Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

Nicholas Christakis: Der verborgene Einfluss von sozialen Netzwerken

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2010-05-10 ・ TED


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Nicholas Christakis: Der verborgene Einfluss von sozialen Netzwerken

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Übersetzung: Dan Verständig Lektorat: Sandra Holtermann
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
16260
3000
Für mich beginnt diese Geschichte vor ungefähr 15 Jahren,
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
19260
3000
als ich Arzt im Hospizdienst an der Universität von Chicago war.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
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22260
3000
Und ich kümmerte mich um sterbende Menschen und ihre Familien
00:25
in the South Side of Chicago.
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25260
2000
im südlichen Teil von Chicago.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
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27260
3000
Und ich beobachtete, was mit Menschen und ihren Familien
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over the course of their terminal illness.
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30260
3000
im Endstadium ihrer Krankheit passierte.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
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33260
2000
Und bei meiner praktischen Arbeit studierte ich den "Witwer-Effekt",
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
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35260
2000
welcher ein sehr altes Konzept in den Sozialwissenschaften ist
00:37
going back 150 years,
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und 150 Jahre zurückreicht,
00:39
known as "dying of a broken heart."
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bekannt als "an einem gebrochenen Herzen sterben."
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So, when I die, my wife's risk of death can double,
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41260
3000
Also, wenn ich sterbe, kann sich das Sterberisiko meiner Frau
00:44
for instance, in the first year.
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44260
2000
zum Beispiel im ersten Jahr verdoppeln.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
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46260
3000
Und ich kümmerte mich um eine spezielle Patientin,
00:49
a woman who was dying of dementia.
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49260
2000
eine Frau, die an Demenz starb.
00:51
And in this case, unlike this couple,
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2000
Und in diesem Fall wurde sie, anders als bei diesem Paar,
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she was being cared for
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2000
gepflegt von
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by her daughter.
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2000
ihrer Tochter.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
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Und die Tochter war entkräftet durch die Pflege ihrer Mutter.
01:00
And the daughter's husband,
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2000
Und der Ehemann der Tochter,
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he also was sick
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3000
er war ebenfalls krank
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from his wife's exhaustion.
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2000
durch die Erschöpfung seiner Frau.
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And I was driving home one day,
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2000
Und ich fuhr eines Tages nach Hause
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and I get a phone call from the husband's friend,
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3000
und bekam einen Anruf von einem Freund des Ehemanns,
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calling me because he was depressed
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2000
er rief mich an, weil es ihn bedrückte,
01:14
about what was happening to his friend.
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2000
was mit seinem Freund passierte.
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So here I get this call from this random guy
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2000
Ich bekomme hier also diesen Anruf von einem x-beliebigen Typen,
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that's having an experience
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2000
der eine Erfahrung macht,
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that's being influenced by people
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2000
die von Menschen beeinflusst wird
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at some social distance.
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2000
aus einer gewissen gesellschaftlichen Distanz.
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And so I suddenly realized two very simple things:
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3000
Und so wurden mir plötzlich zwei sehr simple Dinge klar.
01:27
First, the widowhood effect
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2000
Erstens war der "Witwer-Effekt"
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was not restricted to husbands and wives.
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3000
nicht beschränkt auf Ehemänner und -frauen.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
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92260
3000
Und zweitens war er nicht beschränkt auf Paarungen von Menschen.
01:35
And I started to see the world
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2000
Und ich begann, die Welt aus einer
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in a whole new way,
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2000
ganz neuen Perspektive zu sehen,
01:39
like pairs of people connected to each other.
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3000
wie Paare von Menschen miteinander verbunden sind.
01:42
And then I realized that these individuals
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102260
2000
Und dann bemerkte ich, dass diese Personen
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
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104260
3000
in einem Quartett mit anderen Menschenpaaren in der Nähe verbunden sein würden.
01:47
And then, in fact, these people
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2000
Und diese Menschen sind dann tatsächlich
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
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2000
in andere Arten von Beziehungen eingebettet,
01:51
marriage and spousal
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2000
Ehe und ehelich
01:53
and friendship and other sorts of ties.
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113260
2000
und Freundschaft und andere Arten von Bindungen.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
115260
3000
Und dass diese Verbindungen tatsächlich unüberschaubar sind,
01:58
and that we were all embedded in this
43
118260
2000
und dass wir alle in diese
02:00
broad set of connections with each other.
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3000
ausgedehnten gegenseitigen Verbindungen eingebettet sind.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
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123260
3000
Also begann ich, die Welt auf eine völlig neue Weise zu sehen,
02:06
and I became obsessed with this.
46
126260
2000
und ich wurde davon besessen.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
128260
2000
Ich war besessen davon, wie es sein kann,
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
130260
2000
dass wir in diese sozialen Netzwerke eingebettet sind,
02:12
and how they affect our lives.
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132260
2000
und wie sie unser Leben beeinflussen.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
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134260
3000
Nun, soziale Netzwerke sind eine dieser verzwickten Schönheiten,
02:17
and they're so elaborate and so complex
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2000
und sie sind so durchdacht und so komplex
02:19
and so ubiquitous, in fact,
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139260
2000
und in der Tat so allgegenwärtig,
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that one has to ask what purpose they serve.
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141260
3000
dass man fragen muss, welchem Zweck sie dienen.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
144260
2000
Warum sind wir in soziale Netzwerke eingebettet?
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I mean, how do they form? How do they operate?
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146260
2000
Ich meine, wie bilden sie sich? Wie funktionieren sie?
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And how do they effect us?
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148260
2000
Und wie wirken sie sich auf uns aus?
02:30
So my first topic with respect to this,
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150260
3000
Und deshalb war im Hinblick darauf mein erstes Thema
02:33
was not death, but obesity.
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3000
nicht der Tod, sondern Fettleibigkeit.
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It had become trendy
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2000
Und plötzlich wurde es modern
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to speak about the "obesity epidemic."
60
158260
2000
über "ansteckende Fettleibigkeit" zu sprechen.
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
160260
3000
Und gemeinsam mit meinem Mitarbeiter James Fowler
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
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163260
3000
fragten wir uns zunächst, ob Fettleibigkeit wirklich ansteckend ist,
02:46
and could it spread from person to person
63
166260
2000
und ob es von Person zu Person weitergegeben werden kann,
02:48
like the four people I discussed earlier.
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168260
3000
ungefähr so wie bei den vier Leuten, von denen ich vorhin sprach.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
171260
3000
Nun, das ist eine Folie mit unseren ersten Ergebnissen.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
174260
3000
Das sind 2.200 Menschen im Jahr 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
177260
2000
Jeder Punkt ist eine Person. Die Punktgröße entspricht
02:59
proportional to people's body size;
68
179260
2000
proportional dem Körperumfang der Person.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
181260
3000
D.h., größere Punkte sind dickere Menschen.
03:04
In addition, if your body size,
70
184260
2000
Des Weiteren haben wir, wenn Ihr Körperumfang,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
186260
2000
wenn Ihr BMI, Ihr Körpermasseindex über 30 liegt,
03:08
if you're clinically obese --
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188260
2000
wenn Sie klinisch fettleibig sind,
03:10
we also colored the dots yellow.
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190260
2000
die Punkte auch gelb gefärbt.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
192260
2000
Wenn Sie also auf die Grafik schauen, können Sie sofort erkennen,
03:14
that there are clusters of obese and
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194260
2000
dass da Cluster von adipösen und
03:16
non-obese people in the image.
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196260
2000
nicht-adipösen Menschen in der Grafik sind.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
198260
3000
Aber die visuelle Komplexität ist immer noch sehr groß.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
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201260
3000
Es ist nicht genau ersichtlich, was da passiert.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
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204260
2000
Zudem kommen sofort einige Fragen auf.
03:26
How much clustering is there?
80
206260
2000
Wie viel Clusterbildung gibt es?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
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208260
3000
Ist da eine größere Clusterbildung als bei purem Zufall?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
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211260
2000
Wie groß sind die Cluster? Wie weit reichen sie?
03:33
And, most importantly,
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213260
2000
Und am wichtigsten,
03:35
what causes the clusters?
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215260
2000
was verursacht diese Cluster?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
217260
3000
Also betrieben wir ein bisschen Mathematik, um die Größe dieser Cluster zu untersuchen.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
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220260
2000
Das hier zeigt auf der Y-Achse
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
222260
3000
den Anstieg der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person fettleibig ist,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
225260
2000
ausgehend von ihren sozialen Kontakten, die fettleibig sind.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
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227260
3000
Und auf der X-Achse, der Grad an (sozialer) Entfernung zwischen diesen zwei Menschen.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
230260
2000
Und ganz links sehen Sie den violetten [Balken].
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
232260
2000
Er bedeutet, dass, wenn Ihre Freunde fettleibig sind,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
234260
3000
Ihr Riskio auf Fettleibigkeit 45 Prozent höher ist.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
237260
2000
Und der nächste Balken, der [rote Balken],
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
239260
2000
sagt, dass, wenn ein Freund Ihres Freundes fettleibig ist,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
241260
2000
Ihr Risiko auf Fettleibigkeit um 25 Prozent höher ist.
04:03
And then the next line over says
96
243260
2000
Und der nächste Balken daneben sagt, dass,
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
245260
3000
wenn der Freund von einem Freund Ihres Freundes, jemand, den Sie vielleicht gar nicht kennen, fettleibig ist,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
248260
3000
Ihr Risiko auf Fettleibigkeit 10 Prozent höher ist.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
251260
3000
Und nur, wenn sie zu Freunden von Freunden von Freunden Ihres Freundes kommen,
04:14
that there's no longer a relationship
100
254260
2000
besteht da keine Beziehung mehr
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
256260
3000
zwischen dem Körperumfang dieser Person und Ihrem eigenen Körperumfang.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
260260
3000
Nun, was könnte diese Clusterbildung verursachen?
04:23
There are at least three possibilities:
103
263260
2000
Es gibt mindestens drei Möglichkeiten.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
265260
2000
Eine Möglichkeit ist, dass meine Gewichtszunahme
04:27
it causes you to gain weight.
105
267260
2000
dazu führt, dass Sie zunehmen,
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
269260
3000
eine Art Induktion, eine Art von Ausbreitung von Person zu Person.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
272260
2000
Eine andere Möglichkeit, sehr offensichtlichtlich, ist Homophilie
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
274260
2000
oder "Gleich und gleich gesellt sich gern."
04:36
here, I form my tie to you
109
276260
2000
Hier gehe ich eine Bindung mit Ihnen ein,
04:38
because you and I share a similar body size.
110
278260
3000
weil Sie und ich einen ähnlichen Körperumfang haben.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
281260
2000
Und die letzte Möglichkeit ist, was als Verzerrung bekannt ist,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
283260
3000
weil es Ihre Fähigkeit verzerrt macht, zu erkennen, was vor sich geht.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
286260
2000
Und hier ist die Idee nicht, dass meine Gewichtszunahme
04:48
is causing your weight gain,
114
288260
2000
eine Gewichtszunahme bei Ihnen bewirkt,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
290260
2000
auch nicht, dass ich vorzugsweise eine Bindung mit Ihnen eingehe,
04:52
because you and I share the same body size,
116
292260
2000
weil Sie und ich den selben Körperumfang teilen,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
294260
2000
sondern eher, dass wir beide etwas Gleichem
04:56
to something, like a health club
118
296260
3000
ausgesetzt sind, wie einem Fitnesscenter,
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
299260
3000
das uns beide zur gleichen Zeit an Gewicht verlieren lässt.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
302260
3000
Und als wir diese Daten studierten, fanden wir Beweise für all diese Dinge,
05:05
including for induction.
121
305260
2000
einschließlich für Induktion.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
307260
2000
Und wir fanden heraus, dass, wenn Ihr Freund korpulent wird,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
309260
3000
sich das Risiko, dass Sie korpulent werden, um circa 57 Prozent erhöht
05:12
in the same given time period.
124
312260
2000
in dem gleichen Zeitraum.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
314260
3000
Und es kann viele Mechanismen für diesen Effekt geben.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
317260
2000
Eine Möglichkeit ist, dass Ihre Freunde etwas zu Ihnen sagen, wie --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
319260
3000
Sie wissen schon, sie übernehmen ein Verhalten, dass sich auf Sie überträgt --
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
322260
3000
sie sagen z.B., "Lasst uns losziehen und Muffins und Bier besorgen,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
325260
3000
was eine schreckliche Kombination ist,
05:28
But you adopt that combination,
130
328260
2000
aber Sie billigen diese Kombination,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
330260
3000
und dann beginnen Sie, zuzunehmen wie sie.
05:33
Another more subtle possibility
132
333260
2000
Und eine andere, raffiniertere Möglichkeit ist,
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
335260
3000
dass Sie zunehmen und es Ihre Ansicht von dem verändert,
05:38
of what an acceptable body size is.
134
338260
2000
was ein akzeptabler Körperumfang ist.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
340260
2000
Und hier ist das, was sich von Person zu Person ausbreitet,
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
342260
2000
kein Verhalten, sondern eher eine Norm.
05:44
An idea is spreading.
137
344260
2000
Eine Anschauung verbreitet sich.
05:46
Now, headline writers
138
346260
2000
Nun, Schlagzeilentexter
05:48
had a field day with our studies.
139
348260
2000
hatten einen Heidenspass an unseren Studien.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
350260
2000
Ich glaube, die Schlagzeile in der New York Times lautete,
05:52
"Are you packing it on?
141
352260
2000
"Sie gehen auf wie ein Hefeteig?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
354260
3000
Schieben Sie's auf ihre dicken Freunde."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
357260
2000
Das Interessante für uns war, dass die europäischen Schlagzeilentexter
05:59
had a different take: They said,
144
359260
2000
einen anderen Standpunkt hatten: Sie sagten,
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
361260
3000
"Nehmen Ihre Freunde zu? Möglicherweise sind Sie daran Schuld."
06:04
(Laughter)
146
364260
5000
(Lachen)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
369260
3000
Und wir dachten, dass dies ein sehr interessanter Kommentar bezüglich Amerika sei --
06:12
and a kind of self-serving,
148
372260
2000
und dieses irgendwie eigennützige,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
374260
2000
gewissermaßen "nicht-meine-Verantwortung" Phänomen.
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
376260
2000
Nicht, dass Sie mich missverstehen: Wir denken nicht, dass unsere Arbeit
06:18
should or could justify prejudice
151
378260
2000
in irgendeiner Weise Vorurteile rechtfertigen sollte oder könnte
06:20
against people of one or another body size at all.
152
380260
3000
gegenüber Menschen mit dem einen oder anderen Körperumfang.
06:24
Our next questions was:
153
384260
2000
Nun, unsere nächste Frage war:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
386260
3000
Können wir diese Ausbreitung tatsächlich veranschaulichen?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
389260
2000
Wirkte sich die Gewichtszunahme einer Person tatsächlich
06:31
to weight gain in another person?
156
391260
2000
auf die Gewichtszunahme einer anderen Person aus?
06:33
And this was complicated because
157
393260
2000
Und das war kompliziert, weil
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
395260
3000
wir die Tatsache in Betracht ziehen mussten, dass die Netzwerkstruktur,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
398260
3000
die Architektur dieser Verbindungen, sich über die Zeit verändern würde.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
401260
3000
Und zusätzlich gibt es, da Fettleibigkeit keine unizentrische Epidemie ist,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
404260
3000
keinen "Patienten Null" der Fettleibigkeitsepidemie --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
407260
3000
wenn wir diesen Typen fänden, ginge die Ausbreitung der Fettleibigkeit von ihm aus.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
410260
2000
Es ist eine multizentrische Epidemie.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
412260
2000
Viele Menschen machen Dinge zur gleichen Zeit.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
414260
3000
Und ich werde Ihnen nun eine 30-sekündige Animation zeigen,
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
417260
3000
deren Erstellung mich und James fünf Jahre unseres Lebens gekostet hat.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
420260
2000
Also nochmal, jeder Punkt ist eine Person.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
422260
2000
Jede Verbindung zwischen ihnen ist eine Beziehung.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
424260
2000
Und wir werden das jetzt in Bewegung setzen,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
426260
3000
nehmen für 30 Jahre tägliche Schnitte vor in dem Netzwerk.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
429260
2000
Die Punkte werden größer.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
431260
3000
Sie werden sehen, wie die gelben Punkte Überhand nehmen.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
434260
2000
Sie sehen wie Menschen geboren werden und sterben;
07:16
dots will appear and disappear --
174
436260
2000
Punkte werden erscheinen und verschwinden.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
438260
3000
Verbindungen werden entstehen und enden. Ehen und Scheidungen,
07:21
friendings and defriendings.
176
441260
2000
Freundschaften und Trennungen,
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
443260
2000
viel Komplexität, viel passiert
07:25
just in this 30-year period
178
445260
2000
allein in dieser 30-jährigen Periode,
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
447260
2000
welche die Fettleibigkeitsepidemie einschließt.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
449260
2000
Und gegen Ende werden Sie Clluster sehen
07:31
of obese and non-obese individuals
181
451260
2000
von fettleibigen und nicht-fettleibigen Menschen
07:33
within the network.
182
453260
2000
innerhalb des Netzwerkes.
07:35
Now, when looked at this,
183
455260
3000
Nun, als ich das betrachtete,
07:38
it changed the way I see things,
184
458260
3000
hat es die Art, wie ich die Dinge sehe, verändert,
07:41
because this thing, this network
185
461260
2000
weil dieses Ding, dieses Netzwerk,
07:43
that's changing across time,
186
463260
2000
das sich über die Zeit verändert,
07:45
it has a memory, it moves,
187
465260
3000
es hat ein Gedächtnis, es bewegt sich,
07:48
things flow within it,
188
468260
2000
Dinge fließen darin,
07:50
it has a kind of consistency --
189
470260
2000
es hat eine Art von Konsistenz;
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
472260
2000
Menschen können sterben, aber es selbst stirbt nicht;
07:54
it still persists --
191
474260
2000
Es bleibt beständig.
07:56
and it has a kind of resilience
192
476260
2000
Und es hat eine Art Belastbarkeit,
07:58
that allows it to persist across time.
193
478260
2000
die es ihm erlaubt, durch die Zeit zu bestehen.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
480260
3000
Und so begann ich, diese Arten von sozialen Netzwerke
08:03
as living things,
195
483260
2000
als lebende Dinge zu sehen,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
485260
3000
als lebende Dinge, die wir unter eine Art Mikroskop legen können
08:08
to study and analyze and understand.
197
488260
3000
zum Studieren und Analysieren und Verstehen.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
491260
2000
Und wir nutzen eine Vielzahl von Methoden, um das zu tun.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
493260
3000
Und wir begannen, alle möglichen anderen Phänomene zu untersuchen.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
496260
2000
Also warfen wir einen Blick auf das Rauch- und Trinkverhalten
08:18
and voting behavior,
201
498260
2000
und das Wahlverhalten,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
500260
2000
und Scheidungen -- welche sich ausbreiten können --
08:22
and altruism.
203
502260
2000
und Altruismus.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
504260
3000
Und letztendlich interessierten wir uns für Emotionen.
08:28
Now, when we have emotions,
205
508260
2000
Nun, wenn wir Emotionen empfinden,
08:30
we show them.
206
510260
2000
zeigen wir sie.
08:32
Why do we show our emotions?
207
512260
2000
Wieso zeigen wir unsere Emotionen?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
514260
2000
Ich meine, es würde von Vorteil sein,
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
516260
3000
unsere Emotionen im Inneren zu erleben, Sie wissen schon, Zorn oder Zufriedenheit.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
519260
2000
Aber wir erleben sie nicht einfach nur, wir zeigen sie.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
521260
3000
Und wir zeigen sie nicht nur, sondern wir können sie auch lesen.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
524260
2000
Und sie können sie nicht nur lesen, sondern sie können sie kopieren.
08:46
There's emotional contagion
213
526260
2000
Es gibt eine emotionale Ansteckung,
08:48
that takes place in human populations.
214
528260
3000
die in menschlichen Populationen stattfindet.
08:51
And so this function of emotions
215
531260
2000
Und diese Funktion der Emotionen
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
533260
2000
lässt also vermuten, dass sie, zusätzlich zu all den anderen Zwecken, die sie haben,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
535260
3000
eine Art primitive Form von Kommunikation sind.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
538260
3000
Und dass wir, wenn wir menschliche Emotionen tatsächlich verstehen wollen,
09:01
we need to think about them in this way.
219
541260
2000
über sie auf diese Weise nachdenken müssen.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
543260
3000
Nun, wir sind es gewohnt, auf diese Weise über Emotionen nachzudenken,
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
546260
3000
in einfachen, irgendwie kurzen Zeiträumen.
09:09
So, for example,
222
549260
2000
Also, ich hielt zum Beispiel
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
551260
2000
diesen Vortrag neulich in New York City,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
553260
2000
und ich sagte, "Wissen Sie, wenn Sie z.B. in der U-Bahn wären
09:15
and the other person across the subway car
225
555260
2000
und die Person gegenüber im U-Bahn Waggon
09:17
smiles at you,
226
557260
2000
lächelt sie an
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
559260
2000
und sie lächeln instinktiv zurück."
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
561260
3000
Und sie sahen mich an, sagten, "In New York City machen wir sowas nicht." (Lachen)
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
564260
2000
Und ich sagte, "Überall sonst auf der Welt
09:26
that's normal human behavior."
230
566260
2000
ist das normales menschliches Verhalten."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
568260
2000
Und da ist also ein sehr instinktiver Weg,
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
570260
3000
auf welchem wir flüchtig Emotionen zueinander übertragen.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
573260
3000
Und tatsächlich, emotionale 'Ansteckung' kann noch weitreichender sein,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
576260
3000
wir könnten z.B. punktuelle Wutausbrüche haben
09:39
as in riots.
235
579260
2000
wie bei Unruhen.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
581260
2000
Die Frage, die wir stellen wollten, war:
09:43
Could emotion spread,
237
583260
2000
Können sich Emotionen
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
585260
3000
in einer nachhaltigeren Weise als bei Unruhen über die Zeit ausbreiten
09:48
and involve large numbers of people,
239
588260
2000
und eine große Zahl von Menschen involvieren,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
590260
3000
nicht nur die beiden Personen in der U-Bahn, die sich anlächeln?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
593260
3000
Möglicherweise ist da eine Art stille Unruhe unter der Oberfläche,
09:56
that animates us all the time.
242
596260
2000
die uns die ganze Zeit antreibt.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
598260
2000
Möglicherweise sind da emotionale Massenbewegungen,
10:00
that ripple through social networks.
244
600260
2000
die durch soziale Netzwerke plätschern.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
602260
3000
Möglicherweise haben Emotionen tatsächlich eine kollektive Existenz,
10:05
not just an individual existence.
246
605260
2000
nicht nur eine individuelle Existenz.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
607260
3000
Und das ist eines der ersten Bilder, die wir machten, um das Phänomen zu untersuchen.
10:10
Again, a social network,
248
610260
2000
Wieder ein soziales Netzwerk,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
612260
3000
aber jetzt färben wir die Leute gelb, wenn sie glücklich sind,
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
615260
3000
und blau, wenn sie traurig sind, und grün dazwischen.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
618260
2000
Und wenn Sie auf das Bild schauen, können Sie gleich
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
620260
2000
Cluster von glücklichen und unglücklichen Menschen sehen,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
622260
2000
wieder, es breitet sich aus über drei Grade an (sozialer) Entfernung.
10:24
And you might form the intuition
254
624260
2000
Und sie könnten den Eindruck bekommen,
10:26
that the unhappy people
255
626260
2000
dass die unglücklichen Leute
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
628260
3000
eine andere strukturelle Position innerhalb des Netzwerkes einnehmen.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
631260
2000
Also, es gibt da eine Mitte und einen Rand des Netzwerkes,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
633260
2000
und die unglücklichen Leute scheinen
10:35
located at the edges.
259
635260
2000
am Rand angeordnet zu sein.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
637260
2000
So, um eine andere Metapher anzuführen,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
639260
2000
wenn Sie sich soziale Netzwerke vorstellen als eine Art
10:41
vast fabric of humanity --
262
641260
2000
riesiges Gewebe von Menschlichkeit --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
643260
3000
Ich bin verbunden mit Ihnen und Ihnen und Ihr, und darüber hinaus endlos in der Entfernung --
10:46
this fabric is actually like
264
646260
2000
dieses Gewebe ist eigentlich wie
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
648260
2000
eine altmodische amerikanische Decke,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
650260
3000
und es hat Flicken darauf, glückliche und unglückliche Flicken.
10:53
And whether you become happy or not
267
653260
2000
Und ob Sie nun glücklich werden oder nicht
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
655260
3000
hängt davon ab, ob sie einen glücklichen Flicken besetzen.
10:58
(Laughter)
269
658260
2000
(Lachen)
11:00
So, this work with emotions,
270
660260
3000
Nun, da das mit Emotionen funktioniert,
11:03
which are so fundamental,
271
663260
2000
welche so fundamental sind,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
665260
2000
brachte es uns dazu, darüber nachzudenken, dass vielleicht
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
667260
2000
die grundlegenden Ursachen der menschlichen sozialen Netzwerke
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
669260
2000
irgendwie in unseren Genen verschlüsselt sind.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
671260
3000
Weil menschliche soziale Netzwerke, wann auch immer sie abgebildet werden,
11:14
always kind of look like this:
276
674260
2000
immer irgendwie aussehen wie dieses,
11:16
the picture of the network.
277
676260
2000
dieses Bild von dem Netzwerk.
11:18
But they never look like this.
278
678260
2000
Aber sie sehen niemals so aus wie dieses.
11:20
Why do they not look like this?
279
680260
2000
Wieso sehen sie nicht so aus wie dieses?
11:22
Why don't we form human social networks
280
682260
2000
Wieso bilden wir keine menschlichen sozialen Netzwerke,
11:24
that look like a regular lattice?
281
684260
2000
die wie gleichförmige Gitter aussehen?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
686260
3000
Nun, die markanten Muster der menschlichen sozialen Netzwerke,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
689260
3000
ihre Allgegenwart und ihr offensichtlicher Zweck
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
692260
2000
gehen vorbei an den eigentlichen Fragen, ob wir uns entwickelten, um
11:34
human social networks in the first place,
285
694260
2000
von vornherein menschliche soziale Netzwerke zu haben,
11:36
and whether we evolved to form networks
286
696260
2000
und ob wir uns entwickelt haben, um Netzwerke
11:38
with a particular structure.
287
698260
2000
mit einer speziellen Struktur zu bilden.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
700260
2000
Und beachten Sie vor allem ... Und so, um das zu jedoch zu verstehen,
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
702260
3000
müssen wir die Netzwerkstruktur zuerst ein klein wenig zerlegen.
11:45
and notice that every person in this network
290
705260
2000
Und beachten Sie, dass jede Person in diesem Netzwerk
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
707260
3000
die exakt gleiche strukturelle Position wie jede andere Person hat.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
710260
3000
Aber das ist nicht bei realen Netzwerken der Fall.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
713260
2000
Also hier ist zum Beispiel ein reales Netzwerk von Studenten
11:55
at an elite northeastern university.
294
715260
3000
an einer Elite-Universität im Nord-Osten.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
718260
2000
Und nun hebe ich einige Punkte hervor,
12:00
If you look here at the dots,
296
720260
2000
und wenn Sie hier auf die Punkte schauen,
12:02
compare node B in the upper left
297
722260
2000
vergleichen Sie Knoten B, links oben,
12:04
to node D in the far right;
298
724260
2000
mit Knoten D, ganz rechts.
12:06
B has four friends coming out from him
299
726260
2000
Und von B gehen vier Freunde aus.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
728260
3000
Und von D gehen sechs Freunde aus.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
731260
3000
Also, diese zwei Individuen haben verschieden viele Freunde.
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
734260
2000
Das ist sehr einleuchtend, wir alle wissen das.
12:16
But certain other aspects
303
736260
2000
Aber bestimmte andere Aspekte
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
738260
2000
der Struktur des sozialen Netzwerks sind nicht so offensichtlich.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
740260
3000
Vergleichen Sie Knoten B links oben mit Knoten A links unten.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
743260
3000
Diese zwei Menschen haben nun beide vier Freunde,
12:26
but A's friends all know each other,
307
746260
2000
aber As Freunde kennen sich alle untereinander,
12:28
and B's friends do not.
308
748260
2000
und Bs Freunde tun das nicht.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
750260
2000
Der Freund eines Freundes von A nun
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
752260
2000
ist wiederum ein Freund von A,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
754260
2000
wohingegen ein Freund eines Freundes von B kein Freund von B ist,
12:36
but is farther away in the network.
312
756260
2000
sondern im Netzwerk weiter weg ist.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
758260
3000
Das ist in Netzwerken als Transitivität bekannt.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
761260
2000
Und vergleichen Sie schließlich Knoten C und D.
12:43
C and D both have six friends.
315
763260
3000
C und D haben beide sechs Freunde.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
766260
3000
Wenn Sie mit Ihnen reden würden und Sie sagten, "Wie sieht Ihr geselschaftliches Leben aus?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
769260
2000
würden sie sagen, "Ich habe sechs Freunde.
12:51
That's my social experience."
318
771260
2000
das ist meine Sozialerfahrung."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
773260
3000
Aber wenn wir nun aus der Vogelperspektive auf dieses Netzwerk schauen,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
776260
3000
können wir sehen, dass sie sehr unterschiedliche soziale Welten besetzen.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
779260
2000
Und ich kann Ihre Intuition fördern, indem ich Sie frage:
13:01
Who would you rather be
322
781260
2000
Wer würden Sie lieber sein,
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
783260
2000
wenn sich ein tödlicher Keim im Netzwerk ausbreiten würde?
13:05
Would you rather be C or D?
324
785260
3000
Würden Sie lieber C oder D sein?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
788260
2000
Sie wären lieber D am Rande des Netzwerkes.
13:10
And now who would you rather be
326
790260
2000
Und nun, wer würden Sie lieber sein,
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
792260
3000
wenn interessanter Klatsch, nicht über Sie,
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
795260
2000
die Runde durch das Netzwerk machen würde?
13:17
Now, you would rather be C.
329
797260
2000
Nun, Sie wären lieber C.
13:19
So different structural locations
330
799260
2000
Also unterschiedliche strukturelle Positionen
13:21
have different implications for your life.
331
801260
2000
haben unterschiedliche Auswirkungen auf Ihr Leben.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
803260
3000
Und in der Tat, als wir einige Experimente machten, um dies zu untersuchen,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
806260
3000
fanden wir heraus, dass 46 Prozent der Variante,
13:29
in how many friends you have
334
809260
2000
wieviele Freunde Sie haben,
13:31
is explained by your genes.
335
811260
2000
durch Ihre Gene erklärt ist.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
813260
3000
Doch das ist nicht überraschend. Wir wissen, dass manche Menschen schüchtern geboren werden
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
816260
3000
und manche gesellig geboren werden. Das ist offensichtlich.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
819260
2000
Aber wir fanden auch nicht-offensichtliche Dinge heraus.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
821260
3000
Zum Beispiel sind 47 Prozent in der Variante,
13:44
in whether your friends know each other
340
824260
2000
ob Ihre Freunde sich untereinander kennen,
13:46
is attributable to your genes.
341
826260
2000
Ihren Genen zuzuschreiben.
13:48
Whether your friends know each other
342
828260
2000
Ob Ihre Freunde sich untereinander kennen,
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
830260
3000
hat nicht nur etwas mit deren Genen zu tun, sondern auch mit Ihren.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
833260
2000
Und wir denken der Grund dafür ist, dass einige Menschen
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
835260
3000
es mögen, Ihre Freunde untereinander vorzustellen -- Sie wissen wer Sie sind --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
838260
3000
und andere von Ihnen halten sie getrennt und stellen Ihre Freunde untereinander nicht vor.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
841260
3000
Und manche Menschen stricken sich also Netzwerke um sich herum zusammen,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
844260
2000
erzeugen eine Art dichtes Netz von Verbindungen
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
846260
2000
in welches sie bequem eingebettet sind.
14:08
And finally, we even found that
350
848260
2000
Und schließlich fanden wir auch heraus, dass
14:10
30 percent of the variation
351
850260
2000
30 Prozent der Variante,
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
852260
3000
ob Menschen in der Mitte oder am Rande des Netzwerkes sind,
14:15
can also be attributed to their genes.
353
855260
2000
ebenfalls ihren Genen zugeschrieben werden kann.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
857260
2000
Ob Sie sich also selber in der Mitte oder am Rande befinden,
14:19
is also partially heritable.
355
859260
3000
ist auch teilweise vererbbar.
14:22
Now, what is the point of this?
356
862260
3000
Nun, was hat das für einen Sinn?
14:25
How does this help us understand?
357
865260
2000
Wie hilft es uns, [die Welt] zu verstehen?
14:27
How does this help us
358
867260
2000
Wie hilft es uns,
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
869260
3000
einige der Probleme zu erkennen, die uns heutzutage beeinflussen?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
873260
3000
Nun, mein Argument ist, dass Netzwerke einen Wert haben.
14:36
They are a kind of social capital.
361
876260
3000
Sie sind eine Art soziales Kapital.
14:39
New properties emerge
362
879260
2000
Neue Eigenschaften entstehen
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
881260
2000
durch unsere Einbettung in soziale Netzwerke,
14:43
and these properties inhere
364
883260
3000
und diese Eigenschaften liegen
14:46
in the structure of the networks,
365
886260
2000
in der Struktur der Netzwerke,
14:48
not just in the individuals within them.
366
888260
2000
nicht nur in den Individuen, die sich darin befinden.
14:50
So think about these two common objects.
367
890260
2000
So, denken Sie an diese beiden bekannten Objekte.
14:52
They're both made of carbon,
368
892260
2000
Sie bestehen beide aus Kohlenstoff,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
894260
3000
und dennoch hat eines von beiden Kohlenstoff-Atome in sich,
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
897260
3000
die auf eine spezielle Weise angeordnet sind, auf der linken Seite,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
900260
3000
und Sie bekommen Graphit, das weich und dunkel ist.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
903260
2000
Aber wenn Sie dieselben Kohlenstoff-Atome nehmen
15:05
and interconnect them a different way,
373
905260
2000
und sie auf eine andere Weise miteinander verbinden,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
907260
3000
bekommen Sie einen Diamanten, welcher klar und hart ist.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
910260
3000
Und diese Eigenschaften von Geschmeidigkeit und Härte, Dunkelheit und Klarheit
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
913260
2000
liegen nicht in den Kohlenstoff-Atomen.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
915260
3000
Sie liegen in den Verbindungen zwischen den Kohlenstoff-Atomen,
15:18
or at least arise because of the
378
918260
2000
oder entstehen zumindest durch
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
920260
2000
die Verbindungen zwischen den Kohlenstoff-Atomen.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
922260
3000
Entsprechend übertragen sich also die Muster der Verbindungen zwischen Menschen
15:25
confers upon the groups of people
381
925260
3000
auf Gruppen von Menschen
15:28
different properties.
382
928260
2000
mit unterschiedlichen Eigenschaften.
15:30
It is the ties between people
383
930260
2000
Es ist die Verbindung zwischen Menschen
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
932260
3000
die das Ganze größer macht als die Summe ihrer Teile.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
935260
3000
Und es ist deshalb nicht nur das, was diesen Menschen passiert --
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
938260
3000
ob sie abnehmen oder zunehmen, oder reich oder arm werden,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
941260
3000
oder glücklich oder unglücklich werden -- was uns beeinflusst;
15:44
it's also the actual architecture
388
944260
2000
Es ist auch die gegenwärtige Architektur
15:46
of the ties around us.
389
946260
2000
von diesen Verbindungen um uns herum.
15:48
Our experience of the world
390
948260
2000
Unsere Erfahrung von der Welt
15:50
depends on the actual structure
391
950260
2000
hängt von der jeweiligen Struktur
15:52
of the networks in which we're residing
392
952260
2000
der Netzwerke ab, in denen wir angesiedelt sind,
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
954260
3000
und all den möglichen Dingen, die durch das Netzwerk
15:57
through the network.
394
957260
2000
plätschern und fließen.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
960260
3000
Nun, ich denke, der Grund, weshalb das der Fall ist,
16:03
is that human beings assemble themselves
396
963260
2000
ist, dass Menschen sich selbst zusammenfinden
16:05
and form a kind of superorganism.
397
965260
3000
und eine Art Superoganismus bilden.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
969260
3000
Nun, ein Superorganismus ist eine Art Ansammlung von Individuen,
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
972260
3000
welche Verhaltensweisen oder Phänomene zeigen oder bekunden,
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
975260
3000
die nicht auf Untersuchungen von Individuen reduzierbar sind,
16:18
and that must be understood by reference to,
401
978260
2000
und die in bezug auf
16:20
and by studying, the collective.
402
980260
2000
und durch Untersuchungen des Kollektivs verstanden werden müssen,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
982260
3000
wie zum Beispiel ein Bienenstock,
16:25
that's finding a new nesting site,
404
985260
3000
der eine neue Niststätte findet,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
988260
2000
oder ein Vogelschwarm, der einem Raubtier ausweicht,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
990260
3000
oder ein Vogelschwarm, der in der Lage ist, seine Weisheiten zu vereinen,
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
993260
2000
und der navigiert und einen kleinen Fleck
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
995260
2000
auf einer Insel inmitten des Pazifiks findet,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
997260
2000
oder ein Rudel Wölfe, das in der Lage ist,
16:39
to bring down larger prey.
410
999260
3000
eine größere Beute zu erledigen.
16:42
Superorganisms have properties
411
1002260
2000
Superorganismen haben Eigenschaften,
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
1004260
3000
die nicht einfach durch das Untersuchen von Individuen verstanden werden können.
16:47
I think understanding social networks
413
1007260
2000
Ich denke, soziale Netzwerke zu verstehen
16:49
and how they form and operate
414
1009260
2000
und wie sie sich bilden und funktionieren,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
1011260
3000
kann uns helfen, nicht nur Gesundheit und Emotionen zu verstehen,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
1014260
2000
sondern alle möglichen anderen Phänomene --
16:56
like crime, and warfare,
417
1016260
2000
wie Kriminalität und Kriegsführung,
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1018260
2000
und ökonomische Phänomene wie Anstürme auf eine Bank
17:00
and market crashes
419
1020260
2000
und Markteinbrüche
17:02
and the adoption of innovation
420
1022260
2000
und die Annahme von Innovationen
17:04
and the spread of product adoption.
421
1024260
2000
und die Ausbreitung von Produktakzeptanz.
17:06
Now, look at this.
422
1026260
2000
Nun, schauen Sie hier.
17:09
I think we form social networks
423
1029260
2000
Ich denke, wir bauen soziale Netzwerke,
17:11
because the benefits of a connected life
424
1031260
2000
weil die Vorteile eines verbundenen Lebens
17:13
outweigh the costs.
425
1033260
3000
die Kosten überwiegen.
17:16
If I was always violent towards you
426
1036260
2000
Wenn ich Ihnen gegenüber immer gewalttätig gewesen wäre
17:18
or gave you misinformation
427
1038260
2000
oder Ihnen falsche Auskunft gegeben hätte,
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1040260
3000
oder Sie unglücklich gemacht hätte, oder Sie mit tödlichen Bakterien infiziert hätte,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1043260
2000
würden Sie die Verbindung zu mir trennen,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1045260
2000
und das Netzwerk würde sich auflösen.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1047260
3000
Also ist das Verbreiten von guten und wertvollen Dingen
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1050260
3000
notwendig, um soziale Netzwerk zu stützen und zu nähren.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1054260
2000
Ebenso werden soziale Netzwerke benötigt,
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1056260
3000
um gute und wertvolle Dinge zu verbreiten,
17:39
like love and kindness
435
1059260
2000
wie Liebe und Güte
17:41
and happiness and altruism
436
1061260
2000
und Freude und Uneigennützigkeit
17:43
and ideas.
437
1063260
2000
und Ideen.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1065260
2000
Eigentlich denke ich, dass, wenn wir merken,
17:47
how valuable social networks are,
439
1067260
2000
wie wertvoll soziale Netzwerke sind,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1069260
3000
wir viel mehr Zeit damit verbringen würden, sie zu nähren und sie Aufrecht zu erhalten,
17:52
because I think social networks
441
1072260
2000
denn ich denke, soziale Netzwerke
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1074260
3000
sind grundlegend verbunden mit Gutherzigkeit.
17:57
And what I think the world needs now
443
1077260
2000
Und ich glaube das, was die Welt jetzt braucht,
17:59
is more connections.
444
1079260
2000
sind mehr Verbindungen.
18:01
Thank you.
445
1081260
2000
Vielen Dank.
18:03
(Applause)
446
1083260
3000
(Applaus)
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