بالنسبة لي، تبدأ هذه القصة قبل حوالي 15 عاماً مضت، عندما كنت طبيباً نزيلاً في جامعة شيكاغو. وكنت أعتني بالناس الذين على وشك الموت، وأسرهم، في الجانب الجنوبي لشيكاغو. وكنت أراقب ما يحدث للناس وأسرهم خلال فترة مرضهم اللأخير. وفي مختبري، كنت أدرس تأثير الأرمل، الذي هو فكرة قديمة جداً في العلوم الإجتماعية، ترجع لقبل 150 عاماً، ومعروفة ب " الموت بسبب إنكسار القلب." "الحزن" لذا، فحينما أموت، تتضاعف مخاطر موت زوجتي ، على سبيل المثال، في العام الأول. وقد شاركت في العناية بمريض محدد، إمرأة كانت تموت بسبب الجنون. وفي هذه الحالة، خلافاً لهذين الزوجين، كانت تعتني بها بنتها. وكانت الإبنة مرهقة من العناية بأمها. وكان زوج الإبنة كذلك قد تعب من إرهاق زوجته. وكنت أقود السيارة إلى المنزل في أحد الأيام، وتلقيت مكالمة من صديق الزوج، إتصل بي لأنه كان محبطاً لما يجري لصديقه. إذاً هنا تلقيت هذا الإتصال من شخص عشوائي الذي يمر بتجربة، يتحكم فيها أناس على مسافة إجتماعية.
For me, this story begins about 15 years ago, when I was a hospice doctor at the University of Chicago. And I was taking care of people who were dying and their families in the South Side of Chicago. And I was observing what happened to people and their families over the course of their terminal illness. And in my lab, I was studying the widower effect, which is a very old idea in the social sciences, going back 150 years, known as "dying of a broken heart." So, when I die, my wife's risk of death can double, for instance, in the first year. And I had gone to take care of one particular patient, a woman who was dying of dementia. And in this case, unlike this couple, she was being cared for by her daughter. And the daughter was exhausted from caring for her mother. And the daughter's husband, he also was sick from his wife's exhaustion. And I was driving home one day, and I get a phone call from the husband's friend, calling me because he was depressed about what was happening to his friend. So here I get this call from this random guy that's having an experience that's being influenced by people at some social distance.
ولذا فقد أدركت فجأة شيئين بسيطين للغاية. أولاً، تأثير الأرمل لم يكن قاصراً على الأزواج و الزوجات. وثانياً، لم يكن قاصراً على زوجين من الناس. وبدأت أرى العالم بطريقة مختلفة كلياً، مثل زوجين من الناس موصولين ببعضهما البعض. ثم أدركت أن هؤلاء الأفراد سيصبحوا في رباعي مع زوجين آخرين من الناس القريبين. ثم، في الواقع هؤلاء الناس كانوا جزءاً أصيلاً في أنواع أخرى من العلاقات، الزواج والنسب والصداقة وأنواع أخرى من الروابط. وأنه في الحقيقة، هذه الوصلات كانت شاسعة، وأننا جميعاً جزء لا يتجزأ في هذه المجموعة الواسعة من الوصلات مع بعضنا البعض. لذا فقد بدأت أرى العالم بطريقة جديدة كلياً، وأصبحت مهووساً بهذا. وأصبحت مهووسا بكيف أننا قد نكون جزء من هذه الشبكات الإجتماعية، وكيف أنها تؤثر في حياتنا. إذاً، فالشبكات الإجتماعية هي تلك الأمور المعقدة الجمال، وهي دقيقة جداً ومعقدة وشاملة جداً ، في الواقع، بحيث ينبغي على الشخص السؤال عن أي هدف تخدمه. لماذا نحن موجودين في شبكات إجتماعية؟ أعني، كيف تتشكل؟ وكيف تعمل؟ وكيف تقوم بالتأثير علينا؟
And so I suddenly realized two very simple things: First, the widowhood effect was not restricted to husbands and wives. And second, it was not restricted to pairs of people. And I started to see the world in a whole new way, like pairs of people connected to each other. And then I realized that these individuals would be connected into foursomes with other pairs of people nearby. And then, in fact, these people were embedded in other sorts of relationships: marriage and spousal and friendship and other sorts of ties. And that, in fact, these connections were vast and that we were all embedded in this broad set of connections with each other. So I started to see the world in a completely new way and I became obsessed with this. I became obsessed with how it might be that we're embedded in these social networks, and how they affect our lives. So, social networks are these intricate things of beauty, and they're so elaborate and so complex and so ubiquitous, in fact, that one has to ask what purpose they serve. Why are we embedded in social networks? I mean, how do they form? How do they operate? And how do they effect us?
ولذا فأول موضوعاتي، فيما يتعلق بهذا، ليس عن الموت، لكن عن السُمنة. وفجأة، لقد أصبحت موضة شائعة التحدث عن وباء السُمنة. وبالتعاون مع شريكي، جيمس فولر، بدأنا الإستغراب حول سواء كانت السُمنة بالفعل وباءً، ويمكن أن تنتقل من شخص لآخر مثل الأربعة أشخاص الذين ناقشتهم باكراً. لذا فهذه الشريحة لبعض النتائج الأولية. إنهم 2200 شخص في العام 2000. كل نقطة تمثل شخص. ونجعل حجم النقطة متناسباً مع حجم الشخص. لذا فالنقاط الأكبر تمثل أشخاص أكبر في الحجم. إضافة لذلك، إن كان حجم جسمك، إن كان مؤشر كتلة جسمك أعلى من 30، إن كنت سميناً سريرياً، قمنا بتلوين النقاط باللون الأصفر. لذا، إذا نظرتم لهذه الصورة على الفور، قد يمكنكم رؤية أن هناك ثلاث مجموعات من الناس السمان و غير السمان في هذه الصورة. لكن التعقيد المرئي ما يزال هائلاً للغاية. وليس واضحاً بالضبط ما الذي يجري. إضافةً، يبرز في الحال بعض الأسئلة. كم مجموعة موجودة هناك؟ هل هناك مجموعات أكثر ستكون بسبب الصدفة وحدها؟ ما هو كبر المجموعات؟ كم سيصل بُعدها؟ والأهم من كل ذلك، ما الذي يتسبب في إنشاء المجموعات؟
So my first topic with respect to this, was not death, but obesity. It had become trendy to speak about the "obesity epidemic." And, along with my collaborator, James Fowler, we began to wonder whether obesity really was epidemic and could it spread from person to person like the four people I discussed earlier. So this is a slide of some of our initial results. It's 2,200 people in the year 2000. Every dot is a person. We make the dot size proportional to people's body size; so bigger dots are bigger people. In addition, if your body size, if your BMI, your body mass index, is above 30 -- if you're clinically obese -- we also colored the dots yellow. So, if you look at this image, right away you might be able to see that there are clusters of obese and non-obese people in the image. But the visual complexity is still very high. It's not obvious exactly what's going on. In addition, some questions are immediately raised: How much clustering is there? Is there more clustering than would be due to chance alone? How big are the clusters? How far do they reach? And, most importantly, what causes the clusters?
لذا فقد قمنا ببعض الحسابات لدراسة حجم هذه المجموعات. وهذا هنا يبيّن، على المحور الصادي، زيادة إحتمال أن شخص سمين، علماً بأن شخص في قائمتهم مصاب بالسُمنة. وعلى المحور السيني، درجة الإنفصال ما بين الشخصين. وعلى أقصى اليسار، ترى الخط البنفسجي. وينص على أن، إذا كان أصدقائك مصابين بالسُمنة، فان مخاطر الإصابة بالسُمنة أعلى بنسبة 45%. والخط الثاني هناك، الخط البرتقالي، ينص على، إذا كان صديق صديقك مصاب بالسُمنة، فان مخاطر الإصابة أعلى بنسبة 25%. والخط التالي له ينص على، إذا كان صديق صديق صديقك، شخص ما على الأرجح لا تعرفه حتى، مصاب بالسُمنة، فان مخاطر إصابتك أعلى بنسبة 10%. فقط حينما يصل الأمر لصديق صديق صديق صديقك، لم تعد هناك علاقة بين حجم جسم الشخص وحجم جسمك.
So we did some mathematics to study the size of these clusters. This here shows, on the Y-axis, the increase in the probability that a person is obese given that a social contact of theirs is obese and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people. On the far left, you see the purple line. It says that, if your friends are obese, your risk of obesity is 45 percent higher. And the next bar over, the [red] line, says if your friend's friends are obese, your risk of obesity is 25 percent higher. And then the next line over says if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese, your risk of obesity is 10 percent higher. And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends that there's no longer a relationship between that person's body size and your own body size.
حسناً، ما الذي يتسبب في هذه المجموعات؟ هناك على الأقل ثلاث إحتمالات. أولاً، إحتمال أنه، بينما أكتسب انا الوزن، يتسبب ذلك في إكتسابك للوزن، كنوع من التقليد ، نوع من الإنتقال من شخص لآخر. إحتمال آخر، واضح جداً، وهو الخوف من الوحدة، أو الطيور على أشكالها تقع. هنا، أقوم بتشكيل علاقتي بك لأننا نتشارك في حجم جسم متقارب. والإحتمال الأخير هو ما يُعرف بالإلتباس، لأنها يفند قدرتنا على معرفة ما يجري. وهنا، الفكرة ليست أن إكتسابي للوزن يتسبب في أن تكتسب أنت الوزن، ولا أنني أفضل تشكيل رابط بيننا لأننا نتشارك نفس حجم الجسم ، لكن عوضاً عن ذلك نحن نتعرض لنفس الشئ معا لشئ مثل النادي الرياضي الذي يجعلنا سوياً نفقد الوزن في نفس الوقت.
Well, what might be causing this clustering? There are at least three possibilities: One possibility is that, as I gain weight, it causes you to gain weight. A kind of induction, a kind of spread from person to person. Another possibility, very obvious, is homophily, or, birds of a feather flock together; here, I form my tie to you because you and I share a similar body size. And the last possibility is what is known as confounding, because it confounds our ability to figure out what's going on. And here, the idea is not that my weight gain is causing your weight gain, nor that I preferentially form a tie with you because you and I share the same body size, but rather that we share a common exposure to something, like a health club that makes us both lose weight at the same time.
وعندما درسنا هذه البيانات، وجدنا دليلاً لكل هذه الأشياء، وضمنها التقليد. وقد وجدنا أنه، إذا كان صديقك يصبح سميناً، فان ذلك يرفع من مخاطر إصابتك بالسمنة لحوالي 57% في نفس الفترة الزمنية. وقد يكون هناك الكثير من الآليات لهذا التأثير. أحد الإحتمالات هو أن يقول لك أصدقائك شيئاً مثل -- كما تعلمون، يقومون بتبني السلوك الذي ينتقل إليك، مثل، " لنذهب لأكل الكعك وشرب البيرة،" التي هي مزيج فظيع، لكنك تتماشى مع ذلك المزيج، وتبدأ في إكتساب الوزن مثلهم. وإحتمال آخر أكثر دقة هو أن تبدأ في إكتساب الوزن، ويتسبب في تغيير أفكارك حول ماهية حجم الجسم المقبول. وهنا، الشئ الذي ينتقل من شخص لآخر ليس هو السلوك، بل العادة. فكرة تنتشر.
When we studied these data, we found evidence for all of these things, including for induction. And we found that if your friend becomes obese, it increases your risk of obesity by about 57 percent in the same given time period. There can be many mechanisms for this effect: One possibility is that your friends say to you something like -- you know, they adopt a behavior that spreads to you -- like, they say, "Let's go have muffins and beer," which is a terrible combination. (Laughter) But you adopt that combination, and then you start gaining weight like them. Another more subtle possibility is that they start gaining weight, and it changes your ideas of what an acceptable body size is. Here, what's spreading from person to person is not a behavior, but rather a norm: An idea is spreading.
الآن، كُتّاب العناوين الرئيسية لديهم عمل يومي ميداني مع دراساتنا. أعتقد أن العنوان الرئيسي في صحيفة النيويورك تايمز كان، "هل أنت منتفخ (سمين)؟ عليك بلوم صديقك السمين." ما كان مثيراً بالنسبة لنا هو عناوين الصحف الأوروبية التي أخذت الأمر بصورة مختلفة، مثل، " هل يكتسب صديقك الوزن؟ ربما أنت السبب." (ضحك) وقد فكرنا بأن هذا تعليق مثير للغاية في أمريكا، نوع من خدمة الذات، نوع من ، " ليست مسئوليتي" نوع من الظواهر.
Now, headline writers had a field day with our studies. I think the headline in The New York Times was, "Are you packing it on? Blame your fat friends." (Laughter) What was interesting to us is that the European headline writers had a different take: They said, "Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame." (Laughter) And we thought this was a very interesting comment on America, and a kind of self-serving, "not my responsibility" kind of phenomenon.
الآن أريد أن أكون واضحاً، نحن لا نعتقد أن عملنا ينبغي أو يمكن أن يبرر الأحكام المسبقة ضد الناس من شخص لآخر حول أحجام أجسامهم بتاتاً. وكان سؤالنا التالي هو: هل يمكننا جعل هذا الإنتشار مرئياً؟ هل زيادة الوزن عند شخص تنتشر حقيقةً لتصبح زيادة وزن لشخص آخر؟ وكان هذا معقداً بسبب أننا أحتجنا أن نأخذ في إعتبارنا حقيقة أن شكل الشبكة، وبنية العلاقات ، تتغيران عبر الزمن. بالإضافة، لأن السُمنة ليست وباء مركزياً، لا يوجد هناك "المريض الأول" لوباء السمنة-- فتجد أن شخصا مت كانت بداية إنتشار السمنة من عنده. إنها وباء متعدد المراكز. الكثير من الناس يفعلون أشياء في نفس الوقت. وأنا على وشك عرض فيديو رسومي طوله 30 ثانية الذي أستغرق منا بناءه أنا وجيمس خمسة سنوات. ولذا، مجدداً، كل نقطة تمثل شخص. كل رابط بينهما يمثل علاقة. وسنقوم بوضع هذا قيد التشغيل الآن، آخذين قطوعات يومية للشبكة لحوالي 30 عاماً.
Now, I want to be very clear: We do not think our work should or could justify prejudice against people of one or another body size at all. Our next questions was: Could we actually visualize this spread? Was weight gain in one person actually spreading to weight gain in another person? And this was complicated because we needed to take into account the fact that the network structure, the architecture of the ties, was changing across time. In addition, because obesity is not a unicentric epidemic, there's not a Patient Zero of the obesity epidemic -- if we find that guy, there was a spread of obesity out from him -- it's a multicentric epidemic. Lots of people are doing things at the same time. And I'm about to show you a 30 second video animation that took me and James five years of our lives to do. So, again, every dot is a person. Every tie between them is a relationship. We're going to put this into motion now, taking daily cuts through the network for about 30 years.
حجم النقاط سيبدأ في النمو. سترون بحر من اللون الأصفر يبدأ في التشكل. سترون أناس يولودون ويموتون. ستظهر النقاط وتختفي. ستتشكل الروابط وتتكسر. زيجات وطلاقات، إقامة علاقات وإنهائها، الكثير من التعقيد، الكثير يحدث فقط في فترة ثلاثين عاماً، ويشمل ذلك وباء السُمنة. وبالوصول للنهاية، ستشاهدون مجموعات من المصابين بالسُمنة وغير المصابين بها داخل الشبكة. الآن، حين النظر لهذا، لقد غيرت الطريقة التي أرى بها الأشياء، لأن هذا الشئ، هذه الشبكة، التي تتغير مع مرور الزمن، لديها ذاكرة، إنها تنتقل، تدخل عليها أشياء، ولديها نوع من الإتساق. يمكن أن يموت الناس، لكنها لا تموت. بل لا تزال مستمرة. ولها نوع من المرونة التي تسمح بإستمراريتها عبر الزمن.
The dot sizes are going to grow, you're going to see a sea of yellow take over. You're going to see people be born and die -- dots will appear and disappear -- ties will form and break, marriages and divorces, friendings and defriendings. A lot of complexity, a lot is happening just in this 30-year period that includes the obesity epidemic. And, by the end, you're going to see clusters of obese and non-obese individuals within the network. Now, when looked at this, it changed the way I see things, because this thing, this network that's changing across time, it has a memory, it moves, things flow within it, it has a kind of consistency -- people can die, but it doesn't die; it still persists -- and it has a kind of resilience that allows it to persist across time.
ولذا، فقد توصلت لرؤية هذه العلامات للشبكات الإجتماعية كعناصر حية، كعناصر حية بمستطاعنا وضعها تحت المجهر وندرسها ونحللها ونفهمها. ونحن نستخدم باقة متنوعة من التقنيات لفعل هذا. وقد بدأنا في إستكشاف كل أنواع الظواهر الأخرى. إذاً فقد نظرنا في سلوك المدخنين وشاربي الكحول، وسلوك التصويت "الإنتخابي"، والطلاق، الذي يمكن أن ينتشر، والإيثار. وفي نهاية المُطاف، أصبحنا مهتمين بالمشاعر. الآن، حينما يكون لدينا مشاعر، نعرب عنها. لماذا نقوم بإظهار مشاعرنا؟ أعني، قد يكون هناك ميزة لتجربة عواطفنا داخلياً، كما تعلمون، الغضب والسعادة، لكننا لا نقوم بعيشها، نحن نظهرها. وليس فقط نقوم باظهارها، لكن بإمكان الآخرين قراءتها. وليس فقط يمكنهم قراءتها، بل يستطيعون نسخها. هناك عدوى عاطفية تحدث في المجتمعات البشرية. إذاً فمهمة المشاعر هذه تقترح أنه، إضافة لأي هدف آخر تقوم بخدمته، فانها نوع من الأشكال البدائية للتواصل. وذلك في الواقع، إذا أردنا حقاً أن نفهم المشاعر البشرية، فنحن نحتاج للتفكير بهم بهذه الطريقة.
And so, I came to see these kinds of social networks as living things, as living things that we could put under a kind of microscope to study and analyze and understand. And we used a variety of techniques to do this. And we started exploring all kinds of other phenomena. We looked at smoking and drinking behavior, and voting behavior, and divorce -- which can spread -- and altruism. And, eventually, we became interested in emotions. Now, when we have emotions, we show them. Why do we show our emotions? I mean, there would be an advantage to experiencing our emotions inside, you know, anger or happiness. But we don't just experience them, we show them. And not only do we show them, but others can read them. And, not only can they read them, but they copy them. There's emotional contagion that takes place in human populations. And so this function of emotions suggests that, in addition to any other purpose they serve, they're a kind of primitive form of communication. And that, in fact, if we really want to understand human emotions, we need to think about them in this way.
الآن، نحن تعودنا على التفكير حول المشاعر بهذه الطريقة، بطريقة مبسطة ولفترة زمنية قصيرة. لذا، على سبيل المثال، كنت أقدم هذا الحديث مؤخراً في مدينة نيويورك، وقد قلت، " تعلمون، كما لو أنكم في القطار، والشخص الجالس قبالتكم في المقطورة يبتسم لك، وتبتسم له أنت بغريزتك." وقد نظروا إلى وجهي وقالوا، " نحن لا نفعل ذلك في مدينة نيويورك." وقد قلت، " في أي مكان آخر في العالم، ذلك هو التصرف الطبيعي للبشر." ولذا فهناك طريقة غريزية للغاية التي عبرها يتم نقل المشاعر من شخص لآخر. وفي الواقع، قد تكون العدوى العاطفية أكبر من ذلك، كما قد يكون لدينا تعبيرات يتخللها الغضب، كما في أعمال الشغب. السؤال الذي أردنا طرحه كان: هل يمكن للمشاعر أن تنتقل، بطريقة أكثر إستدامة من أعمال الشغب، عبر الزمن وتتضمن عدد مأهول من الناس، ليس فقط زوجين من الأفراد يبتسمون لبعض البعض في مقطورة القطار؟ ربما يوجد نوع من أعمال الشغب تحت السطح التي تحركنا جميعاً. ربما هناك تدافع عاطفي يموج عبر الشبكات الإجتماعية. ربما، في الواقع، للمشاعر تواجد جماعي، ليس فقط تواجد منفرد.
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way, in simple, sort of, brief periods of time. So, for example, I was giving this talk recently in New York City, and I said, "You know when you're on the subway and the other person across the subway car smiles at you, and you just instinctively smile back?" And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter) And I said, "Everywhere else in the world, that's normal human behavior." And so there's a very instinctive way in which we briefly transmit emotions to each other. And, in fact, emotional contagion can be broader still. Like we could have punctuated expressions of anger, as in riots. The question that we wanted to ask was: Could emotion spread, in a more sustained way than riots, across time and involve large numbers of people, not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car? Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot that animates us all the time. Maybe there are emotional stampedes that ripple through social networks. Maybe, in fact, emotions have a collective existence, not just an individual existence.
وهذه هي أول الصور التي صنعناها لهذه الظاهرة. مرة أخرى، شبكة إجتماعية، لكننا الآن نقوم بتلوين الناس باللون الأصفر إذا كانوا سعداء وأزرق إن كانوا غاضبين وما بينهما اللون الأخضر. وإذا نظرت في هذه الصورة، يمكنك على الفور رؤية مجموعات من الناس السعداء والغاضبين، مرة أخرى، تنتشر لثلاث درجات من الإنفصال. وربما تشكّل لديك فكرة بأن الناس الغاضبين يشغلون شكل مساحة مختلفة داخل الشبكة. إذاً فهناك منتصف و حد لهذا الشبكة، ويبدو أن الناس الغاضبين يقعون في الحواف. إذاً لإستدعاء إستعارة أخرى، إن تخيلتم الشبكة الإجتماعية كنوع من النسيج الهائل للبشرية-- أنا متصل بك وبها، لمسافة تمتد لمالانهاية-- هذا النسيج في الواقع مثل لحاف أمريكي من الطراز القديم، وعليه بُقع، بقع سعيدة وبقع حزينة. وسواء كنت سعيد أم لا يعتمد جزئيا على إذا كنت تشغل بقعة سعيدة.
And this is one of the first images we made to study this phenomenon. Again, a social network, but now we color the people yellow if they're happy and blue if they're sad and green in between. And if you look at this image, you can right away see clusters of happy and unhappy people, again, spreading to three degrees of separation. And you might form the intuition that the unhappy people occupy a different structural location within the network. There's a middle and an edge to this network, and the unhappy people seem to be located at the edges. So to invoke another metaphor, if you imagine social networks as a kind of vast fabric of humanity -- I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance -- this fabric is actually like an old-fashioned American quilt, and it has patches on it: happy and unhappy patches. And whether you become happy or not depends in part on whether you occupy a happy patch.
(ضحك)
(Laughter)
إذاً، هذا العمل مع المشاعر، الذي هو أساسي جداً، أخذنا بعد ذلك للتفكير حول، ربما الأسباب الأساسية التي تشكل الشبكات الإجتماعية البشرية هي بطريقة ما مكتوبة في جيناتنا. لأن الشبكات الإجتماعية البشرية، في أي وقت تم تخطيطها، دائماً تظهر شيئاً كهذا، صورة شكل الشبكة، لكنها لا تظهر هكذا مطلقاً. لماذا تبدو هكذا؟ لم لا نشكّل شبكات إجتماعية بشرية تظهر بشكل الشبكات المعتادة؟ حسناً، الأنماط المدهشة لشبكات البشر الإجتماعية، إنتشارها، وهدفها الواضح يطرح سؤالاً حول سواء كنا قد تطورنا لنحصل على شبكات إجتماعية بشرية من البداية، أو أننا قدد تطورنا لنشكّل شبكات على شاكلة محددة.
So, this work with emotions, which are so fundamental, then got us to thinking about: Maybe the fundamental causes of human social networks are somehow encoded in our genes. Because human social networks, whenever they are mapped, always kind of look like this: the picture of the network. But they never look like this. Why do they not look like this? Why don't we form human social networks that look like a regular lattice? Well, the striking patterns of human social networks, their ubiquity and their apparent purpose beg questions about whether we evolved to have human social networks in the first place, and whether we evolved to form networks with a particular structure.
ثم لاحظوا قبل كل شئ...لنفهم هذا، فنحن نحتاج لتشريح بنية الشبكة قليلاً. لاحظوا ان لدى كل شخص في هذه الشبكة نفس الموقع الهيكلي بالضبط كأي شخص آخر. لكن ذلك ليس هو الحال مع الشبكات الحقيقية. لذا، على سبيل المثال، ها هي شبكة حقيقية لطلاب جامعة لنخبة في جامعة الشمال الشرقي. والآن أقوم بتسليط الضوء على نقاط قليلة. وإذا نظرتم لهذه النقاط، قارنتم تقاطع "ب"، في اليسار لأعلى، مع تقاطع "د" في أقصى اليمين. ولدى "ب" أربعة أصدقاء يخرجون منه. ولدى "د" ست أصدقاء يخرجون منه. ولذا، لهذين الشخصين عدد مختلف من الأصدقاء-- ذلك واضح جداً، جميعنا يعرف ذلك. لكن جوانب أخرى لبنية الشبكة الإجتماعية ليست واضحة جداً.
And notice first of all -- so, to understand this, though, we need to dissect network structure a little bit first -- and notice that every person in this network has exactly the same structural location as every other person. But that's not the case with real networks. So, for example, here is a real network of college students at an elite northeastern university. And now I'm highlighting a few dots. If you look here at the dots, compare node B in the upper left to node D in the far right; B has four friends coming out from him and D has six friends coming out from him. And so, those two individuals have different numbers of friends. That's very obvious, we all know that. But certain other aspects of social network structure are not so obvious.
قارنوا تقاطع "ب" في أعلى اليسار مع تقاطع "أ" في أسفل اليسار. والآن كلٌ من هذين الشخصين لديه أربعة أصدقاء، لكن جميع أصدقاء "أ" يعرفون بعضهم البعض، لكن أصدقاء "ب" ليسوا كذلك. إذاً فصديق صديق "أ"، يرجع مرة أخرى صديقاً ل "أ"، في حين صديق صديق "ب" ليس صديقاً ل"ب"، وهو أبعد بكثير في الشبكة. يعرف هذا بالتعدي في الشبكات. وأخيراً، قارنوا تقاطع "س" و"د". لكل من "س" و"د" ست أصدقاء. إذا تحدثت إليهم، وقلت، " كيف تبدو علاقاتك الإجتماعية؟" سيقولون، " لدي ست أصدقاء. ذلك هو تواصلي الإجتماعي." لكن الآن بنظرة طائرة على هذه الشبكة، يمكن رؤية أنهم يشغلون عوالم إجتماعية مختلفة، ويمكنني زرع تلك الفكرة داخلكم بسؤالكم: من ستختار أن تكون إذا كانت هناك جرثومة قاتلة تنتشر عبر الشبكة؟ هل ترغب في أن تكون "س" أو "د"؟ ستفضل أن تكون "د"، على حافة الشبكة. والآن من ستختار أن تكون إذا كانت هناك نميمة طريفة، ليس عنك، كانت تنتشر عبر الشبكة؟ الآن، ستفضل أن تكون "س".
Compare node B in the upper left to node A in the lower left. Now, those people both have four friends, but A's friends all know each other, and B's friends do not. So the friend of a friend of A's is, back again, a friend of A's, whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's, but is farther away in the network. This is known as transitivity in networks. And, finally, compare nodes C and D: C and D both have six friends. If you talk to them, and you said, "What is your social life like?" they would say, "I've got six friends. That's my social experience." But now we, with a bird's eye view looking at this network, can see that they occupy very different social worlds. And I can cultivate that intuition in you by just asking you: Who would you rather be if a deadly germ was spreading through the network? Would you rather be C or D? You'd rather be D, on the edge of the network. And now who would you rather be if a juicy piece of gossip -- not about you -- was spreading through the network? (Laughter) Now, you would rather be C.
إذاً للمواقع التكوينية المختلفة تأثيرات مختلفة على حياتك. وفي الواقع، عندما قمنا ببعض التجارب في النظر لهذا، ما وجدناه هو أن 46% من التباين حول كم صديق لديك يفسّر بواسطة جيناتك. وهذا ليس مستغرباً. نحن نعرف، أن بعض الناس يولدون خجولين وبعضهم يولد إجتماعي. وهذا واضح. لكننا وجدناً أيضاً بعض الأشياء غير الواضحة. على سبيل المثال، 47% في التباين في سواء كان أصدقائك يعرفون بعضهم البعض يعود للجينات الخاصة بك. سواء عرف أصدقائك بعضهم البعض لا يتعلق فقط بجيناتهم، بل بجيناتك أنت. ونحن نعتقد أن السبب وراء هذا هو أن بعض الناس يحبون تقديم أصدقائهم لبعضهم البعض، يعرفون من تكون، وغيرهم يقومون بابعادهم عن بعض ولا يقدمون أصدقائهم لبعضهم البعض. ولذا يربط بعض الناس الشبكات التي تحيط بهم، صانعين نوع من الشبكة الكثيفة من الروابط التي يكونوا مرتاحين فيها . وحتى أننا وجدنا أنه 30% من التباين حول إذا ما كان بمقدورنا ربط الناس في منتصف أو حدود الشبكة بجيناتهم. إذاً سواء وجدت نفسك في المنتصف أو على الحافة، فذلك ايضاً موروث جيني في جانب منه.
So different structural locations have different implications for your life. And, in fact, when we did some experiments looking at this, what we found is that 46 percent of the variation in how many friends you have is explained by your genes. And this is not surprising. We know that some people are born shy and some are born gregarious. That's obvious. But we also found some non-obvious things. For instance, 47 percent in the variation in whether your friends know each other is attributable to your genes. Whether your friends know each other has not just to do with their genes, but with yours. And we think the reason for this is that some people like to introduce their friends to each other -- you know who you are -- and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other. And so some people knit together the networks around them, creating a kind of dense web of ties in which they're comfortably embedded. And finally, we even found that 30 percent of the variation in whether or not people are in the middle or on the edge of the network can also be attributed to their genes. So whether you find yourself in the middle or on the edge is also partially heritable.
الآن، ماهي خلاصة هذا؟ كيف يساعدنا هذا على الفهم؟ كيف يساعدنا هذا لمعرفة حلول لبعض المشاكل التي تؤثر علينا هذه الأيام؟ حسناً، النقاش الذي أرغب في طرحه هو أن للشبكات قيمة. فهي نوع من رأس المال الإجتماعي. تظهر أنواع جديدة من الخصائص بسبب ضلوعنا في الشبكات الإجتماعية، وهذه الخصائص هنا، في بنية الشبكات، ليست فقط أفراد بداخلها. لذا فكروا بهذين الشيئين المعروفين. كلاهما مصنوع من الكربون، لكن جزيئات الكربون في أحدهما مرتبة بطريقة محددة، على اليسار، وتحصل على الغرافايت، الذي هو أملس وداكن. لكن إذا أخذت نفس جزيئات الكربون وربطتها بطريقة مختلفة، ستحصل على المأس، الذي هو نقي وصلب. وتلك الخواص لليونة والصلابة والداكن والنقي لا تقبع في ذرات الكربون. إنها تقبع في التشابك ما بين ذرات الكربون، أو على الأقل تظهر بسبب التشابك بين ذرات الكربون. إذاً ، وبالمثل، فانماط التشابك بين البشر يضفي على مجموعات الناس خصائص مختلفة. إنها الروابط بين الناس التي تجعل الكل أعظم من مجموع أجزاءه. ولذا فالأمر ليس فقط ما يحدث لهؤلاء الناس، سواء كانوا يفقدون الوزن أو يتسكبوه، أو يصبحون أثرياء أو فقراء، أو يصبحون سعداء أو غير سعداء، يؤثر علينا ذلك . إنها كذلك البنية الحقيقية للروابط من حولنا.
Now, what is the point of this? How does this help us understand? How does this help us figure out some of the problems that are affecting us these days? Well, the argument I'd like to make is that networks have value. They are a kind of social capital. New properties emerge because of our embeddedness in social networks, and these properties inhere in the structure of the networks, not just in the individuals within them. So think about these two common objects. They're both made of carbon, and yet one of them has carbon atoms in it that are arranged in one particular way -- on the left -- and you get graphite, which is soft and dark. But if you take the same carbon atoms and interconnect them a different way, you get diamond, which is clear and hard. And those properties of softness and hardness and darkness and clearness do not reside in the carbon atoms; they reside in the interconnections between the carbon atoms, or at least arise because of the interconnections between the carbon atoms. So, similarly, the pattern of connections among people confers upon the groups of people different properties. It is the ties between people that makes the whole greater than the sum of its parts. And so it is not just what's happening to these people -- whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor, or becoming happy or not becoming happy -- that affects us; it's also the actual architecture of the ties around us.
تجربنا للعالم تعتمد على البنية الحقيقية للشبكات التي نقع ضمنها وعلى نوع الأشياء التي تتموج وتنساب عبر الشبكة. الآن، السبب، كما أعتقد، أن هذا الوضع هو أن البشر يجمّعون أنفسهم ويشكلون نوع من الكائنات الحية الضخمة. الآن، الكائنات الحية الضخمة هي نوع من مجموعة من الأفراد التي تظهر أو تبدي سلوك أو ظواهر التي لا تتقلص لدراسة الأفراد ويجب أن يتم دراستها بالإشارة إلى ، وبدراسة المجموع، مثل، خلية النحل التي تجد مكان جديد للعيش، أو سرب من الطيور التي تهرب من حيوان مفترس، أو سرب من الطيور القادرة على التجمع بحكمة وتستكشف وتجد بقعة صغيرة لجزيرة في وسط المحيط الهادئ، أو مجموعة من الذئاب القادرة على إسقاط أكبر عدد من الفرائس. للكائنات الحية الضخمة خصائص لا يمكن فهمها بدراسة الأفراد فقط. أعتقد أن فهم الشبكات الإجتماعية وكيف تتشكل وتعمل، يمكن أن يساعدنا، ليس فقط في الصحة والمشاعر، بل لكل أنواع الظواهر مثل الجريمة والرفاهية والظواهر الإقتصادية مثل إفلاس البنك وإنهيار الأسواق وتبني الإبتكار وإنتشار تبني المنتجات "شراؤها".
Our experience of the world depends on the actual structure of the networks in which we're residing and on all the kinds of things that ripple and flow through the network. Now, the reason, I think, that this is the case is that human beings assemble themselves and form a kind of superorganism. Now, a superorganism is a collection of individuals which show or evince behaviors or phenomena that are not reducible to the study of individuals and that must be understood by reference to, and by studying, the collective. Like, for example, a hive of bees that's finding a new nesting site, or a flock of birds that's evading a predator, or a flock of birds that's able to pool its wisdom and navigate and find a tiny speck of an island in the middle of the Pacific, or a pack of wolves that's able to bring down larger prey. Superorganisms have properties that cannot be understood just by studying the individuals. I think understanding social networks and how they form and operate can help us understand not just health and emotions but all kinds of other phenomena -- like crime, and warfare, and economic phenomena like bank runs and market crashes and the adoption of innovation and the spread of product adoption.
الآن، أنظروا لهذا. أعتقد أننا نشكّل الشبكات الإجتماعية لأننا نستفيد من التواصل الحياتي الذي يفوق التكاليف. وإذا كنت دائم العنف تجاهك أو أعطيتك معلومات خاطئة، أو تسببت في حزنك، أو مصاب معك بجرثومة قاتلة، فستقوم بقطع روابط معي، ولن تتكامل الشبكة. إذاً فانتشار الأشياء القيّمة والجيدة مطلوب لإستدامة ودعم الشبكات الإجتماعية. بالمثل، الشبكات الإجتماعية مطلوبة لإنتشار الأشياء الجيدة والقيّمة مثل الحب والعطف والسعادة و الإيثار والأفكار. أعتقد، في الحقيقة، أننا إذا أدركنا كم الشبكات الإجتماعية قيّمة، فسنقضي وقتاً أكثر في دعمها وإستدامتها لأنني أعتقد أن الشبكات الإجتماعية مرتبطة في الأساس بالخير، وما أعتقد أن العالم بحاجة إليه الآن هو تواصل أكثر.
Now, look at this. I think we form social networks because the benefits of a connected life outweigh the costs. If I was always violent towards you or gave you misinformation or made you sad or infected you with deadly germs, you would cut the ties to me, and the network would disintegrate. So the spread of good and valuable things is required to sustain and nourish social networks. Similarly, social networks are required for the spread of good and valuable things, like love and kindness and happiness and altruism and ideas. I think, in fact, that if we realized how valuable social networks are, we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them, because I think social networks are fundamentally related to goodness. And what I think the world needs now is more connections.
شكراً لكم.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)