TED2010
Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks
ニコラス・クリスタキス：社会的ネットワークの知られざる影響
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私たちはみな友人、家族、仕事の同僚などから構成される広大な社会的ネットワークに組み込まれています。幸せから肥満まで様々な特性がどのようにして人から人へ広がっていくかをニコラス・クリスタキスが追跡し、ネットワーク内の位置が気付かぬうちに私たちの生活にどう影響を与えるかを紹介します。
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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00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
1000
3000
話は15年前にさかのぼります
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
4000
3000
シカゴ大学でホスピス医として働いていたころのことです
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
7000
3000
シカゴ南部で死期の近い人々と
00:25
in the South Side of Chicago.
3
10000
2000
その家族のケアをしていました そして
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
12000
3000
末期患者と家族に起こることを
00:30
over the course of their terminal illness.
5
15000
3000
目の当たりにしていました
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
18000
2000
そして研究室では「配偶者を亡くして受ける影響」について
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
20000
2000
研究していました これは社会学では
00:37
going back 150 years,
8
22000
2000
150年前からある古い考えで
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
24000
2000
「悲嘆のあまりの死」として知られています
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
26000
3000
例えば私が死んだ場合その後1年間は
00:44
for instance, in the first year.
11
29000
2000
私の妻も亡くなる可能性が2倍になるのです
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
31000
3000
私はある患者のケアを行なっていましたが
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
34000
2000
この患者は末期の認知症の女性でした
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
36000
2000
写真の二人とは違い
00:53
she was being cared for
15
38000
2000
この女性の場合は
00:55
by her daughter.
16
40000
2000
娘さんが介護をしていました
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
42000
3000
娘さんは母親の介護で疲れきっていました
01:00
And the daughter's husband,
18
45000
2000
そして娘さんの夫もまた
01:02
he also was sick
19
47000
3000
自分の妻が疲労困憊していることに
01:05
from his wife's exhaustion.
20
50000
2000
苦しんでいました
01:07
And I was driving home one day,
21
52000
2000
そんなある日私が車で家に向かっていると
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
54000
3000
その夫の友人から電話がかかってきました
01:12
calling me because he was depressed
23
57000
2000
彼は自分の友達の苦しむ様子をみて
01:14
about what was happening to his friend.
24
59000
2000
気がめいっているというのです
01:16
So here I get this call from this random guy
25
61000
2000
そういうわけで私は知らない人から電話をもらい
01:18
that's having an experience
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63000
2000
しかもその人は
01:20
that's being influenced by people
27
65000
2000
社会的に一定の距離のある人から
01:22
at some social distance.
28
67000
2000
影響受けて電話したわけです
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
69000
3000
このことでふと2つのとても簡単なことに気がつきました
01:27
First, the widowhood effect
30
72000
2000
1つ目は「配偶者を亡くして受ける影響」は
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
74000
3000
夫婦間に限ったことではないということ そしてもう1つは
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
77000
3000
2人の間だけにとどまるわけでもないということです
01:35
And I started to see the world
33
80000
2000
私は世界をまったく新しい視点で
01:37
in a whole new way,
34
82000
2000
人々がペアになって
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
84000
3000
つながっているようなものだと考えるようになりました
01:42
And then I realized that these individuals
36
87000
2000
更にはこれらのペアが近くの別のペアとつながって
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
89000
3000
4人組を形成していくということに気づいたのです
01:47
And then, in fact, these people
38
92000
2000
その上 この人たちは他のさまざまな人間関係に
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
94000
2000
組み込まれています 例えば
01:51
marriage and spousal
40
96000
2000
結婚や配偶者関係
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
98000
2000
友情関係やその他のさまざまなつながりです
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
100000
3000
実際これらのつながりは広大で
01:58
and that we were all embedded in this
43
103000
2000
その上 私たちは皆この広いつながりのなかに
02:00
broad set of connections with each other.
44
105000
3000
組み込まれているのです
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
108000
3000
私は世界をまったく新しい視点から見るようになり
02:06
and I became obsessed with this.
46
111000
2000
すっかりとりこになりました
02:08
I became obsessed with how it might be
47
113000
2000
どうして私たちはこの社会的ネットワークに組み込まれていて
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
115000
2000
そして私たちの生活にどう影響を与えているのか
02:12
and how they affect our lives.
49
117000
2000
という疑問が頭を離れなくなりました
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
119000
3000
社会的ネットワークには複雑な美しさがあります
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
122000
2000
とても精巧で複雑で
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
124000
2000
いたるところにあるので
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
126000
3000
実際にどんな役割を担っているかと考えさせられます
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
129000
2000
なぜ私たちは社会的ネットワークに組み込まれているのでしょう？
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
131000
2000
どのように形成され機能しているのでしょう？
02:28
And how do they effect us?
56
133000
2000
そして私たちにどのような影響を与えているのでしょうか？
02:30
So my first topic with respect to this,
57
135000
3000
社会的ネットワークに関しての私の一番最初のテーマは
02:33
was not death, but obesity.
58
138000
3000
死ではなく肥満についてでした
02:36
It had become trendy
59
141000
2000
肥満のまん延について話すことが
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
143000
2000
にわかに流行になっていましたが
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
145000
3000
私は共同研究者のジェームス・ファウラーと共に
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
148000
3000
肥満は本当に伝染するのか また
02:46
and could it spread from person to person
63
151000
2000
先ほど話した4人のように 人から人へと伝染して
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
153000
3000
広まっていくのだろうかと考えるようになりました
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
156000
3000
このスライドは初期の研究結果の一部です
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
159000
3000
2000年の時点の2200人の人々で
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
162000
2000
それぞれの点は人で 点の大きさは
02:59
proportional to people's body size;
68
164000
2000
その人の体の大きさと比例しています
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
166000
3000
つまり大きい点は体の大きい人です
03:04
In addition, if your body size,
70
169000
2000
体型に加えて
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
171000
2000
BMIまたはボディマス指数が30以上
03:08
if you're clinically obese --
72
173000
2000
つまり医学的に肥満の人は
03:10
we also colored the dots yellow.
73
175000
2000
点が黄色になっています
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
177000
2000
さて この画像をみれば
03:14
that there are clusters of obese and
75
179000
2000
肥満の人の集団とそうでない人の集団があることが
03:16
non-obese people in the image.
76
181000
2000
一目でわかるでしょう
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
183000
3000
しかしこの画像の見た目がかなり複雑なことには変わりなく
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
186000
3000
具体的に何が起こっているのかわかりにくいですね
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
189000
2000
しかも いくつかの疑問がすぐに浮かんできます
03:26
How much clustering is there?
80
191000
2000
ここにはどのぐらい密集した集団があるのでしょうか？
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
193000
3000
偶然に起こりうる以上の数の集団があるのでしょうか？
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
196000
2000
集団の大きさはどのくらいまで大きくなるのでしょう？
03:33
And, most importantly,
83
198000
2000
そして何よりも
03:35
what causes the clusters?
84
200000
2000
これらの集団を形成するのは何でしょうか？
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
202000
3000
そこで私たちは集団の大きさを計算し分析しました
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
205000
2000
こちらのY軸に見てもらえるのは
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
207000
3000
肥満の人と社会的接点がある人が自分も肥満である確率が
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
210000
2000
どのくらい増加するかを示したものです
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
212000
3000
X軸はこの2人の間の距離を示しています
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
215000
2000
一番左の紫色のグラフは
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
217000
2000
友達が肥満だったら自分も肥満になる危険性が
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
219000
3000
45％高くなることを表しています
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
222000
2000
隣の赤色のグラフは
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
224000
2000
友達の友達が肥満だと 自分の肥満の危険性は
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
226000
2000
25％高くなることを表しています
04:03
And then the next line over says
96
228000
2000
そしてその隣のグラフは 友達の友達の友達
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
230000
3000
知り合いでもない人が肥満の場合でも
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
233000
3000
肥満の危険性は10％高くなることを表しています
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
236000
3000
そして友達の友達の友達の友達まで離れたとき
04:14
that there's no longer a relationship
100
239000
2000
ようやく その人の体型が自分の体型と
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
241000
3000
関係なくなるのです
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
245000
3000
では何が集団化を引き起こすのでしょう？
04:23
There are at least three possibilities:
103
248000
2000
少なくとも3つの可能性が考えられます
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
250000
2000
ひとつは自分が太ったせいで
04:27
it causes you to gain weight.
105
252000
2000
相手も太ってしまう誘発
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
254000
3000
つまり人から人へ広がっていくという可能性です
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
257000
2000
2つ目は誰もが考える同質結合傾向
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
259000
2000
つまり「類は友を呼ぶ」という可能性です
04:36
here, I form my tie to you
109
261000
2000
要は「私たちは同じような体型をしているから
04:38
because you and I share a similar body size.
110
263000
3000
友達になりましょう」ということです
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
266000
2000
そして3つ目の可能性は「交絡」として知られているものです
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
268000
3000
現状を判断する能力を狂わせるからです
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
271000
2000
この場合は自分の体重増加のせいで
04:48
is causing your weight gain,
114
273000
2000
相手の体重も増加するという発想ではなく
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
275000
2000
またお互い同じような体型をしているから
04:52
because you and I share the same body size,
116
277000
2000
その人と友達になりたいという発想でもありません
04:54
but rather that we share a common exposure
117
279000
2000
ここではむしろ 例えばスポーツジムなど
04:56
to something, like a health club
118
281000
3000
2人が同時に痩せるような
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
284000
3000
共通点があるという考えです そして
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
287000
3000
データを分析すると これらすべての可能性は
05:05
including for induction.
121
290000
2000
立証されたのです 「誘発」も含めてです
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
292000
2000
そしてもし自分の友達が肥満になったとしたら
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
294000
3000
同じ期間に自分自身も肥満になる危険性が
05:12
in the same given time period.
124
297000
2000
57％も上がることがわかりました
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
299000
3000
この現象にはいくつものメカニズムがあると考えられます
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
302000
2000
ひとつは友達がある習慣を身に着けて
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
304000
3000
自分にも広めるという可能性です
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
307000
3000
例えば「マフィンとビールで一杯しようよ」などと誘われて
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
310000
3000
最悪な組み合わせですけど
05:28
But you adopt that combination,
130
313000
2000
でもその習慣を自分も取り入れて
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
315000
3000
自分自身も友達のように太り始めるのです
05:33
Another more subtle possibility
132
318000
2000
もうひとつの油断できない可能性として
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
320000
3000
友達が太り始めたことで 自分の考える
05:38
of what an acceptable body size is.
134
323000
2000
体型の許容範囲が変わってしまうということがあります
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
325000
2000
ここでは人から人へと広がるのは
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
327000
2000
習慣ではなく常識です
05:44
An idea is spreading.
137
329000
2000
考えが広がっているのです
05:46
Now, headline writers
138
331000
2000
ちなみに 特ダネ記者たちは
05:48
had a field day with our studies.
139
333000
2000
私たちの研究を見て大騒ぎしたのですが
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
335000
2000
ニューヨークタイムズの記事の見出しは確か
05:52
"Are you packing it on?
141
337000
2000
「体重が増えてきた？
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
339000
3000
－それは肥満の友達のせいです」でした
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
342000
2000
面白かったのはヨーロッパの記者たちは
05:59
had a different take: They said,
144
344000
2000
違った見方をしていたことで 彼らの見出しは
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
346000
3000
「友達が太り始めた？－それはあなたのせいかも」でした
06:04
(Laughter)
146
349000
5000
（笑い）
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
354000
3000
これはアメリカに対する そして
06:12
and a kind of self-serving,
148
357000
2000
身勝手で「私のせいじゃありません」的な現象に対する
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
359000
2000
なかなか興味深いコメントだと思いました
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
361000
2000
ここではっきりと言っておきたいのですが
06:18
should or could justify prejudice
151
363000
2000
私たちはこの研究が人々の体型に対する偏見を
06:20
against people of one or another body size at all.
152
365000
3000
正当化するものだと考えてはいません
06:24
Our next questions was:
153
369000
2000
さて 私たちの次の課題はこうした広がりを
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
371000
3000
視覚化することはできるだろうかというものでした
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
374000
2000
ある人の体重の増加が別の人にも
06:31
to weight gain in another person?
156
376000
2000
うつることがあるのでしょうか
06:33
And this was complicated because
157
378000
2000
これはとても複雑でした なぜなら
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
380000
3000
ネットワークの構造 つまりつながりの構成は時間とともに
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
383000
3000
常に変化していることを考えなければならないからです
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
386000
3000
また 肥満はひとつの感染源から広がる伝染病ではないので
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
389000
3000
肥満の流行には「患者第1号」は存在しません
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
392000
3000
もしいたら肥満はその人を中心にして広がっているはずです
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
395000
2000
肥満は感染源が複数ある伝染病と言えます
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
397000
2000
たくさんの人が同時に様々なことをしているのです
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
399000
3000
今から30秒ほどのビデオ映像をお見せします
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
402000
3000
私とジェームスが5年間を費やして作りました
07:00
So, again, every dot is a person.
167
405000
2000
先ほどのようにそれぞれの点が人です
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
407000
2000
点と点の連結線はその人たちの関係を表します
07:04
We're going to put this into motion now,
169
409000
2000
今から映像を再生します
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
411000
3000
ネットワークの毎日のカットがおよそ30年分続きます
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
414000
2000
点が大きくなりおびただしい数の黄色の点が
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
416000
3000
ネットワークを支配していくのがわかるでしょう
07:14
You're going to see people be born and die --
173
419000
2000
人々が生まれまた亡くなるにしたがって
07:16
dots will appear and disappear --
174
421000
2000
点も現れたり消えたりします また
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
423000
3000
点が繋がったり切れたりします 結婚や離婚
07:21
friendings and defriendings.
176
426000
2000
友達になったり友達でなくなったりするからです
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
428000
2000
本当に複雑で多くのことが
07:25
just in this 30-year period
178
430000
2000
たったこの30年の間に起こります
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
432000
2000
肥満のまん延も含めてです
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
434000
2000
そして最終的に
07:31
of obese and non-obese individuals
181
436000
2000
肥満の人の集団とそうでない人の集団が
07:33
within the network.
182
438000
2000
ネットワーク内に見えてきます
07:35
Now, when looked at this,
183
440000
3000
これを見たとき
07:38
it changed the way I see things,
184
443000
3000
私のものの見方が変わりました
07:41
because this thing, this network
185
446000
2000
なぜならこのネットワークは
07:43
that's changing across time,
186
448000
2000
時がたつにつれて変化していて
07:45
it has a memory, it moves,
187
450000
3000
記憶があり 動きがあり
07:48
things flow within it,
188
453000
2000
ネットワーク内を循環するものもあり
07:50
it has a kind of consistency --
189
455000
2000
ある種の一貫性があるのです
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
457000
2000
人々は死ぬかもしれませんが ネットワークは死にません
07:54
it still persists --
191
459000
2000
ネットワークは存在し続けます
07:56
and it has a kind of resilience
192
461000
2000
順応力のようなものを持ち合わせていて
07:58
that allows it to persist across time.
193
463000
2000
時間が立っても存在しつづけることができるのです
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
465000
3000
それで この種の社会性ネットワークを
08:03
as living things,
195
468000
2000
生き物としてみるようになりました
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
470000
3000
顕微鏡のようなものを使って研究分析し
08:08
to study and analyze and understand.
197
473000
3000
理解を深めることができるような生き物です
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
476000
2000
このためにさまざまな手段を用い
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
478000
3000
ほかのさまざまな種類の現象についても研究し始めました
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
481000
2000
喫煙や飲酒の習慣
08:18
and voting behavior,
201
483000
2000
投票行動
08:20
and divorce -- which can spread --
202
485000
2000
さらには離婚－これも広がるんですが－
08:22
and altruism.
203
487000
2000
そして利他主義もです
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
489000
3000
そしてやがて感情についても興味を持つようになりました
08:28
Now, when we have emotions,
205
493000
2000
さて 私たちは感情を抱くと
08:30
we show them.
206
495000
2000
それを表します
08:32
Why do we show our emotions?
207
497000
2000
どうして感情を表すのでしょう？
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
499000
2000
怒りや幸福感など心の中の感情を体験することに
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
501000
3000
利点はあるでしょうが
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
504000
2000
私たちはただ感情を体験するにとどまらず表現します
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
506000
3000
それだけでなく周りの人はその感情を読み取ることができます
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
509000
2000
ただ読み取るだけでなくまねることもできます
08:46
There's emotional contagion
213
511000
2000
「感情の伝染」が
08:48
that takes place in human populations.
214
513000
3000
集団のなかで起こるのです
08:51
And so this function of emotions
215
516000
2000
したがって感情の持つ機能というのは
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
518000
2000
感情が持つ他の目的に加えて
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
520000
3000
原始的なコミュニケーション手段のようなものだと言えます
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
523000
3000
実際 人間の感情を本当に理解したかったら
09:01
we need to think about them in this way.
219
526000
2000
このように考える必要があります
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
528000
3000
ところで 私たちは感情を
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
531000
3000
単純で短時間に起こるものと考えがちです
09:09
So, for example,
222
534000
2000
例えば
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
536000
2000
最近ニューヨーク市で講演をしていて
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
538000
2000
こう言いました
09:15
and the other person across the subway car
225
540000
2000
「地下鉄に乗っていて
09:17
smiles at you,
226
542000
2000
向かい側に座っている人がほほ笑みかけてきたら
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
544000
2000
反射的にほほえみ返しますよね」
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
546000
3000
聴衆は真面目な顔で「ニューヨーク市ではそういうことはしません」と言うので（笑い）
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
549000
2000
私は「ほかでは世界中どこでも
09:26
that's normal human behavior."
230
551000
2000
これが人間のごく普通の行動です」と付け加えたのですが
09:28
And so there's a very instinctive way
231
553000
2000
つまり 私たちは瞬間的に感情を伝え合うことを
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
555000
3000
とても本能的に行っているのです
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
558000
3000
その上「感情の伝染」はより広範囲でも起こり得ます
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
561000
3000
暴動のような
09:39
as in riots.
235
564000
2000
断続的に起こる怒りの表現のようなものがそうです
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
566000
2000
私たちが知りたかったのは
09:43
Could emotion spread,
237
568000
2000
暴動などのケースより持続的な方法で
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
570000
3000
感情が時とともに広がることができるのかということです
09:48
and involve large numbers of people,
239
573000
2000
そして地下鉄の車両でほほ笑み合う二人だけでなく
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
575000
3000
もっと多くの人の間で広がることができるのでしょうか？
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
578000
3000
表面下の静かな暴動のようなものがあって
09:56
that animates us all the time.
242
581000
2000
私たちを常に活気づけているのかもしれません
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
583000
2000
また 感情の集団暴走が社会的ネットワーク上で
10:00
that ripple through social networks.
244
585000
2000
波紋のように広がっているのかもしれません
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
587000
3000
もしかすると感情は実際に集合的な存在で
10:05
not just an individual existence.
246
590000
2000
個人的な存在だけではないかもしれません
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
592000
3000
この現象を研究するために作った最初のイメージのひとつがこれです
10:10
Again, a social network,
248
595000
2000
これも社会的ネットワークですが
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
597000
3000
今度は幸せな人だったら黄色に
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
600000
3000
悲しんでいる人は青 その中間は緑にしました
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
603000
2000
この画像を見ればすぐに
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
605000
2000
幸せな人と不幸せな人の集団があるのがわかります
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
607000
2000
ここでも3人分の距離をおいてて広がっています
10:24
And you might form the intuition
254
609000
2000
そして直感的にわかるでしょうが
10:26
that the unhappy people
255
611000
2000
不幸せな人たちは
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
613000
3000
ネットワーク構造上で異なった位置を占めています
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
616000
2000
このネットワークには真ん中と端がありますが
10:33
and the unhappy people seem to be
258
618000
2000
不幸せな人たちは
10:35
located at the edges.
259
620000
2000
端のほうに位置する傾向にあります
10:37
So to invoke another metaphor,
260
622000
2000
別の比喩に例えると
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
624000
2000
社会的ネットワークを
10:41
vast fabric of humanity --
262
626000
2000
巨大な人類の構造のようなものだと想像すると
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
628000
3000
私はあなたとつながっていて あなたは彼女とつながっている
10:46
this fabric is actually like
264
631000
2000
というように限りなく遠くまでつながっていきます
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
633000
2000
この構造は昔ながらのアメリカンキルトのように
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
635000
3000
幸せな布切れと不幸せな布切れが継ぎ合わせられていて
10:53
And whether you become happy or not
267
638000
2000
その人が幸せになるかどうかは
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
640000
3000
幸せなほうの布切れにいるかどうかにもよるのです
10:58
(Laughter)
269
643000
2000
（笑い）
11:00
So, this work with emotions,
270
645000
3000
この感情についての研究は
11:03
which are so fundamental,
271
648000
2000
とても基本的なものですが
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
650000
2000
人間が社会的ネットワークを形成する根本的な理由は
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
652000
2000
遺伝子の中にコードされているのではないかと
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
654000
2000
考えるきっかけになりました
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
656000
3000
なぜなら人間の社会的ネットワークを図にすると
11:14
always kind of look like this:
276
659000
2000
いつも同じように見え
11:16
the picture of the network.
277
661000
2000
この図のような形をしているからです
11:18
But they never look like this.
278
663000
2000
決してこのようにはなりません
11:20
Why do they not look like this?
279
665000
2000
なぜこの図のようにはならないのでしょう？
11:22
Why don't we form human social networks
280
667000
2000
なぜ私たちは規則的な格子型の
11:24
that look like a regular lattice?
281
669000
2000
社会的ネットワークを形成しないのでしょうか？
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
671000
3000
人間の社会的ネットワークの印象的なパターンと
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
674000
3000
その普遍性そして明らかな意図は
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
677000
2000
私たちはそもそも最初から
11:34
human social networks in the first place,
285
679000
2000
社会的ネットワークを持つように進化してきたのではないか
11:36
and whether we evolved to form networks
286
681000
2000
ある特定の構造を形成するように進化してきたのではないか
11:38
with a particular structure.
287
683000
2000
という疑問を私たちに投げかけます
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
685000
2000
しかしこれを理解するためにはまず
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
687000
3000
ネットワークの構造を詳細に調べなければなりません
11:45
and notice that every person in this network
290
690000
2000
このネットワーク上の人は
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
692000
3000
だれもがみな同じ構造位置にあることに注目してください
11:50
But that's not the case with real networks.
292
695000
3000
しかし実際のネットワークではそんなことはありません
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
698000
2000
例えばこれは現実に存在する
11:55
at an elite northeastern university.
294
700000
3000
アメリカ北東部のエリート大学の学生のネットワークです
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
703000
2000
いくつかの点がハイライトしてあります
12:00
If you look here at the dots,
296
705000
2000
点を見て
12:02
compare node B in the upper left
297
707000
2000
左上にいるBと
12:04
to node D in the far right;
298
709000
2000
右端にいるDを比べてください
12:06
B has four friends coming out from him
299
711000
2000
Bは4人の友だちとつながっています
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
713000
3000
そしてDは6人の友達とつながっています
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
716000
3000
つまりこの2人には違った人数の友達がいます
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
719000
2000
でもこれは誰もがわかりきったことですね
12:16
But certain other aspects
303
721000
2000
しかし社会的ネットワークには
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
723000
2000
そこまで明白ではない側面もあります
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
725000
3000
左上のBと左下のAを比べてください
12:23
Now, those people both have four friends,
306
728000
3000
この2人にはともに4人の友達がいますが
12:26
but A's friends all know each other,
307
731000
2000
Aの友達はみなお互い知り合いです
12:28
and B's friends do not.
308
733000
2000
しかしBの友達はお互いを知りません
12:30
So the friend of a friend of A's
309
735000
2000
つまりAの友達の友達は
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
737000
2000
Aとも友達ですが
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
739000
2000
Bの友達の友達はBとは友達ではなくて
12:36
but is farther away in the network.
312
741000
2000
ネットワーク上ではBからより離れたところにいます
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
743000
3000
これはネットワークの他動性と呼ばれます
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
746000
2000
そして最後にCとDを比べてください
12:43
C and D both have six friends.
315
748000
3000
CとDはともに友達が6人います
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
751000
3000
この2人に「どんな社会生活を送っていますか？」と聞いたら
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
754000
2000
2人とも「友達が6人います
12:51
That's my social experience."
318
756000
2000
それが私の社会生活です」と答えるでしょう
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
758000
3000
しかしこのネットワークを一望すると
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
761000
3000
この2人はかなり異なった社会にいることがわかります
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
764000
2000
こう聞けばみなさんは直感で理解できるでしょう
13:01
Who would you rather be
322
766000
2000
もし致死性の病原菌が
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
768000
2000
ネットワーク上に広がったとしたら
13:05
Would you rather be C or D?
324
770000
3000
みなさんはCとDのどちらになりたいですか？
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
773000
2000
ネットワークの端にいるDになりたいでしょう
13:10
And now who would you rather be
326
775000
2000
では もし自分以外の人の
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
777000
3000
おいしいうわさ話が
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
780000
2000
ネットワーク上で広まっているとしたら？
13:17
Now, you would rather be C.
329
782000
2000
この場合はCになりたいですね
13:19
So different structural locations
330
784000
2000
つまり異なった構造位置にいることは
13:21
have different implications for your life.
331
786000
2000
自分の人生に違った意味合いを持ってくるのです
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
788000
3000
これに関する実験をいくつか行いましたが
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
791000
3000
友達の人数の幅の46％は
13:29
in how many friends you have
334
794000
2000
実際その人の遺伝子によって決まる
13:31
is explained by your genes.
335
796000
2000
ということがわかりました
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
798000
3000
しかしこれはさほど驚くようなことではありません
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
801000
3000
生まれつき恥ずかしがり屋の人もいれば
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
804000
2000
社交的な人もいることは周知の通りです
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
806000
3000
しかし意外なことも分かりました
13:44
in whether your friends know each other
340
809000
2000
例えば自分の友達2人がお互い知り合いかどうかの
13:46
is attributable to your genes.
341
811000
2000
47％も遺伝子に左右されるのです
13:48
Whether your friends know each other
342
813000
2000
自分の友達がお互い知り合いかどうかは
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
815000
3000
友達の遺伝子だけでなく自分自身の遺伝子にもよるのです
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
818000
2000
これは自分の友達同士を紹介するのが好きな人もいれば
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
820000
3000
それぞれの友達の間に距離を設けて
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
823000
3000
友達同士を合わせない人もいるからでしょう
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
826000
3000
さらにネットワークを自分の周りに編むようにして
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
829000
2000
沢山の繋がりを張りめぐらせ
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
831000
2000
そこに快適に腰を据える人もいます
14:08
And finally, we even found that
350
833000
2000
そして最後に
14:10
30 percent of the variation
351
835000
2000
人がネットワークの真ん中にいるか
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
837000
3000
30％も
14:15
can also be attributed to their genes.
353
840000
2000
遺伝子のせいだということもわかりました
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
842000
2000
自分がネットワークの真ん中にいるか端にいるかも
14:19
is also partially heritable.
355
844000
3000
一部は遺伝なのです
14:22
Now, what is the point of this?
356
847000
3000
ではこれは何を意味するのでしょうか？
14:25
How does this help us understand?
357
850000
2000
世の中を理解するうえでどう役立つのでしょう？
14:27
How does this help us
358
852000
2000
現在私たちが抱えている問題を解決するにあたって
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
854000
3000
どのように役に立ってくれるのでしょうか？
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
858000
3000
私が言いたいのはネットワークには価値があるということです
14:36
They are a kind of social capital.
361
861000
3000
一種の社会資本と言えます
14:39
New properties emerge
362
864000
2000
私たちが社会的ネットワークに組み込まれることによって
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
866000
2000
新しい特性が生まれます
14:43
and these properties inhere
364
868000
3000
そしてその特性は
14:46
in the structure of the networks,
365
871000
2000
ネットワーク内の個人だけでなく
14:48
not just in the individuals within them.
366
873000
2000
ネットワークの構造自体にも備わっているものなのです
14:50
So think about these two common objects.
367
875000
2000
共通点を持つこの2つの物体について考えてみてください
14:52
They're both made of carbon,
368
877000
2000
2つとも炭素からできていますが
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
879000
3000
左の物体は炭素原子がある一定の方法で
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
882000
3000
並べられています
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
885000
3000
やわらかくて黒い黒鉛です
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
888000
2000
しかし同じ炭素原子を
15:05
and interconnect them a different way,
373
890000
2000
異なる方法で連結させると
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
892000
3000
透明で硬いダイヤモンドになります
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
895000
3000
やわらかさ 硬さ 暗さ 透明さなどという性質は
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
898000
2000
炭素原子の中に備わっているのではありません
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
900000
3000
それらは炭素原子同士の連結に存在するのです
15:18
or at least arise because of the
378
903000
2000
少なくとも炭素原子の結合によって現れるのだと
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
905000
2000
言うことができるでしょう
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
907000
3000
同じように人と人の関係のパターンも
15:25
confers upon the groups of people
381
910000
3000
その集団に
15:28
different properties.
382
913000
2000
さまざまな性質をもたらすのです
15:30
It is the ties between people
383
915000
2000
人と人の結びつきが
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
917000
3000
全体を単なる個々の合計よりも大きくするのです
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
920000
3000
周りの人に何が起こっているかということだけではないのです
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
923000
3000
痩せた 太った お金持ちになった 貧乏になった
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
926000
3000
幸せになった 不幸せになったというだけでなく
15:44
it's also the actual architecture
388
929000
2000
自分たちを取り囲む人間関係の
15:46
of the ties around us.
389
931000
2000
構造自体にも私たちは影響されているのです
15:48
Our experience of the world
390
933000
2000
私たちがこの世界で経験することは
15:50
depends on the actual structure
391
935000
2000
自分が存在するネットワークの
15:52
of the networks in which we're residing
392
937000
2000
実際の構造と
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
939000
3000
ネットワーク上を波紋のように広がって行きかう
15:57
through the network.
394
942000
2000
すべての物事によって大きく変わってくるのです
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
945000
3000
これが事実だと思うのは
16:03
is that human beings assemble themselves
396
948000
2000
人間はお互いに集まって
16:05
and form a kind of superorganism.
397
950000
3000
一種の超個体を形成するからです
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
954000
3000
超個体は多数の個体が集まって形成された集団のことで
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
957000
3000
個体レベルで研究しても理解できない
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
960000
3000
行動や現象を見せるため
16:18
and that must be understood by reference to,
401
963000
2000
集合体として扱い
16:20
and by studying, the collective.
402
965000
2000
研究して理解する必要があります
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
967000
3000
例えば新しく巣を作る場所を探している
16:25
that's finding a new nesting site,
404
970000
3000
ハチの群れや
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
973000
2000
敵を回避しようとしている鳥の群れや
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
975000
3000
知恵を結集して太平洋の真ん中にある
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
978000
2000
ごく小さな島をめざし
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
980000
2000
飛行できる鳥の一群 そして
16:37
or a pack of wolves that's able
409
982000
2000
自分よりも大きい獲物をしとめることができる
16:39
to bring down larger prey.
410
984000
3000
オオカミの群れなど
16:42
Superorganisms have properties
411
987000
2000
超個体には個々を研究するだけでは
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
989000
3000
理解できない性質があるのです
16:47
I think understanding social networks
413
992000
2000
社会的ネットワークがどのようにして形成され
16:49
and how they form and operate
414
994000
2000
作用するのかを理解することは
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
996000
3000
健康や感情についての理解を深めるのに役立つだけでなく
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
999000
2000
他の様々な現象で例えば
16:56
like crime, and warfare,
417
1001000
2000
犯罪や福祉
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1003000
2000
銀行への取り付け騒動や
17:00
and market crashes
419
1005000
2000
市場の暴落などの経済現象
17:02
and the adoption of innovation
420
1007000
2000
新しいアイデアの導入や
17:04
and the spread of product adoption.
421
1009000
2000
商品採用の展開などを理解する上でも役立ちます
17:06
Now, look at this.
422
1011000
2000
これをみてください
17:09
I think we form social networks
423
1014000
2000
私たちが社会的ネットワークを形成するのは
17:11
because the benefits of a connected life
424
1016000
2000
人間関係から得られる利益が
17:13
outweigh the costs.
425
1018000
3000
それを得るためのコストをはるかに上回るからだと思います
17:16
If I was always violent towards you
426
1021000
2000
もし私がみなさんに対していつも暴力的だったり
17:18
or gave you misinformation
427
1023000
2000
デマを流したり
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1025000
3000
悲しませたり 致死性の病原菌を伝染したりしたら
17:23
you would cut the ties to me,
429
1028000
2000
皆さんは私との関係を切ろうとするでしょう
17:25
and the network would disintegrate.
430
1030000
2000
そしてネットワークは崩壊してしまうでしょう
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1032000
3000
つまり社会的ネットワークを維持しさらに発展させるためには
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1035000
3000
善と価値あるものを広めることが必要なのです
17:34
Similarly, social networks are required
433
1039000
2000
同じように社会的ネットワークは
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1041000
3000
ためになり価値のあるものを広げるために必要でもあるのです
17:39
like love and kindness
435
1044000
2000
例えば 愛や優しさ
17:41
and happiness and altruism
436
1046000
2000
幸福や利他精神
17:43
and ideas.
437
1048000
2000
そしてアイデアです
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1050000
2000
実際 もし私たちがみな
17:47
how valuable social networks are,
439
1052000
2000
社会的ネットワークがどんなに価値のあるものかに気づけば
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1054000
3000
これを発展し維持するためにもっと多くの時間を費やすでしょう
17:52
because I think social networks
441
1057000
2000
なぜなら社会的ネットワークは
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1059000
3000
根本的に善と結びついているからです
17:57
And what I think the world needs now
443
1062000
2000
そしてこの世界が今必要としているのは
17:59
is more connections.
444
1064000
2000
より多くのつながりだと思うのです
18:01
Thank you.
445
1066000
2000
ありがとうございました
18:03
(Applause)
446
1068000
3000
（拍手）
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