Tres grados de influencia

Los estudios iniciales que utilizaron datos observacionales de Christakis y Fowler sugirieron que una variedad de atributos (como la obesidad, ^{[ 4 ]} el tabaquismo, ^{[ 5 ]} la felicidad, ^{[ 6 ] [ 7 ]} la soledad, ^{[ 8 ]} y el consumo de alcohol ^{[ 9 ]} ), en lugar de ser individualistas, están correlacionados causalmente por mecanismos de contagio que transmiten tales fenómenos a largas distancias dentro de las redes sociales. ^{[ 10 ]}

Algunos análisis posteriores exploraron las limitaciones de estos análisis (sujetos a diferentes supuestos estadísticos); ^{[ 11 ]} o expresaron preocupación de que los métodos estadísticos empleados en estos análisis no pudieran controlar completamente otros factores ambientales; ^{[ 12 ]} o señalaron que las estimaciones estadísticas derivadas de algunos enfoques pueden no tener siempre interpretaciones directas; ^{[ 13 ]} o argumentaron que los métodos estadísticos pueden no tener siempre en cuenta los procesos de homofilia en la creación y retención de relaciones a lo largo del tiempo. ^{[ 14 ] [ 15 ]}

Pero otros estudios que utilizaron análisis de sensibilidad encontraron que las estimaciones básicas con respecto a la transmisibilidad de la obesidad y el abandono del tabaquismo , por ejemplo, son bastante robustas, ^{[ 16 ] [ 17 ]} o de otro modo replicaron o respaldaron los hallazgos, ^{[ 18 ] [ 19 ]} por ejemplo, en el caso del consumo de alcohol. ^{[ 20 ]} Trabajos de modelado adicionales, tempranos y detallados mostraron que el enfoque de modelado de ecuaciones de estimación generalizadas (GEE) utilizado por Christakis y Fowler (y otros grupos) fue bastante efectivo para estimar los efectos de contagio social y para distinguirlos de la homofilia; ^{[ 21 ]} este artículo concluyó, "Para la influencia de la red, encontramos que el enfoque parece tener una excelente sensibilidad y una especificidad bastante buena con respecto a distinguir la presencia o ausencia de tal 'efecto de red', independientemente de si la homofilia está presente o no en la formación de la red". Otro artículo metodológico concluyó que, en efecto, es posible acotar las estimaciones de los efectos de pares incluso dadas las restricciones de modelado a las que se enfrentaron Christakis y Fowler ^{[ 19 ]} , incluso si se requieren supuestos paramétricos para identificar dichos efectos utilizando datos observacionales (si se cree que existe una homofilia no observada sustancial). ^{[ 15 ]} También apareció más apoyo para el enfoque de modelado GEE utilizado por Christakis y Fowler. ^{[ 22 ]} Y la noción del contagio social de la obesidad se utilizó en un modelo matemático confirmatorio en 2018. ^{[ 23 ] [ 24 ]}

Otros enfoques analíticos para datos observacionales también han sido útiles, incluyendo la estimación de muestras emparejadas ^{[ 25 ]} y técnicas de reordenamiento ^{[ 26 ]} . La técnica de reordenamiento validó la "prueba de direccionalidad de aristas" como una estrategia de identificación de efectos causales entre pares; esta técnica fue propuesta por primera vez por Christakis y Fowler como una herramienta para estimar tales efectos en el análisis de redes en su artículo sobre obesidad de 2007.

Los modelos computacionales sofisticados también han documentado los orígenes, la naturaleza y las limitaciones de la regla de los tres grados de influencia, incluyendo una aplicación al problema de la soledad , distinguiendo la homofilia de la inducción (incluyendo a través del contagio emocional, conductual y cognitivo). ^{[ 27 ]}

Otro análisis sofisticado (que utilizó datos de observación del Estudio Longitudinal Nacional de la Salud de Adolescentes a Adultos ), publicado en Science en 2026 y que hacía referencia a los artículos clásicos de Christakis y Fowler de casi 20 años antes, evaluó explícitamente las cascadas de influencia del comportamiento de fumar y confirmó tanto la disminución con la distancia geodésica como el horizonte de tres grados (el artículo también analizó cómo diferentes algoritmos de segmentación y fracciones afectaron la propagación en toda la población). ^{[ 28 ]}

Desde una perspectiva teórica, se ha demostrado ^{[ 29 ]} que la propiedad de los tres grados de influencia surge naturalmente como resultado de la interacción entre la influencia social, o dinámicas de aprendizaje, y redes complejas. Estos estudios emplearon modelos emblemáticos para analizar la difusión de información, opiniones, ideas y comportamientos en una amplia gama de topologías de red, mostrando también bajo qué condiciones se pueden esperar violaciones de los "tres grados de influencia".

El fenómeno también se ha observado utilizando datos de observación sobre redes criminales, incluso por sociólogos ^{[ 30 ]} y economistas. ^{[ 31 ]} Un artículo de 2023 hizo referencia al principio para documentar la difusión de la atención a artículos científicos en línea hasta una "profundidad" de tres grados y más allá. ^{[ 32 ]} Un artículo de 2024 observó que cuando los científicos son acusados ​​de conducta sexual inapropiada, sus citas (y las de sus coautores y los coautores de sus coautores) disminuyen posteriormente. ^{[ 33 ]}

Christakis y Fowler revisaron hallazgos críticos y de apoyo con respecto al fenómeno de los tres grados de influencia y los enfoques analíticos utilizados para discernirlo con datos de observación en 2013. ^{[ 17 ]}

Se han realizado numerosos estudios experimentales posteriores (por diversos grupos de investigación, incluidos Christakis y Fowler y sus colaboradores). Estos estudios han hallado sólidas evidencias causales de procesos de contagio que se propagan más allá de las díadas (incluso hasta dos, tres o cuatro grados de separación) mediante experimentos controlados aleatorios . ^{[ 34 ] [ 35 ] [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]}

Un artículo de principios de 2010 de Christakis y Fowler documentó, mediante un experimento presencial, que el comportamiento de cooperación puede propagarse en cascada hasta tres grados de separación. ^{[ 39 ]} Un experimento de 2012 involucró a 61.000.000 de personas que usaban Facebook y mostró la propagación del comportamiento de votación hasta dos grados de separación. ^{[ 40 ]} Un artículo de 2014 confirmó la propagación de emociones más allá de las díadas, como propusieron en 2008 Christakis y Fowler, utilizando otro experimento masivo en línea. ^{[ 41 ]} Un ECA de 24.702 personas en 176 aldeas de Honduras (publicado en Science por Edo Airoldi y Christakis en 2024) documentó la propagación de conocimientos y prácticas de salud maternoinfantil introducidos exógenamente hasta dos grados de separación (entre otros hallazgos relacionados con diferentes algoritmos de focalización y porcentajes). ^{[ 42 ]}

Un artículo de 2011 de los economistas Carrell, Hoekstra y West, que utilizó la asignación aleatoria de compañeros en la Academia de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos , halló "efectos de pares positivos estadísticamente significativos que son aproximadamente la mitad de grandes que el propio efecto de la aptitud física previa sobre la aptitud física actual. La evidencia sugiere que los efectos son causados ​​principalmente por amigos que eran los menos aptos, lo que respalda la noción provocativa de que la mala aptitud física se propaga de persona a persona" (en consonancia, en líneas generales, con las estimaciones de Christakis y Fowler). ^{[ 43 ]}

La teoría también ha sido utilizada por científicos informáticos y matemáticos para desarrollar algoritmos validados para la maximización eficiente de la influencia; ^{[ 44 ]} para evaluar la dinámica de la opinión que refleja el impacto de individuos con más de un grado de separación de un ego; ^{[ 45 ]} y como base para la "simulación basada en agentes del modelo social de Christakis-Fowler". ^{[ 46 ]}

Diversas líneas de investigación también han explorado los mecanismos biopsicosociales específicos para la limitación de los efectos de contagio, algunos de los cuales habían sido teorizados por Christakis y Fowler. Los experimentos de Moussaid et al. evaluaron la propagación de la percepción del riesgo y documentaron un punto de inflexión en aproximadamente tres grados. ^{[ 47 ]} Otro conjunto de experimentos documentó el impacto de la distorsión de la información, señalando que "a pesar de la fuerte influencia social dentro de pares de individuos, el alcance de la propagación del juicio a través de una cadena rara vez superó una distancia social de tres a cuatro grados de separación... Mostramos que la distorsión de la información y la sobrevaloración de los errores de otras personas son dos mecanismos a nivel individual que obstaculizan la propagación del juicio a escala de la cadena". ^{[ 48 ]} Y los experimentos con resonancia magnética funcional en una red sociocéntrica de estudiantes de posgrado, publicados en 2018, mostraron que las respuestas neuronales a los estímulos conceptuales eran similares entre amigos, con un punto mínimo en tres grados de separación, lo que proporciona más evidencia biológica para esta teoría. ^{[ 49 ]}