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編輯推薦:
“反枯燥”是产品为王的本质,也是用户体验的核心,更是互联网商业的精髓
微软、谷歌、佳能、思科、IBM、欧莱雅、雷克萨斯、雪佛龙、通用、德勤、三星、美国国防部……世界最顶尖的企业机构已悄然开启游戏化变革!
游戏不是玩物丧志,而是重塑互联网时代的核心力量
无论是传统行业盈利模式的升级换代,还是新兴产业创新经济的利润增长,率先掌握游戏化经营思维的组织,将牢牢占据下一个10年的发展先机。
制造乐趣,给雇员及客户乐此不疲的“参与感”
內容簡介:
如果游戏化是互联网时代的新拐点,反枯燥就是互联网商业的未来
◆ 如何成为下一个马云、马化腾和李彦宏?
◆ 为什么ALS能凭借“冰桶挑战”引起全球关注?
◆ 传统产业的经营者如何在互联网时代蜕变重生?
“游戏化”不仅已颠覆娱乐和媒体行业,它在商业、管理、金融、教育和医疗领域也必然掀起一场革命。“游戏化”满足了人类爱玩的本性,将原本枯燥无味的事情变得生动有趣,从而提高雇员及用户的互动兴趣,极大提高人们的参与体验。
管理游戏化,让员工对工作像游戏般上瘾,效率暴增!营销游戏化,让顾客对品牌像游戏般上瘾,铁粉是这样炼成的!学习游戏化让学生对外语像游戏般上瘾,34小时学完大一外语课程!
“游戏化”浪潮即将来袭,哪些新兴产业能开启新的时代,又有哪些传统产业能够借机重生?
關於作者:
[美]亚当·L.潘恩伯格(Adam L. Penenberg)
互联网商业趋势的顶级预言家
纽约大学新闻学教授、商业与经济项目部助理主任,《福布斯》杂志前高级编辑以及Forbes.com网站记者。常年为《福布斯》《快公司》《纽约时报》《华盛顿邮报》《基督教科学箴言报》《连线》和《经济学人》《今日美国》等多家权威财经媒体撰稿。他出版过多本畅销书,电影《欲盖弥彰》便是取材于他的一系列新闻调查。
目錄 :
前 言 枯燥是效率与创意的天敌 1
第一部分
强大且人性化的商业驱动力
第1 章 快感经济:触发大脑的奖励系统 21
让消费者乐此不疲的参与机制 24
背景音乐:销售的催化剂 27
一切为了挑逗大脑感觉区 28
好产品能令多巴胺燃烧 40
第2 章 消灭“枯燥”,让别人免费为你做事 47
谷歌图片:免费获取1 亿人的劳动力 50
超级“验证码” 53
学外语,顺便翻译整个互联网 54
第3 章 众包:“现金奖励”不如“成就激励” 57
美国国防部“悬赏令” 60
部署核潜艇:“专家”败给“玩家” 65
第4 章 解雇设计师:传统行业的升级 69
以“开源”概念制造汽车 71
为美军设计战车,挣点儿奶粉钱 80
第5 章 Quirky:众包+ 游戏化模式的产品开发社交网络 83
普通人的“梦工厂” 84
华强北创业记 88
世界上最成功的创意产品社区 90
第二部分
利用游戏机制解决重大问题
第6 章 寓教于乐 101
35 年不忘的历史课 103
新闻课:城市解谜游戏 105
资料调研:寻宝图书馆 107
第7 章 医疗神器:任天堂游戏机 111
军方医院标配 113
病人爱上康复训练 114
第8 章 攻克HIV:寻找逆转录酶 117
用另一种方式探索科学 119
如何设计科研小游戏 121
10 天解决困扰科学家10 年的难题 125
第9 章 手术台:抗击死神的“关卡” 129
用手指堵住患者的心脏 130
降低18 世纪法国婴儿的死亡率 133
不去思考,你永远会死在同一关 138
高仿真医疗机器人 145
第三部分
企业管理难题的高效解决方案
第10 章 差评“如此多娇” 155
别让差评毁了你的生意 156
客服众包 160
雇用2 万名空闲大妈 163
第11 章 餐厅管理游戏化 167
寻找创业合伙人 170
管理系统游戏化,利润暴涨192%
172
第12 章 程序员的烦恼 177
让年轻人适应微软,还是微软向时代屈服? 180
X 理论和Y 理论 184
抵制谷歌?搜一发! 187
用乐趣调动同事 188
结 论 终极游戏——人生 193
內容試閱 :
第2 章 消灭“枯燥”,让别人免费为你做事
工作遇到困难时,能让5 个人帮忙的是普通人,能让50 个人合作的是部门主管,能组织起500
人的是老板。而卡内基梅隆大学的某位教授另辟蹊径,他用自己发明的小游戏,不仅发动上百万人自愿帮助谷歌整理图片,甚至让全世界1 亿网民自愿翻译电子书。他究竟用什么样的魔力,让无数人在享受乐趣的同时,免费为他完成如此宏大的项目?
路易斯·冯·安是来自卡内基梅隆大学的博士研究生,他在2001 年某次飞行旅途中发现了一个有趣的现象。和他一排的其他6 名乘客,每个人的手里都拿着笔,在填字游戏上涂涂画画。冯·安是一名狂热的游戏玩家,超级电视迷,同行旅客沉迷于简单填字游戏的现象让他陷入了思索。计算机可做不到这一点,他想。此情此景,2
万英尺的高空上,6名乘客自觉自愿地在玩填字游戏。他是不是也可以让人们自愿免费地解决问题呢?如果他把这种“自觉自愿”的能量用到实际用途中会怎样呢?冯·安陷入了沉思。
冯·安把深思的问题写到了他的博士论文中,他提出了“人类计算”的概念,意为“一种通过人脑与计算机相结合的方式,处理无法单独解决的大规模问题的方法。”计算机擅长很多东西,但对另一些东西则一窍不通。如果让机器解决个代数问题,它瞬间即可给你结果。但如果让它识别出照片中奥斯卡红毯上摆姿势的明星中,哪个是布拉德·皮特和安吉丽娜·朱莉,它十有八九会崩溃。但是人类就可以轻松完成。
人类还能做什么?在恰当的环境下,人类可以教计算机做一些小孩可以做,但它们却难以解析无法处理的问题。比如,给事物分类、识别语音、破译手写、识别面部等等。但是,为人父母的人都知道,即便我们天生就具有教育后代的本能,但教年幼的孩子还是需要甘地般的莫大耐心。教育自己的孩子如此,教育机器更难。极少有人会为了让冰冷的机器变得更聪明,而耐心回答那些不着边际的琐碎问题。
冯·安明白,若想完成这项任务,就需要很多人参与进来。古代最伟大的奇迹之一,埃及金字塔,动用了上万人力耗时20
年建成。20 世纪,修建巴拿马运河耗费2000
万小时,帝国大厦700 万小时。世界最高建筑,2010
年完工的迪拜塔,耗时6 年,共耗费2200 万人工时。然而,随着互联网的到来,冯·安看到了“利用亿万人技能群策群力解决问题”的潜在可能。毕竟,在线募集大规模参与者的项目已经存在,是互联网让这成为可能。
举例来说,电脑的纸牌接龙,每年就能吃到数十亿的人工时。但是除了娱乐和打发时间,这种活动带来什么实质的益处呢?千万玩家沉浸在流行的大型多人在线游戏《魔兽世界》中,数百万网民在社交网络中流连忘返。美国人每月花在脸书上的时间总和,相当于10
万年。冯·安在想,如果他能创造出一套系统,化腐朽的任务为神奇的娱乐,他就可以利用人们的参与度,达到他的最终目的:把人们浪费的时间变废为宝,让人类更加高效。
2011 年,我游历匹兹堡拜访冯·安。他的办公室位于卡内基梅隆大学盖茨中心的一个七层建筑里,该建筑设计得相当迷人,外墙包裹的锌制材料让人想起多米诺骨牌和乐高积木(它获得了美国建筑师学会奖)。冯·安,这名出生在危地马拉的前麦克阿瑟“天才奖”获得者,总是语速惊人地喃喃自语,好像说慢了就会被他脑中的想法抛下一样。冯·安的父母都是医生,他的家族经营着一家糖果工厂。8
岁的时候,他想要一部任天堂游戏机作为圣诞节礼物,但他的父母给了他一台康懋达64。冯·安用康懋达 64 玩游戏,当他想免费玩盗版游戏时,他开始试着自学编程,亲自破解。
冯·安有一套自己的工作方法。他开始工作时,会先在电脑旁坐几分钟,然后从座位上弹起来,开始踱步,极为烦躁不安,之后冷静下来,在电脑上打上几个字,再起来,逛一圈,然后重复这个过程。这种折腾的方式不知怎的对冯·安十分有效,让他做了不少事情。看着冯·安工作时一片热闹的情景,我脑中甚至会蹦出这样的想法:如果地板能捕捉他的行走轨迹,把他折腾来折腾去的动作化为电能,整个办公室的供电都不用愁了。
“把非有效工时进行转化从而产生有效产品”的想法由来已久。我们不断从传统的非有效工时中压榨生产力:我们在闲逛的时候发短信,在乘出租穿行城市时更新博客,在吃饭的时候发布照片到脸书,在药店的时候用Foursquare
签到,在逛商场的时候读邮件,看电影前发推特……这让我们在已经相当饱和的一天中,为工作或社交挤出一两分钟。当然,这种由于科技发展而带来的“分心文化”,不总是给人类带来好处。比如,史坦顿岛的一个孩子,一边走路一边发短信,结果掉到了一个开放的沙井中,她满身污水,鞋还丢了一只,但手机却从未离手。这种受到激发的执念和渴求,是我们科技进化的重要组成部分。
谷歌图片:免费获取1 亿人的劳动力
但冯·安知道,能够抓住我们注意力的事物少之又少。想要说服人们去完成某事,你就必须让这件事变得有趣才行。带着这种想法,冯·安设计了ESP
游戏。
他设计这个游戏的目的是给图片添加标签,这样使它们更方便在网上被搜到。但你需要元数据和描述照片的标签词语,才能完成这一点。由于谷歌的搜索引擎采用杜威十进制分类,它的搜索引擎无法进行照片筛选并告诉用户照片中的内容,但它可以根据与其相关联的文本标签进行整理,并将找到的结果显示出来。这一灵感来自于HotorNot:一个可以为辣妹打分的网站。网站在2000 年10
月上线时,即刻像病毒一样传播开来。一周内,它的网页访问量浏览量就达到200 万,几个月后便成为时下最热门的网站之一。
冯·安根据这个原理设计了游戏玩法:随机两个玩家进入游戏,他们面前将显示相同的图片。双方有两分半钟的时间为图片添加标签,只要方法简单,只需打出他们认为最能描述眼前图像的词语即可。当两个玩家的标签吻合时,双方得分,并将得到一张新图片。
由于只有当两人的描述一致时才能得分,所以玩家们必须绞尽心思,用最精确的词语添加标签。
每组玩家给出的描述可能会有所不同,为了保证标签的准确度,同一张图片会被重复使用。而随着时间的推移,游戏会出现“禁忌词语”机制,从而越来越有挑战性:当玩家遇到某些特定的图片时,此图片之前的标签就不能再用。这些标签通常都是最普遍最明显的描述,而参与者不得不把图片描述得更具体更具想象力。
比如,图片第一次在游戏中出现时,可能意思明了,怎么描述都行。当一张带有布拉德·皮特和安吉丽娜·朱莉的图片呈现在玩家面前,玩家甲可能会添加“布拉德·皮特,晚礼服,红地毯,奥斯卡”,和玩家乙则是“安吉丽娜·朱莉,范思哲礼服,美国学院奖,弗莱格默牌鞋子,布拉德·皮特。”二人只要输入“布拉德·皮特”便可得分,进入下一张图。而当这张带有布拉德和安吉丽娜的图片展示给下一组玩家时,他们就不能再使用“布拉德·皮特”的标签了。也许他们会添加“安吉丽娜·朱莉”,这样一来,她的名字也变成了“禁忌词语”。第三组玩家的标签可能是“奥斯卡”,这同样也会变成“禁忌词语”;第四组“红地毯”,如此往复。
冯·安在游戏中设置了实时监测系统,图片会生成描述者列表,而对于新玩家则会去除“禁忌词语”。相同的图片只会在同一组玩家眼前出现一次。
如果非要与《愤怒的小鸟》《神秘岛》和《毁灭战士》相比,ESP 并没有那么好玩。然而,游戏的设计目的达到了:那就是让人投入其中,不断挑战。在最开始的游戏原型中,冯·安甚至没有分数系统。玩家仅仅是找到最恰当的词语描述,然后与别人相吻合。但这种玩法太生硬了,玩家很难陶醉其中,但是他每次自己玩的时候,都能一直玩到第30
或40 幅图。为了让这个系统更像游戏,他增加了分数系统。之后,游戏变得好玩多了,但还远远不够。他又增加了一个计时系统,该系统只给玩家两分半钟时间,玩家在规定时间内要尽可能多地添加标签。借此,玩家的行动力大大提高。但他随后发现,当所有玩家都用“男人”或“女人”来描述图片中的人时,游戏再次变得无趣起来。最终,他引入了“禁忌词语”机制,当冯·安决定不允许用最基本的简单词做描述时,游戏又恢复了活力,玩家给出的描述词语也越来越复杂。
冯·安从网上下载了5 万张图片,然后发布在自己的网站上。他唯一的营销手段是将网址告诉了朋友,然后让它口口相传。结果第一周就有50
万人参与,CNN 也做了相关报道。事实证明,游戏出奇地吸引人。一些玩家一玩就是几个小时,他们一张张地为图片添加标签,并发邮件给冯·安,抱怨说一些小的系统漏洞打断了他们的“贴标签马拉松”。冯·安根据用户反馈,对游戏不断调整。比如排行榜,它虽然可以激励排名前20
位左右的顶级玩家,但只是排名最靠前的20 人左右,而对那些最近才开始热衷的玩家,反而是种打击。于是他又增添了第二个排行榜,用以记录当天最高得分,这种调整非常有效。
ESP 游戏取得成功后,谷歌邀请冯·安进行了一次谈话。谷歌创始人谢尔盖·布林和拉里·佩奇接洽了他,并买下ESP
游戏的版权,更名为《谷歌图片标签》。在冯·安的游戏出现前,谷歌想给图片贴标签时,不得不依靠“人工上传图片到数据库再提供元标签”的方法。而冯·安的游戏引擎,可以帮助谷歌确认这些元标签的有效性,并添加其他内容,这让图片变得易于搜索,还为每张照片提供了更多路径。而最终的结果是,这一做法提高了页面浏览量和收入。从2006
年到2011 年,这个游戏帮助谷歌图片搜索数据库调出了数百万的图片。
超级“验证码”
如今,这位开着保时捷的卡内基梅隆大学计算机科学终身教授,冯·安,不仅是一位计算机科学家,还是一位教育学家、企业家、游戏设计者、市场营销人员、媒介组织者及创业者。他不仅把游戏看作娱乐,更让其服务于我们生活的方方面面。而冯·安现在所研究的,可能是他最宏伟的项目,这个项目源于他向研究生学生们问的一个问题:如何让1
亿人免费帮我们在线翻译?
这个问题,让他想到了自己在大学时有一个叫 “CAPTCHA”的发明,CAPTCHA 是“全自动区分计算机和人类的图灵测试”的简称(Completely Automated
Public Turing test to tell Computers and Humans Apart)。(阿兰·图灵,计算机科学家,1980
年发明了一种实验,用于分析机器是否可以超过人)。
当年,雅虎来到卡内基梅隆大学寻求冯·安的建议,问他是否有什么方法可以阻止网络欺诈。诈骗者通常部署海量的垃圾邮件机器人程序,自动注册规模庞大的电子邮件,公司应该做点什么来对付他们。冯·安的办法非常简单又巧妙。他想出了一套系统,这种系统可以创建一个数字和字母的组合,组合很模糊,机器无法识别,但人类却可以。尽管人们使用的时候,也会因为模糊不清而咒骂。但无论如何,CAPTCHA
在数以百万的网站上都得以运用。没错,它就是今天的“验证码”。
一天,冯·安发现这样一个事实,现在网络上验证码每天的输入量大概在2
亿次。如果每人输入一个验证码的平均时间是10 秒,那人类每天浪费在验证码上的总时间就是50
万小时。于是这个事实让他决定创造一个进化版的验证码,取名reCAPTCHA。原理跟之前相同,只不过输入的来源是一些旧书。利用这种方法,我们可以从数量庞大的非生产力行为中,剥离出有意义的价值。
扫描一本旧书再将其内容电子化是一项艰苦的过程,这相当于要把书的每一页进行拍照,之后利用计算机的光学字符识别(OCR)技术,对每个字一一解码。而这种技术的错误率本身就比较高,对于旧书更是如此。这些书籍的出版年份都超过50 年,页面发黄、墨水褪色,错误率高达30%。
对此,冯·安的做法是,他首先选出了计算机无法识别的词语,之后让人们通过reCAPTCHA
帮他完成识别过程。他给人们提供两个词,一个是来自旧书的计算机无法识别的词语,另一个是计算机已经知道答案的词语。系统并不告诉用户哪个是那个。如果用户正确地输入了计算机知道答案的那个词,那么计算机判定用户为人类,于是,而且对用户输入的另一个计算机无法辨认的词也应该是正确的。如果10
个用户所输入的词都一致,那么计算机便可成功完成词语的编辑。
学外语,顺便翻译整个互联网
借助reCAPTCHA 的概念,冯·安决定开始他的新项目:利用大量网络用户翻译整个互联网。而人们也将得到报酬:免费外语课程。翻译整个互联网?这听起来简直是天方夜谭。要知道,互联网索引的网页达150
亿之多。但冯·安是认真的,reCAPTCHA 可以让足够庞大的人群参与进来。脸书和其他35
万个网站都使用reCAPTCHA,一天就有来自250
万本书的1 亿个单词被同时编辑。大约7.5
亿人至少会输入一次验证码。这就意味着,全世界10% 的人口都在帮助将世界的知识电子化。据冯·安估算,把整个维基百科从英语翻译成西班牙语,80
小时足矣,而如果是雇用翻译人员,则要支付5000 万美元。最后,国家科学基金会资助46
万美元,阿什顿·库彻与广和投资注资330 万美元,帮助冯·安与其一名PhD
学生赛弗·黑客(Hacker 是他的真名,他是瑞士人)创建了名为Duolingo
的私人公司。
2009 年,黑客和冯·安就“如何重新利用用户行为,进行材料翻译”进行了讨论。你不能只是把会说第二门语言的人召集起来,然后让他们为你工作。首先,经济层面上就行不通,你肯定付不起这笔钱,你也不能让他们免费工作。另外,如何组织也是一个问题。显而易见的解决方法是,模拟一个reCAPTCHA
的模型。让人们主动做某事的同时,还无意中做了另一件事。此外,人们必须乐在其中。
......