Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

Nicholas Christakis: A influência oculta das redes sociais

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2010-05-10 ・ TED


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Nicholas Christakis: A influência oculta das redes sociais

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Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Watson Possato Revisor: Volney Faustini
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
16260
3000
Para mim, esta história começa cerca de 15 anos atrás,
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
19260
3000
quando era médico de um asilo na Universidade de Chicago.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
22260
3000
E cuidava de pessoas que estavam morrendo, e suas famílias,
00:25
in the South Side of Chicago.
3
25260
2000
na parte sul de Chicago.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
27260
3000
E estava observando o que acontecia às pessoas e suas famílias
00:30
over the course of their terminal illness.
5
30260
3000
durante o curso de suas doenças terminais.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
33260
2000
No meu laboratório, eu estava estudando o efeito da viuvez,
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
35260
2000
que é um conceito muito antigo nas ciências sociais,
00:37
going back 150 years,
8
37260
2000
datando de uns 150 anos,
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
39260
2000
e conhecido como "morrer de um coração partido".
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
41260
3000
Assim, quando eu morrer, o risco de morte de minha esposa pode dobrar,
00:44
for instance, in the first year.
11
44260
2000
por exemplo, no primeiro ano.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
46260
3000
E eu tinha ido tratar um paciente em particular,
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
49260
2000
uma mulher que estava morrendo de demência.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
51260
2000
E, neste caso, diferentemente deste casal,
00:53
she was being cared for
15
53260
2000
ela estava sendo cuidada pela
00:55
by her daughter.
16
55260
2000
sua filha.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
57260
3000
E a filha estava exausta por cuidar de sua mãe.
01:00
And the daughter's husband,
18
60260
2000
E o marido da filha,
01:02
he also was sick
19
62260
3000
ele também estava doente
01:05
from his wife's exhaustion.
20
65260
2000
do cansaço de sua esposa.
01:07
And I was driving home one day,
21
67260
2000
E eu estava dirigindo de volta à minha casa certo dia,
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
69260
3000
quando recebo um telefonema do amigo do marido,
01:12
calling me because he was depressed
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72260
2000
que me ligava porque estava deprimido
01:14
about what was happening to his friend.
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74260
2000
por conta do que estava acontecendo com o amigo dele.
01:16
So here I get this call from this random guy
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76260
2000
Ou seja, recebo uma ligação desse rapaz desconhecido
01:18
that's having an experience
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78260
2000
que está tendo uma experiência,
01:20
that's being influenced by people
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80260
2000
e que, por sua vez, está sendo influenciada por pessoas
01:22
at some social distance.
28
82260
2000
em certa distância social.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
84260
3000
Assim, de repente, dei-me conta de duas coisas muito simples.
01:27
First, the widowhood effect
30
87260
2000
Primeiro, o efeito da viuvez
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
89260
3000
não estava restrito a maridos e esposas.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
92260
3000
E segundo, não estava restrito a pares de pessoas.
01:35
And I started to see the world
33
95260
2000
E comecei a ver o mundo
01:37
in a whole new way,
34
97260
2000
de uma forma totalmente nova,
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
99260
3000
como pares de pessoas se conectavam uns aos outros.
01:42
And then I realized that these individuals
36
102260
2000
E então compreendi que esses indivíduos
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
104260
3000
estariam conectados em grupos de quatro pessoas a outros pares de pessoas próximas.
01:47
And then, in fact, these people
38
107260
2000
E então, de fato, essas pessoas
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
109260
2000
estavam inseridas em todos os tipos de relacionamentos,
01:51
marriage and spousal
40
111260
2000
de casamento e união,
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
113260
2000
de amizade e outros tipos de vínculos.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
115260
3000
E que, de fato, essas conexões eram vastas,
01:58
and that we were all embedded in this
43
118260
2000
e que nós estávamos todos inseridos nesse
02:00
broad set of connections with each other.
44
120260
3000
amplo conjunto de conexões uns com os outros.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
123260
3000
Assim, comecei a ver o mundo por um prisma totalmente novo,
02:06
and I became obsessed with this.
46
126260
2000
e fiquei obcecado com isso.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
128260
2000
Fiquei obcecado com como poderia ser
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
130260
2000
que estávamos inseridos nessas redes sociais,
02:12
and how they affect our lives.
49
132260
2000
e como elas afetavam nossas vidas.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
134260
3000
Assim, as redes sociais são essas coisas complexas de beleza,
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
137260
2000
e são tão elaboradas e tão complexas
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
139260
2000
e tão onipresentes, na realidade,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
141260
3000
que alguém precisa perguntar a que propósito elas servem.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
144260
2000
Por que estamos inseridos nessas redes sociais?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
146260
2000
Ou seja, como elas se formam? Como elas operam?
02:28
And how do they effect us?
56
148260
2000
E como elas nos afetam?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
150260
3000
E assim, meu primeiro tópico, com relação a isto,
02:33
was not death, but obesity.
58
153260
3000
não foi a morte, mas a obesidade.
02:36
It had become trendy
59
156260
2000
E de repente, tinha se tornado moda
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
158260
2000
falar sobre a "obesidade epidêmica".
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
160260
3000
E, juntamente com meu colaborador, James Fowler,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
163260
3000
começamos a ponderar se a obesidade era realmente uma epidemia,
02:46
and could it spread from person to person
63
166260
2000
e se poderia se espalhar de pessoa a pessoa
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
168260
3000
como no caso das quatro pessoas que mencionei anteriormente.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
171260
3000
Assim, este é um slide com alguns de nossos resultados iniciais.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
174260
3000
São 2.200 pessoas no ano 2000.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
177260
2000
Cada ponto representa uma pessoa. O tamanho do ponto
02:59
proportional to people's body size;
68
179260
2000
é proporcional ao tamanho do corpo da pessoa.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
181260
3000
Pontos maiores representam, assim, pessoas maiores.
03:04
In addition, if your body size,
70
184260
2000
Adicionalmente, se o tamanho do seu corpo,
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
186260
2000
se o seu IMC, ou seja, se o seu índice de massa corpórea for superior a 30,
03:08
if you're clinically obese --
72
188260
2000
se você for clinicamente obeso,
03:10
we also colored the dots yellow.
73
190260
2000
também pintamos os pontos de amarelo.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
192260
2000
Dessa forma, se vocês olharem esta imagem agora, poderão ver
03:14
that there are clusters of obese and
75
194260
2000
que há grupos de pessoas obesas e
03:16
non-obese people in the image.
76
196260
2000
não-obesas na imagem.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
198260
3000
Mas a complexidade visual ainda é muito alta.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
201260
3000
Não é óbvio o que está exatamente acontecendo.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
204260
2000
Além disso, algumas questões são imediatamente levantadas.
03:26
How much clustering is there?
80
206260
2000
Quantos agrupamentos existem?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
208260
3000
Há mais agrupamentos do que poderiam existir somente pelo acaso?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
211260
2000
Quão grandes são os grupos? Qual o alcance deles?
03:33
And, most importantly,
83
213260
2000
E, sobretudo,
03:35
what causes the clusters?
84
215260
2000
o que causa os agrupamentos?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
217260
3000
Assim, fizemos alguns cálculos para estudar o tamanho desses grupos.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
220260
2000
Este aqui mostra, no eixo Y,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
222260
3000
o aumento na probabilidade de uma pessoa ser obesa,
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
225260
2000
em virtude de um de seus contatos sociais ser obeso.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
227260
3000
E no eixo X, os graus de separação entre essas duas pessoas.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
230260
2000
E no extremo esquerdo, vocês verão uma linha roxa.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
232260
2000
Ela diz que, se seus amigos forem obesos,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
234260
3000
seu risco de obesidade é 45% mais alto.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
237260
2000
E a próxima barra acima, na linha laranja,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
239260
2000
diz que, se os amigos de seus amigos forem obesos,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
241260
2000
seu risco de obesidade é 25% mais alto.
04:03
And then the next line over says
96
243260
2000
E a próxima linha acima diz que,
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
245260
3000
se os amigos dos amigos de seu amigo, alguém que você provavelmente nem conheça, for obeso,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
248260
3000
seu risco de obesidade é 10% mais alto.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
251260
3000
E somente quando vocês chegam aos amigos dos amigos dos amigos dos amigos dos seus amigos,
04:14
that there's no longer a relationship
100
254260
2000
que a relação deixa de existir
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
256260
3000
entre o tamanho do corpo da pessoa e tamanho do seu próprio corpo.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
260260
3000
Bem, o que pode estar causando este agrupamento?
04:23
There are at least three possibilities:
103
263260
2000
Há no mínimo três possibilidades.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
265260
2000
Uma delas é que, na medida em que ganho peso,
04:27
it causes you to gain weight.
105
267260
2000
isso faz com que você ganhe peso,
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
269260
3000
um tipo de indução, um tipo de propagação de pessoa a pessoa.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
272260
2000
Outra possibilidade, muito óbvia, é a homofilia,
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
274260
2000
ou "diga-me com quem andas ...".
04:36
here, I form my tie to you
109
276260
2000
Aqui, eu formo meu vínculo a você
04:38
because you and I share a similar body size.
110
278260
3000
pois você e eu partilhamos de um tamanho de corpo similar.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
281260
2000
E a última possibilidade é o que chamamos de confusão,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
283260
3000
pois confunde nossa habilidade de entender o que está acontecendo.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
286260
2000
E aqui, a ideia não é que meu aumento de peso
04:48
is causing your weight gain,
114
288260
2000
está lhe fazendo ganhar peso,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
290260
2000
nem que eu preferencialmente forme um vínculo com você
04:52
because you and I share the same body size,
116
292260
2000
porque você e eu partilhamos do mesmo tamanho de corpo,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
294260
2000
mas sim que partilhamos de uma exposição comum
04:56
to something, like a health club
118
296260
3000
a algo como uma academia
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
299260
3000
que faz com que nós percamos peso ao mesmo tempo.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
302260
3000
E quando examinamos esses dados, encontramos indícios de todas essas coisas,
05:05
including for induction.
121
305260
2000
inclusive por indução.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
307260
2000
E constatamos que, se seu amigo se torna obeso,
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
309260
3000
isso aumenta seu risco de obesidade em cerca de 57%
05:12
in the same given time period.
124
312260
2000
no mesmo período de tempo.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
314260
3000
E podem existir muitos mecanismos para esse efeito.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
317260
2000
Uma possibilidade é que seus amigos lhe digam algo do tipo --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
319260
3000
vocês sabem, eles adotam um comportamento que se propaga a você,
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
322260
3000
como, por exemplo, eles dizem, "Vamos comer muffins e tomar cerveja",
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
325260
3000
que é uma combinação horrível,
05:28
But you adopt that combination,
130
328260
2000
mas você adota essa combinação,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
330260
3000
e então começa a ganhar peso como eles.
05:33
Another more subtle possibility
132
333260
2000
E outra possibilidade mais sutil
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
335260
3000
é que eles começam a ganhar peso e isso muda seus conceitos
05:38
of what an acceptable body size is.
134
338260
2000
sobre qual tamanho de corpo é aceitável.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
340260
2000
E, aqui, o que está se propagando de pessoa a pessoa
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
342260
2000
não é um comportamento, mas sim uma norma.
05:44
An idea is spreading.
137
344260
2000
Um conceito se espalha.
05:46
Now, headline writers
138
346260
2000
Bem, as manchetes de jornais
05:48
had a field day with our studies.
139
348260
2000
fizeram um dia de festa com nossos estudos.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
350260
2000
Acho que a manchete no New York Times foi,
05:52
"Are you packing it on?
141
352260
2000
"Você está engordando?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
354260
3000
Culpe seus amigos gordos."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
357260
2000
O que nos pareceu interessante foi que a manchete dos jornais europeus
05:59
had a different take: They said,
144
359260
2000
tinha uma abordagem diferente; eles disseram,
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
361260
3000
"Seus amigos estão engordando? Talvez você deva se culpar."
06:04
(Laughter)
146
364260
5000
(Risos)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
369260
3000
E achamos que este era um comentário interessante sobre a América,
06:12
and a kind of self-serving,
148
372260
2000
e meio cômoda,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
374260
2000
um fenômeno do tipo "não é minha responsabilidade".
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
376260
2000
Bem, eu quero deixar muito claro que não achamos que nosso trabalho
06:18
should or could justify prejudice
151
378260
2000
deva ou possa justificar o preconceito
06:20
against people of one or another body size at all.
152
380260
3000
contra pessoas com diferentes tamanhos de corpo.
06:24
Our next questions was:
153
384260
2000
Assim, nossas próximas questões foram:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
386260
3000
Podemos efetivamente visualizar essa difusão?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
389260
2000
O ganho de peso de uma pessoa estava efetivamente levando
06:31
to weight gain in another person?
156
391260
2000
ao ganho de peso em outra pessoa?
06:33
And this was complicated because
157
393260
2000
E isso era complicado porque
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
395260
3000
devíamos considerar o fato de que a estrutura da rede,
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
398260
3000
a arquitetura de seus vínculos, estava mudando com o tempo.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
401260
3000
E, adicionalmente, porque a obesidade não é uma epidemia unicêntrica,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
404260
3000
não há um "paciente zero" da epidemia de obesidade --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
407260
3000
se encontrássemos esse cara, haveria uma difusão de obesidade a partir dele.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
410260
2000
É uma epidemia multicêntrica.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
412260
2000
Muitas pessoas estão fazendo coisas ao mesmo tempo.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
414260
3000
E estou prestes a lhes mostrar um vídeo de animação de 30 segundos
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
417260
3000
que levou 5 anos para James e eu criarmos.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
420260
2000
E assim, novamente, cada ponto representa uma pessoa.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
422260
2000
Cada vínculo entre elas é um relacionamento.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
424260
2000
E vamos colocar tudo isso em movimento agora,
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
426260
3000
fazendo cortes diários na rede por cerca de 30 anos.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
429260
2000
O tamanho dos pontos vão aumentar.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
431260
3000
Vocês verão uma invasão de pontos amarelos.
07:14
You're going to see people be born and die --
173
434260
2000
Verão pessoas nascerem e morrerem;
07:16
dots will appear and disappear --
174
436260
2000
pontos aparecerão e desaparecerão.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
438260
3000
Vínculos se formarão e se romperão. Casamentos e divórcios,
07:21
friendings and defriendings.
176
441260
2000
surgimentos e desaparecimentos de amizades,
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
443260
2000
muita complexidade, muito está acontecendo
07:25
just in this 30-year period
178
445260
2000
no período de apenas 30 anos,
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
447260
2000
que inclui a epidemia da obesidade.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
449260
2000
E no fim, vocês verão os agrupamentos
07:31
of obese and non-obese individuals
181
451260
2000
de pessoas obesas e não-obesas
07:33
within the network.
182
453260
2000
dentro da rede.
07:35
Now, when looked at this,
183
455260
3000
Agora, depois de olhar para isso,
07:38
it changed the way I see things,
184
458260
3000
mudei a forma de enxergar as coisas,
07:41
because this thing, this network
185
461260
2000
porque essa coisa, essa rede,
07:43
that's changing across time,
186
463260
2000
que está mudando através dos tempos,
07:45
it has a memory, it moves,
187
465260
3000
tem uma memória, ela se move,
07:48
things flow within it,
188
468260
2000
as coisas fluem dentro dela,
07:50
it has a kind of consistency --
189
470260
2000
ela tem um tipo de consistência;
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
472260
2000
as pessoas podem morrer, mas ela não morre;
07:54
it still persists --
191
474260
2000
ela ainda persiste.
07:56
and it has a kind of resilience
192
476260
2000
E tem um tipo de resiliência
07:58
that allows it to persist across time.
193
478260
2000
que a permite persistir através dos tempos.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
480260
3000
E assim, cheguei a enxergar esses sinais das redes sociais
08:03
as living things,
195
483260
2000
como entes vivos,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
485260
3000
entes vivos que podemos colocar debaixo de um tipo de microscópio
08:08
to study and analyze and understand.
197
488260
3000
e estudar, analisar e entender.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
491260
2000
E usamos uma variedade de técnicas para fazer isso.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
493260
3000
E começamos a explorar todos os tipos de fenômenos.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
496260
2000
De modo que olhamos comportamentos de fumantes e de consumo de bebidas alcóolicas,
08:18
and voting behavior,
201
498260
2000
e comportamentos de votação,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
500260
2000
e divórcio, que podem se espalhar,
08:22
and altruism.
203
502260
2000
e altruísmo.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
504260
3000
E, consequentemente, nós nos interessamos pelas emoções.
08:28
Now, when we have emotions,
205
508260
2000
Bem, quando temos emoções,
08:30
we show them.
206
510260
2000
demonstramo-nas.
08:32
Why do we show our emotions?
207
512260
2000
Por que demonstramos nossas emoções?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
514260
2000
Quero dizer, deveria haver uma vantagem em experimentar
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
516260
3000
nossas emoções internamente, vocês sabem, raiva ou felicidade,
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
519260
2000
mas não somente as experimentamos, nós as demonstramos.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
521260
3000
E não somente as demonstramos, mas os outros podem percebê-las.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
524260
2000
E, não somente podem percebê-las, mas também as copiam.
08:46
There's emotional contagion
213
526260
2000
Há um contágio emocional
08:48
that takes place in human populations.
214
528260
3000
que acontece nas populações humanas.
08:51
And so this function of emotions
215
531260
2000
E essa função de emoções
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
533260
2000
sugere que, adicionalmente a outros propósitos que possam servir,
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
535260
3000
elas são um tipo primitivo de comunicação.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
538260
3000
E que, de fato, se quisermos realmente entender as emoções humanas,
09:01
we need to think about them in this way.
219
541260
2000
precisamos pensar nelas dessa maneira.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
543260
3000
Bem, estamos acostumados a pensar nas emoções dessa maneira,
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
546260
3000
em períodos simples, curtos de tempo.
09:09
So, for example,
222
549260
2000
Assim, por exemplo,
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
551260
2000
Estava dando uma palestra recentemente na cidade de Nova York,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
553260
2000
e disse, "Você sabem, como quando vocês estão no metrô,
09:15
and the other person across the subway car
225
555260
2000
e a outra pessoa do outro lado do vagão
09:17
smiles at you,
226
557260
2000
lhes sorri,
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
559260
2000
e vocês instintivamente sorriem de volta."
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
561260
3000
E eles me olharam e disseram, "Não fazemos isso em Nova York."
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
564260
2000
E eu disse, "Em todas as outras partes do mundo,
09:26
that's normal human behavior."
230
566260
2000
esse é um comportamento humano normal."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
568260
2000
De modo que há um meio muito instintivo
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
570260
3000
pelo qual brevemente transmitimos emoções uns aos outros.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
573260
3000
E, de fato, o contágio emocional pode ser ainda maior,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
576260
3000
ou seja, poderíamos ter pontuado expressões de raiva,
09:39
as in riots.
235
579260
2000
como em tumultos.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
581260
2000
A questão que queríamos nos indagar era:
09:43
Could emotion spread,
237
583260
2000
Pode a emoção se espalhar,
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
585260
3000
de maneira mais sustentável do que tumultos, através dos tempos
09:48
and involve large numbers of people,
239
588260
2000
e envolver grandes números de pessoas,
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
590260
3000
não somente esse par de pessoas que está sorrindo um ao outro no metrô?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
593260
3000
Talvez haja um tipo de tumulto calmo abaixo da superfície
09:56
that animates us all the time.
242
596260
2000
que nos movimenta a todo o tempo.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
598260
2000
Talvez haja um estouro de emoções
10:00
that ripple through social networks.
244
600260
2000
que se movimenta através das redes sociais.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
602260
3000
Talvez, de fato, as emoções têm uma existência coletiva,
10:05
not just an individual existence.
246
605260
2000
não somente uma existência individual.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
607260
3000
E esta é uma das primeiras imagens que nós fizemos para estudar esse fenômeno.
10:10
Again, a social network,
248
610260
2000
Novamente, uma rede social,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
612260
3000
mas agora nós colorimos as pessoas de amarelo se elas estão felizes
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
615260
3000
e de azul, se elas estão tristes, e de verde, se estão entre uma coisa e outra.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
618260
2000
E se vocês olharem para esta imagem, poderão enxergar imediatamente
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
620260
2000
grupos de pessoas felizes e infelizes,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
622260
2000
novamente, espalhando-se por 3 graus de separação.
10:24
And you might form the intuition
254
624260
2000
E você poderão intuir
10:26
that the unhappy people
255
626260
2000
que as pessoas infelizes
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
628260
3000
ocupam uma localização estrutural diferente dentro da rede.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
631260
2000
Assim, existe um meio e um limite para esta rede,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
633260
2000
e as pessoas infelizes parecem estar
10:35
located at the edges.
259
635260
2000
localizadas nos limites.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
637260
2000
Assim, para invocar outra metáfora,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
639260
2000
se vocês imaginarem as redes sociais como um tipo de
10:41
vast fabric of humanity --
262
641260
2000
amplo tecido de humanidade --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
643260
3000
Estou conectado a você e você a ela, de forma infinita e sucessiva --
10:46
this fabric is actually like
264
646260
2000
esse tecido é, na verdade, como
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
648260
2000
uma velha colcha de retalhos americana,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
650260
3000
que tem retalhos, retalhos felizes e infelizes.
10:53
And whether you become happy or not
267
653260
2000
E ficar feliz ou não
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
655260
3000
depende em parte de estar em um retalho feliz.
10:58
(Laughter)
269
658260
2000
(Risos)
11:00
So, this work with emotions,
270
660260
3000
Assim, este trabalho com emoções,
11:03
which are so fundamental,
271
663260
2000
que são fundamentais,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
665260
2000
levou-nos a pensar que, talvez,
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
667260
2000
as causas fundamentais de as redes sociais
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
669260
2000
estarem de algum modo codificadas em nossos genes.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
671260
3000
Porque as redes sociais humanas, sempre que são mapeadas,
11:14
always kind of look like this:
276
674260
2000
sempre se parecem a isso,
11:16
the picture of the network.
277
676260
2000
a foto da rede,
11:18
But they never look like this.
278
678260
2000
mas nunca se parecem a isso.
11:20
Why do they not look like this?
279
680260
2000
Por que não se parecem a isso?
11:22
Why don't we form human social networks
280
682260
2000
Por que não formamos redes sociais
11:24
that look like a regular lattice?
281
684260
2000
que se pareçam a treliças regulares?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
686260
3000
Bem, os padrões marcantes das redes sociais,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
689260
3000
suas onipresenças, e seus propósitos aparentes
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
692260
2000
imploram por questões sobre se evoluímos para ter
11:34
human social networks in the first place,
285
694260
2000
redes sociais em primeiro lugar,
11:36
and whether we evolved to form networks
286
696260
2000
e se evoluímos para formar redes
11:38
with a particular structure.
287
698260
2000
com uma estrutura particular.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
700260
2000
E notem, primeiramente ... E assim, para entendermos isso, entretanto,
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
702260
3000
precisamos primeiramente dissecar um pouco a estrutura da rede.
11:45
and notice that every person in this network
290
705260
2000
E notem que cada pessoa nessa rede
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
707260
3000
tem exatamente a mesma localização estrutural que as demais pessoas.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
710260
3000
Mas esse não é o caso nas redes verdadeiras.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
713260
2000
Assim, por exemplo, aqui está uma rede verdadeira de estudantes universitários
11:55
at an elite northeastern university.
294
715260
3000
de uma universidade de elite do nordeste.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
718260
2000
E agora estou iluminando alguns pontos.
12:00
If you look here at the dots,
296
720260
2000
e se vocês olharem para os pontos,
12:02
compare node B in the upper left
297
722260
2000
comparem o nodo B, no campo superior esquerdo,
12:04
to node D in the far right;
298
724260
2000
com o nodo D, no campo extremo direito.
12:06
B has four friends coming out from him
299
726260
2000
E B tem quatro amigos saindo dele.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
728260
3000
E D tem seis amigos saindo dele.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
731260
3000
E assim, aqueles dois indivíduos têm números diferentes de amigos --
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
734260
2000
isso é muito óbvio, todos sabemos disso.
12:16
But certain other aspects
303
736260
2000
Mas certos outros aspectos
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
738260
2000
da estrutura das redes sociais não são tão óbvios.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
740260
3000
Comparem o nodo B no campo superior esquerdo ao nodo A no inferior esquerdo.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
743260
3000
E agora aquelas pessoas têm ambas quatro amigos,
12:26
but A's friends all know each other,
307
746260
2000
mas todos os amigos de A se conhecem,
12:28
and B's friends do not.
308
748260
2000
e os amigos de B não.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
750260
2000
Assim, o amigo de um dos amigos de A,
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
752260
2000
é um amigo de A,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
754260
2000
ainda que um amigo de um amigo de B não seja um amigo de B,
12:36
but is farther away in the network.
312
756260
2000
é mais distante na rede.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
758260
3000
Isso é conhecido como transitividade nas redes.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
761260
2000
E, finalmente, comparem os nodos C e D.
12:43
C and D both have six friends.
315
763260
3000
C e D têm ambos 6 amigos.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
766260
3000
Se vocês falarem com eles, e disserem, "Como é sua vida social?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
769260
2000
Eles podem dizer, "Tenho seis amigos.
12:51
That's my social experience."
318
771260
2000
Essa é minha experiência social."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
773260
3000
Mas agora nós, com a visão do todo, olhando para essa rede,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
776260
3000
podemos ver que eles ocupam mundos sociais muito diferentes,
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
779260
2000
E posso incitar aquela intuição em vocês simplesmente ao perguntar-lhes:
13:01
Who would you rather be
322
781260
2000
Quem vocês gostariam de ser
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
783260
2000
se um germe letal estivesse se espalhando pela rede?
13:05
Would you rather be C or D?
324
785260
3000
Vocês gostariam de ser C ou D?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
788260
2000
Vocês gostariam de ser D, no limite da rede.
13:10
And now who would you rather be
326
790260
2000
E agora, quem vocês gostariam de ser
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
792260
3000
se uma fofoca picante, não sobre vocês,
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
795260
2000
estivesse se espalhando pela rede?
13:17
Now, you would rather be C.
329
797260
2000
Bem, vocês gostariam de ser C.
13:19
So different structural locations
330
799260
2000
Assim, localizações estruturais diferentes
13:21
have different implications for your life.
331
801260
2000
têm implicações diferentes nas suas vidas.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
803260
3000
E, de fato, quando fazemos alguns experimentos olhando para isso,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
806260
3000
descobrimos que 46% da variação
13:29
in how many friends you have
334
809260
2000
de quantos amigos vocês têm
13:31
is explained by your genes.
335
811260
2000
se explica pelos seus genes.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
813260
3000
E isso não é surpreendente. Sabemos, algumas pessoas nascem tímidas
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
816260
3000
e algumas nascem sociáveis. Isso é óbvio.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
819260
2000
Mas também sabemos algumas coisas não tão óbvias.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
821260
3000
Por exemplo, 47% da variação
13:44
in whether your friends know each other
340
824260
2000
de se seus amigos se conhecem uns aos outros
13:46
is attributable to your genes.
341
826260
2000
é atribuída aos seus genes.
13:48
Whether your friends know each other
342
828260
2000
Se seus amigos se conhecem uns aos outros
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
830260
3000
não tem somente a ver com os genes deles, mas também com os seus.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
833260
2000
E achamos que o motivo para isso é que algumas pessoas
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
835260
3000
gostam de apresentar seus amigos uns aos outros -- vocês sabem como vocês são --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
838260
3000
e outros de vocês os mantêm separados e não apresentam seus amigos uns aos outros.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
841260
3000
E assim, algumas pessoas constroem redes ao redor de si mesmas,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
844260
2000
criando um tipo de emaranhado denso de vínculos
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
846260
2000
nos quais se encontram confortavelmente inseridos.
14:08
And finally, we even found that
350
848260
2000
E finalmente, descobrimos ainda que
14:10
30 percent of the variation
351
850260
2000
30% da variação
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
852260
3000
se as pessoas estão ou não no meio ou na extremidade da rede
14:15
can also be attributed to their genes.
353
855260
2000
pode também ser atribuída aos seus genes.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
857260
2000
Assim, se você se virem no meio ou na extremidade,
14:19
is also partially heritable.
355
859260
3000
isso também é parcialmente hereditário.
14:22
Now, what is the point of this?
356
862260
3000
Bem, qual o ponto disso?
14:25
How does this help us understand?
357
865260
2000
Como isso nos ajuda a entender?
14:27
How does this help us
358
867260
2000
Como isso nos ajuda
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
869260
3000
a compreender alguns dos problemas que estão nos afetando atualmente?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
873260
3000
Bem, o argumento que eu gostaria de sustentar é que as redes têm valor.
14:36
They are a kind of social capital.
361
876260
3000
Elas são um tipo de capital social.
14:39
New properties emerge
362
879260
2000
Novas propriedades emergem
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
881260
2000
porque estamos inseridos nas redes sociais,
14:43
and these properties inhere
364
883260
3000
e essas propriedades são inerentes,
14:46
in the structure of the networks,
365
886260
2000
na estrutura das redes,
14:48
not just in the individuals within them.
366
888260
2000
não somente nos indivíduos dentro delas.
14:50
So think about these two common objects.
367
890260
2000
Assim, pensem sobre esses dois objetos comuns.
14:52
They're both made of carbon,
368
892260
2000
São ambos feitos de carbono,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
894260
3000
e, no entanto, um deles tem átomos de carbono em si
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
897260
3000
que estão organizados de uma forma particular, na esquerda,
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
900260
3000
e vocês conseguem grafite, que é macio e escuro.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
903260
2000
Mas se vocês pegarem os mesmos átomos de carbono
15:05
and interconnect them a different way,
373
905260
2000
e os interconectarem de outra forma,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
907260
3000
obterão um diamante, que é claro e duro.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
910260
3000
E aquelas propriedades de maciez e dureza e escuridão e clareza
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
913260
2000
não residem nos átomos de carbono.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
915260
3000
Residem nas interconexões entre os átomos de carbono,
15:18
or at least arise because of the
378
918260
2000
ou no mínimo surgem por conta das
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
920260
2000
interconexões entre os átomos de carbono.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
922260
3000
Assim, similarmente, o padrão de conexões entre as pessoas
15:25
confers upon the groups of people
381
925260
3000
confere sobre os grupos de pessoas
15:28
different properties.
382
928260
2000
diferentes propriedades.
15:30
It is the ties between people
383
930260
2000
São os vínculos entre as pessoas
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
932260
3000
que fazem o todo muito maior que a soma de suas partes.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
935260
3000
E assim, não é apenas o que está acontecendo a essas pessoas,
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
938260
3000
se estão perdendo ou ganhando peso, ou se tornando ricas ou pobres,
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
941260
3000
ou felizes ou infelizes, que nos afeta;
15:44
it's also the actual architecture
388
944260
2000
é também a arquitetura real
15:46
of the ties around us.
389
946260
2000
dos vínculos em torno de nós.
15:48
Our experience of the world
390
948260
2000
Nossa experiência do mundo
15:50
depends on the actual structure
391
950260
2000
depende da estrutura real
15:52
of the networks in which we're residing
392
952260
2000
das redes em que residimos
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
954260
3000
e em todos os tipos de coisas que transitam e fluem
15:57
through the network.
394
957260
2000
através da rede.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
960260
3000
Bem, a razão, acredito, para isso
16:03
is that human beings assemble themselves
396
963260
2000
é que os seres humanos se agrupam
16:05
and form a kind of superorganism.
397
965260
3000
e formam um tipo de superorganismo.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
969260
3000
Bem, superorganismo é um tipo de coletivo de pessoas
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
972260
3000
que mostram ou evidenciam comportamentos ou fenômenos
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
975260
3000
que não são redutíveis ao estudo das pessoas
16:18
and that must be understood by reference to,
401
978260
2000
e devem ser entendidos por referência a,
16:20
and by studying, the collective.
402
980260
2000
e pelo estudo da coletividade,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
982260
3000
como, por exemplo, uma colmeia de abelhas
16:25
that's finding a new nesting site,
404
985260
3000
que está buscando um novo lugar para nidificação,
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
988260
2000
ou uma revoada de pássaros que está fugindo de um predador,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
990260
3000
ou uma revoada de pássaros que é capaz de juntar sua sabedoria
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
993260
2000
e navegar para encontrar um pequeno ponto
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
995260
2000
de uma ilha no meio do pacífico,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
997260
2000
ou uma matilha de lobos que é capaz
16:39
to bring down larger prey.
410
999260
3000
de derrubar uma grande presa.
16:42
Superorganisms have properties
411
1002260
2000
Os superorganismos têm propriedades
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
1004260
3000
que não podem ser entendidas apenas pelo estudo das pessoas.
16:47
I think understanding social networks
413
1007260
2000
Acho que entender as redes sociais
16:49
and how they form and operate
414
1009260
2000
e como se formam e operam,
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
1011260
3000
pode nos ajudar a compreender, não somente a saúde e as emoções,
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
1014260
2000
mas todos os outros tipos de fenômenos
16:56
like crime, and warfare,
417
1016260
2000
como crimes e guerras
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1018260
2000
e fenômenos econômicos como corridas aos bancos
17:00
and market crashes
419
1020260
2000
e quebras dos mercados
17:02
and the adoption of innovation
420
1022260
2000
e a adoção de inovações
17:04
and the spread of product adoption.
421
1024260
2000
e a difusão da adoção de produtos.
17:06
Now, look at this.
422
1026260
2000
Bem, olhem para isso.
17:09
I think we form social networks
423
1029260
2000
Acho que formamos redes sociais
17:11
because the benefits of a connected life
424
1031260
2000
pois os benefícios de uma vida conectada
17:13
outweigh the costs.
425
1033260
3000
são maiores que os custos.
17:16
If I was always violent towards you
426
1036260
2000
Se eu fosse sempre violento com você
17:18
or gave you misinformation
427
1038260
2000
ou lhe desse informações erradas,
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1040260
3000
ou o entristecesse, ou lhe infectasse com germes letais,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1043260
2000
você cortaria seus vínculos comigo,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1045260
2000
e a rede se desintegraria.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1047260
3000
Assim, a difusão de coisas boas e valiosas
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1050260
3000
é exigida para sustentar e alimentar as redes sociais.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1054260
2000
Similarmente, as redes sociais são exigidas
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1056260
3000
para a difusão de coisas boas e valiosas
17:39
like love and kindness
435
1059260
2000
como amor e ternura
17:41
and happiness and altruism
436
1061260
2000
e felicidade e altruísmo
17:43
and ideas.
437
1063260
2000
e ideias.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1065260
2000
Acho, de fato, que se percebêssemos
17:47
how valuable social networks are,
439
1067260
2000
quão valiosas as redes sociais são,
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1069260
3000
passaríamos mais tempo alimentando-as e sustentando-as
17:52
because I think social networks
441
1072260
2000
pois acredito que as redes sociais
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1074260
3000
estão fundamentalmente relacionadas ao bem,
17:57
And what I think the world needs now
443
1077260
2000
e o que acho que o mundo precisa agora
17:59
is more connections.
444
1079260
2000
é de mais conexões.
18:01
Thank you.
445
1081260
2000
Obrigado.
18:03
(Applause)
446
1083260
3000
(Aplausos)
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