Tom Chatfield:遊戲獎勵大腦的7種方式
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0:00 - 0:03我熱愛電子遊戲。
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0:03 - 0:06我還有點小小地敬畏它們。
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0:06 - 0:08我敬畏它們在
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0:08 - 0:10想像力,技術
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0:10 - 0:12和概念方面的力量。
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0:12 - 0:14但是,最重要的,
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0:14 - 0:16我敬畏它們能夠
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0:16 - 0:19促使我們,強迫我們,
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0:19 - 0:21讓我們目瞪口呆,
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0:21 - 0:24這是人類其它發明
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0:24 - 0:26所不能企及的。
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0:26 - 0:29而且我認為我們能從中瞭解到很多驚人的事實,
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0:29 - 0:31就是看看我們是如何玩電子遊戲的。
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0:31 - 0:33特別是可以瞭解到
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0:33 - 0:36關於人的認知。
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0:36 - 0:38目前電子遊戲產業
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0:38 - 0:40發展之快遠遠超越了
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0:40 - 0:42其他現代媒體。
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0:42 - 0:44從1990年的一百億
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0:44 - 0:47到今天的全球產值五百億。
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0:47 - 0:50而且完全沒有放緩的跡象。
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0:50 - 0:52預計在未來的四年,
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0:52 - 0:55將超過八百億美圓。
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0:55 - 0:58這是唱片業的三倍。
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0:58 - 1:00相當驚人的數字,
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1:00 - 1:03但我認為這還不是最說明問題的數據。
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1:03 - 1:05真正讓我驚訝的是
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1:05 - 1:07現在
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1:07 - 1:09人們可以
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1:09 - 1:12一年花實實在在的八百億
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1:12 - 1:14購買虛擬的iTunes
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1:14 - 1:16只存在於
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1:16 - 1:19電子遊戲裡。
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1:19 - 1:22這是一個虛擬的遊戲世界《Entropia Universe》的遊戲截屏。
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1:22 - 1:24就在前不久,
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1:24 - 1:26這個遊戲中的一個虛擬的小行星
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1:26 - 1:30竟以三十三萬美圓的價格售出。
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1:30 - 1:32而這個
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1:32 - 1:35是一艘泰坦級的宇宙飛船
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1:35 - 1:37來自EVE Online 這個太空遊戲。
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1:37 - 1:39而這艘虛擬的飛船
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1:39 - 1:41需要200個真人
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1:41 - 1:44花費56天建造出來,
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1:44 - 1:47還要加上不知幾千小時的
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1:47 - 1:49前期工作。
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1:49 - 1:52類似這樣被造出的還有很多。
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1:52 - 1:54而另一方面,
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1:54 - 1:57Farmville這個遊戲,可能你們已經聽說了,
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1:57 - 1:59有七千萬個玩家
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1:59 - 2:01遍佈全世界,
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2:01 - 2:03而且這些玩家中的大多數
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2:03 - 2:05幾乎每天都在玩。
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2:05 - 2:07可能這聽上去
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2:07 - 2:09會令一些人相當警惕,
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2:09 - 2:11覺得是社會上那些令人焦慮
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2:11 - 2:13或不正確的現象。
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2:13 - 2:15但是我們來這是聽好消息的,
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2:15 - 2:17好消息就是
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2:17 - 2:19我認為我們能夠研究一下
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2:19 - 2:22爲什麽這種真實的人類勞動,
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2:22 - 2:26這麼巨大的價值的創造會得以出現。
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2:26 - 2:28通過回答這個問題,
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2:28 - 2:30我覺得我們可以從中得到
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2:30 - 2:32極其強大的信息。
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2:32 - 2:34我認為最有趣的
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2:34 - 2:36思考這些問題的角度
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2:36 - 2:38就是獎賞。
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2:38 - 2:41更具體來說,
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2:41 - 2:43就是非常密集的情感獎賞,
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2:43 - 2:45通過玩遊戲提供給人們,
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2:45 - 2:47既是個人的,
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2:47 - 2:49也有集體的。
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2:49 - 2:51如果我們觀察一下某人的大腦,
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2:51 - 2:53當他們忙碌時是怎樣運作的,
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2:53 - 2:56兩個相當不同的進程同時發生著。
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2:56 - 2:59一方面是想要的進程。
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2:59 - 3:02有些類似進取心和動機——我要做那件事。我要努力工作。
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3:02 - 3:04而另一方面是喜歡的進程。
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3:04 - 3:06樂趣和喜愛
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3:06 - 3:08以及快樂——
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3:08 - 3:10這是一個巨型飛行獸,上頭騎著一個獸人。
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3:10 - 3:12這幅圖很棒,很酷。
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3:12 - 3:15它來自魔獸世界,全球的玩家超過一千萬,
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3:15 - 3:18其中一個就是我,另外一個就是我老婆。
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3:18 - 3:20在這種世界裡
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3:20 - 3:22你可以騎著這種巨型的飛行獸到處閒逛,
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3:22 - 3:24而這正顯示出爲什麽遊戲是多麼善於
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3:24 - 3:27讓人同時做要做和喜歡做的事。
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3:27 - 3:29因為這很強大,相當厲害。
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3:29 - 3:31它給予你強大的力量。
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3:31 - 3:34你的野心得到滿足,但又非常美麗。
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3:34 - 3:37飛來飛去帶來絕大的快感。
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3:37 - 3:39所有這些組合起來形成
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3:39 - 3:41非常巨大的情感投入。
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3:41 - 3:44但這還不是真正有趣的部份。
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3:44 - 3:46虛擬世界真正有趣的地方在於
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3:46 - 3:48你從中可以量度的東西。
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3:48 - 3:51因為你在虛擬世界中能度量的東西
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3:51 - 3:53就是最重要的東西。
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3:53 - 3:55每一個人在遊戲中做的每一件事
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3:55 - 3:58都可被度量。
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3:58 - 4:00今天世界上最大型的遊戲
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4:00 - 4:04正在量度玩家的上十億的數據
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4:04 - 4:06具體到每個人做的事——
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4:06 - 4:09其細緻程度超過任何其他網站。
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4:09 - 4:12而這就使得一些非常特別的東西可以
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4:12 - 4:14存在於遊戲中。
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4:14 - 4:17這就是獎賞機制。
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4:17 - 4:19通過這個機制,
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4:19 - 4:21觀察成百萬上千萬的人是怎麼玩的,
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4:21 - 4:23然後仔細校準比率,
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4:23 - 4:26屬性,類型,以及遊戲中獎賞的強度
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4:26 - 4:28令人持續投入
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4:28 - 4:31數量驚人的時間和努力。
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4:31 - 4:33現在為了試圖用一些實際的概念
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4:33 - 4:36來闡釋這個機制,
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4:36 - 4:38我要討論一種任務
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4:38 - 4:40就是你在很多遊戲中會遇到的那種任務。
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4:40 - 4:43去找到一定數量的某種遊戲小道具。
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4:43 - 4:45比如說,
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4:45 - 4:48我的任務是得到15個餡餅,
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4:48 - 4:51然後為了這15個餡餅
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4:51 - 4:53我要殺死這些可愛的小怪物。
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4:53 - 4:55很簡單的遊戲任務。
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4:55 - 4:57現在如果你喜歡可以把這個想像為
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4:57 - 4:59一個關於盒子的問題。
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4:59 - 5:01我需要不斷打開盒子。
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5:01 - 5:04我不知道裡頭有什麽,直到我打開它們。
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5:04 - 5:07然後我四處去打開一個又一個盒子,直到得到15個餡餅。
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5:07 - 5:09現在如果你在玩的是魔獸世界這樣的遊戲,
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5:09 - 5:11如果你願意可以把它想像為
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5:11 - 5:14一個繁重的開盒子的勞動。
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5:14 - 5:17遊戲想讓人去打開大約一百萬個盒子,
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5:17 - 5:19從裡頭找到越來越好的東西。
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5:19 - 5:22聽上去是極度枯燥,
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5:22 - 5:24但遊戲卻能夠
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5:24 - 5:26使得這個過程
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5:26 - 5:28極其吸引人。
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5:28 - 5:30而它們所使用的方法
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5:30 - 5:33就是把概率和數據結合起來。
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5:33 - 5:35讓我們來想想概率問題。
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5:35 - 5:37如果我們想讓人去
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5:37 - 5:40打開盒子尋找餡餅,
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5:40 - 5:42我們想確保它不要太容易,
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5:42 - 5:44也不能太困難。
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5:44 - 5:46那該怎麼辦?那麼你觀察一百萬個人——
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5:46 - 5:49不,一億個人,一億個開盒子的人——
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5:49 - 5:52然後來計算一下,如果你設定餡餅出現的比率
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5:52 - 5:54大約為25%——
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5:54 - 5:57這樣不會太令人挫敗,也不會太容易;
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5:57 - 5:59這樣就能讓人投入進去——
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5:59 - 6:02當然,這還不是全部——這只是15個餡餅。
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6:02 - 6:04現在,我可以做一個遊戲叫做餡餅世界,
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6:04 - 6:06你在這裡要做的就是找到一百萬個餡餅,
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6:06 - 6:08或一千個。
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6:08 - 6:10這個遊戲會很無聊。
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6:10 - 6:1215是一個最優化的數字。
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6:12 - 6:14你要尋找的,——你知道,在5到20之間,
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6:14 - 6:16這是讓人願意玩下去的一個恰到好處的數量。
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6:16 - 6:18但我們在盒子里找到的不只是餡餅。
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6:18 - 6:20這點我敢百分百肯定。
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6:20 - 6:23我們所做的就是要確保每次盒子一打開,
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6:23 - 6:25裡頭總有點什麽,一些小小的獎勵,
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6:25 - 6:27就是這些東西令人投入地玩下去。
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6:27 - 6:29在大部份的冒險遊戲裡,
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6:29 - 6:32這獎賞會是一點遊戲幣,一點經驗值,
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6:32 - 6:34但我們也不是僅僅為了這個才玩。
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6:34 - 6:36可以說裡頭還有一些其他道具
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6:36 - 6:38帶著不同的內容和不同級別的興奮感。
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6:38 - 6:41大約有十分之一的機會你可能得到一個相當好的道具。
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6:41 - 6:43而有大概千分之一的機會
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6:43 - 6:46會得到一件絕對厲害的道具。
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6:46 - 6:49而所有這些獎賞都小心地與道具調整在一起。
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6:49 - 6:51而且,我們還會說,
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6:51 - 6:54“好,放多少鬼怪呢?我是不是應該讓整個世界充滿十億個鬼怪?”
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6:54 - 6:57不,我們只想讓一到兩隻鬼怪同時出現在屏幕上。
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6:57 - 7:00於是我就被吸引住了。這不太容易,也不太難。
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7:00 - 7:02加在一起就很強大了。
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7:02 - 7:05但是我們是在虛擬世界;這些都不是真的盒子。
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7:05 - 7:07所以我們還可以做一些
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7:07 - 7:09更加令人驚奇的事。
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7:09 - 7:13在觀察所有這些人打開盒子時,我們注意到,
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7:13 - 7:16當人們拿到15個餡餅中的13個時,
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7:16 - 7:19他們的注意力發生轉移,他們開始覺得有點無聊,開始急躁。
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7:19 - 7:21他們并沒有理性理解概率。
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7:21 - 7:23他們認為這個遊戲不公平。
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7:23 - 7:25它沒給我最後兩個餡餅。我快要放棄了。
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7:25 - 7:27如果要找的是真正的盒子,那到這裡我們就無能為力了,
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7:27 - 7:29但是在遊戲裡,我們只需說,“好吧,這樣。”
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7:29 - 7:33當你拿到13個餡餅時,現在你拿到餡餅的機會提高到75%。
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7:33 - 7:35這樣就會令你繼續玩下去。觀察人們如何玩遊戲——
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7:35 - 7:37調整這個世界符合他們的期待。
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7:37 - 7:39而我們的遊戲并不總是如此。
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7:39 - 7:41目前有一件事它們肯定會做的就是
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7:41 - 7:44如果你拿到那個千分之一機會才能得到的道具,
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7:44 - 7:47它們會確保另一個這樣的道具在相當長一段時間內不會出現
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7:47 - 7:49以此令其保值,讓它特殊。
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7:49 - 7:51而關鍵就在於
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7:51 - 7:53我們適應了以某種特定的方式
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7:53 - 7:55從周圍的世界獲得滿足感。
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7:55 - 7:58通過幾百萬年,
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7:58 - 8:00我們演化成尋找某種刺激性的事物,
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8:00 - 8:02並且作為非常智能和文明化的生物,
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8:02 - 8:05我們通過解決問題和學習知識獲得巨大的刺激。
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8:05 - 8:07但是現在,我們能反向設計這一行為
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8:07 - 8:09構造出遊戲世界
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8:09 - 8:12很明顯地突出我們的演化特徵。
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8:12 - 8:14那麼所有這些在實踐中有什麽意義?
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8:14 - 8:16我總結出
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8:16 - 8:18七個要點
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8:18 - 8:20我認為表明了
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8:20 - 8:22你如何從遊戲中有所學習
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8:22 - 8:25并將它們應用到遊戲以外。
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8:25 - 8:27第一點很簡單:
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8:27 - 8:29用經驗值條量度進程——
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8:29 - 8:31有人已經很出色地討論過這個問題
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8:31 - 8:34如今年年初時的Jesse Schell 。
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8:34 - 8:37在美國的印第安那大學和其他一些地方已經這樣去做了。
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8:37 - 8:40很簡單的道理就是,不用增量的方式給人打分,
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8:40 - 8:42不要去算計那些點點滴滴,
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8:42 - 8:44你給他們一個角色化身
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8:44 - 8:46這個化身會持續地發展
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8:46 - 8:49一點一點地,以非常微弱的量發展,他們會感同身受。
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8:49 - 8:51然後一切都朝向那個目標前進,
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8:51 - 8:54他們會看著它不斷增長,然後隨著它的發展他們對之認同。
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8:54 - 8:56第二,多進程的長短期目標——
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8:56 - 8:58五千個餡餅,太煩了,
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8:58 - 9:00十五個,有意思。
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9:00 - 9:02因此你要給人們
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9:02 - 9:04很多很多不同的任務。
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9:04 - 9:06你要說,這是
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9:06 - 9:08解決10個這樣的問題,
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9:08 - 9:10而另一個任務
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9:10 - 9:12是在規定時間內升20級,
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9:12 - 9:15但再另外一個任務是和別人合作,
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9:15 - 9:18再另一個任務是展示你的工作五次,
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9:18 - 9:20再一個任務是擊中這個特定的標靶。
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9:20 - 9:23你把任務拆分成這些經過調校的小塊,
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9:23 - 9:25人們可以挑選,以及並行處理
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9:25 - 9:27以令他們保持投入
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9:27 - 9:29并將它們和
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9:29 - 9:32個人的獲利行為掛鉤。
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9:33 - 9:35第三,獎賞努力工作。
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9:35 - 9:38這是你的萬靈丹。遊戲在這點上極其擅長。
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9:38 - 9:41每次你做點什麽事時,你都得到分數,從嘗試中得分。
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9:41 - 9:44你不會懲罰失敗;你會獎勵每一點微小的努力——
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9:44 - 9:47一小塊金子,一小點分數——你已經做完了20個問題了——完成。
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9:47 - 9:50這些都是通過小小的鼓勵實現的。
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9:50 - 9:52第四,反饋。
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9:52 - 9:54這絕對是個關鍵,
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9:54 - 9:56而虛擬世界為實現這一點做的讓人眼花繚亂。
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9:56 - 9:59如果你看那些當今世界上最難解決的一些問題,
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9:59 - 10:01關於這些問題我們已經聽到很多驚人的東西,
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10:01 - 10:04人們很難有所長進
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10:04 - 10:07如果他們無法將結果與行為聯繫起來。
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10:07 - 10:09污染,全球暖化,這些問題,
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10:09 - 10:11其後果從時間空間上看都還很遙遠。
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10:11 - 10:13結果就很難學到,感受到其中的教訓。
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10:13 - 10:15但如果你可以給人們一些這類事情的模型,
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10:15 - 10:17如果你可以給一些東西他們可以操控
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10:17 - 10:19玩耍并從中獲得反饋,
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10:19 - 10:21那麼他們就能從中有所學習,他們就能看到,
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10:21 - 10:24他們就能進步,能理解。
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10:24 - 10:26第五,
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10:26 - 10:28不確定性因素。
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10:28 - 10:31目前這是神經科學的寶庫,
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10:31 - 10:33你可以這麼說,
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10:33 - 10:35因為一個已知的獎勵
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10:35 - 10:37會讓人們興奮,
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10:37 - 10:39但真正驅動他們的
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10:39 - 10:41是不確定的獎勵,
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10:41 - 10:43帶著適當程度的不確定性的獎勵,
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10:43 - 10:46也就是說人們不太知道是否能得到。
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10:46 - 10:49四分之一的概率。這就能使大腦興奮。
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10:49 - 10:51如果你想
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10:51 - 10:53把這點用於測試,
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10:53 - 10:55就只需引入隨機性的控制因素
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10:55 - 10:57放在各種形式的測試和訓練中,
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10:57 - 10:59你能夠改變人們的投入程度
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10:59 - 11:01通過引入這種非常強大的
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11:01 - 11:03演化機制。
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11:03 - 11:05當我們無法相當完美地預測某事時,
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11:05 - 11:07對它就會特別興奮。
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11:07 - 11:09我們就想回去發現更多。
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11:09 - 11:11你可能知道,神經遞質
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11:11 - 11:13伴隨學習產生的神經遞質叫做多巴胺。
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11:13 - 11:16它出現在尋找獎勵的行為中。
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11:16 - 11:19一些激動人心的工作正在
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11:19 - 11:22展開,如英國的布裡斯托爾大學,
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11:22 - 11:25在那裡我們開始能夠用數學的方式
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11:25 - 11:27建構大腦中多巴胺水平的模型。
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11:27 - 11:29這意味著我們可以預測學習,
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11:29 - 11:32我們可以預測加強的行為,
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11:32 - 11:34這些機會期,這些時間的機會期,
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11:34 - 11:37其中所發生的學習行為處在一個加強的水平。
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11:37 - 11:39從中產生兩個結果。
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11:39 - 11:41第一與記憶有關,
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11:41 - 11:43就是我們可以找到這些瞬間。
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11:43 - 11:45當某人想記住什麽時,
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11:45 - 11:47我們可以給他們提供機會期這一寶貴資源。
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11:47 - 11:49第二就是信心,
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11:49 - 11:51我們能看到遊戲的操作和獎賞結構是如何
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11:51 - 11:54令人更勇敢,令人更樂於冒險,
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11:54 - 11:56更願意面對困難
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11:56 - 11:58更不容易灰心。
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11:58 - 12:00這些可以是些不好的跡象。
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12:00 - 12:02但是你知道,有人會說“我們的大腦都被控制了,我們都是癮君子。”
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12:02 - 12:04“上癮”這個詞到處可見。
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12:04 - 12:06這的確是個問題。
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12:06 - 12:08但是對人來說,最大的神經刺激
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12:08 - 12:10來自他人。
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12:10 - 12:13這才是真正令我們興奮的。
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12:13 - 12:15就獎賞來說,并不是金錢,
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12:15 - 12:18並不是得到現金——當然那也不錯——
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12:18 - 12:20而是和同伴一起做事,
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12:20 - 12:22注視我們,和我們合作。
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12:22 - 12:24我想很快地講一個小故事,1999年
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12:24 - 12:26有個電子遊戲叫做《無盡任務》。
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12:26 - 12:28在這個遊戲裡,
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12:28 - 12:31有兩頭巨大的龍,你必須組隊才能殺掉它們——
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12:31 - 12:3442個人——必須要42個人才能殺掉巨龍。
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12:34 - 12:36這是個問題,
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12:36 - 12:39因為這些龍會丟出兩三個重要的道具。
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12:39 - 12:42於是玩家處理這個問題的方法是
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12:42 - 12:44自發地建立起一套體系
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12:44 - 12:46來激勵每個玩家,
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12:46 - 12:48公平地,透明地。
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12:48 - 12:51結果,他們付給每個玩家虛擬貨幣
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12:51 - 12:54他們稱之為殺龍點數。
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12:54 - 12:56每次出發去完成一個任務
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12:56 - 12:58都會得到一些殺龍點數。
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12:58 - 13:00他們用另一個獨立的網站記錄這些點數。
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13:00 - 13:02這樣就可以記錄自己的貨幣,
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13:02 - 13:04之後玩家就可以用來競拍
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13:04 - 13:06他們想要的厲害道具——
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13:06 - 13:08這些都是玩家自己組織起來的。
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13:08 - 13:11目前這個令人難以置信的系統不僅出現在《無限任務》
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13:11 - 13:13而是今天,十年以後,
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13:13 - 13:16世界上的每一款有這類任務的電子遊戲
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13:16 - 13:18都在使用某個版本的這個系統——
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13:18 - 13:20上千萬的人。
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13:20 - 13:22而成功率
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13:22 - 13:24接近百分之百。
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13:24 - 13:26這是一個玩家開發的,
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13:26 - 13:29自動實施的,自願的貨幣,
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13:29 - 13:31這就是玩家複雜到令人無法相信的
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13:31 - 13:33玩家行為。
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13:35 - 13:37最後我想建議
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13:37 - 13:39一些方法使這些原則
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13:39 - 13:41可以擴散到全世界。
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13:41 - 13:43首先是商業。
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13:43 - 13:45我認為我們將會看到一些非常巨大的問題
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13:45 - 13:47出現在諸如商業裏面,
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13:47 - 13:49循環利用和節約能源。
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13:49 - 13:51我們將會看到一些很奇妙的技術出現
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13:51 - 13:53如實時的能量計。
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13:53 - 13:55看著這些,我會想,對啊,
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13:55 - 13:58我們可以更充分地使用這些技術
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13:58 - 14:00讓人們設定目標
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14:00 - 14:02通過設定標準化的目標,
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14:02 - 14:05通過使用不確定性因素,
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14:05 - 14:07通過多任務進程,
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14:07 - 14:10通過使用一個巨大的,潛在的獎賞和激勵機制,
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14:10 - 14:12來激發人們
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14:12 - 14:14以團體和街區的形式合作,
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14:14 - 14:16既合作又競爭,
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14:16 - 14:18利用這些非常複雜的
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14:18 - 14:20組織和激勵機制。
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14:20 - 14:22在教育方面,
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14:22 - 14:24可能是最顯著的,
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14:24 - 14:27我們能改變吸引人注意的方式。
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14:27 - 14:29我們可以提供給人們愉快的連續的
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14:29 - 14:32經驗和個人的發展。
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14:32 - 14:34我們可以把事務拆分為
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14:34 - 14:36高度調整過的小任務。
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14:36 - 14:38我們可以利用計算過的隨機性。
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14:38 - 14:40我們可以持續地獎勵努力
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14:40 - 14:43調動所有方面。
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14:43 - 14:45我們還能利用這種團隊行為
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14:45 - 14:48也就是當人們一起玩遊戲時看到的演化,
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14:48 - 14:51這些真是前所未有的複雜的
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14:51 - 14:53協作機制。
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14:53 - 14:55我想到的另一個就是政府,
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14:55 - 14:58尤其是美國政府
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14:58 - 15:00已經真的開始付錢給民眾
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15:00 - 15:02去減肥。
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15:02 - 15:04所以我們所說的就是利用經濟獎賞
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15:04 - 15:06去解決肥胖這個大問題。
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15:06 - 15:08但是同樣,這些獎勵
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15:08 - 15:11可以被精確地分配
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15:11 - 15:14如果我們能夠使用遊戲系統的大量專業技術
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15:14 - 15:17去提升吸引力,
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15:17 - 15:19去採集數據,觀察,
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15:19 - 15:21上百萬的人小時
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15:21 - 15:23并將這些反饋用回到
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15:23 - 15:25提升人的參與度。
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15:25 - 15:28最後,就是這個詞,參與度,
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15:28 - 15:30我想留給大家。
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15:30 - 15:32就是如何使個人的參與
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15:32 - 15:34可以發生轉化,
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15:34 - 15:37通過心理學和神經學方面的經驗
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15:37 - 15:40就是我們從觀察人玩遊戲獲得的經驗。
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15:40 - 15:43但是還有集體的參與度
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15:43 - 15:46以及前所未有的實驗
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15:46 - 15:48觀察是什麽使人行動
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15:48 - 15:50工作,遊戲和投入
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15:50 - 15:53大量精力到遊戲中。
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15:53 - 15:56如果我們觀察這些并從中有所學習
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15:56 - 15:58并看到如何將它們應用到遊戲以外,
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15:58 - 16:01那麼我真的認為我們正在做的是具有革新意義的事情。
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16:01 - 16:03非常感謝。
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16:03 - 16:07(觀眾掌聲)
- Title:
- Tom Chatfield:遊戲獎勵大腦的7種方式
- Speaker:
- Tom Chatfield
- Description:
-
遊戲從越來越多的方面進入到我們的生活,我們花無數時間——以及真金白銀——去探索虛擬世界尋找想像中的寶藏。爲什麽?Tom Chatfield 向我們展示,遊戲被恰到好處地設計為提供一定的獎勵來吸引大腦,并使我們不斷索取更多。
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 16:08