For me, this story begins about 15 years ago, when I was a hospice doctor at the University of Chicago. And I was taking care of people who were dying and their families in the South Side of Chicago. And I was observing what happened to people and their families over the course of their terminal illness. And in my lab, I was studying the widower effect, which is a very old idea in the social sciences, going back 150 years, known as "dying of a broken heart." So, when I die, my wife's risk of death can double, for instance, in the first year. And I had gone to take care of one particular patient, a woman who was dying of dementia. And in this case, unlike this couple, she was being cared for by her daughter. And the daughter was exhausted from caring for her mother. And the daughter's husband, he also was sick from his wife's exhaustion. And I was driving home one day, and I get a phone call from the husband's friend, calling me because he was depressed about what was happening to his friend. So here I get this call from this random guy that's having an experience that's being influenced by people at some social distance.
Para mim, esta história começa cerca de 15 anos atrás, quando era médico de um asilo na Universidade de Chicago. E cuidava de pessoas que estavam morrendo, e suas famílias, na parte sul de Chicago. E estava observando o que acontecia às pessoas e suas famílias durante o curso de suas doenças terminais. No meu laboratório, eu estava estudando o efeito da viuvez, que é um conceito muito antigo nas ciências sociais, datando de uns 150 anos, e conhecido como "morrer de um coração partido". Assim, quando eu morrer, o risco de morte de minha esposa pode dobrar, por exemplo, no primeiro ano. E eu tinha ido tratar um paciente em particular, uma mulher que estava morrendo de demência. E, neste caso, diferentemente deste casal, ela estava sendo cuidada pela sua filha. E a filha estava exausta por cuidar de sua mãe. E o marido da filha, ele também estava doente do cansaço de sua esposa. E eu estava dirigindo de volta à minha casa certo dia, quando recebo um telefonema do amigo do marido, que me ligava porque estava deprimido por conta do que estava acontecendo com o amigo dele. Ou seja, recebo uma ligação desse rapaz desconhecido que está tendo uma experiência, e que, por sua vez, está sendo influenciada por pessoas em certa distância social.
And so I suddenly realized two very simple things: First, the widowhood effect was not restricted to husbands and wives. And second, it was not restricted to pairs of people. And I started to see the world in a whole new way, like pairs of people connected to each other. And then I realized that these individuals would be connected into foursomes with other pairs of people nearby. And then, in fact, these people were embedded in other sorts of relationships: marriage and spousal and friendship and other sorts of ties. And that, in fact, these connections were vast and that we were all embedded in this broad set of connections with each other. So I started to see the world in a completely new way and I became obsessed with this. I became obsessed with how it might be that we're embedded in these social networks, and how they affect our lives. So, social networks are these intricate things of beauty, and they're so elaborate and so complex and so ubiquitous, in fact, that one has to ask what purpose they serve. Why are we embedded in social networks? I mean, how do they form? How do they operate? And how do they effect us?
Assim, de repente, dei-me conta de duas coisas muito simples. Primeiro, o efeito da viuvez não estava restrito a maridos e esposas. E segundo, não estava restrito a pares de pessoas. E comecei a ver o mundo de uma forma totalmente nova, como pares de pessoas se conectavam uns aos outros. E então compreendi que esses indivíduos estariam conectados em grupos de quatro pessoas a outros pares de pessoas próximas. E então, de fato, essas pessoas estavam inseridas em todos os tipos de relacionamentos, de casamento e união, de amizade e outros tipos de vínculos. E que, de fato, essas conexões eram vastas, e que nós estávamos todos inseridos nesse amplo conjunto de conexões uns com os outros. Assim, comecei a ver o mundo por um prisma totalmente novo, e fiquei obcecado com isso. Fiquei obcecado com como poderia ser que estávamos inseridos nessas redes sociais, e como elas afetavam nossas vidas. Assim, as redes sociais são essas coisas complexas de beleza, e são tão elaboradas e tão complexas e tão onipresentes, na realidade, que alguém precisa perguntar a que propósito elas servem. Por que estamos inseridos nessas redes sociais? Ou seja, como elas se formam? Como elas operam? E como elas nos afetam?
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?
E assim, meu primeiro tópico, com relação a isto, não foi a morte, mas a obesidade. E de repente, tinha se tornado moda falar sobre a "obesidade epidêmica". E, juntamente com meu colaborador, James Fowler, começamos a ponderar se a obesidade era realmente uma epidemia, e se poderia se espalhar de pessoa a pessoa como no caso das quatro pessoas que mencionei anteriormente. Assim, este é um slide com alguns de nossos resultados iniciais. São 2.200 pessoas no ano 2000. Cada ponto representa uma pessoa. O tamanho do ponto é proporcional ao tamanho do corpo da pessoa. Pontos maiores representam, assim, pessoas maiores. Adicionalmente, se o tamanho do seu corpo, se o seu IMC, ou seja, se o seu índice de massa corpórea for superior a 30, se você for clinicamente obeso, também pintamos os pontos de amarelo. Dessa forma, se vocês olharem esta imagem agora, poderão ver que há grupos de pessoas obesas e não-obesas na imagem. Mas a complexidade visual ainda é muito alta. Não é óbvio o que está exatamente acontecendo. Além disso, algumas questões são imediatamente levantadas. Quantos agrupamentos existem? Há mais agrupamentos do que poderiam existir somente pelo acaso? Quão grandes são os grupos? Qual o alcance deles? E, sobretudo, o que causa os agrupamentos?
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.
Assim, fizemos alguns cálculos para estudar o tamanho desses grupos. Este aqui mostra, no eixo Y, o aumento na probabilidade de uma pessoa ser obesa, em virtude de um de seus contatos sociais ser obeso. E no eixo X, os graus de separação entre essas duas pessoas. E no extremo esquerdo, vocês verão uma linha roxa. Ela diz que, se seus amigos forem obesos, seu risco de obesidade é 45% mais alto. E a próxima barra acima, na linha laranja, diz que, se os amigos de seus amigos forem obesos, seu risco de obesidade é 25% mais alto. E a próxima linha acima diz que, se os amigos dos amigos de seu amigo, alguém que você provavelmente nem conheça, for obeso, seu risco de obesidade é 10% mais alto. E somente quando vocês chegam aos amigos dos amigos dos amigos dos amigos dos seus amigos, que a relação deixa de existir entre o tamanho do corpo da pessoa e tamanho do seu próprio corpo.
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.
Bem, o que pode estar causando este agrupamento? Há no mínimo três possibilidades. Uma delas é que, na medida em que ganho peso, isso faz com que você ganhe peso, um tipo de indução, um tipo de propagação de pessoa a pessoa. Outra possibilidade, muito óbvia, é a homofilia, ou "diga-me com quem andas ...". Aqui, eu formo meu vínculo a você pois você e eu partilhamos de um tamanho de corpo similar. E a última possibilidade é o que chamamos de confusão, pois confunde nossa habilidade de entender o que está acontecendo. E aqui, a ideia não é que meu aumento de peso está lhe fazendo ganhar peso, nem que eu preferencialmente forme um vínculo com você porque você e eu partilhamos do mesmo tamanho de corpo, mas sim que partilhamos de uma exposição comum a algo como uma academia que faz com que nós percamos peso ao mesmo tempo.
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.
E quando examinamos esses dados, encontramos indícios de todas essas coisas, inclusive por indução. E constatamos que, se seu amigo se torna obeso, isso aumenta seu risco de obesidade em cerca de 57% no mesmo período de tempo. E podem existir muitos mecanismos para esse efeito. Uma possibilidade é que seus amigos lhe digam algo do tipo -- vocês sabem, eles adotam um comportamento que se propaga a você, como, por exemplo, eles dizem, "Vamos comer muffins e tomar cerveja", que é uma combinação horrível, mas você adota essa combinação, e então começa a ganhar peso como eles. E outra possibilidade mais sutil é que eles começam a ganhar peso e isso muda seus conceitos sobre qual tamanho de corpo é aceitável. E, aqui, o que está se propagando de pessoa a pessoa não é um comportamento, mas sim uma norma. Um conceito se espalha.
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.
Bem, as manchetes de jornais fizeram um dia de festa com nossos estudos. Acho que a manchete no New York Times foi, "Você está engordando? Culpe seus amigos gordos." O que nos pareceu interessante foi que a manchete dos jornais europeus tinha uma abordagem diferente; eles disseram, "Seus amigos estão engordando? Talvez você deva se culpar." (Risos) E achamos que este era um comentário interessante sobre a América, e meio cômoda, um fenômeno do tipo "não é minha responsabilidade".
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.
Bem, eu quero deixar muito claro que não achamos que nosso trabalho deva ou possa justificar o preconceito contra pessoas com diferentes tamanhos de corpo. Assim, nossas próximas questões foram: Podemos efetivamente visualizar essa difusão? O ganho de peso de uma pessoa estava efetivamente levando ao ganho de peso em outra pessoa? E isso era complicado porque devíamos considerar o fato de que a estrutura da rede, a arquitetura de seus vínculos, estava mudando com o tempo. E, adicionalmente, porque a obesidade não é uma epidemia unicêntrica, não há um "paciente zero" da epidemia de obesidade -- se encontrássemos esse cara, haveria uma difusão de obesidade a partir dele. É uma epidemia multicêntrica. Muitas pessoas estão fazendo coisas ao mesmo tempo. E estou prestes a lhes mostrar um vídeo de animação de 30 segundos que levou 5 anos para James e eu criarmos. E assim, novamente, cada ponto representa uma pessoa. Cada vínculo entre elas é um relacionamento. E vamos colocar tudo isso em movimento agora, fazendo cortes diários na rede por cerca de 30 anos.
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.
O tamanho dos pontos vão aumentar. Vocês verão uma invasão de pontos amarelos. Verão pessoas nascerem e morrerem; pontos aparecerão e desaparecerão. Vínculos se formarão e se romperão. Casamentos e divórcios, surgimentos e desaparecimentos de amizades, muita complexidade, muito está acontecendo no período de apenas 30 anos, que inclui a epidemia da obesidade. E no fim, vocês verão os agrupamentos de pessoas obesas e não-obesas dentro da rede. Agora, depois de olhar para isso, mudei a forma de enxergar as coisas, porque essa coisa, essa rede, que está mudando através dos tempos, tem uma memória, ela se move, as coisas fluem dentro dela, ela tem um tipo de consistência; as pessoas podem morrer, mas ela não morre; ela ainda persiste. E tem um tipo de resiliência que a permite persistir através dos tempos.
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.
E assim, cheguei a enxergar esses sinais das redes sociais como entes vivos, entes vivos que podemos colocar debaixo de um tipo de microscópio e estudar, analisar e entender. E usamos uma variedade de técnicas para fazer isso. E começamos a explorar todos os tipos de fenômenos. De modo que olhamos comportamentos de fumantes e de consumo de bebidas alcóolicas, e comportamentos de votação, e divórcio, que podem se espalhar, e altruísmo. E, consequentemente, nós nos interessamos pelas emoções. Bem, quando temos emoções, demonstramo-nas. Por que demonstramos nossas emoções? Quero dizer, deveria haver uma vantagem em experimentar nossas emoções internamente, vocês sabem, raiva ou felicidade, mas não somente as experimentamos, nós as demonstramos. E não somente as demonstramos, mas os outros podem percebê-las. E, não somente podem percebê-las, mas também as copiam. Há um contágio emocional que acontece nas populações humanas. E essa função de emoções sugere que, adicionalmente a outros propósitos que possam servir, elas são um tipo primitivo de comunicação. E que, de fato, se quisermos realmente entender as emoções humanas, precisamos pensar nelas dessa maneira.
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.
Bem, estamos acostumados a pensar nas emoções dessa maneira, em períodos simples, curtos de tempo. Assim, por exemplo, Estava dando uma palestra recentemente na cidade de Nova York, e disse, "Você sabem, como quando vocês estão no metrô, e a outra pessoa do outro lado do vagão lhes sorri, e vocês instintivamente sorriem de volta." E eles me olharam e disseram, "Não fazemos isso em Nova York." E eu disse, "Em todas as outras partes do mundo, esse é um comportamento humano normal." De modo que há um meio muito instintivo pelo qual brevemente transmitimos emoções uns aos outros. E, de fato, o contágio emocional pode ser ainda maior, ou seja, poderíamos ter pontuado expressões de raiva, como em tumultos. A questão que queríamos nos indagar era: Pode a emoção se espalhar, de maneira mais sustentável do que tumultos, através dos tempos e envolver grandes números de pessoas, não somente esse par de pessoas que está sorrindo um ao outro no metrô? Talvez haja um tipo de tumulto calmo abaixo da superfície que nos movimenta a todo o tempo. Talvez haja um estouro de emoções que se movimenta através das redes sociais. Talvez, de fato, as emoções têm uma existência coletiva, não somente uma existência individual.
And this is one of the first images we made to study this phenomenon. Again, a social network, but now we color the people yellow if they're happy and blue if they're sad and green in between. And if you look at this image, you can right away see clusters of happy and unhappy people, again, spreading to three degrees of separation. And you might form the intuition that the unhappy people occupy a different structural location within the network. There's a middle and an edge to this network, and the unhappy people seem to be located at the edges. So to invoke another metaphor, if you imagine social networks as a kind of vast fabric of humanity -- I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance -- this fabric is actually like an old-fashioned American quilt, and it has patches on it: happy and unhappy patches. And whether you become happy or not depends in part on whether you occupy a happy patch.
E esta é uma das primeiras imagens que nós fizemos para estudar esse fenômeno. Novamente, uma rede social, mas agora nós colorimos as pessoas de amarelo se elas estão felizes e de azul, se elas estão tristes, e de verde, se estão entre uma coisa e outra. E se vocês olharem para esta imagem, poderão enxergar imediatamente grupos de pessoas felizes e infelizes, novamente, espalhando-se por 3 graus de separação. E você poderão intuir que as pessoas infelizes ocupam uma localização estrutural diferente dentro da rede. Assim, existe um meio e um limite para esta rede, e as pessoas infelizes parecem estar localizadas nos limites. Assim, para invocar outra metáfora, se vocês imaginarem as redes sociais como um tipo de amplo tecido de humanidade -- Estou conectado a você e você a ela, de forma infinita e sucessiva -- esse tecido é, na verdade, como uma velha colcha de retalhos americana, que tem retalhos, retalhos felizes e infelizes. E ficar feliz ou não depende em parte de estar em um retalho feliz.
(Laughter)
(Risos)
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.
Assim, este trabalho com emoções, que são fundamentais, levou-nos a pensar que, talvez, as causas fundamentais de as redes sociais estarem de algum modo codificadas em nossos genes. Porque as redes sociais humanas, sempre que são mapeadas, sempre se parecem a isso, a foto da rede, mas nunca se parecem a isso. Por que não se parecem a isso? Por que não formamos redes sociais que se pareçam a treliças regulares? Bem, os padrões marcantes das redes sociais, suas onipresenças, e seus propósitos aparentes imploram por questões sobre se evoluímos para ter redes sociais em primeiro lugar, e se evoluímos para formar redes com uma estrutura particular.
And notice first of all -- so, to understand this, though, we need to dissect network structure a little bit first -- and notice that every person in this network has exactly the same structural location as every other person. But that's not the case with real networks. So, for example, here is a real network of college students at an elite northeastern university. And now I'm highlighting a few dots. If you look here at the dots, compare node B in the upper left to node D in the far right; B has four friends coming out from him and D has six friends coming out from him. And so, those two individuals have different numbers of friends. That's very obvious, we all know that. But certain other aspects of social network structure are not so obvious.
E notem, primeiramente ... E assim, para entendermos isso, entretanto, precisamos primeiramente dissecar um pouco a estrutura da rede. E notem que cada pessoa nessa rede tem exatamente a mesma localização estrutural que as demais pessoas. Mas esse não é o caso nas redes verdadeiras. Assim, por exemplo, aqui está uma rede verdadeira de estudantes universitários de uma universidade de elite do nordeste. E agora estou iluminando alguns pontos. e se vocês olharem para os pontos, comparem o nodo B, no campo superior esquerdo, com o nodo D, no campo extremo direito. E B tem quatro amigos saindo dele. E D tem seis amigos saindo dele. E assim, aqueles dois indivíduos têm números diferentes de amigos -- isso é muito óbvio, todos sabemos disso. Mas certos outros aspectos da estrutura das redes sociais não são tão óbvios.
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.
Comparem o nodo B no campo superior esquerdo ao nodo A no inferior esquerdo. E agora aquelas pessoas têm ambas quatro amigos, mas todos os amigos de A se conhecem, e os amigos de B não. Assim, o amigo de um dos amigos de A, é um amigo de A, ainda que um amigo de um amigo de B não seja um amigo de B, é mais distante na rede. Isso é conhecido como transitividade nas redes. E, finalmente, comparem os nodos C e D. C e D têm ambos 6 amigos. Se vocês falarem com eles, e disserem, "Como é sua vida social?" Eles podem dizer, "Tenho seis amigos. Essa é minha experiência social." Mas agora nós, com a visão do todo, olhando para essa rede, podemos ver que eles ocupam mundos sociais muito diferentes, E posso incitar aquela intuição em vocês simplesmente ao perguntar-lhes: Quem vocês gostariam de ser se um germe letal estivesse se espalhando pela rede? Vocês gostariam de ser C ou D? Vocês gostariam de ser D, no limite da rede. E agora, quem vocês gostariam de ser se uma fofoca picante, não sobre vocês, estivesse se espalhando pela rede? Bem, vocês gostariam de ser C.
So different structural locations have different implications for your life. And, in fact, when we did some experiments looking at this, what we found is that 46 percent of the variation in how many friends you have is explained by your genes. And this is not surprising. We know that some people are born shy and some are born gregarious. That's obvious. But we also found some non-obvious things. For instance, 47 percent in the variation in whether your friends know each other is attributable to your genes. Whether your friends know each other has not just to do with their genes, but with yours. And we think the reason for this is that some people like to introduce their friends to each other -- you know who you are -- and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other. And so some people knit together the networks around them, creating a kind of dense web of ties in which they're comfortably embedded. And finally, we even found that 30 percent of the variation in whether or not people are in the middle or on the edge of the network can also be attributed to their genes. So whether you find yourself in the middle or on the edge is also partially heritable.
Assim, localizações estruturais diferentes têm implicações diferentes nas suas vidas. E, de fato, quando fazemos alguns experimentos olhando para isso, descobrimos que 46% da variação de quantos amigos vocês têm se explica pelos seus genes. E isso não é surpreendente. Sabemos, algumas pessoas nascem tímidas e algumas nascem sociáveis. Isso é óbvio. Mas também sabemos algumas coisas não tão óbvias. Por exemplo, 47% da variação de se seus amigos se conhecem uns aos outros é atribuída aos seus genes. Se seus amigos se conhecem uns aos outros não tem somente a ver com os genes deles, mas também com os seus. E achamos que o motivo para isso é que algumas pessoas gostam de apresentar seus amigos uns aos outros -- vocês sabem como vocês são -- e outros de vocês os mantêm separados e não apresentam seus amigos uns aos outros. E assim, algumas pessoas constroem redes ao redor de si mesmas, criando um tipo de emaranhado denso de vínculos nos quais se encontram confortavelmente inseridos. E finalmente, descobrimos ainda que 30% da variação se as pessoas estão ou não no meio ou na extremidade da rede pode também ser atribuída aos seus genes. Assim, se você se virem no meio ou na extremidade, isso também é parcialmente hereditário.
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.
Bem, qual o ponto disso? Como isso nos ajuda a entender? Como isso nos ajuda a compreender alguns dos problemas que estão nos afetando atualmente? Bem, o argumento que eu gostaria de sustentar é que as redes têm valor. Elas são um tipo de capital social. Novas propriedades emergem porque estamos inseridos nas redes sociais, e essas propriedades são inerentes, na estrutura das redes, não somente nos indivíduos dentro delas. Assim, pensem sobre esses dois objetos comuns. São ambos feitos de carbono, e, no entanto, um deles tem átomos de carbono em si que estão organizados de uma forma particular, na esquerda, e vocês conseguem grafite, que é macio e escuro. Mas se vocês pegarem os mesmos átomos de carbono e os interconectarem de outra forma, obterão um diamante, que é claro e duro. E aquelas propriedades de maciez e dureza e escuridão e clareza não residem nos átomos de carbono. Residem nas interconexões entre os átomos de carbono, ou no mínimo surgem por conta das interconexões entre os átomos de carbono. Assim, similarmente, o padrão de conexões entre as pessoas confere sobre os grupos de pessoas diferentes propriedades. São os vínculos entre as pessoas que fazem o todo muito maior que a soma de suas partes. E assim, não é apenas o que está acontecendo a essas pessoas, se estão perdendo ou ganhando peso, ou se tornando ricas ou pobres, ou felizes ou infelizes, que nos afeta; é também a arquitetura real dos vínculos em torno de nós.
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.
Nossa experiência do mundo depende da estrutura real das redes em que residimos e em todos os tipos de coisas que transitam e fluem através da rede. Bem, a razão, acredito, para isso é que os seres humanos se agrupam e formam um tipo de superorganismo. Bem, superorganismo é um tipo de coletivo de pessoas que mostram ou evidenciam comportamentos ou fenômenos que não são redutíveis ao estudo das pessoas e devem ser entendidos por referência a, e pelo estudo da coletividade, como, por exemplo, uma colmeia de abelhas que está buscando um novo lugar para nidificação, ou uma revoada de pássaros que está fugindo de um predador, ou uma revoada de pássaros que é capaz de juntar sua sabedoria e navegar para encontrar um pequeno ponto de uma ilha no meio do pacífico, ou uma matilha de lobos que é capaz de derrubar uma grande presa. Os superorganismos têm propriedades que não podem ser entendidas apenas pelo estudo das pessoas. Acho que entender as redes sociais e como se formam e operam, pode nos ajudar a compreender, não somente a saúde e as emoções, mas todos os outros tipos de fenômenos como crimes e guerras e fenômenos econômicos como corridas aos bancos e quebras dos mercados e a adoção de inovações e a difusão da adoção de produtos.
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.
Bem, olhem para isso. Acho que formamos redes sociais pois os benefícios de uma vida conectada são maiores que os custos. Se eu fosse sempre violento com você ou lhe desse informações erradas, ou o entristecesse, ou lhe infectasse com germes letais, você cortaria seus vínculos comigo, e a rede se desintegraria. Assim, a difusão de coisas boas e valiosas é exigida para sustentar e alimentar as redes sociais. Similarmente, as redes sociais são exigidas para a difusão de coisas boas e valiosas como amor e ternura e felicidade e altruísmo e ideias. Acho, de fato, que se percebêssemos quão valiosas as redes sociais são, passaríamos mais tempo alimentando-as e sustentando-as pois acredito que as redes sociais estão fundamentalmente relacionadas ao bem, e o que acho que o mundo precisa agora é de mais conexões.
Thank you.
Obrigado.
(Applause)
(Aplausos)