TED1998
Brenda Laurel: Why not make video games for girls?
Brenda Laurel fala sobre o desenvolvimento de video games para meninas
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Uma jóia dos arquivos do TED. No TED de 1998, Brenda Laurel perguntou: Por que todos os jogos de video game mais vendidos são direcionados para meninos? Ela fala sobre seus mais de dois anos de pesquisa para criar um jogo que meninas iriam jogar e amar. É um trabalho pioneiro que faz muito barulho hoje em dia.
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
Em 1992, eu comecei a trabalhar para uma empresa
00:14
called Interval Research,
1
2000
2000
chamada Interval Research,
00:16
which was just then being founded
2
4000
2000
que estava recém sendo fundada
00:18
by David Lidell and Paul Allen
3
6000
2000
por David Lidell e Paul Allen
00:20
as a for-profit research enterprise in Silicon Valley.
4
8000
4000
como uma empresa de pesquisas comerciais no Vale do Silício.
00:26
I met with David
5
14000
2000
Eu tive uma reunião com David
00:28
to talk about what I might do in his company.
6
16000
3000
para falarmos sobre o que eu poderia fazer na sua empresa.
00:31
I was just coming out of a failed virtual reality business
7
19000
3000
Eu estava saindo de uma empresa falida que trabalhava com realidade virtual
00:34
and supporting myself by being on the speaking circuit
8
22000
2000
e trabalhando fazendo palestras
00:36
and writing books --
9
24000
2000
e escrevendo livros
00:38
after twenty years or so in the computer game industry
10
26000
3000
depois de aproximadamente 20 anos na indústria de jogos computadorizados
00:41
having ideas that people didn't think they could sell.
11
29000
3000
tendo idéias que as pessoas não acreditavam que elas poderiam vender.
00:45
And David and I discovered
12
33000
2000
E eu e David descobrimos
00:47
that we had a question in common,
13
35000
2000
que nós dois tínhamos uma dúvida em comum,
00:49
that we really wanted the answer to,
14
37000
2000
que nós realmente gostaríamos de responder,
00:51
and that was,
15
39000
2000
e essa dúvida era,
00:53
"Why hasn't anybody built any computer games for little girls?"
16
41000
3000
"Por que ninguém ainda desenvolveu nenhum jogo de computador para meninas?"
00:56
Why is that?
17
44000
2000
Por que isso?
00:58
It can't just be a giant sexist conspiracy.
18
46000
3000
Não pode ser simplesmente uma grande conspiração machista.
01:01
These people aren't that smart.
19
49000
3000
Essas pessoas não são assim tão inteligentes.
01:04
There's six billion dollars on the table.
20
52000
3000
Seis bilhões de dólares estão em jogo.
01:07
They would go for it if they could figure out how.
21
55000
3000
E eles tentariam conseguir isso se soubessem como.
01:10
So, what is the deal here?
22
58000
2000
Então, qual era o problema?
01:12
And as we thought about our goals --
23
60000
3000
E na medida que pensávamos sobre nossas metas --
01:15
I should say that Interval is really a humanistic institution,
24
63000
3000
Eu devo dizer que a Interval é realmente uma instituição humanista
01:18
in the classical sense
25
66000
3000
no sentido clássico da palavra
01:21
that humanism, at its best,
26
69000
3000
que o humanismo, representado da melhor maneira,
01:24
finds a way to combine clear-eyed empirical research
27
72000
3000
encontra um jeito de combinar a pesquisa empírica clara
01:27
with a set of core values
28
75000
3000
com um conjunto de valores fundamentais
01:30
that fundamentally love and respect people.
29
78000
3000
que fundamentalmente ama e respeita as pessoas.
01:33
The basic idea of humanism
30
81000
3000
A idéia básica do humanismo
01:36
is the improvable quality of life;
31
84000
3000
é a qualidade de vida que pode ser melhorada,
01:39
that we can do good things,
32
87000
2000
que nós podemos fazer coisas boas,
01:41
that there are things worth doing
33
89000
2000
e que existem coisas que valem a pena serem feitas
01:43
because they're good things to do,
34
91000
2000
por que elas são boas coisas de se fazer
01:45
and that clear-eyed empiricism
35
93000
2000
e que o empirismo claro
01:47
can help us figure out how to do them.
36
95000
3000
pode nos ajudar a entender como fazer essas coisas.
01:50
So, contrary to popular belief,
37
98000
2000
Assim, contrariando o senso comum,
01:52
there is not a conflict of interest between empiricism and values.
38
100000
5000
não existe um conflito de interesses entre o empirismo e valores fundamentais.
01:57
And Interval Research is kind of the living example
39
105000
3000
E a Interval Research é um exemplo vivo
02:00
of how that can be true.
40
108000
2000
de como isso pode ser verdade.
02:02
So David and I decided to go find out,
41
110000
2000
Assim, David e eu decidimos descobrir,
02:04
through the best research we could muster,
42
112000
2000
através da melhor pesquisa que nós pudéssemos fazer,
02:06
what it would take to get a little girl
43
114000
3000
o que levaria uma menina
02:09
to put her hands on a computer,
44
117000
2000
a usar um computador
02:11
to achieve the level of comfort and ease with the technology
45
119000
3000
para conseguir o nível de conforto e facilidade com a tecnologia
02:14
that little boys have because they play video games.
46
122000
3000
que meninos têm porque jogam videogames
02:17
We spent two and a half years conducting research;
47
125000
3000
Nós passamos dois anos e meio conduzindo pesquisas;
02:20
we spent another year and a half in advance development.
48
128000
4000
e gastamos mais um ano e meio em desenvolvimento avançado.
02:24
Then we formed a spin-off company.
49
132000
3000
E aí, nós formamos uma empresa subsidiária.
02:27
In the research phase of the project at Interval,
50
135000
4000
Para a fase de pesquisa do projeto na Interval,
02:31
we partnered with a company called Cheskin Research,
51
139000
3000
nós formamos uma parceria com uma empresa chamada Cheskin Research,
02:34
and these people -- Davis Masten and Christopher Ireland --
52
142000
4000
e essas pessoas, Davis Masten e Christopher Ireland,
02:38
changed my mind entirely about what market research was
53
146000
3000
mudaram meu pensamento completamente sobre o que era pesquisa de mercado,
02:41
and what it could be.
54
149000
1000
e o que poderia ser.
02:42
They taught me how to look and see,
55
150000
3000
Eles me ensinaram como olhar e ver,
02:45
and they did not do the incredibly stupid thing
56
153000
3000
e eles não fizeram a coisa mais incrivelmente estúpida
02:48
of saying to a child,
57
156000
2000
de dizer para uma criança,
02:50
"Of all these things we already make you,
58
158000
2000
"De todas essas coisas que nós já fazemos para você,
02:52
which do you like best?" --
59
160000
1000
qual você gosta mais?"
02:53
which gives you zero answers that are usable.
60
161000
2000
o que não te dá nenhuma resposta aproveitável.
02:55
So, what we did for the first two and a half years
61
163000
3000
Então, o que nós fizemos nos primeiros dois anos e meio
02:58
was four things:
62
166000
2000
foi quatro coisas:
03:00
We did an extensive review of the literature
63
168000
3000
Nós fizemos uma extensa revisão literária
03:03
in related fields, like cognitive psychology,
64
171000
2000
em áreas relacionadas como psicologia cognitiva,
03:05
spatial cognition, gender studies,
65
173000
2000
cognição espacial, estudos de gêneros,
03:07
play theory, sociology, primatology.
66
175000
3000
teoria dos jogos, sociologia, primatologia --
03:10
Thank you Frans de Waal, wherever you are,
67
178000
2000
muito obrigada Franz de Waal, onde quer que você esteja,
03:12
I love you and I'd give anything to meet you.
68
180000
3000
eu te amo e daria tudo para te conhecer.
03:15
After we had done that with a pretty large team of people
69
183000
3000
Depois de termos feito isso com um grande time
03:18
and discovered what we thought the salient issues were
70
186000
3000
e descoberto o que achávamos que eram os pontos principais
03:21
with girls and boys and playing --
71
189000
3000
com meninos e meninas e jogando --
03:24
because, after all, that's really what this is about --
72
192000
3000
porque, no final, é realmente esse o assunto --
03:27
we moved to the second phase of our work,
73
195000
2000
nós passamos para a segunda fase do nosso trabalho,
03:29
where we interviewed adult experts
74
197000
3000
onde entrevistamos experts adultos
03:32
in academia, some of the people
75
200000
2000
do ambiente acadêmico, algumas das pessoas
03:34
who'd produced the literature that we found relevant.
76
202000
2000
que produziram a literatura que nós tínhamos achado relevante.
03:36
Also, we did focus groups with people who were on the ground with kids every day,
77
204000
3000
E nós também fizemos grupos focais com pessoas que lidavam com essas crianças todos os dias
03:39
like playground supervisors. We talked to them,
78
207000
2000
como por exemplo supervisores de parques de diversão, falamos com eles,
03:41
confirmed some hypotheses and identified some serious questions
79
209000
3000
confirmamos algumas hipóteses, identificamos algumas questões importantes
03:44
about gender difference and play.
80
212000
2000
sobre diferenças de sexo e jogos.
03:46
Then we did what I consider to be the heart of the work:
81
214000
4000
Daí nós fizemos o que eu considero ser o coração do trabalho --
03:50
interviewed 1,100 children, boys and girls,
82
218000
3000
entrevistamos 1.100 crianças, meninos e meninas,
03:53
ages seven to 12, all over the United States --
83
221000
3000
com idades entre sete e 12 anos, em todos os Estados Unidos,
03:56
except for Silicon Valley, Boston and Austin
84
224000
3000
exceto do Vale do Silício, Boston e Austin
03:59
because we knew that their little families would have millions of computers in them
85
227000
4000
porque nós sabíamos que suas pequenas famílias teriam milhões de computadores
04:03
and they wouldn't be a representative sample.
86
231000
2000
e que eles não seriam uma amostra representativa.
04:06
And at the end of those remarkable conversations
87
234000
3000
E no final de todas essas conversas memoráveis
04:09
with kids and their best friends across the United States,
88
237000
3000
com as crianças e seus melhores amigos em todo os Estados Unidos,
04:12
after two years, we pulled together some survey data from another 10,000 children,
89
240000
3000
depois de dois anos, nós agrupamos alguns dados de pesquisa de outras 10.000 crianças
04:15
drew up a set up of what we thought were the key findings of our research,
90
243000
9000
determinamos um conjunto do que achávamos que eram as descobertas chave de nossa pesquisa
04:24
and spent another year transforming them into design heuristics,
91
252000
4000
e passamos outro ano transformando isso em eurística de desenvolvimento,
04:28
for designing computer-based products --
92
256000
3000
para desenvolver produtos para computador
04:31
and, in fact, any kind of products -- for little girls, ages eight to 12.
93
259000
4000
e de fato, qualquer produto para meninas, com idade entre oito a 12 anos.
04:35
And we spent that time designing interactive prototypes for computer software
94
263000
5000
E nós passamos esse tempo desenvolvendo protótipos interativos para softwares de computador
04:40
and testing them with little girls.
95
268000
2000
e testando esses softwares com meninas.
04:42
In 1996, in November, we formed the company Purple Moon
96
270000
5000
Em 1996, em novembro, nós criamos a empresa Purple Moon
04:47
which was a spinoff of Interval Research,
97
275000
2000
que era uma subsidiária da Interval Research,
04:49
and our chief investors were Interval Research, Vulcan Northwest,
98
277000
3000
e nossos investidores principais eram a Interval Research, a Vulcan Northwest,
04:52
Institutional Venture Partners and Allen and Company.
99
280000
3000
a Institutional Venture Partners e a Allen e Company.
04:55
We launched a website on September 2nd
100
283000
4000
Nós lançamos um website em 2 de setembro,
04:59
that has now served 25 million pages,
101
287000
2000
que hoje já abrigou 25 milhões de páginas,
05:01
and has 42,000 registered young girl users.
102
289000
5000
e que tem 42.000 meninas registradas
05:06
They visit an average of one and a half times a day,
103
294000
4000
que gastam uma média de -- elas visitam o site em média uma e meia vezes por dia,
05:10
spend an average of 35 minutes a visit,
104
298000
3000
gastam uma média de 35 minutos por visita,
05:13
and look at 50 pages a visit.
105
301000
2000
e visualizam 50 páginas por visita.
05:15
So we feel that we've formed a successful online community with girls.
106
303000
5000
Desta forma, acreditamos que construímos uma comunidade online de sucesso com meninas.
05:20
We launched two titles in October --
107
308000
2000
Nós lançamos dois títulos em Outubro --
05:22
"Rockett's New School" -- the first of a series
108
310000
2000
"A Nova Escola de Rockett", que é o primeiro de uma série
05:24
of products -- is about a character called Rockett beginning her first day of school
109
312000
4000
de produtos sobre uma personagem chamada Rockett começando seu primeiro dia na escola
05:28
in eighth grade at a brand new place, with a blank slate,
110
316000
3000
na oitava série em um lugar novo, com uma página em branco,
05:31
which allows girls to play with the question of, "What will I be like when I'm older?"
111
319000
6000
que permite às meninas brincar com a pergunta " Como eu vou ser quando crescer?"
05:37
"What's it going to be like to be in high school or junior high school?
112
325000
3000
"Como será estar no colegial?"
05:40
Who are my friends?";
113
328000
2000
"Quem são meus amigos?"
05:42
to exercise the love of social complexity
114
330000
2000
para exercitar o amor à complexidade social
05:44
and the narrative intelligence that drives most of their play behavior;
115
332000
4000
e a inteligência narrativa que direciona a maior parte de seu comportamento de jogos,
05:48
and which embeds in it values about noticing that we have lots of choices
116
336000
6000
e que contém valores como perceber que nós temos várias escolhas
05:54
in our lives and the ways that we conduct ourselves.
117
342000
3000
em nossas vidas e a maneira que conduzimos nós mesmos.
05:57
The other title that we launched is called "Secret Paths in the Forest,"
118
345000
3000
O outro título que nós lançamos é chamado "Caminhos Secretos na Floresta,"
06:00
which addresses the more fantasy-oriented, inner lives of girls.
119
348000
3000
que é direcionado para a vida interior das meninas, mais orientadas para a fantasia.
06:03
These two titles both showed up in the top 50 entertainment titles in PC Data --
120
351000
5000
Esses dois títulos ficaram na lista dos 50 melhores títulos no PC Data --
06:08
entertainment titles in PC Data
121
356000
3000
títulos de entretenimento no PC Data,
06:11
in December, right up there with "John Madden Football,"
122
359000
4000
em Dezembro, junto com "Futebol de John Madden",
06:15
which thrills me to death.
123
363000
2000
o que me empolga muito.
06:17
So, we're real,
124
365000
2000
Então, somos reais,
06:19
and we've touched several hundreds of thousands of little girls.
125
367000
4000
e tocamos a vida de várias centenas de meninas.
06:23
We've made half-a-billion impressions
126
371000
3000
Agora, nós geramos meio milhão de impressões
06:26
with marketing and PR for this brand, Purple Moon.
127
374000
4000
com marketing e relações públicas para essa marca, Purple Moon.
06:30
Ninety-six percent of them, roughly, have been positive;
128
378000
3000
aproximadamente 96 por cento delas, foram positivas,
06:33
four percent of them have been "other."
129
381000
2000
quatro por cento delas não.
06:35
I want to talk about the other,
130
383000
2000
Eu quero falar das que não foram positivas,
06:37
because the politics of this enterprise, in a way,
131
385000
3000
porque a política dessa empresa, de certa maneira,
06:40
have been the most fascinating part of it, for me.
132
388000
2000
tem sido a parte mais fascinante, para mim.
06:42
There are really two kinds of negative reviews that we've received.
133
390000
4000
Existem dois tipos de críticas negativas que nós recebemos.
06:46
One kind of reviewer is a male gamer
134
394000
4000
Um tipo de crítico é um jogador do sexo masculino
06:50
who thinks he knows what games ought to be,
135
398000
2000
que acha que sabe como os jogos devem ser,
06:52
and won't show the product to little girls.
136
400000
2000
e não irá mostrar o produto para meninas.
06:55
The other kind of reviewer is a certain flavor of feminist
137
403000
4000
O outro tipo de crítico tem um quê de feminista
06:59
who thinks they know what little girls ought to be.
138
407000
2000
que acha que sabe o que as meninas devem ser.
07:02
And so it's funny to me that these interesting, odd bedfellows
139
410000
6000
E é engraçado para mim, que esses companheiros interessantes e estranhos,
07:08
have one thing in common:
140
416000
2000
têm uma coisa em comum.
07:10
they don't listen to little girls.
141
418000
2000
Eles não escutam as meninas.
07:14
They haven't looked at children
142
422000
3000
Eles não olharam para as crianças
07:17
and they're certainly not demonstrating any love for them.
143
425000
3000
e eles certamente não demonstram nenhum amor por elas.
07:21
I'd like to play you some voices of little girls
144
429000
3000
Eu gostaria de mostrar para vocês algumas vozes de meninas
07:24
from the two-and-a-half years of research that we did --
145
432000
2000
dos dois anos e meio de pesquisas que nós fizemos --
07:26
actually, some of the voices are more recent.
146
434000
2000
na verdade algumas das vozes são mais recentes.
07:28
And these voices will be accompanied by photographs
147
436000
3000
E essas vozes serão acompanhadas por fotografias
07:31
that they took for us of their lives,
148
439000
2000
que elas tiraram para nós de suas vidas,
07:33
of the things that they value and care about.
149
441000
2000
das coisas que elas valorizam e gostam.
07:35
These are pictures the girls themselves never saw, but they gave to us
150
443000
3000
Estas são fotos que essas próprias meninas nunca viram, mas nos deram.
07:38
This is the stuff those reviewers don't know about and aren't listening to
151
446000
5000
Este é o tipo de coisas que críticos não sabem e não estão escutando
07:43
and this is the kind of research I recommend to those
152
451000
2000
e este é o tipo de pesquisa que eu recomendo a vocês,
07:45
who want to do humanistic work.
153
453000
2000
que querem fazer um trabalho humanista.
07:47
Girl 1: Yeah, my character is usually a tomboy.
154
455000
2000
Vídeo: Menina 1: É, meu personagem é geralmente uma capetinha
07:49
Hers is more into boys.
155
457000
2000
Ela gosta mais de meninos.
07:51
Girl 2: Uh, yeah.
156
459000
2000
Menina 2: Umm, é.
07:53
Girl 1: We have -- in the very beginning of the whole game, always we do this:
157
461000
3000
Menina 1: Nós temos -- no comecinho do jogo nós sempre fazemos isso
07:56
we each have a piece of paper; we write down our name, our age --
158
464000
3000
Cada uma de nós tem uma folha de papel, nós escrevemos nosso nome, nossa idade,
07:59
are we rich, very rich, not rich, poor, medium, wealthy,
159
467000
6000
e nós somos ricas, muito ricas, não somos ricas, pobres, classe média, milionárias,
08:05
boyfriends, dogs, pets -- what else -- sisters, brothers, and all those.
160
473000
7000
namorados, cachorros, animais de estimação --o que mais -- irmãs, irmãos, e tudo isso.
08:12
Girl 2: Divorced -- parents divorced, maybe.
161
480000
4000
Menina 2: Divorciados -- pais divorciados, talvez.
08:16
Girl 3: This is my pretend [unclear] one.
162
484000
3000
Menina 3: Esse é o meu faz de conta (inaudível).
08:19
Girl 4: We make a school newspaper on the computer.
163
487000
2000
Menina 4: Nós fazemos um jornal da escola no computador.
08:21
Girl 5: For a girl's game also usually they'll have really pretty scenery
164
489000
5000
Menina 5: Para um jogo de meninas eles geralmente têm cenários bem bonitos
08:26
with clouds and flowers.
165
494000
2000
com nuvens e flores.
08:28
Girl 6: Like, if you were a girl and you were really adventurous and a real big tomboy,
166
496000
4000
Tipo, se você fosse uma menina e você gostasse muito de aventura, e fosse uma grande capetinha
08:32
you would think that girls' games were kinda sissy.
167
500000
4000
você ia achar que esses jogos de meninas são meio fru fru.
08:36
Girl 7: I run track, I played soccer,
168
504000
4000
Menina 6: Eu corro, eu jogo futebol,
08:40
I play basketball, and I love a lot of things to do.
169
508000
3000
eu jogo basquete, e eu amo ter um monte de coisas para fazer.
08:43
And sometimes I feel like I can't really enjoy myself unless it's like a vacation,
170
511000
8000
E às vezes eu sinto que eu não consigo me divertir a não ser que seja tipo nas férias,
08:51
like when I get Mondays and all those days off.
171
519000
4000
tipo, quando a segunda-feira e todos esses dias são feriado.
08:55
Girl 8: Well, sometimes there is a lot of stuff going on
172
523000
3000
Menina 7: Bom, às vezes tem um monte de coisas acontecendo
08:58
because I have music lessons and I'm on swim team --
173
526000
4000
porque eu tenho aulas de música e eu estou no time de nado
09:02
all this different stuff that I have to do,
174
530000
3000
e tem todas essas coisas diferentes que eu tenho que fazer,
09:05
and sometimes it gets overwhelming.
175
533000
3000
e às vezes isso acaba sendo muita coisa.
09:08
Girl 9: My friend Justine
176
536000
4000
Minha amiga Justine
09:12
kinda took my friend Kelly, and now they're being mean to me.
177
540000
4000
meio que pegou minha amiga Kelly, e agora elas estão sendo más comigo.
09:16
Girl 10: Well, sometimes it gets annoying when your brothers and sisters,
178
544000
3000
Menina 8: Bom, às vezes é irritante quando seus irmãos e irmãs,
09:19
or brother or sister, when they copy you and you get your idea first
179
547000
5000
ou irmão ou irmã, quando eles te copiam e quando você tem sua idéia primeiro
09:24
and they take your idea and they do it themselves.
180
552000
6000
e eles pegam sua idéia e fazem eles mesmos.
09:30
Girl 11: Because my older sister, she gets everything
181
558000
3000
Menina 9: Porque minha irmã mais velha, ela ganha tudo
09:33
and, like, when I ask my mom for something, she'll say, "No" -- all the time.
182
561000
4000
e, quando eu peço alguma coisa para minha mãe, ela fala "Não" o tempo todo.
09:37
But she gives my sister everything.
183
565000
2000
Mas ela dá tudo para minha irmã.
09:39
Brenda Laurel: I want to show you, real quickly, just a minute
184
567000
2000
Brenda Laurel: Eu quero mostrar para vocês, rapidinho, só um minuto
09:41
of "Rockett's Tricky Decision," which went gold two days ago.
185
569000
3000
da "Decisão Complicada de Rockett", que se transformou em ouro dois dias atrás.
09:44
Let's hope it's really stable.
186
572000
3000
Tomara que esteja estável.
09:47
This is the second day in Rockett's life.
187
575000
3000
Este é o segundo dia na vida de Rockett,
09:50
The reason I'm showing you this
188
578000
2000
e o motivo que eu estou mostrando isso para vocês
09:52
is I'm hoping that the scene that I'm going to show you will look familiar
189
580000
4000
é porque eu espero que a cena que eu vou mostrar para vocês pareça familiar
09:56
and sound familiar, now that you've listened to some girls' voices.
190
584000
3000
e soe familiar, agora que vocês escutaram as vozes de algumas meninas.
09:59
And you can see how we've tried to incorporate the issues that matter to them
191
587000
5000
E vocês podem ver como nós tentamos incorporar todos esses assuntos que são importantes para elas
10:04
in the game that we've created.
192
592000
2000
no jogo que nós criamos.
10:09
Miko: Hey Rockett! C'mere!
193
597000
2000
Vídeo: Miko: Ei, Rockett! Vem aqui!
10:11
Rockett: Hi Miko! What's going on?
194
599000
2000
Rockett: Oi Miko! O que está acontecendo?
10:13
Miko: Did you hear about Nakilia's big Halloween party this weekend?
195
601000
3000
Miko: Você escutou alguma coisa sobre a festa do dia das bruxas da Nakilia neste final de semana?
10:16
She asked me to make sure you knew about it.
196
604000
2000
Ela me pediu para te falar.
10:18
Nakilia invited Reuben too, but --
197
606000
3000
A Nakilia também convidou o Reuben, mas
10:21
Rockett: But what? Isn't he coming?
198
609000
2000
Rokett: Mas o quê? Ele não vai?
10:23
Miko: I don't think so.
199
611000
2000
Miko: Eu acho que não.
10:25
I mean, I heard his band is playing at another party the same night.
200
613000
3000
Quer dizer, eu ouvi dizer que a banda dele está tocando em outra festa na mesma noite.
10:28
Rockett: Really? What other party?
201
616000
2000
Rockett: Sério? Que outra festa?
10:32
Girl: Max's party is going to be so cool, Whitney.
202
620000
4000
Menina: A festa do Max, que vai ser muito legal, Whithey.
10:36
He's invited all the best people.
203
624000
2000
Ele convidou as pessoas mais legais.
10:38
BL: I'm going to fast-forward to the decision point
204
626000
3000
BL: Eu vou avançar para o ponto de decisão
10:41
because I know I don't have a lot of time.
205
629000
2000
porque eu sei que eu não tenho muito tempo.
10:43
After this awful event occurs, Rocket gets to decide how she feels about it.
206
631000
4000
Depois que esse terrível evento ocorre, a Rockett deve decidir como ela se sente sobre isso.
10:47
Rockett: Who'd want to show up at that party anyway?
207
635000
3000
Vídeo: Rockett: E quem quer ir nessa festa?
10:50
I could get invited to that party any day if I wanted to.
208
638000
3000
Eu poderia ser convidada para essa festa qualquer dia, se eu quisesse.
10:54
Gee, I doubt I'll make Max's best people list.
209
642000
4000
Ah, eu duvido que eu vou estar na lista de pessoas mais legais do Max.
10:58
BL: OK, so we're going to emotionally navigate.
210
646000
2000
BL: OK, agora nós vamos navegar emocionalmente,
11:00
If we were playing the game, that's what we'd do.
211
648000
2000
se nós estivéssemos jogando esse jogo, é isso que nós iríamos fazer.
11:02
If at any time during the game we want to learn more about the characters,
212
650000
3000
Se, em qualquer momento, durante o jogo nós quisermos saber mais sobre os personagens
11:05
we can go into this hidden hallway,
213
653000
2000
nós podemos ir nesse corredor escondido,
11:07
and I'll quickly just show you the interface.
214
655000
3000
e eu vou rapidamente mostrar a interface para vocês.
11:10
We can, for example, go find Miko's locker
215
658000
5000
Nós podemos, por exemplo, encontrar o armário da Miko
11:15
and get some more information about her.
216
663000
3000
e pegar mais informações sobre ela.
11:18
Oops, I turned the wrong way.
217
666000
2000
Oops, eu virei para o lado errado.
11:20
But you get the general idea of the product.
218
668000
2000
Mas vocês têm a idéia geral do produto.
11:22
I wanted to show you the ways, innocuous as they seem,
219
670000
3000
Eu queria mostrar para vocês as maneiras, que parecem inócuas,
11:25
in which we're incorporating what we've learned about girls --
220
673000
3000
pelas quais nós estamos incorporando o que nós aprendemos sobre meninas --
11:28
their desires to experience greater emotional flexibility,
221
676000
4000
seus desejos de experimentar maior flexibilidade emocional,
11:32
and to play around with the social complexity of their lives.
222
680000
5000
e de brincar com a complexidade social de suas vidas
11:38
I want to make the point that what we're giving girls, I think, through this effort,
223
686000
6000
Eu quero demonstrar que o que nós estamos dando para as meninas, eu acho, através destes esforços,
11:44
is a kind of validation,
224
692000
3000
é uma forma de validação,
11:47
a sense of being seen.
225
695000
2000
um sentimento de estar sendo vista.
11:49
And a sense of the choices that are available in their lives.
226
697000
3000
E um senso das escolhas que estão disponíveis em suas vidas.
11:52
We love them.
227
700000
2000
Nós as amamos.
11:54
We see them.
228
702000
2000
Nós as enxergamos.
11:56
We're not trying to tell them who they ought to be.
229
704000
2000
Nós não estamos tentando dizer a elas quem elas devem ser.
11:58
But we're really, really happy about who they are.
230
706000
3000
Mas, nos estamos muito, muito felizes com quem elas são.
12:01
It turns out they're really great.
231
709000
2000
Na verdade elas são ótimas.
12:03
I want to close by showing you a videotape
232
711000
4000
Eu quero terminar mostrando para vocês um vídeo
12:07
that's a version of a future game in the Rockett series
233
715000
4000
que é uma versão de um jogo futuro na série Rockett
12:11
that our graphic artists and design people put together,
234
719000
4000
que nossos artistas gráficos e o pessoal do design preparou,
12:15
that we feel would please that four percent of reviewers.
235
723000
5000
que nós achamos que vai agradar aos quatro por cento dos críticos.
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
Vídeo: Rockett: É como se eu estivesse acabando de acordar, sabe
13:01
BL: Thanks.
238
769000
2000
BL: Muito obrigada.
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