TEDGlobal 2010
Tom Chatfield: 7 ways games reward the brain
Tom Chatfield: 7 moduri în care jocurile recompensează creierul
Filmed:
Readability: 3.8
1,288,061 views
Aducem jocurile în tot mai multe zone ale vieții noastre, petrecem ore în şir și plătim chiar cu bani reali ca sa explorăm lumi virtuale pentru comori imaginare. De ce? Așa cum arată Tom Chatfield, jocurile sunt croite pentru a oferi recompense care captivează creierul și care ne fac să căutăm tot mai mult.
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. Full bio
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 video games.
0
0
3000
Iubesc jocurile video.
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
3000
3000
Mă fascinează
00:21
I'm in awe of their power
2
6000
2000
Mă fascinează puterea lor
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
8000
2000
în materie de imaginaţie, de tehnologie
00:25
in terms of concept.
4
10000
2000
de concept.
00:27
But I think, above all,
5
12000
2000
Dar cred că, dincolo de toate,
00:29
I'm in awe at their power
6
14000
2000
mă fascinează puterea lor
00:31
to motivate, to compel us,
7
16000
3000
de a ne motiva, de a ne captiva,
00:34
to transfix us,
8
19000
2000
de a ne țintui
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
21000
3000
cum nici o altă invenție de-a noastră
00:39
has quite done before.
10
24000
2000
nu a reușit să o facă până acum.
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
26000
3000
Și cred că putem învaţa câteva lucruri chiar extraordinare
00:44
by looking at how we do this.
12
29000
2000
uitându-ne la cum facem asta.
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
31000
2000
Și, în special, cred că putem învăța lucruri
00:48
about learning.
14
33000
3000
despre procesul de învățare.
00:51
Now the video games industry
15
36000
2000
Industria jocurilor video
00:53
is far and away the fastest growing
16
38000
2000
are pe departe cea mai mare rată de creştere
00:55
of all modern media.
17
40000
2000
din toata mass media modernă
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
42000
2000
De la vreo 10 miliarde în 1990,
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
44000
3000
astăzi valorează 50 de miliarde de dolari pe plan global,
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
47000
3000
și nu dă semne de încetinire.
01:05
In four years' time,
21
50000
2000
În 4 ani
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
52000
3000
se estimează că va fi de 80 de miliarde de dolari.
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
55000
3000
Asta înseamnă de trei ori cât industria muzicală.
01:13
This is pretty stunning,
24
58000
2000
E destul de spectaculos,
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
60000
3000
dar nu cred că este cea mai grăitoare statistică.
01:18
The thing that really amazes me
26
63000
2000
Lucrul care într-adevăr mă uimește
01:20
is that, today,
27
65000
2000
este acela că astăzi
01:22
people spend about
28
67000
2000
oamenii cheltuie aproximativ
01:24
eight billion real dollars a year
29
69000
3000
8 miliarde de dolari reali pe an
01:27
buying virtual items
30
72000
2000
pentru a cumpăra obiecte virtuale
01:29
that only exist
31
74000
2000
care există doar
01:31
inside video games.
32
76000
3000
în interiorul jocurilor video.
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
79000
3000
Aceasta este o poză din lumea virtuală a jocului Entropia Universe.
01:37
Earlier this year,
34
82000
2000
Pe la începutul anului
01:39
a virtual asteroid in it
35
84000
2000
un asteroid virtual din el
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
86000
4000
s-a vândut cu 330,000 de dolari reali.
01:45
And this
37
90000
2000
Si aceasta
01:47
is a Titan class ship
38
92000
3000
este o navă Titan
01:50
in the space game, EVE Online.
39
95000
2000
din jocul Eve Online.
01:52
And this virtual object
40
97000
2000
Acest obiect virtual
01:54
takes 200 real people
41
99000
2000
cere 200 de oameni reali
01:56
about 56 days of real time to build,
42
101000
3000
şi cam 56 de zile de timp real ca sa fie construită
01:59
plus countless thousands of hours
43
104000
3000
plus mii de ore întregi
02:02
of effort before that.
44
107000
2000
de efort înainte.
02:04
And yet, many of these get built.
45
109000
3000
Şi totuşi, se construiesc multe.
02:07
At the other end of the scale,
46
112000
2000
La celălalt capăt al balanţei
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
114000
3000
jocul Farmville, de care poate aţi auzit,
02:12
has 70 million players
48
117000
2000
are 70 de milioane de jucători.
02:14
around the world
49
119000
2000
din toată lumea,
02:16
and most of these players
50
121000
2000
si cei mai mulţi dintre ei
02:18
are playing it almost every day.
51
123000
2000
se joacă aproape zilnic.
02:20
This may all sound
52
125000
2000
Poate că asta pare
02:22
really quite alarming to some people,
53
127000
2000
într-adevăr destul de alarmant pentru unii oameni,
02:24
an index of something worrying
54
129000
2000
un indicator că ceva este îngrijorător
02:26
or wrong in society.
55
131000
2000
sau greşit în societate.
02:28
But we're here for the good news,
56
133000
2000
Dar noi suntem aici cu veştile bune,
02:30
and the good news is
57
135000
2000
iar vestea bună este
02:32
that I think we can explore
58
137000
2000
că eu cred că putem cerceta
02:34
why this very real human effort,
59
139000
3000
de ce acest veritabil efort uman,
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
142000
4000
de ce se produce această generare foarte intensă de valori.
02:41
And by answering that question,
61
146000
2000
Şi răspunzând la acea întrebare
02:43
I think we can take something
62
148000
2000
Cred că putem învăţa ceva
02:45
extremely powerful away.
63
150000
2000
foarte important.
02:47
And I think the most interesting way
64
152000
2000
Cred că cea mai interesantă metodă
02:49
to think about how all this is going on
65
154000
2000
de a te gândi la cum se întâmplă toate acestea
02:51
is in terms of rewards.
66
156000
2000
este legată de recompense.
02:53
And specifically, it's in terms
67
158000
3000
Şi în special este legată
02:56
of the very intense emotional rewards
68
161000
2000
de recompensele emoţionale foarte intense
02:58
that playing games offers to people
69
163000
2000
pe care jocurile ni le oferă
03:00
both individually
70
165000
2000
atât individual
03:02
and collectively.
71
167000
2000
cât şi colectiv.
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
169000
2000
Dacă ne uităm la ce se-ntâmplă în mintea cuiva,
03:06
when they are being engaged,
73
171000
2000
atunci când se joacă,
03:08
two quite different processes are occurring.
74
173000
3000
se produc două procese destul de diferite.
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
176000
3000
Pe de o parte, este procesul de a-ţi dori
03:14
This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
179000
3000
Este asemănător ambiţiei si motivaţiei -- Voi face asta. Voi munci din greu.
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
182000
2000
Pe cealaltă parte, este procesul de a-ţi plăcea,
03:19
fun and affection
78
184000
2000
distracţie şi afecţiune
03:21
and delight
79
186000
2000
şi plăcere
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
188000
2000
şi o bestie zburătoare enormă cu un orc în spate.
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
190000
2000
E o imagine superbă. E faină.
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
192000
3000
E din jocul Word of Warcraft care are mai mult de 10 milioane de jucători în toată lumea,
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
195000
3000
din care fac parte şi eu şi nevasta mea.
03:33
And this kind of a world,
84
198000
2000
Acest gen de lume
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
200000
2000
această bestie zburătoare uriaşă pe care poţi zbura
03:37
shows why games are so very good
86
202000
2000
arată de ce jocurile sunt atât de bune
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
204000
3000
atât din perspectiva dorinţei cât şi a plăcerii.
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
207000
2000
Pentru că are o putere aparte. E super.
03:44
It gives you great powers.
89
209000
2000
Îţi dă puteri extreme.
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
211000
3000
Ambiţia ta este satisfăcută, este minunat.
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
214000
3000
Este o mare plăcere sa zbori pe undeva.
03:52
And so these combine to form
92
217000
2000
Astfel acestea se combină ca să formeze
03:54
a very intense emotional engagement.
93
219000
2000
o implicare emoţională foarte intensă.
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
221000
3000
Dar nu astea-s lucrurile interesante.
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
224000
2000
Ceea ce este interesant despre virtualitate
04:01
is what you can measure with it.
96
226000
2000
este ce poţi măsura cu ea.
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
228000
3000
Pentru că în virtualitate
04:06
is everything.
98
231000
2000
poţi măsura orice.
04:08
Every single thing that every single person
99
233000
2000
Orice lucru pe care orice om
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
235000
3000
l-a făcut într-un joc se poate măsura.
04:13
The biggest games in the world today
101
238000
2000
Cele mai mari jocuri din lume de acum
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
240000
4000
măsoara mai mult de un miliard de puncte de date
04:19
about their players, about what everybody does --
103
244000
2000
despre jucătorii lor, despre ce face fiecare --
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
246000
3000
mult mai multe detalii faţă de ceea ce măsoară un website.
04:24
And this allows something very special
105
249000
3000
Asta permite ca ceva foarte special
04:27
to happen in games.
106
252000
2000
să se întâmple în jocuri.
04:29
It's something called the reward schedule.
107
254000
3000
E ceva ce se numeşte programul de recompense.
04:32
And by this, I mean looking
108
257000
2000
Ca să se înţeleagă vreau să îndrept atenţia
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
259000
2000
la ceea ce milioane de oameni au facut
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
261000
2000
şi să calibrăm cu atenţie rata,
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
263000
3000
natura, tipul, intensitatea recompenselor din jocuri
04:41
to keep them engaged
112
266000
2000
care-i ţin captivaţi,
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
268000
3000
cu un enorm consum de timp şi efort.
04:46
Now, to try and explain this
114
271000
2000
Acum, pentru a încerca să explic asta
04:48
in sort of real terms,
115
273000
3000
în termeni concreţi
04:51
I want to talk about a kind of task
116
276000
2000
Vreau să vorbesc despre un fel de cerinţă
04:53
that might fall to you in so many games.
117
278000
2000
pe care s-ar putea s-o aveţi în atâtea jocuri
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
280000
3000
Du-te şi ia o anumită cantitate de ceva din joc
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
283000
2000
Să zicem, de dragul argumenului,
05:00
my mission is to get 15 pies
120
285000
3000
misiunea mea e sa iau 15 plăcinte
05:03
and I can get 15 pies
121
288000
3000
şi pot sa iau 15 plăcinte
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
291000
2000
omorând nişte monstruleţi drăguţi.
05:08
Simple game quest.
123
293000
2000
Cerinţa banală din joc.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
295000
2000
Acum vă puteţi gândi la asta, dacă vreţi,
05:12
as a problem about boxes.
125
297000
2000
ca o problemă despre cutii.
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
299000
2000
Trebuie să tot deschid cutii.
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
301000
3000
Nu ştiu ce se află în ele până nu le deschid.
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
304000
3000
Şi mă învârt deschizând cutie după cutie, până când am 15 plăcinte.
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
307000
2000
Dacă luam un joc ca Warcraft,
05:24
you can think about it, if you like,
130
309000
2000
vă puteţi gândi despre acesta, dacă vreţi,
05:26
as a great box-opening effort.
131
311000
3000
ca un uriaş efort de a deschide cutii.
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
314000
3000
Jocul doar încearca să pună oamenii să deschidă cam un milion de cutii,
05:32
getting better and better stuff in them.
133
317000
2000
obţinând lucruri din ce în ce mai bune din ele.
05:34
This sounds immensely boring
134
319000
3000
Pare extrem de plictisitor,
05:37
but games are able
135
322000
2000
dar jocurile pot
05:39
to make this process
136
324000
2000
să facă acest proces
05:41
incredibly compelling.
137
326000
2000
incredibil de captivant.
05:43
And the way they do this
138
328000
2000
Ele fac asta
05:45
is through a combination of probability and data.
139
330000
3000
printr-o combinaţie de probabilitaţi şi date.
05:48
Let's think about probability.
140
333000
2000
Să ne gândim la probabilitate.
05:50
If we want to engage someone
141
335000
2000
Dacă vrem să angajăm pe cineva
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
337000
3000
în procesul de deschidere a cutiilor pentru a încerca să găsească plăcinte.
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
340000
2000
Vrem să fim siguri că nu e nici prea uşor,
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
342000
2000
nici prea dificil, ca să găseşti o cutie.
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
344000
2000
Deci ce faci? Păi, te uiţi la un milion de oameni --
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
346000
3000
nu, 100 de milioane de oameni, 100 de milioane de deschizători de cutii --
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
349000
3000
şi rezultă, dacă procentul de plăcinte
06:07
about 25 percent --
148
352000
2000
de 25 % --
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
354000
3000
nu e nici prea frustrant, nici prea uşor,
06:12
It keeps people engaged.
150
357000
2000
îi ţine pe oameni captivaţi --
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
359000
3000
dar, desigur, asta nu e tot ce faci -- sunt 15 plăcinte.
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
362000
2000
Aş putea face un joc numit Piecraft,
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
364000
2000
unde tot ceea ce trebuie să faci e să iei un milion de plăcinte,
06:21
or a thousand pies.
154
366000
2000
sau o mie.
06:23
That would be very boring.
155
368000
2000
Asta ar fi foarte plictisitor.
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
370000
2000
15 e un număr destul de bun.
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
372000
2000
Afli că între 5 şi 20
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
374000
2000
e numărul cam cel mai potrivit pentru a face oamenii să continue.
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
376000
2000
Dar nu avem doar plăcinte în cutii.
06:33
There's 100 percent up here.
160
378000
2000
E un procentaj de sută la sută aici.
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
380000
3000
Ce facem e să ne asigurăm ca de fiecare dată când o cutie e deschisă,
06:38
there's something in it, some little reward
162
383000
2000
în ea este ceva, o recompensă mică,
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
385000
2000
care să captiveze oamenii şi sa-i facă să progreseze.
06:42
In most adventure games,
164
387000
2000
În aproape toate jocurile de aventură,
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
389000
3000
e vorba un pic de banii din joc, de un pic de experientă,
06:47
But we don't just do that either.
166
392000
2000
dar nici asta n-o facem pur şi simplu.
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
394000
2000
Spunem şi că vor fi o mulţime de alte obiecte
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
396000
2000
de diferite calităţi si emoţii.
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
398000
3000
Vei avea 10% şanse sa primești ceva bun.
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
401000
2000
Vei avea 0.1 la sută şanse
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
403000
3000
să-ţi cadă un obiect absolut minunat.
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
406000
3000
Şi fiecare dintre aceste răsplăţi e calibrată cu atenţie la obiectul respectiv.
07:04
And also, we say,
173
409000
2000
Şi mai spunem,
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
411000
3000
"Păi, câţi monştri? Să fac ca toată lumea să fie plină cu un milion de monştri?
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
414000
3000
Nu, vrem unul sau doi monştri pe ecran în acelaşi timp.
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
417000
3000
Şi sunt atras. Nu e prea uşor, nici prea dificil.
07:15
So all this is very powerful.
177
420000
2000
Toată treaba asta e foarte puternică.
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
422000
3000
Dar suntem în virtualitate; acestea nu sunt cutii reale.
07:20
So we can do
179
425000
2000
Aşa că putem face
07:22
some rather amazing things.
180
427000
2000
nişte lucruri uimitoare.
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
429000
4000
Observăm, uitându-ne la toţi aceşti oameni deschizând cutii,
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
433000
3000
Că atunci când oamenii adună 13 din 15 cutii,
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
436000
3000
perceptia lor se modifică, încep să devină plictisiţi, puţin iritaţi.
07:34
They're not rational about probability.
184
439000
2000
Nu sunt raţionali în ceea ce priveşte probabilitatea.
07:36
They think this game is unfair.
185
441000
2000
Cred că acest joc e nedrept.
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
443000
2000
Nu-mi dă ultimele două plăcinte. Voi renunţa.
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
445000
2000
Dacă sunt cutii reale, nu putem face mare lucru,
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
447000
2000
dar într-un joc putem să spunem, "Da, păi."
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
449000
4000
Când ajungi la 13 plăcinte, vei avea 75% şansă să-ţi cadă o plăcintă.
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
453000
2000
Te ţine prins. Priviţi la ce fac oamenii --
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
455000
2000
ajustează lumea pentru a se potrivi cu aşteptările lor.
07:52
Our games don't always do this.
192
457000
2000
Jocurile noastre nu fac asta întotdeauna.
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
459000
2000
Iar un lucru pe care-l fac sigur în acest moment
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
461000
3000
este, dacă ai un procentaj de 0.1% pentru un obiect minunat,
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
464000
3000
ei se asigură ca să nu apară altul pentru ceva timp
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
467000
2000
ca să-i păstreze valoarea, să rămână special.
08:04
And the point is really
197
469000
2000
Concluzia e că
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
471000
2000
noi am evoluat ca să fim satisfăcuţi de lume
08:08
in particular ways.
199
473000
2000
în diferite feluri.
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
475000
3000
Timp de zeci şi sute de ani,
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
478000
2000
noi am evoluat ca să găsim unele lucruri stimulante,
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
480000
2000
şi ca fiinţe foarte inteligente, civilizate,
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
482000
3000
suntem foarte stimulaţi de rezolvări de probleme si de învăţat.
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
485000
2000
Dar acum putem inversa acest lucru
08:22
and build worlds
205
487000
2000
şi să construim lumi
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
489000
3000
care cuprind cutiile noastre evoluţionare.
08:27
So what does all this mean in practice?
207
492000
2000
Deci practic ce înseamnă asta?
08:29
Well, I've come up
208
494000
2000
Păi, m-am gândit
08:31
with seven things
209
496000
2000
la 7 lucruri
08:33
that, I think, show
210
498000
2000
care, cred, arată
08:35
how you can take these lessons from games
211
500000
2000
cum putem lua aceste lecţii din joc
08:37
and use them outside of games.
212
502000
3000
şi să le folosim în afara jocurilor.
08:40
The first one is very simple:
213
505000
2000
Primul lucru e foarte simplu:
08:42
experience bars measuring progress --
214
507000
2000
bara de experienţă care măsoară progresul --
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
509000
2000
ceva ce a fost analizat minunat la începutul acestui an
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
511000
3000
de către oameni ca Jesse Schell.
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
514000
3000
Deja s-a făcut, printre altele, la Universitatea din Indiana, în SUA.
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
517000
3000
Este ideea că în loc să dai note crescătoare oamenilor
08:55
in little bits and pieces,
219
520000
2000
încet-încet
08:57
you give them one profile character avatar
220
522000
2000
mai bine le dai un profil, un avatar
08:59
which is constantly progressing
221
524000
2000
care progresează constant
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
526000
3000
încet-încet, câștigă câte puțin și simt că e făcut de ei.
09:04
And everything comes towards that,
223
529000
2000
Totul se rezumă la asta
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
531000
3000
și se uită la cum lucrurile cresc pe măsură ce joacă.
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
534000
2000
În al doilea rând, scopuri multiple pe termen lung și pe termen scurt --
09:11
5,000 pies, boring,
226
536000
2000
5 000 de plăcinte - plictisitor,
09:13
15 pies, interesting.
227
538000
2000
15 plăcinte - interesant.
09:15
So, you give people
228
540000
2000
Deci dai oamenilor
09:17
lots and lots of different tasks.
229
542000
2000
foarte multe treburi diferite.
09:19
You say, it's about
230
544000
2000
Spui de exemplu că trebuie
09:21
doing 10 of these questions,
231
546000
2000
să răspunzi la aceste 10 întrebări
09:23
but another task
232
548000
2000
dar o altă sarcină
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
550000
2000
este să vii la timp la 20 de cursuri,
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
552000
3000
iar o alta este să colaborezi cu alți oameni,
09:30
another task is showing you're working five times,
235
555000
3000
apoi o altă sarcină este să îți arăți munca de cinci ori,
09:33
another task is hitting this particular target.
236
558000
2000
alta este să atingi un anumit obiectiv.
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
560000
3000
Împarți lucrurile în bucăți bine dozate
09:38
that people can choose and do in parallel
238
563000
2000
pe care oamenii le pot alege și le pot face în paralel
09:40
to keep them engaged
239
565000
2000
pentru a-și păstra implicarea
09:42
and that you can use to point them
240
567000
2000
și pentru a-i putea îndruma
09:44
towards individually beneficial activities.
241
569000
3000
către activități benefice, la nivel de individ.
09:48
Third, you reward effort.
242
573000
2000
În al treilea rând - răsplătești efortul.
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
575000
3000
este factorul de 100 %. Jocurile sunt grozave la asta.
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
578000
3000
De fiecare dată când faci ceva, primești o recompensă, ceva pentru că ai încercat.
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
581000
3000
Nu pedepsești eșecul; răsplătești orice mic efort --
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
584000
3000
o bucățică de aur, o bucățică de recompensă -- ai făcut 20 de întrebări -- marcat.
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
587000
3000
Toate se adaugă la stimulările instant.
10:05
Fourth, feedback.
248
590000
2000
Al 4lea: feedbackul.
10:07
This is absolutely crucial,
249
592000
2000
Acesta este absolut crucial
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
594000
2000
și lumea virtuală este extraordinară la furnizarea lui.
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
596000
3000
Dacă te uiți la cele mai dificile probleme din lumea de azi
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
599000
2000
despre care am auzit lucruri uimitoare -
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
601000
3000
este foarte, foarte greu pentru oameni să învețe
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
604000
3000
dacă nu pot lega consecințele de acțiuni.
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
607000
2000
Poluarea, încălzirea globală, toate aceste lucruri
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
609000
2000
au consecințe îndepărtate în timp și spatiu.
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
611000
2000
Este foarte greu să înveți să simți o astfel de lecție,
10:28
But if you can model things for people,
258
613000
2000
dar dacă poți să oferi oamenilor un model
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
615000
2000
dacă le dai oamenilor lucruri pe care le pot manevra,
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
617000
2000
cu care se pot juca și poți să le oferi feedback pe parcurs,
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
619000
2000
atunci ei pot să învețe o lecție, pot să vadă,
10:36
they can move on, they can understand.
262
621000
3000
pot să progreseze, pot să înțeleagă.
10:39
And fifth,
263
624000
2000
Și numărul 5,
10:41
the element of uncertainty.
264
626000
2000
elementul de incertitudine.
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
628000
3000
Acesta este o mină de aur din punct de vedere neurologic,
10:46
if you like,
266
631000
2000
dacă vreți
10:48
because a known reward
267
633000
2000
pentru că o recompensă cunoscută
10:50
excites people,
268
635000
2000
îi stimulează pe oameni,
10:52
but what really gets them going
269
637000
2000
dar ceea ce-i motivează cu adevărat
10:54
is the uncertain reward,
270
639000
2000
este recompensa nesigură,
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
641000
2000
recompensa situată la nivelul potrivit de nesiguranță,
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
643000
3000
despre care nu știu sigur dacă o să o primească sau nu.
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
646000
3000
Cei 25%. Asta stimulează creierul.
11:04
And if you think about
274
649000
2000
Și dacă vă gândiți
11:06
using this in testing,
275
651000
2000
să folosiți asta în teste,
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
653000
2000
să introduceţi elemente aleatorii de control,
11:10
in all forms of testing and training,
277
655000
2000
în toate formele de testare și instruire;
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
657000
2000
puteți transforma nivelele oamenilor de implicare
11:14
by tapping into this very powerful
279
659000
2000
prin folosirea acestui mecanism evolutiv
11:16
evolutionary mechanism.
280
661000
2000
extrem de puternic.
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
663000
2000
Acela că dacă nu reușim să prezicem perfect ceva,
11:20
we get really excited about it.
282
665000
2000
atunci suntem foarte stimulați de el.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
667000
2000
Vrem să ne întoarcem și să aflăm mai mult.
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
669000
2000
Așa cum probabil știți, neurotransmițătorul
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
671000
2000
asociat cu învăţarea se numește dopamină.
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
673000
3000
Este asociat cu comportamentul care caută recompense.
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
676000
3000
Și ceva foarte interesant a început să se întâmple
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
679000
3000
în locuri precum Universitatea Bristol din Marea Britanie,
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
682000
3000
unde începem să fim capabili să modelăm matematic
11:40
dopamine levels in the brain.
290
685000
2000
nivelul de dopamină din creier.
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
687000
2000
Asta înseamnă că putem să estimăm învățarea,
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
689000
3000
putem să estimăm implicarea,
11:47
these windows, these windows of time,
293
692000
2000
aceste ferestre, aceste ferestre în timp,
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
694000
3000
în care învățarea se produce la un nivel sporit.
11:52
And two things really flow from this.
295
697000
2000
Sunt două lucruri care vin împreună cu asta.
11:54
The first has to do with memory,
296
699000
2000
Primul are de a face cu memoria,
11:56
that we can find these moments.
297
701000
2000
că putem găsi aceste momente.
11:58
When someone is more likely to remember,
298
703000
2000
Când cineva este mai probabil să-și amintească,
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
705000
2000
le putem da atunci pepita.
12:02
And the second thing is confidence,
300
707000
2000
Și al doilea lucru este încrederea,
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
709000
2000
putem să vedem cum jocurile și structurile de recompensă
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
711000
3000
îi fac pe oameni mai curajoși, mai dispuși să își asume riscuri,
12:09
more willing to take on difficulty,
303
714000
2000
mai dispuși să facă față dificultăților,
12:11
harder to discourage.
304
716000
2000
mai greu de descurajat.
12:13
This can all seem very sinister.
305
718000
2000
Toate astea pot părea destul de sinistre.
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
720000
2000
Știți sintagma: ”Mințile noastre au fost manipulate, toți suntem dependenți.”
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
722000
2000
Cuvântul dependență circulă peste tot.
12:19
There are real concerns there.
308
724000
2000
Există îngrijorări reale aici.
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
726000
2000
Dar cel mai mare stimulent neurologic pentru oameni
12:23
is other people.
310
728000
2000
sunte ceilalți oameni.
12:25
This is what really excites us.
311
730000
3000
Asta ne stimulează cu adevărat.
12:28
In reward terms, it's not money;
312
733000
2000
În termeni de recompensă, nu e vorba de bani,
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
735000
3000
a primi bani e bine, dar nu e asta --
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
738000
2000
este a face lucruri cu semenii nostri,
12:35
watching us, collaborating with us.
315
740000
2000
care ne văd, colaborează cu noi.
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
742000
2000
Vreau să vă spun o poveste scurtă din 1999 --
12:39
a video game called EverQuest.
317
744000
2000
un joc video numit Everquest.
12:41
And in this video game,
318
746000
2000
În acest joc video
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
748000
3000
erau doi dragoni foarte mari pe care trebuia să îi omori făcând o echipă --
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
751000
3000
42 de oameni -- până la 42 de oameni pentru a ucide acești dragoni mari.
12:49
That's a problem
321
754000
2000
Asta era o problemă
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
756000
3000
pentru că recompensa era numai de două-trei lucruri.
12:54
So players addressed this problem
323
759000
3000
Jucătorii au rezolvat această problemă
12:57
by spontaneously coming up with a system
324
762000
2000
venind spontan cu un sistem
12:59
to motivate each other,
325
764000
2000
de a se motiva între ei
13:01
fairly and transparently.
326
766000
2000
corect și transparent.
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
768000
3000
Au început să se plătească între ei cu o monedă virtuală
13:06
they called "dragon kill points."
328
771000
3000
pe care au numit-o puncte de ucis dragoni.
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
774000
2000
De fiecare dată când plecai într-o misiune
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
776000
2000
erai plătit în puncte.
13:13
They tracked these on a separate website.
331
778000
2000
Le țineau socoteala pe un site separat.
13:15
So they tracked their own private currency,
332
780000
2000
Își țineau socoteala monezii lor separate,
13:17
and then players could bid afterwards
333
782000
2000
și jucătorii puteau să liciteze apoi
13:19
for cool items they wanted --
334
784000
2000
pentru lucrurile faine pe care le doreau --
13:21
all organized by the players themselves.
335
786000
2000
totul organizat de jucătorii înşişi.
13:23
Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
788000
3000
Acest sistem nu a funcționat doar în Everquest;
13:26
but that today, a decade on,
337
791000
2000
astăzi, un deceniu mai târziu,
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
793000
3000
fiecare joc video din lume cu astfel de sarcini
13:31
uses a version of this system --
339
796000
2000
folosește o versiune a acestui sistem --
13:33
tens of millions of people.
340
798000
2000
zeci de milioane de oameni.
13:35
And the success rate
341
800000
2000
Și rata de succes
13:37
is at close to 100 percent.
342
802000
2000
a ajuns la aproape 100%.
13:39
This is a player-developed,
343
804000
2000
Este o monedă creată de jucători,
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
806000
3000
auto-impusă şi voluntară,
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
809000
2000
și este un comportament al jucătorilor
13:46
player behavior.
346
811000
2000
incredibil de sofisticat.
13:50
And I just want to end by suggesting
347
815000
2000
Vreau să închei prin a sugera
13:52
a few ways in which these principles
348
817000
2000
câteva căi simple prin care aceste principii
13:54
could fan out into the world.
349
819000
2000
ar putea să se răspândească în lume.
13:56
Let's start with business.
350
821000
2000
Voi începe cu afacerile.
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
823000
2000
Începem să vedem unele dintre marile probleme
14:00
around something like business are
352
825000
2000
din jurul mediului de afaceri,
14:02
recycling and energy conservation.
353
827000
2000
al reciclării și al conservării energiei.
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
829000
2000
Vedem începutul dezvolării unor tehnologii minunate
14:06
like real-time energy meters.
355
831000
2000
precum contoarele in timp real pentru energie.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
833000
2000
Mă uit la asta și cred că, da,
14:10
we could take that so much further
357
835000
3000
am putea să mergem mult mai departe
14:13
by allowing people to set targets
358
838000
2000
lăsându-i pe oameni să ţintească
14:15
by setting calibrated targets,
359
840000
2000
calibrând ţintele
14:17
by using elements of uncertainty,
360
842000
3000
folosind elemente de nesiguranță,
14:20
by using these multiple targets,
361
845000
2000
folosind ţinte multiple,
14:22
by using a grand, underlying reward and incentive system,
362
847000
3000
folosind un sistem măreţ de recompensare și stimulare
14:25
by setting people up
363
850000
2000
să îi facem pe oameni
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
852000
2000
să colaboreze în materie de grupuri, de străzi,
14:29
to collaborate and compete,
365
854000
2000
să colaboreze și să concureze
14:31
to use these very sophisticated
366
856000
2000
să folosim aceste
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
858000
2000
mecanisme motivationale sofisticate pe care le vedem.
14:35
In terms of education,
368
860000
2000
În privința educației
14:37
perhaps most obviously of all,
369
862000
2000
probabil cel mai evident dintre toate
14:39
we can transform how we engage people.
370
864000
3000
este că putem schimba felul în care implicăm oamenii.
14:42
We can offer people the grand continuity
371
867000
2000
Putem să dăm oamenilor
14:44
of experience and personal investment.
372
869000
3000
continuitatea experienței și investiției personale.
14:47
We can break things down
373
872000
2000
Putem să separăm lucrurile
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
874000
2000
în sarcini mici foarte bine calibrate.
14:51
We can use calculated randomness.
375
876000
2000
Putem să calculăm factorii aleatori.
14:53
We can reward effort consistently
376
878000
2000
Putem să recompensăm constant efortul
14:55
as everything fields together.
377
880000
3000
pentru că toate funcționează împreună.
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
883000
2000
Putem folosi comportamentele de grup
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
885000
3000
pe care le vedem evoluând când oamenii se joacă împreună,
15:03
these really quite unprecedentedly complex
380
888000
3000
aceste mecanisme foarte complexe
15:06
cooperative mechanisms.
381
891000
2000
de cooperare.
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
893000
2000
Guvernul - unul din lucrurile care îmi vine în minte
15:10
is the U.S. government, among others,
383
895000
3000
este că guvernul SUA, printre altele,
15:13
is literally starting to pay people
384
898000
2000
chiar a început să îi plătească pe oameni
15:15
to lose weight.
385
900000
2000
pentru a slăbi.
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
902000
2000
Vedem că recompensele financiare sunt folosite
15:19
to tackle the great issue of obesity.
387
904000
2000
pentru a rezolva marea problemă a obezității.
15:21
But again, those rewards
388
906000
2000
Dar repet, aceste recompense
15:23
could be calibrated so precisely
389
908000
3000
ar putea fi calibrate atât de precis
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
911000
3000
dacă am fi capabili să folosim expertiza vastă
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
914000
3000
a sistemelor de joc pentru a mări atractivitatea,
15:32
to take the data, to take the observations,
392
917000
2000
pentru a lua datele, observațiile
15:34
of millions of human hours
393
919000
2000
a milioanelor de ore petrecute de oameni
15:36
and plow that feedback
394
921000
2000
și să transformăm acest feedback
15:38
into increasing engagement.
395
923000
2000
într-o implicare crescută.
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
925000
3000
În final vreau să vă las
15:43
that I want to leave you with.
397
928000
2000
cu acest cuvânt - implicare.
15:45
It's about how individual engagement
398
930000
2000
Vorbim despre cum implicarea individuală
15:47
can be transformed
399
932000
2000
poate fi transformată
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
934000
3000
de lecțiile psihologice și neurologice
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
937000
3000
pe care le putem învăța urmărindu-i pe oamenii care se joacă.
15:55
But it's also about collective engagement
402
940000
3000
Dar vorbim și despre implicarea colectivă
15:58
and about the unprecedented laboratory
403
943000
3000
și despre laboratorul fără precedent
16:01
for observing what makes people tick
404
946000
2000
pentru observarea lucrurilor care îi determină pe oameni
16:03
and work and play and engage
405
948000
2000
să lucreze, să se joace și să se implice
16:05
on a grand scale in games.
406
950000
3000
la o scară mare în jocuri.
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
953000
3000
Dacă putem să ne uităm la aceste lucruri și să învățăm din ele
16:11
and see how to turn them outwards,
408
956000
2000
și să vedem cum le putem îndrepta spre exterior
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
958000
3000
atunci eu cred că avem ceva cu adevărat revoluționar.
16:16
Thank you very much.
410
961000
2000
Mulțumesc foarte mult.
16:18
(Applause)
411
963000
4000
(Aplauze).
ABOUT THE SPEAKER
Tom Chatfield - Gaming theoristTom 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.
Tom Chatfield | Speaker | TED.com