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.
เรื่องของผมนี้ เกิดขึ้นเมื่อประมาณ 15 ปี ก่อน ตอนที่ผมต้องดูแลผู้ป่วยระยะสุดท้ายที่มหาวิทยาลัยชิคาโก และผมต้องดูแลคนที่กำลังจะตาย รวมไปถึงครอบครัวของเขา ทางตอนใต้ของชิคาโก แล้วผมก็สังเกตเห็นว่ามีบางอย่างเกิดขึ้นกับคนเหล่านั้น และครอบครัวของเขา ตลอดช่วงการป่วยระยะสุดท้ายของพวกเขา และในแลปของผม ผมได้ศึกษาเรื่องผลกระทบของสภาวะแม่ม่าย (widower effect) ซึ่งเป็นแนวคิดทางสังคมวิทยาที่เก่ามากๆ ตั้งกว่า 150 ปี ก่อน หรือที่รู้จักกันว่า "ตรอมใจตาย" ก็อย่างเช่น ถ้าผมตาย เมียผมก็มีความเสี่ยงที่จะตายเพิ่มเป็นสองเท่า ในปีแรก อย่างนี้เป็นต้น และผมเคยได้ดูแลคนไข้พิเศษคนหนึ่ง เธอเป็นคนไข้หญิงที่ป่วยด้วยโรคจิตเสื่อม และในกรณีนี้ ไม่เหมือนกับคู่อื่น เธอได้รับการดูแลจาก ลูกสาวของเธอ และลูกสาวของเธอก็เหน็ดเหนื่อยกับการดูแลแม่ของเธอ และสามีของลูกสาว เขาก็พลอยป่วยไปด้วย จากความเหน็ดเหนื่อยของภรรยา วันหนึ่ง ระหว่างขับรถกลับบ้าน ผมก็ได้รับโทรศัพท์จากเพื่อนของสามี โทรมาหาผมเพราะเขารู้สึกซึมเศร้า เกี่ยวกับเรื่องที่เกิดขึ้นกับเพื่อนของเขา ดูซิ ผมได้รับโทรศัพท์จากใครก็ไม่รู้ ที่ต้องเผชิญกับ อิทธิพลจากคนอื่น ที่ไม่ได้ใกล้ชิดกัน
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?
นี่มันทำให้ผมคิดถึงเรื่องธรรมดาๆ สองเรื่อง อย่างแรกก็คือ ผลกระทบของสภาวะแม่ม่าย ไม่ได้จำกัดอยู่แค่สามีภรรยา และสอง มันไม่ได้จำกัดให้เป็นคู่ๆ และผมก็เริ่มมองโลก ในมุมที่ต่างออกไปโดยสิ้นเชิง เหมือนกับผู้คนเป็นคู่เชื่อมต่อซึ่งกันและกัน และแล้วจู่ๆ ผมก็ตระหนักได้ว่าผู้คนเหล่านี้ ก็จะเชื่อมต่อกับคู่อื่นที่อยู่ใกล้ๆ กัน กลายเป็นกลุ่มของคนสี่คน และในความเป็นจริง คนเหล่านั้น ก็จะมีความสัมพันธ์กันในอีกหลายรูปแบบ ชีวิตสมรส และคู่สามีภรรยา ความเป็นเพื่อน และความสัมพันธ์อย่างอื่น และในความเป็นจริง ความสัมพันธ์เหล่านี้มันกว้างใหญ่ และพวกเราก็ได้ฝังตัวอยู่ใน เครือข่ายของความสัมพันธ์ ของกันและกัน ดังนั้น ผมก็เริ่มที่จะเห็นโลกในมุมที่ต่างกันอย่างสิ้นเชิง และผมก็เริ่มหมกมุ่นอยู่กับเรื่องนี้ ผมเฝ้าคิดว่า มันเป็นไปได้อย่างไร ที่พวกเราจะถูกผูกติดไปกับเครือข่ายทางสังคมเหล่านี้ และมันมีผลต่อชีวิตพวกเราอย่างไร ดังนั้น เครือข่ายทางสังคมเป็นความงาม ที่ละเอียดอ่อน ที่ลึกซึ้ง และซับซ้อน และที่จริง ก็พบเห็นได้ทั่วไป จนมีคนถามว่ามันมีหน้าที่อะไร แล้วทำไมพวกเราถึงผูกติดไปกับเครือข่ายทางสังคม ผมหมายถึงว่ามันก่อตัวขึ้นได้อย่างไร แล้วมันทำงานอย่างไร และมันมีผลอย่างไรกับเรา
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?
และดังนั้นหัวข้อแรกของผม ในเรื่องนี้ ก็ไม่ใช่เรื่องการตาย แต่เป็นโรคอ้วน ที่ทันทีทันใดก็กลายเป็นกระแสนิยม ที่ใครๆ ก็พาพูดกันเรื่อง "โรคอ้วนระบาด" ผม กับเพื่อนร่วมงานชื่อ เจมส์ ฟาวเลอร์ เราเริ่มจะสงสัยว่าโรคอ้วนมันเป็นโรคระบาดจริงๆ หรือเปล่า แล้วมันสามารถแพร่กระจายจากคนสู่คน เหมือนกับเรื่องสี่คนที่ผมได้กล่าวมาก่อนหน้านี้ สไลด์นี่เป็นผลการศึกษาเบื้องต้น ในคน 2,200 คน เมื่อปี 2000 แต่ละจุด คือคนแต่ละคน เราใช้ขนาดของจุด ตามสัดส่วนของขนาดร่างกาย ดังนั้น ถ้าจุดใหญ่ ก็หมายถึงคนตัวใหญ่ และถ้าขนาดร่างกายของคุณ เช่นถ้าดัชนีมวลกายของคุณเกิน 30 ถ้าคุณอยู่ในภาวะอ้วนผิดปกติ เราก็ทำจุดเป็นสีเหลือง ดังนั้น ถ้าคุณดูภาพนี้ ก็จะเห็นได้ทันทีว่า มันมีกลุ่มของคนอ้วน และ กลุ่มของคนไม่อ้วนอยู่ในภาพ แต่มันก็ยังดูสับสนมาก เรายังเห็นสภาวะที่เกิดขึ้นได้ไม่ชัดเจนนัก ยิ่งไปกว่านั้น เราก็จะเริ่มเกิดคำถาม มีการเกาะกลุ่มกันมากแค่ไหน มากกว่าการเกาะกลุ่มที่เกิดขึ้นโดยบังเอิญมั้ย กลุ่มพวกนี้ใหญ่แค่ไหน แล้วจะกระจายไปถึงไหน และที่สำคัญที่สุด กลุ่มก้อนเหล่านี้เกิดขึ้นได้อย่างไร
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.
เราก็เลยลองคำนวณดู เพื่อศึกษาขนาดของแต่ละกลุ่มนี้ ซึ่งก็แสดงไว้บนแกน Y ในรูปนี้ โอกาสที่คนจะเป็นโรคอ้วนที่สูงขึ้น หากผู้คนที่เขามีปฏิสัมพันธ์ด้วยนั้น เป็นโรคอ้วน และบนแกน X ซึ่งเป็นระยะห่างระหว่างคนสองคน บนแกนด้านซ้ายห่างออกไป คุณจะเห็นแท่งสีม่วง ซึ่งบอกเราว่า ถ้าเพื่อนเราอ้วน ความเสี่ยงที่คุณจะอ้วนก็จะเพิ่มขึ้น 45% และแท่งถัดมา อันสีแดง บอกเราว่าถ้าเพื่อน ของเพื่อน ของคุณเป็นโรคอ้วน โอกาสที่คุณจะอ้วนก็เพิ่มขึ้นอีก 25% และกราฟแท่งถัดมาบอกเราว่า ถ้าเพื่อน ของเพื่อน ของเพื่อน คนที่คุณอาจจะไม่รู้จักด้วยซ้ำ เกิดเป็นโรคอ้วน คุณก็มีความเสี่ยงที่จะอ้วนเพิ่มขึ้น 10% เมื่อถึงเพื่อน ของเพื่อน ของเพื่อน ของเพื่อนเท่านั้น ที่จะไม่มีความสัมพันธ์กันเลย ระหว่างน้ำหนักของคนๆ นั้น กับน้ำหนักของตัวคุณเอง
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.
เอาล่ะ แล้วอะไรเป็นต้นเหตุของการเกาะกลุ่มแบบนี้ ก็มีโอกาสเป็นได้อย่างน้อยสามทาง ทางแรก พอฉันน้ำหนักขึ้น เป็นเหตุให้เธอน้ำหนักขึ้น ก็คล้ายๆ กับการเหนี่ยวนำ หรือการแพร่จากคนหนึ่ง ไปสู่อีกคนหนึ่ง อีกทางที่เป็นไปได้ ที่ค่อนข้างจะชัดเจนคือ ความคล้ายคลึงกันของสมาชิกในสังคม หรือ "นกที่มีขนสีเดียวกัน ก็จะอยู่ฝูงเดียวกัน" หรือในกรณีนี้ ฉันสร้างความสัมพันธ์กับคุณ เพราะเรามีขนาดตัวใกล้เคียงกัน และทางสุดท้าย คือสิ่งที่เรียกว่าปัจจัยร่วมซ่อนเร้น เพราะมันจะซ่อนเร้น และบดบัง ถึงกับทำให้เรามองไม่ออกว่านี่มันเกิดอะไรขึ้นกันแน่ และถึงตรงนี้ ก็ไม่ใช่เรื่องว่าฉันน้ำหนักขึ้น ก็เลยทำให้เธอน้ำหนักขึ้นไปด้วย แล้วก็ไม่ใช่เรื่องว่า ฉันสร้างความสัมพันธ์กับเธอ เพราะเรามีขนาดตัวใกล้เคียงกัน แต่เป็นเพราะ เราเจออะไรๆ คล้ายๆ กัน อย่างเช่นไปออกกำลังที่เดียวกัน เพื่อจะลดน้ำหนักไปพร้อมๆ กัน
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.
ตอนที่เราศึกษาข้อมูลเหล่านี้ เราก็พบหลักฐานของทุกเรื่องนี้ รวมไปถึงการเหนี่ยวนำด้วย และเราก็พบว่า ถ้าเพื่อนของเราอ้วน เราจะมีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคอ้วนไปด้วยถึง 57% ในช่วงเวลาเดียวกัน มันก็มีหลายวิธีที่ทำให้เกิดผลเช่นนั้น ทางนึงก็อย่างเช่น เพื่อนคุณอาจจะพูดกับคุณว่า -- ก็อย่างที่รู้กันล่ะ เพราะเขามีนิสัยที่กำลังจะแพร่มาหาคุณอยู่แล้ว อย่างเช่น เขาพูดว่า "ไปกินมัฟฟิน กับเบียร์กันเถอะ" ซึ่งเป็นการจับคู่ที่ไม่ค่อยเข้าท่าเท่าไหร่ แต่คุณก็ทำตาม แล้วคุณก็เริ่มจะน้ำหนักเพิ่มตามเขาไป อีกอย่างที่น่าจะเป็นไปได้ ก็คือ พอเพื่อนคุณน้ำหนักเพิ่ม ก็เลยเปลี่ยนความคิดของคุณ เกี่ยวกับขนาดของร่างกายที่ดูเหมาะ นี่ก็เป็นสิ่งที่แพร่จากคนหนึ่ง ไปสู่อีกคนหนึ่ง มันไม่ได้เป็นนิสัย แต่เป็นวิถีปฏิบัติ เป็นแนวคิดหนึ่งที่แพร่กระจายออกไป
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.
คราวนี้ คนเขียนพาดหัวข่าว เห็นงานวิจัยของเราเป็นโอกาสทอง ผมว่าพาดหัวข่าวของนิวยอร์ค ไทม์ส คงจะเป็น "อ้วน? โทษเพื่อนอ้วน" เรื่องที่น่าสนใจคือว่า นักเขียนพาดหัวข่าวทางยุโรป ก็จะมองต่างไป เขาเขียนว่า "เพื่อนของคุณน้ำหนักขึ้นรึ คุณอาจจะเป็นคนที่ต้องรับผิดชอบ" (หัวเราะ) เราคงจะคิดว่านี่เป็นคำติชมที่น่าสนใจมากสำหรับอเมริกา วิธีคิดที่เอาตัวเองเป็นใหญ่ เป็นปรากฏการณ์แบบ "นี่ไม่ใช่ความผิดชั้น"
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.
คราวนี้ ผมอยากบอกให้ชัดนะครับ ว่าผมไม่คิดว่างานของเรา ควรถูกใช้เป็นข้ออ้างในการมีอคติ ต่อบุคคลขนาดตัวแบบใดแบบหนึ่งเลย คำถามต่อมาก็คือ เราจะเห็นการแพร่กระจายนี้ได้หรือไม่ คนที่น้ำหนักเพิ่ม จะแพร่ไปสู่คนอื่นๆ และจะทำให้คนๆ นั้น น้ำหนักขึ้นได้ด้วยหรือ เรื่องนี้มันซับซ้อน เพราะ เราต้องนับปัจจัยที่ว่า โครงสร้างของเครือข่าย โครงสร้างของความสัมพันธ์ มันมีการเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา ยิ่งไปกว่านั้น โรคอ้วนนี่ก็ไม่ได้แพร่ระบาดจากจุดๆ เดียว มันไม่มีคนไข้ "หมายเลขศูนย์" ในการระบาดของโรคอ้วน ที่หากเราหาตัวเจอ เราจะพบการระบาดออกจากคนๆ นั้น แต่มันเป็นการแพร่ระบาดจากหลายแหล่ง มีผู้คนมากมาย ที่ทำอะไรพร้อมๆ กัน ผมจะให้คุณดูวิดีโอราว 30 วินาที ที่ผม และเจมส์ใช้เวลาทำมา 5 ปี อีกครั้งนะครับ แต่ละจุด คือแต่ละคน เส้นที่โยงกัน คือความสัมพันธ์ เราจะปล่อยให้มันเคลื่อนไปนะครับ ดูเป็นรายวัน ไปราวๆ 30 ปี
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.
ขนาดของจุดจะใหญ่ขึ้น คุณจะได้เห็นคลื่นสีเหลืองที่จะเข้ายึดครอง คุณจะได้เห็นผู้คนตั้งแต่เกิดจนตาย จุดจะปรากฎขึ้น และจะดับหายไป ความสัมพันธ์จะก่อตัวขึ้น และจะแตกหัก มีการแต่งงาน และการหย่าร้าง เป็นเพื่อนกัน และตัดขาดกัน มีความซับซ้อนมากมาย มีเรื่องราวเกิดขึ้นมากมาย นี่แค่เพียงใน 30 ปีนี้เท่านั้น ที่เกี่ยวกับการแพร่ระบาดของโรคอ้วน และเมื่อถึงตอนจบ คุณก็จะได้เห็นกลุ่มก้อน ของคนที่อ้วน และไม่อ้วน ในเครือข่ายนี้ เมื่อเราดูที่เรื่องนี้ มันก็เปลี่ยนวิธีที่ผมมองเห็นสิ่งต่างๆ เพราะสิ่งนี้ โครงข่ายนี้ มีการเปลี่ยนแปลงไปตามเวลา มันมีความทรงจำ มันเคลื่อนไหว มีการเคลื่อนไหวในตัวเอง แล้วก็ดูเหมือนจะมีความสม่ำเสมอ คนเราตายได้ แต่เครือข่ายไม่ตาย มันยังอยู่คงทน ดูเหมือนมันจะฟื้นคืนตัวได้ ซึ่งก็ทำให้มันคงสภาพอยู่ได้ข้ามกาลเวลา
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.
ดังนั้น ผมจึงมองเครือข่ายทางสังคม เป็นสิ่งมีชีวิต เป็นสิ่งมีชีวิต แบบที่เราสามารถจะเอาไปส่องดูด้วยกล้องจุลทรรศน์ เพื่อศึกษา และวิเคราะห์ ทำความเข้าใจ ซึ่งเราก็ได้ใช้หลายวิธี และเราก็เริ่มค้นหาปรากฏการณ์อย่างอื่น เราดูที่พฤติกรรมการสูบบุหรี่ และการดื่ม รวมถึงพฤติกรรมการลงคะแนน และการหย่า --ซึ่งก็แพร่ได้ด้วย-- และการเห็นใจคนอื่น ในที่สุด เราก็เริ่มสนใจในเรื่องอารมณ์ เดี๋ยวนี้ ถ้าเราเกิดอารมณ์ เราก็แสดงออก ทำไมเราถึงแสดงอารมณ์ล่ะ ผมหมายถึงว่า มันมีความได้เปรียบ ถ้าเราจะรับรู้ อารมณ์ของเราอยู่ข้างใน คุณก็รู้ใช่มั้ย อย่างความโกรธ หรือความสุข แต่เราไม่ได้แค่รู้ เราแสดงมันออกมา แล้วเราก็ไม่ได้แสดงออกมาเฉยๆ แต่คนอื่นก็อ่านออกด้วย และก็ไม่ใช่แค่เขาอ่านออกเท่านั้น แต่เขาลอกเลียนแบบด้วย มันมีการติดต่อกันทางอารมณ์ ซึ่งเกิดขึ้นในหมู่มนุษย์ ดังนั้น การแสดงออกของอารมณ์ บอกเราว่า นอกเหนือไปจากวัตถุประสงค์อื่นที่มันต้องการแล้ว มันเป็นการสื่อสารแบบดั้งเดิม และที่จริง ถ้าเราอยากจะเข้าใจอารมณ์ของมนุษย์ เราก็ควรจะมองมันแบบนี้
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.
ตอนนี้ เราก็คุ้นชินที่จะมองอารมณ์ในแบบนี้ ในทางง่ายๆ แบบที่ใช้เวลาสั้นๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อไม่นานมานี้ ผมไปพูดที่นิวยอร์ค แล้วผมบอกว่า "คุณก็รู้นี่นา มันก็เหมือนตอนคุณอยู่บนรถไฟฟ้าใต้ดินนะแหละ แล้วก็มีคนนึงอยู่ฝั่งตรงข้าม ยิ้มให้คุณ, แล้วคุณก็ยิ้มตอบ แบบไม่รู้ตัว" พวกเขาก็มองที่ผม แล้วบอกว่า "เราไม่ทำอย่างนั้นกันที่นิวยอร์ค" (หัวเราะ) ผมก็บอกว่า "ที่ไหนๆ ในโลก, ที่มนุษย์มีพฤติกรรมปกติ" ดังนั้น มันก็เลยมีวิธีตามสัญชาตญาณ ที่เราจะส่งต่ออารมณ์ระหว่างกันได้ และที่จริง การติดต่อทางอารมณ์ ก็ยังแพร่กว้างออกไปได้อีก เหมือนอย่างที่เราแสดงความโกรธแบบเป็นห้วงๆ อย่างเวลาที่มีการชุมนุม ปัญหาที่เราอยากถามคือ อารมณ์ มีการแพร่กระจาย ในแบบที่ยั่งยืนได้มากกว่าในการจลาจล หรืออยู่เหนือกาลเวลา และเกิดขึ้นในคนหมู่มากได้หรือไม่ ไม่ใช่แค่กับคนเป็นคู่ๆ ที่มองหน้ากันแล้วยิ้มในรถไฟฟ้า หรือมันอาจจะมีการจลาจลแบบไร้เสียง ที่ซ่อนตัวอยู่ ที่เป็นแรงบันดาลใจเราอยู่ตลอดเวลา หรืออาจจะมีความโกลาหลทางอารมณ์ ที่กระเพื่อมอยู่ทั่วโครงข่ายสังคมนี้ หรือบางที อารมณ์อาจจะอยู่กันเป็นกลุ่มก้อน ไมใช่เป็นของคนใด คนหนึ่ง
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.
และนี่ก็เป็นภาพแรกๆ ที่เราศึกษาปรากฏการณ์นี้ อีกครั้งนะครับ นี่คือเครือข่ายสังคม คราวนี้ เราจะใช้สีเหลืองถ้าคนนั้นมีความสุข ใช้สีฟ้าถ้าเขากำลังเศร้า แล้วก็ใช้สีเขียวถ้าอยู่ตรงกลาง และถ้าคุณดูที่รูปนี้ ก็จะเห็นได้ทันที ว่ามีกลุ่มของคนที่มีความสุข และคนที่ไม่มีความสุข และเหมือนกันครับ มีการแพร่กระจายออกไปสามลำดับความสัมพันธ์ และคุณก็อาจจะเกิดสัญชาตญาณว่า คนที่ไม่มีความสุข จะยึดพื้นที่ต่างๆ กันไปในเครือข่าย จะมีบริเวณตรงกลาง กับที่ขอบๆ ของเครือข่าย และคนที่ไม่มีความสุขก็ดูเหมือน จะชอบอยู่ที่ชายขอบ ซึ่งก็ก่อให้เกิดคำเปรียบเทียบอีกอย่างหนึ่ง ถ้าคิดว่าโครงข่ายทางสังคมเป็น เส้นใยของความสัมพันธ์ ฉันเชื่อมโยงกับคุณ และคุณก็เชื่อมต่อกับเธอ ต่อเนื่องไกลออกไปเรื่อยๆ ไม่มีวันจบ เส้นใยเหล่านี้ก็เหมือน การเย็บควิ้ลแบบดั้งเดิมของอเมริกัน แล้วมันก็มีแผ่นๆ มาปะติดปะต่อ มีแผ่นของความสุข แล้วก็มีแผ่นของความเศร้า และโอกาสที่คุณจะมีความสุขหรือไม่ ส่วนหนึ่งมันขึ้นอยู่กับว่าแผ่นปะที่คุณมีนั่น เป็นแผ่นที่เป็นความสุขหรือเปล่า
(Laughter)
(หัวเราะ)
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.
ดังนั้น การศึกษาเรื่องอารมณ์นี้ ซึ่งเป็นเรื่องพื้นฐานอย่างที่สุด ก็ทำให้เราคิดว่า บางที ปัจจัยพื้นฐานที่ทำให้เกิดเครือข่ายสังคมของมนุษย์ มันอาจจะมีรหัสฝังอยู่ในยีนของเราอยู่แล้ว เพราะไม่ว่าเมื่อไหร่ที่เราทำแผนที่ของเครือข่ายสังคม มันก็ออกมาหน้าตาคล้ายๆ แบบนี้ทุกที รูปแบบของเครือข่าย แต่มันไม่ออกมาเป็นแบบนี้ ทำไมมันไม่ออกมาเป็นแบบนี้ล่ะ ทำไมเราไม่สร้างเครือข่ายทางสังคม ที่มีรูปร่างเหมือนตาข่ายปกติล่ะ ใช่ครับ รูปแบบที่โดดเด่นของเครือข่ายทางสังคมของมนุษย์ ที่เห็นได้ทั่วไป และมีวัตถุประสงค์ชัดเจน ทำให้เกิดคำถามว่า เราวิวัฒนาการเพื่อให้เกิด เครือข่ายทางสังคมมาตั้งแต่แรก หรือเราวิวัฒนาการ เพื่อสร้างเครือข่าย ที่มีรูปแบบที่กำหนดไว้ก่อนแล้ว
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.
และโปรดสังเกตนะครับ...และเพื่อจะทำความเข้าใจกับเรื่องนี้ เราก็ต้องชำแหละโครงสร้างของเครือข่ายนี่ออกมาซักหน่อยก่อน ให้สังเกตนะครับว่า ทุกๆ คนในเครือข่าย มีโครงสร้างที่อยู่ที่เหมือนกันกับคนอื่นๆ แต่ถ้าเป็นเครือข่ายจริงๆ มันก็จะไม่เป็นแบบนั้น เพื่อเป็นตัวอย่างนะครับ นี่คือเครือข่ายจริงๆ ของนักศึกษา ในมหาวิทยาลัยชั้นนำแห่งหนึ่งทางตะวันออกเฉียงเหนือ แล้วผมก็จะเน้นที่บางจุดนะครับ ถ้าคุณดูที่จุดพวกนี้ เปรียบเทียบ จุด B ด้านบนซ้าย กับจุด D ที่ด้านขวา B มีเพื่อน 4 คน ส่วน D มีเพื่อน 6 คน นักศึกษาสองคนนี้ก็มีเพื่อนเป็นจำนวนต่างกัน นี่มันชัดเจน เราก็เห็นๆ กัน แต่ปัจจัยอื่น ของเครือข่ายทางสังคม มันไม่ชัดเจนอย่างนั้น
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.
ลองเปรียบเทียบจุด B ที่ด้านบนซ้าย กับ A ที่มุมล่างซ้าย ทั้งสองคนมีเพื่อน 4 คนเท่ากัน แต่เพื่อนของ A ต่างก็รู้จักกันเองด้วย แต่เพื่อนของ B ไม่ ดังนั้น เพื่อนของเพื่อนของ A ก็จะกลายมาเป็นเพื่อนของ A อีก ในขณะที่เพื่อนของเพื่อนของ B จะไม่กลายมาเป็นเพื่อนของ B แต่จะอยู่ไกลออกไปในเครือข่าย ที่เราเรียกกันว่าการส่งต่อกันในเครือข่าย และสุดท้าย ลองเรียบเทียบจุด C กับจุด D C และ D ต่างก็มีเพื่อน 6 คน ถ้าคุณคุยกับเขา แล้วถามว่า "สังคมของคุณเป็นยังไง?" เขาก็คงจะตอบว่า "ผมมีเพื่อน 6 คน นั่นละสังคมของผม" แต่ตอนนี้ เรามองเห็นเครือข่ายนี้จากมุมสูง เราเลยเห็นว่าแต่ละคนก็มีโลกที่แตกต่างกันไป และผมก็ใช้ประโยชน์จากความรู้นี้จากคุณ โดยการแค่ถามว่า คุณอยากจะเป็นใคร ถ้ามีเชื้อมรณะกำลังแพร่กระจายอยู่ในโครงข่ายนี้ คุณอยากจะเป็น C หรือ D คุณคงอยากจะเป็น D ที่อยู่ตรงขอบๆ ของเครือข่าย แล้วคราวนี้ คุณอยากจะเป็นใคร ถ้ามีเรื่องเม้าท์มันๆ ที่ไม่เกี่ยวกับคุณ กระจายอยู่ในเครือข่ายนี้ คราวนี้ คุณคงอยากเป็น 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.
ดังนั้น ที่อยู่ที่ต่างกันออกไป ก็มีผลต่อชีวิตของคุณต่างกัน และที่จริง ตอนที่เราทดลองเรื่องนี้ เราพบว่า 46% ของความแตกต่าง ของจำนวนเพื่อนที่คุณมี อธิบายได้ด้วยยีนของคุณ แต่นี่ก็ไม่น่าแปลกใจเท่าไหร่ เราก็รู้กันอยู่แล้วว่าบางคนก็เกิดมาขี้อาย แล้วบางคนก็เกิดมาชอบสังคม นั่นมันชัดเจน แต่เราได้พบบางอย่างที่มันไม่ชัดเจนอย่างนั้นด้วย ตัวอย่างเช่น 47% ของความแตกต่าง ในเรื่องที่เพื่อนของคุณจะรู้จักกันเอง ก็อธิบายได้ด้วยยีนของคุณเองด้วย การที่เพื่อนของคุณ เขาจะรู้จักกันเองหรือไม่ ไม่ได้เป็นเรื่องที่อยู่ในยีนของเขาเองเท่านั้น แต่มันอยู่ในยีนของคุณด้วย เราคิดว่า เหตุผลของเรื่องนี้ก็คือ บางคน ก็ชอบแนะนำเพื่อนของตัวเองให้เพื่อนรู้จักด้วย --คุณก็รู้นี่นาว่าคุณเป็นใคร-- และก็มีคนอีกพวกนึงที่อยากจะแยกๆ กันไว้ เขาก็จะไม่แนะนำให้เพื่อนรู้จักกัน ดังนั้น บางคนก็ถักทอโครงข่ายไว้รอบๆ ตัว สร้างเป็นเส้นใยหนาแน่นผูกมัดกัน เป็นที่ๆ เขาฝังตัวอยู่อย่างสบาย และสุดท้าย เราก็ยังพบแม้กระทั่งว่า 30% ของความแตกต่าง ที่คนจะอยู่ตรงกลาง หรืออยู่ที่ริมของเครือข่าย ก็ขึ้นอยู่กับยีนของเขาด้วย ดังนั้น การทีคุณจะพบว่าตัวเองอยู่ตรงกลาง หรือเป็นคนชายขอบ มันเป็นเรื่องที่ได้รับตกทอดมาก่อนแล้ว
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.
เอาละ แล้วประเด็นมันคืออะไร? เรื่องนี้จะช่วยให้เราเข้าใจโลกได้ยังไง? เรื่องนี้จะช่วยเรา ให้ค้นพบทางแก้ปัญหา ที่มีผลต่อเราในทุกวันนี้ได้ยังไง? ครับ เรื่องที่ผมอยากจะบอกก็คือ เครือข่ายนั้นมีคุณค่า มันเป็นต้นทุนทางสังคม มันมีคุณสมบัติใหม่ๆ เกิดขึ้น เพราะการที่เราอยู่เป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายทางสังคม และคุณสมบัติเหล่านี้ มันจะคงอยู่ ในโครงสร้างของเครือข่าย ไม่ใช่แต่เฉพาะในคนแต่ละคนในเครือข่ายนี้เท่านั้น ลองคิดถึงของสองอย่างนี้ ทั้งคู่ต่างก็มีคาร์บอนเป็นองค์ประกอบ แต่ในของอย่างนึงมีอะตอมของคาร์บอน ที่เรียงตัวกันแบบนึง อย่างภาพทางซ้าย แล้วคุณก็ได้กราไฟต์ ซึ่งนิ่มและเป็นสีดำ แต่ถ้าคุณเอาอะตอมของคาร์บอน มาเรียงตัวในอีกรูปแบบนึง คุณจะได้เพชร ซึ่งใสและแข็ง คุณสมบัติที่นิ่ม หรือแข็ง หรือดำ หรือใส ไม่ได้อยู่ในอะตอมของคาร์บอน แต่อยู่ที่การจัดเรียงตัวของมันต่างหาก หรืออย่างน้อย มันก็เกิดขึ้นเพราะ การเชื่อมโยงกันของอะตอมคาร์บอน ก็คล้ายกันนะครับ รูปแบบของความสัมพันธ์ของมนุษย์ ก็เกิดขึ้นในกลุ่มคน ที่มีคุณสมบัติที่แตกต่างกัน ความยึดโยงระหว่างผู้คนต่างหากเล่า ที่ทำให้ภาพรวมออกมายิ่งใหญ่กว่าผลบวกของแต่ละคน แล้วนี่ก็ไม่ใช่เรื่องที่เกิดขึ้นกับคนเหล่านี้เท่านั้น ว่าเขากำลังลดน้ำหนัก หรือทำน้ำหนัก หรือกำลังรวยขึ้น หรือกำลังจนลง หรือกำลังมีความสุขหรือว่าไม่มีความสุข--ที่จะส่งผลต่อเรา แต่มันเป็นโครงสร้างจริงๆ ที่ยึดโยงล้อมรอบเราไว้
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.
ประสบการณ์ของเราบนโลกใบนี้ ขึ้นอยู่กับโครงสร้างจริงๆ ของเครือข่ายที่เราอาศัยอยู่ และขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ ที่กระเพื่อม และเคลื่อนไหว ไปทั่วเครือข่าย คราวนี้ ผมก็คิดว่า เหตุผลที่เรื่องนี้จะเป็นเรื่อง ก็คือว่า มนุษย์ จะมีการรวมกลุ่มกัน คล้ายระบบร่างกายขนาดใหญ่ ระบบร่างกายขนาดใหญ่ ซึ่งเกิดขึ้นจากการรวมกลุ่มของคน ที่แสดง หรือเปิดเผยพฤติกรรม หรือปรากฏการณ์ ที่ไม่สามารถแยกออกไปสู่การศึกษาเป็นรายเดี่ยวๆ ได้ และต้องทำความเข้าใจกับมันในลักษณะ ของการศึกษาทั้งกลุ่ม อย่างเช่นฝูงผึ้ง ที่มองหาที่สร้างรังใหม่ หรือฝูงนกที่หลบหนีศัตรูนักล่า หรือฝูงนกที่สามารถจะรวมหัวกัน เพื่อจะกำหนดทิศทาง และหายอดเล็กๆ ของเกาะกลางมหาสมุทรแปซิฟิค หรือฝูงหมาป่าที่สามารถ ล่าสัตว์ที่ใหญ่กว่าได้ ระบบร่างกายขนาดใหญ่ มีคุณสมบัติ ที่หากเรามองจากแต่ละคนเดี่ยวๆ แล้วก็จะทำความเข้าใจไม่ได้เลย ผมคิดว่า การจะเข้าใจโครงข่ายสังคม การก่อตัว และการทำงานของมัน จะช่วยเราได้ทั้งทางด้านสุขภาพ และทางอารมณ์ และปรากฏการณ์อื่นๆด้วย อย่างเช่น อาชญากรรม และสงคราม หรือปรากฏการณ์ทางเศรษฐกิจ อย่างเช่นธนาคารเจ๊ง หรือตลาดหุ้นถล่ม และการยอมรับเอานวัตกรรมใหม่ๆ หรือการแพร่กระจายของการใช้สินค้า
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.
ลองดูนี่นะครับ ผมคิดว่า เราได้สร้างโครงข่ายสังคม เพราะมันมีผลประโยชน์ของความสัมพันธ์ในชีวิต สูงกว่าต้นทุน ถ้าผมทำอะไรรุนแรงกับคุณบ่อยๆ หรือให้ข้อมูลคุณผิดๆ เป็นประจำ หรือทำให้คุณเศร้า หรือเอาเชื้อมรณะมาแพร่ใส่คุณ คุณก็คงเลิกคบผม และเครือข่ายนั้นก็แยกออกจากกัน ดังนั้น การส่งต่อเรื่องดีๆ และสิ่งที่มีคุณค่า ก็เป็นเรื่องจำเป็นในการที่จะรักษา และฟูมฟักโครงข่ายทางสังคมเอาไว้ และก็คล้ายๆ กัน โครงข่ายสังคมก็ต้องการ การกระสิ่งดีๆ และมีคุณค่า อย่างเช่นความรัก และความปรารถนาดี ความสุข และการเห็นแก่ประโยชน์ของผู้อื่น และความคิดดีๆ อันที่จริง ผมคิดว่าถ้าเราตระหนัก ว่าโครงข่ายสังคมมีค่าแค่ไหน เราก็คงจะใช้เวลามากขึ้นในการดูแล รักษามันไว้ เพราะผมคิดว่า โครงข่ายสังคม เป็นพื้นฐานของเรื่องดีๆ และสิ่งที่ผมคิดว่าโลกเรากำลังต้องการก็คือ ความสัมพันธ์ที่มากขึ้น
Thank you.
ขอบคุณครับ
(Applause)
(ปรบมือ)