Science2.0背景下的游戏化科研发展与挑战

倪山川 吕凌峰

（中国科学技术大学人文学院，合肥 230026）

一、游戏化科研的影响

游戏是日常生活常见的活动，但对于游戏的定义却有一定的争议。有的学者认为游戏的本质是满足“模仿的本能”而产生的行为，有的学者认为游戏则是过剩生命力的释放，还有的学者认为游戏是一种为了将来生活而进行的准备训练。

因此，在讨论游戏化科研之前需要明确游戏一词的定义。19世纪末荷兰历史学家、文化学家赫伊津哈在《游戏的人》中这样陈述：游戏是一种以自愿为基础，遵守一定规则为前提，为某种非游戏的东西服务，具有某种生物学目的的行为。

游戏化是近些年国内外重点关注的领域之一。对游戏化研究的关注在过去6年显著上升，而且没有增长放缓的迹象。根据全球第二大市场研究咨询公司MarketsandMarkets的市场调查，估计全球游戏化市场将从2015年的165亿美元增长到2020年的1110亿美元，年增长率为46.3%（该研究考虑的基准年是2014年，预测期是2015—2020年）。游戏化应用于各个领域，特别是这几年游戏化教育得到了广泛的关注。

游戏化在各个领域迅速发展，那么什么是游戏化？什么是游戏化科研呢？

游戏化（Gamification）有多种定义，被广泛接受的是Deterding的定义。他把游戏化定义为游戏设计元素应用于非游戏情景，从而帮助使用者解决问题和提升自我构建能力。

游戏化科研（Gamification in science）是指将游戏设计元素应用于科学研究中，包括用游戏的思维进行科学研究以及将科学研究中的某几个部分变成游戏的科学研究形式，从而利用游戏的自愿性与快感的及时反馈帮助科学研究的进行。游戏化科研最近几年开始兴起，离不开Science2.0科研时代背景，主要是与公民科学有机结合，运用游戏的形式吸引公民参与科学研究。

目前，游戏化科研在国内的研究几乎处于空白阶段，而在国外已经相对成熟。笔者在知网和谷歌学术对该问题进行相关搜索，截至2018年10月1日，国内涉及该领域的论文只有一篇，而国外这方面的论文有上百篇之多。

最近10年时间，产生了一批为科研设计的游戏。有用于人类基因组计划的《Foldit》游戏，有应用于神经元绘制的《Eyes Wires》，有启发思维与逻辑的《人力资源机》，也有应用于航天无人机的《天文无人机》。这里以《Foldit》为例，阐述游戏化是如何应用于科研的：

《Foldit》是基于华盛顿大学伯克利开放式网络计算平台 （BOINC）的一个分布式计算项目。《Foldit》提供一系列教程，让用户操纵简单的类蛋白质构造，并定期更新以真实蛋白质结构为基础的谜题，每当结构被变动，程序会根据折叠的完善程度来生成一个合理的分数。该程序玩家利用游戏手段完成解谜游戏，就能够得出实际的蛋白质模型。玩家在进行空间搭积木解谜游戏的同时，给科学家提供了科研数据。而游戏关卡的任务，其实是生物学家在研究实际问题时遇到的问题，他们需要将科学问题进行游戏化变型，以游戏的乐趣作为奖励，让公民能够参与进来，源源不断地为科研提供空间结构数据。

因为玩家的广泛参与，困扰科学家15年之久的艾滋病的逆转录酶结构问题，在游戏中仅仅用了10天就被破解了。《Foldit》的57,000名玩家提供了与之匹配的有用结果这样的成果恰恰说明了“游戏化科研”这种新的科研形式的价值。

二、Science2.0：游戏化科研产生的技术背景

伴随着科技的发展和游戏的发展，science2.0时代开始涌现一大批科研游戏，很多科学实验中的某些步骤也采用了游戏化的方法，使得“游戏化科研”真正成型。

“Science2.0”是由“Web2.0”衍生出来的比喻性术语，目前尚无统一定义。Bartling和Frieske认为：“Science2.0主要是指科学领域应用Web2.0的技术和服务。 ”

游戏化科研孕育于science2.0时代，有两方面的原因。一方面，时代的特征决定了该模式的可行性：Science2.0主要有五大特征：（一）学术交流中使用社交媒体；（二）不断增加的开放度和合作机会；（三）使用大数据；（四）可替代的评价体系；（五）外部利益相关者的更多参与。Science2.0背后是技术的推动和科学体制的发展，而造成这个新时代的五大特征恰恰为“游戏化科研”提供了萌芽与壮大的土壤：（一）游戏化科研更容易利用社交媒体传播；（二）游戏的形式，尤其是当今的网络游戏形式提供了更多的开放度和合作机会；（三）游戏化科研能促使更多的玩家参与其中，从而为科研提供大数据的基础；（四）利用游戏数据进行科学研究面临理论可靠性的挑战，旧的评价体系不一定适用于游戏化科研的评判，而可替代的评价体系给了游戏化科研更多理论层面的支撑；（五）游戏化科研甚至可以让普通公民参与进来，使得科研工作者的群体更加壮大，科学共同体范围也更加广泛。Science2.0的到来不仅表现在研究成果的数量之多，也可以体现在研究对象的范围之广，需要更广泛的交流体系与之相适应。现代科学面临的问题越来越需要大型项目的支撑和跨学科的合作，很多研究需要多领域科研人员的合作才能奏效。游戏化手段正好能够帮助跨学科合作，促进科研项目之间的交流与合作。

另一方面，Science2.0背后是大数据、人工智能等互联网技术的发展，而游戏化恰恰能给这些技术提供数据来源和灵感支撑，游戏的市场经济效益也同样给这些技术提供源源不断的资金支持。例如《天文无人机》这款科研游戏就是由玩家扮演无人机进入特定的地点，完成游戏任务后系统会收集玩家的操纵思路，从而为人工智能自动控制无人机提供数据支撑。很多游戏本身就应用了大数据和人工智能技术，比如游戏中常见的NPC本质就是人工智能的体现，游戏中大量玩家的数据也为科研提供了大数据支持。比如，有国外学者通过魔兽世界玩家的各方面数据来研究社会学问题。

总之，新的时代造就了新的科研形式，新的科研形式在这个时代应运而生。

三、游戏化科研的优势与面临的挑战

当今的时代是一个开放合作的时代，而开放与合作也是网络电子游戏的主要特征。全球数以亿计的玩家沉浸在游戏的虚拟世界中，通过虚拟世界里的交流与合作、竞争与对抗，进行着各式各样的游戏。游戏化科研相较传统的科学研究形式，本文总结归纳为以下几种优势：

（一）游戏玩家群体庞大

日益增长的游戏玩家群体可以给游戏化科研提供人数基础。

图1 2009—2015年中国网络游戏青少年使用规模和使用率

上图数据来源于2010—2016年的《中国青少年上网行为研究报告》。可以看出，中国青少年游戏玩家网络游戏使用规模和使用率都在稳步上升，这也反应了游戏玩家群体日益增大。基于庞大的游戏玩家群体，游戏化科研通过游戏的手段引流，也会有相当多的公民参与到游戏化科研之中。

（二）利用人类游戏时产生的创造力

虽然计算机的运算能力不断提升，但是很多方面依旧无法替代人脑，比如创造力和直觉。游戏能促使人进入一种心流状态，人会高度兴奋并有充实感，创造力和专注度也会迅速提升，从而激发人的创造潜能。

《Foldit》的宗旨正是利用人在游戏时的创造力，利用人类的解谜直觉和竞争性来预测蛋白质的结构。蛋白质的折叠方式有很多自由度，结构形式数量可以说是一个天文数字，试图找出最好的结构形式中，被认为是当今生物学中最难的问题之一。科学界花费了大量的金钱和时间，运用了各种先进的计算机手段，依旧不能很好地解决。

（三）游戏能激发人类的激情与活力

游戏的激情能产生创造的灵感，能迸射更多思维的火花。对于社会而言，需要民众对科技产生兴趣，民众的关注和热情能够促进科学事业的发展。而游戏化的科研形式可以产生刺激公民热情的作用，这一点从前文提到的《Foldit》同样能体现出来，截至2012年的57,000名玩家参与本身就体现出了民众的热情得到了激发。

（四）监督科学项目

游戏化科研模式能够让更多的公民参与科研，从而起到监督科学项目的作用，减少学术腐败。最好的实例就是《调查你处议员的开支》：这是全世界第一款大型多人新闻调查项目，通过众包和细分，《卫报》将100万份未经处理的政府文件扫描和处理，并通过创造性的智能转化变成了全民侦探游戏。游戏上线仅仅三天，20000多名玩家分析了170000多份电子文档。之后，政府依据公民发现的内容进行反腐侦查，28名议员因此退出政界，对4名议员刑事调查，并勒令数百名议员偿还112万英镑的非法报销款。这一模式运用在政治反腐中产生了惊人的成果，如果运用于科学领域，对学术界反腐败的作用也是不言而喻的。

（五）提高国民的科学素养

公民在参与游戏化科学研究项目过程中，往往能学到相关的科学知识。这种知识不同于从书本上死记硬背下来的信息，是切身体会，是形而上层次的智慧提升。

当然，游戏化科研也面临着一些需要克服与解决的问题与挑战。游戏化科研的缺点主要体现在以下3个方面：

（一）开发成本问题

开发一款好的科研游戏（既要保证可玩性，又能保证实验的效果）需要一定经济成本，不同质量和要求的游戏开发成本是不同的。科研游戏本质是为了科研服务，如果不借助游戏化手段的普通实验就能达到同样的效果，如果常规的研究手段成本更低廉，那么这种情况下就没有采用游戏化科研形式的必要。

（二）游戏数据应用于科研可靠度问题

游戏数据应用于科研是否可靠，游戏中的参数是否能准确映射科研中的变量，游戏模拟与实际的相关程度系数都是科研游戏设计中需要考虑的问题。这些问题不仅考验了科研人员的理解和创造力，同样要求游戏设计者具备相当的技术功底以及一定的科学素养。这在某种程度上，无疑加大了“游戏化科研”的难度。

（三）游戏本身吸引力的问题

游戏化科研的目的是激发科学研究的热情与活力，但实际效果会受很多外因影响。比如游戏的可玩性，游戏的宣传力度，游戏是否设置奖金回报等等，都会影响游戏化科研的进展，而像“游戏是否被玩家喜爱”这种因素可控性并不强。几乎所有的游戏设计者都希望自己设计的游戏能让更多的玩家爱不释手，从游戏中获得乐趣，但很可能面对的情况却是游戏被玩家迅速抛弃。因此，这也是游戏化科研需要面对的问题。

当然，伴随着科技水平的发展和游戏开发技术的进步，以上问题将会迎刃而解。例如，随着游戏开放技术的上升，游戏设计难度降低就能很好地降低科研游戏的成本，科研游戏设计的规范性要求和标准建立能在很大程度上增加游戏化科研的可靠度。

四、公民参与和游戏化科研的未来发展前景

游戏化科研既然是在新的背景下产生的新的科研形式，那么，游戏化科研的未来又会以怎样的形式演化和发展呢？

历史上关于科学发展模式的主要流派有：亚里士多德提出的累进模式，波普尔提出的问题模式，库恩提出的范式模式，拉卡托斯提出的科学共同纲领模式和费耶尔本德提出的无政府主义模式。

这几种模式有各自的优缺点，本文因为“游戏化”的直接对象是科学问题，所以运用问题模式解释和预测游戏化科研更加契合。未来的游戏化科研有希望成为一种新的科学发展模式，引领科学发展走向新的时代。

波普尔问题模式的流程是 “科学问题—假说—证伪—新问题”。游戏化科研发展模式则如下图所示的流程 （游戏化科研属于智能变型中的一部分）：

图2 新问题模式流程

游戏化变型和公民参与这两个步骤，智能变型包括科研团队统筹和细分，然后将大部分工作分成社会任务，交由公民参与和处理。研究团队发布具体的小任务到特定网上，公民参与可以获得一定报酬；科研团队主要负责分析收集的数据结果以及工作分配设计等。智能变型的内容如下图所示：

图3 智能变型

当然，面对具体的科学问题需要具体分析。比如基因组计划可以通过开发《Foldit》游戏来面向公民收集肽链空间结构组合数据，可能换成志愿者参与的方式效果就不一定好。有的科学问题可能比较简单，开发经费也比较有限，不一定适合做一个收集数据的游戏，而招募志愿者参与更为适合。总之，智能变型就是把具体的科学任务细化，将部分工作转换成普通公民也能参与的形式，降低科研开发成本，同时促进科学交流，推进科研的效率，也提高公民参与科学的热情和荣誉感，提高国民的科学素质。

公民参与环节不仅包括公民参与科学具体任务，也包括公民在参与科学活动中有了自己对该项目的理解，进而进行发明或者建构理论。然后，公民可以通过一些途径反馈给科研机构，根据评估得到知识产权的保护以及相应的奖励，再发展成一个新的科学项目，形成一个新的循环，促进科技的快速发展和进步。

这种构思的灵感来源于计算机理论中的分布式算法。随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。

也就是说，科研项目细化的过程类似将计算步骤细分的过程。这个过程可能在未来科技发展过程中，原本由专业的科研人员划分的步骤在未来可以由人工智能来实现，并自动发布和分配任务，寻找对应的人力或技术资源去解决。这样的方法在未来不仅仅应用于科研领域，也可应用于日常生活的所有地方。

在science2.0的时代背景下，游戏化科研这种新的科学研究模式将会有一个光明的前景。

注释：

（1）公民科学 （Citizen Science）是指志愿者参与科学的计划．参与公民科学研究的志愿者称为公民科学家（Citizen Scientist），他们不一定具有科学背景。公民科学也可以定义为志愿者与科学家建立伙伴关系一起回答真实世界的问题。