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.
Video oyunlarını seviyorum. Aynı zamanda hayranlıkla karışık bir saygı da duyuyorum. Hayal gücü, teknoloji ve kavramlar konusundaki güçlerine saygı duyuyorum. Fakat hepsinden öte, bizi daha önce icat ettiğimiz her şeyden daha fazla motive etme, zorlama ve şaşkına çevirme güçlerine saygı duyuyorum. Ve bence bunu nasıl yaptığımıza bakarak çok harika şeyler öğrenebiliriz. Özellikle de öğrenme hakkında bir şeyler öğrenebiliriz. Video oyunları endüstrisi bütün modern medya içinde en hızlı büyüyendir. 1990'da 10 milyar dolar iken, bugün 50 milyar dolar değerinde, ve hiç yavaşlama belirtisi göstermiyor. Dört sene içinde, 80 milyar doların üstünde olacağı tahmin ediliyor. Bu müzik endüstrisinin yaklaşık üç katı kadardır. Bu oldukça hayret verici, fakat bence bu, en etkileyici istatistik de değil. Beni gerçekten hayrete düşüren şey, günümüzde insanların yılda 8 milyar dolar gerçek parayı, sadece video oyunlarında bulunan sanal maddeleri almak için harcıyor olması. Bu ekran görüntüsü Entropia Universe adlı sanal oyun dünyasından. Bu senenin başında, buradaki bir sanal asteroid 330,000 gerçek dolara satıldı. Ve bu, EVE Online adlı bir uzay oyunundaki Titan sınıfı bir gemi. Ve bu sanal objeyi inşa etmek 200 insanın 56 gerçek saatinin yanında ondan önce de sayısız şekilde binlerce saat çaba gerektiriyor. Üstelik, çoğu da yapılıyor. Diğer taraftan da, Farmville oyunu, muhtemelen hepiniz duymuşsunuzdur, dünya çapında 70 milyon oyuncuya sahip ve bunların büyük çoğunluğu hemen hemen her gün bunu oynuyor.
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.
Bu durum bazı insanlara oldukça endişe verici gelebilir, endişe verici bir şey, ya da yapılması yanlış olan bir şey gibi. Ama iyi haber için buradayız ve iyi haber; bence insanın bu gerçek çabasının, değerlerdeki bu yoğun değişiminin neden ortaya çıktığını anlayabiliriz. Ve bu soruyu cevaplayarak, bence oldukça güçlü bir şeyi uzaklaştırabiliriz. Ve bence tüm bunların nasıl olduğu hakkında fikir yürütmenin en ilginç yolu, ödüller açısından bakmaktır. Özellikle de oyunların hem bireysel, hem toplu şekilde insanlara sunduğu oldukça yoğun duygusal ödüller açısından. Şimdi eğer birinin oyuna bağlandığı sırada kafasından neler geçtiğine bakarsak, birbirinden oldukça farklı iki sürecin işlediğini görürüz. Bir tarafta isteme süreci; bu biraz hırs ve çaba gibidir -- Bunu yapacağım. Daha çok çalışacağım. Diğer tarafta sevme, eğlenme ve etkilenme ve zevk alma süreci-- ve geri planda bir orkla dev bir uçan canavar. Gerçekten harika bir görüntü. Oldukça güzel. Bu, dünyada 10 milyondan fazla oyuncusu olan World of Warcraft oyunundan. Oyunculardan biri de benim, ve eşim. Ve bu tipte bir dünya, çevresinde gezip tozabileceğin uçan dev canavar, oyunların neden hem istek hem de beğeni konusunda çok iyi olduklarını gösteriyor. Çünkü çok güçlü, harika. Size harika güçler veriyor. Hırsınızı tatmin ediyorsunuz ama bu çok güzel. Etrafta uçuşmak büyük bir keyif. Böylece bunlar yoğun, duygusal bir bağlılığı meydana getiriyor.
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.
Ama asıl ilginç şey bu değil. Sanallık hakkında esas ilginç şey, onunla ne ölçebildiğiniz. Çünkü sanal dünyada ölçebileceğiniz şey her şeydir. Bir oyunda oynamış olan her bir insanın yaptığı her şey ölçülebilir. Bugün dünyadaki en büyük oyunlar oyuncuları ve ne yaptıkları hakkında bir milyardan fazla veri ölçüyor. -- sizin bugüne kadar herhangi websitesinden edindiğiniz detaydan daha fazlası. Ve bu, çok özel birşeyin oyunlarda olmasına izin veriyor. Ödül Takvimi deniyor. Bununla, milyonlarca insanın ne yaptığına ve süresiz zaman ve çaba harcayarak oyunlara bağlı kalmalarını sağlayan ödüllerin türü, çeşidi ve ölçüsünün ayarlanmasına dikkatle bakmayı kastediyorum. Şimdi, bunu gerçek anlamda denemek ve açıklamak için birçok oyunda karşılaşabileceğiniz bir görev hakkında konuşmak istiyorum. Gidip küçük bir oyun nesnesinden belirli miktarda getirin. Örnek olması için farzedelim ki benim görevim 15 tane çörek getirmek ve ben 15 tane çöreği şirin, küçük canavarları öldürerek getirebilirim. Basit bir oyun görevi. İsterseniz bunu kutularla ilgili bir problem gibi düşünebilirsiniz. Onları açmaya devam etmem gerekiyor. İçlerinde ne olduğunu onları açana kadar bilmiyorum. ve 15 çöreği toplayana dek kutuları birer birer açıyorum. Şimdi, Warcraft gibi bir oyunu düşünürsek oyunu büyük bir kutu açma işi gibi düşünebilirsiniz. Oyun sadece insanlara, içlerinde sürekli daha da güzel şeyler bulabilmek için yaklaşık bir milyon kutu açtırmaya çalışıyor.
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.
Oldukça sıkıcı duruyor ama oyunlar bunu inanılmaz derecede ilginç hale getirebiliyor. Ve bunu olasılıkların ve verilerin kombinasyonları ile gerçekleştiriyorlar. Olasılık üzerine düşünelim. Birisini çörekleri bulmak için kutu açmaya yönlendirmek istiyorsak. Çörek bulmanın ne çok kolay, ne de çok zor olduğundan emin olmasını istiyoruz. Öyleyse ne yaparsınız? Bir milyon insana bakın -- hayır 100 milyon insana, 100 milyon kutu açıcıya bakın -- ve çörek oranını %25 arttırmak isterseniz, üzerinde çalışırsınız -- ne çok zor, ne çok kolay; insanları bağlı tutuyor -- ama şüphesiz, tüm yaptığınız bu değil -- 15 çörek var. Şimdi, Piecraft adında tek yapmanız gerekenin bir milyon ya da bin çörek toplamak olduğu bir oyun yapabilirim. Bu da çok sıkıcı olur. 15 oldukça uygun bir rakam. İnsanların bağlı kalmasını sağlamak için 5 ile 20 arası olmasının doğru olduğunu bulursunuz. Ancak kutuların içinde sadece çörek yok, İçleri %100 dolu. Ve yaptığımız şey, ne zaman bir kutu açılsa içinde bir şey, insanları oyunda bağlı kılan küçük bir ödülün olduğundan emin olmak. Çoğu macera oyununda bu küçük miktarda oyun parası ya da bir miktar deneyimdir ama yaptığımız şey sadece bu da değil.
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.
Değişen özellik ve seviyede tonlarca farklı nesne olacağını da söylüyoruz. Çok güzel bir şeye ulaşmanız için %10 şansınız var. Çok harika bir şeye ulaşmanız için %0.1 şansınız olacak. Ve bu ödüllerin her biri özenle o nesneye iliştirilmiş durumda. Aynı zamanda söyleyebiliriz ki, "Tamam da kaç canavar var? Bir milyar canavarla dolu bir dünyayı ele mi geçirmeliyim?" Hayır, biz sadece ekranda aynı anda bir ya da iki canavar belirmesini istiyoruz. Böylece oyunu resmediyorum. Ne çok kolay, ne de çok zor. Tüm bunlar oldukça güç verici. Ama burada sanal dünyadayız, bunlar gerçek kutular değil. Öyleyse çok çok daha muhteşem şeyler yapabiliriz. 15 çöreğin 13ünü elde etmek için kutuları açan tüm bu insanlara bakıp fark ederiz ki, algıları değişiyor; sıkılmaya, sinirlenmeye başlıyorlar. Olasılık hakkında makul değiller. Oyunun adil olmadığını düşünüyorlar. Bana son 2 çöreği vermiyor, çıkıyorum. Eğer gerçek kutular olsaydı bunlar, yapabileceğimiz çok şey yoktu ama bir oyunda "Tamam, sorun değil." diyebiliyoruz. 13 çörek topladığınızda, bir tane daha almak için %75 şansınız oluyor. Ve sizi bağlı tutuyor. İnsanların yaptıklarına bakın -- Beklentilerini karşılaması için dünyayı ona göre ayarlıyorlar. Bizim oyunlarımız her zaman bunu yapmıyor. Ve bu noktada kesin olarak yaptıkları bir şeyse; %0.1'lik o çok harika bir şeyi elde ettiyseniz, değerini bilmeniz, onun özelliğini korumak için, belirli süre zarfında bir diğerini daha elde edemeyeceğinizden emin oluyorlar.
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.
İşin aslı şu ki bizler dünya tarafından farklı şekillerde tatmin edilmek üzere geliştik. Onbinler ve yüzbinlerce yıl boyunca teşfik edici belli şeyleri bulmak için geliştik ve zeki ve uygar varlıklar olarak sorun çözmek ve öğrenmekten fazlasıyla teşfik oluyoruz. Ancak şimdi bunu tersine çivirebilir ve evrim kutularımızı hızlıca tıklayan dünyalar oluşturabiliriz. Peki bütün bunlar pratikte ne anlama geliyor? Oyunlardan bu dersleri nasıl öğrenebileceğimizi ve bunları oyun dışında nasıl kullanabileceğimizi gösteren yedi şeyden bahsedeceğim. İlki çok basit: süreci ölçen deneyim çubukları -- bu senenin başında Jesse Schell gibi insanlar tarafından zekice olarak nitelenen şeyler. Diğer eyaletler arasında Indiana Üniversitesi'nde halihazırda uygulanmakta olan basit fikir şu ki öğrencileri aşamalı olarak mezun etmek yerine onlara küçücük artışlarla sürekli olarak gelişen, kendilerine ait olduklarını hissettikleri bir karakter avatarı veriyorsunuz. Ve herşey bu avatarda gerçekleşiyor avatarın emekleyişini izliyor ve büyüdükçe sahipleniyorlar.
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.
İkincisi: kısa ve uzun vadeli çoğul hedefler - 5000 çörek sıkıcı 15 çörek ise ilgi çekicidir. Yani insanlara birbirinden farklı çok sayıda görev veriyorsunuz. Görevin sorulardan 10 tanesini cevaplamak olduğunu belirtiyorsunuz ancak diğer bir görev 20 derse zamanında yetişmek bir diğeri insanlarla işbirliği yapmak diğeri çalıştığınız beş dakikayı göstermek ve diğeri belirli bir hedefi vurmak. İnsanları bağlı tutmak için bu şeyleri küçük ayarlanmış parçalara bölüyorsunuz ki insanlar bunları seçip aynı zamanda yapabilsinler ve böylece onları kişisel çıkar sağladıkları aktivitelere yönlendirebilesiniz.
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.
Üçüncüsü çabalarını ödüllendirmek. Bu sizin yüde yüzlük faktörünüz. Oyunlar bunda mükemmeller. Her birşeyi yaptığınızda denediğiniz için bir kredi kazanıyorsunuz. Başarısızlığı cezalandırmıyor, harcanan her küçük çabayı ödüllendiriyorsunuz - bir parça altın, biraz kredi; 20 soru cevaplamak: Tamamlandı. Dakika takviyesi gibi oluyor.
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.
Dördüncü geri bildirim. Bu kesinlikle çok önemli ve aslen bunu teslim etmek için kaçınılmaz. Günümüzde hakkında acayip şeyler duyduğumuz sonu gelmez sorunların çoğuna bakarsanız insanların hareketlerinin sonuçlarını kavramadıkça öğrenmeleri çok zor. Hava kirliliği, küresel ısınma bütün bunlar sonuçları zaman ve uzayda uzak bir mesafede. Birşeyden ders çıkarmak çok zordur ancak eğer bunları insanlar için örnekleyebilirseniz eğer bunları insanlara verirseniz onlar bunu değiştirip oynayabilir ve geri bildirim verirler böylece ders çıkarabilir, görebilir ilerleyebilir ve anlayabilirler.
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.
Ve beşincisi belirsizlik elementi. Şimdi bu nörolojik bir altın madeni tabii isterseniz çünkü bilinen bir ödül insanları heycanlandırır ancak onları asıl teşvik eden şey belirsiz bir ödüldür belirsizliğin en uygun seviyesinde işlenmiş, insanların onu alıp alamayacaklarını tam olarak bilmedikleri bir ödül. Yüzde 25. Bu beyni uyarır. Ve eğer bunu sınavlarda kullanmayı düşünürseniz bütün sınav ve çalışma şekillerinde olasılığı kontrol elementlerini üretmede kullanmayı düşünürseniz insanların bağlantı seviyesini bu çok güçlü evrimsel mekanizmaya dokunarak değiştirebilirsiniz. Birşeyi tamamen tahmin edemediğimizde gerçekten heyecanlanırız. Geri dönüp daha fazlasını öğrenmek isteriz.
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.
Bilebileceğiniz gibi, öğrenmekle ilgili nörotransmiter "dopmanine". Ödül bekleme davranışı ile ilişkilendiriliyor. Ve İngiltere'deki Bristol Üniversitesi gibi yerlerde çok heyecan verici birşey oluşmaya başlıyor beyindeki dopamin seviyesini matematiksel olarak modellemeyi başarmaya başladığımız yerlerde. Bu da demek oluyor ki öğrenmeyi, geliştirilmiş bağlılığı bu pencerelerde bu zaman pencerelerinde geliştirilmiş öğrenmenin yer aldığı bu yerlerde tahmin edebileceğiz. Ve bunda iki şey cereyan ediyor. İlki hafızayla ilgili bu anıları bulabileceğimizle. Birisi hatıramaya yaklaştığında onlara pencerede bir topak verebiliriz. Ve ikinci şey güven oyun oynamanın ve ödüllendirme yapısının insanları nasıl daha cesur, risk almaya daha istekli zorlukları aşmaya daha istekli, daha zor yılan yaptığını görebileceğiz. Bu biraz şüpheli görünüyor olabilir. "Beyinlerimiz ele geçirildi, hepimiz birer bağımlıyız" türünden şeyleri bilirsiniz. "Bağımlılık" sözü etrafta dolanıyor. Haklı endişeler var. Ancak insanlar için en büyük nörolojik etken diğer insanlardır. Bizi gerçekten heyecanlandıran budur. Ödül anlamında, bu para değil büyük miktarda para almak değil, hoş olsa da, emsallerimizle iş yapmak bizi izleme ve iş birliği yapmaktır.
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.
1999 yılıyla ilgili kısa bir öykü anlatmak istiyorum sizlere Everquest adında bir video oyunu. Bu video oyununda iki tane gerçekten büyük ejderha vardı ve bunları öldürmek için birleşmeniz gerekiyordu 42 kişi - bu ejderhaları öldürmek için 42 kişi gerekiyordu. Bu bir sorun çünkü iki ya da üç gerekli nesneyi düşürmüşlerdi. Böylece oyuncular bu sorunu birbirlerini adilce ve şeffafça motive etmek için kendiliğinden oluşan bir sistem ile çözdüler. Olan şey şuydu birbirlerine ejderha öldürme puanı dedikleri sanal para ödediler. Ve göreve çıkma sırası size geldiği her seferinde ejderha öldürme puanı alıyordunuz. Bunları ayrı bir internet sitesinde takip ettiler. Kendi özel paralarını takip ettiler ve oyuncular sonrasında istedikleri nesneler için teklif verebildiler hepsi oyuncuların kendileri tarafındna organize edildi. Borçlanma sistemi sadece Everquest'te kullanılmakla kalmadı bugün, on yıl sonra, dünyada bu şekil görev sunan her bir oyun bu sistemin bir uyarlamasını kullanıyor - on milyonlarca insan. Ve başarı oranı yüzde 100'e çok yakın. Bu oyuncuların geliştirdiği, kendini işleten, gönüllü para sistemi ve inanılmaz derecede karışık bir oyuncu davranışı.
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.
Bu prensipin dünyaya yayılabileceği bir kaç yol önererek bitirmek istiyorum. İş hayatıyla başlayayım. Demek istediğim iş, geri dönüşüm ve enerji tasarrufunda bazı büyük sorunları görmeye başlıyoruz. Gerçek zamanlı enerji ölçümü gibi mükemmel teknolojilerin aciliyetini görmeye başlıyoruz. Ve buna bakıp şöyle düşünüyorum: evet bunu insanların hedef belirmesine izin vererek ayarlanmış hedefler belirleyerek belirsizlik elementlerini kullanarak bu çoğul hedefleri kullanarak azmimizi kullanıp, teşvik ve terfi sistemine dikkat çekerek ve insanları grup olarak, sokak olarak işbirliği yapmaya, işbirliği yapmaya ve rekabete bu çok karışık grup ve motivasyon dinamikleirni kullanmaya yönlendirerek daha da ileri taşıyabiliriz. Eğitim olarak ise belki de hepsinden bariz olarak insanları bağlama şeklimizi değiştirebiliriz. İnsanlara deneyim sürekliliği ve kişisel yatırım sunabiliriz. Yapacaklarımızı mükemmel ölçümlenmiş küçük görevlere bölebiliriz. Hesaplanmış olsalığı kullanabiliriz. Herşey bir araya oturdukça emeği sürekli olarak ödüllendirebiliriz. Ve insanların oyunda beraberken geliştirdiklerini gördüğümüz türden gerçekten tamamıyla benzersiz, karışık, işbirlikçi grup davranışını kullanabiliriz. Hükümet, diğerlerinin arasında önce çıkan Amerikan hükümeti gerçek anlamda insanlara kilo vermeleri için ödeme yapmaya başlıyor. Yani finansal teşviğin büyük obezite sorununu zapt etmek için kullanıldığını söylüyoruz. Ama yeniden, bu ödüller bu büyük oyun sistemleri uzmanlığını bu çekiciliği, milyonlarca insan saatinin verisini ve gözlemlerini almak için ve bu geri bildirimi insanların bağlılığını arttırmak için kullanabilecekmiş gibi çok hesaplı bir şekilde ayarlayabiliriz.
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.
Ve sonuçta, bu dünyada sizleri bağlılıkla bırakmak istiyorum. Bu kişisel bağlılığının oyun oynayan insanları izleyerek öğrenebileceğimiz psikolojik ve nörolojik dersler ile nasıl değiştirilebileceği ile ilgili. Ancak aynı zamanda müşterek bağlılık ve neyin insanların büyük ölçekli bir oyunda tıklamasına ve çalışmasına ve oynamasına ve bağlanmasına sebep olduğunu gözlemlemek için emsalsiz bir labaratuvar hakkında. Ve eğer bu şeylere bakıp onlardan ders alabilirsek ve onları nasıl dışa çevireceğimizi görebilirsek o zaman elimizde gerçek anlamda evrimsel birşeyin olduğunu düşünürüm.
Thank you very much.
Çok teşekkür ederim.
(Applause)
(Alkış)