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原文信息：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. DOI: 10.1056/NEJMsa0706154
01
摘要
背景：在过去30年间，美国吸烟率已大幅下降。本研究旨在深入探讨吸烟行为在个体之间传播的程度，以及拥有广泛社会联系的人群是否倾向于共同戒烟。
方法：研究人员选取了弗雷明汉心脏研究中一个庞大且紧密连接的社会网络，共涉及12067名个体。这些个体在1971年至2003年间接受了多次评估，包括吸烟行为和其社会网络关系。研究采用了先进的网络分析方法和纵向统计模型来处理数据。
结果：分析发现，在该社会网络中存在明显的吸烟者和非吸烟者聚类，这些聚类效应可以延伸到三度分离（即影响到“朋友的朋友的朋友”）。尽管整体人群的吸烟率持续下降，但吸烟者聚类的规模在研究期间却保持相对稳定，这一现象暗示了戒烟行为并非个体孤立的决定，而是整群人共同戒烟的结果。此外，吸烟者在社会网络中的位置逐渐边缘化。具体量化结果显示：配偶戒烟使一个人吸烟的几率降低了67%；兄弟姐妹戒烟使几率降低了25%；朋友戒烟使几率降低了36%。在小型公司中，同事戒烟使一个人吸烟的几率降低了34%。值得注意的是，受教育程度较高的朋友之间相互影响更大。然而，这些显著的社会影响效应并未在紧邻的地理区域的邻居中观察到。
结论：本研究强有力地表明，社会网络现象与戒烟行为紧密相关。吸烟行为的传播不仅通过亲密关系，也通过较远距离的社会联系进行；相互连接的个体群体倾向于同步戒烟；并且吸烟者在社会网络中的地位逐渐被边缘化。这些重要的发现为制定更有效的临床和公共卫生干预措施以减少和预防吸烟提供了新的方向和策略。
02
研究方法
1. 数据来源
本研究的核心数据来源于弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)，数据收集时间跨度为1971年至2003年，通过在1973、1981、1985、1989、1992、1997和1999年七个时间点进行的体检和问卷调查获取。研究仅纳入21岁或以上的人群，主体平均年龄38岁，女性占比53%。吸烟率变化趋势与全国水平一致，例如，40-49岁人群的吸烟率从1971年的65.9%下降到2003年的22.3%。
2. 网络确定
研究共识别出12067名个体和联系人，平均每个主体有10.4个关系。关系类型包括：
配偶：83%的主体配偶在网络中。
兄弟姐妹：87%有兄弟姐妹的主体至少有一个兄弟姐妹在网络中。
朋友：45%的主体通过友谊与网络中其他人连接。识别出3542个独特的友谊关系，平均每个主体0.7个。友谊被分为三类：
主体感知友谊(subject-perceived friendship)：主体识别联系人。
联系人感知友谊(contact-perceived friendship)：联系人识别主体。
互惠友谊(mutual friendship)：双方相互识别。研究假设互惠友谊中的相互影响最强。
同事：39%的主体至少有一个同事被纳入网络。
邻居：10%的主体有至少一个非亲属的紧邻邻居。
03
统计分析
本研究采用了多种复杂的统计和网络分析方法来处理数据，旨在区分同质性（相似者聚集）和诱导（社会影响）效应。
1. 变量定义
在某些研究中，吸烟被视为一个连续变量，例如每日吸烟的卷烟数量，这允许对吸烟强度的细微变化进行捕捉。吸烟行为更常被定义为二分类变量：即“不吸烟”与“每日吸烟至少1支（≥1 cigarette per day）”。这种二分法有助于清晰地识别吸烟与非吸烟状态之间的转换。
2. 网络可视化：
为了直观地呈现庞大复杂的社会网络结构及其随时间的变化，研究运用了Kamada-Kawai 算法对网络进行图形化。该算法通过优化节点之间的距离，使得节点和连接它们的线条之间的重叠尽可能小，从而生成清晰且易于解释的网络图像。此外，研究还利用了SONIA(Social Network Image Animator)工具来创建网络动态视频，这使得研究人员能够观察吸烟模式在网络中如何随时间演变和传播。
3 中心性测量：
采用特征向量中心性(Eigenvector centrality)来衡量个体在网络中的重要性。这种方法不仅考虑个体的联系数量，还根据其联系人的联系数量对这些联系进行加权，即与“受欢迎”联系人有联系的人具有更高的中心性。
4 吸烟聚类研究：
为研究吸烟行为的聚类，研究将每个时间点的观测网络（（即真实世界的社会网络数据）与模拟网络进行比较。模拟网络具有相同的网络拓扑结构和吸烟总流行率，但吸烟者的分布是随机的。如果存在聚类，那么在观测网络中，给定主体是吸烟者，其联系人是吸烟者的概率应该更高。聚类的“范围”被定义为吸烟者与联系人之间吸烟概率不再相关的分离度（即网络中两者之间最短路径的跳数）。
5 区分诱导与同质性：
这是研究的关键部分。为了区分社会影响（诱导）和同质性，研究者构建了纵向逻辑回归模型(longitudinal logistic-regression models)。
其中，因变量是主体在给定时间点(t+1)的吸烟状态(不吸烟vs.每日吸烟数≥1支)。自变量包括：①主体在先前时间点(t)的吸烟状态。②主体年龄、性别、教育水平等属性。③联系人在时间点(t)和(t+1)的吸烟状态：联系人在时间点(t)的吸烟状态用于控制同质性效应（即吸烟者倾向于与吸烟者交友）。
模型评估了联系人戒烟或开始吸烟对主体吸烟行为变化（戒烟或开始吸烟）的一致性。由于研究期间戒烟占主导地位，结果主要以“戒烟”形式呈现。通过考察主体与联系人之间关系类型或方向如何影响吸烟关联，以及分析地理距离的作用，来评估未观测到的共同暴露（如共同环境因素）对关联的解释程度。例如，如果社会影响是关键，那么不同关系类型（如配偶、朋友）的影响强度应该不同。对地理距离的分析旨在排除共同当地环境因素（如地方税收、烟草营销）的影响。
04
结果分析
1 网络分析
图1直观地展示了1971年和2000年网络结构中吸烟模式的显著变化。
图1. 弗雷明汉心脏研究的部分社会网络（1971年和2000年）
1971年吸烟者数量更多，并且在朋友和家庭圈中的中心位置与非吸烟者无异，网络结构相对分散。到了2000年，随着整体吸烟率大幅下降，仍在吸烟的个体更可能出现在网络的边缘。图示中，黄色节点（吸烟者）在2000年的网络图中明显倾向于外围。
吸烟者越来越倾向于与其他吸烟者连接，形成了相对独立的吸烟者和非吸烟者聚类。2000年的网络图显示了非吸烟者（绿色节点）的密集聚类，其中吸烟者出现在这些子群体的边缘。
2 吸烟聚类与社会/地理距离
图2.社会网络中吸烟联系人的社会距离和地理距离对主体吸烟概率的影响
图2A更正式地描述了整个网络中的吸烟聚类。在所有调查中，与吸烟者（一度分离）连接的联系人吸烟的平均风险比随机网络高出61%。两度分离的联系人（朋友的朋友）吸烟风险高29%。三度分离的联系人吸烟风险高11%。然而，在四度分离之后，主体吸烟行为与联系人吸烟行为之间不再存在显著关联。这表明吸烟聚类的平均影响范围为三度分离。
图2B展示了直接连接个体（社会距离1）在不同地理距离组中的影响。研究发现，地理距离并未改变联系人吸烟行为对主体吸烟行为的影响强度。换句话说，吸烟行为在主体及其联系人之间存在关联，无论他们地理上相距多远。这暗示了社会规范在传播中可能比行为效应更容易跨越地理距离。
3. 吸烟者群体规模与中心性变化
图3. 吸烟者随时间推移的聚类规模和中心性
图3A显示，吸烟者紧密联系的群体平均规模随时间保持相对稳定（“Observed”曲线），而如果吸烟者是随机戒烟的，其群体规模应随整体吸烟率下降而急剧减小（“Random”曲线）。这一关键发现表明，吸烟者并非逐渐在群体边缘戒烟，而是整个吸烟者群体同步戒烟。
图3B指出，在32年间，吸烟者的特征向量中心性显著下降，表明吸烟者在网络中越来越边缘化，而非吸烟者则越来越居于中心。即使将分析限制在研究期间幸存的人群，结果也几乎相同，排除了高死亡率导致链接断裂的混淆。教育水平差异也未解释这些结果。
4. 人际关系影响模型
图4总结了通过回归分析评估的人际间吸烟行为关联强度
①配偶：当配偶戒烟时，个体吸烟的几率降低67%。
②兄弟姐妹：兄弟姐妹戒烟使个体戒烟的几率增加25%。
③朋友：
主体感知友谊：朋友戒烟使主体吸烟的几率降低36%。
互惠友谊：戒烟效应更强，主体吸烟的几率降低43%。
联系人感知友谊：戒烟效应不显著，这支持了人们更有可能模仿他们自己选择的朋友行为的假设。
④教育水平的影响：朋友间戒烟传播在受教育程度高的人群中更强。当主体或联系人拥有至少一年大学教育时，戒烟对彼此吸烟风险的降低效应更强（55%-57%）。在两个受过高等教育的朋友之间，一人戒烟可使另一人吸烟的几率降低61%。这表明受教育程度高的人更容易相互影响，也更容易因吸烟而经历社会边缘化。
⑤同事：总体而言，同事戒烟对另一个人戒烟的影响不显著。但当分析限制在小型公司（参与研究的员工少于六人）时，同事戒烟使个体戒烟的几率增加34%。公司规模越小，效应越强，这与人际接触的重要性相符。
⑥邻居：紧邻的非亲属邻居的吸烟行为对主体吸烟行为没有显著影响，这进一步排除了共同当地环境因素的解释。
吸烟强度与关系类型：研究还分析了不同吸烟强度（轻度、中度、重度）下的传播效应。兄弟姐妹和配偶之间的吸烟行为关联在所有强度水平下始终显著。然而，对于重度吸烟者，朋友和同事之间的吸烟行为关联不再显著。这表明朋友和同事对重度吸烟的戒烟影响不如对轻度吸烟的影响大。
05
讨论
研究结果表明，吸烟戒断的人际传播是近年来吸烟率下降的一个重要因素。戒烟决策并非孤立的个体行为，而是反映了直接和间接（甚至远至三度分离）相互连接的群体所做的选择。这种“集体压力”促使人们在网络内的特定环境中采取行动。同时，吸烟者在社会网络中日益边缘化，网络也随着时间推移变得越来越两极分化，吸烟者和非吸烟者群体之间的社会联系相对减少。
研究还强调了教育背景的重要性：受教育程度越高的人，其朋友之间在吸烟方面的模仿行为越强烈。这与创新扩散理论的发现一致，并暗示了网络中可能出现局部社会生态位，从而加剧吸烟的社会经济梯度。
尽管连接个体可能共享共同的环境因素（如卷烟税），但研究观察到的现象更倾向于群体动态和人际传播过程。地理距离对社会影响强度的不修改，以及邻居无影响的发现，进一步排除了当地环境因素（如烟草营销、地方税收）的纯粹混杂作用，并支持社会规范可能作为重要传播因素的观点。
研究推测，主体戒烟可能需要不止一个联系人改变吸烟行为，可能存在累加或阈值效应。鉴于吸烟常被视为一种社会行为，当吸烟者身边能共同吸烟的联系人减少时，他们可能更有可能戒烟。这与观察到的群体层面戒烟现象一致。
最后，本研究强调了利用网络现象来传播积极健康行为的潜力。戒烟和戒酒项目中提供的同伴支持（即改变个人的社会网络）比缺乏此类支持的项目更成功。由于个体健康相互关联，集体干预可能比个体干预更有效。此外，鼓励人们戒烟的医疗和公共卫生干预措施可能比最初设想的更具成本效益，因为一个人的健康改善可能传播给其他人。吸烟者在社会网络中的孤立也表明，全面的政策方法（如广告和税收）可以与针对小群体的干预措施相结合，以实现更优效果。
06
结论
本研究有力地证实了社会网络现象与吸烟戒断之间存在显著关联。吸烟行为通过亲近和远距离的社会关系进行传播，相互连接的个体群体倾向于同步戒烟，并且吸烟者在社会网络中逐渐被边缘化。这些开创性的发现为未来制定和实施更有效、更有针对性的临床和公共卫生干预措施，以减少和预防吸烟，提供了宝贵的理论依据和实践指导。
Abstract
BACKGROUND
The prevalence of smoking has decreased substantially in the United States over the past 30 years. We examined the extent of the person-to-person spread of smoking behavior and the extent to which groups of widely connected people quit together.
METHODS
We studied a densely interconnected social network of 12,067 people assessed repeatedly from 1971 to 2003 as part of the Framingham Heart Study. We used network analytic methods and longitudinal statistical models.
RESULTS
Discernible clusters of smokers and nonsmokers were present in the network, and the clusters extended to three degrees of separation. Despite the decrease in smoking in the overall population, the size of the clusters of smokers remained the same across time, suggesting that whole groups of people were quitting in concert. Smokers were also progressively found in the periphery of the social network. Smoking cessation by a spouse decreased a person’s chances of smoking by 67% (95% confidence interval [CI], 59 to 73). Smoking cessation by a sibling decreased the chances by 25% (95% CI, 14 to 35). Smoking cessation by a friend decreased the chances by 36% (95% CI, 12 to 55 ). Among persons working in small firms, smoking cessation by a coworker decreased the chances by 34% (95% CI, 5 to 56). Friends with more education influenced one another more than those with less education. These effects were not seen among neighbors in the immediate geographic area.
CONCLUSIONS
Network phenomena appear to be relevant to smoking cessation. Smoking behavior spreads through close and distant social ties, groups of interconnected people stop smoking in concert, and smokers are increasingly marginalized socially. These findings have implications for clinical and public health interventions to reduce and prevent smoking.
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