ABOUT THE SPEAKER
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.

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

More profile about the speaker
Nicholas Christakis | Speaker | TED.com
TED@Cannes

Nicholas Christakis: How social networks predict epidemics

Николас Христакис: Как социалните мрежи предсказват епидемии

Filmed:
669,862 views

След като картографират човешките сложни социални мрежи, Николас Христакис и колегата му Джеймс Фаулър почват да разследват как тази информация може да подобри нашия живот. Сега той разкрива своите последни открития: Тези мрежи могат да бъдат използвани за откриване на епидемии по-рано от всякога, от разпространение на новаторски идеи до рисково поведение, и до вируси (като H1N1).
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
For the last 10 yearsгодини, I've been spendingразходи my time tryingопитвайки to figureфигура out
0
0
3000
В последните 10 години прекарвам времето си, опитвайки се да разбера,
00:18
how and why humanчовек beingsсъщества
1
3000
2000
как и защо човешките същества
00:20
assembleсглобяване themselvesсебе си into socialсоциален networksмрежи.
2
5000
3000
се събират в социални мрежи.
00:23
And the kindмил of socialсоциален networkмрежа I'm talkingговорим about
3
8000
2000
И не говоря за социалните мрежи
00:25
is not the recentскорошен onlineна линия varietyразнообразие,
4
10000
2000
от наскорошните онлайн разновидности,
00:27
but ratherпо-скоро, the kindмил of socialсоциален networksмрежи
5
12000
2000
а по-скоро, за вида социални мрежи,
00:29
that humanчовек beingsсъщества have been assemblingсглобяване for hundredsстотици of thousandsхиляди of yearsгодини,
6
14000
3000
в които човешките същества се събират от стотици хиляди години,
00:32
ever sinceот we emergedвъзникна from the AfricanАфрикански savannahСавана.
7
17000
3000
откакто сме произлезли от африканската савана.
00:35
So, I formформа friendshipsприятелства and co-workerколега
8
20000
2000
И така, аз формирам приятелства и връзки
00:37
and siblingбратя и сестри and relativeотносителен relationshipsвзаимоотношения with other people
9
22000
3000
с колеги, роднини и относителни връзки с други хора,
00:40
who in turnзавой have similarподобен relationshipsвзаимоотношения with other people.
10
25000
2000
които от своя страна имат подобни отношения с други хора.
00:42
And this spreadsспредове on out endlesslyбезкрайно into a distanceразстояние.
11
27000
3000
И това се разпростира безкрайно надалеко.
00:45
And you get a networkмрежа that looksвъншност like this.
12
30000
2000
Получавате мрежа, която изглежда така.
00:47
EveryВсеки dotточка is a personчовек.
13
32000
2000
Всяка точка е човек.
00:49
EveryВсеки lineлиния betweenмежду them is a relationshipвръзка betweenмежду two people --
14
34000
2000
Всяка линия между тях е връзка между двама души --
00:51
differentразличен kindsвидове of relationshipsвзаимоотношения.
15
36000
2000
различни видове връзки.
00:53
And you can get this kindмил of vastобширен fabricплат of humanityчовечество,
16
38000
3000
И можете да получите този вид голяма структура на човечеството,
00:56
in whichкойто we're all embeddedвградени.
17
41000
2000
в която всички сме вградени.
00:58
And my colleagueколега, JamesДжеймс FowlerФаулър and I have been studyingизучаване for quiteсъвсем sometimeнякой път
18
43000
3000
И моят колега, Джеймс Фаулър, и аз изучаваме от известно време,
01:01
what are the mathematicalматематически, socialсоциален,
19
46000
2000
какви са математическите, социалните,
01:03
biologicalбиологичен and psychologicalпсихологичен rulesправилник
20
48000
3000
биологичните и психологическите правила,
01:06
that governуправлява how these networksмрежи are assembledсглобени
21
51000
2000
които управляват как тези мрежи са образувани,
01:08
and what are the similarподобен rulesправилник
22
53000
2000
и какви са сходните правила,
01:10
that governуправлява how they operateработи, how they affectзасегне our livesживота.
23
55000
3000
които управляват как те функционират, как засягат нашия живот.
01:13
But recentlyнаскоро, we'veние имаме been wonderingчудех
24
58000
2000
И наскоро започнахме да се чудим,
01:15
whetherдали it mightбиха могли, може be possibleвъзможен to take advantageпредимство of this insightпрозрение,
25
60000
3000
дали не би било възможно да се възползваме от това прозрение,
01:18
to actuallyвсъщност find waysначини to improveподобряване на the worldсвят,
26
63000
2000
всъщност да намерим начини за подобряване на света,
01:20
to do something better,
27
65000
2000
да направим нещо по-добро,
01:22
to actuallyвсъщност fixфиксира things, not just understandразбирам things.
28
67000
3000
всъщност да оправяме неща, а не само да ги разбираме.
01:25
So one of the first things we thought we would tackleсправи
29
70000
3000
Така че едно от първите неща, които си мислим, че ще преборим,
01:28
would be how we go about predictingпредсказване epidemicsепидемии.
30
73000
3000
е как ще прогнозираме епидемиите.
01:31
And the currentтекущ stateсъстояние of the artизкуство in predictingпредсказване an epidemicепидемия --
31
76000
2000
Сегашния най-развит метод за прогнозиране на епидемия --
01:33
if you're the CDCCDC or some other nationalнационален bodyтяло --
32
78000
3000
ако сте Центъра по контрол и профилактика на заболяванията [на англ. CDC] или друг национален орган --
01:36
is to sitседя in the middleсреден where you are
33
81000
2000
е да стоите по средата, където сте,
01:38
and collectсъбирам dataданни
34
83000
2000
и да събирате данни
01:40
from physiciansлекари and laboratoriesлаборатории in the fieldполе
35
85000
2000
от лекари и лаборатории в областта,
01:42
that reportдоклад the prevalenceпреобладаване or the incidenceпадане of certainопределен conditionsусловия.
36
87000
3000
които докладват за преобладаването, или разпространението на определени заболявания.
01:45
So, so and so patientsпациенти have been diagnosedдиагноза with something,
37
90000
3000
Толкова, толкова и толкова пациента са диагностицирани с нещо,
01:48
or other patientsпациенти have been diagnosedдиагноза,
38
93000
2000
или други пациенти са диагностицирани,
01:50
and all these dataданни are fedхранени into a centralцентрален repositoryхранилище, with some delayзакъснение.
39
95000
3000
и всички тези данни се вкарват в централно хранилище с известно закъснение.
01:53
And if everything goesотива smoothlyгладко,
40
98000
2000
И ако всичко върви гладко,
01:55
one to two weeksседмици from now
41
100000
2000
след 1-2 седмици
01:57
you'llти ще know where the epidemicепидемия was todayднес.
42
102000
3000
ще знаете къде е била епидемията днес.
02:00
And actuallyвсъщност, about a yearгодина or so agoпреди,
43
105000
2000
И всъщност преди около една година
02:02
there was this promulgationобнародването
44
107000
2000
беше обявена идеята
02:04
of the ideaидея of GoogleGoogle FluГрип TrendsТенденции, with respectотношение to the fluгрип,
45
109000
3000
за Гугъл грипни тенденции, по отношение на грипа,
02:07
where by looking at people'sнародната searchingтърсене behaviorповедение todayднес,
46
112000
3000
където, гледайки поведението на търсене на хората днес,
02:10
we could know where the fluгрип --
47
115000
2000
бихме могли да знаем къде грипа ...
02:12
what the statusстатус of the epidemicепидемия was todayднес,
48
117000
2000
какво е състоянието на епидемията днес,
02:14
what's the prevalenceпреобладаване of the epidemicепидемия todayднес.
49
119000
3000
какво е разпространението на епидемията днес.
02:17
But what I'd like to showшоу you todayднес
50
122000
2000
Но това, което бих искал да ви покажа днес
02:19
is a meansсредства by whichкойто we mightбиха могли, може get
51
124000
2000
е средство, чрез което можем да получим,
02:21
not just rapidбърз warningвнимание about an epidemicепидемия,
52
126000
3000
не само бързо предупреждение за епидемия,
02:24
but alsoсъщо actuallyвсъщност
53
129000
2000
но също и
02:26
earlyрано detectionоткриване of an epidemicепидемия.
54
131000
2000
ранно откриване на епидемия.
02:28
And, in factфакт, this ideaидея can be used
55
133000
2000
И всъщност, тази идея може да се използва
02:30
not just to predictпредскаже epidemicsепидемии of germsмикроби,
56
135000
3000
не само за предсказване на епидемия от микроби,
02:33
but alsoсъщо to predictпредскаже epidemicsепидемии of all sortsвидове of kindsвидове.
57
138000
3000
но също и да предсказва епидемии от най-различен вид.
02:37
For exampleпример, anything that spreadsспредове by a formформа of socialсоциален contagionзаразата
58
142000
3000
Например, всичко, което се разпространява като един вид социална зараза,
02:40
could be understoodразбрах in this way,
59
145000
2000
може да бъде разбрано по този начин,
02:42
from abstractабстрактен ideasидеи on the left
60
147000
2000
от абстрактни идеи от една страна,
02:44
like patriotismпатриотизъм, or altruismалтруизъм, or religionрелигия
61
149000
3000
като патриотизъм, или алтруизъм, или религия,
02:47
to practicesпрактики
62
152000
2000
до практики
02:49
like dietingдиета behaviorповедение, or bookКнига purchasingпокупателна,
63
154000
2000
като диетично поведение, или купуване на книги,
02:51
or drinkingпиене, or bicycle-helmetвелосипедна каска [and] other safetyбезопасност practicesпрактики,
64
156000
3000
или пиене, или велосипедна-каска [и] други практики за безопасност,
02:54
or productsпродукти that people mightбиха могли, може buyКупувам,
65
159000
2000
или продукти, които хората могат да купуват,
02:56
purchasesпокупките of electronicелектронен goodsстоки,
66
161000
2000
покупка на електронни стоки,
02:58
anything in whichкойто there's kindмил of an interpersonalмеждуличностни spreadразпространение.
67
163000
3000
всичко, в което има нещо като междуличностно разпространение.
03:01
A kindмил of a diffusionдифузия of innovationиновация
68
166000
2000
Нещо като разпространение на иновациите
03:03
could be understoodразбрах and predictedпрогнозира,
69
168000
2000
може да бъде разбрано и прогнозирано
03:05
by the mechanismмеханизъм I'm going to showшоу you now.
70
170000
3000
от механизма, който ще ви покажа сега.
03:08
So, as all of you probablyвероятно know,
71
173000
2000
И така, както всички от вас може би знаят,
03:10
the classicкласически way of thinkingмислене about this
72
175000
2000
класическия начин да си мислим за това
03:12
is the diffusion-of-innovationдифузия на иновации,
73
177000
2000
е разпространението на иновациите,
03:14
or the adoptionосиновяване curveкрива.
74
179000
2000
или "кривата на усвояване."
03:16
So here on the Y-axisОста y, we have the percentна сто of the people affectedповлиян,
75
181000
2000
Така, тук по оста Y е процента на засегнатите хора,
03:18
and on the X-axisОста x, we have time.
76
183000
2000
и по оста X е времето.
03:20
And at the very beginningначало, not too manyмного people are affectedповлиян,
77
185000
3000
И в самото начало, засегнатите хора не са твърде много,
03:23
and you get this classicкласически sigmoidals-образен,
78
188000
2000
и ще получите тази класическа сигмоида,
03:25
or S-shapedS-образни, curveкрива.
79
190000
2000
или S-образна крива.
03:27
And the reasonпричина for this shapeформа is that at the very beginningначало,
80
192000
2000
И причината за тази форма е, че в самото начало,
03:29
let's say one or two people
81
194000
2000
да приемем, че един или двама души
03:31
are infectedзаразен, or affectedповлиян by the thing
82
196000
2000
са засегнати, или заразени от нещото,
03:33
and then they affectзасегне, or infectзарази, two people,
83
198000
2000
и след това те засягат, или заразяват, двама човека,
03:35
who in turnзавой affectзасегне fourчетирима, eightосем, 16 and so forthнапред,
84
200000
3000
които на свой ред засягат четири, осем, 16 и т.н.,
03:38
and you get the epidemicепидемия growthрастеж phaseфаза of the curveкрива.
85
203000
3000
и получавате фазата на растеж на епидемията върху кривата.
03:41
And eventuallyв крайна сметка, you saturateнасища the populationнаселение.
86
206000
2000
И накрая, населението се насища.
03:43
There are fewerпо-малко and fewerпо-малко people
87
208000
2000
Има все по-малко хора,
03:45
who are still availableна разположение that you mightбиха могли, може infectзарази,
88
210000
2000
които все още са на разположение, за да могат да бъдат заразени,
03:47
and then you get the plateauплато of the curveкрива,
89
212000
2000
и тогава получавате платото на кривата,
03:49
and you get this classicкласически sigmoidals-образен curveкрива.
90
214000
3000
и ще получите тази класическа S-образна крива.
03:52
And this holdsпритежава for germsмикроби, ideasидеи,
91
217000
2000
И това се отнася и за микроби, идеи,
03:54
productпродукт adoptionосиновяване, behaviorsповедения,
92
219000
2000
възприемане на продукти, поведение
03:56
and the like.
93
221000
2000
и други подобни.
03:58
But things don't just diffuseдифузен in humanчовек populationsпопулации at randomслучаен.
94
223000
3000
Но нещата не се разпространяват на случаен принцип в човешките популации.
04:01
They actuallyвсъщност diffuseдифузен throughпрез networksмрежи.
95
226000
2000
Те всъщност се разпространяват чрез мрежи.
04:03
Because, as I said, we liveживея our livesживота in networksмрежи,
96
228000
3000
Понеже, както казах, ние живеем живота си в мрежи,
04:06
and these networksмрежи have a particularособен kindмил of a structureструктура.
97
231000
3000
и тези мрежи имат определен вид структура.
04:09
Now if you look at a networkмрежа like this --
98
234000
2000
Сега, ако се вгледате в мрежа като този ...
04:11
this is 105 people.
99
236000
2000
Това са 105 души.
04:13
And the linesлинии representпредставляват -- the dotsточки are the people,
100
238000
2000
И линиите представляват ... точките са хората,
04:15
and the linesлинии representпредставляват friendshipприятелство relationshipsвзаимоотношения.
101
240000
2000
а линиите представляват приятелски отношения.
04:17
You mightбиха могли, може see that people occupyзанимавам
102
242000
2000
Можете да видите, че хората заемат
04:19
differentразличен locationsместоположения withinв рамките на the networkмрежа.
103
244000
2000
различни места в мрежата.
04:21
And there are differentразличен kindsвидове of relationshipsвзаимоотношения betweenмежду the people.
104
246000
2000
И има различни видове взаимоотношения между хората.
04:23
You could have friendshipприятелство relationshipsвзаимоотношения, siblingбратя и сестри relationshipsвзаимоотношения,
105
248000
3000
Може да има приятелски взаимоотношения, отношения между братя и сестри,
04:26
spousalсродници relationshipsвзаимоотношения, co-workerколега relationshipsвзаимоотношения,
106
251000
3000
съпружески взаимоотношения, колегиални отношения,
04:29
neighborсъсед relationshipsвзаимоотношения and the like.
107
254000
3000
съседски взаимоотношения и други подобни.
04:32
And differentразличен sortsвидове of things
108
257000
2000
И различни видове неща,
04:34
spreadразпространение acrossпрез differentразличен sortsвидове of tiesвръзки.
109
259000
2000
разпространени в различни видове връзки.
04:36
For instanceинстанция, sexuallyполово transmittedпредавани diseasesзаболявания
110
261000
2000
Например, полово предавани болести,
04:38
will spreadразпространение acrossпрез sexualсексуален tiesвръзки.
111
263000
2000
ще се разпространяват чрез сексуални връзки.
04:40
Or, for instanceинстанция, people'sнародната smokingпушене behaviorповедение
112
265000
2000
Или например, пушенето на хората,
04:42
mightбиха могли, може be influencedповлиян by theirтехен friendsприятели.
113
267000
2000
може да бъде повлияно от техните приятели.
04:44
Or theirтехен altruisticалтруистично or theirтехен charitableблаготворителни givingдавайки behaviorповедение
114
269000
2000
Или тяхното алтруистично или благотворително поведение,
04:46
mightбиха могли, може be influencedповлиян by theirтехен coworkersколеги,
115
271000
2000
може да бъде повлияно от колегите им,
04:48
or by theirтехен neighborsсъседи.
116
273000
2000
или от техните съседи.
04:50
But not all positionsпозиции in the networkмрежа are the sameедин и същ.
117
275000
3000
Но не всички позиции в мрежата са еднакви.
04:53
So if you look at this, you mightбиха могли, може immediatelyведнага graspсхващане
118
278000
2000
Така че, ако се вгледате в това, може незабавно да схванете,
04:55
that differentразличен people have differentразличен numbersчисленост of connectionsвръзки.
119
280000
3000
че различните хора имат различен брой връзки.
04:58
Some people have one connectionВръзка, some have two,
120
283000
2000
Някои хора имат една връзка, някои са с две,
05:00
some have sixшест, some have 10 connectionsвръзки.
121
285000
3000
някои имат шест, други са с десет връзки.
05:03
And this is calledНаречен the "degreeстепен" of a nodeвъзел,
122
288000
2000
И това се нарича степен на един възел,
05:05
or the numberномер of connectionsвръзки that a nodeвъзел has.
123
290000
2000
или броя на връзките, които има един възел.
05:07
But in additionдопълнение, there's something elseоще.
124
292000
2000
Но, освен това, има нещо друго.
05:09
So, if you look at nodesвъзли A and B,
125
294000
2000
Така например, ако погледнете възлите А и Б,
05:11
they bothи двете have sixшест connectionsвръзки.
126
296000
2000
те и двата имат шест връзки.
05:13
But if you can see this imageизображение [of the networkмрежа] from a bird'sна птица eyeоко viewизглед,
127
298000
3000
Но ако видите тази диаграма от птичи поглед,
05:16
you can appreciateценя that there's something very differentразличен
128
301000
2000
можете да оцените, че има нещо много различно
05:18
about nodesвъзли A and B.
129
303000
2000
между възлите А и Б.
05:20
So, let me askпитам you this -- I can cultivateкултивира this intuitionинтуиция by askingпита a questionвъпрос --
130
305000
3000
Така че, нека да ви попитам -- мога да направя това интуитивно, като задам въпрос --
05:23
who would you ratherпо-скоро be
131
308000
2000
кой бихте искали да бъдете,
05:25
if a deadlyсмъртоносен germкълнове was spreadingразпространяване throughпрез the networkмрежа, A or B?
132
310000
3000
ако смъртоносен вирус се разпространява през мрежата, А или Б?
05:28
(AudienceАудитория: B.) NicholasНикълъс ChristakisКристакис: B, it's obviousочевиден.
133
313000
2000
(Публиката: Б.) Николас Христакис: Б, това е очевидно.
05:30
B is locatedразположен on the edgeръб, край of the networkмрежа.
134
315000
2000
Б се намира на края на мрежата.
05:32
Now, who would you ratherпо-скоро be
135
317000
2000
Сега, кой бихте искали да бъдете,
05:34
if a juicyсочен pieceпарче of gossipклюка were spreadingразпространяване throughпрез the networkмрежа?
136
319000
3000
ако пикантна клюка са разпространява през мрежата?
05:37
A. And you have an immediateнепосредствен appreciationпризнателност
137
322000
3000
А. И можете да оцените непосредствено,
05:40
that A is going to be more likelyвероятно
138
325000
2000
че А е по-вероятно
05:42
to get the thing that's spreadingразпространяване and to get it soonerрано
139
327000
3000
да получи новината, която се разпространява, и да я получи по-скоро,
05:45
by virtueдобродетелта of theirтехен structuralструктурен locationместоположение withinв рамките на the networkмрежа.
140
330000
3000
благодарение на структурното си разположение в рамките на мрежата.
05:48
A, in factфакт, is more centralцентрален,
141
333000
2000
А, всъщност, е по-централен,
05:50
and this can be formalizedформализирани mathematicallyматематически.
142
335000
3000
и това може да се формализира математически.
05:53
So, if we want to trackпът something
143
338000
2000
Така че, ако искаме да проследим нещо,
05:55
that was spreadingразпространяване throughпрез a networkмрежа,
144
340000
3000
което се разпространява през мрежа,
05:58
what we ideallyидеално would like to do is to setкомплект up sensorsсензори
145
343000
2000
това, което в идеалния случай бихме искали да направим, е да поставим сензори
06:00
on the centralцентрален individualsиндивиди withinв рамките на the networkмрежа,
146
345000
2000
на централните лица в рамките на мрежата,
06:02
includingвключително nodeвъзел A,
147
347000
2000
включително възел А,
06:04
monitorмонитор those people that are right there in the middleсреден of the networkмрежа,
148
349000
3000
и да наблюдаваме тези хора, които са там в средата на мрежата,
06:07
and somehowнякак си get an earlyрано detectionоткриване
149
352000
2000
и някак си да открием рано,
06:09
of whateverкакто и да е it is that is spreadingразпространяване throughпрез the networkмрежа.
150
354000
3000
каквото и да се разпространява чрез мрежата.
06:12
So if you saw them contractдоговор a germкълнове or a pieceпарче of informationинформация,
151
357000
3000
Така че, ако ги видите да получават вирус, или информация,
06:15
you would know that, soonскоро enoughдостатъчно,
152
360000
2000
ще знаете, че доста скоро,
06:17
everybodyвсички was about to contractдоговор this germкълнове
153
362000
2000
всеки ще е на път да получи този вирус,
06:19
or this pieceпарче of informationинформация.
154
364000
2000
или тази информация.
06:21
And this would be much better
155
366000
2000
И това ще бъде много по-добре,
06:23
than monitoringмониторинг sixшест randomlyна случаен принцип chosenизбран people,
156
368000
2000
отколкото да се наблюдават шест произволно избрани хора,
06:25
withoutбез referenceпрепратка to the structureструктура of the populationнаселение.
157
370000
3000
без оглед на структурата на населението.
06:28
And in factфакт, if you could do that,
158
373000
2000
И всъщност, ако бихме могли да направим това,
06:30
what you would see is something like this.
159
375000
2000
това, което ще видим е нещо подобно
06:32
On the left-handлява ръка panelпанел, again, we have the S-shapedS-образни curveкрива of adoptionосиновяване.
160
377000
3000
на таблото от лявата страна, отново, имаме S-образна крива на усвояване.
06:35
In the dottedосеян redчервен lineлиния, we showшоу
161
380000
2000
С пунктираната червена линия показваме,
06:37
what the adoptionосиновяване would be in the randomслучаен people,
162
382000
2000
какво ще бъде усвояването при случайни хора,
06:39
and in the left-handлява ръка lineлиния, shiftedизместен to the left,
163
384000
3000
и на линията от ляво, изместена на ляво,
06:42
we showшоу what the adoptionосиновяване would be
164
387000
2000
показваме какво ще е усвояването
06:44
in the centralцентрален individualsиндивиди withinв рамките на the networkмрежа.
165
389000
2000
при индивидите, разположени в централната част на мрежата.
06:46
On the Y-axisОста y is the cumulativeкумулативен instancesинстанции of contagionзаразата,
166
391000
2000
По оста Y са сумарните случаи на зараза,
06:48
and on the X-axisОста x is the time.
167
393000
2000
а по оста X е времето.
06:50
And on the right-handдясна ръка sideстрана, we showшоу the sameедин и същ dataданни,
168
395000
2000
И от дясната страна, показваме същите данни,
06:52
but here with dailyежедневно incidenceпадане.
169
397000
2000
но с дневни инциденти.
06:54
And what we showшоу here is -- like, here --
170
399000
2000
И това, което показваме тук е - като, тук --
06:56
very fewмалцина people are affectedповлиян, more and more and more and up to here,
171
401000
2000
много малко хора са засегнати, все повече, и повече, и повече до тук,
06:58
and here'sето the peakвръх of the epidemicепидемия.
172
403000
2000
и тук е пикът на епидемията.
07:00
But shiftedизместен to the left is what's occurringсрещащ in the centralцентрален individualsиндивиди.
173
405000
2000
Но изместено наляво е това, което се случва при индивидите в центъра.
07:02
And this differenceразлика in time betweenмежду the two
174
407000
3000
И тази разлика във времето между двете групи
07:05
is the earlyрано detectionоткриване, the earlyрано warningвнимание we can get,
175
410000
3000
е ранното откриване, ранното предупреждение, което можем да получим,
07:08
about an impendingнеизбежен epidemicепидемия
176
413000
2000
за предстоящата епидемия
07:10
in the humanчовек populationнаселение.
177
415000
2000
в човешката популация.
07:12
The problemпроблем, howeverвъпреки това,
178
417000
2000
Проблемът, обаче е,
07:14
is that mappingкартография humanчовек socialсоциален networksмрежи
179
419000
2000
че пълното описание на човешките социални мрежи
07:16
is not always possibleвъзможен.
180
421000
2000
е не винаги възможно.
07:18
It can be expensiveскъп, not feasibleосъществим,
181
423000
2000
Може да бъде скъпо, [неосъществимо],
07:20
unethicalнеетично,
182
425000
2000
неетично,
07:22
or, franklyоткровено, just not possibleвъзможен to do suchтакъв a thing.
183
427000
3000
или, честно казано, просто не е възможно да се направи такова нещо.
07:25
So, how can we figureфигура out
184
430000
2000
И така, как можем да разберем,
07:27
who the centralцентрален people are in a networkмрежа
185
432000
2000
кои са хората в центъра на мрежата,
07:29
withoutбез actuallyвсъщност mappingкартография the networkмрежа?
186
434000
3000
без всъщност да описваме мрежата в детайли?
07:32
What we cameдойде up with
187
437000
2000
Това, което ни хрумна
07:34
was an ideaидея to exploitподвиг an oldстар factфакт,
188
439000
2000
беше идеята да се използва една много стара практика,
07:36
or a knownизвестен factфакт, about socialсоциален networksмрежи,
189
441000
2000
или известен факт за социалните мрежи,
07:38
whichкойто goesотива like this:
190
443000
2000
който гласи нещо от сорта на:
07:40
Do you know that your friendsприятели
191
445000
2000
Знаете ли, че вашите приятели
07:42
have more friendsприятели than you do?
192
447000
3000
имат повече приятели от вас?
07:45
Your friendsприятели have more friendsприятели than you do,
193
450000
3000
Вашите приятели имат повече приятели от вас.
07:48
and this is knownизвестен as the friendshipприятелство paradoxпарадокс.
194
453000
2000
И това е известно като парадокса на приятелството.
07:50
ImagineПредставете си a very popularпопулярен personчовек in the socialсоциален networkмрежа --
195
455000
2000
Представете си един много популярен човек в социалната мрежа --
07:52
like a partyстрана hostдомакин who has hundredsстотици of friendsприятели --
196
457000
3000
като домакин на парти, който има стотици приятели --
07:55
and a misanthropeмизантроп who has just one friendприятел,
197
460000
2000
и мизантроп, който има само един приятел,
07:57
and you pickизбирам someoneнякой at randomслучаен from the populationнаселение;
198
462000
3000
и вие избирате някого на случаен принцип от населението;
08:00
they were much more likelyвероятно to know the partyстрана hostдомакин.
199
465000
2000
той е много по-вероятно да познава домакина на партито.
08:02
And if they nominateноминират the partyстрана hostдомакин as theirтехен friendприятел,
200
467000
2000
И ако те определят домакина на партито като свой приятел,
08:04
that partyстрана hostдомакин has a hundredсто friendsприятели,
201
469000
2000
този домакин на парти има сто приятели,
08:06
thereforeСледователно, has more friendsприятели than they do.
202
471000
3000
следователно, има повече приятели, отколкото тях.
08:09
And this, in essenceсъщност, is what's knownизвестен as the friendshipприятелство paradoxпарадокс.
203
474000
3000
И това по същество е известно като парадокса на приятелството.
08:12
The friendsприятели of randomlyна случаен принцип chosenизбран people
204
477000
3000
Приятелите на случайно избрани хора
08:15
have higherпо-висок degreeстепен, and are more centralцентрален
205
480000
2000
имат по-висока степен и са по-централни,
08:17
than the randomслучаен people themselvesсебе си.
206
482000
2000
отколкото самите случайни хора.
08:19
And you can get an intuitiveинтуитивен appreciationпризнателност for this
207
484000
2000
Можете да получите интуитивна представа за това,
08:21
if you imagineПредставете си just the people at the perimeterпериметър of the networkмрежа.
208
486000
3000
ако си представите само хората в периметъра на мрежата.
08:24
If you pickизбирам this personчовек,
209
489000
2000
Ако изберете този човек,
08:26
the only friendприятел they have to nominateноминират is this personчовек,
210
491000
3000
единственият приятел, който той трябва да избере, е този човек,
08:29
who, by constructionстроителство, mustтрябва да have at leastнай-малко two
211
494000
2000
който по построение, трябва да има поне двама,
08:31
and typicallyтипично more friendsприятели.
212
496000
2000
и обикновено повече приятели.
08:33
And that happensслучва се at everyвсеки peripheralпериферен nodeвъзел.
213
498000
2000
И това се случва със всеки периферен възел.
08:35
And in factфакт, it happensслучва се throughoutпрез the networkмрежа as you moveход in,
214
500000
3000
И всъщност, това се случва в рамките на цялата мрежа, докато се придвижвате навътре,
08:38
everyoneвсеки you pickизбирам, when they nominateноминират a randomслучаен --
215
503000
2000
всекиго, когото изберете, ако те номинират случайно ...
08:40
when a randomслучаен personчовек nominatesназначава a friendприятел of theirsтехни,
216
505000
3000
когато случаен човек номинира свой приятел,
08:43
you moveход closerпо близо to the centerцентър of the networkмрежа.
217
508000
3000
се придвижвате по-близо до центъра на мрежата.
08:46
So, we thought we would exploitподвиг this ideaидея
218
511000
3000
Така че, ние решихме, че можем да използваме тази идея,
08:49
in orderпоръчка to studyуча whetherдали we could predictпредскаже phenomenaявления withinв рамките на networksмрежи.
219
514000
3000
за да проучим дали можем да предскажем явления в мрежи.
08:52
Because now, with this ideaидея
220
517000
2000
Защото сега, с тази идея,
08:54
we can take a randomслучаен sampleпроба of people,
221
519000
2000
можем да вземем случайна извадка от хора,
08:56
have them nominateноминират theirтехен friendsприятели,
222
521000
2000
да ги накараме да номинират своите приятели,
08:58
those friendsприятели would be more centralцентрален,
223
523000
2000
тези приятели ще бъдат по-централни,
09:00
and we could do this withoutбез havingкато to mapкарта the networkмрежа.
224
525000
3000
и можем да направим това, без да се налага да съставяме карта на мрежата.
09:03
And we testedизпитан this ideaидея with an outbreakизбухване of H1N1 fluгрип
225
528000
3000
И ние тествахме тази идея с разпространението на H1N1 грип
09:06
at HarvardХарвард CollegeКолеж
226
531000
2000
в Харвардския колеж,
09:08
in the fallпадане and winterзима of 2009, just a fewмалцина monthsмесеца agoпреди.
227
533000
3000
през есента и зимата на 2009 година, само преди няколко месеца.
09:11
We tookвзеха 1,300 randomlyна случаен принцип selectedподбран undergraduatesстуденти,
228
536000
3000
Взехме 1300 случайно подбрани студенти,
09:14
we had them nominateноминират theirтехен friendsприятели,
229
539000
2000
накарахме ги да номинират своите приятели,
09:16
and we followedпоследвано bothи двете the randomслучаен studentsстуденти and theirтехен friendsприятели
230
541000
2000
и следвахме както случайно избрани студенти, така и техните приятели,
09:18
dailyежедневно in time
231
543000
2000
ежедневно във времето,
09:20
to see whetherдали or not they had the fluгрип epidemicепидемия.
232
545000
3000
за да видим дали те имат, или не, грипна епидемия.
09:23
And we did this passivelyпасивно by looking at whetherдали or not they'dте биха goneси отиде to universityуниверситет healthздраве servicesуслуги.
233
548000
3000
И ние правихме това пасивно, гледайки дали те са ползвали, или не, университетския здравен център.
09:26
And alsoсъщо, we had them [activelyактивно] emailелектронна поща us a coupleдвойка of timesпъти a weekседмица.
234
551000
3000
И също така, те трябваше да ни пишат няколко пъти в седмицата.
09:29
ExactlyТочно what we predictedпрогнозира, happenedсе случи.
235
554000
3000
Случи се точно това, което предсказахме.
09:32
So the randomслучаен groupгрупа is in the redчервен lineлиния.
236
557000
3000
Случайната група е с червената линия.
09:35
The epidemicепидемия in the friendsприятели groupгрупа has shiftedизместен to the left, over here.
237
560000
3000
Епидемията в групата на приятелите се измести наляво, до тук.
09:38
And the differenceразлика in the two is 16 daysдни.
238
563000
3000
И разликата в двете е 16 дни.
09:41
By monitoringмониторинг the friendsприятели groupгрупа,
239
566000
2000
Чрез наблюдение на групата приятели,
09:43
we could get 16 daysдни advanceнапредък warningвнимание
240
568000
2000
можахме да получим 16 дни предупреждение в аванс,
09:45
of an impendingнеизбежен epidemicепидемия in this humanчовек populationнаселение.
241
570000
3000
за предстояща епидемия в тази човешка популация.
09:48
Now, in additionдопълнение to that,
242
573000
2000
Сега, в допълнение към това,
09:50
if you were an analystанализатор who was tryingопитвайки to studyуча an epidemicепидемия
243
575000
3000
ако сте анализатор, който се опитва да изучава епидемиите,
09:53
or to predictпредскаже the adoptionосиновяване of a productпродукт, for exampleпример,
244
578000
3000
или да предвиди усвояването на даден продукт, например,
09:56
what you could do is you could pickизбирам a randomслучаен sampleпроба of the populationнаселение,
245
581000
3000
това, което бихте могли да направите, е да изберете случайна извадка от населението,
09:59
alsoсъщо have them nominateноминират theirтехен friendsприятели and followпоследвам the friendsприятели
246
584000
3000
да ги накарете да номинират своите приятели и да проследите приятелите,
10:02
and followпоследвам bothи двете the randomsrandoms and the friendsприятели.
247
587000
3000
и да следвате както случайните хора, така и приятелите.
10:05
AmongСред the friendsприятели, the first evidenceдоказателства you saw of a blipblip aboveпо-горе zeroнула
248
590000
3000
Сред приятелите, първото доказателство, което видите за покачване над нулата
10:08
in adoptionосиновяване of the innovationиновация, for exampleпример,
249
593000
3000
в усвояването на иновациите, например,
10:11
would be evidenceдоказателства of an impendingнеизбежен epidemicепидемия.
250
596000
2000
ще бъде доказателство за предстояща епидемия.
10:13
Or you could see the first time the two curvesкриви divergedотклонил,
251
598000
3000
Или можете да видите първия път, когато двете криви се разклоняват,
10:16
as shownпосочен on the left.
252
601000
2000
както е показано в ляво.
10:18
When did the randomsrandoms -- when did the friendsприятели take off
253
603000
3000
Кога случайните ... кога приятелите се отделят
10:21
and leaveоставям the randomsrandoms,
254
606000
2000
и оставят случайните хора,
10:23
and [when did] theirтехен curveкрива startначало shiftingизместване?
255
608000
2000
и техните криви започват да се отместват?
10:25
And that, as indicatedпосочени by the whiteбял lineлиния,
256
610000
2000
И това, както е показано от бялата линия,
10:27
occurredнастъпили 46 daysдни
257
612000
2000
настъпи на 46 ден,
10:29
before the peakвръх of the epidemicепидемия.
258
614000
2000
преди пика на епидемията.
10:31
So this would be a techniqueтехниката
259
616000
2000
Така че това може да бъде техника,
10:33
wherebyпри което we could get more than a month-and-a-halfмесец и половина warningвнимание
260
618000
2000
с която бихме могли да получим повече от месец и половина предупреждение,
10:35
about a fluгрип epidemicепидемия in a particularособен populationнаселение.
261
620000
3000
за грипна епидемия в определена популация.
10:38
I should say that
262
623000
2000
Трябва да кажа, че
10:40
how farдалече advancedнапреднал a noticeизвестие one mightбиха могли, може get about something
263
625000
2000
колко ранно предупреждение може да се получи за нещо,
10:42
dependsЗависи on a hostдомакин of factorsфактори.
264
627000
2000
зависи от множество фактори.
10:44
It could dependзависи on the natureприрода of the pathogenпатогенните микроорганизми --
265
629000
2000
Може да зависи от естеството на патогените --
10:46
differentразличен pathogensпатогени,
266
631000
2000
при различни патогени,
10:48
usingизползвайки this techniqueтехниката, you'dти можеш get differentразличен warningвнимание --
267
633000
2000
използвайки тази техника, може да получите различни предупреждения --
10:50
or other phenomenaявления that are spreadingразпространяване,
268
635000
2000
или различни явления, които се разпространяват,
10:52
or franklyоткровено, on the structureструктура of the humanчовек networkмрежа.
269
637000
3000
или, честно казано, от структурата на човешката мрежа.
10:55
Now in our caseслучай, althoughмакар че it wasn'tне е necessaryнеобходимо,
270
640000
3000
Сега, в нашия случай, въпреки че не беше необходимо,
10:58
we could alsoсъщо actuallyвсъщност mapкарта the networkмрежа of the studentsстуденти.
271
643000
2000
можехме да направим карта на мрежата на студентите.
11:00
So, this is a mapкарта of 714 studentsстуденти
272
645000
2000
Така че, това е картата на 714 студенти
11:02
and theirтехен friendshipприятелство tiesвръзки.
273
647000
2000
и техните приятелски връзки.
11:04
And in a minuteминута now, I'm going to put this mapкарта into motionдвижение.
274
649000
2000
И след една минута ще оживя тази карта.
11:06
We're going to take dailyежедневно cutsразфасовки throughпрез the networkмрежа
275
651000
2000
Ще направим дневни снимки на мрежата
11:08
for 120 daysдни.
276
653000
2000
за 120 дни.
11:10
The redчервен dotsточки are going to be casesслучаи of the fluгрип,
277
655000
3000
Червените точки ще са случаите на грип,
11:13
and the yellowжълт dotsточки are going to be friendsприятели of the people with the fluгрип.
278
658000
3000
а жълтите точки ще бъдат приятели на хората с грип.
11:16
And the sizeразмер of the dotsточки is going to be proportionalпропорционален
279
661000
2000
И размерът на точките ще бъде пропорционален
11:18
to how manyмного of theirтехен friendsприятели have the fluгрип.
280
663000
2000
на това, колко много от техните приятели имат грип.
11:20
So biggerпо-голям dotsточки mean more of your friendsприятели have the fluгрип.
281
665000
3000
Така че по-големите точки означават, че повече от вашите приятели имат грип.
11:23
And if you look at this imageизображение -- here we are now in SeptemberСептември the 13thтата --
282
668000
3000
И ако се вгледате в тази графика -- това е от 13-и септември --
11:26
you're going to see a fewмалцина casesслучаи lightсветлина up.
283
671000
2000
можете да видите само няколко случаи да проблясват.
11:28
You're going to see kindмил of bloomingцъфтят of the fluгрип in the middleсреден.
284
673000
2000
Може да видите растежа на грипа по средата.
11:30
Here we are on OctoberОктомври the 19thтата.
285
675000
3000
Това е от 19-и октомври.
11:33
The slopeнаклон of the epidemicепидемия curveкрива is approachingнаближава now, in NovemberНоември.
286
678000
2000
Наклонът на епидемичната крива се приближава сега през ноември.
11:35
BangВзрив, bangтрясък, bangтрясък, bangтрясък, bangтрясък -- you're going to see lots of bloomingцъфтят in the middleсреден,
287
680000
3000
Бам, бам, бам, бам, бам, ще видите много растеж в средата,
11:38
and then you're going to see a sortвид of levelingизравняване off,
288
683000
2000
и след това ще видите нещо като стабилизиране,
11:40
fewerпо-малко and fewerпо-малко casesслучаи towardsкъм the endкрай of DecemberДекември.
289
685000
3000
и все по-малко случаи към края на декември.
11:43
And this typeТип of a visualizationвизуализация
290
688000
2000
И този тип визуализация
11:45
can showшоу that epidemicsепидемии like this take rootкорен
291
690000
2000
показва, че епидемии като тази, се закореняват
11:47
and affectзасегне centralцентрален individualsиндивиди first,
292
692000
2000
и засягат първо индивидите в центъра,
11:49
before they affectзасегне othersдруги.
293
694000
2000
преди да засегнат останалите.
11:51
Now, as I've been suggestingкоето предполага,,
294
696000
2000
Сега, както споменах,
11:53
this methodметод is not restrictedограничен to germsмикроби,
295
698000
3000
този метод не се ограничава до микроби,
11:56
but actuallyвсъщност to anything that spreadsспредове in populationsпопулации.
296
701000
2000
но всъщност до всичко, което се разпространява в популациите.
11:58
InformationИнформация spreadsспредове in populationsпопулации,
297
703000
2000
Информацията се разпространява в популациите.
12:00
normsнорми can spreadразпространение in populationsпопулации,
298
705000
2000
Норми може да се разпространяват в популациите.
12:02
behaviorsповедения can spreadразпространение in populationsпопулации.
299
707000
2000
Поведения могат да се разпространяват в популациите.
12:04
And by behaviorsповедения, I can mean things like criminalпрестъпник behaviorповедение,
300
709000
3000
И под поведения, имам предвид неща като престъпно поведение,
12:07
or votingгласуване behaviorповедение, or healthздраве careгрижа behaviorповедение,
301
712000
3000
или избирателно поведение, или здравно поведение,
12:10
like smokingпушене, or vaccinationваксинация,
302
715000
2000
като тютюнопушене, или ваксинация,
12:12
or productпродукт adoptionосиновяване, or other kindsвидове of behaviorsповедения
303
717000
2000
или усвояване на продукт, или други видове поведения,
12:14
that relateотнасят to interpersonalмеждуличностни influenceвлияние.
304
719000
2000
които се отнасят до междуличностното влияние.
12:16
If I'm likelyвероятно to do something that affectsзасяга othersдруги around me,
305
721000
3000
Ако мога да направя нещо, което да засегне другите около мен,
12:19
this techniqueтехниката can get earlyрано warningвнимание or earlyрано detectionоткриване
306
724000
3000
тази техника може да получи ранно предупреждение, или ранно откриване,
12:22
about the adoptionосиновяване withinв рамките на the populationнаселение.
307
727000
3000
за усвояването в населението.
12:25
The keyключ thing is that for it to work,
308
730000
2000
Ключовото нещо в това, за да работи е,
12:27
there has to be interpersonalмеждуличностни influenceвлияние.
309
732000
2000
че трябва да има междуличносто влияние.
12:29
It cannotне мога be because of some broadcastизлъчване mechanismмеханизъм
310
734000
2000
Не може да се дължи на някакъв предавателен механизъм,
12:31
affectingзасягащи everyoneвсеки uniformlyравномерно.
311
736000
3000
който засяга всички по еднакъв начин.
12:35
Now the sameедин и същ insightsпрозрения
312
740000
2000
Сега, същите прозрения,
12:37
can alsoсъщо be exploitedексплоатирани -- with respectотношение to networksмрежи --
313
742000
3000
също може да бъдат използвани -- по отношение на мрежите --
12:40
can alsoсъщо be exploitedексплоатирани in other waysначини,
314
745000
3000
също могат да бъдат използвани по други начини,
12:43
for exampleпример, in the use of targetingнасочването
315
748000
2000
например, при използването на фокусиране
12:45
specificспецифичен people for interventionsинтервенции.
316
750000
2000
на определени хора за интервенции.
12:47
So, for exampleпример, mostнай-много of you are probablyвероятно familiarзапознат
317
752000
2000
Така например, повечето от вас вероятно са запознати
12:49
with the notionпонятие of herdстадо immunityимунитет.
318
754000
2000
с понятието за стаден имунитет.
12:51
So, if we have a populationнаселение of a thousandхиляда people,
319
756000
3000
Така че, ако имаме популация от хиляда души,
12:54
and we want to make the populationнаселение immuneс имунитет to a pathogenпатогенните микроорганизми,
320
759000
3000
и искаме да направим населението имунно към патогени,
12:57
we don't have to immunizeимунизирам everyвсеки singleединичен personчовек.
321
762000
2000
ние не трябва да имунизираме всеки един човек.
12:59
If we immunizeимунизирам 960 of them,
322
764000
2000
Ако имунизираме 960 от тях,
13:01
it's as if we had immunizedимунизирани a hundredсто [percentна сто] of them.
323
766000
3000
ще бъде същото, както ако имунизираме сто [процента] от тях.
13:04
Because even if one or two of the non-immuneнеимунизирани people getsполучава infectedзаразен,
324
769000
3000
Защото, ако дори един или двама от неимунизираните хора станат заразени,
13:07
there's no one for them to infectзарази.
325
772000
2000
няма да има кого да инфектират.
13:09
They are surroundedобкръжен by immunizedимунизирани people.
326
774000
2000
Ще са заобиколени от имунизирани хора.
13:11
So 96 percentна сто is as good as 100 percentна сто.
327
776000
3000
Така че 96% е почти като 100%.
13:14
Well, some other scientistsучени have estimatedпрогнозна
328
779000
2000
Е, някои други учени изчислиха,
13:16
what would happenстава if you tookвзеха a 30 percentна сто randomслучаен sampleпроба
329
781000
2000
какво ще се случи, ако се направи 30 процентова случайна извадка
13:18
of these 1000 people, 300 people and immunizedимунизирани them.
330
783000
3000
на тези 1300 души и ги имунизираме.
13:21
Would you get any population-levelниво на населението immunityимунитет?
331
786000
2000
Дали ще получим някакво ниво на имунитет на населението?
13:23
And the answerотговор is no.
332
788000
3000
И отговорът е, не.
13:26
But if you tookвзеха this 30 percentна сто, these 300 people
333
791000
2000
Но ако вземете тези 30 процента, тези 300 души,
13:28
and had them nominateноминират theirтехен friendsприятели
334
793000
2000
и ги накарате да номинират своите приятели,
13:30
and tookвзеха the sameедин и същ numberномер of vaccineваксина dosesдози
335
795000
3000
и вземете същия брой ваксини,
13:33
and vaccinatedваксинирани the friendsприятели of the 300 --
336
798000
2000
и ваксинирате приятелите на 300-та,
13:35
the 300 friendsприятели --
337
800000
2000
300-та приятели,
13:37
you can get the sameедин и същ levelниво of herdстадо immunityимунитет
338
802000
2000
ще получите същото ниво на стаден имунитет,
13:39
as if you had vaccinatedваксинирани 96 percentна сто of the populationнаселение
339
804000
3000
все едно сте ваксинирали 96% от населението,
13:42
at a much greaterпо-голяма efficiencyефективност, with a strictстриктен budgetбюджет constraintограничение.
340
807000
3000
при много по-голяма ефективност, със строго ограничен бюджет.
13:45
And similarподобен ideasидеи can be used, for instanceинстанция,
341
810000
2000
И подобни идеи могат да бъдат използвани, например,
13:47
to targetмишена distributionразпределение of things like bedлегло netsмрежи
342
812000
2000
за разпределението на неща, като мрежи за легла,
13:49
in the developingразработване worldсвят.
343
814000
2000
в развиващия се свят.
13:51
If we could understandразбирам the structureструктура of networksмрежи in villagesсела,
344
816000
3000
Ако можем да разберем структурата на мрежите в селата,
13:54
we could targetмишена to whomна когото to give the interventionsинтервенции
345
819000
2000
може да насочим към кого да дадем интервенциите,
13:56
to fosterнасърчаване на these kindsвидове of spreadsспредове.
346
821000
2000
за насърчаването на тези видове покривала.
13:58
Or, franklyоткровено, for advertisingреклама with all kindsвидове of productsпродукти.
347
823000
3000
Или, честно казано, за рекламиране на всякакви видове продукти.
14:01
If we could understandразбирам how to targetмишена,
348
826000
2000
Ако можем да разберем как да се фокусираме,
14:03
it could affectзасегне the efficiencyефективност
349
828000
2000
това ще повлияе на ефективността,
14:05
of what we're tryingопитвайки to achieveпостигане.
350
830000
2000
на това, което се опитваме да постигнем.
14:07
And in factфакт, we can use dataданни
351
832000
2000
И в действителност, можем да използваме данни
14:09
from all kindsвидове of sourcesизточници nowadaysв днешно време [to do this].
352
834000
2000
от различни видове източници, [за да правим това] днес.
14:11
This is a mapкарта of eightосем millionмилион phoneтелефон usersпотребители
353
836000
2000
Това е карта на осем милиона телефонни потребители
14:13
in a EuropeanЕвропейската countryдържава.
354
838000
2000
в една европейска държава.
14:15
EveryВсеки dotточка is a personчовек, and everyвсеки lineлиния representsпредставлява
355
840000
2000
Всяка точка е човек, и всяка линия представлява
14:17
a volumeсила на звука of callsповиквания betweenмежду the people.
356
842000
2000
обемът на разговорите между хората.
14:19
And we can use suchтакъв dataданни, that's beingсъщество passivelyпасивно obtainedполучени,
357
844000
3000
И можем да използваме такива данни, които са пасивно получени,
14:22
to mapкарта these wholeцяло countriesдържави
358
847000
2000
за да опишем целите тези страни,
14:24
and understandразбирам who is locatedразположен where withinв рамките на the networkмрежа.
359
849000
3000
и да разберем кой къде се намира в рамките на мрежата.
14:27
WithoutБез actuallyвсъщност havingкато to queryзаявка them at all,
360
852000
2000
Без всъщност да се налага да ги питаме,
14:29
we can get this kindмил of a structuralструктурен insightпрозрение.
361
854000
2000
можем да получим това структурно наблюдение.
14:31
And other sourcesизточници of informationинформация, as you're no doubtсъмнение awareосведомен
362
856000
3000
И други източници на информация, както без съмнение ви е известно,
14:34
are availableна разположение about suchтакъв featuresХарактеристика, from emailелектронна поща interactionsвзаимодействия,
363
859000
3000
са на разположение, за информация като електронни взаимодействия,
14:37
onlineна линия interactionsвзаимодействия,
364
862000
2000
онлайн взаимодействия,
14:39
onlineна линия socialсоциален networksмрежи and so forthнапред.
365
864000
3000
онлайн социални мрежи и други.
14:42
And in factфакт, we are in the eraера of what I would call
366
867000
2000
И всъщност, ние сме в ерата на това, което бих нарекъл
14:44
"massive-passiveмасивна пасивни" dataданни collectionколекция effortsусилия.
367
869000
3000
масивни-пасивни усилия за събиране на данни.
14:47
They're all kindsвидове of waysначини we can use massivelyмасова collectedсъбран dataданни
368
872000
3000
Има всякакви начини за използване на масово събирани данни
14:50
to createсъздавам sensorсензор networksмрежи
369
875000
3000
за създаване на сензорни мрежи,
14:53
to followпоследвам the populationнаселение,
370
878000
2000
които да следат населението,
14:55
understandразбирам what's happeningслучва in the populationнаселение,
371
880000
2000
разбират какво се случва в населението
14:57
and interveneнамеси in the populationнаселение for the better.
372
882000
3000
и да се намесват в населението за по-добро.
15:00
Because these newнов technologiesтехнологии tell us
373
885000
2000
Понеже тези нови технологии ни казават,
15:02
not just who is talkingговорим to whomна когото,
374
887000
2000
не само кой говори с кого,
15:04
but where everyoneвсеки is,
375
889000
2000
но и къде е всеки,
15:06
and what they're thinkingмислене basedбазиран on what they're uploadingкачване on the InternetИнтернет,
376
891000
3000
и това, което мислят, въз основа на това, което качват в интернет,
15:09
and what they're buyingкупуване basedбазиран on theirтехен purchasesпокупките.
377
894000
2000
и това, което купуват, въз основа на техните покупки.
15:11
And all this administrativeадминистративен dataданни can be pulledизтегли togetherзаедно
378
896000
3000
И всички тези административни данни могат да бъдат използвани заедно
15:14
and processedпреработени to understandразбирам humanчовек behaviorповедение
379
899000
2000
и обработени, за да разберем поведението на хората,
15:16
in a way we never could before.
380
901000
3000
по начин, по който не сме могли да го сторим преди.
15:19
So, for exampleпример, we could use truckers'шофьори на камиони purchasesпокупките of fuelгориво.
381
904000
3000
Така например, бихме могли да използваме покупките на гориво на шофьорите на камиони.
15:22
So the truckersшофьори на камиони are just going about theirтехен businessбизнес,
382
907000
2000
И така, шофьорите на камиони развиват търговията си,
15:24
and they're buyingкупуване fuelгориво.
383
909000
2000
и те закупуват гориво.
15:26
And we see a blipblip up in the truckers'шофьори на камиони purchasesпокупките of fuelгориво,
384
911000
3000
И когато видим нарастване в покупките на гориво на шофьорите на камиони,
15:29
and we know that a recessionспад is about to endкрай.
385
914000
2000
знаем, че рецесията е на път да свърши.
15:31
Or we can monitorмонитор the velocityскорост
386
916000
2000
Или можем да наблюдаваме скоростта,
15:33
with whichкойто people are movingдвижещ with theirтехен phonesтелефони on a highwayмагистрала,
387
918000
3000
с която хората се движат с телефоните си по магистралата,
15:36
and the phoneтелефон companyкомпания can see,
388
921000
2000
и телефонната компания може да види,
15:38
as the velocityскорост is slowingзабавя down,
389
923000
2000
докато скоростта намалява,
15:40
that there's a trafficтрафик jamконфитюр.
390
925000
2000
че има задръстване.
15:42
And they can feedфураж that informationинформация back to theirтехен subscribersабонати,
391
927000
3000
И те могат да изпратят тази информация обратно на своите абонати,
15:45
but only to theirтехен subscribersабонати on the sameедин и същ highwayмагистрала
392
930000
2000
но само на абонатите си по същата магистрала,
15:47
locatedразположен behindзад the trafficтрафик jamконфитюр!
393
932000
2000
намираща се зад задръстването.
15:49
Or we can monitorмонитор doctorsлекари prescribingпредписване behaviorsповедения, passivelyпасивно,
394
934000
3000
Или можем да следим лекарското поведение на изписване на лекарства, пасивно,
15:52
and see how the diffusionдифузия of innovationиновация with pharmaceuticalsфармацевтични продукти
395
937000
3000
като видим как разпространението на иновациите с фармацевтични продукти
15:55
occursвъзниква withinв рамките на [networksмрежи of] doctorsлекари.
396
940000
2000
се случва при лекарите.
15:57
Or again, we can monitorмонитор purchasingпокупателна behaviorповедение in people
397
942000
2000
Или отново, можем да наблюдаваме покупателното поведение на хората,
15:59
and watch how these typesвидове of phenomenaявления
398
944000
2000
и да гледам как тези явления
16:01
can diffuseдифузен withinв рамките на humanчовек populationsпопулации.
399
946000
3000
могат да се разпространяват в човешки популации.
16:04
And there are threeтри waysначини, I think,
400
949000
2000
И има три начина, мисля,
16:06
that these massive-passiveмасивна пасивни dataданни can be used.
401
951000
2000
по които могат да бъдат използвани тези масивни-пасивни данни.
16:08
One is fullyнапълно passiveпасивен,
402
953000
2000
Единият е напълно пасивен,
16:10
like I just describedописан --
403
955000
2000
както току-що описах.
16:12
as in, for instanceинстанция, the truckerшофьор на камион exampleпример,
404
957000
2000
Например, при шофьорът на камиона,
16:14
where we don't actuallyвсъщност interveneнамеси in the populationнаселение in any way.
405
959000
2000
където всъщност не се намесваме в популацията по никакъв начин.
16:16
One is quasi-activeквази-активен,
406
961000
2000
Един от тях е полуактивен,
16:18
like the fluгрип exampleпример I gaveдадох,
407
963000
2000
като примера с грипа, който дадох,
16:20
where we get some people to nominateноминират theirтехен friendsприятели
408
965000
3000
където накарахме някои хора да номинират своите приятели
16:23
and then passivelyпасивно monitorмонитор theirтехен friendsприятели --
409
968000
2000
и след това пасивно наблюдавахме техните приятели --
16:25
do they have the fluгрип, or not? -- and then get warningвнимание.
410
970000
2000
дали имат грип, или не? -- и след това получихме предупреждение.
16:27
Or anotherоще exampleпример would be,
411
972000
2000
Или друг пример ще бъде,
16:29
if you're a phoneтелефон companyкомпания, you figureфигура out who'sкой е centralцентрален in the networkмрежа
412
974000
3000
ако сте телефонна компания, и сте наясно кой е нa централно място в мрежата,
16:32
and you askпитам those people, "Look, will you just textтекст us your feverтреска everyвсеки day?
413
977000
3000
и помолите тези хора, "Вижте, може ли просто да ни изпратите съобщение с вашата температура всеки ден?
16:35
Just textтекст us your temperatureтемпература."
414
980000
2000
Просто SMS с температурата."
16:37
And collectсъбирам vastобширен amountsсуми of informationинформация about people'sнародната temperatureтемпература,
415
982000
3000
И да съберете огромно количество информация за температурата на хората,
16:40
but from centrallyЦентрално locatedразположен individualsиндивиди.
416
985000
2000
но само от централно разположените лица.
16:42
And be ableспособен, on a largeголям scaleмащаб,
417
987000
2000
И да имате възможност, в голям мащаб,
16:44
to monitorмонитор an impendingнеизбежен epidemicепидемия
418
989000
2000
да наблюдавате предстояща епидемия,
16:46
with very minimalминимален inputвход from people.
419
991000
2000
с много минимална информация от хората.
16:48
Or, finallyнакрая, it can be more fullyнапълно activeактивен --
420
993000
2000
Или може да бъде много по-активен начин --
16:50
as I know subsequentпоследващо speakersвисокоговорители will alsoсъщо talk about todayднес --
421
995000
2000
за което знам, че други ще говорят днес --
16:52
where people mightбиха могли, може globallyв световен мащаб participateучастие in wikisуикита,
422
997000
2000
където хората могат да участват в световен мащаб в уикита,
16:54
or photographingфотографиране, or monitoringмониторинг electionsизбори,
423
999000
3000
или фотографиране, или наблюдение на избори,
16:57
and uploadкачване informationинформация in a way that allowsпозволява us to poolбасейн
424
1002000
2000
и качване на информация по начин, по който можем да я извличаме,
16:59
informationинформация in orderпоръчка to understandразбирам socialсоциален processesпроцеси
425
1004000
2000
за да разбираме обществени процеси
17:01
and socialсоциален phenomenaявления.
426
1006000
2000
и социални явления.
17:03
In factфакт, the availabilityналичност of these dataданни, I think,
427
1008000
2000
Всъщност, наличието на тези данни, мисля,
17:05
heraldsносители a kindмил of newнов eraера
428
1010000
2000
предвещава една нова ера,
17:07
of what I and othersдруги would like to call
429
1012000
2000
на това, което аз и други, бихме искали да наречем
17:09
"computationalизчислителната socialсоциален scienceнаука."
430
1014000
2000
изчислителна социална наука.
17:11
It's sortвид of like when Galileo"Галилео" inventedизобретен -- or, didn't inventизмислям --
431
1016000
3000
Това е нещо като Галилео, когато изобретил -- или, не го е изобретил --
17:14
cameдойде to use a telescopeтелескоп
432
1019000
2000
но започнал да използва телескопа,
17:16
and could see the heavensнебеса in a newнов way,
433
1021000
2000
и могъл да види небето по нов начин,
17:18
or LeeuwenhoekЛьовенхук becameстана awareосведомен of the microscopeмикроскоп --
434
1023000
2000
или когато Льовенхук се запознал с микроскопа --
17:20
or actuallyвсъщност inventedизобретен --
435
1025000
2000
или всъщност го изобретил --
17:22
and could see biologyбиология in a newнов way.
436
1027000
2000
и можал да види биологията по нов начин.
17:24
But now we have accessдостъп to these kindsвидове of dataданни
437
1029000
2000
Но сега имаме достъп до този вид данни,
17:26
that allowпозволява us to understandразбирам socialсоциален processesпроцеси
438
1031000
2000
които ни позволяват да разберем социални процеси
17:28
and socialсоциален phenomenaявления
439
1033000
2000
и социални явления,
17:30
in an entirelyизцяло newнов way that was never before possibleвъзможен.
440
1035000
3000
по един изцяло нов начин, който не бил възможен преди.
17:33
And with this scienceнаука, we can
441
1038000
2000
И с тази наука, ние можем
17:35
understandразбирам how exactlyточно
442
1040000
2000
да разберем как точно
17:37
the wholeцяло comesидва to be greaterпо-голяма
443
1042000
2000
цялата част става по-голяма,
17:39
than the sumсума of its partsчасти.
444
1044000
2000
от сбора на съставните й части.
17:41
And actuallyвсъщност, we can use these insightsпрозрения
445
1046000
2000
И всъщност, ние можем да използваме тези данни,
17:43
to improveподобряване на societyобщество and improveподобряване на humanчовек well-beingблагосъстояние.
446
1048000
3000
за подобряване на обществото и подобряване на човешкото благополучие.
17:46
Thank you.
447
1051000
2000
Благодаря ви.
Translated by Anton Hikov
Reviewed by Mihail Stoychev

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
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.

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

More profile about the speaker
Nicholas Christakis | Speaker | TED.com