Tom Chatfield: 7 ways video games engage the brain

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TED


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Tiago de Lemos Peixoto Revisora: Jáfia Câmara
00:15
I love video games.
0
15260
3000
Adoro jogos de vídeo.
00:18
I'm also slightly in awe of them.
1
18260
3000
E também tenho por eles uma certa reverência.
00:21
I'm in awe of their power
2
21260
2000
Fascina-me o seu poder
00:23
in terms of imagination, in terms of technology,
3
23260
2000
em termos de imaginação, em termos de tecnologia
00:25
in terms of concept.
4
25260
2000
em termos de conceito.
00:27
But I think, above all,
5
27260
2000
Mas acho, acima de tudo,
00:29
I'm in awe at their power
6
29260
2000
que me fascina o seu poder de nos motivar, nos compelir
00:31
to motivate, to compel us,
7
31260
3000
00:34
to transfix us,
8
34260
2000
de nos paralisar,
00:36
like really nothing else we've ever invented
9
36260
3000
como nenhuma outra coisa que tenhamos inventado
00:39
has quite done before.
10
39260
2000
conseguiu fazer.
00:41
And I think that we can learn some pretty amazing things
11
41260
3000
Acho que podemos aprender coisas fantásticas
00:44
by looking at how we do this.
12
44260
2000
ao ver como fazemos isso.
00:46
And in particular, I think we can learn things
13
46260
2000
Em particular, acho que podemos aprender muito
00:48
about learning.
14
48260
3000
sobre a própria aprendizagem.
00:51
Now the video games industry
15
51260
2000
A indústria de jogos de vídeo
00:53
is far and away the fastest growing
16
53260
2000
é de longe a indústria com maior crescimento
00:55
of all modern media.
17
55260
2000
de todos os "media" modernos.
00:57
From about 10 billion in 1990,
18
57260
2000
De um valor de 10 mil milhões em 1990,
00:59
it's worth 50 billion dollars globally today,
19
59260
3000
cresceu para 50 mil milhões de dólares globalmente, atualmente,
01:02
and it shows no sign of slowing down.
20
62260
3000
e sem quaisquer mostras de abrandar.
01:05
In four years' time,
21
65260
2000
Estima-se que, dentro de quatro anos,
01:07
it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars.
22
67260
3000
o seu valor seja de mais de 80 mil milhões de dólares.
01:10
That's about three times the recorded music industry.
23
70260
3000
É cerca de três vezes o valor da indústria musical.
01:13
This is pretty stunning,
24
73260
2000
É realmente espantoso,
01:15
but I don't think it's the most telling statistic of all.
25
75260
3000
mas não creio ser esta a estatística mais determinante.
01:18
The thing that really amazes me
26
78260
2000
O que realmente me surpreende
01:20
is that, today,
27
80260
2000
é que hoje as pessoas gastam
01:22
people spend about
28
82260
2000
01:24
eight billion real dollars a year
29
84260
3000
cerca de oito mil milhões de dólares por ano
01:27
buying virtual items
30
87260
2000
a comprar itens virtuais
01:29
that only exist
31
89260
2000
que só existem nos videojogos.
01:31
inside video games.
32
91260
3000
01:34
This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe.
33
94260
3000
Esta é uma imagem do jogo de vídeo, Entropia Universe.
01:37
Earlier this year,
34
97260
2000
No início do ano,
01:39
a virtual asteroid in it
35
99260
2000
um asteroide virtual do jogo
01:41
sold for 330,000 real dollars.
36
101260
4000
foi vendido por 330 000 dólares.
01:45
And this
37
105260
2000
Isto é uma nave da classe Titan
01:47
is a Titan class ship
38
107260
3000
01:50
in the space game, EVE Online.
39
110260
2000
no jogo espacial, EVE Online.
01:52
And this virtual object
40
112260
2000
Para este objeto virtual aparecer,
01:54
takes 200 real people
41
114260
2000
200 pessoas reais
01:56
about 56 days of real time to build,
42
116260
3000
passaram 56 dias do seu tempo real a construi-lo
01:59
plus countless thousands of hours
43
119260
3000
mais incontáveis milhares de horas de esforço prévio.
02:02
of effort before that.
44
122260
2000
02:04
And yet, many of these get built.
45
124260
3000
No entanto, constroem-se muitas naves iguais.
02:07
At the other end of the scale,
46
127260
2000
No outro lado da balança,
02:09
the game Farmville that you may well have heard of,
47
129260
3000
o jogo Farmville, de que, certamente, já ouviram falar,
02:12
has 70 million players
48
132260
2000
tem 70 milhões de jogadores por todo o mundo.
02:14
around the world
49
134260
2000
02:16
and most of these players
50
136260
2000
A maioria desses jogadores jogam praticamente todos os dias.
02:18
are playing it almost every day.
51
138260
2000
02:20
This may all sound
52
140260
2000
Na verdade, isto tudo pode soar
02:22
really quite alarming to some people,
53
142260
2000
de forma alarmante para algumas pessoas,
02:24
an index of something worrying
54
144260
2000
um indicador de qualquer coisa preocupante ou errada na sociedade.
02:26
or wrong in society.
55
146260
2000
02:28
But we're here for the good news,
56
148260
2000
Mas estamos aqui para as boas notícias,
02:30
and the good news is
57
150260
2000
e as boas notícias são
02:32
that I think we can explore
58
152260
2000
que creio ser possível explorar a razão deste esforço humano bem real,
02:34
why this very real human effort,
59
154260
3000
02:37
this very intense generation of value, is occurring.
60
157260
4000
e de estar a ocorrer esta geração intensa de valor.
02:41
And by answering that question,
61
161260
2000
Ao respondermos a essa questão,
02:43
I think we can take something
62
163260
2000
creio ser possível retirar dela algo de extremamente poderoso.
02:45
extremely powerful away.
63
165260
2000
02:47
And I think the most interesting way
64
167260
2000
Creio que a forma mais interessante de pensar em tudo o que se está a passar
02:49
to think about how all this is going on
65
169260
2000
02:51
is in terms of rewards.
66
171260
2000
é em termos de recompensas.
02:53
And specifically, it's in terms
67
173260
3000
Mais especificamente, em termos das recompensas emocionais intensas
02:56
of the very intense emotional rewards
68
176260
2000
02:58
that playing games offers to people
69
178260
2000
que jogar jogos pode oferecer às pessoas,
03:00
both individually
70
180260
2000
a nível individual e coletivo.
03:02
and collectively.
71
182260
2000
03:04
Now if we look at what's going on in someone's head
72
184260
2000
Se olharmos para o que se passa dentro da cabeça de alguém
03:06
when they are being engaged,
73
186260
2000
enquanto está concentrado,
03:08
two quite different processes are occurring.
74
188260
3000
vemos dois processos muito diferentes a ocorrer.
03:11
On the one hand, there's the wanting processes.
75
191260
3000
Por um lado, há o processo de querer.
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
Funciona como ambição e motivação: vou fazer isto, esforçar-me para o fazer.
03:17
On the other hand, there's the liking processes,
77
197260
2000
Por outro lado, há o processo de gostar,
03:19
fun and affection
78
199260
2000
diversão, afeto e prazer
03:21
and delight
79
201260
2000
03:23
and an enormous flying beast with an orc on the back.
80
203260
2000
e uma besta voadora enorme com um orc às costas.
03:25
It's a really great image. It's pretty cool.
81
205260
2000
É uma excelente imagem, muito porreira.
03:27
It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,
82
207260
3000
É do jogo World of Warcraft,
que tem mais de 10 milhões de jogadores em todo o mundo,
03:30
one of whom is me, another of whom is my wife.
83
210260
3000
entre os quais eu e a minha mulher.
03:33
And this kind of a world,
84
213260
2000
Este tipo de mundo, em que podemos deslocar-nos
03:35
this vast flying beast you can ride around,
85
215260
2000
num gigantesco animal voador
03:37
shows why games are so very good
86
217260
2000
mostra como os jogos são tão bons
03:39
at doing both the wanting and the liking.
87
219260
3000
em levar pessoas tanto a querer como a gostar.
03:42
Because it's very powerful. It's pretty awesome.
88
222260
2000
Porque é muito poderoso. É espetacular.
03:44
It gives you great powers.
89
224260
2000
Dá-nos grandes poderes.
03:46
Your ambition is satisfied, but it's very beautiful.
90
226260
3000
Satisfazemos a nossa ambição, mas é muito belo.
03:49
It's a very great pleasure to fly around.
91
229260
3000
É um prazer tremendo poder voar.
03:52
And so these combine to form
92
232260
2000
Tudo isto se combina para formar um envolvimento emocional muito intenso.
03:54
a very intense emotional engagement.
93
234260
2000
03:56
But this isn't the really interesting stuff.
94
236260
3000
Mas isto nem é realmente o mais interessante.
03:59
The really interesting stuff about virtuality
95
239260
2000
O que é verdadeiramente interessante no mundo virtual
04:01
is what you can measure with it.
96
241260
2000
é aquilo que podermos medir nele.
04:03
Because what you can measure in virtuality
97
243260
3000
Porque podemos medir tudo no mundo virtual.
04:06
is everything.
98
246260
2000
é tudo.
04:08
Every single thing that every single person
99
248260
2000
Podemos medir todas as coisas
04:10
who's ever played in a game has ever done can be measured.
100
250260
3000
feitas por todas as pessoas que já jogaram um jogo.
04:13
The biggest games in the world today
101
253260
2000
Os maiores jogos na indústria, hoje em dia,
04:15
are measuring more than one billion points of data
102
255260
4000
medem mais de mil milhões de pontos de dados
04:19
about their players, about what everybody does --
103
259260
2000
sobre os seus jogadores, sobre o que todos eles fazem
04:21
far more detail than you'd ever get from any website.
104
261260
3000
— muito mais detalhe que o que se obterá em qualquer website.
04:24
And this allows something very special
105
264260
3000
Isso permite que aconteça nos jogos uma coisa muito especial.
04:27
to happen in games.
106
267260
2000
04:29
It's something called the reward schedule.
107
269260
3000
É uma coisa chamada "tabela de recompensas".
04:32
And by this, I mean looking
108
272260
2000
Com isto, quero dizer,
observar o que milhões e milhões de pessoas fizeram
04:34
at what millions upon millions of people have done
109
274260
2000
04:36
and carefully calibrating the rate,
110
276260
2000
e calibrar com sucesso o ritmo,
04:38
the nature, the type, the intensity of rewards in games
111
278260
3000
a natureza, o tipo e a intensidade das recompensas nos jogos
04:41
to keep them engaged
112
281260
2000
que mantêm as pessoas envolvidas
04:43
over staggering amounts of time and effort.
113
283260
3000
durante quantidades avassaladoras de tempo e esforço.
04:46
Now, to try and explain this
114
286260
2000
Para tentar ilustrar isto, em termos mais reais,
04:48
in sort of real terms,
115
288260
3000
04:51
I want to talk about a kind of task
116
291260
2000
vou falar de um tipo de tarefa
04:53
that might fall to you in so many games.
117
293260
2000
bastante recorrente em muitos jogos.
04:55
Go and get a certain amount of a certain little game-y item.
118
295260
3000
Colecionar uma certa quantidade de um certo artigo do jogo.
04:58
Let's say, for the sake of argument,
119
298260
2000
Digamos, a titulo de exemplo,
05:00
my mission is to get 15 pies
120
300260
3000
que a minha missão é conseguir 15 tartes,
05:03
and I can get 15 pies
121
303260
3000
e que posso obter 15 tartes, matando uns monstrinhos pequenos e fofos.
05:06
by killing these cute, little monsters.
122
306260
2000
05:08
Simple game quest.
123
308260
2000
Uma simples tarefa num jogo.
05:10
Now you can think about this, if you like,
124
310260
2000
Podem pensar nisto, se quiserem, como um problema sobre caixas.
05:12
as a problem about boxes.
125
312260
2000
05:14
I've got to keep opening boxes.
126
314260
2000
Tenho de estar sempre a abrir caixas.
05:16
I don't know what's inside them until I open them.
127
316260
3000
Só sei o que está dentro delas quando as abrir.
05:19
And I go around opening box after box until I've got 15 pies.
128
319260
3000
Vou abrindo uma após outra, até obter as 15 tartes.
05:22
Now, if you take a game like Warcraft,
129
322260
2000
Olhando para um jogo como o Warcraft,
05:24
you can think about it, if you like,
130
324260
2000
podem pensar nele, se quiserem,
05:26
as a great box-opening effort.
131
326260
3000
como uma permanente abertura de caixas.
05:29
The game's just trying to get people to open about a million boxes,
132
329260
3000
O objetivo do jogo é simplesmente pôr as pessoas a abrir um milhão de caixas,
05:32
getting better and better stuff in them.
133
332260
2000
obtendo artigos cada vez melhores.
05:34
This sounds immensely boring
134
334260
3000
Isto parece muito entediante,
05:37
but games are able
135
337260
2000
mas os jogos conseguem tornar este processo
05:39
to make this process
136
339260
2000
05:41
incredibly compelling.
137
341260
2000
incrivelmente apelativo.
05:43
And the way they do this
138
343260
2000
A forma como o conseguem
05:45
is through a combination of probability and data.
139
345260
3000
é através de uma combinação de dados e probabilidade.
05:48
Let's think about probability.
140
348260
2000
Vamos pensar na probabilidade.
05:50
If we want to engage someone
141
350260
2000
Se queremos manter alguém envolvido
05:52
in the process of opening boxes to try and find pies,
142
352260
3000
no processo de abrir caixas para tentar encontrar tartes,
05:55
we want to make sure it's neither too easy,
143
355260
2000
é preciso assegurar que encontrar uma tarte
05:57
nor too difficult, to find a pie.
144
357260
2000
não é demasiado fácil, nem demasiado difícil.
05:59
So what do you do? Well, you look at a million people --
145
359260
2000
O que fazemos? Olhamos para um milhão de pessoas,
06:01
no, 100 million people, 100 million box openers --
146
361260
3000
ou melhor, 100 milhões, 100 milhões a abrir caixas
06:04
and you work out, if you make the pie rate
147
364260
3000
e calculamos, se a taxa de tartes que surgem
06:07
about 25 percent --
148
367260
2000
— cerca de 25% — nem muito difícil, nem demasiado fácil,
06:09
that's neither too frustrating, nor too easy.
149
369260
3000
06:12
It keeps people engaged.
150
372260
2000
mantemos as pessoas envolvidas.
06:14
But of course, that's not all you do -- there's 15 pies.
151
374260
3000
Claro, não é tudo o que fazemos, — há 15 tartes.
06:17
Now, I could make a game called Piecraft,
152
377260
2000
Eu podia fazer um jogo chamado Piecraft,
06:19
where all you had to do was get a million pies
153
379260
2000
em que só tinha de obter um milhão de tartes,
06:21
or a thousand pies.
154
381260
2000
ou mil tartes.
06:23
That would be very boring.
155
383260
2000
Isso seria incrivelmente aborrecido.
06:25
Fifteen is a pretty optimal number.
156
385260
2000
Quinze é um número excelente.
06:27
You find that -- you know, between five and 20
157
387260
2000
Encontrar uma quantidade entre 5 e 20 é o número certo
06:29
is about the right number for keeping people going.
158
389260
2000
para manter as pessoas envolvidas.
06:31
But we don't just have pies in the boxes.
159
391260
2000
Mas não há apenas tartes nas caixas.
06:33
There's 100 percent up here.
160
393260
2000
Há 100% de caixas.
06:35
And what we do is make sure that every time a box is opened,
161
395260
3000
Certificamo-nos que cada vez que se abre uma caixa,
06:38
there's something in it, some little reward
162
398260
2000
há algo lá dentro qualquer recompensa,
06:40
that keeps people progressing and engaged.
163
400260
2000
que incentiva as pessoas a progredir.
06:42
In most adventure games,
164
402260
2000
Na maioria dos jogos de aventuras,
06:44
it's a little bit in-game currency, a little bit experience.
165
404260
3000
a recompensa é dinheiro do jogo, ou experiência,
06:47
But we don't just do that either.
166
407260
2000
mas também não nos limitamos a isso.
06:49
We also say there's going to be loads of other items
167
409260
2000
Também dizemos que há uma série de outros artigos
06:51
of varying qualities and levels of excitement.
168
411260
2000
de qualidade e interesse variáveis.
06:53
There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item.
169
413260
3000
Há 10% de probabilidade de conseguirem um item muito bom.
06:56
There's going to be a 0.1 percent chance
170
416260
2000
Há 0,1% de probabilidade de conseguirem um item fantástico.
06:58
you get an absolutely awesome item.
171
418260
3000
07:01
And each of these rewards is carefully calibrated to the item.
172
421260
3000
Cada uma dessas recompensas é cuidadosamente calibrada no artigo.
07:04
And also, we say,
173
424260
2000
Também nos perguntamos:
07:06
"Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?"
174
426260
3000
"E quantos monstros? Deverá o mundo ser habitado por mil milhões de monstros?"
07:09
No, we want one or two monsters on the screen at any one time.
175
429260
3000
Não, não queremos mais de dois monstros ao mesmo tempo.
07:12
So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult.
176
432260
3000
Assim sou cativado. Nem muito fácil, nem muito difícil
07:15
So all this is very powerful.
177
435260
2000
E portanto, o apelo é poderoso.
07:17
But we're in virtuality. These aren't real boxes.
178
437260
3000
Mas estamos no mundo virtual. Estas caixa não são reais.
07:20
So we can do
179
440260
2000
Por isso, podemos fazer coisas espantosas.
07:22
some rather amazing things.
180
442260
2000
07:24
We notice, looking at all these people opening boxes,
181
444260
4000
Notamos, ao olhar para todas essas pessoas a abrir caixas,
07:28
that when people get to about 13 out of 15 pies,
182
448260
3000
que, quando chegam a obter cerca de 13 das 15 tartes,
07:31
their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy.
183
451260
3000
a sua perceção muda, começam a ficar aborrecidos, irritados.
07:34
They're not rational about probability.
184
454260
2000
Não são racionais sobre a probabilidade.
07:36
They think this game is unfair.
185
456260
2000
Acham que o jogo é injusto.
07:38
It's not giving me my last two pies. I'm going to give up.
186
458260
2000
"Não me dá as últimas duas tartes. Vou desistir."
07:40
If they're real boxes, there's not much we can do,
187
460260
2000
Com caixas reais, não há muito que possamos fazer,
07:42
but in a game we can just say, "Right, well.
188
462260
2000
mas num jogo, podemos dizer: "Tudo bem".
07:44
When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now."
189
464260
4000
Quando chegam às 13 tartes, passam a ter 75% de probabilidade de obter uma
07:48
Keep you engaged. Look at what people do --
190
468260
2000
para se manterem cativados.
07:50
adjust the world to match their expectation.
191
470260
2000
É o que as pessoas fazem, ajustam o mundo às suas expetativas.
07:52
Our games don't always do this.
192
472260
2000
Os nossos jogos nem sempre fazem isso.
07:54
And one thing they certainly do at the moment
193
474260
2000
Mas uma coisa fazem de certeza.
07:56
is if you got a 0.1 percent awesome item,
194
476260
3000
Se elas conseguem um item maravilhoso de 0,1%,
07:59
they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time
195
479260
3000
certificamo-nos de que não aparece outro igual durante algum tempo
08:02
to keep the value, to keep it special.
196
482260
2000
para mantê-lo valioso e especial.
08:04
And the point is really
197
484260
2000
A questão é, na verdade
08:06
that we evolved to be satisfied by the world
198
486260
2000
que evoluímos de forma a ser satisfeitos pelo mundo
08:08
in particular ways.
199
488260
2000
de formas particulares.
08:10
Over tens and hundreds of thousands of years,
200
490260
3000
No decurso de dezenas e centenas de milhares de anos,
08:13
we evolved to find certain things stimulating,
201
493260
2000
evoluímos para achar certas coisas estimulantes,
08:15
and as very intelligent, civilized beings,
202
495260
2000
e enquanto seres muito inteligentes e civilizados
08:17
we're enormously stimulated by problem solving and learning.
203
497260
3000
somos estimulados pela resolução de problemas e pela aprendizagem.
08:20
But now, we can reverse engineer that
204
500260
2000
Hoje, podemos usar engenharia inversa e construir mundos
08:22
and build worlds
205
502260
2000
08:24
that expressly tick our evolutionary boxes.
206
504260
3000
que apelem expressamente às nossas caixas evolutivas.
08:27
So what does all this mean in practice?
207
507260
2000
O que quer isto dizer na prática?
08:29
Well, I've come up
208
509260
2000
Vou mostrar sete coisas
08:31
with seven things
209
511260
2000
08:33
that, I think, show
210
513260
2000
que, segundo penso, vão mostrar como retirar essas lições dos jogos
08:35
how you can take these lessons from games
211
515260
2000
08:37
and use them outside of games.
212
517260
3000
e usá-las fora dos jogos.
08:40
The first one is very simple:
213
520260
2000
A primeira é muito simples:
08:42
experience bars measuring progress --
214
522260
2000
barras de experiência que meçam o progresso
08:44
something that's been talked about brilliantly
215
524260
2000
— uma coisa já discutida de forma brilhante
08:46
by people like Jesse Schell earlier this year.
216
526260
3000
por pessoas como Jesse Schell no início deste ano.
08:49
It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places.
217
529260
3000
Já foi feito na Universidade do Indiana nos EUA, entre outros sítios.
08:52
It's the simple idea that instead of grading people incrementally
218
532260
3000
Consiste na simples ideia de, em vez de avaliar pessoas gradualmente,
08:55
in little bits and pieces,
219
535260
2000
ao poucos e poucos,
08:57
you give them one profile character avatar
220
537260
2000
damos-lhes um perfil e um avatar de personagem
08:59
which is constantly progressing
221
539260
2000
que está em progressão constante
09:01
in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own.
222
541260
3000
em avanços pequeninos que as pessoas sentem como seus
09:04
And everything comes towards that,
223
544260
2000
E tudo converge nisso.
09:06
and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.
224
546260
3000
Elas veem esse progresso e assumem-no como seu à medida que ele avança.
09:09
Second, multiple long and short-term aims --
225
549260
2000
Em segundo lugar, múltiplos objetivos a curto prazo
09:11
5,000 pies, boring,
226
551260
2000
— 5000 tartes, aborrecido, 15 tartes, interessante —
09:13
15 pies, interesting.
227
553260
2000
09:15
So, you give people
228
555260
2000
Portanto damos às pessoas imensas tarefas diferentes.
09:17
lots and lots of different tasks.
229
557260
2000
09:19
You say, it's about
230
559260
2000
Dizemos-lhes, o objetivo é
09:21
doing 10 of these questions,
231
561260
2000
responder a 10 destas perguntas,
09:23
but another task
232
563260
2000
mas há outra tarefa,
09:25
is turning up to 20 classes on time,
233
565260
2000
chegar a horas a 20 aulas.
09:27
but another task is collaborating with other people,
234
567260
3000
Outra tarefa é colaborar com outras pessoas.
09:30
another task is showing you're working five times,
235
570260
3000
Outra tarefa é mostrar, cinco vezes, que estão a trabalhar.
09:33
another task is hitting this particular target.
236
573260
2000
Outra é atingir um determinado objetivo.
09:35
You break things down into these calibrated slices
237
575260
3000
Compartimentamos as coisas em pequenas tarefas calibradas
09:38
that people can choose and do in parallel
238
578260
2000
que as pessoas podem escolher e realizar em paralelo,
09:40
to keep them engaged
239
580260
2000
para as manter envolvidas
09:42
and that you can use to point them
240
582260
2000
e que podemos usar para as orientar
09:44
towards individually beneficial activities.
241
584260
3000
para atividades benéficas a nível individual.
09:48
Third, you reward effort.
242
588260
2000
Em terceiro, recompensar o esforço.
09:50
It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this.
243
590260
3000
É o fator 100%. Os jogos são brilhantes nisto.
09:53
Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying.
244
593260
3000
Sempre que fazem alguma coisa, recebem um crédito por tentar.
09:56
You don't punish failure. You reward every little bit of effort --
245
596260
3000
Não se pune o fracasso, recompensa-se cada pequeno esforço
09:59
a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick.
246
599260
3000
Responderam a 20 perguntas? O ouro, o crédito é vosso.
10:02
It all feeds in as minute reinforcement.
247
602260
3000
Tudo se conjuga num reforço instantâneo.
10:05
Fourth, feedback.
248
605260
2000
Em quarto, o retorno.
10:07
This is absolutely crucial,
249
607260
2000
Isto é absolutamente indispensável,
10:09
and virtuality is dazzling at delivering this.
250
609260
2000
e o mundo virtual é espantoso neste campo.
10:11
If you look at some of the most intractable problems in the world today
251
611260
3000
Olhando para os problemas mais insolúveis do mundo atual,
10:14
that we've been hearing amazing things about,
252
614260
2000
sobre os quais estamos sempre a ouvir coisas incríveis,
10:16
it's very, very hard for people to learn
253
616260
3000
é muito difícil as pessoas aprenderem
10:19
if they cannot link consequences to actions.
254
619260
3000
se não conseguirem ligar consequências às ações.
10:22
Pollution, global warming, these things --
255
622260
2000
A poluição, o aquecimento global, essas coisas,
10:24
the consequences are distant in time and space.
256
624260
2000
têm consequências distantes no tempo e no espaço.
10:26
It's very hard to learn, to feel a lesson.
257
626260
2000
É muito difícil aprender uma lição nesses termos,
10:28
But if you can model things for people,
258
628260
2000
mas se podemos criar modelos para as pessoas,
10:30
if you can give things to people that they can manipulate
259
630260
2000
se elas puderem manipular e jogar
10:32
and play with and where the feedback comes,
260
632260
2000
quando o retorno chegar,
10:34
then they can learn a lesson, they can see,
261
634260
2000
elas podem aprender uma lição, podem ver,
10:36
they can move on, they can understand.
262
636260
3000
seguir em frente, podem compreender.
10:39
And fifth,
263
639260
2000
E quinto, o elemento da incerteza.
10:41
the element of uncertainty.
264
641260
2000
10:43
Now this is the neurological goldmine,
265
643260
3000
Isto é a mina de ouro neurológica,
10:46
if you like,
266
646260
2000
se quiserem,
10:48
because a known reward
267
648260
2000
porque uma recompensa conhecida estimula as pessoas,
10:50
excites people,
268
650260
2000
10:52
but what really gets them going
269
652260
2000
mas o que realmente as incita é a recompensa incerta,
10:54
is the uncertain reward,
270
654260
2000
10:56
the reward pitched at the right level of uncertainty,
271
656260
2000
a recompensa dada no momento certo de incerteza,
10:58
that they didn't quite know whether they were going to get it or not.
272
658260
3000
em que ainda não é certo se a vão receber ou não.
11:01
The 25 percent. This lights the brain up.
273
661260
3000
Os 25%. Isto ilumina o cérebro.
11:04
And if you think about
274
664260
2000
Se pensarmos em usar esta incerteza em testes,
11:06
using this in testing,
275
666260
2000
11:08
in just introducing control elements of randomness
276
668260
2000
em introduzir elementos de aleatoriedade controlada
11:10
in all forms of testing and training,
277
670260
2000
em todas as formas de testes e treinos,
11:12
you can transform the levels of people's engagement
278
672260
2000
podemos transformar os níveis do envolvimento das pessoas
11:14
by tapping into this very powerful
279
674260
2000
através deste poderosíssimo mecanismo evolutivo
11:16
evolutionary mechanism.
280
676260
2000
11:18
When we don't quite predict something perfectly,
281
678260
2000
Quando não conseguimos prever algo na perfeição
11:20
we get really excited about it.
282
680260
2000
ficamos excitados com isso.
11:22
We just want to go back and find out more.
283
682260
2000
Queremos voltar atrás e descobrir mais.
11:24
As you probably know, the neurotransmitter
284
684260
2000
Como sabem, o neurotransmissor associado à aprendizagem é a dopamina.
11:26
associated with learning is called dopamine.
285
686260
2000
11:28
It's associated with reward-seeking behavior.
286
688260
3000
Está associado ao comportamento de procura de recompensas.
11:31
And something very exciting is just beginning to happen
287
691260
3000
E há coisas muito excitantes a acontecer,
11:34
in places like the University of Bristol in the U.K.,
288
694260
3000
como na Universidade de Bristol no Reino Unido,
11:37
where we are beginning to be able to model mathematically
289
697260
3000
onde estamos a conseguir modelar matematicamente
11:40
dopamine levels in the brain.
290
700260
2000
os níveis de dopamina no cérebro.
11:42
And what this means is we can predict learning,
291
702260
2000
Significa que podemos prever a aprendizagem,
11:44
we can predict enhanced engagement,
292
704260
3000
podemos prever o envolvimento melhorado,
11:47
these windows, these windows of time,
293
707260
2000
estas janelas, estas janelas no tempo,
11:49
in which the learning is taking place at an enhanced level.
294
709260
3000
em que a aprendizagem está a ocorrer de uma forma avançada.
11:52
And two things really flow from this.
295
712260
2000
Há duas coisas que fluem desta informação.
11:54
The first has to do with memory,
296
714260
2000
A primeira tem a ver com a memória, com o encontrar desses momentos.
11:56
that we can find these moments.
297
716260
2000
11:58
When someone is more likely to remember,
298
718260
2000
Quando alguém está quase a recordar algo,
12:00
we can give them a nugget in a window.
299
720260
2000
damos-lhe uma recompensa nesse momento.
12:02
And the second thing is confidence,
300
722260
2000
A segunda coisa é a confiança.
12:04
that we can see how game-playing and reward structures
301
724260
2000
Vemos como os jogos e as estruturas de recompensa
12:06
make people braver, make them more willing to take risks,
302
726260
3000
tornam as pessoas mais corajosas, mais dispostas a arriscar,
12:09
more willing to take on difficulty,
303
729260
2000
a enfrentar dificuldades,
12:11
harder to discourage.
304
731260
2000
mais difíceis de desencorajar
12:13
This can all seem very sinister.
305
733260
2000
Isto pode soar bastante sinistro.
12:15
But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts."
306
735260
2000
"O nosso cérebro foi manipulado, estamos viciados".
12:17
The word "addiction" is thrown around.
307
737260
2000
A palavra "vício" vem ao de cima.
12:19
There are real concerns there.
308
739260
2000
Há preocupações reais em causa.
12:21
But the biggest neurological turn-on for people
309
741260
2000
Mas o que mais excita as pessoas, neurologicamente, são as outras pessoas.
12:23
is other people.
310
743260
2000
12:25
This is what really excites us.
311
745260
3000
É isso o que realmente nos excita.
12:28
In reward terms, it's not money;
312
748260
2000
Em termos de recompensa, não é dinheiro,
12:30
it's not being given cash -- that's nice --
313
750260
3000
não é darem-nos dinheiro — o que é agradável —
12:33
it's doing stuff with our peers,
314
753260
2000
mas é fazer coisas com os outros,
12:35
watching us, collaborating with us.
315
755260
2000
tê-los a observar-nos e a colaborar connosco.
12:37
And I want to tell you a quick story about 1999 --
316
757260
2000
Vou contar uma história rápida passada em 1999,
12:39
a video game called EverQuest.
317
759260
2000
sobre um jogo chamado Everquest.
12:41
And in this video game,
318
761260
2000
Neste jogo de vídeo, havia dois dragões enormes,
12:43
there were two really big dragons, and you had to team up to kill them --
319
763260
3000
que só podiam ser mortos com trabalho de grupo,
12:46
42 people, up to 42 to kill these big dragons.
320
766260
3000
cerca de 42 pessoas para matar esses dragões.
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That's a problem
321
769260
2000
É um problema, porque eles largavam dois ou três artigos decentes.
12:51
because they dropped two or three decent items.
322
771260
3000
12:54
So players addressed this problem
323
774260
3000
Os jogadores contornaram esse problema
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by spontaneously coming up with a system
324
777260
2000
inventando um sistema de se motivarem uns aos outros,
12:59
to motivate each other,
325
779260
2000
13:01
fairly and transparently.
326
781260
2000
de forma justa e transparente.
13:03
What happened was, they paid each other a virtual currency
327
783260
3000
Pagavam uns aos outros uma moeda virtual
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they called "dragon kill points."
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786260
3000
a que chamaram "pontos por morte do dragão"
13:09
And every time you turned up to go on a mission,
329
789260
2000
Sempre que alguém embarcava numa missão, era pago nesses pontos,
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you got paid in dragon kill points.
330
791260
2000
13:13
They tracked these on a separate website.
331
793260
2000
que eram quantificados num website à parte.
13:15
So they tracked their own private currency,
332
795260
2000
Monitorizavam a sua moeda privada,
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and then players could bid afterwards
333
797260
2000
e os jogadores podiam candidatar-se a comprar os itens porreiros que queriam
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for cool items they wanted --
334
799260
2000
13:21
all organized by the players themselves.
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801260
2000
tudo organizado pelos próprios jogadores.
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Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest,
336
803260
3000
O espantoso neste sistema não é ter funcionado no Everquest,
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but that today, a decade on,
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806260
2000
mas que hoje, 10 anos depois.
13:28
every single video game in the world with this kind of task
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808260
3000
todos os videojogos do mundo com este tipo de missões
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uses a version of this system --
339
811260
2000
usam uma versão deste sistema
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tens of millions of people.
340
813260
2000
— dezenas de milhões de pessoas.
13:35
And the success rate
341
815260
2000
E a taxa de sucesso está perto dos 100%
13:37
is at close to 100 percent.
342
817260
2000
13:39
This is a player-developed,
343
819260
2000
Trata-se de uma moeda mantida, voluntariamente,
13:41
self-enforcing, voluntary currency,
344
821260
3000
e criada pelos jogadores,
13:44
and it's incredibly sophisticated
345
824260
2000
e é um comportamento de jogo extremamente sofisticado.
13:46
player behavior.
346
826260
2000
13:50
And I just want to end by suggesting
347
830260
2000
Gostaria de finalizar sugerindo algumas formas
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a few ways in which these principles
348
832260
2000
de como este princípio se pode aplicar no mundo real.
13:54
could fan out into the world.
349
834260
2000
13:56
Let's start with business.
350
836260
2000
Começo pelos negócios.
13:58
I mean, we're beginning to see some of the big problems
351
838260
2000
Começamos a ver alguns problemas de monta relacionados com os negócios,
14:00
around something like business are
352
840260
2000
14:02
recycling and energy conservation.
353
842260
2000
como a reciclagem e a conservação de energia.
14:04
We're beginning to see the emergence of wonderful technologies
354
844260
2000
Vemos o aparecimento de tecnologias maravilhosas
14:06
like real-time energy meters.
355
846260
2000
como medidores de energia em tempo real.
14:08
And I just look at this, and I think, yes,
356
848260
2000
Olho para eles e penso, sim,
14:10
we could take that so much further
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850260
3000
podemos levar esta ideia muito além
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by allowing people to set targets
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853260
2000
se permitirmos às pessoas definir metas, alvos calibrados
14:15
by setting calibrated targets,
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855260
2000
14:17
by using elements of uncertainty,
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857260
3000
usando elementos de incerteza,
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by using these multiple targets,
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860260
2000
usando objetivos múltiplos,
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by using a grand, underlying reward and incentive system,
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862260
3000
usando um grandioso sistema de recompensas e incentivos implícitos
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by setting people up
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865260
2000
motivando as pessoas a colaborar.
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to collaborate in terms of groups, in terms of streets
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867260
2000
em termos de grupos, em termos de ruas
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to collaborate and compete,
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869260
2000
a colaborar e a competir,
14:31
to use these very sophisticated
366
871260
2000
a usar todas estas mecânicas sofisticadas de motivação e trabalho de grupo.
14:33
group and motivational mechanics we see.
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873260
2000
14:35
In terms of education,
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875260
2000
Em termos de ensino,
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perhaps most obviously of all,
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877260
2000
possivelmente o mais óbvio é a possibilidade de transformar
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we can transform how we engage people.
370
879260
3000
a forma de cativar as pessoas.
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We can offer people the grand continuity
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882260
2000
Podemos oferecer uma grande continuidade
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of experience and personal investment.
372
884260
3000
de experiência e investimento pessoal.
14:47
We can break things down
373
887260
2000
Podemos dividir tarefas em pequenas partes altamente calibradas.
14:49
into highly calibrated small tasks.
374
889260
2000
14:51
We can use calculated randomness.
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891260
2000
Podemos usar aleatoriedade calculada.
14:53
We can reward effort consistently
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893260
2000
Podemos recompensar o esforço consistente à medida que tudo se conjuga.
14:55
as everything fields together.
377
895260
3000
14:58
And we can use the kind of group behaviors
378
898260
2000
E podemos usar o tipo de comportamentos de grupo
15:00
that we see evolving when people are at play together,
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900260
3000
que vemos em evolução quando as pessoas jogam em conjunto,
15:03
these really quite unprecedentedly complex
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903260
3000
estes mecanismos de cooperação de uma complexidade
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cooperative mechanisms.
381
906260
2000
verdadeiramente sem precedentes.
15:08
Government, well, one thing that comes to mind
382
908260
2000
A nível de governo, uma situação que me ocorre
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is the U.S. government, among others,
383
910260
3000
é a de o governo americano, entre outros,
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is literally starting to pay people
384
913260
2000
estar a começar a literalmente pagar às pessoas para perderem peso.
15:15
to lose weight.
385
915260
2000
15:17
So we're seeing financial reward being used
386
917260
2000
Digamos que se está a usar uma recompensa financeira
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to tackle the great issue of obesity.
387
919260
2000
para resolver o grave problema da obesidade.
15:21
But again, those rewards
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921260
2000
Mas, de novo, essas recompensas
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could be calibrated so precisely
389
923260
3000
podiam ser calibradas de forma mais precisa
15:26
if we were able to use the vast expertise
390
926260
3000
se fôssemos capazes de usar a vasta experiência
15:29
of gaming systems to just jack up that appeal,
391
929260
3000
dos sistemas de jogos para incrementar esse incentivo,
15:32
to take the data, to take the observations,
392
932260
2000
usando os dados e observações recolhidos
15:34
of millions of human hours
393
934260
2000
de milhões de horas humanas
15:36
and plow that feedback
394
936260
2000
e investir esse retorno para um maior envolvimento.
15:38
into increasing engagement.
395
938260
2000
15:40
And in the end, it's this word, "engagement,"
396
940260
3000
No fundo, é com este termo, envolvimento, que vos quero deixar.
15:43
that I want to leave you with.
397
943260
2000
15:45
It's about how individual engagement
398
945260
2000
Trata-se de como o envolvimento individual
15:47
can be transformed
399
947260
2000
pode ser transformado pelas lições psicológicas e neurológicas
15:49
by the psychological and the neurological lessons
400
949260
3000
15:52
we can learn from watching people that are playing games.
401
952260
3000
que podemos aprender ao observar pessoas que jogam videojogos.
15:55
But it's also about collective engagement
402
955260
3000
Mas trata-se também do envolvimento coletivo
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and about the unprecedented laboratory
403
958260
3000
e de um estudo laboratorial sem precedentes
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for observing what makes people tick
404
961260
2000
sobre o que faz as pessoas vibrar, trabalhar, jogar
16:03
and work and play and engage
405
963260
2000
e envolver-se com os jogos a uma tão grande escala.
16:05
on a grand scale in games.
406
965260
3000
16:08
And if we can look at these things and learn from them
407
968260
3000
Se pudermos olhar para estes dados, aprender com eles
16:11
and see how to turn them outwards,
408
971260
2000
e ver como os canalizar para outras atividades,
16:13
then I really think we have something quite revolutionary on our hands.
409
973260
3000
creio que teremos algo de muito revolucionário nas mãos.
16:16
Thank you very much.
410
976260
2000
Muito obrigado
16:18
(Applause)
411
978260
4000
(Aplausos)
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