Tom Chatfield: 7 ways video games engage the brain

203,337 views ・ 2010-11-01

TED


Fare doppio clic sui sottotitoli in inglese per riprodurre il video.

Traduttore: Alessandro Genovese Revisore: Maria Gitto
00:15
I love video games.
0
15260
3000
Io amo i videogiochi.
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
18260
3000
Ne sono anche leggermente soggiogato.
00:21
I'm in awe of their power
2
21260
2000
Sono soggiogato dal loro potere
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
23260
2000
in termini di immaginazione, in termini di tecnologia,
00:25
in terms of concept.
4
25260
2000
in termini di concetto.
00:27
But I think, above all,
5
27260
2000
Ma penso, soprattutto,
00:29
I'm in awe at their power
6
29260
2000
di essere messo in soggezione dal loro potere
00:31
to motivate, to compel us,
7
31260
3000
di motivarci, di forzarci,
00:34
to transfix us,
8
34260
2000
di immobilizzarci
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
36260
3000
come nient'altro che siamo riusciti ad inventare
00:39
has quite done before.
10
39260
2000
abbia mai fatto.
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
41260
3000
E io penso che si possano imparare alcune cose piuttosto sorprendenti
00:44
by looking at how we do this.
12
44260
2000
osservando il modo in cui giochiamo.
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
46260
2000
E in particolare, penso che si possano apprendere delle cose
00:48
about learning.
14
48260
3000
sull’apprendimento.
00:51
Now the video games industry
15
51260
2000
In questo momento l’industria dei videogames
00:53
is far and away the fastest growing
16
53260
2000
è di gran lunga quella con la crescita più veloce
00:55
of all modern media.
17
55260
2000
di tutti i media moderni.
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
57260
2000
Da circa 10 miliardi nel 1990,
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
59260
3000
oggi vale in totale 50 miliardi di dollari,
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
62260
3000
e non mostra segni di rallentamento.
01:05
In four years' time,
21
65260
2000
Entro 4 anni
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
67260
3000
si stima che varrà oltre 80 miliardi di dollari.
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
70260
3000
Ovvero circa 3 volte l’industria discografica.
01:13
This is pretty stunning,
24
73260
2000
Ciò è abbastanza sbalorditivo,
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
75260
3000
però non penso che sia la statistica più rivelatrice di tutte.
01:18
The thing that really amazes me
26
78260
2000
La cosa che mi ha veramente affascinato
01:20
is that, today,
27
80260
2000
è che, oggi,
01:22
people spend about
28
82260
2000
le persone spendono circa
01:24
eight billion real dollars a year
29
84260
3000
8 milioni di dollari reali all’anno
01:27
buying virtual items
30
87260
2000
comprando oggetti virtuali
01:29
that only exist
31
89260
2000
che esistono solamente
01:31
inside video games.
32
91260
3000
all’interno dei videogiochi.
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
94260
3000
Questo è uno screenshot dal mondo virtuale Entropia Universe.
01:37
Earlier this year,
34
97260
2000
Poco tempo fa quest'anno,
01:39
a virtual asteroid in it
35
99260
2000
un asteroide virtuale in questo gioco
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
101260
4000
è stato venduto per 330.000 dollari reali.
01:45
And this
37
105260
2000
E questa
01:47
is a Titan class ship
38
107260
3000
è una nave spaziale classe Titan
01:50
in the space game, EVE Online.
39
110260
2000
nello spazio virtuale, EVE online.
01:52
And this virtual object
40
112260
2000
E questo oggetto virtuale
01:54
takes 200 real people
41
114260
2000
ha impegnato 200 persone reali
01:56
about 56 days of real time to build,
42
116260
3000
per circa 56 giorni di tempo reale nella sua costruzione,
01:59
plus countless thousands of hours
43
119260
3000
oltre che migliaia di ore
02:02
of effort before that.
44
122260
2000
di sforzi prima di tutto.
02:04
And yet, many of these get built.
45
124260
3000
Eppure ne vengono costruiti molti.
02:07
At the other end of the scale,
46
127260
2000
All'estremo opposto,
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
129260
3000
il gioco Farmville, di cui avrete sicuramente sentito parlare,
02:12
has 70 million players
48
132260
2000
conta 70 milioni di giocatori
02:14
around the world
49
134260
2000
in tutto il mondo,
02:16
and most of these players
50
136260
2000
e la maggior parte di questi giocatori
02:18
are playing it almost every day.
51
138260
2000
gioca praticamente tutti i giorni.
02:20
This may all sound
52
140260
2000
Tutto ciò potrebbe sembrare a qualcuno
02:22
really quite alarming to some people,
53
142260
2000
davvero molto allarmante,
02:24
an index of something worrying
54
144260
2000
un indice di qualcosa di preoccupante
02:26
or wrong in society.
55
146260
2000
o di sbagliato nella società.
02:28
But we're here for the good news,
56
148260
2000
Ma noi siamo qui per la buona notizia,
02:30
and the good news is
57
150260
2000
e la buona notizia è
02:32
that I think we can explore
58
152260
2000
che penso che si possa esplorare
02:34
why this very real human effort,
59
154260
3000
il perché si stia verificando questo sforzo umano molto reale,
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
157260
4000
e questa intensissima generazione di valore.
02:41
And by answering that question,
61
161260
2000
E rispondendo a questa domanda,
02:43
I think we can take something
62
163260
2000
penso che possiamo apprendere qualcosa
02:45
extremely powerful away.
63
165260
2000
di estremamente potente.
02:47
And I think the most interesting way
64
167260
2000
E credo che il modo più interessante
02:49
to think about how all this is going on
65
169260
2000
di pensare a tutto ciò
02:51
is in terms of rewards.
66
171260
2000
sia in termini di premi.
02:53
And specifically, it's in terms
67
173260
3000
Nello specifico, è in termini
02:56
of the very intense emotional rewards
68
176260
2000
di premi estremamente intensi ed emotivi
02:58
that playing games offers to people
69
178260
2000
che il giocare offre alle persone,
03:00
both individually
70
180260
2000
sia individualmente
03:02
and collectively.
71
182260
2000
che collettivamente.
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
184260
2000
Ora, se diamo un’occhiata a ciò che accade nella testa di qualcuno
03:06
when they are being engaged,
73
186260
2000
quando è impegnato a giocare,
03:08
two quite different processes are occurring.
74
188260
3000
si verificheranno due diversi processi.
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
191260
3000
Da un lato c’è il processo del desiderio.
03:14
This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.
76
194260
3000
Questo è un po' come l’ambizione e la motivazione: io lo farò, io lavorerò sodo.
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
197260
2000
Dall’altra parte c’è il processo del piacere,
03:19
fun and affection
78
199260
2000
il divertimento e l’affezione
03:21
and delight
79
201260
2000
e il godere -
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
203260
2000
e un'enorme bestia volante con un orco sulla schiena.
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
205260
2000
È certamente una bella immagine. È molto fica.
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
207260
3000
È tratta dal gioco World of Warcraft con più di 10 milioni di giocatori in totale,
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
210260
3000
uno di questi sono io, e un altro di questi è mia moglie.
03:33
And this kind of a world,
84
213260
2000
E questo tipo di mondo,
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
215260
2000
questa enorme bestia volante che potete cavalcare di qua e di là
03:37
shows why games are so very good
86
217260
2000
dimostra come i giochi siano così perfetti
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
219260
3000
sia per sviluppare il desiderio, sia per sviluppare il piacere.
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
222260
2000
Perché è molto potente. È praticamente stupendo.
03:44
It gives you great powers.
89
224260
2000
Ti dà grandi poteri.
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
226260
3000
La tua ambizione è soddisfatta, e inoltre è estremamente bello.
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
229260
3000
È veramente una goduria volare in giro.
03:52
And so these combine to form
92
232260
2000
E così ciò si combina per formare
03:54
a very intense emotional engagement.
93
234260
2000
un intensissimo coinvolgimento emozionale.
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
236260
3000
Ma questa non è la cosa veramente interessante.
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
239260
2000
La cosa veramente interessante sul il mondo virtuale
04:01
is what you can measure with it.
96
241260
2000
è ciò che vi puoi misurare.
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
243260
3000
Perché ciò che puoi misurare nel mondo virtuale
04:06
is everything.
98
246260
2000
è tutto.
04:08
Every single thing that every single person
99
248260
2000
Si può misurare ogni singola cosa che ogni singola persona
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
250260
3000
che abbia mai giocato in un videogioco abbia mai fatto.
04:13
The biggest games in the world today
101
253260
2000
Il gioco oggi più grande al mondo
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
255260
4000
sta registrando più di un miliardo di dati
04:19
about their players, about what everybody does --
103
259260
2000
sui i suoi giocatori, su ciò che fanno tutti -
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
261260
3000
di gran lunga superiore alle informazioni che potreste mai ottenere da qualsiasi sito web.
04:24
And this allows something very special
105
264260
3000
E ciò permette che nei giochi accada qualcosa
04:27
to happen in games.
106
267260
2000
di veramente speciale.
04:29
It's something called the reward schedule.
107
269260
3000
È qualcosa chiamata 'la programmazione delle ricompense'.
04:32
And by this, I mean looking
108
272260
2000
E grazie a ciò, cioè guardando
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
274260
2000
quello che milioni e milioni di persone hanno fatto
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
276260
2000
e calibrando attentamente la probabilità,
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
278260
3000
la natura, il tipo e l’intensità delle ricompense nei giochi,
04:41
to keep them engaged
112
281260
2000
tenere i giocatori impegnati
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
283260
3000
per uno sconvolgente ammontare di tempo e di sforzi.
04:46
Now, to try and explain this
114
286260
2000
Ora, per spiegare ciò
04:48
in sort of real terms,
115
288260
3000
in una sorta di termini non virtuali,
04:51
I want to talk about a kind of task
116
291260
2000
voglio parlare di un tipo di missione
04:53
that might fall to you in so many games.
117
293260
2000
che potrebbe capitarvi in moltissimi giochi.
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
295260
3000
Vai e raccogli un certo ammontare di un certo oggetto x.
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
298260
2000
Diciamo per comodità,
05:00
my mission is to get 15 pies
120
300260
3000
che la mia missione sia di raccogliere 15 torte,
05:03
and I can get 15 pies
121
303260
3000
e io posso raccogliere 15 torte
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
306260
2000
uccidendo questi adorabili piccoli mostriciattoli.
05:08
Simple game quest.
123
308260
2000
Una semplice missione di gioco.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
310260
2000
Ora, potete pensare a ciò, se vi va,
05:12
as a problem about boxes.
125
312260
2000
come un problema di scatole.
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
314260
2000
Devo continuare ad aprire scatole.
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
316260
3000
Non so cosa ci sia dentro finchè non le apro.
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
319260
3000
E io andrò in giro aprendo scatole finchè avrò 15 torte.
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
322260
2000
Ora, se prendete un gioco come Warcraft,
05:24
you can think about it, if you like,
130
324260
2000
lo potete pensare, se vi va,
05:26
as a great box-opening effort.
131
326260
3000
come un grande sforzo di apertura di scatole.
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
329260
3000
Il gioco cerca solamente di far sì che le persone aprano circa un milione di scatole,
05:32
getting better and better stuff in them.
133
332260
2000
trovando oggetti sempre migliori al loro interno.
05:34
This sounds immensely boring
134
334260
3000
Ciò sembra immensamente noioso,
05:37
but games are able
135
337260
2000
ma i giochi sono in grado
05:39
to make this process
136
339260
2000
di rendere questo processo
05:41
incredibly compelling.
137
341260
2000
incredibilmente attraente.
05:43
And the way they do this
138
343260
2000
E il modo in cui lo fanno
05:45
is through a combination of probability and data.
139
345260
3000
è attraverso una combinazione di dati e probabilità.
05:48
Let's think about probability.
140
348260
2000
Pensiamo alla probabilità.
05:50
If we want to engage someone
141
350260
2000
Se vogliamo coinvolgere qualcuno
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
352260
3000
nel processo di apertura delle scatole per cercare di trovare le torte,
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
355260
2000
vogliamo essere sicuri che non sia né troppo facile,
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
357260
2000
né troppo difficile trovare una torta.
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
359260
2000
E quindi come facciamo? Ok, guardiamo 1 milione di persone -
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
361260
3000
no 100 milioni di persone, 100 milioni di apertori di scatole -
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
364260
3000
e si troverà, se si cerca il tasso di torte,
06:07
about 25 percent --
148
367260
2000
che circa il 25%
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
369260
3000
non è né troppo frustrante, né troppo semplice;
06:12
It keeps people engaged.
150
372260
2000
mantiene la gente impegnata -
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
374260
3000
ma naturalmente, questo non è tutto ciò che si deve fare - Ci sono 15 torte.
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
377260
2000
Potrei fare un gioco chiamato Tortacraft,
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
379260
2000
dove tutto ciò che devi fare è raccogliere un milione di torte,
06:21
or a thousand pies.
154
381260
2000
o mille torte.
06:23
That would be very boring.
155
383260
2000
Ciò sarebbe molto noioso.
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
385260
2000
15 è un numero praticamente ottimo.
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
387260
2000
Sapete, tra 5 e 20
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
389260
2000
sta il numero corretto per mantenere la gente impegnata.
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
391260
2000
Ma non abbiamo solo torte nelle scatole.
06:33
There's 100 percent up here.
160
393260
2000
C’è un 100% qui dietro.
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
395260
3000
Vogliamo far si che ogni volta che una scatola viene aperta
06:38
there's something in it, some little reward
162
398260
2000
ci sia qualcosa al suo interno, qualche piccola ricompensa
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
400260
2000
che mantenga le persone impegnate e motivate.
06:42
In most adventure games,
164
402260
2000
Nella maggior pare dei giochi di avventura,
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
404260
3000
è un po’ di denaro del gioco, un po' di esperienza.
06:47
But we don't just do that either.
166
407260
2000
Ma non ci limitiamo nemmeno solo a questo.
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
409260
2000
Diciamo anche che ci saranno un sacco di altri oggetti
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
411260
2000
di diversa qualità e livelli di emozione.
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
413260
3000
Ci sarà un 10% di possibilità di prendere un bell’oggetto.
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
416260
2000
Ci sarà un 0,1% di possibilità
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
418260
3000
di prendere un oggetto assolutamente fantastico.
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
421260
3000
E ognuna di queste ricompense è attentamente calibrata all’oggetto.
07:04
And also, we say,
173
424260
2000
E ci chiederemo inoltre,
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
426260
3000
"Quanti mostri? Dovrei riempire l'intero mondo con un miliardo di mostri?"
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
429260
3000
No, vogliamo uno o due mostri sullo schermo ogni volta.
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
432260
3000
Quindi insisto. Né troppo facile, né troppo difficile.
07:15
So all this is very powerful.
177
435260
2000
Tutto ciò è molto potente.
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
437260
3000
Ma noi siamo nel mondo virtuale; queste non sono vere scatole.
07:20
So we can do
179
440260
2000
Così possiamo fare
07:22
some rather amazing things.
180
442260
2000
alcune cose indubbiamente affascinanti.
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
444260
4000
Notiamo, osservando tutta questa gente che apre scatole,
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
448260
3000
che quando le persone raccolgono circa 13 torte su 15,
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
451260
3000
modificano la loro percezione e iniziano ad annoiarsi un po', ad infastidirsi.
07:34
They're not rational about probability.
184
454260
2000
Non pensano alla probabilità.
07:36
They think this game is unfair.
185
456260
2000
Pensano che il gioco sia ingiusto.
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
458260
2000
Non mi da le mie ultime due torte. Ci rinuncio.
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
460260
2000
Se fossero scatole vere, non ci sarebbe molto da fare,
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
462260
2000
ma in un gioco possiamo semplicemente dire, "Ok, bene.
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
464260
4000
Dopo aver raccolto 13 torte, avrai il 75% delle possibilità di trovare una torta."
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
468260
2000
Vi mantiene coinvolti. Osservare ciò che le persone fanno -
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
470260
2000
adattare il mondo alle loro aspettative.
07:52
Our games don't always do this.
192
472260
2000
I nostri giochi non lo fanno sempre.
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
474260
2000
Ma una cosa che sicuramente stanno facendo
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
476260
3000
è che se prendi un oggetto stupendo e rarissimo,
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
479260
3000
faranno sì che non ricompaia per un certo periodo di tempo
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
482260
2000
per mantenerne il valore, per mantenerlo speciale.
08:04
And the point is really
197
484260
2000
E il punto è
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
486260
2000
che ci siamo evoluti per essere soddisfatti dal mondo
08:08
in particular ways.
199
488260
2000
in modi particolari.
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
490260
3000
Per decine e centinaia di migliaia di anni,
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
493260
2000
ci siamo evoluti per trovare stimolanti certe cose,
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
495260
2000
e come le persone più intelligenti e civilizzate,
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
497260
3000
siamo enormemente stimolati dal risolvere problemi e dall'imparare.
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
500260
2000
Ma ora, possiamo fare ingegneria inversa
08:22
and build worlds
205
502260
2000
e creare nuovi mondi
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
504260
3000
che si adattino espressamente ai nostri capricci evolutivi.
08:27
So what does all this mean in practice?
207
507260
2000
Cosa significa tutto ciò in pratica?
08:29
Well, I've come up
208
509260
2000
Ho riassunto tutto
08:31
with seven things
209
511260
2000
con sette lezioni
08:33
that, I think, show
210
513260
2000
che penso possano mostrare
08:35
how you can take these lessons from games
211
515260
2000
come possiamo apprendere questi insegnamenti dai giochi
08:37
and use them outside of games.
212
517260
3000
e usarli fuori dai giochi.
08:40
The first one is very simple:
213
520260
2000
La prima è molto semplice:
08:42
experience bars measuring progress --
214
522260
2000
una barra dell'esperienza che misuri il progresso -
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
524260
2000
una cosa che è stata brillantemente sviluppata
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
526260
3000
precedentemente quest'anno, da persone come Jesse Schell.
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
529260
3000
E' già stato fatto all'Università dell'Indiana, USA, oltre che in altri posti.
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
532260
3000
E' la semplice idea che, invece di premiare le persone in modo incrementale
08:55
in little bits and pieces,
219
535260
2000
con piccoli incrementi,
08:57
you give them one profile character avatar
220
537260
2000
gli si può dare un avatar
08:59
which is constantly progressing
221
539260
2000
che registri il progresso constantemente
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
541260
3000
in piccoli incrementi infinitesimali, che le persone possano sentire come propri.
09:04
And everything comes towards that,
223
544260
2000
E tutto va a sommarsi nell'avatar,
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
546260
3000
e la gente lo guarda progredire lentamente, e sente il suo progresso come il loro.
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
549260
2000
La seconda lezione, obiettivi a lungo e breve termine -
09:11
5,000 pies, boring,
226
551260
2000
5.000 torte, noioso,
09:13
15 pies, interesting.
227
553260
2000
15 torte, interessante.
09:15
So, you give people
228
555260
2000
Perciò date alle persone
09:17
lots and lots of different tasks.
229
557260
2000
un sacco di compiti differenti.
09:19
You say, it's about
230
559260
2000
Uno dice
09:21
doing 10 of these questions,
231
561260
2000
di risolvere dieci problemi,
09:23
but another task
232
563260
2000
ma un altro compito
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
565260
2000
potrebbe essere di completare 20 classificazioni in tempo,
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
567260
3000
ma un altro compito potrebbe essere di collaborare con altre persone,
09:30
another task is showing you're working five times,
235
570260
3000
un altro compito è di illustrare il vostro lavoro 5 volte,
09:33
another task is hitting this particular target.
236
573260
2000
un altro compito è di raggiungere un particolare obiettivo.
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
575260
3000
Dovete dividere i compiti in fette ponderate
09:38
that people can choose and do in parallel
238
578260
2000
che le persone possano scegliere e svolgere in parallelo
09:40
to keep them engaged
239
580260
2000
per tenersi impegnate
09:42
and that you can use to point them
240
582260
2000
e che si possano utilizzare per indirizzarle
09:44
towards individually beneficial activities.
241
584260
3000
verso attività benefiche a livello individuale.
09:48
Third, you reward effort.
242
588260
2000
La terza lezione è ricompensare lo sforzo.
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
590260
3000
E' il discorso del 100%. I giochi sono fantastici in questo.
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
593260
3000
Ogni volta che fai qualcosa prendi dei premi, prendi dei premi per averci provato.
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
596260
3000
Non punire il fallimento; ricompensa ogni piccolo sforzo -
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
599260
3000
un po' di soldi, un po' di riconoscimento - hai risolto 20 problemi - ricompensa.
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
602260
3000
Tutto confluisce in piccoli riconoscimenti.
10:05
Fourth, feedback.
248
605260
2000
Quarta lezione, il feedback.
10:07
This is absolutely crucial,
249
607260
2000
Questo è assolutamente fondamentale,
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
609260
2000
e il mondo virtuale è fenomenale a distribuire feedback.
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
611260
3000
Se diamo un occhio ad alcuni dei più complicati problemi del mondo di oggi
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
614260
2000
di cui stiamo sentendo cose incredibili,
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
616260
3000
è sempre molto difficile per le persone imparare
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
619260
3000
se non possono collegare le consegunze alle azioni.
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
622260
2000
In problemi come l'inquinamento, il riscaldamento globale, in questi problemi
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
624260
2000
in cui le conseguenze sono distanti nel tempo e nello spazio
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
626260
2000
è molto difficile imparare e capire la lezione,
10:28
But if you can model things for people,
258
628260
2000
ma se si possono modellare le cose attorno alle persone,
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
630260
2000
se si danno delle cose alla gente, in modo che la gente stessa le possa controllare
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
632260
2000
e ci possa giocare e capire da cosa è dovuto il feedback,
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
634260
2000
allora si può imparare una lezione, si può vedere,
10:36
they can move on, they can understand.
262
636260
3000
si può andare avanti, può capire.
10:39
And fifth,
263
639260
2000
Quinta lezione:
10:41
the element of uncertainty.
264
641260
2000
l'elemento di incertezza.
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
643260
3000
Questa è una miniera d'oro neurologica
10:46
if you like,
266
646260
2000
se vi va,
10:48
because a known reward
267
648260
2000
perchè una ricompensa conosciuta
10:50
excites people,
268
650260
2000
piace alle persone,
10:52
but what really gets them going
269
652260
2000
ma ciò che veramente le motiva
10:54
is the uncertain reward,
270
654260
2000
è una ricompensa incerta,
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
656260
2000
una ricompensa calibrata con il giusto grado di incertezza,
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
658260
3000
in modo che non si possa minimamente sapere se riusciranno a prenderla o meno.
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
661260
3000
Il 25%. Questo illumina il cervello.
11:04
And if you think about
274
664260
2000
E se ci pensate
11:06
using this in testing,
275
666260
2000
usando questo nelle verifiche,
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
668260
2000
solamente introducendo elementi controllati di aleatorietà
11:10
in all forms of testing and training,
277
670260
2000
in tutte le forme di verifica e di insegnamento,
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
672260
2000
si può trasformare il livello di impegno della gente
11:14
by tapping into this very powerful
279
674260
2000
attingendo a questo potentissimo
11:16
evolutionary mechanism.
280
676260
2000
meccanismo evolutivo.
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
678260
2000
Quando non sappiamo predire perfettamente qualcosa,
11:20
we get really excited about it.
282
680260
2000
allora ne siamo veramente affascinati.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
682260
2000
Vogliamo solo riprovare e capirne di più.
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
684260
2000
Come probabilmente saprete, il neurotrasmettitore
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
686260
2000
collegato all'apprendimento è chiamato dopamina.
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
688260
3000
E' associato con il comportamento di ricerca della ricompensa.
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
691260
3000
E qualcosa di molto emozionante sta per succedere
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
694260
3000
in posti come l'Università di Bristol in Inghilterra,
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
697260
3000
dove iniziamo ad essere in grado di modellizzare matematicamente
11:40
dopamine levels in the brain.
290
700260
2000
il grado di dopamina nel cervello.
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
702260
2000
E ciò significa che possiamo prevedere l'apprendimento,
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
704260
3000
possiamo prevedere l'aumento di impegno,
11:47
these windows, these windows of time,
293
707260
2000
queste finestre, queste finestre nel tempo,
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
709260
3000
nelle quali l'apprendimento si manifesta ad un livello più elevato.
11:52
And two things really flow from this.
295
712260
2000
E da ciò derivano direttamente due cose.
11:54
The first has to do with memory,
296
714260
2000
La prima ha a che fare con la memoria,
11:56
that we can find these moments.
297
716260
2000
che possiamo riscontrare in questi momenti.
11:58
When someone is more likely to remember,
298
718260
2000
Quando qualcuno è più propenso a ricordare,
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
720260
2000
gli possiamo dare qualcosa di valore in quel momento.
12:02
And the second thing is confidence,
300
722260
2000
E la seconda cosa è la fiducia,
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
724260
2000
notiamo come il giocare e la struttura delle ricompense
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
726260
3000
renda le persone più coraggiose, le renda più propense a correre dei rischi,
12:09
more willing to take on difficulty,
303
729260
2000
più propense a superare le difficoltà,
12:11
harder to discourage.
304
731260
2000
più difficili da scoraggiare.
12:13
This can all seem very sinister.
305
733260
2000
Tutto ciò potrebbe sembrare alquanto sinistro.
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
735260
2000
Della serie "I nostri cervelli sono stati manipolati, siamo tutti dipendenti."
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
737260
2000
La parola dipendenza è onnipresente.
12:19
There are real concerns there.
308
739260
2000
Ed è un vero problema per noi.
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
741260
2000
Ma il principale interruttore neurologico per le persone
12:23
is other people.
310
743260
2000
sono le altre persone.
12:25
This is what really excites us.
311
745260
3000
Questo è ciò che ci eccita veramente.
12:28
In reward terms, it's not money;
312
748260
2000
In termini di ricompense, non sono i soldi,
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
750260
3000
non è il contante - che è comunque cosa buona -
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
753260
2000
è il lavorare con i nostri compagni,
12:35
watching us, collaborating with us.
315
755260
2000
confrontarci, collaborare con loro.
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
757260
2000
E voglio raccontarvi un breve aneddoto del 1999
12:39
a video game called EverQuest.
317
759260
2000
riguardante un videogioco chiamato Everquest.
12:41
And in this video game,
318
761260
2000
In questo videogioco
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
763260
3000
c'erano due enormi dragoni, e bisognava creare una squadra per ucciderli -
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
766260
3000
42 persone - 42 persone per uccidere questi enormi dragoni.
12:49
That's a problem
321
769260
2000
Ma questo è un problema,
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
771260
3000
perchè questi dragoni davano solo due o tre oggetti interessanti.
12:54
So players addressed this problem
323
774260
3000
Perciò i giocatori hanno risolto questo problema
12:57
by spontaneously coming up with a system
324
777260
2000
spontaneamente creando un sistema
12:59
to motivate each other,
325
779260
2000
per motivarsi l'un l'altro,
13:01
fairly and transparently.
326
781260
2000
in modo leale e trasparente.
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
783260
3000
E' successo che si pagavano l'un altro con una valuta virtuale
13:06
they called "dragon kill points."
328
786260
3000
che chiamavano dragon kill points.
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
789260
2000
E ogni volta che portavano a termine una missione,
13:11
you got paid in dragon kill points.
330
791260
2000
venivano pagati in dragon kill points.
13:13
They tracked these on a separate website.
331
793260
2000
Loro li registravano in un sito separato.
13:15
So they tracked their own private currency,
332
795260
2000
Così registravano la loro valuta personale,
13:17
and then players could bid afterwards
333
797260
2000
e i giocatori potevano fare un'offerta
13:19
for cool items they wanted --
334
799260
2000
per gli oggetti interessanti che volevano -
13:21
all organized by the players themselves.
335
801260
2000
tutto organizzato dagli stessi giocatori.
13:23
Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
803260
3000
La rilevanza di questo sistema non è limitata al fatto che ha funzionato in Everquest,
13:26
but that today, a decade on,
337
806260
2000
ma che oggi, dieci anni dopo,
13:28
every single video game in the world with this kind of task
338
808260
3000
ogni singolo videogioco nel mondo con questo tipo di missioni
13:31
uses a version of this system --
339
811260
2000
usa un adattamento di questo sistema -
13:33
tens of millions of people.
340
813260
2000
decine di milioni di persone.
13:35
And the success rate
341
815260
2000
E la riuscita di questo sistema
13:37
is at close to 100 percent.
342
817260
2000
è vicina al 100%.
13:39
This is a player-developed,
343
819260
2000
Questa è una valuta volontaria
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
821260
3000
creata e rispettata dagli stessi giocatori,
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
824260
2000
e comporta un comportamento di gioco
13:46
player behavior.
346
826260
2000
incredibilmente sofisticato.
13:50
And I just want to end by suggesting
347
830260
2000
E voglio concludere suggerendo
13:52
a few ways in which these principles
348
832260
2000
alcuni modi in cui questi principi
13:54
could fan out into the world.
349
834260
2000
possono essere diffusi nel mondo.
13:56
Let's start with business.
350
836260
2000
Partirò con le imprese.
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
838260
2000
Voglio dire, stiamo iniziando ad analizzare alcuni dei grandi problemi
14:00
around something like business are
352
840260
2000
connessi a qualcosa come l'impresa,
14:02
recycling and energy conservation.
353
842260
2000
il riciclo e la conservazione dell'energia.
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
844260
2000
Stiamo iniziando a vedere l'emergere di meravigliose tecnologie
14:06
like real-time energy meters.
355
846260
2000
come i misuratori di energie.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
848260
2000
E osservo tutto questo, e penso, sì,
14:10
we could take that so much further
357
850260
3000
possiamo sfruttare ancora di più tutto ciò
14:13
by allowing people to set targets
358
853260
2000
permettendo alle persone di fissare i loro obiettivi
14:15
by setting calibrated targets,
359
855260
2000
definendo obiettivi calibrati,
14:17
by using elements of uncertainty,
360
857260
3000
usando elementi di incertezza,
14:20
by using these multiple targets,
361
860260
2000
sfruttando una moltitudine di obiettivi,
14:22
by using a grand, underlying reward and incentive system,
362
862260
3000
usando un sistema di ricompense e incentivi completo e permeante,
14:25
by setting people up
363
865260
2000
incitando le persone
14:27
to collaborate in terms of groups, in terms of streets
364
867260
2000
a collaborare in termini di gruppi,
14:29
to collaborate and compete,
365
869260
2000
a collaborare e competere,
14:31
to use these very sophisticated
366
871260
2000
a utilizzare questi sofisticati
14:33
group and motivational mechanics we see.
367
873260
2000
meccanismi motivazionali di gruppo che abbiamo visto.
14:35
In terms of education,
368
875260
2000
In termini di educazione,
14:37
perhaps most obviously of all,
369
877260
2000
e forse più ovviamente del resto,
14:39
we can transform how we engage people.
370
879260
3000
possiamo trasformare il modo in cui coinvolgiamo le persone.
14:42
We can offer people the grand continuity
371
882260
2000
Possiamo offrire alle persone la continuità
14:44
of experience and personal investment.
372
884260
3000
dell'esperienza e dell'investimento personale.
14:47
We can break things down
373
887260
2000
Possiamo rompere gli obiettivi generali
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
889260
2000
in piccole missioni ben calibrate.
14:51
We can use calculated randomness.
375
891260
2000
Possiamo utilizzare un'aleatorietà ponderata.
14:53
We can reward effort consistently
376
893260
2000
Possiamo ricompensare in modo significativo gli sforzi
14:55
as everything fields together.
377
895260
3000
facendo combaciare tutti i fattori.
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
898260
2000
E possiamo utilizzare la forma di comportamento di gruppo
15:00
that we see evolving when people are at play together,
379
900260
3000
che abbiamo visto evolvere mentre la gente gioca assieme,
15:03
these really quite unprecedentedly complex
380
903260
3000
questi complessissimi
15:06
cooperative mechanisms.
381
906260
2000
meccanismi di cooperazione senza precedenti.
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
908260
2000
Una cosa che mi viene in mente
15:10
is the U.S. government, among others,
383
910260
3000
è che il governo americano, prima di altri,
15:13
is literally starting to pay people
384
913260
2000
sta letteralmente iniziando a pagare le persone
15:15
to lose weight.
385
915260
2000
per perdere peso.
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
917260
2000
Stiamo dicendo che la ricompensa monetaria è stata usata
15:19
to tackle the great issue of obesity.
387
919260
2000
per sconfiggere il grande problema dell'obesità.
15:21
But again, those rewards
388
921260
2000
Ma ancora, queste ricompense
15:23
could be calibrated so precisely
389
923260
3000
potrebbero essere definite così precisamente
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
926260
3000
se fossimo in grado di usare
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
929260
3000
il sistema dei giochi per aumentarne il potere attrattivo,
15:32
to take the data, to take the observations,
392
932260
2000
se fossimo in grado di prendere dati, di prendere le osservazioni
15:34
of millions of human hours
393
934260
2000
di milioni di ore umane
15:36
and plow that feedback
394
936260
2000
e trasformarli in feedback,
15:38
into increasing engagement.
395
938260
2000
in un impegno sempre crescente.
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
940260
3000
E alla fine è questa la parola, impegno,
15:43
that I want to leave you with.
397
943260
2000
con cui voglio lasciarvi.
15:45
It's about how individual engagement
398
945260
2000
Riguarda come l'impegno individuale
15:47
can be transformed
399
947260
2000
possa essere trasformato
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
949260
3000
dalle lezioni psicologiche e neurologiche
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
952260
3000
che possiamo imparare osservando la gente che gioca.
15:55
But it's also about collective engagement
402
955260
3000
Ma riguarda anche l'impegno collettivo
15:58
and about the unprecedented laboratory
403
958260
3000
e riguarda il laboratorio senza precedenti
16:01
for observing what makes people tick
404
961260
2000
per osservare ciò che motiva le persone
16:03
and work and play and engage
405
963260
2000
a lavorare e a impegnarsi
16:05
on a grand scale in games.
406
965260
3000
su vasta scala nei giochi.
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
968260
3000
E se possiamo osservare e imparare da queste cose
16:11
and see how to turn them outwards,
408
971260
2000
e capire come portarli nella realtà
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
973260
3000
allora credo che avremo qualcosa di veramente rivoluzionario tra le nostre mani.
16:16
Thank you very much.
410
976260
2000
Grazie.
16:18
(Applause)
411
978260
4000
(Applausi)
A proposito di questo sito web

Questo sito vi presenterà i video di YouTube utili per l'apprendimento dell'inglese. Vedrete lezioni di inglese tenute da insegnanti di alto livello provenienti da tutto il mondo. Fate doppio clic sui sottotitoli in inglese visualizzati su ogni pagina video per riprodurre il video da lì. I sottotitoli scorrono in sincronia con la riproduzione del video. Se avete commenti o richieste, contattateci tramite questo modulo di contatto.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7