Science2.0背景下的游戲化科研發展與挑戰

倪山川 呂凌峰

（中國科學技術大學人文學院，合肥 230026）

一、游戲化科研的影響

游戲是日常生活常見的活動，但對于游戲的定義卻有一定的爭議。有的學者認為游戲的本質是滿足“模仿的本能”而產生的行為，有的學者認為游戲則是過剩生命力的釋放，還有的學者認為游戲是一種為了將來生活而進行的準備訓練。

因此，在討論游戲化科研之前需要明確游戲一詞的定義。19世紀末荷蘭歷史學家、文化學家赫伊津哈在《游戲的人》中這樣陳述：游戲是一種以自愿為基礎，遵守一定規則為前提，為某種非游戲的東西服務，具有某種生物學目的的行為。

游戲化是近些年國內外重點關注的領域之一。對游戲化研究的關注在過去6年顯著上升，而且沒有增長放緩的跡象。根據全球第二大市場研究咨詢公司MarketsandMarkets的市場調查，估計全球游戲化市場將從2015年的165億美元增長到2020年的1110億美元，年增長率為46.3%（該研究考慮的基準年是2014年，預測期是2015—2020年）。游戲化應用于各個領域，特別是這幾年游戲化教育得到了廣泛的關注。

游戲化在各個領域迅速發展，那么什么是游戲化？什么是游戲化科研呢？

游戲化（Gamification）有多種定義，被廣泛接受的是Deterding的定義。他把游戲化定義為游戲設計元素應用于非游戲情景，從而幫助使用者解決問題和提升自我構建能力。

游戲化科研（Gamification in science）是指將游戲設計元素應用于科學研究中，包括用游戲的思維進行科學研究以及將科學研究中的某幾個部分變成游戲的科學研究形式，從而利用游戲的自愿性與快感的及時反饋幫助科學研究的進行。游戲化科研最近幾年開始興起，離不開Science2.0科研時代背景，主要是與公民科學有機結合，運用游戲的形式吸引公民參與科學研究。

目前，游戲化科研在國內的研究幾乎處于空白階段，而在國外已經相對成熟。筆者在知網和谷歌學術對該問題進行相關搜索，截至2018年10月1日，國內涉及該領域的論文只有一篇，而國外這方面的論文有上百篇之多。

最近10年時間，產生了一批為科研設計的游戲。有用于人類基因組計劃的《Foldit》游戲，有應用于神經元繪制的《Eyes Wires》，有啟發思維與邏輯的《人力資源機》，也有應用于航天無人機的《天文無人機》。這里以《Foldit》為例，闡述游戲化是如何應用于科研的：

《Foldit》是基于華盛頓大學伯克利開放式網絡計算平臺 （BOINC）的一個分布式計算項目。《Foldit》提供一系列教程，讓用戶操縱簡單的類蛋白質構造，并定期更新以真實蛋白質結構為基礎的謎題，每當結構被變動，程序會根據折疊的完善程度來生成一個合理的分數。該程序玩家利用游戲手段完成解謎游戲，就能夠得出實際的蛋白質模型。玩家在進行空間搭積木解謎游戲的同時，給科學家提供了科研數據。而游戲關卡的任務，其實是生物學家在研究實際問題時遇到的問題，他們需要將科學問題進行游戲化變型，以游戲的樂趣作為獎勵，讓公民能夠參與進來，源源不斷地為科研提供空間結構數據。

因為玩家的廣泛參與，困擾科學家15年之久的艾滋病的逆轉錄酶結構問題，在游戲中僅僅用了10天就被破解了。《Foldit》的57,000名玩家提供了與之匹配的有用結果這樣的成果恰恰說明了“游戲化科研”這種新的科研形式的價值。

二、Science2.0：游戲化科研產生的技術背景

伴隨著科技的發展和游戲的發展，science2.0時代開始涌現一大批科研游戲，很多科學實驗中的某些步驟也采用了游戲化的方法，使得“游戲化科研”真正成型。

“Science2.0”是由“Web2.0”衍生出來的比喻性術語，目前尚無統一定義。Bartling和Frieske認為：“Science2.0主要是指科學領域應用Web2.0的技術和服務。 ”

游戲化科研孕育于science2.0時代，有兩方面的原因。一方面，時代的特征決定了該模式的可行性：Science2.0主要有五大特征：（一）學術交流中使用社交媒體；（二）不斷增加的開放度和合作機會；（三）使用大數據；（四）可替代的評價體系；（五）外部利益相關者的更多參與。Science2.0背后是技術的推動和科學體制的發展，而造成這個新時代的五大特征恰恰為“游戲化科研”提供了萌芽與壯大的土壤：（一）游戲化科研更容易利用社交媒體傳播；（二）游戲的形式，尤其是當今的網絡游戲形式提供了更多的開放度和合作機會；（三）游戲化科研能促使更多的玩家參與其中，從而為科研提供大數據的基礎；（四）利用游戲數據進行科學研究面臨理論可靠性的挑戰，舊的評價體系不一定適用于游戲化科研的評判，而可替代的評價體系給了游戲化科研更多理論層面的支撐；（五）游戲化科研甚至可以讓普通公民參與進來，使得科研工作者的群體更加壯大，科學共同體范圍也更加廣泛。Science2.0的到來不僅表現在研究成果的數量之多，也可以體現在研究對象的范圍之廣，需要更廣泛的交流體系與之相適應。現代科學面臨的問題越來越需要大型項目的支撐和跨學科的合作，很多研究需要多領域科研人員的合作才能奏效。游戲化手段正好能夠幫助跨學科合作，促進科研項目之間的交流與合作。

另一方面，Science2.0背后是大數據、人工智能等互聯網技術的發展，而游戲化恰恰能給這些技術提供數據來源和靈感支撐，游戲的市場經濟效益也同樣給這些技術提供源源不斷的資金支持。例如《天文無人機》這款科研游戲就是由玩家扮演無人機進入特定的地點，完成游戲任務后系統會收集玩家的操縱思路，從而為人工智能自動控制無人機提供數據支撐。很多游戲本身就應用了大數據和人工智能技術，比如游戲中常見的NPC本質就是人工智能的體現，游戲中大量玩家的數據也為科研提供了大數據支持。比如，有國外學者通過魔獸世界玩家的各方面數據來研究社會學問題。

總之，新的時代造就了新的科研形式，新的科研形式在這個時代應運而生。

三、游戲化科研的優勢與面臨的挑戰

當今的時代是一個開放合作的時代，而開放與合作也是網絡電子游戲的主要特征。全球數以億計的玩家沉浸在游戲的虛擬世界中，通過虛擬世界里的交流與合作、競爭與對抗，進行著各式各樣的游戲。游戲化科研相較傳統的科學研究形式，本文總結歸納為以下幾種優勢：

（一）游戲玩家群體龐大

日益增長的游戲玩家群體可以給游戲化科研提供人數基礎。

圖1 2009—2015年中國網絡游戲青少年使用規模和使用率

上圖數據來源于2010—2016年的《中國青少年上網行為研究報告》。可以看出，中國青少年游戲玩家網絡游戲使用規模和使用率都在穩步上升，這也反應了游戲玩家群體日益增大。基于龐大的游戲玩家群體，游戲化科研通過游戲的手段引流，也會有相當多的公民參與到游戲化科研之中。

（二）利用人類游戲時產生的創造力

雖然計算機的運算能力不斷提升，但是很多方面依舊無法替代人腦，比如創造力和直覺。游戲能促使人進入一種心流狀態，人會高度興奮并有充實感，創造力和專注度也會迅速提升，從而激發人的創造潛能。

《Foldit》的宗旨正是利用人在游戲時的創造力，利用人類的解謎直覺和競爭性來預測蛋白質的結構。蛋白質的折疊方式有很多自由度，結構形式數量可以說是一個天文數字，試圖找出最好的結構形式中，被認為是當今生物學中最難的問題之一。科學界花費了大量的金錢和時間，運用了各種先進的計算機手段，依舊不能很好地解決。

（三）游戲能激發人類的激情與活力

游戲的激情能產生創造的靈感，能迸射更多思維的火花。對于社會而言，需要民眾對科技產生興趣，民眾的關注和熱情能夠促進科學事業的發展。而游戲化的科研形式可以產生刺激公民熱情的作用，這一點從前文提到的《Foldit》同樣能體現出來，截至2012年的57,000名玩家參與本身就體現出了民眾的熱情得到了激發。

（四）監督科學項目

游戲化科研模式能夠讓更多的公民參與科研，從而起到監督科學項目的作用，減少學術腐敗。最好的實例就是《調查你處議員的開支》：這是全世界第一款大型多人新聞調查項目，通過眾包和細分，《衛報》將100萬份未經處理的政府文件掃描和處理，并通過創造性的智能轉化變成了全民偵探游戲。游戲上線僅僅三天，20000多名玩家分析了170000多份電子文檔。之后，政府依據公民發現的內容進行反腐偵查，28名議員因此退出政界，對4名議員刑事調查，并勒令數百名議員償還112萬英鎊的非法報銷款。這一模式運用在政治反腐中產生了驚人的成果，如果運用于科學領域，對學術界反腐敗的作用也是不言而喻的。

（五）提高國民的科學素養

公民在參與游戲化科學研究項目過程中，往往能學到相關的科學知識。這種知識不同于從書本上死記硬背下來的信息，是切身體會，是形而上層次的智慧提升。

當然，游戲化科研也面臨著一些需要克服與解決的問題與挑戰。游戲化科研的缺點主要體現在以下3個方面：

（一）開發成本問題

開發一款好的科研游戲（既要保證可玩性，又能保證實驗的效果）需要一定經濟成本，不同質量和要求的游戲開發成本是不同的。科研游戲本質是為了科研服務，如果不借助游戲化手段的普通實驗就能達到同樣的效果，如果常規的研究手段成本更低廉，那么這種情況下就沒有采用游戲化科研形式的必要。

（二）游戲數據應用于科研可靠度問題

游戲數據應用于科研是否可靠，游戲中的參數是否能準確映射科研中的變量，游戲模擬與實際的相關程度系數都是科研游戲設計中需要考慮的問題。這些問題不僅考驗了科研人員的理解和創造力，同樣要求游戲設計者具備相當的技術功底以及一定的科學素養。這在某種程度上，無疑加大了“游戲化科研”的難度。

（三）游戲本身吸引力的問題

游戲化科研的目的是激發科學研究的熱情與活力，但實際效果會受很多外因影響。比如游戲的可玩性，游戲的宣傳力度，游戲是否設置獎金回報等等，都會影響游戲化科研的進展，而像“游戲是否被玩家喜愛”這種因素可控性并不強。幾乎所有的游戲設計者都希望自己設計的游戲能讓更多的玩家愛不釋手，從游戲中獲得樂趣，但很可能面對的情況卻是游戲被玩家迅速拋棄。因此，這也是游戲化科研需要面對的問題。

當然，伴隨著科技水平的發展和游戲開發技術的進步，以上問題將會迎刃而解。例如，隨著游戲開放技術的上升，游戲設計難度降低就能很好地降低科研游戲的成本，科研游戲設計的規范性要求和標準建立能在很大程度上增加游戲化科研的可靠度。

四、公民參與和游戲化科研的未來發展前景

游戲化科研既然是在新的背景下產生的新的科研形式，那么，游戲化科研的未來又會以怎樣的形式演化和發展呢？

歷史上關于科學發展模式的主要流派有：亞里士多德提出的累進模式，波普爾提出的問題模式，庫恩提出的范式模式，拉卡托斯提出的科學共同綱領模式和費耶爾本德提出的無政府主義模式。

這幾種模式有各自的優缺點，本文因為“游戲化”的直接對象是科學問題，所以運用問題模式解釋和預測游戲化科研更加契合。未來的游戲化科研有希望成為一種新的科學發展模式，引領科學發展走向新的時代。

波普爾問題模式的流程是 “科學問題—假說—證偽—新問題”。游戲化科研發展模式則如下圖所示的流程 （游戲化科研屬于智能變型中的一部分）：

圖2 新問題模式流程

游戲化變型和公民參與這兩個步驟，智能變型包括科研團隊統籌和細分，然后將大部分工作分成社會任務，交由公民參與和處理。研究團隊發布具體的小任務到特定網上，公民參與可以獲得一定報酬；科研團隊主要負責分析收集的數據結果以及工作分配設計等。智能變型的內容如下圖所示：

圖3 智能變型

當然，面對具體的科學問題需要具體分析。比如基因組計劃可以通過開發《Foldit》游戲來面向公民收集肽鏈空間結構組合數據，可能換成志愿者參與的方式效果就不一定好。有的科學問題可能比較簡單，開發經費也比較有限，不一定適合做一個收集數據的游戲，而招募志愿者參與更為適合。總之，智能變型就是把具體的科學任務細化，將部分工作轉換成普通公民也能參與的形式，降低科研開發成本，同時促進科學交流，推進科研的效率，也提高公民參與科學的熱情和榮譽感，提高國民的科學素質。

公民參與環節不僅包括公民參與科學具體任務，也包括公民在參與科學活動中有了自己對該項目的理解，進而進行發明或者建構理論。然后，公民可以通過一些途徑反饋給科研機構，根據評估得到知識產權的保護以及相應的獎勵，再發展成一個新的科學項目，形成一個新的循環，促進科技的快速發展和進步。

這種構思的靈感來源于計算機理論中的分布式算法。隨著計算技術的發展，有些應用需要非常巨大的計算能力才能完成，分布式計算將該應用分解成許多小的部分，分配給多臺計算機進行處理。這樣可以節約整體計算時間，大大提高計算效率。

也就是說，科研項目細化的過程類似將計算步驟細分的過程。這個過程可能在未來科技發展過程中，原本由專業的科研人員劃分的步驟在未來可以由人工智能來實現，并自動發布和分配任務，尋找對應的人力或技術資源去解決。這樣的方法在未來不僅僅應用于科研領域，也可應用于日常生活的所有地方。

在science2.0的時代背景下，游戲化科研這種新的科學研究模式將會有一個光明的前景。

注釋：

（1）公民科學 （Citizen Science）是指志愿者參與科學的計劃．參與公民科學研究的志愿者稱為公民科學家（Citizen Scientist），他們不一定具有科學背景。公民科學也可以定義為志愿者與科學家建立伙伴關系一起回答真實世界的問題。