Tom Chatfield: 7 maneras en que los juegos recompensan al cerebro
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0:00 - 0:03Me encantan los videojuegos.
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0:03 - 0:06Estoy un poco subyugado por ellos.
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0:06 - 0:08Me asombra su poder
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0:08 - 0:10en términos de imaginación, de tecnología,
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0:10 - 0:12de concepto.
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0:12 - 0:14Pero creo que, sobre todo,
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0:14 - 0:16me asombra su poder
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0:16 - 0:19de motivarnos, de movilizarnos,
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0:19 - 0:21de paralizarnos,
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0:21 - 0:24más que cualquier otra cosa que hayamos inventado
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0:24 - 0:26o hecho con anterioridad.
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0:26 - 0:29Y creo que podemos aprender cosas bastante sorprendentes
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0:29 - 0:31observando cómo jugamos.
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0:31 - 0:33Y, en particular, creo que podemos aprender cosas
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0:33 - 0:36sobre el aprendizaje.
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0:36 - 0:38La industria de los videojuegos
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0:38 - 0:40es, con mucho, la de mayor crecimiento
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0:40 - 0:42de todos los medios modernos.
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0:42 - 0:44De unos 10.000 millones en 1990,
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0:44 - 0:47hoy vale 50.000 millones de dólares a nivel mundial
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0:47 - 0:50y no muestra signos de desaceleración.
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0:50 - 0:52Dentro de 4 años
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0:52 - 0:55se estima que va a valer más de 80.000 millones de dólares.
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0:55 - 0:58Eso es cerca de tres veces la industria discográfica.
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0:58 - 1:00Es bastante imponente
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1:00 - 1:03pero no creo que sea la estadística más reveladora de todas.
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1:03 - 1:05Lo que realmente me sorprende
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1:05 - 1:07es que hoy en día
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1:07 - 1:09la gente gasta cerca de
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1:09 - 1:128.000 millones de dólares reales al año
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1:12 - 1:14comprando objetos virtuales
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1:14 - 1:16que existen sólo
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1:16 - 1:19dentro de los videojuegos.
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1:19 - 1:22Esta es una pantalla del juego virtual Entropia Universe.
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1:22 - 1:24A principios de este año,
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1:24 - 1:26se vendió un asteroide virtual
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1:26 - 1:30del juego en 330.000 dólares reales.
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1:30 - 1:32Y esta
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1:32 - 1:35es una nave Titan
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1:35 - 1:37del juego espacial EVE Online.
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1:37 - 1:39Este objeto virtual
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1:39 - 1:41requiere 200 personas físicas
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1:41 - 1:44y cerca de 56 días reales de construcción
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1:44 - 1:47además de miles y miles de horas
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1:47 - 1:49de esfuerzo previo.
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1:49 - 1:52Y, sin embargo, se construyen muchas.
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1:52 - 1:54En el otro extremo de la escala
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1:54 - 1:57el juego Farmville, que seguro han escuchado nombrar,
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1:57 - 1:59tiene 70 millones de jugadores
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1:59 - 2:01en todo el mundo,
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2:01 - 2:03y la mayoría de ellos
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2:03 - 2:05lo juegan casi todos los días.
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2:05 - 2:07Todo esto puede sonar
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2:07 - 2:09realmente muy inquietante para alguna gente,
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2:09 - 2:11un índice de algo preocupante,
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2:11 - 2:13algo que está mal en la sociedad.
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2:13 - 2:15Pero estamos para dar buenas noticias
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2:15 - 2:17y la buena noticia es
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2:17 - 2:19que creo que podemos analizar
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2:19 - 2:22la causa de este gran esfuerzo humano,
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2:22 - 2:26de esta generación de valor tan intensa.
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2:26 - 2:28Y al responder esa pregunta
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2:28 - 2:30creo que podemos sacar de eso
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2:30 - 2:32algo extremadamente poderoso.
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2:32 - 2:34Y me parece que la forma más interesante
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2:34 - 2:36de pensar cómo sucede todo esto
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2:36 - 2:38es en términos de recompensa.
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2:38 - 2:41Y, específicamente, en términos
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2:41 - 2:43de recompensas emocionales muy intensas
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2:43 - 2:45que la gente obtiene con los videojuegos
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2:45 - 2:47tanto a nivel individual
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2:47 - 2:49como colectivo.
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2:49 - 2:51Ahora, si miramos lo que sucede en la mente de alguien
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2:51 - 2:53cuando está absorto en el juego
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2:53 - 2:56vemos dos procesos bastante diferentes.
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2:56 - 2:59Por un lado está el proceso del deseo.
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2:59 - 3:02Es un poco de ambición y motivación: voy a hacerlo, voy a trabajar arduamente.
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3:02 - 3:04Por otro lado está el proceso de los gustos:
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3:04 - 3:06la diversión, el afecto,
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3:06 - 3:08y el deleite...
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3:08 - 3:10y una enorme bestia voladora con un orco en la espalda.
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3:10 - 3:12Es una imagen muy buena. Es bastante cool.
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3:12 - 3:15Es del juego World of Warcraft con más de 10 millones de jugadores a nivel mundial,
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3:15 - 3:18yo soy uno de ellos, mi esposa es otra.
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3:18 - 3:20Y esta clase de mundo,
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3:20 - 3:22el paseo en esta gran bestia voladora,
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3:22 - 3:24nos muestra por qué los juegos son tan buenos
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3:24 - 3:27tanto para el deseo como para los gustos.
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3:27 - 3:29Porque es muy potente. Es bastante impresionante.
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3:29 - 3:31Le da a uno grandes poderes.
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3:31 - 3:34Se satisface la ambición; es muy hermoso.
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3:34 - 3:37Es un gran placer dar ese paseo.
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3:37 - 3:39Y esto se combina para lograr
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3:39 - 3:41un compromiso emocional muy intenso.
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3:41 - 3:44Pero esto no es lo que interesa en realidad.
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3:44 - 3:46Lo interesante de la virtualidad
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3:46 - 3:48es lo que se puede medir con ella.
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3:48 - 3:51Porque en la virtualidad se puede
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3:51 - 3:53medir todo.
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3:53 - 3:55Puede medirse cada una de las cosas
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3:55 - 3:58de cada persona que haya participado en un juego.
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3:58 - 4:00Los juegos más grandes del mundo hoy
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4:00 - 4:04están midiendo más de 1.000 millones de registros
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4:04 - 4:06de sus jugadores, sobre lo que hacen todos...
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4:06 - 4:09mucho más detalle del que se ha obtenido jamás en un sitio web.
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4:09 - 4:12Y esto hace que suceda algo muy especial
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4:12 - 4:14en los juegos.
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4:14 - 4:17Algo denominado programa de recompensa.
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4:17 - 4:19Y con esto quiero decir que buscan
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4:19 - 4:21lo que han hecho millones y millones de personas
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4:21 - 4:23ajustando con mucho cuidado la tasa,
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4:23 - 4:26la naturaleza, el tipo y la intensidad de las recompensas en los juegos
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4:26 - 4:28para mantenerlos enganchados
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4:28 - 4:31con ingentes cantidades de tiempo y esfuerzo.
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4:31 - 4:33Para tratar de explicar esto
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4:33 - 4:36en términos reales
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4:36 - 4:38quiero hablar de un tipo de tarea
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4:38 - 4:40común a muchos juegos.
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4:40 - 4:43Vayan a buscar cierta cantidad de un elemento X.
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4:43 - 4:45Digamos, a fines del argumento,
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4:45 - 4:48mi misión es conseguir 15 tortas,
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4:48 - 4:51y para hacerlo hay que
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4:51 - 4:53matar a estos monstruitos adorables.
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4:53 - 4:55Una misión simple.
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4:55 - 4:57Esto puede pensarse, si se quiere,
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4:57 - 4:59como un problema de cajas.
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4:59 - 5:01Tengo que seguir abriendo cajas.
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5:01 - 5:04No sé lo que tienen dentro hasta que las abro.
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5:04 - 5:07Y voy abriendo caja tras caja hasta que consigo 15 tortas.
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5:07 - 5:09Si uno toma un juego como el Warcraft
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5:09 - 5:11se lo puede pensar, si se quiere,
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5:11 - 5:14como un gran esfuerzo de apertura de cajas.
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5:14 - 5:17El juego está tratando de hacer que la gente abra un millón de cajas
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5:17 - 5:19poniendo cada vez mejores cosas en ellas.
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5:19 - 5:22Esto suena sumamente aburrido
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5:22 - 5:24pero los juegos pueden
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5:24 - 5:26hacer de este proceso
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5:26 - 5:28algo extremadamente llevadero.
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5:28 - 5:30Y lo hacen
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5:30 - 5:33mediante una combinación de probabilidad y datos.
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5:33 - 5:35Pensemos en la probabilidad.
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5:35 - 5:37Si queremos involucrar a una persona
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5:37 - 5:40en la apertura de cajas para tratar de encontrar tortas
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5:40 - 5:42queremos asegurarnos que no sea demasiado fácil
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5:42 - 5:44ni demasiado difícil encontrar una torta.
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5:44 - 5:46Entonces, ¿qué hacer? Bueno, miramos un millón de personas...
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5:46 - 5:49no, 100 millones de personas, de abridores de cajas,
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5:49 - 5:52y se calcula, si uno pone la tasa de tortas
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5:52 - 5:54en un 25%
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5:54 - 5:57eso no es ni demasiado frustrante, ni demasiado fácil;
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5:57 - 5:59mantiene a la gente enganchada
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5:59 - 6:02pero, claro, eso no es todo lo que se hace... hay 15 tortas.
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6:02 - 6:04Yo podría hacer un juego llamado Tortacraft
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6:04 - 6:06en el que hay que conseguir un millón de tortas
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6:06 - 6:08o mil tortas.
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6:08 - 6:10Eso sería muy aburrido.
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6:10 - 6:1215 es un número bastante óptimo.
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6:12 - 6:14Uno encuentra que entre 5 y 20
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6:14 - 6:16es el número justo para mantener a la gente enganchada.
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6:16 - 6:18Pero no sólo hay tortas en las cajas.
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6:18 - 6:20Hay un 100% allí.
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6:20 - 6:23Y lo que nos aseguramos es que cada vez que se abre una caja
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6:23 - 6:25haya algo dentro, una pequeña recompensa,
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6:25 - 6:27eso mantiene a la gente progresando y motivada.
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6:27 - 6:29En la mayoría de los juegos de aventura
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6:29 - 6:32hay un poco de dinero del juego, un poco de experiencia,
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6:32 - 6:34pero no sólo hacemos eso tampoco.
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6:34 - 6:36También decimos va a haber un montón de otros artículos
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6:36 - 6:38de diferentes calidades y niveles de emoción.
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6:38 - 6:41Va a haber un 10% de probabilidad de que consigas algo bastante bueno.
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6:41 - 6:43Va a haber una probabilidad de 0,1%
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6:43 - 6:46de conseguir algo totalmente impresionante.
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6:46 - 6:49Y cada uno de estos premios es ajustado minuciosamente para el artículo.
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6:49 - 6:51Y también decimos:
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6:51 - 6:54'Bien, ¿cuántos monstruos? ¿Debería tener todo el mundo lleno con mil millones de monstruos?
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6:54 - 6:57No, queremos uno o dos monstruos en pantalla en un momento dado.
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6:57 - 7:00Así seguimos. No es demasiado fácil, ni demasiado difícil.
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7:00 - 7:02Todo esto es muy potente.
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7:02 - 7:05Pero esto es algo virtual; no son cajas de verdad.
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7:05 - 7:07Por eso podemos
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7:07 - 7:09hacer cosas sorprendentes.
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7:09 - 7:13Observamos al mirar a la gente que abre cajas
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7:13 - 7:16que cuando van consiguiendo unas 13 de las 15 tortas
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7:16 - 7:19cambia su percepción y empiezan a aburrirse un poco, a fastidiarse.
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7:19 - 7:21No piensan en las probabilidades.
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7:21 - 7:23Piensan que el juego es injusto.
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7:23 - 7:25No me va a dar las últimas dos tortas. Me voy a dar por vencido.
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7:25 - 7:27Si fueran cajas reales no hay mucho que hacer
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7:27 - 7:29pero en un juego podemos decir "Correcto, bien",
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7:29 - 7:33al obtener 13 tortas, tienes 75% de probabilidad de conseguir otra torta.
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7:33 - 7:35Sigue enganchado. Miren lo que hacen...
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7:35 - 7:37modifican el mundo para satisfacer sus expectativas.
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7:37 - 7:39Nuestros juegos no siempre hacen eso.
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7:39 - 7:41Y algo que seguro hacen en el momento,
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7:41 - 7:44si uno consiguió una recompensa de las buenas,
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7:44 - 7:47es asegurarse que no aparezca otra igual durante bastante tiempo
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7:47 - 7:49para mantener el valor, y que sea especial.
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7:49 - 7:51Y la idea es en verdad
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7:51 - 7:53que evolucionamos para que el mundo nos satisfaga
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7:53 - 7:55de maneras particulares.
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7:55 - 7:58Durante decenas y cientos de miles de años
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7:58 - 8:00evolucionamos para encontrar estimulantes ciertas cosas
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8:00 - 8:02y como seres inteligentes y civilizados
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8:02 - 8:05nos estimula mucho la resolución de problemas y el aprendizaje.
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8:05 - 8:07Ahora podemos hacer ingeniería inversa
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8:07 - 8:09y construir mundos
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8:09 - 8:12que dispongan expresamente nuestras cajas evolucionarias.
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8:12 - 8:14¿Qué significa todo esto en la práctica?
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8:14 - 8:16Bueno, se me ocurren
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8:16 - 8:18siete cosas
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8:18 - 8:20que creo que muestran
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8:20 - 8:22como aprender estas lecciones de los juegos
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8:22 - 8:25y usarlas fuera de ellos.
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8:25 - 8:27La primera es muy simple:
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8:27 - 8:29barras de experiencia que midan el progreso...
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8:29 - 8:31algo desarrollado de forma brillante
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8:31 - 8:34por gente como Jesse Schell a principios de año.
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8:34 - 8:37Ya se ha abordado en la Universidad de Indiana, EE.UU., entre otros lugares,
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8:37 - 8:40Es la sencilla idea de, en vez de puntuar a la gente de manera incremental,
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8:40 - 8:42de a pequeños incrementos,
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8:42 - 8:44se les da un avatar para el perfil
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8:44 - 8:46que está constantemente en un progreso
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8:46 - 8:49de incrementos muy pero muy pequeñitos; avatar que creen son ellos mismos.
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8:49 - 8:51Y todo va en esa dirección,
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8:51 - 8:54lo ven deslizarse lentamente y se identifican con eso sobre la marcha.
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8:54 - 8:56La segunda lección: objetivos de corto y largo plazo;
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8:56 - 8:585.000 tortas es aburrido,
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8:58 - 9:0015 tortas es interesante.
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9:00 - 9:02Se le da a las personas
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9:02 - 9:04muchísimas tareas diferentes.
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9:04 - 9:06Uno dice, se trata de
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9:06 - 9:08hacer 10 preguntas
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9:08 - 9:10pero otra tarea
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9:10 - 9:12sube eso a 20 clases a tiempo,
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9:12 - 9:15pero otra tarea consiste en colaborar con otra gente,
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9:15 - 9:18otra tarea es mostrar tu trabajo cinco veces,
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9:18 - 9:20otra tarea está afectando este objetivo en particular.
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9:20 - 9:23Uno descompone las cosas en estas partes calibradas
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9:23 - 9:25que la gente puede elegir hacer en paralelo
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9:25 - 9:27para que sigan enganchados
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9:27 - 9:29y que uno puede usar para dirigirlos
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9:29 - 9:32hacia actividades beneficiosas a nivel individual.
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9:33 - 9:35Tercera lección: se recompensa el esfuerzo.
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9:35 - 9:38Es el factor del 100%. Los juegos son brillantes en eso.
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9:38 - 9:41Cada vez que uno hace algo es reconocido, uno es reconocido por intentar.
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9:41 - 9:44No se castiga el error; se recompensa el más mínimo esfuerzo...
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9:44 - 9:47un pedacito de oro, un poquito de reconocimiento... hiciste 20 preguntas... anotar.
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9:47 - 9:50Son todos pequeños reconocimientos.
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9:50 - 9:52Cuarta lección: feedback.
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9:52 - 9:54Esto es absolutamente crucial,
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9:54 - 9:56y lo virtual descolla en la entrega de feedback.
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9:56 - 9:59Si miramos algunos de los problemas más difíciles del mundo de hoy
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9:59 - 10:01de lo que hemos escuchado cosas maravillosas,
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10:01 - 10:04es muy, muy difícil para la gente aprender
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10:04 - 10:07si no se puede vincular consecuencias con acciones.
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10:07 - 10:09La contaminación, el calentamiento global, esas cosas,
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10:09 - 10:11las consecuencias están distantes en tiempo y espacio.
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10:11 - 10:13Es muy difícil aprender realmente una lección
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10:13 - 10:15pero si se puede modelar las cosas para la gente,
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10:15 - 10:17si uno le da cosas a la gente para que manipule
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10:17 - 10:19y juegue, cuando vuelve el feedback
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10:19 - 10:21pueden aprender una lección, pueden ver,
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10:21 - 10:24pueden avanzar, pueden comprender.
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10:24 - 10:26Quinta lección:
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10:26 - 10:28el factor incertidumbre.
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10:28 - 10:31Esta es una mina de oro neurológica,
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10:31 - 10:33si se quiere,
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10:33 - 10:35porque una recompensa conocida
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10:35 - 10:37apasiona a las personas
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10:37 - 10:39pero lo que realmente los motiva
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10:39 - 10:41es la recompensa incierta,
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10:41 - 10:43la recompensa con el grado justo de incertidumbre,
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10:43 - 10:46que no saben muy bien si la van a conseguir o no.
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10:46 - 10:49El 25%, eso ilumina el cerebro.
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10:49 - 10:51Y si piensan
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10:51 - 10:53usar esto en exámenes,
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10:53 - 10:55si piensan agregar elementos de aleatoriedad
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10:55 - 10:57en exámenes y capacitaciones,
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10:57 - 10:59pueden transformar los niveles de compromiso de la gente
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10:59 - 11:01aprovechando este potente
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11:01 - 11:03mecanismo evolutivo.
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11:03 - 11:05Cuando no podemos predecir algo a la perfección
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11:05 - 11:07nos sentimos muy excitados con eso.
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11:07 - 11:09Queremos volver atrás e ir por más.
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11:09 - 11:11Como probablemente ya sepan, el neurotransmisor
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11:11 - 11:13asociado al aprendizaje se denomina dopamina.
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11:13 - 11:16Está asociado con la búsqueda de recompensa.
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11:16 - 11:19Y está empezando a pasar algo muy emocionante
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11:19 - 11:22en lugares como la Universidad de Bristol, en el R.U.,
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11:22 - 11:25donde estamos empezando a poder modelar en forma matemática
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11:25 - 11:27los niveles de dopamina del cerebro.
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11:27 - 11:29Esto significa que podemos predecir el aprendizaje,
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11:29 - 11:32podemos predecir aumentos de participación,
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11:32 - 11:34estas ventanas, estas ventanas de tiempo,
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11:34 - 11:37en las que se produce el aprendizaje en un nivel elevado.
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11:37 - 11:39Y de esto se derivan dos cosas.
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11:39 - 11:41La primera tiene que ver con la memoria,
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11:41 - 11:43que podemos encontrar esos momentos
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11:43 - 11:45en los que alguien es más propenso a recordar
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11:45 - 11:47podemos darle algo valioso en ese momento.
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11:47 - 11:49La segunda cosa es la confianza;
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11:49 - 11:51podemos ver que las estructuras de juego y recompensa
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11:51 - 11:54envalentonan a la gente, la predispone a asumir riesgos,
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11:54 - 11:56a asumir dificultades,
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11:56 - 11:58es más difícil disuadir.
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11:58 - 12:00Todo esto puede parecer muy siniestro.
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12:00 - 12:02Una especie de "Manipulan nuestros cerebros, somos todos adictos".
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12:02 - 12:04La palabra adicción está presente.
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12:04 - 12:06Hay una preocupación real por eso.
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12:06 - 12:08Pero el detonante neurológico más grande de las personas
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12:08 - 12:10son otras personas.
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12:10 - 12:13Esto es lo que realmente nos excita.
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12:13 - 12:15En términos de recompensa, no es el dinero,
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12:15 - 12:18no es el efectivo -que es bueno-
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12:18 - 12:20es hacer algo con nuestros pares,
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12:20 - 12:22mirarnos, colaborar mutuamente.
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12:22 - 12:24Y quiero contarles una breve historia de 1999,
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12:24 - 12:26de un videojuego llamado Everquest.
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12:26 - 12:28En este videojuego
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12:28 - 12:31había dos grandes dragones y había que formar un equipo para matarlos,
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12:31 - 12:3442 personas... hasta 42 personas para matar a estos dragones.
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12:34 - 12:36Era un problema
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12:36 - 12:39porque habían puesto dos o tres dragones.
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12:39 - 12:42Así que los jugadores abordaron el problema
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12:42 - 12:44apareciendo espontáneamente con un sistema
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12:44 - 12:46de motivación mutua,
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12:46 - 12:48justo y transparente.
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12:48 - 12:51Se pagaban unos a otros con una moneda virtual
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12:51 - 12:54que denominaron puntos mata-dragón.
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12:54 - 12:56Y cada vez que a uno le tocaba ir a una misión
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12:56 - 12:58se le pagaba en puntos mata-dragón.
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12:58 - 13:00Hacían este seguimiento en un sitio web aparte.
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13:00 - 13:02Hacían el seguimiento de su propio dinero
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13:02 - 13:04y luego los jugadores podían ofertar
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13:04 - 13:06por algo "cool" que quisieran...
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13:06 - 13:08todo organizado por los mismos jugadores.
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13:08 - 13:11Lo asombroso del sistema es que no sólo funcionó con Everquest
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13:11 - 13:13sino que hoy, una década después,
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13:13 - 13:16cada videojuego del mundo que tiene este tipo de tarea
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13:16 - 13:18usa una versión de este sistema...
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13:18 - 13:20decenas de millones de personas.
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13:20 - 13:22Y la tasa de éxito
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13:22 - 13:24es cercana al 100%.
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13:24 - 13:26Esto es desarrollado por jugadores,
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13:26 - 13:29auto impuesto, una moneda voluntaria,
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13:29 - 13:31y es un comportamiento de usuario
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13:31 - 13:33muy sofisticado.
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13:35 - 13:37Y quiero terminar sugiriendo
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13:37 - 13:39algunas maneras en las que estos principios
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13:39 - 13:41podrían divulgarse en el mundo.
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13:41 - 13:43Voy a empezar por los negocios.
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13:43 - 13:45Estamos empezando a ver algunos grandes problemas
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13:45 - 13:47en torno a los negocios
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13:47 - 13:49de reciclaje y conservación de energía.
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13:49 - 13:51Empezamos a ver el surgimiento de tecnologías maravillosas
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13:51 - 13:53como medidores de energía en tiempo real.
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13:53 - 13:55Y miro esto y digo "sí"
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13:55 - 13:58podemos llevar eso mucho más lejos
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13:58 - 14:00permitiéndole a la gente ponerse objetivos,
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14:00 - 14:02fijando objetivos calibrados,
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14:02 - 14:05usando factores de incerteza,
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14:05 - 14:07usando objetivos múltiples,
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14:07 - 14:10usando un gran sistema subyacente de recompensas e incentivos,
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14:10 - 14:12organizando a la gente
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14:12 - 14:14para colaborar en grupos, organizada por calles
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14:14 - 14:16para colaborar y competir,
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14:16 - 14:18para usar esa mecánica de grupo
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14:18 - 14:20motivacional tan sofisticada que vemos.
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14:20 - 14:22En materia educativa
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14:22 - 14:24quizá lo más obvio de todo sea
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14:24 - 14:27transformar la manera de involucrar a la gente.
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14:27 - 14:29Podemos ofrecerle a la gente la gran continuidad
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14:29 - 14:32entre experiencia e inversión personal.
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14:32 - 14:34Podemos partir las cosas
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14:34 - 14:36en tareas pequeñas muy calibradas.
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14:36 - 14:38Podemos usar aleatoriedad calculada.
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14:38 - 14:40Podemos premiar el esfuerzo de manera
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14:40 - 14:43consistente si se cumple todo junto.
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14:43 - 14:45Y podemos usar ese comportamiento grupal
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14:45 - 14:48que vemos aparecer cuando la gente juega junta,
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14:48 - 14:51estos mecanismos cooperativos muy complejos
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14:51 - 14:53que no tienen precedentes.
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14:53 - 14:55En el gobierno, algo que me viene a la mente
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14:55 - 14:58es que el gobierno de EE.UU., entre otros,
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14:58 - 15:00está empezando a pagarle a la gente
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15:00 - 15:02para que adelgace.
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15:02 - 15:04Estamos diciendo que se usa una recompensa económica
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15:04 - 15:06para abordar el gran problema de la obesidad.
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15:06 - 15:08Pero, de nuevo, esas recompensas
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15:08 - 15:11podrían calibrarse con precisión
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15:11 - 15:14si usáramos la vasta experiencia
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15:14 - 15:17de los videojuegos para aumentar ese atractivo,
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15:17 - 15:19para tomar los datos, las observaciones,
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15:19 - 15:21de millones de horas hombre
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15:21 - 15:23e invertir ese feedback
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15:23 - 15:25en el aumento del compromiso.
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15:25 - 15:28Y al final es esta palabra, el compromiso,
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15:28 - 15:30la que quiero dejarles.
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15:30 - 15:32Se trata de cómo transformar
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15:32 - 15:34la participación individual
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15:34 - 15:37mediante las lecciones psicológicas y neurológicas
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15:37 - 15:40que podemos aprender mirando a la gente jugar videojuegos.
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15:40 - 15:43Pero también se trata de compromiso colectivo
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15:43 - 15:46y de un laboratorio sin precedentes
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15:46 - 15:48para observar qué mueve a las personas
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15:48 - 15:50a trabajar, jugar y comprometerse
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15:50 - 15:53a gran escala en los juegos.
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15:53 - 15:56Y si podemos ver estas cosas y aprender de ellas
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15:56 - 15:58y ver cómo podemos articularlas,
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15:58 - 16:01creo que realmente tenemos algo muy revolucionario en nuestras manos.
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16:01 - 16:03Muchas gracias.
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16:03 - 16:07(Aplausos)
- Title:
- Tom Chatfield: 7 maneras en que los juegos recompensan al cerebro
- Speaker:
- Tom Chatfield
- Description:
-
Estamos llevando el mundo de los juegos a más aspectos de nuestras vidas. Pasamos innumerables horas explorando mundos virtuales, gastando dinero real en busca de tesoros imaginarios. ¿Por qué? Como nos muestra Tom Chatfield los juegos están bien afinados para repartir premios que cautivan al cerebro y nos hacen ir por más.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 16:08