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.
제게 있어서, 이 이야기는 15년 전에 시작했죠, 시카고 대학에서 호스피스(임종간호) 담당의사로 있을 때였습니다. 죽어가고 있는 환자들 그리고 그들의 가족을 돌보는 일이었죠. 시카고 남부 지역에서 말이죠. 저는 말기 질환을 앓는 사람 그리고 가족들이 겪는 것들의 과정을 관찰 했습니다. 연구실에서, 저는 "과부 효과"를 연구 했었습니다. 사회과학에서는 매우 오래 된 발상인데, 150년은 됐죠. "상심해서 죽는 것"으로 흔히 알려져 있습니다. 그러니까 예를 들어, 제가 죽으면 바로 그 첫 해에 제 아내도 죽을 위험이 두배가 됩니다. 제가 맡았던 어떤 환자가 있었는데, 치매로 죽어가는 여성이였습니다. 이 커플과는 달리, 이 경우는 그녀의 딸이 그녀를 돌보고 있었습니다. 딸은 어머니를 간호하느라 녹초가 되었죠. 그리고 딸의 남편은, 그 역시 상태가 좋지 않았습니다. 부인이 늘 녹초가 되어 있으니 말이죠. 한 때 제가 집으로 가고 있던 도중, 그 남편의 친구로부터 전화를 받았습니다. 그는 친구에게 일어나고 있는 일들 때문에 우울함을 느껴 저에게 전화를 한 것이였죠. 그러니까, 제가 받은 것은 임의의 어떤 남자의 전화였습니다. 그가 일정한 사회적 거리에 놓인 사람들로부터 영향을 받은 어떤 경험을 토로하는 것이었죠.
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?
그 때 저는 갑자기 두가지 매우 간단한 것을 깨달았습니다. 첫째, 과부 효과는 그저 남편, 아내에게만 일어나는 것이 아닙니다. 그리고 둘째, 두 사람 사이의 관계에서만 일어나는 것도 아닙니다. 그리고 저는 세상을 전혀 새로운 방식으로 보기 시작했습니다. 사람들이 쌍으로 서로 연결 되어있는 것처럼 말이죠. 그리고 쌍으로 된 이 개인들은 주변의 다른 한 쌍과 엮여, 4인조로 연결된다는 것을 깨달았죠. 그리고 사실 이 사람들은 다른 종류의 관계에도 "배태"되어(embedded: 포함되어 연동됨) 있습니다. 결혼 및 시댁/처가 관계, 친분, 그리고 기타 여러가지 것들 말이죠. 게다가 사실 이 연결들은 거대하며, 우리는 누구나 이런 폭넓은 여러 연결관계들 속에 깊숙히 배태되어 있습니다. 그러니까, 저는 완전히 새로운 방식으로 세상을 바라보기 시작했고 그 발상에 집착하게 되었습니다. 우리가 이런 사회연결망에 어떻게 해서 배태되어 있으며, 그런 것이 어떻게 우리의 삶에 영향을 주는지에 대한 집착이죠. 그러니까 사회연결망은 이런 복잡하고 아름다운 것들이며, 너무나 정교하고 복잡하며 어디에서나 찾아볼 수 있기에 그런 것들이 대체 무엇을 위해 존재하는지 물어볼 필요가 있습니다. 우리는 왜 사회연결망 속에 들어가 있을까요? 즉, 어떻게 그들이 형성되고, 어떻게 작동하는걸까요? 그리고 어떻게 우리에게 영향을 줄까요?
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?
이것에 관한 제 첫 번째 소재는, 죽음이 아니라, 비만이었습니다. 언젠가 갑자기, 비만이 전염병처럼 확산중이라고 거론하는 것이 유행이 되었죠. 그래서 제 공동 연구가인 James Fowler와 함께 비만이 정말로 전염성이 있는지, 사람에게서 사람으로 퍼지는 것인지 궁금해하기 시작했습니다 제가 이전에 이야기 했던 그 4인조처럼 말이죠. 이것은 최초 연구결과 몇가지입니다. 2000년도, 2,200명의 사람들이죠. 모든 점은 각각 사람 한 명입니다. 우리는 각 점의 크기를 사람들의 신체사이즈에 비례하게 만들었습니다. 즉 큰 점은 큰 사람을 나타내죠. 게다가 만약 신체 사이즈, BMI(체질량지수)가 30 이상이거나 임상적으로 비만진단을 받은 경우라면 점에 노란 색도 입혔습니다. 이 이미지를 보시면 바로 보이실 겁니다. 이미지 속에 비만 그리고 비만이 아닌 사람들의 군집이 있다는 것을 말이죠. 하지만 시각적 복잡성은 여전히 매우 높습니다. 무슨 일이 일어나고 있는 중인지 명백하지 않지요. 게다가, 곧바로 몇가지 질문거리가 생깁니다. 어느 정도까지 군집화가 되어있는가? 그냥 우연히 발생할 수 있는 경우보다 더 강력한 군집이 존재하는 것인가? 군집들의 크기는 또 어느 정도인가? 얼마나 넓게 퍼져있는가? 그리고, 가장 중요한 질문으로, 무엇이 그런 군집을 발생시키는가?
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.
그래서 이 군집들의 크기를 측정하기 위해 수학 작업을 좀 했습니다. 여기서 Y축이 나타내는 것은 누군가가 만약 사회적으로 접촉하는 이가 비만일 경우 그 사람 역시 비만일 확률의 증가분입니다. 그리고 X 축은 두 사람 사이의 분리 단계를 나타냅니다. 가장 왼쪽에 있는 보라색 막대를 보시죠. 이것이 나타내는 바는, 만약 친구들이 비만이면 여러분이 비만일 위험이 45%나 더 높다는 것이죠. 그리고 다음 막대인 주황색은 만약 친구의 친구가 비만이면 여러분의 비만 위험이 25% 더 높다는 말입니다. 그리고 다음은 친구의 친구의 친구, 아마도 전혀 모르는 사람일 그 사람이 비만이면 여러분이 비만 위험이 10% 더 높다는 것입니다. 친구의 친구의 친구의 친구 정도로 분리되어 있을 때 비로소 그 사람의 신체사이즈와 여러분 신체사이즈 사이에 더 이상 관계가 없습니다.
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.
음, 무엇이 이런 군집을 발생시킬까요? 적어도 3가지 가능성이 있습니다. 하나의 가능성은, 제 몸무게가 증가하면서 그것이 여러분의 몸무게도 늘도록 만든다는 것입니다. 일종의 유도 작용, 사람들 사이에 일어나는 일종의 전파 과정이죠. 또 다른 가능성은 당연하게도 동질성입니다. 유유상종이라는 말이죠. 이 경우 제가 여러분과 연결을 형성하는 이유는 여러분과 제가 비슷한 신체사이즈를 지녔기 때문입니다. 마지막 가능성은 교란변인이라고도 알려져있는데, 우리들이 현상을 이해하는 능력을 교란시키기 때문입니다. 이런 경우는, 제 몸무게 상승이 여러분의 몸무게 상승을 일으키거나 혹은 제가 여러분과 같은 신체사이즈를 지녔기에 여러분을 선호하는 쪽으로 연결을 형성한 것이 아닙니다. 그보다는 저와 여러분이, 동시에 몸무게를 줄어들게 만드는 예를 들어 헬스 클럽 같은 동일한 조건에 노출되었기 때문입니다.
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.
이 자료를 연구하면서, 3가지 모두에 대한 모든 증거를 찾았습니다. 유도 작용도 포함해서 말이죠. 발견한 바에 따르면, 만약 친구가 비만이 되면 같은 기간동안 여러분이 비만이 될 위험도 57% 가량 증가합니다. 이 효과에 대한 많은 메카니즘이 존재할 수 있습니다. 하나의 가능성은 여러분의 친구가 이런 식으로 나오는 것입니다. 그러니까, 그들이 어떤 행동방식을 취하고는 여러분에게까지 전파하는 식이죠. 예를 들자면, "같이 머핀과 맥주나 먹자." 최악의 조합이죠. 하지만 여러분은 이 조합을 수용하고 이후 그들처럼 몸무게가 불기 시작합니다. 좀 더 미묘한 다른 가능성은 그들이 몸무게가 불기 시작하면서, 여러분이 생각하는 적정 신체사이즈에 대한 관념이 변한다는 것입니다. 이 경우 사람에서 사람으로 퍼지는 것은 행동이 아니라 규범이죠. 하나의 발상이 퍼져나가는 것입니다.
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.
그런데 뉴스 헤드라인을 쓰는 기자들이 우리 연구에 아주 신이 났었죠. 제 기억에, 뉴욕타임즈 신문의 헤드라인은 이랬습니다: "살이 붙고 계십니까? 뚱뚱한 친구들을 탓하세요." 흥미로운 것은, 유럽쪽 기자들은 다르게 표현했죠. 그들의 경우는 "친구의 몸무게가 늘고 있습니까? 어쩌면 여러분 탓입니다." (웃음) 저희들은 이것이 꽤 흥미로운 시사점을 준다고 생각했습니다. 미국에 대해, 일종의 자기편의적인, "그건 내 책임이 아냐" 같은 사고방식이 만연한 현상에 대해 말입니다.
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.
분명하게 말해두고자 합니다. 저희들은 이 연구가 어떤 특정 신체사이즈의 소유자들에 대한 편견을 정당화할 수 있거나 혹은 그래야 한다고 생각하지 않습니다. 자, 우리의 다음 질문은 이것이었습니다. 이런 확산과정을 시각화 할 수 있을까? 특정인의 몸무게 증가가 실제로 다른 사람들의 몸무게 증가로 확산되고 있는 것일까? 이 과제는 매우 복잡했습니다. 왜냐하면 연결망 구조, 즉 연결들의 구성방식이 시간의 흐름에 따라서 변화한다는 것을 고려할 필요가 있었기 때문이였죠. 게다가 비만은 단일중심형 전염이 아니기 때문에 비만 전염에는 "최초발병자"가 없습니다. 그런 사람을 찾아내면, 그 사람에게서 비만이 퍼져나간 것이죠. 하지만 비만은 다중심형 전염입니다. 많은 사람들이 동시에 같은 것들을 합니다. 이제 여러분께 30초짜리 애니메이션 영상을 보여드리고자 합니다. 저와 제임스가 5년동안 만들어낸 것이죠. 다시금, 모든 점들은 각각 한 명의 사람입니다. 그들 사이의 모든 연결은 하나의 관계입니다. 이제 움직임을 첨가해보도록 하겠습니다. 연결망의 모습을 하루 단위로 기록해서 30년간의 흐름을 모은 것입니다.
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.
점의 크기가 증가하는 것을 보실 것입니다. 노란색의 바다가 덮쳐오는 것을 보실 수 있습니다. 사람들이 태어나고 죽는 것을 보시게 됩니다. 점은 나타나고 사라집니다. 연결이 형성되고 깨집니다. 결혼, 이혼, 친구 사귀기, 절교 등 고작 이 30년 기간동안에 복잡하고 많은 일들이 일어납니다. 비만 전염을 포함해서 말이죠. 끝부분에 가면 여러분은 비만인 사람들과 비만이 아닌 사람들로 각각 이루어진 군집들이 네트워크 안에 생긴 것을 보실 수 있습니다. 이 데이타를 보고 나니 제가 사물을 바라보는 시각이 바뀌었습니다. 왜냐하면 이것, 이 연결망은 시간에 따라 바뀌면서도 기억을 가지고 있고, 움직이고, 그 속에서 여러가지 것들이 흘러갑니다. 일종의 일관성이 있습니다. 사람은 죽을 수 있습니다, 하지만 연결망은 죽지 않죠. 계속 이어집니다. 게다가 시간이 경과해도 지속될 수 있도록 해주는 일종의 회복탄력성도 있습니다.
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.
그래서 저는 사회 연결망의 이런 신호들을 생물들이라고 간주하게 되었습니다. 일종의 현미경 같은 것으로 관찰하며 분석하며 이해할 수 있는 생물 말입니다. 그렇게 하기 위해 다양한 기술을 사용했습니다. 그리고 온갖 다른 현상들도 탐구하기 시작했습니다. 그래서 저희들은 흡연과 음주 패턴, 선거 패턴, 이혼 (이것도 전파될 수 있습니다), 그리고 이타성 등도 살펴봤죠. 그리고 결국은 '감정'에 흥미를 가지게 되었습니다. 우리는 감정을 품으면 보여줍니다. 왜 우리는 감정을 보여주는 것일까요? 그러니까, 감정을 내적으로 경험하는 것에는 이점이 존재합니다. 아시다시피 분노, 행복 그런 것들 말입니다. 하지만 우리는 그것들을 단지 경험하고 그치지 않습니다, 보여주죠. 우리가 보여줄 뿐만 아니라, 다른이들이 읽을 수도 있습니다. 그들은 감정을 읽을 수 있을 뿐만 아니라, 복사하기도 하죠. 사람들 사이에 발생하는 감정 전염이라는 것이 존재합니다. 이런 작용이 의미하는 바는 기타 다른 목적도 있겠지만 감정이라는 것이 일종의 원시적 의사소통수단이라는 점입니다. 그리고 사실 우리가 인간의 감정을 진심으로 이해하고 싶다면, 바로 이런 방식으로 생각해야 한다는 것입니다.
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.
자, 우리는 간단하고도 짧은 시간만에 이런 식으로 감정을 생각하는 것에 익숙합니다. 그러니까 예를 들어, 최근 저는 뉴욕시에서 강연을 했습니다, 그리고 말했죠. "아시다시피, 여러분이 전철에 있을 때 차량 맞은 편에 있는 다른 이가 여러분께 미소를 지어주면 여러분도 본능적으로 미소를 보내죠." 그러자 청중들이 저를 보며 말하더군요. "뉴욕시에서는 그렇게 하지 않습니다." 저는 답했죠. "나머지 세상에서는 어디에서나 정상적인 인간행동입니다." 그러니까, 짧게 서로에게 감정을 보내는 매우 본능적인 방식이 있는 셈입니다. 게다가 사실 감정 전염이란 더욱 넓게 갈 수도 있습니다. 폭동의 경우처럼, 분노의 표현이 강화되는 방식도 있겠죠. 저희들이 제기하려던 질문은 감정이라는 것이 폭동보다 더 지속적인 방식으로, 장시간에 걸쳐 많은 이들을 엮으며 퍼져나갈 수 있을까 하는 것입니다. 앞서 말한, 서로 지하철에서 미소를 지은 두 사람 수준에 머물지 않고 말이죠. 어쩌면 수면 아래에서 이루어지는 고요한 폭동 같은 것이 존재해서 우리를 항상 움직이는 것일지도 모르죠. 어쩌면 사회연결망을 통해 퍼져나가는 감정의 쇄도 같은 것이 있을지도 모릅니다. 어쩌면 사실, 감정이라는 것이 애초에 집합적 차원으로도 존재하여 그저 개인적 차원으로만 존재하는 것이 아닐 수도 있습니다.
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.
이것이 이 현상을 연구한 첫번째 이미지중 하나입니다 다시금 사회연결망이 보이죠. 이번에는 행복한 사람들에게 노란색을 입혔습니다. 만약 슬퍼하면 파란색, 중간이면 녹색입니다. 이 이미지를 보시면, 곧바로 행복한 사람들과 불행한 사람들의 군집을 보실 수 있습니다, 이번에도 분리의 3단계까지 뻗어있죠. 직감적으로 여러분은 불행한 사람들은 연결망 안에서 다른 구조적 위치에 있다는 것을 알아차리실 것입니다. 연결망에는 중간과 가장자리가 있는데, 불행한 이들은 가장자리에 위치한 것으로 보입니다. 다른 은유를 사용해보죠. 만약 사회연결망을 사람들을 엮은 커다란 천이라고 상상해본다면 저는 여러분에게 연결되어 있고 여러분은 그녀에게, 그렇게 끝없이 갑니다. 그런데 이 천은 사실은 마치 구식 미국 퀼트(누비 천)와도 같죠. 여러가지 천 조각이 붙어있습니다. 행복한 조각, 불행한 조각. 여러분이 행복해지거나 혹은 불행해지는 것은 여러분이 행복한 조각을 얻어내는가에 달려있죠.
(Laughter)
(웃음)
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.
이 연구는 감정이라는 매우 근본적인 것을 다뤘기 때문에 저희들은 어쩌면 인간 사회연결망의 근본적인 발생원인들이란, 어떤 식으로든 우리 유전자에 각인된 것이 아닐까 생각하게 되었습니다. 왜냐하면 인간 사회연결망이란 지도를 그려볼 때마다 항상 이런 모양이기 때문입니다. 연결망을 그린 모습입니다. 하지만 절대 이렇게는 나타나지 않습니다. 왜 이렇게는 나오지 않을까요? 왜 우리는 인간 사회연결망을 만들때 사회 조직를 형성하지 못할까요? 인간 사회연결망들의 놀라운 패턴과 편재성, 겉으로 드러난 목적들을 보고 있으면 이런 질문을 할 수 밖에 없게 됩니다: 인류는 애초부터 사회연결망을 만들도록 진화해온 것일까요? 그리고 특정한 구조를 지닌 연결망을 만들도록 진화해온 것일까요?
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.
무엇보다도 주목할 것은... 아 그보다 이것을 이해하기 위해, 우리는 연결망의 구조를 약간 쪼개봐야 합니다. 이 연결망에서 모든 이들은 다른 모든 이들과 정확하게 동일한 구조적 위치를 지니고 있습니다. 하지만 현실세계의 연결망은 그렇지 않습니다. 예를 들어, 현실세계의 대학생 연결망이 여기 있습니다. 북동부의 엘리트 대학이죠. 이제 몇 개의 점들을 강조해보겠습니다. 여기 점들을 보시면서, 좌측상단의 노드 B와 한참 오른쪽에 있는 노드 D를 비교해보십시오. B에게서는 4명의 친구들이 나와있죠. 그리고 D는 6명의 친구가 나와있습니다. 이렇듯, 이 두 명은 서로 다른 수의 친구가 있죠. 매우 명백합니다. 모두가 아는 것이죠. 하지만 사회연결망 구조의 어떤 다른 측면들은 그렇게 명백하지 않습니다.
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.
좌 상단에 있는 노드 B와 좌 하단에 있는 노드 A를 비교해보시죠. 이제 이들은 똑같이 4명의 친구가 있습니다, 하지만 A의 친구들은 모두 서로를 알고, B의 친구들은 그렇지 않습니다. 이렇게 A의 친구의 친구들은 다시금 A의 친구입니다. 반면 B의 친구의 친구는, B의 친구가 아니라서 연결망 속에서 좀 더 멀리 있습니다. 이것을 연결망의 "이행성"이라고 합니다. 그리고 마지막으로, 노드 C와 노드 D를 비교해보죠. C와 D는 둘 다 6명의 친구가 있습니다. 만약 그들과 이야기를 나누며 "당신의 사회적인 삶은 어떻습니까?"라고 묻는다면 그들은 "저는 6명의 친구가 있어요 그것이 제 사회적 경험입니다."라고 말할 것입니다. 하지만 이 연결망을 조감도로 내려다보면, 그들이 전혀 다른 사회 세계에 있다는 것을 볼 수 있습니다. 제가 이렇게 질문하면 여러분도 그런 직감이 생기실 것입니다: 여러분이라면 이 중 어떤 사람이 되고 싶으십니까... ...만약 치명적인 병균이 이 연결망을 통해 퍼지고 있다면? C가 되고 싶으십니까 D가 되고 싶으십니까? 연결망의 가장자리에 위치한 D가 되고 싶으시겠죠. 자 그럼 이번에는 누가 되고 싶으십니까... ...여러분에 관한 것이 아닌, 흥미로운 가십거리가 이 연결망을 통해 퍼지고 있다면? 이번에는 C가 되고 싶으시겠죠.
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.
이렇듯 사로 다른 구조적 위치는 여러분의 삶에 서로 다른 의미를 줍니다. 그리고 사실 저희들은 이것에 관한 몇몇 실험을 해봤죠. 찾아낸 바에 따르면, 친구가 몇 명인가에 대한 차이 발생의 46%는 유전에 의해 설명됩니다. 별로 놀라운 것은 아니죠. 알려져있듯 어떤 이들은 부끄러움을 타고 났습니다. 또 어떤 이들은 사교성을 타고 났죠. 명백한 일입니다. 하지만 우리는 명백하지 않은 것들도 몇 가지 발견했습니다. 예를 들어, 여러분의 친구들이 서로를 알고 있는가에 대한 차이 발생의 47%가 여러분의 유전으로 인한 것입니다. 여러분의 친구들이 서로를 아는지 모르는지가 그들 자신의 유전자가 아니라, 바로 여러분의 유전자와 상관이 있다는 것입니다. 저희 생각에 이런 현상의 이유는, 어떤 사람들은 자기 친구들을 서로에게 소개시켜 주는 것을 좋아하기 때문이라고 봅니다. 반면 어떤 이들은 친구들을 서로 떼어놓고, 서로에게 소개시켜주지 않죠. 그렇기에 어떤 이들은 자기 주변 연결망을 만들어내며 밀도 높게 연결관계들을 짜넣어 그 속에 편안하게 스스로 들어가버리죠. 그리고 마지막으로, 심지어 사람들이 연결망의 중심에 있는지 가장자리에 있는지에 대한 차이 발생의 30%가 마찬가지로 유전에 의한 것일 수 있다는 점을 발견했습니다. 즉 여러분이 연결망 중심이나 가장자리에 위치해있는 상태도 부분적으로는 대물림될 수 있습니다.
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.
자, 이런 연구의 핵심은 무엇일까요? 어떻게 이해에 도움을 줄까요? 어떻게 이런 것들이 오늘날 우리에게 영향을 주는 몇몇 문제들을 이해하는 것에 도움을 줄까요? 제가 주장하고자 하는 것은, 연결망이 가치를 지닌다는 것입니다. 일종의 사회적 자본입니다. 우리가 사회연결망 속에 배태되어 있기에 새로운 속성들이 창발합니다. 그리고 그런 속성들은 연결망의 구조 속에서 존재하게 됩니다. 오직 연결망에 들어있는 개인들 뿐만이 아니라 말이죠. 다음 두가지 평범한 물질들을 생각해보세요. 둘다 탄소로 만들어졌습니다. 그러나 하나는 탄소 원자들이 어떤 특정한 방식으로 배열되어 있습니다. 왼쪽에 있는 것은 흑연입니다. 부드럽고 검죠. 하지만 같은 탄소 원자들을 다른 방법으로 상호연결한다면, 다이아몬드가 나옵니다. 투명하고 단단하죠. 부드럽고 단단하고 검고 투명한 성질들은 탄소 원자에 담겨 있는 것이 아닙니다. 탄소 원자들간의 상호연결에 담겨 있습니다. 혹은 적어도 탄소 원자들간의 상호연결 때문에 발생합니다. 비슷한 식으로, 사람들 사이의 연결 패턴은 사람들의 집단에 다른 성질을 부여해줍니다. 사람들 사이의 연결이 바로 전체를 부분의 합보다 크게 만들어주는 것이죠. 그렇기 때문에, 우리들에게 영향을 주는 것은 단지 이 사람들에게 일어나는 일들 자체, 그러니까 그들이 몸무게가 늘어나고 줄어들고 재산이 늘고 줄고 행복해지고 불행해지는 그런 것들 뿐만이 아닙니다. 우리를 둘러싸고 있는 연결고리들의 실제 구조 역시 우리에게 영향을 줍니다.
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.
세상에 대한 우리의 경험은 우리들이 그 속에서 살아가고 있는 연결망의 실제 구조에 의존합니다. 또한 그 연결망을 통해서 흘러다니는 모든 것들에도 의존합니다. 제가 이렇게 생각하는 이유는, 사람들은 서로 모여서 일종의 초개체를 형성하기 때문입니다. 초개체는 개체들의 집합체인데 개체들에 대한 연구로는 환원할 수 없는 행동과 현상들을 보여줍니다. 집합체를 참조하고 연구함으로써 이해해야하죠. 예를 들어, 새로운 보금자리를 찾는 벌떼, 혹은 천적을 피하는 새떼, 혹은 태평양 한 가운데에 있는 작은 섬을 향해가기 위해 함께 지혜를 모아낼 수 있는 새떼, 또는 더 큰 사냥감을 쓰러트리는 늑대떼들이 있죠. 초유기체는 각 개체를 연구하는 것으로는 이해할 수 없는 속성들을 지니고 있습니다. 저는 사회연결망을 이해하고 그들이 어떻게 형성되고 작동하는지 이해하는 것이, 단지 건강과 감정 뿐만 아니라 온갖 종류의 다른 현상들도 이해할 수 있도록 도와준다고 봅니다. 범죄나 복지, 집단적 예금인출사태나 시장 붕괴 같은 경제 현상, 혁신의 수용과정, 제품의 수용 확산 같은 것들 말입니다.
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.
자, 이것을 보세요. 제 생각에, 우리가 사회연결망을 형성하는 이유는 연결된 삶이 주는 이점이 들어가는 비용보다 크기 때문입니다. 만약 제가 여러분들에게 난폭하게 굴거나 혹은 거짓 정보를 주거나, 슬프게 하거나, 전염병을 옮기거나 하면, 여러분은 저와 연결고리를 자르실 것입니다. 연결망은 분해되겠죠. 그렇기에, 사회연결망을 지속시키고 가꾸기 위해서는 선하며 가치있는 것들의 확산이 필요합니다. 비슷하게도, 선하며 가치있는 것들을 확산하기 위해서도 사회연결망이 필요합니다. 사랑, 친절, 행복, 이타성, 아이디어 같은 것들 말이죠. 저는 사실 우리들이 사회연결망이 얼마나 가치있는 것인지 깨닫게 되면 그것들을 지속시키고 가꾸는 일에 훨씬 더 많은 시간을 보낼 것이라고 봅니다. 왜냐하면 사회연결망은 근본적으로 선함과 연관이 있기 때문입니다. 그리고 저는 세계가 현재 필요로 하는 것은 더욱 많은 연결이라 생각합니다.
Thank you.
감사합니다.
(Applause)
(박수)