選挙活動のボランティアがあなたの家を訪れ、間近に迫った選挙での投票を促す場合、あなたが投票所に行く確率は10パーセント高くなり、あなたの家庭の他の人が投票する確率は6パーセント高くなる。見慣れない単語を思い出そうとするとき、それを思い出す可能性は部分的には似たような音の単語のネットワーク内でのその位置に依存する。そして、あなたの体の細胞ががん性の変異を発達させた場合、その娘細胞はその変異を持ち続け、あなたががんになるかどうかは大きくその細胞の細胞再生のネットワーク内での位置に依存する。
これらの現象は関連がないように思えるかもしれないが、単一の学術分野がそれらすべてを明らかにするのに役立っている。ネットワークの研究は、ウイルス、意見、ニュースが人から人へどのように広がるかを示すことができ、肥満、自殺、背中の痛みの広がりを追跡することを可能にする。ネットワーク科学は、株価の傾向を予測するツール、交通システムを設計するツール、がんを検出するツールへの道を示している。
かつては社会学者が人々のネットワークを研究し、物理学者やコンピュータ科学者がそれぞれの分野で異なる種類のネットワークを研究していた。しかし、社会科学者がより大きく、より洗練されたネットワークを理解しようとした際に、この複雑さに適した方法として物理学に目を向けた。そして、それは双方向の道である：ネットワーク科学は「物理学者や分子生物学者が社会科学者の研究を尊重して引用し、彼らのアイデアを借用する稀有な分野の一つである」と、ハーバード大学の医師であり医療社会学者であるニコラス・クリスタキスは言う。彼は『Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives』の共著者である。
ネットワークの基本要素は単純である：それはノード（結節点）とリンク（または「結びつき」）によって接続されている。しかし、ノードとリンクの数が増えるにつれて、ネットワークの可能な形態の数は劇的に増加する。同様に、ノードとリンクが表すものの可能性は無数にある。構造的には単純だが、分析的には信じられないほど複雑なネットワークは、多くの質問に答えを持っているため、ハーバード大学だけでもこの分野を研究している研究者の数は3桁に達するかもしれない。これは、このダイナミックな分野における最新の研究の一部である。
クリスタキスとカリフォルニア大学のジェームズ・H・ファウラーは、Connectedを書いた後に、それぞれがネットワーク効果の特別なケース（クリスタキスにとっては配偶者の死が自身の健康に与える影響、ファウラーにとっては投票行動の広がり）に取り組んでいることを発見し、ネットワークを通じて何が広がっているのかに共通の関心を持っていることに気づいた。
この本は、読者をその分野を通じて案内し、医学、生物学、社会学、人類学、政治学、経済学、数学などからの発見を提示する。著者らは、笑い、音楽の好み、性的行動、ナッツアレルギーに対する不安の広がりについて議論する。著者らは、多くの現象のネットワークの構造を慎重に比較した研究を注目し、米国上院議員の投票パターンと牛の社会的結びつきの間に強い類似性があることを発見した。また、日本の生物学者中垣俊之の発見についても報告している。ある種のカビが、目標へのすべての可能な経路を探索するためにネットワークの形で広がることによって「協力」することができ、迷路を通る最短ルートを見つけるのに、彼の大学院生よりも効率的であることがわかった。この本はまた、そのカビが、大英国と日本の鉄道システムの地図を作成するのに、人間と同じくらい良いかそれ以上であるという彼のフォローアップ研究を提示している。これらの研究は、ネットワークが持つ問題解決の力を示していると彼らは言う。
これらの幅広い、時には驚くべき発見は、今日の分野を反映している。ネットワーク分析においては、学問分野間の境界がほとんど意味をなさなくなっている。クリスタキスの研究グループには、物理学、経済学、人類学、計算生物学、社会学、医療政策の学者が含まれている。「しばしば新しい知識は、学問分野の交差点で生産される」と彼は言う。「そして、ネットワーク科学においては、我々が見る場所すべてでこれが起こっている。」
しかし、クリスタキス・ファウラーの共同研究の核心は、人間の社会ネットワークを通じて何が広がるかに関するオリジナルの研究である。1948年から続いているフレーミングハム心臓研究のデータを使用して、彼らは5,124人の間に50,000以上の社会的結びつきをマッピングした（これらは12,000人以上の外部ネットワークに接続されていた）。研究があらゆる種類の健康マーカーを追跡し、被験者に食事や運動、薬物、喫煙、感情に関する徹底的なリストについて尋ねたため、それは豊富なデータ源であった。
二人は、肥満が社会ネットワークを通じて広がると報告する2007年のNew England Journal of Medicineの記事で、彼らの発見を発表し始めた。友人の体重増加に影響されて自分自身が太るという人々は明らかに存在する。さらに複雑なのは、肥満が最大3度の分離を通じて広がるという彼らの発見である。調査対象者が研究にも参加している友人を指名し、その友人の友人が肥満になった場合、最初の調査対象者が肥満になる可能性は約20パーセント高くなる。さらに1度の影響を越えて（例えば、夫の友人の友人―つまり、3度離れた場合）、リスクは10パーセント高くなる。体重増加は、食事や運動行動の変化、または体重に関する社会規範の調整など、いくつかの目に見えないメカニズムを通じて友人グループを移動するようである。
著者らは、幸福、孤独、うつ病、アルコール消費、喫煙をやめる決定、さらには離婚についても同様のパターンを見つけた。「私たちの健康は、私たち自身の生物学や選択、行動だけに依存するわけではない」と彼らはConnectedで書いている。「私たちの健康は、文字通り、私たちの周りの人々の生物学、選択、行動にも依存している。」
ネットワークを通じて広がる各特性に対して、クリスタキスとファウラー（そして今日この分野で働いている他の人々）は、伝播がどのように、そして誰の間で起こるかを慎重にチャートしている。地理的近接性は重要か？家族関係は社会関係よりも影響力があるか？一緒に働く人々はどうか？答えは伝えられるものによって異なる。
彼らが想像するネットワークベースの公衆衛生介入のためには、正確な知識が必要である。肥満の場合は、健康的なレシピを配布するか、FacebookやTwitterに「ランニングの後にとても気分が良い」と投稿して友人に運動を促すなど、何が効果的かを知ることに加えて、誰が最も影響力があるかを知る必要があり、これは目的によって異なるかもしれない。クリスタキスとファウラーは、最も社会的な接触がある人々を対象としたネットワークベースの
ワクチン接種キャンペーンは、普遍的なワクチン接種を目指すキャンペーンよりも3倍コスト効果が高い可能性があると書いている。後者のタイプのキャンペーンは過剰にワクチンを接種する。社会ネットワークのハブである人々だけに免疫を与えることで、最小限の用量で最大の効果を得ることができる。例えば、医療従事者が一般市民よりも多くのワクチンを接種することを推奨することは、同様のモデルに従っており、そのような従事者が病気の人々とより多く接触する可能性が高いと想定している。感染の広がりを監視する際に社会的につながりのある人々を優先するネットワークベースの疾病予防キャンペーンは、無作為監視よりも700倍効率的である可能性がある。
しかし、ダイエットや運動に関しては、健康的なレシピを推奨し、運動メッセージを投稿するのに、より多くの接続を持つ人々が良いのか、それともターゲットの親しい友人からのポジティブなシグナルが良いのか、そのパズルはまだ解決されていない。効率的な公衆衛生支出は、そのような質問への答えに依存しているが、これらのネットワークモデルはいつかこれらの答え、および政治的、社会的、経済的、その他の問題への答えを提供するために必要な洞察を提供するはずである。
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