias modernas. De cerca de 10 bilhões em 1990, vale 50 bilhões de dólares globalmente hoje, e não mostra sinais de desaceleração. Em quatro anos, estima-se que valerá mais de 80 bilhões de dólares, cerca de três vezes o valor da indústria de música gravada. Isso é realmente impressionante, mas não penso que esse dado seja o mais expressivo. O que realmente me impressiona é que, hoje em dia, as pessoas gastam cerca de oito bilhões de dólares de verdade por ano comprando itens virtuais que somente existem dentro dos videogames. Esta é uma tela de um mundo de jogo virtual, o Entropia Universe. No início deste ano, um asteroide virtual nesse mundo foi vendido por 330 mil dólares reais E isso é uma nave da classe Titan no jogo espacial EVE Online. E este objeto virtual precisou de 200 pessoas reais e cerca de 56 dias de tempo real para ser construído mais milhares de incontáveis horas de esforço anterior. E ainda assim, muitos desses são construídos. Na outra ponta do espectro, o jogo Farmville, o qual vocês já devem ter ouvido falar, possui 70 milhões de jogadores ao redor do mundo, e muitos desses jogadores o jogam quase 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.
Isso pode parecer realmente bem alarmante para algumas pessoas, um indicador de algo preocupante ou errado em nossa sociedade. Mas estamos aqui para as boas notícias e a boa notícia é que eu acho que podemos explorar o motivo pelo qual este esforço humano muito real, esta geração muito intensa de valor está ocorrendo. E ao responder essa pergunta, acho que podemos tirar algo extremamente poderoso disso. E acho que a maneira mais interessante de pensar sobre tudo o que está acontecendo é em termos de recompensas. E especificamente, é em termos das recompensas emocionais muito intensas que esses jogos oferecem às pessoas tanto individualmente quanto coletivamente. Agora, se olharmos o que está acontecendo na cabeça de alguém quando essa pessoa está comprometida, engajada, dois processos bem diferentes estão ocorrendo. Por um lado, os processos de querer. Isso é um pouco como ambição e impulso -- eu vou fazer isso. Vou trabalhar duro. Por outro lado, há os processos de gostar, diversão e afeto e prazer -- e uma enorme besta voadora com um orc nas costas. Essa é de fato uma grande imagem. É bem legal. É do jogo World of Warcraft, com mais de 10 milhões de jogadores globalmente, um dos quais sou eu e outro é a minha esposa. E esse tipo de mundo, essa enorme besta voadora que você pode montar mostra porque os jogos são tão bons em fazer tanto o querer quanto o gostar. Porque é muito poderoso. É incrível. Dá a você grandes poderes. Sua ambição é satisfeita, mas é muito bonito. É um prazer muito grande voar E então eles se combinam para formar um engajamento 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 essa não é a coisa verdadeiramente interessante. A coisa realmente interessante sobre virtualidade, é que você pode avaliar, medir com ela. Porque o que você pode medir na virtualidade é tudo. Cada coisinha que cada pessoa que já jogou um jogo já fez pode ser medida. Os maiores jogos no mundo hoje estão medindo mais de um bilhão de pontos de dados sobre seus jogadores, sobre o que todo mundo faz -- muito mais detalhes do que você jamais conseguiria em qualquer website. E isso permite que uma coisa muito especial aconteça nos jogos. É algo chamado cronograma (esquema) de recompensa. E com isso, eu quero dizer olhar o que milhões e milhões de pessoas fizeram e cuidadosamente ajustar a taxa, a natureza, o tipo, a intensidade das recompensas nos jogos para mantê-las engajadas por espantosas quantidades de tempo e esforço. Agora, para tentar explicar isso em termos reais, eu quero falar sobre um tipo de tarefa que pode cair para você em tantos jogos. Você tem que conseguir uma certa quantidade de um certo item Y. Digamos, como ajudar a pensar, minha missão é conseguir 15 tortas e eu posso conseguir 15 tortas matando aqueles monstrinhos lindos. Uma missão simples de jogo. Agora, vocês podem pensar a respeito, se quiserem, como um problema de caixas. Eu tenho que ficar abrindo caixas. Eu não sei o que há dentro delas até que as abra. E fico abrindo caixa depois de caixa, até que eu tenha 15 tortas. Agora, se você pega um jogo como Warcraft, você pode pensar a respeito dele, se quiser, como um grande esforço de abrir caixas. O jogo está apenas tentando fazer as pessoas abrirem cerca de um milhão de caixas, conseguindo coisas cada vez melhores nelas.
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.
Isso parece imensamente tedioso, mas os jogos conseguem tornar esse processo incrivelmente irrestível. E eles fazem isso através de uma combinação de probabilidade e dados. Vamos pensar sobre probabilidade. Se queremos engajar alguém no processo de abrir caixas e tentar encontrar tortas. Queremos nos certificar de que não é nem fácil demais, nem difícil demais encontrar uma torta. Então o que você faz? Bom, você olha para um milhão de pessoas -- não, 100 mihões de pessoas, 100 milhões de abridores de caixas -- e você calcula, se você fizer a taxa de torta cerca de 25% -- que não é nem muito frustrante, nem muito fácil; isso mantém as pessoas engajadas mas claro, isso não é tudo o que você faz - isso são 15 tortas Agora, eu poderia fazer um jogo chamado "Piecraft", onde tudo o que você tem a fazer é conseguir um milhão de tortas ou mil tortas. Isso seria muito chato. 15 é um número excelente. Você descobre que -- sabe, entre cinco e 20 é mais ou menos o número certo para fazer com que as pessoas continuem. Mas não temos apenas tortas nas caixas. Há cem por cento aqui. E o que fazemos é nos certificar de que cada vez que uma caixa é aberta, haja algo nela, alguma pequena recompensa, que mantém as pessoas progredindo e engajadas. Na maioria dos jogos de aventura, há um pouco de moeda do jogo, um pouco de experiência, mas não fazemos apenas isso também.
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 haverá centenas de outros itens de qualidades e níveis de excitação variados. Haverá uma chance de 10 por cento de você conseguir um item muito bom. Haverá uma chance de 0,1 por cento de você conseguir um item absolutamente incrível. E cada uma dessas recompensas é cuidadosamente ajustada para o item. E também, dizemos, "Bom, quantos monstros? Devo ter o mundo todo cheio de um bilhão de monstros?" Não, queremos um ou dois monstros na tela ao mesmo tempo. Então sou atraído. Não é tão fácil, nem tão difícil. Então tudo isso é muito poderoso. Mas estamos na virtualidade, não são caixas reais. Então podemos fazer algumas coisas impressionantes. Notamos, olhando toda essa gente abrindo caixas, que, quando as pessoas pegam cerca de 13 das 15 tortas, suas percepções mudam, começam a ficar aborrecidas, irritadas. Elas não são racionais sobre probabilidade. Pensam que o jogo é injusto. Não está me entregando minhas últimas duas tortas. Terei que desistir. Se fossem caixas reais, não haveria muito a fazer, mas num jogo nós podemos dizer "Certo, tudo bem." Quando se pega 13 tortas, você ganhou 75 por cento de chance de pegar uma torta agora. Isso mantém você engajado. Olhe o que as pessoas fazem -- ajustam o mundo para se adequar às suas expectativas. Nossos jogos nem sempre fazem isso. E algo que certamente fazem atualmente é, se você tem um item 0,1% interessante, eles garantem que outro não apareça por um certo tempo para conservar seu valor, para fazê-lo 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.
E o ponto que realmente interessa é que evoluímos para nos satisfazer com esse mundo em modos específicos. Em dezenas e centenas de milhares de anos, nós evoluímos para achar certas coisas estimulantes, e, como seres muito inteligentes e civilizados, fomos imensamente estimulados pelo aprender e resolver problemas. Mas agora, podemos realizar engenharia reversa nisso e construir mundos que claramente estimulem nossas bases evolutivas. Então o que tudo isso significa na prática? Bom, eu apareço com sete coisas que, eu acho, mostram como você pode aprender essas lições dos jogos e usá-las fora dos jogos. A primeira é muito simples: barras de experiência que registram o progresso -- algo que foi mencionado brilhantemente por pessoas como Jesse Schell mais cedo neste ano. Isso já foi feito na Universidade de Indiana nos Estados Unidos, entre outros lugares, É a ideia simples que, em vez de classificar as pessoas de forma crescente em pequenos pedaços, você dá a elas um avatar de personagem que está constantemente progredindo em doses pequenas, que elas sentem que são elas mesmas. E tudo vem em direção a isso, e elas o observam escalar e elas tomam posse disso conforme evolui.
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.
Segunda coisa, múltiplos objetivos de longo e curto prazo -- 5.000 tortas, chato, 15 tortas, interessante. Então você dá às pessoas muitas e muitas tarefas diferentes. Você diz, trata-se de responder dez dessas perguntas, mas outra tarefa é estar presente em 20 aulas pontualmente, mas outra tarefa é colaborar com outras pessoas, uma outra tarefa é mostrar seu trabalho cinco vezes, outra tarefa é atingir este objetivo específico. Você decompõe tarefas em pedaços equilibrados que as pessoas podem escolher e fazer ao mesmo tempo para mantê-los engajados e que você pode usar para direcioná-los para atividades individualmente benéficas.
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 lugar, recompense o esforço. É seu fator mais importante. Jogos são brilhantes neste ponto. Toda vez que você faz algo, ganha crédito, ou um crédito por tentar. Se você não punir falhas e recompensar cada pequeno esforço - seu pequeno pedaço de ouro, de crédito - você respondeu as vinte perguntas - OK Tudo se encaixa como 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.
Quarta coisa, retorno (feedback). Isso é absolutamente crucial, e a virtualidade é mestre em fornecer isso. Se você olhar alguns dos problemas mais intratáveis no mundo hoje dos quais já ouvimos coisas impressionantes, é muito, muito difícil para as pessoas aprenderem se elas não puderem relacionar consequências a ações. Poluição, aquecimento global, essas coisas, as consequências estão distantes no tempo e espaço. É muito difícil aprender alguma lição disso, mas se você puder modelar as coisas para as pessoas, se puder dar coisas às pessoas que elas possam manipular e escolher sobre com que e de onde o feedback vem, então elas podem aprender uma lição, elas podem ver, podem evoluir, podem entender.
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 a quinta coisa, o elemento da incerteza. Essa é uma mina de ouro neurológica, se você quiser, porque um reforço conhecido excita as pessoas, mas o que realmente mobiliza as pessoas e o reforço incerto, o reforço recebido no nível certo de incerteza, que eles não sabem bem se receberão ou não. Os 25 por cento. Isso ilumina o cérebro. E se você pensar sobre usar isto na avaliação, simplesmente introduzindo elementos de controle aleatoriamente em todas as formas de teste e treinamento, poderá mudar os níveis de engajamento das pessoas pelo uso deste mecanismo evolutivo muito poderoros Porque quando não prevemos algo com perfeição, ficamos realmente entusiasmados a respeito Desejamos apenas voltar 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 vocês provavelmente sabem, o neurotransmissor associado à aprendizagem é chamado "dopamina". Está associado ao comportamento de busca de reforço. E algo muito excitante está começando a acontecer em lugares como a Universidade de Bristol no Reino Unido, onde estamos começando a modelar matematicamente os níveis de dopamina no cérebro. E isso significa que podemos prever aprendizagem, podemos prever o comprometimento avançado, nestas janelas do tempo, onde a aprendizagem acontece em nível privilegiado. E duas coisas realmente derivam disso. A primeira tem a ver com a memória, que podemos encontrar esses momentos. Quando alguém tem mais chances de lembrar, podemos dar a eles um pequeno incentivo. O segundo aspecto é a confiança, que podemos ver como jogos e estruturas de reforço tornam as pessoas mais fortes, mais aptas a aceitar riscos, mais dispostas de enfrentar dificuldades, mais difíceis de desencorajar. Tudo isso pode parecer muito estranho. Mas é algo como "nossos cérebros foram manipulados e estamos viciados." A palavra "vício" circula por aí. Há preocupações reais nisso. Mas a maior virada neurológica para as pessoas são as outras pessoas. O que realmente nos excita. Em termos de reforço, não é dinheiro, não é dinheiro ganho - que é bom - é fazer coisas com outras pessoas nos observando e colaborando conosco.
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 desejo contar uma pequena estória que aconteceu mais ou menos em 1999 um videogame chamado Everquest. E nesse videogame, havia dois dragões muito grandes e você tinha que formar equipes para matá-los -- 42 pessoas -- até 42 pessoas para matar esses grandes dragões. Isso é um problema, porque deles caíam dois ou três itens importantes. Então os jogadores abordaram esse problema espontaneamente inventando um sistema para motivar uns aos outros, de modo justo e transparente. O que aconteceu foi que eles pagaram uns aos outros com moeda virtual que eles chamaram "pontos de matar dragões". E toda vez que você aparecia para uma missão, era pago em pontos de matar dragões. Eles registravam tudo isso em um website separado. De modo que registravam sua própria moeda. e esses jogadores podiam ofertar mais tarde para ter itens desejados -- tudo organizado pelos jogadores mesmo. Agora, impressionante não é que funcionou no Everquest, mas que hoje, uma década depois, todo videogame do mundo com esse tipo de tarefa usa uma versão desse sistema -- dezenas de milhares de pessoas. E a taxa de sucesso é aproximadamente 100 por cento. Esta é uma moeda desenvolvida por jogadores, auto-aplicada e voluntária, e é um comportamento incrivelmente sofisticado do jogador.
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 quero apenas terminar sugerindo alguns modos pelos quais esses princípios podem ser disseminados no mundo. Começarei pelos negócios. Quero dizer, estamos começando a ver alguns grandes problemas algo como negócios, reciclagem e conservação de energia. Estamos começando a ver o surgimento de tecnologias maravilhosas como medidores de energia em tempo real. E eu olho para isso e penso, sim, podemos levar isso muito mais longe permitindo que as pessoas estabeleçam metas ao estabelecer metas ajustadas, pelo uso de elementos de incerteza, ao usar essas múltiplas metas, ao usar uma enorme recompensa subjacente e um sistema de incentivos, ao engajar as pessoas a colaborar em termos de grupos, em termos de ruas, a colaborar e competir, a usar essa mecânica muito sofisticada e motivacional que vemos. Na área de educação, talvez a mais óbvia de todas, podemos mudar o modo como as pessoas se engajam. Podemos oferecer às pessoas a grande continuidade da experiência e do investimento pessoal. Podemos decompor as coisas em tarefas pequenas altamente ajustadas. Podemos usar aleatoriedade calculada. Podemos recompensar esforço consistentemente pois tudo se encaixa. Podemos usar o tipo de comportamentos de grupo que vimos evoluir quando pessoas jogam juntas, esses mecanismos inovadoramente complexos e cooperativos. Para o Governo, o que vem à mente é o Governo dos Estados Unidos, entre outros, é literalmente começar a pagar as pessoas para perder peso. Estamos dizendo recompensa financeira sendo usada para enfrentar a grande questão da obesidade. Mas novamente, estes reforços poderiam ser ajustados tão precisamente se fôssemos capazes de usar o vasto conhecimento dos sistemas de jogos para apenas turbinar esse apelo, para pegar dados, registrar observações de milhares de horas humanas e verificar o retorno em termos de engajamento 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.
No final, esta é a palavra, engajamento, que eu quero deixar para vocês. Como o engajamento individual pode ser transformado por lições psicológicas e neurológicas nós podemos aprender da observação de pessoas jogando. Mas isso também tem a ver com engajamento coletivo e com o laboratório inovador de observar o que move as pessoas e as faz trabalhar e jogar e engajar em grande escala nos jogos. E se podemos olhar para essas coisas e aprender com elas e ver como trazê-las para fora, então eu realmente acho que temos algo bastante revolucionário em nossas mãos.
Thank you very much.
Muito obrigado.
(Applause)
(Aplausos)