Nicholas Christakis: How social networks predict epidemics

Nicholas Christakis: Cómo las redes sociales predicen epidemias

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2010-09-16 ・ TED


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Nicholas Christakis: How social networks predict epidemics

Nicholas Christakis: Cómo las redes sociales predicen epidemias

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Carolina Montero
00:15
For the last 10 years, I've been spending my time trying to figure out
0
15260
3000
Durante los últimos 10 años he tratado de dar con la forma
00:18
how and why human beings
1
18260
2000
y la razón por la que los seres humanos
00:20
assemble themselves into social networks.
2
20260
3000
se congregan en redes sociales.
00:23
And the kind of social network I'm talking about
3
23260
2000
Y el tipo de red social de la que hablo
00:25
is not the recent online variety,
4
25260
2000
no es la reciente variedad virtual
00:27
but rather, the kind of social networks
5
27260
2000
sino más bien del tipo de redes sociales
00:29
that human beings have been assembling for hundreds of thousands of years,
6
29260
3000
en las que los humanos nos hemos congregado durante cientos y miles de años
00:32
ever since we emerged from the African savannah.
7
32260
3000
desde que aparecimos en la sabana africana.
00:35
So, I form friendships and co-worker
8
35260
2000
Así, entablo amistades y relaciones laborales,
00:37
and sibling and relative relationships with other people
9
37260
3000
y relaciones fraternales y de parentesco con otra gente,
00:40
who in turn have similar relationships with other people.
10
40260
2000
quienes a su vez tienen relaciones con otras personas.
00:42
And this spreads on out endlessly into a distance.
11
42260
3000
Y esto se extiende indefinidamente en la distancia.
00:45
And you get a network that looks like this.
12
45260
2000
Y se tiene una red que se parece a esto.
00:47
Every dot is a person.
13
47260
2000
Cada punto es una persona.
00:49
Every line between them is a relationship between two people --
14
49260
2000
Cada línea entre puntos es una relación entre dos personas...
00:51
different kinds of relationships.
15
51260
2000
distintos tipos de relaciones.
00:53
And you can get this kind of vast fabric of humanity,
16
53260
3000
Así se obtiene esta suerte de tejido de humanidad
00:56
in which we're all embedded.
17
56260
2000
en el que todos estamos inmersos.
00:58
And my colleague, James Fowler and I have been studying for quite sometime
18
58260
3000
Con mi colega James Fowler hemos estado estudiando durante bastante tiempo
01:01
what are the mathematical, social,
19
61260
2000
las reglas matemáticas, sociales,
01:03
biological and psychological rules
20
63260
3000
biológicas y psicológicas
01:06
that govern how these networks are assembled
21
66260
2000
que gobiernan la forma de ensamblaje de estas redes
01:08
and what are the similar rules
22
68260
2000
y las reglas similares
01:10
that govern how they operate, how they affect our lives.
23
70260
3000
que gobiernan la forma en que operan, en que afectan nuestras vidas.
01:13
But recently, we've been wondering
24
73260
2000
Y hace poco nos preguntábamos
01:15
whether it might be possible to take advantage of this insight,
25
75260
3000
si sería posible sacar ventaja de este conocimiento
01:18
to actually find ways to improve the world,
26
78260
2000
para encontrar maneras de mejorar el mundo,
01:20
to do something better,
27
80260
2000
de hacer algo mejor,
01:22
to actually fix things, not just understand things.
28
82260
3000
para solucionar las cosas y no sólo para entenderlas.
01:25
So one of the first things we thought we would tackle
29
85260
3000
Uno de los primeros temas que pensamos abordar
01:28
would be how we go about predicting epidemics.
30
88260
3000
era la forma de predecir epidemias.
01:31
And the current state of the art in predicting an epidemic --
31
91260
2000
Y la técnica actual para predecir epidemias
01:33
if you're the CDC or some other national body --
32
93260
3000
-en el CDC o algún otro organismo nacional-
01:36
is to sit in the middle where you are
33
96260
2000
es sentarse en el lugar que uno esté
01:38
and collect data
34
98260
2000
y recolectar datos
01:40
from physicians and laboratories in the field
35
100260
2000
de médicos y laboratorios en el terreno
01:42
that report the prevalence or the incidence of certain conditions.
36
102260
3000
que informen de la prevalencia o la incidencia de ciertas condiciones.
01:45
So, so and so patients have been diagnosed with something,
37
105260
3000
Pacientes así, así y así han sido diagnosticados [por aquí]
01:48
or other patients have been diagnosed,
38
108260
2000
u otros pacientes lo han sido [por allí]
01:50
and all these data are fed into a central repository, with some delay.
39
110260
3000
y todos estos datos van a un repositorio central con cierta demora.
01:53
And if everything goes smoothly,
40
113260
2000
Y si todo va bien,
01:55
one to two weeks from now
41
115260
2000
en una o dos semanas,
01:57
you'll know where the epidemic was today.
42
117260
3000
uno sabrá en qué estado estaba hoy la epidemia.
02:00
And actually, about a year or so ago,
43
120260
2000
En realidad hace cosa de un año
02:02
there was this promulgation
44
122260
2000
se hizo conocida
02:04
of the idea of Google Flu Trends, with respect to the flu,
45
124260
3000
esta noción de tendencia gripal en Google, en relación a la gripe,
02:07
where by looking at people's searching behavior today,
46
127260
3000
según la cual mirando el comportamiento de búsqueda hoy
02:10
we could know where the flu --
47
130260
2000
podíamos saber de la gripe...
02:12
what the status of the epidemic was today,
48
132260
2000
el estado actual de la epidemia,
02:14
what's the prevalence of the epidemic today.
49
134260
3000
la prevalecencia actual de la epidemia.
02:17
But what I'd like to show you today
50
137260
2000
Pero lo que hoy quiero mostrarles
02:19
is a means by which we might get
51
139260
2000
es un medio por el cual podríamos tener
02:21
not just rapid warning about an epidemic,
52
141260
3000
no sólo alertas rápidas de una epidemia
02:24
but also actually
53
144260
2000
sino también
02:26
early detection of an epidemic.
54
146260
2000
detección temprana de la misma.
02:28
And, in fact, this idea can be used
55
148260
2000
Y, de hecho, esta idea puede usarse
02:30
not just to predict epidemics of germs,
56
150260
3000
no sólo para predecir epidemias de gérmenes
02:33
but also to predict epidemics of all sorts of kinds.
57
153260
3000
sino también para predecir epidemias de todo tipo.
02:37
For example, anything that spreads by a form of social contagion
58
157260
3000
Por ejemplo, cualquier cosa que se propague por contagio social
02:40
could be understood in this way,
59
160260
2000
puede ser comprendida de este modo,
02:42
from abstract ideas on the left
60
162260
2000
desde las ideas de la izquierda
02:44
like patriotism, or altruism, or religion
61
164260
3000
como el patriotismo, el altruismo o la religión
02:47
to practices
62
167260
2000
hasta prácticas
02:49
like dieting behavior, or book purchasing,
63
169260
2000
como las dietas o la compra de libros
02:51
or drinking, or bicycle-helmet [and] other safety practices,
64
171260
3000
bebidas, cascos de bicicleta [y] otras medidas de seguridad;
02:54
or products that people might buy,
65
174260
2000
o productos que la gente podría adquirir,
02:56
purchases of electronic goods,
66
176260
2000
la compra de artículos electrónicos,
02:58
anything in which there's kind of an interpersonal spread.
67
178260
3000
cualquier cosa en la que haya propagación interpersonal.
03:01
A kind of a diffusion of innovation
68
181260
2000
Una especie de difusión de la innovación
03:03
could be understood and predicted
69
183260
2000
podría ser entendida y predicha
03:05
by the mechanism I'm going to show you now.
70
185260
3000
con el mecanismo que ahora voy a mostrarles.
03:08
So, as all of you probably know,
71
188260
2000
Así, como todos probablemente saben,
03:10
the classic way of thinking about this
72
190260
2000
la manera clásica de pensar en esto
03:12
is the diffusion-of-innovation,
73
192260
2000
es la "difusión de la innovación"
03:14
or the adoption curve.
74
194260
2000
o "curva de adopción".
03:16
So here on the Y-axis, we have the percent of the people affected,
75
196260
2000
Aquí en el eje Y tenemos el porcentaje de personas afectadas
03:18
and on the X-axis, we have time.
76
198260
2000
y en el eje X tenemos el tiempo.
03:20
And at the very beginning, not too many people are affected,
77
200260
3000
Al principio no hay demasiadas personas afectadas,
03:23
and you get this classic sigmoidal,
78
203260
2000
y se tiene esta curva sigmoidea clásica
03:25
or S-shaped, curve.
79
205260
2000
o curva en forma de S.
03:27
And the reason for this shape is that at the very beginning,
80
207260
2000
La razón de esta forma es que muy al principio
03:29
let's say one or two people
81
209260
2000
digamos que una o dos personas
03:31
are infected, or affected by the thing
82
211260
2000
están afectadas o infectadas
03:33
and then they affect, or infect, two people,
83
213260
2000
y luego ellos afectan, o infectan, a dos personas
03:35
who in turn affect four, eight, 16 and so forth,
84
215260
3000
que a su vez afectan a 4, 8, 16, etc.,
03:38
and you get the epidemic growth phase of the curve.
85
218260
3000
y se obtiene la fase de crecimiento de la epidemia en la curva.
03:41
And eventually, you saturate the population.
86
221260
2000
Y, finalmente, se satura la población.
03:43
There are fewer and fewer people
87
223260
2000
Hay cada vez menos personas
03:45
who are still available that you might infect,
88
225260
2000
que todavía pueden ser infectadas
03:47
and then you get the plateau of the curve,
89
227260
2000
y entonces se tiene la meseta de la curva,
03:49
and you get this classic sigmoidal curve.
90
229260
3000
y se obtiene esta curva sigmoidea clásica.
03:52
And this holds for germs, ideas,
91
232260
2000
Y esto vale para gérmenes, ideas,
03:54
product adoption, behaviors,
92
234260
2000
adopción de productos, comportamientos
03:56
and the like.
93
236260
2000
y similares.
03:58
But things don't just diffuse in human populations at random.
94
238260
3000
Pero las cosas no se difunden aleatoriamente en las poblaciones humanas.
04:01
They actually diffuse through networks.
95
241260
2000
Se difunden en redes.
04:03
Because, as I said, we live our lives in networks,
96
243260
3000
Porque, como dije, vivimos nuestras vidas en redes
04:06
and these networks have a particular kind of a structure.
97
246260
3000
y estas redes tienen un tipo particular de estructura.
04:09
Now if you look at a network like this --
98
249260
2000
Ahora, si vemos una red como ésta...
04:11
this is 105 people.
99
251260
2000
Ésta tiene 105 personas.
04:13
And the lines represent -- the dots are the people,
100
253260
2000
Y las líneas representan... los puntos son las personas
04:15
and the lines represent friendship relationships.
101
255260
2000
y las líneas las relaciones de amistad.
04:17
You might see that people occupy
102
257260
2000
Puede verse que las personas ocupan
04:19
different locations within the network.
103
259260
2000
distintas ubicaciones en la red.
04:21
And there are different kinds of relationships between the people.
104
261260
2000
Y hay distintos tipos de relaciones entre las personas.
04:23
You could have friendship relationships, sibling relationships,
105
263260
3000
Pueden darse relaciones de amistad, relaciones fraternales,
04:26
spousal relationships, co-worker relationships,
106
266260
3000
relaciones maritales, relaciones laborales,
04:29
neighbor relationships and the like.
107
269260
3000
relaciones vecinales, etc.
04:32
And different sorts of things
108
272260
2000
Y distintos tipos de cosas
04:34
spread across different sorts of ties.
109
274260
2000
se difunden por diferentes tipos de lazos.
04:36
For instance, sexually transmitted diseases
110
276260
2000
Por ejemplo, las enfermedades de transmisión sexual
04:38
will spread across sexual ties.
111
278260
2000
se esparcirán por los vínculos sexuales.
04:40
Or, for instance, people's smoking behavior
112
280260
2000
O, por ejemplo, el hábito de fumar
04:42
might be influenced by their friends.
113
282260
2000
podría ser influencia de los amigos.
04:44
Or their altruistic or their charitable giving behavior
114
284260
2000
O el altruismo y las donaciones caritativas
04:46
might be influenced by their coworkers,
115
286260
2000
podrían estar influenciados por los compañeros de trabajo,
04:48
or by their neighbors.
116
288260
2000
o por los vecinos.
04:50
But not all positions in the network are the same.
117
290260
3000
Pero no todas las ubicaciones de la red son iguales.
04:53
So if you look at this, you might immediately grasp
118
293260
2000
Así, si miran esto van a captar de inmediato
04:55
that different people have different numbers of connections.
119
295260
3000
que diferentes personas tienen distinta cantidad de conexiones.
04:58
Some people have one connection, some have two,
120
298260
2000
Algunas personas tienen 1 conexión, algunas tienen 2,
05:00
some have six, some have 10 connections.
121
300260
3000
algunas tienen 6, algunas tienen 10.
05:03
And this is called the "degree" of a node,
122
303260
2000
Y esto se llama el "grado" de un nodo
05:05
or the number of connections that a node has.
123
305260
2000
o la cantidad de conexiones que tiene un nodo.
05:07
But in addition, there's something else.
124
307260
2000
Pero hay algo más.
05:09
So, if you look at nodes A and B,
125
309260
2000
Si uno mira los nodos A y B,
05:11
they both have six connections.
126
311260
2000
ambos tienen 6 conexiones.
05:13
But if you can see this image [of the network] from a bird's eye view,
127
313260
3000
Pero si uno mira esta imagen [de la red] a vista de pájaro,
05:16
you can appreciate that there's something very different
128
316260
2000
puede apreciar que hay algo muy diferente
05:18
about nodes A and B.
129
318260
2000
entre los nodos A y B.
05:20
So, let me ask you this -- I can cultivate this intuition by asking a question --
130
320260
3000
Déjenme preguntarles esto, puedo fomentar esta intuición haciendo una pregunta:
05:23
who would you rather be
131
323260
2000
¿Quién les gustaría ser
05:25
if a deadly germ was spreading through the network, A or B?
132
325260
3000
si un germen se esparciera por la red, A o B?
05:28
(Audience: B.) Nicholas Christakis: B, it's obvious.
133
328260
2000
(Audiencia: B) Nicholas Christakis: B, obviamente.
05:30
B is located on the edge of the network.
134
330260
2000
B está ubicado al borde de la red.
05:32
Now, who would you rather be
135
332260
2000
Ahora, ¿quién les gustaría ser
05:34
if a juicy piece of gossip were spreading through the network?
136
334260
3000
si se propagara por la red un chisme jugoso?
05:37
A. And you have an immediate appreciation
137
337260
3000
A. Y uno tiene una apreciación inmediata
05:40
that A is going to be more likely
138
340260
2000
de que va a ser más probable que A
05:42
to get the thing that's spreading and to get it sooner
139
342260
3000
dé primero con lo que se está propagando
05:45
by virtue of their structural location within the network.
140
345260
3000
en virtud de su ubicación estructural dentro de la red.
05:48
A, in fact, is more central,
141
348260
2000
A, de hecho, es más central
05:50
and this can be formalized mathematically.
142
350260
3000
y esto se puede formalizar matemáticamente.
05:53
So, if we want to track something
143
353260
2000
Por lo tanto, si quisiéramos seguir algo
05:55
that was spreading through a network,
144
355260
3000
que se está propagando por una red,
05:58
what we ideally would like to do is to set up sensors
145
358260
2000
lo ideal sería poner sensores
06:00
on the central individuals within the network,
146
360260
2000
en los individuos del centro de la red,
06:02
including node A,
147
362260
2000
incluyendo el nodo A,
06:04
monitor those people that are right there in the middle of the network,
148
364260
3000
y monitorear a esas personas que están justo en el centro de la red,
06:07
and somehow get an early detection
149
367260
2000
para, de algún modo, detectar en forma temprana
06:09
of whatever it is that is spreading through the network.
150
369260
3000
lo que sea que se esté difundiendo por la red.
06:12
So if you saw them contract a germ or a piece of information,
151
372260
3000
Así, si los viéramos contraer un germen o una información
06:15
you would know that, soon enough,
152
375260
2000
uno sabría, muy pronto,
06:17
everybody was about to contract this germ
153
377260
2000
que todos están por contraer el germen
06:19
or this piece of information.
154
379260
2000
o por enterarse de esa información.
06:21
And this would be much better
155
381260
2000
Y esto sería mucho mejor
06:23
than monitoring six randomly chosen people,
156
383260
2000
que monitorear a 6 personas elegidas al azar
06:25
without reference to the structure of the population.
157
385260
3000
sin hacer referencia a la estructura de la población.
06:28
And in fact, if you could do that,
158
388260
2000
Y, de hecho, si uno pudiera hacer eso
06:30
what you would see is something like this.
159
390260
2000
lo que vería sería algo como esto.
06:32
On the left-hand panel, again, we have the S-shaped curve of adoption.
160
392260
3000
De nuevo, en el panel de la izquierda tenemos la curva de adopción en forma de S.
06:35
In the dotted red line, we show
161
395260
2000
En la línea roja punteada mostramos
06:37
what the adoption would be in the random people,
162
397260
2000
cómo sería la adopción en las personas elegidas al azar
06:39
and in the left-hand line, shifted to the left,
163
399260
3000
y en la línea de la izquierda, desplazada a la izquierda,
06:42
we show what the adoption would be
164
402260
2000
mostramos cómo sería la adopción
06:44
in the central individuals within the network.
165
404260
2000
en los individuos del centro de la red.
06:46
On the Y-axis is the cumulative instances of contagion,
166
406260
2000
En el eje Y están las instancias acumulativas de contagio
06:48
and on the X-axis is the time.
167
408260
2000
y en el eje X está el tiempo.
06:50
And on the right-hand side, we show the same data,
168
410260
2000
Y a la derecha, mostramos los mismos datos,
06:52
but here with daily incidence.
169
412260
2000
pero aquí con incidencia diaria.
06:54
And what we show here is -- like, here --
170
414260
2000
Y lo que aquí mostramos, como en este caso,
06:56
very few people are affected, more and more and more and up to here,
171
416260
2000
es que hay pocas personas afectadas, cada vez más y más
06:58
and here's the peak of the epidemic.
172
418260
2000
hasta llegar aquí, y aquí es el pico de la epidemia.
07:00
But shifted to the left is what's occurring in the central individuals.
173
420260
2000
Pero desplazado a la izquierda se ve lo que ocurre
07:02
And this difference in time between the two
174
422260
3000
con los individuos del centro. Y esta diferencia en tiempo entre los dos
07:05
is the early detection, the early warning we can get,
175
425260
3000
es la detección temprana, la alerta temprana que se dispara
07:08
about an impending epidemic
176
428260
2000
sobre una epidemia inminente
07:10
in the human population.
177
430260
2000
en la población humana.
07:12
The problem, however,
178
432260
2000
El problema, sin embargo,
07:14
is that mapping human social networks
179
434260
2000
es que el mapeo de redes sociales humanas
07:16
is not always possible.
180
436260
2000
no siempre es posible.
07:18
It can be expensive, not feasible,
181
438260
2000
Puede que sea caro, [muy difícil],
07:20
unethical,
182
440260
2000
antiético,
07:22
or, frankly, just not possible to do such a thing.
183
442260
3000
o, francamente, imposible de realizar.
07:25
So, how can we figure out
184
445260
2000
Entonces: ¿cómo podemos averiguar
07:27
who the central people are in a network
185
447260
2000
cuáles son las personas centrales de una red
07:29
without actually mapping the network?
186
449260
3000
sin, de hecho, mapear la red?
07:32
What we came up with
187
452260
2000
Y surgió la idea
07:34
was an idea to exploit an old fact,
188
454260
2000
de explotar un hecho muy antiguo
07:36
or a known fact, about social networks,
189
456260
2000
o un hecho conocido de las redes sociales
07:38
which goes like this:
190
458260
2000
que dice así:
07:40
Do you know that your friends
191
460260
2000
¿sabías que tus amigos
07:42
have more friends than you do?
192
462260
3000
tienen más amigos que tú?
07:45
Your friends have more friends than you do,
193
465260
3000
Tus amigos tienen más amigos que tú.
07:48
and this is known as the friendship paradox.
194
468260
2000
Y esto se conoce como la paradoja de la amistad.
07:50
Imagine a very popular person in the social network --
195
470260
2000
Imaginen una persona muy popular en la red social
07:52
like a party host who has hundreds of friends --
196
472260
3000
-como un anfitrión de una fiesta con cientos de amigos-
07:55
and a misanthrope who has just one friend,
197
475260
2000
y un misántropo que tiene un solo amigo;
07:57
and you pick someone at random from the population;
198
477260
3000
si uno toma una persona al azar,
08:00
they were much more likely to know the party host.
199
480260
2000
es mucho más probable que conozca al anfitrión.
08:02
And if they nominate the party host as their friend,
200
482260
2000
Y si señala al anfitrión como amigo,
08:04
that party host has a hundred friends,
201
484260
2000
ese anfitrión tiene cientos de amigos,
08:06
therefore, has more friends than they do.
202
486260
3000
por lo tanto tiene más amigos que uno.
08:09
And this, in essence, is what's known as the friendship paradox.
203
489260
3000
Y esto, en esencia, es lo que se conoce como la paradoja de la amistad.
08:12
The friends of randomly chosen people
204
492260
3000
Los amigos de las personas elegidas al azar
08:15
have higher degree, and are more central
205
495260
2000
tienen más alto grado y están más al centro
08:17
than the random people themselves.
206
497260
2000
que la propia gente elegida al azar.
08:19
And you can get an intuitive appreciation for this
207
499260
2000
Y uno puede hacerse una idea intuitiva de esto
08:21
if you imagine just the people at the perimeter of the network.
208
501260
3000
si piensa en la gente del perímetro de la red.
08:24
If you pick this person,
209
504260
2000
Si uno elige a esta persona
08:26
the only friend they have to nominate is this person,
210
506260
3000
el único amigo que tendrá para elegir es esta persona,
08:29
who, by construction, must have at least two
211
509260
2000
quien, por construcción, debe tener al menos dos
08:31
and typically more friends.
212
511260
2000
o, normalmente, más amigos.
08:33
And that happens at every peripheral node.
213
513260
2000
Y eso sucede en cada nodo periférico.
08:35
And in fact, it happens throughout the network as you move in,
214
515260
3000
De hecho, sucede en toda la red conforme uno se desplaza,
08:38
everyone you pick, when they nominate a random --
215
518260
2000
cualquiera que elijamos, cuando nomine alguien al azar...
08:40
when a random person nominates a friend of theirs,
216
520260
3000
cuando una persona al azar nomina a un amigo
08:43
you move closer to the center of the network.
217
523260
3000
uno se mueve más cerca del centro de la red.
08:46
So, we thought we would exploit this idea
218
526260
3000
Así, pensamos en explotar esta idea
08:49
in order to study whether we could predict phenomena within networks.
219
529260
3000
para estudiar si podíamos predecir fenómenos dentro de las redes.
08:52
Because now, with this idea
220
532260
2000
Porque ahora, con esta idea,
08:54
we can take a random sample of people,
221
534260
2000
podemos tomar una muestra aleatoria de gente,
08:56
have them nominate their friends,
222
536260
2000
hacer que elijan a sus amigos,
08:58
those friends would be more central,
223
538260
2000
y esos amigos estarán más al centro,
09:00
and we could do this without having to map the network.
224
540260
3000
y podríamos hacer eso sin tener que mapear la red.
09:03
And we tested this idea with an outbreak of H1N1 flu
225
543260
3000
Hemos probado esta idea con un brote de la gripe H1N1
09:06
at Harvard College
226
546260
2000
en la universidad de Harvard
09:08
in the fall and winter of 2009, just a few months ago.
227
548260
3000
en el otoño y el invierno de 2009, hace apenas unos meses.
09:11
We took 1,300 randomly selected undergraduates,
228
551260
3000
Tomamos 1.300 estudiantes seleccionados al azar,
09:14
we had them nominate their friends,
229
554260
2000
hicimos que elijan a sus amigos
09:16
and we followed both the random students and their friends
230
556260
2000
y seguimos a los estudiantes elegidos al azar y a sus amigos
09:18
daily in time
231
558260
2000
diariamente
09:20
to see whether or not they had the flu epidemic.
232
560260
3000
para ver si tenían o no la epidemia de gripe.
09:23
And we did this passively by looking at whether or not they'd gone to university health services.
233
563260
3000
Y lo hicimos pasivamente observando si habían ido a los servicios de salud universitarios.
09:26
And also, we had them [actively] email us a couple of times a week.
234
566260
3000
Les pedimos también que nos envíen un correo un par de veces por semana.
09:29
Exactly what we predicted happened.
235
569260
3000
Y sucedió exactamente lo que predijimos.
09:32
So the random group is in the red line.
236
572260
3000
El grupo aleatorio está en la línea roja.
09:35
The epidemic in the friends group has shifted to the left, over here.
237
575260
3000
La epidemia en el grupo de amigos se desplazó a la izquierda, por aquí.
09:38
And the difference in the two is 16 days.
238
578260
3000
Y la diferencia entre los dos es de 16 días.
09:41
By monitoring the friends group,
239
581260
2000
Monitoreando el grupo de amigos
09:43
we could get 16 days advance warning
240
583260
2000
pudimos tener una alerta 16 días antes
09:45
of an impending epidemic in this human population.
241
585260
3000
de una epidemia inminente en esta población humana.
09:48
Now, in addition to that,
242
588260
2000
Ahora, además de eso,
09:50
if you were an analyst who was trying to study an epidemic
243
590260
3000
si uno fuese un analista que trata de estudiar una epidemia
09:53
or to predict the adoption of a product, for example,
244
593260
3000
o de predecir la adopción de un producto, por ejemplo,
09:56
what you could do is you could pick a random sample of the population,
245
596260
3000
lo que podría hacer es tomar una muestra aleatoria de la población,
09:59
also have them nominate their friends and follow the friends
246
599260
3000
pedirle que elijan a sus amigos y seguir a los amigos,
10:02
and follow both the randoms and the friends.
247
602260
3000
y seguir tanto a los aleatorios como a los amigos.
10:05
Among the friends, the first evidence you saw of a blip above zero
248
605260
3000
Entre los amigos, la primera evidencia de un salto sobre cero
10:08
in adoption of the innovation, for example,
249
608260
3000
en la adopción de innovación, por ejemplo,
10:11
would be evidence of an impending epidemic.
250
611260
2000
sería la evidencia de una epidemia inminente.
10:13
Or you could see the first time the two curves diverged,
251
613260
3000
O uno podría ver la primera vez que divergen las dos curvas,
10:16
as shown on the left.
252
616260
2000
como se muestra a la izquierda.
10:18
When did the randoms -- when did the friends take off
253
618260
3000
¿Cuándo los aleatorios... cuándo despegaron los amigos
10:21
and leave the randoms,
254
621260
2000
y dejaron a los aleatorios
10:23
and [when did] their curve start shifting?
255
623260
2000
y su curva empezó a desplazarse?
10:25
And that, as indicated by the white line,
256
625260
2000
Y eso, como indica la línea blanca,
10:27
occurred 46 days
257
627260
2000
se produjo 46 días
10:29
before the peak of the epidemic.
258
629260
2000
antes del pico de la epidemia.
10:31
So this would be a technique
259
631260
2000
Así que esta sería una técnica
10:33
whereby we could get more than a month-and-a-half warning
260
633260
2000
mediante la cual se podría alertar más de un mes y medio antes
10:35
about a flu epidemic in a particular population.
261
635260
3000
la epidemia de gripe en una población en particular.
10:38
I should say that
262
638260
2000
Debo decir que
10:40
how far advanced a notice one might get about something
263
640260
2000
la antelación con la que puede conocerse una noticia
10:42
depends on a host of factors.
264
642260
2000
depende de una serie de factores.
10:44
It could depend on the nature of the pathogen --
265
644260
2000
Podría depender de la naturaleza del patógeno,
10:46
different pathogens,
266
646260
2000
distintos patógenos,
10:48
using this technique, you'd get different warning --
267
648260
2000
usando esta técnica, se obtienen distintas alertas,
10:50
or other phenomena that are spreading,
268
650260
2000
u otros fenómenos que se están extendiendo
10:52
or frankly, on the structure of the human network.
269
652260
3000
o, francamente, de la estructura de la red humana.
10:55
Now in our case, although it wasn't necessary,
270
655260
3000
En nuestro caso, aunque no era necesario,
10:58
we could also actually map the network of the students.
271
658260
2000
pudimos, de hecho, mapear la red de estudiantes.
11:00
So, this is a map of 714 students
272
660260
2000
Este es un mapeo de 714 estudiantes
11:02
and their friendship ties.
273
662260
2000
y sus vínculos de amistad.
11:04
And in a minute now, I'm going to put this map into motion.
274
664260
2000
Y en un minuto voy a poner este mapeo en movimiento.
11:06
We're going to take daily cuts through the network
275
666260
2000
Vamos a tomar cortes diarios de la red
11:08
for 120 days.
276
668260
2000
durante 120 días.
11:10
The red dots are going to be cases of the flu,
277
670260
3000
Los puntos rojos van a ser casos de gripe
11:13
and the yellow dots are going to be friends of the people with the flu.
278
673260
3000
y los puntos amarillos van a ser amigos de las personas con gripe.
11:16
And the size of the dots is going to be proportional
279
676260
2000
Y el tamaño de los puntos va a ser proporcional
11:18
to how many of their friends have the flu.
280
678260
2000
a la cantidad de amigos con gripe.
11:20
So bigger dots mean more of your friends have the flu.
281
680260
3000
Así, puntos más grandes significan más amigos con gripe.
11:23
And if you look at this image -- here we are now in September the 13th --
282
683260
3000
Y si miran esta imagen, aquí estamos en el 13 de septiembre,
11:26
you're going to see a few cases light up.
283
686260
2000
van a ver algunos casos iluminados.
11:28
You're going to see kind of blooming of the flu in the middle.
284
688260
2000
Van a ver una especie de florecimiento de la gripe en el medio.
11:30
Here we are on October the 19th.
285
690260
3000
Aquí estamos el 19 de octubre. La pendiente de la curva
11:33
The slope of the epidemic curve is approaching now, in November.
286
693260
2000
de la epidemia se está acercando ahora, en noviembre.
11:35
Bang, bang, bang, bang, bang -- you're going to see lots of blooming in the middle,
287
695260
3000
Bang, bang, bang, bang, van a ver un gran florecimiento en el medio,
11:38
and then you're going to see a sort of leveling off,
288
698260
2000
y luego van a ver una especie de nivelación,
11:40
fewer and fewer cases towards the end of December.
289
700260
3000
cada vez menos casos hasta fines de diciembre.
11:43
And this type of a visualization
290
703260
2000
Y este tipo de visualización
11:45
can show that epidemics like this take root
291
705260
2000
puede mostrar que las epidemias como éstas echan raíces
11:47
and affect central individuals first,
292
707260
2000
y afectan primero a los individuos del centro
11:49
before they affect others.
293
709260
2000
antes de afectar a otros.
11:51
Now, as I've been suggesting,
294
711260
2000
Ahora, como he estado sugiriendo,
11:53
this method is not restricted to germs,
295
713260
3000
este método no se limita a los gérmenes,
11:56
but actually to anything that spreads in populations.
296
716260
2000
sino, en realidad, a cualquier cosa que se propague en la población.
11:58
Information spreads in populations,
297
718260
2000
La información se propaga en la población.
12:00
norms can spread in populations,
298
720260
2000
Las normas se propagan en la población.
12:02
behaviors can spread in populations.
299
722260
2000
Los comportamientos pueden propagarse en la población.
12:04
And by behaviors, I can mean things like criminal behavior,
300
724260
3000
Y comportamiento puede significar comportamiento criminal
12:07
or voting behavior, or health care behavior,
301
727260
3000
o electoral, o del cuidado de la salud
12:10
like smoking, or vaccination,
302
730260
2000
como el tabaco o las vacunas,
12:12
or product adoption, or other kinds of behaviors
303
732260
2000
o la adopción de productos u otro tipo de comportamiento
12:14
that relate to interpersonal influence.
304
734260
2000
relacionado con la influencia interpersonal.
12:16
If I'm likely to do something that affects others around me,
305
736260
3000
Si soy capaz de hacer algo que afecta a los demás a mi alrededor,
12:19
this technique can get early warning or early detection
306
739260
3000
esta técnica puede proporcionar una alerta o detección temprana
12:22
about the adoption within the population.
307
742260
3000
sobre la adopción en la población.
12:25
The key thing is that for it to work,
308
745260
2000
La clave es que, para que funcione,
12:27
there has to be interpersonal influence.
309
747260
2000
tiene que haber influencia interpersonal.
12:29
It cannot be because of some broadcast mechanism
310
749260
2000
No puede deberse a un mecanismo de difusión
12:31
affecting everyone uniformly.
311
751260
3000
que afecte a todos por igual.
12:35
Now the same insights
312
755260
2000
Ahora, los mismos conocimientos
12:37
can also be exploited -- with respect to networks --
313
757260
3000
de las redes pueden ser explotados también
12:40
can also be exploited in other ways,
314
760260
3000
de otras maneras
12:43
for example, in the use of targeting
315
763260
2000
por ejemplo, para seleccionar
12:45
specific people for interventions.
316
765260
2000
personas específicas para intervenciones.
12:47
So, for example, most of you are probably familiar
317
767260
2000
Muchos de Uds. están familiarizados probablemente
12:49
with the notion of herd immunity.
318
769260
2000
con la noción de inmunidad de grupo.
12:51
So, if we have a population of a thousand people,
319
771260
3000
Así, si tenemos una población de mil personas
12:54
and we want to make the population immune to a pathogen,
320
774260
3000
y queremos hacer que la población sea inmune a un patógeno
12:57
we don't have to immunize every single person.
321
777260
2000
no tenemos que inmunizar a todos.
12:59
If we immunize 960 of them,
322
779260
2000
Si inmunizamos a 960 de ellos
13:01
it's as if we had immunized a hundred [percent] of them.
323
781260
3000
es como si hubiéramos inmunizado al 100% de ellos.
13:04
Because even if one or two of the non-immune people gets infected,
324
784260
3000
Porque incluso si una o dos de las personas no inmunes se infectan,
13:07
there's no one for them to infect.
325
787260
2000
no hay nadie a quien puedan infectar.
13:09
They are surrounded by immunized people.
326
789260
2000
Están rodeados de personas inmunizadas.
13:11
So 96 percent is as good as 100 percent.
327
791260
3000
Así que el 96% es tan bueno como el 100%.
13:14
Well, some other scientists have estimated
328
794260
2000
Bueno, algunos científicos han estimado
13:16
what would happen if you took a 30 percent random sample
329
796260
2000
qué pasaría si se toma una muestra aleatoria del 30%
13:18
of these 1000 people, 300 people and immunized them.
330
798260
3000
y de estas 1.000 personas se inmuniza a 300.
13:21
Would you get any population-level immunity?
331
801260
2000
¿Se obtendría alguna inmunidad a nivel poblacional?
13:23
And the answer is no.
332
803260
3000
Y la respuesta es no.
13:26
But if you took this 30 percent, these 300 people
333
806260
2000
Pero si uno toma este 30%, estas 300 personas,
13:28
and had them nominate their friends
334
808260
2000
y hacemos que elijan a sus amigos
13:30
and took the same number of vaccine doses
335
810260
3000
y tomamos la misma cantidad de dosis de vacunas
13:33
and vaccinated the friends of the 300 --
336
813260
2000
y vacunamos a los amigos de los 300,
13:35
the 300 friends --
337
815260
2000
los 300 amigos,
13:37
you can get the same level of herd immunity
338
817260
2000
se obtiene el mismo nivel de inmunidad de grupo
13:39
as if you had vaccinated 96 percent of the population
339
819260
3000
que si vacunáramos al 96% de la población
13:42
at a much greater efficiency, with a strict budget constraint.
340
822260
3000
con mucha mayor eficiencia y una restricción presupuestaria estricta.
13:45
And similar ideas can be used, for instance,
341
825260
2000
Y pueden usarse ideas similares, por ejemplo,
13:47
to target distribution of things like bed nets
342
827260
2000
para enfocar la distribucion de cosas como mosquiteros
13:49
in the developing world.
343
829260
2000
en el mundo en desarrollo.
13:51
If we could understand the structure of networks in villages,
344
831260
3000
Si pudiésemos identificar la estructura de las redes en los pueblos
13:54
we could target to whom to give the interventions
345
834260
2000
podríamos elegir a quién darle las intervenciones
13:56
to foster these kinds of spreads.
346
836260
2000
para fomentar este tipo de propagación.
13:58
Or, frankly, for advertising with all kinds of products.
347
838260
3000
O bien, francamente, para publicitar todo tipo de productos.
14:01
If we could understand how to target,
348
841260
2000
Si pudiéramos entender cómo seleccionar,
14:03
it could affect the efficiency
349
843260
2000
eso podría afectar la eficiencia
14:05
of what we're trying to achieve.
350
845260
2000
de lo que estamos tratando de lograr.
14:07
And in fact, we can use data
351
847260
2000
Y, de hecho, podemos usar datos
14:09
from all kinds of sources nowadays [to do this].
352
849260
2000
de todo tipo de fuentes hoy en día [para hacerlo].
14:11
This is a map of eight million phone users
353
851260
2000
Este es un mapeo de 8 millones de usuarios de teléfono
14:13
in a European country.
354
853260
2000
en un país europeo.
14:15
Every dot is a person, and every line represents
355
855260
2000
Cada punto es una persona, y cada línea representa
14:17
a volume of calls between the people.
356
857260
2000
un volumen de llamadas entre personas.
14:19
And we can use such data, that's being passively obtained,
357
859260
3000
Y podemos usar estos datos obtenidos de manera pasiva
14:22
to map these whole countries
358
862260
2000
para mapear estos países enteros
14:24
and understand who is located where within the network.
359
864260
3000
y comprender dónde se ubica cada quien en la red.
14:27
Without actually having to query them at all,
360
867260
2000
Sin tener que interrogarlos en absoluto
14:29
we can get this kind of a structural insight.
361
869260
2000
podemos obtener este tipo de conocimiento estructural.
14:31
And other sources of information, as you're no doubt aware
362
871260
3000
Y otras fuentes de información, que Uds. sin duda conocen,
14:34
are available about such features, from email interactions,
363
874260
3000
están disponibles a partir de las interacciones de correo electrónico,
14:37
online interactions,
364
877260
2000
interacciones en línea,
14:39
online social networks and so forth.
365
879260
3000
redes sociales virtuales, etc.
14:42
And in fact, we are in the era of what I would call
366
882260
2000
Y, de hecho, estamos en la era de lo que llamaría
14:44
"massive-passive" data collection efforts.
367
884260
3000
esfuerzos de recolección de datos "masivo-pasivos".
14:47
They're all kinds of ways we can use massively collected data
368
887260
3000
Hay todo tipo de maneras de recolectar datos en forma masiva
14:50
to create sensor networks
369
890260
3000
para crear redes de sensores
14:53
to follow the population,
370
893260
2000
para seguir a la población
14:55
understand what's happening in the population,
371
895260
2000
y comprender lo que sucede en la población
14:57
and intervene in the population for the better.
372
897260
3000
e intervenir en la población para mejor.
15:00
Because these new technologies tell us
373
900260
2000
Porque estas nuevas tecnologías nos dicen
15:02
not just who is talking to whom,
374
902260
2000
no sólo quién habla con quién
15:04
but where everyone is,
375
904260
2000
sino dónde está cada uno
15:06
and what they're thinking based on what they're uploading on the Internet,
376
906260
3000
y lo que están pensando en base a lo que están subiendo a internet,
15:09
and what they're buying based on their purchases.
377
909260
2000
y lo que están consumiendo en base a sus compras.
15:11
And all this administrative data can be pulled together
378
911260
3000
Y todos estos datos administrativos pueden juntarse
15:14
and processed to understand human behavior
379
914260
2000
y ser procesados para comprender el comportamiento humano
15:16
in a way we never could before.
380
916260
3000
en modos nunca antes posibles.
15:19
So, for example, we could use truckers' purchases of fuel.
381
919260
3000
Por ejemplo: podríamos usar las compras de combustible de transportistas.
15:22
So the truckers are just going about their business,
382
922260
2000
Los transportistas hacen lo suyo
15:24
and they're buying fuel.
383
924260
2000
y compran combustible.
15:26
And we see a blip up in the truckers' purchases of fuel,
384
926260
3000
Vemos una suba en la compra de combustible de los transportistas
15:29
and we know that a recession is about to end.
385
929260
2000
y sabemos que una recesión está por terminar.
15:31
Or we can monitor the velocity
386
931260
2000
O podemos analizar la velocidad
15:33
with which people are moving with their phones on a highway,
387
933260
3000
a la que se mueve la gente con sus celulares en la autopista
15:36
and the phone company can see,
388
936260
2000
y la compañía telefónica puede ver,
15:38
as the velocity is slowing down,
389
938260
2000
conforme la velocidad disminuye,
15:40
that there's a traffic jam.
390
940260
2000
que hay un atasco de tráfico.
15:42
And they can feed that information back to their subscribers,
391
942260
3000
Y se puede enviar esa información a los clientes,
15:45
but only to their subscribers on the same highway
392
945260
2000
pero sólo a los clientes que están en esa misma autopista
15:47
located behind the traffic jam!
393
947260
2000
ubicados detrás del atasco.
15:49
Or we can monitor doctors prescribing behaviors, passively,
394
949260
3000
O podemos monitorear diagnósticos médicos, de forma pasiva,
15:52
and see how the diffusion of innovation with pharmaceuticals
395
952260
3000
y ver la difusión de innovación en productos farmacéuticos
15:55
occurs within [networks of] doctors.
396
955260
2000
en las redes de médicos.
15:57
Or again, we can monitor purchasing behavior in people
397
957260
2000
O, de vuelta, podemos seguir los hábitos de compra de la gente
15:59
and watch how these types of phenomena
398
959260
2000
y observar cómo estos tipos de fenómenos
16:01
can diffuse within human populations.
399
961260
3000
pueden difundirse en las poblaciones humanas.
16:04
And there are three ways, I think,
400
964260
2000
Y creo que hay tres maneras
16:06
that these massive-passive data can be used.
401
966260
2000
en que pueden usarse estos datos masivo-pasivos.
16:08
One is fully passive,
402
968260
2000
Una es totalmente pasiva
16:10
like I just described --
403
970260
2000
como acabo de describir.
16:12
as in, for instance, the trucker example,
404
972260
2000
Por ejemplo, el caso de los transportistas
16:14
where we don't actually intervene in the population in any way.
405
974260
2000
en el que no se interviene en la población de ningún modo.
16:16
One is quasi-active,
406
976260
2000
Otro es casi activo,
16:18
like the flu example I gave,
407
978260
2000
como el ejemplo que di de la gripe,
16:20
where we get some people to nominate their friends
408
980260
3000
en el que pedimos a la gente que elija a sus amigos,
16:23
and then passively monitor their friends --
409
983260
2000
y luego controlamos pasivamente a sus amigos:
16:25
do they have the flu, or not? -- and then get warning.
410
985260
2000
¿tienen la gripe o no? Y luego la advertencia.
16:27
Or another example would be,
411
987260
2000
Y otro ejemplo sería
16:29
if you're a phone company, you figure out who's central in the network
412
989260
3000
si uno es una compañía telefónica, averigua quiénes son el centro de la red,
16:32
and you ask those people, "Look, will you just text us your fever every day?
413
992260
3000
y le pregunta a esa gente: "¿Podrías mandarnos un sms
16:35
Just text us your temperature."
414
995260
2000
con tu temperatura todos los días?
16:37
And collect vast amounts of information about people's temperature,
415
997260
3000
Y uno junta ingentes cantidades de información de la temperatura de la gente
16:40
but from centrally located individuals.
416
1000260
2000
pero de los individuos del centro.
16:42
And be able, on a large scale,
417
1002260
2000
Y se es capaz, a gran escala,
16:44
to monitor an impending epidemic
418
1004260
2000
de monitorear una epidemia inminente
16:46
with very minimal input from people.
419
1006260
2000
con una participación mínima de la gente.
16:48
Or, finally, it can be more fully active --
420
1008260
2000
O podría ser algo completamente activo,
16:50
as I know subsequent speakers will also talk about today --
421
1010260
2000
sé que los próximos oradores también hablarán de esto hoy,
16:52
where people might globally participate in wikis,
422
1012260
2000
donde la gente participará globalmente en wikis
16:54
or photographing, or monitoring elections,
423
1014260
3000
o fotografiando, o siguiendo elecciones,
16:57
and upload information in a way that allows us to pool
424
1017260
2000
y subiendo información de modo que pueda consolidarse
16:59
information in order to understand social processes
425
1019260
2000
para comprender los procesos sociales
17:01
and social phenomena.
426
1021260
2000
y los fenómenos sociales.
17:03
In fact, the availability of these data, I think,
427
1023260
2000
De hecho, la disponibilidad de estos datos, creo,
17:05
heralds a kind of new era
428
1025260
2000
anuncian una nueva era
17:07
of what I and others would like to call
429
1027260
2000
de lo que tanto yo como otros daríamos en llamar
17:09
"computational social science."
430
1029260
2000
"ciencias sociales de cómputo".
17:11
It's sort of like when Galileo invented -- or, didn't invent --
431
1031260
3000
Es como cuando Galileo inventó -o no inventó-
17:14
came to use a telescope
432
1034260
2000
utilizó un telescopio
17:16
and could see the heavens in a new way,
433
1036260
2000
y pudo ver el firmamento de otra manera;
17:18
or Leeuwenhoek became aware of the microscope --
434
1038260
2000
o cuando Leeuwenhoek conoció el microscopio
17:20
or actually invented --
435
1040260
2000
-o en realidad lo inventó-
17:22
and could see biology in a new way.
436
1042260
2000
y pudo ver la biología de manera nueva.
17:24
But now we have access to these kinds of data
437
1044260
2000
Pero ahora tenemos acceso a estos datos
17:26
that allow us to understand social processes
438
1046260
2000
que nos permiten entender los procesos sociales
17:28
and social phenomena
439
1048260
2000
y los fenómenos sociales
17:30
in an entirely new way that was never before possible.
440
1050260
3000
de una forma totalmente nueva que nunca antes fue posible.
17:33
And with this science, we can
441
1053260
2000
Y con esa ciencia podemos
17:35
understand how exactly
442
1055260
2000
entender exactamente cómo
17:37
the whole comes to be greater
443
1057260
2000
el todo viene a ser más grande
17:39
than the sum of its parts.
444
1059260
2000
que la suma de las partes.
17:41
And actually, we can use these insights
445
1061260
2000
Y, en realidad, podemos usar estos conocimientos
17:43
to improve society and improve human well-being.
446
1063260
3000
para mejorar la sociedad y el bienestar del hombre.
17:46
Thank you.
447
1066260
2000
Gracias.
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