Nicholas Christakis: How social networks predict epidemics

Николас Кристакис: Как социальные сети предсказывают эпидемии

Переводчик: Nadezhda Lebedeva Редактор: Tetyana Zapevalina

For the last 10 years, I've been spending my time trying to figure out

Последние 10 лет я провёл, пытаясь понять,

how and why human beings

как и почему люди

assemble themselves into social networks.

объединяются в социальные сети.

And the kind of social network I'm talking about

Социальная сеть, о которой я говорю,

is not the recent online variety,

это не та, которая недавно появилась в интернете,

but rather, the kind of social networks

а скорее та,

that human beings have been assembling for hundreds of thousands of years,

в которую люди объединялись в течение сотен тысяч лет

ever since we emerged from the African savannah.

с момента возникновения человечества в Африканских саваннах.

So, I form friendships and co-worker

Я создаю дружеские и рабочие отношения,

and sibling and relative relationships with other people

родственные связи с окружающими,

who in turn have similar relationships with other people.

которые, в свою очередь, образуют такие же связи с другими.

And this spreads on out endlessly into a distance.

И эта цепочка бесконечна.

And you get a network that looks like this.

Мы получаем социальную сеть, которая выглядит вот так.

Every dot is a person.

Каждая точка - это человек.

Every line between them is a relationship between two people --

Каждая линия между точками - это отношения между двумя людьми,

different kinds of relationships.

разные типы отношений.

And you can get this kind of vast fabric of humanity,

Таким образом можно получить пространственную структуру человечества,

in which we're all embedded.

в которую включены мы все.

And my colleague, James Fowler and I have been studying for quite sometime

Некоторое время мы с моим коллегой Джеймсом Фаулером изучали,

what are the mathematical, social,

какие математические, социальные,

biological and psychological rules

биологические и психологические законы

that govern how these networks are assembled

регламентируют создание этих сетей

and what are the similar rules

и какие похожие правила

that govern how they operate, how they affect our lives.

управляют ее функционированием и влиянием на нашу жизнь.

But recently, we've been wondering

До недавнего времени мы пытались понять,

whether it might be possible to take advantage of this insight,

возможно ли использовать эти знания во благо,

to actually find ways to improve the world,

найти способ усовершенствовать мир,

to do something better,

что-то улучшить,

to actually fix things, not just understand things.

исправить, а не только понять.

So one of the first things we thought we would tackle

И первое, над чем мы начали работать, -

would be how we go about predicting epidemics.

это способ предсказания эпидемий.

And the current state of the art in predicting an epidemic --

В настоящее время положение дел такое:

if you're the CDC or some other national body --

представители СЭС или других национальных организаций

is to sit in the middle where you are

сидят на своих местах

and collect data

и собирают данные,

from physicians and laboratories in the field

поступающие от врачей и полевых лабораторий,

that report the prevalence or the incidence of certain conditions.

указывающие на распространение или наличие определённых заболеваний.

So, so and so patients have been diagnosed with something,

Такие-то и такие-то случаи заболевания были диагностированы здесь,

or other patients have been diagnosed,

или другие случаи были диагностированы там,

and all these data are fed into a central repository, with some delay.

а данные об этом попали в центральную базу данных с задержкой.

And if everything goes smoothly,

И если всё пройдёт гладко,

one to two weeks from now

то через неделю или две

you'll know where the epidemic was today.

вы будете знать, на какой стадии эпидемия была сегодня.

And actually, about a year or so ago,

На самом деле около года назад

there was this promulgation

была обнародована

of the idea of Google Flu Trends, with respect to the flu,

идея создания клиента Google Flu Trends, посвящённого гриппу,

where by looking at people's searching behavior today,

где, взглянув на поисковые запросы людей в данный момент,

we could know where the flu --

мы сможем узнать

what the status of the epidemic was today,

состояние эпидемии

what's the prevalence of the epidemic today.

и степень её распространения в данный момент.

But what I'd like to show you today

Но сегодня я бы хотел показать вам

is a means by which we might get

способ, с помощью которого мы сможем

not just rapid warning about an epidemic,

не просто быстро узнавать об эпидемии,

but also actually

но и заранее

early detection of an epidemic.

обнаруживать её появление.

And, in fact, this idea can be used

На самом деле эту идею можно использовать

not just to predict epidemics of germs,

не только для предсказания вирусной эпидемии,

but also to predict epidemics of all sorts of kinds.

но и для предсказания любых других эпидемий.

For example, anything that spreads by a form of social contagion

Например, таким образом можно понимать всё,

could be understood in this way,

что распространяется в социальной среде:

from abstract ideas on the left

от абстрактных идей

like patriotism, or altruism, or religion

вроде патриотизма, альтруизма и религии

to practices

до таких действий,

like dieting behavior, or book purchasing,

как следование диете, покупки книг,

or drinking, or bicycle-helmet [and] other safety practices,

выпивка, использование велосипедного шлема и других мер безопасности,

or products that people might buy,

или товаров, которые люди могут купить,

purchases of electronic goods,

покупки электроники -

anything in which there's kind of an interpersonal spread.

всё, что распространяется межличностно.

A kind of a diffusion of innovation

Распространение нововведения

could be understood and predicted

можно понять и предсказать

by the mechanism I'm going to show you now.

с помощью механизма, который я вам сейчас покажу.

So, as all of you probably know,

Итак, как вы, возможно, знаете,

the classic way of thinking about this

обычно его описывают

is the diffusion-of-innovation,

как диффузию инновации

or the adoption curve.

или кривую восприятия.

So here on the Y-axis, we have the percent of the people affected,

Здесь, на оси У, отмечается число попавших под воздействие людей,

and on the X-axis, we have time.

а на оси Х - время.

And at the very beginning, not too many people are affected,

В самом начале, пока еще количество попавших под воздействие не очень велико,

and you get this classic sigmoidal,

получим классический сигмоид

or S-shaped, curve.

или S-образную кривую.

And the reason for this shape is that at the very beginning,

А причина такой формы в том, что в самом начале

let's say one or two people

допустим, один или два человека

are infected, or affected by the thing

оказываются под влиянием или заражены,

and then they affect, or infect, two people,

потом они влияют или заражают двух людей,

who in turn affect four, eight, 16 and so forth,

которые, в свою очередь, влияют на 4, 8, 16 и так далее,

and you get the epidemic growth phase of the curve.

и на кривой вы получите стадию роста эпидемии.

And eventually, you saturate the population.

В конце концов вы достигнете точки насыщения.

There are fewer and fewer people

Людей, которых можно заразить,

who are still available that you might infect,

становится всё меньше и меньше,

and then you get the plateau of the curve,

у вас стадия стабилизации кривой

and you get this classic sigmoidal curve.

и классическая сигмоидальная кривая.

And this holds for germs, ideas,

И это справедливо для бактерий, идей,

product adoption, behaviors,

восприятие товаров, моделей поведения

and the like.

и прочего.

But things don't just diffuse in human populations at random.

Однако всё это не распространяется в сообществе случайно.

They actually diffuse through networks.

На самом деле оно распространяется через социальные сети.

Because, as I said, we live our lives in networks,

Потому что, как я сказал, мы живём в социальных сетях,

and these networks have a particular kind of a structure.

и у каждой из этих сетей своя особенная структура.

Now if you look at a network like this --

Давайте взглянем на эту сеть...

this is 105 people.

Здесь 105 человек.

And the lines represent -- the dots are the people,

Линии обозначают... Да, точки - это люди,

and the lines represent friendship relationships.

а линии обозначают дружеские отношения.

You might see that people occupy

Можно заметить, что люди занимают

different locations within the network.

разные положения внутри одной сети.

And there are different kinds of relationships between the people.

И виды отношений между людьми отличаются.

You could have friendship relationships, sibling relationships,

Вы можете вступить в дружеские, кровные,

spousal relationships, co-worker relationships,

супружеские, рабочие,

neighbor relationships and the like.

соседские отношения и множество других.

And different sorts of things

И разные вещи

spread across different sorts of ties.

распространяются через разные виды связей.

For instance, sexually transmitted diseases

Например, болезни, передаваемые половым путём,

will spread across sexual ties.

распространяются через сексуальные связи.

Or, for instance, people's smoking behavior

Или, например, на то, что человек курит,

might be influenced by their friends.

могут повлиять его друзья.

Or their altruistic or their charitable giving behavior

А на альтруизм и щедрость

might be influenced by their coworkers,

могут повлиять коллеги

or by their neighbors.

или соседи.

But not all positions in the network are the same.

Но не все положения в социальной сети одинаковы.

So if you look at this, you might immediately grasp

Так, если вы посмотрите на эту схему, то сразу поймёте,

that different people have different numbers of connections.

что у разных людей образуется разное число связей.

Some people have one connection, some have two,

У некоторых людей - одна, у кого-то - две,

some have six, some have 10 connections.

у кого-то - шесть, а у кого-то и десять.

And this is called the "degree" of a node,

Это так называемая "степень" узла сети,

or the number of connections that a node has.

или число связей в одном узле.

But in addition, there's something else.

Однако есть и другие различия.

So, if you look at nodes A and B,

Так, если вы взглянете на узлы А и Б,

they both have six connections.

вы увидите, что в них по шесть связей.

But if you can see this image [of the network] from a bird's eye view,

Но если вы взглянете на схему с высоты птичьего полёта,

you can appreciate that there's something very different

вы заметите, что узлы А и Б

about nodes A and B.

чем-то всё же отличаются.

So, let me ask you this -- I can cultivate this intuition by asking a question --

Итак, позвольте мне задать вопрос - я помогу вам понять, задавая вопросы, -

who would you rather be

кем бы вы хотели быть,

if a deadly germ was spreading through the network, A or B?

если бы по сети распространялся смертоносный вирус: А или Б?

(Audience: B.) Nicholas Christakis: B, it's obvious.

(Аудитория: Б.) Николас: Б, это очевидно.

B is located on the edge of the network.

Узел Б находится на краю сети.

Now, who would you rather be

А кем бы вы хотели быть,

if a juicy piece of gossip were spreading through the network?

если бы сочная сплетня распространялась по той же сети?

A. And you have an immediate appreciation

А. И вы сами сразу же поняли,

that A is going to be more likely

что у А куда больше шансов

to get the thing that's spreading and to get it sooner

подхватить то, что распространяется, быстрее

by virtue of their structural location within the network.

благодаря структурному расположению узла внутри сети.

A, in fact, is more central,

Узел А расположен ближе к центру,

and this can be formalized mathematically.

и это может быть определено математически.

So, if we want to track something

Таким образом, если мы хотим отследить что-то,

that was spreading through a network,

что распространяется по сети,

what we ideally would like to do is to set up sensors

в идеале нам надо бы установить сенсорное устройство

on the central individuals within the network,

на людей, находящихся в центре данной сети,

including node A,

включая узел А,

monitor those people that are right there in the middle of the network,

следить за людьми, которые находятся прямо в центре сети,

and somehow get an early detection

и таким образом распознать на ранней стадии элемент,

of whatever it is that is spreading through the network.

распространяющийся по данной сети.

So if you saw them contract a germ or a piece of information,

То есть, если вы видите, что они подхватили микроб или какую-то информацию,

you would know that, soon enough,

вы поймёте, что довольно скоро

everybody was about to contract this germ

этот микроб или информацию

or this piece of information.

подхватят все.

And this would be much better

И это гораздо лучше,

than monitoring six randomly chosen people,

чем следить за шестью случайно выбранными людьми

without reference to the structure of the population.

безотносительно к структуре сообщества.

And in fact, if you could do that,

Действительно, если вам удастся это сделать,

what you would see is something like this.

вы увидите что-то подобное.

On the left-hand panel, again, we have the S-shaped curve of adoption.

Слева мы снова видим S-образную кривую восприятия.

In the dotted red line, we show

Красной пунктирной линией мы показываем

what the adoption would be in the random people,

закономерность восприятия случайных людей,

and in the left-hand line, shifted to the left,

а линией, расположенной слева,

we show what the adoption would be

мы показываем, каким бы было восприятие

in the central individuals within the network.

у людей, расположенных в центре сети.

On the Y-axis is the cumulative instances of contagion,

На оси Y обозначены все случаи заражения,

and on the X-axis is the time.

на оси Х - время.

And on the right-hand side, we show the same data,

Справа - те же данные,

but here with daily incidence.

но с ежедневным интервалом.

And what we show here is -- like, here --

Мы показываем, что здесь

very few people are affected, more and more and more and up to here,

очень мало людей оказалось под воздействием; до этого места больше и больше,

and here's the peak of the epidemic.

а вот здесь находится пик эпидемии.

But shifted to the left is what's occurring in the central individuals.

Однако слева мы видим, что происходит с людьми в центре сети.

And this difference in time between the two

И разница во времени между двумя показателями

is the early detection, the early warning we can get,

может обеспечить заблаговременное распознавание и предупреждение

about an impending epidemic

о приближающейся эпидемии

in the human population.

в сообществе.

The problem, however,

Однако, проблема в том,

is that mapping human social networks

что сделать карту человеческих социальных сетей

is not always possible.

не всегда возможно.

It can be expensive, not feasible,

Это может оказаться затратным, очень сложным,

unethical,

неэтичным,

or, frankly, just not possible to do such a thing.

или, по правде говоря, просто невозможным.

So, how can we figure out

Итак, как же мы можем вычислить

who the central people are in a network

людей, находящихся в центре социальной сети,

without actually mapping the network?

без составления её карты?

What we came up with

У нас появилась идея

was an idea to exploit an old fact,

воспользоваться старым,

or a known fact, about social networks,

давно известным фактом о социальных сетях,

which goes like this:

который звучит так:

Do you know that your friends

"Знаете ли вы, что у ваших друзей

have more friends than you do?

больше друзей, чем у вас?

Your friends have more friends than you do,

У ваших друзей больше друзей, чем у вас самих".

and this is known as the friendship paradox.

Этот феномен известен как парадокс дружбы.

Imagine a very popular person in the social network --

Представьте себе очень популярного в социальной сети человека,

like a party host who has hundreds of friends --

вроде любителя вечеринок, у которого сотни друзей,

and a misanthrope who has just one friend,

и мизантропа, у которого лишь один друг,

and you pick someone at random from the population;

и если вы случайным образом выберете кого-то из сообщества,

they were much more likely to know the party host.

скорее всего, он знает этого любителя вечеринок.

And if they nominate the party host as their friend,

Если он назовёт любителя вечеринок своим другом,

that party host has a hundred friends,

а у того сотня друзей,

therefore, has more friends than they do.

следовательно, у любителя вечеринок больше друзей, чем у выбранного нами человека.

And this, in essence, is what's known as the friendship paradox.

И, по сути, это и есть парадокс дружбы.

The friends of randomly chosen people

У друзей случайно выбранных людей

have higher degree, and are more central

"степень" узла выше и они ближе к центру сети,

than the random people themselves.

чем сами случайно выбранные люди.

And you can get an intuitive appreciation for this

Это становится наглядно,

if you imagine just the people at the perimeter of the network.

если представить себе людей, находящихся на границах сети.

If you pick this person,

Если вы выберете этого человека,

the only friend they have to nominate is this person,

единственный друг, которого он сможет назвать, будет этот человек,

who, by construction, must have at least two

у которого, согласно структуре, будет по меньшей мере два,

and typically more friends.

а то и больше друзей.

And that happens at every peripheral node.

Так происходит с любым узлом на периферии.

And in fact, it happens throughout the network as you move in,

И так происходит всё время, пока вы приближаетесь к центру,

everyone you pick, when they nominate a random --

если каждый, кого вы выберете, называет случайного...

when a random person nominates a friend of theirs,

когда случайный человек называет своего друга,

you move closer to the center of the network.

вы чуть больше приближаетесь к центру сети.

So, we thought we would exploit this idea

Итак, мы подумали, что можно воспользоваться этой идеей,

in order to study whether we could predict phenomena within networks.

чтобы посмотреть, сможем ли мы предсказывать явления, происходящие внутри сети.

Because now, with this idea

Ведь сейчас по этой модели

we can take a random sample of people,

мы можем выбрать несколько случайных людей,

have them nominate their friends,

попросить их назвать своих друзей,

those friends would be more central,

эти друзья окажутся ближе к центру сети

and we could do this without having to map the network.

и нам не понадобится карта самой сети.

And we tested this idea with an outbreak of H1N1 flu

Мы протестировали данную модель во время эпидемии свиного гриппа

at Harvard College

в Гарвардском колледже

in the fall and winter of 2009, just a few months ago.

осенью и зимой 2009 года, всего несколько месяцев назад.

We took 1,300 randomly selected undergraduates,

Мы взяли 1300 случайно выбранных студентов,

we had them nominate their friends,

попросили их назвать своих друзей,

and we followed both the random students and their friends

а затем следили как за случайно выбранными студентами, так и за их друзьями

daily in time

каждый день,

to see whether or not they had the flu epidemic.

чтобы узнать, не заболели ли они гриппом.

And we did this passively by looking at whether or not they'd gone to university health services.

Мы делали это пассивно, проверяя, не обратились ли они в медпункт университета.

And also, we had them [actively] email us a couple of times a week.

Помимо этого мы попросили их отправлять нам электронное письмо пару раз в неделю.

Exactly what we predicted happened.

И случилось как раз то, чего мы ожидали.

So the random group is in the red line.

Итак, группа случайно выбранных студентов - это красная линия.

The epidemic in the friends group has shifted to the left, over here.

А эпидемия в группе друзей изображена слева, вот здесь.

And the difference in the two is 16 days.

И разница между двумя показателями - 16 дней.

By monitoring the friends group,

Следя за группой друзей,

we could get 16 days advance warning

мы смогли получить предупреждение о приближающейся эпидемии

of an impending epidemic in this human population.

в данном сообществе за 16 дней.

Now, in addition to that,

Помимо этого,

if you were an analyst who was trying to study an epidemic

если бы вы были аналитиком, изучающим эпидемию,

or to predict the adoption of a product, for example,

или, скажем, предсказывающим восприятие какого-то товара,

what you could do is you could pick a random sample of the population,

вы могли бы случайным образом выбрать несколько человек,

also have them nominate their friends and follow the friends

попросить их назвать своих друзей и следить за друзьями,

and follow both the randoms and the friends.

а также за случайной группой.

Among the friends, the first evidence you saw of a blip above zero

Как только вы увидите, что среди друзей отметка

in adoption of the innovation, for example,

восприятия новинки поднялась выше нуля,

would be evidence of an impending epidemic.

это будет свидетельством приближающейся эпидемии.

Or you could see the first time the two curves diverged,

Или как только вы увидите, что две кривые разошлись,

as shown on the left.

как это показано слева.

When did the randoms -- when did the friends take off

Когда кривая друзей взлетела

and leave the randoms,

намного выше случайно выбранной группы

and [when did] their curve start shifting?

и когда эта кривая начала меняться?

And that, as indicated by the white line,

Это, как показано белой линией,

occurred 46 days

случилось за 46 дней

before the peak of the epidemic.

до пика эпидемии.

So this would be a technique

Такова методика,

whereby we could get more than a month-and-a-half warning

с помощью которой мы могли бы получать предупреждения

about a flu epidemic in a particular population.

об эпидемии гриппа в определённом сообществе раньше, чем за полтора месяца.

I should say that

Необходимо отметить,

how far advanced a notice one might get about something

что быстрота получения предупреждения

depends on a host of factors.

зависит от множества факторов.

It could depend on the nature of the pathogen --

Они могут зависеть от природы болезнетворного микроорганизма -

different pathogens,

при разных болезнетворных организмах,

using this technique, you'd get different warning --

используя эту схему, вы получите разные предупреждения, -

or other phenomena that are spreading,

или от явлений,

or frankly, on the structure of the human network.

или от структуры социальной сети.

Now in our case, although it wasn't necessary,

Итак, в нашем случае, хотя это и не было необходимо,

we could also actually map the network of the students.

мы смогли создать и саму карту студентов.

So, this is a map of 714 students

Это карта 714 студентов

and their friendship ties.

и их дружеских связей.

And in a minute now, I'm going to put this map into motion.

И прямо сейчас я приведу карту в движение.

We're going to take daily cuts through the network

Мы увидим ежедневное изображение сети

for 120 days.

на протяжении 120 дней.

The red dots are going to be cases of the flu,

Красные точки - это случаи заболевания гриппом,

and the yellow dots are going to be friends of the people with the flu.

жёлтые - друзья заболевших.

And the size of the dots is going to be proportional

А размер точек будет прямо пропорциональным

to how many of their friends have the flu.

количеству заболевших друзей данного человека.

So bigger dots mean more of your friends have the flu.

Итак, чем больше будут точки, тем больше друзей заболело.

And if you look at this image -- here we are now in September the 13th --

Взгляните на эту картинку - это данные на 13 сентября -

you're going to see a few cases light up.

вы увидите, что уже появилось несколько случаев заболевания.

You're going to see kind of blooming of the flu in the middle.

Вы увидите пик эпидемии гриппа в центре сети.

Here we are on October the 19th.

Вот данные на 19 октября.

The slope of the epidemic curve is approaching now, in November.

Сейчас, в ноябре, кривая эпидемии достигает вершины.

Bang, bang, bang, bang, bang -- you're going to see lots of blooming in the middle,

Бам, бам, бам, бам, бам - вы увидите множество пиков в середине,

and then you're going to see a sort of leveling off,

а потом - что-то вроде угасания,

fewer and fewer cases towards the end of December.

все меньше и меньше случаев в концу декабря.

And this type of a visualization

Такой способ визуализации

can show that epidemics like this take root

демонстрирует, что подобные эпидемии появляются

and affect central individuals first,

и воздействуют сначала на людей в центре сети,

before they affect others.

а потом уже на всех остальных.

Now, as I've been suggesting,

Как я уже упомянул,

this method is not restricted to germs,

данный метод не ограничивается только болезнями,

but actually to anything that spreads in populations.

но может применяться ко всему, что распространяется в сообществе.

Information spreads in populations,

Например, к информации.

norms can spread in populations,

К правилам.

behaviors can spread in populations.

К поведению.

And by behaviors, I can mean things like criminal behavior,

Под поведением я понимаю такие вещи, как преступное поведение,

or voting behavior, or health care behavior,

поведение при голосовании, или заботе о здоровье:

like smoking, or vaccination,

вроде курения или вакцинации,

or product adoption, or other kinds of behaviors

или восприятие каких-то товаров, или другие типы поведения,

that relate to interpersonal influence.

связанные с влиянием людей друг на друга.

If I'm likely to do something that affects others around me,

Если есть вероятность, что мои действия повлияют на окружающих,

this technique can get early warning or early detection

данный метод может на ранней стадии определить,

about the adoption within the population.

как это будет принято в сообществе.

The key thing is that for it to work,

Чтобы метод работал, в его основе

there has to be interpersonal influence.

должно быть влияние людей друг на друга.

It cannot be because of some broadcast mechanism

Он не будет работать от широковещания,

affecting everyone uniformly.

действующего на всех одинаково.

Now the same insights

Теперь можно развить те же мысли -

can also be exploited -- with respect to networks --

относительно сетей -

can also be exploited in other ways,

в других областях:

for example, in the use of targeting

например, отбирая

specific people for interventions.

особых людей для вмешательства.

So, for example, most of you are probably familiar

Так, например, многие из вас, наверное, знакомы

with the notion of herd immunity.

с понятием коллективного иммунитета.

So, if we have a population of a thousand people,

Если мы занимаемся сообществом из тысячи людей

and we want to make the population immune to a pathogen,

и хотим защитить его от болезнетворного микроорганизма,

we don't have to immunize every single person.

нам не нужно проводить вакцинацию каждого отдельного человека.

If we immunize 960 of them,

Если мы иммунизируем 960 из них,

it's as if we had immunized a hundred [percent] of them.

получится, что мы сделали невосприимчивыми к инфекции 100% населения.

Because even if one or two of the non-immune people gets infected,

Потому что, даже если один-два человека без иммунитета заразятся,

there's no one for them to infect.

им некого будет заражать.

They are surrounded by immunized people.

Они окружены людьми с иммунитетом.

So 96 percent is as good as 100 percent.

То есть 96% - это почти 100%.

Well, some other scientists have estimated

Учёные уже подсчитали,

what would happen if you took a 30 percent random sample

что произойдёт, если вы выберете 30% случайных людей

of these 1000 people, 300 people and immunized them.

из этой тысячи - 300 человек - и проведёте их вакцинацию.

Would you get any population-level immunity?

Можно ли говорить о коллективном иммунитете?

And the answer is no.

Нет.

But if you took this 30 percent, these 300 people

Однако если вы возьмёте эти 30%, эти 300 человек,

and had them nominate their friends

попросите их назвать своих друзей

and took the same number of vaccine doses

и тем же самым количеством инъекций

and vaccinated the friends of the 300 --

вакцинируете друзей этих 300 человек -

the 300 friends --

300 друзей -

you can get the same level of herd immunity

вы сможете получить коллективный иммунитет такого же уровня,

as if you had vaccinated 96 percent of the population

как если бы вы вакцинировали 96% всего сообщества

at a much greater efficiency, with a strict budget constraint.

с ещё большей эффективностью и меньшими затратами.

And similar ideas can be used, for instance,

Такая же схема может использоваться, например,

to target distribution of things like bed nets

для целевого распространения таких товаров, как пологи над кроватями

in the developing world.

в развивающемся мире.

If we could understand the structure of networks in villages,

Если бы мы смогли понять структуру сетей в деревнях,

we could target to whom to give the interventions

мы могли бы выбрать, кому поручить

to foster these kinds of spreads.

заботы об их распространении.

Or, frankly, for advertising with all kinds of products.

Или рекламу всех товаров.

If we could understand how to target,

Если мы сможем понять, как выбирать таких людей,

it could affect the efficiency

мы сможем повлиять на продуктивность

of what we're trying to achieve.

результата, который пытаемся достичь.

And in fact, we can use data

Можно использовать данные

from all kinds of sources nowadays [to do this].

всех существующих сегодня ресурсов.

This is a map of eight million phone users

Вот карта восьми миллионов телефонных абонентов

in a European country.

в одной из европейских стран.

Every dot is a person, and every line represents

Каждая точка - это человек, а каждая линия показывает

a volume of calls between the people.

количество звонков между людьми.

And we can use such data, that's being passively obtained,

Мы можем использовать такие пассивно полученные данные,

to map these whole countries

чтобы сделать карту целых стран

and understand who is located where within the network.

и понять, кто где расположен внутри сети.

Without actually having to query them at all,

И нет необходимости их всех опрашивать,

we can get this kind of a structural insight.

чтобы получить структурный анализ такого рода.

And other sources of information, as you're no doubt aware

Существуют и другие источники информации, о которых вы, конечно же, знаете:

are available about such features, from email interactions,

общение по электронной почте,

online interactions,

взаимодействия в интернете,

online social networks and so forth.

социальные сети в интернете и так далее.

And in fact, we are in the era of what I would call

Мы живём в эпоху, которую можно назвать

"massive-passive" data collection efforts.

широкомасштабным пассивным сбором информации.

They're all kinds of ways we can use massively collected data

Существуют разнообразные способы для использования всей собранной информации,

to create sensor networks

чтобы создать сенсорную сеть

to follow the population,

для наблюдения за сообществом,

understand what's happening in the population,

понимания, что в нём происходит,

and intervene in the population for the better.

и вмешательства для улучшений.

Because these new technologies tell us

Ведь эти новые технологии могут нам объяснить,

not just who is talking to whom,

не только кто с кем общается,

but where everyone is,

но и кто где находится,

and what they're thinking based on what they're uploading on the Internet,

и о чём люди думают, судя по тому, что они скачивают из интернета,

and what they're buying based on their purchases.

и что они покупают, судя по их покупкам.

And all this administrative data can be pulled together

Можно собрать всю эту административную информацию

and processed to understand human behavior

и обработать её, чтобы понять человеческое поведение

in a way we never could before.

так, как это раньше было невозможно.

So, for example, we could use truckers' purchases of fuel.

Например, возьмём покупку бензина водителями грузовиков.

So the truckers are just going about their business,

Водители занимаются своим делом

and they're buying fuel.

и покупают бензин.

And we see a blip up in the truckers' purchases of fuel,

Мы видим увеличение покупок бензина

and we know that a recession is about to end.

и понимаем, что экономический спад скоро закончится.

Or we can monitor the velocity

Или мы можем следить за скоростью,

with which people are moving with their phones on a highway,

с которой люди с телефонами перемещаются по дорогам,

and the phone company can see,

а телефонная компания видит,

as the velocity is slowing down,

что если скорость падает,

that there's a traffic jam.

это означает, что на дорогах пробки.

And they can feed that information back to their subscribers,

Они могут предоставлять эту информацию своим клиентам,

but only to their subscribers on the same highway

но только тем, которые движутся по той же дороге,

located behind the traffic jam!

приближаясь к пробке.

Or we can monitor doctors prescribing behaviors, passively,

Или мы можем следить за тем, как врачи выписывают лекарства,

and see how the diffusion of innovation with pharmaceuticals

и заметить, что распространение новых препаратов

occurs within [networks of] doctors.

происходит внутри определённых врачебных сетей.

Or again, we can monitor purchasing behavior in people

Или, опять же, мы может отслеживать поведение покупателей

and watch how these types of phenomena

и наблюдать, как это явление

can diffuse within human populations.

распространяется в сообществе.

And there are three ways, I think,

Мне кажется, существует три способа,

that these massive-passive data can be used.

в которых эти пассивно собранные данные могут использоваться.

One is fully passive,

Один из них полностью пассивен,

like I just described --

вроде того, что я только что объяснил:

as in, for instance, the trucker example,

как в случае с водителями грузовиков,

where we don't actually intervene in the population in any way.

где мы никоим образом не вмешиваемся в жизнь сообщества.

One is quasi-active,

Ещё один - псевдоактивный,

like the flu example I gave,

как в случае с эпидемией гриппа,

where we get some people to nominate their friends

где мы просили людей назвать своих друзей,

and then passively monitor their friends --

затем пассивно следили за друзьями,

do they have the flu, or not? -- and then get warning.

заболели они гриппом или нет, и получали предупреждение о болезни.

Or another example would be,

Еще один пример:

if you're a phone company, you figure out who's central in the network

вы, телефонная компания, разыскиваете людей в центре сетей

and you ask those people, "Look, will you just text us your fever every day?

и просите их: "Вы не могли бы каждый день сообщать нам о своей температуре?

Just text us your temperature."

Просто пришлите нам цифру".

And collect vast amounts of information about people's temperature,

И собираете огромное количество информации о температуре людей,

but from centrally located individuals.

находящихся в центре сети.

And be able, on a large scale,

Так вы сможете в огромном масштабе

to monitor an impending epidemic

отследить приближающуюся эпидемию

with very minimal input from people.

с минимальной информацией от людей.

Or, finally, it can be more fully active --

И, наконец, существует более активный способ -

as I know subsequent speakers will also talk about today --

насколько я знаю, о нём ещё будут сегодня говорить, -

where people might globally participate in wikis,

когда люди по всему миру участвуют в создании вики-сайтов,

or photographing, or monitoring elections,

фотографируют, наблюдают за выборами

and upload information in a way that allows us to pool

и загружают информацию, так что её можно объединить

information in order to understand social processes

для понимания социальных процессов

and social phenomena.

и явлений.

In fact, the availability of these data, I think,

Мне кажется, что доступность такой информации

heralds a kind of new era

является вестником новой эпохи,

of what I and others would like to call

которую я бы назвал

"computational social science."

эпохой "вычислительной социальной науки".

It's sort of like when Galileo invented -- or, didn't invent --

Это похоже на то, как Галилей изобрёл (или не изобретал),

came to use a telescope

начал использовать телескоп

and could see the heavens in a new way,

и смог увидеть небеса по-новому;

or Leeuwenhoek became aware of the microscope --

или как Левенгук узнал о микроскопе

or actually invented --

(или сам изобрёл)

and could see biology in a new way.

и смог по-новому взглянуть на биологию.

But now we have access to these kinds of data

Но теперь, когда у нас есть доступ к любой информации,

that allow us to understand social processes

мы сможем понять социальные процессы

and social phenomena

и явления

in an entirely new way that was never before possible.

совершенно новым, невозможным раньше, способом.

And with this science, we can

С помощью этой науки мы сможем понять,

understand how exactly

каким образом

the whole comes to be greater

целое оказывается больше

than the sum of its parts.

суммы своих элементов.

And actually, we can use these insights

Мы сможем использовать эти открытия,

to improve society and improve human well-being.

чтобы улучшить общество и благополучие людей.

Thank you.

Спасибо.