ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.

Why you should listen

It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.

More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.

More profile about the speaker
Tom Chatfield | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Tom Chatfield: 7 ways games reward the brain

Tom Chatfield: 7 sposobów, na jakie gry nagradzają mózg

Filmed:
1,288,061 views

Zapraszamy gry do swojego życia. Spędzamy przy nich niezliczone godziny, wydajemy realne pieniądze - na poszukiwanie nierzeczywistych skarbów wirtualnego świata. Dlaczego? Jak wykazuje Tom Chatfield, gry są doskonale przygotowane do wydzielania nagród, które angażują mózg i utrzymują w nas chęć na więcej.
- Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I love videowideo gamesGry.
0
0
3000
Kocham gry wideo.
00:18
I'm alsorównież slightlynieco in aweAWE of them.
1
3000
3000
Trochę je podziwiam.
00:21
I'm in aweAWE of theirich powermoc
2
6000
2000
Żywię cześć dla potęgi wyobraźni, pomysłów
00:23
in termswarunki of imaginationwyobraźnia, in termswarunki of technologytechnologia,
3
8000
2000
Żywię cześć dla potęgi wyobraźni, pomysłów
00:25
in termswarunki of conceptpojęcie.
4
10000
2000
i technologii w nich obecnych.
00:27
But I think, abovepowyżej all,
5
12000
2000
Ale przede wszystkim
00:29
I'm in aweAWE at theirich powermoc
6
14000
2000
dla ich zdolności motywowania,
00:31
to motivatemotywować, to compelzobowiązać us,
7
16000
3000
zmuszania nas do działań,
00:34
to transfixTRANSFIX us,
8
19000
2000
przykuwania uwagi,
00:36
like really nothing elsejeszcze we'vemamy ever inventedzmyślony
9
21000
3000
w stopniu większym niż cokolwiek innego
00:39
has quitecałkiem doneGotowe before.
10
24000
2000
wynalezionego do tej pory.
00:41
And I think that we can learnuczyć się some prettyładny amazingniesamowity things
11
26000
3000
Możemy nauczyć się zdumiewających rzeczy
00:44
by looking at how we do this.
12
29000
2000
przez obserwowanie, jak to się dzieje.
00:46
And in particularszczególny, I think we can learnuczyć się things
13
31000
2000
Możemy dowiedzieć się
00:48
about learninguczenie się.
14
33000
3000
czegoś na temat uczenia się.
00:51
Now the videowideo gamesGry industryprzemysł
15
36000
2000
Gry wideo są teraz
00:53
is fardaleko and away the fastestnajszybszy growingrozwój
16
38000
2000
najszybciej rozwijającym się medium.
00:55
of all modernnowoczesny mediagłoska bezdźwięczna.
17
40000
2000
najszybciej rozwijającym się medium.
00:57
From about 10 billionmiliard in 1990,
18
42000
2000
Jego wartość wzrosła
00:59
it's worthwartość 50 billionmiliard dollarsdolarów globallyglobalnie todaydzisiaj,
19
44000
3000
z 10 mld w 1990 do 50 mld dzisiaj
01:02
and it showsprzedstawia no signznak of slowingspowolnienie down.
20
47000
3000
i tempo wzrostu nie maleje.
01:05
In fourcztery years'lata time,
21
50000
2000
Szacuje się, że za cztery lata
01:07
it's estimatedszacowany it'llbędzie be worthwartość over 80 billionmiliard dollarsdolarów.
22
52000
3000
będzie wart ponad 80 mld dolarów.
01:10
That's about threetrzy timesczasy the recordednagrany musicmuzyka industryprzemysł.
23
55000
3000
To trzy razy więcej niż w branży muzycznej.
01:13
This is prettyładny stunningoszałamiający,
24
58000
2000
Ta statystyka oszałamia,
01:15
but I don't think it's the mostwiększość tellingwymowny statisticStatystyczny of all.
25
60000
3000
ale nie ona jest najbardziej wymowna.
01:18
The thing that really amazeszadziwia me
26
63000
2000
Zadziwia mnie fakt,
01:20
is that, todaydzisiaj,
27
65000
2000
że ludzie wydają dzisiaj
01:22
people spendwydać about
28
67000
2000
około ośmiu miliardów
01:24
eightosiem billionmiliard realreal dollarsdolarów a yearrok
29
69000
3000
dolarów rocznie
01:27
buyingkupowanie virtualwirtualny itemsprzedmiotów
30
72000
2000
na zakupy wirtualnych przedmiotów,
01:29
that only exististnieć
31
74000
2000
które istnieją tylko wewnątrz gier.
01:31
insidewewnątrz videowideo gamesGry.
32
76000
3000
które istnieją tylko wewnątrz gier.
01:34
This is a screenshotzrzut ekranu from the virtualwirtualny gamegra worldświat, EntropiaEntropia UniverseWszechświat.
33
79000
3000
To jest zrzut ekranu z gry Entropia Universe.
01:37
EarlierWcześniej this yearrok,
34
82000
2000
W tym roku wirtualną asteroidę z gry
01:39
a virtualwirtualny asteroidasteroida in it
35
84000
2000
W tym roku wirtualną asteroidę z gry
01:41
soldsprzedany for 330,000 realreal dollarsdolarów.
36
86000
4000
sprzedano za 330 tys. dolarów.
01:45
And this
37
90000
2000
A to jest statek klasy Tytan
01:47
is a TitanTitan classklasa shipstatek
38
92000
3000
A to jest statek klasy Tytan
01:50
in the spaceprzestrzeń gamegra, EVEEWA OnlineOnline.
39
95000
2000
z gry EVE Online.
01:52
And this virtualwirtualny objectobiekt
40
97000
2000
Do stworzenia tego
01:54
takes 200 realreal people
41
99000
2000
wirtualnego obiektu
01:56
about 56 daysdni of realreal time to buildbudować,
42
101000
3000
potrzeba około 200 ludzi i 56 dni,
01:59
plusplus countlessniezliczony thousandstysiące of hoursgodziny
43
104000
3000
a ponadto tysięcy godzin przygotowań.
02:02
of effortwysiłek before that.
44
107000
2000
a ponadto tysięcy godzin przygotowań.
02:04
And yetjeszcze, manywiele of these get builtwybudowany.
45
109000
3000
A jednak buduje się ich dużo.
02:07
At the other endkoniec of the scaleskala,
46
112000
2000
Na drugim krańcu skali
02:09
the gamegra FarmvilleFarmville that you maymoże well have heardsłyszał of,
47
114000
3000
gra Farmville ma 70 milionów graczy
02:12
has 70 millionmilion playersgracze
48
117000
2000
gra Farmville ma 70 milionów graczy
02:14
around the worldświat
49
119000
2000
na całym świecie,
02:16
and mostwiększość of these playersgracze
50
121000
2000
z których większość
02:18
are playinggra it almostprawie everykażdy day.
51
123000
2000
gra niemal codziennie.
02:20
This maymoże all sounddźwięk
52
125000
2000
Może to się wydawać niepokojące,
02:22
really quitecałkiem alarmingniepokojące to some people,
53
127000
2000
Może to się wydawać niepokojące,
02:24
an indexindeks of something worryingfrasobliwy
54
129000
2000
niczym sygnał czegoś złego
02:26
or wrongźle in societyspołeczeństwo.
55
131000
2000
lub niestosownego.
02:28
But we're here for the good newsAktualności,
56
133000
2000
Ale są też dobre wiadomości.
02:30
and the good newsAktualności is
57
135000
2000
A dobra wiadomość jest taka, że możemy zbadać
02:32
that I think we can explorebadać
58
137000
2000
A dobra wiadomość jest taka, że możemy zbadać
02:34
why this very realreal humanczłowiek effortwysiłek,
59
139000
3000
czemu ten ludzki wysiłek
02:37
this very intenseintensywny generationgeneracja of valuewartość, is occurringwystępujący.
60
142000
4000
i produkcja wartości występują.
02:41
And by answeringodpowiadając that questionpytanie,
61
146000
2000
Odpowiedź na to pytanie
02:43
I think we can take something
62
148000
2000
pozwoli nam wynieść
02:45
extremelyniezwykle powerfulpotężny away.
63
150000
2000
coś cennego.
02:47
And I think the mostwiększość interestingciekawy way
64
152000
2000
Chyba najlepiej
02:49
to think about how all this is going on
65
154000
2000
jest myśleć o tym
02:51
is in termswarunki of rewardsNagrody.
66
156000
2000
w kategoriach nagród.
02:53
And specificallykonkretnie, it's in termswarunki
67
158000
3000
Szczególnie intensywnych
02:56
of the very intenseintensywny emotionalemocjonalny rewardsNagrody
68
161000
2000
nagród emocjonalnych,
02:58
that playinggra gamesGry offersoferuje to people
69
163000
2000
które gracze odczuwają
03:00
bothobie individuallyindywidualnie
70
165000
2000
indywidualnie i zbiorowo.
03:02
and collectivelyłącznie.
71
167000
2000
indywidualnie i zbiorowo.
03:04
Now if we look at what's going on in someone'sktoś headgłowa
72
169000
2000
Jeśli przyjrzymy się, co się dzieje w głowach
03:06
when they are beingistota engagedzaręczony,
73
171000
2000
osób zaangażowanych w grę,
03:08
two quitecałkiem differentróżne processesprocesy are occurringwystępujący.
74
173000
3000
zobaczymy dwa procesy.
03:11
On the one handdłoń, there's the wantingbrakujący processesprocesy.
75
176000
3000
Z jednej strony - ochota.
03:14
This is a bitkawałek like ambitionambicja and drivenapęd -- I'm going to do that. I'm going to work hardciężko.
76
179000
3000
Ambicja i motywacja: "Zrobię coś by coś osiągnąć"
03:17
On the other handdłoń, there's the likingupodobań processesprocesy,
77
182000
2000
Z drugiej strony sympatia,
03:19
funzabawa and affectiontkliwość
78
184000
2000
zabawa, zamiłowanie, zachwyt
03:21
and delightrozkosz
79
186000
2000
zabawa, zamiłowanie, zachwyt
03:23
and an enormousogromny flyinglatający beastbestia with an orcOrc on the back.
80
188000
2000
i latająca bestia z orkiem na grzbiecie.
03:25
It's a really great imageobraz. It's prettyładny coolchłodny.
81
190000
2000
To świetny obraz z World of Warcraft,
03:27
It's from the gamegra WorldŚwiat of WarcraftWarcraft with more than 10 millionmilion playersgracze globallyglobalnie,
82
192000
3000
która ma ponad 10 mln graczy,
03:30
one of whomkogo is me, anotherinne of whomkogo is my wifeżona.
83
195000
3000
a wśród nich ja i moja żona.
03:33
And this kinduprzejmy of a worldświat,
84
198000
2000
Taki świat, taka ogromna
03:35
this vastogromny flyinglatający beastbestia you can ridejazda around,
85
200000
2000
latająca bestia, którą można ujeżdżać,
03:37
showsprzedstawia why gamesGry are so very good
86
202000
2000
pokazuje dlaczego gry
03:39
at doing bothobie the wantingbrakujący and the likingupodobań.
87
204000
3000
wzbudzają ochotę i sympatię.
03:42
Because it's very powerfulpotężny. It's prettyładny awesomeniesamowite.
88
207000
2000
Mają potężne możliwości.
03:44
It givesdaje you great powersuprawnienie.
89
209000
2000
Zachwycają. Dają ci moc.
03:46
Your ambitionambicja is satisfiedzadowolona, but it's very beautifulpiękny.
90
211000
3000
Zaspokajają ambicję, ale są też piękne.
03:49
It's a very great pleasureprzyjemność to flylatać around.
91
214000
3000
To duża frajda, polatać sobie dookoła.
03:52
And so these combinepołączyć to formformularz
92
217000
2000
Wszystko to łączy się wywołując
03:54
a very intenseintensywny emotionalemocjonalny engagementzaręczynowy.
93
219000
2000
głębokie zaangażowanie emocjonalne.
03:56
But this isn't the really interestingciekawy stuffrzeczy.
94
221000
3000
Ale nie to jest naprawdę interesujące.
03:59
The really interestingciekawy stuffrzeczy about virtualitywirtualności
95
224000
2000
Naprawdę interesujące jest to,
04:01
is what you can measurezmierzyć with it.
96
226000
2000
że w świecie wirtualnym można zmierzyć wszystko.
04:03
Because what you can measurezmierzyć in virtualitywirtualności
97
228000
3000
że w świecie wirtualnym można zmierzyć wszystko.
04:06
is everything.
98
231000
2000
Każde posunięcie,
04:08
EveryKażdy singlepojedynczy thing that everykażdy singlepojedynczy personosoba
99
233000
2000
wykonane przez każdego, wszędzie,
04:10
who'skto jest ever playedgrał in a gamegra has ever doneGotowe can be measuredwymierzony.
100
235000
3000
może zostać zmierzone.
04:13
The biggestnajwiększy gamesGry in the worldświat todaydzisiaj
101
238000
2000
Największe gry na świecie
04:15
are measuringzmierzenie more than one billionmiliard pointszwrotnica of datadane
102
240000
4000
zbierają dziś ponad miliard danych o graczach,
04:19
about theirich playersgracze, about what everybodywszyscy does --
103
244000
2000
to znacznie więcej
04:21
fardaleko more detailSzczegół than you'dty byś ever get from any websitestronie internetowej.
104
246000
3000
niż dzięki stronie internetowej.
04:24
And this allowspozwala something very specialspecjalny
105
249000
3000
Dzięki temu w grach
04:27
to happenzdarzyć in gamesGry.
106
252000
2000
dzieje się coś szczególnego.
04:29
It's something callednazywa the rewardnagroda schedulerozkład.
107
254000
3000
Nazywa się to harmonogramem nagrody.
04:32
And by this, I mean looking
108
257000
2000
Chodzi o przyglądanie się temu,
04:34
at what millionsmiliony uponna millionsmiliony of people have doneGotowe
109
259000
2000
co robią miliony ludzi w grach
04:36
and carefullyostrożnie calibratingKalibracja the rateoceniać,
110
261000
2000
i uważne dobranie tempa,
04:38
the natureNatura, the typerodzaj, the intensityintensywność of rewardsNagrody in gamesGry
111
263000
3000
rodzaju i intensywności nagród w grach,
04:41
to keep them engagedzaręczony
112
266000
2000
by utrzymać zaangażowanie
04:43
over staggeringzdumiewające amountskwoty of time and effortwysiłek.
113
268000
3000
przez długi czas i pomimo wysiłku.
04:46
Now, to try and explainwyjaśniać this
114
271000
2000
Teraz, by wyjaśnić to rzeczowo,
04:48
in sortsortować of realreal termswarunki,
115
273000
3000
chciałbym omówić zadanie,
04:51
I want to talk about a kinduprzejmy of taskzadanie
116
276000
2000
na które można się natknąć
04:53
that mightmoc fallspadek to you in so manywiele gamesGry.
117
278000
2000
w bardzo wielu grach:
04:55
Go and get a certainpewny amountilość of a certainpewny little game-ygra y itempozycja.
118
280000
3000
idź i zdobądź określoną liczbę przedmiotów.
04:58
Let's say, for the sakewzgląd of argumentargument,
119
283000
2000
Powiedzmy, że moja misja
05:00
my missionmisja is to get 15 piesPasztety
120
285000
3000
polega na zdobyciu 15 ciasteczek
05:03
and I can get 15 piesPasztety
121
288000
3000
a mogę je zdobyć
05:06
by killingzabicie these cuteładny, little monsterspotworów.
122
291000
2000
zabijając te śliczne stworki.
05:08
SimpleProste gamegra questQuest.
123
293000
2000
Proste zadanie z gry.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
295000
2000
Możecie myśleć o tym
05:12
as a problemproblem about boxespudła.
125
297000
2000
jak o zadaniu ze skrzynkami.
05:14
I've got to keep openingotwarcie boxespudła.
126
299000
2000
Mam otwierać kolejne skrzynki.
05:16
I don't know what's insidewewnątrz them untilaż do I openotwarty them.
127
301000
3000
Nie znam ich zawartości.
05:19
And I go around openingotwarcie boxpudełko after boxpudełko untilaż do I've got 15 piesPasztety.
128
304000
3000
Otwieram je do uzbierania 15 ciastek.
05:22
Now, if you take a gamegra like WarcraftWarcraft,
129
307000
2000
Zatem o grze takiej jak World of Wacraft
05:24
you can think about it, if you like,
130
309000
2000
można myśleć jak o wielkim otwieraniu skrzynek.
05:26
as a great box-openingOtwieranie boxu effortwysiłek.
131
311000
3000
można myśleć jak o wielkim otwieraniu skrzynek.
05:29
The game'sgry just tryingpróbować to get people to openotwarty about a millionmilion boxespudła,
132
314000
3000
Gry skłaniają do otwierania milionów skrzynek
05:32
gettinguzyskiwanie better and better stuffrzeczy in them.
133
317000
2000
i znajdowania coraz lepszych rzeczy.
05:34
This soundsDźwięki immenselyniezmiernie boringnudny
134
319000
3000
Brzmi to jak straszne nudy,
05:37
but gamesGry are ablezdolny
135
322000
2000
ale gry mogą uczynić to zajęcie
05:39
to make this processproces
136
324000
2000
ale gry mogą uczynić to zajęcie
05:41
incrediblyniewiarygodnie compellingprzekonujące.
137
326000
2000
niewiarygodnie nieodpartym.
05:43
And the way they do this
138
328000
2000
Robią to poprzez połączenie
05:45
is throughprzez a combinationpołączenie of probabilityprawdopodobieństwo and datadane.
139
330000
3000
prawdopodobieństwa i danych.
05:48
Let's think about probabilityprawdopodobieństwo.
140
333000
2000
Pomyślmy o prawdopodobieństwie.
05:50
If we want to engageangażować someonektoś
141
335000
2000
Jeśli chcemy kogoś zająć
05:52
in the processproces of openingotwarcie boxespudła to try and find piesPasztety,
142
337000
3000
otwieraniem skrzynek celem znalezienia ciastek,
05:55
we want to make sure it's neitherani too easyłatwo,
143
340000
2000
upewniamy się, że znalezienie ciastka
05:57
norani too difficulttrudny, to find a piepie.
144
342000
2000
nie jest ani za łatwe, ani za trudne.
05:59
So what do you do? Well, you look at a millionmilion people --
145
344000
2000
Co więc robimy?
06:01
no, 100 millionmilion people, 100 millionmilion boxpudełko openersOtwieracze do --
146
346000
3000
Analizujemy 100 milionów otwieraczy skrzyń.
06:04
and you work out, if you make the piepie rateoceniać
147
349000
3000
Dowiadujemy się, że szansa znalezienia ciastka
06:07
about 25 percentprocent --
148
352000
2000
powinna wynosić 25%.
06:09
that's neitherani too frustratingfrustrujące, norani too easyłatwo.
149
354000
3000
Wtedy nie będzie to ani za trudne, ani za łatwe.
06:12
It keepstrzyma people engagedzaręczony.
150
357000
2000
Zaangażowanie się utrzyma.
06:14
But of coursekurs, that's not all you do -- there's 15 piesPasztety.
151
359000
3000
Ale to nie wszystko - ciastek jest 15.
06:17
Now, I could make a gamegra callednazywa PiecraftPiecraft,
152
362000
2000
Mógłbym zrobić grę Piecraft,
06:19
where all you had to do was get a millionmilion piesPasztety
153
364000
2000
w której chodziłoby o znajdowanie
06:21
or a thousandtysiąc piesPasztety.
154
366000
2000
milionów, czy tysięcy, ciastek.
06:23
That would be very boringnudny.
155
368000
2000
To byłoby strasznie nudne.
06:25
FifteenPiętnastu is a prettyładny optimaloptymalny numbernumer.
156
370000
2000
Optymalna ilość to 15.
06:27
You find that -- you know, betweenpomiędzy fivepięć and 20
157
372000
2000
Ilość między 5 a 20
06:29
is about the right numbernumer for keepingkonserwacja people going.
158
374000
2000
zachęca do dalszych wysiłków.
06:31
But we don't just have piesPasztety in the boxespudła.
159
376000
2000
Ale w skrzyniach są też inne rzeczy.
06:33
There's 100 percentprocent up here.
160
378000
2000
Tego jesteśmy pewni.
06:35
And what we do is make sure that everykażdy time a boxpudełko is openedotwierany,
161
380000
3000
Kiedy otworzymy skrzynkę jesteśmy pewni,
06:38
there's something in it, some little rewardnagroda
162
383000
2000
że jakaś mała nagroda będzie w środku.
06:40
that keepstrzyma people progressingpostępuje and engagedzaręczony.
163
385000
2000
Coś co utrzyma zaangażowanie.
06:42
In mostwiększość adventureprzygoda gamesGry,
164
387000
2000
W większości gier to pieniądze
06:44
it's a little bitkawałek in-gamew grze currencyWaluta, a little bitkawałek experiencedoświadczenie.
165
389000
3000
trochę doświadczenia,
06:47
But we don't just do that eitherzarówno.
166
392000
2000
ale na tym nie koniec.
06:49
We alsorównież say there's going to be loadsmasa of other itemsprzedmiotów
167
394000
2000
W skrzyniach będą inne przedmioty
06:51
of varyingróżnicowanie qualitiescechy and levelspoziomy of excitementpodniecenie.
168
396000
2000
różniące się jakością i siłą nagradzania.
06:53
There's going to be a 10 percentprocent chanceszansa you get a prettyładny good itempozycja.
169
398000
3000
10% szans, że trafi się coś dobrego.
06:56
There's going to be a 0.1 percentprocent chanceszansa
170
401000
2000
Mamy 0,1% szansy na coś wyjątkowego.
06:58
you get an absolutelyabsolutnie awesomeniesamowite itempozycja.
171
403000
3000
Mamy 0,1% szansy na coś wyjątkowego.
07:01
And eachkażdy of these rewardsNagrody is carefullyostrożnie calibratedkalibrowane to the itempozycja.
172
406000
3000
Siła nagrody jest dopasowana do przedmiotu.
07:04
And alsorównież, we say,
173
409000
2000
Dalej pytamy co z potworami:
07:06
"Well, how manywiele monsterspotworów? Should I have the entireCały worldświat fullpełny of a billionmiliard monsterspotworów?"
174
411000
3000
"Czy świat ma roić się od milionów potworów?".
07:09
No, we want one or two monsterspotworów on the screenekran at any one time.
175
414000
3000
W danej chwili tylko kilka powinno być blisko.
07:12
So I'm drawnpociągnięty on. It's not too easyłatwo, not too difficulttrudny.
176
417000
3000
Chce się iść dalej. Nie jest za łatwo, czy za trudno.
07:15
So all this is very powerfulpotężny.
177
420000
2000
To potężne narzędzie.
07:17
But we're in virtualitywirtualności. These aren'tnie są realreal boxespudła.
178
422000
3000
W świecie wirtualnym to nie są prawdziwe skrzynki.
07:20
So we can do
179
425000
2000
Można więc zrobić
07:22
some ratherraczej amazingniesamowity things.
180
427000
2000
inne ciekawe rzeczy.
07:24
We noticeogłoszenie, looking at all these people openingotwarcie boxespudła,
181
429000
4000
Gdy otwierający skrzynki mają już po 13 ciasteczek
07:28
that when people get to about 13 out of 15 piesPasztety,
182
433000
3000
z piętnastu wymaganych,
07:31
theirich perceptionpostrzeganie shiftszmiany, they startpoczątek to get a bitkawałek boredznudzony, a bitkawałek testytesty.
183
436000
3000
ich uwaga odpływa, nudzą się, są rozdrażnieni.
07:34
They're not rationalracjonalny about probabilityprawdopodobieństwo.
184
439000
2000
Nie oceniają prawdopodobieństwa racjonalnie.
07:36
They think this gamegra is unfairnieuczciwe.
185
441000
2000
Myślą, że gra jest nie fair.
07:38
It's not givingdający me my last two piesPasztety. I'm going to give up.
186
443000
2000
"Nie daje mi ostatnich ciasteczek. Poddam się".
07:40
If they're realreal boxespudła, there's not much we can do,
187
445000
2000
Gdyby to były prawdziwe skrzynki,
07:42
but in a gamegra we can just say, "Right, well.
188
447000
2000
niewiele można by zrobić, ale w grze można powiedzieć:
07:44
When you get to 13 piesPasztety, you've got 75 percentprocent chanceszansa of gettinguzyskiwanie a piepie now."
189
449000
4000
"Przy 13 ciastkach szanse rosną do 75%".
07:48
Keep you engagedzaręczony. Look at what people do --
190
453000
2000
Popatrz jak ludzie się zachowują
07:50
adjustdostosować the worldświat to matchmecz theirich expectationoczekiwanie.
191
455000
2000
i dostosuj świat do ich oczekiwań.
07:52
Our gamesGry don't always do this.
192
457000
2000
W grach nie zawsze tak się dzieje.
07:54
And one thing they certainlyna pewno do at the momentza chwilę
193
459000
2000
Jeśli zdobędziesz wyjątkowy przedmiot
07:56
is if you got a 0.1 percentprocent awesomeniesamowite itempozycja,
194
461000
3000
z szansą 0,1%, kolejny taki długo ci się nie trafi,
07:59
they make very sure anotherinne one doesn't appearzjawić się for a certainpewny lengthdługość of time
195
464000
3000
dzięki temu na jakiś czas
08:02
to keep the valuewartość, to keep it specialspecjalny.
196
467000
2000
pozostanie wyjątkowy i wartościowy.
08:04
And the pointpunkt is really
197
469000
2000
Wyewoluowaliśmy tak,
08:06
that we evolvedewoluował to be satisfiedzadowolona by the worldświat
198
471000
2000
by świat nas zaspokajał
08:08
in particularszczególny wayssposoby.
199
473000
2000
w konkretny sposób.
08:10
Over tenskilkadziesiąt and hundredssetki of thousandstysiące of yearslat,
200
475000
3000
Przez setki tysięcy lat rozwijaliśmy się
08:13
we evolvedewoluował to find certainpewny things stimulatingstymulowanie,
201
478000
2000
szukając rzeczy pobudzających.
08:15
and as very intelligentinteligentny, civilizedcywilizowany beingsIstoty,
202
480000
2000
Jako inteligentne, ucywilizowane istoty
08:17
we're enormouslyogromnie stimulatedstymulowane by problemproblem solvingrozwiązywanie and learninguczenie się.
203
482000
3000
lubimy rozwiązywać problemy i uczyć się.
08:20
But now, we can reverserewers engineerinżynier that
204
485000
2000
A teraz sami możemy być inżynierami
08:22
and buildbudować worldsświaty
205
487000
2000
i budować światy,
08:24
that expresslywyraźnie tickkleszcz our evolutionaryewolucyjny boxespudła.
206
489000
3000
które odpowiadają ewolucyjnym potrzebom.
08:27
So what does all this mean in practicećwiczyć?
207
492000
2000
Co to oznacza w praktyce?
08:29
Well, I've come up
208
494000
2000
Znalazłem siedem kwestii,
08:31
with sevensiedem things
209
496000
2000
które możemy zaczerpnąć z gier
08:33
that, I think, showpokazać
210
498000
2000
które możemy zaczerpnąć z gier
08:35
how you can take these lessonsLekcje from gamesGry
211
500000
2000
i wykorzystać w świecie realnym.
08:37
and use them outsidena zewnątrz of gamesGry.
212
502000
3000
i wykorzystać w świecie realnym.
08:40
The first one is very simpleprosty:
213
505000
2000
Pierwsza kwestia jest bardzo prosta:
08:42
experiencedoświadczenie barsbary measuringzmierzenie progresspostęp --
214
507000
2000
pasek postępu.
08:44
something that's been talkedrozmawialiśmy about brilliantlybłyszcząco
215
509000
2000
Było to już doskonale opisane
08:46
by people like JesseJesse SchellSchell earlierwcześniej this yearrok.
216
511000
3000
przez Jesse Schella.
08:49
It's alreadyjuż been doneGotowe at the UniversityUniwersytet of IndianaW stanie Indiana in the StatesPaństwa, amongpośród other placesmiejsca.
217
514000
3000
Badano to na Uniwersytecie Stanu Indiana.
08:52
It's the simpleprosty ideapomysł that insteadzamiast of gradingklasyfikacji people incrementallyprzyrostowo
218
517000
3000
To koncepcja, w myśl której zamiast
08:55
in little bitsbity and piecessztuk,
219
520000
2000
dawania ludziom ocen cząstkowych
08:57
you give them one profileprofil użytkownika characterpostać avatarawatara
220
522000
2000
dajemy im jednego bohatera,
08:59
whichktóry is constantlystale progressingpostępuje
221
524000
2000
którego doświadczenie stopniowo rośnie
09:01
in tinymalutki, tinymalutki, tinymalutki little incrementsprzyrosty whichktóry they feel are theirich ownwłasny.
222
526000
3000
w kroczkach, które ludzie odbierają jako własne.
09:04
And everything comespochodzi towardsw kierunku that,
223
529000
2000
Doświadczenie gracza rośnie i ma je on na własność.
09:06
and they watch it creepingskradanie się up, and they ownwłasny that as it goesidzie alongwzdłuż.
224
531000
3000
Doświadczenie gracza rośnie i ma je on na własność.
09:09
SecondDrugi, multiplewielokrotność long and short-termkrótkoterminowe aimscelem jest --
225
534000
2000
Po drugie, różnorodne cele, krótko- i długoterminowe:
09:11
5,000 piesPasztety, boringnudny,
226
536000
2000
Po drugie, różnorodne cele, krótko- i długoterminowe:
09:13
15 piesPasztety, interestingciekawy.
227
538000
2000
5 tys ciastek - nudno, 15 - ciekawie.
09:15
So, you give people
228
540000
2000
5 tys ciastek - nudno, 15 - ciekawie.
09:17
lots and lots of differentróżne taskszadania.
229
542000
2000
Ludzie muszą mieć różne zadania.
09:19
You say, it's about
230
544000
2000
Ludzie muszą mieć różne zadania.
09:21
doing 10 of these questionspytania,
231
546000
2000
Raz "odpowiedz na 10 pytań",
09:23
but anotherinne taskzadanie
232
548000
2000
ale innym razem
09:25
is turningobrócenie up to 20 classesklasy on time,
233
550000
2000
"przyjdź na 20 zajęć".
09:27
but anotherinne taskzadanie is collaboratingWspółpraca with other people,
234
552000
3000
W kolejnym - współpracuj z innymi,
09:30
anotherinne taskzadanie is showingseans you're workingpracujący fivepięć timesczasy,
235
555000
3000
zaprezentuj swoją pracę pięć razy,
09:33
anotherinne taskzadanie is hittinguderzanie this particularszczególny targetcel.
236
558000
2000
osiągnij konkretny cel.
09:35
You breakprzerwa things down into these calibratedkalibrowane slicesplastry
237
560000
3000
Wszystko można podzielić na części,
09:38
that people can choosewybierać and do in parallelrównolegle
238
563000
2000
które ludzie mogą robić równolegle
09:40
to keep them engagedzaręczony
239
565000
2000
by utrzymywać zaangażowanie
09:42
and that you can use to pointpunkt them
240
567000
2000
dzięki czemu można pokierować ich,
09:44
towardsw kierunku individuallyindywidualnie beneficialkorzystne activitieszajęcia.
241
569000
3000
by robili rzeczy dla nich korzystne.
09:48
ThirdTrzecie, you rewardnagroda effortwysiłek.
242
573000
2000
Po trzecie, nagradzajmy wysiłek.
09:50
It's your 100 percentprocent factorczynnik. GamesGry are brilliantznakomity at this.
243
575000
3000
Gry są w tym znakomite.
09:53
EveryKażdy time you do something, you get creditkredyt; you get a creditkredyt for tryingpróbować.
244
578000
3000
Za wysiłek dostaje się punkty.
09:56
You don't punishkarać failureniepowodzenie. You rewardnagroda everykażdy little bitkawałek of effortwysiłek --
245
581000
3000
Nie karzemy porażki.
09:59
a little bitkawałek of goldzłoto, a little bitkawałek of creditkredyt. You've doneGotowe 20 questionspytania -- tickkleszcz.
246
584000
3000
Troszkę złota, troszkę doświadczenia...
10:02
It all feedskanały in as minutechwila reinforcementzbrojenie.
247
587000
3000
Wszystko składa się na drobne wzmocnienia.
10:05
FourthCzwarty, feedbackinformacje zwrotne.
248
590000
2000
Po czwarte - wyniki.
10:07
This is absolutelyabsolutnie crucialistotny,
249
592000
2000
To kluczowe a świat wirtualny
10:09
and virtualitywirtualności is dazzlingOlśniewający at deliveringdostarczanie this.
250
594000
2000
wspaniale tego dostarcza.
10:11
If you look at some of the mostwiększość intractableproblematyczna problemsproblemy in the worldświat todaydzisiaj
251
596000
3000
Przyglądając się trudnym do rozwiązania
10:14
that we'vemamy been hearingprzesłuchanie amazingniesamowity things about,
252
599000
2000
problemom dzisiejszego świata widzimy,
10:16
it's very, very hardciężko for people to learnuczyć się
253
601000
3000
że ludziom trudno jest się uczyć,
10:19
if they cannotnie może linkpołączyć consequenceskonsekwencje to actionsdziałania.
254
604000
3000
jeśli nie wiążą skutków z działaniami.
10:22
PollutionZanieczyszczenia, globalświatowy warmingogrzewanie, these things --
255
607000
2000
Globalne ocieplenie, zanieczyszczenia -
10:24
the consequenceskonsekwencje are distantodległy in time and spaceprzestrzeń.
256
609000
2000
powiązania są odległe w czasie i przestrzeni.
10:26
It's very hardciężko to learnuczyć się, to feel a lessonlekcja.
257
611000
2000
Trudno się tak czegoś nauczyć,
10:28
But if you can modelModel things for people,
258
613000
2000
ale jeśli dostarczymy modelową sytuację,
10:30
if you can give things to people that they can manipulatemanipulować
259
615000
2000
którą ludzie mogą się bawić i manipulować
10:32
and playgrać with and where the feedbackinformacje zwrotne comespochodzi,
260
617000
2000
i w której pojawia się informacja zwrotna,
10:34
then they can learnuczyć się a lessonlekcja, they can see,
261
619000
2000
wtedy możemy się nauczyć, zobaczyć,
10:36
they can moveruszaj się on, they can understandzrozumieć.
262
621000
3000
zrozumieć, zadziałać.
10:39
And fifthpiąty,
263
624000
2000
Piąta kwestia - niepewność.
10:41
the elementelement of uncertaintyniepewność.
264
626000
2000
Doszliśmy, że tak powiem,
10:43
Now this is the neurologicalneurologiczny goldmineżyła złota,
265
628000
3000
do neurologicznej żyły złota.
10:46
if you like,
266
631000
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:48
because a knownznany rewardnagroda
267
633000
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:50
excitespodnieca people,
268
635000
2000
Wprawdzie znana nagroda ekscytuje ludzi.
10:52
but what really getsdostaje them going
269
637000
2000
Ale znacznie bardziej
10:54
is the uncertainniepewny rewardnagroda,
270
639000
2000
ekscytuje ich nagroda nieznana,
10:56
the rewardnagroda pitchedrozbił at the right levelpoziom of uncertaintyniepewność,
271
641000
2000
ustawiona na odpowiednim poziomie niepewności.
10:58
that they didn't quitecałkiem know whetherczy they were going to get it or not.
272
643000
3000
ustawiona na odpowiednim poziomie niepewności.
11:01
The 25 percentprocent. This lightsświatła the brainmózg up.
273
646000
3000
To 25%. To rozpala mózg.
11:04
And if you think about
274
649000
2000
Dzięki wprowadzeniu
11:06
usingza pomocą this in testingtestowanie,
275
651000
2000
kontrolowanego elementu przypadkowości
11:08
in just introducingwprowadzanie controlkontrola elementselementy of randomnesslosowość
276
653000
2000
kontrolowanego elementu przypadkowości
11:10
in all formsformularze of testingtestowanie and trainingtrening,
277
655000
2000
w zadaniach treningowych,
11:12
you can transformprzekształcać the levelspoziomy of people'sludzie engagementzaręczynowy
278
657000
2000
można zwiększyć zaangażowanie
11:14
by tappingstukający into this very powerfulpotężny
279
659000
2000
dzięki temu potężnemu ewolucyjnemu mechanizmowi.
11:16
evolutionaryewolucyjny mechanismmechanizm.
280
661000
2000
dzięki temu potężnemu ewolucyjnemu mechanizmowi.
11:18
When we don't quitecałkiem predictprzepowiadać, wywróżyć something perfectlydoskonale,
281
663000
2000
Kiedy nie wiemy czegoś na pewno,
11:20
we get really excitedpodekscytowany about it.
282
665000
2000
jesteśmy tym podekscytowani.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
667000
2000
Chcemy dowiedzieć się więcej.
11:24
As you probablyprawdopodobnie know, the neurotransmitterneuroprzekaźnik
284
669000
2000
Jak pewnie wiecie, neuroprzekaźnikiem
11:26
associatedpowiązany with learninguczenie się is callednazywa dopaminedopamina.
285
671000
2000
związanym z uczeniem się jest dopamina.
11:28
It's associatedpowiązany with reward-seekingNagroda Szukam behaviorzachowanie.
286
673000
3000
Wiąże się z poszukiwaniem nagrody.
11:31
And something very excitingekscytujący is just beginningpoczątek to happenzdarzyć
287
676000
3000
Na Uniwersytecie w Bristolu
11:34
in placesmiejsca like the UniversityUniwersytet of BristolBristol in the U.K.,
288
679000
3000
zarysowuje się coś niezwykłego...
11:37
where we are beginningpoczątek to be ablezdolny to modelModel mathematicallymatematycznie
289
682000
3000
Jesteśmy w stanie modelować
11:40
dopaminedopamina levelspoziomy in the brainmózg.
290
685000
2000
poziomy dopaminy w mózgu.
11:42
And what this meansznaczy is we can predictprzepowiadać, wywróżyć learninguczenie się,
291
687000
2000
Przewidujemy kiedy się uczymy,
11:44
we can predictprzepowiadać, wywróżyć enhancedulepszony engagementzaręczynowy,
292
689000
3000
okresy wzmożonego zaangażowania,
11:47
these windowsWindows, these windowsWindows of time,
293
692000
2000
okienka, w których uczenie się
11:49
in whichktóry the learninguczenie się is takingnabierający placemiejsce at an enhancedulepszony levelpoziom.
294
694000
3000
może być przyspieszone.
11:52
And two things really flowpływ from this.
295
697000
2000
Płyną z tego dwie korzyści.
11:54
The first has to do with memorypamięć,
296
699000
2000
Pierwsza dotyczy pamięci:
11:56
that we can find these momentschwile.
297
701000
2000
określamy kiedy zapamiętywanie
11:58
When someonektoś is more likelyprawdopodobne to rememberZapamiętaj,
298
703000
2000
staje się bardziej prawdopodobne,
12:00
we can give them a nuggetNugget in a windowokno.
299
705000
2000
by wtedy dać nagrodę.
12:02
And the seconddruga thing is confidencepewność siebie,
300
707000
2000
Druga rzecz to pewność,
12:04
that we can see how game-playinggry and rewardnagroda structuresStruktury
301
709000
2000
że obserwacja reakcji graczy na nagrody
12:06
make people braverodważniejsi, make them more willingskłonny to take risksryzyko,
302
711000
3000
pokaże jak ludzie stają się odważniejsi,
12:09
more willingskłonny to take on difficultytrudność,
303
714000
2000
kiedy chętniej podejmują ryzyko i trud,
12:11
hardertrudniejsze to discouragezniechęcić.
304
716000
2000
czy rzadziej się zniechęcają.
12:13
This can all seemwydać się very sinisterzłowrogie.
305
718000
2000
Może wydawać się to złowieszcze.
12:15
But you know, sortsortować of "our brainsmózg have been manipulatedmanipulować; we're all addictsosób uzależnionych."
306
720000
2000
"To manipulacja, jesteśmy uzależnieni".
12:17
The wordsłowo "addictionuzależnienie" is thrownrzucony around.
307
722000
2000
Dużo się mówi o uzależnieniu,
12:19
There are realreal concernsobawy there.
308
724000
2000
ludzie żywią realne obawy.
12:21
But the biggestnajwiększy neurologicalneurologiczny turn-onzałączania for people
309
726000
2000
Ale najsilniejszym neurologicznym stymulatorem są inni ludzie.
12:23
is other people.
310
728000
2000
Ale najsilniejszym neurologicznym stymulatorem są inni ludzie.
12:25
This is what really excitespodnieca us.
311
730000
3000
To nas naprawdę nakręca.
12:28
In rewardnagroda termswarunki, it's not moneypieniądze;
312
733000
2000
Nie pieniądze - choć są miłe.
12:30
it's not beingistota givendany cashgotówka -- that's nicemiły --
313
735000
3000
W kategoriach nagrody
12:33
it's doing stuffrzeczy with our peersrówieśnicy,
314
738000
2000
to robienie czegoś razem,
12:35
watchingoglądanie us, collaboratingWspółpraca with us.
315
740000
2000
obserwowanie i współpraca.
12:37
And I want to tell you a quickszybki storyfabuła about 1999 --
316
742000
2000
Opowiem wam historię z 1999 roku
12:39
a videowideo gamegra callednazywa EverQuestEverQuest.
317
744000
2000
o grze Everquest.
12:41
And in this videowideo gamegra,
318
746000
2000
Trzeba było zabić dwa duże smoki.
12:43
there were two really bigduży dragonssmoki, and you had to teamzespół up to killzabić them --
319
748000
3000
Trzeba było zabić dwa duże smoki.
12:46
42 people, up to 42 to killzabić these bigduży dragonssmoki.
320
751000
3000
Wymagało to współpracy 42 osób.
12:49
That's a problemproblem
321
754000
2000
Ale ze smoków
12:51
because they droppedporzucone two or threetrzy decentprzyzwoity itemsprzedmiotów.
322
756000
3000
wypadały tylko 2-3 fajne przedmioty.
12:54
So playersgracze addressedzaadresowany this problemproblem
323
759000
3000
Gracze sami zajęli się tym problemem
12:57
by spontaneouslyspontanicznie comingprzyjście up with a systemsystem
324
762000
2000
przez stworzenie przejżystego i uczciwego
12:59
to motivatemotywować eachkażdy other,
325
764000
2000
przez stworzenie przejżystego i uczciwego
13:01
fairlydość and transparentlyprzezroczyście.
326
766000
2000
systemu motywacyjnego.
13:03
What happenedstało się was, they paidpłatny eachkażdy other a virtualwirtualny currencyWaluta
327
768000
3000
Płacili sobie wirtualną walutą:
13:06
they callednazywa "dragonsmok killzabić pointszwrotnica."
328
771000
3000
punktami za zabicie smoka.
13:09
And everykażdy time you turnedobrócony up to go on a missionmisja,
329
774000
2000
Za każdą walkę ze smokiem
13:11
you got paidpłatny in dragonsmok killzabić pointszwrotnica.
330
776000
2000
dostawało się te punkty.
13:13
They trackedśledzony these on a separateoddzielny websitestronie internetowej.
331
778000
2000
Punkty były nanoszone
13:15
So they trackedśledzony theirich ownwłasny privateprywatny currencyWaluta,
332
780000
2000
na stronie internetowej.
13:17
and then playersgracze could bidoferta afterwardspotem
333
782000
2000
Potem fajne przedmioty
13:19
for coolchłodny itemsprzedmiotów they wanted --
334
784000
2000
licytowało się za te punkty.
13:21
all organizedzorganizowany by the playersgracze themselvessami.
335
786000
2000
Wszystko organizowane przez graczy.
13:23
Now the staggeringzdumiewające systemsystem, not just that this workedpracował in EverQuestEverQuest,
336
788000
3000
To sprawdza się nie tylko w Everquest,
13:26
but that todaydzisiaj, a decadedekada on,
337
791000
2000
ale również dziś, 10 lat później,
13:28
everykażdy singlepojedynczy videowideo gamegra in the worldświat with this kinduprzejmy of taskzadanie
338
793000
3000
w grach z podobnymi zadaniami
13:31
usesużywa a versionwersja of this systemsystem --
339
796000
2000
miliony ludzi wykorzystują
13:33
tenskilkadziesiąt of millionsmiliony of people.
340
798000
2000
jakiś wariant tego systemu.
13:35
And the successpowodzenie rateoceniać
341
800000
2000
Działa on niemal w stu procentach.
13:37
is at closeblisko to 100 percentprocent.
342
802000
2000
Działa on niemal w stu procentach.
13:39
This is a player-developedopracowany przez gracza,
343
804000
2000
Jest to przykład działania
13:41
self-enforcingwymyślnego, voluntarydobrowolny currencyWaluta,
344
806000
3000
niezwykle wymyślnego,
13:44
and it's incrediblyniewiarygodnie sophisticatedwyrafinowany
345
809000
2000
dobrowolnego, stworzonego
13:46
playergracz behaviorzachowanie.
346
811000
2000
i utrzymywanego przez graczy.
13:50
And I just want to endkoniec by suggestingsugestia
347
815000
2000
Na koniec zasugeruję
13:52
a fewkilka wayssposoby in whichktóry these principleszasady
348
817000
2000
jak można to wykorzystać
13:54
could fanwentylator out into the worldświat.
349
819000
2000
w prawdziwym świecie.
13:56
Let's startpoczątek with businessbiznes.
350
821000
2000
Zacznę od biznesu.
13:58
I mean, we're beginningpoczątek to see some of the bigduży problemsproblemy
351
823000
2000
Zaczynamy dostrzegać problemy
14:00
around something like businessbiznes are
352
825000
2000
w kwestiach około-biznesowych:
14:02
recyclingrecykling and energyenergia conservationochrona.
353
827000
2000
recyklingu i oszczędzania energii.
14:04
We're beginningpoczątek to see the emergencepowstanie of wonderfulwspaniale technologiestechnologie
354
829000
2000
Widzimy, jak powstają technologie,
14:06
like real-timeczas rzeczywisty energyenergia metersmetrów.
355
831000
2000
na przykład mierniki energii.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
833000
2000
Patrzę na to i myślę,
14:10
we could take that so much furtherdalej
357
835000
3000
że moglibyśmy pójść dużo dalej
14:13
by allowingpozwalać people to setzestaw targetscele
358
838000
2000
dzięki ustanawianiu odpowiednich celów,
14:15
by settingoprawa calibratedkalibrowane targetscele,
359
840000
2000
dzięki ustanawianiu odpowiednich celów,
14:17
by usingza pomocą elementselementy of uncertaintyniepewność,
360
842000
3000
wprowadzeniu elementu niepewności,
14:20
by usingza pomocą these multiplewielokrotność targetscele,
361
845000
2000
zastosowaniu różnorodności,
14:22
by usingza pomocą a grandwielki, underlyingpoważniejszych rewardnagroda and incentivezachęta systemsystem,
362
847000
3000
używaniu systemu nagród
14:25
by settingoprawa people up
363
850000
2000
i współpracy grupowej.
14:27
to collaboratewspółpracować in termswarunki of groupsgrupy, in termswarunki of streetsulice
364
852000
2000
Poszczególne grupy mogłyby
14:29
to collaboratewspółpracować and competerywalizować,
365
854000
2000
współpracować i rywalizować,
14:31
to use these very sophisticatedwyrafinowany
366
856000
2000
by wykorzystać mechanizmy
14:33
groupGrupa and motivationalMotywacyjne mechanicsmechanika we see.
367
858000
2000
działania grupowego i motywacji.
14:35
In termswarunki of educationEdukacja,
368
860000
2000
Jeżeli chodzi o edukację,
14:37
perhapsmoże mostwiększość obviouslyoczywiście of all,
369
862000
2000
co chyba najbardziej oczywiste,
14:39
we can transformprzekształcać how we engageangażować people.
370
864000
3000
można wpłynąć na zaangażowanie.
14:42
We can offeroferta people the grandwielki continuityciągłość
371
867000
2000
Możemy zaoferować ludziom
14:44
of experiencedoświadczenie and personalosobisty investmentinwestycja.
372
869000
3000
ciągłość doświadczenia i osobistego wkładu.
14:47
We can breakprzerwa things down
373
872000
2000
Możemy podzielić wszystko
14:49
into highlywysoko calibratedkalibrowane smallmały taskszadania.
374
874000
2000
na odpowiednio małe zadania.
14:51
We can use calculatedobliczone randomnesslosowość.
375
876000
2000
Możemy użyć zmienności losowej.
14:53
We can rewardnagroda effortwysiłek consistentlykonsekwentnie
376
878000
2000
Możemy nagradzać wysiłki
14:55
as everything fieldspola togetherRazem.
377
880000
3000
na drodze do wykonania zadania,
14:58
And we can use the kinduprzejmy of groupGrupa behaviorszachowania
378
883000
2000
wykorzystać te zachowania grupowe,
15:00
that we see evolvingewoluować when people are at playgrać togetherRazem,
379
885000
3000
które wykształcają się, gdy ludzie grają razem,
15:03
these really quitecałkiem unprecedentedlyniebywała complexzłożony
380
888000
3000
a to bardzo złożona współpraca.
15:06
cooperativeSpółdzielnia mechanismsmechanizmy.
381
891000
2000
Na szczeblu rządowym
15:08
GovernmentRząd, well, one thing that comespochodzi to mindumysł
382
893000
2000
myślałem na przykład o tym,
15:10
is the U.S. governmentrząd, amongpośród othersinni,
383
895000
3000
że rząd Stanów Zjednoczonych
15:13
is literallydosłownie startingstartowy to payzapłacić people
384
898000
2000
płaci ludziom za zrzucenie wagi.
15:15
to losestracić weightwaga.
385
900000
2000
płaci ludziom za zrzucenie wagi.
15:17
So we're seeingwidzenie financialbudżetowy rewardnagroda beingistota used
386
902000
2000
Nagrody finansowe są używane
15:19
to tacklesprzęt the great issuekwestia of obesityotyłość.
387
904000
2000
w walce z problemem otyłości.
15:21
But again, those rewardsNagrody
388
906000
2000
Ale mogłyby być one lepiej dobrane,
15:23
could be calibratedkalibrowane so preciselydokładnie
389
908000
3000
Ale mogłyby być one lepiej dobrane,
15:26
if we were ablezdolny to use the vastogromny expertiseekspertyza
390
911000
3000
gdybyśmy użyli wiedzy
15:29
of gamingGaming systemssystemy to just jackJacek up that appealapel,
391
914000
3000
dostarczanej przez gry...
15:32
to take the datadane, to take the observationsobserwacje,
392
917000
2000
Gdybyśmy zebrali obserwacje z milionów godzin gry
15:34
of millionsmiliony of humanczłowiek hoursgodziny
393
919000
2000
Gdybyśmy zebrali obserwacje z milionów godzin gry
15:36
and plowpług that feedbackinformacje zwrotne
394
921000
2000
aby jeszcze bardziej podnieść poziom zaangażowania.
15:38
into increasingwzrastający engagementzaręczynowy.
395
923000
2000
aby jeszcze bardziej podnieść poziom zaangażowania.
15:40
And in the endkoniec, it's this wordsłowo, "engagementzaręczynowy,"
396
925000
3000
Właśnie z tym słowem was zostawię.
15:43
that I want to leavepozostawiać you with.
397
928000
2000
Zaangażowanie.
15:45
It's about how individualindywidualny engagementzaręczynowy
398
930000
2000
Psychologiczne i neurologiczne wnioski
15:47
can be transformedprzekształcone
399
932000
2000
Psychologiczne i neurologiczne wnioski
15:49
by the psychologicalpsychologiczny and the neurologicalneurologiczny lessonsLekcje
400
934000
3000
z obserwacji graczy mogą podnieść
15:52
we can learnuczyć się from watchingoglądanie people that are playinggra gamesGry.
401
937000
3000
poziom indywidualnego zaangażowania.
15:55
But it's alsorównież about collectivekolektyw engagementzaręczynowy
402
940000
3000
Ale chodzi też o zaangażowanie grupowe,
15:58
and about the unprecedentedbez precedensu laboratorylaboratorium
403
943000
3000
gdyż gry dają możliwość zrozumienia
16:01
for observingobserwując what makesczyni people tickkleszcz
404
946000
2000
gdyż gry dają możliwość zrozumienia
16:03
and work and playgrać and engageangażować
405
948000
2000
co ludzi nakręca, jak pracują,
16:05
on a grandwielki scaleskala in gamesGry.
406
950000
3000
jak grają, czemu się angażują.
16:08
And if we can look at these things and learnuczyć się from them
407
953000
3000
Jeśli przyjrzymy się temu,
16:11
and see how to turnskręcać them outwardsna zewnątrz,
408
956000
2000
nauczymy czegoś i użyjemy w świecie,
16:13
then I really think we have something quitecałkiem revolutionaryrewolucyjny on our handsręce.
409
958000
3000
zauważymy, że mamy w rękach coś przełomowego.
16:16
Thank you very much.
410
961000
2000
zauważymy, że mamy w rękach coś przełomowego.
16:18
(ApplauseAplauz)
411
963000
4000
Bardzo dziękuję. (Brawa)
Translated by Piotr Wiśniewski
Reviewed by Kinga Skorupska

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theorist
Tom Chatfield thinks about games -- what we want from them, what we get from them, and how we might use our hard-wired desire for a gamer's reward to change the way we learn.

Why you should listen

It can be difficult to wrap one's mind around the size and the reach of modern video- and online-game culture. But gaming is not only outstripping more-traditional media in revenue (it overtook music in 2008), it's become a powerful lens to re-examine our culture at large. Tom Chatfield, a longtime gamer, is the arts and books editor at the UK current-affairs magazine Prospect. In his book Fun Inc., he argues that games, with their immersive quests and deeply satisfying (and carefully designed) virtual rewards, are a great place to test new approaches to real-world systems that need a reboot.

More than a game journalist, Chatfield is a game theorist, looking at neurological research on how games engage our pleasure centers -- and then looking at a world where millions of videogame-veteran Generation Z'ers are entering the workforce and the voters' rolls. They're good with complex rule sets; they're used to forming ad hoc groups to reach a goal; and they love to tweak and mod existing systems. What if society harnessed that energy to redefine learning? Or voting? Understanding the psychology of the videogame reward schedule, Chatfield believes, is not only important for understanding the world of our children -- it's a stepping stone to improving our world right now.

More profile about the speaker
Tom Chatfield | Speaker | TED.com