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.
עבורי, הסיפור הזה התחיל בערך לפני 15 שנים, כשהייתי רופא הוספיס באוניברסיטת שיקאגו. וטיפלתי באנשים שהולכים למות ובמשפחותיהם, בחלק הדרומי של שיקאגו. וצפיתי במה שקרה לאנשים ולמשפחותיהם במהלך המחלה הסופנית שלהם. ובמעבדה שלי, חקרתי את 'אפקט האלמנה', שהוא רעיון עתיק מאוד במדעי החברה, שקיים כבר כ-150 שנים, וידוע גם כ-"מוות משברון לב". כך, שכשאני מת, הסיכוי של אשתי למות יכול להיות מוכפל, למשל, בשנה הראשונה. והלכתי לטפל בחולה מסוימת, אשה שגססה מדמנציה. ובמקרה זה, שלא כמו בני הזוג האלה, היא טופלה על ידי בתה. והבת הייתה מותשת מהטיפול באמה. ובעלה של הבת, הוא היה גם חולה מהתשישות של אשתו. ויום אחד בזמן שנהגתי הביתה, קיבלתי שיחת טלפון מחבר של הבעל, שהתקשר אלי בגלל שהוא היה מדוכא ממה שקורה לחבר שלו. אז הנה אני, מקבל שיחה מהבחור האקראי הזה שחווה חוויה, שמושפעת מאנשים במרחק חברתי מסוים.
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?
וכך אני פתאום מבין שני דברים מאוד פשוטים. ראשית, אפקט האלמנות אינו מוגבל לנשים ובעלים. שנית, הוא אינו מוגבל לזוגות של אנשים. ואז התחלתי לראות את העולם בדרך חדשה לגמרי, כזוגות של אנשים המחוברים אחד לשני. ואז הבנתי שפרטים אלה יהיו מחוברים לרביעיות עם זוגות אנשים אחרים בקרבתם. ואז, למעשה, אנשים אלה כבר היו מוטמעים במערכות יחסים אחרות: נישואים וזוגיות, וחברות וקשרים אחרים. ושלמעשה, הקשרים האלה הם נרחבים ושכולנו מוטמעים במערך הרחב של חיבורים אחד עם השני. אז התחלתי לראות את העולם בדרך חדשה לחלוטין, ונהייתי אובססיבי לנושא. נהייתי אובססיבי לאופן בו אנחנו מוטמעים ברשתות החברתיות האלה, ולדרך בה הן משפיעות על חיינו. אז, רשתות חברתיות הן הדברים המסובכים היפים האלה, והן כל כך מפורטות ומורכבות וכל כך נפוצות, שלמעשה, חייבים לשאול איזו מטרה הן משרתות. למה אנחנו מוטמעים ברשתות חברתיות? אני מתכוון, כיצד הן נוצרות? איך הן פועלות? וכיצד הן משפיעות עלינו?
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?
וכך, הנושא הראשון שלי ביחס לזה, לא היה מוות, אלא, השמנת יתר. ופתאום, זה נהייה אופנתי לדבר על מגפת השמנת היתר. ויחד עם שותפי, ג'יימס פאולר, התחלנו לתהות האם השמנת יתר היא באמת מגפה, והאם היא יכולה להתפשט מאדם לאדם. כמו ארבעת האנשים שדיברתי עליהם קודם. אז זוהי שקופית של חלק מהתוצאות הראשוניות שלנו. אלו 2,200 אנשים בשנת 2000. כל נקודה מייצגת אדם. גודל הנקודה נמצא בפרופורציה למשקל הגוף של האנשים. כך שנקודות גדולות יותר מייצגות אנשים שמנים יותר. ובנוסף, אם משקל הגוף שלכם, אם ה- BMI, מדד מסת הגוף שלכם הוא יותר מ-30, ואתם מוגדרים כלוקים בהשמנת יתר קלינית, אז צבענו את הנקודה שלכם בצהוב. אז אם אתם מסתכלים מיד על ההדמייה, ייתכן שתוכלו לראות שישנם מקבצים של אנשים עם השמנת יתר ואנשים ללא השמנת יתר. אבל המורכבות החזותית עדיין גבוהה מאוד. לא בדיוק ברור מה מתרחש כאן. בנוסף, שאלות מסוימות מועלות מייד. מהי מידת ההתקבצות? האם היא גבוהה מזו שהיתה מתקבלת באופן מקרי? כמה גדולים המקבצים? כמה רחוק הם מגיעים? והכי חשוב, מה גורם להתקבצויות?
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.
אז עשינו מעט חישובים כדי לבחון את ההתקבצויות האלה. זה כאן מראה, על ציר ה- Y, את העליה בסבירות שאדם לוקה בהשמנת יתר בהינתן שמכר שלהם לוקה בהשמנת יתר. ועל ציר ה- X, רמות ההפרדה בין שני אנשים. ובצד שמאל, אתם רואים את העמודה הסגולה. שמראה שאם חבריכם לוקים בהשמנת יתר, הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר עולה ב-45 אחוז. והעמודה ליד, הכתומה, מראה שאם חבר של חבר שלכם לוקה בהשמנת יתר, הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר עולה ב-25 אחוז. והעמודה הבאה מראה שאם חבר של חבר של חבר שלכם, מישהו שכנראה אינכם מכירים, לוקה בהשמנת יתר, הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר גבוה ב-10 אחוז. ורק כשאתם מגיעים לחבר של חבר של חבר של חבר שלכם, אז אין יותר קשר בין גודל הגוף של האדם ההוא לבין גודל הגוף שלכם.
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.
ובכן, מה יכול לגרום להתקבצות הזאת? יש לפחות שלוש אפשרויות. אפשרות אחת היא שככל שאני עולה במשקל, זה גורם לכם לעלות במשקל, מעין אינדוקציה אוהתפשטות מאדם לאדם. עוד אפשרות, הברורה מאוד, היא הידמות, או 'ציפורים זהות נוצה חוברות לאותה להקה'. אני מתחבר אליך בגלל חולקים שלשנינו יש גודל גוף דומה. והאפשרות האחרונה היא מה שידוע כ-'גורם מתערב', בגלל שהוא מתערב ביכולת שלנו להבין מה קורה. וכאן, הרעיון הוא לא שההשמנה שלי גורמת להשמנה שלך, ולא שאני מעדיף ליצור קשר איתך בגלל שאני ואתה בעלי משקל גוף זהה, אלא משום שאנחנו נחשפים לסביבה דומה, למשהו כמו מועדון בריאות שגורם לשנינו לאבד משקל באותו הזמן.
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.
וכשחקרנו את הנתונים האלה, מצאנו ראיות לכל הדברים הללו, גם לאינדוקציה. ומצאנו שאם חבר שלכם סובל מהשמנת יתר, זה מגדיל את הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר ב-57 אחוזים בערך באותו פרק זמן. ויכולים להיות מספר מנגנונים עבור האפקט הזה. אפשרות אחת היא שחברים שלכם אומרים לכם משהו כמו -- אתם יודעים, הם מאמצים התנהגות שמתפשטת אליכם, כמו למשל אם הם אומרים, "בוא נצא למאפינס ובירה", שמהווים שילוב איום ונורא, אבל אתם מאמצים את השילוב הזה, ואז אתם מתחילים לעלות במשקל כמותם. ואפשרות אחרת, מעט מעודנת יותר, היא שהם מתחילים לעלות במשקל וזה משנה את המושג שלכם לגבי מהו משקל גוף מקובל. וכאן, מה שמתפשט מאדם לאדם הוא לא התנהגות, אלא יותר נורמה. הרעיון הוא שמתפשט.
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.
עכשיו, כתבים התלהבו מאוד מהמחקר שלנו. אני חושב שהכותרת בניו-יורק טיימס הייתה, "האם אתה עולה במשקל? האשם את החברים השמנים שלך." מה שהיה מעניין לנו היו הכתבים האירופאים שהייתה להם זווית שונה, הם אמרו, "האם חבריך עולים במשקל? אולי צריך להאשים אותך." (צחוק) ואנחנו חשבנו שזאת הערה מאוד מעניינת על אמריקה, סוג של 'טמינת ידיים בצלחת', תופעה מהסוג של "לא-קשור-אלי".
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.
עכשיו אני רוצה להיות מאוד ברור, אנחנו לא חושבים שהעבודה שלנו יכולה או צריכה להצדיק דעות קדומות נגד אנשים עם במשקל כזה או אחר. עכשיו, השאלה הבאה שלנו הייתה: האם אנחנו יכולים לדמות את ההתפשטות הזאת? האם העליה במשקל של אדם אחד ממש מתפשטת לעליה במשקל של אדם אחר? וזה היה מסובך בגלל שהיינו צריכים לקחת בחשבון את העובדה שמבנה הרשת, הארכיטקטורה של הקשרים השתנתה לאורך זמן. בנוסף, בגלל שהשמנת יתר אינה מגפה ממוקדת, אין כאן "חולה אפס" של מגפת השמנת היתר -- שאם היינו מוצאים אותו, היינו רואים התפשטות של השמנת יתר ממנו. זאת מגפה רבת מוקדים. המון אנשים עושים דברים באותו הזמן. ואני עומד להראות לכם קטע ווידאו מונפש בן 30 שניות שלקח לי ולג'יימס חמש שנים מהחיים שלנו לעשות. וכך שוב, כל נקודה מייצגת אדם. כל קו ביניהם הוא מערכת יחסים. ואנחנו נניע את זה עכשיו, כאשר אנחנו לוקחים תמונות יומיות של הרשת במשך 30 שנה בערך.
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.
הנקודות הולכות לגדול. אתם עומדים לראות ים של צהוב שמשתלט. אתם עומדים לראות אנשים שעומדים להיוולד ולמות; נקודות יופיעו ייעלמו. קשרים ייוצרו ויישברו. נישואים וגירושים, התחברות והיפרדות, הרבה מורכבות, הרבה קורה רק בתקופה הזאת של שלושים שנים. זה כולל את מגפת השמנת היתר. ולקראת הסוף, אתם עומדים לראות מקבצים של יחידים עם השמנת יתר ובלי בתוך הרשת. עכשיו, כאשר הסתכלתי על זה, זה שינה את הדרך שבה אני רואה דברים, בגלל שהדבר הזה, הרשת הזאת, שמשתנה לאורך זמן, יש לה זיכרון, היא זזה, דברים זורמים בתוכה, יש לה סוג של עקביות; אנשים יכולים למות, אבל היא לא מתה; היא עדיין מתמידה. ויש לה סוג של גמישות שמאפשרת לה להתמיד לאורך זמן.
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.
וכך, הגעתי לראות את הסימנים האלה של רשתות חברתיות בדברים חיים, דברים חיים שאנחנו יכולים לשים מתחת לסוג כזה של מיקרוסקופ וללמוד ולנתח ולהבין. והשתמשנו במגוון של טכנולוגיות כדי לעשות זאת. והתחלנו לחקור כל מיני תופעות אחרות. וכך הסתכלנו על התנהגות של שתייה ועישון והתנהגות של הצבעה בבחירות, וגירושים, שיכולים להתפשט, ואלטרואיזם. ולבסוף, התעניינו ברגשות. עכשיו, כשיש לנו רגשות, אנחנו מראים אותם. למה אנחנו מראים את הרגשות שלנו? אני מתכוון, יש יתרון בלחוות את הרגשות שלנו בפנים, אתם יודעים, כעס או אושר, אבל אנחנו לא רק חווים אותם, אנחנו מראים אותם. ולא רק שאנחנו מראים אותם, אחרים יכולים לקרוא אותם. ולא רק שהם יכולים לקרוא אותם, הם יכולים גם להעתיק אותם. ישנה הדבקה חברתית שמתרחשת באוכלוסיות אנושיות. ושימוש כזה של רגשות יכול להציע שבנוסף למטרה אחרת שהם משרתים, הם גם צורת תקשורת פרימיטיבית. ושלמעשה, אם אנחנו באמת רוצים להבין רגשות אנושיים, אנחנו צריכים לדבר עליהם בדרך כזאת.
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.
עכשיו, אנחנו מורגלים לחשוב על רגשות בדרך כזאת, בצורה פשוטה ובתקופות קצרות של זמן כך לדוגמא, העברתי את ההרצאה הזאת בניו-יורק, ואמרתי: "אתם יודעים, איך זה כשאתם ברכבת התחתית,ואדם אחר מחייך לעברכם, ואתם פשוט אינסטינקטיבית מחייכים בחזרה." והם הסתכלו עלי ואמרו, "אנחנו לא עושים את זה כאן בניו-יורק." ואני אמרתי, "בכל מקום אחר בעולם, זאת ההתנהגות האנושית הנורמאלית." וכך יש דרך מאוד אינסטינקטיבית שבה אנחנו משדרים בקצרה רגשות אחד לשני. ולמעשה, הידבקות חברתית יכולה להיות רחבה עדיין, כמו למשל שאנחנו יכולים לראות ביטויים מודגשים של כעס, כמו במהומות. השאלה שאנחנו רצינו לשאול הייתה: האם רגש יכול להתפשט, בדרך יותר ממושכת מאשר במהומות, לאורך זמן ותוך עירוב מספר גדול יותר של אנשים, לא רק הזוג הזה של פרטים שמחייכים אחד לשני בקרון הרכבת התחתית? אולי יש סוג של מהומה "מתחת לפני השטח" שמלווה אותנו כל הזמן. אולי ישנם רמיסות רגשיות שזזות על פני גלי הרשתות החברתיות. אולי, למעשה, לרגשות יש קיום קולקטיבי, ולא רק קיום יחידני.
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.
וזוהי אחת מההדמיות הראשונות שעשינו כדי ללמוד את התופעה הזאת. שוב, רשת חברתית, אבל עכשיו אנחנו צובעים את האנשים בצהוב אם הם מאושרים ובכחול אם הם עצובים וירוק אם הם באמצע. ואם אתם מסתכלים על ההדמיה הזאת, אתם מיד יכולים לראות מקבצים של אנשים מאושרים ולא מאושרים, שוב, מתחלקים לשלוש דרגות של הפרדה. ואתם יכולים לקבל את התחושה שאנשים לא מאושרים תופסים מיקום שונה במבנה בתוך הרשת. כך שיש אמצע וקצה לרשת הזאת, ונראה שהאנשים הלא מאושרים ממוקמים בקצוות. אז כדי לעורר מטאפורה נוספת, אם אתם מדמיינים רשתות חברתיות כסוג של מארג אנושי רחב -- אני מחובר אליך ואתה מחובר אליה, וכך בצורה אינסופית אל המרחב -- המארג הזה הוא למעשה כמו שמיכת טלאים אמריקאית קלאסית, ויש עליה טלאים, טלאים מאושרים ולא מאושרים. ואם אתם תהיו מאושרים או לא תלוי בחלקו באם תאכלסו טלאי שמח.
(Laughter)
(צחוק)
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.
אז, זה עובד עם רגשות, שהם כל כך בסיסיים, מה שגרם לנו לחשוב, אולי, שהסיבות הבסיסיות לרשתות חברתיות אנושיות איכשהו מקודדות בגנים שלנו. משום שרשתות חברתיות אנושיות, כאשר הן ממופות, תמיד נראות כך, התמונה של הרשת, אבל הן אף פעם לא נראות כך. למה הן אף פעם לא נראות כך? למה אנחנו לא יוצרים רשתות חברתיות אנושיות שנראות כמו סבכה רגילה? ובכן, התבניות המדהימות של רשתות חברתיות אנושיות, ההימצאות שלהן בכל מקום, והמטרה הנראית לעין שלהן מזמינות שאלות כמו האם התפתחנו לקיים רשתות חברתיות אנושיות מלכתחילה? והאם התפתחנו ליצור רשתות עם מבנה מסוים?
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.
וקודם כל שימו לב... בכדי להבין זאת, אנחנו קודם כל צריכים לנתח בחלקו את מבנה הרשת. ושימו לב שלכל אדם ברשת הזאת יש בדיוק את אותו המיקום המבני כמו לכל אדם אחר. אבל זה לא המקרה עם רשתות אמיתיות. כך, לדוגמא, הנה רשת של סטודנטים במכללה באוניברסיטה צפון-מזרחית נחשבת. וכעת אני מדגיש כמה נקודות. ואם אתם מסתכלים כאן על הנקודות, השוו את צומת B, משמאל למעלה, לצומת D מימין. ול- B יש ארבעה חברים שיוצאים ממנו. ול- D יש שישה חברים שיוצאים ממנו. וכך, לשני הפרטים האלה יש מספר שונה של חברים -- זה מאוד ברור, כולנו יודעים את זה. אבל פנים מסוימים אחרים של רשתות חברתיות אינם ברורים כל כך.
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.
השוו את צומת B משמאל למעלה לצומת A משמאל למטה. וכעת לשני האנשים האלה יש ארבעה חברים, אבל החברים של A כולם מכירים אחד את השני, והחברים של B לא. אז חבר של חבר של A, הוא בעצמו חבר של A, בעוד שחבר של חבר של B אינו חבר של B, הוא למעשה רחוק יותר ברשת. זה ידוע כטרנזיטיביות (יחס עובר) ברשתות. ולסיום השוו את הצמתים C ו- D. ל- C ול- D שניהם יש שישה חברים. אם היית מדבר איתם, והיית אומר, "איך נראים החיים החברתיים שלך?" הם היו אומרים, "יש לי שישה חברים. זאת החוויה החברתית שלי." אבל כעת כשאנחנו, ממבט הציפור, מסתכלים על הרשת הזאת, אנחנו יכולים לראות שהם מהווים עולמות חברתיים מאוד שונים, ואני יכול לפתח את האינטואיציה הזאת בכם ע"י שאשאל אתכם: מי אתם הייתם מעדיפים להיות אם חיידק קטלני היה מתפשט דרך הרשת? הייתם מעדיפים להיות C או D? הייתם מעדיפים להיות D, בקצה הרשת. וכעת, מי הייתם מעדיפים להיות אם פיסה עסיסית של רכילות, לא עליכם, הייתה מתפשטת דרך הרשת? עכשיו, הייתם מעדיפים להיות 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.
אז למיקומים מבניים שונים יש השלכות שונות עבור החיים שלכם. ולמעשה, כשביצענו ניסויים שבחנו את זה, מה שמצאנו הוא ש-46 אחוזים מהשונות בין אנשים במספר החברים מוסברים ע"י הגנים. וזה לא מפתיע. אנחנו יודעים שאנשים מסוימים נולדים ביישנים, וחלק נולדים ראוותנים. זה ברור. אבל גם מצאנו דברים שהם לא ברורים. למשל, 47 אחוז מהשונות ברמת ההיכרות בין החברים שלכם מיוחסים לגנים שלכם. רמת ההיכרות בין החברים שלכם קשורה לא רק לגנים שלהם, אלא גם לשלכם. ואנחנו חושבים שהסיבה לכך היא שחלק מהאנשים אוהבים להכיר את החברים שלהם אחד לשני -- אתם יודעים מי אתם -- ואחרים מכם, שומרים אותם בנפרד ולא מכירים אותם אחד לשני. וכך, חלק מהאנשים סורגים ביחד את הרשת שלהם מסביבם, יוצרים מעין קור דחוס של קשרים שבתוכם הם מוטמעים בנוחות. ולסיום, אפילו מצאנו ש 30% מהשונות במיקום על גבי הרשת יכולים גם כן להיות מיוחסים לגנים. אז אם אתם מוצאים את עצמכם באמצע או בקצה היא גם תכונה שבחלקה תורשתית.
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.
עכשיו, מה הנקודה של כל זה? כיצד זה עוזר לנו להבין? כיצד זה עוזר לנו להבין חלק מהבעיות שמשפיעות עלינו בימים אלה? ובכן, אני אטען שלרשתות יש ערך. שהן סוג של הון חברתי. תכונות חדשות מגיחות בגלל ההטמעה שלנו ברשתות חברתיות, הן חלק בלתי נפרד במבנה של הרשתות, לא רק בפרטים אשר בתוכן. אז תחשבו על שני החפצים הנפוצים האלה. שניהם עשויים מפחמן, ובכל זאת באחד מהם אטומי הפחמן מאורגנים בדרך מסוימת, משמאל, ואז אתם מקבלים גרפיט, שהוא רך וכהה. אבל אם אתם לוקחים את אותם אטומי פחמן ומחברים אותם בצורה שונה, אתם מקבלים יהלומים שהם צלולים וקשים. ותכונות אלה של רכות וקשיחות ושל כהות וצלילות לא נמצאים באטומי הפחמן. הם נמצאים בחיבורים שבין אטומי הפחמן, או לפחות מתקיימים בגלל חיבורים בין אטומי הפחמן. כך, בצורה דומה, התבנית של חיבורים בין אנשים מעניקה לקבוצות של אנשים תכונות שונות. אלו הם הקשרים שבין האנשים שעושים את השלם גדול מסכום חלקיו. וכך, זה לא רק מה שקורה לאנשים האלה, אם הם מאבדים או מוסיפים משקל, או מתעשרים או הופכים עניים, או נהיים מאושרים או לא נהיים מאושרים, שמשפיע עלינו; זאת גם הארכיטקטורה הממשית של הקשרים מסביבנו.
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.
החוויה שלנו של העולם תלויה על המבנה הממשי של הרשתות שבתוכן אנחנו נמצאים ועל כל הסוגים של הדברים שנעים וזורמים דרך הרשת. כעת, הסיבה, אני חושב, שזה המקרה היא שבני אדם אוספים את עצמם ויוצרים סוג של סופר-אורגניזם. כעת, סופר-אורגניזם הוא אוסף של פרטים אשר מראה או מפגין התנהגויות או תופעות שלא ניתן להבינם ברמה של הפרטים וחייבים להבינם ע"י למידה של הקולקטיב, כמו, לדוגמא, כוורת של דבורים שמוצאת אתר חדש לכוורת, או להק של ציפורים שמתחמק מטורף, או להק של ציפורים שמסוגל לקבץ את החוכמה שלו ולנווט ולמצוא כתם קטן שהוא אי באמצע האוקיינוס השקט, או להקה של זאבים שמסוגלת להרוג טרף גדול מהם. לסופר-אורגניזמים יש תכונות שאינן ניתנות להבנה ע"י חקירת הפרטים שבתוכם. אני חושב שהבנה של רשתות חברתיות וכיצד הן נוצרות ופועלות, יכולה לעזור לנו להבין, לא רק בריאות ורגשות, אלא סוגים שונים של תופעות כמו פשע ולוחמה ותופעות כלכליות כמו קריסות בנקים והתרסקויות של שווקים והאימוץ של חדשנות וההתפשטות של אימוץ מוצר.
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.
כעת, הסתכלו על זה. אני חושב שאנחנו יוצרים רשתות חברתיות בגלל שהיתרונות של חיים מקושרים גדולים יותר מהחסרונות. אם תמיד נהגתי כלפיכם באלימות או נתתי לכם מידע מוטעה, או העצבתי אתכם, או הדבקתי אתכם בחיידקים קטלניים, הייתם חותכים את הקשרים שלכם איתי, והרשת הייתה מתפרקת. אז ההתפשטות של דברים טובים וערכיים דרושה כדי לקיים ולהזין רשתות חברתיות. בצורה דומה, רשתות חברתיות נדרשות כדי להפיץ דברים טובים וערכיים כמו אהבה ואדיבות ואושר ואלטרואיזם ורעיונות. אני חושב, למעשה, שאם היינו מבינים כמה רשתות חברתיות יקרות ערך עבורנו, היינו מבלים יותר זמן בטיפוחן וקיומן, בגלל שאני חושב שרשתות חברתיות קשורות בצורה בסיסית לטוב לב, ומה שאני חושב שהעולם צריך כעת הוא יותר קשרים.
Thank you.
תודה לכם.
(Applause)
(מחיאות כפיים)