Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

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TED


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Traduttore: Michele Gianella Revisore: Marina Macchia
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
16260
3000
Per me, questa storia inizia circa 15 anni fa,
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
19260
3000
quando ero medico all'hospice dell'Università di Chicago.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
22260
3000
Assistevo i pazienti in punto di morte, e le loro famiglie,
00:25
in the South Side of Chicago.
3
25260
2000
nel South Side di Chicago.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
27260
3000
Osservavo cosa succedeva ai pazienti e alle loro famiglie
00:30
over the course of their terminal illness.
5
30260
3000
nel decorso della loro malattia terminale.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
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33260
2000
E nel mio laboratorio, studiavo il "widowhood effect"
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
35260
2000
un'idea presente nelle scienze sociali
00:37
going back 150 years,
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37260
2000
da 150 anni a questa parte,
00:39
known as "dying of a broken heart."
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39260
2000
nota come "la morte di un cuore spezzato."
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
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41260
3000
È il motivo per cui, ad esempio, quando morirò mia moglie potrà correre
00:44
for instance, in the first year.
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44260
2000
un rischio doppio di morire nel primo anno di lutto.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
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46260
3000
In particolare, mi era stata affidata
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a woman who was dying of dementia.
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49260
2000
una donna che stava morendo di demenza.
00:51
And in this case, unlike this couple,
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2000
E a differenza di questa coppia, quella donna
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she was being cared for
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53260
2000
era accudita
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by her daughter.
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2000
dalla figlia.
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And the daughter was exhausted from caring for her mother.
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57260
3000
Il compito di accudire sua madre stava sfinendo la figlia.
01:00
And the daughter's husband,
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2000
E anche il marito
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he also was sick
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62260
3000
della figlia soffriva
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from his wife's exhaustion.
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2000
per l'esaurimento di sua moglie.
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And I was driving home one day,
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2000
E mentre tornavo a casa, un giorno,
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and I get a phone call from the husband's friend,
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3000
ricevetti una chiamata da un amico del marito,
01:12
calling me because he was depressed
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2000
che mi chiamava perché era avvilito
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about what was happening to his friend.
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2000
da quanto stava avvenendo al suo amico.
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So here I get this call from this random guy
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2000
Venni quindi chiamato da uno sconosciuto
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that's having an experience
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78260
2000
le cui esperienze di vita
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that's being influenced by people
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2000
erano condizionate da persone
01:22
at some social distance.
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82260
2000
ad una certa distanza sociale.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
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84260
3000
E così compresi immediatamente due cose molto semplici.
01:27
First, the widowhood effect
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87260
2000
Primo, il "widowhood effect"
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was not restricted to husbands and wives.
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3000
non era ristretto a mariti e mogli.
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And second, it was not restricted to pairs of people.
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92260
3000
E secondo, non era limitato a coppie di persone.
01:35
And I started to see the world
33
95260
2000
E iniziai a vedere il mondo
01:37
in a whole new way,
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97260
2000
in un modo completamente nuovo,
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
99260
3000
come coppie di persone connesse l'una all'altra.
01:42
And then I realized that these individuals
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102260
2000
Poi mi resi conto che questi soggetti
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
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104260
3000
formavano "quadruple" con altre coppie di persone loro vicine.
01:47
And then, in fact, these people
38
107260
2000
E che queste persone
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
109260
2000
erano coinvolte in altri tipi di relazioni,
01:51
marriage and spousal
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111260
2000
come matrimoni, amicizie,
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
113260
2000
e altri tipi di legami.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
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115260
3000
E che queste connessioni erano vaste,
01:58
and that we were all embedded in this
43
118260
2000
e tutti noi siamo connessi, in questo
02:00
broad set of connections with each other.
44
120260
3000
grande intreccio di relazioni, a ciascun altro.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
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123260
3000
Iniziai così a vedere il mondo in modo completamente nuovo,
02:06
and I became obsessed with this.
46
126260
2000
e una domanda mi ossessionava:
02:08
I became obsessed with how it might be
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128260
2000
com'è possibile
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
130260
2000
che siamo inseriti in queste reti sociali,
02:12
and how they affect our lives.
49
132260
2000
e come condizionano le nostre vite?
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
134260
3000
Le reti sociali hanno una loro complicata bellezza,
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
137260
2000
e sono così elaborate, complesse,
02:19
and so ubiquitous, in fact,
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139260
2000
e così onnipresenti,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
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141260
3000
che dobbiamo chiederci quale scopo assolvano.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
144260
2000
Perché tendiamo a inserirci in reti sociali?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
146260
2000
Come si formano? Come agiscono?
02:28
And how do they effect us?
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148260
2000
E come ci condizionano?
02:30
So my first topic with respect to this,
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150260
3000
Alla luce di questo, il mio primo soggetto di studio
02:33
was not death, but obesity.
58
153260
3000
non fu la morte, ma l'obesità.
02:36
It had become trendy
59
156260
2000
Improvvisamente era diventato di moda
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to speak about the "obesity epidemic."
60
158260
2000
parlare dell"epidemia di obesità".
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
160260
3000
Insieme al mio collaboratore, James Fowler,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
163260
3000
iniziammo a chiederci se l'obesità fosse davvero epidemica,
02:46
and could it spread from person to person
63
166260
2000
e potesse diffondersi da persona a persona
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
168260
3000
come nelle quattro persone di cui ho parlato prima.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
171260
3000
Questa slide mostra alcuni dei nostri risultati iniziali.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
174260
3000
Sono 2.200 persone nell'anno 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
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177260
2000
Ogni punto è una persona. La grandezza del punto
02:59
proportional to people's body size;
68
179260
2000
è proporzionale alla massa della persona.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
181260
3000
Punti più grandi rappresentano persone più grosse.
03:04
In addition, if your body size,
70
184260
2000
Inoltre, se le tue dimensioni, se il tuo IMC
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
186260
2000
(Indice di Massa Corporea) è superiore a 30,
03:08
if you're clinically obese --
72
188260
2000
se cioè sei clinicamente obeso,
03:10
we also colored the dots yellow.
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190260
2000
il punto è di color giallo.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
192260
2000
Osservando questa immagine, potreste notare immediatamente
03:14
that there are clusters of obese and
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194260
2000
raggruppamenti di persone
03:16
non-obese people in the image.
76
196260
2000
obese e non obese, nell'immagine.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
198260
3000
Ma la complessità visiva resta alta.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
201260
3000
Non è chiaro cosa stia esattamente succedendo.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
204260
2000
Alcune domande, inoltre, sorgono spontanee:
03:26
How much clustering is there?
80
206260
2000
Quant'è l'intensità del raggruppamento?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
208260
3000
È maggiore di quanto sarebbe spiegato dal puro caso?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
211260
2000
Quanto sono estesi i raggruppamenti? Fino a dove arrivano?
03:33
And, most importantly,
83
213260
2000
E, cosa più importante,
03:35
what causes the clusters?
84
215260
2000
cosa li causa?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
217260
3000
Con un po' di matematica, abbiamo studiato la dimensione dei raggruppamenti
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
220260
2000
Questo grafico mostra, sull'asse delle Y,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
222260
3000
l'aumento di probabilità che una persona sia obesa
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
225260
2000
se un suo contatto sociale è obeso.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
227260
3000
E sull'asse delle X, i gradi di separazione tra le due persone.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
230260
2000
All'estrema sinistra vedete una barra viola.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
232260
2000
Dice che se i tuoi amici sono obesi,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
234260
3000
il tuo rischio di obesità sale del 45%.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
237260
2000
La barra successiva, quella rossa,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
239260
2000
dice che se gli amici del tuo amico sono obesi,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
241260
2000
il tuo rischio di obesità aumenta del 25%.
04:03
And then the next line over says
96
243260
2000
E la barra successiva dice che,
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
245260
3000
se un amico dell'amico del tuo amico, qualcuno che tu probabilmente neanche conosci,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
248260
3000
è obeso, il tuo rischio di obesità aumenta del 10%.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
251260
3000
È solo quando si arriva all'amico dell'amico dell'amico del tuo amico
04:14
that there's no longer a relationship
100
254260
2000
che si perde la relazione
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
256260
3000
tra la massa corporea di quella persona e la tua.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
260260
3000
Cosa potrebbe causare questi raggruppamenti?
04:23
There are at least three possibilities:
103
263260
2000
Le possibilità sono almeno tre.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
265260
2000
Una è che, man mano che io aumento di peso,
04:27
it causes you to gain weight.
105
267260
2000
questo fa sì che anche il tuo peso aumenti;
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
269260
3000
è una specie di induzione, una diffusione da persona a persona.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
272260
2000
Un'altra possibilità molto ovvia, è l'omofilia,
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
274260
2000
o "chi si assomiglia si piglia".
04:36
here, I form my tie to you
109
276260
2000
Stando a questa teoria, io formo
04:38
because you and I share a similar body size.
110
278260
3000
un legame con te perché abbiamo una massa corporea simile.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
281260
2000
L'ultima possibilità è quella nota come confondimento,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
283260
3000
perché confonde la nostra capacità di capire cosa sta succedendo.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
286260
2000
L'idea, in questo caso, non è che
04:48
is causing your weight gain,
114
288260
2000
il mio aumento di peso causi il tuo,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
290260
2000
né che io tendenzialmente formi un legame con te
04:52
because you and I share the same body size,
116
292260
2000
per la simile massa corporea,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
294260
2000
ma piuttosto che siamo entrambi esposti
04:56
to something, like a health club
118
296260
3000
a qualcosa, come un centro fitness,
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
299260
3000
che fa perdere peso ad entrambi nello stesso tempo.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
302260
3000
Quando li abbiamo studiati, i dati fornivano prove a sostegno di tutte queste ipotesi,
05:05
including for induction.
121
305260
2000
inclusa l'induzione.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
307260
2000
E abbiamo scoperto che, se il tuo amico diventa obeso,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
309260
3000
questo aumenta il tuo rischio di obesità del 57%
05:12
in the same given time period.
124
312260
2000
nello stesso intervallo di tempo.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
314260
3000
Molti meccanismi possono spiegare questo effetto.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
317260
2000
Una possibilità è che i tuoi amici ti dicano qualcosa,
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
319260
3000
che adottino un comportamento che ti contagia,
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
322260
3000
come ad esempio, "Spariamoci dolcetti e birra,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
325260
3000
che è una combinazione terribile.
05:28
But you adopt that combination,
130
328260
2000
Ma tu la adotti, questa combinazione,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
330260
3000
e inizi ad ingrassare come loro.
05:33
Another more subtle possibility
132
333260
2000
Un'altra possibilità, più sottile,
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
335260
3000
è che loro, iniziando ad ingrassare, cambino le tue convinzioni
05:38
of what an acceptable body size is.
134
338260
2000
su quale sia una dimensione "accettabile" del corpo.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
340260
2000
In questo caso, a diffondersi da persona a persona
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
342260
2000
non è un comportamento, quanto piuttosto un modello.
05:44
An idea is spreading.
137
344260
2000
È un'idea, quella che si diffonde.
05:46
Now, headline writers
138
346260
2000
Gli autori dei titoli sul giornale
05:48
had a field day with our studies.
139
348260
2000
si sbizzarrirono, coi nostri studi.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
350260
2000
Mi pare che il titolo del New York Times fosse:
05:52
"Are you packing it on?
141
352260
2000
"Stai mettendo su peso?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
354260
3000
Dai la colpa ai tuoi amici grassi."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
357260
2000
E fu interessante scoprire che i loro colleghi europei
05:59
had a different take: They said,
144
359260
2000
adottarono un approccio differente. Dissero infatti:
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
361260
3000
"I tuoi amici stanno mettendo su peso? Forse è colpa tua."
06:04
(Laughter)
146
364260
5000
(Risate)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
369260
3000
Pensammo che quello americano fosse un commento molto interessante --
06:12
and a kind of self-serving,
148
372260
2000
e che contenesse un messagggio
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
374260
2000
di auto-assoluzione, di "scaricabarile".
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
376260
2000
Voglio perciò essere molto chiaro, ora: non pensiamo che
06:18
should or could justify prejudice
151
378260
2000
il nostro lavoro debba o possa giustificare
06:20
against people of one or another body size at all.
152
380260
3000
un pregiudizio contro persone di una dimensione corporea o dell'altra.
06:24
Our next questions was:
153
384260
2000
La domanda successiva fu:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
386260
3000
È possibile visualizzare questa diffusione?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
389260
2000
L'aumento di peso in una data persona
06:31
to weight gain in another person?
156
391260
2000
si stava davvero diffondendo ad un'altra?
06:33
And this was complicated because
157
393260
2000
Era una domanda complicata. Innanzitutto,
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
395260
3000
dovevamo tenere conto del fatto che la struttura della rete,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
398260
3000
l'architettura dei legami, cambiava col tempo.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
401260
3000
In secondo luogo, siccome l'epidemia di obesità non è unifocale,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
404260
3000
non esiste un "paziente zero", che se individuato
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
407260
3000
ci mostrerebbe l'obesità "irradiarsi" da lui.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
410260
2000
È un'epidemia multicentrica.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
412260
2000
Molte persone fanno molte cose contemporaneamente.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
414260
3000
Sto per mostrarvi un'animazione di 30 secondi
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
417260
3000
che ha richiesto a me e a James cinque anni di vita.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
420260
2000
Anche in questo caso, ogni punto è una persona.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
422260
2000
Ogni legame tra i punti è una relazione.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
424260
2000
Stiamo per far partire l'animazione,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
426260
3000
visualizzando i tagli quotidiani alla rete avvenuti in circa 30 anni.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
429260
2000
Le dimensioni dei puntini cresceranno.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
431260
3000
Tra poco vedrete una distesa di punti gialli.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
434260
2000
Vedrete persone che nascono e muoiono,
07:16
dots will appear and disappear --
174
436260
2000
puntini che appariranno e scompariranno.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
438260
3000
Legami si formeranno e si romperanno. Matrimoni e divorzi,
07:21
friendings and defriendings.
176
441260
2000
amicizie e ostilità.
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
443260
2000
C'è una grande complessità, molte cose stanno avvenendo
07:25
just in this 30-year period
178
445260
2000
in questi trent'anni,
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
447260
2000
che includono l'epidemia di obesità.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
449260
2000
E alla fine vedrete raggruppamenti
07:31
of obese and non-obese individuals
181
451260
2000
di persone obese e non-obese
07:33
within the network.
182
453260
2000
all'interno della rete.
07:35
Now, when looked at this,
183
455260
3000
Quando osservai tutto questo,
07:38
it changed the way I see things,
184
458260
3000
cambiò il mio modo di vedere le cose,
07:41
because this thing, this network
185
461260
2000
perché questa cosa, questa rete,
07:43
that's changing across time,
186
463260
2000
che cambia nel tempo,
07:45
it has a memory, it moves,
187
465260
3000
ha una memoria, progredisce,
07:48
things flow within it,
188
468260
2000
le cose scorrono al suo interno,
07:50
it has a kind of consistency --
189
470260
2000
ha una sua coerenza.
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
472260
2000
La gente può morire, ma la rete
07:54
it still persists --
191
474260
2000
non muore, resta.
07:56
and it has a kind of resilience
192
476260
2000
E ha un tipo di resilienza
07:58
that allows it to persist across time.
193
478260
2000
che le permette di perpetuarsi nel tempo.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
480260
3000
Giunsi così a considerare questi tipi
08:03
as living things,
195
483260
2000
di reti sociali come organismi "viventi",
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
485260
3000
che avremmo potuto mettere sotto un microscopio
08:08
to study and analyze and understand.
197
488260
3000
per studiarli, analizzarli e comprenderli.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
491260
2000
Per farlo, siamo ricorsi a diverse tecniche.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
493260
3000
Abbiamo cominciato ad esplorare ogni tipo di altro fenomeno.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
496260
2000
Abbiamo osservato il comportamento di fumatori
08:18
and voting behavior,
201
498260
2000
e bevitori, i comportamenti di voto,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
500260
2000
i divorzi -- che possono diffondersi --
08:22
and altruism.
203
502260
2000
e l'altruismo.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
504260
3000
E infine ci interessammo alle emozioni.
08:28
Now, when we have emotions,
205
508260
2000
Quando proviamo le emozioni,
08:30
we show them.
206
510260
2000
le mostriamo.
08:32
Why do we show our emotions?
207
512260
2000
Perché mostriamo le nostre emozioni?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
514260
2000
Sarebbe vantaggioso sentire
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
516260
3000
le nostre emozioni interiormente, rabbia o felicità che siano.
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
519260
2000
Ma noi non ci limitiamo a sentirle, le esibiamo.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
521260
3000
E non solo noi le mostriamo, ma gli altri possono leggerle.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
524260
2000
E non solo possono leggerle, ma le imitano.
08:46
There's emotional contagion
213
526260
2000
Avviene un contagio emotivo,
08:48
that takes place in human populations.
214
528260
3000
nei gruppi umani.
08:51
And so this function of emotions
215
531260
2000
E questa funzione delle emozioni
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
533260
2000
suggerisce che, qualunque altro scopo assolvano,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
535260
3000
sono anche una forma "primitiva" di comunicazione.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
538260
3000
E se vogliamo davvero comprendere le emozioni umane,
09:01
we need to think about them in this way.
219
541260
2000
è così che dobbiamo pensarle.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
543260
3000
Ora, siamo abituati a considerare le emozioni
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
546260
3000
come limitate a brevi periodi di tempo.
09:09
So, for example,
222
549260
2000
Per fare un esempio, tenni una conferenza
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
551260
2000
a New York, di recente, e dissi:
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
553260
2000
"È come quando siete in metropolitana,
09:15
and the other person across the subway car
225
555260
2000
il passeggero di fronte a voi
09:17
smiles at you,
226
557260
2000
vi sorride e voi d'istinto
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
559260
2000
ricambiate il sorriso." Mi hanno guardato
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
561260
3000
e han detto: "Non sorridiamo ai passeggeri, a New York." (Risate)
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
564260
2000
E io dissi: "In ogni altro posto sì ,
09:26
that's normal human behavior."
230
566260
2000
è un normale comportamento umano."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
568260
2000
C'è dunque un modo molto istintivo
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
570260
3000
di diffondere rapidamente le emozioni.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
573260
3000
E il contagio emotivo può essere ancora più esteso:
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
576260
3000
possiamo osservare espressioni di intensa rabbia,
09:39
as in riots.
235
579260
2000
come avviene nelle rivolte.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
581260
2000
La domanda che volevamo porci era:
09:43
Could emotion spread,
237
583260
2000
Possono le emozioni diffondersi
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
585260
3000
per un tempo più lungo delle rivolte, nel tempo.
09:48
and involve large numbers of people,
239
588260
2000
e coinvolgere un vasto numero di persone,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
590260
3000
non solo queste coppie che si sorridono nel metrò?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
593260
3000
Forse, sotto la cenere, una specie di guerra silenziosa
09:56
that animates us all the time.
242
596260
2000
ci anima in continuazione.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
598260
2000
Forse ci sono tempeste emotive
10:00
that ripple through social networks.
244
600260
2000
che si scatenano grazie alle reti sociali.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
602260
3000
Forse le emozioni hanno un'esistenza collettiva,
10:05
not just an individual existence.
246
605260
2000
e non solo personale.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
607260
3000
Questa è una delle prime immagini che abbiamo elaborato per studiare questo fenomeno.
10:10
Again, a social network,
248
610260
2000
Anche questa è una rete sociale,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
612260
3000
ma ora coloriamo le persone felici in giallo,
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
615260
3000
in blu le tristi e in verde nel caso intermedio.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
618260
2000
Se osservate questa immagine, potete vedere immediatamente
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
620260
2000
raggruppamenti di persone felici o infelici,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
622260
2000
che si diffondono fino a tre gradi di separazione.
10:24
And you might form the intuition
254
624260
2000
E potreste farvi l'idea
10:26
that the unhappy people
255
626260
2000
che le persone infelici
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
628260
3000
occupino posti diversi, nella struttura della rete.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
631260
2000
Questa rete possiede un "centro" e dei "margini",
10:33
and the unhappy people seem to be
258
633260
2000
e le persone infelici sembrano
10:35
located at the edges.
259
635260
2000
collocarsi ai margini.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
637260
2000
Per ricorrere ad un'altra metafora,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
639260
2000
potete immaginare i legami sociali come una specie di
10:41
vast fabric of humanity --
262
641260
2000
grande tessuto umano:
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
643260
3000
io sono connesso a te, tu a lei,
10:46
this fabric is actually like
264
646260
2000
e così via, all'infinito. In realtà, questo tessuto assomiglia
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
648260
2000
ad un tradizionale quilt americano,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
650260
3000
con pezze felici e pezze infelici.
10:53
And whether you become happy or not
267
653260
2000
E che tu diventi felice o meno
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
655260
3000
dipende, in parte, dalla felicità della tua pezza.
10:58
(Laughter)
269
658260
2000
(Risate)
11:00
So, this work with emotions,
270
660260
3000
Questo lavoro con le emozioni, dunque,
11:03
which are so fundamental,
271
663260
2000
che sono così profonde,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
665260
2000
ci ha poi portato a pensare che forse
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
667260
2000
le cause fondamentali delle reti sociali umane
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
669260
2000
siano in qualche modo codificate nei nostri geni.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
671260
3000
Le reti sociali umane, ogni volta che le mappiamo,
11:14
always kind of look like this:
276
674260
2000
mostrano sempre questo aspetto,
11:16
the picture of the network.
277
676260
2000
questa immagine.
11:18
But they never look like this.
278
678260
2000
Non hanno mai questo aspetto, invece.
11:20
Why do they not look like this?
279
680260
2000
Perché non hanno questo aspetto?
11:22
Why don't we form human social networks
280
682260
2000
Perché non formiamo reti sociali umane
11:24
that look like a regular lattice?
281
684260
2000
dall'aspetto regolare, "a griglia"?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
686260
3000
Beh, i pattern impressionanti delle reti sociali umane,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
689260
3000
la loro onnipresenza, ed il loro evidente fine
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
692260
2000
portano prima di tutto a chiedersi se ci siamo evoluti per
11:34
human social networks in the first place,
285
694260
2000
formare reti sociali,
11:36
and whether we evolved to form networks
286
696260
2000
e se ci siamo evoluti per formare reti sociali
11:38
with a particular structure.
287
698260
2000
con una particolare struttura.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
700260
2000
Per capire questo, tuttavia,
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
702260
3000
dobbiamo prima smantellare un poco la struttura della rete.
11:45
and notice that every person in this network
290
705260
2000
Notate che ogni persona, in questa rete,
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
707260
3000
occupa una posizione strutturalmente analoga a quella di qualunque altra.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
710260
3000
Ma nelle vere reti sociali, le cose non stanno così.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
713260
2000
Ecco ad esempio una vera rete studentesca
11:55
at an elite northeastern university.
294
715260
3000
in un'Università d'élite del North-East.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
718260
2000
Adesso evidenzio alcuni punti.
12:00
If you look here at the dots,
296
720260
2000
Se osservate questi punti,
12:02
compare node B in the upper left
297
722260
2000
confrontate il nodo B, in alto a sinistra,
12:04
to node D in the far right;
298
724260
2000
col nodo D, in fondo a destra.
12:06
B has four friends coming out from him
299
726260
2000
Da B si diramano quattro amici.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
728260
3000
Da D se ne diramano sei.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
731260
3000
Questi due individui, dunque, hanno un diverso numero di amici.
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
734260
2000
Questo è ovvio, lo sappiamo tutti.
12:16
But certain other aspects
303
736260
2000
Ma certi altri aspetti,
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
738260
2000
nella struttura delle reti sociali, non sono così ovvi.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
740260
3000
Confrontate B, in alto a sinistra, con A, in basso a sinistra.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
743260
3000
Entrambe queste persone hanno quattro amici,
12:26
but A's friends all know each other,
307
746260
2000
ma gli amici di A si conoscono tutti tra loro,
12:28
and B's friends do not.
308
748260
2000
e quelli di B no.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
750260
2000
Quindi l'amico di un amico di A
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
752260
2000
è anche amico di A
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
754260
2000
mentre l'amico di un amico di B non è amico di B,
12:36
but is farther away in the network.
312
756260
2000
e occupa invece un punto più lontano, nella rete.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
758260
3000
Questa proprietà è nota come transitività nelle reti.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
761260
2000
Da ultimo, confrontiamo i nodi C e D.
12:43
C and D both have six friends.
315
763260
3000
Sia C che D hanno sei amici.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
766260
3000
Se chiedeste loro: "Com'è la vostra vita sociale?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
769260
2000
direbbero: "Ho sei amici.
12:51
That's my social experience."
318
771260
2000
È questa la mia esperienza sociale."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
773260
3000
Ma adesso, osservando la rete "a volo d'uccello",
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
776260
3000
possiamo vedere quanto sono differenti i mondi sociali che occupano.
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
779260
2000
E posso coltivare questa percezione in voi
13:01
Who would you rather be
322
781260
2000
semplicemente chiedendovi: "Chi preferireste essere,
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
783260
2000
se un germe mortale si aggirasse per la rete?
13:05
Would you rather be C or D?
324
785260
3000
Preferireste essere C o D?"
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
788260
2000
Certo preferireste essere D, ai margini della rete.
13:10
And now who would you rather be
326
790260
2000
E dove preferireste essere, invece,
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
792260
3000
se un pettegolezzo gustoso (su qualcun altro)
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
795260
2000
circolasse per la rete?
13:17
Now, you would rather be C.
329
797260
2000
Preferireste essere C, in tal caso.
13:19
So different structural locations
330
799260
2000
Trovarsi in punti diversi della rete, dunque,
13:21
have different implications for your life.
331
801260
2000
sortisce effetti diversi nella vostra vita.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
803260
3000
Facendo diversi esperimenti in merito,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
806260
3000
scoprimmo che il 46% della variazione
13:29
in how many friends you have
334
809260
2000
nel numero di amici che hai
13:31
is explained by your genes.
335
811260
2000
è spiegata dai vostri geni.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
813260
3000
Questo non è sorprendente. Sappiamo che alcune persone sono nate timide
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
816260
3000
e alcune sono nate socievoli. È ovvio.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
819260
2000
Ma abbiamo scoperto anche cose non ovvie.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
821260
3000
Per esempio, il 47% della variazione
13:44
in whether your friends know each other
340
824260
2000
nel numero di relazioni tra i tuoi amici
13:46
is attributable to your genes.
341
826260
2000
è attribuibile ai tuoi geni.
13:48
Whether your friends know each other
342
828260
2000
Che i tuoi amici si conoscano o no tra loro
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
830260
3000
non ha a che fare solo coi loro geni, ma con i tuoi.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
833260
2000
Il motivo, a nostro avviso, è che ad alcune persone
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
835260
3000
piace presentare i propri amici agli altri amici -- vi conoscete? --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
838260
3000
mentre altri tengono le proprie amicizie separate e non le connettono.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
841260
3000
Alcune persone "tessono" reti sociali attorno a loro,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
844260
2000
creando una fitta rete di legami
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
846260
2000
dalla quale si fanno comodamente "avvolgere".
14:08
And finally, we even found that
350
848260
2000
E infine, abbiamo persino scoperto che
14:10
30 percent of the variation
351
850260
2000
anche il 30 percento della variazione
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
852260
3000
nella "centralità" o "marginalità" delle persone, nella rete,
14:15
can also be attributed to their genes.
353
855260
2000
può essere attribuita ai loro geni.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
857260
2000
Che vi troviate al centro o ai bordi della rete,
14:19
is also partially heritable.
355
859260
3000
dunque, è anch'esso un tratto parzialmente ereditabile.
14:22
Now, what is the point of this?
356
862260
3000
Ora, qual è lo scopo di tutto ciò?
14:25
How does this help us understand?
357
865260
2000
In che modo questo ci aiuta a capire il mondo?
14:27
How does this help us
358
867260
2000
In che modo ci aiuta
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
869260
3000
a comprendere alcuni dei problemi che ci affliggono oggi?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
873260
3000
Beh, la tesi che vorrei sostenere è che le reti sociali hanno un valore.
14:36
They are a kind of social capital.
361
876260
3000
Sono una forma di capitale sociale.
14:39
New properties emerge
362
879260
2000
Nuove proprietà emergono grazie
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
881260
2000
alla nostra appartenenza a legami sociali,
14:43
and these properties inhere
364
883260
3000
e sono proprietà
14:46
in the structure of the networks,
365
886260
2000
della struttura delle reti,
14:48
not just in the individuals within them.
366
888260
2000
non solo degli individui al loro interno.
14:50
So think about these two common objects.
367
890260
2000
Pensate a questi due oggetti familiari.
14:52
They're both made of carbon,
368
892260
2000
Sono entrambi fatti di carbonio,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
894260
3000
tuttavia gli atomi di carbonio di uno
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
897260
3000
sono disposti in un certo modo, sulla sinistra,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
900260
3000
e ottenete così la grafite, che è morbida e nera.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
903260
2000
Ma se prendete gli stessi atomi di carbonio
15:05
and interconnect them a different way,
373
905260
2000
e li disponete in modo diverso,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
907260
3000
ottenete il diamante, che è trasparente e duro.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
910260
3000
E queste proprietà di morbidezza, durezza, opacità e trasparenza
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
913260
2000
non appartengono agli atomi di carbonio.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
915260
3000
Appartengono alle interconnessioni tra gli atomi di carbonio,
15:18
or at least arise because of the
378
918260
2000
o quantomeno emergono grazie
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
920260
2000
a queste interconnessioni.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
922260
3000
Analogamente, gli schemi di connessione tra le persone
15:25
confers upon the groups of people
381
925260
3000
conferiscono ai gruppi di persone
15:28
different properties.
382
928260
2000
proprietà differenti.
15:30
It is the ties between people
383
930260
2000
Sono i legami tra le persone a rendere
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
932260
3000
l'intero più grande della somma delle sue parti.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
935260
3000
A condizionarci, dunque, non è solo quello che sta avvenendo a queste persone --
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
938260
3000
che perdano o guadagnino peso, o denaro,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
941260
3000
o che diventino più o meno felici;
15:44
it's also the actual architecture
388
944260
2000
è anche l'architettura
15:46
of the ties around us.
389
946260
2000
dei legami attorno a noi.
15:48
Our experience of the world
390
948260
2000
La nostra esperienza del mondo
15:50
depends on the actual structure
391
950260
2000
dipende dalla struttura
15:52
of the networks in which we're residing
392
952260
2000
delle reti cui apparteniamo
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
954260
3000
e da tutte le cose che sorgono e scorrono
15:57
through the network.
394
957260
2000
nella rete.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
960260
3000
La ragione, a mio avviso, per cui le cose stanno così
16:03
is that human beings assemble themselves
396
963260
2000
è che gli esseri umani si raggruppano
16:05
and form a kind of superorganism.
397
965260
3000
e formano una specie di superorganismo.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
969260
3000
Un superorganismo è un insieme di individui
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
972260
3000
che mostrano o dimostrano comportamenti o fenomeni
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
975260
3000
non riconducibili allo studio degli individui
16:18
and that must be understood by reference to,
401
978260
2000
e che possono essere capiti solo volgendo lo sguardo,
16:20
and by studying, the collective.
402
980260
2000
e studiando, la dimensione collettiva,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
982260
3000
come ad esempio uno sciame di api
16:25
that's finding a new nesting site,
404
985260
3000
che sta cercando un posto dove fare il nido,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
988260
2000
o uno stormo di uccelli in fuga da un predatore,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
990260
3000
o uno stormo di uccelli che mettono in comune le proprie abilità
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
993260
2000
e insieme trovano una minuscola
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
995260
2000
isola nel mezzo del Pacifico,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
997260
2000
o un branco di lupi capace
16:39
to bring down larger prey.
410
999260
3000
di abbattere una preda più grossa di loro.
16:42
Superorganisms have properties
411
1002260
2000
I superorganismi hanno proprietà
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
1004260
3000
che non possono essere comprese studiando i soli individui.
16:47
I think understanding social networks
413
1007260
2000
Penso che comprendere le reti sociali,
16:49
and how they form and operate
414
1009260
2000
capire come funzionano, come si formano,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
1011260
3000
possa aiutarci a comprendere non solo la salute o le emozioni,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
1014260
2000
ma ogni tipo di altro fenomeno--
16:56
like crime, and warfare,
417
1016260
2000
il crimine, la guerra,
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1018260
2000
fenomeni economici come
17:00
and market crashes
419
1020260
2000
le corse agli sportelli, i crolli del mercato,
17:02
and the adoption of innovation
420
1022260
2000
l'adozione di innovazioni
17:04
and the spread of product adoption.
421
1024260
2000
e la diffusione nell'adozione di un prodotto.
17:06
Now, look at this.
422
1026260
2000
Osservate questo.
17:09
I think we form social networks
423
1029260
2000
Penso che formiamo reti sociali
17:11
because the benefits of a connected life
424
1031260
2000
perché i benefici di una vita "connessa"
17:13
outweigh the costs.
425
1033260
3000
superano i costi.
17:16
If I was always violent towards you
426
1036260
2000
Se fossi sempre violento con voi,
17:18
or gave you misinformation
427
1038260
2000
o vi dessi informazioni sbagliate,
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1040260
3000
o vi rendessi tristi, o vi infettassi con germi mortali,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1043260
2000
tagliereste i ponti con me,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1045260
2000
e la rete si sfalderebbe.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1047260
3000
Devono diffondersi cose buone e preziose,
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1050260
3000
per sostenere e corroborare le relazioni sociali.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1054260
2000
E analogamente, servono reti sociali
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1056260
3000
per diffondere cose buone e preziose,
17:39
like love and kindness
435
1059260
2000
come l'amore, la gentilezza,
17:41
and happiness and altruism
436
1061260
2000
la felicità, l'altruismo
17:43
and ideas.
437
1063260
2000
e le idee.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1065260
2000
In effetti, penso che se ci rendessimo conto
17:47
how valuable social networks are,
439
1067260
2000
di quanto valore abbiano i legami sociali,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1069260
3000
spenderemmo molto più tempo a coltivarli e rafforzarli,
17:52
because I think social networks
441
1072260
2000
perché penso che le relazioni sociali
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1074260
3000
abbiano una connessione profonda col meglio di noi.
17:57
And what I think the world needs now
443
1077260
2000
E penso che "ciò che al mondo serve ora"
17:59
is more connections.
444
1079260
2000
siano più connessioni.
18:01
Thank you.
445
1081260
2000
Grazie.
18:03
(Applause)
446
1083260
3000
(Applausi)
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