【陈封的回答(215票)】:
魔兽世界中的“堕落之血事件”，吸引了一些科学家的注意，他们向游戏开发商索取相关数据，以虚拟环境作为参照，研究疫情的传染。此外游戏内的经济系统也部分有助于研究一些经济学上的问题。但是由于现在游戏内的经济体系是在研发之初就设定好的了，因此有相当的局限性。堕落之血（英语：Corrupted Blood）是电脑游戏魔兽世界中会传染游戏角色的一种虚拟瘟疫。因为意外的大规模传播，它与现实生活中流行性疾病的相似性也引起了国际性的新闻关注。
信息
疫情开始于2005年9月13日。魔兽世界的开发商暴雪娱乐在当天发布了游戏的1.7版更新程序，其中包括一个新的名叫“祖尔格拉布”（Zul'Gurub）的地下城副本。地下城中有头目“哈卡——灵魂剥夺者”，又被称为“血神”。与哈卡战斗时，玩家会被他的负面影响法术（一种在一定时间内产生负面影响的法术，游戏中也称作Debuff）所感染——这个法术就是瘟疫“堕落之血”，每几秒钟会造成250-300点伤害（与此对照，高等级的角色有约2500-5000点生命力，中等级约1500点）。被感染的角色周围距离太近的其他角色也会随之被传染。虽然低级别的角色会在几秒钟内被这一瘟疫杀死，高级别的角色却因拥有较高生命力并可以使用治疗法术而存活下来，NPC和角色的宠物也是瘟疫得以传播的重要因素。
一般情况下，瘟疫在地下城中产生，并随着时间的流逝或角色死亡而消失，因此影响范围有限。唯一的将其传出祖尔格拉布地下城之外的方法是让宠物（跟随玩家，由玩家控制协助战斗的动物）感染瘟疫，并在5秒钟内将宠物遣散，最后在地下城外人口聚集的地区把宠物召回。宠物被遣散时保留了被瘟疫感染的状态，瘟疫的计时也暂停，直到宠物被重新召唤重新计时，此时仍然感染着瘟疫。有玩家采用这一方法把瘟疫传出了地下城，从而造成了之后瘟疫的大面积传播。
堕落之血的范围和影响
几天之内，堕落之血就成为了魔兽世界中的黑死病，整个的城市都变得无法居留，玩家不得不躲避其他玩家聚集的场所，或者彻底避开大城市。
由于该瘟疫特殊的传播性，游戏设计的本意是不让其离开地下城的——然而感染宠物和NPC的能力可能造成的漏洞未被游戏开发者提前注意到。按游戏设计者的意图，瘟疫出现在与地下城最终头目哈卡的战斗中。每隔一段时间，哈卡会随机在游戏者的角色上施加这一魔法，使得玩家因此不得不分散开以避免传染，如果是近战类型的角色被感染则不得不远离哈卡，以免传染给其他近战同伴的角色。但瘟疫结果被传到地下城以外的广大世界中。暴雪娱乐几次曾试图修复这一问题，包括在一些地区实施隔离措施。
最后，瘟疫在哈卡的魔法能力被修改后得到“解决”——哈卡仍然会在战斗中对随机玩家施放“堕落之血”魔法，但魔法效果被改成了一道红色的闪电，不再以瘟疫的形式在玩家之间传播。
这次瘟疫的大范围爆发（很多服务器中有半数以上的角色被感染）也引起了现实世界中很多媒体的广泛关注。
2007年3月，以色列内盖夫本－古里安大学（Ben-Gurion University）流行病学家兰·D·巴利瑟在《流行病学》杂志发表了一篇文章，描述了堕落之血瘟疫与近来SARS和禽流感的相似之处。巴利瑟表示，电子角色扮演游戏可以提供高级的研究平台，用来创建传染病传播的研究模型。[3]《科学》杂志的一篇文章随后建议电脑游戏第二人生也可以被作为研究平台。
2007年8月，塔夫斯大学（Tufts University）公共健康与家庭医学助理研究教授尼娜·费佛曼呼吁针对这次虚拟瘟疫事件与现实瘟疫的相似性进行研究。一些科学家准备以虚拟环境作为参照，研究人们会如何应对环境中的疾病。
此外，美国疾病控制与预防中心也向游戏开发商请求得到这次瘟疫暴发的数据，以研究应对现实世界中的疫情。
【方非的回答(35票)】:
再补充一个“众包”的例子，尽管严格地说，不能算作是游戏“策略”。
介绍一个叫 EyeWire 的游戏 -- 人人都可以是民间神经科学家（citizen neuroscientist）。它的第一个成果发表在最新一期的 Nature 杂志上[1]。
毫无疑问，神经科学是当前最火的科研领域（之一）。欧盟的人脑连接组计划（12亿欧元，共10年）、美国的 BRAIN Initiative （每年1~3亿美元，持续10年）都在推动一件事情，就是绘制大脑的结构。
而根据目前的估计，人脑有 10^11 个神经元，每个神经元通过 10^3 个突触与其它神经元相互联系形成网络。这个网络含有的信息量是巨大的[2]。要测量大脑的连接图谱，目前的研究方法是将大脑切片后再进行显微镜成像。以现在实际应用的传统光学显微成像数据为例，一个小鼠大脑（体积约为人脑的1/1000）的数据是 750 GB [3]。而如果考虑最理想情况，假设能获得每个像素对应 1 nm 的人脑（体积约 1 L）电镜图像，需要的存储容量是 Google 公司目前容量的十万倍[4]。即使能存储这些数据，要分析它们也是很困难的。
事实上，科学家们目前已经获得了电子显微镜下的大脑图像。比如下边这样的，看上去一点都不酷炫。
图片中连通的区域属于同一个神经元。对于大量这样的照片，机器很难自动识别其中的哪些部分是连通的，哪些是分离的。于是 MIT 的 Sebastian Seung 研究组就开发了这个叫 EyeWire 的游戏，通过大家的智慧（苦力）来辅助机器在三维空间中识别和拼接神经元。拼接完成的图像是下边这样，看上去就非常酷炫了。图片中连通的区域属于同一个神经元。对于大量这样的照片，机器很难自动识别其中的哪些部分是连通的，哪些是分离的。于是 MIT 的 Sebastian Seung 研究组就开发了这个叫 EyeWire 的游戏，通过大家的智慧（苦力）来辅助机器在三维空间中识别和拼接神经元。拼接完成的图像是下边这样，看上去就非常酷炫了。
上面图中每种颜色是一个神经元，根状的部分叫树突，膨大的部分是胞体。通过来自 130 个国家的 100,000 名玩家的努力，目前完成了视网膜中 195 根 BC 细胞的轴突（与树突相连的结构）和 79 根 SAC 细胞的拼接。研究人员通过这些结果，发现有两种 BC 细胞，分别与 SAC 细胞的近端和远端树突相连，这种距离上的差别可以导致信息从 BC 细胞传递到 SAC 细胞的时间差。这种时间差可能是哺乳动物眼睛识别物体运动的机制。上面图中每种颜色是一个神经元，根状的部分叫树突，膨大的部分是胞体。通过来自 130 个国家的 100,000 名玩家的努力，目前完成了视网膜中 195 根 BC 细胞的轴突（与树突相连的结构）和 79 根 SAC 细胞的拼接。研究人员通过这些结果，发现有两种 BC 细胞，分别与 SAC 细胞的近端和远端树突相连，这种距离上的差别可以导致信息从 BC 细胞传递到 SAC 细胞的时间差。这种时间差可能是哺乳动物眼睛识别物体运动的机制。
尽管有 100,000 名注册玩家，但是，根据论文中的描述，排名前 100 的玩家贡献了 50% 的工作。说明玩家的参与热情不是很高。所以还需要更多人的参与，提高用户粘性，这是以后进行优化的方向。
下面是游戏的链接和截图，有兴趣的同学来玩一玩吧。
Sign Up | EyeWire
[1] Kim et al., Nature 509, 331–336 (15 May 2014).
[2] 仅考虑只含有 3 个节点的有向图，假设边的权值仅 -1、1、0 三种可能，分别代表抑制、兴奋、没有连接；节点到自身可以有边。可以计算出来，这样的图就有 16038 个。N 个节点的话，这个数字是 3^(N^2) 量级。
[3] Oh et al., Nature 508: 207-214 (10 April 2014). 该研究中的实际数据。
[4] 根据http://what-if.xkcd.com/63/ 的推测，Google 的存储容量是1.5*10^19 byte。
【徐酿泉的回答(11票)】:
最佳答案当然是博弈论（Game Theory）……不过这答案太无趣了。另外生命游戏是图灵完备的。
EVE 的经济系统是最真实的，你买的每一个东西都是玩家开采原材料，玩家制造玩家运输的。还会因为玩家的战争等等事件造成价格波动，有人以此牟利，通货膨胀，通货紧缩和种种经济事件都会得到最真实的演绎。
因为点卡交易是游戏机制的一部分，所以游戏内富有的玩家能真正免费的玩这个游戏。
欧服的 EVE，有经济学家在研究，国服貌似没有。
我不懂经济，EVE 也没怎么玩，期待这方面有更好的回答。
可以看看评论部分：
【被叫作叶子的回答(176票)】:
Foldit, 它本身就是一个应用在科学研究的游戏。这个游戏主要内容就是由玩家进行设计、折叠蛋白质，而科学家们则可以研究玩家们设计的蛋白质，看看能不能用在新药里。举个例子：科学家们一直研究爱滋病的逆转录酶，已有十五年之久，这种蛋白质酶是爱滋病毒在活体细胞中复制和繁殖自己的重要关键，但在游戏中逆转录酶的结构在十天内玩家们破解。
Foldit 是结合众包与分布式计算所得的成果。“很多人尝试通过分子替代的方法解决 M-PMV 的晶体结构问题，但都失败了，于是我们向蛋白质折叠游戏 Foldit 的玩家发起了挑战，让他们制作该蛋白质的精确模型。出人意料的是，这些玩家制作的模型质量很高，可成功地用于分子替代和结构判断。这种更准确的结构为设计抗逆转录病毒药物提供了新的见解。”
人类具有空间推理能力，这是计算机所不擅长的。游戏则提供了一个框架，把计算机和人类的优势整合到一起。Foldit 首席设计师 Seth Cooper 说到。
这样的游戏，简直就是玩家推动了科学的发展有木有。
这项通过 Foldit 取得的突破不仅可用于艾滋病研究，还可用于癌症和帕金森症的研究。
Foldit 看似很难，但是在游戏中提供了一系列教程，让你学习到基本的生物知识，然后应用这些知识，不断的进步，也许有一天会有惊人的发现。
附几张图片
官网：http://fold.it/portal/
中国分布式计算总站：Foldit - 中国分布式计算总站
【guotony的回答(4票)】:
我认为萌战中形成的策略对于博弈论，选举学和拍卖研究都有作用
【copepod的回答(3票)】:
（够级策略在油气勘探分析中的体现和运用） 本文基于系统分析的研究方法 ,运用万物有机联系和系统发展的观点将流行于民众间的够级方法与油气勘探系统进行了初步地对比研究 ,目的是充分利用已有的成功素材为油气勘探系统研究增砖添瓦 ,将够级精华运用于油气勘探的系统分析之中。分析结果表明 ,够级方法与油气勘探之间具有许多相似之处 ,够级策略可以借鉴于油气勘探的系统分析之中 ,文中对够级策略在油气勘探分析中的体现和运用方式进行了简要讨论
补充一下：补充一下：够级，流行于山东地区的扑克牌玩法，是我目前玩过的最复杂的扑克牌。
【条条的回答(2票)】:
这里有一本书，我觉得可以比较系统性地回答这个问题。Total Engagement: Using Games and Virtual Worlds to Change the Way People Work and Businesses Compete
该书是由哈佛商业评论出版社出版。作者为斯坦福大学Byron Reeves教授。
推荐读第七章Virtual teams （p.129），该章主要是讲DKP系统（Dragon Kill Points）以及相关合作机制。
试读地址请点这里Total Engagement
【crossroad的回答(2票)】:
当年据说门捷列夫就是从扑克牌发现元素周期律的。。
美国有研究人员专门为苍蝇开发了一款飞行模拟游戏，以实现在苍蝇被固定的情况下观察苍蝇的飞行状态。
游戏里AI的开发对机器人或者人机交互会有很大帮助吧
对游戏品质提升的需求促进了主机硬件品质的提升，美军曾经还用几千台ps3撺了一台超级电脑呢。。
【赖江山的回答(2票)】:
生命游戏:Conway's Game of Life
原文地址:知乎