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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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现在假设混杂是朋友之间体重相仿的唯一原因。比如，尼古拉斯和詹姆斯的住所附近新开了一家快餐店，他们两个人开始到这家快餐店用餐，两个人的体重可能都增加了（混杂），看起来好像是其中一个人影响了另外一个人。但是，不管谁说对方是自己最好的朋友，他们都会长胖。这就意味着，互为朋友的人（我们认做朋友的人和将我们认做朋友的人），他们的影响力也大体相当。但如果在影响程度上存在差异的话，就说明混杂不是体重相仿的唯一原因。导致两个人同时长胖的是快餐店，跟谁说谁是自己的朋友毫不相干。
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这就是我们发现的，友谊纽带的性质带来的变化。
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● 互为朋友的两个人，如果其中一个人发胖了，那么，另外一个人也将发胖的风险几乎是原来的三倍。
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● 如果人们将一些人认做朋友，而后者却没有将前者认做朋友，那么，后者对前者的影响力，仅为互为朋友时彼此间影响力的二分之一。
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● 如果人们将一些人认做朋友，而后者却没有将前者认做朋友，那么，前者就根本不会对后者产生影响。换句话说，如果尼古拉斯不把詹姆斯认做朋友，那么，尽管詹姆斯将尼古拉斯认做朋友，詹姆斯也不会对尼古拉斯造成任何影响。
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除了朋友之外，我们发现长胖还可以通过多种社会连接关系从一个人传播给另一个人，不过，这些人之间必须建立密切的关系。配偶之间，兄弟姐妹之间都存在着影响力。如果你在一家小公司工作，公司里的人彼此都很熟悉，那么，同事之间也会相互影响。如果这些影响可以通过网络上的一系列密切关系进行传递，也可以在不相熟的人之间进行传播。你可能不认识你朋友的丈夫的同事，但是，他会让你变胖。同样，你姐姐的朋友的男朋友，也可能让你变瘦。
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我们的研究工作的最后一项任务是制作一系列影像，跟踪32年来人们体重和社会网络连接关系的变化情况。当我们开始进行这项工作时，我们相信一定会看到流行演变的实际情况。
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在我们的想象中，情况应该是这样的：一个人长胖了，然后我们会看到从受到影响的人那里蔓延开来的一波肥胖：首先影响一度分隔的人，然后是二度分隔的人，再传播到三度分隔的人，并且，传播是沿着时间维度和社会空间维度进行的。我们之所以在头脑中做出这样的想象，主要是受到很多人都熟悉的物理实验的启发：往平静的池塘中投下一枚石子，水面会形成一圈一圈的同心圆波浪，不断向外传播。如果这些波浪碰到岸边，会反弹回来，在某些情况下，这些波浪会彼此加强，形成“驻波”的波峰和波谷。这种波就像我们在海边看到的海浪一样，似乎是不动的。与此相类似，我们期待在社会网络上看到肥胖人群和不肥胖人群所形成的波峰和波谷，他们都围绕着同一个中心点。
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