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TED@Cannes

Nicholas Christakis: How social networks predict epidemics

ニコラス・クリスタキス:いかに社会的ネットワークが流行を予想するか

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人々の複雑な社会的ネットワークを可視化したニコラス・クリスタキスとジェームス・フォウラーは、この情報をもとにして生活の改善をする方法の研究に着手しました。ここではクリスタキスが、革新的なアイデアやリスクのある行動、新型インフルエンザのようなウイルス等の流行は、社会的ネットワークを利用することによって従来より早期に感知できるという最新の研究結果を紹介します。

- 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

Forために theその last最終 10 years, I've私は beenされている spending支出 myじぶんの time時間 trying試す to figure数字 outでる
私はこの10年間 人はどのようにそしてなぜ
00:15
howどうやって andそして whyなぜ human人間 beings存在
社会的ネットワークを
00:18
assembleアセンブル themselves自分自身 into socialソーシャル networksネットワーク.
形成するのか解明しようと努力してきました
00:20
Andそして theその kind種類 of socialソーシャル networkネットワーク I'm私は talking話す about
ここで言う社会的ネットワークとは
00:23
is notない theその recent最近 onlineオンライン variety品種,
最近のインターネット上のものでなく
00:25
butだけど ratherむしろ, theその kind種類 of socialソーシャル networksネットワーク
どちらかというと
00:27
thatそれ human人間 beings存在 have持ってる beenされている assembling組み立てる forために hundreds数百 of thousands of years,
アフリカのサバンナに出現して以来何十万年もの間
00:29
everこれまで since以来 we我々 emerged出現した fromから theその Africanアフリカ人 savannahサバンナ.
人類が築いてきた社会的つながりです
00:32
Soそう, I form friendships友情 andそして co-worker同僚
つまり私が友人関係や同僚関係
00:35
andそして sibling兄弟 andそして relative相対 relationships関係 with〜と otherその他 people
そして兄弟関係や親類関係を持ち
00:37
who in turn順番 have持ってる similar類似 relationships関係 with〜と otherその他 people.
その人達が似た関係を他の人達と持ち
00:40
Andそして thisこの spreadsスプレッド on outでる endlessly無限に into aa distance距離.
これが果てしなくずっと広がっていって
00:42
Andそして you君は get取得する aa networkネットワーク thatそれ looks外見 like好きな thisこの.
このようなネットワークができます
00:45
Everyすべて dotドット is aa person.
それぞれの点は人で
00:47
Everyすべて lineライン betweenの間に themそれら is aa relationship関係 betweenの間に two people ---
間の線は二人が関係していることを表します
00:49
different異なる kinds種類 of relationships関係.
いろいろな人間関係です
00:51
Andそして you君は canできる get取得する thisこの kind種類 of vast広大 fabricファブリック of humanity人類,
このような広大な人間社会の構造ができ
00:53
in whichどの we're私たちは allすべて embedded埋め込み.
私達は皆その一部となっています
00:56
Andそして myじぶんの colleague同僚, Jamesジェームズ Fowlerファウラー andそして I have持ってる beenされている studying勉強する forために quiteかなり sometimeいつか
私は同僚のジェームス フォウラーと かなり以前から
00:58
what are theその mathematical数学, socialソーシャル,
どのような数学的 社会的
01:01
biological生物学的 andそして psychological心理的 rulesルール
生物学的そして心理学的な法則が
01:03
thatそれ govern支配する howどうやって theseこれら networksネットワーク are assembled組み立てられた
これらのネットワークの構築を左右するのか
01:06
andそして what are theその similar類似 rulesルール
またどんな法則がどうネットワークを動かし
01:08
thatそれ govern支配する howどうやって they彼ら operate操作する, howどうやって they彼ら affect影響を与える our我々の lives人生.
人々の生活に影響するのかについて研究してきました
01:10
Butだけど recently最近, we've私たちは beenされている wondering不思議
そして最近は 解明するだけでなく
01:13
whetherかどうか itそれ mightかもしれない be〜する possible可能 to take取る advantage利点 of thisこの insight洞察力,
その洞察を利用して実際に
01:15
to actually実際に find見つける ways方法 to improve改善する theその world世界,
世の中を改善する方法を見つけ
01:18
to do行う something何か betterより良い,
もっと役立つことをして
01:20
to actually実際に fix修正する thingsもの, notない justちょうど understandわかる thingsもの.
何かを解決したりできないかと考えています
01:22
Soそう one1 of theその first最初 thingsもの we我々 thought思想 we我々 would〜する tackleタックル
そこでまず取り組もうと思ったのが
01:25
would〜する be〜する howどうやって we我々 go行く about predicting予測する epidemics流行.
疫病の流行を予想することでした
01:28
Andそして theその current現在 state状態 of theその artアート in predicting予測する an epidemic流行 ---
疫病対策センターやその他の国家機関での
01:31
ifif you'reあなたは theその CDCcdc orまたは some一部 otherその他 national全国 body ---
感染症流行の予測技術の現状は
01:33
is to sit座る in theその middle中間 whereどこで you君は are
現場の医師や研究所が報告する
01:36
andそして collect集める dataデータ
特定の疾患の有病率や
01:38
fromから physicians医師 andそして laboratories研究所 in theその fieldフィールド
発生率のデータを
01:40
thatそれ report報告する theその prevalence有病率 orまたは theその incidence入射 of certainある conditions条件.
機関の拠点から収集するというものです
01:42
Soそう, soそう andそして soそう patients患者 have持ってる beenされている diagnosed診断された with〜と something何か,
患者の誰々さんが何かの病気だと診断された
01:45
orまたは otherその他 patients患者 have持ってる beenされている diagnosed診断された,
他にも発症した患者がいた
01:48
andそして allすべて theseこれら dataデータ are fed給餌した into aa central中央 repositoryリポジトリ, with〜と some一部 delayディレイ.
こうしたデータが情報センターにいくらか遅れて入るわけです
01:50
Andそして ifif everythingすべて goes行く smoothlyスムーズに,
滞りなくすべて進めば
01:53
one1 to two weeks fromから now
今日どこで疫病が流行っていたか
01:55
you'llあなたは know知っている whereどこで theその epidemic流行 wasあった today今日.
1~2週間後に分かるのです
01:57
Andそして actually実際に, about aa year orまたは soそう ago,
実のところ 1年ほど前に
02:00
thereそこ wasあった thisこの promulgation公布
「インフルトレンド」という
02:02
of theその ideaアイディア of Googlegoogle Fluインフルエンザ Trendsトレンド, with〜と respect尊敬 to theその fluインフルエンザ,
グーグルのツールが広まりました
02:04
whereどこで by〜によって looking探している at〜で people's人々の searching検索 behavior動作 today今日,
人々の現在の検索パターンを見て
02:07
we我々 couldできた know知っている whereどこで theその fluインフルエンザ ---
インフルエンザの発生地域
02:10
what theその status状態 of theその epidemic流行 wasあった today今日,
現在の流行状況や
02:12
what's何ですか theその prevalence有病率 of theその epidemic流行 today今日.
有病率が把握できるのです
02:14
Butだけど what I'd私は like好きな to showショー you君は today今日
でも今日皆さんにお見せしたいのは
02:17
is aa means手段 by〜によって whichどの we我々 mightかもしれない get取得する
伝染病の発生を
02:19
notない justちょうど rapid迅速な warning警告 about an epidemic流行,
迅速に警告するだけでなく 実際にその流行を
02:21
butだけど alsoまた、 actually実際に
早期に感知できるかもしれない
02:24
early早い detection検出 of an epidemic流行.
ひとつの方法です
02:26
Andそして, in fact事実, thisこの ideaアイディア canできる be〜する used中古
事実 このアイデアは
02:28
notない justちょうど to predict予測する epidemics流行 of germs病原菌,
細菌による感染症を予測するだけでなく
02:30
butだけど alsoまた、 to predict予測する epidemics流行 of allすべて sortsソート of kinds種類.
様々なタイプの流行の予想に応用できます
02:33
Forために example, anything何でも thatそれ spreadsスプレッド by〜によって aa form of socialソーシャル contagion伝染
例えば社会的感染という形で広まるものは
02:37
couldできた be〜する understood理解された in thisこの way方法,
すべてこうして理解できます
02:40
fromから abstract抽象 ideasアイデア on theその left
図の左に示した愛国心や
02:42
like好きな patriotism愛国心, orまたは altruism利他主義, orまたは religion宗教
利他主義や宗教のような抽象的な概念から
02:44
to practices実践
食生活や書籍購入
02:47
like好きな dietingダイエット behavior動作, orまたは book purchasing購買,
そして飲酒などの習慣
02:49
orまたは drinking飲酒, orまたは bicycle-helmet自転車ヘルメット [andそして] otherその他 safety安全性 practices実践,
自転車ヘルメット着用などの安全習慣や
02:51
orまたは products製品 thatそれ people mightかもしれない buy購入,
売れる商品
02:54
purchases購入 of electronic電子 goods,
電子機器の購入などまで
02:56
anything何でも in whichどの there'sそこに kind種類 of an interpersonal対人関係 spread普及.
人を通して広がるものすべてです
02:58
Aa kind種類 of aa diffusion拡散 of innovation革新
新しいアイデアの普及なども
03:01
couldできた be〜する understood理解された andそして predicted予測された
今からご覧いただく方法によって
03:03
by〜によって theその mechanism機構 I'm私は going行く to showショー you君は now.
理解し予測することが可能です
03:05
Soそう, asとして allすべて of you君は probably多分 know知っている,
おそらく皆さんご存知だと思いますが
03:08
theその classicクラシック way方法 of thinking考え about thisこの
普及を表すには従来
03:10
is theその diffusion-of-innovationイノベーションの普及,
イノベーション普及率という
03:12
orまたは theその adoption採択 curve曲線.
採用曲線を使用します
03:14
Soそう hereここに on theその Y-axisy軸, we我々 have持ってる theその percentパーセント of theその people affected影響を受けた,
Y軸は何%の人が影響されているか
03:16
andそして on theその X-axisx軸, we我々 have持ってる time時間.
そしてX軸は時間を表します
03:18
Andそして at〜で theその very非常に beginning始まり, notない tooあまりにも manyたくさんの people are affected影響を受けた,
最初の時点ではあまり多くの人が影響されておらず
03:20
andそして you君は get取得する thisこの classicクラシック sigmoidalシグモイド,
典型的なS字型カーブの
03:23
orまたは S-shapedS字型, curve曲線.
グラフになります
03:25
Andそして theその reason理由 forために thisこの shape形状 is thatそれ at〜で theその very非常に beginning始まり,
なぜこのような形になるのかと言うと
03:27
let'sさあ sayいう one1 orまたは two people
一番初めに1人か2人が
03:29
are infected感染した, orまたは affected影響を受けた by〜によって theその thingもの
影響または感染されているとすると
03:31
andそして then次に they彼ら affect影響を与える, orまたは infect感染する, two people,
その2人が次の2人を感染させ
03:33
who in turn順番 affect影響を与える four4つの, eight8, 16 andそして soそう forth前進,
次に感染されるのは4人 そして8人 16人と増え
03:35
andそして you君は get取得する theその epidemic流行 growth成長 phase段階 of theその curve曲線.
流行の増殖期のカーブを形成するからです
03:38
Andそして eventually最終的に, you君は saturate飽和させる theその population人口.
最終的には人口のほとんどが感染され
03:41
Thereそこ are fewer少ない andそして fewer少ない people
まだ感染されていない人が
03:43
who are stillまだ available利用可能な thatそれ you君は mightかもしれない infect感染する,
どんどん少なくなり
03:45
andそして then次に you君は get取得する theその plateau高原 of theその curve曲線,
カーブは頭打ちとなります
03:47
andそして you君は get取得する thisこの classicクラシック sigmoidalシグモイド curve曲線.
そして典型的なS字型カーブとなるのです
03:49
Andそして thisこの holds保持 forために germs病原菌, ideasアイデア,
これは病原菌やアイデア
03:52
product製品 adoption採択, behaviors行動,
製品普及や習慣のようなものでも
03:54
andそして theその like好きな.
同じです
03:56
Butだけど thingsもの don'tしない justちょうど diffuse拡散する in human人間 populations人口 at〜で randomランダム.
でも物事は人々の間でランダムに普及しません
03:58
They彼ら actually実際に diffuse拡散する throughを通して networksネットワーク.
普及はネットワークを通して行なわれます
04:01
Becauseなぜなら, asとして I said前記, we我々 liveライブ our我々の lives人生 in networksネットワーク,
私達は皆 ネットワークの中で生きているからです
04:03
andそして theseこれら networksネットワーク have持ってる aa particular特に kind種類 of aa structure構造.
そしてこれらのネットワークには特定の構造があります
04:06
Now ifif you君は look見える at〜で aa networkネットワーク like好きな thisこの ---
こちらのネットワークを見てください
04:09
thisこの is 105 people.
105人います
04:11
Andそして theその lines represent代表する --- theその dotsドット are theその people,
点は人を表し
04:13
andそして theその lines represent代表する friendship友情 relationships関係.
線は友人関係を表します
04:15
You君は mightかもしれない see見る thatそれ people occupy占める
人によってネットワーク内の位置が
04:17
different異なる locations場所 within以内 theその networkネットワーク.
違うことが分かると思います
04:19
Andそして thereそこ are different異なる kinds種類 of relationships関係 betweenの間に theその people.
また人間関係も多様です
04:21
You君は couldできた have持ってる friendship友情 relationships関係, sibling兄弟 relationships関係,
友人関係 兄弟関係
04:23
spousal配偶者 relationships関係, co-worker同僚 relationships関係,
夫婦関係 同僚関係
04:26
neighbor隣人 relationships関係 andそして theその like好きな.
隣人関係などいろいろあります
04:29
Andそして different異なる sortsソート of thingsもの
そして関係によって
04:32
spread普及 across横断する different異なる sortsソート of tiesネクタイ.
違うものが広がります
04:34
Forために instanceインスタンス, sexually性的に transmitted送信された diseases病気
例えば性感染症は
04:36
will意志 spread普及 across横断する sexual性的 tiesネクタイ.
性的つながりをもって広がります
04:38
Orまたは, forために instanceインスタンス, people's人々の smoking喫煙 behavior動作
喫煙習慣は
04:40
mightかもしれない be〜する influenced影響を受け by〜によって their彼らの friends友達.
友人関係に影響されるかもしれません
04:42
Orまたは their彼らの altruistic利他的 orまたは their彼らの charitable慈善団体 giving与える behavior動作
利他的または慈善的行為だと
04:44
mightかもしれない be〜する influenced影響を受け by〜によって their彼らの coworkers同僚,
同僚に感化されてかもしれませんし
04:46
orまたは by〜によって their彼らの neighbors隣人.
隣人の影響かもしれません
04:48
Butだけど notない allすべて positionsポジション in theその networkネットワーク are theその same同じ.
でもネットワーク内の位置のすべてが平等というわけではありません
04:50
Soそう ifif you君は look見える at〜で thisこの, you君は mightかもしれない immediatelyすぐに grasp把握
これを見てもらえばすぐ分かりますが
04:53
thatそれ different異なる people have持ってる different異なる numbers数字 of connections接続.
つながりの数は人によって違います
04:55
Some一部 people have持ってる one1 connection接続, some一部 have持ってる two,
1つの人もいれば2つの人もいて
04:58
some一部 have持ってる six6, some一部 have持ってる 10 connections接続.
6つの人もいれば10個の人もいます
05:00
Andそして thisこの is calledと呼ばれる theその "degree" of aa nodeノード,
これはノードの度数とも言われ
05:03
orまたは theその number of connections接続 thatそれ aa nodeノード has持っている.
節点の持つつながりの数です
05:05
Butだけど in addition添加, there'sそこに something何か elseelse.
しかしそれだけではありません
05:07
Soそう, ifif you君は look見える at〜で nodesノード Aa andそして Bb,
節点AとBを見てもらうと
05:09
they彼ら bothどちらも have持ってる six6 connections接続.
両者とも6つのつながりを持っています
05:11
Butだけど ifif you君は canできる see見る thisこの image画像 [of theその networkネットワーク] fromから aa bird's鳥の eye view見る,
でもこの図を全体的に見ると
05:13
you君は canできる appreciate感謝する thatそれ there'sそこに something何か very非常に different異なる
節点AとBには大きな違いがあると
05:16
about nodesノード Aa andそして Bb.
気づくと思います
05:18
Soそう, let〜する me ask尋ねる you君は thisこの --- I canできる cultivate耕す thisこの intuition直感 by〜によって asking尋ねる aa question質問 ---
こう考えたら分かりやすいと思います
05:20
who would〜する you君は ratherむしろ be〜する
もし致死的な病原菌が
05:23
ifif aa deadly致命的 germ胚芽 wasあった spreading広がる throughを通して theその networkネットワーク, Aa orまたは Bb?
ネットワーク内で広まっていたらAとBのどちらになりたいですか?
05:25
(Audience聴衆: Bb.) Nicholasニコラス Christakisキリスト教: Bb, it'sそれは obvious明らか.
(聴衆:B) クリスタキス:もちろんBですね
05:28
Bb is located所在地 on theその edgeエッジ of theその networkネットワーク.
Bはネットワークの端に位置しています
05:30
Now, who would〜する you君は ratherむしろ be〜する
では気になる噂話が
05:32
ifif aa juicyジューシーな pieceピース of gossipゴシップ wereあった spreading広がる throughを通して theその networkネットワーク?
ネットワーク内で流れていたらどちらになりたいですか?
05:34
Aa. Andそして you君は have持ってる an immediate即時 appreciation感謝
Aですね 一見して
05:37
thatそれ Aa is going行く to be〜する moreもっと likelyおそらく
Aの方がいち早く
05:40
to get取得する theその thingもの that'sそれは spreading広がる andそして to get取得する itそれ soonerより早く
広まる噂を耳にする可能性が高いと分かります
05:42
by〜によって virtue美徳 of their彼らの structural構造的 locationロケーション within以内 theその networkネットワーク.
これはネットワーク構造上の位置のおかげです
05:45
Aa, in fact事実, is moreもっと central中央,
実際にAは中心寄りに位置しており
05:48
andそして thisこの canできる be〜する formalized公式化された mathematically数学的に.
これは数式で表すことができます
05:50
Soそう, ifif we我々 want欲しいです to trackトラック something何か
ですから ネットワークを通じて
05:53
thatそれ wasあった spreading広がる throughを通して aa networkネットワーク,
広がっている何かを追跡したい場合
05:55
what we我々 ideally理想的には would〜する like好きな to do行う is to setセット upアップ sensorsセンサ
節点Aも含んだ
05:58
on theその central中央 individuals個人 within以内 theその networkネットワーク,
ネットワークの中心部の人々に
06:00
includingを含む nodeノード Aa,
センサーをつけ
06:02
monitorモニター thoseそれら people thatそれ are right thereそこ in theその middle中間 of theその networkネットワーク,
その人々を観察することによって
06:04
andそして somehow何とか get取得する an early早い detection検出
ネットワークを介して広がっている何かを
06:07
of whateverなんでも itそれ is thatそれ is spreading広がる throughを通して theその networkネットワーク.
早期発見するのが理想です
06:09
Soそう ifif you君は saw見た themそれら contract契約する aa germ胚芽 orまたは aa pieceピース of information情報,
この人々が病気に感染したり情報を得たら
06:12
you君は would〜する know知っている thatそれ, soonすぐに enough十分な,
近いうちに
06:15
everybodyみんな wasあった about to contract契約する thisこの germ胚芽
全員にこの病原菌または情報が
06:17
orまたは thisこの pieceピース of information情報.
伝わるだろうと分かるのです
06:19
Andそして thisこの would〜する be〜する muchたくさん betterより良い
この方法は集団の構造を踏まえずに
06:21
thanより monitoringモニタリング six6 randomly無作為に chosen選ばれた people,
ランダムに選出した
06:23
withoutなし reference参照 to theその structure構造 of theその population人口.
6人を観察するよりずっと効果的です
06:25
Andそして in fact事実, ifif you君は couldできた do行う thatそれ,
実際 中心部の人々を観察できれば
06:28
what you君は would〜する see見る is something何か like好きな thisこの.
このような結果が見られる筈です
06:30
On theその left-hand左手 panelパネル, again再び, we我々 have持ってる theその S-shapedS字型 curve曲線 of adoption採択.
左の図には前に見たS字型の採用曲線があります
06:32
In theその dotted点在 red lineライン, we我々 showショー
赤の点線は
06:35
what theその adoption採択 would〜する be〜する in theその randomランダム people,
ランダムに選出された人々の間での普及です
06:37
andそして in theその left-hand左手 lineライン, shiftedシフトした to theその left,
左側の左にずれている線は
06:39
we我々 showショー what theその adoption採択 would〜する be〜する
ネットワーク中心部の人々の間での
06:42
in theその central中央 individuals個人 within以内 theその networkネットワーク.
普及を表します
06:44
On theその Y-axisy軸 is theその cumulative累積的な instancesインスタンス of contagion伝染,
Y軸は感染者の累積人数です
06:46
andそして on theその X-axisx軸 is theその time時間.
X軸は時間です
06:48
Andそして on theその right-hand右手 side, we我々 showショー theその same同じ dataデータ,
右にあるのは同じデータですが
06:50
butだけど hereここに with〜と daily毎日 incidence入射.
1日ごとの発症件数です
06:52
Andそして what we我々 showショー hereここに is --- like好きな, hereここに ---
ここにご覧いただけるのは
06:54
very非常に few少数 people are affected影響を受けた, moreもっと andそして moreもっと andそして moreもっと andそして upアップ to hereここに,
たった数人の感染者からどんどん増えて
06:56
andそして here'sここにいる theその peakピーク of theその epidemic流行.
ここで流行のピークとなることです
06:58
Butだけど shiftedシフトした to theその left is what's何ですか occurring発生する in theその central中央 individuals個人.
左にずれたグラフが中心部の人々の状態です
07:00
Andそして thisこの difference in time時間 betweenの間に theその two
そしてこの2つの間の時間差が
07:02
is theその early早い detection検出, theその early早い warning警告 we我々 canできる get取得する,
兆しとなり
07:05
about an impending差し迫っている epidemic流行
この人々の間で流行が起こる
07:08
in theその human人間 population人口.
早期警告となるのです
07:10
Theその problem問題, howeverしかしながら,
しかし問題は
07:12
is thatそれ mappingマッピング human人間 socialソーシャル networksネットワーク
社会的ネットワークを図にするのが
07:14
is notない always常に possible可能.
いつも可能なわけでないことです
07:16
Itそれ canできる be〜する expensive高価な, notない feasible実行可能な,
コストが高すぎたり実施が難しかったり
07:18
unethical非倫理的,
倫理的でなかったり
07:20
orまたは, frankly率直に, justちょうど notない possible可能 to do行う suchそのような aa thingもの.
ただ単にそんなことは不可能な場合もあります
07:22
Soそう, howどうやって canできる we我々 figure数字 outでる
では実際にネットワークを図にしないで
07:25
who theその central中央 people are in aa networkネットワーク
どのように中心にいるのは誰かを
07:27
withoutなし actually実際に mappingマッピング theその networkネットワーク?
調べることができるのでしょうか?
07:29
What we我々 came来た upアップ with〜と
我々が思いついたのは
07:32
wasあった an ideaアイディア to exploit悪用する an old古い fact事実,
社会的ネットワークについて前から
07:34
orまたは aa known既知の fact事実, about socialソーシャル networksネットワーク,
知られている現象を利用することでした
07:36
whichどの goes行く like好きな thisこの:
このような現象です
07:38
Do行う you君は know知っている thatそれ yourきみの friends友達
あなたの友人にはあなたより
07:40
have持ってる moreもっと friends友達 thanより you君は do行う?
たくさん友人がいると知っていましたか?
07:42
Yourきみの friends友達 have持ってる moreもっと friends友達 thanより you君は do行う,
あなたの友人にはあなたより友人がいるのです
07:45
andそして thisこの is known既知の asとして theその friendship友情 paradox逆説.
「友人関係のパラドックス」と言われています
07:48
Imagine想像する aa very非常に popular人気 person in theその socialソーシャル networkネットワーク ---
社会的ネットワークの中でとても人気があり
07:50
like好きな aa partyパーティー hostホスト who has持っている hundreds数百 of friends友達 ---
友人が多いパーティのホストと
07:52
andそして aa misanthrope不義 who has持っている justちょうど one1 friend友人,
友人は1人だけの人間嫌いがいるとします
07:55
andそして you君は pickピック someone誰か at〜で randomランダム fromから theその population人口;
ここからランダムに選ばれた人はパーティのホストを
07:57
they彼ら wereあった muchたくさん moreもっと likelyおそらく to know知っている theその partyパーティー hostホスト.
知っている確率の方が高いのです
08:00
Andそして ifif they彼ら nominateノミネート theその partyパーティー hostホスト asとして their彼らの friend友人,
彼らがパーティのホストを友人として挙げたら
08:02
thatそれ partyパーティー hostホスト has持っている aa hundred friends友達,
パーティのホストには大勢の友人がいるので
08:04
thereforeしたがって、, has持っている moreもっと friends友達 thanより they彼ら do行う.
彼らよりも友人が多いということになります
08:06
Andそして thisこの, in essenceエッセンス, is what's何ですか known既知の asとして theその friendship友情 paradox逆説.
基本的にこれが「友人関係のパラドックス」というものです
08:09
Theその friends友達 of randomly無作為に chosen選ばれた people
ランダムに選ばれた人達よりその友人達の方が
08:12
have持ってる higher高い degree, andそして are moreもっと central中央
より多くのつながりを持ち
08:15
thanより theその randomランダム people themselves自分自身.
中心寄りの位置にいるのです
08:17
Andそして you君は canできる get取得する an intuitive直感的な appreciation感謝 forために thisこの
ネットワークの端の方にいる人々に注目すると
08:19
ifif you君は imagine想像する justちょうど theその people at〜で theその perimeter周囲 of theその networkネットワーク.
このことが自然に理解できると思います
08:21
Ifif you君は pickピック thisこの person,
この人を見ると
08:24
theその onlyのみ friend友人 they彼ら have持ってる to nominateノミネート is thisこの person,
友人として挙げられるのはこの人しかいません そして
08:26
who, by〜によって construction建設, must必須 have持ってる at〜で least少なくとも two
この人にはネットワークの構造上 最低2人
08:29
andそして typically典型的には moreもっと friends友達.
通常はそれ以上の友人がいることになります
08:31
Andそして thatそれ happens起こる at〜で everyすべて peripheral周辺 nodeノード.
端の節点のどれをとってもこの現象は見られ
08:33
Andそして in fact事実, itそれ happens起こる throughout全体を通して theその networkネットワーク asとして you君は move動く in,
実際ネットワークの中心に向かって全体的に見られます
08:35
everyoneみんな you君は pickピック, whenいつ they彼ら nominateノミネート aa randomランダム ---
誰を選出してもです
08:38
whenいつ aa randomランダム person nominates推薦者 aa friend友人 of theirsそれらの,
ランダムに選出された人が友人を挙げると
08:40
you君は move動く closerクローザー to theその centerセンター of theその networkネットワーク.
ネットワークの中心に近づくわけです
08:43
Soそう, we我々 thought思想 we我々 would〜する exploit悪用する thisこの ideaアイディア
そこで我々はこのアイデアを利用して
08:46
in order注文 to study調査 whetherかどうか we我々 couldできた predict予測する phenomena現象 within以内 networksネットワーク.
ネットワーク内の現象を予測できるか研究しようと考えました
08:49
Becauseなぜなら now, with〜と thisこの ideaアイディア
このアイデアをもとにすれば
08:52
we我々 canできる take取る aa randomランダム sampleサンプル of people,
ネットワークの図がなくても
08:54
have持ってる themそれら nominateノミネート their彼らの friends友達,
集団からランダムに誰かを選び
08:56
thoseそれら friends友達 would〜する be〜する moreもっと central中央,
友人を挙げてもらって
08:58
andそして we我々 couldできた do行う thisこの withoutなし having持つ to map地図 theその networkネットワーク.
中央寄りの人の選出ができるからです
09:00
Andそして we我々 testedテストされた thisこの ideaアイディア with〜と an outbreak発生 of Hh1Nn1 fluインフルエンザ
我々はハーバード大学での新型インフルエンザの発生で
09:03
at〜で Harvardハーバード Collegeカレッジ
これを検証しました
09:06
in theその fall andそして winter of 2009, justちょうど aa few少数 months数ヶ月 ago.
つい2~3ヶ月前の2009年秋から冬でした
09:08
We我々 took取った 1,300 randomly無作為に selected選択された undergraduates学部,
ランダムに選出した学部生1300人に
09:11
we我々 had持っていました themそれら nominateノミネート their彼らの friends友達,
友人を挙げてもらい
09:14
andそして we我々 followed続く bothどちらも theその randomランダム students学生の andそして their彼らの friends友達
そのランダムの学生と友人の両方を
09:16
daily毎日 in time時間
毎日 追跡調査して
09:18
to see見る whetherかどうか orまたは notない they彼ら had持っていました theその fluインフルエンザ epidemic流行.
流行のインフルエンザへの感染を調べました
09:20
Andそして we我々 didした thisこの passively受動的に by〜によって looking探している at〜で whetherかどうか orまたは notない they'd彼らは gone行った to university大学 health健康 servicesサービス.
大学内診療所の利用監視と
09:23
Andそして alsoまた、, we我々 had持っていました themそれら [actively積極的に] emailEメール us米国 aa coupleカップル of times aa week週間.
週に数回のメール報告での調査です
09:26
Exactly正確に what we我々 predicted予測された happened起こった.
すると我々が予想した通りのことが起こりました
09:29
Soそう theその randomランダム groupグループ is in theその red lineライン.
赤い線がランダムのグループです
09:32
Theその epidemic流行 in theその friends友達 groupグループ has持っている shiftedシフトした to theその left, over以上 hereここに.
友人グループの中での流行は左のこちらへ寄っています
09:35
Andそして theその difference in theその two is 16 days日々.
2つのグループの違いは16日です
09:38
By〜によって monitoringモニタリング theその friends友達 groupグループ,
友人グループを追跡することによって
09:41
we我々 couldできた get取得する 16 days日々 advance前進 warning警告
この集団における感染流行を
09:43
of an impending差し迫っている epidemic流行 in thisこの human人間 population人口.
16日前に警告できるわけです
09:45
Now, in addition添加 to thatそれ,
またそれだけでなく
09:48
ifif you君は wereあった an analystアナリスト who wasあった trying試す to study調査 an epidemic流行
アナリストが流行の研究や
09:50
orまたは to predict予測する theその adoption採択 of aa product製品, forために example,
新製品の普及の予測をしようするときに
09:53
what you君は couldできた do行う is you君は couldできた pickピック aa randomランダム sampleサンプル of theその population人口,
集団からランダムに選んだサンプルと
09:56
alsoまた、 have持ってる themそれら nominateノミネート their彼らの friends友達 andそして followフォローする theその friends友達
さらに挙げてもらった友人の
09:59
andそして followフォローする bothどちらも theその randoms無秩序 andそして theその friends友達.
両方のグループを追跡することができます
10:02
Among theその friends友達, theその first最初 evidence証拠 you君は saw見た of aa blip吹き飛ばし above上の zeroゼロ
例えばその友人グループで
10:05
in adoption採択 of theその innovation革新, forために example,
イノベーション普及に急上昇があれば
10:08
would〜する be〜する evidence証拠 of an impending差し迫っている epidemic流行.
流行の兆しとなります
10:11
Orまたは you君は couldできた see見る theその first最初 time時間 theその two curvesカーブ diverged発散した,
また左にあるように2つの線が
10:13
asとして shown示された on theその left.
分岐し始めるのもサインです
10:16
Whenいつ didした theその randoms無秩序 --- whenいつ didした theその friends友達 take取る offオフ
友人グループの線が急上昇し
10:18
andそして leave離れる theその randoms無秩序,
ランダムサンプルのグループに差をつけて
10:21
andそして [whenいつ didした] their彼らの curve曲線 start開始 shiftingシフト?
開き始めたのはどの時点か?
10:23
Andそして thatそれ, asとして indicated指示された by〜によって theその white lineライン,
それはこの白い線が示す時点で
10:25
occurred発生した 46 days日々
流行のピークの
10:27
before theその peakピーク of theその epidemic流行.
46日前でした
10:29
Soそう thisこの would〜する be〜する aa technique技術
つまりこの方法を使えば
10:31
wherebyそれによって we我々 couldできた get取得する moreもっと thanより aa month-and-a-half1ヶ月半 warning警告
一定の集団の中で起こる
10:33
about aa fluインフルエンザ epidemic流行 in aa particular特に population人口.
インフルエンザの流行を1ヵ月半以上前に察知できるのです
10:35
I should〜すべき sayいう thatそれ
どのくらい前の時点で
10:38
howどうやって far遠い advanced高度な aa notice通知 one1 mightかもしれない get取得する about something何か
そのような兆しが見られるかは
10:40
depends依存する on aa hostホスト of factors要因.
様々な要素により異なると思います
10:42
Itそれ couldできた depend依存する on theその nature自然 of theその pathogen病原体 ---
病原体の特性によることもあり得ます
10:44
different異なる pathogens病原体,
この方法で違う種類の病原体を
10:46
usingを使用して thisこの technique技術, you'dあなたは get取得する different異なる warning警告 ---
見た場合 異なる兆候が出ると思います
10:48
orまたは otherその他 phenomena現象 thatそれ are spreading広がる,
他の広がっている現象でもそうです
10:50
orまたは frankly率直に, on theその structure構造 of theその human人間 networkネットワーク.
人のネットワークの構造が違うからということもあります
10:52
Now in our我々の case場合, althoughただし、 itそれ wasn'tなかった necessary必要,
我々の実例では必要ではなかったのですが 実際に
10:55
we我々 couldできた alsoまた、 actually実際に map地図 theその networkネットワーク of theその students学生の.
学生のネットワークを図にすることが出来ました
10:58
Soそう, thisこの is aa map地図 of 714 students学生の
これが714人の学生と
11:00
andそして their彼らの friendship友情 tiesネクタイ.
彼らの友人のつながりを示した図です
11:02
Andそして in aa minute now, I'm私は going行く to put置く thisこの map地図 into motionモーション.
これからこの図の移り変わりを見せます
11:04
We're私たちは going行く to take取る daily毎日 cutsカット throughを通して theその networkネットワーク
ネットワークの日々の変化を
11:06
forために 120 days日々.
120日分見てみましょう
11:08
Theその red dotsドット are going行く to be〜する cases症例 of theその fluインフルエンザ,
赤い点がインフルエンザの感染を示します
11:10
andそして theその yellow dotsドット are going行く to be〜する friends友達 of theその people with〜と theその fluインフルエンザ.
そして黄色い点がインフルエンザ感染者の友人です
11:13
Andそして theその sizeサイズ of theその dotsドット is going行く to be〜する proportional比例する
点の大きさはインフルエンザに感染している
11:16
to howどうやって manyたくさんの of their彼らの friends友達 have持ってる theその fluインフルエンザ.
友人の数に応じて大きくなります
11:18
Soそう biggerより大きい dotsドット mean平均 moreもっと of yourきみの friends友達 have持ってる theその fluインフルエンザ.
つまり大きい点はインフルエンザに感染した友人が多い人です
11:20
Andそして ifif you君は look見える at〜で thisこの image画像 --- hereここに we我々 are now in September9月 theその 13thth ---
この図を見てください 9月13日の状態です
11:23
you'reあなたは going行く to see見る aa few少数 cases症例 light upアップ.
いくつか色のついた点がみられます
11:26
You'reあなたは going行く to see見る kind種類 of blooming開花する of theその fluインフルエンザ in theその middle中間.
インフルエンザが中心でポツポツ見られます
11:28
Hereここに we我々 are on October10月 theその 19thth.
今10月19日の状態です
11:30
Theその slopeスロープ of theその epidemic流行 curve曲線 is approaching接近する now, in November11月.
11月になると流行のカーブが立ち上がり
11:33
Bang強打, bang強打, bang強打, bang強打, bang強打 --- you'reあなたは going行く to see見る lotsロット of blooming開花する in theその middle中間,
パッパッと中心部で次々に感染が広がります
11:35
andそして then次に you'reあなたは going行く to see見る aa sortソート of levelingレベリング offオフ,
そしてだんだん頭打ちになっていきます
11:38
fewer少ない andそして fewer少ない cases症例 towards方向 theその end終わり of December12月.
12月末に近づくにつれて感染がどんどん少なくなります
11:40
Andそして thisこの typeタイプ of aa visualization視覚化
このような可視化によって
11:43
canできる showショー thatそれ epidemics流行 like好きな thisこの take取る rootルート
こういった流行はまず
11:45
andそして affect影響を与える central中央 individuals個人 first最初,
中央部の人間から感染して
11:47
before they彼ら affect影響を与える othersその他.
他の人々に感染することが明らかになります
11:49
Now, asとして I've私は beenされている suggesting提案する,
それで今まで申し上げてきたように
11:51
thisこの method方法 is notない restricted制限された to germs病原菌,
この方法は細菌だけでなく
11:53
butだけど actually実際に to anything何でも thatそれ spreadsスプレッド in populations人口.
人々の間で伝染するもの何にでも使えます
11:56
Information情報 spreadsスプレッド in populations人口,
情報は人々を通じて広がります
11:58
norms規範 canできる spread普及 in populations人口,
常識も人から人へと広がります
12:00
behaviors行動 canできる spread普及 in populations人口.
言動も人々の間で広がります
12:02
Andそして by〜によって behaviors行動, I canできる mean平均 thingsもの like好きな criminal犯罪者 behavior動作,
言動というのは犯罪行為や
12:04
orまたは voting投票 behavior動作, orまたは health健康 careお手入れ behavior動作,
選挙投票もあれば 健康管理行為で
12:07
like好きな smoking喫煙, orまたは vaccination予防接種,
喫煙や予防接種のようなこともあり
12:10
orまたは product製品 adoption採択, orまたは otherその他 kinds種類 of behaviors行動
製品普及やその他の行動で
12:12
thatそれ relate関連する to interpersonal対人関係 influence影響.
人間同士が影響し合うものもあります
12:14
Ifif I'm私は likelyおそらく to do行う something何か thatそれ affects影響を与える othersその他 aroundまわり me,
言動によって回りの人間が影響される傾向があったら
12:16
thisこの technique技術 canできる get取得する early早い warning警告 orまたは early早い detection検出
この方法により その集団における流行の発生や
12:19
about theその adoption採択 within以内 theその population人口.
兆しを早期に知り得ることができるわけです
12:22
Theその keyキー thingもの is thatそれ forために itそれ to work作業,
この方法が成り立つポイントは
12:25
thereそこ has持っている to be〜する interpersonal対人関係 influence影響.
人間同士の影響があることです
12:27
Itそれ cannotできない be〜する becauseなぜなら of some一部 broadcast放送 mechanism機構
一斉に実施され全員が
12:29
affecting影響 everyoneみんな uniformly均一に.
同じように影響されるような仕組みでは駄目です
12:31
Now theその same同じ insights洞察
さてこの同じ洞察を違うやり方で
12:35
canできる alsoまた、 be〜する exploited悪用された --- with〜と respect尊敬 to networksネットワーク ---
ネットワークに関連するものに対して
12:37
canできる alsoまた、 be〜する exploited悪用された in otherその他 ways方法,
活用することもできます
12:40
forために example, in theその useつかいます of targetingターゲティング
介入目的のために特定の人々を
12:43
specific特定 people forために interventions介入.
対象として選ぶのに利用するのが一例です
12:45
Soそう, forために example, most最も of you君は are probably多分 familiar身近な
例えば皆さん集団免疫については
12:47
with〜と theその notion概念 of herd群れ immunity免疫.
たぶん知っていると思いますが
12:49
Soそう, ifif we我々 have持ってる aa population人口 of aa thousand people,
1000人のグループがいたとして
12:51
andそして we我々 want欲しいです to make作る theその population人口 immune免疫 to aa pathogen病原体,
このグループをある病原体から守りたい場合
12:54
we我々 don'tしない have持ってる to immunize免疫する everyすべて singleシングル person.
全員に予防接種する必要はありません
12:57
Ifif we我々 immunize免疫する 960 of themそれら,
このうち960人に免疫ができれば
12:59
it'sそれは asとして ifif we我々 had持っていました immunized免疫された aa hundred [percentパーセント] of themそれら.
1000人に予防接種したのと同じになります
13:01
Becauseなぜなら even偶数 ifif one1 orまたは two of theその non-immune非免疫 people gets取得 infected感染した,
たとえ1人か2人の免疫のない人が感染しても
13:04
there'sそこに noいいえ one1 forために themそれら to infect感染する.
その人達が病気をうつす相手がいないからです
13:07
They彼ら are surrounded囲まれた by〜によって immunized免疫された people.
免疫のある人ばかりに囲まれているわけです
13:09
Soそう 96 percentパーセント is asとして good良い asとして 100 percentパーセント.
このように96%は100%と同じくらい効果的です
13:11
Wellよく, some一部 otherその他 scientists科学者 have持ってる estimated推定
1000人の中から30%をランダムで選出し
13:14
what would〜する happen起こる ifif you君は took取った aa 30 percentパーセント randomランダム sampleサンプル
予防接種をしたらどうなるか
13:16
of theseこれら 1000 people, 300 people andそして immunized免疫された themそれら.
計算した科学者達がいましたが
13:18
Would〜する you君は get取得する anyどれか population-level人口レベル immunity免疫?
集団レベルでの免疫が得られるかと言うと
13:21
Andそして theその answer回答 is noいいえ.
得られません
13:23
Butだけど ifif you君は took取った thisこの 30 percentパーセント, theseこれら 300 people
でもこの同じ30%の300人に
13:26
andそして had持っていました themそれら nominateノミネート their彼らの friends友達
友人を挙げてもらって
13:28
andそして took取った theその same同じ number of vaccineワクチン doses線量
同じ数の予防接種を
13:30
andそして vaccinatedワクチン接種した theその friends友達 of theその 300 ---
300人が挙げた友人達300人に
13:33
theその 300 friends友達 ---
実施すると
13:35
you君は canできる get取得する theその same同じ levelレベル of herd群れ immunity免疫
集団免疫と同等の免疫ができます
13:37
asとして ifif you君は had持っていました vaccinatedワクチン接種した 96 percentパーセント of theその population人口
集団の96%に予防接種したのと同じ効果を
13:39
at〜で aa muchたくさん greater大きい efficiency効率, with〜と aa strict厳格な budget予算 constraint制約.
厳しい予算でもずっと効率よく得られるのです
13:42
Andそして similar類似 ideasアイデア canできる be〜する used中古, forために instanceインスタンス,
似たようなアイデアを使って
13:45
to targetターゲット distribution分布 of thingsもの like好きな bedベッド netsネット
発展途上国で蚊帳などを配布する際に
13:47
in theその developing現像 world世界.
対象者を限定することもできます
13:49
Ifif we我々 couldできた understandわかる theその structure構造 of networksネットワーク in villages,
村のネットワークの構造が分かっていれば
13:51
we我々 couldできた targetターゲット to whom to give与える theその interventions介入
蚊帳などの普及を促進する中心部の
13:54
to foster育てる theseこれら kinds種類 of spreadsスプレッド.
人々をターゲットにして介入援助できます
13:56
Orまたは, frankly率直に, forために advertising広告 with〜と allすべて kinds種類 of products製品.
また率直に言って これはどんな商品の宣伝にも使えます
13:58
Ifif we我々 couldできた understandわかる howどうやって to targetターゲット,
対象者の選定の仕方が分かれば
14:01
itそれ couldできた affect影響を与える theその efficiency効率
目的を達成する効率を
14:03
of what we're私たちは trying試す to achieve達成する.
上げることができます
14:05
Andそして in fact事実, we我々 canできる useつかいます dataデータ
事実 現在ありとあらゆるところで
14:07
fromから allすべて kinds種類 of sourcesソース nowadays今日は [to do行う thisこの].
集められているデータを利用できます
14:09
Thisこの is aa map地図 of eight8 million百万 phone電話 usersユーザー
こちらはヨーロッパにおける
14:11
in aa Europeanヨーロッパ country.
800万人の電話利用者の関係図です
14:13
Everyすべて dotドット is aa person, andそして everyすべて lineライン representsは表す
それぞれの点は人を表し
14:15
aa volumeボリューム of callsコール betweenの間に theその people.
線はその人達の間の電話回数を表します
14:17
Andそして we我々 canできる useつかいます suchそのような dataデータ, that'sそれは beingであること passively受動的に obtained得られた,
私達はこのような自動的に集められたデータによって
14:19
to map地図 theseこれら whole全体 countries
これらの国の全体像を見たり
14:22
andそして understandわかる who is located所在地 whereどこで within以内 theその networkネットワーク.
ネットワークのどこに誰がいるか理解できます
14:24
Withoutなし actually実際に having持つ to queryクエリ themそれら at〜で allすべて,
特別なデータ処理などしなくても
14:27
we我々 canできる get取得する thisこの kind種類 of aa structural構造的 insight洞察力.
このような構造の洞察を得ることができるのです
14:29
Andそして otherその他 sourcesソース of information情報, asとして you'reあなたは noいいえ doubt疑問に思う aware承知して
お気づきと思いますが このようなデータは
14:31
are available利用可能な about suchそのような features特徴, fromから emailEメール interactionsインタラクション,
他の情報源からも手にすることができます
14:34
onlineオンライン interactionsインタラクション,
メールやインターネット上のやりとり
14:37
onlineオンライン socialソーシャル networksネットワーク andそして soそう forth前進.
ソーシャルネットワークなどです
14:39
Andそして in fact事実, we我々 are in theその era時代 of what I would〜する callコール
実際 今の時代は
14:42
"massive-passive大規模受動的" dataデータ collectionコレクション efforts尽力.
大量のデータが自動的に蓄積されています
14:44
They're彼らは allすべて kinds種類 of ways方法 we我々 canできる useつかいます massively大規模 collected集めました dataデータ
大量に収集されたデータの使い道は幾通りもあります
14:47
to create作成する sensorセンサー networksネットワーク
集団を追跡するためのセンサーとなる
14:50
to followフォローする theその population人口,
中心部の人々を特定したり
14:53
understandわかる what's何ですか happeningハプニング in theその population人口,
その集団の中で何が起こっているか理解したり
14:55
andそして intervene介入する in theその population人口 forために theその betterより良い.
改善の為に介入したりできます
14:57
Becauseなぜなら theseこれら new新しい technologiesテクノロジー telltell us米国
最近の技術では
15:00
notない justちょうど who is talking話す to whom,
誰と誰がしゃべっているかだけでなく
15:02
butだけど whereどこで everyoneみんな is,
人々がどこにいるのかも分かるからです
15:04
andそして what they're彼らは thinking考え basedベース on what they're彼らは uploadingアップロードする on theその Internetインターネット,
アップロードされるものから人々が考えていることが分かり
15:06
andそして what they're彼らは buying買う basedベース on their彼らの purchases購入.
購入記録から商品の売れ筋も分かります
15:09
Andそして allすべて thisこの administrative行政 dataデータ canできる be〜する pulled引っ張られた together一緒に
これらすべての管理データを合わせて処理すれば
15:11
andそして processed処理された to understandわかる human人間 behavior動作
人々の行動を
15:14
in aa way方法 we我々 never決して couldできた before.
以前はできなかった方法で理解できます
15:16
Soそう, forために example, we我々 couldできた useつかいます truckers'トラック運転手は、 purchases購入 of fuel燃料.
トラックの運転手による燃料購入を例にします
15:19
Soそう theその truckers運送人 are justちょうど going行く about their彼らの businessビジネス,
運転手達は普段通りに仕事をして
15:22
andそして they're彼らは buying買う fuel燃料.
燃料を購入します
15:24
Andそして we我々 see見る aa blip吹き飛ばし upアップ in theその truckers'トラック運転手は、 purchases購入 of fuel燃料,
私たちは燃料の購入量が急上昇するのを見て
15:26
andそして we我々 know知っている thatそれ aa recession不況 is about to end終わり.
経済低迷期の終わりが近いと分かります
15:29
Orまたは we我々 canできる monitorモニター theその velocity速度
または人々が高速道路を
15:31
with〜と whichどの people are moving動く with〜と their彼らの phones電話機 on aa highwayハイウェイ,
移動している速度を携帯電話で計測することもできます
15:33
andそして theその phone電話 company会社 canできる see見る,
電話会社は
15:36
asとして theその velocity速度 is slowing減速する downダウン,
速度が落ちるのを見て
15:38
thatそれ there'sそこに aa trafficトラフィック jamジャム.
渋滞を感知できます
15:40
Andそして they彼ら canできる feedフィード thatそれ information情報 backバック to their彼らの subscribers加入者,
更にその情報を携帯電話ユーザーに提供できるわけです
15:42
butだけど onlyのみ to their彼らの subscribers加入者 on theその same同じ highwayハイウェイ
それも同じ高速道路上で
15:45
located所在地 behind後ろに theその trafficトラフィック jamジャム!
その渋滞の後続のユーザーに限定できます
15:47
Orまたは we我々 canできる monitorモニター doctors医師 prescribing処方 behaviors行動, passively受動的に,
医師の薬品処方状況を観察することもできます
15:49
andそして see見る howどうやって theその diffusion拡散 of innovation革新 with〜と pharmaceuticals医薬品
新規の医薬品がどのように医師の間で普及するのか
15:52
occurs発生する within以内 [networksネットワーク of] doctors医師.
理解することができます
15:55
Orまたは again再び, we我々 canできる monitorモニター purchasing購買 behavior動作 in people
人々の商品購入状況の観察をして
15:57
andそして watch時計 howどうやって theseこれら typesタイプ of phenomena現象
このようなタイプの現象がどうやって
15:59
canできる diffuse拡散する within以内 human人間 populations人口.
人々の間で普及するのか確認することができます
16:01
Andそして thereそこ are three ways方法, I think思う,
自動蓄積された大量データの利用法は
16:04
thatそれ theseこれら massive-passive大規模受動的 dataデータ canできる be〜する used中古.
3つあると思います
16:06
One1 is fully完全に passive受動的,
1つ目は完全に受身的な
16:08
like好きな I justちょうど described記載された ---
先ほど説明したようなものです
16:10
asとして in, forために instanceインスタンス, theその trucker運送業者 example,
トラックの運転手の例のような
16:12
whereどこで we我々 don'tしない actually実際に intervene介入する in theその population人口 in anyどれか way方法.
実際には集団に一切介入しないしないものです
16:14
One1 is quasi-active準アクティブ,
そして半能動的な
16:16
like好きな theその fluインフルエンザ example I gave与えた,
例に挙げたインフルエンザのような
16:18
whereどこで we我々 get取得する some一部 people to nominateノミネート their彼らの friends友達
人々に友人を挙げてもらい
16:20
andそして then次に passively受動的に monitorモニター their彼らの friends友達 ---
彼らがインフルエンザに感染しないか
16:23
do行う they彼ら have持ってる theその fluインフルエンザ, orまたは notない? --- andそして then次に get取得する warning警告.
観察して警告を受けるものもあります
16:25
Orまたは another別の example would〜する be〜する,
別の例として
16:27
ifif you'reあなたは aa phone電話 company会社, you君は figure数字 outでる who'sだれの central中央 in theその networkネットワーク
電話会社がネットワークの中心に位置する人を調べて
16:29
andそして you君は ask尋ねる thoseそれら people, "Look見える, will意志 you君は justちょうど textテキスト us米国 yourきみの fever everyすべて day?
「毎日熱を測って携帯メールで送ってもらえますか?」
16:32
Justちょうど textテキスト us米国 yourきみの temperature温度."
「体温だけでかまいません」と頼み
16:35
Andそして collect集める vast広大 amounts金額 of information情報 about people's人々の temperature温度,
大量の体温データを中心部の人々に限定して
16:37
butだけど fromから centrally中心的に located所在地 individuals個人.
収集することも考えられます
16:40
Andそして be〜する ableできる, on aa large scale規模,
こうして人々の最低限の情報提供だけで
16:42
to monitorモニター an impending差し迫っている epidemic流行
伝染病の流行の兆しを
16:44
with〜と very非常に minimal最小限 input入力 fromから people.
広範囲に監視できるのです
16:46
Orまたは, finally最後に, itそれ canできる be〜する moreもっと fully完全に activeアクティブ ---
またはもっと積極的なアプローチもできます
16:48
asとして I know知っている subsequentその後の speakersスピーカー will意志 alsoまた、 talkトーク about today今日 ---
このあとの講演者も話しますが
16:50
whereどこで people mightかもしれない globally世界的に participate参加する in wikisウィキ,
人々が世界中からウィキに参加したり
16:52
orまたは photographing撮影, orまたは monitoringモニタリング elections選挙,
写真や選挙の追跡をしたりして
16:54
andそして uploadアップロード information情報 in aa way方法 thatそれ allows許す us米国 to poolプール
情報をアップロードしたものを
16:57
information情報 in order注文 to understandわかる socialソーシャル processesプロセス
社会的プロセスや現象を理解するために
16:59
andそして socialソーシャル phenomena現象.
収集することもできます
17:01
In fact事実, theその availability可用性 of theseこれら dataデータ, I think思う,
事実これらのデータが入手できるのは
17:03
heraldsヒラリーズ aa kind種類 of new新しい era時代
専門家が言うところの
17:05
of what I andそして othersその他 would〜する like好きな to callコール
「計算社会科学」のような一種の新たな
17:07
"computational計算上の socialソーシャル science科学."
時代の到来を告げています
17:09
It'sそれは sortソート of like好きな whenいつ Galileoガリレオ invented発明された --- orまたは, didn'tしなかった invent発明する ---
これはガリレオが望遠鏡を使って
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came来た to useつかいます aa telescope望遠鏡
それまでにないやり方で
17:14
andそして couldできた see見る theその heavens in aa new新しい way方法,
天空の観察ができたことや
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orまたは Leeuwenhoekリューウィンフック becameなりました aware承知して of theその microscope顕微鏡 ---
レーウェンフクが顕微鏡を発明し
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orまたは actually実際に invented発明された ---
生物学に新たな見解を
17:20
andそして couldできた see見る biology生物学 in aa new新しい way方法.
もたらしたことに似ています
17:22
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今度は大量データが入手できるようになり
17:24
thatそれ allow許す us米国 to understandわかる socialソーシャル processesプロセス
社会的プロセスや現象を
17:26
andそして socialソーシャル phenomena現象
以前にはなかったやり方で
17:28
in an entirely完全に new新しい way方法 thatそれ wasあった never決して before possible可能.
理解することができるようになったわけです
17:30
Andそして with〜と thisこの science科学, we我々 canできる
そしてこの科学により私達は
17:33
understandわかる howどうやって exactly正確に
社会全体が具体的にどうやって
17:35
theその whole全体 comes来る to be〜する greater大きい
ただ一人ひとりを足しただけよりも
17:37
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偉大となるのか理解することができるのです
17:39
Andそして actually実際に, we我々 canできる useつかいます theseこれら insights洞察
そして実際にこれらの洞察を利用して
17:41
to improve改善する society社会 andそして improve改善する human人間 well-being幸福.
社会および人々の生活を改善できるのです
17:43
Thank感謝 you君は.
ありがとうございました
17:46
Translated by Sawa Horibe
Reviewed by Natsuhiko Mizutani

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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

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