Tom Chatfield : 7 manières pour les jeux de récompenser le cerveau
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0:00 - 0:03J'adore les jeux vidéo.
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0:03 - 0:06J'en ai aussi un peu peur.
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0:06 - 0:08J'ai peur de leur pouvoir
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0:08 - 0:10en termes d'imagination, en termes de technologie,
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0:10 - 0:12en termes de concept.
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0:12 - 0:14Mais je pense, surtout,
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0:14 - 0:16j'ai peur de leur pouvoir
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0:16 - 0:19de nous motiver, de nous contraindre,
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0:19 - 0:21de nous fasciner,
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0:21 - 0:24comme rien de ce que nous avons
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0:24 - 0:26inventé avant ne l'a vraiment fait.
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0:26 - 0:29Et je pense que nous pouvons apprendre des choses plutôt étonnantes
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0:29 - 0:31en regardant comment nous faisons ça.
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0:31 - 0:33Et en particulier, je pense que nous pouvons apprendre des choses
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0:33 - 0:36sur l'apprentissage.
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0:36 - 0:38Maintenant l'industrie des jeux vidéo
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0:38 - 0:40est de loin celui des médias modernes
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0:40 - 0:42qui connaît la plus grande croissance.
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0:42 - 0:44D'environ 10 milliards en 1990,
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0:44 - 0:47elle représente 50 milliards de dollars pour le monde entier aujourd'hui,
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0:47 - 0:50et elle ne montre aucun signe de ralentissement.
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0:50 - 0:52Dans 4 ans,
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0:52 - 0:55on estime qu'elle vaudra plus de 80 milliards de dollars.
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0:55 - 0:58C'est environ trois fois l'industrie de la musique enregistrée.
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0:58 - 1:00C'est assez stupéfiant,
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1:00 - 1:03mais je ne pense pas que ce soit la statistique la plus parlante de toutes.
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1:03 - 1:05La chose qui m'étonne vraiment
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1:05 - 1:07est qu'aujourd'hui,
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1:07 - 1:09les gens dépensent
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1:09 - 1:12environ 8 milliards de dollars par an
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1:12 - 1:14pour acheter des articles virtuels
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1:14 - 1:16qui n'existent
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1:16 - 1:19qu'à l'intérieur des jeux vidéo.
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1:19 - 1:22Voici une capture d'écran du monde d'un jeu vidéo, Entropia Universe.
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1:22 - 1:24Plus tôt cette année,
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1:24 - 1:26un astéroïde virtuel
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1:26 - 1:30s'y est vendu pour 330 000 vrai dollars.
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1:30 - 1:32Et ceci
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1:32 - 1:35est un vaisseau de classe Titan
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1:35 - 1:37dans le jeu de l'espace, EVE online.
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1:37 - 1:39Et cet objet virtuel
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1:39 - 1:41prend à 200 vraies personnes
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1:41 - 1:44environ 56 jours de temps réel à construire,
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1:44 - 1:47plus des milliers heures et des heures
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1:47 - 1:49d'efforts avant ça.
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1:49 - 1:52Et pourtant il s'en construit beaucoup.
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1:52 - 1:54Et à l'autre bout de l'échelle,
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1:54 - 1:57le jeu, Farmville, dont vous avez peut-être entendu parler,
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1:57 - 1:59compte 70 millions de joueurs
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1:59 - 2:01dans le monde,
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2:01 - 2:03et la plupart de ces joueurs
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2:03 - 2:05y jouent presque tous les jours.
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2:05 - 2:07Cela peut sembler
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2:07 - 2:09inquiétant pour certains,
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2:09 - 2:11un indicateur de ce qui est inquiétant
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2:11 - 2:13ou qui ne va pas dans la société.
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2:13 - 2:15Mais nous sommes ici pour les bonnes nouvelles,
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2:15 - 2:17et la bonne nouvelle est que
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2:17 - 2:19je crois que nous pouvons explorer
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2:19 - 2:22pourquoi cet effort humain bien réel,
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2:22 - 2:26cette production très intense de valeur a lieu.
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2:26 - 2:28Et en répondant à cette question
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2:28 - 2:30je pense que nous pouvons
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2:30 - 2:32enlever quelque chose de très puissant.
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2:32 - 2:34Et je crois que la manière la plus intéressante
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2:34 - 2:36d'envisager la façon dont tout ça se passe
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2:36 - 2:38c'est en termes de récompense.
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2:38 - 2:41Et en particulier, c'est en termes
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2:41 - 2:43de récompenses émotionnelles très intenses
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2:43 - 2:45que jouer à des jeux offre aux gens,
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2:45 - 2:47à la fois sur le plan individuel
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2:47 - 2:49et le plan collectif.
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2:49 - 2:51Et si on regarde ce qui se passe dans la tête de quelqu'un
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2:51 - 2:53quand on les défie,
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2:53 - 2:56deux processus tout à fait différents se déroulent.
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2:56 - 2:59D'une part il y a les processus de désir.
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2:59 - 3:02C'est une peu de l'ambition et de la motivation -- je vais faire ça, je vais travailler dur.
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3:02 - 3:04D'autre part, ce sont les processus d'appréciation,
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3:04 - 3:06d'amusement et d'attirance
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3:06 - 3:08et de plaisir --
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3:08 - 3:10et une bête énorme qui vole avec un orc sur le dos.
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3:10 - 3:12C'est une super image. C'est vraiment cool.
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3:12 - 3:15Elle est tirée du jeu World of Warcraft qui compte plus de 10 millions de joueurs dans le monde,
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3:15 - 3:18j'en suis un, ma femme en est un autre.
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3:18 - 3:20Et ce genre de monde,
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3:20 - 3:22cette bête volante que vous pouvez chevaucher
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3:22 - 3:24montre pourquoi les jeux
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3:24 - 3:27fonctionnent si bien sur ce que l'on veut et ce que l'on aime.
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3:27 - 3:29Parce que c'est très puissant. C'est fabuleux.
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3:29 - 3:31Ça vous donne de grands pouvoirs.
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3:31 - 3:34Votre ambition est satisfaite, mais c'est très beau.
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3:34 - 3:37C'est un très grand plaisir de voler.
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3:37 - 3:39Et donc tout ça se combine pour former
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3:39 - 3:41une implication émotionnelle très intense.
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3:41 - 3:44Mais ce n'est pas le plus intéressant.
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3:44 - 3:46Le plus intéressant dans la virtualité
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3:46 - 3:48c'est qu'on peut s'y mesurer.
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3:48 - 3:51Parce que ce qu'on peut mesurer dans la virtualité
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3:51 - 3:53c'est tout.
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3:53 - 3:55Chaque chose que chaque personne
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3:55 - 3:58qui a jamais joué à un jeu a jamais fait peut être mesurée.
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3:58 - 4:00Les plus grands jeux dans le monde aujourd'hui
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4:00 - 4:04mesurent plus d'un million de points de données
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4:04 - 4:06pour leurs joueurs, pour tout ce que tout le monde fait --
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4:06 - 4:09bien plus détaillé que ne pourrait le faire n'importe quel site web.
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4:09 - 4:12Et cela permet qu'il se passe quelque chose de très spécial
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4:12 - 4:14dans les jeux.
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4:14 - 4:17C'est quelque chose qu'on appelle la planification de récompenses.
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4:17 - 4:19Et par là je veux dire regarder
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4:19 - 4:21ce que des millions et des millions de joueurs ont fait
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4:21 - 4:23et de calibrer soigneusement le taux,
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4:23 - 4:26la nature, le type, l'intensité des récompenses dans un jeu
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4:26 - 4:28pour qu'ils restent impliqués
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4:28 - 4:31pendant des périodes et des efforts impressionnants.
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4:31 - 4:33Et pour essayer d'expliquer ça
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4:33 - 4:36en termes concrets,
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4:36 - 4:38je veux vous parler d'un genre de tâche
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4:38 - 4:40qui pourrait vous échoir dans tant de ces jeux.
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4:40 - 4:43Allez chercher une certaine quantité d'un certain article du jeu.
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4:43 - 4:45Disons, pour faire simple,
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4:45 - 4:48ma mission est de récupérer 15 tartes,
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4:48 - 4:51et je peux récupérer 15 tartes
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4:51 - 4:53en tuant ces petits montres mignons.
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4:53 - 4:55Un simple jeu de quête.
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4:55 - 4:57Et vous pouvez penser, si vous voulez,
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4:57 - 4:59que c'est un problème de boîtes.
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4:59 - 5:01Je dois ouvrir ces boîtes
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5:01 - 5:04et je ne sais pas ce qu'elles contiennent tant que je ne les ai pas ouvertes.
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5:04 - 5:07Et je vais ouvrir une boîte après l'autre jusqu'à ce que j'aie 15 tartes.
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5:07 - 5:09Et si vous prenez un jeu comme Warcraft,
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5:09 - 5:11vous pouvez penser, si vous voulez,
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5:11 - 5:14à un grand effort d'ouverture de boîtes.
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5:14 - 5:17Le jeu consiste simplement à faire ouvrir aux gens des millions de boîtes,
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5:17 - 5:19en obtenant des trucs de plus en plus chouettes dedans.
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5:19 - 5:22Ça a l'air absolument ennuyeux,
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5:22 - 5:24mais les jeux sont capables
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5:24 - 5:26de rendre ce processus
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5:26 - 5:28incroyablement captivant.
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5:28 - 5:30Et la façon dont ils font ça
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5:30 - 5:33c'est par le biais d'une combinaison de probabilités et de données.
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5:33 - 5:35Réfléchissons à la probabilité.
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5:35 - 5:37Si nous voulons impliquer quelqu'un
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5:37 - 5:40dans le processus d'ouvertures de boîtes pour trouver des tartes,
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5:40 - 5:42nous voulons nous assurer que ce n'est ni trop facile,
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5:42 - 5:44ni trop difficile de trouver une tarte.
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5:44 - 5:46Alors qu'est-ce qu'on fait? Et bien on prend un million de gens --
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5:46 - 5:49non, 100 millions de gens, 100 millions d'ouvreurs de boîtes --
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5:49 - 5:52et on calcule, si vous mettez le taux de tartes
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5:52 - 5:54à environ 25 % --
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5:54 - 5:57ce n'est ni trop frustrant, ni trop facile ;
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5:57 - 5:59ça garde la motivation des gens --
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5:59 - 6:02mais bien sûr, vous ne faites pas que ça -- il y a 15 tartes.
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6:02 - 6:04ET je pourrais faire un jeu appelé TarteCraft,
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6:04 - 6:06ou tout ce que vous ayez à faire serait d'obtenir un million de tartes,
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6:06 - 6:08ou 1000 tartes.
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6:08 - 6:10Ce serait très ennuyeux.
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6:10 - 6:1215 est un chiffre plutôt optimal.
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6:12 - 6:14Vous trouvez que -- vous savez, le bon nombre
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6:14 - 6:16pour pousser les gens à continuer c'est entre 5 et 20.
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6:16 - 6:18Mais nous n'avons pas que des tartes dans les boîtes.
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6:18 - 6:20Il y a 100% ici.
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6:20 - 6:23Ce que nous faisons c'est de nous assurer que chaque fois qu'une boîte est ouverte
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6:23 - 6:25il y a quelque chose dedans, une petite récompense,
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6:25 - 6:27qui pousse les gens à progresser et à s'impliquer.
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6:27 - 6:29Dans la plupart des jeux d'aventure,
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6:29 - 6:32il y a un peu d'argent virtuel, un peu d'expérience,
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6:32 - 6:34mais nous ne faisons pas que ça non plus.
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6:34 - 6:36Nous disons aussi qu'il va y avoir des tas d'autres articles
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6:36 - 6:38de qualités et de niveaux d'intérêts divers.
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6:38 - 6:41Il y aura 10 % de chances que vous ayez un très bon article.
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6:41 - 6:43Il y aura à 0,1 % de chances
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6:43 - 6:46que vous ayez un article absolument génial.
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6:46 - 6:49Et chacune de ces récompenses est soigneusement calibrée pour l'article.
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6:49 - 6:51Et nous disons également:
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6:51 - 6:54"Combien de monstres ? Est-ce que je dois remplir le monde entier d'un milliard de monstres ?"
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6:54 - 6:57Non, nous voulons un ou deux monstres à l'écran à un moment donné.
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6:57 - 7:00Et donc ça m'attire. Ce n'est pas trop facile, pas trop difficile.
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7:00 - 7:02Donc tout ceci est très puissant.
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7:02 - 7:05Mais nous sommes dans le virtuel ; ce ne sont pas de vraies boîtes.
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7:05 - 7:07Alors nous pouvons faire
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7:07 - 7:09des choses plutôt étonnantes.
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7:09 - 7:13Nous remarquons, en regardant tous ces gens ouvrir des boîtes,
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7:13 - 7:16que quand les gens arrivent à 13 tartes sur 15
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7:16 - 7:19leur perception bascule, ils commencent à s'ennuyer un peu.
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7:19 - 7:21Ils ne voient pas la probabilité d'une façon rationnelle.
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7:21 - 7:23Ils pensent que le jeu est injuste.
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7:23 - 7:25Il ne veut pas me donner les deux dernières tartes. Je vais laisser tomber.
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7:25 - 7:27Si ce sont de vraies boîtes, je ne peux pas faire grand-chose,
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7:27 - 7:29mais dans un jeu, nous pouvons simplement dire "bon, très bien."
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7:29 - 7:33Quand vous arrivez à 13 cartes, vous avez 75 % de chances d'obtenir une tarte à présent.
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7:33 - 7:35Continuez. Regardez ce que les gens font --
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7:35 - 7:37Ils ajustent le monde pour l'aligner sur leurs attentes.
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7:37 - 7:39Nos jeunes font pas toujours cela.
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7:39 - 7:41Une chose qu'ils font certainement en ce moment
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7:41 - 7:44c'est, si vous avez un article génial qui fait parti des 0,1 %,
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7:44 - 7:47ils s'assurent qu'un autre ne va pas apparaître avant un certain laps de temps
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7:47 - 7:49pour lui garder sa valeur, pour qu'il reste spécial.
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7:49 - 7:51Le fait est vraiment
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7:51 - 7:53que nous avons évolué pour être satisfaits par le monde
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7:53 - 7:55de manière particulière.
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7:55 - 7:58Pendant des dizaines et des centaines de milliers d'années
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7:58 - 8:00nous avons évolué pour trouver certaines choses stimulantes
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8:00 - 8:02et en tant qu'êtres intelligents et civilisés
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8:02 - 8:05nous sommes énormément stimulés par la résolution des problèmes et l'apprentissage.
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8:05 - 8:07Mais maintenant nous pouvons nous servir de cela à l'envers
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8:07 - 8:09et construire des mondes
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8:09 - 8:12qui déclenchent expressément nos boîtes d'évolution.
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8:12 - 8:14Et donc que cela veut-il dire en pratique?
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8:14 - 8:16Et bien, je vais citer
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8:16 - 8:18sept choses
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8:18 - 8:20qui, je pense, montrent
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8:20 - 8:22comment vous pouvez tirer ces leçons des jeux
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8:22 - 8:25et les utiliser en dehors des jeux.
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8:25 - 8:27La première est très simple:
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8:27 - 8:29des barres d'expérience qui mesurent la progression --
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8:29 - 8:31quelque chose qui a été exposé brillamment
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8:31 - 8:34par des gens comme Jesse Schell plus tôt dans l'année.
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8:34 - 8:37Ça a déjà été fait à l'université de l'Indiana aux États-Unis, entre autres.
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8:37 - 8:40C'est simplement l'idée que, au lieu de noter les gens de façon incrémentielle,
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8:40 - 8:42avec des petits trucs,
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8:42 - 8:44on leur donne un profil avec un avatar
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8:44 - 8:46qui progresse constamment
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8:46 - 8:49par toutes petites incrémentations, qui donnent l'impression de leur appartenir.
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8:49 - 8:51Et tout converge vers cela,
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8:51 - 8:54et ils le voient venir petit à petit, et c'est à eux tant qu'ils continuent.
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8:54 - 8:56Deuxièmement, des objectifs multiples longs et à court terme --
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8:56 - 8:585000 tartes, c'est ennuyeux,
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8:58 - 9:0015 tartes, c'est intéressant.
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9:00 - 9:02Donc vous donnez aux gens
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9:02 - 9:04tout un tas de tâches différentes.
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9:04 - 9:06Vous dites, il s'agit
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9:06 - 9:08de faire 10 de ces questions,
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9:08 - 9:10mais une autre tâche
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9:10 - 9:12est d'arriver à 20 classes en temps voulu,
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9:12 - 9:15mais une autre tâche est de collaborer avec d'autres personnes,
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9:15 - 9:18une autre tâche est de montrer votre travail 5 fois,
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9:18 - 9:20une autre tâche de frapper cette cible particulière.
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9:20 - 9:23On divise les choses en petites tranches calibrées
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9:23 - 9:25que les gens peuvent choisir et faire en parallèle
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9:25 - 9:27pour qu'ils continuent à jouer
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9:27 - 9:29et que vous puissiez utiliser pour les orienter
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9:29 - 9:32vers des activités qui apportent un bénéfice individuel.
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9:33 - 9:35Troisièmement, vous récompensez l'effort.
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9:35 - 9:38C'est votre facteur 100 %. Les jeux font ça merveilleusement.
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9:38 - 9:41Chaque fois que vous faites quelque chose, vous recevez du crédit, pour avoir essayé.
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9:41 - 9:44On ne punit pas l'échec ; on récompense chaque petit effort --
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9:44 - 9:47un peu d'or, un peu de crédit -- vous avez fait 20 questions -- on coche.
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9:47 - 9:50Tout ça est minutieusement enregistré.
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9:50 - 9:52Quatrièmement, le retour.
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9:52 - 9:54C'est absolument crucial,
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9:54 - 9:56et le virtuel le fournit d'une façon époustouflante.
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9:56 - 9:59Si vous considérez certains des problèmes les plus intraitables au monde aujourd'hui
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9:59 - 10:01et dont nous avons entendu dire des choses stupéfiantes,
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10:01 - 10:04il est très très difficile pour les gens d'apprendre
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10:04 - 10:07s'ils ne peuvent pas relier les conséquences aux actions.
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10:07 - 10:09La pollution, le réchauffement planétaire, ces trucs-là,
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10:09 - 10:11les conséquences en sont distantes en temps et en espace.
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10:11 - 10:13Il est très difficile d'apprendre à ressentir une leçon,
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10:13 - 10:15mais si vous pouvez modéliser les choses pour les gens,
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10:15 - 10:17si vous donnez aux gens des choses qu'ils peuvent manipuler
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10:17 - 10:19et avec lesquels ils peuvent jouer et ils ont un retour,
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10:19 - 10:21alors ils peuvent apprendre une leçon, ils peuvent voir,
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10:21 - 10:24ils peuvent avancer, ils peuvent comprendre.
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10:24 - 10:26Et cinquièmement
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10:26 - 10:28l'élément d'incertitude.
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10:28 - 10:31Maintenant ceci est une mine d'or neurologique,
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10:31 - 10:33si vous voulez,
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10:33 - 10:35parce qu'une récompense connue
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10:35 - 10:37excite les gens,
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10:37 - 10:39mais ce qui les motive vraiment
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10:39 - 10:41c'est la récompense incertaine,
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10:41 - 10:43la récompense placée au juste niveau d'incertitude,
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10:43 - 10:46dont ils ne savaient pas vraiment si oui ou non ils allaient l'obtenir.
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10:46 - 10:49Les 25 %. Ceci active le cerveau.
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10:49 - 10:51Et si vous pensez
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10:51 - 10:53à utiliser ça pour des tests,
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10:53 - 10:55en introduisant simplement des éléments contrôleurs aléatoires
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10:55 - 10:57dans toutes les formes de tests et de formation,
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10:57 - 10:59vous pouvez transformer les niveaux d'implication des gens
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10:59 - 11:01en puisant dans ce très puissant
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11:01 - 11:03mécanisme d'évolution
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11:03 - 11:05Le fait que quand on ne peut pas prédire tout à fait une chose,
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11:05 - 11:07cela nous excite vraiment.
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11:07 - 11:09Nous voulons juste revenir et trouver plus.
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11:09 - 11:11Comme vous le savez sans doute, le neurotransmetteur
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11:11 - 11:13associé à l'apprentissage s'appelle la dopamine.
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11:13 - 11:16Il est associé avec le comportement de recherche de récompense.
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11:16 - 11:19Et quelque chose de très excitant commence à se passer
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11:19 - 11:22dans des endroits comme l'université de Bristol Royaume-Uni,
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11:22 - 11:25où nous commençons à être en mesure de modéliser mathématiquement
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11:25 - 11:27les niveaux de dopamine dans le cerveau.
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11:27 - 11:29Et ce que ça signifie, c'est que nous pouvons prédire l'apprentissage,
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11:29 - 11:32nous pouvons prédire l'implication augmentée,
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11:32 - 11:34ces fenêtres, ces fenêtres de temps,
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11:34 - 11:37dans lesquelles l'apprentissage a lieu à un niveau augmenté.
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11:37 - 11:39Et deux choses découlent vraiment de cela.
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11:39 - 11:41La première a à voir avec la mémoire,
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11:41 - 11:43le fait que nous puissions trouver ces moments.
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11:43 - 11:45Quand quelqu'un est plus susceptible de se souvenir,
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11:45 - 11:47nous pouvons lui donner une pépite dans une fenêtre.
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11:47 - 11:49Et la deuxième chose est la confiance,
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11:49 - 11:51le fait que nous puissions voir comment les structures de jeux et de récompenses
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11:51 - 11:54rendent les gens plus courageux, plus prêts à prendre des risques,
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11:54 - 11:56plus prêts à affronter les difficultés,
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11:56 - 11:58plus difficiles à décourager
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11:58 - 12:00Tout cela peut sembler très sinistre.
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12:00 - 12:02Mais vous savez, dans le genre "on manipule nos cerveaux, nous sommes tous accros."
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12:02 - 12:04On lance le mot addiction.
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12:04 - 12:06Il y a de réelles inquiétudes ici.
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12:06 - 12:08Mais le plus grand attrait neurologique pour les gens
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12:08 - 12:10ce sont d'autres gens.
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12:10 - 12:13C'est ça qui nous excite vraiment.
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12:13 - 12:15En termes de récompenses, ce n'est pas l'argent,
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12:15 - 12:18le fait de recevoir du liquide -- c'est bien --
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12:18 - 12:20c'est de faire des trucs avec nos pairs,
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12:20 - 12:22qui nous regardent, qui collaborent avec nous.
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12:22 - 12:24Et je veux vous raconter une brève histoire qui se passe en 1999 --
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12:24 - 12:26un jeu vidéo appelé Everquest.
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12:26 - 12:28Et dans ce jeu vidéo,
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12:28 - 12:31il y avait de très gros dragons, et vous deviez faire équipe pour les tuer --
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12:31 - 12:3442 personnes -- jusqu'à 42 personnes pour tuer ces gros dragon.
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12:34 - 12:36C'est un problème,
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12:36 - 12:39parce qu'ils ont laissé tomber deux ou trois articles décents.
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12:39 - 12:42Alors les joueurs ont contourné ce problème
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12:42 - 12:44en inventant spontanément un système
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12:44 - 12:46pour se motiver mutuellement,
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12:46 - 12:48équitablement et de façon transparente.
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12:48 - 12:51Ce qui s'est passé, ils se payaient mutuellement en argent virtuel
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12:51 - 12:54qu'ils appelaient des points de tueurs de Dragon.
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12:54 - 12:56Et chaque fois que c'était votre tour d'aller en mission,
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12:56 - 12:58on vous payait en points de tueurs de Dragon.
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12:58 - 13:00Ils les comptabilisaient sur un site Web indépendant.
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13:00 - 13:02Donc ils comptabilisaient leur propre monnaie privée,
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13:02 - 13:04et ensuite les joueurs pouvaient enchérir
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13:04 - 13:06pour les articles sympas qu'ils voulaient --
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13:06 - 13:08le tout organisé par les joueurs eux-mêmes.
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13:08 - 13:11Maintenant le système époustouflant n'est pas que ça a marché dans Everquest,
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13:11 - 13:13mais qu'aujourd'hui, 10 ans plus tard,
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13:13 - 13:16chaque jeu vidéo dans le monde qui a ce genre de tâches
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13:16 - 13:18utilise une version de ce système --
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13:18 - 13:20des dizaines de millions de gens.
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13:20 - 13:22Et le taux de réussite
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13:22 - 13:24approche les 100 %.
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13:24 - 13:26C'est une monnaie volontaire, qui s'impose
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13:26 - 13:29développé par les joueurs,
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13:29 - 13:31et c'est un comportement de joueurs
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13:31 - 13:33incroyablement sophistiqué.
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13:35 - 13:37Et je veux juste terminer en suggérant
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13:37 - 13:39quelques manières dont ce principe
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13:39 - 13:41pourrait se transposer dans le monde.
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13:41 - 13:43Je commencerai par les affaires.
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13:43 - 13:45Je veux dire, nous commençons à voir certains des gros problèmes
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13:45 - 13:47dans des domaines comme les affaires,
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13:47 - 13:49le recyclage et l'économie d'énergie.
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13:49 - 13:51Nous commençons à voir l'émergence de merveilleuses technologies
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13:51 - 13:53comme les compteurs d'énergie en temps réel.
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13:53 - 13:55Et et quand je vois ça, je me dis oui,
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13:55 - 13:58nous pourrions aller aussi loin que ça
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13:58 - 14:00en permettant aux gens de fixer des objectifs
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14:00 - 14:02en fixant des objectifs calibrés,
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14:02 - 14:05en utilisant des éléments d'incertitude,
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14:05 - 14:07en utilisant ses cibles multiples,
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14:07 - 14:10en utilisant un système génial de motivation et de récompenses sous-jacentes
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14:10 - 14:12en poussant les gens
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14:12 - 14:14à collaborer en termes de groupe, en termes de rues,
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14:14 - 14:16à collaborer et à se mettre en compétition
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14:16 - 14:18pour utiliser ces groupes très sophistiqués
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14:18 - 14:20et ses mécanismes de motivation que nous voyons.
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14:20 - 14:22En termes d'éducation,
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14:22 - 14:24peut-être le domaine le plus évident de tous,
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14:24 - 14:27nous pouvons transformer la façon dont nous impliquons les gens.
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14:27 - 14:29Nous nous pouvons offrir aux gens une excellente continuité
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14:29 - 14:32d'expérience et d'investissement personnel.
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14:32 - 14:34Nous nous pouvons diviser les choses
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14:34 - 14:36en de petites taches hautement calibrées.
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14:36 - 14:38Nous pouvons utiliser l'entropie calculée.
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14:38 - 14:40Nous pouvons récompenser l'effort de façon consistante
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14:40 - 14:43puisque tout joue ensemble.
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14:43 - 14:45Et nous pouvons utiliser les comportements de groupe
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14:45 - 14:48que nous voyons évoluer quand les gens jouent ensemble,
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14:48 - 14:51ce sont des mécanismes coopératifs plus complexes
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14:51 - 14:53que tout ce qu'on a vu auparavant.
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14:53 - 14:55Quant au gouvernement, une chose qui vient à l'esprit
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14:55 - 14:58c'est que le gouvernement des États-Unis, entre autres,
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14:58 - 15:00commence littéralement à payer les gens
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15:00 - 15:02pour qu'ils perdent du poids.
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15:02 - 15:04Alors nous disons que la récompense financière est utilisée
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15:04 - 15:06pour s'attaquer au vaste problème de l'obésité.
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15:06 - 15:08Mais là encore, ces récompenses
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15:08 - 15:11pourraient être calibrées si précisément
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15:11 - 15:14si nous étions capables d'utiliser la très grande expertise
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15:14 - 15:17des systèmes de jeu, rien que pour faire un effet de levier sur cet appel,
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15:17 - 15:19pour prendre les données, pour prendre les observations
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15:19 - 15:21de millions d'heures humaines
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15:21 - 15:23et d'exploiter ce retour
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15:23 - 15:25pour en tirer une implication croissante.
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15:25 - 15:28Et au final, c'est ce mot implication
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15:28 - 15:30sur lequel je veux vous laisser.
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15:30 - 15:32C'est comment l'implication individuelle
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15:32 - 15:34peut-être transformée
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15:34 - 15:37par les leçons psychologiques et neurologiques
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15:37 - 15:40que nous pouvons apprendre en regardant les gens qui jouent.
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15:40 - 15:43Mais c'est aussi l'implication collective
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15:43 - 15:46et le laboratoire sans précédent
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15:46 - 15:48pour observer ce qui motive les gens
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15:48 - 15:50à travailler, à jouer, à s'impliquer
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15:50 - 15:53à grande échelle dans des jeux.
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15:53 - 15:56Et si nous pouvons examiner ces choses et en tirer des leçons
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15:56 - 15:58et voir comment les appliquer à d'autres domaines,
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15:58 - 16:01alors je crois vraiment que nous avons dans nos mains quelque chose de révolutionnaire.
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16:01 - 16:03Merci beaucoup.
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16:03 - 16:07(Applaudissements)
- Title:
- Tom Chatfield : 7 manières pour les jeux de récompenser le cerveau
- Speaker:
- Tom Chatfield
- Description:
-
Nous amenons le jeu dans plus d'aspects de nos vies, en passant des heures et des heures -- et de l'argent bien réel -- à explorer des mondes virtuels pour trouver des trésors imaginaires. Pourquoi? Comme Tom Chatfield le montre, les jeux sont parfaitement réglés pour distribuer des récompenses qui séduisent le cerveau et nous poussent à en redemander.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 16:08