Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

Nicholas Christakis: Sosyal Ağların Gizli Tesiri

443,802 views

2010-05-10 ・ TED


New videos

Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

Nicholas Christakis: Sosyal Ağların Gizli Tesiri

443,802 views ・ 2010-05-10

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: Gani Simsek Gözden geçirme: yasin alp aluç
00:16
For me, this story begins about 15 years ago,
0
16260
3000
Benim için bu hikaye 15 sene önce,
00:19
when I was a hospice doctor at the University of Chicago.
1
19260
3000
Chicago Üniversitesi'nde bir darülacaze doktoruyken başladı.
00:22
And I was taking care of people who were dying and their families
2
22260
3000
Ve ben Chicago'nun güney tarafında, ölmek üzere olan insanlara
00:25
in the South Side of Chicago.
3
25260
2000
ve onların ailelerine bakıyordum.
00:27
And I was observing what happened to people and their families
4
27260
3000
Ve ölümcül hastalıkları süresince bu insanlara ve onların ailelerine
00:30
over the course of their terminal illness.
5
30260
3000
ne olduğunu gözlemliyordum.
00:33
And in my lab, I was studying the widower effect,
6
33260
2000
Laboratuvarımda, sosyal bilimlerde çok eski bir fikir olan
00:35
which is a very old idea in the social sciences,
7
35260
2000
kökleri 150 yıl öncesine kadar giden,
00:37
going back 150 years,
8
37260
2000
ve "kırık kalpten ölmek"
00:39
known as "dying of a broken heart."
9
39260
2000
olarak bilinen dul kalma etkisini çalışıyordum.
00:41
So, when I die, my wife's risk of death can double,
10
41260
3000
Buna göre, ben öldüğümde, örneğin ilk yılda,
00:44
for instance, in the first year.
11
44260
2000
karımın ölüm riski ikiye katlanır.
00:46
And I had gone to take care of one particular patient,
12
46260
3000
Ve ben özel bir hastanın, akıl hastalığından ölmek üzere
00:49
a woman who was dying of dementia.
13
49260
2000
olan bir kadının, bakımıyla ilgileniyordum.
00:51
And in this case, unlike this couple,
14
51260
2000
Ve, bu durumda, bu çiftten ziyade,
00:53
she was being cared for
15
53260
2000
ona kendi kızı
00:55
by her daughter.
16
55260
2000
bakıyordu.
00:57
And the daughter was exhausted from caring for her mother.
17
57260
3000
Ve kız annesine bakmaktan yorgun düşmüştü.
01:00
And the daughter's husband,
18
60260
2000
Ve kızın kocası da,
01:02
he also was sick
19
62260
3000
karısının tükenmişliğinden
01:05
from his wife's exhaustion.
20
65260
2000
dolayı hastalanmıştı.
01:07
And I was driving home one day,
21
67260
2000
Ve ben bir gün eve giderken,
01:09
and I get a phone call from the husband's friend,
22
69260
3000
kocasının arkadaşından bir telefon geldi bana,
01:12
calling me because he was depressed
23
72260
2000
arkadaşına olanlardan dolayı
01:14
about what was happening to his friend.
24
74260
2000
neşesinin kaçtığından söz ediyordu.
01:16
So here I get this call from this random guy
25
76260
2000
Kendisine sosyal açıdan uzakta olan
01:18
that's having an experience
26
78260
2000
kişilerden böyle etkilenen,
01:20
that's being influenced by people
27
80260
2000
böyle bir deneyim yaşayan
01:22
at some social distance.
28
82260
2000
bu kişiden bu çağrıyı aldım.
01:24
And so I suddenly realized two very simple things:
29
84260
3000
Ve bir anda çok basit iki şeyin farkına vardım.
01:27
First, the widowhood effect
30
87260
2000
Birincisi, dulluk etkisi
01:29
was not restricted to husbands and wives.
31
89260
3000
sadece karı ve koca ile sınırlı değildi.
01:32
And second, it was not restricted to pairs of people.
32
92260
3000
Ve ikincisi, sadece çiftler ile sınırlı değildi.
01:35
And I started to see the world
33
95260
2000
Ve dünyayı bambaşka bir şekilde
01:37
in a whole new way,
34
97260
2000
görmeye başladım,
01:39
like pairs of people connected to each other.
35
99260
3000
tıpkı birbirine bağlı insan çiftleri gibi.
01:42
And then I realized that these individuals
36
102260
2000
Ve anladım ki bu bireyler
01:44
would be connected into foursomes with other pairs of people nearby.
37
104260
3000
etraflarındaki diğer insanlarla dörtlü bağlar oluşturacaklar.
01:47
And then, in fact, these people
38
107260
2000
Ve aslında bu insanlar
01:49
were embedded in other sorts of relationships:
39
109260
2000
evlilik, eşlilik, arkadaşlık ve çeşitli
01:51
marriage and spousal
40
111260
2000
bağlarla diğer türlü
01:53
and friendship and other sorts of ties.
41
113260
2000
ilişkilerin bir parçasıydılar.
01:55
And that, in fact, these connections were vast
42
115260
3000
Ve aslında bu bağlantılar oldukça genişti,
01:58
and that we were all embedded in this
43
118260
2000
ve hepimiz bu geniş bağlantıların
02:00
broad set of connections with each other.
44
120260
3000
birer parçası olarak birbirimize bağlıydık.
02:03
So I started to see the world in a completely new way
45
123260
3000
Böylece dünyayı tümüyle yeni bir şekilde görmeye başladım,
02:06
and I became obsessed with this.
46
126260
2000
ve bu bende saplantıya dönüştü.
02:08
I became obsessed with how it might be
47
128260
2000
Bu sosyal ağların nasıl içine düştüğümüze
02:10
that we're embedded in these social networks,
48
130260
2000
ve bunun hayatımızı ne şekilde etkilediğine
02:12
and how they affect our lives.
49
132260
2000
saplanıp kaldım.
02:14
So, social networks are these intricate things of beauty,
50
134260
3000
Sosyal ağlar bu girift güzellik şeyidirler ve onlar o derece
02:17
and they're so elaborate and so complex
51
137260
2000
ayrıntılı ve o derece karmaşık ve o derece
02:19
and so ubiquitous, in fact,
52
139260
2000
yaygınlardır ki, gerçekte,
02:21
that one has to ask what purpose they serve.
53
141260
3000
onların ne işe yaradığını sormak gerek.
02:24
Why are we embedded in social networks?
54
144260
2000
Neden bu sosyal ağlara gömülüyüz?
02:26
I mean, how do they form? How do they operate?
55
146260
2000
Demek istediğim, onların nasıl oluşur? Nasıl işlerler?
02:28
And how do they effect us?
56
148260
2000
Ve bizi nasıl etkilerler?
02:30
So my first topic with respect to this,
57
150260
3000
Ve, buna bağlı olarak, benim ilk konum
02:33
was not death, but obesity.
58
153260
3000
ölüm değil, obezitedir.
02:36
It had become trendy
59
156260
2000
Bir anda, obezite salgını
02:38
to speak about the "obesity epidemic."
60
158260
2000
hakkında konuşmak moda oldu.
02:40
And, along with my collaborator, James Fowler,
61
160260
3000
Ortağım James Fowler ile birlikte,
02:43
we began to wonder whether obesity really was epidemic
62
163260
3000
obezitenin gerçekten bir salgın olup olmadığını ve önceden
02:46
and could it spread from person to person
63
166260
2000
bahsettiğim dört insan gibi, insandan insana
02:48
like the four people I discussed earlier.
64
168260
3000
yayılıp yayılmadığı merak etmeye başladık.
02:51
So this is a slide of some of our initial results.
65
171260
3000
Bu ilk sonuçlarımızdan oluşan bir slayt.
02:54
It's 2,200 people in the year 2000.
66
174260
3000
2000 yılında 2200 insan var.
02:57
Every dot is a person. We make the dot size
67
177260
2000
Her nokta bir insan. Noktanın büyüklüğünü
02:59
proportional to people's body size;
68
179260
2000
insanların vücut ağırlığıyla orantılı yaptık.
03:01
so bigger dots are bigger people.
69
181260
3000
Noktalar büyükse temsil ettiği insan da büyüktür.
03:04
In addition, if your body size,
70
184260
2000
Ayrıca, eğer vücut kitle endeksiniz
03:06
if your BMI, your body mass index, is above 30 --
71
186260
2000
30'un üzerindeyse yani klinik açıdan
03:08
if you're clinically obese --
72
188260
2000
obez iseniz
03:10
we also colored the dots yellow.
73
190260
2000
o noktanın rengini sarı yaptık.
03:12
So, if you look at this image, right away you might be able to see
74
192260
2000
Eğer bu resme doğrudan bakarsanız,
03:14
that there are clusters of obese and
75
194260
2000
obez ve obez olmayan
03:16
non-obese people in the image.
76
196260
2000
insanlardan oluşan kümeler görebilirsiniz.
03:18
But the visual complexity is still very high.
77
198260
3000
Fakat görsel karmaşıklık halen çok yüksek.
03:21
It's not obvious exactly what's going on.
78
201260
3000
Tam olarak ne olup bittiği açık değil.
03:24
In addition, some questions are immediately raised:
79
204260
2000
Ayrıca, hemen akla bazı sorular geliyor.
03:26
How much clustering is there?
80
206260
2000
Ne kadar kümelenme var?
03:28
Is there more clustering than would be due to chance alone?
81
208260
3000
Normalde tesadüfen oluşabilecekten fazla kümelenme var mı?
03:31
How big are the clusters? How far do they reach?
82
211260
2000
Kümeler ne kadar büyük? Ne kadar derine iniyorlar?
03:33
And, most importantly,
83
213260
2000
Ve en önemlisi,
03:35
what causes the clusters?
84
215260
2000
kümeler neden oluşuyor?
03:37
So we did some mathematics to study the size of these clusters.
85
217260
3000
Kümelerin büyüklüğünü çalışmak amacıyla biraz matematik yaptık.
03:40
This here shows, on the Y-axis,
86
220260
2000
Burada, Y ekseninde,
03:42
the increase in the probability that a person is obese
87
222260
3000
bir kişinin çevresindekilerin obez olması durumunda
03:45
given that a social contact of theirs is obese
88
225260
2000
o kişinin de obez olma olasılığındaki artış görünüyor.
03:47
and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people.
89
227260
3000
Ve X ekseninde, iki kişi arasındaki ayrılık derecesi görünmektedir.
03:50
On the far left, you see the purple line.
90
230260
2000
En solda, mor çizgiyi görünüyorsunuz.
03:52
It says that, if your friends are obese,
91
232260
2000
O çizgiye göre, eğer arkadaşlarınız obez ise,
03:54
your risk of obesity is 45 percent higher.
92
234260
3000
sizin obez olma riskiniz %45 daha fazladır.
03:57
And the next bar over, the [red] line,
93
237260
2000
Bir sonraki, turuncu çizgi, diyor ki,
03:59
says if your friend's friends are obese,
94
239260
2000
eğer arkadaşınızın arkadaşı obez ise,
04:01
your risk of obesity is 25 percent higher.
95
241260
2000
sizin obez olma riskiniz %25 daha fazladır.
04:03
And then the next line over says
96
243260
2000
Ve üstteki, bir sonraki çizgi diyor ki,
04:05
if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese,
97
245260
3000
arkadaşınızın arkadaşının arkadaşı, belki de hiç tanımadığınız biri, obez ise,
04:08
your risk of obesity is 10 percent higher.
98
248260
3000
sizin obez olma riskiniz %10 daha fazladır.
04:11
And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends
99
251260
3000
Ve ancak arkadaşınızın arkadaşının arkadaşının arkadışına uzanınca,
04:14
that there's no longer a relationship
100
254260
2000
sizin beden ölçünüz ve bu kişinin
04:16
between that person's body size and your own body size.
101
256260
3000
beden ölçüsü arasında hiçbir bağ kalmıyor.
04:20
Well, what might be causing this clustering?
102
260260
3000
Peki, bu kümelenmeye ne sebep olabilir?
04:23
There are at least three possibilities:
103
263260
2000
En az üç olasılık var.
04:25
One possibility is that, as I gain weight,
104
265260
2000
Bir olasılık şöyle, ben kilo alınca,
04:27
it causes you to gain weight.
105
267260
2000
senin de kilo almana sebep oluyor,
04:29
A kind of induction, a kind of spread from person to person.
106
269260
3000
bir tür sebep olma, bir çeşit insandan insana bulaşma.
04:32
Another possibility, very obvious, is homophily,
107
272260
2000
Bir diğer olasılık: homofili (aynı şeyleri sevme)
04:34
or, birds of a feather flock together;
108
274260
2000
yani, it ulur birbirini bulur.
04:36
here, I form my tie to you
109
276260
2000
Burada, ben seninle aynı
04:38
because you and I share a similar body size.
110
278260
3000
beden ölçüsünde olduğum için bir bağ oluşuyor.
04:41
And the last possibility is what is known as confounding,
111
281260
2000
Ve son olasılık kafa karışıklığı olarak bilinir,
04:43
because it confounds our ability to figure out what's going on.
112
283260
3000
çünkü olup biteni anlayabilme kabiliyetimizi bozar.
04:46
And here, the idea is not that my weight gain
113
286260
2000
Burada esas fikir, benim kilo almam senin
04:48
is causing your weight gain,
114
288260
2000
kilo almana sebep oluyor değil,
04:50
nor that I preferentially form a tie with you
115
290260
2000
veyahut sırf seninle aynı beden ölçüsündeyiz
04:52
because you and I share the same body size,
116
292260
2000
diye tercihen aramızda bir bağ oluşuyor değil,
04:54
but rather that we share a common exposure
117
294260
2000
esasen biz, ikimizin de aynı zamanda
04:56
to something, like a health club
118
296260
3000
kilo vermesi için sağlık kulübü
04:59
that makes us both lose weight at the same time.
119
299260
3000
gibi ortak bir sebebe maruz kalıyoruz.
05:02
When we studied these data, we found evidence for all of these things,
120
302260
3000
Ve biz bu veriler üzerinde çalışırken bunun gibi birçok şeyler için kanıt bulduk,
05:05
including for induction.
121
305260
2000
buna sebep oluş dahil.
05:07
And we found that if your friend becomes obese,
122
307260
2000
Ve bulgularımıza göre, eğer arkadaşın obez olursa
05:09
it increases your risk of obesity by about 57 percent
123
309260
3000
aynı zaman dilimi içinde senin de obez olma riskin
05:12
in the same given time period.
124
312260
2000
%57 oranında artıyor.
05:14
There can be many mechanisms for this effect:
125
314260
3000
Bu etki için birçok mekanizma olabilir.
05:17
One possibility is that your friends say to you something like --
126
317260
2000
Bir ihtimal, arkadaşlarınız size şöyle şeyler diyordur --
05:19
you know, they adopt a behavior that spreads to you --
127
319260
3000
bilirsiniz hani, size de bulaşan bir huy edinirler,
05:22
like, they say, "Let's go have muffins and beer,"
128
322260
3000
derler ki, "Hadi çörek ve bira alalım,"
05:25
which is a terrible combination. (Laughter)
129
325260
3000
ki çok berbat bir kombinasyondur,
05:28
But you adopt that combination,
130
328260
2000
fakat siz bu kombinasyona uyarsınız,
05:30
and then you start gaining weight like them.
131
330260
3000
ve onlar gibi kilo almaya başlarsınız.
05:33
Another more subtle possibility
132
333260
2000
Bir diğer gizli olasılık,
05:35
is that they start gaining weight, and it changes your ideas
133
335260
3000
onlar kilo almaya başlayınca, sizin kabul edilebilir beden
05:38
of what an acceptable body size is.
134
338260
2000
ölçüsüne dair fikrinizin değişmesidir.
05:40
Here, what's spreading from person to person
135
340260
2000
Ve, burada, bir insandan ötekine bulaşan şey
05:42
is not a behavior, but rather a norm:
136
342260
2000
bir davranış değil bir normdur.
05:44
An idea is spreading.
137
344260
2000
Bir fikir yayılıyor.
05:46
Now, headline writers
138
346260
2000
Manşet yazarları
05:48
had a field day with our studies.
139
348260
2000
çalışmalarımızla çok güzel bir gün geçirdiler.
05:50
I think the headline in The New York Times was,
140
350260
2000
New York Times'ın manşeti sanırım şöyleydi,
05:52
"Are you packing it on?
141
352260
2000
"Kilo mu alıyorsunuz?
05:54
Blame your fat friends." (Laughter)
142
354260
3000
Şişman arkadaşlarınızı suçlayın."
05:57
What was interesting to us is that the European headline writers
143
357260
2000
Bize ilginç gelen ise Avrupalı manşet yazarlarıydı, onlar
05:59
had a different take: They said,
144
359260
2000
farklı bir tavır sergilediler, dediler ki,
06:01
"Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame."
145
361260
3000
"Arkadaşlarınız kilo mu alıyor? Belki de sizin yüzünüzden."
06:04
(Laughter)
146
364260
5000
(Gülüşmeler)
06:09
And we thought this was a very interesting comment on America,
147
369260
3000
Ve bunun Amerika için çok ilginç bir yorum olduğunu düşündük,
06:12
and a kind of self-serving,
148
372260
2000
bir çeşit kendi kendine hizmet eden,
06:14
"not my responsibility" kind of phenomenon.
149
374260
2000
"benim sorumluluğum değil" türü bir fenomen.
06:16
Now, I want to be very clear: We do not think our work
150
376260
2000
Bir konuda çok açık olmak istiyorum, çalışmamız
06:18
should or could justify prejudice
151
378260
2000
kesinlikle insanların şu ya da bu
06:20
against people of one or another body size at all.
152
380260
3000
beden ölçüsüne dair önyargılarını düzeltmek amaçlı değil.
06:24
Our next questions was:
153
384260
2000
Bir sonraki sorumuz:
06:26
Could we actually visualize this spread?
154
386260
3000
Bu yayılmayı gerçekten görselleştirebilir miyiz?
06:29
Was weight gain in one person actually spreading
155
389260
2000
Bir insandaki kilo alma gerçekten
06:31
to weight gain in another person?
156
391260
2000
başka bir insana yayılıyor mu?
06:33
And this was complicated because
157
393260
2000
Fakat bu oldukça karmaşıktı çünkü
06:35
we needed to take into account the fact that the network structure,
158
395260
3000
ağ yapısının, bu bağların mimarisinin, zaman geçtikçe
06:38
the architecture of the ties, was changing across time.
159
398260
3000
değiştiğini göz önünde bulundurmamız gerekiyordu.
06:41
In addition, because obesity is not a unicentric epidemic,
160
401260
3000
Bir başka sebep, obezitenin tek merkezli bir salgın olmayışıdır,
06:44
there's not a Patient Zero of the obesity epidemic --
161
404260
3000
yani obezite salgınında "ilk hasta" diye bir durum yok --
06:47
if we find that guy, there was a spread of obesity out from him --
162
407260
3000
eğer bu kişiyi bulursak, ondan yayılan bir obezite vardır.
06:50
it's a multicentric epidemic.
163
410260
2000
O çok merkezli bir salgındır.
06:52
Lots of people are doing things at the same time.
164
412260
2000
Aynı anda birçok insan bir şeyler yapıyor.
06:54
And I'm about to show you a 30 second video animation
165
414260
3000
Size, ben ve James'in 5 yılda hazırladığı 30 saniyelik
06:57
that took me and James five years of our lives to do.
166
417260
3000
bir video animasyonu göstereceğim.
07:00
So, again, every dot is a person.
167
420260
2000
Tekrar, her nokta bir insandır.
07:02
Every tie between them is a relationship.
168
422260
2000
Aralarındaki her bağ bir ilişkidir.
07:04
We're going to put this into motion now,
169
424260
2000
Ve şimdi 30 yıllık bu ağdan günlük kesitler
07:06
taking daily cuts through the network for about 30 years.
170
426260
3000
halinde animasyon olarak hareket ettireceğiz.
07:09
The dot sizes are going to grow,
171
429260
2000
Nokta büyüklükleri artıyor.
07:11
you're going to see a sea of yellow take over.
172
431260
3000
Sarı bir denizin ön plana çıktığını göreceksiniz
07:14
You're going to see people be born and die --
173
434260
2000
İnsanların doğduğunu ve öldüğünü göreceksiniz;
07:16
dots will appear and disappear --
174
436260
2000
noktalar görünecek ve kaybolacak.
07:18
ties will form and break, marriages and divorces,
175
438260
3000
Bağlar oluşacak ve kopacak. Evlilikler ve boşanmalar,
07:21
friendings and defriendings.
176
441260
2000
başlayan ve biten arkadaşlıklar,
07:23
A lot of complexity, a lot is happening
177
443260
2000
bir sürü karmaşa, sadece 30 yıllık
07:25
just in this 30-year period
178
445260
2000
bu zaman diliminde obezite salgını
07:27
that includes the obesity epidemic.
179
447260
2000
dahil pek çok şey oluyor.
07:29
And, by the end, you're going to see clusters
180
449260
2000
Ve sonunda, ağın içerisinde obez olan ve
07:31
of obese and non-obese individuals
181
451260
2000
olmayan bireylerin kümelendiğini
07:33
within the network.
182
453260
2000
göreceksiniz.
07:35
Now, when looked at this,
183
455260
3000
Şimdi, buna baktığımda
07:38
it changed the way I see things,
184
458260
3000
bu hayata bakış açımı değiştirdi,
07:41
because this thing, this network
185
461260
2000
çünkü bu şey, bu ağ,
07:43
that's changing across time,
186
463260
2000
zamanla değişiyor,
07:45
it has a memory, it moves,
187
465260
3000
bir bilinci var, hareket ediyor,
07:48
things flow within it,
188
468260
2000
içinden bir şeyler akıyor,
07:50
it has a kind of consistency --
189
470260
2000
bir çeşit tutarlılığa sahip;
07:52
people can die, but it doesn't die;
190
472260
2000
insanlar ölebilir ama o ölmez;
07:54
it still persists --
191
474260
2000
o halen sürüyor.
07:56
and it has a kind of resilience
192
476260
2000
Ve onun zamana direnmesini sağlayan
07:58
that allows it to persist across time.
193
478260
2000
bir çeşit iyileşme özelliği var.
08:00
And so, I came to see these kinds of social networks
194
480260
3000
Ve böylece, sosyal ağların yaşayan şeyler olduğuna dair
08:03
as living things,
195
483260
2000
bu işaretleri gördüm,
08:05
as living things that we could put under a kind of microscope
196
485260
3000
mikroskop altına koyup çalışacağımız, analiz edeceğimiz
08:08
to study and analyze and understand.
197
488260
3000
ve anlayabileceğimiz canlı şeyler.
08:11
And we used a variety of techniques to do this.
198
491260
2000
Ve bunu yapmak için çok farklı teknikler kullandık.
08:13
And we started exploring all kinds of other phenomena.
199
493260
3000
Bütün fenomenleri araştırmaya başladık.
08:16
We looked at smoking and drinking behavior,
200
496260
2000
Sigara ve alkol kullanma alışkanlığına baktık,
08:18
and voting behavior,
201
498260
2000
ve oy verme davranışına,
08:20
and divorce -- which can spread --
202
500260
2000
ve boşanmaya, ki o da yayılabilir,
08:22
and altruism.
203
502260
2000
ve fedakarlığa.
08:24
And, eventually, we became interested in emotions.
204
504260
3000
Ve, sonunda, duygular ilgimizi çekti.
08:28
Now, when we have emotions,
205
508260
2000
Duygulandığımız zaman,
08:30
we show them.
206
510260
2000
onu dışa yansıtırız.
08:32
Why do we show our emotions?
207
512260
2000
Neden duygularımızı yansıtırız?
08:34
I mean, there would be an advantage to experiencing
208
514260
2000
Yani, duygularımızı içimize atabilseydik, bilirsiniz hani
08:36
our emotions inside, you know, anger or happiness.
209
516260
3000
öfke ve mutluluk, bunun bir avantajı olabilirdi ama biz
08:39
But we don't just experience them, we show them.
210
519260
2000
onları yaşamakla kalmıyor aynı zamanda gösteriyoruz.
08:41
And not only do we show them, but others can read them.
211
521260
3000
Ve sadece göstermekle kalmıyoruz, diğerleri de bunları okuyabiliyor.
08:44
And, not only can they read them, but they copy them.
212
524260
2000
Ve bunları sadece okumakla kalmıyorlar, kopyalıyorlar.
08:46
There's emotional contagion
213
526260
2000
İnsanlar arasında
08:48
that takes place in human populations.
214
528260
3000
duygusal bulaşıcılık diye bir şey var.
08:51
And so this function of emotions
215
531260
2000
Duyguların bu fonksiyonu, onların
08:53
suggests that, in addition to any other purpose they serve,
216
533260
2000
hizmet ettiği amaca ilave olarak, onların birer ilkel
08:55
they're a kind of primitive form of communication.
217
535260
3000
iletişim aracı olduğu kanısını da uyandırıyor.
08:58
And that, in fact, if we really want to understand human emotions,
218
538260
3000
Ve, aslında, eğer insan duygularını gerçekten anlamak istiyorsak,
09:01
we need to think about them in this way.
219
541260
2000
onları bu şekilde ele almalıyız.
09:03
Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way,
220
543260
3000
Biz duyguların basit, kısa zaman aralıklarında olup bittiği
09:06
in simple, sort of, brief periods of time.
221
546260
3000
yönündeki düşüncelere alışmışız.
09:09
So, for example,
222
549260
2000
Örneğin,
09:11
I was giving this talk recently in New York City,
223
551260
2000
New York'ta bir konuşma yapıyordum,
09:13
and I said, "You know when you're on the subway
224
553260
2000
ve dedim ki, "Bilirsiniz hani, metroda giderken
09:15
and the other person across the subway car
225
555260
2000
karşınızda oturan kişi size
09:17
smiles at you,
226
557260
2000
gülümserse
09:19
and you just instinctively smile back?"
227
559260
2000
siz de içgüdüsel olarak ona gülümsersiniz."
09:21
And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter)
228
561260
3000
Ve bana bakıp dediler ki, "New York'ta öyle şeyler yapmıyoruz."
09:24
And I said, "Everywhere else in the world,
229
564260
2000
Ve, dedim ki "Dünyanın her yerinde,
09:26
that's normal human behavior."
230
566260
2000
bu normal bir insan davranışıdır."
09:28
And so there's a very instinctive way
231
568260
2000
Ve işte kısaca duyguları birbirimize
09:30
in which we briefly transmit emotions to each other.
232
570260
3000
aktardığımız son derece içgüdüsel bir yol var.
09:33
And, in fact, emotional contagion can be broader still.
233
573260
3000
Ve, aslında, duygusal bulaşıcılık daha geniş çapta olabilir,
09:36
Like we could have punctuated expressions of anger,
234
576260
3000
isyan olaylarında görülen aşırı öfke ifadeleri
09:39
as in riots.
235
579260
2000
gibi.
09:41
The question that we wanted to ask was:
236
581260
2000
Sormak istediğimiz soru:
09:43
Could emotion spread,
237
583260
2000
Duygular, metroda
09:45
in a more sustained way than riots, across time
238
585260
3000
birbirine gülümseyen iki insanın ötesinde
09:48
and involve large numbers of people,
239
588260
2000
birçok insanı kapsayacak şekilde ve
09:50
not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car?
240
590260
3000
isyan olaylarından daha uzun bir zaman dilimine yayılabilir mi?
09:53
Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot
241
593260
3000
Belki yüzeyin altında hepimizi hareket geçiren
09:56
that animates us all the time.
242
596260
2000
sessiz bir isyan vardır.
09:58
Maybe there are emotional stampedes
243
598260
2000
Belki sosyal ağlarda dalga dalga yayılan
10:00
that ripple through social networks.
244
600260
2000
duygusal ayaklanmalar vardır.
10:02
Maybe, in fact, emotions have a collective existence,
245
602260
3000
Aslında, belki, duygular bireysel var olmanın ötesinde,
10:05
not just an individual existence.
246
605260
2000
kollektif olarak vardırlar.
10:07
And this is one of the first images we made to study this phenomenon.
247
607260
3000
Ve bu resim bu fenomeni incelemek için yaptığımız ilk resimlerden biri.
10:10
Again, a social network,
248
610260
2000
Yine bir sosyal ağ,
10:12
but now we color the people yellow if they're happy
249
612260
3000
fakat bu sefer insanlar mutluysa sarıya, üzgünse
10:15
and blue if they're sad and green in between.
250
615260
3000
maviye ve iki duygu arasında iseler yeşile boyadık.
10:18
And if you look at this image, you can right away see
251
618260
2000
Ve bu resime baktığınız zaman, hemen mutlu ve mutsuz
10:20
clusters of happy and unhappy people,
252
620260
2000
insan kümelerini fark edeceksiniz,
10:22
again, spreading to three degrees of separation.
253
622260
2000
yine, üç ayrılık derecesine kadar yayılıyor.
10:24
And you might form the intuition
254
624260
2000
Ve mutsuz insanların
10:26
that the unhappy people
255
626260
2000
ağda farklı yapısal noktaları
10:28
occupy a different structural location within the network.
256
628260
3000
işgal ettiğine dair bir sezgiye kapılabilirsiniz.
10:31
There's a middle and an edge to this network,
257
631260
2000
Bu ağın orta ve uç kısımları vardır,
10:33
and the unhappy people seem to be
258
633260
2000
ve mutsuz insanların uç noktalarda
10:35
located at the edges.
259
635260
2000
yer aldığını görüyoruz.
10:37
So to invoke another metaphor,
260
637260
2000
Başka bir mecazda bulunacak olursak,
10:39
if you imagine social networks as a kind of
261
639260
2000
sosyal ağları insanlığın geniş bir kumaşı
10:41
vast fabric of humanity --
262
641260
2000
olarak hayal edersek --
10:43
I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance --
263
643260
3000
Ben sana bağlıyım ve sen ona, sonsuza kadar uzar gider --
10:46
this fabric is actually like
264
646260
2000
bu kumaş aslında eski moda
10:48
an old-fashioned American quilt,
265
648260
2000
Amerikan yorganlarına benzer,
10:50
and it has patches on it: happy and unhappy patches.
266
650260
3000
ve üzerinde yamalar vardır, mutlu ve mutsuz yamalar.
10:53
And whether you become happy or not
267
653260
2000
Ve senin mutlu olup olmaman
10:55
depends in part on whether you occupy a happy patch.
268
655260
3000
mutlu bir yamayı işgal edip etmediğine bağlıdır.
10:58
(Laughter)
269
658260
2000
(Gülüşmeler)
11:00
So, this work with emotions,
270
660260
3000
Duygular üzerine bu çalışma,
11:03
which are so fundamental,
271
663260
2000
ki son derece esastırlar,
11:05
then got us to thinking about: Maybe
272
665260
2000
bizi insanlığın sosyal ağlarının
11:07
the fundamental causes of human social networks
273
667260
2000
temel sebeplerinin bir şekilde genlerimizde
11:09
are somehow encoded in our genes.
274
669260
2000
saklı olabileceği düşüncesine götürdü.
11:11
Because human social networks, whenever they are mapped,
275
671260
3000
Çünkü insanların sosyal ağları, nerede haritalandığı fark etmez,
11:14
always kind of look like this:
276
674260
2000
daima bu şekilde görünür,
11:16
the picture of the network.
277
676260
2000
ağın bu resmi gibi,
11:18
But they never look like this.
278
678260
2000
ama asla böyle görünmezler.
11:20
Why do they not look like this?
279
680260
2000
Neden böyle görünmezler?
11:22
Why don't we form human social networks
280
682260
2000
Neden insanların sosyal ağları böyle
11:24
that look like a regular lattice?
281
684260
2000
düzenli bir örgüye benzemez?
11:26
Well, the striking patterns of human social networks,
282
686260
3000
İnsan sosyal ağlarının en dikkat çekici özelliği,
11:29
their ubiquity and their apparent purpose
283
689260
3000
yaygın olmaları ve görünür amaçları
11:32
beg questions about whether we evolved to have
284
692260
2000
bizim en başından beri sosyal ağların içinde olma
11:34
human social networks in the first place,
285
694260
2000
ve belli bir yapıdaki ağları oluşturma yönünde
11:36
and whether we evolved to form networks
286
696260
2000
evrimleşip evrimleşmediğimizi
11:38
with a particular structure.
287
698260
2000
sormaya itiyor.
11:40
And notice first of all -- so, to understand this, though,
288
700260
2000
Ve dikkatinizi çekerim... Bunu anlamak için önce
11:42
we need to dissect network structure a little bit first --
289
702260
3000
ağ yapısını biraz incelememiz gerekmektedir.
11:45
and notice that every person in this network
290
705260
2000
Bu ağdaki her bireyin ağdaki diğer tüm
11:47
has exactly the same structural location as every other person.
291
707260
3000
bireylerle aynı yapıdaki bir konumda olduğuna dikkatinizi çekerim.
11:50
But that's not the case with real networks.
292
710260
3000
Fakat gerçek ağlarda durum böyle değildir.
11:53
So, for example, here is a real network of college students
293
713260
2000
Örneğin, burada, elit bir kuzeydoğu üniversitesinin
11:55
at an elite northeastern university.
294
715260
3000
öğrencilerinden oluşan gerçek bir ağ var.
11:58
And now I'm highlighting a few dots.
295
718260
2000
Ve şimdi birkaç noktayı işaretliyorum.
12:00
If you look here at the dots,
296
720260
2000
Noktalara bakacak olursanız,
12:02
compare node B in the upper left
297
722260
2000
sol üstteki B noktası ile
12:04
to node D in the far right;
298
724260
2000
en sağdaki D noktasını karşılaştırın.
12:06
B has four friends coming out from him
299
726260
2000
B'nin dört tane arkadaşı var.
12:08
and D has six friends coming out from him.
300
728260
3000
D'nin altı tane arkadaşı var.
12:11
And so, those two individuals have different numbers of friends.
301
731260
3000
Yani bu iki bireyin farklı sayıda arkadaşları var --
12:14
That's very obvious, we all know that.
302
734260
2000
bu çok açık, hepimiz bunu biliyoruz.
12:16
But certain other aspects
303
736260
2000
Fakat sosyal ağların
12:18
of social network structure are not so obvious.
304
738260
2000
bazı yönleri bu kadar açık değildir.
12:20
Compare node B in the upper left to node A in the lower left.
305
740260
3000
Sol üstteki B ile sol alttaki A noktasını karşılaştırın.
12:23
Now, those people both have four friends,
306
743260
3000
Her ikisinin dört tane arkadaşı var,
12:26
but A's friends all know each other,
307
746260
2000
fakat A'nın arkadaşlarının hepsi birbirini tanıyor,
12:28
and B's friends do not.
308
748260
2000
ve B'ninkiler tanımıyor.
12:30
So the friend of a friend of A's
309
750260
2000
Yani A'nın arkadaşının arkadaşı,
12:32
is, back again, a friend of A's,
310
752260
2000
yine A'nın başka bir arkadaşıdır,
12:34
whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's,
311
754260
2000
fakat B'nin arkadaşının arkadaşı, B'nin arkadaşı değil,
12:36
but is farther away in the network.
312
756260
2000
ağda çok daha uzak bir noktada.
12:38
This is known as transitivity in networks.
313
758260
3000
Bu durum ağlarda geçişkenlik olarak bilinir.
12:41
And, finally, compare nodes C and D:
314
761260
2000
Ve, son olarak, C ve D'yi karşılaştırın.
12:43
C and D both have six friends.
315
763260
3000
C ve D'nin altışar arkadaşı var.
12:46
If you talk to them, and you said, "What is your social life like?"
316
766260
3000
Onlarla konuşsanız ve sorsanız, "Sosyal hayatın nasıl?"
12:49
they would say, "I've got six friends.
317
769260
2000
diyeceklerdir ki, "Benim altı arkadaşım var.
12:51
That's my social experience."
318
771260
2000
benim sosyal deneyimim budur."
12:53
But now we, with a bird's eye view looking at this network,
319
773260
3000
Fakat biz, bu ağa kuşbakışı baktığımızda,
12:56
can see that they occupy very different social worlds.
320
776260
3000
onların çok farklı sosyal dünyalarda yer aldığını görürüz,
12:59
And I can cultivate that intuition in you by just asking you:
321
779260
2000
Ve bu sezgiyi sadece sorarak ortaya çıkarabilirim:
13:01
Who would you rather be
322
781260
2000
Ölümcül bir virüs
13:03
if a deadly germ was spreading through the network?
323
783260
2000
ağ üzerinde yayılıyor iken, kim olmak isterdiniz?
13:05
Would you rather be C or D?
324
785260
3000
C mi yoksa D mi olmak isterdiniz?
13:08
You'd rather be D, on the edge of the network.
325
788260
2000
D olmak isterdiniz, ağın uç noktasında.
13:10
And now who would you rather be
326
790260
2000
Fakat, sizin hakkınızda olmayan
13:12
if a juicy piece of gossip -- not about you --
327
792260
3000
çok ilginç bir dedikodu ağda yayılırken,
13:15
was spreading through the network? (Laughter)
328
795260
2000
kim olmak isterdiniz?
13:17
Now, you would rather be C.
329
797260
2000
Bu sefer C olmak isterdiniz.
13:19
So different structural locations
330
799260
2000
Yani ağdaki farklı yapısal konumlar
13:21
have different implications for your life.
331
801260
2000
hayatınız üzerinde farklı etkilere sahiptir.
13:23
And, in fact, when we did some experiments looking at this,
332
803260
3000
Ve, aslında, buna bakarak bazı deneyler yaptığımızda,
13:26
what we found is that 46 percent of the variation
333
806260
3000
şunu bulduk, kaç tane arkadaşınızın olduğu
13:29
in how many friends you have
334
809260
2000
%46 varyasyonla
13:31
is explained by your genes.
335
811260
2000
genlerinizle açıklanabilir.
13:33
And this is not surprising. We know that some people are born shy
336
813260
3000
Ve bu şaşırtıcı değil. Biliyoruz ki bazı insanlar doğuştan utangaçtır
13:36
and some are born gregarious. That's obvious.
337
816260
3000
ve bazıları sokulgan doğar. Bu çok açık.
13:39
But we also found some non-obvious things.
338
819260
2000
Fakat biz çok açık olmayan şeyler de bulduk.
13:41
For instance, 47 percent in the variation
339
821260
3000
Örneğin, arkadaşlarınızın birbirini
13:44
in whether your friends know each other
340
824260
2000
tanıyıp tanımadığına dair %47lik varyasyon
13:46
is attributable to your genes.
341
826260
2000
genlerinize bağlıdır.
13:48
Whether your friends know each other
342
828260
2000
Arkadaşlarınızın birbirini tanıyıp tanımadığı
13:50
has not just to do with their genes, but with yours.
343
830260
3000
sadece onların değil sizin genlerinize de bağlıdır.
13:53
And we think the reason for this is that some people
344
833260
2000
Ve bunun sebebi olarak bazı insanların
13:55
like to introduce their friends to each other -- you know who you are --
345
835260
3000
arkadaşlarını birbiriyle tanıştırmaktan hoşlandığı -- siz kim olduğunuzu biliyorsunuz --
13:58
and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other.
346
838260
3000
ve diğerlerinin onları ayrı tuttuğu ve birbiriyle tanıştırmadığını düşünüyoruz.
14:01
And so some people knit together the networks around them,
347
841260
3000
Bazı insanlar, kendilerini içinde rahat hissettikleri,
14:04
creating a kind of dense web of ties
348
844260
2000
bağlarla sıkı bir şekilde örülmüş
14:06
in which they're comfortably embedded.
349
846260
2000
ağlar örerler etraflarında.
14:08
And finally, we even found that
350
848260
2000
ve son olarak, şunu bile bulduk
14:10
30 percent of the variation
351
850260
2000
%30 varyasyonla,
14:12
in whether or not people are in the middle or on the edge of the network
352
852260
3000
insanların ağın ortasında veya uçlarında olup olmadıkları da
14:15
can also be attributed to their genes.
353
855260
2000
onların genlerine bağlanabilir.
14:17
So whether you find yourself in the middle or on the edge
354
857260
2000
Yani kendinizi ağın ortasında veya ucunda bulmanız da
14:19
is also partially heritable.
355
859260
3000
bir ölçüde kalıtsaldır.
14:22
Now, what is the point of this?
356
862260
3000
Peki, ne anlama geliyor bu?
14:25
How does this help us understand?
357
865260
2000
Anlamamıza nasıl yardımcı olur?
14:27
How does this help us
358
867260
2000
Bugünlerde bizi etkileyen
14:29
figure out some of the problems that are affecting us these days?
359
869260
3000
sorunları anlamada bu bize nasıl yardımcı olur?
14:33
Well, the argument I'd like to make is that networks have value.
360
873260
3000
Belirtmek istediğim görüş, ağların değerli olduğudur.
14:36
They are a kind of social capital.
361
876260
3000
Onlar bir tür sosyal sermayedir.
14:39
New properties emerge
362
879260
2000
Ağın içinde olmaktan
14:41
because of our embeddedness in social networks,
363
881260
2000
dolayı ortaya çıkan yeni özellikler var,
14:43
and these properties inhere
364
883260
3000
ve bu özellikler sadece
14:46
in the structure of the networks,
365
886260
2000
ağın içindeki insarlarda değil,
14:48
not just in the individuals within them.
366
888260
2000
ağların yapısının özünde de vardır.
14:50
So think about these two common objects.
367
890260
2000
Şu iki genel objeyi düşünün.
14:52
They're both made of carbon,
368
892260
2000
Her ikisi de karbondan yapılmış,
14:54
and yet one of them has carbon atoms in it
369
894260
3000
fakat birindeki karbon atomları
14:57
that are arranged in one particular way -- on the left --
370
897260
3000
belirli bir şekilde dizilmiş, sol tarafta
15:00
and you get graphite, which is soft and dark.
371
900260
3000
yumuşak ve mat olan grafit var.
15:03
But if you take the same carbon atoms
372
903260
2000
Fakat aynı karbon atomlarını alıp
15:05
and interconnect them a different way,
373
905260
2000
farklı bir şekilde birbirine bağlarsanız,
15:07
you get diamond, which is clear and hard.
374
907260
3000
sert ve saydam olan elmas elde edersiniz.
15:10
And those properties of softness and hardness and darkness and clearness
375
910260
3000
Ve bu yumuşaklık ve sertlik ile koyuluk ve saydamlık özellikleri
15:13
do not reside in the carbon atoms;
376
913260
2000
karbon atomlarında değildir.
15:15
they reside in the interconnections between the carbon atoms,
377
915260
3000
Onlar karbon atomları arasındaki bağlardan kaynaklanırlar,
15:18
or at least arise because of the
378
918260
2000
veya en azından karbon atomları
15:20
interconnections between the carbon atoms.
379
920260
2000
o şekilde dizildiği için ortaya çıkarlar.
15:22
So, similarly, the pattern of connections among people
380
922260
3000
O yüzden, benzer şekilde, insanlar arasındaki bağların yapısı
15:25
confers upon the groups of people
381
925260
3000
insan topluluklarına farklı özellikler
15:28
different properties.
382
928260
2000
sunarlar.
15:30
It is the ties between people
383
930260
2000
Bütünü parçalarının toplamından
15:32
that makes the whole greater than the sum of its parts.
384
932260
3000
daha fazla yapan insanlar arasındaki bağlardır.
15:35
And so it is not just what's happening to these people --
385
935260
3000
Ve sadece bu insanlara olanlarla sınırlı değildir,
15:38
whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor,
386
938260
3000
kilo almaları, kilo vermeleri veya zengin olmaları, fakir olmaları veya
15:41
or becoming happy or not becoming happy -- that affects us;
387
941260
3000
mutlu olmaları, mutsuz olmaları, bizi de etkiler;
15:44
it's also the actual architecture
388
944260
2000
o aynı zamanda etrafımızdaki
15:46
of the ties around us.
389
946260
2000
ağın gerçek mimarisidir.
15:48
Our experience of the world
390
948260
2000
Dünyaya dair deneyimlerimiz
15:50
depends on the actual structure
391
950260
2000
içinde bulunduğumuz ağın
15:52
of the networks in which we're residing
392
952260
2000
gerçek yapısına
15:54
and on all the kinds of things that ripple and flow
393
954260
3000
ve o ağda yayılan ve akan her türlü şeye
15:57
through the network.
394
957260
2000
bağlıdır.
16:00
Now, the reason, I think, that this is the case
395
960260
3000
Şimdi, bence, bu durumun oluşma sebebi
16:03
is that human beings assemble themselves
396
963260
2000
insanların bir araya gelerek bir tür
16:05
and form a kind of superorganism.
397
965260
3000
süper organizma oluşturmasıdır.
16:09
Now, a superorganism is a collection of individuals
398
969260
3000
Süper organizmalar, tek tek bireylerin incelenmesine
16:12
which show or evince behaviors or phenomena
399
972260
3000
indirgenemeyen davranışlar veya fenomenler
16:15
that are not reducible to the study of individuals
400
975260
3000
sergileyen bireyler topluluğudur,
16:18
and that must be understood by reference to,
401
978260
2000
ve topluluk referans alınarak,
16:20
and by studying, the collective.
402
980260
2000
ve kollektif yapı incelenerek anlaşılmalıdırlar,
16:22
Like, for example, a hive of bees
403
982260
3000
örneğin yeni bir yuva bulan
16:25
that's finding a new nesting site,
404
985260
3000
bir arı kovanı gibi veya
16:28
or a flock of birds that's evading a predator,
405
988260
2000
bir yırtıcıdan kaçan kuş sürüsü gibi,
16:30
or a flock of birds that's able to pool its wisdom
406
990260
3000
veya Pasifik'in ortasında minicik bir ada bulmak için
16:33
and navigate and find a tiny speck
407
993260
2000
bilinçlerini ortak bir havuzda toplayan
16:35
of an island in the middle of the Pacific,
408
995260
2000
kuş sürüleri gibi,
16:37
or a pack of wolves that's able
409
997260
2000
veya kendilerinden büyük bir avı
16:39
to bring down larger prey.
410
999260
3000
yere seren kurt sürüsü gibi.
16:42
Superorganisms have properties
411
1002260
2000
Süper organizmalar sadece
16:44
that cannot be understood just by studying the individuals.
412
1004260
3000
bireyleri çalışarak anlaşılamayacak özelliklere sahiptirler.
16:47
I think understanding social networks
413
1007260
2000
Bence, sosyal ağları ve onların
16:49
and how they form and operate
414
1009260
2000
nasıl oluştuğunu ve işlediğini anlamak
16:51
can help us understand not just health and emotions
415
1011260
3000
sadece sağlık ve duyguları değil şunları da anlamamıza yardımcı olur
16:54
but all kinds of other phenomena --
416
1014260
2000
cinayet ve savaş gibi diğer fenomenleri
16:56
like crime, and warfare,
417
1016260
2000
ve bankaya güvenmedikleri için
16:58
and economic phenomena like bank runs
418
1018260
2000
halkın tüm parasını çekmesi gibi ekonomik fenomenleri
17:00
and market crashes
419
1020260
2000
ve borsa düşüşleri
17:02
and the adoption of innovation
420
1022260
2000
ve icatların benimsenmesi
17:04
and the spread of product adoption.
421
1024260
2000
ve ürün adaptasyonunun yayılması gibi.
17:06
Now, look at this.
422
1026260
2000
Şimdi, buna bakın.
17:09
I think we form social networks
423
1029260
2000
Bence sosyal ağları
17:11
because the benefits of a connected life
424
1031260
2000
oluşturmamızın nedeni, getirilerinin
17:13
outweigh the costs.
425
1033260
3000
götürülerinden fazla olmasıdır.
17:16
If I was always violent towards you
426
1036260
2000
Eğer size daima zulmedersem
17:18
or gave you misinformation
427
1038260
2000
veya yalan söylersem
17:20
or made you sad or infected you with deadly germs,
428
1040260
3000
veya sizi üzersem veya size ölümcül virüs bulaştırırsam,
17:23
you would cut the ties to me,
429
1043260
2000
benimle bağları koparırsınız,
17:25
and the network would disintegrate.
430
1045260
2000
ve ağ kopacaktır.
17:27
So the spread of good and valuable things
431
1047260
3000
Bu yüzden iyi ve değerli şeylerin yayılması
17:30
is required to sustain and nourish social networks.
432
1050260
3000
sosyal ağların devamı ve beslenmesi için gereklidir.
17:34
Similarly, social networks are required
433
1054260
2000
Benzer şekilde, sosyal ağlar
17:36
for the spread of good and valuable things,
434
1056260
3000
iyilik, sevgi mutluluk, fedakarlık ve düşünce gibi
17:39
like love and kindness
435
1059260
2000
güzel ve değerli şeylerin
17:41
and happiness and altruism
436
1061260
2000
yayılması için
17:43
and ideas.
437
1063260
2000
gereklidir.
17:45
I think, in fact, that if we realized
438
1065260
2000
Bence, aslında, eğer biz sosyal ağların
17:47
how valuable social networks are,
439
1067260
2000
ne kadar değerli olduğunu anlayabilseydik
17:49
we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them,
440
1069260
3000
onların beslenmesi ve devamlılığı için daha çok çaba harcardık
17:52
because I think social networks
441
1072260
2000
çünkü bence sosyal ağlar
17:54
are fundamentally related to goodness.
442
1074260
3000
esasında iyiliğe bağlıdırlar
17:57
And what I think the world needs now
443
1077260
2000
ve bence şu anda dünyanın ihtiyacı olan
17:59
is more connections.
444
1079260
2000
daha çok bağdır.
18:01
Thank you.
445
1081260
2000
Teşekkürler.
18:03
(Applause)
446
1083260
3000
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7