톰 채트필드: 게임이 두뇌에 보상하는 7가지 방법

우리는 우리 삶의 보다 많은 측면에 게임방식을 도입하고, 많은 시간과 금전을 소비하고, 가상의 보물을 위해 가상의 세계를 탐험하고 있습니다. 그 이유가 무엇일까요? 톰 채트필드는 게임이 우리의 뇌를 사로잡고 더 많은 것을 탐구하도록 하는, 보상을 할당하는 것에 대해 완벽하게 조정하고 있음을 보여줍니다.

저는 비디오게임을 정말 좋아합니다.

약간의 경외심도 가지고 있습니다.

저는 상상력, 기술, 발상에 관한

게임의 힘에

경외심을 가지고 있습니다.

하지만 무엇보다도

이제까지 우리가 발명했던

그 어떤 것과도 유사하지 않으면서,

우리에게 동기를 부여하고,

뭔가를 하도록 만들고, 집중하도록 만들기도 하는,

게임의 힘에 경외심을 가지고 있습니다.

그리고 이것이 어떻게 진행되는지 살펴봄으로써

정말 놀라운 것들을 배울 수 있다고 생각합니다.

특히, 학습에 대한 것들을

배울 수 있다고 생각합니다.

현재 비디오 게임 산업은

그 어떤 현대의 대중매체보다도

훨씬 빠르게 성장하고 있습니다.

1990년 약 100억 달러에서

오늘날 전 세계적으로 500억 달러의 가치를 지니고 있고,

쇠퇴할 기미는 보이지 않고 있습니다.

4년 내로,

800억 달러 이상의 가치를 지니게 될 것으로 추산됩니다.

이건 음반 산업의 약 3배입니다.

상당히 놀랍습니다만,

가장 놀라운 통계치는 아니라고 생각합니다.

저를 가장 놀라게 한 것은

바로 오늘날,

사람들이 오직 비디오 게임 안에서만

존재하는 가상 아이템들을

구매하기 위해서

1년에 약 800억 달러를

소비한다는 것입니다.

이것은 '엔트로피아 유니버스'라는 가상 게임의 한 장면입니다.

올해 초,

게임의 가상 소행성이

33만 달러에 팔렸습니다.

그리고 이것은

우주 게임인 EVE 온라인의

타이탄급 우주선입니다.

이 가상의 물체를 만들기 위해

200명의 사람들과

56일이라는 시간이 필요할 뿐만 아니라

셀 수 없이 많은 시간 동안의

노력이 소요됩니다.

그럼에도 불구하고, 많은 우주선들이 생성되었습니다.

또 다른 쪽에서는,

여러분이 아마 들어봤을지도 모를 팜빌이라는 게임이

전 세계적으로

7천만명의 게임 이용자들을 가지고 있고,

그 중 대다수는 거의 매일

이 게임을 합니다.

이것이 어쩌면

어떤 사람들에게는 꽤나 놀랍고

사회적 문제의 지표로

들릴 수가 있을 것입니다.

하지만 우리는 여기 좋은 소식을 위해 왔고,

그 좋은 소식이란

저는 이런 실질적인 인간들의 노력과

가치있는 매우 열성적인 세대가 존재하는 이유를

탐구할 수 있다고 생각한다는 것입니다.

그 질문에 대한 답변을 통해,

아주 강력한 어떤 것을

얻어낼 수 있다고 생각합니다.

그리고 이 모든 것이 어떻게 진행되는지

살펴보는 가장 흥미로운 방법은

보상에 관한 것이라고 생각합니다.

그리고 특히, 그것은 게임을 하는 것이

개별적, 집단적으로

사람들에게 제공하는

매우 강력한

감정적 보상에 대한 것입니다.

사람들이 게임을 하는 중,

머리 속에 어떤 일이 벌어지는지 살펴 보면,

두 가지의 매우 상이한 과정들이 발생합니다.

먼저, 원하는 과정들이 존재합니다.

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

둘째로, 좋아하는 과정들이 존재합니다.

재미와 애정,

그리고 즐거움입니다.

오크를 등에 태운 거대한 날아다니는 괴수입니다.

정말 멋진 이미지죠. 아주 멋집니다.

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

저와 제 아내도 그 게임을 즐깁니다.

그리고 이런 종류의 세계,

타고 다닐 수 있는 이런 거대한 날아다니는 괴수는,

원하는 것과 좋아하는 것, 둘 다를 수행하는 데 있어서

왜 게임이 매우 좋은 것인지를 보여줍니다.

게임은 매우 강력하기 때문이죠. 정말 굉장합니다.

게임은 대단한 힘을 부여합니다.

열정이 충족될 뿐만 아니라, 매우 아름답죠.

날아 다닌다는 것은 아주 굉장한 즐거움입니다.

그리고 이런 결합이 매우 강력한

감정적 몰입을 만들어 냅니다.

하지만 진짜 흥미로운 것은 이것이 아닙니다.

가상현실에 대해서 정말 흥미로운 것은

여러분이 측정을 할 수 있다는 것입니다.

가상현실에서는 여러분이 모든 것을

측정할 수 있기 때문입니다.

모든 사람들이 게임을 하며 실행했던

모든 것들은 측정될 수가 있습니다.

오늘날 세계에서 가장 규모가 큰 게임은

플레이어나 플레이어가 실행하는 것들에 대해서

10억개 이상의 데이터 요소들로 측정을 하고 있습니다.

어떤 웹사이트로부터 얻을 수 있는 것보다 훨씬 상세하죠.

그리고 이것이 게임 안에서

뭔가 아주 특별한 것들이 나타나도록 합니다.

그것은 보상 스케쥴이라고 불리는 것입니다.

그리고 이것으로써,

수많은 사람들이 실행한 것을 보고,

게임 사용자들이 아주 많은 시간과 노력을

투여하도록 하기 위하여

게임 내에서의 등급, 종류, 유형, 보상 강도를

매길 수 있다는 것을 의미합니다.

자, 이것을 실질적으로

설명하기 위해서,

수 많은 게임 안에서 여러분에게 떨어지는

일종의 과업에 대해서 말해보고 싶습니다.

가서 특정 양의 특정 아이템을 수집합니다.

논거를 위해서 이렇게 말해보도록 하죠.

저의 임무는 15개의 파이를 획득하는 것이고,

이런 귀엽고 작은 몬스터들을 죽여서

저는 15개의 파이를 얻어낼 수 있습니다.

단순한 게임 퀘스트입니다.

상자들에 관한 문제로서,

이렇게 생각해 볼 수 있습니다.

저는 상자들을 열어보겠습니다.

그것을 열어보기 전까지는 안에 무엇이 들었는지 모릅니다.

그리고 15개의 파이를 획득할 때까지, 상자를 열어봅니다.

여러분이 워크래프트와 같은 게임을 한다면,

그것을 많은 상자 열기 활동으로서

생각할 수 있습니다.

그 게임은 사람들이 그 안에서 좀 더 좋은 것들을 얻을 수 있는

약 100만개의 상자들을 열도록 합니다.

이것은 매우 지루한 것으로 들리지만,

게임은 이 과정을

놀라우리만치 눈을 뗄 수 없도록

만들 수 있습니다.

그리고 이것을 할 수 있는 방법은

확률과 데이터의 조합을 통해서 입니다.

확률에 대해서 생각해 봅시다.

어떤 사람이 파이를 찾기위해

상자들을 여는 과정 중에 있도록 만들고 싶다면,

우리는 파이를 찾는 것이 너무 쉽지도,

너무 어렵지도 않기를 바랍니다.

그래서 어떻게 하시겠나요? 여러분은 100만의 사람들을 봅니다.

아니, 1억개의 상자를 여는 1억명의 사람들을 봅니다.

그리고 파이를 찾을 확률을 25% 정도로 만들면

잘 풀릴 것입니다.

너무 좌절감을 느낄 정도도 아니고, 너무 쉽지도 않아서

사람들을 계속 참여하도록 만듭니다.

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

이제, 여러분 모두가 100만개의 파이,

또는 천 개의 파이를 찾아야 하는

파이크래프트라는 게임을 만들 수 있습니다.

그것은 아주 지루할 것입니다.

15가 최적의 숫자입니다.

5~20 사이가 사람들이 계속하도록 하는

적절한 숫자입니다.

하지만 그 상자들 안에 파이만 가지고 있지는 않습니다.

여기 100%가 존재합니다.

그리고 우리가 하는 것은 매번 상자가 열릴 때마다,

그 안에 뭔가 작은 보상이 들어 있도록 확실히 하는 것입니다.

그것이 사람들이 계속해서 참여하도록 할 것입니다.

대부분의 어드벤처 게임에는

게임 머니가 있고 경험치가 있습니다만

우리는 둘 다 제공하지 않습니다.

우리는 갖가지 품질의 다양한 다른 아이템들과

재미있는 레벨이 있을 것이라고 말합니다.

그리고 꽤 괜찮은 아이템을 얻을 확률은 10%가 될 것입니다.

그리고 정말 굉장한 아이템을 얻을 확률은

0.1%가 될 것입니다.

그리고 이런 보상들은 아이템 별로 신중하게 측정됩니다.

그리고 또한 우리는 말합니다.

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

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

저는 게임에 빠집니다. 너무 쉽지도, 너무 어렵지도 않죠.

그래서 이 모든 것은 아주 강력합니다.

하지만 우리는 가상현실 안에 있고, 이것들은 진짜 상자들이 아닙니다.

그래서 우리는

상당히 놀라운 일을 할 수 있습니다.

상자를 여는 이 모든 사람들을 보면서,

사람들이 15개의 파이 중에서 13개 정도를 찾아냈을 때,

생각이 바뀌면서, 지루해하고 성미가 급해지기 시작하는 것을 주목합니다.

그들은 확률에 관하여 합리적이지 않습니다.

그들은 이 게임이 불공평하다고 생각합니다.

나머지 두 개의 파이는 내게 주어지지 않을거야. 포기해야겠다.

그것이 실제 상자들이라면, 할 수 있는 것이 많지 않겠지만,

게임 안에서는 우리는 그냥 말합니다. "알았어요. 좋아요."

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

계속 몰입하세요. 사람들이 하는 것을 살펴보세요.

세상을 그들의 기대에 맞춰 조절하세요.

우리의 게임들은 항상 이렇게 하지 않습니다.

그리고 그 순간에 그들이 확실히 하는 한 가지는,

여러분이 0.1%의 굉장한 아이템을 얻었다면,

그 가치를 유지하고, 특별하게 하기 위해서 또 다른 아이템이 나타나는데

특정 시간이 걸리도록 만듭니다.

그리고 중요한 것은

우리는 특정한 방법으로 세상에 의해서

만족하기 위해 진화한다는 것입니다.

수 만, 수 십 만 년 동안,

우리는 뭔가 자극적인 것을 찾기 위해 진화했고,

매우 지적이고 문명화된 존재들로서

문제 해결과 학습으로 엄청난 자극을 받습니다.

하지만 지금 우리는 그것을 역설계하고,

우리의 진화적인 상자들을

명확하게 표시하는 세상을 만들 수 있습니다.

그렇다면 이 모든 것이 실제로는 어떤 의미가 있을까요?

자, 게임으로부터

어떻게 이 교훈들을

취할 수 있는지,

어떻게 게임 밖에서 그것을 활용할 수 있는지

7가지의 것을 보여드리겠습니다.

첫 번째는 아주 간단합니다.

올 해 초, 제시 쉘 같은 사람에 의해

훌륭하게 이야기 되었던

진전을 측정하는 경험 측정바입니다.

그것은 이미 미국의 인디아나 대학에서 연구된 것입니다.

그것은 사람들을 작은 부분을 조금씩 증가시키며 평가하는 대신에,

그들에게 하나의 개요 특질을 가진

아바타를 주는 단순한 아이디어 입니다.

그들이 소유한다고 느끼는 아바타는

아주 작은 부분씩 조금씩 지속적으로 나아집니다.

그리고 모든 것이 그것을 향해 가고,

조금씩 나아지는 것을 보고, 그러다보면 그들은 그것을 소유하게 됩니다.

두 번째로, 다수의 장기와 단기 목표입니다.

5,000개의 파이는 지루하지만

15개의 파이는 흥미롭습니다.

그래서 여러분은 사람들에게

수 많은 다른 과업을 부여합니다.

그리고 그 중에서

10개만 하라고 말합니다.

하지만 다른 과업은

시간에 맞춰 20급에 도달해야 나타나고,

또 어떤 과업은 다른 사람들과 협력을 하고,

또 어떤 과업은 다섯 차례 수행해야 하며,

또 어떤 과업은 특정 목표에 도달하는 것입니다.

사람들이 몰입할 수 있도록 동시에

선택하고 실행할 수 있고,

각기 이득이 되는 활동을

나타낼 수 있도록 사용되는

이런 조각들로 나눕니다.

세 번째는 노력에 대한 보상입니다.

그것이 100% 여러분의 요인입니다. 게임은 보상에 밝습니다.

뭔가를 해낼 때마다, 시도에 대한 크레딧을 얻습니다.

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

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

시간이 지날수록 충족이 됩니다.

네번째, 피드백입니다.

아주 중요한 요소입니다.

가상현실은 피드백을 수행하는데 탁월합니다.

이제까지 우리가 들어왔던 오늘날 세상에서

가장 해결하기 어려운 문제들을 살펴본다면,

사람들이 배우기 무척이나 힘들 것입니다.

결과를 행동으로 연결시킬 수 없다면 말입니다.

환경오염, 지구 온난화 등의 이런 것들은

그 결과가 시공간과 멀리 떨어져 있습니다.

교훈을 느끼고 배우는 것은 매우 힘들지만,

사람들을 위한 모형을 만들 수 있다면,

사람들이 다룰 수 있고, 가지고 놀 수 있으며,

피드백이 발생하는 것을 사람들에게 준다면,

사람들은 교훈을 배우고, 깨달을 수 있으며,

앞으로 나아가고, 이해할 수 있습니다.

다섯 번째는,

불확실성의 요소입니다.

게임은 신경학적 보고입니다.

알려진 보상이

사람들을 자극하기 때문에

좋아한다면,

하지만 그들을 진짜 움직이게 하는 것은

불확실한 보상입니다.

그 보상은 그것을 얻을지, 그렇지 못할지 확실히 알지 못하는

불확실성의 적절한 수준을 목표로 삼았습니다.

25%입니다. 이것이 두뇌를 밝힙니다.

이것을 실험에 사용하는 것에

대해서 생각한다면,

모든 형태의 실험과 훈련에서

무작위의 제어요소를 도입하는 것에서,

이런 매우 강력한 진화적 메커니즘을 이용하여

사람들의 몰입 수준을

바꿀 수 있습니다.

우리가 무언가를 완벽하게 예측하지 못할 때

우리는 그에 대해 정말 흥분하게 됩니다.

우리는 되돌아가서 더 많은 걸 찾아내고 싶어합니다.

학습과 연관된 신경 전달 물질이

도파민이라는 것을 아마 아실 것입니다.

이것은 보상을 찾는 행위과 연관되어 있습니다.

매우 흥미로운 일이 영국의 브리스톨 대학교와 같은 곳에서

일어나기 시작하고 있습니다.

수학적으로 두뇌에서의 도파민 수준을 모형화 하는 것이

가능하기 시작했습니다.

그리고 이것은 우리가 학습을 예측할 수 있다는 것을 의미합니다.

우리가 향상된 몰입을 예측할 수 있고,

향상된 수준에서 학습이 일어나는

시간대를 예측할 수 있습니다.

이것에서 두 가지의 것들이 나옵니다.

첫 번째는, 이런 시점을 찾을 수 있는

기억과 연관되어야 하는 것입니다.

누군가가 좀 더 기억하고 싶어할 때,

우리는 그들의 창에 작은 정보를 제시할 수 있습니다.

두 번째로는, 자신감입니다.

게임을 하는 것과 보상의 구조가 사람들을

더 용감하게 만들고, 위험을 감수할 수 있도록 만들며,

어려운 일을 맡을 수 있도록 하고,

좌절하지 않도록 하는 것을 알 수 있습니다.

이것은 모두 매우 해로운 것 같을 수 있습니다.

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

중독이란 말은 버려졌습니다.

정말 걱정되는 것이 있습니다.

그러나 신경학적으로 사람들에게 가장 큰 흥분을

안겨주는 것은 다른 사람들입니다.

이것이 정말 우리는 흥분시키는 것입니다.

보상의 조건에서, 그것은 금전이 아닙니다.

현금으로 주어지지 않습니다. 그것은 좋습니다.

그것은 우리의 동료들과 함께

보고, 협력하는 것입니다.

1999년 즈음의 짧은 이야기를 들려드리겠습니다.

에버퀘스트라는 비디오 게임이 있었습니다.

그리고 이 게임에는

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

이 큰 용들을 해치우기 위해 42명까지 필요했죠.

그게 문제였습니다.

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

그래서 사용자들은 자발적으로

서로에게 공평하고 투명하게

동기를 부여할 수 있도록

이 문제를 고심했습니다.

그들은 서로에게 '드래곤 킬 포인트'라 불리는

가상의 화폐를 지불하는 일이 벌어졌습니다.

그리고 하나의 미션을 수행해 나갈 때 마다,

'드래곤 킬 포인트'를 받게 되었습니다.

그들은 각기 다른 웹사이트에서 이것을 추적했습니다.

그들은 그들만의 개인 화폐를 추적했고,

그 후에 사용자들이 원하는

멋진 아이템들에 구할 수 있었습니다.

모든 것은 사용자들 스스로 체계를 잡은 것이었습니다.

지금 이 믿기 어려운 시스템은 에버케스트 뿐만이 아니라

10년이 지난 오늘날에도

이런 종류의 과업을 수행하는 전 세계 모든 비디오 게임에서

사용하고 있습니다.

수 천만 명의 사람들이 참여하고 있습니다.

성공 확률은 거의

100%에 가깝습니다.

이것은 사용자들이 개발하고,

자기 강제적이며, 자발적인 통화이고,

놀라우리만치 정교한

플레이어의 행위입니다.

이제 이런 원리들이 전 세계로

퍼져나갈 수 있도록 몇가지의 방법을

제안하며 마무리 짓고자 합니다.

사업영역에서 시작해보도록 하죠.

우리는 재활용과 에너지 보존과 같은 사업영역에서

몇몇의 큰 문제들을

목격하기 시작했습니다.

실시간 에너지 측정기와 같은 아주 멋진 기술의 출현을

목격하기 시작했습니다.

그리고 저는 이것을 보고,

사람들에게 목표를 설정하도록 하고,

측정된 목표를 설정하고,

불확실성의 요소를 사용하고,

이런 다수의 목표를 사용하고,

크고 근본적인 보상과

인센티브 시스템을 사용하고,

사람들이 집단과 거리에 대하여

협력을 할 수 있도록, 협력과 경쟁을 할 수 있도록,

우리가 보는 이런 매우 정교한 집단과 동기부여 메카니즘을

사용할 수 있도록 촉발시킴으로써

더 향상시킬 수 있을 것이라고 생각합니다.

교육적인 면에서 보면

가장 분명한 것은

사람들을 몰입시키는 방법을 변화시킬 수 있습니다.

사람들에게 경험과 개인적 투자의 원대한

연속성을 제공할 수 있습니다.

세심하게 측정된 작은 과업들로

분할 할 수 있습니다.

계산된 무작위성을 이용할 수 있습니다.

모든 것이 함께 처리하기 때문에

지속적으로 노력에 보상할 수 있습니다.

또한 사람들이 함께 게임을 할 때 볼 수 있는

일종의 집단행동을 이용할 수 있습니다.

이것은 전에는 볼 수 없던 복잡하고도

협력적인 매커니즘입니다.

자, 한 가지 떠오르는데요.

여러 국가들 중 미국 정부가

처음으로 체중감량을 하는 사람들에게

보상을 시작했습니다.

비만이라는 문제를 해결하는데

금전적 보상이 활용된 것입니다.

하지만 우리가 그 매력을 주입하고,

데이터를 취하고,

수 백만명의 시간들과

피드백을 참여를 증진시키는데

사용하는 게임 시스템의

폭넓은 전문성을 이용할 수 있다면,

그 보상들은 아주 자세히

측정되어질 수 있을 것입니다.

그리고 마지막으로, 여러분께

남겨두고 싶은 단어가 몰입입니다.

심리학적, 신경학적 교훈으로

어떻게 개인적 몰입을

변화시킬 수 있느냐에 대한 것입니다.

우리는 사람들이 게임하는 것을 관찰하며 배울 수 있습니다.

하지만 그것은 웅장한 규모의 게임에서

무엇이 사람들을 체크하도록하고, 일하고,

놀고, 몰입하도록 하는가를 관찰하기 위한

전례없는 실험실과

집단적 몰입에 대한 것이기도 합니다.

만약 우리가 이것을 이해하고 배울 수 있으며,

그것들을 어떻게 바깥 세상으로 향하게 할지 찾을 수 있다면,

우리는 정말 혁명적인 걸 갖고 있다고 생각합니다.

대단히 감사합니다.

(박수)