Sete maneiras de os jogos recompensarem o cérebro
-
0:01 - 0:03Adoro jogos de vídeo.
-
0:03 - 0:06E também tenho por eles
uma certa reverência. -
0:06 - 0:08Fascina-me o seu poder
-
0:08 - 0:11em termos de imaginação,
em termos de tecnologia -
0:11 - 0:12em termos de conceito.
-
0:12 - 0:14Mas acho, acima de tudo,
-
0:14 - 0:16que me fascina o seu poder
de nos motivar, nos compelir -
0:16 - 0:19
-
0:19 - 0:22de nos paralisar,
-
0:22 - 0:25como nenhuma outra coisa
que tenhamos inventado -
0:25 - 0:26conseguiu fazer.
-
0:27 - 0:29Acho que podemos aprender
coisas fantásticas -
0:29 - 0:31ao ver como fazemos isso.
-
0:31 - 0:34Em particular, acho que podemos
aprender muito -
0:34 - 0:37sobre a própria aprendizagem.
-
0:37 - 0:38A indústria de jogos de vídeo
-
0:38 - 0:41é de longe a indústria
com maior crescimento -
0:41 - 0:42de todos os "media" modernos.
-
0:42 - 0:45De um valor de 10 mil milhões em 1990,
-
0:45 - 0:48cresceu para 50 mil milhões de dólares
globalmente, atualmente, -
0:48 - 0:51e sem quaisquer mostras de abrandar.
-
0:51 - 0:53Estima-se que, dentro de quatro anos,
-
0:53 - 0:55o seu valor seja de mais
de 80 mil milhões de dólares. -
0:55 - 0:58É cerca de três vezes o valor
da indústria musical. -
0:58 - 1:00É realmente espantoso,
-
1:00 - 1:03mas não creio ser esta
a estatística mais determinante. -
1:03 - 1:06O que realmente me surpreende
-
1:06 - 1:07é que hoje as pessoas gastam
-
1:07 - 1:09
-
1:09 - 1:12cerca de oito mil milhões
de dólares por ano -
1:12 - 1:14a comprar itens virtuais
-
1:14 - 1:16que só existem nos jogos de vídeo.
-
1:16 - 1:19
-
1:19 - 1:22Esta é uma imagem do jogo de vídeo,
Entropia Universe. -
1:22 - 1:24No início do ano,
-
1:24 - 1:26um asteroide virtual do jogo
-
1:26 - 1:30foi vendido por 330 000 dólares.
-
1:31 - 1:32Isto é uma nave da classe Titan
-
1:32 - 1:35
-
1:35 - 1:38no jogo espacial, EVE Online.
-
1:38 - 1:40Para este objecto virtual aparecer,
-
1:40 - 1:42200 pessoas reais
-
1:42 - 1:45passaram 56 dias
do seu tempo real a construi-lo -
1:45 - 1:47mais incontáveis milhares de horas
de esforço prévio. -
1:47 - 1:49
-
1:49 - 1:52No entanto, constroem-se
muitas naves iguais. -
1:53 - 1:55No outro lado da balança,
-
1:55 - 1:58o jogo Farmville, de que,
certamente, já ouviram falar, -
1:58 - 1:59tem 70 milhões de jogadores
por todo o mundo. -
1:59 - 2:01
-
2:02 - 2:03A maioria desses jogadores
jogam praticamente todos os dias. -
2:03 - 2:05
-
2:06 - 2:08Na verdade, isto tudo pode soar
-
2:08 - 2:10de forma alarmante para algumas pessoas,
-
2:10 - 2:11um indicador de qualquer coisa
preocupante ou errada na sociedade. -
2:11 - 2:13
-
2:13 - 2:16Mas estamos aqui para as boas notícias,
-
2:16 - 2:17e as boas notícias são
-
2:17 - 2:19que creio ser possível explorar
a razão deste esforço humano bem real, -
2:19 - 2:23
-
2:23 - 2:26e de estar a ocorrer
esta geração intensa de valor. -
2:26 - 2:28Ao respondermos a essa questão,
-
2:28 - 2:30creio ser possível retirar dela
algo de extremamente poderoso. -
2:30 - 2:32
-
2:33 - 2:34Creio que a forma mais interessante
de pensar em tudo o que se está a passar -
2:34 - 2:37
-
2:37 - 2:39é em termos de recompensas.
-
2:40 - 2:41Mais especificamente, em termos
das recompensas emocionais intensas -
2:41 - 2:44
-
2:44 - 2:46que jogar jogos pode oferecer às pessoas,
-
2:46 - 2:47a nível individual e coletivo.
-
2:47 - 2:49
-
2:49 - 2:52Se olharmos para o que se passa
dentro da cabeça de alguém -
2:52 - 2:54enquanto está concentrado,
-
2:54 - 2:57vemos dois processos
muito diferentes a ocorrer. -
2:57 - 2:59Por um lado, há o processo de querer.
-
2:59 - 3:03Funciona como ambição e motivação:
vou fazer isto, esforçar-me para o fazer. -
3:03 - 3:05Por outro lado, há o processo de gostar,
-
3:05 - 3:06diversão, afecto e prazer
-
3:08 - 3:10e uma besta voadora enorme
com um orc às costas. -
3:10 - 3:12É uma excelente imagem, muito porreira.
-
3:12 - 3:14É do jogo World of Warcraft,
-
3:14 - 3:17que tem mais de 10 milhões
de jogadores em todo o mundo, -
3:17 - 3:18entre os quais eu e a minha mulher.
-
3:19 - 3:21Este tipo de mundo,
em que podemos deslocar-nos -
3:21 - 3:23num gigantesco animal voador
-
3:23 - 3:25mostra como os jogos são tão bons
-
3:25 - 3:27em levar pessoas
tanto a querer como a gostar. -
3:27 - 3:30Porque é muito poderoso. É espetacular.
-
3:30 - 3:32Dá-nos grandes poderes.
-
3:32 - 3:35Satisfazemos a nossa ambição,
mas é muito belo. -
3:35 - 3:37É um prazer tremendo poder voar.
-
3:37 - 3:39Tudo isto se combina para formar
um envolvimento emocional muito intenso. -
3:39 - 3:41
-
3:41 - 3:44Mas isto nem é realmente
o mais interessante. -
3:44 - 3:47O que é verdadeiramente interessante
no mundo virtual -
3:47 - 3:49é aquilo que podermos medir nele.
-
3:49 - 3:51Porque podemos medir tudo
no mundo virtual. -
3:51 - 3:53é tudo.
-
3:53 - 3:55Podemos medir todas as coisas
-
3:55 - 3:58feitas por todas as pessoas
que já jogaram um jogo. -
3:58 - 4:01Os maiores jogos na indústria, hoje em dia,
-
4:01 - 4:04medem mais de mil milhões
de pontos de dados -
4:04 - 4:07sobre os seus jogadores,
sobre o que todos eles fazem -
4:07 - 4:10— muito mais detalhe que o que se obterá
em qualquer website. -
4:10 - 4:12Isso permite que aconteça nos jogos
uma coisa muito especial. -
4:12 - 4:14
-
4:14 - 4:17É uma coisa chamada
"tabela de recompensas". -
4:17 - 4:19Com isto, quero dizer,
-
4:19 - 4:21observar o que milhões
e milhões de pessoas fizeram -
4:21 - 4:24e calibrar com sucesso o ritmo,
-
4:24 - 4:27a natureza, o tipo e a intensidade
das recompensas nos jogos -
4:27 - 4:29que mantêm as pessoas envolvidas
-
4:29 - 4:32durante quantidades avassaladoras
de tempo e esforço. -
4:32 - 4:33Para tentar ilustrar isto,
em termos mais reais, -
4:33 - 4:36
-
4:36 - 4:38vou falar de um tipo de tarefa
-
4:38 - 4:40bastante recorrente em muitos jogos.
-
4:40 - 4:43Colecionar uma certa quantidade
de um certo artigo do jogo. -
4:43 - 4:46Digamos, a titulo de exemplo,
-
4:46 - 4:48que a minha missão é conseguir 15 tartes,
-
4:48 - 4:51e que posso obter 15 tartes,
matando uns monstrinhos pequenos e fofos. -
4:51 - 4:53
-
4:53 - 4:55Uma simples tarefa num jogo.
-
4:56 - 4:57Podem pensar nisto, se quiserem,
como um problema sobre caixas. -
4:57 - 4:59
-
4:59 - 5:02Tenho de estar sempre a abrir caixas.
-
5:02 - 5:04Só sei o que está dentro delas
quando as abrir. -
5:04 - 5:08Vou abrindo uma após outra,
até obter as 15 tartes. -
5:08 - 5:10Olhando para um jogo como o Warcraft,
-
5:10 - 5:12podem pensar nele, se quiserem,
-
5:12 - 5:15como uma permanente abertura de caixas.
-
5:15 - 5:18O objetivo do jogo é simplesmente
pôr as pessoas a abrir um milhão de caixas, -
5:18 - 5:20obtendo artigos cada vez melhores.
-
5:20 - 5:23Isto parece muito entediante,
-
5:23 - 5:24mas os jogos conseguem
tornar este processo -
5:24 - 5:26
-
5:26 - 5:28incrivelmente apelativo.
-
5:28 - 5:30A forma como o conseguem
-
5:30 - 5:33é através de uma combanição
de dados e probabilidade. -
5:33 - 5:35Vamos pensar na probabilidade.
-
5:35 - 5:37Se queremos manter alguém envolvido
-
5:37 - 5:40no processo de abrir caixas
para tentar encontrar tartes, -
5:40 - 5:42é preciso assegurar
que encontrar uma tarte -
5:42 - 5:45não é demasiado fácil,
nem demasiado difícil. -
5:45 - 5:47O que fazemos?
Olhamos para um milhão de pessoas, -
5:47 - 5:49ou melhor, 100 milhões,
100 milhões a abrir caixas -
5:49 - 5:53e calculamos,
se a taxa de tartes que surgem -
5:53 - 5:54— cerca de 25% —
nem muito difícil, nem demasiado fácil, -
5:54 - 5:57
-
5:57 - 6:00mantemos as pessoas envolvidas.
-
6:00 - 6:02Claro, não é tudo o que fazemos,
— há 15 tartes. -
6:02 - 6:05Eu podia fazer um jogo chamado Piecraft,
-
6:05 - 6:07em que só tinha de obter
um milhão de tartes, -
6:07 - 6:09ou mil tartes.
-
6:09 - 6:11Isso seria incrivelmente aborrecido.
-
6:11 - 6:13Quinze é um número excelente.
-
6:13 - 6:15Encontrar uma quantidade entre 5 e 20
é o número certo -
6:15 - 6:17para manter as pessoas envolvidas.
-
6:17 - 6:19Mas não há apenas tartes nas caixas.
-
6:19 - 6:21Há 100% de caixas.
-
6:21 - 6:24Certificamo-nos que cada vez
que se abre uma caixa, -
6:24 - 6:26há algo lá dentro qualquer recompensa,
-
6:26 - 6:28que incentiva as pessoas a progredir.
-
6:28 - 6:30Na maioria dos jogos de aventuras,
-
6:30 - 6:32a recompensa é dinheiro
do jogo, ou experiência, -
6:32 - 6:35mas também não nos limitamos a isso.
-
6:35 - 6:37Também dizemos que há
uma série de outros artigos -
6:37 - 6:39de qualidade e interesse variáveis.
-
6:39 - 6:42Há 10% de probabilidade
de conseguirem um item muito bom. -
6:42 - 6:43Há 0,1% de probabilidade
de conseguirem um item fantástico. -
6:43 - 6:46
-
6:47 - 6:50Cada uma dessas recompensas
é cuidadosamente calibrada no artigo. -
6:50 - 6:51Também nos perguntamos:
-
6:51 - 6:55"E quantos monstros? Deverá o mundo
ser habitado por mil milhões de monstros?" -
6:55 - 6:58Não, não queremos
mais de dois monstros ao mesmo tempo. -
6:58 - 7:00Assim sou cativado.
Nem muito fácil, nem muito difícil -
7:00 - 7:02E portanto, o apelo é poderoso.
-
7:02 - 7:05Mas estamos no mundo virtual.
Estas caixa não são reais. -
7:05 - 7:07Por isso, podemos fazer coisas espantosas.
-
7:07 - 7:09
-
7:10 - 7:13Notamos, ao olhar para todas
essas pessoas a abrir caixas, -
7:13 - 7:16que, quando chegam a obter
cerca de 13 das 15 tartes, -
7:16 - 7:20a sua perceção muda,
começam a ficar aborrecidos, irritados. -
7:20 - 7:22Não são racionais sobre a probabilidade.
-
7:22 - 7:23Acham que o jogo é injusto.
-
7:23 - 7:25"Não me dá as últimas
duas tartes. Vou desistir." -
7:25 - 7:28Com caixas reais,
não há muito que possamos fazer, -
7:28 - 7:30mas num jogo, podemos dizer: "Tudo bem".
-
7:30 - 7:33Quando chegam às 13 tartes, passam a ter
75% de probabilidade de obter uma -
7:33 - 7:35para se manterem cativados.
-
7:35 - 7:38É o que as pessoas fazem,
ajustam o mundo às suas expetativas. -
7:38 - 7:40Os nossos jogos nem sempre fazem isso.
-
7:40 - 7:42Mas uma coisa fazem de certeza.
-
7:42 - 7:45Se elas conseguem
um item maravilhoso de 0,1%, -
7:45 - 7:48certificamo-nos de que não aparece
outro igual durante algum tempo -
7:48 - 7:50para mantê-lo valioso e especial.
-
7:50 - 7:51A questão é, na verdade
-
7:51 - 7:54que evoluímos de forma
a ser satisfeitos pelo mundo -
7:54 - 7:56de formas particulares.
-
7:56 - 7:59No decurso de dezenas e centenas
de milhares de anos, -
7:59 - 8:01evoluimos para achar
certas coisas estimulantes, -
8:01 - 8:03e enquanto seres muito
inteligentes e civilizados -
8:03 - 8:06somos estimulados pela resolução
de problemas e pela aprendizagem. -
8:06 - 8:07Hoje, podemos usar engenharia inversa
e construir mundos -
8:07 - 8:10
-
8:10 - 8:13que apelem expressamente
às nossas caixas evolutivas. -
8:13 - 8:15O que quer isto dizer na prática?
-
8:16 - 8:16Vou mostrar sete coisas
-
8:16 - 8:18sete coisas
-
8:18 - 8:20que, segundo penso, vão mostrar
como retirar essas lições dos jogos -
8:20 - 8:22
-
8:22 - 8:25e usá-las fora dos jogos.
-
8:25 - 8:27A primeira é muito simples:
-
8:27 - 8:30barras de experiência
que meçam o progresso -
8:30 - 8:32— uma coisa já discutida
de forma brilhante -
8:32 - 8:34por pessoas como Jesse Schell
no início deste ano. -
8:34 - 8:38Já foi feito na Universidade do Indiana
nos EUA, entre outros sítios. -
8:38 - 8:41Consiste na simples ideia de,
em vez de avaliar pessoas gradualmente, -
8:41 - 8:42ao poucos e poucos,
-
8:42 - 8:45damos-lhes um perfil
e um avatar de personagem -
8:45 - 8:47que está em progressão constante
-
8:47 - 8:50em avanços pequeninos
que as pessoas sentem como seus -
8:50 - 8:51E tudo converge nisso.
-
8:51 - 8:55Elas veem esse progresso e assumem-no
como seu à medida que ele avança. -
8:55 - 8:57Em segundo lugar,
múltiplos objetivos a curto prazo -
8:57 - 8:58— 5000 tartes, aborrecido,
15 tartes, interessante — -
8:58 - 9:00
-
9:00 - 9:02Portanto damos às pessoas
imensas tarefas diferentes. -
9:02 - 9:04
-
9:04 - 9:07Dizemos-lhes, o objetivo é
-
9:07 - 9:09responder a 10 destas perguntas,
-
9:09 - 9:10mas há outra tarefa,
-
9:10 - 9:13chegar a horas a 20 aulas.
-
9:13 - 9:16Outra tarefa é colaborar
com outras pessoas. -
9:16 - 9:19Outra tarefa é mostrar, cinco vezes,
que estão a trabalhar. -
9:19 - 9:21Outra é atingir um determinado objetivo.
-
9:21 - 9:24Compartimentamos as coisas
em pequenas tarefas calibradas -
9:24 - 9:26que as pessoas podem escolher
e realizar em paralelo, -
9:26 - 9:28para as manter envolvidas
-
9:28 - 9:30e que podemos usar para as orientar
-
9:30 - 9:32para atividades benéficas
a nível individual. -
9:33 - 9:36Em terceiro, recompensar o esforço.
-
9:36 - 9:38É o factor 100%.
Os jogos são brilhantes nisto. -
9:38 - 9:42Sempre que fazem alguma coisa,
recebem um crédito por tentar. -
9:42 - 9:45Não se pune o fracasso,
recompensa-se cada pequeno esforço -
9:45 - 9:47Responderam a 20 perguntas?
O "ouro" o crédito é vosso. -
9:47 - 9:50Tudo se conjuga num reforço instantâneo.
-
9:50 - 9:52Em quarto, o retorno.
-
9:52 - 9:55Isto é absolutamente indispensável,
-
9:55 - 9:57e o mundo virtual é espantoso neste campo.
-
9:57 - 9:59Olhando para os problemas
mais insolúveis do mundo atual, -
9:59 - 10:02sobre os quais estamos sempre
a ouvir coisas incríveis, -
10:02 - 10:04é muito difícil
as pessoas aprenderem -
10:04 - 10:07se não conseguirem
ligar consequências às ações. -
10:07 - 10:09A poluição, o aquecimento global,
todas essas coisas, -
10:09 - 10:12têm consequências distantes
no tempo e no espaço. -
10:12 - 10:14É muito difícil aprender
uma lição nesses termos, -
10:14 - 10:16mas se podemos criar modelos para as pessoas,
-
10:16 - 10:17se lhes dermos algo que possam manipular
-
10:17 - 10:19e jogar, então quando o retorno chegar,
-
10:19 - 10:21elas podem aprender uma lição, podem ver,
-
10:21 - 10:24seguir em frente, podem compreender.
-
10:24 - 10:26E quinto,
-
10:26 - 10:28o elemento da incerteza.
-
10:28 - 10:31Isto é uma mina de ouro neurológica,
-
10:31 - 10:33se assim lhe quisermos chamar,
-
10:33 - 10:35porque uma recompensa conhecida
-
10:35 - 10:37estimula as pessoas,
-
10:37 - 10:39mas o que realmente as incita
-
10:39 - 10:41é a recompensa incerta,
-
10:41 - 10:43a recompensa dada num momento certo de incerteza,
-
10:43 - 10:46em que não está ainda certo se a iriam receber ou não.
-
10:46 - 10:49Os 25%. Isto ilumina o cérebro.
-
10:49 - 10:51E se pensarmos em usar
-
10:51 - 10:53esta incerteza em testes,
-
10:53 - 10:55em introduzir elementos de aleatoriedade controlada
-
10:55 - 10:57em todas as formas de testes e treinos,
-
10:57 - 10:59podemos transformar os níveis do envolvimento das pessoas
-
10:59 - 11:01através deste mecanismo evolutivo
-
11:01 - 11:03poderosissimo.
-
11:03 - 11:05A ideia de que quando não conseguimos prever algo na perfeição
-
11:05 - 11:07ficamos excitados com isso.
-
11:07 - 11:09Queremos voltar atrás e descobrir mais.
-
11:09 - 11:11Como provavelmente sabem, o neurotransmissor
-
11:11 - 11:13associado à aprendizagem é a dopamina.
-
11:13 - 11:16Está associado ao comportamento de procura de recompensas.
-
11:16 - 11:19E há coisas muito excitantes a acontecer
-
11:19 - 11:22em lugares como a Universidade de Bristol na Inglaterra
-
11:22 - 11:25onde estamos a conseguir modelar matematicamente
-
11:25 - 11:27os niveis de dopamina no cérebro.
-
11:27 - 11:29O que significa que podemos prever a aprendizagem,
-
11:29 - 11:32podemos prever o envolvimento melhorado,
-
11:32 - 11:34estas janelas, estas janelas no tempo,
-
11:34 - 11:37em que a aprendizagem está a ocorrer de uma forma avançada.
-
11:37 - 11:39E há duas coisas que fluem desta informação.
-
11:39 - 11:41A primeira tem a ver com a memória,
-
11:41 - 11:43com o encontrar desses momentos.
-
11:43 - 11:45Se descobrirmos quando alguém está mais susceptível a recordar algo,
-
11:45 - 11:47damos-lhe uma recompensa nesse momento.
-
11:47 - 11:49A segunda coisa é confiança,
-
11:49 - 11:51que podemos ver como jogar jogos e estruras de recompensa
-
11:51 - 11:54tornam as pessoas mais corajosas, mais capazes de arriscar,
-
11:54 - 11:56mais voluntariosos com a dificuldade,
-
11:56 - 11:58mais dificeis de desencorajar
-
11:58 - 12:00Isto pode soar bastante sinistro.
-
12:00 - 12:02Num sentido, tipo, "Os nossos cérebros foram manipulados, somos viciados".
-
12:02 - 12:04A palavra "vício" vem ao de cima.
-
12:04 - 12:06Há preocupações reais em causa.
-
12:06 - 12:08Mas o que mais excita as pessoas neurologicamente
-
12:08 - 12:10são as outras pessoas.
-
12:10 - 12:13É isso o que realmente nos excita.
-
12:13 - 12:15Em termos de recompensa, não é dinheiro,
-
12:15 - 12:18não é darem-nos dinheiro - o que é agradável-
-
12:18 - 12:20mas é fazer coisas com os nossos semelhantes,
-
12:20 - 12:22te-los a observar-nos e a colaborar connosco.
-
12:22 - 12:24Vou-vos contar uma história rápida passada em 1999,
-
12:24 - 12:26acerca de um jogo chamado Everquest.
-
12:26 - 12:28Neste jogo de video,
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12:28 - 12:31Havia dois dragões enormes, que só podiam ser mortos com trabalho de grupo-
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12:31 - 12:3442 pessoas- cerca de 42 pessoas para matar esses dragões.
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12:34 - 12:36Isso é um problema,
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12:36 - 12:39porque a recompensa era 2 ou 3 items decentes.
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12:39 - 12:42Portanto os jogadores contornaram esse problema
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12:42 - 12:44ao inventar um sistema
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12:44 - 12:46de se motivarem uns aos outros,
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12:46 - 12:48de forma justa e transparente.
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12:48 - 12:51O que fizeram foi pagar uns aos outros uma moeda virtual
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12:51 - 12:54a que chamaram Pontos por morte do dragão
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12:54 - 12:56E cada vez que alguém embarcava numa missão,
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12:56 - 12:58era pago nesses pontos,
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12:58 - 13:00que eram quantificados num website à parte.
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13:00 - 13:02Portanto, monitorizavam a sua moeda privada,
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13:02 - 13:04que os jogadores podiam usar para comprar
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13:04 - 13:06itens porreiros que quisessem-
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13:06 - 13:08tudo organizado pelos próprios jogadores.
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13:08 - 13:11O espantoso neste sistema não é ter funcionado no Everquest,
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13:11 - 13:13mas sim que, uma década mais tarde.
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13:13 - 13:16todos os jogos de computador com este tipo de missões
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13:16 - 13:18usem uma versão deste sistema-
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13:18 - 13:20dezenas de milhões de pessoas.
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13:20 - 13:22E a taxa de sucesso
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13:22 - 13:24está perto dos 100%
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13:24 - 13:26Falamos de uma moeda virtual acordada,
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13:26 - 13:29mantida e criada pelos jogadores,
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13:29 - 13:31e é uma mostra de um comportamento
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13:31 - 13:33extremamente sofisticado.
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13:35 - 13:37E gostaria de finalizar sugerindo
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13:37 - 13:39algumas formas como este princípio
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13:39 - 13:41se pode aplicar no mundo real.
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13:41 - 13:43Começo pelos negócios.
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13:43 - 13:45De facto, começamos a ver alguns problemas de monta
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13:45 - 13:47relacionados com os negócios,
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13:47 - 13:49como a reciclagem e a conservação de energia.
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13:49 - 13:51Estamos a assistir ao surgimento de tecnologias maravilhosas
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13:51 - 13:53como medidores de energia em tempo real.
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13:53 - 13:55E eu olho para eles e penso, sim,
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13:55 - 13:58podemos levar esta ideia muito além
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13:58 - 14:00ao permitir às pessoas definir metas
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14:00 - 14:02alvos calibrados
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14:02 - 14:05usando elementos de incerteza,
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14:05 - 14:07usando objectivos múltiplos,
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14:07 - 14:10usando um grandioso e sistema de recompensas e incentivos implícitos
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14:10 - 14:12motivando as pessoas
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14:12 - 14:14a colaborar em termos de grupos, em termos de ruas
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14:14 - 14:16a colaborar e a competir,
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14:16 - 14:18a usar todas estas mecânicas sofisticadas
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14:18 - 14:20de motivação e trabalho de grupo que falámos.
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14:20 - 14:22Em termos de educação
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14:22 - 14:24possivelmente o mais óbvio
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14:24 - 14:27é a possibilidade de transformar a forma de cativar as pessoas.
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14:27 - 14:29Podemos oferecer uma grande continuidade
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14:29 - 14:32de experiência e investimento pessoal.
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14:32 - 14:34Podemos dividir tarefas
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14:34 - 14:36em pequenas partes altamente calibradas.
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14:36 - 14:38Podemos usar aleatoriedade calculada.
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14:38 - 14:40Podemos recompensar o esforço consistente
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14:40 - 14:43à medida que tudo se conjuga.
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14:43 - 14:45E podemos usar o tipo de comportamentos de grupo
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14:45 - 14:48que vemos em evolução quando pessoas jogam em conjunto,
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14:48 - 14:51estes mecanismos de cooperação de uma complexidade
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14:51 - 14:53verdadeiramente sem precedentes.
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14:53 - 14:55A nível de governo, bem, uma situação que me ocorre
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14:55 - 14:58é a do governo americano, entre outros,
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14:58 - 15:00estar a começar a literalmente pagar às pessoas
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15:00 - 15:02para perder peso.
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15:02 - 15:04Podemos então dizer que se está a usar recompensas financeiras
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15:04 - 15:06para resolver o problema grave da obesidade.
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15:06 - 15:08Mas, de novo, essas recompensas
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15:08 - 15:11poderiam ser calibradas de forma mais precisa
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15:11 - 15:14se fossemos capazes de usar a vasta experiência
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15:14 - 15:17dos sistemas de jogos para incrementar esse incentivo,
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15:17 - 15:19usando os dados e observações recolhidos
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15:19 - 15:21de milhões de horas humanas
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15:21 - 15:23e investir esse retorno
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15:23 - 15:25para um maior envolvimento.
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15:25 - 15:28No fundo, é esse termo, envolvimento,
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15:28 - 15:30com que vos quero deixar.
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15:30 - 15:32Trata-se de como o envolvimento individual
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15:32 - 15:34pode ser transformado
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15:34 - 15:37pelas lições psicológicas e neurológicas
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15:37 - 15:40que podemos aprender ao observar pessoas que jogam jogos de video.
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15:40 - 15:43Mas é também um envolvimento colectivo
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15:43 - 15:46e um estudo laboratorial sem precedentes
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15:46 - 15:48acerca do que faz as pessoas "vibrar"
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15:48 - 15:50e trabalhar e jogar e envolver-se
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15:50 - 15:53com os jogos a uma tão grande escala.
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15:53 - 15:56E se pudermos olhar para estes dados e aprender com eles
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15:56 - 15:58e ver como os canalizar para outras actividades,
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15:58 - 16:01então creio que teremos algo de muito revolucionário em mãos.
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16:01 - 16:03Muito obrigado
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16:03 - 16:07(Aplausos)
- Title:
- Sete maneiras de os jogos recompensarem o cérebro
- Speaker:
- Tom Chatfield
- Description:
-
Estramos a trazer os jogos para uma série crescente de aspetos da nossa vida, gastando horas incontáveis (e dinheiro verdadeiro) a explorar mundos virtuais em busca de tesouros imaginários. Porquê? Como Tom Chatfield nos mostra, os jogos estão perfeitamente sintonizados para nos trazerem o tipo de recompensas que cativam o cérebro e nos mantêm em busca de mais.
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 16:08
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Margarida Ferreira edited Portuguese subtitles for 7 ways games reward the brain | |
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