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CONNECTED

Grupo para estudar e comentar o livro "Connected" de Nicholas Christakis e James Fowler (2009)

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Última atividade: 25 Nov, 2015

CONNECTED - O PODER DAS CONEXÕES


Eis a tradução brasileira do livro Connected de Nicholas Christakis e James Fowler (Little, Brown and Company: 2009).

CHRISTAKIS, Nicholas & FOWLER, James (2009): Connected: o poder das conexões

No Brasil o título ficou assim: O poder das conexões: a importância do networking e como ele molda nossas vidas (Rio de Janeiro: Elsevier, 2010). A tradução é de Edson Furmankiewicz.

CONNECTED

Nicholas Christakis & James Fowler (2009)

Prefácio

AS REDES SOCIAIS SÃO DE estranha beleza. Elas são tão elaboradas e complexas - na verdade, tão onipresentes - que devemos perguntar a qual objetivo servem. Por que estamos integrados a ela? Como se formam? Como funcionam? Como nos afetam?

Eu (Nicholas) me inspirei nessas questões por boa parte dos últimos dez anos. Comecei me interessando pela rede social mais simples de todas: um par de pessoas, uma díade. Inicialmente, as díades que estudei eram maridos e esposas. Como médico, atendendo doentes terminais e suas famílias, percebi os sérios danos que a morte de uma pessoa inflige ao cônjuge. Ao longo de tempo, me interessei em como uma doença em uma pessoa poderia causar doenças em outra. Parecia para mim que, se as pessoas estivessem interconectadas, sua saúde também deveria estar. Se uma esposa ficar doente ou morrer, o risco de morte de seu marido seguramente aumentará. Por fim, comecei a perceber que havia todo tipo de díade que eu poderia estudar, como pares de irmãos ou pares de amigos ou pares de vizinhos que estão conectados (não separados) pelo muro de um quintal.

Mas o cerne intelectual da questão não estava nessas estruturas simples. Em vez disso, a compreensão fundamental era a de que essas díades se agregavam para formar teias enormes de laços que iam muito mais longe. A esposa de um homem tem uma melhor amiga que tem um marido que tem um colega de trabalho que tem um irmão que tem um amigo e assim por diante. Essas cadeias se ramificam como raios, formando padrões intrincados por toda a sociedade humana. A situação, aparentemente, era muito mais complexa. Sempre que nos afastamos de um indivíduo em uma rede social, o número de laços com outros seres humanos e a complexidade da ramificação aumentam muito, muito rapidamente. À medida que refletia sobre esse problema, comecei a ler o trabalho de outros cientistas sociais, de solitários estudiosos alemães na virada do século XX a sociólogos visionários nos anos 1970, que tinham estudado redes sociais que variavam de 3 a 30 pessoas. Mas meu interesse eram redes sociais de 3 mil, 30 mil ou mesmo 3 milhões de pessoas.

Percebi que, para estudar coisas com esse nível de complexidade, eu faria melhor progresso se trabalhasse com outro pesquisador. Como se constatou mais tarde, James Fowler, também da Harvard, estudava redes de uma perspectiva completamente diferente. James e eu não nos conhecíamos, apesar de trabalharmos em edifícios vizinhos no mesmo campus havia vários anos. Em 2002, fomos apresentados por um colega comum, o cientista político Gary King. Em outras palavras, iniciamos nossa jornada como amigos de um amigo. Gary achava que poderíamos ter interesses intelectuais comuns, e ele estava certo. Na verdade, o simples fato de termos nos conhecido em virtude de nossa rede social ilustra a questão essencial que queríamos demonstrar: como e por que as redes sociais operam e quanto elas nos beneficiam.

James tinha passado alguns anos estudando a origem das convicções políticas das pessoas e examinando como a tentativa de uma pessoa de resolver um problema social ou político influenciava outras. Como os seres humanos se reúnem para realizar aquilo que não podem fazer sozinhos? Ele compartilhou interesses por outros temas que foram essenciais na história: altruísmo e bondade, ambos fundamentais para que as redes sociais cresçam e sobrevivam.

Juntos, à medida que começamos a pensar na idéia de que as pessoas estão conectadas em vastas redes sociais, percebemos que a influência social não termina com as pessoas que conhecemos. Se influenciarmos nossos amigos, e eles influenciarem seus amigos, nossas ações podem, então, potencialmente, influenciar as pessoas que não conhecemos. Começamos estudando vários efeitos sobre a saúde. Descobrimos que se o amigo do amigo de seu amigo ganhou peso, você ganhou peso. Descobrimos que se o amigo do amigo de seu amigo parou de fumar, você parou de fumar. Descobrimos que se o amigo do amigo de seu amigo tornou-se feliz, você tornou-se feliz.

Com o tempo, percebemos que havia regras fundamentais que regulamentavam tanto a formação quanto a operação das redes sociais. Concluímos que, se íamos estudar a maneira como as redes funcionavam, também teríamos de entender como são montadas. Não é possível, por exemplo, viver absolutamente sozinho. As pessoas são compelidas pela geografia, pelo status socioeconômico, pela tecnologia e mesmo por genes para que tenham certos tipos de relacionamentos sociais e certo número deles. O segredo para entender as pessoas é entender os laços entre elas; conseqüentemente, nosso foco passou a ser esses laços.

Nosso interesse por esses temas correspondia aos interesses de muitos outros pesquisadores que promoveram a matemática e a ciência das redes ao longo dos últimos dez anos. À medida que começamos a estudar as conexões humanas, encontramos engenheiros estudando redes de centrais elétricas, neurocientistas estudando redes de neurônios, geneticistas estudando redes de genes e físicos estudando redes de praticamente tudo. As redes desses pesquisadores também poderiam ser interessantes, pensamos, a a nossa era muito mais: muito mais complicada e muito mais significativa, afinal, os nós em nossas redes são seres humanos que pensam. Eles podem tomar decisões, mudar potencialmente suas redes mesmo quando incorporados a elas, e ser influenciados por elas. Uma rede de seres humanos tem um tipo de vida próprio.

Assim como os cientistas, que se interessam pela beleza subjacente e pelo poder explicativo das redes, a maioria das pessoas também pensa sobre elas. Isso basicamente se deve ao surgimento da internet nos lares, que deu a todo mundo a noção de como várias coisas podem estar interconectadas. As pessoas começaram a falar coloquialmente de "Net" e, por fim, em "World Wide Web" (sem mencionar o filme "Matrix", sucesso de bilheteria). Elas começaram a perceber que estavam tão interconectadas quanto seu computadores. Essas conexões tornaram-se tão explicitamente sociais que hoje quase todo mundo está familiarizado com os sites de redes sociais, como Facebook e MySpace.

À medida que estudamos as redes sociais mais profundamente, começamos a pensar nelas como um tipo de superorganismo humano. Elas crescem e evoluem. Tudo flui e se move dentro delas. Esse superorganismo tem sua própria estrutura e uma função, e nos tornamos obcecados em entender ambas.

Ao nos vermos como parte de um superorganismo, entendemos nossas ações, escolhas e experiências sob uma nova luz. Se formos afetados por nossa incorporação às redes sociais e também por outras pessoas com as quais estamos ou não intimamente ligados, perdemos necessariamente parte do poder em relação a nossas próprias decisões. Essa perda do controle pode provocar reações especialmente fortes quando as pessoas descobrem que seu vizinhos, ou mesmo estranhos, podem influenciar comportamentos e resultados que têm implicações morais e repercussões sociais. Mas o outro lado dessa compreensão é que as pessoas podem transcender a elas mesmas e suas próprias limitações. Neste livro, defendemos que nossa interconexão não é apenas parte natural e necessária de nossas vidas, mas também uma força que veio para ficar. Assim como cérebros podem fazer coisas que nenhum neurônio individual pode, também as redes sociais podem fazer coisas que nenhum indivíduo pode.

Há décadas, ou mesmo séculos, preocupações humanas sérias, por exemplo, se uma pessoa irá viver ou morrer, será rica ou pobre ou agirá justa ou injustamente, foram reduzidas a um debate sobre responsabilidade individual versus coletiva. Cientistas, filósofos e os que estudam a sociedade geralmente se dividem em duas áreas: aquelas que acham que indivíduos têm controle sobre seus destinos e aqueles que acreditam que as forças sociais (variando da falta da boa educação pública até a presença de um governo corrupto) são responsáveis pelo que nos acontece.

Mas achamos que há um terceiro fator não mencionado nesse debate. Dadas as nossas pesquisas e nossas diversas experiências de vida - desde encontrar nossos cônjuges, encontrar um ao outro, cuidar de pacientes terminais até construir latrinas em aldeias pobres - acreditamos que nossas conexões com outras pessoas são o que há de mais importante, e que, ao vincular o estudo de indivíduos ao estudo de grupos, a ciência das redes sociais pode explicar muito sobre a experiência humana. Este livro focaliza nossos laços com outras pessoas e como estes influenciam emoções, sexo, saúde, política, situação financeira, evolução e tecnologia. Mas ele trata, principalmente, do que nos torna singularmente humanos. Para saber quem somos, devemos entender como estamos conectados.


Eis vídeo onde Christakis e Fowler explicam o seu Connected:

Eis a série de apresentações elaboradas pelos autores:
CHRISTAKIS, Nicholas & FOWLER, Janes (2009): Connected (Apresentação em PPT do livro em 9 partes) | 1 - In the Thick of It | Introduction | 2 - When You Smile, The World Smiles with You | Emotions | 3 - Love the One You're With | Love and Sex | 4 - This Hurts Me as Much as It Hurts You | Health | 5 - The Buck Starts Here | Money | 6 - Politically Connected | Politics | 7 - It's in Our Nature | Evolution | 8 - Hyperconnected | Technology | 9 - The Whole Is Great | Conclusion

 

 

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Comentário de Angela Regina Pilon Vivarelli em 13 maio 2010 às 7:33
Reflexão:
Quando tinha 23 anos em uma aula de psicologia social da PUC, meu grupo fez um socoiograma da sala de aula...O resultado foi tão intrigante, revelador e transformador que resultou em um convite da cadeira de psicologia social para dar monitoria no ano seguinte...Facinante e belo esse tema, obrigada a todos pela possibilidade de tanto aprendizado em rede!
Comentário de Augusto de Franco em 12 maio 2010 às 20:55
Grande, Luiz! Quem topa? Chegou a hora de mais uma tradução colaborativa que já está virando tradição (argh! esconjuro!) na E=R!
Comentário de Luiz de Campos Jr em 12 maio 2010 às 20:10

Nicholas Christakis: A influência oculta das redes sociais

(1) Para mim, essa história começa há 15 anos atrás, quando eu era médico no hospital da Universidade de Chicago. E eu estava cuidando de pessoas que estavam morrendo, e suas famílias, no South Side de Chicago. E eu estava observando o que acontecia com as pessoas e suas famílias ao longo de sua doença terminal. E no meu laboratório, eu estava estudando o "efeito viúvez", que é uma idéia muito antiga nas ciências sociais, que remonta a 150 anos, conhecida como "morrer de coração partido." Quer dizer, quando eu morrer, o risco de morte da minha esposa pode, por exemplo, dobrar no primeiro ano. E eu tinha ido cuidar de uma paciente em particular, uma mulher que estava morrendo de demência. E, neste caso, diferente de um casal, ela estava sendo cuidada por sua filha. E a filha estava exausta de cuidar de sua mãe. E o marido da filha, ele também estava doente pela exaustão de sua esposa. E eu estava dirigindo para casa um dia, e eu recebo um telefonema do amigo do marido, chamando-me porque estava deprimido com o que estava acontecendo com seu amigo. Então aqui eu recebi um telefonema de um cara aleatório que está tendo uma experiência que estava sendo influenciada por pessoas com as quais mantinha alguma distância social.

(2) E assim de repente eu percebi duas coisas muito simples. Em primeiro lugar, o efeito viuvez não estava restrito aos maridos e esposas. E segundo, não estava restrito a pares de pessoas. Então comecei a ver o mundo de uma maneira totalmente nova, como pares de pessoas ligadas umas às outras. Por sua vez, estes indivíduos estariam ligados em quartetos, com outros pares de pessoas próximas. E então, na verdade, essas pessoas estavam envolvidas em outros tipos de relacionamentos, maritais, conjugais, de amizade e outras espécies de vínculos. E que, de fato, estas ligações eram vastas e que estamos todos incorporados neste amplo conjunto de ligações uns com os outros. Desta forma, eu comecei a ver o mundo de uma maneira completamente nova e me tornei obcecado com isso. Eu me tornei obcecado com o como e quão fortemente estamos inseridos nessas redes sociais e como eles afetam nossas vidas. Assim, as redes sociais são estas coisas de intricada beleza, e são tão elaboradas, tão complexas e tão onipresentes que, na verdade, se tem que perguntar para que servem. Por que estamos inseridos em redes sociais? Quero dizer, como eles se formam? Como elas funcionam? E como elas nos afetam?

(3) E assim o meu primeiro tópico, com relação a isso, não foi a morte, mas a obesidade. E, de repente, tornou-se moda falar sobre a epidemia da obesidade. E, junto com meu colaborador, James Fowler, começamos a nos perguntar se a obesidade era realmente epidêmica e se poderia se espalhar de pessoa para pessoa, como as quatro pessoas que eu mencionei anteriormente. Então este é um slide de alguns dos nossos resultados iniciais. É de 2.200 pessoas no ano de 2000. Cada ponto é uma pessoa. Tornamos o tamanho do ponto proporcional ao tamanho corporal da pessoa. Assim, os pontos maiores são as pessoas maiores. Então, além disso, se o tamanho do seu corpo, se o seu IMC - o índice de massa corpórea - for acima de 30, se você estiver clinicamente obeso, também colorimos os pontos de amarelo. Então, se você olhar para esta imagem, de imediato você pode ver que existem grupos de indivíduos obesos e não obesos na imagem. Mas a complexidade visual é ainda muito elevada. Não é óbvio o que está acontecendo exatamente. Além disso, algumas questões são imediatamente levantadas. Como quão agrupado está? Há mais agrupamentos do que seria devido apenas ao acaso? Qual é o tamanho dos agrupamentos? Quuais são seus alcances? E, mais importante, o que provoca os agrupamentos?

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Boa noite, amanhã tem mais... :-)

Comentário de Luiz de Campos Jr em 12 maio 2010 às 20:07

Olas, aí vai o texto da legendagem oficial do TED (inglês).

Acima vou postar minha tradução para o começo do texto ( 1a 3).

Alguém quer dar uma revisada ou ajudar no resto?

Abraços.

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Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks

(1) 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.

(2) 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 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 effect 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?

(3) And so my first topic, with respect to this, was not death, but obesity. And suddenly, 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. So, 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?

(4) 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. And 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 orange line, says that, if your friend's friends are obese, your risk of obesity is 25 percent higher. And then the next line over says that, 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.

(5) 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 for 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's what as know 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 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.

(6) And 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. And 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, but you adopt that combination, and then you start gaining weight like them. And another more subtle possibility is that they start gaining weight, and it changes your ideas of what an acceptable body size is. And, here, what's spreading from person to person is not a behavior, but rather a norm. An idea is spreading.

(7) 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." What was interesting to us is 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 kind of self-serving, kind of, "not-my-responsibility" kind of phenomena.

(8) 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. Now, 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. And 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. And so, again, every dot is a person. Every tie between them is a relationship. And we're going to put this into motion now, taking daily cuts to the network for about 30 years.

(9) 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 thirty 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, has a memory, it moves, things flow within it, it has a kind of consistency; people can die, but it doesn't die; it's still persists. And it has a kind of resilience that allows it to persist across time.

(10) And so, I came to see these signs of social networks as living things, as living things that we could put under a kind of microscope and study and analyze and understand. And we use a variety of techniques to do this. And we started exploring all kinds of other phenomena. So 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 suggest 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.

(11) 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, like how 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, said, "We don't do that in New York City." 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 that 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.

(12) 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. So there's a middle and an edge to this network, and the unhappy 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.

(Laughter)

(13) 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.

(14) And notice first of all ... And 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. and if you look here at the dots, compare node B, in the upper left, to node D in the far right. And 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.

(15) Compare node B in the upper left to node A in the lower left. And 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 a friend of a friend of B's is not a friend of B's, 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 6 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? Now, you would rather be C.

(16) So different structural locations have different implications for you 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, 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 your self in the middle or on the edge, is also partially heritable.

(17) 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 effecting 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 in here, 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 a 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 effects us. It's also the actual architecture of the ties around us.

(18) Our experience of the world depends on the actual structure of the networks in which we're residing and on 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, superorganism is a kind of collection of individuals which show or evince behaviors or phenomena that are not reducible to the study of individuals and must be understood by reference to, and by studying the collective, like, for example, a hive of bees that's finding a new nesting sight, or a flock of birds that's evading a predator, or a flock of birds that's able to pool their wisdom and navigate and find a tiny speck of an island in the middle of the Pacific, or a pack of wolves that able to bring down larger prey. Super organisms have properties that cannot 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 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.

(19) 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 mad 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.

Comentário de Luiz de Campos Jr em 11 maio 2010 às 20:14

Augusto e João e tod@s.

Essa versão do TED já tem legendas em inglês! (é só clicar no "view subtitles"). Estou digitando a partir dessa legendagem só para conferir e ser mais fácil para buscar a melhor tradução.

Dependendo do tempo que levarmos, talvez dê para enviarmos a tradução da E=R para o TED e eles utilizarem na versão oficial...

Abraços.

Comentário de João Paulo Brandão Barboza em 11 maio 2010 às 18:25
Olha só o que vem por aí!

Tem o vídeo (Nicholas Christakis: The hidden influence of social networks) no youtube: http://www.youtube.com/watch?v=2U-tOghblfE

E o google esta com um sistema de legenda automática do áudio, sendo que essa legenda vem em inglês, massssssssss o google traduz a legenda também. Agora a questão é avaliar se a legenda do áudio e legenda da legenda ficou boa!
Comentário de Augusto de Franco em 11 maio 2010 às 18:07
Veja lá Luiz, se já não tem legendas em inglês.
Comentário de Luiz de Campos Jr em 11 maio 2010 às 17:36

Vamos lá então. Vamos tentar digitar as legendas em inglês, assim pode ser que a tradução fique mais fácil...

Comentário de Augusto de Franco em 11 maio 2010 às 8:55
Pendurei também lá nos Videos, Luiz! O ideal agora seria legendar em português. Dei uma cantada no Volney (que é especialista no assunto). Mas se você também quiser ajudar seria bom. Esse material será muito útil em tudo que fazemos.
Comentário de Luiz de Campos Jr em 10 maio 2010 às 19:32

Nicholas Christakis: A influência oculta das redes sociais
(por enquanto, somente em inglês)


 

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