Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

Nicholas Christakis: La influencia oculta de las redes sociales

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2010-05-10 ・ TED


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Nicholas Christakis: La influencia oculta de las redes sociales

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Adriana Calambas
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
16260
3000
Para mí esta historia comienza hace 15 años
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
19260
3000
cuando era médico de hospicio en la Universidad de Chicago.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
22260
3000
Y cuidaba a gente moribunda y a sus familias
00:25
in the South Side of Chicago.
3
25260
2000
en la parte sur de Chicago.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
27260
3000
Observaba lo que le sucedía a la gente y a sus familias
00:30
over the course of their terminal illness.
5
30260
3000
en el transcurso de su enfermedad terminal.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
33260
2000
Y en mi laboratorio yo estudiaba el "efecto viuda"
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
35260
2000
que es una idea muy antigua en las ciencias sociales
00:37
going back 150 years,
8
37260
2000
se remonta a 150 años
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
39260
2000
es conocida como "morir de corazón partido".
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
41260
3000
Así, si yo muero el riesgo de muerte de mi esposa puede duplicarse
00:44
for instance, in the first year.
11
44260
2000
por ejemplo, en el primer año.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
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46260
3000
Y yo había ido a cuidar a una paciente en particular,
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
49260
2000
una mujer que estaba muriendo de demencia.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
51260
2000
Y en este caso, a diferencia de esta pareja,
00:53
she was being cared for
15
53260
2000
a ella la cuidaba
00:55
by her daughter.
16
55260
2000
su hija.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
57260
3000
Y la hija estaba agotada de cuidar a su madre.
01:00
And the daughter's husband,
18
60260
2000
Y el marido de la hija
01:02
he also was sick
19
62260
3000
también estaba cansado
01:05
from his wife's exhaustion.
20
65260
2000
del agotamiento de su mujer.
01:07
And I was driving home one day,
21
67260
2000
Y yo estaba conduciendo camino a casa un día
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
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69260
3000
y me llamó el amigo del marido
01:12
calling me because he was depressed
23
72260
2000
porque estaba deprimido
01:14
about what was happening to his friend.
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74260
2000
por lo que le sucedía a su amigo.
01:16
So here I get this call from this random guy
25
76260
2000
Así que recibo esta llamada de un tipo al azar
01:18
that's having an experience
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78260
2000
que atraviesa una experiencia
01:20
that's being influenced by people
27
80260
2000
que está influenciada por gente
01:22
at some social distance.
28
82260
2000
a cierta distancia social.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
84260
3000
Y entonces me di cuenta de repente de dos cosas muy simples.
01:27
First, the widowhood effect
30
87260
2000
Primero, que el "efecto viudez"
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
89260
3000
no se restringía a maridos y esposas.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
92260
3000
Segundo, no se restringía a pares de personas.
01:35
And I started to see the world
33
95260
2000
Y comencé a ver el mundo
01:37
in a whole new way,
34
97260
2000
de un modo totalmente nuevo
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
99260
3000
de pares de personas mutuamente conectadas.
01:42
And then I realized that these individuals
36
102260
2000
Y después me di cuenta que estos individuos
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
104260
3000
se conectarían de a cuatro con otros pares de personas cercanas.
01:47
And then, in fact, these people
38
107260
2000
Y luego, de hecho, esta gente
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
109260
2000
formaría parte de otras clases de relaciones
01:51
marriage and spousal
40
111260
2000
como el matrimonio
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
113260
2000
la amistad y otros tipos de vínculos.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
115260
3000
Y que, de hecho, estas conexiones eran inmensas
01:58
and that we were all embedded in this
43
118260
2000
y que todos estábamos integrados en este
02:00
broad set of connections with each other.
44
120260
3000
amplio grupo de conexiones de unos con otros.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
123260
3000
Así que comencé a ver el mundo de un modo totalmente diferente
02:06
and I became obsessed with this.
46
126260
2000
y comencé a obsesionarme con esto.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
128260
2000
Comenzó a obsesionarme la idea de cómo podría ser
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
130260
2000
que estuviésemos integrados en estas redes sociales
02:12
and how they affect our lives.
49
132260
2000
y cómo éstas afectan nuestras vidas.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
134260
3000
Así, las redes sociales son estas cosas de belleza intrincada
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
137260
2000
tan elaboradas y tan complejas
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
139260
2000
y tan ubicuas, de hecho,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
141260
3000
que uno tiene que preguntarse para qué sirven.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
144260
2000
¿Por qué estamos integrados en las redes sociales?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
146260
2000
Quiero decir, ¿cómo se forman? ¿Cómo funcionan?
02:28
And how do they effect us?
56
148260
2000
¿Y cómo nos afecta?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
150260
3000
Y así que mi primer tema, respecto de esto,
02:33
was not death, but obesity.
58
153260
3000
no fue la muerte sino la obesidad.
02:36
It had become trendy
59
156260
2000
Y, de repente, se había puesto de moda
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
158260
2000
hablar de la epidemia de obesidad.
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
160260
3000
Y, junto con mi colaborador James Fowler,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
163260
3000
comenzamos a preguntarnos si la obesidad era realmente una epidemia
02:46
and could it spread from person to person
63
166260
2000
y podría propagarse de persona a persona
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
168260
3000
como las cuatro personas que discutimos anteriormente.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
171260
3000
Esta es una diapositiva de algunos de nuestros resultados iniciales.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
174260
3000
Son 2.200 personas en el año 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
177260
2000
Cada punto es una persona. Hicimos el tamaño del punto
02:59
proportional to people's body size;
68
179260
2000
proporcional al tamaño corporal de las personas.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
181260
3000
Así que puntos más grandes son gente más grande.
03:04
In addition, if your body size,
70
184260
2000
Además, si el tamaño de tu cuerpo,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
186260
2000
si el IMC, el índice de masa corporal, es superior a 30
03:08
if you're clinically obese --
72
188260
2000
si es clínicamente obeso
03:10
we also colored the dots yellow.
73
190260
2000
coloreamos los puntos de amarillo.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
192260
2000
Si miramos esta imagen de inmediato podremos ver
03:14
that there are clusters of obese and
75
194260
2000
que hay grupos de obesos y
03:16
non-obese people in the image.
76
196260
2000
no obesos en la imagen.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
198260
3000
Pero la complejidad visual todavía es muy alta.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
201260
3000
No es obvio lo que está pasando exactamente.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
204260
2000
Además, surgen de inmediato algunas preguntas.
03:26
How much clustering is there?
80
206260
2000
¿Cuánta afinidad hay?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
208260
3000
¿Hay más de afinidad de la que habría debido al simple azar?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
211260
2000
¿Cuán grandes son los grupos? ¿Hasta dónde llegan?
03:33
And, most importantly,
83
213260
2000
Y más importante:
03:35
what causes the clusters?
84
215260
2000
¿qué es lo que causa los agrupamientos?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
217260
3000
Así que hicimos algo de matemáticas para estudiar el tamaño de estos grupos.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
220260
2000
Esto de aquí muestra, en el eje Y,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
222260
3000
el aumento de la probabilidad de que una persona sea obesa,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
225260
2000
dado que un contacto social suyo es obeso.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
227260
3000
Y en el eje X, los grados de separación entre las dos personas.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
230260
2000
Y en el extremo izquierdo se ve la línea púrpura.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
232260
2000
Dice que si tus amigos son obesos
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
234260
3000
tu riesgo de obesidad es 45% mayor.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
237260
2000
Y la barra de al lado, la línea naranja,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
239260
2000
dice que si los amigos de tu amigo son obesos
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
241260
2000
tu riesgo de obesidad es 25%.
04:03
And then the next line over says
96
243260
2000
Y luego, la próxima línea dice que
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
245260
3000
si los amigos de los amigos de tu amigo, gente que probablemente no conozcas, son obesos
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
248260
3000
tu riesgo de obesidad es 10%.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
251260
3000
Y sólo cuando llegamos a los amigos de los amigos de los amigos de los amigos
04:14
that there's no longer a relationship
100
254260
2000
es que ya no existe una relación
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
256260
3000
entre el tamaño corporal de esa persona y tu propio cuerpo.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
260260
3000
Bien, ¿qué podría estar causando este agrupamiento?
04:23
There are at least three possibilities:
103
263260
2000
Hay al menos tres posibilidades.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
265260
2000
Una posibilidad es que dado que yo aumenté de peso
04:27
it causes you to gain weight.
105
267260
2000
eso hace que tu aumentes de peso
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
269260
3000
una suerte de inducción, una especie de propagación de persona a persona.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
272260
2000
Otra posibilidad, muy obvia, es la homofilia
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
274260
2000
o Dios los cría y ellos se juntan.
04:36
here, I form my tie to you
109
276260
2000
Aquí, construyo mi vínculo contigo
04:38
because you and I share a similar body size.
110
278260
3000
porque ambos compartimos un tamaño corporal similar.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
281260
2000
Y la última posibilidad es lo que conocemos como confusión,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
283260
3000
porque confunde nuestra capacidad para entender lo que está pasando.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
286260
2000
Y aquí, la idea no es que mi aumento de peso
04:48
is causing your weight gain,
114
288260
2000
es la causa de tu aumento de peso
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
290260
2000
ni que prefiero construir un vínculo contigo
04:52
because you and I share the same body size,
116
292260
2000
porque ambos compartimos el mismo tamaño corporal
04:54
but rather that we share a common exposure
117
294260
2000
sino que compartimos una exposición común
04:56
to something, like a health club
118
296260
3000
a algo así como un club de salud
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
299260
3000
que nos hace bajar de peso, al mismo tiempo.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
302260
3000
Y cuando estudiamos estos datos, encontramos evidencia de todas estas cosas,
05:05
including for induction.
121
305260
2000
incluyendo la inducción.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
307260
2000
Y encontramos que, si tu amigo se vuelve obeso,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
309260
3000
eso aumenta el riesgo de obesidad en alrededor de 57%
05:12
in the same given time period.
124
312260
2000
en el mismo período de tiempo.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
314260
3000
Y puede haber muchos mecanismos para este efecto.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
317260
2000
Una posibilidad es que tus amigos digan algo como...
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
319260
3000
ya saben, se comporten de algún modo que se propaga
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
322260
3000
y dicen algo como, "Vamos a comer los magdalenas con cerveza",
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
325260
3000
que es una combinación terrible
05:28
But you adopt that combination,
130
328260
2000
pero adoptas esa combinación
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
330260
3000
y entonces comienzas a aumentar de peso como ellos.
05:33
Another more subtle possibility
132
333260
2000
Y otra posibilidad más sutil
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
335260
3000
es que empiezan a aumentar de peso y eso cambia tus ideas
05:38
of what an acceptable body size is.
134
338260
2000
de lo que es un tamaño corporal aceptable.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
340260
2000
Y, aquí, lo que se está transmitiendo de persona a persona
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
342260
2000
no es un comportamiento sino más bien una norma.
05:44
An idea is spreading.
137
344260
2000
Una idea se está difundiendo.
05:46
Now, headline writers
138
346260
2000
Ahora, los redactores de titulares
05:48
had a field day with our studies.
139
348260
2000
se harían un festín con nuestros estudios.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
350260
2000
Creo que el titular en el New York Times fue
05:52
"Are you packing it on?
141
352260
2000
"¿Le ajusta la ropa?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
354260
3000
Culpe a sus amigos gordos".
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
357260
2000
Lo interesante, para nosotros, fue que los titulares europeos
05:59
had a different take: They said,
144
359260
2000
tenían una mirada diferente, decían:
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
361260
3000
"¿Sus amigos aumentan de peso? Quizá tu tienes la culpa".
06:04
(Laughter)
146
364260
5000
(Risas)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
369260
3000
Y pensamos que este era un comentario muy interesante en EE.UU.
06:12
and a kind of self-serving,
148
372260
2000
del tipo autoservicio
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
374260
2000
una suerte de fenómeno "no es mi responsabilidad".
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
376260
2000
Ahora quiero ser muy claro, no creo que nuestro trabajo
06:18
should or could justify prejudice
151
378260
2000
debería o podría justificar los prejuicios
06:20
against people of one or another body size at all.
152
380260
3000
contra personas de uno u otro tamaño corporal, en absoluto.
06:24
Our next questions was:
153
384260
2000
Ahora, nuestras siguientes preguntas son:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
386260
3000
¿Podríamos visualizar realmente la propagación?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
389260
2000
¿El aumento de peso de una persona realmente se propaga
06:31
to weight gain in another person?
156
391260
2000
en el aumento de peso de otra persona?
06:33
And this was complicated because
157
393260
2000
Y esto era algo complicado porque
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
395260
3000
teníamos que tener en cuenta el hecho de que la estructura de la red
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
398260
3000
la arquitectura de los vínculos estaba cambiando con el tiempo.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
401260
3000
Y, además, dado que la obesidad no es una epidemia con un solo centro,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
404260
3000
no existe un "paciente cero" de la epidemia de la obesidad,
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
407260
3000
si encontramos a ese tipo existiría una propagación de obesidad a partir de él.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
410260
2000
Es una epidemia multi-céntrica;
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
412260
2000
muchas personas están haciendo cosas al mismo tiempo.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
414260
3000
Y les voy a mostrar una animación en video de 30 segundos
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
417260
3000
que nos llevó a James y a mí 5 años de nuestras vidas.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
420260
2000
Así que, de nuevo, cada punto es una persona.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
422260
2000
Cada vínculo entre ellos es una relación.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
424260
2000
Y ahora lo vamos a poner en movimiento
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
426260
3000
tomando cortes diarios de la red durante cerca de 30 años.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
429260
2000
Los tamaños de los puntos van a ir creciendo.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
431260
3000
Van a ver aparecer una marea amarilla.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
434260
2000
Van a ver personas que nacen y mueren;
07:16
dots will appear and disappear --
174
436260
2000
los puntos aparecerán y desaparecerán.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
438260
3000
Lazos que se forman y se rompen. Matrimonios y divorcios
07:21
friendings and defriendings.
176
441260
2000
amistades y enemistades
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
443260
2000
mucha complejidad, están sucediendo muchas cosas
07:25
just in this 30-year period
178
445260
2000
sólo en este período de 30 años
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
447260
2000
que incluye la epidemia de obesidad.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
449260
2000
Y al final vamos a ver agrupamientos
07:31
of obese and non-obese individuals
181
451260
2000
de individuos obesos y no obesos
07:33
within the network.
182
453260
2000
dentro de la red.
07:35
Now, when looked at this,
183
455260
3000
Ahora, cuando miramos esto,
07:38
it changed the way I see things,
184
458260
3000
cambia la manera de ver las cosas
07:41
because this thing, this network
185
461260
2000
porque esta cosa, esta red,
07:43
that's changing across time,
186
463260
2000
que cambia con el tiempo
07:45
it has a memory, it moves,
187
465260
3000
tiene una memoria, se mueve,
07:48
things flow within it,
188
468260
2000
las cosas fluyen dentro de ella
07:50
it has a kind of consistency --
189
470260
2000
tiene una suerte de consistencia;
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
472260
2000
la gente puede morir, pero no muere;
07:54
it still persists --
191
474260
2000
sigue perdurando.
07:56
and it has a kind of resilience
192
476260
2000
Y tiene capacidad de recuperación
07:58
that allows it to persist across time.
193
478260
2000
que le permite perdurar en el tiempo.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
480260
3000
Y así, llegué a ver estos signos de las redes sociales
08:03
as living things,
195
483260
2000
como cosas vivientes
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
485260
3000
cosas vivientes que podíamos poner bajo una especie de microscopio
08:08
to study and analyze and understand.
197
488260
3000
para estudiar, analizar y comprender.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
491260
2000
Y usamos varias técnicas para hacerlo.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
493260
3000
Comenzamos a explorar todo tipo de otros fenómenos.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
496260
2000
Así, analizamos los hábitos de fumar y de beber
08:18
and voting behavior,
201
498260
2000
el comportamiento electoral
08:20
and divorce -- which can spread --
202
500260
2000
y el divorcio, que puede propagarse,
08:22
and altruism.
203
502260
2000
y el altruismo.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
504260
3000
Y, finalmente, nos interesaron las emociones.
08:28
Now, when we have emotions,
205
508260
2000
Ahora, cuando tenemos emociones,
08:30
we show them.
206
510260
2000
las mostramos.
08:32
Why do we show our emotions?
207
512260
2000
¿Por qué mostramos nuestras emociones?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
514260
2000
Quiero decir, habría una ventaja en experimentar
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
516260
3000
internamente nuestras emociones, ya saben, el enojo o la felicidad,
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
519260
2000
pero no sólo las experimentamos, las mostramos.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
521260
3000
Y no sólo las mostramos, sino que otros pueden interpretarlas.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
524260
2000
Y no sólo que pueden interpretarlas, sino que las copian.
08:46
There's emotional contagion
213
526260
2000
Hay un contagio emocional
08:48
that takes place in human populations.
214
528260
3000
que se produce en las poblaciones humanas.
08:51
And so this function of emotions
215
531260
2000
Y por eso esta función de las emociones
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
533260
2000
sugiere que, además de cualquier otro propósito al que sirven,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
535260
3000
son una forma primitiva de comunicación.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
538260
3000
Y que, de hecho, si realmente queremos comprender las emociones humanas
09:01
we need to think about them in this way.
219
541260
2000
tenemos que pensarlas de esta manera.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
543260
3000
Ahora, estamos acostumbrados a pensar en las emociones de esta manera
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
546260
3000
en simples, breves períodos de tiempo.
09:09
So, for example,
222
549260
2000
Así, por ejemplo,
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
551260
2000
yo estaba dando esta charla recientemente en Nueva York
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
553260
2000
y dije: "Ya saben, como cuando uno está en el metro
09:15
and the other person across the subway car
225
555260
2000
y la persona de en frente
09:17
smiles at you,
226
557260
2000
nos sonríe
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
559260
2000
y uno instintivamente devuelve la sonrisa".
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
561260
3000
Y me miraron y decían: "No hacemos eso en Nueva York".
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
564260
2000
Y yo les dije: "El resto del mundo lo hace
09:26
that's normal human behavior."
230
566260
2000
es un comportamiento humano normal".
09:28
And so there's a very instinctive way
231
568260
2000
Hay una manera muy instintiva
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
570260
3000
en la que, de manera breve, nos transmitimos emociones unos a otros.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
573260
3000
De hecho, el contagio emocional puede ser más amplio aún
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
576260
3000
como podríamos tener expresiones de ira acentuadas
09:39
as in riots.
235
579260
2000
en las protestas.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
581260
2000
La pregunta que queríamos hacernos era:
09:43
Could emotion spread,
237
583260
2000
¿Podría propagarse la emoción
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
585260
3000
de manera más sostenida en el tiempo que en las protestas
09:48
and involve large numbers of people,
239
588260
2000
e involucrar a grandes cantidades de gente
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
590260
3000
y no sólo este par de individuos sonriendo mutuamente en el vagón de metro?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
593260
3000
Quizá haya una especie de disturbio silencioso bajo la superficie
09:56
that animates us all the time.
242
596260
2000
que nos anima todo el tiempo.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
598260
2000
Quizá hay estampidas emocionales
10:00
that ripple through social networks.
244
600260
2000
que se propagan por las redes sociales.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
602260
3000
Quizá, de hecho, las emociones tienen una existencia colectiva
10:05
not just an individual existence.
246
605260
2000
y no sólo una existencia individual.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
607260
3000
Y esta es una de las primeras imágenes que hicimos para estudiar el fenómeno.
10:10
Again, a social network,
248
610260
2000
De nuevo, una red social
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
612260
3000
pero ahora coloreamos a la gente de amarillo si están felices
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
615260
3000
de azul si están tristes y verde para los intermedios.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
618260
2000
Y si miran esta imagen se puede ver de inmediato
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
620260
2000
grupos de gente feliz e infeliz
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
622260
2000
nuevamente, propagado a tres niveles de separación.
10:24
And you might form the intuition
254
624260
2000
Y uno podría intuir
10:26
that the unhappy people
255
626260
2000
que la gente que no es feliz
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
628260
3000
ocupa una ubicación en la estructura diferente dentro de la red.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
631260
2000
De modo que hay un medio y unos extremos en esta red
10:33
and the unhappy people seem to be
258
633260
2000
y los que no son felices parecen estar
10:35
located at the edges.
259
635260
2000
ubicados en los extremos.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
637260
2000
Para emplear otra metáfora
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
639260
2000
si imaginan las redes sociales como una especie de
10:41
vast fabric of humanity --
262
641260
2000
enorme tejido humano
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
643260
3000
yo estoy conectado contigo y tú con ella, y así siguiendo indefinidamente
10:46
this fabric is actually like
264
646260
2000
ese tejido es en realidad como
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
648260
2000
un edredón antiguo de EE.UU.
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
650260
3000
que tiene parches, parches de felicidad e infelicidad.
10:53
And whether you become happy or not
267
653260
2000
Y que uno esté feliz o no
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
655260
3000
depende de si uno ocupa un parche feliz.
10:58
(Laughter)
269
658260
2000
(Risas)
11:00
So, this work with emotions,
270
660260
3000
Así, este trabajo con emociones,
11:03
which are so fundamental,
271
663260
2000
que son tan fundamentales
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
665260
2000
nos llevó a pensar en que, tal vez,
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
667260
2000
las causas fundamentales de las redes sociales humanas
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
669260
2000
estén de alguna manera codificadas en nuestros genes.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
671260
3000
Porque las redes sociales humanas, cuando sea que se mapeen,
11:14
always kind of look like this:
276
674260
2000
siempre tienen este aspecto
11:16
the picture of the network.
277
676260
2000
la imagen de la red
11:18
But they never look like this.
278
678260
2000
pero nunca se ven de este modo.
11:20
Why do they not look like this?
279
680260
2000
¿Por qué no se ven así?
11:22
Why don't we form human social networks
280
682260
2000
¿Por qué no formamos redes sociales humanas
11:24
that look like a regular lattice?
281
684260
2000
que tengan forma de red regular?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
686260
3000
Bueno, los sorprendentes patrones de redes sociales humanas
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
689260
3000
su ubicuidad y su propósito aparente
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
692260
2000
piden que nos preguntemos si evolucionamos para tener
11:34
human social networks in the first place,
285
694260
2000
redes sociales humanas en primer lugar
11:36
and whether we evolved to form networks
286
696260
2000
y si evolucionamos para formar redes
11:38
with a particular structure.
287
698260
2000
con una estructura en particular.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
700260
2000
Y observen ante todo... y así, para entenderlo, sin embargo
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
702260
3000
primero tenemos que diseccionar la estructura de la red un poquito.
11:45
and notice that every person in this network
290
705260
2000
Y observen que cada persona de esta red
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
707260
3000
tiene exactamente la misma ubicación en la estructura que cualquier otra.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
710260
3000
Pero ese no es el caso de las redes reales.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
713260
2000
Así, por ejemplo, aquí hay una red real de estudiantes universitarios
11:55
at an elite northeastern university.
294
715260
3000
en una universidad de la élite del noreste.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
718260
2000
Y ahora estoy resaltando unos pocos puntos
12:00
If you look here at the dots,
296
720260
2000
y si miran aquí los puntos
12:02
compare node B in the upper left
297
722260
2000
comparen el nodo B, en la parte superior izquierda,
12:04
to node D in the far right;
298
724260
2000
con el nodo D, en el extremo derecho.
12:06
B has four friends coming out from him
299
726260
2000
B tiene 4 amigos que salen de él.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
728260
3000
Y D tiene 6 amigos que salen de él.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
731260
3000
Entonces, estos dos individuos tiene distinta cantidad de amigos
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
734260
2000
eso es muy obvio, todos lo sabemos.
12:16
But certain other aspects
303
736260
2000
Pero hay otros aspectos
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
738260
2000
de la estructura de las redes sociales que no son tan obvios.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
740260
3000
Comparen el nodo B del extremo izquierdo con el nodo A de la parte inferior izquierda.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
743260
3000
Ahora, estas dos personas tienen ambos 4 amigos
12:26
but A's friends all know each other,
307
746260
2000
pero los amigos de A se conocen entre sí
12:28
and B's friends do not.
308
748260
2000
y los amigos de B no.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
750260
2000
Así que los amigos de los amigos de A
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
752260
2000
también son amigos de A
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
754260
2000
mientras que un amigo de un amigo de B no es amigo de B
12:36
but is farther away in the network.
312
756260
2000
está más lejos en la red.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
758260
3000
Esto se conoce como transitividad en las redes.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
761260
2000
Y, finalmente, comparen los nodos C y D.
12:43
C and D both have six friends.
315
763260
3000
C y D ambos tienen 6 amigos.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
766260
3000
Si les preguntamos, les decimos, "¿Cómo es tu vida social?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
769260
2000
dirán; "Tengo 6 amigos,
12:51
That's my social experience."
318
771260
2000
esa es mi experiencia social".
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
773260
3000
Pero ahora nosotros a vista de pájaro, mirando esta red,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
776260
3000
podemos ver que ellos ocupan mundos sociales muy diferentes
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
779260
2000
y puedo transmitirles esa intuición con sólo preguntarles:
13:01
Who would you rather be
322
781260
2000
¿Quién quisieras ser
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
783260
2000
si un germen mortal se esparciera por la red?
13:05
Would you rather be C or D?
324
785260
3000
¿Preferirías ser C o D?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
788260
2000
Preferirías ser D, en el extremo de la red.
13:10
And now who would you rather be
326
790260
2000
Y, ¿quién preferirías ser en cambio
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
792260
3000
si hay un chisme jugoso, no sobre ti,
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
795260
2000
que se difunde por la red?
13:17
Now, you would rather be C.
329
797260
2000
Ahora, preferirías ser C.
13:19
So different structural locations
330
799260
2000
Así, distintas ubicaciones en la estructura
13:21
have different implications for your life.
331
801260
2000
tienen diferentes implicaciones en la vida.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
803260
3000
Y, de hecho, cuando hicimos algunos experimentos mirando esto
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
806260
3000
encontramos que el 46% de la variación
13:29
in how many friends you have
334
809260
2000
en la cantidad de amigos que uno tiene
13:31
is explained by your genes.
335
811260
2000
se explica por nuestros genes.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
813260
3000
Y esto no es sorprendente. Lo sabemos, algunas personas nacen tímidas
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
816260
3000
y otras nacen sociables. Eso es obvio.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
819260
2000
Pero también encontramos algunas cosas que no son obvias.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
821260
3000
Por ejemplo, el 47% de la variación
13:44
in whether your friends know each other
340
824260
2000
en si nuestros amigos se conocen entre sí
13:46
is attributable to your genes.
341
826260
2000
es atribuible a nuestros genes.
13:48
Whether your friends know each other
342
828260
2000
Que nuestros amigos se conozcan entre sí
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
830260
3000
tiene que ver no sólo con sus genes sino con los nuestros.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
833260
2000
Y pensamos que la razón de esto es que a alguna gente
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
835260
3000
le gusta presentar a sus amigos entre sí, saben quiénes son,
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
838260
3000
y otros los mantienen separados, no los presentas a unos con otros.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
841260
3000
De ese modo algunas personas tejen juntos la red en torno a ellos
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
844260
2000
creando una densa telaraña de vínculos
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
846260
2000
en la que se encuentran cómodamente contenidos.
14:08
And finally, we even found that
350
848260
2000
Y, finalmente, encontramos incluso que
14:10
30 percent of the variation
351
850260
2000
el 30% de la variación
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
852260
3000
de si una persona se encuentra en el centro o en los extremos de la red
14:15
can also be attributed to their genes.
353
855260
2000
puede atribuirse también a sus genes.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
857260
2000
Así que el que uno se encuentre en el centro o en los extremos
14:19
is also partially heritable.
355
859260
3000
se debe en parte a la herencia.
14:22
Now, what is the point of this?
356
862260
3000
Ahora, ¿qué sentido tiene esto?
14:25
How does this help us understand?
357
865260
2000
¿Cómo ayuda esto a entender?
14:27
How does this help us
358
867260
2000
¿Cómo nos ayuda esto a
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
869260
3000
descubrir algunos de los problemas que nos están afectando actualmente?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
873260
3000
Bueno, el argumento que me gustaría plantear es que las redes tienen valor.
14:36
They are a kind of social capital.
361
876260
3000
Son una especie de capital social.
14:39
New properties emerge
362
879260
2000
Emergen nuevas propiedades
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
881260
2000
debido a nuestra inserción en las redes sociales,
14:43
and these properties inhere
364
883260
3000
estas propiedades aquí
14:46
in the structure of the networks,
365
886260
2000
en la estructura de las redes,
14:48
not just in the individuals within them.
366
888260
2000
no sólo en los individuos dentro de ellas.
14:50
So think about these two common objects.
367
890260
2000
Piensen en estos dos objetos comunes.
14:52
They're both made of carbon,
368
892260
2000
Ambos están compuestos de carbón.
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
894260
3000
Uno de ellos tiene átomos de carbón
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
897260
3000
organizados en una forma particular, a la izquierda,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
900260
3000
y se obtiene grafito, que es blando y oscuro.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
903260
2000
Pero si uno toma los mismos átomos de carbón
15:05
and interconnect them a different way,
373
905260
2000
y los interconecta de diferente manera
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
907260
3000
obtiene un diamante, que es claro y duro.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
910260
3000
Y esas propiedades de suavidad, dureza, oscuridad y claridad
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
913260
2000
no residen en los átomos de carbono.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
915260
3000
Residen en las interconexiones entre los átomos de carbono,
15:18
or at least arise because of the
378
918260
2000
o por lo menos surgen debido a las
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
920260
2000
interconexiones entre los átomos de carbono.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
922260
3000
Así, del mismo modo, el patrón de conexiones entre las personas
15:25
confers upon the groups of people
381
925260
3000
confiere a los grupos de personas
15:28
different properties.
382
928260
2000
diferentes propiedades.
15:30
It is the ties between people
383
930260
2000
Es el vínculo entre las personas
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
932260
3000
lo que hace que el todo sea mayor que la suma de sus partes.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
935260
3000
Y no es sólo lo que le pasa a estas personas
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
938260
3000
si están adelgazando, engordando, enriqueciéndose o empobreciéndose
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
941260
3000
siendo felices o no, lo que nos afecta.
15:44
it's also the actual architecture
388
944260
2000
Se trata también de la arquitectura real
15:46
of the ties around us.
389
946260
2000
de los lazos que nos rodean.
15:48
Our experience of the world
390
948260
2000
Nuestra experiencia del mundo
15:50
depends on the actual structure
391
950260
2000
depende de la estructura real
15:52
of the networks in which we're residing
392
952260
2000
de las redes en las que residimos
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
954260
3000
y del tipo de cosas que surgen y fluyen
15:57
through the network.
394
957260
2000
por la red.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
960260
3000
Ahora, la razón por la que creo que esto es así
16:03
is that human beings assemble themselves
396
963260
2000
es que los seres humanos se unen entre sí
16:05
and form a kind of superorganism.
397
965260
3000
y forman una especie de súper organismo.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
969260
3000
Ahora, un súper organismo es una especie de colección de individuos
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
972260
3000
que muestran o evidencian comportamientos o fenómenos
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
975260
3000
que no se pueden reducir al estudio de los individuos
16:18
and that must be understood by reference to,
401
978260
2000
y deben ser entendidos en referencia a
16:20
and by studying, the collective.
402
980260
2000
mediante el estudio del conjunto
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
982260
3000
como, por ejemplo, una colmena de abejas
16:25
that's finding a new nesting site,
404
985260
3000
que está en busca de un lugar para anidar
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
988260
2000
o una bandada de pájaros que está evadiendo a un depredador,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
990260
3000
O una bandada de aves capaz de reunir su sabiduría,
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
993260
2000
navegar y encontrar un pequeño punto
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
995260
2000
una isla en medio del Pacífico.
16:37
or a pack of wolves that's able
409
997260
2000
o una manada de lobos que puede
16:39
to bring down larger prey.
410
999260
3000
derribar presas de mayor tamaño.
16:42
Superorganisms have properties
411
1002260
2000
Los súper organismos tienen propiedades
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
1004260
3000
que no pueden ser comprendidas mediante el estudio de los individuos.
16:47
I think understanding social networks
413
1007260
2000
Pienso que comprender las redes sociales
16:49
and how they form and operate
414
1009260
2000
y cómo se forman y funcionan
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
1011260
3000
nos puede ayudar a comprender, no sólo la salud y las emociones,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
1014260
2000
sino todo tipo de fenómenos
16:56
like crime, and warfare,
417
1016260
2000
como el crimen y la guerra
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1018260
2000
y los fenómenos económicos como las corridas bancarias
17:00
and market crashes
419
1020260
2000
y las caídas de los mercados
17:02
and the adoption of innovation
420
1022260
2000
y la adopción de la innovación
17:04
and the spread of product adoption.
421
1024260
2000
y la propagación de la adopción de productos.
17:06
Now, look at this.
422
1026260
2000
Ahora, miren esto.
17:09
I think we form social networks
423
1029260
2000
Creo que formamos redes sociales
17:11
because the benefits of a connected life
424
1031260
2000
porque los beneficios de una vida conectada
17:13
outweigh the costs.
425
1033260
3000
son superiores a los costos.
17:16
If I was always violent towards you
426
1036260
2000
Si siempre soy violento contigo
17:18
or gave you misinformation
427
1038260
2000
o te doy información errónea
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1040260
3000
o te pongo triste o te infecto con gérmenes mortales
17:23
you would cut the ties to me,
429
1043260
2000
tú cortarías los lazos conmigo
17:25
and the network would disintegrate.
430
1045260
2000
y la red se desintegraría.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1047260
3000
Así que la propagación de cosas buenas y valiosas
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1050260
3000
es necesaria para sostener y nutrir las redes sociales.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1054260
2000
Del mismo modo, las redes sociales son necesarias
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1056260
3000
para la difusión de cosas buenas y valiosas
17:39
like love and kindness
435
1059260
2000
como el amor y la bondad
17:41
and happiness and altruism
436
1061260
2000
la felicidad, el altruismo
17:43
and ideas.
437
1063260
2000
y las ideas.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1065260
2000
De hecho, creo que si nos diéramos cuenta de
17:47
how valuable social networks are,
439
1067260
2000
lo valiosas que son las redes sociales
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1069260
3000
pasaríamos mucho más tiempo alimentándolas
17:52
because I think social networks
441
1072260
2000
porque pienso que las redes sociales
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1074260
3000
se relaciona fundamentalmente con la bondad,
17:57
And what I think the world needs now
443
1077260
2000
y pienso que lo que el mundo necesita ahora
17:59
is more connections.
444
1079260
2000
son más conexiones.
18:01
Thank you.
445
1081260
2000
Gracias.
18:03
(Applause)
446
1083260
3000
(Aplausos)
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