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Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks
Nicholas Christakis: Der verborgene Einfluss von sozialen Netzwerken
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Wir alle sind eingebettet in unüberschaubare soziale Netzwerke von Freunden, Familie, Kollegen und mehr. Nicholas Christakis verfolgt, wie sich vielfältige Züge -- von Freude bis hin zu Fettleibigkeit -- von Person zu Person ausbreiten können, und zeigt auf, wie Ihre Position in dem Netzwerk sich in einer Ihnen nicht bekannten Art auf Ihr Leben auswirken kann.
Nicholas Christakis - Physician, social scientist
Nicholas Christakis explores how the large-scale, face-to-face social networks in which we are embedded affect our lives, and what we can do to take advantage of this fact. Full bio
Nicholas Christakis explores how the large-scale, face-to-face social networks in which we are embedded affect our lives, and what we can do to take advantage of this fact. Full bio
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For me, this story begins about 15 years ago,
0
1000
3000
Für mich beginnt diese Geschichte vor ungefähr 15 Jahren,
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when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
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4000
3000
als ich Arzt im Hospizdienst an der Universität von Chicago war.
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And I was taking care of people who were dying and their families
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7000
3000
Und ich kümmerte mich um sterbende Menschen und ihre Familien
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in the South Side of Chicago.
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10000
2000
im südlichen Teil von Chicago.
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And I was observing what happened to people and their families
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3000
Und ich beobachtete, was mit Menschen und ihren Familien
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over the course of their terminal illness.
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3000
im Endstadium ihrer Krankheit passierte.
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And in my lab, I was studying the widower effect,
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18000
2000
Und bei meiner praktischen Arbeit studierte ich den "Witwer-Effekt",
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which is a very old idea in the social sciences,
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20000
2000
welcher ein sehr altes Konzept in den Sozialwissenschaften ist
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going back 150 years,
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22000
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und 150 Jahre zurückreicht,
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known as "dying of a broken heart."
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bekannt als "an einem gebrochenen Herzen sterben."
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So, when I die, my wife's risk of death can double,
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Also, wenn ich sterbe, kann sich das Sterberisiko meiner Frau
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for instance, in the first year.
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29000
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zum Beispiel im ersten Jahr verdoppeln.
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And I had gone to take care of one particular patient,
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31000
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Und ich kümmerte mich um eine spezielle Patientin,
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a woman who was dying of dementia.
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eine Frau, die an Demenz starb.
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And in this case, unlike this couple,
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Und in diesem Fall wurde sie, anders als bei diesem Paar,
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she was being cared for
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gepflegt von
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by her daughter.
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ihrer Tochter.
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And the daughter was exhausted from caring for her mother.
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Und die Tochter war entkräftet durch die Pflege ihrer Mutter.
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And the daughter's husband,
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45000
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Und der Ehemann der Tochter,
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he also was sick
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er war ebenfalls krank
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from his wife's exhaustion.
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durch die Erschöpfung seiner Frau.
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And I was driving home one day,
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Und ich fuhr eines Tages nach Hause
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and I get a phone call from the husband's friend,
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54000
3000
und bekam einen Anruf von einem Freund des Ehemanns,
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calling me because he was depressed
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57000
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er rief mich an, weil es ihn bedrückte,
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about what was happening to his friend.
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59000
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was mit seinem Freund passierte.
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So here I get this call from this random guy
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2000
Ich bekomme hier also diesen Anruf von einem x-beliebigen Typen,
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that's having an experience
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der eine Erfahrung macht,
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that's being influenced by people
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die von Menschen beeinflusst wird
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at some social distance.
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aus einer gewissen gesellschaftlichen Distanz.
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And so I suddenly realized two very simple things:
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69000
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Und so wurden mir plötzlich zwei sehr simple Dinge klar.
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First, the widowhood effect
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Erstens war der "Witwer-Effekt"
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was not restricted to husbands and wives.
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nicht beschränkt auf Ehemänner und -frauen.
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And second, it was not restricted to pairs of people.
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77000
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Und zweitens war er nicht beschränkt auf Paarungen von Menschen.
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And I started to see the world
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80000
2000
Und ich begann, die Welt aus einer
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in a whole new way,
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82000
2000
ganz neuen Perspektive zu sehen,
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like pairs of people connected to each other.
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84000
3000
wie Paare von Menschen miteinander verbunden sind.
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And then I realized that these individuals
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87000
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Und dann bemerkte ich, dass diese Personen
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would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
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89000
3000
in einem Quartett mit anderen Menschenpaaren in der Nähe verbunden sein würden.
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And then, in fact, these people
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2000
Und diese Menschen sind dann tatsächlich
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were embedded in other sorts of relationships:
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94000
2000
in andere Arten von Beziehungen eingebettet,
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marriage and spousal
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96000
2000
Ehe und ehelich
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and friendship and other sorts of ties.
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98000
2000
und Freundschaft und andere Arten von Bindungen.
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And that, in fact, these connections were vast
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100000
3000
Und dass diese Verbindungen tatsächlich unüberschaubar sind,
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and that we were all embedded in this
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103000
2000
und dass wir alle in diese
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broad set of connections with each other.
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105000
3000
ausgedehnten gegenseitigen Verbindungen eingebettet sind.
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So I started to see the world in a completely new way
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108000
3000
Also begann ich, die Welt auf eine völlig neue Weise zu sehen,
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and I became obsessed with this.
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111000
2000
und ich wurde davon besessen.
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I became obsessed with how it might be
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113000
2000
Ich war besessen davon, wie es sein kann,
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that we're embedded in these social networks,
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115000
2000
dass wir in diese sozialen Netzwerke eingebettet sind,
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and how they affect our lives.
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2000
und wie sie unser Leben beeinflussen.
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So, social networks are these intricate things of beauty,
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119000
3000
Nun, soziale Netzwerke sind eine dieser verzwickten Schönheiten,
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and they're so elaborate and so complex
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122000
2000
und sie sind so durchdacht und so komplex
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and so ubiquitous, in fact,
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124000
2000
und in der Tat so allgegenwärtig,
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that one has to ask what purpose they serve.
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dass man fragen muss, welchem Zweck sie dienen.
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Why are we embedded in social networks?
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129000
2000
Warum sind wir in soziale Netzwerke eingebettet?
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I mean, how do they form? How do they operate?
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2000
Ich meine, wie bilden sie sich? Wie funktionieren sie?
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And how do they effect us?
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133000
2000
Und wie wirken sie sich auf uns aus?
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So my first topic with respect to this,
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3000
Und deshalb war im Hinblick darauf mein erstes Thema
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was not death, but obesity.
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nicht der Tod, sondern Fettleibigkeit.
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It had become trendy
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141000
2000
Und plötzlich wurde es modern
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to speak about the "obesity epidemic."
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2000
über "ansteckende Fettleibigkeit" zu sprechen.
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And, along with my collaborator, James Fowler,
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145000
3000
Und gemeinsam mit meinem Mitarbeiter James Fowler
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we began to wonder whether obesity really was epidemic
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148000
3000
fragten wir uns zunächst, ob Fettleibigkeit wirklich ansteckend ist,
02:46
and could it spread from person to person
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151000
2000
und ob es von Person zu Person weitergegeben werden kann,
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like the four people I discussed earlier.
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153000
3000
ungefähr so wie bei den vier Leuten, von denen ich vorhin sprach.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
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156000
3000
Nun, das ist eine Folie mit unseren ersten Ergebnissen.
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It's 2,200 people in the year 2000.
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159000
3000
Das sind 2.200 Menschen im Jahr 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
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162000
2000
Jeder Punkt ist eine Person. Die Punktgröße entspricht
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proportional to people's body size;
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164000
2000
proportional dem Körperumfang der Person.
03:01
so bigger dots are bigger people.
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166000
3000
D.h., größere Punkte sind dickere Menschen.
03:04
In addition, if your body size,
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169000
2000
Des Weiteren haben wir, wenn Ihr Körperumfang,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
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171000
2000
wenn Ihr BMI, Ihr Körpermasseindex über 30 liegt,
03:08
if you're clinically obese --
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173000
2000
wenn Sie klinisch fettleibig sind,
03:10
we also colored the dots yellow.
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175000
2000
die Punkte auch gelb gefärbt.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
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177000
2000
Wenn Sie also auf die Grafik schauen, können Sie sofort erkennen,
03:14
that there are clusters of obese and
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179000
2000
dass da Cluster von adipösen und
03:16
non-obese people in the image.
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181000
2000
nicht-adipösen Menschen in der Grafik sind.
03:18
But the visual complexity is still very high.
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183000
3000
Aber die visuelle Komplexität ist immer noch sehr groß.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
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186000
3000
Es ist nicht genau ersichtlich, was da passiert.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
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189000
2000
Zudem kommen sofort einige Fragen auf.
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How much clustering is there?
80
191000
2000
Wie viel Clusterbildung gibt es?
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Is there more clustering than would be due to chance alone?
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193000
3000
Ist da eine größere Clusterbildung als bei purem Zufall?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
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196000
2000
Wie groß sind die Cluster? Wie weit reichen sie?
03:33
And, most importantly,
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198000
2000
Und am wichtigsten,
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what causes the clusters?
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200000
2000
was verursacht diese Cluster?
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So we did some mathematics to study the size of these clusters.
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202000
3000
Also betrieben wir ein bisschen Mathematik, um die Größe dieser Cluster zu untersuchen.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
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205000
2000
Das hier zeigt auf der Y-Achse
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the increase in the probability that a person is obese
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207000
3000
den Anstieg der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person fettleibig ist,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
210000
2000
ausgehend von ihren sozialen Kontakten, die fettleibig sind.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
212000
3000
Und auf der X-Achse, der Grad an (sozialer) Entfernung zwischen diesen zwei Menschen.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
215000
2000
Und ganz links sehen Sie den violetten [Balken].
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
217000
2000
Er bedeutet, dass, wenn Ihre Freunde fettleibig sind,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
219000
3000
Ihr Riskio auf Fettleibigkeit 45 Prozent höher ist.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
222000
2000
Und der nächste Balken, der [rote Balken],
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
224000
2000
sagt, dass, wenn ein Freund Ihres Freundes fettleibig ist,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
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226000
2000
Ihr Risiko auf Fettleibigkeit um 25 Prozent höher ist.
04:03
And then the next line over says
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228000
2000
Und der nächste Balken daneben sagt, dass,
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
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230000
3000
wenn der Freund von einem Freund Ihres Freundes, jemand, den Sie vielleicht gar nicht kennen, fettleibig ist,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
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233000
3000
Ihr Risiko auf Fettleibigkeit 10 Prozent höher ist.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
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236000
3000
Und nur, wenn sie zu Freunden von Freunden von Freunden Ihres Freundes kommen,
04:14
that there's no longer a relationship
100
239000
2000
besteht da keine Beziehung mehr
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between that person's body size and your own body size.
101
241000
3000
zwischen dem Körperumfang dieser Person und Ihrem eigenen Körperumfang.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
245000
3000
Nun, was könnte diese Clusterbildung verursachen?
04:23
There are at least three possibilities:
103
248000
2000
Es gibt mindestens drei Möglichkeiten.
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One possibility is that, as I gain weight,
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250000
2000
Eine Möglichkeit ist, dass meine Gewichtszunahme
04:27
it causes you to gain weight.
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252000
2000
dazu führt, dass Sie zunehmen,
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A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
254000
3000
eine Art Induktion, eine Art von Ausbreitung von Person zu Person.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
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257000
2000
Eine andere Möglichkeit, sehr offensichtlichtlich, ist Homophilie
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
259000
2000
oder "Gleich und gleich gesellt sich gern."
04:36
here, I form my tie to you
109
261000
2000
Hier gehe ich eine Bindung mit Ihnen ein,
04:38
because you and I share a similar body size.
110
263000
3000
weil Sie und ich einen ähnlichen Körperumfang haben.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
266000
2000
Und die letzte Möglichkeit ist, was als Verzerrung bekannt ist,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
268000
3000
weil es Ihre Fähigkeit verzerrt macht, zu erkennen, was vor sich geht.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
271000
2000
Und hier ist die Idee nicht, dass meine Gewichtszunahme
04:48
is causing your weight gain,
114
273000
2000
eine Gewichtszunahme bei Ihnen bewirkt,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
275000
2000
auch nicht, dass ich vorzugsweise eine Bindung mit Ihnen eingehe,
04:52
because you and I share the same body size,
116
277000
2000
weil Sie und ich den selben Körperumfang teilen,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
279000
2000
sondern eher, dass wir beide etwas Gleichem
04:56
to something, like a health club
118
281000
3000
ausgesetzt sind, wie einem Fitnesscenter,
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
284000
3000
das uns beide zur gleichen Zeit an Gewicht verlieren lässt.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
287000
3000
Und als wir diese Daten studierten, fanden wir Beweise für all diese Dinge,
05:05
including for induction.
121
290000
2000
einschließlich für Induktion.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
292000
2000
Und wir fanden heraus, dass, wenn Ihr Freund korpulent wird,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
294000
3000
sich das Risiko, dass Sie korpulent werden, um circa 57 Prozent erhöht
05:12
in the same given time period.
124
297000
2000
in dem gleichen Zeitraum.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
299000
3000
Und es kann viele Mechanismen für diesen Effekt geben.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
302000
2000
Eine Möglichkeit ist, dass Ihre Freunde etwas zu Ihnen sagen, wie --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
304000
3000
Sie wissen schon, sie übernehmen ein Verhalten, dass sich auf Sie überträgt --
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
307000
3000
sie sagen z.B., "Lasst uns losziehen und Muffins und Bier besorgen,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
310000
3000
was eine schreckliche Kombination ist,
05:28
But you adopt that combination,
130
313000
2000
aber Sie billigen diese Kombination,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
315000
3000
und dann beginnen Sie, zuzunehmen wie sie.
05:33
Another more subtle possibility
132
318000
2000
Und eine andere, raffiniertere Möglichkeit ist,
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
320000
3000
dass Sie zunehmen und es Ihre Ansicht von dem verändert,
05:38
of what an acceptable body size is.
134
323000
2000
was ein akzeptabler Körperumfang ist.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
325000
2000
Und hier ist das, was sich von Person zu Person ausbreitet,
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
327000
2000
kein Verhalten, sondern eher eine Norm.
05:44
An idea is spreading.
137
329000
2000
Eine Anschauung verbreitet sich.
05:46
Now, headline writers
138
331000
2000
Nun, Schlagzeilentexter
05:48
had a field day with our studies.
139
333000
2000
hatten einen Heidenspass an unseren Studien.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
335000
2000
Ich glaube, die Schlagzeile in der New York Times lautete,
05:52
"Are you packing it on?
141
337000
2000
"Sie gehen auf wie ein Hefeteig?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
339000
3000
Schieben Sie's auf ihre dicken Freunde."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
342000
2000
Das Interessante für uns war, dass die europäischen Schlagzeilentexter
05:59
had a different take: They said,
144
344000
2000
einen anderen Standpunkt hatten: Sie sagten,
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
346000
3000
"Nehmen Ihre Freunde zu? Möglicherweise sind Sie daran Schuld."
06:04
(Laughter)
146
349000
5000
(Lachen)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
354000
3000
Und wir dachten, dass dies ein sehr interessanter Kommentar bezüglich Amerika sei --
06:12
and a kind of self-serving,
148
357000
2000
und dieses irgendwie eigennützige,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
359000
2000
gewissermaßen "nicht-meine-Verantwortung" Phänomen.
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
361000
2000
Nicht, dass Sie mich missverstehen: Wir denken nicht, dass unsere Arbeit
06:18
should or could justify prejudice
151
363000
2000
in irgendeiner Weise Vorurteile rechtfertigen sollte oder könnte
06:20
against people of one or another body size at all.
152
365000
3000
gegenüber Menschen mit dem einen oder anderen Körperumfang.
06:24
Our next questions was:
153
369000
2000
Nun, unsere nächste Frage war:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
371000
3000
Können wir diese Ausbreitung tatsächlich veranschaulichen?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
374000
2000
Wirkte sich die Gewichtszunahme einer Person tatsächlich
06:31
to weight gain in another person?
156
376000
2000
auf die Gewichtszunahme einer anderen Person aus?
06:33
And this was complicated because
157
378000
2000
Und das war kompliziert, weil
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
380000
3000
wir die Tatsache in Betracht ziehen mussten, dass die Netzwerkstruktur,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
383000
3000
die Architektur dieser Verbindungen, sich über die Zeit verändern würde.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
386000
3000
Und zusätzlich gibt es, da Fettleibigkeit keine unizentrische Epidemie ist,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
389000
3000
keinen "Patienten Null" der Fettleibigkeitsepidemie --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
392000
3000
wenn wir diesen Typen fänden, ginge die Ausbreitung der Fettleibigkeit von ihm aus.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
395000
2000
Es ist eine multizentrische Epidemie.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
397000
2000
Viele Menschen machen Dinge zur gleichen Zeit.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
399000
3000
Und ich werde Ihnen nun eine 30-sekündige Animation zeigen,
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
402000
3000
deren Erstellung mich und James fünf Jahre unseres Lebens gekostet hat.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
405000
2000
Also nochmal, jeder Punkt ist eine Person.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
407000
2000
Jede Verbindung zwischen ihnen ist eine Beziehung.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
409000
2000
Und wir werden das jetzt in Bewegung setzen,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
411000
3000
nehmen für 30 Jahre tägliche Schnitte vor in dem Netzwerk.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
414000
2000
Die Punkte werden größer.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
416000
3000
Sie werden sehen, wie die gelben Punkte Überhand nehmen.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
419000
2000
Sie sehen wie Menschen geboren werden und sterben;
07:16
dots will appear and disappear --
174
421000
2000
Punkte werden erscheinen und verschwinden.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
423000
3000
Verbindungen werden entstehen und enden. Ehen und Scheidungen,
07:21
friendings and defriendings.
176
426000
2000
Freundschaften und Trennungen,
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
428000
2000
viel Komplexität, viel passiert
07:25
just in this 30-year period
178
430000
2000
allein in dieser 30-jährigen Periode,
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
432000
2000
welche die Fettleibigkeitsepidemie einschließt.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
434000
2000
Und gegen Ende werden Sie Clluster sehen
07:31
of obese and non-obese individuals
181
436000
2000
von fettleibigen und nicht-fettleibigen Menschen
07:33
within the network.
182
438000
2000
innerhalb des Netzwerkes.
07:35
Now, when looked at this,
183
440000
3000
Nun, als ich das betrachtete,
07:38
it changed the way I see things,
184
443000
3000
hat es die Art, wie ich die Dinge sehe, verändert,
07:41
because this thing, this network
185
446000
2000
weil dieses Ding, dieses Netzwerk,
07:43
that's changing across time,
186
448000
2000
das sich über die Zeit verändert,
07:45
it has a memory, it moves,
187
450000
3000
es hat ein Gedächtnis, es bewegt sich,
07:48
things flow within it,
188
453000
2000
Dinge fließen darin,
07:50
it has a kind of consistency --
189
455000
2000
es hat eine Art von Konsistenz;
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
457000
2000
Menschen können sterben, aber es selbst stirbt nicht;
07:54
it still persists --
191
459000
2000
Es bleibt beständig.
07:56
and it has a kind of resilience
192
461000
2000
Und es hat eine Art Belastbarkeit,
07:58
that allows it to persist across time.
193
463000
2000
die es ihm erlaubt, durch die Zeit zu bestehen.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
465000
3000
Und so begann ich, diese Arten von sozialen Netzwerke
08:03
as living things,
195
468000
2000
als lebende Dinge zu sehen,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
470000
3000
als lebende Dinge, die wir unter eine Art Mikroskop legen können
08:08
to study and analyze and understand.
197
473000
3000
zum Studieren und Analysieren und Verstehen.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
476000
2000
Und wir nutzen eine Vielzahl von Methoden, um das zu tun.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
478000
3000
Und wir begannen, alle möglichen anderen Phänomene zu untersuchen.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
481000
2000
Also warfen wir einen Blick auf das Rauch- und Trinkverhalten
08:18
and voting behavior,
201
483000
2000
und das Wahlverhalten,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
485000
2000
und Scheidungen -- welche sich ausbreiten können --
08:22
and altruism.
203
487000
2000
und Altruismus.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
489000
3000
Und letztendlich interessierten wir uns für Emotionen.
08:28
Now, when we have emotions,
205
493000
2000
Nun, wenn wir Emotionen empfinden,
08:30
we show them.
206
495000
2000
zeigen wir sie.
08:32
Why do we show our emotions?
207
497000
2000
Wieso zeigen wir unsere Emotionen?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
499000
2000
Ich meine, es würde von Vorteil sein,
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
501000
3000
unsere Emotionen im Inneren zu erleben, Sie wissen schon, Zorn oder Zufriedenheit.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
504000
2000
Aber wir erleben sie nicht einfach nur, wir zeigen sie.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
506000
3000
Und wir zeigen sie nicht nur, sondern wir können sie auch lesen.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
509000
2000
Und sie können sie nicht nur lesen, sondern sie können sie kopieren.
08:46
There's emotional contagion
213
511000
2000
Es gibt eine emotionale Ansteckung,
08:48
that takes place in human populations.
214
513000
3000
die in menschlichen Populationen stattfindet.
08:51
And so this function of emotions
215
516000
2000
Und diese Funktion der Emotionen
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
518000
2000
lässt also vermuten, dass sie, zusätzlich zu all den anderen Zwecken, die sie haben,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
520000
3000
eine Art primitive Form von Kommunikation sind.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
523000
3000
Und dass wir, wenn wir menschliche Emotionen tatsächlich verstehen wollen,
09:01
we need to think about them in this way.
219
526000
2000
über sie auf diese Weise nachdenken müssen.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
528000
3000
Nun, wir sind es gewohnt, auf diese Weise über Emotionen nachzudenken,
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
531000
3000
in einfachen, irgendwie kurzen Zeiträumen.
09:09
So, for example,
222
534000
2000
Also, ich hielt zum Beispiel
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
536000
2000
diesen Vortrag neulich in New York City,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
538000
2000
und ich sagte, "Wissen Sie, wenn Sie z.B. in der U-Bahn wären
09:15
and the other person across the subway car
225
540000
2000
und die Person gegenüber im U-Bahn Waggon
09:17
smiles at you,
226
542000
2000
lächelt sie an
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
544000
2000
und sie lächeln instinktiv zurück."
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
546000
3000
Und sie sahen mich an, sagten, "In New York City machen wir sowas nicht." (Lachen)
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
549000
2000
Und ich sagte, "Überall sonst auf der Welt
09:26
that's normal human behavior."
230
551000
2000
ist das normales menschliches Verhalten."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
553000
2000
Und da ist also ein sehr instinktiver Weg，
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
555000
3000
auf welchem wir flüchtig Emotionen zueinander übertragen.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
558000
3000
Und tatsächlich, emotionale 'Ansteckung' kann noch weitreichender sein,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
561000
3000
wir könnten z.B. punktuelle Wutausbrüche haben
09:39
as in riots.
235
564000
2000
wie bei Unruhen.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
566000
2000
Die Frage, die wir stellen wollten, war:
09:43
Could emotion spread,
237
568000
2000
Können sich Emotionen
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
570000
3000
in einer nachhaltigeren Weise als bei Unruhen über die Zeit ausbreiten
09:48
and involve large numbers of people,
239
573000
2000
und eine große Zahl von Menschen involvieren,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
575000
3000
nicht nur die beiden Personen in der U-Bahn, die sich anlächeln?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
578000
3000
Möglicherweise ist da eine Art stille Unruhe unter der Oberfläche,
09:56
that animates us all the time.
242
581000
2000
die uns die ganze Zeit antreibt.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
583000
2000
Möglicherweise sind da emotionale Massenbewegungen,
10:00
that ripple through social networks.
244
585000
2000
die durch soziale Netzwerke plätschern.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
587000
3000
Möglicherweise haben Emotionen tatsächlich eine kollektive Existenz,
10:05
not just an individual existence.
246
590000
2000
nicht nur eine individuelle Existenz.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
592000
3000
Und das ist eines der ersten Bilder, die wir machten, um das Phänomen zu untersuchen.
10:10
Again, a social network,
248
595000
2000
Wieder ein soziales Netzwerk,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
597000
3000
aber jetzt färben wir die Leute gelb, wenn sie glücklich sind,
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
600000
3000
und blau, wenn sie traurig sind, und grün dazwischen.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
603000
2000
Und wenn Sie auf das Bild schauen, können Sie gleich
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
605000
2000
Cluster von glücklichen und unglücklichen Menschen sehen,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
607000
2000
wieder, es breitet sich aus über drei Grade an (sozialer) Entfernung.
10:24
And you might form the intuition
254
609000
2000
Und sie könnten den Eindruck bekommen,
10:26
that the unhappy people
255
611000
2000
dass die unglücklichen Leute
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
613000
3000
eine andere strukturelle Position innerhalb des Netzwerkes einnehmen.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
616000
2000
Also, es gibt da eine Mitte und einen Rand des Netzwerkes,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
618000
2000
und die unglücklichen Leute scheinen
10:35
located at the edges.
259
620000
2000
am Rand angeordnet zu sein.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
622000
2000
So, um eine andere Metapher anzuführen,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
624000
2000
wenn Sie sich soziale Netzwerke vorstellen als eine Art
10:41
vast fabric of humanity --
262
626000
2000
riesiges Gewebe von Menschlichkeit --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
628000
3000
Ich bin verbunden mit Ihnen und Ihnen und Ihr, und darüber hinaus endlos in der Entfernung --
10:46
this fabric is actually like
264
631000
2000
dieses Gewebe ist eigentlich wie
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
633000
2000
eine altmodische amerikanische Decke,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
635000
3000
und es hat Flicken darauf, glückliche und unglückliche Flicken.
10:53
And whether you become happy or not
267
638000
2000
Und ob Sie nun glücklich werden oder nicht
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
640000
3000
hängt davon ab, ob sie einen glücklichen Flicken besetzen.
10:58
(Laughter)
269
643000
2000
(Lachen)
11:00
So, this work with emotions,
270
645000
3000
Nun, da das mit Emotionen funktioniert,
11:03
which are so fundamental,
271
648000
2000
welche so fundamental sind,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
650000
2000
brachte es uns dazu, darüber nachzudenken, dass vielleicht
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
652000
2000
die grundlegenden Ursachen der menschlichen sozialen Netzwerke
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
654000
2000
irgendwie in unseren Genen verschlüsselt sind.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
656000
3000
Weil menschliche soziale Netzwerke, wann auch immer sie abgebildet werden,
11:14
always kind of look like this:
276
659000
2000
immer irgendwie aussehen wie dieses,
11:16
the picture of the network.
277
661000
2000
dieses Bild von dem Netzwerk.
11:18
But they never look like this.
278
663000
2000
Aber sie sehen niemals so aus wie dieses.
11:20
Why do they not look like this?
279
665000
2000
Wieso sehen sie nicht so aus wie dieses?
11:22
Why don't we form human social networks
280
667000
2000
Wieso bilden wir keine menschlichen sozialen Netzwerke,
11:24
that look like a regular lattice?
281
669000
2000
die wie gleichförmige Gitter aussehen?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
671000
3000
Nun, die markanten Muster der menschlichen sozialen Netzwerke,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
674000
3000
ihre Allgegenwart und ihr offensichtlicher Zweck
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
677000
2000
gehen vorbei an den eigentlichen Fragen, ob wir uns entwickelten, um
11:34
human social networks in the first place,
285
679000
2000
von vornherein menschliche soziale Netzwerke zu haben,
11:36
and whether we evolved to form networks
286
681000
2000
und ob wir uns entwickelt haben, um Netzwerke
11:38
with a particular structure.
287
683000
2000
mit einer speziellen Struktur zu bilden.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
685000
2000
Und beachten Sie vor allem ... Und so, um das zu jedoch zu verstehen,
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
687000
3000
müssen wir die Netzwerkstruktur zuerst ein klein wenig zerlegen.
11:45
and notice that every person in this network
290
690000
2000
Und beachten Sie, dass jede Person in diesem Netzwerk
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
692000
3000
die exakt gleiche strukturelle Position wie jede andere Person hat.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
695000
3000
Aber das ist nicht bei realen Netzwerken der Fall.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
698000
2000
Also hier ist zum Beispiel ein reales Netzwerk von Studenten
11:55
at an elite northeastern university.
294
700000
3000
an einer Elite-Universität im Nord-Osten.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
703000
2000
Und nun hebe ich einige Punkte hervor,
12:00
If you look here at the dots,
296
705000
2000
und wenn Sie hier auf die Punkte schauen,
12:02
compare node B in the upper left
297
707000
2000
vergleichen Sie Knoten B, links oben,
12:04
to node D in the far right;
298
709000
2000
mit Knoten D, ganz rechts.
12:06
B has four friends coming out from him
299
711000
2000
Und von B gehen vier Freunde aus.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
713000
3000
Und von D gehen sechs Freunde aus.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
716000
3000
Also, diese zwei Individuen haben verschieden viele Freunde.
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
719000
2000
Das ist sehr einleuchtend, wir alle wissen das.
12:16
But certain other aspects
303
721000
2000
Aber bestimmte andere Aspekte
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
723000
2000
der Struktur des sozialen Netzwerks sind nicht so offensichtlich.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
725000
3000
Vergleichen Sie Knoten B links oben mit Knoten A links unten.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
728000
3000
Diese zwei Menschen haben nun beide vier Freunde,
12:26
but A's friends all know each other,
307
731000
2000
aber As Freunde kennen sich alle untereinander,
12:28
and B's friends do not.
308
733000
2000
und Bs Freunde tun das nicht.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
735000
2000
Der Freund eines Freundes von A nun
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
737000
2000
ist wiederum ein Freund von A,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
739000
2000
wohingegen ein Freund eines Freundes von B kein Freund von B ist,
12:36
but is farther away in the network.
312
741000
2000
sondern im Netzwerk weiter weg ist.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
743000
3000
Das ist in Netzwerken als Transitivität bekannt.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
746000
2000
Und vergleichen Sie schließlich Knoten C und D.
12:43
C and D both have six friends.
315
748000
3000
C und D haben beide sechs Freunde.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
751000
3000
Wenn Sie mit Ihnen reden würden und Sie sagten, "Wie sieht Ihr geselschaftliches Leben aus?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
754000
2000
würden sie sagen, "Ich habe sechs Freunde.
12:51
That's my social experience."
318
756000
2000
das ist meine Sozialerfahrung."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
758000
3000
Aber wenn wir nun aus der Vogelperspektive auf dieses Netzwerk schauen,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
761000
3000
können wir sehen, dass sie sehr unterschiedliche soziale Welten besetzen.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
764000
2000
Und ich kann Ihre Intuition fördern, indem ich Sie frage:
13:01
Who would you rather be
322
766000
2000
Wer würden Sie lieber sein,
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
768000
2000
wenn sich ein tödlicher Keim im Netzwerk ausbreiten würde?
13:05
Would you rather be C or D?
324
770000
3000
Würden Sie lieber C oder D sein?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
773000
2000
Sie wären lieber D am Rande des Netzwerkes.
13:10
And now who would you rather be
326
775000
2000
Und nun, wer würden Sie lieber sein,
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
777000
3000
wenn interessanter Klatsch, nicht über Sie,
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
780000
2000
die Runde durch das Netzwerk machen würde?
13:17
Now, you would rather be C.
329
782000
2000
Nun, Sie wären lieber C.
13:19
So different structural locations
330
784000
2000
Also unterschiedliche strukturelle Positionen
13:21
have different implications for your life.
331
786000
2000
haben unterschiedliche Auswirkungen auf Ihr Leben.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
788000
3000
Und in der Tat, als wir einige Experimente machten, um dies zu untersuchen,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
791000
3000
fanden wir heraus, dass 46 Prozent der Variante,
13:29
in how many friends you have
334
794000
2000
wieviele Freunde Sie haben,
13:31
is explained by your genes.
335
796000
2000
durch Ihre Gene erklärt ist.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
798000
3000
Doch das ist nicht überraschend. Wir wissen, dass manche Menschen schüchtern geboren werden
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
801000
3000
und manche gesellig geboren werden. Das ist offensichtlich.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
804000
2000
Aber wir fanden auch nicht-offensichtliche Dinge heraus.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
806000
3000
Zum Beispiel sind 47 Prozent in der Variante,
13:44
in whether your friends know each other
340
809000
2000
ob Ihre Freunde sich untereinander kennen,
13:46
is attributable to your genes.
341
811000
2000
Ihren Genen zuzuschreiben.
13:48
Whether your friends know each other
342
813000
2000
Ob Ihre Freunde sich untereinander kennen,
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
815000
3000
hat nicht nur etwas mit deren Genen zu tun, sondern auch mit Ihren.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
818000
2000
Und wir denken der Grund dafür ist, dass einige Menschen
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
820000
3000
es mögen, Ihre Freunde untereinander vorzustellen -- Sie wissen wer Sie sind --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
823000
3000
und andere von Ihnen halten sie getrennt und stellen Ihre Freunde untereinander nicht vor.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
826000
3000
Und manche Menschen stricken sich also Netzwerke um sich herum zusammen,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
829000
2000
erzeugen eine Art dichtes Netz von Verbindungen
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
831000
2000
in welches sie bequem eingebettet sind.
14:08
And finally, we even found that
350
833000
2000
Und schließlich fanden wir auch heraus, dass
14:10
30 percent of the variation
351
835000
2000
30 Prozent der Variante,
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
837000
3000
ob Menschen in der Mitte oder am Rande des Netzwerkes sind,
14:15
can also be attributed to their genes.
353
840000
2000
ebenfalls ihren Genen zugeschrieben werden kann.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
842000
2000
Ob Sie sich also selber in der Mitte oder am Rande befinden,
14:19
is also partially heritable.
355
844000
3000
ist auch teilweise vererbbar.
14:22
Now, what is the point of this?
356
847000
3000
Nun, was hat das für einen Sinn?
14:25
How does this help us understand?
357
850000
2000
Wie hilft es uns, [die Welt] zu verstehen?
14:27
How does this help us
358
852000
2000
Wie hilft es uns,
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
854000
3000
einige der Probleme zu erkennen, die uns heutzutage beeinflussen?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
858000
3000
Nun, mein Argument ist, dass Netzwerke einen Wert haben.
14:36
They are a kind of social capital.
361
861000
3000
Sie sind eine Art soziales Kapital.
14:39
New properties emerge
362
864000
2000
Neue Eigenschaften entstehen
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
866000
2000
durch unsere Einbettung in soziale Netzwerke,
14:43
and these properties inhere
364
868000
3000
und diese Eigenschaften liegen
14:46
in the structure of the networks,
365
871000
2000
in der Struktur der Netzwerke,
14:48
not just in the individuals within them.
366
873000
2000
nicht nur in den Individuen, die sich darin befinden.
14:50
So think about these two common objects.
367
875000
2000
So, denken Sie an diese beiden bekannten Objekte.
14:52
They're both made of carbon,
368
877000
2000
Sie bestehen beide aus Kohlenstoff,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
879000
3000
und dennoch hat eines von beiden Kohlenstoff-Atome in sich,
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
882000
3000
die auf eine spezielle Weise angeordnet sind, auf der linken Seite,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
885000
3000
und Sie bekommen Graphit, das weich und dunkel ist.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
888000
2000
Aber wenn Sie dieselben Kohlenstoff-Atome nehmen
15:05
and interconnect them a different way,
373
890000
2000
und sie auf eine andere Weise miteinander verbinden,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
892000
3000
bekommen Sie einen Diamanten, welcher klar und hart ist.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
895000
3000
Und diese Eigenschaften von Geschmeidigkeit und Härte, Dunkelheit und Klarheit
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
898000
2000
liegen nicht in den Kohlenstoff-Atomen.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
900000
3000
Sie liegen in den Verbindungen zwischen den Kohlenstoff-Atomen,
15:18
or at least arise because of the
378
903000
2000
oder entstehen zumindest durch
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
905000
2000
die Verbindungen zwischen den Kohlenstoff-Atomen.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
907000
3000
Entsprechend übertragen sich also die Muster der Verbindungen zwischen Menschen
15:25
confers upon the groups of people
381
910000
3000
auf Gruppen von Menschen
15:28
different properties.
382
913000
2000
mit unterschiedlichen Eigenschaften.
15:30
It is the ties between people
383
915000
2000
Es ist die Verbindung zwischen Menschen
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
917000
3000
die das Ganze größer macht als die Summe ihrer Teile.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
920000
3000
Und es ist deshalb nicht nur das, was diesen Menschen passiert --
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
923000
3000
ob sie abnehmen oder zunehmen, oder reich oder arm werden,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
926000
3000
oder glücklich oder unglücklich werden -- was uns beeinflusst;
15:44
it's also the actual architecture
388
929000
2000
Es ist auch die gegenwärtige Architektur
15:46
of the ties around us.
389
931000
2000
von diesen Verbindungen um uns herum.
15:48
Our experience of the world
390
933000
2000
Unsere Erfahrung von der Welt
15:50
depends on the actual structure
391
935000
2000
hängt von der jeweiligen Struktur
15:52
of the networks in which we're residing
392
937000
2000
der Netzwerke ab, in denen wir angesiedelt sind,
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
939000
3000
und all den möglichen Dingen, die durch das Netzwerk
15:57
through the network.
394
942000
2000
plätschern und fließen.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
945000
3000
Nun, ich denke, der Grund, weshalb das der Fall ist,
16:03
is that human beings assemble themselves
396
948000
2000
ist, dass Menschen sich selbst zusammenfinden
16:05
and form a kind of superorganism.
397
950000
3000
und eine Art Superoganismus bilden.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
954000
3000
Nun, ein Superorganismus ist eine Art Ansammlung von Individuen,
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
957000
3000
welche Verhaltensweisen oder Phänomene zeigen oder bekunden,
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
960000
3000
die nicht auf Untersuchungen von Individuen reduzierbar sind,
16:18
and that must be understood by reference to,
401
963000
2000
und die in bezug auf
16:20
and by studying, the collective.
402
965000
2000
und durch Untersuchungen des Kollektivs verstanden werden müssen,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
967000
3000
wie zum Beispiel ein Bienenstock,
16:25
that's finding a new nesting site,
404
970000
3000
der eine neue Niststätte findet,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
973000
2000
oder ein Vogelschwarm, der einem Raubtier ausweicht,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
975000
3000
oder ein Vogelschwarm, der in der Lage ist, seine Weisheiten zu vereinen,
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
978000
2000
und der navigiert und einen kleinen Fleck
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
980000
2000
auf einer Insel inmitten des Pazifiks findet,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
982000
2000
oder ein Rudel Wölfe, das in der Lage ist,
16:39
to bring down larger prey.
410
984000
3000
eine größere Beute zu erledigen.
16:42
Superorganisms have properties
411
987000
2000
Superorganismen haben Eigenschaften,
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
989000
3000
die nicht einfach durch das Untersuchen von Individuen verstanden werden können.
16:47
I think understanding social networks
413
992000
2000
Ich denke, soziale Netzwerke zu verstehen
16:49
and how they form and operate
414
994000
2000
und wie sie sich bilden und funktionieren,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
996000
3000
kann uns helfen, nicht nur Gesundheit und Emotionen zu verstehen,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
999000
2000
sondern alle möglichen anderen Phänomene --
16:56
like crime, and warfare,
417
1001000
2000
wie Kriminalität und Kriegsführung,
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1003000
2000
und ökonomische Phänomene wie Anstürme auf eine Bank
17:00
and market crashes
419
1005000
2000
und Markteinbrüche
17:02
and the adoption of innovation
420
1007000
2000
und die Annahme von Innovationen
17:04
and the spread of product adoption.
421
1009000
2000
und die Ausbreitung von Produktakzeptanz.
17:06
Now, look at this.
422
1011000
2000
Nun, schauen Sie hier.
17:09
I think we form social networks
423
1014000
2000
Ich denke, wir bauen soziale Netzwerke,
17:11
because the benefits of a connected life
424
1016000
2000
weil die Vorteile eines verbundenen Lebens
17:13
outweigh the costs.
425
1018000
3000
die Kosten überwiegen.
17:16
If I was always violent towards you
426
1021000
2000
Wenn ich Ihnen gegenüber immer gewalttätig gewesen wäre
17:18
or gave you misinformation
427
1023000
2000
oder Ihnen falsche Auskunft gegeben hätte,
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1025000
3000
oder Sie unglücklich gemacht hätte, oder Sie mit tödlichen Bakterien infiziert hätte,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1028000
2000
würden Sie die Verbindung zu mir trennen,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1030000
2000
und das Netzwerk würde sich auflösen.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1032000
3000
Also ist das Verbreiten von guten und wertvollen Dingen
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1035000
3000
notwendig, um soziale Netzwerk zu stützen und zu nähren.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1039000
2000
Ebenso werden soziale Netzwerke benötigt,
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1041000
3000
um gute und wertvolle Dinge zu verbreiten,
17:39
like love and kindness
435
1044000
2000
wie Liebe und Güte
17:41
and happiness and altruism
436
1046000
2000
und Freude und Uneigennützigkeit
17:43
and ideas.
437
1048000
2000
und Ideen.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1050000
2000
Eigentlich denke ich, dass, wenn wir merken,
17:47
how valuable social networks are,
439
1052000
2000
wie wertvoll soziale Netzwerke sind,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1054000
3000
wir viel mehr Zeit damit verbringen würden, sie zu nähren und sie Aufrecht zu erhalten,
17:52
because I think social networks
441
1057000
2000
denn ich denke, soziale Netzwerke
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1059000
3000
sind grundlegend verbunden mit Gutherzigkeit.
17:57
And what I think the world needs now
443
1062000
2000
Und ich glaube das, was die Welt jetzt braucht,
17:59
is more connections.
444
1064000
2000
sind mehr Verbindungen.
18:01
Thank you.
445
1066000
2000
Vielen Dank.
18:03
(Applause)
446
1068000
3000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Nicholas Christakis - Physician, social scientistNicholas Christakis explores how the large-scale, face-to-face social networks in which we are embedded affect our lives, and what we can do to take advantage of this fact.
Why you should listen
People aren't merely social animals in the usual sense, for we don't just live in groups. We live in networks -- and we have done so ever since we emerged from the African savannah. Via intricately branching paths tracing out cascading family connections, friendship ties, and work relationships, we are interconnected to hundreds or even thousands of specific people, most of whom we do not know. We affect them and they affect us.
Nicholas Christakis' work examines the biological, psychological, sociological, and mathematical rules that govern how we form these social networks, and the rules that govern how they shape our lives. His work shows how phenomena as diverse as obesity, smoking, emotions, ideas, germs, and altruism can spread through our social ties, and how genes can partially underlie our creation of social ties to begin with. His work also sheds light on how we might take advantage of an understanding of social networks to make the world a better place.
At Yale, Christakis is a Professor of Social and Natural Science, and he directs a diverse research group in the field of biosocial science, primarily investigating social networks. His popular undergraduate course "Health of the Public" is available as a podcast. His book, Connected, co-authored with James H. Fowler, appeared in 2009, and has been translated into 20 languages. In 2009, he was named by Time magazine to its annual list of the 100 most influential people in the world, and also, in 2009 and 2010, by Foreign Policy magazine to its list of 100 top global thinkers
Nicholas Christakis | Speaker | TED.com