TED2010
Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks
Николас Христакис: Невидимая роль социальных сетей
Filmed:
Readability: 4.3
1,674,218 views
Человек глубоко вовлечен в колоссальные сети социальных отношений – с друзьями, семьёй, коллегами и прочие. Николас Христакис изучает передачу целого ряда качеств индивидуума – его удовлетворённость жизнью, его чрезмерный вес – от одного человека другому, показав, как ваше структурное место в сети может повлиять на вашу жизнь неведомым вам образом.
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
Для меня всё началось лет 15 тому назад, когда я работал врачом
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
4000
3000
в хосписе при Чикагском Университете.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
7000
3000
Я оказывал помощь умирающим и их семьям
00:25
in the South Side of Chicago.
3
10000
2000
в районе Саут Сайд города Чикаго.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
12000
3000
И я видел, что происходит на конечной стадии заболевания
00:30
over the course of their terminal illness.
5
15000
3000
с безнадежно больными пациентами и их семьями.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
18000
2000
Тема моего исследования – «эффект вдовца» –
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
20000
2000
в социальных науках известна давно,
00:37
going back 150 years,
8
22000
2000
ещё 150 лет назад,
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
24000
2000
под названием «смерть от убийственного горя».
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
26000
3000
Скажем, в случае моей смерти, риск смерти моей супруги
00:44
for instance, in the first year.
11
29000
2000
в течение первого года может, например, удвоиться.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
31000
3000
Так вот, одна моя пациентка
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
34000
2000
умирала от деменции.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
36000
2000
В отличие от супружеской четы на фотографии,
00:53
she was being cared for
15
38000
2000
за данной пациенткой
00:55
by her daughter.
16
40000
2000
присматривала её дочь.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
42000
3000
И от ухода за матерью, та была на грани истощения.
01:00
And the daughter's husband,
18
45000
2000
А муж её дочери
01:02
he also was sick
19
47000
3000
очень сильно переживал
01:05
from his wife's exhaustion.
20
50000
2000
от истощения своей жены.
01:07
And I was driving home one day,
21
52000
2000
И вот однажды, когда я ехал домой на машине,
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
54000
3000
мне позвонил приятель её мужа,
01:12
calling me because he was depressed
23
57000
2000
чтобы рассказать, что он в депрессии
01:14
about what was happening to his friend.
24
59000
2000
от того, что происходит с его другом.
01:16
So here I get this call from this random guy
25
61000
2000
Вот вам звонок от случайного, в общем-то, человека,
01:18
that's having an experience
26
63000
2000
на жизнь которого повлияли люди,
01:20
that's being influenced by people
27
65000
2000
удалённые от него на несколько звеньев
01:22
at some social distance.
28
67000
2000
в цепочке отношений.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
69000
3000
И тут я вдруг понял две очень простые вещи.
01:27
First, the widowhood effect
30
72000
2000
Первое: эффект вдовства
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
74000
3000
не ограничивается супругами.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
77000
3000
Второе: он не ограничивается парами индивидуумов.
01:35
And I started to see the world
33
80000
2000
Я начал смотреть на мир
01:37
in a whole new way,
34
82000
2000
совсем по-новому, стал видеть
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
84000
3000
пары связанных друг с другом людей.
01:42
And then I realized that these individuals
36
87000
2000
Затем я обнаружил, что индивидуумы
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
89000
3000
связаны в четвёрки с другими парами рядом.
01:47
And then, in fact, these people
38
92000
2000
Но и те, в свою очередь,
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
94000
2000
состоят во всевозможных отношениях –
01:51
marriage and spousal
40
96000
2000
брачных, супружеских,
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
98000
2000
дружеских и прочих видах связей.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
100000
3000
Более того, соединения простираются очень далеко,
01:58
and that we were all embedded in this
43
103000
2000
и мы все охвачены
02:00
broad set of connections with each other.
44
105000
3000
этой широкой сетью взаимоотношений.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
108000
3000
Итак, я начал смотреть на мир совершенно по-новому
02:06
and I became obsessed with this.
46
111000
2000
и стал просто одержим этой идеей.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
113000
2000
Я уже не мог не думать о том, как именно
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
115000
2000
мы опутаны этими социальными связями,
02:12
and how they affect our lives.
49
117000
2000
о том, как они влияют на нашу жизнь.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
119000
3000
Социальные сети – это создания удивительной красоты,
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
122000
2000
настолько замысловатые, настолько усложнённые,
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
124000
2000
и настолько вездесущие, что
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
126000
3000
естественно было бы спросить, ради чего они существуют.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
129000
2000
Почему мы глубоко связаны социальными сетями?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
131000
2000
Как они образуются? Как функционируют?
02:28
And how do they effect us?
56
133000
2000
Как воздействуют на нас?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
135000
3000
Первый аспект, за который я взялся в связи с этим, был
02:33
was not death, but obesity.
58
138000
3000
не смерть человека, а его чрезмерная полнота, тучность.
02:36
It had become trendy
59
141000
2000
[В тот период] неожиданно пошла мода
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
143000
2000
рассуждать об эпидемии тучности.
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
145000
3000
Так вот, я и мой коллега Джеймс Фаулер задались вопросом,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
148000
3000
действительно ли тучность – это эпидемия,
02:46
and could it spread from person to person
63
151000
2000
может ли она переходить от одного к другому,
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
153000
3000
как в том случае с четырьмя людьми, которых мы обсуждали.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
156000
3000
На слайде – первичные результаты наших исследований
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
159000
3000
за 2000 год, охватывающие 2200 человек.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
162000
2000
Каждая точечка – индивидуум,
02:59
proportional to people's body size;
68
164000
2000
размер точки пропорционален его весу.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
166000
3000
Более крупная точка означает больший вес.
03:04
In addition, if your body size,
70
169000
2000
Кроме того, если размер тела человека,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
171000
2000
т.н. индекс массы тела, свыше 30,
03:08
if you're clinically obese --
72
173000
2000
что считается клинической тучностью,
03:10
we also colored the dots yellow.
73
175000
2000
то точка закрашена жёлтым.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
177000
2000
Так вот, просто взглянув на схему, можно сразу же увидеть
03:14
that there are clusters of obese and
75
179000
2000
скопления людей тучных
03:16
non-obese people in the image.
76
181000
2000
и скопления людей не тучных.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
183000
3000
Зрительное восприятие, всё же, достаточно проблематично:
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
186000
3000
совсем не очевидно, какая картина в точности имеет место.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
189000
2000
Кроме того, сразу же возникают такие вопросы:
03:26
How much clustering is there?
80
191000
2000
Насколько плотны скопления?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
193000
3000
Больше ли образовалось скоплений, чем их возникает при простой случайности?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
196000
2000
Насколько велики скопления? Как далеко они простираются?
03:33
And, most importantly,
83
198000
2000
А самое главное:
03:35
what causes the clusters?
84
200000
2000
Чем вызваны скопления?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
202000
3000
Мы использовали математические методы для анализа размеров скоплений.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
205000
2000
Как здесь показано, вдоль оси Y,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
207000
3000
вероятность тучности данного индивидуума выше,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
210000
2000
если в его социальном кругу – тучные люди.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
212000
3000
Вдоль оси X показано число звеньев в [кратчайшей] цепочке отношений между двумя людьми.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
215000
2000
Крайне левый, фиолетовый столбец показывает,
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
217000
2000
что если ваши друзья тучные,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
219000
3000
то риск тучности у вас на 45 % выше [среднего].
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
222000
2000
Следующий столбик, оранжевый, говорит,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
224000
2000
что если друзья ваших друзей тучные [в среднем],
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
226000
2000
то риск тучности у вас выше на 25 %.
04:03
And then the next line over says
96
228000
2000
А следующий далее столбец говорит, что если
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
230000
3000
друг друзей ваших друзей – человек, которого вы, вероятно и не знаете,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
233000
3000
– [как правило] тучный, то риск тучности у вас выше на 10 %.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
236000
3000
И только на уровне друга друзей друзей ваших друзей,
04:14
that there's no longer a relationship
100
239000
2000
теряется связь между [средним] весом
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
241000
3000
этого человека и вашим собственным.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
245000
3000
Чем может быть вызвано такое скопление?
04:23
There are at least three possibilities:
103
248000
2000
Есть, по крайней мере, три возможности [объяснения].
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
250000
2000
Первая – в том, что прибавление в весе одного человека
04:27
it causes you to gain weight.
105
252000
2000
вызывает прибавление в весе другого,
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
254000
3000
типа индукции, как бы распространение от одного лица к другому.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
257000
2000
Другое объяснение – тяга к подобному,
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
259000
2000
иначе говоря, «рыбак рыбака видит издалека».
04:36
here, I form my tie to you
109
261000
2000
В данном случае,
04:38
because you and I share a similar body size.
110
263000
3000
двух людей привязывает именно схожесть собственных размеров.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
266000
2000
И последняя возможность известна как «головоломка»,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
268000
3000
потому что она доводит до отчаяния наши попытки разобраться в природе взаимосвязи.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
271000
2000
Тут идея не в том, что моё прибавление в весе
04:48
is causing your weight gain,
114
273000
2000
вызвано твоим,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
275000
2000
и не в том, что я предпочитаю общаться с тобой потому,
04:52
because you and I share the same body size,
116
277000
2000
что у каждого из нас лишний вес,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
279000
2000
а в том, что нас объединяет что-то общее,
04:56
to something, like a health club
118
281000
3000
типа тренажёрного зала,
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
284000
3000
где мы сбавляем вес оба в одно и то же время.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
287000
3000
При изучении данных мы обнаружили признаки всех возможностей,
05:05
including for induction.
121
290000
2000
включая возможность индукции.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
292000
2000
Мы установили, что если ваш друг начал прибавлять в весе,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
294000
3000
то это на 57% увеличивает риск прибавления вашего веса
05:12
in the same given time period.
124
297000
2000
в течение того же отрезка времени.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
299000
3000
Эффект может быть вызван целым рядом воздействий.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
302000
2000
Один из вариантов в том, что друзья убеждают вас …
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
304000
3000
как бы, передают привычки.
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
307000
3000
Например: «Пойдем, попьём пива с кексом»
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
310000
3000
– ужасная комбинация,
05:28
But you adopt that combination,
130
313000
2000
но вы её принимаете,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
315000
3000
и вес дружно прибавляется у всех.
05:33
Another more subtle possibility
132
318000
2000
Более тонкий вариант состоит в том, что
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
320000
3000
когда друзья начинают поправляться, у вас изменяется представление
05:38
of what an acceptable body size is.
134
323000
2000
о том, какой вес можно считать допустимым.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
325000
2000
От одного индивидуума к другому в этом случае идёт
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
327000
2000
не передача поведения, а, скорее, передача нормы.
05:44
An idea is spreading.
137
329000
2000
Распространение идеи.
05:46
Now, headline writers
138
331000
2000
Наше исследование
05:48
had a field day with our studies.
139
333000
2000
оказалось большим подарком для журналистов.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
335000
2000
Помнится, Нью-Йорк Таймс вынес в заголовок:
05:52
"Are you packing it on?
141
337000
2000
«Грузнеешь?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
339000
3000
Всё из-за толстых друзей.»
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
342000
2000
Интересно, что европейские журналисты
05:59
had a different take: They said,
144
344000
2000
восприняли это по-другому, там написали:
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
346000
3000
«Друзья стали полнеть? А может, ты сам виноват?»
06:04
(Laughter)
146
349000
5000
(Смех)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
354000
3000
Как нам показалось, в этом интересно отразилась Америка
06:12
and a kind of self-serving,
148
357000
2000
с её эгоизмом,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
359000
2000
с характерным явлением «меня это не касается».
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
361000
2000
Хотелось бы подчеркнуть: мы не считаем, что наша работа
06:18
should or could justify prejudice
151
363000
2000
в какой-то мере должна или может оправдать предвзятое отношение
06:20
against people of one or another body size at all.
152
365000
3000
к людям того или иного веса.
06:24
Our next questions was:
153
369000
2000
Наш следующий вопрос был такой:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
371000
3000
Можно ли представить в зрительной форме такое распространение [по сети]?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
374000
2000
На самом ли деле прибавление в весе у одного субъекта
06:31
to weight gain in another person?
156
376000
2000
распространялось на прибавление в весе у другого?
06:33
And this was complicated because
157
378000
2000
Это установить достаточно сложно:
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
380000
3000
необходимо учитывать, что структура сети,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
383000
3000
архитектура её связей, изменяется во времени.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
386000
3000
И, кроме того, тучность не относится к эпидемиям уницентричным,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
389000
3000
т.е. в эпидемии тучности нет изначального пациента,
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
392000
3000
нет того парня, который дал начало распространению тучности.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
395000
2000
Эта эпидемия – мультицентричная,
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
397000
2000
масса людей вовлечена одновременно.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
399000
3000
Я вам сейчас покажу 30-секундый видеоролик,
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
402000
3000
создание которого заняло у меня и у Джеймса пять лет жизни.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
405000
2000
Напомню, каждая точка – человек.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
407000
2000
Связка между людьми – их отношения.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
409000
2000
Сейчас всё это будет в движении,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
411000
3000
отражая ежедневные замеры сети в течение 30 лет.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
414000
2000
Размеры точек будут увеличиваться.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
416000
3000
Вы увидите, как разливается море желтого цвета,
07:14
You're going to see people be born and die --
173
419000
2000
увидите рождение и смерть –
07:16
dots will appear and disappear --
174
421000
2000
точки будут появляться и исчезать.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
423000
3000
Связи установятся и разорвутся. Люди поженятся и разведутся,
07:21
friendings and defriendings.
176
426000
2000
сначала подружатся, а после – поссорятся.
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
428000
2000
Масса сложностей, масса событий,
07:25
just in this 30-year period
178
430000
2000
в течение того 30-летнего периода,
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
432000
2000
на который приходится эпидемия тучности.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
434000
2000
В конце концов, вы увидите скопления
07:31
of obese and non-obese individuals
181
436000
2000
из тучных индивидуумов
07:33
within the network.
182
438000
2000
и из нетучных, внутри сетки.
07:35
Now, when looked at this,
183
440000
3000
По мере изучения этого явления,
07:38
it changed the way I see things,
184
443000
3000
моё восприятие мира изменилось –
07:41
because this thing, this network
185
446000
2000
ведь эта сеть,
07:43
that's changing across time,
186
448000
2000
изменяется во времени,
07:45
it has a memory, it moves,
187
450000
3000
имеет память, движется,
07:48
things flow within it,
188
453000
2000
в ней – свои внутренние процессы,
07:50
it has a kind of consistency --
189
455000
2000
она подчинена своей логике.
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
457000
2000
Могут умереть индивидуумы, но сеть не умирает;
07:54
it still persists --
191
459000
2000
она устойчива,
07:56
and it has a kind of resilience
192
461000
2000
имеет ту сопротивляемость,
07:58
that allows it to persist across time.
193
463000
2000
что позволяет ей выжить сквозь время.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
465000
3000
И я стал относиться к этим структурам, социальным сетям,
08:03
as living things,
195
468000
2000
как к живым существам,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
470000
3000
которые мы можем как бы под микроскопом,
08:08
to study and analyze and understand.
197
473000
3000
исследовать, анализировать, понимать.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
476000
2000
Для этой цели мы использовали целый ряд способов.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
478000
3000
Мы начали исследовать прочие явления, как то:
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
481000
2000
привычки курения, питья,
08:18
and voting behavior,
201
483000
2000
привычное поведение на выборах,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
485000
2000
развод, альтруизм –
08:22
and altruism.
203
487000
2000
всё, что может передаваться.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
489000
3000
И, в конце концов, мы заинтересовались эмоциями.
08:28
Now, when we have emotions,
205
493000
2000
Когда у человека есть эмоции,
08:30
we show them.
206
495000
2000
он их проявляет.
08:32
Why do we show our emotions?
207
497000
2000
Но почему человек их выставляет?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
499000
2000
Ведь более выгодно было бы ощущать
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
501000
3000
эмоции внутри себя – будь то злоба или удовольствие.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
504000
2000
Но человек не просто их переживает, но и проявляет.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
506000
3000
Более того, когда эмоции проявлены, другие могут их прочитать.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
509000
2000
Более того, другие могут не просто прочитать, но и перенять эмоции.
08:46
There's emotional contagion
213
511000
2000
Заразительные эмоции
08:48
that takes place in human populations.
214
513000
3000
охватывают человеческое сообщество.
08:51
And so this function of emotions
215
516000
2000
Наличие этой функции даёт основание сказать,
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
518000
2000
что эмоции обеспечивают, наряду с прочими целями,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
520000
3000
примитивную форму коммуникации.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
523000
3000
И если мы хотим действительно понять человеческие эмоции,
09:01
we need to think about them in this way.
219
526000
2000
их нужно рассматривать именно в этом ракурсе.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
528000
3000
Именно так мы привыкли воспринимать эмоции
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
531000
3000
во время простых, краткосрочных периодов.
09:09
So, for example,
222
534000
2000
К примеру, я выступал недавно
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
536000
2000
на эту же тему в Нью-Йорке, и я сказал:
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
538000
2000
«Это примерно как в метро,
09:15
and the other person across the subway car
225
540000
2000
когда пассажир напротив вас
09:17
smiles at you,
226
542000
2000
улыбнулся вам,
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
544000
2000
вы инстинктивно улыбаетесь ему в ответ.»
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
546000
3000
Слушатели внимательно посмотрели на меня и сказали: «В Нью-Йорке так не поступают».
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
549000
2000
А я сказал: «Во всех прочих местах
09:26
that's normal human behavior."
230
551000
2000
это считается нормальным поведением человека».
09:28
And so there's a very instinctive way
231
553000
2000
Итак, мы инстинктивным образом
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
555000
3000
передаём друг другу краткосрочные эмоции.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
558000
3000
Но эмоциональная заразительность может быть намного шире,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
561000
3000
как, например, вспышки злости
09:39
as in riots.
235
564000
2000
во время бунта.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
566000
2000
Мы задались таким вопросом:
09:43
Could emotion spread,
237
568000
2000
Могут ли эмоции распространяться
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
570000
3000
более долговременно, чем в случае бунта,
09:48
and involve large numbers of people,
239
573000
2000
и при этом охватывать большие массы людей,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
575000
3000
а не просто улыбающихся в метро пассажиров?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
578000
3000
Возможно, существует некий подспудный тихий бунт,
09:56
that animates us all the time.
242
581000
2000
который всё время движет нами.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
583000
2000
Быть может, существует эмоциональная стихия,
10:00
that ripple through social networks.
244
585000
2000
бегущая волнами по социальным сетям.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
587000
3000
Быть может, эмоции существуют в коллективной форме,
10:05
not just an individual existence.
246
590000
2000
а не только в индивидуальной.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
592000
3000
Вот – одна из первых схем, созданная нами для изучения этого явления.
10:10
Again, a social network,
248
595000
2000
Опять-таки, социальная сеть,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
597000
3000
но тут жёлтым окрашены те, кто удовлетворён своей жизнью,
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
600000
3000
синим – те, кто ею разочарован, а зелёный означает все промежуточные ощущения.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
603000
2000
Одного взгляда на схему достаточно, чтобы
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
605000
2000
увидеть скопления людей удовлетворённых и разочарованных, и снова
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
607000
2000
эффект воздействует вплоть до трёх звеньев удалённости
10:24
And you might form the intuition
254
609000
2000
в цепочке отношений. Возможно даже, вы сможете догадаться,
10:26
that the unhappy people
255
611000
2000
что разочарованные
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
613000
3000
занимают внутри сети иное структурное положение.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
616000
2000
У сети есть серединка и края,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
618000
2000
и разочарованные имеют тенденцию
10:35
located at the edges.
259
620000
2000
скапливаться у краёв.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
622000
2000
Выразим это с помощью иной метафоры,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
624000
2000
представив себе социальные сети
10:41
vast fabric of humanity --
262
626000
2000
как колоссальную ткань рода человеческого–
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
628000
3000
я связан с вами, вы с нею, а далее на бескрайние просторы –
10:46
this fabric is actually like
264
631000
2000
эта ткань выглядит как
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
633000
2000
традиционное американское стёганое одеяло,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
635000
3000
сотканное из лоскутков удовлетворённых и разочарованных.
10:53
And whether you become happy or not
267
638000
2000
И удовлетворённость или разочарованность жизнью у человека
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
640000
3000
частично зависит от того, попал ли он внутрь лоскутка удовлетворённости.
10:58
(Laughter)
269
643000
2000
(Смех)
11:00
So, this work with emotions,
270
645000
3000
Так вот, наша работа на тему
11:03
which are so fundamental,
271
648000
2000
фундаментальной роли эмоций
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
650000
2000
привела нас к предположению, что
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
652000
2000
фундамент зарождения социальных сетей может быть скрыт
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
654000
2000
в генном коде человека.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
656000
3000
Ведь при любом [визуальном] представлении социальных сетей,
11:14
always kind of look like this:
276
659000
2000
они всегда выглядят
11:16
the picture of the network.
277
661000
2000
как на этой картинке сети,
11:18
But they never look like this.
278
663000
2000
и никогда не выглядят вот так.
11:20
Why do they not look like this?
279
665000
2000
Почему же их так не представишь?
11:22
Why don't we form human social networks
280
667000
2000
Почему человек не образует
11:24
that look like a regular lattice?
281
669000
2000
социальные сети решётчатой структуры?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
671000
3000
Так вот, замысловатость структур,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
674000
3000
повсеместность социальных сетей с их явной целенаправленностью,
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
677000
2000
приводит к вопросу о том, является ли, во-первых, само появление
11:34
human social networks in the first place,
285
679000
2000
социальных сетей результатом эволюции, и [во-вторых,]
11:36
and whether we evolved to form networks
286
681000
2000
является ли результатом эволюции формирование
11:38
with a particular structure.
287
683000
2000
социальных сетей вполне определённой структуры.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
685000
2000
Прежде всего, заметим вот что. Для понимания всего этого
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
687000
3000
нам придётся сначала разобраться с деталями структуры сети.
11:45
and notice that every person in this network
290
690000
2000
Нетрудно заметить, что в этой сети любой индивидуум занимает
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
692000
3000
в точности то же структурное положение, что любой другой.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
695000
3000
Однако в реальных сетях это далеко не так.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
698000
2000
Вот, например, реальная структура взаимоотношений
11:55
at an elite northeastern university.
294
700000
3000
среди студентов одного престижного университета на северо-востоке [США].
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
703000
2000
Я выделил несколько точек.
12:00
If you look here at the dots,
296
705000
2000
Приглядимся и сравним
12:02
compare node B in the upper left
297
707000
2000
точку B слева наверху
12:04
to node D in the far right;
298
709000
2000
и точку D далеко справа.
12:06
B has four friends coming out from him
299
711000
2000
Вокруг студента B видны исходящие линии его 4-х друзей.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
713000
3000
Вокруг студента D видны исходящие линии его 6-х друзей.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
716000
3000
Что ж, у этих двух студентов разное число друзей –
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
719000
2000
и нам всем это качество и так очевидно.
12:16
But certain other aspects
303
721000
2000
Но прочие аспекты социальных сетей
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
723000
2000
не столь очевидны.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
725000
3000
Сравним вершину B вверху слева с вершиной A внизу слева.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
728000
3000
У каждого из них по 4 друга,
12:26
but A's friends all know each other,
307
731000
2000
но у A друзья взаимно знакомы,
12:28
and B's friends do not.
308
733000
2000
а у B – нет.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
735000
2000
То есть, тот, кто является другом друга A
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
737000
2000
сам тоже является другом A,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
739000
2000
но тот, кто является другом друга B, не является другом B,
12:36
but is farther away in the network.
312
741000
2000
он расположен дальше по сети.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
743000
3000
Это называется транзитивностью сетей.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
746000
2000
Наконец, сравним вершины C и D.
12:43
C and D both have six friends.
315
748000
3000
У каждого по шестеро друзей.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
751000
3000
Если попросить C и D описать свой круг общения, то
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
754000
2000
каждый [из двух] скажет: «У меня шестеро друзей;
12:51
That's my social experience."
318
756000
2000
с ними, в общем-то, и общаюсь».
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
758000
3000
А теперь, взглянем на всю сеть в целом
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
761000
3000
и увидим, у C и D – весьма различные позиции в мире общения.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
764000
2000
Ваша интуиция заработает, если я спрошу:
13:01
Who would you rather be
322
766000
2000
Кем бы вы хотели оказаться,
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
768000
2000
когда по сети распространяется смертоносный микроб?
13:05
Would you rather be C or D?
324
770000
3000
Хотели бы оказаться на месте C или D?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
773000
2000
Вы предпочтёте место D, у края сети.
13:10
And now who would you rather be
326
775000
2000
А кем бы вы хотели оказаться, если по сети
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
777000
3000
распространяется пикантная сплетня?
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
780000
2000
Нет, сплетня не про вас.
13:17
Now, you would rather be C.
329
782000
2000
Теперь уже вам хочется быть на месте C.
13:19
So different structural locations
330
784000
2000
Таким образом, различные позиции человека в сети
13:21
have different implications for your life.
331
786000
2000
влияют на его жизнь по-разному.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
788000
3000
Так вот, после серии экспериментов в этой связи
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
791000
3000
мы установили, что вариации в количестве друзей
13:29
in how many friends you have
334
794000
2000
у данного человека на 46% объясняются
13:31
is explained by your genes.
335
796000
2000
влиянием его генов.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
798000
3000
И это не должно нас удивлять. Ведь мы все знаем, что кто-то от рождения
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
801000
3000
застенчив, а кто-то общителен. Это очевидно.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
804000
2000
Но обнаружились и неочевидные вещи.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
806000
3000
Например, вариации по поводу того,
13:44
in whether your friends know each other
340
809000
2000
знакомы ли ваши друзья между собой
13:46
is attributable to your genes.
341
811000
2000
на 47% объясняются влиянием ваших генов.
13:48
Whether your friends know each other
342
813000
2000
Факт знакомства ваших друзей между собой
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
815000
3000
зависит не только от их генов, но и от ваших.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
818000
2000
Мы считаем, что причина кроется в том, что некоторые
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
820000
3000
любят знакомить своих друзей – кто-то из вас уже узнал себя –
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
823000
3000
а другие среди вас общаются с друзьями врозь и никогда их не познакомят.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
826000
3000
Так некоторые индивидуумы сплетают сетки и создают вокруг себя
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
829000
2000
нечто типа плотного гамака из связей,
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
831000
2000
в котором они удобно располагаются.
14:08
And finally, we even found that
350
833000
2000
И, наконец, мы установили, что
14:10
30 percent of the variation
351
835000
2000
вариации по поводу того,
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
837000
3000
расположен ли человек в середине или на краю сети объясняются
14:15
can also be attributed to their genes.
353
840000
2000
на 30% влиянием его генов.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
842000
2000
То есть, [оказался] человек в середине или на краю –
14:19
is also partially heritable.
355
844000
3000
тоже фактор частично наследственный.
14:22
Now, what is the point of this?
356
847000
3000
Так о чём же всё это говорит?
14:25
How does this help us understand?
357
850000
2000
Как это способствует нашему пониманию?
14:27
How does this help us
358
852000
2000
Как это поможет нам
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
854000
3000
разобраться в некоторых проблемах сегодняшнего дня?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
858000
3000
Я хочу выдвинуть тезис, что сети имеют ценность.
14:36
They are a kind of social capital.
361
861000
3000
Они – нечто типа социального капитала.
14:39
New properties emerge
362
864000
2000
Оттого, что индивидуумы
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
866000
2000
представляют собою часть сетей,
14:43
and these properties inhere
364
868000
3000
возникают новые качества,
14:46
in the structure of the networks,
365
871000
2000
присущие именно структуре сетей,
14:48
not just in the individuals within them.
366
873000
2000
а не отдельным индивидуумам.
14:50
So think about these two common objects.
367
875000
2000
Перед вами два обычных предмета.
14:52
They're both made of carbon,
368
877000
2000
Оба сделаны из углерода.
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
879000
3000
Но в одном из них атомы углерода
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
882000
3000
выстроены определённым образом, указанным слева –
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
885000
3000
и это даёт нам графит. Он мягкий и чёрный.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
888000
2000
Но если те же атомы углерода
15:05
and interconnect them a different way,
373
890000
2000
соединить по-другому –
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
892000
3000
это даст нам бриллиант. Он твёрдый и прозрачный.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
895000
3000
Так вот, такие качества, как мягкость и твёрдость, чернота и ясность
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
898000
2000
вовсе не присущи атомам углерода.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
900000
3000
Они присущи взаимосвязям между атомами углерода,
15:18
or at least arise because of the
378
903000
2000
или, по крайней мере,
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
905000
2000
происходят от этих взаимосвязей.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
907000
3000
Точно так же, структура связей между людьми
15:25
confers upon the groups of people
381
910000
3000
накладывает на группы людей
15:28
different properties.
382
913000
2000
определённые свойства.
15:30
It is the ties between people
383
915000
2000
Именно связи между людьми
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
917000
3000
позволяют целому стать больше суммы его частей.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
920000
3000
А потому, не просто персональные события –
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
923000
3000
кто-то располнел, кто-то похудел, кто-то разбогател, кто-то обеднел,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
926000
3000
кто-то стал счастливым, кто-то несчастным – не только они оказывают на нас влияние,
15:44
it's also the actual architecture
388
929000
2000
но и сложившаяся архитектура
15:46
of the ties around us.
389
931000
2000
социальных связей вокруг нас.
15:48
Our experience of the world
390
933000
2000
Мироощущения человека зависят
15:50
depends on the actual structure
391
935000
2000
от сложившейся структуры сетей,
15:52
of the networks in which we're residing
392
937000
2000
внутри которых он сидит
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
939000
3000
и от всего того, что перетекает
15:57
through the network.
394
942000
2000
и пульсирует по сети.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
945000
3000
Причина этого, по моему мнению, в том,
16:03
is that human beings assemble themselves
396
948000
2000
что люди, посредством выстраивания [отношений],
16:05
and form a kind of superorganism.
397
950000
3000
образуют некую форму супер-организма.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
954000
3000
Супер-организм представляет собой совокупность индивидуумов,
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
957000
3000
обладающую или проявляющую качества или явления,
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
960000
3000
не сводимые к уровню отдельных индивидуумов
16:18
and that must be understood by reference to,
401
963000
2000
и которые можно понять
16:20
and by studying, the collective.
402
965000
2000
только изучая всех их вместе.
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
967000
3000
Например, когда рой пчёл находит себе
16:25
that's finding a new nesting site,
404
970000
3000
новое место для гнезда,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
973000
2000
или когда стая птиц дружно ускользает от хищника,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
975000
3000
или когда, соединив свои познания,
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
978000
2000
стая птиц преодолевает расстояния и находит малюсенькую точку –
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
980000
2000
островок посреди Тихого Океана,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
982000
2000
или когда стая волков способна
16:39
to bring down larger prey.
410
984000
3000
загнать более крупную дичь.
16:42
Superorganisms have properties
411
987000
2000
Супер-организмы имеют качества,
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
989000
3000
которые невозможно понять, изучая [только] индивидуумы.
16:47
I think understanding social networks
413
992000
2000
Я полагаю, что изучение социальных сетей,
16:49
and how they form and operate
414
994000
2000
способов их формирования и функционирования,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
996000
3000
поможет нам разобраться не только с [вопросами] здоровья и эмоций,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
999000
2000
но и со всевозможными прочими явлениями
16:56
like crime, and warfare,
417
1001000
2000
типа войны и преступности,
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1003000
2000
с экономическими явлениями, как, например,
17:00
and market crashes
419
1005000
2000
финансовая паника и обвал рынка,
17:02
and the adoption of innovation
420
1007000
2000
расширение сферы применения нововведений
17:04
and the spread of product adoption.
421
1009000
2000
и распространения новых продуктов.
17:06
Now, look at this.
422
1011000
2000
Давайте посмотрим на это так.
17:09
I think we form social networks
423
1014000
2000
Как мне видится, человек создаёт социальные сети оттого,
17:11
because the benefits of a connected life
424
1016000
2000
что преимущества от взаимосвязанной жизни
17:13
outweigh the costs.
425
1018000
3000
перевешивают издержки.
17:16
If I was always violent towards you
426
1021000
2000
Если я буду постоянно груб с вами,
17:18
or gave you misinformation
427
1023000
2000
или буду дезинформировать вас,
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1025000
3000
или наводить на вас грусть, или отравлять вас смертельными микробами,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1028000
2000
вы порвёте со мной связи
17:25
and the network would disintegrate.
430
1030000
2000
и сеть [начнёт] распадаться.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1032000
3000
Таким образом, передача добрых и ценных вещей
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1035000
3000
необходима для поддержания и развития социальных сетей.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1039000
2000
Но точно так же, и социальные сети необходимы
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1041000
3000
для передачи добрых и ценных вещей,
17:39
like love and kindness
435
1044000
2000
таких, как любовь и благожелательность,
17:41
and happiness and altruism
436
1046000
2000
счастье и альтруизм,
17:43
and ideas.
437
1048000
2000
[а также] и идеи.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1050000
2000
Думаю, что если мы осознаем,
17:47
how valuable social networks are,
439
1052000
2000
какую ценность представляют собой социальные сети,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1054000
3000
мы уделим намного больше внимания их поддержанию и развитию,
17:52
because I think social networks
441
1057000
2000
поскольку я считаю, что социальные сети
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1059000
3000
глубоко связаны с добротой,
17:57
And what I think the world needs now
443
1062000
2000
и что сегодняшнему миру необходимо
17:59
is more connections.
444
1064000
2000
иметь больше ниточек связи.
18:01
Thank you.
445
1066000
2000
Благодарю вас.
18:03
(Applause)
446
1068000
3000
(Аплодисменты)
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