TED1998
Brenda Laurel: Why not make video games for girls?
Brenda Laurel sobre el diseño de videojuegos para niñas
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Una joya del archivo de TED. En TED del 1998 Brenda Laurel se preguntó: ¿Por qué todos los videojuegos de mayor venta están destinados a los niños?. Ella habló acerca de su investigación, de más de dos años, cuyo objetivo era crear un juego que llegara a fascinar a las niñas. Un trabajo pionero que aún hoy sigue estando vigente.
Brenda Laurel - Designer and theorist
Brenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming. Full bio
Brenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming. Full bio
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00:12
Back in 1992, I started working for a company
0
0
2000
En 1992 empecé a trabajar para una empresa
00:14
called Interval Research,
1
2000
2000
llamada Interval Research,
00:16
which was just then being founded
2
4000
2000
que acababa de ser creada
00:18
by David Lidell and Paul Allen
3
6000
2000
por David Lidell y Paul Allen
00:20
as a for-profit research enterprise in Silicon Valley.
4
8000
4000
como una empresa de investigación con fines de lucro en Silicon Valley.
00:26
I met with David
5
14000
2000
Me reuní con David
00:28
to talk about what I might do in his company.
6
16000
3000
para hablar de lo que podría hacer en su empresa.
00:31
I was just coming out of a failed virtual reality business
7
19000
3000
Acababa de salir de un fracaso en un negocio de realidad virtual
00:34
and supporting myself by being on the speaking circuit
8
22000
2000
y me autofinanciaba dando conferencias
00:36
and writing books --
9
24000
2000
y escribiendo libros
00:38
after twenty years or so in the computer game industry
10
26000
3000
tras 20 años más o menos en la industria del videojuego
00:41
having ideas that people didn't think they could sell.
11
29000
3000
teniendo ideas que la gente consideraba que no podría vender.
00:45
And David and I discovered
12
33000
2000
Y David y yo descubrimos
00:47
that we had a question in common,
13
35000
2000
que teníamos una misma inquietud
00:49
that we really wanted the answer to,
14
37000
2000
que realmente necesitaba una respuesta,
00:51
and that was,
15
39000
2000
y era,
00:53
"Why hasn't anybody built any computer games for little girls?"
16
41000
3000
"¿Por qué nadie ha creado nunca videojuegos para niñas?"
00:56
Why is that?
17
44000
2000
¿Por qué será?
00:58
It can't just be a giant sexist conspiracy.
18
46000
3000
No puede tratarse simplemente de una gigantesca conspiración sexista.
01:01
These people aren't that smart.
19
49000
3000
Estas personas no son tan inteligentes.
01:04
There's six billion dollars on the table.
20
52000
3000
Hay 6000 millones de dólares sobre la mesa.
01:07
They would go for it if they could figure out how.
21
55000
3000
Irían en su busca si supieran cómo.
01:10
So, what is the deal here?
22
58000
2000
Entonces, ¿por qué no lo hacen?
01:12
And as we thought about our goals --
23
60000
3000
Y al pensar en nuestros objetivos --
01:15
I should say that Interval is really a humanistic institution,
24
63000
3000
Debo decir que Interval es realmente una institución humanista
01:18
in the classical sense
25
66000
3000
en el sentido clásico
01:21
that humanism, at its best,
26
69000
3000
del humanismo en su mejor época,
01:24
finds a way to combine clear-eyed empirical research
27
72000
3000
ya que intenta encontrar la manera de combinar investigación empírica lúcida
01:27
with a set of core values
28
75000
3000
con un conjunto de valores fundamentales
01:30
that fundamentally love and respect people.
29
78000
3000
que, básicamente, estima y respeta a las personas.
01:33
The basic idea of humanism
30
81000
3000
La idea básica del humanismo
01:36
is the improvable quality of life;
31
84000
3000
es mejorar la calidad de vida,
01:39
that we can do good things,
32
87000
2000
que podemos hacer cosas buenas,
01:41
that there are things worth doing
33
89000
2000
que hay cosas que vale la pena hacer
01:43
because they're good things to do,
34
91000
2000
porque hay cosas buenas por hacer
01:45
and that clear-eyed empiricism
35
93000
2000
y el empirismo inteligente
01:47
can help us figure out how to do them.
36
95000
3000
nos puede ayudar a averiguar cómo llevarlas a cabo.
01:50
So, contrary to popular belief,
37
98000
2000
Así pues, contrariamente a la creencia popular,
01:52
there is not a conflict of interest between empiricism and values.
38
100000
5000
no hay un conflicto de intereses entre el empirismo y los valores.
01:57
And Interval Research is kind of the living example
39
105000
3000
E Interval Research es el vivo ejemplo
02:00
of how that can be true.
40
108000
2000
de cómo esto puede ser verdad.
02:02
So David and I decided to go find out,
41
110000
2000
Así que David y yo decidimos averiguar,
02:04
through the best research we could muster,
42
112000
2000
mediante la mejor investigación que pudimos lograr,
02:06
what it would take to get a little girl
43
114000
3000
lo que se necesitaba para lograr que una niña
02:09
to put her hands on a computer,
44
117000
2000
ponga las manos en una computadora.
02:11
to achieve the level of comfort and ease with the technology
45
119000
3000
para alcanzar con la tecnología el nivel de agrado y la facilidad
02:14
that little boys have because they play video games.
46
122000
3000
que los niños tienen para jugar con videojuegos.
02:17
We spent two and a half years conducting research;
47
125000
3000
Pasamos dos años y medio investigando;
02:20
we spent another year and a half in advance development.
48
128000
4000
y un año y medio más en el desarrollo previo.
02:24
Then we formed a spin-off company.
49
132000
3000
Entonces creamos una empresa spin-off.
02:27
In the research phase of the project at Interval,
50
135000
4000
Y durante la fase de investigación del proyecto en Interval
02:31
we partnered with a company called Cheskin Research,
51
139000
3000
nos asociamos con una empresa llamada Cheskin Research,
02:34
and these people -- Davis Masten and Christopher Ireland --
52
142000
4000
y estas personas, Davis Masten y Christopher Ireland,
02:38
changed my mind entirely about what market research was
53
146000
3000
cambiaron toda mi opinión acerca de la investigación de mercado,
02:41
and what it could be.
54
149000
1000
y lo que podría ser.
02:42
They taught me how to look and see,
55
150000
3000
Me enseñaron a mirar y ver,
02:45
and they did not do the incredibly stupid thing
56
153000
3000
y no hacer eso tan increíblemente estúpido cómo
02:48
of saying to a child,
57
156000
2000
decir a un niño,
02:50
"Of all these things we already make you,
58
158000
2000
"De todas estas cosas que hemos hecho,
02:52
which do you like best?" --
59
160000
1000
¿cuál te gusta más?"
02:53
which gives you zero answers that are usable.
60
161000
2000
lo que no te da ninguna pista sobre la usabilidad.
02:55
So, what we did for the first two and a half years
61
163000
3000
Por lo tanto, lo que hicimos durante los primeros dos años y medio
02:58
was four things:
62
166000
2000
fueron cuatro cosas:
03:00
We did an extensive review of the literature
63
168000
3000
Hicimos una revisión extensa de la literatura
03:03
in related fields, like cognitive psychology,
64
171000
2000
en campos relacionados como la psicología cognitiva,
03:05
spatial cognition, gender studies,
65
173000
2000
la cognición espacial, estudios de género,
03:07
play theory, sociology, primatology.
66
175000
3000
la teoría del juego, la sociología, la primatología --
03:10
Thank you Frans de Waal, wherever you are,
67
178000
2000
gracias a ti, Frans de Waal, dondequiera que estés,
03:12
I love you and I'd give anything to meet you.
68
180000
3000
te adoro y daría cualquier cosa por conocerte.
03:15
After we had done that with a pretty large team of people
69
183000
3000
Después de haber hecho eso con un equipo bastante grande de personas
03:18
and discovered what we thought the salient issues were
70
186000
3000
y haber descubierto lo que pensamos, las cuestiones más relevantes fueron
03:21
with girls and boys and playing --
71
189000
3000
cómo juegan las niñas y los niños --
03:24
because, after all, that's really what this is about --
72
192000
3000
porque, después de todo, de eso realmente se trataba --
03:27
we moved to the second phase of our work,
73
195000
2000
pasamos a la segunda fase de nuestro trabajo,
03:29
where we interviewed adult experts
74
197000
3000
donde entrevistamos a expertos
03:32
in academia, some of the people
75
200000
2000
del mundo académico, algunas de las personas
03:34
who'd produced the literature that we found relevant.
76
202000
2000
que habían producido la literatura que habíamos considerado pertinente.
03:36
Also, we did focus groups with people who were on the ground with kids every day,
77
204000
3000
Y también nos centramos en personas que trabajan con los niños todos los días,
03:39
like playground supervisors. We talked to them,
78
207000
2000
como los supervisores del patio durante el recreo, hablamos con ellos,
03:41
confirmed some hypotheses and identified some serious questions
79
209000
3000
quienes confirmaron algunas hipótesis, identificando algunas cuestiones importantes
03:44
about gender difference and play.
80
212000
2000
acerca de la diferencia de género y el juego.
03:46
Then we did what I consider to be the heart of the work:
81
214000
4000
Entonces hicimos lo que considero que es el corazón de la obra --
03:50
interviewed 1,100 children, boys and girls,
82
218000
3000
entrevistamos a 1.100 niños y niñas,
03:53
ages seven to 12, all over the United States --
83
221000
3000
de edades comprendidas entre los 7 y 12 en todo los EEUU,
03:56
except for Silicon Valley, Boston and Austin
84
224000
3000
a excepción de Silicon Valley, Boston y Austin,
03:59
because we knew that their little families would have millions of computers in them
85
227000
4000
porque sabíamos que en sus familias contarían con un montón de computadoras
04:03
and they wouldn't be a representative sample.
86
231000
2000
y no sería una muestra representativa.
04:06
And at the end of those remarkable conversations
87
234000
3000
Y al final de esas valiosas conversaciones
04:09
with kids and their best friends across the United States,
88
237000
3000
con los niños y sus mejores amigos en los EEUU,
04:12
after two years, we pulled together some survey data from another 10,000 children,
89
240000
3000
tras dos años, llegamos a reunir los datos de otros 10.000 niños
04:15
drew up a set up of what we thought were the key findings of our research,
90
243000
9000
y pusimos en marcha lo que pensábamos que eran las principales conclusiones de nuestra investigación
04:24
and spent another year transforming them into design heuristics,
91
252000
4000
y pasamos un año más transformándolas en una heurística de diseño,
04:28
for designing computer-based products --
92
256000
3000
con el fin de diseñar productos para computadoras
04:31
and, in fact, any kind of products -- for little girls, ages eight to 12.
93
259000
4000
y, de hecho, cualquier tipo de productos para niñas entre 8 y 12 años.
04:35
And we spent that time designing interactive prototypes for computer software
94
263000
5000
E invertimos ese tiempo diseñando prototipos de software interactivo
04:40
and testing them with little girls.
95
268000
2000
y probándolo con las niñas.
04:42
In 1996, in November, we formed the company Purple Moon
96
270000
5000
En 1996, en noviembre, creamos la empresa Purple Moon
04:47
which was a spinoff of Interval Research,
97
275000
2000
que fue una empresa spin-off de Interval Research,
04:49
and our chief investors were Interval Research, Vulcan Northwest,
98
277000
3000
y nuestros inversores principales fueron Interval Research y Vulcan Northwest,
04:52
Institutional Venture Partners and Allen and Company.
99
280000
3000
Institutional Venture Partners y Allen and Company.
04:55
We launched a website on September 2nd
100
283000
4000
Pusimos en marcha un sitio web el 2 de septiembre,
04:59
that has now served 25 million pages,
101
287000
2000
que ya cuenta con 25 millones de visitas,
05:01
and has 42,000 registered young girl users.
102
289000
5000
y tiene 42.000 chicas registradas
05:06
They visit an average of one and a half times a day,
103
294000
4000
que visitan la web un promedio de 1,5 veces al día,
05:10
spend an average of 35 minutes a visit,
104
298000
3000
permanecen un promedio de 35 minutos por visita,
05:13
and look at 50 pages a visit.
105
301000
2000
y buscan una visita en 50 páginas.
05:15
So we feel that we've formed a successful online community with girls.
106
303000
5000
Así que creemos que hemos formado una comunidad exitosa en línea con las chicas.
05:20
We launched two titles in October --
107
308000
2000
Hemos lanzado dos títulos en octubre --
05:22
"Rockett's New School" -- the first of a series
108
310000
2000
"Rockett's New School", que es la primera de una serie de
05:24
of products -- is about a character called Rockett beginning her first day of school
109
312000
4000
de productos sobre un personaje llamado Rockett que comienza su primer día de escuela
05:28
in eighth grade at a brand new place, with a blank slate,
110
316000
3000
en octavo curso en un lugar nuevo, pizarra en blanco,
05:31
which allows girls to play with the question of, "What will I be like when I'm older?"
111
319000
6000
y que permite a las niñas jugar con la pregunta "¿Qué voy a ser cuando sea mayor?"
05:37
"What's it going to be like to be in high school or junior high school?
112
325000
3000
"¿Cómo será estar en el instituto o en la escuela secundaria?"
05:40
Who are my friends?";
113
328000
2000
"¿Quiénes son mis amigos?"
05:42
to exercise the love of social complexity
114
330000
2000
para ejercitar la estima en el entorno del complejo social
05:44
and the narrative intelligence that drives most of their play behavior;
115
332000
4000
y la inteligencia narrativa que incide en el comportamiento de la mayoría de sus juegos,
05:48
and which embeds in it values about noticing that we have lots of choices
116
336000
6000
y que se incorpora en los valores acerca de las muchas opciones que tenemos
05:54
in our lives and the ways that we conduct ourselves.
117
342000
3000
en nuestras vidas y la manera en que nos comportamos.
05:57
The other title that we launched is called "Secret Paths in the Forest,"
118
345000
3000
El otro título que hemos puesto en marcha se llama "Secret Paths in the Forest"
06:00
which addresses the more fantasy-oriented, inner lives of girls.
119
348000
3000
que aborda la fantasía más orientada hacia la vida interior de las niñas.
06:03
These two titles both showed up in the top 50 entertainment titles in PC Data --
120
351000
5000
Estos dos títulos se colocaron entre los primeros 50 títulos de entretenimiento en PC Data --
06:08
entertainment titles in PC Data
121
356000
3000
los títulos de entretenimiento en el PC Data,
06:11
in December, right up there with "John Madden Football,"
122
359000
4000
en diciembre, a esta altura se colocó "John Madden Football",
06:15
which thrills me to death.
123
363000
2000
que me emociona hasta decir basta.
06:17
So, we're real,
124
365000
2000
Por lo tanto, somos reales,
06:19
and we've touched several hundreds of thousands of little girls.
125
367000
4000
y hemos emocionado a varios cientos de miles de niñas.
06:23
We've made half-a-billion impressions
126
371000
3000
Ahora bien, hemos logrado 500 millones de opiniones
06:26
with marketing and PR for this brand, Purple Moon.
127
374000
4000
mediante el marketing y relaciones públicas de la marca Purple Moon.
06:30
Ninety-six percent of them, roughly, have been positive;
128
378000
3000
Aproximadamente el 96 % de ellas han sido positivas,
06:33
four percent of them have been "other."
129
381000
2000
4 % de ellas han sido negativas.
06:35
I want to talk about the other,
130
383000
2000
Quiero hablar sobre las negativas,
06:37
because the politics of this enterprise, in a way,
131
385000
3000
porque la política de esta empresa, de alguna manera,
06:40
have been the most fascinating part of it, for me.
132
388000
2000
ha sido la parte más fascinante para mí.
06:42
There are really two kinds of negative reviews that we've received.
133
390000
4000
Realmente hay dos tipos de críticas negativas que hemos recibido.
06:46
One kind of reviewer is a male gamer
134
394000
4000
Una clase de críticas vienen de un jugador masculino
06:50
who thinks he knows what games ought to be,
135
398000
2000
que cree saber qué juegos deberían existir
06:52
and won't show the product to little girls.
136
400000
2000
y que no mostraría el producto a las niñas.
06:55
The other kind of reviewer is a certain flavor of feminist
137
403000
4000
La otra clase de críticas provienen de un sector con cierto aire feminista
06:59
who thinks they know what little girls ought to be.
138
407000
2000
que cree saber cómo deben ser las niñas.
07:02
And so it's funny to me that these interesting, odd bedfellows
139
410000
6000
Y lo que es gracioso para mí que esta interesante y extraña pareja
07:08
have one thing in common:
140
416000
2000
tienen una cosa en común.
07:10
they don't listen to little girls.
141
418000
2000
No escuchan a las niñas.
07:14
They haven't looked at children
142
422000
3000
No han mirado a los niños o las niñas
07:17
and they're certainly not demonstrating any love for them.
143
425000
3000
y no están demostrando de verdad amor por ellos.
07:21
I'd like to play you some voices of little girls
144
429000
3000
Me gustaría reproducir algunas voces de las niñas
07:24
from the two-and-a-half years of research that we did --
145
432000
2000
recogidas en los dos años y medio de investigación--
07:26
actually, some of the voices are more recent.
146
434000
2000
de hecho algunas de las voces son más recientes.
07:28
And these voices will be accompanied by photographs
147
436000
3000
Y estas voces irán acompañadas de las fotografías
07:31
that they took for us of their lives,
148
439000
2000
de sus vidas y que se tomaron para nosotros,
07:33
of the things that they value and care about.
149
441000
2000
de las cosas que ellas valoran y por las que se preocupan.
07:35
These are pictures the girls themselves never saw, but they gave to us
150
443000
3000
Éstas son fotos que las niñas nos dieron pero que nunca vieron
07:38
This is the stuff those reviewers don't know about and aren't listening to
151
446000
5000
Éste es el material que los encuestados no conocen ni tampoco han escuchado
07:43
and this is the kind of research I recommend to those
152
451000
2000
y éste es el tipo de investigación que les recomiendo,
07:45
who want to do humanistic work.
153
453000
2000
si es que quieren hacer trabajo humanista.
07:47
Girl 1: Yeah, my character is usually a tomboy.
154
455000
2000
Video: Chica 1: Sí, mi personaje es normalmente una chica poco femenina
07:49
Hers is more into boys.
155
457000
2000
Ella está más con los niños.
07:51
Girl 2: Uh, yeah.
156
459000
2000
Chica 2: Uy, sí.
07:53
Girl 1: We have -- in the very beginning of the whole game, always we do this:
157
461000
3000
Chica 1: Tenemos que - al comienzo mismo del juego siempre hacemos esto
07:56
we each have a piece of paper; we write down our name, our age --
158
464000
3000
Cada uno tiene un trozo de papel, escribimos nuestro nombre, nuestra edad,
07:59
are we rich, very rich, not rich, poor, medium, wealthy,
159
467000
6000
somos ricos, muy ricos y no ricos, pobres, medianos, ricos,
08:05
boyfriends, dogs, pets -- what else -- sisters, brothers, and all those.
160
473000
7000
tenemos novios, perros, mascotas - ¿qué más? hermanas, hermanos...
08:12
Girl 2: Divorced -- parents divorced, maybe.
161
480000
4000
Chica 2: Divorciado - padres divorciados, tal vez.
08:16
Girl 3: This is my pretend [unclear] one.
162
484000
3000
Chica 3: Este es mi pretendiente.
08:19
Girl 4: We make a school newspaper on the computer.
163
487000
2000
Chica 4: Montamos un periódico escolar en la computadora.
08:21
Girl 5: For a girl's game also usually they'll have really pretty scenery
164
489000
5000
Chica 5: El videojuego de una niña por lo general también tendrá un paisaje muy bonito
08:26
with clouds and flowers.
165
494000
2000
con nubes y flores.
08:28
Girl 6: Like, if you were a girl and you were really adventurous and a real big tomboy,
166
496000
4000
Como si fueras una niña aventurera y masculina realmente grande
08:32
you would think that girls' games were kinda sissy.
167
500000
4000
podrías pensar que los juegos de las niñas son un poco cursis.
08:36
Girl 7: I run track, I played soccer,
168
504000
4000
Chica 6: Practico atletismo, he jugado al fútbol,
08:40
I play basketball, and I love a lot of things to do.
169
508000
3000
juego baloncesto, y me encanta hacer un montón de cosas.
08:43
And sometimes I feel like I can't really enjoy myself unless it's like a vacation,
170
511000
8000
Y a veces siento que no puedo realmente disfrutar si no estoy como de vacaciones,
08:51
like when I get Mondays and all those days off.
171
519000
4000
como si llegara el lunes y todos los días fueran de descanso.
08:55
Girl 8: Well, sometimes there is a lot of stuff going on
172
523000
3000
Chica 7: Bueno, a veces hay un montón de cosas que estoy haciendo
08:58
because I have music lessons and I'm on swim team --
173
526000
4000
porque tengo clases de música y estoy en el equipo de natación
09:02
all this different stuff that I have to do,
174
530000
3000
y tengo que hacer todas estas cosas diferentes,
09:05
and sometimes it gets overwhelming.
175
533000
3000
y, a veces es demasiado.
09:08
Girl 9: My friend Justine
176
536000
4000
Mi amiga Justine
09:12
kinda took my friend Kelly, and now they're being mean to me.
177
540000
4000
se juntó con mi amiga Kelly, y ahora están siendo malas conmigo.
09:16
Girl 10: Well, sometimes it gets annoying when your brothers and sisters,
178
544000
3000
Chica 8: Bueno, a veces es molesto cuando tus hermanos y hermanas,
09:19
or brother or sister, when they copy you and you get your idea first
179
547000
5000
o un hermano o una hermana te copian la idea que tú habías tenido primero
09:24
and they take your idea and they do it themselves.
180
552000
6000
y te roban la idea y la hacen propia.
09:30
Girl 11: Because my older sister, she gets everything
181
558000
3000
Chica 9: Porque mi hermana mayor lo consigue todo
09:33
and, like, when I ask my mom for something, she'll say, "No" -- all the time.
182
561000
4000
y, cuando le pido a mi madre algo, me dice: "No" todo el tiempo.
09:37
But she gives my sister everything.
183
565000
2000
Pero ella le da todo a mi hermana.
09:39
Brenda Laurel: I want to show you, real quickly, just a minute
184
567000
2000
Brenda Laurel: Quiero mostrarles, muy rápidamente, apenas un minuto
09:41
of "Rockett's Tricky Decision," which went gold two days ago.
185
569000
3000
de "Tricky Rockett de la Decisión", que fue el juego de oro hace dos días.
09:44
Let's hope it's really stable.
186
572000
3000
Esperemos que sea realmente estable.
09:47
This is the second day in Rockett's life.
187
575000
3000
Éste es el segundo día en la vida de Rockett,
09:50
The reason I'm showing you this
188
578000
2000
y la razón para mostrarlo
09:52
is I'm hoping that the scene that I'm going to show you will look familiar
189
580000
4000
es porque espero que la escena que les voy a mostrar les resulte familiar
09:56
and sound familiar, now that you've listened to some girls' voices.
190
584000
3000
y suene familiar, ahora que han escuchado las voces de algunas de las niñas.
09:59
And you can see how we've tried to incorporate the issues that matter to them
191
587000
5000
Y verán cómo hemos tratado de incorporar los temas que les importan
10:04
in the game that we've created.
192
592000
2000
en el juego que hemos creado.
10:09
Miko: Hey Rockett! C'mere!
193
597000
2000
Video: Miko: ¡Hey Rockett! Ven aquí.
10:11
Rockett: Hi Miko! What's going on?
194
599000
2000
Rockett: ¡Hola Miko! ¿Que pasa?
10:13
Miko: Did you hear about Nakilia's big Halloween party this weekend?
195
601000
3000
Miko: ¿Te has enterado de la fiesta de Halloween de Nakilia de este fin de semana?
10:16
She asked me to make sure you knew about it.
196
604000
2000
Ella me preguntó para asegurarse de que lo sabías.
10:18
Nakilia invited Reuben too, but --
197
606000
3000
Nakilia invitó a Rubén también, pero
10:21
Rockett: But what? Isn't he coming?
198
609000
2000
Rockett: ¿Pero qué? ¿No viene?
10:23
Miko: I don't think so.
199
611000
2000
Miko: No, no creo.
10:25
I mean, I heard his band is playing at another party the same night.
200
613000
3000
Bueno, me he enterado de que su banda tocará en otra fiesta esa misma noche.
10:28
Rockett: Really? What other party?
201
616000
2000
Rockett: ¿En serio? ¿En qué fiesta?
10:32
Girl: Max's party is going to be so cool, Whitney.
202
620000
4000
Chica: La fiesta de Max va a estar super entretenida, Whitney.
10:36
He's invited all the best people.
203
624000
2000
Ha invitado a los mejores.
10:38
BL: I'm going to fast-forward to the decision point
204
626000
3000
BL: Voy a avanzar rápidamente al punto clave de decisión
10:41
because I know I don't have a lot of time.
205
629000
2000
porque sé que no tengo mucho tiempo.
10:43
After this awful event occurs, Rocket gets to decide how she feels about it.
206
631000
4000
Después de que sucede esto tan terrible, Rocket decide cómo se siente al respecto.
10:47
Rockett: Who'd want to show up at that party anyway?
207
635000
3000
Video: Rockett: De todas maneras ¿quién querría ir a esa fiesta?
10:50
I could get invited to that party any day if I wanted to.
208
638000
3000
Podría lograr que me invitaran a la fiesta si quisiera.
10:54
Gee, I doubt I'll make Max's best people list.
209
642000
4000
Vaya, dudo que esté en la lista de los mejores de Max.
10:58
BL: OK, so we're going to emotionally navigate.
210
646000
2000
BL: Bueno, vamos a navegar emocionalmente,
11:00
If we were playing the game, that's what we'd do.
211
648000
2000
si estuvieramos jugando a este juego qué haríamos.
11:02
If at any time during the game we want to learn more about the characters,
212
650000
3000
Si, en cualquier momento durante el juego quieren saber más de los personajes
11:05
we can go into this hidden hallway,
213
653000
2000
podemos ir en este pasillo oculto,
11:07
and I'll quickly just show you the interface.
214
655000
3000
y en un momento les muestro la interfaz.
11:10
We can, for example, go find Miko's locker
215
658000
5000
Podemos, por ejemplo, ir a buscar en la taquilla de Miko
11:15
and get some more information about her.
216
663000
3000
y conseguir más información sobre ella.
11:18
Oops, I turned the wrong way.
217
666000
2000
Uy, volví por el camino equivocado.
11:20
But you get the general idea of the product.
218
668000
2000
Pero tienen la idea general del producto.
11:22
I wanted to show you the ways, innocuous as they seem,
219
670000
3000
Quería mostrar las maneras, inocentes como parecen,
11:25
in which we're incorporating what we've learned about girls --
220
673000
3000
donde estamos incorporando lo que hemos aprendido acerca de las niñas --
11:28
their desires to experience greater emotional flexibility,
221
676000
4000
de sus deseos de experimentar una mayor flexibilidad emocional,
11:32
and to play around with the social complexity of their lives.
222
680000
5000
y jugar con la complejidad social de sus vidas
11:38
I want to make the point that what we're giving girls, I think, through this effort,
223
686000
6000
Quiero dejar claro que lo que estamos dando a las niñas, creo que, a través de este esfuerzo,
11:44
is a kind of validation,
224
692000
3000
es un tipo de validación,
11:47
a sense of being seen.
225
695000
2000
una forma de estar presente.
11:49
And a sense of the choices that are available in their lives.
226
697000
3000
Y una conciencia de las opciones que están disponibles en sus vidas.
11:52
We love them.
227
700000
2000
Nos encantan.
11:54
We see them.
228
702000
2000
Las vemos.
11:56
We're not trying to tell them who they ought to be.
229
704000
2000
No estamos tratando de decirles lo que deberían ser.
11:58
But we're really, really happy about who they are.
230
706000
3000
Pero, estamos realmente muy contentos con lo que son.
12:01
It turns out they're really great.
231
709000
2000
Es que son realmente fantásticas.
12:03
I want to close by showing you a videotape
232
711000
4000
Quiero terminar mostrando una cinta de vídeo
12:07
that's a version of a future game in the Rockett series
233
715000
4000
que es una versión de un futuro juego de la serie Rockett
12:11
that our graphic artists and design people put together,
234
719000
4000
que nuestros artistas gráficos y los de diseño hicieron,
12:15
that we feel would please that four percent of reviewers.
235
723000
5000
y que creemos que encantará a ese 4 % de los encuestados.
12:50
"Rockett 28!"
236
758000
2000
"Rockett 28"
12:57
Rockett: It's like I'm just waking up, you know?
237
765000
3000
Video: Rockett: Es como si me estuviera despertando, ya sabes
13:01
BL: Thanks.
238
769000
2000
BL: Gracias.
ABOUT THE SPEAKER
Brenda Laurel - Designer and theoristBrenda Laurel has been part of several major revolutions in the way humans use computers: virtual reality, interactive narratives and some fresh approaches to gaming.
Why you should listen
With a PhD in theater and a focus on interactive narratives, Brenda Laurel landed in Silicon Valley at the perfect moment -- at a time when theorists and technologists were exploring new ways that our expanded computing power could link us and entertain us in ways we couldn't yet imagine. She worked as a software designer and researcher for Atari and Activision, and co-founded a telepresence company in 1990.
In 1994 she became a founding member of Paul Allen and David Liddle's Interval Research, a legendary Silicon Valley think tank studying the connection between tech and everyday life. Interval was meant to spin off profitable companies, and Laurel led one of the highest-profile spinoffs, Purple Moon, a software company devoted to making games and interactive communities for girls. In the end-of-the-'90s collapse of the CD-ROM market, Purple Moon was acquired by Mattel and killed. Laurel wrote about the experience in the monograph Utopian Entrepreneur, "a guide to doing socially positive work in the context of business."
Laurel is the chair of the Graduate Program in Design at California College of the Arts. Her paper "Designed Animism: Poetics for a New World" looks at the new field of distributed sensing and how it can help us discover patterns in nature.
Read the TED Blog's Q&A with Brenda Laurel >>
Brenda Laurel | Speaker | TED.com