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.
Para mí esta historia comienza hace 15 años cuando era médico de hospicio en la Universidad de Chicago. Y cuidaba a gente moribunda y a sus familias en la parte sur de Chicago. Observaba lo que le sucedía a la gente y a sus familias en el transcurso de su enfermedad terminal. Y en mi laboratorio yo estudiaba el "efecto viuda" que es una idea muy antigua en las ciencias sociales se remonta a 150 años es conocida como "morir de corazón partido". Así, si yo muero el riesgo de muerte de mi esposa puede duplicarse por ejemplo, en el primer año. Y yo había ido a cuidar a una paciente en particular, una mujer que estaba muriendo de demencia. Y en este caso, a diferencia de esta pareja, a ella la cuidaba su hija. Y la hija estaba agotada de cuidar a su madre. Y el marido de la hija también estaba cansado del agotamiento de su mujer. Y yo estaba conduciendo camino a casa un día y me llamó el amigo del marido porque estaba deprimido por lo que le sucedía a su amigo. Así que recibo esta llamada de un tipo al azar que atraviesa una experiencia que está influenciada por gente a cierta distancia social.
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?
Y entonces me di cuenta de repente de dos cosas muy simples. Primero, que el "efecto viudez" no se restringía a maridos y esposas. Segundo, no se restringía a pares de personas. Y comencé a ver el mundo de un modo totalmente nuevo de pares de personas mutuamente conectadas. Y después me di cuenta que estos individuos se conectarían de a cuatro con otros pares de personas cercanas. Y luego, de hecho, esta gente formaría parte de otras clases de relaciones como el matrimonio la amistad y otros tipos de vínculos. Y que, de hecho, estas conexiones eran inmensas y que todos estábamos integrados en este amplio grupo de conexiones de unos con otros. Así que comencé a ver el mundo de un modo totalmente diferente y comencé a obsesionarme con esto. Comenzó a obsesionarme la idea de cómo podría ser que estuviésemos integrados en estas redes sociales y cómo éstas afectan nuestras vidas. Así, las redes sociales son estas cosas de belleza intrincada tan elaboradas y tan complejas y tan ubicuas, de hecho, que uno tiene que preguntarse para qué sirven. ¿Por qué estamos integrados en las redes sociales? Quiero decir, ¿cómo se forman? ¿Cómo funcionan? ¿Y cómo nos afecta?
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?
Y así que mi primer tema, respecto de esto, no fue la muerte sino la obesidad. Y, de repente, se había puesto de moda hablar de la epidemia de obesidad. Y, junto con mi colaborador James Fowler, comenzamos a preguntarnos si la obesidad era realmente una epidemia y podría propagarse de persona a persona como las cuatro personas que discutimos anteriormente. Esta es una diapositiva de algunos de nuestros resultados iniciales. Son 2.200 personas en el año 2000. Cada punto es una persona. Hicimos el tamaño del punto proporcional al tamaño corporal de las personas. Así que puntos más grandes son gente más grande. Además, si el tamaño de tu cuerpo, si el IMC, el índice de masa corporal, es superior a 30 si es clínicamente obeso coloreamos los puntos de amarillo. Si miramos esta imagen de inmediato podremos ver que hay grupos de obesos y no obesos en la imagen. Pero la complejidad visual todavía es muy alta. No es obvio lo que está pasando exactamente. Además, surgen de inmediato algunas preguntas. ¿Cuánta afinidad hay? ¿Hay más de afinidad de la que habría debido al simple azar? ¿Cuán grandes son los grupos? ¿Hasta dónde llegan? Y más importante: ¿qué es lo que causa los agrupamientos?
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.
Así que hicimos algo de matemáticas para estudiar el tamaño de estos grupos. Esto de aquí muestra, en el eje Y, el aumento de la probabilidad de que una persona sea obesa, dado que un contacto social suyo es obeso. Y en el eje X, los grados de separación entre las dos personas. Y en el extremo izquierdo se ve la línea púrpura. Dice que si tus amigos son obesos tu riesgo de obesidad es 45% mayor. Y la barra de al lado, la línea naranja, dice que si los amigos de tu amigo son obesos tu riesgo de obesidad es 25%. Y luego, la próxima línea dice que si los amigos de los amigos de tu amigo, gente que probablemente no conozcas, son obesos tu riesgo de obesidad es 10%. Y sólo cuando llegamos a los amigos de los amigos de los amigos de los amigos es que ya no existe una relación entre el tamaño corporal de esa persona y tu propio cuerpo.
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.
Bien, ¿qué podría estar causando este agrupamiento? Hay al menos tres posibilidades. Una posibilidad es que dado que yo aumenté de peso eso hace que tu aumentes de peso una suerte de inducción, una especie de propagación de persona a persona. Otra posibilidad, muy obvia, es la homofilia o Dios los cría y ellos se juntan. Aquí, construyo mi vínculo contigo porque ambos compartimos un tamaño corporal similar. Y la última posibilidad es lo que conocemos como confusión, porque confunde nuestra capacidad para entender lo que está pasando. Y aquí, la idea no es que mi aumento de peso es la causa de tu aumento de peso ni que prefiero construir un vínculo contigo porque ambos compartimos el mismo tamaño corporal sino que compartimos una exposición común a algo así como un club de salud que nos hace bajar de peso, al mismo tiempo.
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.
Y cuando estudiamos estos datos, encontramos evidencia de todas estas cosas, incluyendo la inducción. Y encontramos que, si tu amigo se vuelve obeso, eso aumenta el riesgo de obesidad en alrededor de 57% en el mismo período de tiempo. Y puede haber muchos mecanismos para este efecto. Una posibilidad es que tus amigos digan algo como... ya saben, se comporten de algún modo que se propaga y dicen algo como, "Vamos a comer los magdalenas con cerveza", que es una combinación terrible pero adoptas esa combinación y entonces comienzas a aumentar de peso como ellos. Y otra posibilidad más sutil es que empiezan a aumentar de peso y eso cambia tus ideas de lo que es un tamaño corporal aceptable. Y, aquí, lo que se está transmitiendo de persona a persona no es un comportamiento sino más bien una norma. Una idea se está difundiendo.
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.
Ahora, los redactores de titulares se harían un festín con nuestros estudios. Creo que el titular en el New York Times fue "¿Le ajusta la ropa? Culpe a sus amigos gordos". Lo interesante, para nosotros, fue que los titulares europeos tenían una mirada diferente, decían: "¿Sus amigos aumentan de peso? Quizá tu tienes la culpa". (Risas) Y pensamos que este era un comentario muy interesante en EE.UU. del tipo autoservicio una suerte de fenómeno "no es mi responsabilidad".
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.
Ahora quiero ser muy claro, no creo que nuestro trabajo debería o podría justificar los prejuicios contra personas de uno u otro tamaño corporal, en absoluto. Ahora, nuestras siguientes preguntas son: ¿Podríamos visualizar realmente la propagación? ¿El aumento de peso de una persona realmente se propaga en el aumento de peso de otra persona? Y esto era algo complicado porque teníamos que tener en cuenta el hecho de que la estructura de la red la arquitectura de los vínculos estaba cambiando con el tiempo. Y, además, dado que la obesidad no es una epidemia con un solo centro, no existe un "paciente cero" de la epidemia de la obesidad, si encontramos a ese tipo existiría una propagación de obesidad a partir de él. Es una epidemia multi-céntrica; muchas personas están haciendo cosas al mismo tiempo. Y les voy a mostrar una animación en video de 30 segundos que nos llevó a James y a mí 5 años de nuestras vidas. Así que, de nuevo, cada punto es una persona. Cada vínculo entre ellos es una relación. Y ahora lo vamos a poner en movimiento tomando cortes diarios de la red durante cerca de 30 años.
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.
Los tamaños de los puntos van a ir creciendo. Van a ver aparecer una marea amarilla. Van a ver personas que nacen y mueren; los puntos aparecerán y desaparecerán. Lazos que se forman y se rompen. Matrimonios y divorcios amistades y enemistades mucha complejidad, están sucediendo muchas cosas sólo en este período de 30 años que incluye la epidemia de obesidad. Y al final vamos a ver agrupamientos de individuos obesos y no obesos dentro de la red. Ahora, cuando miramos esto, cambia la manera de ver las cosas porque esta cosa, esta red, que cambia con el tiempo tiene una memoria, se mueve, las cosas fluyen dentro de ella tiene una suerte de consistencia; la gente puede morir, pero no muere; sigue perdurando. Y tiene capacidad de recuperación que le permite perdurar en el tiempo.
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.
Y así, llegué a ver estos signos de las redes sociales como cosas vivientes cosas vivientes que podíamos poner bajo una especie de microscopio para estudiar, analizar y comprender. Y usamos varias técnicas para hacerlo. Comenzamos a explorar todo tipo de otros fenómenos. Así, analizamos los hábitos de fumar y de beber el comportamiento electoral y el divorcio, que puede propagarse, y el altruismo. Y, finalmente, nos interesaron las emociones. Ahora, cuando tenemos emociones, las mostramos. ¿Por qué mostramos nuestras emociones? Quiero decir, habría una ventaja en experimentar internamente nuestras emociones, ya saben, el enojo o la felicidad, pero no sólo las experimentamos, las mostramos. Y no sólo las mostramos, sino que otros pueden interpretarlas. Y no sólo que pueden interpretarlas, sino que las copian. Hay un contagio emocional que se produce en las poblaciones humanas. Y por eso esta función de las emociones sugiere que, además de cualquier otro propósito al que sirven, son una forma primitiva de comunicación. Y que, de hecho, si realmente queremos comprender las emociones humanas tenemos que pensarlas de esta manera.
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.
Ahora, estamos acostumbrados a pensar en las emociones de esta manera en simples, breves períodos de tiempo. Así, por ejemplo, yo estaba dando esta charla recientemente en Nueva York y dije: "Ya saben, como cuando uno está en el metro y la persona de en frente nos sonríe y uno instintivamente devuelve la sonrisa". Y me miraron y decían: "No hacemos eso en Nueva York". Y yo les dije: "El resto del mundo lo hace es un comportamiento humano normal". Hay una manera muy instintiva en la que, de manera breve, nos transmitimos emociones unos a otros. De hecho, el contagio emocional puede ser más amplio aún como podríamos tener expresiones de ira acentuadas en las protestas. La pregunta que queríamos hacernos era: ¿Podría propagarse la emoción de manera más sostenida en el tiempo que en las protestas e involucrar a grandes cantidades de gente y no sólo este par de individuos sonriendo mutuamente en el vagón de metro? Quizá haya una especie de disturbio silencioso bajo la superficie que nos anima todo el tiempo. Quizá hay estampidas emocionales que se propagan por las redes sociales. Quizá, de hecho, las emociones tienen una existencia colectiva y no sólo una existencia individual.
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.
Y esta es una de las primeras imágenes que hicimos para estudiar el fenómeno. De nuevo, una red social pero ahora coloreamos a la gente de amarillo si están felices de azul si están tristes y verde para los intermedios. Y si miran esta imagen se puede ver de inmediato grupos de gente feliz e infeliz nuevamente, propagado a tres niveles de separación. Y uno podría intuir que la gente que no es feliz ocupa una ubicación en la estructura diferente dentro de la red. De modo que hay un medio y unos extremos en esta red y los que no son felices parecen estar ubicados en los extremos. Para emplear otra metáfora si imaginan las redes sociales como una especie de enorme tejido humano yo estoy conectado contigo y tú con ella, y así siguiendo indefinidamente ese tejido es en realidad como un edredón antiguo de EE.UU. que tiene parches, parches de felicidad e infelicidad. Y que uno esté feliz o no depende de si uno ocupa un parche feliz.
(Laughter)
(Risas)
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.
Así, este trabajo con emociones, que son tan fundamentales nos llevó a pensar en que, tal vez, las causas fundamentales de las redes sociales humanas estén de alguna manera codificadas en nuestros genes. Porque las redes sociales humanas, cuando sea que se mapeen, siempre tienen este aspecto la imagen de la red pero nunca se ven de este modo. ¿Por qué no se ven así? ¿Por qué no formamos redes sociales humanas que tengan forma de red regular? Bueno, los sorprendentes patrones de redes sociales humanas su ubicuidad y su propósito aparente piden que nos preguntemos si evolucionamos para tener redes sociales humanas en primer lugar y si evolucionamos para formar redes con una estructura en particular.
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.
Y observen ante todo... y así, para entenderlo, sin embargo primero tenemos que diseccionar la estructura de la red un poquito. Y observen que cada persona de esta red tiene exactamente la misma ubicación en la estructura que cualquier otra. Pero ese no es el caso de las redes reales. Así, por ejemplo, aquí hay una red real de estudiantes universitarios en una universidad de la élite del noreste. Y ahora estoy resaltando unos pocos puntos y si miran aquí los puntos comparen el nodo B, en la parte superior izquierda, con el nodo D, en el extremo derecho. B tiene 4 amigos que salen de él. Y D tiene 6 amigos que salen de él. Entonces, estos dos individuos tiene distinta cantidad de amigos eso es muy obvio, todos lo sabemos. Pero hay otros aspectos de la estructura de las redes sociales que no son tan obvios.
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.
Comparen el nodo B del extremo izquierdo con el nodo A de la parte inferior izquierda. Ahora, estas dos personas tienen ambos 4 amigos pero los amigos de A se conocen entre sí y los amigos de B no. Así que los amigos de los amigos de A también son amigos de A mientras que un amigo de un amigo de B no es amigo de B está más lejos en la red. Esto se conoce como transitividad en las redes. Y, finalmente, comparen los nodos C y D. C y D ambos tienen 6 amigos. Si les preguntamos, les decimos, "¿Cómo es tu vida social?" dirán; "Tengo 6 amigos, esa es mi experiencia social". Pero ahora nosotros a vista de pájaro, mirando esta red, podemos ver que ellos ocupan mundos sociales muy diferentes y puedo transmitirles esa intuición con sólo preguntarles: ¿Quién quisieras ser si un germen mortal se esparciera por la red? ¿Preferirías ser C o D? Preferirías ser D, en el extremo de la red. Y, ¿quién preferirías ser en cambio si hay un chisme jugoso, no sobre ti, que se difunde por la red? Ahora, preferirías ser C.
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.
Así, distintas ubicaciones en la estructura tienen diferentes implicaciones en la vida. Y, de hecho, cuando hicimos algunos experimentos mirando esto encontramos que el 46% de la variación en la cantidad de amigos que uno tiene se explica por nuestros genes. Y esto no es sorprendente. Lo sabemos, algunas personas nacen tímidas y otras nacen sociables. Eso es obvio. Pero también encontramos algunas cosas que no son obvias. Por ejemplo, el 47% de la variación en si nuestros amigos se conocen entre sí es atribuible a nuestros genes. Que nuestros amigos se conozcan entre sí tiene que ver no sólo con sus genes sino con los nuestros. Y pensamos que la razón de esto es que a alguna gente le gusta presentar a sus amigos entre sí, saben quiénes son, y otros los mantienen separados, no los presentas a unos con otros. De ese modo algunas personas tejen juntos la red en torno a ellos creando una densa telaraña de vínculos en la que se encuentran cómodamente contenidos. Y, finalmente, encontramos incluso que el 30% de la variación de si una persona se encuentra en el centro o en los extremos de la red puede atribuirse también a sus genes. Así que el que uno se encuentre en el centro o en los extremos se debe en parte a la herencia.
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.
Ahora, ¿qué sentido tiene esto? ¿Cómo ayuda esto a entender? ¿Cómo nos ayuda esto a descubrir algunos de los problemas que nos están afectando actualmente? Bueno, el argumento que me gustaría plantear es que las redes tienen valor. Son una especie de capital social. Emergen nuevas propiedades debido a nuestra inserción en las redes sociales, estas propiedades aquí en la estructura de las redes, no sólo en los individuos dentro de ellas. Piensen en estos dos objetos comunes. Ambos están compuestos de carbón. Uno de ellos tiene átomos de carbón organizados en una forma particular, a la izquierda, y se obtiene grafito, que es blando y oscuro. Pero si uno toma los mismos átomos de carbón y los interconecta de diferente manera obtiene un diamante, que es claro y duro. Y esas propiedades de suavidad, dureza, oscuridad y claridad no residen en los átomos de carbono. Residen en las interconexiones entre los átomos de carbono, o por lo menos surgen debido a las interconexiones entre los átomos de carbono. Así, del mismo modo, el patrón de conexiones entre las personas confiere a los grupos de personas diferentes propiedades. Es el vínculo entre las personas lo que hace que el todo sea mayor que la suma de sus partes. Y no es sólo lo que le pasa a estas personas si están adelgazando, engordando, enriqueciéndose o empobreciéndose siendo felices o no, lo que nos afecta. Se trata también de la arquitectura real de los lazos que nos rodean.
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.
Nuestra experiencia del mundo depende de la estructura real de las redes en las que residimos y del tipo de cosas que surgen y fluyen por la red. Ahora, la razón por la que creo que esto es así es que los seres humanos se unen entre sí y forman una especie de súper organismo. Ahora, un súper organismo es una especie de colección de individuos que muestran o evidencian comportamientos o fenómenos que no se pueden reducir al estudio de los individuos y deben ser entendidos en referencia a mediante el estudio del conjunto como, por ejemplo, una colmena de abejas que está en busca de un lugar para anidar o una bandada de pájaros que está evadiendo a un depredador, O una bandada de aves capaz de reunir su sabiduría, navegar y encontrar un pequeño punto una isla en medio del Pacífico. o una manada de lobos que puede derribar presas de mayor tamaño. Los súper organismos tienen propiedades que no pueden ser comprendidas mediante el estudio de los individuos. Pienso que comprender las redes sociales y cómo se forman y funcionan nos puede ayudar a comprender, no sólo la salud y las emociones, sino todo tipo de fenómenos como el crimen y la guerra y los fenómenos económicos como las corridas bancarias y las caídas de los mercados y la adopción de la innovación y la propagación de la adopción de productos.
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.
Ahora, miren esto. Creo que formamos redes sociales porque los beneficios de una vida conectada son superiores a los costos. Si siempre soy violento contigo o te doy información errónea o te pongo triste o te infecto con gérmenes mortales tú cortarías los lazos conmigo y la red se desintegraría. Así que la propagación de cosas buenas y valiosas es necesaria para sostener y nutrir las redes sociales. Del mismo modo, las redes sociales son necesarias para la difusión de cosas buenas y valiosas como el amor y la bondad la felicidad, el altruismo y las ideas. De hecho, creo que si nos diéramos cuenta de lo valiosas que son las redes sociales pasaríamos mucho más tiempo alimentándolas porque pienso que las redes sociales se relaciona fundamentalmente con la bondad, y pienso que lo que el mundo necesita ahora son más conexiones.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)