TED2010
Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks
Nicholas Christakis: Pengaruh tersembunyi dari jaringan sosial
Filmed:
Readability: 4.3
1,674,218 views
Kita semua dikelilingi oleh jaringan sosial yang sangat luas, teman-teman, keluarga, rekan kerja, dan sebagainya. Nicholas Christakis menelusuri bagaimana berbagai macam karakter -- dari kebahagiaan ke kegemukan -- dapat tersebar dari satu orang ke orang lainnya, menunjukkan bagaimana letak anda dalam jaringan sosial dapat mempengaruhi kehidupan anda dalam berbagai cara yang anda sendiri tidak menyadarinya.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
1000
3000
Bagi saya, cerita ini dimulai dari 15 tahun yang lalu.
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
4000
3000
ketika saya adalah seorang dokter di Universitas Chicago.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
7000
3000
Dan saya sedang merawat orang-orang yang sedang sekarat dan keluarganya.
00:25
in the South Side of Chicago.
3
10000
2000
di bagian selatan di Chicago.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
12000
3000
Dan saya memperhatikan apa yang terjadi dengan orang-orang dan keluarga mereka.
00:30
over the course of their terminal illness.
5
15000
3000
ketika menerima perawatan untuk penyakit kronis mereka.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
18000
2000
Dan di laboratorium saya, saya mempelajari widower effect,
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
20000
2000
yang merupakan suatu ide lama dalam ilmu sosial,
00:37
going back 150 years,
8
22000
2000
dari 150 tahun yang lalu.
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
24000
2000
terkenal dengan sebutan "meninggal karena patah hati."
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
26000
3000
Jadi, ketika saya meninggal, resiko kematian istri saya dapat meningkat dua kali lipat.
00:44
for instance, in the first year.
11
29000
2000
sebagai contoh, di tahun pertama.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
31000
3000
Dan saya telah merawat satu orang pasien,
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
34000
2000
seorang wanita yang terkena penyakit dementia.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
36000
2000
Dan dalam kasus ini, tidak seperti pasangan ini,
00:53
she was being cared for
15
38000
2000
dia dirawat
00:55
by her daughter.
16
40000
2000
oleh anak perempuannya.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
42000
3000
Dan anak perempuannya kelelahan karena merawat ibunya.
01:00
And the daughter's husband,
18
45000
2000
Dan suami anak perempuan tersebut,
01:02
he also was sick
19
47000
3000
dia juga sakit
01:05
from his wife's exhaustion.
20
50000
2000
dari kelelahan istrinya.
01:07
And I was driving home one day,
21
52000
2000
Dan saya sedang menyetir menuju ke rumah,
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
54000
3000
dan saya menerima telepon dari teman suami tersebut,
01:12
calling me because he was depressed
23
57000
2000
memanggil saya karena dia stress
01:14
about what was happening to his friend.
24
59000
2000
tentang apa yang terjadi dengan temannya.
01:16
So here I get this call from this random guy
25
61000
2000
Jadi saya mendapat telepon dari orang asing ini
01:18
that's having an experience
26
63000
2000
menunjukkan suatu kejadian
01:20
that's being influenced by people
27
65000
2000
yang terjadi karena terpengaruh oleh orang lain
01:22
at some social distance.
28
67000
2000
pada jarak sosial tertentu.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
69000
3000
Dan saya tiba-tiba menyadari dua hal yang sangat sederhana:
01:27
First, the widowhood effect
30
72000
2000
Satu, efek widowhood
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
74000
3000
tidak terbatas pada suami dan istri saja
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
77000
3000
Dan kedua, tidak terbatas pada pasangan orang-orang terdekat.
01:35
And I started to see the world
33
80000
2000
Dan saya mulai melihat dunia
01:37
in a whole new way,
34
82000
2000
dengan cara yang baru,
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
84000
3000
seperti orang-orang yang terhubung satu sama lain.
01:42
And then I realized that these individuals
36
87000
2000
Dan saya menyadari bahwa orang-orang ini
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
89000
3000
terhubung oleh empat orang dari pasangan orang-orang terdekat.
01:47
And then, in fact, these people
38
92000
2000
Dan kemudian, sebenarnya, orang-orang ini
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
94000
2000
terikat dalam hubungan yang lain:
01:51
marriage and spousal
40
96000
2000
pernikahan dan pasangan hidup
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
98000
2000
dan pertemanan dan ikatan yang lainnya
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
100000
3000
Dan sebenarnya, hubungan ini sangatlah luas
01:58
and that we were all embedded in this
43
103000
2000
dan kita semua terikat di sini
02:00
broad set of connections with each other.
44
105000
3000
hubungan yang sangat luas satu sama lain.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
108000
3000
Jadi saya mulai melihat dunia dengan mata yang berbeda
02:06
and I became obsessed with this.
46
111000
2000
dan menjadi terobsesi dengan ini.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
113000
2000
Saya menjadi terobsesi dengan bagaimana jadinya
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
115000
2000
bahwa kita semua terikat dalam jaringan sosial,
02:12
and how they affect our lives.
49
117000
2000
dan bagaimana hal itu mempengaruhi kehidupan kita.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
119000
3000
Jadi, jaringan sosial adalah suatu kerumitan yang amat cantik,
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
122000
2000
dan mereka sangat detail dan sangat kompleks
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
124000
2000
dan sangat luas, bahkan sebenarnya,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
126000
3000
seseorang harus bertanya apa tujuannya.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
129000
2000
Mengapa kita terikat dalam jaringan sosial?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
131000
2000
Maksud saya, bagaimana mereka terbentuk? Bagaimana mereka bekerja?
02:28
And how do they effect us?
56
133000
2000
Dan bagaimana mereka mempengaruhi kita?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
135000
3000
Jadi topik pertama saya mengenai hal ini,
02:33
was not death, but obesity.
58
138000
3000
bukanlah kematian melainkan kegemukan.
02:36
It had become trendy
59
141000
2000
Sudah menjadi kecenderungan
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
143000
2000
untuk berbicara tentang "wabah kegemukan."
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
145000
3000
Dan, bersama dengan kolaborator saya, James Fowler,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
148000
3000
kami mulai bertanya apakah kegemukan benar-benar adalah suatu wabah
02:46
and could it spread from person to person
63
151000
2000
dan dapat menyebar dari satu orang ke orang lain
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
153000
3000
seperti empat orang yang saya sebutkan tadi.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
156000
3000
Jadi ini adalah tayangan dari beberapa hasil permulaan dari kami.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
159000
3000
Ada 2,200 orang di tahun 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
162000
2000
Setiap titik adalah satu orang. Kami membuat ukuran titik tersebut
02:59
proportional to people's body size;
68
164000
2000
sesuai dengan ukuran badan seseorang;
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
166000
3000
jadi titik yang lebih besar adalah orang yang berbadan lebih besar.
03:04
In addition, if your body size,
70
169000
2000
Sebagai tambahan, jika ukuran tubuh anda,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
171000
2000
jika BMI anda, indeks massa tubuh, lebih dari 30 --
03:08
if you're clinically obese --
72
173000
2000
jika anda secara klinis menderita kegemukan --
03:10
we also colored the dots yellow.
73
175000
2000
kami juga mewarnai titik tersebut kuning.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
177000
2000
Jadi, jika kamu melihat gambar ini, secara langsung kamu dapat melihat
03:14
that there are clusters of obese and
75
179000
2000
dan ada kelompok-kelompok orang yang kegemukan dan
03:16
non-obese people in the image.
76
181000
2000
orang-orang yang tidak menderita kegemukan dalam gambar ini.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
183000
3000
Tetapi kompleksitas visual masih sangat tinggi.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
186000
3000
Tidak jelas sebenarnya apa yang terjadi.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
189000
2000
Sebagai tambahan, beberapa pertanyaan langsung bermunculan:
03:26
How much clustering is there?
80
191000
2000
Ada berapa jumlah pengelompokan?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
193000
3000
Apakah pengelompokan tersebut lebih banyak karena suatu kebetulan?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
196000
2000
Berapa besar pengelompokan ini? Berapa jauh cakupannya?
03:33
And, most importantly,
83
198000
2000
Dan, yang terpenting,
03:35
what causes the clusters?
84
200000
2000
apa yang menyebabkan pengelompokan ini?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
202000
3000
Jadi kami melakukan perhitungan untuk mempelajari ukuran kelompok-kelompok ini.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
205000
2000
Jadi di sini ditunjukkan, di poros Y
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
207000
3000
peningkatan probabilitas seseorang menjadi gemuk
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
210000
2000
mengingat kontak sosial mereka yang juga menderita kegemukan
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
212000
3000
dan, poros X, derajat perpisahan dari dua orang tersebut.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
215000
2000
Di ujung kiri, kamu bisa melihat garis berwarna ungu.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
217000
2000
Yang berkata, jika teman anda menderita kegemukan,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
219000
3000
resiko anda terkena kegemukan menjadi 45 persen lebih tinggi.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
222000
2000
Dan palang selanjutnya, garis warna merah,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
224000
2000
mengatakan bahwa jika teman anda menderita kegemukan,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
226000
2000
resiko anda terkena kegemukan menjadi 25 persen lebih tinggi.
04:03
And then the next line over says
96
228000
2000
Dan garis berikutnya berkata
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
230000
3000
jika temannya teman teman anda, seseorang yang mungkin anda tidak kenal, menderita kegemukan,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
233000
3000
resiko anda terkena kegemukan menjadi 10 persen lebih tinggi.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
236000
3000
Dan hanya jika temannya teman teman teman anda
04:14
that there's no longer a relationship
100
239000
2000
dan setelah itu baru tidak ada lagi hubungan apa-apa
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
241000
3000
dengan ukuran tubuh orang tersebut dan ukuran tubuh anda sendiri.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
245000
3000
Jadi, apa yang mungkin menyebabkan pengelompokan ini?
04:23
There are at least three possibilities:
103
248000
2000
Ada sekurang-kurangnya tiga kemungkinan:
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
250000
2000
Satu kemungkinan adalah, sembari saya mengalami peningkatan berat badan,
04:27
it causes you to gain weight.
105
252000
2000
menyebabkan anda mengalami peningkatan berat badan.
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
254000
3000
Suatu jenis induksi, seperti tersebar dari satu orang ke orang lain.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
257000
2000
Kemunginan yang lain, sangat jelas adalah homofilia,
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
259000
2000
atau, burung yang memiliki bulu yang sama berkumpul bersama;
04:36
here, I form my tie to you
109
261000
2000
di sini, saya membentuk suatu hubungan dengan anda
04:38
because you and I share a similar body size.
110
263000
3000
karena saya dan anda memiliki ukuran tubuh yang sama.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
266000
2000
Dan yang terakhir kemungkinan yang diketahui sebagai kebingungan,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
268000
3000
karena kemampuan kita untuk menjelaskan apa yang terjadi menjadi buyar.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
271000
2000
Dan di sini, idenya bukanlah bahwa kenaikan berat badan saya
04:48
is causing your weight gain,
114
273000
2000
menyebabkan kenaikan berat badan anda,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
275000
2000
atau bahwa saya memilih menjalin hubungan dengan anda
04:52
because you and I share the same body size,
116
277000
2000
karena saya dan anda memiliki ukuran tubuh yang sama,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
279000
2000
namun melainkan kita terekspos pada hal-hal yang sama
04:56
to something, like a health club
118
281000
3000
seperti klub kebugaran
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
284000
3000
yang membuat berat badan kita turun dalam waktu bersamaan.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
287000
3000
Ketika kami mempelajari data ini, kami menemukan hubungan semuanya ini,
05:05
including for induction.
121
290000
2000
termasuk induksi.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
292000
2000
Dan kami menemukan bahwa jika teman anda menderita kegemukan,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
294000
3000
resiko anda terserang kegemukan meningkat kurang lebih 57 persen
05:12
in the same given time period.
124
297000
2000
dalam jangka waktu yang sama.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
299000
3000
Ada berbagai macam mekanisme dalam efek ini:
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
302000
2000
Satu kemungkinan adalah teman anda berkata kepada anda --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
304000
3000
anda tahu, mereka mempraktekkan tingkah laku yang menyebar ke anda --
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
307000
3000
seperti, mereka bilang, "Ayo kita makan kue muffin dan minum bir,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
310000
3000
yang merupakan kombinasi yang jelek. (Tawa)
05:28
But you adopt that combination,
130
313000
2000
Tetapi anda mempraktekkan kombinasi tersebut,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
315000
3000
dan anda kemudian mulai menambah berat badan seperti mereka.
05:33
Another more subtle possibility
132
318000
2000
Kemungkinan yang lebih tipis
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
320000
3000
adalah mereka mulai menambah berat badan, dan hal tersebut mengubah pendapat anda
05:38
of what an acceptable body size is.
134
323000
2000
tentang ukuran badan yang bisa diterima.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
325000
2000
Di sini, apa yang tersebar dari satu orang ke orang lainnya
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
327000
2000
bukanlah tingkah laku melainkan suatu aturan:
05:44
An idea is spreading.
137
329000
2000
Sebuah ide tersebar.
05:46
Now, headline writers
138
331000
2000
Sekarang penulis halaman utama
05:48
had a field day with our studies.
139
333000
2000
mengunjungi studi kami.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
335000
2000
Saya pikir halaman utama The New York Times,
05:52
"Are you packing it on?
141
337000
2000
"Apakah anda mengalami peningkatan berat badan?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
339000
3000
Salahkan teman anda yang kegemukan." (Tawa)
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
342000
2000
Hal yang menarik bagi kami adalah penulis halaman utama dari Eropa
05:59
had a different take: They said,
144
344000
2000
mempunyai pandangan yang lain: Mereka bilang
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
346000
3000
"Apakah teman anda mengalami peningkatan berat badan? Mungkin anda yang harus disalahkan."
06:04
(Laughter)
146
349000
5000
(Tawa)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
354000
3000
Dan kami berpikir ini adalah komentar yang sangat menarik dari orang Amerika,
06:12
and a kind of self-serving,
148
357000
2000
dan jenis yang hanya mementingkan diri sendiri,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
359000
2000
fenomena "bukan salahku".
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
361000
2000
Sekarang, saya ingin agar menjadi jelas. Kami tidak berpikir bahwa karya kami
06:18
should or could justify prejudice
151
363000
2000
harus atau dapat membenarkan prasangka buruk
06:20
against people of one or another body size at all.
152
365000
3000
terhadap orang-orang yang berukuran tubuh berbeda.
06:24
Our next questions was:
153
369000
2000
Selanjutnya pertanyaan kami adalah:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
371000
3000
Bagaimana kita sebenarnya melihat penyebaran ini?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
374000
2000
Apakah kenaikan berat badan seseorang sebenarnya menyebar
06:31
to weight gain in another person?
156
376000
2000
ke kenaikan berat badan orang lain?
06:33
And this was complicated because
157
378000
2000
Dan hal ini rumit karena
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
380000
3000
kita harus memperhitungkan fakta bahwa struktur jaringan,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
383000
3000
bangunan ikatan tersebut, berubah dalam rentang waktu.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
386000
3000
Sebagai tambahan, karena kegemukan bukanlah epidemi yang unisentris,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
389000
3000
tidak ada seorang Pasien Pertama dari epidemi kegemukan --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
392000
3000
jika kita menemukan seorang, ada penyebaran kegemukan melalui dia --
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
395000
2000
hal itu adalah suatu epidemi yang multisenter.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
397000
2000
Banyak orang melakukan sesuatu pada waktu bersamaan.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
399000
3000
Dan saya akan menunjukkan kepada anda sebuah animasi 30 detik.
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
402000
3000
yang menghabiskan waktu saya dan James selama 5 tahun untuk membuatnya.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
405000
2000
Dan, lagi, setiap titik adalah satu orang.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
407000
2000
Setiap ikatan diantara mereka adalah suatu hubungan.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
409000
2000
Kita akan membuat ini bergerak sekarang,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
411000
3000
mengambil porsi sehari-hari melalui jaringan selama kurang lebih 30 tahun.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
414000
2000
Ukuran titik akan meningkat.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
416000
3000
kamu akan melihat lautan warna kuning mengambil alih.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
419000
2000
Kamu akan melihat orang-orang lahir dan mati --
07:16
dots will appear and disappear --
174
421000
2000
titik-titik akan muncul dan menghilang --
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
423000
3000
ikatan akan terbentuk dan terputus, pernikahan dan perceraian,
07:21
friendings and defriendings.
176
426000
2000
pertemanan dan pemutusan ikatan pertemanan.
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
428000
2000
Banyak hal yang rumit, banyak hal yang terjadi
07:25
just in this 30-year period
178
430000
2000
hanya dalam kurun waktu 30 tahun
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
432000
2000
termasuk epidemi kegemukan.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
434000
2000
Dan, pada akhirnya, kamu akan melihat pengelompokan
07:31
of obese and non-obese individuals
181
436000
2000
orang yang kegemukan dan orang yang tidak
07:33
within the network.
182
438000
2000
dalam jaringan ini.
07:35
Now, when looked at this,
183
440000
3000
Sekarang, ketika melihat hal ini,
07:38
it changed the way I see things,
184
443000
3000
mengubah cara saya melihat sesuatu,
07:41
because this thing, this network
185
446000
2000
karena hal ini, jaringan ini
07:43
that's changing across time,
186
448000
2000
yang berubah sepanjang waktu,
07:45
it has a memory, it moves,
187
450000
3000
memiliki memori, memiliki pergerakan,
07:48
things flow within it,
188
453000
2000
hal-hal mengalir bersamanya,
07:50
it has a kind of consistency --
189
455000
2000
memiliki konsistensi --
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
457000
2000
orang-orang meninggal, tetapi jaringan ini tidak,
07:54
it still persists --
191
459000
2000
jaringan ini tetap bertahan --
07:56
and it has a kind of resilience
192
461000
2000
dan memiliki daya tahan
07:58
that allows it to persist across time.
193
463000
2000
yang memungkinkannya untuk bertahan sepanjang masa.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
465000
3000
Dan jadi, saya melihat jaringan sosial ini
08:03
as living things,
195
468000
2000
sebagai sesuatu yang hidup,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
470000
3000
sebagai sesuatu yang dapat kita taruh di bawah mikroskop
08:08
to study and analyze and understand.
197
473000
3000
yang dapat dipelajari dan dianalisis dan dimengerti
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
476000
2000
Dan kita menggunakan berbagai cara untuk mengerjakan ini.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
478000
3000
Dan kita mulai menjelajahi segala macam fenomena yang lain.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
481000
2000
Kita melihat merokok dan minum-minum,
08:18
and voting behavior,
201
483000
2000
dan penggunaan hak pilih,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
485000
2000
dan perceraian -- yang dapat menyebar --
08:22
and altruism.
203
487000
2000
dan sikap mementingkan orang lain.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
489000
3000
Dan, akhirnya, kita tertarik pada emosi.
08:28
Now, when we have emotions,
205
493000
2000
Sekarang, ketika kita memiliki emosi,
08:30
we show them.
206
495000
2000
kita menunjukkannya.
08:32
Why do we show our emotions?
207
497000
2000
Mengapa kita menunjukkan emosi kita?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
499000
2000
Maksud saya, ada keuntungan untuk dapat mengalami
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
501000
3000
emosi kita di dalam diri sendiri, kemarahan atau kebahagiaan.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
504000
2000
Namun kita tidak hanya mengalaminya, kita menunjukkannya.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
506000
3000
Dan kita tidak hanya menunjukkannya, tetapi orang lain dapat membacanya.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
509000
2000
Dan, mereka tidak hanya dapat membacanya, tetapi mereka menirunya.
08:46
There's emotional contagion
213
511000
2000
Ada penularan emosi
08:48
that takes place in human populations.
214
513000
3000
yang berlangsung dalam populasi manusia.
08:51
And so this function of emotions
215
516000
2000
Dan jadi fungsi dari emosi
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
518000
2000
menyampaikan bahwa, selain dari tujuan lain mereka,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
520000
3000
mereka adalah bentuk komunikasi yang primitif.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
523000
3000
Dan, sebenarnya, jika kita benar-benar ingin memahami emosi manusia,
09:01
we need to think about them in this way.
219
526000
2000
kita perlu berpikir tentang mereka dengan cara ini.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
528000
3000
Sekarang, kita sudah terbiasa untuk memikirkan tentang emosi dengan cara ini,
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
531000
3000
sederhananya, semacam, waktu yang singkat.
09:09
So, for example,
222
534000
2000
Jadi, sebagai contoh,
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
536000
2000
Saya baru-baru ini menyampaikan ceramah ini di New York City,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
538000
2000
dan saya berkata, "Anda tahu ketika anda sedang berada di subway
09:15
and the other person across the subway car
225
540000
2000
dan orang lain di seberang subway
09:17
smiles at you,
226
542000
2000
tersenyum pada anda,
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
544000
2000
dan anda secara naluriah membalas senyumannya?"
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
546000
3000
Dan mereka menatap saya dan berkata, "Kami tidak melakukan hal itu di New York City." (Tawa)
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
549000
2000
Dan saya berkata, "Di mana-mana di dunia,
09:26
that's normal human behavior."
230
551000
2000
itu adalah perilaku orang yang normal."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
553000
2000
Dan jadi ada suatu cara naluriah
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
555000
3000
yang mana kita secara singkat mengirim emosi satu sama lain.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
558000
3000
Dan, sebenarnya, penyebaran emosi dapat menjadi lebih luas.
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
561000
3000
Seperti kita dapat menandai emosi kemarahan,
09:39
as in riots.
235
564000
2000
seperti saat kerusuhan.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
566000
2000
Pertanyaan yang mau kita tanyakan adalah:
09:43
Could emotion spread,
237
568000
2000
Bisakah emosi menyebar,
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
570000
3000
dengan cara yang lebih dapat dipertahankan daripada kerusuhan, sepanjang waktu
09:48
and involve large numbers of people,
239
573000
2000
dan melibatkan orang banyak,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
575000
3000
tidak hanya sepasang orang yang tersenyum satu sama lain di subway?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
578000
3000
Mungkin ada sesuatu yang di bawah permukaan, suatu pergumulan batin
09:56
that animates us all the time.
242
581000
2000
yang menghidupkan kita sepanjang waktu.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
583000
2000
Mungkin ada serbuan emosi
10:00
that ripple through social networks.
244
585000
2000
yang bergelora melalui jaringan sosial.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
587000
3000
Mungkin, sebenarnya, emosi memiliki keberadaan yang kolektif,
10:05
not just an individual existence.
246
590000
2000
tidak hanya keberadaan secara individu.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
592000
3000
Dan ini adalah salah satu dari gambaran pertama yang kita buat untuk mempelajari fenomena ini.
10:10
Again, a social network,
248
595000
2000
Lagi, sebuah jaringan sosial,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
597000
3000
tetapi sekarang kita memberi warna kuning pada seseorang jika mereka merasa gembira
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
600000
3000
dan biru jika mereka sedih dan hijau di antaranya.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
603000
2000
Dan jika kamu lihat dari gambar ini, kamu dapat melihat secara langsung
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
605000
2000
kelompok orang-orang yang merasa gembira dan yang tidak,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
607000
2000
lagi, menyebar ke tiga derajat perpisahan.
10:24
And you might form the intuition
254
609000
2000
Dan anda mungkin membentuk intuisi
10:26
that the unhappy people
255
611000
2000
bahwa orang-orang yang tidak merasa gembira
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
613000
3000
menempati lokasi struktur yang berbeda dalam jaringan ini.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
616000
2000
Ada bagian tengah dan bagian pinggir dalam jaringan ini,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
618000
2000
dan orang-orang yang tidak merasa gembira kelihatannya seperti
10:35
located at the edges.
259
620000
2000
tersebar di bagian pinggir.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
622000
2000
Jadi untuk memunculkan metafor yang lain,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
624000
2000
jika anda mengimajinasikan jaringan sosial sebagai sesuatu
10:41
vast fabric of humanity --
262
626000
2000
tenunan yang sangat luas yang isinya manusia --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
628000
3000
Saya terhubung dengan anda dan anda dengan dia, terus tanpa akhir --
10:46
this fabric is actually like
264
631000
2000
tenunan tersebut sebenarnya seperti
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
633000
2000
sebuah selimut asal Amerika yang sudah tua,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
635000
3000
dan memiliki tambalan di atasnya: kegembiraan dan kesedihan.
10:53
And whether you become happy or not
267
638000
2000
Dan apakah anda menjadi senang atau tidak
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
640000
3000
sebagian tergantung jika anda menempati tambalan yang gembira.
10:58
(Laughter)
269
643000
2000
(Tawa)
11:00
So, this work with emotions,
270
645000
3000
Jadi ini bekerja dengan emosi,
11:03
which are so fundamental,
271
648000
2000
yang sangat fundamental,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
650000
2000
lalu membuat kita berpikir tentang: Mungkin
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
652000
2000
penyebab mendasar jaringan sosial di antara manusia
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
654000
2000
adalah entah bagaimana terekam dalam kode genetik kita.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
656000
3000
Karena jaringan sosial, kapanpun mereka dipetakan,
11:14
always kind of look like this:
276
659000
2000
selalu terlihat seperti ini:
11:16
the picture of the network.
277
661000
2000
gambar dari jaringan tersebut
11:18
But they never look like this.
278
663000
2000
Tetapi mereka tidak pernah terlihat seperti ini.
11:20
Why do they not look like this?
279
665000
2000
Mengapa mereka tidak terlihat seperti ini?
11:22
Why don't we form human social networks
280
667000
2000
Mengapa kita tidak membentuk jaringan sosial
11:24
that look like a regular lattice?
281
669000
2000
yang terlihat seperti jalur-jalur yang biasa?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
671000
3000
Pola yang mencolok dari jaringan sosial,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
674000
3000
keberadannya yang di mana-mana dan tujuannya yang jelas
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
677000
2000
membuat kita bertanya apakah kita berevolusi untuk bergabung dengan
11:34
human social networks in the first place,
285
679000
2000
jaringan sosial pada mulanya,
11:36
and whether we evolved to form networks
286
681000
2000
dan apakah kita berevolusi untuk membentuk jaringan-jaringan
11:38
with a particular structure.
287
683000
2000
dengan struktur tertentu.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
685000
2000
Dan perhatikan pertama-tama -- jadi, untuk memahami ini, meskipun
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
687000
3000
pertama-tama kita perlu sedikit membedah struktur jaringan --
11:45
and notice that every person in this network
290
690000
2000
dan perhatikan bahwa setiap orang dalam jaringan ini
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
692000
3000
memiliki lokasi struktural yang sama persis dengan setiap orang lain.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
695000
3000
Tetapi berbeda dengan jaringan yang sebenarnya.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
698000
2000
Jadi, sebagai contoh, ini adalah jaringan mahasiswa
11:55
at an elite northeastern university.
294
700000
3000
di sebuah universitas kelas atas di northeastern.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
703000
2000
Dan sekarang saya menyoroti beberapa titik-titik.
12:00
If you look here at the dots,
296
705000
2000
Jika kamu melihat titik-titiknya,
12:02
compare node B in the upper left
297
707000
2000
bandingkan titik B di kiri atas
12:04
to node D in the far right;
298
709000
2000
dengan titik D di sebelah kanan yang jauh;
12:06
B has four friends coming out from him
299
711000
2000
B memiliki empat teman yang berasal dari dia
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
713000
3000
dan D memliki enam teman yang berasal dari dia
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
716000
3000
Dan jadi, dua orang itu memiliki jumlah teman yang berbeda.
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
719000
2000
Hal itu sangat jelas, kita semua tau itu.
12:16
But certain other aspects
303
721000
2000
Namun aspek tertentu
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
723000
2000
dari struktur jaringan sosial tidak tampak dengan jelas.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
725000
3000
Bandingkan titik B di kiri atas dengan titik A di kiri bawah.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
728000
3000
Sekarang, orang-orang ini keduanya memiliki empat teman,
12:26
but A's friends all know each other,
307
731000
2000
tetapi teman-teman A kenal satu sama lain,
12:28
and B's friends do not.
308
733000
2000
dan teman-teman B tidak.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
735000
2000
Jadi temannya teman A
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
737000
2000
adalah, kembali lagi, teman A
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
739000
2000
sedangkan temannya teman B bukanlah teman B,
12:36
but is farther away in the network.
312
741000
2000
tetapi letaknya lebih jauh di jaringan.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
743000
3000
Hal ini diketahui sebagai perhubungan dalan jaringan.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
746000
2000
Dan, terakhir, bandingkan titik C dan D:
12:43
C and D both have six friends.
315
748000
3000
C dan D dua-duanya memiliki enam orang teman.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
751000
3000
Jika anda bicara dengan mereka, dan anda berkata, " Bagaimana kehidupan sosial anda?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
754000
2000
mereka akan berkata, "Saya memiliki enam orang teman.
12:51
That's my social experience."
318
756000
2000
Itu adalah pengalaman sosial saya."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
758000
3000
Tetapi kita sekarang, dengan mata elang melihat jaringan ini,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
761000
3000
dapat melihat bahwa mereka menempat jaringan sosial yang amat berbeda.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
764000
2000
Dan saya dapat mengembangkan intuisi dalam diri anda hanya dengan menanyakan anda:
13:01
Who would you rather be
322
766000
2000
Anda ingin menjadi seperti siapa
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
768000
2000
jika kuman mematikan menyebar dalam jaringan?
13:05
Would you rather be C or D?
324
770000
3000
Apakah anda ingin menjadi C atau D?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
773000
2000
Anda lebih memilih menjadi D, di pinggir jaringan.
13:10
And now who would you rather be
326
775000
2000
Dan sekarang anda ingin menjadi seperti siapa
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
777000
3000
jika sebuah gosip panas -- bukan tentang anda --
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
780000
2000
sedang menyebar dalam jaringan? (Tawa)
13:17
Now, you would rather be C.
329
782000
2000
Sekarang, anda lebih baik menjadi C.
13:19
So different structural locations
330
784000
2000
Jadi struktur lokasi yang berbeda
13:21
have different implications for your life.
331
786000
2000
memiliki dampak yang berbeda dalam kehidupan kita.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
788000
3000
Dan, sebenarnya, jika kita melakukan beberapa eksperimen melihat hal ini,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
791000
3000
yang kira dapatkan adalah 46 persen dari variasi
13:29
in how many friends you have
334
794000
2000
dalam berapa banyak teman yang anda miliki
13:31
is explained by your genes.
335
796000
2000
dijelaskan oleh kode genetik anda.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
798000
3000
Dan ini tidaklah mengejutkan. Kita tahu bahwa beberapa orang dilahirkan pemalu
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
801000
3000
dan beberapa orang dilahirkan suka berteman. Hal ini jelas.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
804000
2000
Namun kita juga menemukan beberapa hal-hal yang tidak tampak jelas.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
806000
3000
Sebagai contoh, 47 persen dari variasi
13:44
in whether your friends know each other
340
809000
2000
apakah temen-teman anda mengenal satu sama lain
13:46
is attributable to your genes.
341
811000
2000
disebabkan oleh kode genetik anda.
13:48
Whether your friends know each other
342
813000
2000
Apakah teman-teman anda mengenal satu sama lain
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
815000
3000
tidak hanya disebabkan dengan kode genetik mereka, tetapi dengan milik anda.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
818000
2000
Dan jika kita berpikir alasan untuk ini adalah beberapa orang
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
820000
3000
suka memperkenalkan teman-teman mereka satu sama lain -- anda tau siapa anda --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
823000
3000
dan beberapa orang dari anda menjaga mereka supaya tetap terpisah dan tidak memperkenalkan teman-teman anda ke satu sama lain.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
826000
3000
Dan jadi beberapa orang merajut jaringan sekitar mereka,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
829000
2000
membentuk suatu pertalian yang padat
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
831000
2000
di mana mereka dengan nyaman tertanam.
14:08
And finally, we even found that
350
833000
2000
Dan akhirnya, kita bahkan menemukan bahwa
14:10
30 percent of the variation
351
835000
2000
30 persen dari variasi
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
837000
3000
dalam apakah orang-orang berada di tengah atau di pinggir dari jaringan tersebut
14:15
can also be attributed to their genes.
353
840000
2000
dapat dijelaskan oleh kode genetik mereka.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
842000
2000
Jadi apakah anda menemukan diri anda di tengah atau di pinggir
14:19
is also partially heritable.
355
844000
3000
juga sebagian diwariskan.
14:22
Now, what is the point of this?
356
847000
3000
Jadi apakah artinya ini?
14:25
How does this help us understand?
357
850000
2000
Bagaimana hal ini dapat membantu pemahaman kita?
14:27
How does this help us
358
852000
2000
Bagaimana ini dapat membantu kita
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
854000
3000
memecahkan beberapa masalah yang mempengaruhi kita pada masa ini?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
858000
3000
Jadi, argumen yang ingin saya sampaikan adalah jaringan sosial memiliki makna.
14:36
They are a kind of social capital.
361
861000
3000
Mereka adalah seperti suatu modal sosial.
14:39
New properties emerge
362
864000
2000
Properti baru muncul
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
866000
2000
karena kita terikat dalam jaringan sosial,
14:43
and these properties inhere
364
868000
3000
dan properti tersebut di sini
14:46
in the structure of the networks,
365
871000
2000
dalam struktur jaringan,
14:48
not just in the individuals within them.
366
873000
2000
tidak hanya di dalam individual yang ada di dalamnya.
14:50
So think about these two common objects.
367
875000
2000
Jadi pikirkan tentang dua objek yang sama.
14:52
They're both made of carbon,
368
877000
2000
Mereka berdua terbuat dari karbon,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
879000
3000
dan salah satu dari mereka memiliki karbon atom
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
882000
3000
yang tersusun dengan suatu aturan tertentu -- yang di sebelah kiri --
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
885000
3000
dan anda memperoleh grafit, yang gelap dan lunak
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
888000
2000
Namun jika anda mengambil karbon atom yang sama
15:05
and interconnect them a different way,
373
890000
2000
dan menghubungkannya dengan cara yang lain,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
892000
3000
anda memperoleh batu permata, yang jernih dan keras.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
895000
3000
Dan properti seperti tingkat kelunakan dan kekerasan dan kegelapan dan kejernihan
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
898000
2000
tidaklah berada dalam karbon atom tersebut;
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
900000
3000
mereka berada dalam hubungan di antara karbon atom,
15:18
or at least arise because of the
378
903000
2000
atau paling tidak muncul karena
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
905000
2000
hubungan di antara karbon atom.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
907000
3000
Jadi, demikian pula, pola hubungan di antara orang-orang
15:25
confers upon the groups of people
381
910000
3000
ditentukan oleh kelompak-kelompok
15:28
different properties.
382
913000
2000
properti yang berbeda-beda.
15:30
It is the ties between people
383
915000
2000
Ikatan di antara orang-orang
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
917000
3000
adalah yang membentuk semuanya lebih besar daripada penjumlahan bagian-bagiannya.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
920000
3000
Dan jadi tidak hanya apa yang terjadi pada orang-orang --
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
923000
3000
apakah mereka kehilangan berat badan atau menambah berat badan, atau menjadi kaya atau miskin,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
926000
3000
atau menjadi senang atau tidak menjadi senang -- yang mempengaruhi kita;
15:44
it's also the actual architecture
388
929000
2000
hal itu juga disebabkan oleh arsitektur
15:46
of the ties around us.
389
931000
2000
dari ikatan di sekeliling kita.
15:48
Our experience of the world
390
933000
2000
Pengalaman kita di dunia
15:50
depends on the actual structure
391
935000
2000
tergantung pada struktur yang sebenarnya
15:52
of the networks in which we're residing
392
937000
2000
dari jaringan di mana kita berada
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
939000
3000
dan pada semua hal yang berombak dan mengalir
15:57
through the network.
394
942000
2000
melalui jaringan tersebut.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
945000
3000
Sekarang, alasannya, saya pikir, hal ini terjadi
16:03
is that human beings assemble themselves
396
948000
2000
karena manusia berkumpul
16:05
and form a kind of superorganism.
397
950000
3000
dan membentuk suatu superorganisme.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
954000
3000
Sekarang, suatu superorganisme adalah sebuah kumpulan dari individual
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
957000
3000
yang menunjukkan atau memperlihatkan perilaku atau fenomena
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
960000
3000
yang dapat disusutkan menjadi pelajaran tentang individu
16:18
and that must be understood by reference to,
401
963000
2000
dan hal ini harus dipahami dengan berpijak pada,
16:20
and by studying, the collective.
402
965000
2000
dan dengan mempelajari, yang kolektif.
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
967000
3000
Seperti, contohnya, gerombolan lebah
16:25
that's finding a new nesting site,
404
970000
3000
yang menemukan sarang baru,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
973000
2000
atau sekumpulan burung yang melarikan diri dari predator,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
975000
3000
atau sekumpulan burung yang dapat menggabungkan kecerdasannya
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
978000
2000
dan bernavigasi dan menemukan suatu titik kecil
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
980000
2000
di suatu kepulauan di tengah Pasifik,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
982000
2000
atau sekumpulan serigala yang mampu
16:39
to bring down larger prey.
410
984000
3000
melumpuhkan mangsa yang lebih besar.
16:42
Superorganisms have properties
411
987000
2000
Superorganisme memiliki properti
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
989000
3000
yang tidak dapat dipahami hanya dengan mempelajari individu saja.
16:47
I think understanding social networks
413
992000
2000
Saya pikir memahami jaringan sosial
16:49
and how they form and operate
414
994000
2000
dan bagaimana mereka terbentuk dan beroperasi
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
996000
3000
dapat membantu kita memahami tidak hanya kesehatan dan emosi
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
999000
2000
tetapi segala macam fenomena yang lain --
16:56
like crime, and warfare,
417
1001000
2000
seperti kejahatan, dan peperangan,
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1003000
2000
dan fenomena ekonomi seperti saat orang berbondong-bondong menarik deposit dari bank
17:00
and market crashes
419
1005000
2000
dan kejatuhan pasar modal
17:02
and the adoption of innovation
420
1007000
2000
dan penggunaan inovasi
17:04
and the spread of product adoption.
421
1009000
2000
dan penyebaran pemakaian produk.
17:06
Now, look at this.
422
1011000
2000
Sekarang, lihat ini.
17:09
I think we form social networks
423
1014000
2000
Saya pikir kita membentuk jaringan sosial
17:11
because the benefits of a connected life
424
1016000
2000
karena keuntungan hidup yang terhubungkan satu sama lain
17:13
outweigh the costs.
425
1018000
3000
lebih besar daripada biayanya.
17:16
If I was always violent towards you
426
1021000
2000
Jika saya selalu berbuat jahat terhadap anda
17:18
or gave you misinformation
427
1023000
2000
atau memberi anda informasi yang salah
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1025000
3000
atau membuat anda merasa sedih atau menulari anda kuman yang mematikan,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1028000
2000
anda akan memutuskan hubungan dengan saya,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1030000
2000
dan jaringan ini akan putus.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1032000
3000
Jadi penyebaran hal-hal yang baik dan bernilai
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1035000
3000
diperlukan untuk mempertahankan dan memelihara jaringan sosial.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1039000
2000
Sama saja, hubungan sosial diperlukan
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1041000
3000
untuk meyebarkan hal-hal yang baik dan berharga,
17:39
like love and kindness
435
1044000
2000
seperti cinta dan kebaikan
17:41
and happiness and altruism
436
1046000
2000
dan kegembiraan dan altrusime
17:43
and ideas.
437
1048000
2000
dan ide-ide.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1050000
2000
Saya kira sebenarnya, jika kita menyadari
17:47
how valuable social networks are,
439
1052000
2000
betapa berharga jaringan sosial itu,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1054000
3000
kita akan meluangkan jauh lebih banyak waktu memelihara dan mempertahankannya,
17:52
because I think social networks
441
1057000
2000
karena saya pikir jaringan sosial
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1059000
3000
secara mendasar terhubung dengan kebaikan.
17:57
And what I think the world needs now
443
1062000
2000
Dan apa yang yang saya pikir dunia perlukan sekarang
17:59
is more connections.
444
1064000
2000
adalah hubungan-hubungan yang lebih banyak.
18:01
Thank you.
445
1066000
2000
Terima kasih.
18:03
(Applause)
446
1068000
3000
(Tepuk tangan)
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