Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

מתרגם: Amir Wilf מבקר: Sigal Tifferet

For me, this story begins about 15 years ago,

עבורי, הסיפור הזה התחיל בערך לפני 15 שנים,

when I was a hospice doctor at the University of Chicago.

כשהייתי רופא הוספיס באוניברסיטת שיקאגו.

And I was taking care of people who were dying and their families

וטיפלתי באנשים שהולכים למות ובמשפחותיהם,

in the South Side of Chicago.

בחלק הדרומי של שיקאגו.

And I was observing what happened to people and their families

וצפיתי במה שקרה לאנשים ולמשפחותיהם

over the course of their terminal illness.

במהלך המחלה הסופנית שלהם.

And in my lab, I was studying the widower effect,

ובמעבדה שלי, חקרתי את 'אפקט האלמנה',

which is a very old idea in the social sciences,

שהוא רעיון עתיק מאוד במדעי החברה,

going back 150 years,

שקיים כבר כ-150 שנים,

known as "dying of a broken heart."

וידוע גם כ-"מוות משברון לב".

So, when I die, my wife's risk of death can double,

כך, שכשאני מת, הסיכוי של אשתי למות יכול להיות מוכפל,

for instance, in the first year.

למשל, בשנה הראשונה.

And I had gone to take care of one particular patient,

והלכתי לטפל בחולה מסוימת,

a woman who was dying of dementia.

אשה שגססה מדמנציה.

And in this case, unlike this couple,

ובמקרה זה, שלא כמו בני הזוג האלה,

she was being cared for

היא טופלה

by her daughter.

על ידי בתה.

And the daughter was exhausted from caring for her mother.

והבת הייתה מותשת מהטיפול באמה.

And the daughter's husband,

ובעלה של הבת,

he also was sick

הוא היה גם חולה

from his wife's exhaustion.

מהתשישות של אשתו.

And I was driving home one day,

ויום אחד בזמן שנהגתי הביתה,

and I get a phone call from the husband's friend,

קיבלתי שיחת טלפון מחבר של הבעל,

calling me because he was depressed

שהתקשר אלי בגלל שהוא היה מדוכא

about what was happening to his friend.

ממה שקורה לחבר שלו.

So here I get this call from this random guy

אז הנה אני, מקבל שיחה מהבחור האקראי הזה

that's having an experience

שחווה חוויה,

that's being influenced by people

שמושפעת מאנשים

at some social distance.

במרחק חברתי מסוים.

And so I suddenly realized two very simple things:

וכך אני פתאום מבין שני דברים מאוד פשוטים.

First, the widowhood effect

ראשית, אפקט האלמנות

was not restricted to husbands and wives.

אינו מוגבל לנשים ובעלים.

And second, it was not restricted to pairs of people.

שנית, הוא אינו מוגבל לזוגות של אנשים.

And I started to see the world

ואז התחלתי לראות את העולם

in a whole new way,

בדרך חדשה לגמרי,

like pairs of people connected to each other.

כזוגות של אנשים המחוברים אחד לשני.

And then I realized that these individuals

ואז הבנתי שפרטים אלה

would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.

יהיו מחוברים לרביעיות עם זוגות אנשים אחרים בקרבתם.

And then, in fact, these people

ואז, למעשה, אנשים אלה

were embedded in other sorts of relationships:

כבר היו מוטמעים במערכות יחסים אחרות:

marriage and spousal

נישואים וזוגיות,

and friendship and other sorts of ties.

וחברות וקשרים אחרים.

And that, in fact, these connections were vast

ושלמעשה, הקשרים האלה הם נרחבים

and that we were all embedded in this

ושכולנו מוטמעים במערך

broad set of connections with each other.

הרחב של חיבורים אחד עם השני.

So I started to see the world in a completely new way

אז התחלתי לראות את העולם בדרך חדשה לחלוטין,

and I became obsessed with this.

ונהייתי אובססיבי לנושא.

I became obsessed with how it might be

נהייתי אובססיבי לאופן בו

that we're embedded in these social networks,

אנחנו מוטמעים ברשתות החברתיות האלה,

and how they affect our lives.

ולדרך בה הן משפיעות על חיינו.

So, social networks are these intricate things of beauty,

אז, רשתות חברתיות הן הדברים המסובכים היפים האלה,

and they're so elaborate and so complex

והן כל כך מפורטות ומורכבות

and so ubiquitous, in fact,

וכל כך נפוצות, שלמעשה,

that one has to ask what purpose they serve.

חייבים לשאול איזו מטרה הן משרתות.

Why are we embedded in social networks?

למה אנחנו מוטמעים ברשתות חברתיות?

I mean, how do they form? How do they operate?

אני מתכוון, כיצד הן נוצרות? איך הן פועלות?

And how do they effect us?

וכיצד הן משפיעות עלינו?

So my first topic with respect to this,

וכך, הנושא הראשון שלי ביחס לזה,

was not death, but obesity.

לא היה מוות, אלא, השמנת יתר.

It had become trendy

ופתאום, זה נהייה אופנתי

to speak about the "obesity epidemic."

לדבר על מגפת השמנת היתר.

And, along with my collaborator, James Fowler,

ויחד עם שותפי, ג'יימס פאולר,

we began to wonder whether obesity really was epidemic

התחלנו לתהות האם השמנת יתר היא באמת מגפה,

and could it spread from person to person

והאם היא יכולה להתפשט מאדם לאדם.

like the four people I discussed earlier.

כמו ארבעת האנשים שדיברתי עליהם קודם.

So this is a slide of some of our initial results.

אז זוהי שקופית של חלק מהתוצאות הראשוניות שלנו.

It's 2,200 people in the year 2000.

אלו 2,200 אנשים בשנת 2000.

Every dot is a person. We make the dot size

כל נקודה מייצגת אדם. גודל הנקודה נמצא

proportional to people's body size;

בפרופורציה למשקל הגוף של האנשים.

so bigger dots are bigger people.

כך שנקודות גדולות יותר מייצגות אנשים שמנים יותר.

In addition, if your body size,

ובנוסף, אם משקל הגוף שלכם,

if your BMI, your body mass index, is above 30 --

אם ה- BMI, מדד מסת הגוף שלכם הוא יותר מ-30,

if you're clinically obese --

ואתם מוגדרים כלוקים בהשמנת יתר קלינית,

we also colored the dots yellow.

אז צבענו את הנקודה שלכם בצהוב.

So, if you look at this image, right away you might be able to see

אז אם אתם מסתכלים מיד על ההדמייה, ייתכן שתוכלו לראות

that there are clusters of obese and

שישנם מקבצים של אנשים עם השמנת יתר

non-obese people in the image.

ואנשים ללא השמנת יתר.

But the visual complexity is still very high.

אבל המורכבות החזותית עדיין גבוהה מאוד.

It's not obvious exactly what's going on.

לא בדיוק ברור מה מתרחש כאן.

In addition, some questions are immediately raised:

בנוסף, שאלות מסוימות מועלות מייד.

How much clustering is there?

מהי מידת ההתקבצות?

Is there more clustering than would be due to chance alone?

האם היא גבוהה מזו שהיתה מתקבלת באופן מקרי?

How big are the clusters? How far do they reach?

כמה גדולים המקבצים? כמה רחוק הם מגיעים?

And, most importantly,

והכי חשוב,

what causes the clusters?

מה גורם להתקבצויות?

So we did some mathematics to study the size of these clusters.

אז עשינו מעט חישובים כדי לבחון את ההתקבצויות האלה.

This here shows, on the Y-axis,

זה כאן מראה, על ציר ה- Y,

the increase in the probability that a person is obese

את העליה בסבירות שאדם לוקה בהשמנת יתר

given that a social contact of theirs is obese

בהינתן שמכר שלהם לוקה בהשמנת יתר.

and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.

ועל ציר ה- X, רמות ההפרדה בין שני אנשים.

On the far left, you see the purple line.

ובצד שמאל, אתם רואים את העמודה הסגולה.

It says that, if your friends are obese,

שמראה שאם חבריכם לוקים בהשמנת יתר,

your risk of obesity is 45 percent higher.

הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר עולה ב-45 אחוז.

And the next bar over, the [red] line,

והעמודה ליד, הכתומה,

says if your friend's friends are obese,

מראה שאם חבר של חבר שלכם לוקה בהשמנת יתר,

your risk of obesity is 25 percent higher.

הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר עולה ב-25 אחוז.

And then the next line over says

והעמודה הבאה מראה

if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,

שאם חבר של חבר של חבר שלכם, מישהו שכנראה אינכם מכירים, לוקה בהשמנת יתר,

your risk of obesity is 10 percent higher.

הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר גבוה ב-10 אחוז.

And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends

ורק כשאתם מגיעים לחבר של חבר של חבר של חבר שלכם,

that there's no longer a relationship

אז אין יותר קשר

between that person's body size and your own body size.

בין גודל הגוף של האדם ההוא לבין גודל הגוף שלכם.

Well, what might be causing this clustering?

ובכן, מה יכול לגרום להתקבצות הזאת?

There are at least three possibilities:

יש לפחות שלוש אפשרויות.

One possibility is that, as I gain weight,

אפשרות אחת היא שככל שאני עולה במשקל,

it causes you to gain weight.

זה גורם לכם לעלות במשקל,

A kind of induction, a kind of spread from person to person.

מעין אינדוקציה אוהתפשטות מאדם לאדם.

Another possibility, very obvious, is homophily,

עוד אפשרות, הברורה מאוד, היא הידמות,

or, birds of a feather flock together;

או 'ציפורים זהות נוצה חוברות לאותה להקה'.

here, I form my tie to you

אני מתחבר אליך

because you and I share a similar body size.

בגלל חולקים שלשנינו יש גודל גוף דומה.

And the last possibility is what is known as confounding,

והאפשרות האחרונה היא מה שידוע כ-'גורם מתערב',

because it confounds our ability to figure out what's going on.

בגלל שהוא מתערב ביכולת שלנו להבין מה קורה.

And here, the idea is not that my weight gain

וכאן, הרעיון הוא לא שההשמנה שלי

is causing your weight gain,

גורמת להשמנה שלך,

nor that I preferentially form a tie with you

ולא שאני מעדיף ליצור קשר איתך

because you and I share the same body size,

בגלל שאני ואתה בעלי משקל גוף זהה,

but rather that we share a common exposure

אלא משום שאנחנו נחשפים לסביבה דומה,

to something, like a health club

למשהו כמו מועדון בריאות

that makes us both lose weight at the same time.

שגורם לשנינו לאבד משקל באותו הזמן.

When we studied these data, we found evidence for all of these things,

וכשחקרנו את הנתונים האלה, מצאנו ראיות לכל הדברים הללו,

including for induction.

גם לאינדוקציה.

And we found that if your friend becomes obese,

ומצאנו שאם חבר שלכם סובל מהשמנת יתר,

it increases your risk of obesity by about 57 percent

זה מגדיל את הסיכוי שלכם ללקות בהשמנת יתר ב-57 אחוזים בערך

in the same given time period.

באותו פרק זמן.

There can be many mechanisms for this effect:

ויכולים להיות מספר מנגנונים עבור האפקט הזה.

One possibility is that your friends say to you something like --

אפשרות אחת היא שחברים שלכם אומרים לכם משהו כמו --

you know, they adopt a behavior that spreads to you --

אתם יודעים, הם מאמצים התנהגות שמתפשטת אליכם,

like, they say, "Let's go have muffins and beer,"

כמו למשל אם הם אומרים, "בוא נצא למאפינס ובירה",

which is a terrible combination. (Laughter)

שמהווים שילוב איום ונורא,

But you adopt that combination,

אבל אתם מאמצים את השילוב הזה,

and then you start gaining weight like them.

ואז אתם מתחילים לעלות במשקל כמותם.

Another more subtle possibility

ואפשרות אחרת, מעט מעודנת יותר,

is that they start gaining weight, and it changes your ideas

היא שהם מתחילים לעלות במשקל וזה משנה את המושג שלכם

of what an acceptable body size is.

לגבי מהו משקל גוף מקובל.

Here, what's spreading from person to person

וכאן, מה שמתפשט מאדם לאדם

is not a behavior, but rather a norm:

הוא לא התנהגות, אלא יותר נורמה.

An idea is spreading.

הרעיון הוא שמתפשט.

Now, headline writers

עכשיו, כתבים

had a field day with our studies.

התלהבו מאוד מהמחקר שלנו.

I think the headline in The New York Times was,

אני חושב שהכותרת בניו-יורק טיימס הייתה,

"Are you packing it on?

"האם אתה עולה במשקל?

Blame your fat friends." (Laughter)

האשם את החברים השמנים שלך."

What was interesting to us is that the European headline writers

מה שהיה מעניין לנו היו הכתבים האירופאים

had a different take: They said,

שהייתה להם זווית שונה, הם אמרו,

"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."

"האם חבריך עולים במשקל? אולי צריך להאשים אותך."

(Laughter)

(צחוק)

And we thought this was a very interesting comment on America,

ואנחנו חשבנו שזאת הערה מאוד מעניינת על אמריקה,

and a kind of self-serving,

סוג של 'טמינת ידיים בצלחת',

"not my responsibility" kind of phenomenon.

תופעה מהסוג של "לא-קשור-אלי".

Now, I want to be very clear: We do not think our work

עכשיו אני רוצה להיות מאוד ברור, אנחנו לא חושבים שהעבודה שלנו

should or could justify prejudice

יכולה או צריכה להצדיק דעות קדומות

against people of one or another body size at all.

נגד אנשים עם במשקל כזה או אחר.

Our next questions was:

עכשיו, השאלה הבאה שלנו הייתה:

Could we actually visualize this spread?

האם אנחנו יכולים לדמות את ההתפשטות הזאת?

Was weight gain in one person actually spreading

האם העליה במשקל של אדם אחד ממש מתפשטת

to weight gain in another person?

לעליה במשקל של אדם אחר?

And this was complicated because

וזה היה מסובך בגלל

we needed to take into account the fact that the network structure,

שהיינו צריכים לקחת בחשבון את העובדה שמבנה הרשת,

the architecture of the ties, was changing across time.

הארכיטקטורה של הקשרים השתנתה לאורך זמן.

In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,

בנוסף, בגלל שהשמנת יתר אינה מגפה ממוקדת,

there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --

אין כאן "חולה אפס" של מגפת השמנת היתר --

if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --

שאם היינו מוצאים אותו, היינו רואים התפשטות של השמנת יתר ממנו.

it's a multicentric epidemic.

זאת מגפה רבת מוקדים.

Lots of people are doing things at the same time.

המון אנשים עושים דברים באותו הזמן.

And I'm about to show you a 30 second video animation

ואני עומד להראות לכם קטע ווידאו מונפש בן 30 שניות

that took me and James five years of our lives to do.

שלקח לי ולג'יימס חמש שנים מהחיים שלנו לעשות.

So, again, every dot is a person.

וכך שוב, כל נקודה מייצגת אדם.

Every tie between them is a relationship.

כל קו ביניהם הוא מערכת יחסים.

We're going to put this into motion now,

ואנחנו נניע את זה עכשיו,

taking daily cuts through the network for about 30 years.

כאשר אנחנו לוקחים תמונות יומיות של הרשת במשך 30 שנה בערך.

The dot sizes are going to grow,

הנקודות הולכות לגדול.

you're going to see a sea of yellow take over.

אתם עומדים לראות ים של צהוב שמשתלט.

You're going to see people be born and die --

אתם עומדים לראות אנשים שעומדים להיוולד ולמות;

dots will appear and disappear --

נקודות יופיעו ייעלמו.

ties will form and break, marriages and divorces,

קשרים ייוצרו ויישברו. נישואים וגירושים,

friendings and defriendings.

התחברות והיפרדות,

A lot of complexity, a lot is happening

הרבה מורכבות, הרבה קורה

just in this 30-year period

רק בתקופה הזאת של שלושים שנים.

that includes the obesity epidemic.

זה כולל את מגפת השמנת היתר.

And, by the end, you're going to see clusters

ולקראת הסוף, אתם עומדים לראות מקבצים

of obese and non-obese individuals

של יחידים עם השמנת יתר ובלי

within the network.

בתוך הרשת.

Now, when looked at this,

עכשיו, כאשר הסתכלתי על זה,

it changed the way I see things,

זה שינה את הדרך שבה אני רואה דברים,

because this thing, this network

בגלל שהדבר הזה, הרשת הזאת,

that's changing across time,

שמשתנה לאורך זמן,

it has a memory, it moves,

יש לה זיכרון, היא זזה,

things flow within it,

דברים זורמים בתוכה,

it has a kind of consistency --

יש לה סוג של עקביות;

people can die, but it doesn't die;

אנשים יכולים למות, אבל היא לא מתה;

it still persists --

היא עדיין מתמידה.

and it has a kind of resilience

ויש לה סוג של גמישות

that allows it to persist across time.

שמאפשרת לה להתמיד לאורך זמן.

And so, I came to see these kinds of social networks

וכך, הגעתי לראות את הסימנים האלה של רשתות חברתיות

as living things,

בדברים חיים,

as living things that we could put under a kind of microscope

דברים חיים שאנחנו יכולים לשים מתחת לסוג כזה של מיקרוסקופ

to study and analyze and understand.

וללמוד ולנתח ולהבין.

And we used a variety of techniques to do this.

והשתמשנו במגוון של טכנולוגיות כדי לעשות זאת.

And we started exploring all kinds of other phenomena.

והתחלנו לחקור כל מיני תופעות אחרות.

We looked at smoking and drinking behavior,

וכך הסתכלנו על התנהגות של שתייה ועישון

and voting behavior,

והתנהגות של הצבעה בבחירות,

and divorce -- which can spread --

וגירושים, שיכולים להתפשט,

and altruism.

ואלטרואיזם.

And, eventually, we became interested in emotions.

ולבסוף, התעניינו ברגשות.

Now, when we have emotions,

עכשיו, כשיש לנו רגשות,

we show them.

אנחנו מראים אותם.

Why do we show our emotions?

למה אנחנו מראים את הרגשות שלנו?

I mean, there would be an advantage to experiencing

אני מתכוון, יש יתרון בלחוות

our emotions inside, you know, anger or happiness.

את הרגשות שלנו בפנים, אתם יודעים, כעס או אושר,

But we don't just experience them, we show them.

אבל אנחנו לא רק חווים אותם, אנחנו מראים אותם.

And not only do we show them, but others can read them.

ולא רק שאנחנו מראים אותם, אחרים יכולים לקרוא אותם.

And, not only can they read them, but they copy them.

ולא רק שהם יכולים לקרוא אותם, הם יכולים גם להעתיק אותם.

There's emotional contagion

ישנה הדבקה חברתית

that takes place in human populations.

שמתרחשת באוכלוסיות אנושיות.

And so this function of emotions

ושימוש כזה של רגשות

suggests that, in addition to any other purpose they serve,

יכול להציע שבנוסף למטרה אחרת שהם משרתים,

they're a kind of primitive form of communication.

הם גם צורת תקשורת פרימיטיבית.

And that, in fact, if we really want to understand human emotions,

ושלמעשה, אם אנחנו באמת רוצים להבין רגשות אנושיים,

we need to think about them in this way.

אנחנו צריכים לדבר עליהם בדרך כזאת.

Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,

עכשיו, אנחנו מורגלים לחשוב על רגשות בדרך כזאת,

in simple, sort of, brief periods of time.

בצורה פשוטה ובתקופות קצרות של זמן

So, for example,

כך לדוגמא,

I was giving this talk recently in New York City,

העברתי את ההרצאה הזאת בניו-יורק, ואמרתי:

and I said, "You know when you're on the subway

"אתם יודעים, איך זה כשאתם

and the other person across the subway car

ברכבת התחתית,ואדם אחר

smiles at you,

מחייך לעברכם,

and you just instinctively smile back?"

ואתם פשוט אינסטינקטיבית מחייכים בחזרה."

And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)

והם הסתכלו עלי ואמרו, "אנחנו לא עושים את זה כאן בניו-יורק."

And I said, "Everywhere else in the world,

ואני אמרתי, "בכל מקום אחר בעולם,

that's normal human behavior."

זאת ההתנהגות האנושית הנורמאלית."

And so there's a very instinctive way

וכך יש דרך מאוד אינסטינקטיבית

in which we briefly transmit emotions to each other.

שבה אנחנו משדרים בקצרה רגשות אחד לשני.

And, in fact, emotional contagion can be broader still.

ולמעשה, הידבקות חברתית יכולה להיות רחבה עדיין,

Like we could have punctuated expressions of anger,

כמו למשל שאנחנו יכולים לראות ביטויים מודגשים של כעס,

as in riots.

כמו במהומות.

The question that we wanted to ask was:

השאלה שאנחנו רצינו לשאול הייתה:

Could emotion spread,

האם רגש יכול להתפשט,

in a more sustained way than riots, across time

בדרך יותר ממושכת מאשר במהומות, לאורך זמן

and involve large numbers of people,

ותוך עירוב מספר גדול יותר של אנשים,

not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?

לא רק הזוג הזה של פרטים שמחייכים אחד לשני בקרון הרכבת התחתית?

Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot

אולי יש סוג של מהומה "מתחת לפני השטח"

that animates us all the time.

שמלווה אותנו כל הזמן.

Maybe there are emotional stampedes

אולי ישנם רמיסות רגשיות

that ripple through social networks.

שזזות על פני גלי הרשתות החברתיות.

Maybe, in fact, emotions have a collective existence,

אולי, למעשה, לרגשות יש קיום קולקטיבי,

not just an individual existence.

ולא רק קיום יחידני.

And this is one of the first images we made to study this phenomenon.

וזוהי אחת מההדמיות הראשונות שעשינו כדי ללמוד את התופעה הזאת.

Again, a social network,

שוב, רשת חברתית,

but now we color the people yellow if they're happy

אבל עכשיו אנחנו צובעים את האנשים בצהוב אם הם מאושרים

and blue if they're sad and green in between.

ובכחול אם הם עצובים וירוק אם הם באמצע.

And if you look at this image, you can right away see

ואם אתם מסתכלים על ההדמיה הזאת, אתם מיד יכולים לראות

clusters of happy and unhappy people,

מקבצים של אנשים מאושרים ולא מאושרים,

again, spreading to three degrees of separation.

שוב, מתחלקים לשלוש דרגות של הפרדה.

And you might form the intuition

ואתם יכולים לקבל את התחושה

that the unhappy people

שאנשים לא מאושרים

occupy a different structural location within the network.

תופסים מיקום שונה במבנה בתוך הרשת.

There's a middle and an edge to this network,

כך שיש אמצע וקצה לרשת הזאת,

and the unhappy people seem to be

ונראה שהאנשים הלא מאושרים

located at the edges.

ממוקמים בקצוות.

So to invoke another metaphor,

אז כדי לעורר מטאפורה נוספת,

if you imagine social networks as a kind of

אם אתם מדמיינים רשתות חברתיות כסוג של

vast fabric of humanity --

מארג אנושי רחב --

I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --

אני מחובר אליך ואתה מחובר אליה, וכך בצורה אינסופית אל המרחב --

this fabric is actually like

המארג הזה הוא למעשה כמו

an old-fashioned American quilt,

שמיכת טלאים אמריקאית קלאסית,

and it has patches on it: happy and unhappy patches.

ויש עליה טלאים, טלאים מאושרים ולא מאושרים.

And whether you become happy or not

ואם אתם תהיו מאושרים או לא

depends in part on whether you occupy a happy patch.

תלוי בחלקו באם תאכלסו טלאי שמח.

(Laughter)

(צחוק)

So, this work with emotions,

אז, זה עובד עם רגשות,

which are so fundamental,

שהם כל כך בסיסיים,

then got us to thinking about: Maybe

מה שגרם לנו לחשוב, אולי,

the fundamental causes of human social networks

שהסיבות הבסיסיות לרשתות חברתיות אנושיות

are somehow encoded in our genes.

איכשהו מקודדות בגנים שלנו.

Because human social networks, whenever they are mapped,

משום שרשתות חברתיות אנושיות, כאשר הן ממופות,

always kind of look like this:

תמיד נראות כך,

the picture of the network.

התמונה של הרשת,

But they never look like this.

אבל הן אף פעם לא נראות כך.

Why do they not look like this?

למה הן אף פעם לא נראות כך?

Why don't we form human social networks

למה אנחנו לא יוצרים רשתות חברתיות אנושיות

that look like a regular lattice?

שנראות כמו סבכה רגילה?

Well, the striking patterns of human social networks,

ובכן, התבניות המדהימות של רשתות חברתיות אנושיות,

their ubiquity and their apparent purpose

ההימצאות שלהן בכל מקום, והמטרה הנראית לעין שלהן

beg questions about whether we evolved to have

מזמינות שאלות כמו האם התפתחנו לקיים

human social networks in the first place,

רשתות חברתיות אנושיות מלכתחילה?

and whether we evolved to form networks

והאם התפתחנו ליצור רשתות

with a particular structure.

עם מבנה מסוים?

And notice first of all -- so, to understand this, though,

וקודם כל שימו לב... בכדי להבין זאת,

we need to dissect network structure a little bit first --

אנחנו קודם כל צריכים לנתח בחלקו את מבנה הרשת.

and notice that every person in this network

ושימו לב שלכל אדם ברשת הזאת

has exactly the same structural location as every other person.

יש בדיוק את אותו המיקום המבני כמו לכל אדם אחר.

But that's not the case with real networks.

אבל זה לא המקרה עם רשתות אמיתיות.

So, for example, here is a real network of college students

כך, לדוגמא, הנה רשת של סטודנטים במכללה

at an elite northeastern university.

באוניברסיטה צפון-מזרחית נחשבת.

And now I'm highlighting a few dots.

וכעת אני מדגיש כמה נקודות.

If you look here at the dots,

ואם אתם מסתכלים כאן על הנקודות,

compare node B in the upper left

השוו את צומת B, משמאל למעלה,

to node D in the far right;

לצומת D מימין.

B has four friends coming out from him

ול- B יש ארבעה חברים שיוצאים ממנו.

and D has six friends coming out from him.

ול- D יש שישה חברים שיוצאים ממנו.

And so, those two individuals have different numbers of friends.

וכך, לשני הפרטים האלה יש מספר שונה של חברים --

That's very obvious, we all know that.

זה מאוד ברור, כולנו יודעים את זה.

But certain other aspects

אבל פנים מסוימים אחרים

of social network structure are not so obvious.

של רשתות חברתיות אינם ברורים כל כך.

Compare node B in the upper left to node A in the lower left.

השוו את צומת B משמאל למעלה לצומת A משמאל למטה.

Now, those people both have four friends,

וכעת לשני האנשים האלה יש ארבעה חברים,

but A's friends all know each other,

אבל החברים של A כולם מכירים אחד את השני,

and B's friends do not.

והחברים של B לא.

So the friend of a friend of A's

אז חבר של חבר של A,

is, back again, a friend of A's,

הוא בעצמו חבר של A,

whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,

בעוד שחבר של חבר של B אינו חבר של B,

but is farther away in the network.

הוא למעשה רחוק יותר ברשת.

This is known as transitivity in networks.

זה ידוע כטרנזיטיביות (יחס עובר) ברשתות.

And, finally, compare nodes C and D:

ולסיום השוו את הצמתים C ו- D.

C and D both have six friends.

ל- C ול- D שניהם יש שישה חברים.

If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"

אם היית מדבר איתם, והיית אומר, "איך נראים החיים החברתיים שלך?"

they would say, "I've got six friends.

הם היו אומרים, "יש לי שישה חברים.

That's my social experience."

זאת החוויה החברתית שלי."

But now we, with a bird's eye view looking at this network,

אבל כעת כשאנחנו, ממבט הציפור, מסתכלים על הרשת הזאת,

can see that they occupy very different social worlds.

אנחנו יכולים לראות שהם מהווים עולמות חברתיים מאוד שונים,

And I can cultivate that intuition in you by just asking you:

ואני יכול לפתח את האינטואיציה הזאת בכם ע"י שאשאל אתכם:

Who would you rather be

מי אתם הייתם מעדיפים להיות

if a deadly germ was spreading through the network?

אם חיידק קטלני היה מתפשט דרך הרשת?

Would you rather be C or D?

הייתם מעדיפים להיות C או D?

You'd rather be D, on the edge of the network.

הייתם מעדיפים להיות D, בקצה הרשת.

And now who would you rather be

וכעת, מי הייתם מעדיפים להיות

if a juicy piece of gossip -- not about you --

אם פיסה עסיסית של רכילות, לא עליכם,

was spreading through the network? (Laughter)

הייתה מתפשטת דרך הרשת?

Now, you would rather be C.

עכשיו, הייתם מעדיפים להיות C.

So different structural locations

אז למיקומים מבניים שונים

have different implications for your life.

יש השלכות שונות עבור החיים שלכם.

And, in fact, when we did some experiments looking at this,

ולמעשה, כשביצענו ניסויים שבחנו את זה,

what we found is that 46 percent of the variation

מה שמצאנו הוא ש-46 אחוזים מהשונות בין אנשים

in how many friends you have

במספר החברים

is explained by your genes.

מוסברים ע"י הגנים.

And this is not surprising. We know that some people are born shy

וזה לא מפתיע. אנחנו יודעים שאנשים מסוימים נולדים ביישנים,

and some are born gregarious. That's obvious.

וחלק נולדים ראוותנים. זה ברור.

But we also found some non-obvious things.

אבל גם מצאנו דברים שהם לא ברורים.

For instance, 47 percent in the variation

למשל, 47 אחוז מהשונות

in whether your friends know each other

ברמת ההיכרות בין החברים שלכם

is attributable to your genes.

מיוחסים לגנים שלכם.

Whether your friends know each other

רמת ההיכרות בין החברים שלכם

has not just to do with their genes, but with yours.

קשורה לא רק לגנים שלהם, אלא גם לשלכם.

And we think the reason for this is that some people

ואנחנו חושבים שהסיבה לכך היא שחלק מהאנשים

like to introduce their friends to each other -- you know who you are --

אוהבים להכיר את החברים שלהם אחד לשני -- אתם יודעים מי אתם --

and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.

ואחרים מכם, שומרים אותם בנפרד ולא מכירים אותם אחד לשני.

And so some people knit together the networks around them,

וכך, חלק מהאנשים סורגים ביחד את הרשת שלהם מסביבם,

creating a kind of dense web of ties

יוצרים מעין קור דחוס של קשרים

in which they're comfortably embedded.

שבתוכם הם מוטמעים בנוחות.

And finally, we even found that

ולסיום, אפילו מצאנו

30 percent of the variation

ש 30% מהשונות

in whether or not people are in the middle or on the edge of the network

במיקום על גבי הרשת

can also be attributed to their genes.

יכולים גם כן להיות מיוחסים לגנים.

So whether you find yourself in the middle or on the edge

אז אם אתם מוצאים את עצמכם באמצע או בקצה

is also partially heritable.

היא גם תכונה שבחלקה תורשתית.

Now, what is the point of this?

עכשיו, מה הנקודה של כל זה?

How does this help us understand?

כיצד זה עוזר לנו להבין?

How does this help us

כיצד זה עוזר לנו

figure out some of the problems that are affecting us these days?

להבין חלק מהבעיות שמשפיעות עלינו בימים אלה?

Well, the argument I'd like to make is that networks have value.

ובכן, אני אטען שלרשתות יש ערך.

They are a kind of social capital.

שהן סוג של הון חברתי.

New properties emerge

תכונות חדשות מגיחות

because of our embeddedness in social networks,

בגלל ההטמעה שלנו ברשתות חברתיות,

and these properties inhere

הן חלק בלתי נפרד

in the structure of the networks,

במבנה של הרשתות,

not just in the individuals within them.

לא רק בפרטים אשר בתוכן.

So think about these two common objects.

אז תחשבו על שני החפצים הנפוצים האלה.

They're both made of carbon,

שניהם עשויים מפחמן,

and yet one of them has carbon atoms in it

ובכל זאת באחד מהם אטומי הפחמן

that are arranged in one particular way -- on the left --

מאורגנים בדרך מסוימת, משמאל,

and you get graphite, which is soft and dark.

ואז אתם מקבלים גרפיט, שהוא רך וכהה.

But if you take the same carbon atoms

אבל אם אתם לוקחים את אותם אטומי פחמן

and interconnect them a different way,

ומחברים אותם בצורה שונה,

you get diamond, which is clear and hard.

אתם מקבלים יהלומים שהם צלולים וקשים.

And those properties of softness and hardness and darkness and clearness

ותכונות אלה של רכות וקשיחות ושל כהות וצלילות

do not reside in the carbon atoms;

לא נמצאים באטומי הפחמן.

they reside in the interconnections between the carbon atoms,

הם נמצאים בחיבורים שבין אטומי הפחמן,

or at least arise because of the

או לפחות מתקיימים בגלל

interconnections between the carbon atoms.

חיבורים בין אטומי הפחמן.

So, similarly, the pattern of connections among people

כך, בצורה דומה, התבנית של חיבורים בין אנשים

confers upon the groups of people

מעניקה לקבוצות של אנשים

different properties.

תכונות שונות.

It is the ties between people

אלו הם הקשרים שבין האנשים

that makes the whole greater than the sum of its parts.

שעושים את השלם גדול מסכום חלקיו.

And so it is not just what's happening to these people --

וכך, זה לא רק מה שקורה לאנשים האלה,

whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,

אם הם מאבדים או מוסיפים משקל, או מתעשרים או הופכים עניים,

or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;

או נהיים מאושרים או לא נהיים מאושרים, שמשפיע עלינו;

it's also the actual architecture

זאת גם הארכיטקטורה הממשית

of the ties around us.

של הקשרים מסביבנו.

Our experience of the world

החוויה שלנו של העולם

depends on the actual structure

תלויה על המבנה הממשי

of the networks in which we're residing

של הרשתות שבתוכן אנחנו נמצאים

and on all the kinds of things that ripple and flow

ועל כל הסוגים של הדברים שנעים וזורמים

through the network.

דרך הרשת.

Now, the reason, I think, that this is the case

כעת, הסיבה, אני חושב, שזה המקרה

is that human beings assemble themselves

היא שבני אדם אוספים את עצמם

and form a kind of superorganism.

ויוצרים סוג של סופר-אורגניזם.

Now, a superorganism is a collection of individuals

כעת, סופר-אורגניזם הוא אוסף של פרטים

which show or evince behaviors or phenomena

אשר מראה או מפגין התנהגויות או תופעות

that are not reducible to the study of individuals

שלא ניתן להבינם ברמה של הפרטים

and that must be understood by reference to,

וחייבים להבינם

and by studying, the collective.

ע"י למידה של הקולקטיב,

Like, for example, a hive of bees

כמו, לדוגמא, כוורת של דבורים

that's finding a new nesting site,

שמוצאת אתר חדש לכוורת,

or a flock of birds that's evading a predator,

או להק של ציפורים שמתחמק מטורף,

or a flock of birds that's able to pool its wisdom

או להק של ציפורים שמסוגל לקבץ את החוכמה שלו

and navigate and find a tiny speck

ולנווט ולמצוא כתם קטן

of an island in the middle of the Pacific,

שהוא אי באמצע האוקיינוס השקט,

or a pack of wolves that's able

או להקה של זאבים שמסוגלת

to bring down larger prey.

להרוג טרף גדול מהם.

Superorganisms have properties

לסופר-אורגניזמים יש תכונות

that cannot be understood just by studying the individuals.

שאינן ניתנות להבנה ע"י חקירת הפרטים שבתוכם.

I think understanding social networks

אני חושב שהבנה של רשתות חברתיות

and how they form and operate

וכיצד הן נוצרות ופועלות,

can help us understand not just health and emotions

יכולה לעזור לנו להבין, לא רק בריאות ורגשות,

but all kinds of other phenomena --

אלא סוגים שונים של תופעות

like crime, and warfare,

כמו פשע ולוחמה

and economic phenomena like bank runs

ותופעות כלכליות כמו קריסות בנקים

and market crashes

והתרסקויות של שווקים

and the adoption of innovation

והאימוץ של חדשנות

and the spread of product adoption.

וההתפשטות של אימוץ מוצר.

Now, look at this.

כעת, הסתכלו על זה.

I think we form social networks

אני חושב שאנחנו יוצרים רשתות חברתיות

because the benefits of a connected life

בגלל שהיתרונות של חיים מקושרים

outweigh the costs.

גדולים יותר מהחסרונות.

If I was always violent towards you

אם תמיד נהגתי כלפיכם באלימות

or gave you misinformation

או נתתי לכם מידע מוטעה,

or made you sad or infected you with deadly germs,

או העצבתי אתכם, או הדבקתי אתכם בחיידקים קטלניים,

you would cut the ties to me,

הייתם חותכים את הקשרים שלכם איתי,

and the network would disintegrate.

והרשת הייתה מתפרקת.

So the spread of good and valuable things

אז ההתפשטות של דברים טובים וערכיים

is required to sustain and nourish social networks.

דרושה כדי לקיים ולהזין רשתות חברתיות.

Similarly, social networks are required

בצורה דומה, רשתות חברתיות נדרשות

for the spread of good and valuable things,

כדי להפיץ דברים טובים וערכיים

like love and kindness

כמו אהבה ואדיבות

and happiness and altruism

ואושר ואלטרואיזם

and ideas.

ורעיונות.

I think, in fact, that if we realized

אני חושב, למעשה, שאם היינו מבינים

how valuable social networks are,

כמה רשתות חברתיות יקרות ערך עבורנו,

we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,

היינו מבלים יותר זמן בטיפוחן וקיומן,

because I think social networks

בגלל שאני חושב שרשתות חברתיות

are fundamentally related to goodness.

קשורות בצורה בסיסית לטוב לב,

And what I think the world needs now

ומה שאני חושב שהעולם צריך כעת

is more connections.

הוא יותר קשרים.

Thank you.

תודה לכם.

(Applause)

(מחיאות כפיים)