Tom Chatfield: 7 ways video games engage the brain

번역: J J LEE 검토: Dae-won Jeong

I love video games.

저는 비디오게임을 정말 좋아합니다.

I'm also slightly in awe of them.

약간의 경외심도 가지고 있습니다.

I'm in awe of their power

저는 상상력, 기술, 발상에 관한

in terms of imagination, in terms of technology,

게임의 힘에

in terms of concept.

경외심을 가지고 있습니다.

But I think, above all,

하지만 무엇보다도

I'm in awe at their power

이제까지 우리가 발명했던

to motivate, to compel us,

그 어떤 것과도 유사하지 않으면서,

to transfix us,

우리에게 동기를 부여하고,

like really nothing else we've ever invented

뭔가를 하도록 만들고, 집중하도록 만들기도 하는,

has quite done before.

게임의 힘에 경외심을 가지고 있습니다.

And I think that we can learn some pretty amazing things

그리고 이것이 어떻게 진행되는지 살펴봄으로써

by looking at how we do this.

정말 놀라운 것들을 배울 수 있다고 생각합니다.

And in particular, I think we can learn things

특히, 학습에 대한 것들을

about learning.

배울 수 있다고 생각합니다.

Now the video games industry

현재 비디오 게임 산업은

is far and away the fastest growing

그 어떤 현대의 대중매체보다도

of all modern media.

훨씬 빠르게 성장하고 있습니다.

From about 10 billion in 1990,

1990년 약 100억 달러에서

it's worth 50 billion dollars globally today,

오늘날 전 세계적으로 500억 달러의 가치를 지니고 있고,

and it shows no sign of slowing down.

쇠퇴할 기미는 보이지 않고 있습니다.

In four years' time,

4년 내로,

it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.

800억 달러 이상의 가치를 지니게 될 것으로 추산됩니다.

That's about three times the recorded music industry.

이건 음반 산업의 약 3배입니다.

This is pretty stunning,

상당히 놀랍습니다만,

but I don't think it's the most telling statistic of all.

가장 놀라운 통계치는 아니라고 생각합니다.

The thing that really amazes me

저를 가장 놀라게 한 것은

is that, today,

바로 오늘날,

people spend about

사람들이 오직 비디오 게임 안에서만

eight billion real dollars a year

존재하는 가상 아이템들을

buying virtual items

구매하기 위해서

that only exist

1년에 약 800억 달러를

inside video games.

소비한다는 것입니다.

This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.

이것은 '엔트로피아 유니버스'라는 가상 게임의 한 장면입니다.

Earlier this year,

올해 초,

a virtual asteroid in it

게임의 가상 소행성이

sold for 330,000 real dollars.

33만 달러에 팔렸습니다.

And this

그리고 이것은

is a Titan class ship

우주 게임인 EVE 온라인의

in the space game, EVE Online.

타이탄급 우주선입니다.

And this virtual object

이 가상의 물체를 만들기 위해

takes 200 real people

200명의 사람들과

about 56 days of real time to build,

56일이라는 시간이 필요할 뿐만 아니라

plus countless thousands of hours

셀 수 없이 많은 시간 동안의

of effort before that.

노력이 소요됩니다.

And yet, many of these get built.

그럼에도 불구하고, 많은 우주선들이 생성되었습니다.

At the other end of the scale,

또 다른 쪽에서는,

the game Farmville that you may well have heard of,

여러분이 아마 들어봤을지도 모를 팜빌이라는 게임이

has 70 million players

전 세계적으로

around the world

7천만명의 게임 이용자들을 가지고 있고,

and most of these players

그 중 대다수는 거의 매일

are playing it almost every day.

이 게임을 합니다.

This may all sound

이것이 어쩌면

really quite alarming to some people,

어떤 사람들에게는 꽤나 놀랍고

an index of something worrying

사회적 문제의 지표로

or wrong in society.

들릴 수가 있을 것입니다.

But we're here for the good news,

하지만 우리는 여기 좋은 소식을 위해 왔고,

and the good news is

그 좋은 소식이란

that I think we can explore

저는 이런 실질적인 인간들의 노력과

why this very real human effort,

가치있는 매우 열성적인 세대가 존재하는 이유를

this very intense generation of value, is occurring.

탐구할 수 있다고 생각한다는 것입니다.

And by answering that question,

그 질문에 대한 답변을 통해,

I think we can take something

아주 강력한 어떤 것을

extremely powerful away.

얻어낼 수 있다고 생각합니다.

And I think the most interesting way

그리고 이 모든 것이 어떻게 진행되는지

to think about how all this is going on

살펴보는 가장 흥미로운 방법은

is in terms of rewards.

보상에 관한 것이라고 생각합니다.

And specifically, it's in terms

그리고 특히, 그것은 게임을 하는 것이

of the very intense emotional rewards

개별적, 집단적으로

that playing games offers to people

사람들에게 제공하는

both individually

매우 강력한

and collectively.

감정적 보상에 대한 것입니다.

Now if we look at what's going on in someone's head

사람들이 게임을 하는 중,

when they are being engaged,

머리 속에 어떤 일이 벌어지는지 살펴 보면,

two quite different processes are occurring.

두 가지의 매우 상이한 과정들이 발생합니다.

On the one hand, there's the wanting processes.

먼저, 원하는 과정들이 존재합니다.

This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard.

이것은 갈망과 욕구 같은 것입니다. '나는 그것을 할거야. 나는 열심히 할거야.' 하는 것이죠.

On the other hand, there's the liking processes,

둘째로, 좋아하는 과정들이 존재합니다.

fun and affection

재미와 애정,

and delight

그리고 즐거움입니다.

and an enormous flying beast with an orc on the back.

오크를 등에 태운 거대한 날아다니는 괴수입니다.

It's a really great image. It's pretty cool.

정말 멋진 이미지죠. 아주 멋집니다.

It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,

전 세계적으로 천 만명 이상의 사용자를 가지고 있는 게임 월드오브워크래프트의 장면입니다.

one of whom is me, another of whom is my wife.

저와 제 아내도 그 게임을 즐깁니다.

And this kind of a world,

그리고 이런 종류의 세계,

this vast flying beast you can ride around,

타고 다닐 수 있는 이런 거대한 날아다니는 괴수는,

shows why games are so very good

원하는 것과 좋아하는 것, 둘 다를 수행하는 데 있어서

at doing both the wanting and the liking.

왜 게임이 매우 좋은 것인지를 보여줍니다.

Because it's very powerful. It's pretty awesome.

게임은 매우 강력하기 때문이죠. 정말 굉장합니다.

It gives you great powers.

게임은 대단한 힘을 부여합니다.

Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.

열정이 충족될 뿐만 아니라, 매우 아름답죠.

It's a very great pleasure to fly around.

날아 다닌다는 것은 아주 굉장한 즐거움입니다.

And so these combine to form

그리고 이런 결합이 매우 강력한

a very intense emotional engagement.

감정적 몰입을 만들어 냅니다.

But this isn't the really interesting stuff.

하지만 진짜 흥미로운 것은 이것이 아닙니다.

The really interesting stuff about virtuality

가상현실에 대해서 정말 흥미로운 것은

is what you can measure with it.

여러분이 측정을 할 수 있다는 것입니다.

Because what you can measure in virtuality

가상현실에서는 여러분이 모든 것을

is everything.

측정할 수 있기 때문입니다.

Every single thing that every single person

모든 사람들이 게임을 하며 실행했던

who's ever played in a game has ever done can be measured.

모든 것들은 측정될 수가 있습니다.

The biggest games in the world today

오늘날 세계에서 가장 규모가 큰 게임은

are measuring more than one billion points of data

플레이어나 플레이어가 실행하는 것들에 대해서

about their players, about what everybody does --

10억개 이상의 데이터 요소들로 측정을 하고 있습니다.

far more detail than you'd ever get from any website.

어떤 웹사이트로부터 얻을 수 있는 것보다 훨씬 상세하죠.

And this allows something very special

그리고 이것이 게임 안에서

to happen in games.

뭔가 아주 특별한 것들이 나타나도록 합니다.

It's something called the reward schedule.

그것은 보상 스케쥴이라고 불리는 것입니다.

And by this, I mean looking

그리고 이것으로써,

at what millions upon millions of people have done

수많은 사람들이 실행한 것을 보고,

and carefully calibrating the rate,

게임 사용자들이 아주 많은 시간과 노력을

the nature, the type, the intensity of rewards in games

투여하도록 하기 위하여

to keep them engaged

게임 내에서의 등급, 종류, 유형, 보상 강도를

over staggering amounts of time and effort.

매길 수 있다는 것을 의미합니다.

Now, to try and explain this

자, 이것을 실질적으로

in sort of real terms,

설명하기 위해서,

I want to talk about a kind of task

수 많은 게임 안에서 여러분에게 떨어지는

that might fall to you in so many games.

일종의 과업에 대해서 말해보고 싶습니다.

Go and get a certain amount of a certain little game-y item.

가서 특정 양의 특정 아이템을 수집합니다.

Let's say, for the sake of argument,

논거를 위해서 이렇게 말해보도록 하죠.

my mission is to get 15 pies

저의 임무는 15개의 파이를 획득하는 것이고,

and I can get 15 pies

이런 귀엽고 작은 몬스터들을 죽여서

by killing these cute, little monsters.

저는 15개의 파이를 얻어낼 수 있습니다.

Simple game quest.

단순한 게임 퀘스트입니다.

Now you can think about this, if you like,

상자들에 관한 문제로서,

as a problem about boxes.

이렇게 생각해 볼 수 있습니다.

I've got to keep opening boxes.

저는 상자들을 열어보겠습니다.

I don't know what's inside them until I open them.

그것을 열어보기 전까지는 안에 무엇이 들었는지 모릅니다.

And I go around opening box after box until I've got 15 pies.

그리고 15개의 파이를 획득할 때까지, 상자를 열어봅니다.

Now, if you take a game like Warcraft,

여러분이 워크래프트와 같은 게임을 한다면,

you can think about it, if you like,

그것을 많은 상자 열기 활동으로서

as a great box-opening effort.

생각할 수 있습니다.

The game's just trying to get people to open about a million boxes,

그 게임은 사람들이 그 안에서 좀 더 좋은 것들을 얻을 수 있는

getting better and better stuff in them.

약 100만개의 상자들을 열도록 합니다.

This sounds immensely boring

이것은 매우 지루한 것으로 들리지만,

but games are able

게임은 이 과정을

to make this process

놀라우리만치 눈을 뗄 수 없도록

incredibly compelling.

만들 수 있습니다.

And the way they do this

그리고 이것을 할 수 있는 방법은

is through a combination of probability and data.

확률과 데이터의 조합을 통해서 입니다.

Let's think about probability.

확률에 대해서 생각해 봅시다.

If we want to engage someone

어떤 사람이 파이를 찾기위해

in the process of opening boxes to try and find pies,

상자들을 여는 과정 중에 있도록 만들고 싶다면,

we want to make sure it's neither too easy,

우리는 파이를 찾는 것이 너무 쉽지도,

nor too difficult, to find a pie.

너무 어렵지도 않기를 바랍니다.

So what do you do? Well, you look at a million people --

그래서 어떻게 하시겠나요? 여러분은 100만의 사람들을 봅니다.

no, 100 million people, 100 million box openers --

아니, 1억개의 상자를 여는 1억명의 사람들을 봅니다.

and you work out, if you make the pie rate

그리고 파이를 찾을 확률을 25% 정도로 만들면

about 25 percent --

잘 풀릴 것입니다.

that's neither too frustrating, nor too easy.

너무 좌절감을 느낄 정도도 아니고, 너무 쉽지도 않아서

It keeps people engaged.

사람들을 계속 참여하도록 만듭니다.

But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.

하지만 물론, 그것이 여러분이 하는 전부가 아닙니다. 15개의 파이가 있습니다.

Now, I could make a game called Piecraft,

이제, 여러분 모두가 100만개의 파이,

where all you had to do was get a million pies

또는 천 개의 파이를 찾아야 하는

or a thousand pies.

파이크래프트라는 게임을 만들 수 있습니다.

That would be very boring.

그것은 아주 지루할 것입니다.

Fifteen is a pretty optimal number.

15가 최적의 숫자입니다.

You find that -- you know, between five and 20

5~20 사이가 사람들이 계속하도록 하는

is about the right number for keeping people going.

적절한 숫자입니다.

But we don't just have pies in the boxes.

하지만 그 상자들 안에 파이만 가지고 있지는 않습니다.

There's 100 percent up here.

여기 100%가 존재합니다.

And what we do is make sure that every time a box is opened,

그리고 우리가 하는 것은 매번 상자가 열릴 때마다,

there's something in it, some little reward

그 안에 뭔가 작은 보상이 들어 있도록 확실히 하는 것입니다.

that keeps people progressing and engaged.

그것이 사람들이 계속해서 참여하도록 할 것입니다.

In most adventure games,

대부분의 어드벤처 게임에는

it's a little bit in-game currency, a little bit experience.

게임 머니가 있고 경험치가 있습니다만

But we don't just do that either.

우리는 둘 다 제공하지 않습니다.

We also say there's going to be loads of other items

우리는 갖가지 품질의 다양한 다른 아이템들과

of varying qualities and levels of excitement.

재미있는 레벨이 있을 것이라고 말합니다.

There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.

그리고 꽤 괜찮은 아이템을 얻을 확률은 10%가 될 것입니다.

There's going to be a 0.1 percent chance

그리고 정말 굉장한 아이템을 얻을 확률은

you get an absolutely awesome item.

0.1%가 될 것입니다.

And each of these rewards is carefully calibrated to the item.

그리고 이런 보상들은 아이템 별로 신중하게 측정됩니다.

And also, we say,

그리고 또한 우리는 말합니다.

"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"

"자, 몬스터가 얼마나 많이 있습니까? 수 많은 몬스터로 게임을 채워야 하나요?"

No, we want one or two monsters on the screen at any one time.

아닙니다. 어느 때든지 화면에는 한 두 마리 정도의 몬스터를 원합니다.

So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.

저는 게임에 빠집니다. 너무 쉽지도, 너무 어렵지도 않죠.

So all this is very powerful.

그래서 이 모든 것은 아주 강력합니다.

But we're in virtuality. These aren't real boxes.

하지만 우리는 가상현실 안에 있고, 이것들은 진짜 상자들이 아닙니다.

So we can do

그래서 우리는

some rather amazing things.

상당히 놀라운 일을 할 수 있습니다.

We notice, looking at all these people opening boxes,

상자를 여는 이 모든 사람들을 보면서,

that when people get to about 13 out of 15 pies,

사람들이 15개의 파이 중에서 13개 정도를 찾아냈을 때,

their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.

생각이 바뀌면서, 지루해하고 성미가 급해지기 시작하는 것을 주목합니다.

They're not rational about probability.

그들은 확률에 관하여 합리적이지 않습니다.

They think this game is unfair.

그들은 이 게임이 불공평하다고 생각합니다.

It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.

나머지 두 개의 파이는 내게 주어지지 않을거야. 포기해야겠다.

If they're real boxes, there's not much we can do,

그것이 실제 상자들이라면, 할 수 있는 것이 많지 않겠지만,

but in a game we can just say, "Right, well.

게임 안에서는 우리는 그냥 말합니다. "알았어요. 좋아요."

When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."

13개의 파이를 찾았을 때, 파이 하나를 찾을 확률은 이제 75%가 됩니다.

Keep you engaged. Look at what people do --

계속 몰입하세요. 사람들이 하는 것을 살펴보세요.

adjust the world to match their expectation.

세상을 그들의 기대에 맞춰 조절하세요.

Our games don't always do this.

우리의 게임들은 항상 이렇게 하지 않습니다.

And one thing they certainly do at the moment

그리고 그 순간에 그들이 확실히 하는 한 가지는,

is if you got a 0.1 percent awesome item,

여러분이 0.1%의 굉장한 아이템을 얻었다면,

they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time

그 가치를 유지하고, 특별하게 하기 위해서 또 다른 아이템이 나타나는데

to keep the value, to keep it special.

특정 시간이 걸리도록 만듭니다.

And the point is really

그리고 중요한 것은

that we evolved to be satisfied by the world

우리는 특정한 방법으로 세상에 의해서

in particular ways.

만족하기 위해 진화한다는 것입니다.

Over tens and hundreds of thousands of years,

수 만, 수 십 만 년 동안,

we evolved to find certain things stimulating,

우리는 뭔가 자극적인 것을 찾기 위해 진화했고,

and as very intelligent, civilized beings,

매우 지적이고 문명화된 존재들로서

we're enormously stimulated by problem solving and learning.

문제 해결과 학습으로 엄청난 자극을 받습니다.

But now, we can reverse engineer that

하지만 지금 우리는 그것을 역설계하고,

and build worlds

우리의 진화적인 상자들을

that expressly tick our evolutionary boxes.

명확하게 표시하는 세상을 만들 수 있습니다.

So what does all this mean in practice?

그렇다면 이 모든 것이 실제로는 어떤 의미가 있을까요?

Well, I've come up

자, 게임으로부터

with seven things

어떻게 이 교훈들을

that, I think, show

취할 수 있는지,

how you can take these lessons from games

어떻게 게임 밖에서 그것을 활용할 수 있는지

and use them outside of games.

7가지의 것을 보여드리겠습니다.

The first one is very simple:

첫 번째는 아주 간단합니다.

experience bars measuring progress --

올 해 초, 제시 쉘 같은 사람에 의해

something that's been talked about brilliantly

훌륭하게 이야기 되었던

by people like Jesse Schell earlier this year.

진전을 측정하는 경험 측정바입니다.

It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.

그것은 이미 미국의 인디아나 대학에서 연구된 것입니다.

It's the simple idea that instead of grading people incrementally

그것은 사람들을 작은 부분을 조금씩 증가시키며 평가하는 대신에,

in little bits and pieces,

그들에게 하나의 개요 특질을 가진

you give them one profile character avatar

아바타를 주는 단순한 아이디어 입니다.

which is constantly progressing

그들이 소유한다고 느끼는 아바타는

in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.

아주 작은 부분씩 조금씩 지속적으로 나아집니다.

And everything comes towards that,

그리고 모든 것이 그것을 향해 가고,

and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.

조금씩 나아지는 것을 보고, 그러다보면 그들은 그것을 소유하게 됩니다.

Second, multiple long and short-term aims --

두 번째로, 다수의 장기와 단기 목표입니다.

5,000 pies, boring,

5,000개의 파이는 지루하지만

15 pies, interesting.

15개의 파이는 흥미롭습니다.

So, you give people

그래서 여러분은 사람들에게

lots and lots of different tasks.

수 많은 다른 과업을 부여합니다.

You say, it's about

그리고 그 중에서

doing 10 of these questions,

10개만 하라고 말합니다.

but another task

하지만 다른 과업은

is turning up to 20 classes on time,

시간에 맞춰 20급에 도달해야 나타나고,

but another task is collaborating with other people,

또 어떤 과업은 다른 사람들과 협력을 하고,

another task is showing you're working five times,

또 어떤 과업은 다섯 차례 수행해야 하며,

another task is hitting this particular target.

또 어떤 과업은 특정 목표에 도달하는 것입니다.

You break things down into these calibrated slices

사람들이 몰입할 수 있도록 동시에

that people can choose and do in parallel

선택하고 실행할 수 있고,

to keep them engaged

각기 이득이 되는 활동을

and that you can use to point them

나타낼 수 있도록 사용되는

towards individually beneficial activities.

이런 조각들로 나눕니다.

Third, you reward effort.

세 번째는 노력에 대한 보상입니다.

It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.

그것이 100% 여러분의 요인입니다. 게임은 보상에 밝습니다.

Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.

뭔가를 해낼 때마다, 시도에 대한 크레딧을 얻습니다.

You don't punish failure. You reward every little bit of effort --

실패에 대한 벌을 받지 않습니다. 매번의 작은 노력에도 보상을 합니다.

a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.

금 조금, 크레딧 조금, 여러분은 20개의 문제를 해결하셨네요. 체크하세요.

It all feeds in as minute reinforcement.

시간이 지날수록 충족이 됩니다.

Fourth, feedback.

네번째, 피드백입니다.

This is absolutely crucial,

아주 중요한 요소입니다.

and virtuality is dazzling at delivering this.

가상현실은 피드백을 수행하는데 탁월합니다.

If you look at some of the most intractable problems in the world today

이제까지 우리가 들어왔던 오늘날 세상에서

that we've been hearing amazing things about,

가장 해결하기 어려운 문제들을 살펴본다면,

it's very, very hard for people to learn

사람들이 배우기 무척이나 힘들 것입니다.

if they cannot link consequences to actions.

결과를 행동으로 연결시킬 수 없다면 말입니다.

Pollution, global warming, these things --

환경오염, 지구 온난화 등의 이런 것들은

the consequences are distant in time and space.

그 결과가 시공간과 멀리 떨어져 있습니다.

It's very hard to learn, to feel a lesson.

교훈을 느끼고 배우는 것은 매우 힘들지만,

But if you can model things for people,

사람들을 위한 모형을 만들 수 있다면,

if you can give things to people that they can manipulate

사람들이 다룰 수 있고, 가지고 놀 수 있으며,

and play with and where the feedback comes,

피드백이 발생하는 것을 사람들에게 준다면,

then they can learn a lesson, they can see,

사람들은 교훈을 배우고, 깨달을 수 있으며,

they can move on, they can understand.

앞으로 나아가고, 이해할 수 있습니다.

And fifth,

다섯 번째는,

the element of uncertainty.

불확실성의 요소입니다.

Now this is the neurological goldmine,

게임은 신경학적 보고입니다.

if you like,

알려진 보상이

because a known reward

사람들을 자극하기 때문에

excites people,

좋아한다면,

but what really gets them going

하지만 그들을 진짜 움직이게 하는 것은

is the uncertain reward,

불확실한 보상입니다.

the reward pitched at the right level of uncertainty,

그 보상은 그것을 얻을지, 그렇지 못할지 확실히 알지 못하는

that they didn't quite know whether they were going to get it or not.

불확실성의 적절한 수준을 목표로 삼았습니다.

The 25 percent. This lights the brain up.

25%입니다. 이것이 두뇌를 밝힙니다.

And if you think about

이것을 실험에 사용하는 것에

using this in testing,

대해서 생각한다면,

in just introducing control elements of randomness

모든 형태의 실험과 훈련에서

in all forms of testing and training,

무작위의 제어요소를 도입하는 것에서,

you can transform the levels of people's engagement

이런 매우 강력한 진화적 메커니즘을 이용하여

by tapping into this very powerful

사람들의 몰입 수준을

evolutionary mechanism.

바꿀 수 있습니다.

When we don't quite predict something perfectly,

우리가 무언가를 완벽하게 예측하지 못할 때

we get really excited about it.

우리는 그에 대해 정말 흥분하게 됩니다.

We just want to go back and find out more.

우리는 되돌아가서 더 많은 걸 찾아내고 싶어합니다.

As you probably know, the neurotransmitter

학습과 연관된 신경 전달 물질이

associated with learning is called dopamine.

도파민이라는 것을 아마 아실 것입니다.

It's associated with reward-seeking behavior.

이것은 보상을 찾는 행위과 연관되어 있습니다.

And something very exciting is just beginning to happen

매우 흥미로운 일이 영국의 브리스톨 대학교와 같은 곳에서

in places like the University of Bristol in the U.K.,

일어나기 시작하고 있습니다.

where we are beginning to be able to model mathematically

수학적으로 두뇌에서의 도파민 수준을 모형화 하는 것이

dopamine levels in the brain.

가능하기 시작했습니다.

And what this means is we can predict learning,

그리고 이것은 우리가 학습을 예측할 수 있다는 것을 의미합니다.

we can predict enhanced engagement,

우리가 향상된 몰입을 예측할 수 있고,

these windows, these windows of time,

향상된 수준에서 학습이 일어나는

in which the learning is taking place at an enhanced level.

시간대를 예측할 수 있습니다.

And two things really flow from this.

이것에서 두 가지의 것들이 나옵니다.

The first has to do with memory,

첫 번째는, 이런 시점을 찾을 수 있는

that we can find these moments.

기억과 연관되어야 하는 것입니다.

When someone is more likely to remember,

누군가가 좀 더 기억하고 싶어할 때,

we can give them a nugget in a window.

우리는 그들의 창에 작은 정보를 제시할 수 있습니다.

And the second thing is confidence,

두 번째로는, 자신감입니다.

that we can see how game-playing and reward structures

게임을 하는 것과 보상의 구조가 사람들을

make people braver, make them more willing to take risks,

더 용감하게 만들고, 위험을 감수할 수 있도록 만들며,

more willing to take on difficulty,

어려운 일을 맡을 수 있도록 하고,

harder to discourage.

좌절하지 않도록 하는 것을 알 수 있습니다.

This can all seem very sinister.

이것은 모두 매우 해로운 것 같을 수 있습니다.

But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."

하지만 뭐랄까 "우리 뇌는 조작되어 왔고, 우리 모두 중독자입니다."라는 것을 알 것입니다.

The word "addiction" is thrown around.

중독이란 말은 버려졌습니다.

There are real concerns there.

정말 걱정되는 것이 있습니다.

But the biggest neurological turn-on for people

그러나 신경학적으로 사람들에게 가장 큰 흥분을

is other people.

안겨주는 것은 다른 사람들입니다.

This is what really excites us.

이것이 정말 우리는 흥분시키는 것입니다.

In reward terms, it's not money;

보상의 조건에서, 그것은 금전이 아닙니다.

it's not being given cash -- that's nice --

현금으로 주어지지 않습니다. 그것은 좋습니다.

it's doing stuff with our peers,

그것은 우리의 동료들과 함께

watching us, collaborating with us.

보고, 협력하는 것입니다.

And I want to tell you a quick story about 1999 --

1999년 즈음의 짧은 이야기를 들려드리겠습니다.

a video game called EverQuest.

에버퀘스트라는 비디오 게임이 있었습니다.

And in this video game,

그리고 이 게임에는

there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --

두 마리의 큰 용이 나오고, 그 용을 해치우기 위해 팀을 만들어야 했습니다.

42 people, up to 42 to kill these big dragons.

이 큰 용들을 해치우기 위해 42명까지 필요했죠.

That's a problem

그게 문제였습니다.

because they dropped two or three decent items.

왜냐하면 그 용을 잡아봤자 겨우 두 세 개의 아이템 밖에 나오지 않았으니까요.

So players addressed this problem

그래서 사용자들은 자발적으로

by spontaneously coming up with a system

서로에게 공평하고 투명하게

to motivate each other,

동기를 부여할 수 있도록

fairly and transparently.

이 문제를 고심했습니다.

What happened was, they paid each other a virtual currency

그들은 서로에게 '드래곤 킬 포인트'라 불리는

they called "dragon kill points."

가상의 화폐를 지불하는 일이 벌어졌습니다.

And every time you turned up to go on a mission,

그리고 하나의 미션을 수행해 나갈 때 마다,

you got paid in dragon kill points.

'드래곤 킬 포인트'를 받게 되었습니다.

They tracked these on a separate website.

그들은 각기 다른 웹사이트에서 이것을 추적했습니다.

So they tracked their own private currency,

그들은 그들만의 개인 화폐를 추적했고,

and then players could bid afterwards

그 후에 사용자들이 원하는

for cool items they wanted --

멋진 아이템들에 구할 수 있었습니다.

all organized by the players themselves.

모든 것은 사용자들 스스로 체계를 잡은 것이었습니다.

Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,

지금 이 믿기 어려운 시스템은 에버케스트 뿐만이 아니라

but that today, a decade on,

10년이 지난 오늘날에도

every single video game in the world with this kind of task

이런 종류의 과업을 수행하는 전 세계 모든 비디오 게임에서

uses a version of this system --

사용하고 있습니다.

tens of millions of people.

수 천만 명의 사람들이 참여하고 있습니다.

And the success rate

성공 확률은 거의

is at close to 100 percent.

100%에 가깝습니다.

This is a player-developed,

이것은 사용자들이 개발하고,

self-enforcing, voluntary currency,

자기 강제적이며, 자발적인 통화이고,

and it's incredibly sophisticated

놀라우리만치 정교한

player behavior.

플레이어의 행위입니다.

And I just want to end by suggesting

이제 이런 원리들이 전 세계로

a few ways in which these principles

퍼져나갈 수 있도록 몇가지의 방법을

could fan out into the world.

제안하며 마무리 짓고자 합니다.

Let's start with business.

사업영역에서 시작해보도록 하죠.

I mean, we're beginning to see some of the big problems

우리는 재활용과 에너지 보존과 같은 사업영역에서

around something like business are

몇몇의 큰 문제들을

recycling and energy conservation.

목격하기 시작했습니다.

We're beginning to see the emergence of wonderful technologies

실시간 에너지 측정기와 같은 아주 멋진 기술의 출현을

like real-time energy meters.

목격하기 시작했습니다.

And I just look at this, and I think, yes,

그리고 저는 이것을 보고,

we could take that so much further

사람들에게 목표를 설정하도록 하고,

by allowing people to set targets

측정된 목표를 설정하고,

by setting calibrated targets,

불확실성의 요소를 사용하고,

by using elements of uncertainty,

이런 다수의 목표를 사용하고,

by using these multiple targets,

크고 근본적인 보상과

by using a grand, underlying reward and incentive system,

인센티브 시스템을 사용하고,

by setting people up

사람들이 집단과 거리에 대하여

to collaborate in terms of groups, in terms of streets

협력을 할 수 있도록, 협력과 경쟁을 할 수 있도록,

to collaborate and compete,

우리가 보는 이런 매우 정교한 집단과 동기부여 메카니즘을

to use these very sophisticated

사용할 수 있도록 촉발시킴으로써

group and motivational mechanics we see.

더 향상시킬 수 있을 것이라고 생각합니다.

In terms of education,

교육적인 면에서 보면

perhaps most obviously of all,

가장 분명한 것은

we can transform how we engage people.

사람들을 몰입시키는 방법을 변화시킬 수 있습니다.

We can offer people the grand continuity

사람들에게 경험과 개인적 투자의 원대한

of experience and personal investment.

연속성을 제공할 수 있습니다.

We can break things down

세심하게 측정된 작은 과업들로

into highly calibrated small tasks.

분할 할 수 있습니다.

We can use calculated randomness.

계산된 무작위성을 이용할 수 있습니다.

We can reward effort consistently

모든 것이 함께 처리하기 때문에

as everything fields together.

지속적으로 노력에 보상할 수 있습니다.

And we can use the kind of group behaviors

또한 사람들이 함께 게임을 할 때 볼 수 있는

that we see evolving when people are at play together,

일종의 집단행동을 이용할 수 있습니다.

these really quite unprecedentedly complex

이것은 전에는 볼 수 없던 복잡하고도

cooperative mechanisms.

협력적인 매커니즘입니다.

Government, well, one thing that comes to mind

자, 한 가지 떠오르는데요.

is the U.S. government, among others,

여러 국가들 중 미국 정부가

is literally starting to pay people

처음으로 체중감량을 하는 사람들에게

to lose weight.

보상을 시작했습니다.

So we're seeing financial reward being used

비만이라는 문제를 해결하는데

to tackle the great issue of obesity.

금전적 보상이 활용된 것입니다.

But again, those rewards

하지만 우리가 그 매력을 주입하고,

could be calibrated so precisely

데이터를 취하고,

if we were able to use the vast expertise

수 백만명의 시간들과

of gaming systems to just jack up that appeal,

피드백을 참여를 증진시키는데

to take the data, to take the observations,

사용하는 게임 시스템의

of millions of human hours

폭넓은 전문성을 이용할 수 있다면,

and plow that feedback

그 보상들은 아주 자세히

into increasing engagement.

측정되어질 수 있을 것입니다.

And in the end, it's this word, "engagement,"

그리고 마지막으로, 여러분께

that I want to leave you with.

남겨두고 싶은 단어가 몰입입니다.

It's about how individual engagement

심리학적, 신경학적 교훈으로

can be transformed

어떻게 개인적 몰입을

by the psychological and the neurological lessons

변화시킬 수 있느냐에 대한 것입니다.

we can learn from watching people that are playing games.

우리는 사람들이 게임하는 것을 관찰하며 배울 수 있습니다.

But it's also about collective engagement

하지만 그것은 웅장한 규모의 게임에서

and about the unprecedented laboratory

무엇이 사람들을 체크하도록하고, 일하고,

for observing what makes people tick

놀고, 몰입하도록 하는가를 관찰하기 위한

and work and play and engage

전례없는 실험실과

on a grand scale in games.

집단적 몰입에 대한 것이기도 합니다.

And if we can look at these things and learn from them

만약 우리가 이것을 이해하고 배울 수 있으며,

and see how to turn them outwards,

그것들을 어떻게 바깥 세상으로 향하게 할지 찾을 수 있다면,

then I really think we have something quite revolutionary on our hands.

우리는 정말 혁명적인 걸 갖고 있다고 생각합니다.

Thank you very much.

대단히 감사합니다.

(Applause)

(박수)