TED日本語 - ニコラス・クリスタキス: 社会的ネットワークの知られざる影響


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TED日本語 - ニコラス・クリスタキス: 社会的ネットワークの知られざる影響

TED Talks

The hidden influence of social networks
Nicholas Christakis




For me, this story begins about 15 years ago, when I was a hospice doctor at the University of Chicago. And I was taking care of people who were dying and their families in the South Side of Chicago. And I was observing what happened to people and their families over the course of their terminal illness. And in my lab, I was studying the widower effect, which is a very old idea in the social sciences, going back 150 years, known as "dying of a broken heart." So, when I die, my wife's risk of death can double, for instance, in the first year. And I had gone to take care of one particular patient, a woman who was dying of dementia. And in this case, unlike this couple, she was being cared for by her daughter. And the daughter was exhausted from caring for her mother. And the daughter's husband, he also was sick from his wife's exhaustion. And I was driving home one day, and I get a phone call from the husband's friend, calling me because he was depressed about what was happening to his friend. So here I get this call from this random guy that's having an experience that's being influenced by people at some social distance.

And so I suddenly realized two very simple things: First, the widowhood effect was not restricted to husbands and wives. And second, it was not restricted to pairs of people. And I started to see the world in a whole new way, like pairs of people connected to each other. And then I realized that these individuals would be connected into foursomes with other pairs of people nearby. And then, in fact, these people were embedded in other sorts of relationships: marriage and spousal and friendship and other sorts of ties. And that, in fact, these connections were vast and that we were all embedded in this broad set of connections with each other. So I started to see the world in a completely new way and I became obsessed with this. I became obsessed with how it might be that we're embedded in these social networks, and how they affect our lives. So, social networks are these intricate things of beauty, and they're so elaborate and so complex and so ubiquitous, in fact, that one has to ask what purpose they serve. Why are we embedded in social networks? I mean, how do they form? How do they operate? And how do they effect us?

So my first topic with respect to this, was not death, but obesity. It had become trendy to speak about the "obesity epidemic." And, along with my collaborator, James Fowler, we began to wonder whether obesity really was epidemic and could it spread from person to person like the four people I discussed earlier. So this is a slide of some of our initial results. It's 2,200 people in the year 2000. Every dot is a person. We make the dot size proportional to people's body size; so bigger dots are bigger people. In addition, if your body size, if your BMI, your body mass index, is above 30 -- if you're clinically obese -- we also colored the dots yellow. So, if you look at this image, right away you might be able to see that there are clusters of obese and non-obese people in the image. But the visual complexity is still very high. It's not obvious exactly what's going on. In addition, some questions are immediately raised: How much clustering is there? Is there more clustering than would be due to chance alone? How big are the clusters? How far do they reach? And, most importantly, what causes the clusters?

So we did some mathematics to study the size of these clusters. This here shows, on the Y-axis, the increase in the probability that a person is obese given that a social contact of theirs is obese and, on the X-axis, the degrees of separation between the two people. On the far left, you see the purple line. It says that, if your friends are obese, your risk of obesity is 45 percent higher. And the next bar over, the [ red ] line, says if your friend's friends are obese, your risk of obesity is 25 percent higher. And then the next line over says if your friend's friend's friend, someone you probably don't even know, is obese, your risk of obesity is 10 percent higher. And it's only when you get to your friend's friend's friend's friends that there's no longer a relationship between that person's body size and your own body size.

Well, what might be causing this clustering? There are at least three possibilities: One possibility is that, as I gain weight, it causes you to gain weight. A kind of induction, a kind of spread from person to person. Another possibility, very obvious, is homophily, or, birds of a feather flock together; here, I form my tie to you because you and I share a similar body size. And the last possibility is what is known as confounding, because it confounds our ability to figure out what's going on. And here, the idea is not that my weight gain is causing your weight gain, nor that I preferentially form a tie with you because you and I share the same body size, but rather that we share a common exposure to something, like a health club that makes us both lose weight at the same time.

When we studied these data, we found evidence for all of these things, including for induction. And we found that if your friend becomes obese, it increases your risk of obesity by about 57 percent in the same given time period. There can be many mechanisms for this effect: One possibility is that your friends say to you something like -- you know, they adopt a behavior that spreads to you -- like, they say, "Let's go have muffins and beer," which is a terrible combination. (Laughter) But you adopt that combination, and then you start gaining weight like them. Another more subtle possibility is that they start gaining weight, and it changes your ideas of what an acceptable body size is. Here, what's spreading from person to person is not a behavior, but rather a norm: An idea is spreading.

Now, headline writers had a field day with our studies. I think the headline in The New York Times was, "Are you packing it on? Blame your fat friends." (Laughter) What was interesting to us is that the European headline writers had a different take: They said, "Are your friends gaining weight? Perhaps you are to blame." (Laughter) And we thought this was a very interesting comment on America, and a kind of self-serving, "not my responsibility" kind of phenomenon.

Now, I want to be very clear: We do not think our work should or could justify prejudice against people of one or another body size at all. Our next questions was: Could we actually visualize this spread? Was weight gain in one person actually spreading to weight gain in another person? And this was complicated because we needed to take into account the fact that the network structure, the architecture of the ties, was changing across time. In addition, because obesity is not a unicentric epidemic, there's not a Patient Zero of the obesity epidemic -- if we find that guy, there was a spread of obesity out from him -- it's a multicentric epidemic. Lots of people are doing things at the same time. And I'm about to show you a 30 second video animation that took me and James five years of our lives to do. So, again, every dot is a person. Every tie between them is a relationship. We're going to put this into motion now, taking daily cuts through the network for about 30 years.

The dot sizes are going to grow, you're going to see a sea of yellow take over. You're going to see people be born and die -- dots will appear and disappear -- ties will form and break, marriages and divorces, friendings and defriendings. A lot of complexity, a lot is happening just in this 30-year period that includes the obesity epidemic. And, by the end, you're going to see clusters of obese and non-obese individuals within the network. Now, when looked at this, it changed the way I see things, because this thing, this network that's changing across time, it has a memory, it moves, things flow within it, it has a kind of consistency -- people can die, but it doesn't die; it still persists -- and it has a kind of resilience that allows it to persist across time.

And so, I came to see these kinds of social networks as living things, as living things that we could put under a kind of microscope to study and analyze and understand. And we used a variety of techniques to do this. And we started exploring all kinds of other phenomena. We looked at smoking and drinking behavior, and voting behavior, and divorce -- which can spread -- and altruism. And, eventually, we became interested in emotions. Now, when we have emotions, we show them. Why do we show our emotions? I mean, there would be an advantage to experiencing our emotions inside, you know, anger or happiness. But we don't just experience them, we show them. And not only do we show them, but others can read them. And, not only can they read them, but they copy them. There's emotional contagion that takes place in human populations. And so this function of emotions suggests that, in addition to any other purpose they serve, they're a kind of primitive form of communication. And that, in fact, if we really want to understand human emotions, we need to think about them in this way.

Now, we're accustomed to thinking about emotions in this way, in simple, sort of, brief periods of time. So, for example, I was giving this talk recently in New York City, and I said, "You know when you're on the subway and the other person across the subway car smiles at you, and you just instinctively smile back?" And they looked at me and said, "We don't do that in New York City." (Laughter) And I said, "Everywhere else in the world, that's normal human behavior." And so there's a very instinctive way in which we briefly transmit emotions to each other. And, in fact, emotional contagion can be broader still. Like we could have punctuated expressions of anger, as in riots. The question that we wanted to ask was: Could emotion spread, in a more sustained way than riots, across time and involve large numbers of people, not just this pair of individuals smiling at each other in the subway car? Maybe there's a kind of below the surface, quiet riot that animates us all the time. Maybe there are emotional stampedes that ripple through social networks. Maybe, in fact, emotions have a collective existence, not just an individual existence.

And this is one of the first images we made to study this phenomenon. Again, a social network, but now we color the people yellow if they're happy and blue if they're sad and green in between. And if you look at this image, you can right away see clusters of happy and unhappy people, again, spreading to three degrees of separation. And you might form the intuition that the unhappy people occupy a different structural location within the network. There's a middle and an edge to this network, and the unhappy people seem to be located at the edges. So to invoke another metaphor, if you imagine social networks as a kind of vast fabric of humanity -- I'm connected to you and you to her, on out endlessly into the distance -- this fabric is actually like an old-fashioned American quilt, and it has patches on it: happy and unhappy patches. And whether you become happy or not depends in part on whether you occupy a happy patch.


So, this work with emotions, which are so fundamental, then got us to thinking about: Maybe the fundamental causes of human social networks are somehow encoded in our genes. Because human social networks, whenever they are mapped, always kind of look like this: the picture of the network. But they never look like this. Why do they not look like this? Why don't we form human social networks that look like a regular lattice? Well, the striking patterns of human social networks, their ubiquity and their apparent purpose beg questions about whether we evolved to have human social networks in the first place, and whether we evolved to form networks with a particular structure.

And notice first of all -- so, to understand this, though, we need to dissect network structure a little bit first -- and notice that every person in this network has exactly the same structural location as every other person. But that's not the case with real networks. So, for example, here is a real network of college students at an elite northeastern university. And now I'm highlighting a few dots. If you look here at the dots, compare node B in the upper left to node D in the far right; B has four friends coming out from him and D has six friends coming out from him. And so, those two individuals have different numbers of friends. That's very obvious, we all know that. But certain other aspects of social network structure are not so obvious.

Compare node B in the upper left to node A in the lower left. Now, those people both have four friends, but A's friends all know each other, and B's friends do not. So the friend of a friend of A's is, back again, a friend of A's, whereas the friend of a friend of B's is not a friend of B's, but is farther away in the network. This is known as transitivity in networks. And, finally, compare nodes C and D : C and D both have six friends. If you talk to them, and you said, "What is your social life like?" they would say, "I've got six friends. That's my social experience." But now we, with a bird's eye view looking at this network, can see that they occupy very different social worlds. And I can cultivate that intuition in you by just asking you: Who would you rather be if a deadly germ was spreading through the network? Would you rather be C or D? You'd rather be D, on the edge of the network. And now who would you rather be if a juicy piece of gossip -- not about you -- was spreading through the network? (Laughter) Now, you would rather be C.

So different structural locations have different implications for your life. And, in fact, when we did some experiments looking at this, what we found is that 46 percent of the variation in how many friends you have is explained by your genes. And this is not surprising. We know that some people are born shy and some are born gregarious. That's obvious. But we also found some non-obvious things. For instance,47 percent in the variation in whether your friends know each other is attributable to your genes. Whether your friends know each other has not just to do with their genes, but with yours. And we think the reason for this is that some people like to introduce their friends to each other -- you know who you are -- and others of you keep them apart and don't introduce your friends to each other. And so some people knit together the networks around them, creating a kind of dense web of ties in which they're comfortably embedded. And finally, we even found that 30 percent of the variation in whether or not people are in the middle or on the edge of the network can also be attributed to their genes. So whether you find yourself in the middle or on the edge is also partially heritable.

Now, what is the point of this? How does this help us understand? How does this help us figure out some of the problems that are affecting us these days? Well, the argument I'd like to make is that networks have value. They are a kind of social capital. New properties emerge because of our embeddedness in social networks, and these properties inhere in the structure of the networks, not just in the individuals within them. So think about these two common objects. They're both made of carbon, and yet one of them has carbon atoms in it that are arranged in one particular way -- on the left -- and you get graphite, which is soft and dark. But if you take the same carbon atoms and interconnect them a different way, you get diamond, which is clear and hard. And those properties of softness and hardness and darkness and clearness do not reside in the carbon atoms; they reside in the interconnections between the carbon atoms, or at least arise because of the interconnections between the carbon atoms. So, similarly, the pattern of connections among people confers upon the groups of people different properties. It is the ties between people that makes the whole greater than the sum of its parts. And so it is not just what's happening to these people -- whether they're losing weight or gaining weight, or becoming rich or becoming poor, or becoming happy or not becoming happy -- that affects us; it's also the actual architecture of the ties around us.

Our experience of the world depends on the actual structure of the networks in which we're residing and on all the kinds of things that ripple and flow through the network. Now, the reason, I think, that this is the case is that human beings assemble themselves and form a kind of superorganism. Now, a superorganism is a collection of individuals which show or evince behaviors or phenomena that are not reducible to the study of individuals and that must be understood by reference to, and by studying, the collective. Like, for example, a hive of bees that's finding a new nesting site, or a flock of birds that's evading a predator, or a flock of birds that's able to pool its wisdom and navigate and find a tiny speck of an island in the middle of the Pacific, or a pack of wolves that's able to bring down larger prey. Superorganisms have properties that can not be understood just by studying the individuals. I think understanding social networks and how they form and operate can help us understand not just health and emotions but all kinds of other phenomena -- like crime, and warfare, and economic phenomena like bank runs and market crashes and the adoption of innovation and the spread of product adoption.

Now, look at this. I think we form social networks because the benefits of a connected life outweigh the costs. If I was always violent towards you or gave you misinformation or made you sad or infected you with deadly germs, you would cut the ties to me, and the network would disintegrate. So the spread of good and valuable things is required to sustain and nourish social networks. Similarly, social networks are required for the spread of good and valuable things, like love and kindness and happiness and altruism and ideas. I think, in fact, that if we realized how valuable social networks are, we'd spend a lot more time nourishing them and sustaining them, because I think social networks are fundamentally related to goodness. And what I think the world needs now is more connections.

Thank you.


話は15年前にさかのぼります シカゴ大学でホスピス医として働いていたころのことです シカゴ南部で死期の近い人々と その家族のケアをしていました そして 末期患者と家族に起こることを  目の当たりにしていました そして研究室では「配偶者を亡くして受ける影響」について 研究していました これは社会学では 150年前からある古い考えで 「悲嘆のあまりの死」として知られています 例えば私が死んだ場合その後1年間は 私の妻も亡くなる可能性が2倍になるのです 私はある患者のケアを行なっていましたが この患者は末期の認知症の女性でした 写真の二人とは違い この女性の場合は 娘さんが介護をしていました 娘さんは母親の介護で疲れきっていました そして娘さんの夫もまた 自分の妻が疲労困憊していることに 苦しんでいました そんなある日私が車で家に向かっていると その夫の友人から電話がかかってきました 彼は自分の友達の苦しむ様子をみて 気がめいっているというのです そういうわけで私は知らない人から電話をもらい しかもその人は 社会的に一定の距離のある人から 影響受けて電話したわけです

このことでふと2つのとても簡単なことに気がつきました 1つ目は「配偶者を亡くして受ける影響」は 夫婦間に限ったことではないということ そしてもう1つは 2人の間だけにとどまるわけでもないということです 私は世界をまったく新しい視点で 人々がペアになって つながっているようなものだと考えるようになりました 更にはこれらのペアが近くの別のペアとつながって 4人組を形成していくということに気づいたのです その上 この人たちは他のさまざまな人間関係に 組み込まれています 例えば 結婚や配偶者関係 友情関係やその他のさまざまなつながりです 実際これらのつながりは広大で その上 私たちは皆この広いつながりのなかに 組み込まれているのです 私は世界をまったく新しい視点から見るようになり すっかりとりこになりました どうして私たちはこの社会的ネットワークに組み込まれていて そして私たちの生活にどう影響を与えているのか という疑問が頭を離れなくなりました 社会的ネットワークには複雑な美しさがあります とても精巧で複雑で いたるところにあるので 実際にどんな役割を担っているかと考えさせられます なぜ私たちは社会的ネットワークに組み込まれているのでしょう? どのように形成され機能しているのでしょう? そして私たちにどのような影響を与えているのでしょうか?

社会的ネットワークに関しての私の一番最初のテーマは 死ではなく肥満についてでした 肥満のまん延について話すことが にわかに流行になっていましたが 私は共同研究者のジェームス・ファウラーと共に 肥満は本当に伝染するのか また 先ほど話した4人のように 人から人へと伝染して 広まっていくのだろうかと考えるようになりました このスライドは初期の研究結果の一部です 2000年の時点の2200人の人々で それぞれの点は人で 点の大きさは その人の体の大きさと比例しています つまり大きい点は体の大きい人です 体型に加えて BMIまたはボディマス指数が30以上 つまり医学的に肥満の人は 点が黄色になっています さて この画像をみれば 肥満の人の集団とそうでない人の集団があることが 一目でわかるでしょう しかしこの画像の見た目がかなり複雑なことには変わりなく 具体的に何が起こっているのかわかりにくいですね しかも いくつかの疑問がすぐに浮かんできます ここにはどのぐらい密集した集団があるのでしょうか? 偶然に起こりうる以上の数の集団があるのでしょうか? 集団の大きさはどのくらいまで大きくなるのでしょう? そして何よりも これらの集団を形成するのは何でしょうか?

そこで私たちは集団の大きさを計算し分析しました こちらのY軸に見てもらえるのは 肥満の人と社会的接点がある人が自分も肥満である確率が どのくらい増加するかを示したものです X軸はこの2人の間の距離を示しています 一番左の紫色のグラフは 友達が肥満だったら自分も肥満になる危険性が 45%高くなることを表しています 隣の赤色のグラフは 友達の友達が肥満だと 自分の肥満の危険性は 25%高くなることを表しています そしてその隣のグラフは 友達の友達の友達 知り合いでもない人が肥満の場合でも 肥満の危険性は10%高くなることを表しています そして友達の友達の友達の友達まで離れたとき ようやく その人の体型が自分の体型と 関係なくなるのです

では何が集団化を引き起こすのでしょう? 少なくとも3つの可能性が考えられます ひとつは自分が太ったせいで 相手も太ってしまう誘発 つまり人から人へ広がっていくという可能性です 2つ目は誰もが考える同質結合傾向 つまり「類は友を呼ぶ」という可能性です 要は「私たちは同じような体型をしているから 友達になりましょう」ということです そして3つ目の可能性は「交絡」として知られているものです 現状を判断する能力を狂わせるからです この場合は自分の体重増加のせいで 相手の体重も増加するという発想ではなく またお互い同じような体型をしているから その人と友達になりたいという発想でもありません ここではむしろ 例えばスポーツジムなど 2人が同時に痩せるような 共通点があるという考えです そして

データを分析すると これらすべての可能性は 立証されたのです 「誘発」も含めてです そしてもし自分の友達が肥満になったとしたら 同じ期間に自分自身も肥満になる危険性が 57%も上がることがわかりました この現象にはいくつものメカニズムがあると考えられます ひとつは友達がある習慣を身に着けて 自分にも広めるという可能性です 例えば「マフィンとビールで一杯しようよ」などと誘われて 最悪な組み合わせですけど でもその習慣を自分も取り入れて 自分自身も友達のように太り始めるのです もうひとつの油断できない可能性として 友達が太り始めたことで 自分の考える 体型の許容範囲が変わってしまうということがあります ここでは人から人へと広がるのは 習慣ではなく常識です 考えが広がっているのです

ちなみに 特ダネ記者たちは 私たちの研究を見て大騒ぎしたのですが ニューヨークタイムズの記事の見出しは確か 「体重が増えてきた? -それは肥満の友達のせいです」でした 面白かったのはヨーロッパの記者たちは 違った見方をしていたことで 彼らの見出しは 「友達が太り始めた?-それはあなたのせいかも」でした (笑い) これはアメリカに対する そして 身勝手で「私のせいじゃありません」的な現象に対する なかなか興味深いコメントだと思いました

ここではっきりと言っておきたいのですが 私たちはこの研究が人々の体型に対する偏見を 正当化するものだと考えてはいません さて 私たちの次の課題はこうした広がりを 視覚化することはできるだろうかというものでした ある人の体重の増加が別の人にも うつることがあるのでしょうか これはとても複雑でした なぜなら ネットワークの構造 つまりつながりの構成は時間とともに 常に変化していることを考えなければならないからです また 肥満はひとつの感染源から広がる伝染病ではないので 肥満の流行には「患者第1号」は存在しません もしいたら肥満はその人を中心にして広がっているはずです 肥満は感染源が複数ある伝染病と言えます たくさんの人が同時に様々なことをしているのです 今から30秒ほどのビデオ映像をお見せします 私とジェームスが5年間を費やして作りました 先ほどのようにそれぞれの点が人です 点と点の連結線はその人たちの関係を表します 今から映像を再生します ネットワークの毎日のカットがおよそ30年分続きます

点が大きくなりおびただしい数の黄色の点が ネットワークを支配していくのがわかるでしょう 人々が生まれまた亡くなるにしたがって 点も現れたり消えたりします また 点が繋がったり切れたりします 結婚や離婚 友達になったり友達でなくなったりするからです 本当に複雑で多くのことが たったこの30年の間に起こります 肥満のまん延も含めてです そして最終的に 肥満の人の集団とそうでない人の集団が ネットワーク内に見えてきます これを見たとき 私のものの見方が変わりました なぜならこのネットワークは 時がたつにつれて変化していて 記憶があり 動きがあり ネットワーク内を循環するものもあり ある種の一貫性があるのです 人々は死ぬかもしれませんが ネットワークは死にません ネットワークは存在し続けます 順応力のようなものを持ち合わせていて 時間が立っても存在しつづけることができるのです

それで この種の社会性ネットワークを 生き物としてみるようになりました 顕微鏡のようなものを使って研究分析し 理解を深めることができるような生き物です このためにさまざまな手段を用い ほかのさまざまな種類の現象についても研究し始めました 喫煙や飲酒の習慣 投票行動 さらには離婚-これも広がるんですが- そして利他主義もです そしてやがて感情についても興味を持つようになりました さて 私たちは感情を抱くと それを表します どうして感情を表すのでしょう? 怒りや幸福感など心の中の感情を体験することに 利点はあるでしょうが 私たちはただ感情を体験するにとどまらず表現します それだけでなく周りの人はその感情を読み取ることができます ただ読み取るだけでなくまねることもできます 「感情の伝染」が 集団のなかで起こるのです したがって感情の持つ機能というのは 感情が持つ他の目的に加えて 原始的なコミュニケーション手段のようなものだと言えます 実際 人間の感情を本当に理解したかったら このように考える必要があります

ところで 私たちは感情を 単純で短時間に起こるものと考えがちです 例えば 最近ニューヨーク市で講演をしていて こう言いました 「地下鉄に乗っていて 向かい側に座っている人がほほ笑みかけてきたら 反射的にほほえみ返しますよね」 聴衆は真面目な顔で「ニューヨーク市ではそういうことはしません」と言うので(笑い) 私は「ほかでは世界中どこでも これが人間のごく普通の行動です」と付け加えたのですが つまり 私たちは瞬間的に感情を伝え合うことを とても本能的に行っているのです その上「感情の伝染」はより広範囲でも起こり得ます 暴動のような 断続的に起こる怒りの表現のようなものがそうです 私たちが知りたかったのは 暴動などのケースより持続的な方法で 感情が時とともに広がることができるのかということです そして地下鉄の車両でほほ笑み合う二人だけでなく もっと多くの人の間で広がることができるのでしょうか? 表面下の静かな暴動のようなものがあって 私たちを常に活気づけているのかもしれません また 感情の集団暴走が社会的ネットワーク上で 波紋のように広がっているのかもしれません もしかすると感情は実際に集合的な存在で 個人的な存在だけではないかもしれません

この現象を研究するために作った最初のイメージのひとつがこれです これも社会的ネットワークですが 今度は幸せな人だったら黄色に 悲しんでいる人は青 その中間は緑にしました この画像を見ればすぐに 幸せな人と不幸せな人の集団があるのがわかります ここでも3人分の距離をおいてて広がっています そして直感的にわかるでしょうが 不幸せな人たちは ネットワーク構造上で異なった位置を占めています このネットワークには真ん中と端がありますが 不幸せな人たちは 端のほうに位置する傾向にあります 別の比喩に例えると 社会的ネットワークを 巨大な人類の構造のようなものだと想像すると 私はあなたとつながっていて あなたは彼女とつながっている というように限りなく遠くまでつながっていきます この構造は昔ながらのアメリカンキルトのように 幸せな布切れと不幸せな布切れが継ぎ合わせられていて その人が幸せになるかどうかは 幸せなほうの布切れにいるかどうかにもよるのです


この感情についての研究は とても基本的なものですが 人間が社会的ネットワークを形成する根本的な理由は 遺伝子の中にコードされているのではないかと 考えるきっかけになりました なぜなら人間の社会的ネットワークを図にすると いつも同じように見え この図のような形をしているからです 決してこのようにはなりません なぜこの図のようにはならないのでしょう? なぜ私たちは規則的な格子型の 社会的ネットワークを形成しないのでしょうか? 人間の社会的ネットワークの印象的なパターンと その普遍性そして明らかな意図は 私たちはそもそも最初から 社会的ネットワークを持つように進化してきたのではないか ある特定の構造を形成するように進化してきたのではないか という疑問を私たちに投げかけます

しかしこれを理解するためにはまず ネットワークの構造を詳細に調べなければなりません このネットワーク上の人は だれもがみな同じ構造位置にあることに注目してください しかし実際のネットワークではそんなことはありません 例えばこれは現実に存在する アメリカ北東部のエリート大学の学生のネットワークです いくつかの点がハイライトしてあります 点を見て 左上にいるBと 右端にいるDを比べてください Bは4人の友だちとつながっています そしてDは6人の友達とつながっています つまりこの2人には違った人数の友達がいます でもこれは誰もがわかりきったことですね しかし社会的ネットワークには そこまで明白ではない側面もあります

左上のBと左下のAを比べてください この2人にはともに4人の友達がいますが Aの友達はみなお互い知り合いです しかしBの友達はお互いを知りません つまりAの友達の友達は Aとも友達ですが Bの友達の友達はBとは友達ではなくて ネットワーク上ではBからより離れたところにいます これはネットワークの他動性と呼ばれます そして最後にCとDを比べてください CとDはともに友達が6人います この2人に「どんな社会生活を送っていますか?」と聞いたら 2人とも「友達が6人います それが私の社会生活です」と答えるでしょう しかしこのネットワークを一望すると この2人はかなり異なった社会にいることがわかります こう聞けばみなさんは直感で理解できるでしょう もし致死性の病原菌が ネットワーク上に広がったとしたら みなさんはCとDのどちらになりたいですか? ネットワークの端にいるDになりたいでしょう では もし自分以外の人の おいしいうわさ話が ネットワーク上で広まっているとしたら? この場合はCになりたいですね

つまり異なった構造位置にいることは 自分の人生に違った意味合いを持ってくるのです これに関する実験をいくつか行いましたが 友達の人数の幅の46%は 実際その人の遺伝子によって決まる ということがわかりました しかしこれはさほど驚くようなことではありません 生まれつき恥ずかしがり屋の人もいれば 社交的な人もいることは周知の通りです しかし意外なことも分かりました 例えば自分の友達2人がお互い知り合いかどうかの 47%も遺伝子に左右されるのです 自分の友達がお互い知り合いかどうかは 友達の遺伝子だけでなく自分自身の遺伝子にもよるのです これは自分の友達同士を紹介するのが好きな人もいれば それぞれの友達の間に距離を設けて 友達同士を合わせない人もいるからでしょう さらにネットワークを自分の周りに編むようにして 沢山の繋がりを張りめぐらせ そこに快適に腰を据える人もいます そして最後に 人がネットワークの真ん中にいるか 30%も 遺伝子のせいだということもわかりました 自分がネットワークの真ん中にいるか端にいるかも 一部は遺伝なのです

ではこれは何を意味するのでしょうか? 世の中を理解するうえでどう役立つのでしょう? 現在私たちが抱えている問題を解決するにあたって どのように役に立ってくれるのでしょうか? 私が言いたいのはネットワークには価値があるということです 一種の社会資本と言えます 私たちが社会的ネットワークに組み込まれることによって 新しい特性が生まれます そしてその特性は ネットワーク内の個人だけでなく ネットワークの構造自体にも備わっているものなのです 共通点を持つこの2つの物体について考えてみてください 2つとも炭素からできていますが 左の物体は炭素原子がある一定の方法で 並べられています やわらかくて黒い黒鉛です しかし同じ炭素原子を 異なる方法で連結させると 透明で硬いダイヤモンドになります やわらかさ 硬さ 暗さ 透明さなどという性質は 炭素原子の中に備わっているのではありません それらは炭素原子同士の連結に存在するのです 少なくとも炭素原子の結合によって現れるのだと 言うことができるでしょう 同じように人と人の関係のパターンも その集団に さまざまな性質をもたらすのです 人と人の結びつきが 全体を単なる個々の合計よりも大きくするのです 周りの人に何が起こっているかということだけではないのです 痩せた 太った お金持ちになった 貧乏になった 幸せになった 不幸せになったというだけでなく 自分たちを取り囲む人間関係の 構造自体にも私たちは影響されているのです

私たちがこの世界で経験することは 自分が存在するネットワークの 実際の構造と ネットワーク上を波紋のように広がって行きかう すべての物事によって大きく変わってくるのです これが事実だと思うのは 人間はお互いに集まって 一種の超個体を形成するからです 超個体は多数の個体が集まって形成された集団のことで 個体レベルで研究しても理解できない 行動や現象を見せるため 集合体として扱い 研究して理解する必要があります 例えば新しく巣を作る場所を探している ハチの群れや 敵を回避しようとしている鳥の群れや 知恵を結集して太平洋の真ん中にある ごく小さな島をめざし 飛行できる鳥の一群 そして 自分よりも大きい獲物をしとめることができる オオカミの群れなど 超個体には個々を研究するだけでは 理解できない性質があるのです 社会的ネットワークがどのようにして形成され 作用するのかを理解することは 健康や感情についての理解を深めるのに役立つだけでなく 他の様々な現象で例えば 犯罪や福祉 銀行への取り付け騒動や 市場の暴落などの経済現象 新しいアイデアの導入や 商品採用の展開などを理解する上でも役立ちます

これをみてください 私たちが社会的ネットワークを形成するのは 人間関係から得られる利益が それを得るためのコストをはるかに上回るからだと思います もし私がみなさんに対していつも暴力的だったり デマを流したり 悲しませたり 致死性の病原菌を伝染したりしたら 皆さんは私との関係を切ろうとするでしょう そしてネットワークは崩壊してしまうでしょう つまり社会的ネットワークを維持しさらに発展させるためには 善と価値あるものを広めることが必要なのです 同じように社会的ネットワークは ためになり価値のあるものを広げるために必要でもあるのです 例えば 愛や優しさ 幸福や利他精神 そしてアイデアです 実際 もし私たちがみな 社会的ネットワークがどんなに価値のあるものかに気づけば これを発展し維持するためにもっと多くの時間を費やすでしょう なぜなら社会的ネットワークは 根本的に善と結びついているからです そしてこの世界が今必要としているのは より多くのつながりだと思うのです



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