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.
Voor mij begint dit verhaal ongeveer 15 jaar geleden, toen ik een hospitaaldokter was aan de 'University of Chicago'. Ik zorgde voor stervende mensen en hun families in het zuiden van Chicago. Ik observeerde wat er gebeurde met deze mensen en hun families gedurende het verloop van hun terminale ziekte. In mijn lab bestudeerde ik het weduwnaareffect, een heel oud begrip in de sociale wetenschappen, dat 150 jaar terug gaat en bekend staat als 'sterven aan een gebroken hart'. Wanneer ik sterf, verdubbelt het risico dat mijn vrouw sterft in het eerste jaar. Ik begon te zorgen voor een bepaalde patiënte, een vrouw die leed aan dementie. In dit geval werd ze, in tegenstelling tot dit koppel, verzorgd door haar dochter. De dochter was uitgeput door het zorgen voor haar moeder. De echtgenoot van de dochter was ook ziek door de uitputting van zijn vrouw. Op een dag, toen ik naar huis reed, kreeg ik een telefoontje van een vriend van de echtgenoot. Hij belde me omdat hij gedeprimeerd was door wat er met zijn vriend gebeurde. Ik krijg dus een oproep van een willekeurige kerel die iets doormaakt, dat beïnvloed wordt door mensen op een zekere sociale afstand.
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?
Zo besefte ik plots twee heel eenvoudige zaken: allereerst: het weduwenaarseffect bleef niet beperkt tot echtgenoten en echtgenotes. Ten tweede bleef het niet beperkt tot paren van mensen. Ik begon de wereld op een volledig nieuwe manier te zien, als paren van mensen die met elkaar verbonden zijn. Toen besefte ik dat deze individuen verbonden waren in viertallen met andere paren mensen dichtbij. Deze mensen maakten deel uit van van andere soorten relaties: echtelijke, huwelijks-, vriendschaps- en andere soorten banden. Die verbindingen waren zeer uitgebreid en wij maken allen deel uit van een hele set verbindingen met elkaar. Ik begon de wereld te zien op een totaal nieuwe manier. Ik geraakte ervan bezeten. Ik geraakte ervan bezeten hoe het kon dat we deel uitmaakten van deze sociale netwerken en hoe het onze levens beïnvloedde. Sociale netwerken zijn dus gecompliceerde juweeltjes en ze zijn zo uitgewerkt en zo complex en zo alomtegenwoordig eigenlijk, dat men zich moet afvragen waartoe ze dienen. Waarom maken we deel uit van sociale netwerken? Hoe worden ze gevormd? Hoe werken ze? Hoe beïnvloeden ze ons?
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?
Mijn eerste onderwerp werd niet de dood, maar zwaarlijvigheid. Plots was het trendy geworden om te spreken over de zwaarlijvigheidsepidemie. Samen met mijn medewerker, James Fowler, begonnen we ons af te vragen of obesitas echt een epidemie was en of het zich van persoon tot persoon kon verspreiden zoals bij de vier mensen waarover ik het eerder had. Hier een slide van een aantal van onze eerste resultaten. Dit zijn 2200 mensen in het jaar 2000. Elke stip is een persoon. De grootte van de stip is in verhouding tot iemands lichaamsgewicht. Dikkere stippen staan dus voor dikkere mensen. Als, daarenboven, je lichaamsgewicht, als jouw BMI, jouw body mass index boven de 30 is, als je klinisch obees bent, kleurden we de stippen ook geel. Op dit beeld zal je kunnen zien dat er clusters zijn van obese en van niet-obese mensen. De visuele complexiteit is nog heel hoog. Het is niet direct duidelijk wat er aan de hand is. Er komen onmiddellijk vragen naar boven. Hoeveel clustervorming is er? Is er meer clustervorming dan door toeval alleen? Hoe groot zijn de clusters? Hoe ver reiken ze? Het voornaamste: wat is de oorzaak van de clusters?
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.
Dus deden we enkele berekeningen om de grootte van deze clusters te bestuderen. Dit hier, op de Y-as, toont de stijging van de kans dat een persoon zwaarlijvig is, als een van zijn sociale contacten zwaarlijvig is. Op de X-as, de graad van afstand tussen twee mensen. Helemaal links zie je de purperen lijn. Ze betekent dat, als je vrienden zwaarlijvig zijn, jouw risico op zwaarlijvigheid 45 procent hoger is. De volgende staaf, de rode lijn, toont dat als de vrienden van je vrienden zwaarlijvig zijn, jouw risico op zwaarlijvigheid 25 procent hoger is. De daaropvolgende lijn toont dat als de vriend van een vriend van een vriend, een onbekende voor jou, zwaarlijvig is, jouw risico op zwaarlijvigheid 10 procent hoger is. Het is pas als je bij de vrienden van een vriend van een vriend van een vriend komt, dat er niet langer een verband is tussen het lichaamsgewicht van die persoon en dat van jou.
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.
Wat zou de oorzaak kunnen zijn van die clustervorming? Er zijn ten minste drie mogelijkheden. Eén mogelijkheid is: ik word zwaarder en jij ook. Een soort inductie, een verspreiding van persoon tot persoon. Een andere mogelijkheid is, overduidelijk: liefde voor hetzelfde, of 'soort zoekt soort'. Hier vorm ik een band met jou omdat jij en ik hetzelfde lichaamsgewicht hebben. De laatste mogelijkheid is wat we kennen als storende variabele, omdat het ons vermogen verstoort om uit te maken wat er gebeurt. Hier is het idee niet dat mijn toename in gewicht jouw toename in gewicht veroorzaakt, noch dat ik bij voorkeur met jou een band aanga, omdat jij en ik even zwaar zijn, maar eerder dat wij een gemeenschappelijke blootstelling delen aan zoiets als een gezondheidsclub dat maakt dat we beiden tegelijkertijd gewicht verliezen.
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.
Tijdens ons onderzoek vonden we bewijzen voor al deze zaken, inductie inbegrepen. We ontdekten dat als je vriend zwaarlijvig wordt, dit jouw risico op zwaarlijvigheid verhoogt met ongeveer 57% in dezelfde gegeven periode. Er zijn veel mechanismen voor dit resultaat. Eén mogelijkheid is dat je vrienden een gedrag overnemen, dat zich naar jou overzet, ze zeggen bijvoorbeeld: "Laten we muffins en bier halen", wat een verschrikkelijke combinatie is, maar jij neemt die combinatie over en dan begin je, net als zij, dikker te worden. Een andere, meer subtiele mogelijkheid: zij beginnen te verdikken en dit verandert jouw opvattingen over wat een aanvaardbaar lichaamsgewicht is. In dit geval verspreidt een norm zich van persoon tot persoon, niet een gedrag. Een opvatting verspreidt zich.
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.
Schrijvers van krantenkoppen hadden een topdag aan ons onderzoek. ik denk dat de kop in de New York Times was: "Ben je bijgekomen? De schuld van je dikke vrienden." (Gelach) Interessant voor ons was: de Europese krantenkoppen hadden een andere insteek. Zij schreven: Komen je vrienden bij? Misschien jouw schuld. (Gelach) Wij vonden dit een heel interessante commentaar op Amerika, een soort eigenbelang, een van 'niet-mijn-verantwoordelijkheid'-verschijnsel.
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.
Ik wil heel duidelijk stellen dat wij niet denken dat ons werk een vooroordeel tegen mensen met wat voor gewicht dan ook, kan of mag goedpraten. Onze volgende vraag was nu: zouden we deze verspreiding in kaart kunnen brengen? Gaf gewichtstoename bij de ene persoon aanleiding tot gewichtstoename bij iemand anders? Dit was ingewikkeld omdat we rekening moesten houden met het feit dat de netwerkstructuur, de architectuur van de verbindingen, met verloop van tijd wijzigde. Daarenboven, obesitas is geen epidemie met één enkel centrum, er is geen 'patiënt zero' van de obesitasepidemie -- als we die kerel vinden en de verspreiding van obesitas vertrok bij hem, dan is het een epidemie met meerdere centra. Heel wat mensen doen dingen tegelijkertijd. Straks laat ik jullie een video-animatie zien van 30 seconden. Ze kostte mij en James vijf jaar van ons leven om te maken. Iedere stip is een persoon. Elke verbinding tussen hen is een relatie. Nu gaan we dit in beweging zetten. We namen een dagelijkse doorsnede van het netwerk gedurende 30 jaar.
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.
De grootte van de stippen zal toenemen. Je zal zien dat een zee van geel gaat overheersen. Je zal mensen zien geboren worden en sterven, stippen duiken op en verdwijnen. Verbindingen vormen en verbreken zich. Huwelijken en echtscheidingen, vriendschappen ontstaan en stoppen, heel wat complexiteit, er gebeurt heel wat net in die periode van 30 jaar die de epidemie van obesitas bevat. Op het einde zal je clusters beginnen zien van zwaarlijvige en niet-zwaarlijvige individuen in het netwerk. Op basis hiervan begon ik anders tegen de dingen aan te kijken want dit netwerk, dat met verloop van tijd verandert, heeft een geheugen, het beweegt, er stromen dingen binnenin, het heeft een zekere samenhang; mensen sterven, maar zelf sterft het niet: het blijft bestaan. Het heeft een zekere veerkracht wat maakt dat het over de tijd heen kan blijven bestaan.
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.
Ik begon die tekenen van sociale netwerken te zien als levende wezens, als levende wezens die we onder een microscoop konden leggen om te bestuderen, te analyseren en te begrijpen. We gebruikten een ruim assortiment technieken om dit te doen. We begonnen andere verschijnsels te bestuderen. Zo keken we naar rook- en drinkgedrag stemgedrag en echtscheiding, die zich kan verspreiden en altruïsme. Tenslotte raakten we geïnteresseerd in gevoelens. Wanneer we emoties hebben, tonen we ze. Waarom tonen we onze gevoelens? Het zou een voordeel kunnen zijn om gevoelens zoals woede of geluk innerlijk te beleven, maar we beleven ze niet alleen, we tonen ze ook. Niet alleen laten we ze zien, anderen kunnen ze ook 'lezen'. Ze kunnen ze niet alleen lezen, ze nemen ze ook over. Er bestaat zoiets als emotionele besmetting die plaatsvindt bij menselijke bevolkingsgroepen. De functie van gevoelens suggereert dat, naast welke andere bedoeling ze ook hebben, dat ze een primitieve vorm van communicatie zijn. Als we echt menselijke emoties willen begrijpen, dan moeten we er op deze manier over nadenken.
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.
We zijn gewend te denken over emoties in eenvoudige, zeg maar korte, tijdspannes. Zo was ik bijvoorbeeld onlangs een uiteenzetting aan het geven in New York City, en ik zei: "Als je in de metro zit en de persoon in het tegenoverliggende metrostel glimlacht naar je, glimlach je puur instinctief terug." Ze keken me aan en zeiden: "In New York City doen we dat niet." Ik zei: "Overal elders in de wereld wel, dat is normaal menselijk gedrag." Er is dus een heel instinctieve manier waarop we kortstondig emoties overbrengen naar elkaar. Emotionele besmetting kan eigenlijk nog ruimer zijn. We kunnen uitgesproken uitdrukkingen van woede hebben zoals bij rellen. De vraag die we wilden stellen was: kan emotie zich verspreiden op een standvastiger manier dan via rellen, door de tijd heen en grote aantallen mensen treffen, niet enkel een paar glimlachjes naar elkaar op de metro? Misschien bestaat er een soort rustige, onderhuidse rel die ons voortdurend bezielt. Misschien bestaan er emotionele stormlopen die golven door sociale netwerken jagen. Misschien hebben emoties eigenlijk een collectief bestaan, niet enkel een individueel bestaan.
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.
Dit is een van de eerste beelden van onze studie van dit verschijnsel. Opnieuw een sociaal netwerk, maar nu kleuren we de mensen geel als ze gelukkig zijn en blauw als ze droevig zijn en groen voor ertussenin. Als je naar dit beeld kijkt, dan kan je dadelijk clusters zien van gelukkige en ongelukkige mensen, die zich opnieuw verspreiden in drie afstandsniveaus. Je zou je de bedenking kunnen maken dat de ongelukkige mensen een locatie binnen het netwerk bezetten met een verschillende structuur. Zo is er een midden en een rand aan dit netwerk. De ongelukkige mensen blijken gesitueerd te zijn aan de randen. Om een andere metafoor te gebruiken: als je sociale netwerken ziet als een soort uitgestrekt weefsel van menselijkheid -- ik ben verbonden met jou en jij met haar, en zo oneindig verder -- dit weefsel is eigenlijk als een ouderwetse Amerikaanse quilt, die uit lapjes bestaat, gelukkige en ongelukkige lapjes. Of je gelukkig wordt of niet hangt deels af van het feit of je op een gelukkig lapje zit.
(Laughter)
(Gelach)
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.
Dit werk met emoties, die zo fundamenteel zijn, bracht ons op het idee dat de fundamentele oorzaken van sociale netwerken bij mensen misschien op een of andere manier in onze genen gecodeerd zijn. Telkens sociale netwerken bij mensen in kaart gebracht worden, zien ze er altijd zo uit: de tekening van het netwerk, maar ze zien er nooit zo uit. Waarom zien ze er niet zo uit? Waarom vormen we geen menselijke sociale netwerken die er als een regelmatig rooster uitzien? De opvallende patronen van menselijke sociale netwerken, hun alomtegenwoordigheid en hun duidelijke bedoeling roepen prangende vragen op: zijn we geëvolueerd om in de eerste plaats sociale netwerken te hebben, en: zijn we geëvolueerd om netwerken te vormen met een welbepaalde structuur.
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.
Bemerk eerst... om dit te begrijpen moeten we de netwerkstructuur eerst een beetje ontleden. Bemerk dat iedere persoon in dit netwerk precies dezelfde structurele locatie heeft als iedere andere persoon. Maar dat is niet het geval bij echte netwerken. Hier is bijvoorbeeld een echt netwerk van studenten aan een elitaire universiteit in het noordoosten. Nu licht ik er enkele stippen uit en als je hier naar de stippen kijkt: vergelijk knooppunt B, bovenaan links, met knooppunt D helemaal rechts. B heeft vier vrienden. D heeft zes vrienden. Deze twee individuen hebben dus een verschillend aantal vrienden -- dat is heel duidelijk, dat kennen we allemaal. Maar bepaalde andere aspecten van een sociale netwerkstructuur zijn niet zo duidelijk.
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.
Vergelijk knooppunt B, bovenaan links met knooppunt A, onderaan links. Deze mensen hebben nu beiden vier vrienden, Maar de vrienden van A kennen elkaar, de vrienden van B niet. De vriend van een vriend van A is op zijn beurt een vriend van A, terwijl een vriend van een vriend van B geen vriend is van B, maar verder weg staat in het netwerk. Dit staat bekend als transitiviteit in netwerken. Vergelijk tenslotte knooppunten C en D. C en D hebben beiden 6 vrienden. Als je hen zou vragen: hoe ziet je sociaal leven eruit? dan zouden ze zeggen: "Ik heb 6 vrienden, dat is mijn sociale ervaring." Maar nu we vanuit vogelperspectief naar dit netwerk kijken, kunnen we zien dat ze zich in heel verschillende sociale werelden bevinden, en ik kan het verduidelijken door je te vragen wie je het liefst zou zijn als zich een dodelijke kiem zou verspreiden door het netwerk? Zou je liever C zijn of D? Je zou liever D zijn, aan de rand van het netwerk. Wie zou je liever zijn als een sappige roddel, niet over jou, zich zou verspreiden door het netwerk? (Gelach) Nu zou je liever C zijn.
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.
Verschillende structurele locaties hebben dus verschillende invloeden op jouw leven. Wanneer we inderdaad experimenten deden om dit te onderzoeken, stelden we vast dat 46 procent van de variatie in hoeveel vrienden je hebt, verklaard wordt door jouw genen. Dit is niet verrassend. We weten dat sommigen verlegen geboren zijn en dat anderen geboren groepsbeesten zijn. Dat is duidelijk. Maar we ontdekten ook sommige, niet voor de hand liggende zaken. Bijvoorbeeld, 47 procent in de variatie of je vrienden elkaar kennen, is toe te schrijven aan je genen. Of je vrienden elkaar kennen heeft niet enkel te maken met hun genen, maar ook met de jouwe. We denken dat de reden hiervoor is dat sommigen ervan houden hun vrienden aan elkaar voor te stellen en anderen stellen hun vrienden niet aan elkaar voor. Zo breien sommigen het netwerk rond hen samen en maken ze een dicht web verbindingen waarin ze comfortabel verankerd zijn. Tenslotte ontdekten we zelfs dat 30% van de variatie of mensen zich al dan niet in het midden of aan de rand van het netwerk bevinden, ook kan toegeschreven worden aan hun genen. Of je jezelf in het midden of aan de rand bevindt, is ook deels erfelijk.
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.
Wat is nu de essentie hiervan? Wat begrijpen we hieruit? Hoe helpt dit ons bepaalde hedendaagse problemen oplossen? Mijn argument is dat netwerken waardevol zijn. Ze zijn een soort sociaal kapitaal. Er ontstaan nieuwe eigenschappen omdat we verandkerd zitten in sociale netwerken en deze eigenschappen maken deel uit van de structuur van de netwerken, niet enkel van de individuen erin. Denk eens aan deze twee gewone voorwerpen. Ze zijn beide gemaakt van koolstof en nochtans heeft een ervan koolstofatomen die op een bepaalde manier geordend zijn, aan de linkerkant, en dan krijg je grafiet, wat zacht en donker is. Maar als je dezelfde koolstofatomen neemt en ze op een andere manier met elkaar verbindt, dan krijg je een diamant, die helder en hard is. Deze eigenschappen van zachtheid en hardheid, donkerte en klaarte maken geen deel uit van de koolstofatomen. Ze maken deel uit van de verbindingen tussen de koolstofatomen, of ontstaan op zijn minst ten gevolge van de verbindingen tussen de koolstofatomen. Op dezelfde manier verleent het patroon van verbindingen tussen mensen verschillende eigenschappen aan de groepen mensen. Het zijn de banden tussen mensen die het geheel groter maken dan de som van de delen. Het is het niet enkel wat die mensen meemaken, gewicht verliezen of bijkomen, of ze rijk of arm worden, of ze gelukkig of ongelukkig worden, dat ons beïnvloedt. Het is ook de feitelijke architectuur van de banden rond ons.
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.
Onze ervaring met de wereld hangt af van deze feitelijke structuur van de netwerken waar we deel van uitmaken en van al wat rimpelt en stroomt door het netwerk. De reden hiervoor, denk ik, is dat menselijke wezens zichzelf bijeenvoegen en een soort superorganisme vormen. Een superorganisme is een soort verzameling van individuen dat gedragingen en verschijnselen toont of uitdrukt die niet terug te brengen zijn tot de studie van de individuen en die begrepen moeten worden in verhouding tot en door het collectieve te bestuderen, zoals bijvoorbeeld een bijenkorf op zoek naar een nieuwe broedplaats, of een vlucht vogels die een roofvogel ontwijken, of een vlucht vogels die hun wijsheid samenbrengen om te navigeren en een piepklein eilandje te vinden te midden van de Stille Oceaan, of een roedel wolven die in staat is een grotere prooi te overmeesteren. Superorganismen hebben eigenschappen die niet begrepen kunnen worden enkel door de individuen te bestuderen. Ik denk dat het begrijpen van sociale netwerken en van hoe ze gevormd worden en handelen, ons kan helpen om niet enkel gezondheid en emoties te begrijpen, maar ook alle soorten andere verschijnselen zoals misdaad en oorlog en economische fenomenen als een bankrun [stormloop op de bank] en het ineenstuiken van markten en het overnemen van innovatie en de verspreiding van productaanvaarding.
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.
Kijk hier even naar. Ik denk dat we sociale netwerken vormen omdat de voordelen van een verbonden leven opwegen tegen de kosten. Als ik altijd gewelddadig tegen jou zou zijn of je verkeerde informatie gaf, of je droef maakte, of je met dodelijke kiemen besmette, dan zou je de banden met mij verbreken en zou het netwerk uit elkaar vallen. De verspreiding van goede en waardevolle zaken is dus noodzakelijk om sociale netwerken in stand te houden en te voeden. Op dezelfde manier zijn sociale netwerken noodzakelijk voor de verspreiding van goede en waardevolle zaken als liefde en vriendelijkheid en geluk en altruïsme en ideeën. Ik denk eigenlijk dat, als we beseften hoe waardevol sociale netwerken zijn, we veel meer tijd zouden besteden aan het voeden en in stand houden ervan omdat ik denk dat sociale netwerken fundamenteel verbonden zijn met goedheid, en wat de wereld volgens mij nu nodig heeft, is meer verbindingen.
Thank you.
Dank je.
(Applause)
(Applaus)