TED日本語 - トム・チャットフィールド: ゲームが脳に報酬を与える7つの方法


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TED日本語 - トム・チャットフィールド: ゲームが脳に報酬を与える7つの方法

TED Talks


7 ways video games engage the brain


Tom Chatfield






I love video games. I'm also slightly in awe of them. I'm in awe of their power in terms of imagination, in terms of technology, in terms of concept. But I think, above all, I'm in awe at their power to motivate, to compel us, to transfix us, like really nothing else we've ever invented has quite done before. And I think that we can learn some pretty amazing things by looking at how we do this. And in particular, I think we can learn things about learning. Now the video games industry is far and away the fastest growing of all modern media. From about 10 billion in 1990, it's worth 50 billion dollars globally today, and it shows no sign of slowing down. In four years' time, it's estimated it'll be worth over 80 billion dollars. That's about three times the recorded music industry. This is pretty stunning, but I don't think it's the most telling statistic of all. The thing that really amazes me is that, today, people spend about eight billion real dollars a year buying virtual items that only exist inside video games. This is a screenshot from the virtual game world, Entropia Universe. Earlier this year, a virtual asteroid in it sold for 330,000 real dollars. And this is a Titan class ship in the space game, EVE Online. And this virtual object takes 200 real people about 56 days of real time to build, plus countless thousands of hours of effort before that. And yet, many of these get built. At the other end of the scale, the game Farmville that you may well have heard of, has 70 million players around the world and most of these players are playing it almost every day.

This may all sound really quite alarming to some people, an index of something worrying or wrong in society. But we're here for the good news, and the good news is that I think we can explore why this very real human effort, this very intense generation of value, is occurring. And by answering that question, I think we can take something extremely powerful away. And I think the most interesting way to think about how all this is going on is in terms of rewards. And specifically, it's in terms of the very intense emotional rewards that playing games offers to people both individually and collectively. Now if we look at what's going on in someone's head when they are being engaged,two quite different processes are occurring. On the one hand, there's the wanting processes. This is a bit like ambition and drive -- I'm going to do that. I'm going to work hard. On the other hand, there's the liking processes, fun and affection and delight and an enormous flying beast with an orc on the back. It's a really great image. It's pretty cool. It's from the game World of Warcraft with more than 10 million players globally,one of whom is me, another of whom is my wife. And this kind of a world, this vast flying beast you can ride around, shows why games are so very good at doing both the wanting and the liking. Because it's very powerful. It's pretty awesome. It gives you great powers. Your ambition is satisfied, but it's very beautiful. It's a very great pleasure to fly around. And so these combine to form a very intense emotional engagement.

But this isn't the really interesting stuff. The really interesting stuff about virtuality is what you can measure with it. Because what you can measure in virtuality is everything. Every single thing that every single person who's ever played in a game has ever done can be measured. The biggest games in the world today are measuring more than one billion points of data about their players, about what everybody does -- far more detail than you'd ever get from any website. And this allows something very special to happen in games. It's something called the reward schedule. And by this, I mean looking at what millions upon millions of people have done and carefully calibrating the rate, the nature, the type, the intensity of rewards in games to keep them engaged over staggering amounts of time and effort. Now, to try and explain this in sort of real terms, I want to talk about a kind of task that might fall to you in so many games. Go and get a certain amount of a certain little game-y item. Let's say, for the sake of argument, my mission is to get 15 pies and I can get 15 pies by killing these cute, little monsters. Simple game quest. Now you can think about this, if you like, as a problem about boxes. I've got to keep opening boxes. I don't know what's inside them until I open them. And I go around opening box after box until I've got 15 pies. Now, if you take a game like Warcraft, you can think about it, if you like, as a great box-opening effort. The game's just trying to get people to open about a million boxes, getting better and better stuff in them.

This sounds immensely boring but games are able to make this process incredibly compelling. And the way they do this is through a combination of probability and data. Let's think about probability. If we want to engage someone in the process of opening boxes to try and find pies, we want to make sure it's neither too easy, nor too difficult, to find a pie. So what do you do? Well, you look at a million people -- no,100 million people,100 million box openers -- and you work out, if you make the pie rate about 25 percent -- that's neither too frustrating, nor too easy. It keeps people engaged. But of course, that's not all you do -- there's 15 pies. Now, I could make a game called Piecraft, where all you had to do was get a million pies or a thousand pies. That would be very boring. Fifteen is a pretty optimal number. You find that -- you know, between five and 20 is about the right number for keeping people going. But we don't just have pies in the boxes. There's 100 percent up here. And what we do is make sure that every time a box is opened, there's something in it, some little reward that keeps people progressing and engaged. In most adventure games, it's a little bit in-game currency, a little bit experience. But we don't just do that either.

We also say there's going to be loads of other items of varying qualities and levels of excitement. There's going to be a 10 percent chance you get a pretty good item. There's going to be a 0.1 percent chance you get an absolutely awesome item. And each of these rewards is carefully calibrated to the item. And also, we say, "Well, how many monsters? Should I have the entire world full of a billion monsters?" No, we want one or two monsters on the screen at any one time. So I'm drawn on. It's not too easy, not too difficult. So all this is very powerful. But we're in virtuality. These aren't real boxes. So we can do some rather amazing things. We notice, looking at all these people opening boxes, that when people get to about 13 out of 15 pies, their perception shifts, they start to get a bit bored, a bit testy. They're not rational about probability. They think this game is unfair. It's not giving me my last two pies. I'm going to give up. If they're real boxes, there's not much we can do, but in a game we can just say, "Right, well. When you get to 13 pies, you've got 75 percent chance of getting a pie now." Keep you engaged. Look at what people do -- adjust the world to match their expectation. Our games don't always do this. And one thing they certainly do at the moment is if you got a 0.1 percent awesome item, they make very sure another one doesn't appear for a certain length of time to keep the value, to keep it special.

And the point is really that we evolved to be satisfied by the world in particular ways. Over tens and hundreds of thousands of years, we evolved to find certain things stimulating, and as very intelligent, civilized beings, we're enormously stimulated by problem solving and learning. But now, we can reverse engineer that and build worlds that expressly tick our evolutionary boxes. So what does all this mean in practice? Well, I've come up with seven things that, I think, show how you can take these lessons from games and use them outside of games. The first one is very simple: experience bars measuring progress -- something that's been talked about brilliantly by people like Jesse Schell earlier this year. It's already been done at the University of Indiana in the States, among other places. It's the simple idea that instead of grading people incrementally in little bits and pieces, you give them one profile character avatar which is constantly progressing in tiny, tiny, tiny little increments which they feel are their own. And everything comes towards that, and they watch it creeping up, and they own that as it goes along.

Second, multiple long and short-term aims -- 5,000 pies, boring,15 pies, interesting. So, you give people lots and lots of different tasks. You say, it's about doing 10 of these questions, but another task is turning up to 20 classes on time, but another task is collaborating with other people, another task is showing you're working five times, another task is hitting this particular target. You break things down into these calibrated slices that people can choose and do in parallel to keep them engaged and that you can use to point them towards individually beneficial activities.

Third, you reward effort. It's your 100 percent factor. Games are brilliant at this. Every time you do something, you get credit; you get a credit for trying. You don't punish failure. You reward every little bit of effort -- a little bit of gold, a little bit of credit. You've done 20 questions -- tick. It all feeds in as minute reinforcement.

Fourth, feedback. This is absolutely crucial, and virtuality is dazzling at delivering this. If you look at some of the most intractable problems in the world today that we've been hearing amazing things about, it's very, very hard for people to learn if they can not link consequences to actions. Pollution, global warming, these things -- the consequences are distant in time and space. It's very hard to learn, to feel a lesson. But if you can model things for people, if you can give things to people that they can manipulate and play with and where the feedback comes, then they can learn a lesson, they can see, they can move on, they can understand.

And fifth, the element of uncertainty. Now this is the neurological goldmine, if you like, because a known reward excites people, but what really gets them going is the uncertain reward, the reward pitched at the right level of uncertainty, that they didn't quite know whether they were going to get it or not. The 25 percent. This lights the brain up. And if you think about using this in testing, in just introducing control elements of randomness in all forms of testing and training, you can transform the levels of people's engagement by tapping into this very powerful evolutionary mechanism. When we don't quite predict something perfectly, we get really excited about it. We just want to go back and find out more.

As you probably know, the neurotransmitter associated with learning is called dopamine. It's associated with reward-seeking behavior. And something very exciting is just beginning to happen in places like the University of Bristol in the U.K., where we are beginning to be able to model mathematically dopamine levels in the brain. And what this means is we can predict learning, we can predict enhanced engagement, these windows, these windows of time, in which the learning is taking place at an enhanced level. And two things really flow from this. The first has to do with memory, that we can find these moments. When someone is more likely to remember, we can give them a nugget in a window. And the second thing is confidence, that we can see how game-playing and reward structures make people braver, make them more willing to take risks, more willing to take on difficulty, harder to discourage. This can all seem very sinister. But you know, sort of "our brains have been manipulated; we're all addicts." The word "addiction" is thrown around. There are real concerns there. But the biggest neurological turn-on for people is other people. This is what really excites us. In reward terms, it's not money; it's not being given cash -- that's nice -- it's doing stuff with our peers, watching us, collaborating with us.

And I want to tell you a quick story about 1999 -- a video game called EverQuest. And in this video game, there were two really big dragons, and you had to team up to kill them -- 42 people, up to 42 to kill these big dragons. That's a problem because they dropped two or three decent items. So players addressed this problem by spontaneously coming up with a system to motivate each other, fairly and transparently. What happened was, they paid each other a virtual currency they called "dragon kill points." And every time you turned up to go on a mission, you got paid in dragon kill points. They tracked these on a separate website. So they tracked their own private currency, and then players could bid afterwards for cool items they wanted -- all organized by the players themselves. Now the staggering system, not just that this worked in EverQuest, but that today, a decade on, every single video game in the world with this kind of task uses a version of this system -- tens of millions of people. And the success rate is at close to 100 percent. This is a player-developed, self-enforcing, voluntary currency, and it's incredibly sophisticated player behavior.

And I just want to end by suggesting a few ways in which these principles could fan out into the world. Let's start with business. I mean, we're beginning to see some of the big problems around something like business are recycling and energy conservation. We're beginning to see the emergence of wonderful technologies like real-time energy meters. And I just look at this, and I think, yes, we could take that so much further by allowing people to set targets by setting calibrated targets, by using elements of uncertainty, by using these multiple targets, by using a grand, underlying reward and incentive system, by setting people up to collaborate in terms of groups, in terms of streets to collaborate and compete, to use these very sophisticated group and motivational mechanics we see. In terms of education, perhaps most obviously of all, we can transform how we engage people. We can offer people the grand continuity of experience and personal investment. We can break things down into highly calibrated small tasks. We can use calculated randomness. We can reward effort consistently as everything fields together. And we can use the kind of group behaviors that we see evolving when people are at play together, these really quite unprecedentedly complex cooperative mechanisms. Government, well,one thing that comes to mind is the U.S. government, among others, is literally starting to pay people to lose weight. So we're seeing financial reward being used to tackle the great issue of obesity. But again, those rewards could be calibrated so precisely if we were able to use the vast expertise of gaming systems to just jack up that appeal, to take the data, to take the observations, of millions of human hours and plow that feedback into increasing engagement.

And in the end, it's this word, "engagement," that I want to leave you with. It's about how individual engagement can be transformed by the psychological and the neurological lessons we can learn from watching people that are playing games. But it's also about collective engagement and about the unprecedented laboratory for observing what makes people tick and work and play and engage on a grand scale in games. And if we can look at these things and learn from them and see how to turn them outwards, then I really think we have something quite revolutionary on our hands.

Thank you very much.


私はテレビゲームが大好きです 若干畏怖してさえいます その想像力 技術力 そしてコンセプトといった点に 畏怖しています しかしそれ以上に ゲームの持つ動機付けの力 促す力 そして惹きつける力に 畏怖しています 人類が発明してきたどんな物も その点ではゲームに及びません また ゲームのそういった働きを知ることで とても素晴らしいことが学べると思います 特に学習について学べると 私は考えています さて テレビゲーム産業は 現存するあらゆるメディアより 急速な成長率を誇っています 1990 年の時点で 100 億ドル 今日では全世界で 500 億ドルに達し 衰える兆しを見せません 今後 4 年間で 800 億ドルを超えると推定されています これはCD音楽産業の三倍です これは驚くべきことですが ゲームの凄さを語る統計はまだ別にあります 私が本当に驚いたのは 今日 人々は 年間 80 億ドルの実際の貨幣を ゲーム上にしか存在しない 仮想上のアイテムの 購入に費やしているということです こちらは Entropia Universe という仮想ゲーム世界のスクリーンショットです 今年の初めに このゲームの仮想の小惑星が 現実の貨幣 33 万ドルで売られました そしてこちらは EVE Online という宇宙が舞台の ゲームに登場するタイタン級戦艦です このヴァーチャルな物体は 建造するのに現実の人間 200 名がかりで 56 日かかります 更に 建造に至るまでの段階でも 数千時間を必要とします にもかかわらず これらはいくつも建造されています そして また別の種類の凄さを持つのが Farmville というゲームで 皆さんも聞いたことがあるかもしれません 世界中で 7 千万のプレイヤーを擁し そのほとんどは ほぼ毎日このゲームを遊んでいます

以上のことは 一部の人にとっては 社会的な不備や不安の 指標だと思えるかもしれませんが ここには良いニュースもあるのです それは 何故このような現実の労力や 価値の創造が起こっているのかを 解明できるということです また解明することによって 私たちにとって非常に有益なものが 手に入ると考えています 私はこのことを考える上で 最も興味深い観点は 報酬だと考えます 特に ゲームを遊ぶことが 個人または集団にとって 感情面での非常に強い 報酬となることに関してです ゲームをしている人の脳内で 何が起こっているかを見てみると 二つ 別々のプロセスが発生していることが分かります 一つは欲求のプロセスです 「あれをやるぞ がんばるぞ」といった 欲望ややる気です もう一つは嗜好のプロセスです 楽しみや好意 そして喜びです こちらはオークを背に乗せた巨大な鳥獣です 素晴らしい画像です とても格好いいです この画像は世界中で千万人以上のプレイヤーを擁する World of Warcraft というゲームからで そのプレイヤーの一人は私 もう一人は妻です 巨大な鳥獣で 飛び回れるというような世界観は なぜゲームが 欲求や嗜好の面で優れているかを示しています とても効果的だからです 素晴らしい 皆さんに大きな力を与えます 皆さんの欲望は満たされ それでいてとても美しいものです 飛び回ることは非常に大きな快楽です こういったことが組み合わさって ゲームへの取り組みを気持ちの面から非常に強固なものにします

本当に面白いことはもっと他にあります 仮想現実の本当に面白いところは それでさまざまなことが計測できることです なぜなら仮想現実では全てが 計測できるものだからです ゲームで遊んだ全てのプレイヤー その一人一人の行動全てが計測できます 今日の世界最大のゲームでは そのプレイヤーの行動などについて 10 億以上のデータを計測しています どんなウェブサイトよりも 遥かに詳細です この計測のおかげで ゲーム上に特別なことを起こせます それは報酬スケジュールと呼ばれるものです これはつまり 何百万人の行動を観察し ゲーム内の報酬の頻度 性質 種類 強度を慎重に調節し 圧倒的な量の時間と労力の分 プレイヤーをゲームにつなぎ止めることです ではこれを 現実の話で説明するために 多くのゲームで皆さんに馴染みがあるであろう 作業の話をしたいと思います それは特定のゲームアイテムを一定量取ってくるというものです 話を分かりやすくするため 私のミッションはパイを 15 個取ってくることだとしましょう 15 個のパイを得るには この小さくてかわいいモンスターを狩る必要があります 単純なゲームクエストです これは箱に置き換えて 考えてみても良いでしょう 私は箱を開け続けなければなりません 開けるまでその箱に何が入っているか分かりません そうしてパイを 15 個得るまで箱を開け続けます さて 例えば Warcraft の様なゲームは 壮大な箱開けゲームと 捉えることもできます このゲームはプレイヤーに百万の箱を開けさせ どんどん良いものを与えるものです

これはひどく退屈に聞こえますが ゲームには その過程を信じられないくらい 魅力的にする力があります それを為す方法は 確率とデータを組み合わせて用いることです まず確率について考えてみましょう もし誰かに箱を開けて パイを得る作業をさせたいとしたら 獲得の難易度は簡単すぎでも 難しすぎでもないようにしなければいけません ではどうしましょう?百万人 いや 一億人ですね 一億の箱開けプレイヤーを観察し 分析し パイが出てくる確率を 面倒すぎず 簡単すぎでもない 約 25% にすると プレイヤーを惹きつけておけます もちろんこれだけではありません パイは 15 個なのです さて ゲーム内容が 百万個あるいは千個のパイを得るだけの Piecraft というゲームを作ることもできますが これはひどくつまらないものになるでしょう 15 というのは結構適切な数なのです 人に持続的に何かをやらせるには 5 から 20 が適当な数です また 箱に入っているのはパイだけではありません 100% までまだ余地があるのです 私たちはプレイヤーが箱を開けたとき 彼らを惹きつけ かつ進展のあるように 必ず毎回何かしら 小さな報酬を設定します 大抵のアドベンチャーゲームにおいて それは少しのゲーム内通貨や経験値ですが それだけではありません

他にもさまざまな質 そして興奮を伴った アイテムがあります 10% の確率でかなり良いアイテムが手に入れられ 0.1% の確率で もの凄いアイテムが手に入ります このような報酬はアイテム毎に慎重に調整されています またこのような問題もあります 「モンスターの数は?世界中を十億ものモンスターで埋め尽くすべきか?」 いいえ 画面には一度に一匹か二匹のモンスターが望ましいです そうして私は適切な難易度にのめり込みます 以上のことはどれもとても強力です 更に これは仮想世界のことであり箱は現実の箱ではありません よって私たちは もっと驚くべきことができます プレイヤーが箱を開けているのを観察すると 15 個中 13 個程度までいくと 興味が散り 退屈で不機嫌になり始めることが分かります プレイヤーは確率について合理的ではないのです プレイヤーはこのゲームは不公平だと考えます 残り二つのパイが出ない 諦めようとなります 現実ではなにも出来ませんが ゲーム内のことならばこうすることができます 「よし じゃあ 13 個までいったら出てくる確率を 75% に引き上げよう」 プレイヤーを引き留めます プレイヤーが何をするか観察し 彼らの期待に添うように世界を調節するのです 常にこのようにするわけではありません 確実に実施することは もし皆さんが 0.1% で出る凄いアイテムを取得したら ゲームの管理者はそれが一定時間出現しないようにし その価値 特別さを保ちます

ここでのポイントは 私たちは 進化と通じて 限られた方法でしか 充足感を感じないようになりました 幾千年を経て 私たちは特定の物を刺激的 知的― 文明的と感じるよう進化しているため 問題解決や学習をするよう大きく刺激されるのです そして現在 このことを解析し 私たちの進化の箱を特に刺激する 世界を構築することができます つまりどういう事でしょうか? 私は ゲームから学んだ 教訓を現実世界で 利用する方法を 七つ思いつきました 一つ目はとてもシンプルです 進捗を示す経験値バーです これは今年の初めにジェシー・シェルら 聡明な方達によって議論されていました 既にインディアナ大学や他の場所で実施されており 単位を細切れに与えて評価するのでなく 生徒に自分自身だと 感じられるようなアバターを与え 常に少しずつ進展し続ける 評価方法を採ります 全ての評価はアバターに反映され 生徒はそれがじわじわと上がるのを見て 次第に受け入れていきます

二つ目は複数の長期的および短期的目標です 五千個のパイだと退屈ですが 15 個のパイなら楽しめます ですので人々に たくさんの異なる作業を与えましょう 例えば 問題を 10 個解くことと また別の作業として 20 回 授業に時間通り出席すること 他の人と共同作業をすること 5 回作業しているところを見せること 特定のターゲットを叩くことなどがあるとします 作業を調整して細切れにし 人々が取り組み続けられるよう 作業を選んだりいくつか並行できるようにし 各個人にとって為になるやり方へと 導くことができます

三つ目は頑張りに対する報酬です これは必要不可欠な要素です ゲームはこの点に秀でています 皆さんが何かをする度に あるいは試みに対しても賞賛を得ます 失敗は罰しません ちょっとした努力でも称えます 20 問解いたら さあ報酬です あらゆる頑張りに対して直ちに報酬が与えられます

四つ目はフィードバックです これは何よりも重要です 仮想世界はフィードバックに長けています これまで私たちに驚愕の事実を知らせてきた 現在世界にある解決困難な問題を見てみると 行動と因果関係を関連付けられないと 学習することは非常に難しいことが分かります 汚染や温暖化といった問題において その因果関係は時間 空間共にスケールが違います 教訓を肌で感じ 学ぶことは非常に難しいですが そのモデルを作ることができれば また 人々に操作したりいじくったりして フィードバックが発生するものを与えることができれば 彼らは教訓を学び 把握し 前進することも理解することもできるでしょう

五つ目は 不確実性を持つ要素です これはいわば 神経学的金鉱です 既知の報酬は 人々を興奮させますが 人々を本当に駆り立てるのは 不確実な報酬です 当たるかどうか分からない 適度な不確実性を持つ報酬です 25% です これが脳に火を付けます これを実際に導入することを 考えてみると あらゆるテストやトレーニングは ランダムさを組み込み 人類の持つ強力な進化の仕組みを刺激することで 人々の取り組み具合を 変えることができます 私たちは完璧な予想を立てられないとき そのことに対してとても興奮するのです 繰り返し確かめて解明したくなります

ご存じかもしれませんが 学習に関連している 神経伝達物質はドーパミンといいます これは報酬探索行動と関連しています イギリスのブリストル大学といった場所では 凄く面白いことが始まろうとしています そこでは脳内のドーパミンレベルの数学的な モデリングが始められています つまり私たちは学習を 向上した取り組み具合を 学習に占められる時間幅を より上手く予測できるのです ここから二つのことが発展します 一つは記憶に関連することです 人が思い出そうとしている瞬間を 同定することができ そのときに助けとなる情報を投じることができます もう一つは自信に関することです ゲームをしたり 報酬の仕組みがあると 人はより勇敢にリスクや 困難に対して好戦的になり へこたれにくくなります これは悪い事と見ることもできます 「私たちの脳は操作されている 中毒だ」といったような具合です 中毒という言葉は蔓延しています これは本当に問題です 神経学的に最も火を付ける要因は 他者です 他者が私たちをとても興奮させます 金銭ではありません それも良いですが 報酬の観点から言うと これは周りの人と一緒に何かをすること 見られること そして共同することです

1999 年のちょっとした事例をお話ししたいと思います Everquest というゲームでの話です このゲームでは 大勢で掛からないと討伐できない大きなドラゴンが二匹いて 最大 42 名の参加が必要です 問題なのは ドラゴンのまともなドロップが二、三個のみだということです プレイヤーはこの問題を提起すると同時に お互いに動機付け 公明正大に評価できるような システムを考案しました それは プレイヤーが互いにドラゴンキルポイントという 仮想貨幣を支払うシステムでした その任務に出向く度に 皆さんにドラゴンキルポイントが支払われ それを別のウェブサイトで記録しました つまりプレイヤーたちは自ら貨幣を管理し 欲しいアイテムが出たら ポイントで入札するようにしました 全てをプレイヤーが自身で管理します この驚くべきシステムは Everquest だけでなく 十年を経た今日 同様の作業を必要とする世界中のゲームで 似たものが利用されています 何千万人もの人が利用しています 成功率は ほぼ 100% です これはプレイヤーによる 自立した貨幣システムです これはものすごく洗練された プレイヤー行動です

では 以上の原理を実世界で運用するための 方法をいくつか提示して 終わりたいと思います まずはビジネスから 私たちはビジネスで 例えばリサイクルや省エネといった 大きな問題に直面し始めています リアルタイムエネルギーメーターなど 素晴らしい技術が台頭してきています 私はそれを見て思いました これはもっと応用させられると 目標設定をさせる その目標を調整する 不確実性の要素を利用する 複数個ターゲットを設定する 報酬や内在するインセンティブシステムを使う 人材をグループ単位 区単位で協力 競争させ 先ほどお見せした 非常に洗練された集団や 動機付けの仕組みを活用するのです 教育に関しては 何よりも明らかだと思いますが 人々の取り組み方を変えることができます 人々に壮大なる 経験の連続や個人的投資を提供できます 物事を綿密に計算された 小さな作業へと分割できます 計算された無作為性を利用することが出来ます 全て処理される毎に 報酬を 頑張りに対して立て続けに与えることが出来ます グループ行動では 人々が一緒に遊ぶときに見られる進歩を利用できます これは類を見ないほど複雑な 集団行動の仕組みです 政治について一つ頭を過ぎるのは とりわけアメリカ政府が 人々の減量に対して 実際に資金を出していることです 現金という形の報酬が肥満という 大問題克服に向けて利用されています ただここでも ゲーム産業の膨大な見識を利用し 報酬をもっと魅力的なものにし 何百万の人々のデータや行動記録を取り 各自の取り組み強化への フィードバックが出来れば この報酬を更に正確に 調整することが可能になります

そして最後に 取り組み という言葉に触れて 終わりにしたいと思います ゲームプレイヤーを観察することで 得られる心理学的及び神経学的― 知識を活用して個人の 取り組み方を変えることが出来ます しかしこれは集団的関与の話でもあり 人々を後押しし 働かせ 遊ばせ 取り組ませるものは何かを 壮大なスケールから観察する かつて無い実験場でもあるのです こういったことを観察し そこから学び その活用法を見出せば 革命的な力を持つ何かが得られるだろうと思います



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