Введение
«Поток» — психическое состояние, находясь в котором индивид полностью включен в то, чем он занимается. Автор теории «потока», профессор психологии М. Чиксентмихайи вместе с коллегами изучал оптимальный опыт различных социальных субъектов.
В ходе исследований ученый пришел к выводу, что «удовольствие является основной причиной для осуществления ими какой-либо деятельности» [1, с. 12]. Так, было засвидетельствовано состояние «потока» у индивидов различных профессий (не только творческих). Несмотря на то, что субъективное восприятие состояния «потока» может быть различным, причины возникновения потокового состояния обычно универсальны.
Проведенное исследование позволило автору теории сопоставить общие характеристики оптимального опыта и его проксимальные условия, выяснив, что «отмеченная феноменология трудовой сферы удивительно схожа при сопоставлении с условиями игр, от которых индивиды получают удовольствие» [6, с. 195].
«Потоковое состояние часто описывалось исследуемыми как ощущение получения удовольствия от самореализации, повышенной и обоснованной уверенности в себе, ярко выраженного уровня коммуникативных способностей, умения четко и ясно выражать свои мысли, убеждать собеседника, эффективно решать проблемы любой сложности или находить неординарные способы их решения» [2, с. 3026].
У испытуемых, находящихся в потоковом состоянии, повышались показатели усвоения информации, активизировалась память, способность к анализу информации, наблюдалась легкая форма беспокойства в связи с повышенной активностью. Окружающими людьми индивид вне потокового состояния и в «потоке» субъективно часто воспринимался как два разных человека.
Выделяют эпизодические гедонистические удовольствия, которые составляют большую часть жизни индивидов, и переживания эвдемонического характера. Основу потокового состояния составляют переживания эвдемонического характера.
Обычно гедонистические удовольствия связаны с приобретением материальных ценностей, социального статуса и т. д. Эвдемонические переживания, наоборот, несут в себе осознанную цель, в основе которой лежит нравственность и стремление индивида к достижению счастья.
Компоненты потокового состояния
М. Чиксентмихайи выделил девять основных компонентов состояния «потока» (табл. 1). Эти компоненты можно классифицировать на две категории: условия и характеристики. Условия — это то, что должно быть достигнуто индивидом до достижения состояния «потока». Характеристики возникают, когда индивид находится в состоянии «потока».
Таблица 1. Условия и характеристики состояния «потока»
Чтобы достичь состояния «потока», должны быть достигнуты все априорные компоненты. Одним из наиболее важных условий, на наш взгляд, является сбалансированная цель, которая должна быть достаточно сложной, но при этом достижимой в рамках способностей индивида.
Мотивация пользователей компьютерных игр в рамках теории «потока»
Игровая деятельность служит примером стремления к опыту «потока», потому что условия игровой деятельности совпадают с вышеизложенными априорными компонентами возникновения опыта «потока» [5; 10; 13].
Французский социолог Р. Кайуа разделил существующие в мире игры (слово «игра» он использовал в широком смысле, обозначая этим словом любую форму активности, приносящую удовольствие) на четыре основных класса в зависимости от вызываемых ими переживаний [3]: «Agon» (соревнование), «Alea» (азартные игры), «Ilinx» (захватывающие игры), «Mimicry» (игры подражания). Каждый из четырех классов игр предлагает свои способы выхода за границы повседневности, изменяя личность и делая ее более сложной.
В настоящее время популярность приобрел новый вид игр — компьютерные игры (далее по тексту — видеоигры). Современные информационные и компьютерные технологии развиваются как уникальная среда для переживания опыта «потока», который присутствует почти во всех видах деятельности в интернете [4; 7; 8].
Особую актуальность изучение видеоигр приобретает в связи с активным развитием киберспортивных соревнований (командное или индивидуальное соревнование на основе компьютерных игр) [11; 12; 15].
Киберспортивные соревнования являются одной из самых стремительно развивающихся отраслей современной индустрии спорта. В России с 2016 г. включены в реестр официальных видов спорта. Киберспортивные соревнования проводятся по всему миру, в том числе и на международном уровне.
Согласно рассмотренной выше классификации игр Р. Кайуа киберспортивные соревнования будут относится к группе «Agon» (соревнование). Однако согласно теории «потока» для соревнований не подойдут видеоигры, которые содержат в себе элемент случайности, преобладающий над фактором умения (рис. 1).
Цель в теории «потока» напрямую связана с чувством счастья. У состояния «потока» могут быть два пограничных состояния — тревога и скука.
Чувство скуки у пользователей вызывают видеоигры, когда перед ними ставятся легкие задачи, не требующие применения конкретных навыков. Причина заключается в том, что нет никаких препятствий (взлетов и падений) для решения задачи, тем самым, интерес к видеоигре снижается.
Другой крайней ситуацией является видеоигра, которая содержит в себе сложный для понимания сценарий, препятствующий прогрессу игрока. В этом случае задачи будут требовать от пользователей умений и навыков выше среднего уровня, тем самым вызывая чувство беспокойства и неудовлетворенности.
Достижение чувства счастья находится между двумя крайними состояниями. Идеальной моделью в этом случае является видеоигра, когда пользователю не слишком сложно и не слишком легко выполнять задачи, предусмотренные сценарием.
Удовлетворенность от видеоигры будет обеспечена балансом между крайними состояниями, таким образом, обеспечивая вовлеченность в процесс, что является неотъемлемой частью любой видеоигры.
Согласно закону Р. Йеркса и Дж. Додсона, наилучшие результаты достигаются при средней интенсивности мотивации. Существует определенная граница, за которой дальнейшее увеличение мотивации приводит к ухудшению результатов: за ее пределами сложность задачи становится слишком большой, индивид начинает испытывать чувство тревоги, и эффективность его деятельности снижается; и наоборот, если принуждение индивида к успеху оказывается слишком слабым, он может начать испытывать чувство скуки или даже апатию.
Предположим, что рисунок 2 описывает игрока, стремящегося улучшить свои умения и навыки в видеоигре. По оси X будут расположены умения от низкого уровня (минимального) до высокого (максимального), а по шкале Y будет расположена сложность задач (также от низкого уровня до высокого). На рисунке также отображены временные точки — А, B, C, D.
Точка А будет обозначать начальный уровень умений и навыков пользователя в видеоигре в данный конкретный момент. Точка А является точкой отсчета. Соответственно, уровень сложности в видеоигре будет соответствовать умениям и навыкам игрока. На этом этапе пользователь будет испытывать состояние «потока».
Если игрок продолжит тренироваться, повышая уровень своих умений и навыков, при этом не увеличивая сложность задач, со временем ему станет скучно (точка B). В этом случае пользователь перестанет испытывать состояние «потока»: ему будет не интересно выполнять несложные задачи, проходить видеоигру на несложном для него уровне.
Для избегания состояния скуки игроку необходимо повысить сложность задач, поставить перед собой новую цель, то есть проходить игру на более сложном для него уровне (например, победить сильного противника, пройти более сложную миссию), соответствующем его навыкам и умениям. В этом случае он снова окажется в состоянии «потока» (точка D).
В точке С игрок будет испытывать состояние беспокойства, так как его умения и навыки не соответствуют предъявляемым задачам и уровню их сложности. Ни тревожное состояние, ни скука не относятся к состоянию «потока», эти состояния часто оказывают дестабилизирующее воздействие. Поэтому, чтобы вновь не испытывать их, игрок захочет вновь попасть в состояние «потока». Соответственно, для достижения этой цели он должен продолжить совершенствование своих умений и навыков.
Как отмечает М. Чиксентмихайи «хотя теоретически и существует возможность снизить сложность задачи, на практике человеку трудно игнорировать новые возможности развития, если он осознал, что они у него есть» [1, с. 23]. Таким образом, только точки A и D будут соответствовать состоянию «потока».
Несмотря на то, что в этих точках игрок испытывает состояние «потока», ощущения, которые будут сопровождать данное состояние, различаются между собой. Так, потоковое состояние в точке D будет более сильным, так как оно предполагает более сложные задачи и требует от игрока большего мастерства.
Однако если пользователь продолжит играть, он может столкнуться либо со скукой из-за утративших новизну задач, либо с тревогой и фрустрацией из-за осознания своих относительно слабых возможностей. Стремление получать удовольствие снова подтолкнет его к потоковому состоянию, но уже на уровне сложности, превышающем текущий.
Такая динамика объясняет, почему потоковое состояние способствует личностному развитию, мотивации и вовлеченности игроков. Игроки не могут долго получать наслаждение, делая одно и то же. Чтобы избежать скуки, они должны ставить себе новые цели и, достигая их, совершенствовать свои умения и навыки.
Таким образом, в стремлении к личностному развитию у пользователей видеоигр могут присутствовать следующие виды мотивации, обладающие уникальными мотивационными свойствами:
- мотивация, создаваемая стремлением к конкретным временным результатам;
- мотивация, создаваемая присутствием соперников;
- мотивация самоутверждения;
- командная мотивация;
- мотивация, основанная на стремлении к внешним вознаграждениям.
Мотивация отдельно взятого игрока может состоять из любой комбинации вышеприведенных вариантов.
Таким образом, «поток» — это оптимальное состояние индивида, когда его мозг и тело работают вместе и нацелены на решение конкретной задачи.
Модель потокового состояния
Рассмотрим модель потокового состояния, которую предложил М. Чиксентмихайи (рис. 3).
В центре рисунка находится средняя величина двух параметров: средний уровень сложности задачи и уровень применяемого мастерства (т. н. контрольная точка). У каждого индивида данная величина будет сугубо индивидуальной.
Если известно, на каком уровне находится контрольная точка, можно точно предсказать, когда индивид окажется в состоянии «потока». Это случится, когда уровень сложности задачи будет выше среднего, и уровень мастерства также будет выше среднего. Можно выполнять задания в своей индивидуальной манере, но для каждого индивида канал потока будет находиться в этой области рисунка.
Самыми оптимальными вариантами для индивидов являются зоны «активности» и «контроля». Как видно из рисунка, другие зоны будут приносить индивидам меньше положительных эмоций.
Так, зона «активности» подразумевает сложный уровень решаемых задач и недостаток мастерства. Однако из этой зоны легко можно попасть в зону «потока», развивая нужные умения и навыки (повышая уровень мастерства).
В зоне «контроля», наоборот, индивид сталкивается с привычными задачами, которые являются несложными для существующего уровня мастерства. Чтобы попасть из этой зоны в зону «потока», необходимо повысить уровень сложности выполняемых задач.
Таким образом, эти зоны «активности» и «контроля» являются тесно связанными с зоной «потока». Остальные сочетания уровня сложности задач и уровня мастерства являются менее оптимальными для индивидов.
Выводы
Область исследований игровой деятельности в рамках изучения теории «потока» как состояния одновременно максимальной продуктивности и максимального удовольствия представляется важной.
С одной стороны, во многих исследованиях показано, что опыт «потока» позволяет предсказывать поведение игроков [9; 13; 14]; определять их внутреннюю и внешнюю мотивацию [2; 16].
С другой стороны, компьютерные игры часто используются как один из методов изучения феноменов потокового состояния и послепроизвольного внимания [4].
Как отмечает М. Чиксентмихайи, индивид не может заставить себя войти в состояние «потока». Поэтому потоковое состояние в значительной степени зависит от фокуса внимания.
Опыт «потока» возникает, когда присутствует осознание цели, вовлеченность в игру и понимание смысла. Осознание целей является важным фактором потокового состояния, который со временем может изменяться и менять свою ценность для игрока.
Вовлеченность — полное присутствие в настоящем моменте и активная роль игрока в достижении цели, погружение в выполняемое действие.
Аутотелические игроки часто испытывают потоковое состояние, ставя перед собой осознанные цели, положительно воспринимая встающие на их пути вызовы и трудности в видеоигре, ценят наполненное смыслом общение с другими игроками.
Состояние «потока» побуждает игроков стремиться к воспроизведению этого опыта. Чтобы продолжать испытывать состояние «потока», игрок должен решать все более сложные задачи. Таким образом, это будет способствовать улучшению навыков и умений игроков и как следствие их достижений.
Библиография
- Csikszentmihalyi M. Finding flow: The psychology of engagement with everyday life. — Basic Books, 1997. — 144 p.
- Hamari J., Koivisto J., Sarsa H. Does gamification work? — a literature review of empirical studies on gamification // System Sciences (HICSS). 2014. Pp. 3025–3034.
- Korn O., Funk M., Schmidt A. Design approaches for the gamification of production environments: a study focusing on acceptance // Proceedings of the 8th ACM International Conference on Pervasive Technologies Related to Assistive Environments. 2015. Pp. 6–13.
- Kumar J. Design gamification at work: Designing engaging business software. User experience, and usability. Health, learning, playing, cultural, and cross-cultural user experience // Lecture Notes in Computer Science. 2013. Vol. 8013. Pp. 528–537.
- Markova Y., Bankova A. Applicability of the concept «gamification» within business organizations. — Sofia: University «St. Kliment Ohridski», Faculty Of Economics And Business Administration, 2013. — 93 p.
- Nakamura J, Csikszentmihalyi M. Flow theory and research // Handbook of positive psychology. 2009. Pp. 195–206.
- Parlic D., Cudanov M., Savoiu G. Multidisciplinary Approach to Increasing Creativity: Gamification in Organizational Context // Econophysics, Sociophysics & Other Multidisciplinary Sciences Journal. 2014. Vol. 4. Pp. 21–26.
- Sigala M. The application and impact of gamification funware on trip planning and experiences: The case of TripAdvisor’s funware // Electronic Markets. 2015. Vol. 3. Pp. 189–209.
- Xu Y. Literature Review on W eb Application Gamification and Analytics. — Honolulu: CSDL Technical Report., 2011. — 41 p.
- Анохов И. В. Нематематические основания теории игр. Три стадии игры: игра, ритуал, рутина // Креативная экономика. 2019. Т. 13, № 4. С. 853–868.
- Архипова З. В. Концепция информационной системы мониторинга уровня развития цифровой экономики // Baikal Research Journal. 2018. Т. 9, № 3.
- Баева О. Н., Пинайкина С. В. Поколение Y: мотивация в работе и обучении // Управление корпоративной культурой. 2016. № 2. С. 134–139.
- Малахаева С. К. Мотивация и склонность к риску у игроков в массовые многопользовательские ролевые онлайн-игры (ММОРПГ) // Baikal Research Journal. 2018. Т. 9, № 3.
- Пузина Н. В. Международный опыт геймификации для HR российских организаций // Инновационное образование и экономика. 2013. № 12. С. 49–51.
- Суходолов А. П., Слободняк И. А., Маренко В. А. Факторная модель оценки состояния цифровой экономики // Известия Уральского государственного экономического университета. 2019. Т. 20, № 1. С. 13–24.
- Фонталова Н. С., Турганова Г. Э. Социально-психологические особенности людей, занимающихся сетевым троллингом // Вопросы теории и практики журналистики. 2019. Т. 8, № 1. С. 179–194.
Об авторе
Виктория Владимировна Артамонова - старший преподаватель, кафедра cоциологии и психологии, ФГБОУ ВО «Байкальский государственный университет», Россия, г. Иркутск.
Смотрите также:
- Аветисова А.А. Психологические особенности игроков в компьютерные игры
- Иванова Н.А. Мотивация игроков в компьютерные игры и киберспорт
- Макалатия А.Г. Мотивация в компьютерных играх
- Сидорова С.Н., Ельчанинов В.С., Габдулхакова Н.К. Особенности влияния компьютерных игр на личность
