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|不同的网络，不同的问题解决方法|
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梅毒在罗克代尔的流行说明关于社会网络结构和行为的特定信息决定着性病的流行，我们不应只是简单地区分核心成员和外围成员，性活跃人群或性不活跃人群。这就表明，只要切断两个群体之间的连接，传染病在这两个群体之间就无法进行有效传播，因为整个网络被分成两个互不连接的部分。即便仅仅移除少量连接关系，或者只是个别人的行为发生了变化，有些性关系网络也会受到非常大的影响。在这种情况下，最佳的防护策略是制定内容丰富的“广播型”性病控制计划，针对的目标是所有的人，而不是某一特定的活跃群体。任何一个人的行为改变，都可能改变整个网络的行为。但是，并不是所有网络的形状都一样，因此，应该针对不同的群体制定不同的策略。
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▲大连接实践▲
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在研究撒哈拉以南非洲地区的艾滋病流行时，研究人员对马拉维湖岛上七个村庄的居民进行了调查，收集了当地居民近期性伴侣的信息。他们发现，与预料的相反，当地居民声称他们的性伴侣并不多。无法区分谁是核心，谁是外围，因为几乎所有人的性活跃程度都差不多。马拉维性关系网络不存在任何性活跃程度较高的人群。这意味着，如果整个群体的性伴侣总数很多，也能导致艾滋病的流行。
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尽管得到这些发现，但是，研究人员在绘制性关系网络图时发现，在18~35岁的人群中，高达65%的人形成了一个相互连接的部分，类似于科罗拉多斯普林斯网络。与杰斐逊高中或罗克代尔中学的网络不同，这个网络的结构非常稳定，移除一些连接关系或节点也不会对其产生实质性影响，因为网络上有太多的路径，即人们直接或间接共享一个以上的性伴侣的情况很多。
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关于性病在撒哈拉以南地区及其他地方的传播，我们做了很多假设，但这些新发现让我们对这些假设的合理性产生怀疑。撒哈拉以南地区的性病流行不是由性工作者与她们的主顾，以及其他人所组成的性活跃核心人群所驱动，然后再由这些人将性病传给仅有一个或少量性伴侣的外围人群。如果不画出网络图，只是简单地数一数每个人的性伴侣数量，我们无法获得这些发现。
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总之，如果想弄清性病的传播机制，如性病是如何传播的，甚至是否传播，都必须了解整个网络的连接模式。不掌握每个人的性伴侣的性伴侣的信息，以及他们与别人的相互连接关系，我们就无法决知道某个人染上性病的风险是高还是低。事实上，事情可能更为复杂。因为除了网络结构外，我们还要考虑连接关系和整个网络结构是怎样随时间推移而变化的。幸运的是，科学家和医生都在认真收集网络数据，而且他们正在开发网络分析和可视化技术，这将为艾滋病及其他性病的防治创造良好的条件。而且，在此基础上，我们还可以研究其他与健康相关的现象在社会网络上的传播，不过，这一点还未获广泛认可。
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|肥胖是可以传染的|
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不仅细菌可以从一个人传给另一个人，行为也可以，而且很多行为直接关系到人们的健康。例如，对年轻人来说，同龄人的饮食行为对他们有很大的影响，少女控制体重的行为尤为如此。即便是某个你不认识的人，他也会影响到你。让某个人跟胃口很好的陌生人相邻而坐时，他也会吃得很多。这种影响可能是下意识的，人们称之为“瞎吃”（mindless eating）。这就是说，我们总是不由自主地模仿别人。
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实际上，我们不仅会模仿教室或餐厅里邻座的行为，即便是离我们很远的人，我们也会模仿他们。跟细菌的传播类似，与健康相关的现象也能从一个人传给另一个人，或者从一个人传给另一个人再传给另一个人，甚至是更远的地方。
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为了弄清楚事情为什么会这样，我们先讨论一下肥胖的问题。在美国，“肥胖流行病”这个话题引起了广泛的讨论，这种说法容易使人联想到瘟疫失控，但实际上，流行病这个词有两层含义。
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● 第一层含义是，某个健康指标的数值已大大超出常规。
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● 第二层含义是，它能够传染，就是说有某种东西正在快速传播。
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肥胖的人越来越多，这是一个不争的事实。衡量肥胖程度的标准是体重指数（Body Mass Index，简称BMI，是用体重公斤数除以身高米数的平方得出的数字）。BMI的正常值为20~24，如果BMI值是25~29，为超重；如果BMI值达到或超过30，则为肥胖。1990-2000年，美国肥胖人口的占比从21%增加到33%，现在，超重和肥胖人口的总占比已经达到66%。
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如果从流行病这个词的第二个含义上看，无疑可以将肥胖看成一种流行病。这种流行病不仅仅是个比喻吧？肥胖能在人与人之间传播吗？如果答案是肯定的，那它又是怎样传播的呢？
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为了研究这个问题，我们需要一种很特别的数据。这些数据极难获得，因为我们既要掌握整个群体的信息，还要知道他们的相互连接情况。我们需要的数据包括大型网络中每个人所处位置的准确信息，以及他们的连接关系模式：他们都认识谁，他们认识的人又认识哪些人，依此类推地再去了解这些人又认识哪些人……我们还要知道人们的身高和体重，以及这些人的其他相关信息。而且，我们还要对这个网络上的所有人进行重复观察，以便获得随时间变化的数据。当我们刚开始对肥胖问题感兴趣的时候，符合上述要求的数据根本就不存在。不过我们并没有退缩，而是决定从名为“弗雷明汉心脏病研究”的流行病学研究入手。
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费雷明汉心脏病研究从1948年持续至今，研究地点在马萨诸塞州波士顿西面的弗雷明汉。通过这次著名的研究，医务人员对引起心血管疾病的决定性因素有了更多了解。研究工作开始时，根据协议要求，大约2/3的弗雷明汉成年居民，每两年接受一次检查。有意思的是，只要他们活着，他们就要继续接受检查。参加研究的这些人，最开始都住在弗雷汉明。后来，这些人中的很多人离开了弗雷明汉搬到马萨诸塞州的其他地方，甚至搬到美国的其他州。他们的孩子和孙子在1971-2001年也分别报名参加到后续的研究中来，根据协议，他们也要定期接受检查。
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我们在偶然间发现，弗雷明汉心脏研究项目中保留有很多手工填写的详细信息，因此，每隔2~4年，人们仍能顺利联系上曾参加研究的人，并提醒他们回来做检查。没想到我们的运气竟然这样好。这些记录包含了每个参与者的朋友、亲戚、同事和邻居等详细信息，虽然这些信息并不是用来做研究的。由于弗雷明汉是个关系密切的社区，所以参与者的亲戚、朋友、同事或邻居中的大多数也同样是研究项目的参与者。这样，我们就可以利用这些记录努力重构包括所有被试的社会网络。最终，在总共包含12067个人的大型网络上，我们将关注点放在一个由5124人组成的重要群体，画出了55000个连接关系（不考虑与邻居的连接关系）。我们还对这些连接关系自1971年以来的变化情况进行了研究。我们为这些新的社会网络数据与已有的体重、身高及其他重要属性信息建立了链接。
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为了更好地理解这些复杂数据，我们首先画出了网络图，看是否存在肥胖的群体和不肥胖的群体，见彩图Ⅲ。虽然从网络图上可以明显地看出存在相对集中的肥胖群体和不肥胖群体，但这一网络图形还是非常复杂。因此，我们采用特殊的数学技巧证明了：实际上，肥胖的人和不肥胖的人存在着极为明显的聚类现象，而且，这种现象不是偶然发生的。
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大连接洞察
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很多网络现象都存在着让人意想不到的规律性，这就是，聚类也遵循三度影响力原则：肥胖的人更有可能和肥胖的人交朋友，肥胖的朋友更有可能结识肥胖的朋友，这些肥胖的朋友仍然更有可能与肥胖的人交朋友。类似地，不肥胖的人更有可能结识不肥胖的朋友，依此类推，直至三度分隔。超过三度分隔，聚类现象就不存在了。
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实际上，人们都处于网络上特定的区域里，在这些地方，人们把发胖或减肥看做通行的准则。这些区域通常由100~200个相互连接的人构成。这一发现与大型社会网络的普遍特性是一致的：人们在社会网络上形成一个个社区。彼此间的相互连接关系仅仅是形成社区的一个要素，社区成员还要有共同的观念和行为。这些观念和行为在相互连接的人之间产生并保持下去。从某种程度上讲，这些观念和行为，取决于人们在网络中所处区域的特定关系模式。
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我们面临的下一个挑战，是要证明：社会网络中的肥胖或不肥胖群体的形成，不仅是因为体重相仿的人喜欢聚在一起（同类相聚），也不仅是因为人们共同面对的外部力量导致他们同时发胖（混杂）——我们对此并不陌生，这就是在研究“寡居效应”及其他人际效应时所碰到的情况。我们想看一下是否存在因果关系。因果关系是指一个人确实能够以社会传播的方式导致其他人发胖。研究同类相聚作用有一个简单方法，我们只要在分析中把人们选择哪类人做朋友的信息加进来就行了，这样就把“人们喜欢与跟自己相像的人做朋友”这一因素考虑进来了。但是，处理混杂问题需要采用另外的方法。
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假设尼古拉斯和詹姆斯两个人是朋友关系。我们先问詹姆斯他最好的朋友是谁，詹姆斯说：“尼古拉斯。”然后，我们再问尼古拉斯相同的问题，他给出了另外一个人的名字。这意味着，尽管尼古拉斯和詹姆斯是朋友关系，但尼古拉斯对詹姆斯的影响可能要大于詹姆斯对尼古拉斯的影响。如果尼古拉斯和詹姆斯都说对方是自己最好的朋友（他们互为最好的朋友），那么，与那些只有一个人说对方是自己最好的朋友的关系相比，他们的朋友关系可能就更为密切。因此，我们推测，互为最好朋友的人，彼此之间的影响力是最强的。
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