Nadie es una isla: la hipótesis de los tres grados de influencia

Hablemos hoy de conexión.

La mayoría de ustedes estará familiarizado con la teoría de los seis grados de separación. Se trata de aquella que sostiene que estamos separados de cualquier otra persona en el mundo por 6 grados. Digámoslo así: cada uno de ustedes conoce a alguien, que a su vez conoce a alguien, que conoce a alguien, que conoce alguien, que conoce a alguien, que conoce al Papa; y probablemente la cadena sea más corta aún.

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Es una teoría atractiva, en parte porque intuitivamente sabemos que importa a quién conocemos: el contacto adecuado puede ayudarnos a conocer a la persona con la que querremos pasar el resto de nuestras vidas, o a la persona que nos puede ayudar a conseguir un trabajo, o a compartir un proyecto social. Es casi trivial señalar que las personas que conocemos pueden tener una fuerte influencia en nuestras vidas. Mis amigos tienen una influencia sobre mí (y yo sobre ellos a su vez), al igual que mi familia, mis compañeros de trabajo, etcétera.

Pero, ¿qué que influencia pueden tener las personas que esas personas conocen, y de las personas que esas personas a su vez conocen? Digamos: ¿Qué tanto mis acciones o deseos son afectadas por las acciones o deseos del primo de la cuñada de mi amigo?

Poco o nada, probablemente responderán ustedes.

Se sorprenderían, diré yo. Si el primo de la cuñada de su amigo fuma, es probable que ustedes también. Y si deja de fumar, es más probable que ustedes también. Si padece obesidad, aumenta la probabilidad de que ustedes también. No se agotan allí los efectos de la conexión social y este es el tema de hoy.

Nos estamos refiriendo a la llamada Regla de los Tres Grados de Influencia, formulada por dos investigadores hace algunos años, y que puede describirse así: “lo que hacemos y decimos tiende a reverberar en nuestra red, teniendo un impacto en nuestros amigos (un grado), en los amigos de nuestros amigos (dos grados), e incluso sobre los amigos de los amigos de nuestros amigos. Nuestra influencia se disipa gradualmente y deja de tener un efecto apreciable luego de la frontera social que yace en los tres grados de separación”(Christakis & Fowler, 2009, p.25).

lo que hacemos y decimos tiende a reverberar en nuestra red, teniendo un impacto en nuestros amigos (un grado), en los amigos de nuestros amigos (dos grados), e incluso sobre los amigos de los amigos de nuestros amigos.

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Christakis y Fowler, dos científicos sociales (con un currículum combinado más largo que este artículo) han investigado intensamente los efectos de las redes sociales sobre las conductas y actitudes de las personas. Al decir redes sociales no estamos aquí hablando de plataformas como Facebook o Twitter (aunque tampoco las excluiríamos como medio), sino al conjunto de personas con las que tenemos algún vínculo: amigos, parejas, familiares, etc., y los vínculos que a su vez esas personas tienen. Tampoco estamos hablando de los fenómenos de masas que producen efectos indiscriminados sobre toda la población de un lugar (como una hambruna, una guerra, o una epidemia que afecta a todo un país), sino de algo más delicado y sutil: la propagación de cambios conductuales a lo largo de ciertas vías tendidas sobre las conexiones particulares entre seres humanos.

Para entender un poco mejor de qué estamos hablando, veamos las investigaciones que dan sustento a esta regla.

La ciencia de las redes

El primer estudio que realizaron Christakis y Fowler fue en 2007, y vale la pena describir cómo lo llevaron a cabo porque es un buen ejemplo de cómo aprovechar conjuntos de datos ajenos.

Los autores analizaron los datos de otra investigación de largo plazo, el Framingham Heart Study (FHS), uno de los estudios más exhaustivos sobre enfermedad cardiovascular, llevado a cabo en la ciudad de Framingham, en USA. Cuando el estudio comenzó (en 1948), dos tercios de la población adulta de la ciudad participó del mismo, y en 1971 se agregaron sus hijos y nietos. Cada participante ha recibido un examen médico minucioso cada dos años, y el estudio continúa activo actualmente (de hecho está cumpliendo 70 años ahora).

El FHS está dirigido investigar temas cardiovasculares, lo cual además de chequeos médicos incluye evaluaciones de factores de estilo y calidad de vida, pero también por motivos administrativos para cada participante del FHS se hizo un listado de familiares, amigos, compañeros de trabajo y vecinos, y como la comunidad es relativamente pequeña, la mayoría de esos contactos también eran participantes del estudio y por tanto tenía también esos datos registrados. Estos datos de contactos fueron utilizados por Christakis y Fowler para construir una red de las relaciones entre los participantes, tal como la del siguiente gráfico (que ilustra sólo una sección de 2000 personas):

Analizaron los datos de 5124 personas, dentro de una red más grande de 12067 personas, lo cual arrojó 50.000 vínculos entre personas (excluyendo vecinos). Algo curioso es que a lo largo del tiempo, muchos participantes se han ido de la ciudad, pero sorprendentemente, la mayoría regresa a Framingham cada dos años para hacerse el examen de rutina, por lo cual hay participantes que no comparten el mismo espacio geográfico pero sí vínculos con otros participantes (De paso, vaya nuestra admiración hacia los autores y especialmente a los miembros de su equipo de trabajo, que tuvieron que revisar y digitalizar los datos administrativos de cinco mil personas. La ciencia puede ser engorrosa).

Dado que el FHS registraba datos médicos, de calidad y de estilo de vida, los investigadores pudieron cruzar los datos de esas redes sociales naturales con un buen número de conductas relevantes, que usaron para realizar varias investigaciones. Una red así construida permite investigar qué cambios suceden en la red de contactos cuando, por ejemplo, una persona se vuelve obesa. Veamos algunas de esas investigaciones.

Obesidad

En la primera investigación realizada con los datos del FHS (Christakis & Fowler, 2007) lo que intentaron examinar fue la variación del riesgo de obesidad según la obesidad de los contactos en la red. Dicho de forma coloquial: ¿si me vuelvo obeso, afecta las probabilidades de que las personas que conozco también se vuelvan obesas?

Los resultados de la investigación fueron notables: según la investigación, un contacto directo (primer grado) tiene un 45% de probabilidades de volverse obeso si yo lo soy; si se trata del contacto de un contacto (segundo grado) ese riesgo es del 20%, y del 10% cuando se trata del contacto del contacto de un contacto (tercer grado). Más allá del tercer grado, no hubo relación significativa en la obesidad. En otras palabras, las conductas que llevan a la obesidad se propagan en la red de contactos.

si es un amigo mutuo quien se vuelve obeso, se incrementa nuestro riesgo de obesidad en un 171%

Pero esto no se propaga de cualquier manera, no es simplemente que una persona afecte a todo su entorno, sino que el tipo de relación influyó sobre el riesgo de obesidad, y aquí necesitamos explicar algo antes de seguir. Dado que el FHS pedía a todos los participantes que listaran a sus amistades, podía darse el caso de que una persona listase a otra como amiga pero que esto no fuera recíproco, es decir, que esta última persona no listara a la primera como amiga. Cuando ambas se listaron mutuamente, Christakis y Fowler lo etiquetaron como “amistad mutua”.

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Entonces, si es un amigo mutuo quien se vuelve obeso, se incrementa nuestro riesgo de obesidad en un 171%. Pero si no somos amigos mutuos (sólo yo lo considero amigo, y no es recíproco) ese riesgo es del 57%; si es nuestra pareja, ese riesgo es del 37%, y si es un hermano (del mismo sexo), el riesgo aumenta en un 55%.

Estos datos apoyan lo que señalábamos antes: no se trata de un fenómeno indiscriminado en donde toda la población se vuelve obesa, sino que el cambio se mueve en direcciones específicas dadas por las relaciones entre las personas. Esto se refuerza cuando se considera este otro dato: la distancia geográfica no afectó en absoluto los resultados: los vecinos no tuvieron impacto en el riesgo de obesidad, pero contactos separados geográficamente sí, lo cual sugiere que importa más la distancia social que la geográfica a la hora de influenciar conductas.

Si entienden inglés, pueden ver este video en donde gráficamente se representa la evolución de la red durante el estudio.

Tabaquismo

Consideremos ahora el impacto de las redes sobre el tabaquismo. En otra investigación Christakis y Fowler utilizaron los datos de FHS para examinar el vínculo entre los contactos sociales y tabaquismo de los sujetos (Christakis & Fowler, 2008).

Dicho de manera más informal que en el estudio, lo que encontraron fue lo siguiente: si una persona fuma, el riesgo de que un contacto suyo fume aumenta en un 61%, pero la influencia no termina allí. El riesgo de tabaquismo para el contacto de un contacto fue del 29%, y para el contacto de un contacto de un contacto fue del 11%. Este efecto dejó de observarse al superarse los tres grados de relación.

Al igual que sucedió con la obesidad, el tipo de relación entre los contactos también fue relevante a la hora de influenciar estas conductas: si deja de fumar alguien con quien tenemos una mutua amistad las chances de que fumemos disminuye un 43%; si deja de fumar nuestra pareja las chances disminuyen un 67%; entre hermanos se observó una disminución del 25%; mientras que si es un compañero de trabajo (esto es, sin lazos de amistad), no se observó efecto alguno, como tampoco se observó cuando es un vecino el que deja de fumar. Al igual que en el estudio sobre obesidad, la proximidad geográfica no fue relevante en el estudio: estos efectos se observaron sin importar la distancia física entre los contactos.

si deja de fumar alguien con quien tenemos una mutua amistad las chances de que fumemos disminuye un 43%

Este último dato es relevante porque podríamos suponer que son terceros factores los que llevan a que grupos de personas dejen de fumar (lo mismo aplica a obesidad): por ejemplo, subir los impuestos a los cigarrillos afecta a todos los fumadores de la red y disminuye las probabilidades de que todos fumen. Pero si fuera sólo el efecto de factores generales, tendría que haber una correlación entre la cesación tabáquica de vecinos y compañeros de trabajo, lo cual no fue así: resultaron mejores predictores los contactos que la cercanía.

Soledad

El examen periódico que se realizaba como parte del FHS también realizó una evaluación de factores psicólogicos, que entre otras herramientas incluyó el CES-D (Center for Epidemiological Studies Depression Scale), una escala para evaluar depresión y soledad, en la cual se le pregunta a una persona, entre otras cosas, con qué frecuencia han experimentado un determinado sentimiento durante la semana previa.

Esto permitió realizar un análisis sobre el impacto de los vínculos sociales en la soledad (Cacioppo, Fowler, & Christakis, 2009). Por “soledad” no nos referimos al grado de aislamiento concreto de una persona sino a la percepción de aislamiento. ¿Qué tan solo me siento cuando las personas en mi red se sienten solas?

Los resultados mostraron que para una persona en la red hubo un 52% de probabilidades de reportar soledad si un contacto de primer grado también reportó soledad; si fue un contacto de segundo grado las probabilidades fueron del 25%, y de 15% cuando se trató de un contacto de tercer grado. Como en las investigaciones anteriores, más allá del tercer grado de vínculo el efecto desapareció.

Estos resultados sugieren que nuestras emociones y redes se refuerzan a sí mismas y crean un ciclo de ‘el rico se vuelve más rico’, que beneficia a aquellos con más amigos

La cantidad de amigos reportados influyó sobre la soledad (a más amigos, menos sensación de soledad), pero también encontraron que la soledad reportada tiende a predecir la pérdida de amigos en la siguiente evaluación. En palabras de los autores:

“Estos resultados sugieren que nuestras emociones y redes se refuerzan a sí mismas y crean un ciclo de ‘el rico se vuelve más rico’, que beneficia a aquellos con más amigos. Las personas con pocos amigos tienden a sentir más soledad a lo largo del tiempo, lo cual a su vez hace que sea menos probable que formen nuevos lazos sociales” (p.8)

Esta investigación es particularmente interesante porque sugiere que una de las experiencias más individuales que podemos tener –sentirnos solos– es una propiedad de grupos y redes sociales. El viejo cliché de “estar solo entre la gente”, podría reformularse a “estar solo con la gente”, la curiosa paradoja de estar grupalmente solos.

¿Por qué sucede esto?

En este punto hay una pregunta que se impone: ¿por qué sucede esto? ¿por qué las conductas y actitudes de las personas parecen variar de manera coordinada?

Podría ser que en realidad la hipótesis de los tres grados de influencia esté errada, y que en realidad lo que estamos viendo son agrupamientos de personas similares, no patrones de influencia. Esto es lo que se llama homofilia, o la afinidad por quienes son semejantes a nosotros. Podría ser, por ejemplo, que las personas obesas tendieran a hacer amistad con otras personas obesas, y que por eso pareciera existir un agrupamiento de personas con obesidad. Pero los datos no apoyan esta explicación, porque en el análisis de datos, la obesidad surge en vínculos preexistentes, es decir, primero está la amistad y luego sobreviene la influencia de la obesidad, no al revés.

Otra refutación posible sería que el agrupamiento de cambios conductuales está dado por factores comunes que afectan a toda la población. Si, por ejemplo, se prohibiera el uso de azúcar agregado en la alimentación esto tendría un efecto sobre la obesidad de todas las personas afectadas, y veríamos un cambio en toda la población. Pero, nuevamente, los datos parecen sugerir otra cosa. Por ejemplo, personas que comparten un mismo espacio geográfico (vecinos), tienen menos influencia recíproca que con personas con las que tienen vínculos personales, aún sin compartir el mismo espacio geográfico. No es que los factores comunes no tengan impacto, sino que ese impacto se propaga de cierta manera a través de los vínculos personales.

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Si aceptamos provisoriamente la hipótesis de la influencia social, nos queda explicar cómo es que esta influencia sucede. Los autores proponen algunas vías.

La primera vía es la imitación. Si un amigo come de más, o empieza a correr, hay chances de que uno imite y comparta esas conductas, y que tengan un impacto a través de la interacción mutua: ciertas conductas resultan así reforzadas mientras que otras son extinguidas. Esto es relativamente sencillo de entender, pero no la imitación no es el único camino por el cual ciertas conductas pueden extenderse. También compartimos ideas, expectativas, normas sobre lo que es aceptable y lo que no, y esta es otra vía de influencia, la vía de las prácticas culturales compartidas entre personas. Y a diferencia de la imitación, las normas pueden transmitirse entre personas que no se conocen directamente (los tres grados), con mayor rapidez relativa.

Los autores en este punto destacan algo interesante: “Las celebridades y modelos están más delgadas que nunca, incluso si el resto de las personas está ganando peso. Esta paradoja ilustra la diferencia entre la ideología y las normas. Las personas ven imágenes de tipos corporales ideales en los medios, pero están menos influenciadas por dichas imágenes –por esta ideología- de lo que lo están por las acciones y la apariencia de las muy reales personas con las cuales efectivamente están conectadas. Como lo dijo la columnista Ellen Goodman ‘Las anoréxicas profesionales tales como Kate Moss, Calista Flockhart, y Victoria Beckahm pueden presentar un increíblemente reducido ideal. Pero en la vida real nos medimos con nuestras amistades. Pulgada a pulgada.”  (Christakis & Fowler, 2009)

Esto no significa que las redes sociales sean el único factor de influencia, ni siquiera el principal, pero sí que son un poderoso factor sobre las conductas y actitudes de las personas, un factor que vale la pena tener en cuenta.

El poder de los vínculos

Hemos elegido reseñar las más llamativas de las investigaciones sobre el tema, pero distan de ser las únicas. En los últimos años, numerosas investigaciones han sumado evidencia del efecto de las redes y de la regla de los tres grados de influencia.

Se ha encontrado que las redes influencian el nivel de felicidad (Fowler & Christakis, 2008), conductas cooperativas (Fowler & Christakis, 2010), depresión (Rosenquist, Fowler, & Christakis, 2011), consumo de alcohol (Rosenquist, Murabito, Fowler, & Christakis, 2010), y una larga, larguísima lista de etcéteras. Vale la pena señalar que no se pudo encontrar evidencia de influencia social para la orientación sexual -lo cual puede servir para refutar a más de uno, de paso (Brakefield et al., 2014).

Esto se suma a una larga tradición de investigación y pensamiento que subraya que el contexto ejerce una poderosa influencia sobre lo que hacemos, y estas investigaciones en particular señalan que el contexto de los vínculos sociales y las prácticas culturales es de enorme importancia a la hora de entender lo que hacen las personas y la forma en la que se propagan las conductas. La psicología tiende a mirar hacia el interior de las personas, pasando a veces por alto los intercambios con el contexto o relegándolos a un papel secundario, y quizá no sea eso lo más sabio.

Hay algo más que querría señalar, y que fue el motivo por el cual empecé a indagar en esta línea de investigación. Si queremos generar un cambio en las personas a nuestro alrededor, si queremos ayudar a que personas que queremos tengan hábitos más saludables, por ejemplo, una forma potente de hacerlo es cambiar nuestros propios hábitos. En palabras de los investigadores:

“Incluso restringido a tres grados, el nivel de nuestro efecto en otros es extraordinario. La forma en la que se estructuran las redes sociales naturales significa que la mayoría de nosotros está conectado a miles de personas. Por ejemplo, supongamos que tienen 20 contactos sociales, incluyendo cinco amigos, cinco compañeros de trabajo, y diez familiares, y que a su vez cada uno de ellos tiene un número similar de amigos y familiares (…) Eso significa que están indirectamente conectados con cuatrocientas personas en dos grados de separación. Y su influencia no se detiene allí; va un paso más de los veinte amigos y familiares de esas personas, arrojando un total de 20x20x20 personas, u ocho mil personas que están a tres grados de cada uno de nosotros” (Christakis & Fowler, 2009).

Cada vez que deciden empezar a hacer ejercicio, a dejar de fumar, que eligen cooperar, etc., esos cambios reverberan en ocho mil personas. Como bien escribió Donne, ninguna persona es una isla. Así que ya saben, usen ese poder para el bien.

¡Nos leemos la próxima!

Referencias

Brakefield, T. A., Mednick, S. C., Wilson, H. W., De Neve, J.-E., Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2014). Same-Sex Sexual Attraction Does Not Spread in Adolescent Social Networks. Archives of Sexual Behavior, 43(2), 335–344. https://doi.org/10.1007/s10508-013-0142-9

Cacioppo, J. T., Fowler, J. H., & Christakis, N. A. (2009). Alone in the crowd: The structure and spread of loneliness in a large social network. Journal of Personality and Social Psychology, 97(6), 977–991. https://doi.org/10.1037/a0016076

Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2007). The Spread of Obesity in a Large Social Network over 32 Years. New England Journal of Medicine, 357(4), 370–379. https://doi.org/10.1056/NEJMsa066082

Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2008). The Collective Dynamics of Smoking in a Large Social Network. New England Journal of Medicine, 358(21), 2249–2258. https://doi.org/10.1056/NEJMsa0706154

Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2009). Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives. New York: Little, Brown & Company.

Fowler, J. H., & Christakis, N. A. (2008). Dynamic spread of happiness in a large social network: longitudinal analysis over 20 years in the Framingham Heart Study. BMJ, 337(dec04 2), a2338–a2338. https://doi.org/10.1136/bmj.a2338

Fowler, J. H., & Christakis, N. A. (2010). Cooperative behavior cascades in human social networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 107(12), 5334–5338. https://doi.org/10.1073/pnas.0913149107

Rosenquist, J. N., Fowler, J. H., & Christakis, N. A. (2011). Social network determinants of depression. Molecular Psychiatry, 16(3), 273–281. https://doi.org/10.1038/mp.2010.13

Rosenquist, J. N., Murabito, J., Fowler, J. H., & Christakis, N. A. (2010). The spread of alcohol consumption behavior in a large social network. Annals of Internal Medicine, 152(7), 426–433. https://doi.org/10.7326/0003-4819-152-7-201004060-00007