TED2010
Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks
Nicholas Christakis: Influența ascunsă a rețelelor sociale
Filmed:
Readability: 4.3
1,674,218 views
Suntem cu toții incorporați în rețele sociale vaste de prieteni, familie, colegi de servici și multe altele. Nicholas Christakis urmărește cum o varietate largă de trăsături - de la fericire la obezitate - se pot răspândi de la o persoană la alta, ilustrând cum locul tău în rețea ți-ar putea influența viața în moduri pe care nici nu le cunoști.
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
Pentru mine această poveste începe în urmă cu 15 ani,
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
4000
3000
când eram doctor de azil la Universitatea din Chicago.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
7000
3000
Și mă ocupam de oameni pe moarte și familiile lor
00:25
in the South Side of Chicago.
3
10000
2000
în partea de sud a Chicago-ului.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
12000
3000
Și am observat ce li s-a întâmplat oamenilor și familiilor lor
00:30
over the course of their terminal illness.
5
15000
3000
pe parcursul bolii lor incurabile.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
18000
2000
Și în laboratorul meu, studiam efectul văduvei,
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
20000
2000
care este un concept vechi în științele sociale,
00:37
going back 150 years,
8
22000
2000
care datează de peste 150 de ani,
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
24000
2000
cunoscut sub numele de "moarte de inimă rea".
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
26000
3000
Deci, când eu mor, riscul de mortalitate al soţiei mele se poate dubla,
00:44
for instance, in the first year.
11
29000
2000
de exemplu, în primul an.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
31000
3000
Și am mers să mă ocup de un pacient anume,
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
34000
2000
o femeie care murea de demență.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
36000
2000
Și în acest caz, spre deosebire de acest cuplu,
00:53
she was being cared for
15
38000
2000
ea era îngrijită
00:55
by her daughter.
16
40000
2000
de fiica ei.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
42000
3000
Și fiica ei era extenuată din cauza îngrijirii mamei ei.
01:00
And the daughter's husband,
18
45000
2000
Iar soțul fiicei
01:02
he also was sick
19
47000
3000
era şi el bolnav
01:05
from his wife's exhaustion.
20
50000
2000
de la extenuarea soției lui.
01:07
And I was driving home one day,
21
52000
2000
Conduceam înspre casă într-o zi
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
54000
3000
și primesc un telefon de la un prieten al soțului,
01:12
calling me because he was depressed
23
57000
2000
care mă suna pentru că era deprimat
01:14
about what was happening to his friend.
24
59000
2000
din cauza celor ce i se întâmplau prietenului lui.
01:16
So here I get this call from this random guy
25
61000
2000
Deci mă sună acest tip oarecare
01:18
that's having an experience
26
63000
2000
care trăiește o experiență
01:20
that's being influenced by people
27
65000
2000
influențată de oameni
01:22
at some social distance.
28
67000
2000
la o anumită distanță socială.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
69000
3000
Și dintr-o dată mi-am dat seama de două lucruri foarte simple.
01:27
First, the widowhood effect
30
72000
2000
Primul, efectul văduviei
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
74000
3000
nu se rezumă doar la soți și soții.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
77000
3000
Și al doilea, nu se rezumă la perechi de oameni.
01:35
And I started to see the world
33
80000
2000
Și am început să văd lumea
01:37
in a whole new way,
34
82000
2000
într-un mod cu totul nou,
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
84000
3000
în perechi de oameni conectate unele cu celelalte.
01:42
And then I realized that these individuals
36
87000
2000
Și apoi am realizat că aceste persoane
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
89000
3000
ar fi conectate în cvartete cu alte perechi din apropiere.
01:47
And then, in fact, these people
38
92000
2000
Și apoi, de fapt, acești oameni
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
94000
2000
erau implicați în alte feluri de relații,
01:51
marriage and spousal
40
96000
2000
de căsătorie și conjugale
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
98000
2000
și prietenie și alte feluri de legături.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
100000
3000
Și că, de fapt, aceste conexiuni erau vaste,
01:58
and that we were all embedded in this
43
103000
2000
și că suntem cu toții incorporați în acest
02:00
broad set of connections with each other.
44
105000
3000
set vast de conexiuni unii cu alţii.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
108000
3000
Deci am început să văd lumea într-un mod complet nou,
02:06
and I became obsessed with this.
46
111000
2000
și am devenit obsedat de acesta.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
113000
2000
Am devenit obsedat de cum se poate
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
115000
2000
să fim cu toții incorporați în aceste rețele sociale
02:12
and how they affect our lives.
49
117000
2000
și cum ne afectează ele viețile.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
119000
3000
Deci, rețelele sociale sunt aceste lucruri complicat de frumoase
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
122000
2000
și sunt așa de elaborate și așa de complexe
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
124000
2000
și de fapt omniprezente,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
126000
3000
încât trebuie să ne întrebăm ce scop au.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
129000
2000
De ce suntem încorporați în rețele sociale?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
131000
2000
Adică, cum se formează ele? Cum operează ele?
02:28
And how do they effect us?
56
133000
2000
Și cum ne afectează ele?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
135000
3000
Și așadar primul meu subiect, referitor la aceasta,
02:33
was not death, but obesity.
58
138000
3000
nu a fost moartea, ci obezitatea.
02:36
It had become trendy
59
141000
2000
Și dintr-o dată devenise la modă
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
143000
2000
să se vorbească despre "epidemia de obezitate".
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
145000
3000
Și împreuna cu colaboratorul meu, James Fowler,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
148000
3000
am început să ne întrebăm dacă obezitatea întradevăr este o epidemie
02:46
and could it spread from person to person
63
151000
2000
și dacă se poate răspândi de la om la om
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
153000
3000
ca la cele patru persoane pe care le-am discutat mai devreme.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
156000
3000
Deci acesta este un ecran cu câteva din rezultatele noastre inițiale.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
159000
3000
Sunt 2.200 de oameni în anul 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
162000
2000
Fiecare punct este o persoană. Facem mărimea punctelor
02:59
proportional to people's body size;
68
164000
2000
proporțională cu dimensiunea corporală.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
166000
3000
Deci cu cât mai mari punctele, cu atât mai mari oamenii.
03:04
In addition, if your body size,
70
169000
2000
În plus, dacă dimensiunea corporală,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
171000
2000
dacă BMI, indexul masei corporale este peste 30,
03:08
if you're clinically obese --
72
173000
2000
dacă ești obez clinic,
03:10
we also colored the dots yellow.
73
175000
2000
am și colorat punctele în galben.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
177000
2000
Deci, dacă te uiți la această imagine, imediat poți vedea
03:14
that there are clusters of obese and
75
179000
2000
că sunt grupuri de oameni obezi și
03:16
non-obese people in the image.
76
181000
2000
ne-obezi în imagine.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
183000
3000
Dar complexitatea vizuală este încă foarte ridicată.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
186000
3000
Nu este evident exact ce se întâmplă.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
189000
2000
În plus, câteva întrebări se ridică imediat.
03:26
How much clustering is there?
80
191000
2000
Cât de multă grupare există?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
193000
3000
Există mai multă grupare decât ar fi la voia întâmplării?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
196000
2000
Cât de mari sunt grupurile? Cât de departe se întind ele?
03:33
And, most importantly,
83
198000
2000
Și, cel mai important,
03:35
what causes the clusters?
84
200000
2000
ce cauzează această grupare?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
202000
3000
Deci am făcut niște calcule ca să studiem mărimea acestor grupuri.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
205000
2000
Aceasta aici arată, pe axa Y,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
207000
3000
creșterea în probabilitatea ca o persoană să fie obeză,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
210000
2000
dacă unul dintre contactele ei sociale este obeză.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
212000
3000
Și pe axa X, gradele de separare între cei doi oameni.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
215000
2000
Și în stânga departe, vedeți bara mov.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
217000
2000
Spune că, dacă prietenii tăi sunt obezi,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
219000
3000
riscul tău la obezitate este cu 45% mai mare.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
222000
2000
Și următoarea bară deasupra, bara roșie,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
224000
2000
spune că, dacă prietenii prietenului tău sunt obezi,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
226000
2000
riscul tău de obezitate este cu 25% mai ridicat.
04:03
And then the next line over says
96
228000
2000
Și următoarea [bară] de deasupra spune că
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
230000
3000
dacă prietenul prietenului prietenului tău, cineva pe care probabil nici nu cunoști, este obez,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
233000
3000
riscul tău de obezitate este cu 10% mai ridicat.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
236000
3000
Și doar când ajungi la prietenii prietenilor prietenilor prietenilor tăi,
04:14
that there's no longer a relationship
100
239000
2000
nu mai există o relație
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
241000
3000
între dimensiunea corporală a persoanei respective şi dimensiunea ta corporală.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
245000
3000
Deci, care ar putea fi cauza acestor grupări?
04:23
There are at least three possibilities:
103
248000
2000
Există cel puțin trei posibilități.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
250000
2000
O posibilitate este că, de cum mă îngraș,
04:27
it causes you to gain weight.
105
252000
2000
te fac pe tine să te îngrași,
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
254000
3000
un fel de inducție, o răspândire de la persoană la persoană.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
257000
2000
O altă posibilitate, foarte evidentă, este homofilia,
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
259000
2000
sau "cine se-aseamănă se-adună".
04:36
here, I form my tie to you
109
261000
2000
Aici, îmi formez legătura cu tine
04:38
because you and I share a similar body size.
110
263000
3000
pentru că tu și cu mine avem dimensiuni corporale asemanătoare.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
266000
2000
Și ultima posibilitate este cunoscută drept confuzia,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
268000
3000
pentru că ne încurcă abilitatea de a înţelege ce se întâmplă.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
271000
2000
Și aici, ideea nu este că creșterea mea în greutate
04:48
is causing your weight gain,
114
273000
2000
cauzează creșterea ta în greutate,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
275000
2000
nici că eu creez o legătură preferențială cu tine
04:52
because you and I share the same body size,
116
277000
2000
pentru că tu și cu mine avem aceeași dimensiune corporală,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
279000
2000
ci mai degrabă faptul că suntem expuși împreună
04:56
to something, like a health club
118
281000
3000
la ceva, ca un club de sănătate,
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
284000
3000
care ne face pe amândoi să pierdem din greutate în același timp.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
287000
3000
Și când am studiat aceste date, am găsit dovezi pentru toate aceste lucruri,
05:05
including for induction.
121
290000
2000
inclusiv pentru inducție.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
292000
2000
Și am descoperit că, dacă prietenul tău devine obez,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
294000
3000
creşte riscul tău la obezitate cu aproximativ 57%
05:12
in the same given time period.
124
297000
2000
în aceeași perioadă de timp.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
299000
3000
Pot fi multe mecanisme pentru acest efect.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
302000
2000
O posibilitate este că prietenii tăi îți spun ceva de genul --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
304000
3000
știi, ei adoptă un comportament care se răsfrânge asupra ta --
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
307000
3000
adică, spun, "Hai să mergem la brioşe şi bere,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
310000
3000
care este o combinație teribilă.
05:28
But you adopt that combination,
130
313000
2000
Dar tu adopți acea combinație,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
315000
3000
și începi să crești în greutate ca și ei.
05:33
Another more subtle possibility
132
318000
2000
O altă posibilitate mai subtilă
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
320000
3000
este că ei încep să crească în greutate și îți schimbă ideea
05:38
of what an acceptable body size is.
134
323000
2000
despre ce este o dimensiune corporală acceptabilă.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
325000
2000
Aici, ce se răspândește de la o persoană la alta
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
327000
2000
nu este un comportament, ci mai degrabă o normă.
05:44
An idea is spreading.
137
329000
2000
O idee se răspândește.
05:46
Now, headline writers
138
331000
2000
Acum, cei care scriu titlurile de ziare
05:48
had a field day with our studies.
139
333000
2000
au putut scrie mult pe seama studiului nostru.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
335000
2000
Cred că titlul de ziar din New York Times a fost
05:52
"Are you packing it on?
141
337000
2000
"Ai pus pe tine?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
339000
3000
Dă vina pe prietenii tăi graşi."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
342000
2000
Ce ni s-a părut interesant a fost că titlurile ziarelor europene
05:59
had a different take: They said,
144
344000
2000
au avut o abordare diferită: au spus,
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
346000
3000
"Prietenii tăi se îngraşă? Poate este vina ta."
06:04
(Laughter)
146
349000
5000
(Râsete)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
354000
3000
Şi ne-am găndit că acesta este un comentariu interesant la adresa Americii --
06:12
and a kind of self-serving,
148
357000
2000
un fel de auto-justificare,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
359000
2000
un fenomen de "nu-i-responsabilitatea-mea".
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
361000
2000
Acum, vreau să fiu înţeles: noi nu credem că munca noastră
06:18
should or could justify prejudice
151
363000
2000
trebuie sau poate să justifice prejudecata
06:20
against people of one or another body size at all.
152
365000
3000
împotriva oamenilor cu o dimensiune coporală sau alta.
06:24
Our next questions was:
153
369000
2000
Acum, următoarea noastră întrebare a fost:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
371000
3000
Am putea să vizualizăm această răspândire?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
374000
2000
Se răspândeşte întradevăr creşterea în greutate a unei persoane
06:31
to weight gain in another person?
156
376000
2000
la creşterea în greutate a unei alte persoane?
06:33
And this was complicated because
157
378000
2000
Şi aceasta era complicat pentru că
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
380000
3000
trebuia să luăm în considerare faptul că structura reţelei,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
383000
3000
arhitectura legăturilor, se schimba de-a lungul timpului.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
386000
3000
În plus, pentru că obezitatea nu este o epidemie cu un singur focar,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
389000
3000
nu există "pacientul zero" al epidemiei de obezitate --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
392000
3000
acela pe care dacă l-ai găsi, l-ai putea învinovăţi de răspândirea de obezitate.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
395000
2000
Este o epidemie cu mai multe focare.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
397000
2000
Mulţi oameni fac lucruri în concomitent.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
399000
3000
Şi o să vă arăt o animaţie video de 30 secunde
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
402000
3000
care ne-a luat mie şi lui James cinci ani din viaţă să o facem.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
405000
2000
Deci, din nou, fiecare punct este o persoană.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
407000
2000
Fiecare legătură dintre ele este o relaţie.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
409000
2000
Vom pune acum aceasta în mişcare,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
411000
3000
făcând poze zilnice în reţea timp de aproximativ 30 de ani.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
414000
2000
Mărimile punctelor vor crește.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
416000
3000
Veți vedea o mare de galben preluând controlul.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
419000
2000
Veți vedea oameni născându-se și murind;
07:16
dots will appear and disappear --
174
421000
2000
puncte vor apărea și dispărea.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
423000
3000
Legături se vor forma și rupe. Căsnicii și divorțuri,
07:21
friendings and defriendings.
176
426000
2000
împrieteniri și desprieteniri.
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
428000
2000
Multă complexitate, multe care se întâmplă
07:25
just in this 30-year period
178
430000
2000
doar în această perioadă de treizeci de ani
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
432000
2000
care include epidemia de obezitate.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
434000
2000
Și la sfârșit veți vedea grupuri
07:31
of obese and non-obese individuals
181
436000
2000
de indivizi obezi și neobezi
07:33
within the network.
182
438000
2000
în cadrul rețelei.
07:35
Now, when looked at this,
183
440000
3000
Acum, după ce am văzut asta,
07:38
it changed the way I see things,
184
443000
3000
a schimbat modul în care privesc eu lucrurile,
07:41
because this thing, this network
185
446000
2000
pentru că acest lucru, această rețea,
07:43
that's changing across time,
186
448000
2000
se schimbă de-a lungul timpului,
07:45
it has a memory, it moves,
187
450000
3000
are o memorie, se mișcă,
07:48
things flow within it,
188
453000
2000
lucrurile curg în cadrul ei,
07:50
it has a kind of consistency --
189
455000
2000
are un fel de consistență.
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
457000
2000
Oamenii pot muri, dar ea nu moare;
07:54
it still persists --
191
459000
2000
persistă în continuare.
07:56
and it has a kind of resilience
192
461000
2000
Şi are un fel de rezistentă
07:58
that allows it to persist across time.
193
463000
2000
care îi permite să persiste în timp.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
465000
3000
Și așa am ajuns să văd aceste feluri de rețele sociale
08:03
as living things,
195
468000
2000
ca vietăţi,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
470000
3000
ca vietăţi care pot fi puse sub un fel de microscop
08:08
to study and analyze and understand.
197
473000
3000
pentru studiu şi analiză şi ca să fie înţelese.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
476000
2000
Şi am folosit o varietate de tehnici pentru aceasta.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
478000
3000
Şi am început să cercetăm tot felul de fenomene.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
481000
2000
Ne-am uitat la obiceiurile de băut şi fumat
08:18
and voting behavior,
201
483000
2000
şi de votare
08:20
and divorce -- which can spread --
202
485000
2000
şi legat de divorţuri -- care se pot răspândi --
08:22
and altruism.
203
487000
2000
şi de altruism.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
489000
3000
Şi, în final, am devenit interesaţi de sentimente.
08:28
Now, when we have emotions,
205
493000
2000
Acum, când avem sentimente,
08:30
we show them.
206
495000
2000
le arătăm.
08:32
Why do we show our emotions?
207
497000
2000
De ce ne arătăm emoțiile?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
499000
2000
Vreau să spun, că ar fi un avantaj in a ne trăi
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
501000
3000
sentimentele înăuntru, ştiţi, furie şi bucurie.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
504000
2000
Dar nu numai le trăim, le arătăm.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
506000
3000
Şi nu numai că le arătăm, dar alţii le pot citi.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
509000
2000
Şi, nu numai că le pot citi, dar le pot copia.
08:46
There's emotional contagion
213
511000
2000
Aici este contagiunea sentimentală
08:48
that takes place in human populations.
214
513000
3000
care are loc în populaţiile umane.
08:51
And so this function of emotions
215
516000
2000
Şi astfel această funcţie sentimentală
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
518000
2000
sugerează că, în plus faţă de orice scop căruia îi servesc,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
520000
3000
sunt o formă primitivă de comunicare.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
523000
3000
Şi dacă, de fapt, vrem cu adevărat să înţelegem sentimentele umane,
09:01
we need to think about them in this way.
219
526000
2000
trebuie să ne gândim la ele în acest fel.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
528000
3000
Acum, noi suntem obişnuiţi să ne gândim la sentimente în acest fel,
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
531000
3000
în perioade de timp simple, oarecum, scurte.
09:09
So, for example,
222
534000
2000
Deci, spre exemplu,
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
536000
2000
am ținut un discurs recent în New York,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
538000
2000
și am spus "Ştiţi, ca atunci când sunteţi pe metrou,
09:15
and the other person across the subway car
225
540000
2000
și cealaltă persoană care stă vis a vis
09:17
smiles at you,
226
542000
2000
vă zâmbește,
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
544000
2000
și instinctiv zâmbiţi înapoi."
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
546000
3000
Și s-au uitat la mine și au spus "Noi nu facem asta în New York City." (Râsete)
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
549000
2000
Și eu am spus "Oriunde altundeva în lume,
09:26
that's normal human behavior."
230
551000
2000
acesta este comportament uman normal."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
553000
2000
Așadar este un mod foarte instinctiv
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
555000
3000
în care ne transmitem pe scurt emoții unii altora.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
558000
3000
Și, de fapt, contagiunea emoţională poate fii şi mai vastă,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
561000
3000
de exemplu am putea avea expresii punctate de furie,
09:39
as in riots.
235
564000
2000
ca în răscoale.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
566000
2000
Întrebarea pe care vroiam să o punem era:
09:43
Could emotion spread,
237
568000
2000
Se pot răspândi emoțiile,
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
570000
3000
într-un mod mai susținut decât răscoalele de-a lungul timpului
09:48
and involve large numbers of people,
239
573000
2000
și să includă un număr mare de oameni,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
575000
3000
nu numai perechi de indivizi zâmbindu-şi unul altuia pe metrou?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
578000
3000
Poate există un fel de răscoală tăcută sub suprafaţă
09:56
that animates us all the time.
242
581000
2000
care ne animă tot timpul.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
583000
2000
Poate că există o mișcare spontană emoţională
10:00
that ripple through social networks.
244
585000
2000
care unduieşte prin reţelele sociale.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
587000
3000
Poate, de fapt, emoțiile au o existență colectivă,
10:05
not just an individual existence.
246
590000
2000
nu doar una individuală.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
592000
3000
Și aceasta este una dintre primele imagini pe care le-am făcut pentru a studia acest fenomen.
10:10
Again, a social network,
248
595000
2000
Din nou, o rețea socială,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
597000
3000
dar acum putem colora galben oamenii dacă sunt fericiți
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
600000
3000
și albastru dacă sunt triști și verde între.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
603000
2000
Și dacă vă uitați la această imagine, puteți vedea imediat
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
605000
2000
grupuri de oameni fericiți și nefericiți,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
607000
2000
din nou, răspândiţi la trei grade de separare.
10:24
And you might form the intuition
254
609000
2000
Și aţi putea intui
10:26
that the unhappy people
255
611000
2000
că oamenii nefericiți
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
613000
3000
ocupă un loc structural diferit în cadrul rețelei.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
616000
2000
Există un mijloc și o margine a acestei rețele,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
618000
2000
și oamenii nefericiți par să fie
10:35
located at the edges.
259
620000
2000
poziționați la margine.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
622000
2000
Așadar ca să invocăm o altă metaforă,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
624000
2000
dacă vă imaginați rețelele sociale ca un tip de
10:41
vast fabric of humanity --
262
626000
2000
stofă vastă a umanității --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
628000
3000
eu sunt legat de tine și tu de ea, continuând la infinit --
10:46
this fabric is actually like
264
631000
2000
această stofă este de fapt ca
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
633000
2000
o pătură americană de modă veche,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
635000
3000
și are peteci pe ea, peteci fericiți și nefericiți.
10:53
And whether you become happy or not
267
638000
2000
Și dacă devii fericit sau nu
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
640000
3000
depinde în parte de faptul că ocupi un petec fericit sau nu.
10:58
(Laughter)
269
643000
2000
(Râsete)
11:00
So, this work with emotions,
270
645000
3000
Deci, această muncă cu emoțiile,
11:03
which are so fundamental,
271
648000
2000
care sunt așa de fundamentale,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
650000
2000
apoi ne-a făcut să ne gândim că, poate
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
652000
2000
cauzele fundamentale ale rețelelor sociale umane
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
654000
2000
sunt poate codate cumva în genele noastre.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
656000
3000
Pentru că rețelele sociale umane, oricând sunt puse în formă vizuală,
11:14
always kind of look like this:
276
659000
2000
întotdeauna arată așa,
11:16
the picture of the network.
277
661000
2000
această imagine a rețelei.
11:18
But they never look like this.
278
663000
2000
Dar nu arată niciodată așa.
11:20
Why do they not look like this?
279
665000
2000
De ce nu arată așa?
11:22
Why don't we form human social networks
280
667000
2000
De ce nu formăm rețele sociale umane
11:24
that look like a regular lattice?
281
669000
2000
care să arate ca un grilaj regulat?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
671000
3000
Ei bine, modelele evidente ale reţelelor socaile umane,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
674000
3000
omniprezenţa lor şi scopul lor aparent
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
677000
2000
ridică întrebări legate de întrebarea dacă am evoluat să avem
11:34
human social networks in the first place,
285
679000
2000
reţele sociale în primul rând
11:36
and whether we evolved to form networks
286
681000
2000
şi dacă am evoluat să formăm reţele
11:38
with a particular structure.
287
683000
2000
cu o structură particulară.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
685000
2000
Şi observaţi în primul rând... Şi aşa, ca să înţelegem acesta, deşi,
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
687000
3000
trebuie să disecăm structura reţelei puţin înainte.
11:45
and notice that every person in this network
290
690000
2000
Observați că fiecare persoană în această rețea,
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
692000
3000
are exact același loc structural ca orice altă persoană.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
695000
3000
Dar acesta nu este cazul cu rețele adevărate.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
698000
2000
Deci, spre exemplu, aici este o rețea de studenți
11:55
at an elite northeastern university.
294
700000
3000
ai unei universități de elită din nord-est.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
703000
2000
Și acum o să scot în evidență câteva puncte
12:00
If you look here at the dots,
296
705000
2000
și dacă te uiți aici la puncte,
12:02
compare node B in the upper left
297
707000
2000
compară nodul B din stânga sus
12:04
to node D in the far right;
298
709000
2000
cu nodul D din dreapta departe.
12:06
B has four friends coming out from him
299
711000
2000
B are patru prieteni conectaţi la el.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
713000
3000
Şi D are şase prieteni care sunt conectaţi la el.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
716000
3000
Şi asa, aceşti doi indivizi au un număr diferit de prieteni.
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
719000
2000
Şi asta este foarte evident, cu toţii ştim asta.
12:16
But certain other aspects
303
721000
2000
Dar anumite alte aspecte
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
723000
2000
ale structurii reţelelor sociale nu sunt aşa de evidente.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
725000
3000
Comparaţi nodul B din colţul din stânga sus cu nodul A din stânga jos.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
728000
3000
Şi acum acei doi oameni au amandoi câte patru prieteni.
12:26
but A's friends all know each other,
307
731000
2000
dar prietenii lui A toţi se cunosc între ei,
12:28
and B's friends do not.
308
733000
2000
şi prietenii lui B nu.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
735000
2000
Deci prietenul unui prieten de-a lui A,
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
737000
2000
este din nou un prieten de-a lui A,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
739000
2000
pe cand prietenul unui prieten de-a lui B nu este un prieten de-a lui B,
12:36
but is farther away in the network.
312
741000
2000
ci este mai departe în reţea.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
743000
3000
Aceasta se cheamă tranzitivitatea în reţele.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
746000
2000
Şi în final comparaţi nodurile C şi D.
12:43
C and D both have six friends.
315
748000
3000
C şi D au ambii câte şase prieteni.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
751000
3000
Dacă vorbeşti cu ei şi tu spui "Cum arată viaţa ta socială?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
754000
2000
ei vor spune "Am şase prieteni.
12:51
That's my social experience."
318
756000
2000
Aceasta este experienţa mea socială."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
758000
3000
Dar acum noi, uitându-ne din avion la această reţea,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
761000
3000
putem vedea că ocupă lumi sociale foarte diferite.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
764000
2000
Şi pot cultiva această intuiţie în dumneavoastră doar prin a întreba:
13:01
Who would you rather be
322
766000
2000
Cine aţi fi mai degrabă
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
768000
2000
dacă un virus letal s-ar răspândi prin reţea?
13:05
Would you rather be C or D?
324
770000
3000
Aţi fi mai degrabă C sau D?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
773000
2000
Aţi fi mai degrabă D la marginea reţelei.
13:10
And now who would you rather be
326
775000
2000
Şi acum cine aţi fi mai degrabă
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
777000
3000
dacă o bârfă bună despre altcineva
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
780000
2000
s-ar răspândi prin reţea?
13:17
Now, you would rather be C.
329
782000
2000
Acum, aţi fi mai degrabă C.
13:19
So different structural locations
330
784000
2000
Deci locaţii structurale diferite
13:21
have different implications for your life.
331
786000
2000
au implicaţii diferite asupra vieţii dumneavoastră.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
788000
3000
Şi de fapt când am făcut nişte experimente uitându-ne la aceasta,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
791000
3000
ceea ce am descoperite este că 46% din variaţie
13:29
in how many friends you have
334
794000
2000
în câţi prieteni ai
13:31
is explained by your genes.
335
796000
2000
este expicată de genele tale.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
798000
3000
Dar aceasta nu este suprinzător. Noi ştim că unii oameni se nasc timizi
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
801000
3000
şi unii se nasc sociabili. Asta este evident.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
804000
2000
Dar am descoperit şi nişte lucruri non-evidente.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
806000
3000
De exemplu, 47% din variaţia
13:44
in whether your friends know each other
340
809000
2000
în dacă se cunosc prieteni tăi sau nu
13:46
is attributable to your genes.
341
811000
2000
se atribuie genelor tale.
13:48
Whether your friends know each other
342
813000
2000
Dacă prietenii tăi se cunosc
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
815000
3000
nu are de-a face doar cu genele lor, ci cu ale tale.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
818000
2000
Și noi credem că răspunsul la asta este că unor oameni
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
820000
3000
le place să-și prezinte prietenii unii altora -- tu șii cine sunt --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
823000
3000
iar alţii îi ţin separaţi şi nu le fac cunoştinţă.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
826000
3000
Deci unii oameni croşetează la un loc reţelele din jurul lor,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
829000
2000
creând un păienjeniş dens de legături
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
831000
2000
în care se plasează confortabil.
14:08
And finally, we even found that
350
833000
2000
Și în final, am descoperit că
14:10
30 percent of the variation
351
835000
2000
30% din variație
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
837000
3000
în dacă oamenii sunt în mijlocul sau la marginea rețelei
14:15
can also be attributed to their genes.
353
840000
2000
le poate fi atribuită genelor lor.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
842000
2000
Deci dacă te găsești la mijloc sau la margine,
14:19
is also partially heritable.
355
844000
3000
este parțial moștenit.
14:22
Now, what is the point of this?
356
847000
3000
Acum, care este sensul acestui fapt?
14:25
How does this help us understand?
357
850000
2000
Cum ne ajută să întelegem [lumea]?
14:27
How does this help us
358
852000
2000
Cum ne ajută asta
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
854000
3000
să rezolvăm unele din problemele care ne afectează în zilele noastre?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
858000
3000
Ei bine, punctul pe care aș vrea să-l ating este că rețelele au valoare.
14:36
They are a kind of social capital.
361
861000
3000
Sunt un fel de capital social.
14:39
New properties emerge
362
864000
2000
Noi proprietăți se dezvoltă
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
866000
2000
datorită amplasării noastre în reţelele sociale
14:43
and these properties inhere
364
868000
3000
și aceste propretăţi se integrează
14:46
in the structure of the networks,
365
871000
2000
în structura reţelelor,
14:48
not just in the individuals within them.
366
873000
2000
nu doar în indivizii din cadrul lor.
14:50
So think about these two common objects.
367
875000
2000
Deci gândiţi+vă la aceste obiecte comune.
14:52
They're both made of carbon,
368
877000
2000
Sunt ambele făcute din carbon
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
879000
3000
şi totuşi unul are atomi de carboni în el
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
882000
3000
care sunt dispuşi într-un anume mod, pe stânga,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
885000
3000
şi obţii grafit, care este moale şi închis la culoare.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
888000
2000
Dar dacă iei aceeaşi atomi de carbon
15:05
and interconnect them a different way,
373
890000
2000
şi îi interconectezi într-un mod diferit,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
892000
3000
obţii diamant, care este limpede şi tare.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
895000
3000
Şi aceste proprietăţi de moliciune şi rigiditate şi culoare închisă şi limpezime
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
898000
2000
nu stau în atomii de carbon.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
900000
3000
Ele stau în interconectările dintre atomii de carbon,
15:18
or at least arise because of the
378
903000
2000
sau cel puţin ies la iveală datorită
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
905000
2000
interconectărilor atomilor de carbon.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
907000
3000
Deci, similar, modelul conexiunilor între oameni
15:25
confers upon the groups of people
381
910000
3000
oferă grupurilor de oameni
15:28
different properties.
382
913000
2000
proprietăţi diferite.
15:30
It is the ties between people
383
915000
2000
Sunt legăturile dintre oameni
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
917000
3000
care fac întregul mai mare decât suma părţilor sale.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
920000
3000
Deci nu este numai ce li se întâmplă acestor oameni --
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
923000
3000
dacă slăbesc sau se îngraşă sau devin mai bogaţi sau mai săraci,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
926000
3000
sau devin mai fericiţi sau nu -- care ne afectează;
15:44
it's also the actual architecture
388
929000
2000
este şi arhitectura efectivă
15:46
of the ties around us.
389
931000
2000
a legăturilor dintre noi.
15:48
Our experience of the world
390
933000
2000
Experienţa noastră asupra lumii
15:50
depends on the actual structure
391
935000
2000
depinde de structura efectivă
15:52
of the networks in which we're residing
392
937000
2000
a reţelei de care aparţinem
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
939000
3000
şi a tuturor felurilor de lucruri diferite
15:57
through the network.
394
942000
2000
care freamătă și curg prin rețea.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
945000
3000
Acum, motivul, cred eu, pentru care se întâmplă acestea
16:03
is that human beings assemble themselves
396
948000
2000
este că fiinţele umane se autoasamblează
16:05
and form a kind of superorganism.
397
950000
3000
şi formează un superorganism.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
954000
3000
Acum, un superorganism este o colecţie de indivizi
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
957000
3000
care arată sau manifestă comportamente sau fenomene
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
960000
3000
care nu se pot reduce la studiul individului
16:18
and that must be understood by reference to,
401
963000
2000
şi care trebuie înţeles prin referinţă la
16:20
and by studying, the collective.
402
965000
2000
şi prin studierea colectivului,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
967000
3000
ca de exemplu un roi de albine
16:25
that's finding a new nesting site,
404
970000
3000
care caută un nou stup,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
973000
2000
sau un stol de păsări care fuge de un prădător,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
975000
3000
sau un stol de păsări care are capacitatea de a-şi pune la comun înţelepciunea
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
978000
2000
şi să navigheze şi să găsească o mică parte
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
980000
2000
a unei insule în mijlocul Pacificului,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
982000
2000
sau o haită de lupi care poate
16:39
to bring down larger prey.
410
984000
3000
să doboare prada mult mai mare.
16:42
Superorganisms have properties
411
987000
2000
Supraorganismele au proprietăţi
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
989000
3000
care nu pot fi înţelese doar prin studiul indivizilor.
16:47
I think understanding social networks
413
992000
2000
Cred că înţelegerea reţelelor sociale
16:49
and how they form and operate
414
994000
2000
şi cum se formează şi operează,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
996000
3000
ne poate ajuta să înţelegem nu doar sănătatea şi sentimentele
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
999000
2000
dar tot felul de alte fenomene --
16:56
like crime, and warfare,
417
1001000
2000
ca de exemplu crima şi războiul
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1003000
2000
şi fenomene economice ca panica bancară
17:00
and market crashes
419
1005000
2000
şi colapsul pieţelor
17:02
and the adoption of innovation
420
1007000
2000
şi adoptarea inovaţiei
17:04
and the spread of product adoption.
421
1009000
2000
şi răspândirea adoptării de produse.
17:06
Now, look at this.
422
1011000
2000
Acum, uitaţi-vă la aceasta.
17:09
I think we form social networks
423
1014000
2000
Eu cred că formăm reţele sociale
17:11
because the benefits of a connected life
424
1016000
2000
pentru că beneficiile unei vieţi conectate
17:13
outweigh the costs.
425
1018000
3000
contrabalansează costurile.
17:16
If I was always violent towards you
426
1021000
2000
Dacă aş fi tot timpul violent faţă de tine
17:18
or gave you misinformation
427
1023000
2000
sau ţi-aş da o informaţie greşită
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1025000
3000
sau te-aş întrista sau te-aş infecta cu viruşi letali,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1028000
2000
tu ai tăia legăturile cu mine
17:25
and the network would disintegrate.
430
1030000
2000
şi reţeaua s-ar dezintegra.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1032000
3000
Deci răspândirea lucrurilor bune şi de valoare
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1035000
3000
este necesară pentru susţinerea şi hrănirea reţelelor sociale.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1039000
2000
Asemănător, reţelele sociale sunt necesare
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1041000
3000
pentru răspândirea lucrurilor bune şi de valoare
17:39
like love and kindness
435
1044000
2000
ca iubirea şi bunătatea
17:41
and happiness and altruism
436
1046000
2000
şi fericirea şi altruismul
17:43
and ideas.
437
1048000
2000
şi ideile.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1050000
2000
Cred de fapt că dacă am realiza
17:47
how valuable social networks are,
439
1052000
2000
ce prețioase sunt rețelele sociale,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1054000
3000
am petrece mult mai mult timp hrănindu-le și susținându-le,
17:52
because I think social networks
441
1057000
2000
pentru că eu cred că rețelele sociale
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1059000
3000
sunt fundamental corelate cu bunătatea.
17:57
And what I think the world needs now
443
1062000
2000
Și de ce cred eu că are lumea nevoie acum
17:59
is more connections.
444
1064000
2000
sunt mai multe conexiuni.
18:01
Thank you.
445
1066000
2000
Mulțumesc.
18:03
(Applause)
446
1068000
3000
(Aplauze)
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