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Timespan: June 27 – July 7, 2012
Luis von Ahn and Laura Dabbish. 2008. Designing games with a purpose. Commun. ACM 51, 8 (August 2008), 58-67. (gs:303)
作者Luis von Ahn的介绍见此。
本文是一篇GWAP的介绍性文章，主要介绍了GWAP的概念、三种"game-structure templates"、几种提高游戏乐趣的方法、提高答案准备度的方法、其他设计指导原则及评估GWAP的指标。
1. 背景数据
美国人每天用于玩电脑和视频游戏的时间高达2亿个小时；一个21岁的美国人，平均花了1万个小时在玩游戏。（后一个数据引用自2003年的一份报告，前一个数字没标明时间）
2. GWAP模式的三种驱动因素
- 互联网用户的增长
- 部分任务只能依靠人脑，机器很难完成
- 人们愿意花很多的时间玩游戏
3. 三种"game-structure templates"
| 类别 | 初始设置 | 规则 | Winning Condition | Example |
| output-agreement games | 随机选取的两个用户 | 给这两个用户相同的输入 | 当他们给出相同的输出时 | ESP游戏 |
| input-agreement games | 随机选取的两个用户 | A用户对输入进行描述，B用户根据A的描述来猜测输入内容 | B用户对输入的猜测正确时 | Verbosity |
| inversion-problem games | 随机选取的两个用户 | 两个用户各自描述输入内容；根据对方的描述，猜测双方的输入是否相同 | 两人均猜对时 | TagATune |
4. 提高游戏乐趣的措施
- Timed response
- Score keeping
- Player skill levels
- High-score lists
- Randomness
5. 提高答案准确度的方法
- Random matching
- Player testing: 部分问题的答案是已知的，此类问题用于测试用户的可靠性。
- Repetition: 通过冗余度来提高问题的准确度。
- Taboo outputs: 比如在"labeling image"的游戏中，可以把一些常用词放到"taboo list"，这样可以提高答案的丰富性。
6. 其他设计原则
- Prerecorded games
- More than two players
7. 评估GWAP的指标
- Throughput: 每小时解决的问题数量。
- ALP(average lifetime play): 某个游戏的玩家在这个游戏上平均花了多少时间。
- Expected contribution = throughput * ALP, 表示某个游戏的玩家在这个游戏中，平均解决的问题总数。