# 群衆の英知もしくは狂気
人のつながりに関するインタラクティブなガイド

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群衆の英知もしくは狂気 どうして群衆は賢く振る舞ったり、口がきけなくなったり、親切になったり、残酷になるのだろうか？ 人のつながりに関するインタラクティブなガイド:
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群衆 の
英知 もしくは 狂気
制作 nicky case 翻訳 Yuki Ozawa original in English
<next></next> loading... 遊んでみる！
アイザック・ニュートン卿は、自分が賢い
人間だと確信していた。微分積分学や重力理論
を発明(inventing)したのだから、金融投資(investing)が
できるくらい賢いはずだよね？まぁとにかく、短く
まとめると、1720年 に起こった南海泡沫事件という全世界
的な投機ブームで、彼は(現在の価値で)$4,600,000を失う。
後にニュートンは言いました。
“私は天体の動きを計算することはできるが、
人々の狂気については計算できない”
<next>彼のために勉強しよう
</next>
もちろん市場、制度、民主制全体は
これまで何度もおかしくなってきた。
— 群衆の狂気だ。でも人類に失望していたときも
ハリケーンがあれば市民たちはお互い協力してきたし、
コミュニティは問題を解決してきた。人々はよりよい
世界のために戦ってきた。— 群衆の英知だ！
しかしなぜ 群衆は狂気に向かったり 賢くなったり
するのだろうか。 全てを説明する理論はないが
新しい領域の学問 ネットワークサイエンスが
ヒントになるはずだ！ キーになる考え方は、
群衆を理解するには、個々の人々には
注目しないということだ
<next>...彼らの間の 繋がり
</next> ネットワークを描いてみよう！
線は二人の間の交友関係 :
線を描いて繋ぐ ひっかく と切れる 落書きやお遊びが終わったら、 <next wiggle>次に進もう
</next> これで、社会的なつながりはいい感じの絵を作るためだけのものではなくなった。 人々は社会的なつながりをそのまま世界だとみなす。 例えば、つながりのうち(自分を含めない)友達の何%かが酒豪だと、世界の酒豪もその割合だと考えるんだ。 書いたり消したりして、
何が起こるか見てみよう！
<next>おお、いいね、わかった</next> しかし、つながりは人々を愚かにもする。 地上にいるから地球が平らに見えているのと同じように、 そのつながりの中ににいる人々は社会について間違った考えに陥るかもしれない。
補足 の説明! ↑
↓ リンクと参照
例えば、1991年の研究で “全ての(大)学生が、友人の飲酒量に関して実際よりも多く報告した” そんなことってありえない！ どうやったらそうできる？ さあ、ネットワークを描くことで答えを自力で見つけてみよう。 <next>全員をダマせた！
</next> パズルの時間!
全員を 大半の友達(50%の閾値)が酒豪だとダマしてみよう。 (実際には2人に1人なのに！) FOOLED: out of 9 people おめでとう！社会規範からして信じられないほどの有病率を誇る集団だと学生のグループを信じ込ませることができた。その調子！ <next wiggle>...どういたしまして？</next> いま作ったのは多数派の錯覚と言われ、 人々が自分の政治的な見解が総意であると考えてしまったり、 過激派が実際よりも多くいるように見えるのかを説明する。狂気だ。 人々は受動的に他人の考えや行動を観察するだけでなく、 能動的にそれらをコピーする。 さてお次は、ネットワークの研究者が呼ぶところの... <next>“感染！”
</next> 今は"閾値"とかは脇に置いておこう。 下にある図: 人間は情報を持っている。 間違った情報だ。"フェイクニュース"とかクールな少年たちが言うようなものだ。 毎日のように、そういう人間はまるでウイルスのように噂を友達に拡散する。 その友達達もまた彼らの友達に拡散する。
シミュレーションをしよう！
(追伸: シミュレーション中は線は書けない) 補足: "感染"というネガティブな名前にも関わらず、良いことも悪いことも表すことができる(中間的なことやあいまいなことも)。 喫煙、健康、幸福、支持政党、協力さ度合いは、全て"感染"だという強い統計的な証拠がある。 そればかりでなく自殺や乱射事件にまで統計的に強い証拠があるんだ。 <next wiggle>それは悲しいね
</next> それはそれとして、パズルの時間！
ネットワークを描いて、シミュレーションを走らせて、
全ての人に"感染"するようにしてみよう。
(新ルール: 太いつながりは切れない) <next wiggle>すごい！
</next> この狂気の拡散は"情報カスケード"と呼ばれている。 1720年にニュートンはこの滝(cascade)に落ちていったのだ。 世界経済に関わる機関もこの滝に2008年に落ちていった。
しかし: このシミュレーションは間違っている。 大半の概念はウィルスのように拡散しない。 信念や行動に"感染"するには何回もそれに"晒され"ないといけない。 そのためネットワークの研究者は、概念や行動が拡散していく様子を表す新しくてよりよい方法を思いついた。 それは... <next wiggle>“複雑な 感染!”
</next> "閾値"に戻ってきて、また酒豪の例だ！ 最初にこれをやったときは、人々は行動を変えなかった。
今度は、50%以上の友達 が飲酒をしていたら自分も飲酒をするとしたらどうなるか、シミュレーションしてみよう。 始める前に、何が起こるべきか自問してみよう。
さあ, シミュレーションを動かして、実際に何が起こるが見てみよう！
先に取り上げた"フェイクニュース"の感染と違って、 この感染は全員には拡散しない！ 最初の数人は一人の酒豪にのみに晒されただけだが、それは友人の50%に相当するので"感染"してしまった(そう、彼らは孤独なのだ)。 対照的に、このつながりの最後の方の人は酒豪の友人の割合が閾値の50%以上にならないので、"感染"しない。
"感染"している友人の相対的な割合が問題なのだ。 ウィルスのように拡散する単純な感染理論と、複雑な感染理論はここが違う("単純な感染"は"0%以上"の閾値で感染するとも考えられる)。
しかし、感染は悪いことだけに当てはまらない。— 群衆の狂気については十分見てきたので、お次は... <next>...群衆の 英知？</next> ここに、何かは知らないけれど、ボランティアに参加してる人 がいる。 ハリケーンに遭った人を救助しているのかもしれないし、地元の恵まれない子供のために先生をやっているのかもしれないし、 似たようなクールなことをやっているのかもしれない。 重要なのは"よい"複雑な感染の話だということだ。 今回は閾値はたったの25%だとしよう — 人々はボランティアをやりたがっているので、友人のたったの25%がやるだけで自分自身もやろうとする。 善意にはほんの少しの社会からの後押しがあればいいんだ。
← 全員をいい雰囲気に "感染"させよう！ 注釈: ボランティアはたくさんある複雑な感染のうちのひとつだ！ 他には、投票率、生活の習慣、信念に挑戦すること、 問題について深く考える時間をとること — 一人以上の人に"晒される"必要がある。 複雑な感染は賢い必要はないが、賢さは複雑な感染だ。
(じゃあ実生活での単純な感染ってどんなのだろう？ 例えば、"ポッサムの乳首は13個ある" みたいな豆知識だ) さて、複雑な感染の真の強力さと奇妙さに、また立ち入ってみよう。 <next>...最初の方のパズル
</next> これを覚えてる？今回は複雑な感染なので少し難しい...
複雑な英知をすべての人に"感染"させてみよう！
(遠慮なく'スタート'を押したり、思いついた解決法を試してみよう) <next wiggle>やった！
</next> "複雑"でも"単純"でも、"よく"ても"わるく"ても どんな感染でもつながりを追加するだけでいいと思っているかもしれないけれど、 本当にそうなのだろうか？ さて、もう一回考えてみよう... <next wiggle>...もうひとつのパズル
</next> 下にある "スタート" を押したら、複雑な感染 は全員に拡散する。 特に驚くことはないね。 しかし今回は、これまでと逆のことをやってみよう :
感染が全員に広がらないようにネットワークをつないでみよう
どうだった？ 単純な概念はたくさんつなぐほど拡散したけれども、 たくさんのつながりは時として複雑な概念の拡散をじゃましている！ (インターネットについて不思議に思った、よね？) これは理屈だけの問題じゃなくて、人生にもかかわってくる... <next wiggle>...死ぬべきか
</next> NASAの人々は賢い人たちだった。 ニュートンの理論を使って月まで行ったんだから。 とにかく、短くまとめると、1986年に、 エンジニアの警告にも関わらず, チャレンジャーを打ち上げてしまった。 それは高く登り、そして7名の人間を殺してしまった。 直接の原因は当時の朝はとても寒かったから。
もっと直接の原因は、マネージャーがエンジニアの警告を無視したから。 なんでそんなことを？ 集団浅慮だ。 集団が非常に緊密になってくる(この組織の上の方はまさにその傾向があった) と信条やエゴに反するような複雑な概念を受け入れづらくなる。
そんなわけで、この組織は狂気の群衆にまで堕ちた。 じゃあどうすれば、群衆を英知のあるように"デザイン"できるの？ 簡単に言うと二つの言葉で言い表せる : <next>結合 と 橋渡し
</next> ← 少ないつながりでは、概念は拡散せず
多すぎるつながりでは、集団浅慮になる
ちょうどいいグループを作ってみよう。; 複雑な概念を拡散するのに十分なつながりを作ろう！
かなり単純だ！ グループ内部のつながりの数を結合型社会関係資本と呼ぶ。 では次のようなつながりはどうなんだろう... <next wiggle>...間のつながりは?</next> もう想像が付くと思うが、グループ間のつながりの数を橋渡し型社会関係資本と呼ぶ。 これはその島の中のエコーチャンバーを外部から破壊してくれるから重要だ！
複雑な概念を全員に届けるために橋を作ってみよう: 結合型のように、これにもちょうどいいところというのがある。 (上級問題: 複雑な概念ができるだけ通らないように厚く橋を架けてみよう！) 今や私たちは内部と外部の間とでどうやってつながりを"設計"するかわかってきた。 次は... <next wiggle>...両方を同時にやろう！</next> 最後の問題！
概念を群衆全体に拡散するように、グループ内部(結合)とグループ間(橋掛け)のつながりを作ってみよう。 おめでとう、とても特殊な形のネットワークを作れるようになった！ 結合と橋掛けがほどよい割合で混ざったネットワークは、 とても重要で、これはこんな風に呼ばれている <next wiggle>スモールワールド
ネットワーク
</next> "多様性における統一性"、"境界のない多様性"、"エ・プルリブス・ウヌム: 多数から一つへ".
どのように言われていても、時代や文化が異なっていても、同じ英知に到達する: 健康的な社会は、グループ内部と、それらの間をほどよくつながれていないといけない。 つまり: こうじゃなくて...
(概念が拡散できないから) こうでもなくて...
(集団浅慮に陥っちゃうから) ... こうする: ネットワークの研究者たちは、この古代の英知の数学的な定義を知っている: スモールネットワークだ。 結合と橋渡しのこの最適な混ざり合いは、 どうやってわれわれのニューロンがつながるか、 どうやって集合的創造性をどう育むか、 どうやって問題を解くか、 そしてアメリカ合衆国大統領ジョン・F・ケネディが(なんとか)核戦争をどうやって回避したのかさえ説明できる！ ということで、スモールワールドっていうのはすごいんだ。 <next>じゃあまとめよう...
</next> (秘密を知りたい?) 感染: 単純 複雑 感染の色: ツールを選択... ネットワーク 人を追加 感染者を追加 人をひっぱる 人を削除する 全部消す (...ショートカット!) [1]: 人を追加する
[2]: "感染者"を追加する
[Space]: ドラッグ
[Backspace]: 削除
まとめ:
感染 と つながり
感染: 信号が脳の中のニューロンを通るように、人々は信念や行動を社会の中で伝播する。 友達だけじゃなくて、友達の友達にも、友達の友達の友達にも影響を与えているんだ！ (“この世で見たいと願う変化に、あなた自身がなりなさい” などなど) ニューロンと同じようにそれは単なる信号じゃないんだ...
つながり: 少ないつながりでは複雑な概念は拡散しない。でも多すぎるつながりも集団浅慮で破壊される。 小さな世界のネットワークを作り、結合と橋渡しを最適な割合で混ぜ合わせる: エ・プルリブス・ウヌム
(自分のシミュレーションを作ってみたい？ (★) ボタンをクリックして実験モードを触ろう！)
最初の疑問はどうなったんだっけ？
なんで群衆は...
<next>...英知や狂気に向かうの?</next>
ニュートン、NASA、ネットワーク
科学の話までたくさんの話をした。
要約すると、群衆の狂気は個々の人間のせい
じゃなくて、ネットワークのねばねばした糸に
はまってしまったからなんだ。
でも個人の責務が消えるわけじゃなくて、
自分たちは糸をつむぐ人の一人ってことだ。
だから、うまく感染しよう: 常識には
疑いの目を向けよう、複雑な概念を理解するのに
時間を使おう。そして、つながりをよくしよう:
似たような仲間とつながりつつも、文化的、政治的に
分断されているところにも橋を架けよう。
自分たちは英知の糸をつむぐことができる
画面上でお絵かきをするより難しいけれど...
<next>...とてもとても価値がある</next> “歴史上の大きな成功や大惨事は、
良い人間や、悪い人間によってではなく、
人間らしい人間によって引き起こされた”
~ Neil Gaiman & Terry Pratchett
<next small><3</next>
製作者
NICKY CASE
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たくさんの感謝を
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♫ 音楽 "Friends 2018"、 "Friends 2068" by Komiku
</> Crowds は オープンソースです。
正解 シミュレーション リセット Fan-made translations: What the, no fan-made translations exist yet?! (add your own!) (original in English)

### ジェームズ・スロウィッキーの "「みんなの意見」は案外正しい"

最初は、この本を解読できなかった。 いい本だし、スロウィッキーは自分と同じ問題に取り組んでいた : “なんで群衆は賢くなったり愚かになったりするんだ？”
スロウィッキーの答えは: 全員ができるだけ独立に考えればよい決断ができるということだった。 郡共進会での話を紹介していた。そこでは町人が牡牛の体重を推測するために招待される。 驚くことに、全ての推測値の平均値は他の誰の推測値よりも正しい推測値になるのだ。 でも制限がある: 人々は互いに独立に推測を立てないといけないのだ。 そうしないと、最初に行われた誤った推測に影響を受けてしまい、平均値は大幅に偏ってしまう。
しかし..."可能な限り独立して"が完全な回答だとは思わない。 賢い人は、最も独立して考えることができると誤解してしまうが、他人から深く影響を受けている。 アイザックニュートン卿は言った、 “私がかなたを見渡せたのだとしたら、それはひとえに巨人の肩の上に乗っていたからです”
つまりどの考え方が正しいの？ 英知というのは、自分で考えるから得られるのか、もしくは他人から影響を受けて得られるのか？ 答えは: "後者"。
この動かせるデモでそのことを説明したい: 独立と相互依存の間のスイートスポットにどうやって到達するのか、どうやって賢い群衆になるのか。

### 他の種類のつながりはあるの？

単純化のために、このシミュレーターはあえて、交友関係のみでつながっているし、 全ての交友関係は等しい。ネットワークの研究者は 私たちがそうやっているようなつながり方も考慮している。例えば:
方向付きのつながり アリスはボブの上司だが、ボブはアリスの上司ではない。 キャロルはデイブの親だが、デイブはキャロルの親ではない。 "上司" と "親" は 方向付き の関係だ: 関係は一方向にのみ向う。 対照的に、"友人"は双方向の関係だ: 関係はどちらの方向も向いている(願わくば)。
重み付きのつながり エリノアとフランクはただの知人で、ジョージとヘンリーは永遠の親友だ。 どちらも"交友関係"のつながりであるが、後者はより強力だ。 つまり、この二つのつながりは"重さ"が違う。
思い出して: 全てのシミュレーションは間違っている。同様に全ての地図は"間違っている"。 左のマップを見てくれ。ビルは特徴のない灰色のブロックではない！ 市街地の上空に文字は浮かんでいない！ しかし地図は単純化されているにもかかわらず便利なのではなく、単純化されているから便利なのだ。 シミュレーションや科学的な理論にも同じことが言える。 当然 それらは"間違っている" — でもそれは便利にしている。

### 他の種類の感染はあるの？

ネットワーク研究者はいろんな方法で"感染"をシミュレートしている！ 教育目的で最も簡単な方法を採用したが、他にも方法がある:
ランダム性のある感染. 感染者に"晒されても、感染するとは限らない。 感染する確率が上がるだけだ。
感染の閾値が人によって異なる 今回のシミュレーションは、酒豪に対して(50%)、ボランティアに対して(25%)、誤った情報に対して(0%) の同じ閾値を全員が持っている。 当然、これは現実とは違うし、新しいシミュレーションはそれを反映してもいい。
感染の生態学 複数の感染があり、違った閾値だった場合は何が起こるのだろうか？ 例えば、単純な"狂気"の感染と、複雑な"英知"の感染だ。 誰かが狂気に感染したとしても、さらに英知に感染したり、またはその逆が起こるのだろうか？ または両方にかかることができるのだろうか？
感染の変異と進化 ウイルスのようには、概念がある人からある人に完璧には伝わらなかったとする。 伝言ゲームのように、伝言の度に変異し — あるときは変異したものの方が、より感染力が強くなったりもする！ なのでこれまでそうだったように、概念というのはキャッチーに、コピーしやすく、感染しやすく"進化"するのだ。

### もっと知りたい！ 何を読んだりやったりすればいいの？

このデモ形式の説明は、好奇心の飛び込み台だ。 知識のプールにより深く潜ることだってできる！ 次のリストは、ネットワークや社会システムに関する教材だ。
書籍: Connected Nicholas Christakis と James Fowler (2009). ネットワークがどのようにして人生に良くも悪くも影響を与えるかを見ていけるツアーだ。 序文と1章の抜粋がここにある。
インタラクティブ: The Evolution of Trust Nicky Case (僕) (2017). どのようにして信頼を築いたり破壊するのかというゲーム理論に関するゲーム。
インタラクティブ: Parable of the Polygons Vi Hart と Nicky Case (これも僕) (2014)。 害のないはずの選択がどのようにして害のある世界を作り出すかというお話。
全てのインタラクティブな教育目的のもののギャラリーを観たいのならこちらから。 Explorable Explanations。 遊びを通して学ぶ入口！

### “全ての[大]学生が、友達が実際に飲んでいるよりも多く飲んでいると報告した”

“Biases in the perception of drinking norms among college students” Baerら(1991)

### “多数派の錯覚”

“The Majority Illusion in Social Networks” Lermanら(2016).
関連項目: The Friendship Paradox.

### “喫煙、健康、幸福、投票率、協力心は全て感染であると強い統計的証拠がある”

Nicholas ChristakisとJames Fowlerの興味深い記事や、専門外の人も読める書籍、 Connected (2009).

### “自殺もまた[感染]だという証拠がある”

“Suicide Contagion and the Reporting of Suicide: Recommendations from a National Workshop” by O'Carrollら(1994), アメリカ疾病予防管理センター(CDC)によって裏付けされている。

### “銃乱射も[感染]だという証拠がある”

“Contagion in Mass Killings and School Shootings” Towersら(2015).
Don't Name Them キャンペーンもみてみよう。 ニュースで、大量殺人犯の名前、宣言、SNSでの発言を放映しないように呼び掛けている。 これは感染を呼ぶ。 そのかわりに、被害者、第一発見者、民間の英雄、悲しみ、地域社会の治癒を放送すべきだとしている。

### “世界の金融機関は2008年にそんな滝に落ちている”

Cass Sunsteinの “Lemmings of Wall Street” は、読みやすい非専門家向けの読み物だ。 崩壊の直後の2008年に出版された。

### “複雑な感染の理論”

“Threshold Models of Collective Behavior” Granovetter (1978) は、知る限りで"複雑感染"モデルを最初に提唱した。 (また特定の名前をつけたりもしなかった)
“Complex Contagions and the Weakness of Long Ties” by CentolaとMacy (2007) "複雑な感染"というフレーズを作り、"単純な感染"との差が重要であると示した。
“Evidence for complex contagion models of social contagion from observational data” SpragueとHouse (2017) 経験的に複雑な感染が何をしたのか、実際に存在したのか。(少なくとも、彼らの見たソーシャルメディアのデータにはあった)
最後に “Universal behavior in a generalized model of contagion” by Dodds と Watts (2004) 全ての感染を統一するモデルの提案: 単純なのも複雑なのも、生物学的なのも、社会学的なのも！

### “ポッサムは13には乳首がある”

リング状に12個あり、その中央に1つがある。

### “集団浅慮(groupthink)”

オーウェル風のこのフレーズはIrving L. Janisによって1971につけられた。 彼のオリジナルの記事で、集団浅慮の例を考え、その原因を列挙し、— ありがたいことに — いくつかの改善策が提示されている。

### “社会関係資本の結合型と橋渡し型”

これらの二つのタイプの社会関係資本 — "結合型"と"橋渡し型" — は、Robert Putnamの2000年の本によって命名された。 Bowling Alone. 彼の発見: 経験的に知られる社会的つながりに関する全ての 尺度において、 アメリカ人はこれまで最も孤独だ。

### “橋渡し型社会関係資本にはスイートスポットがある”

“The Strength of Weak Ties” Granovetter (1973) は、グループ間のつながりは単純な感染(情報とか)を拡散するのに役に立つことを示した。 しかし “Complex Contagions and the Weakness of Long Ties” Centola と Macy (2007) では、グループ間のつながりは複雑な概念の拡散には役に立たず、実際ダメにさえする！

### “スモールワールドネットワーク”

"スモールワールド"の概念は Traversと Milgramによる1969年の実験で有名になった。 無作為で選ばれた二人のアメリカ人は平均的に6人の友達を間に挟んでつながる — 六次の隔たり — ことを示したのだ！
スモールワールドネットワークは、その本質はより数学的になる。 Watts と Strogatzの “Collective dynamics of small-world networks”(1998), では、 パスの長さが短く(隔たりが少ない)、クラスタリング度合いが高い(共通の友人が多い)ほど、 ネットワークはスイートスポットにはまりやすいことを示した！
Bret Victorによる2011年の 視覚的なインタラクティブな論文 で遊ぶことができる。

### “[スモールワールドネットワーク] は私たちのニューロンがどのように繋がっているかを記述する”

“Small-world brain networks” Bassett と Bullmore (2006).

### “[スモールワールドネットワーク] は集合的創造性を育む”

“Collaboration and Creativity: The Small World Problem” Uzzi と Spiro (2005). この論文は、幾年にもわたるブロードウェイの社会的ネットワークについて解析し、 ネットワークは"スモールネットワーク"であるときに最もクリエイティブになることを発見した！

### “[スモールワールドネットワーク] 集団的な問題解決能力を向上させる”

MIT教授のAlex "Sandy" Pentlandによる2014年の “Social Physics”は、集合知に関するデータに基づいたアプローチだ。

### “[スモールワールドネットワーク]はジョン F.ケネディを(なんとか) 核戦争から回避させた!”

NASAのチャンレンジャーの爆発以外の、集団浅慮の悪名高い例はピッグス湾事件だ。 1961年、アメリカ合宿国大統領 ジョン F.ケネディ とアドバイザーのチームは — ある理由で — 秘密裏にキューバに侵攻し、フィデル・カストロを倒すことはいいアイデアだと思った。 しかし失敗し、実際のところ、失敗よりも悪いことになった。1962年オキューバ危機を招いたのだ。 全面核戦争に世界が最も近づいた瞬間だった。
うん、JFKは本当にめちゃくちゃにしたんだ。
でもピッグス湾事件から強く学び、JFKは集団浅慮を避けるためにチームを編成しなおした。 たくさんのことをした。 1) 積極的に人々に批評を唱えるよう促し、代替案のために「伝染の閾値」を下げる。 2) チームをサブグループに分割した。"スモールワールドネットワーク"を設計したように。 同時に、この編成は意見の健全な多様性を可能にし、あまり失敗していない。— 群衆の英知
というわけで、ピッグス湾で決定したのと同じ人たちではあるが、 再編成され、集合的にキューバ危機の決定を行っていた。 JFKのチームは平和的合意をソ連の指導者ニキータ・フルシチョフとの間に得て、 ソ連はキューバからミサイルを撤去し、返還した。 合衆国は二度とキューバに侵攻しないと約束した。 (トルコから米国のミサイルを取り除くことにも秘密裏に同意した)
そして、これが死にかけた人類を、スモールワールドネットワークが危機一髪のところで救った話だ。
ハーバードのビジネスレビューや、 オリジナルの 集団浅慮の記事でもう少し詳細を読める。

### “我々は友達の友達の友達の...友達に影響を与えらえれる！”

再掲になるがNicholas Christakis と James Fowlerの興味深い書籍 Connected (2009).

### “常識的な概念に懐疑的になれ”

もちろん、この注釈も含まれている。

### ★実験モード★

キーボードショートカット(1, 2, スペース, バックスペース) は実験モードに限らず全てのパズルで動く。 まじで、別のチャプターに行って、シミュレーションをいじってみるといいよ。 実際、そうやって僕はそれらのパズルを作ったんだから。楽しんで！
親愛なるPatreonのサポーターへ: あなた方の施しは文字通り 私を養い、家も借りれている。 あなた方のおかげでこんな奇妙な教育的なゲームを作れる自由が得られた。 心の底から感謝する、ありがとう <3
(こんな作品を作ってほしいからサポートしたい？Patreonの僕のページを見て！)
Crowdsをプレイしてくれた全ての人に感謝を。
プロトタイプ版:
Maria · Monica Srivastava
α版:
Glen Chiacchieri · Kalli Repzeti · Mali Akmanalp · Toph Tucker
β版:
Alex Dytrych · Amit Patel · Cassandra McClure · Catherine Ray · Josh Comeau · Kayle Sawyer · Matthew Conlen · Srini Kadamati · Vanessa Shen · Wick Perry