Three degrees of influence
થ્રી ડિગ્રીઝ ઓફ ઇન્ફ્લુઅન્સ એ સોશિયલ નેટવર્ક્સના ક્ષેત્રમાં એક સિદ્ધાંત છે, જે નિકોલસ એ. ક્રિસ્ટાકિસ અને જેમ્સ એચ. ફોલ્લર દ્વારા 2007 માં પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવ્યો હતો. ત્યારથી વૈજ્ઞાનિકો દ્વારા વિવિધ આંકડાકીય, મનોવૈજ્ઞાનિક, સામાજિક અને જૈવિક અભિગમોનો ઉપયોગ કરીને અસંખ્ય શાખાઓમાં તેની શોધ કરવામાં આવી છે. ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લરે વર્તન પર સામાજિક જોડાણોના પ્રભાવની શોધ કરી. તેઓ વર્ણવે છે કે કેવી રીતે સામાજિક પ્રભાવ એવા લોકો સાથે સમાપ્ત થતો નથી કે જેમની સાથે વ્યક્તિ સીધો જોડાયેલો હોય. લોકો તેમના મિત્રોને પ્રભાવિત કરે છે, જે બદલામાં તેમના મિત્રોને પ્રભાવિત કરે છે, અને તેથી, વ્યક્તિની માન્યતાઓ અને કાર્યો એવા લોકોને પ્રભાવિત કરી શકે છે જેમને તેઓ ક્યારેય મળ્યા નથી, જેમની સાથે તેઓ માત્ર પરોક્ષ રીતે જોડાયેલા છે. ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લરે એવું માન્યું હતું કે વિવિધ ઘટનાઓ "આપણા નેટવર્કમાં ફેલાય છે, જે આપણા મિત્રો (એક ડિગ્રી), આપણા મિત્રોના મિત્રો (બે ડિગ્રી) અને આપણા મિત્રોના મિત્રો (ત્રણ ડિગ્રી) પર પણ અસર કરે છે. આપણો પ્રભાવ ધીમે ધીમે ઓસરી જાય છે અને સામાજિક સરહદની બહારના લોકો પર નોંધપાત્ર અસર કરવાનું બંધ કરે છે જે ત્રણ ડિગ્રીના વિભાજન પર છે. તેઓએ આ ક્ષય માટે સંખ્યાબંધ કારણો રજૂ કર્યા અને માહિતીપ્રદ, મનોવૈજ્ઞાનિક અને જૈવિક તર્ક રજૂ કર્યા. આ દલીલ મૂળભૂત રીતે એ છે કે પીઅર ઇફેક્ટ્સને એક ડિગ્રીના વિભાજન પર રોકવાની જરૂર નથી. જો કે, પ્રયોગમૂલક સેટિંગ્સના વ્યાપક સમૂહમાં, નિરીક્ષણ અને પ્રાયોગિક પદ્ધતિઓ બંનેનો ઉપયોગ કરીને, તેઓએ અવલોકન કર્યું કે અસર, ઘણા કિસ્સાઓમાં, ત્રણ ડિગ્રીના સામાજિક ક્ષિતિજ પર હવે અર્થપૂર્ણ નથી લાગતી. નિરીક્ષણ અને પ્રાયોગિક બંને પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને, ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લરે સ્થૂળતા, સુખ, સહકાર, મતદાન અને વિવિધ જાહેર આરોગ્ય માન્યતાઓ અને વર્તણૂકો જેવા વિવિધ ક્ષેત્રોની ઘટનાઓની તપાસ કરી. અન્ય જૂથો દ્વારા કરવામાં આવેલી તપાસમાં આ રીતે (ગુના, સામાજિક શિક્ષણ વગેરે સહિત) અન્ય ઘણી ઘટનાઓનું સંશોધન કરવામાં આવ્યું છે. તર્કસંગત પ્રભાવ ત્રણ ડિગ્રી પછી (મિત્રોના 'મિત્રોના' મિત્રોને અને તેમના તરફથી) ત્રણ કારણોસર દૂર થાય છે, ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દરખાસ્ત કરે છેઃ આંતરિક ક્ષય-માહિતીનો ભ્રષ્ટાચાર, અથવા એક પ્રકારનું "સામાજિક ઘર્ષણ" (રમત ટેલિફોનની જેમ). નેટવર્ક અસ્થિરતા-સામાજિક સંબંધો ત્રણ ડિગ્રીથી વધુના વિભાજનના ક્ષિતિજ પર અસ્થિર (અને સમયાંતરે સ્થિર નથી) બની જાય છે. ઉત્ક્રાંતિ હેતુ-અમે નાના જૂથોમાં વિકસિત થયા જ્યાં દરેક ત્રણ ડિગ્રી અથવા તેનાથી ઓછા દ્વારા જોડાયેલા હતા (એક વિચાર જે અનુગામી સમર્થન મેળવે છે). વૈજ્ઞાનિક સાહિત્ય ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા નિરીક્ષણ માહિતીનો ઉપયોગ કરીને કરવામાં આવેલા પ્રારંભિક અભ્યાસોએ સૂચવ્યું હતું કે વ્યક્તિગત હોવાને બદલે વિવિધ લક્ષણો (જેમ કે સ્થૂળતા, ધૂમ્રપાન અને સુખ), આકસ્મિક રીતે ચેપી પદ્ધતિઓ દ્વારા સહસંબંધિત છે જે સામાજિક નેટવર્ક્સમાં લાંબા અંતર પર આવી ઘટનાઓને પ્રસારિત કરે છે. કેટલાક અનુગામી વિશ્લેષણોએ આ વિશ્લેષણની મર્યાદાઓનું અન્વેષણ કર્યું છે (વિવિધ આંકડાકીય ધારણાઓને આધિન); અથવા ચિંતા વ્યક્ત કરી છે કે આ વિશ્લેષણમાં ઉપયોગમાં લેવાતી આંકડાકીય પદ્ધતિઓ અન્ય પર્યાવરણીય પરિબળોને સંપૂર્ણપણે નિયંત્રિત કરી શકતી નથી; અથવા નોંધ્યું છે કે કેટલાક અભિગમોમાંથી ઉદ્ભવતા આંકડાકીય અંદાજો હંમેશા સીધા અર્થઘટન ધરાવતા નથી; અથવા દલીલ કરી છે કે આંકડાકીય પદ્ધતિઓ હંમેશા સમય જતાં સંબંધોની રચના અને જાળવણીમાં હોમોફિલી પ્રક્રિયાઓ માટે જવાબદાર નથી. પરંતુ સંવેદનશીલતા વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરતી અન્ય વિદ્વતાઓમાં જાણવા મળ્યું છે કે ઉદાહરણ તરીકે, સ્થૂળતા અને ધૂમ્રપાનની સમાપ્તિ સંબંધિત મૂળભૂત અંદાજો ખૂબ જ મજબૂત છે, અથવા અન્યથા તારણોની નકલ અથવા સમર્થન કર્યું છે. 2016 માં પ્રકાશિત વધારાના, વિગતવાર મોડેલિંગ કાર્ય દર્શાવે છે કે ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર (અને અન્ય) દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતો GEE મોડેલિંગ અભિગમ સામાજિક ચેપની અસરોનો અંદાજ કાઢવા અને તેમને હોમોફિલીથી અલગ પાડવા માટે ખૂબ અસરકારક હતો. આ પેપર તારણ કાઢે છે, "નેટવર્ક પ્રભાવ માટે, અમે શોધી કાઢીએ છીએ કે અભિગમમાં ઉત્તમ સંવેદનશીલતા હોય છે, અને નેટવર્કની રચનામાં હોમોફિલી હાજર છે કે નહીં તે ધ્યાનમાં લીધા વિના, આવી 'નેટવર્ક અસર' ની હાજરી અથવા ગેરહાજરીને અલગ પાડવાના સંદર્ભમાં ખૂબ સારી વિશિષ્ટતા હોય છે. આ નાના સમૂહો (એન = 30) અને મોટા સમૂહો (એન = 1000) માટે સાચું હતું, અને એવા સમૂહો માટે સાચું હતું કે જેઓ તેમની મિત્રતાની વહેંચણીમાં ઓછા અને વધુ વાસ્તવવાદ દર્શાવે છે. અન્ય પદ્ધતિસરના પેપરમાં તારણ કાઢવામાં આવ્યું છે કે ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા સામનો કરવામાં આવતી મોડેલિંગની મર્યાદાઓને ધ્યાનમાં રાખીને પણ સાથીઓની અસરોના બંધાયેલા અંદાજો ખરેખર શક્ય છે-ભલે અવલોકન ડેટાનો ઉપયોગ કરીને આવી અસરોને ઓળખવા માટે પેરામેટ્રિક ધારણાઓ જરૂરી હોય (જો નોંધપાત્ર નિરીક્ષણ ન કરાયેલ હોમોફિલી હોય તો) હાજર હોવાનું માનવામાં આવે છે). અન્ય લેખકો દ્વારા પૂરા પાડવામાં આવેલ ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતા મોડેલિંગ અભિગમ માટે વધારાનો ટેકો દેખાતો રહ્યો છે. સૈદ્ધાંતિક દ્રષ્ટિકોણથી, એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે આ ગુણધર્મ કુદરતી રીતે સામાજિક પ્રભાવ, અથવા શીખવાની ગતિશીલતા અને જટિલ નેટવર્ક્સ વચ્ચેના આંતરક્રિયાના પરિણામ તરીકે ઉભરી આવે છે. આ અભ્યાસો નેટવર્ક ટોપોલોજીની વિશાળ શ્રેણી પર માહિતી, મંતવ્યો, વિચારો અને વર્તણૂકોના પ્રસારનો અભ્યાસ કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રતિકાત્મક નમૂનાઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે દર્શાવે છે કે કઈ શરતો હેઠળ "પ્રભાવના ત્રણ ડિગ્રી" ના ઉલ્લંઘનની અપેક્ષા રાખી શકાય છે, જેમાં પ્રભાવના ત્રણ ડિગ્રીનો સમાવેશ થાય છે. અવલોકન માહિતી માટે વધારાના વિશ્લેષણાત્મક અભિગમો પણ સહાયક રહ્યા છે, જેમાં મેળ ખાતા નમૂનાના અંદાજ અને ફેરબદલ તકનીકોનો સમાવેશ થાય છે. ફેરબદલ કરવાની તકનીકએ કારણભૂત સાથીઓની અસરો માટે ઓળખ વ્યૂહરચના તરીકે "ધાર દિશા પરીક્ષણ" ને માન્ય કર્યું; આ તકનીક સૌપ્રથમ ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા તેમના 2007 ના સ્થૂળતા પેપરમાં નેટવર્ક વિશ્લેષણમાં આવી અસરોનો અંદાજ કાઢવા માટેના સાધન તરીકે પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી હતી. ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લરે 2013માં પ્રભાવની ઘટનાના ત્રણ સ્તર અને અવલોકન માહિતી સાથે તેને સમજવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતા વિશ્લેષણાત્મક અભિગમો સંબંધિત નિર્ણાયક અને સહાયક તારણોની સમીક્ષા કરી હતી. વધુમાં, અનુગામી પ્રાયોગિક અભ્યાસોમાં (ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર સહિત ઘણા સંશોધન જૂથો દ્વારા) વર્તણૂકીય ચેપી પ્રક્રિયાઓના મજબૂત કારણભૂત પુરાવા મળ્યા છે જે અવ્યવસ્થિત નિયંત્રિત પ્રયોગોનો ઉપયોગ કરીને ડાયડ્સ (બે, ત્રણ અથવા ચાર ડિગ્રી અલગતા સહિત) થી આગળ ફેલાય છે, જેમાં 61,000,000 લોકો સાથે સંકળાયેલા એક પ્રયોગનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં મતદાનની વર્તણૂકનો ફેલાવો બે ડિગ્રી અલગતા સુધી દર્શાવવામાં આવ્યો હતો. 2014 ના એક પેપરમાં અન્ય એક વિશાળ ઓનલાઇન પ્રયોગનો ઉપયોગ કરીને ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા 2008 માં પ્રસ્તાવિત ભાવનાઓના ફેલાવાને પણ પુષ્ટિ મળી હતી. ગુનાહિત નેટવર્ક સંબંધિત નિરીક્ષણ ડેટાનો ઉપયોગ કરીને અન્ય જૂથો દ્વારા પણ "પ્રભાવની ત્રણ ડિગ્રી" મિલકતની નોંધ લેવામાં આવી છે. કામની વિવિધ રેખાઓએ ચેપની અસરોની મર્યાદા માટે ચોક્કસ બાયોસાઇકોસોશલ મિકેનિઝમ્સનું પણ સંશોધન કર્યું છે, જેમાંથી કેટલાકને ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર દ્વારા સિદ્ધાંતિત કરવામાં આવ્યા હતા. મૌસૈદ એટ અલ દ્વારા પ્રયોગો. જોખમની ધારણાના ફેલાવાનું મૂલ્યાંકન કર્યું અને લગભગ ત્રણ ડિગ્રી પર વળાંકનું દસ્તાવેજીકરણ કર્યું. પ્રયોગોના અન્ય સમૂહમાં માહિતીની વિકૃતિઓની અસરનું દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં આવ્યું છે, જેમાં નોંધ્યું છે કે "વ્યક્તિઓની જોડીમાં મજબૂત સામાજિક પ્રભાવ હોવા છતાં, સાંકળમાં ચુકાદાના પ્રસારની પહોંચ ભાગ્યે જ ત્રણથી ચાર ડિગ્રીના સામાજિક અંતરને વટાવી જાય છે. અમે બતાવીએ છીએ કે માહિતીની વિકૃતિ અને અન્ય લોકોની ભૂલોનું વધુ પડતું વજન એ બે વ્યક્તિગત-સ્તરની પદ્ધતિઓ છે જે સાંકળના સ્કેલ પર ચુકાદાના પ્રસારને અવરોધે છે". અને 2018 માં પ્રકાશિત થયેલા ગ્રેજ્યુએટ વિદ્યાર્થીઓના સમાજકેન્દ્રી રીતે મેપ કરેલા નેટવર્કમાં એફએમઆરઆઈ સ્કેન સાથેના પ્રયોગો દર્શાવે છે કે વૈચારિક ઉત્તેજના માટે ન્યુરલ પ્રતિક્રિયાઓ મિત્રો વચ્ચે સમાન હતી, જેમાં ત્રણ ડિગ્રીના વિભાજન પર નાદિર હતું, જે આ સિદ્ધાંત માટે વધુ જૈવિક પુરાવા પૂરા પાડે છે. 2023 ના એક પેપરમાં ત્રણ ડિગ્રી અને તેનાથી વધુની "ઊંડાઈ" સુધી ઓનલાઇન વૈજ્ઞાનિક કાગળો પર ધ્યાન ફેલાવવાનું દસ્તાવેજીકરણ કરવા માટે આ સિદ્ધાંતનો સંદર્ભ આપવામાં આવ્યો હતો. આ સિદ્ધાંતનો ઉપયોગ કાર્યક્ષમ પ્રભાવ મહત્તમકરણ માટે માન્ય અલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા માટે પણ કરવામાં આવ્યો છે. નૈતિક અસરો નેટવર્ક પ્રભાવનો વિચાર સ્વતંત્ર ઇચ્છાનો પ્રશ્ન ઉઠાવે છે, કારણ કે તે સૂચવે છે કે લોકો એવા પરિબળોથી પ્રભાવિત છે જેને તેઓ નિયંત્રિત કરી શકતા નથી અને જેના વિશે તેઓ જાણતા નથી. ક્રિસ્ટાકિસ અને ફોલ્લર તેમના પુસ્તક કનેક્ટેડમાં દાવો કરે છે કે નીતિ નિર્માતાઓએ વધુ કાર્યક્ષમ જાહેર નીતિ સાથે વધુ સારા સમાજનું નિર્માણ કરવા માટે સામાજિક નેટવર્કની અસરો વિશેના જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ. આ જાહેર આરોગ્યથી માંડીને અર્થશાસ્ત્ર સુધીના જીવનના ઘણા પાસાઓને લાગુ પડે છે. દાખલા તરીકે, જ્યારે સંસાધનોની અછત હોય છે, ત્યારે તેઓ નોંધે છે કે માળખાકીય રીતે પેરિફેરલ વ્યક્તિઓની પસંદગીમાં નેટવર્કના કેન્દ્રમાં સ્થિત વ્યક્તિઓનું રસીકરણ કરવું વધુ સારું હોઈ શકે છે. અથવા, વ્યક્તિઓ પર કાર્યવાહી કરવા અથવા દરેક ગુનેગારને અલગથી સજા આપવા કરતાં લોકોના જૂથોને ગુનાહિત વર્તન ટાળવા માટે પ્રોત્સાહિત કરવું વધુ અસરકારક હોઈ શકે છે. તેમના અનુગામી કાર્યમાં ગ્રામીણ ગામડાઓમાં ઇચ્છનીય નવીનતાઓના પ્રસારને પ્રોત્સાહન આપવા માટે સામાજિક ચેપનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે શોધવામાં આવ્યું છે. આ પણ જુઓ માર્ક ગ્રેનોવેટર સિક્સ ડિગ્રીઝ ઓફ સેપરેશન ટિપિંગ પોઇન્ટ રેફરન્સ બાહ્ય લિંક્સ ત્રણ ડિગ્રીઝ ઓફ ઇન્ફ્લુઅન્સ સંબંધિત લેખ સમાજશાસ્ત્રીય સિદ્ધાંતો