慶應義塾大学SFC 総合政策学部 英語 2012年 大問二 本文対訳

■ 第1段落
1:1 If a campaign volunteer shows up at your door, urging you to vote in an upcoming election, you are 10 percent more likely to go to the poll―sand others in your household are 6 percent more likely to vote.
1:2 When you try to recall an unfamiliar word, the [31](1.fact 2. assumption 3. likelihood) you’ll remember it depends partly on its position in a network of words that sound similar.
1:3 また,身体の細胞がガンの突然変異をしたとき,その娘細胞は,変異したガン細胞を運ぶことになる。ガンになるかどうかは,その細胞が細胞増殖のネットワーク上のどの位置にいるかによって大部分決まる。
1:3 And when a cell in your body develops a cancerous mutation*, its daughter cells** will carry that mutation; whether you get cancer depends largely on that cell’s position in the network of cellular reproduction.
■ 第2段落
2:1 こうした現象がどれほど無関係に思えるとしても,一つの学問分野がこれらすべてを明らかにするのに役立ってきた。
2:1 [2](1. However 2. Despite 3. Whatever) unrelated these phenomena may seem, a single scholarly field has helped illuminate all of them.
2:2 The study of networks can illustrate how viruses, opinions, and news spread from person to person and can make it possible to track the spread of obesity, suicide, and back pain.
2:3 ネットワーク科学が株価傾向を予測したり,交通システムを設計したり,ガンを探知したりする手段を指し示しているのである。
2:3 Network science points toward tools for predicting stock-price trends, designing transportation systems, and detecting cancer.
■ 第3段落
3:1 かつては社会学者が人々のネットワークを研究する一方,物理学者やコンピュータ科学者が自分自身の学問分野で異なる種類のネットワークを研究してきた。
3:1 It [33](1. often is 2. used to be 3. never could be) that sociologists studied networks of people, while physicists and computer scientists studied different kinds of networks in their own fields.
3:2 しかし社会科学者は,より大規模で精緻なネットワークを理解しようと努めるにつれ,物理学に目を向けてこのような複雑性に適した手段を手に入れようとしてきた。
3:2 But [34](1. as 2. though 3. unless) social scientists sought to understand larger, more sophisticated networks, they looked to physics for methods suited to this [35](1. flexibility 2. complexity 3. equality).
3:3 そしてそれは双方向の通路なのだ。ネットワーク科学は「物理学者と分子生物学者が敬意を込めて社会科学者の研究を引用し,彼らの発想を借用しているのを見られるまれな分野の一つなのです」と,ニコラス=クリスタキスは語る。この人物は,ハーバード大学の医師・医療社会学者であり,『つながり:私たちの社会的なネットワークのもつ驚くべき力と,それがいかに私たちの暮らしを形作るか」(訳注:邦訳の書名は『つながり:社会的ネットワークの驚くべき力」)の共著者である。
3:3 And it is a two-way street: network science “is one of the rare areas where you see physicists and molecular biologists respectfully citing the work of social scientists and borrowing their ideas,” says Nicholas Christakis, a physician and medical sociologist at Harvard and coauthor of Connected: The Surprising Power of Our Social Networks and How They Shape Our Lives.
■ 第4段落
4:1 ネットワークの基本要素は単純である。それは連絡路(「結合」とも呼ばれる)によって結ばれた結節点からなる。
4:1 The basic elements of a network are simple: it consists of nodes*** connected by links (also called “ties”).
4:2 しかし結節点と連絡路の数が増えるにつれ,ネットワークの取りうる形態の数は劇的に増大する。
4:2 But as the numbers of nodes and links increase, the number of possible forms of the network grows dramatically.
4:3 [36](1. Conversely 2. Otherwise 3. Likewise), there are innumerable possibilities for what a node and a link can represent.
4:4 Structurally simple, yet analytically incredibly complex, networks hold the answers to so many questions that at Harvard alone, the number of researchers studying them may reach three digits.
4:5 この活力あふれる分野の最新研究の一例をこれから示そう。
4:5 Here is a sampling of the newest work in this [37](1. unchanging 2. unfashionable 3. dynamic) field.
■ 第5段落
5:1 クリスタキスとカリフォルニア大学のジェイムズ=H.ファウラーが『つながり』を執筆したのは,それぞれがネットワーク効果(クリスタキスは配偶者の死が自身の健康に及ぼす効果,ファウラーは投票行動の広がり)の特別な事例について研究していることを発見し,彼らが他にどんなことがネットワークを通じて広がりうるかについての関心を共有していることがわかった後のことだった。
5:1 Christakis and University of California’s James H. Fowler wrote Connected after discovering that each was working on a special case of network effects (the effect of a spouse’s death on one’s own health, for Christakis; the spread of voting behavior, for Fowler) and [38](1. realizing 2. to realize 3. realized) they shared an interest in what else could be spreading through networks.
■ 第6段落
6:1 その書物は読者にその分野を案内し,医学,生物学,社会学人類学政治学,経済学,数学,さらにその先の発見を見せてくれる。
6:1 The book guides readers through the field, [39](1. presenting 2. presents 3. presented) findings from medicine, biology, sociology, anthropology, political science, economics, mathematics, and beyond.
6:2 The authors discuss the spread of laughter, tastes in music, sexual behavior, and anxiety over nut allergies.
6:3 The authors note one study that carefully compared the structure of networks of many phenomena and found a strong similarity between the voting patterns of U.S. senators and social bonding among cows.
6:4 They also report on Japanese biologist Toshiyuki Nakagaki’s findings that a kind of mold**** can “collaborate” by spreading out in the form of a network to explore all possible paths to a goal, and that it is more efficient than his graduate students in finding the shortest route [40](1. on 2. beyond 3. through) a maze.
6:5 The book also presents his follow-up studies, in which the mold was as good as or better than humans at creating maps for railway systems in Great Britain and Japan.
6:6 こうした研究は,ネットワークがもっている問題解決能力を示すものだと,彼らは語る。
6:6 These studies, they say, demonstrate the problem-solving power [41](1. capable of 2. possessed by 3. used for) networks.
■ 第7段落
7:1 こうした広範囲に及ぶ,時に驚くべき発見は,今日のその分野を反映している。
7:1 These wide-ranging, sometimes surprising, findings reflect the field today.
7:2 The boundaries between disciplines [42](1. will have become 2. would become 3. are becoming) all but meaningless in network analysis; Christakis’s lab group includes scholars of physics, economics, anthropology, computational biology, sociology, and healthcare policy.
7:3 「しばしば新知識は学問が交差する領域で生まれるのです」と,彼は語る。「そして,ネットワーク科学では,どこを見てもこれが生じているのです」
7:3 “Often new knowledge is produced at the intersection of disciplines,” he says, “and in network science this is happening everywhere we look.”
■ 第8段落
8:1 しかしクリスタキス―ファウラー共同研究の核心は,人間の社会的ネットワークを通じて何が広がっていくのかに関する独創的な研究である。
8:1 But the core of the Christakis-Fowler collaboration is original research on what spreads through human social networks.
8:2 1948年から続いているフラミンガム心臓研究のデータを用いて,2人は(12,000人以上の外部ネットワークにつながった)5,124人の間の,5万以上の社会的な結合を図示した。
8:2 [43](1. By 2. Of 3. With) data from the Framingham Heart Study, which has been going on since 1948, they mapped more than 50,000 social ties among 5,124 people (who were connected to an external network of more than 12,000 people).
8:3 その研究は健康指標のあらゆるものを追跡し,被験者に余すところのない一連の行動――食事と運動,薬物,喫煙,感情――について質問を行ったので,それは豊かな情報源となった。
8:3 Because the study tracked all manner of health markers and asked subjects about an exhaustive list of behaviors―diet and exercise, medications, smoking, emotions―it was [44](1. a rich 2. a prosperous 3. an affluent) source of data.
■ 第9段落
9:1 2人の男たちは彼らの発見を派手に公表し始めた。2007年の『ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン』の論文は,人々が一見すると友人の体重増加によって影響されて自分自身も肥満になるというように,肥満が社会的なネットワークを通じて広まると報告した。
9:1 The two men started publishing their findings with a splash: a 2007 article in the New England Journal of Medicine reporting that obesity spreads through social networks, as people are apparently influenced by friends’ weight gain to become fat themselves.
9:2 さらに込み入っているのは,肥満は3段階離れたところまで及ぶという彼らの発見である。
9:2 More [45](1. irrelevant 2. perplexing 3. obvious) is their finding that obesity spreads through up to three degrees of separation.
9:3 If a subject named a friend who was also in the study, and that friend’s friend became obese, the first subjects chances of becoming obese were roughly 20 percent greater.
9:4 Across one more degree of influence (for instance, husband’s friend’s friend―i.e, three degrees away), the risk was 10 percent greater.
9:5 Weight gain appears to move through friend groups [46](1. versus 2. via 3. without) some unseen mechanism such as changed eating or exercise behavior, or adjustment of social norms regarding weight.
■ 第10段落
10:1 The authors found similar patterns for happiness, loneliness, depression, alcohol consumption, the decision to stop smoking, and even divorce.
10:2 「私たちの健康は,自分自身の生体的要因や,さらには自分自身の選択や活動だけで決まるわけではない」と,彼らは『つながり』の中で書いている。
10:2 “Our health depends on more than our own biology or even our own choices and actions,” they write in Connected.
10:3 「私たちの健康は,まさに文字通り,私たちの周りにいる人々の生体的要因,選択,活動によっても,左右されるのである」
10:3 “Our health also depends quite literally on the biology, choices, and actions of those around us.”
■ 第11段落
11:1 ネットワークの中を広がっていくそれぞれの特徴に対して,クリスタキスとファウラー(また,今日その分野で研究するその他の人々)はどのように,そして誰と誰の間に伝送が生じるかを入念に図表化している。
11:1 [47](1. By 2. For 3. Against) each trait that spreads through networks, Christakis and Fowler (and others working in the field today) carefully chart how, and between whom transmission occurs.
11:2 Does geographic proximity matter?
11:3 Are family relationships more influential than social relationships?
11:4 ともに働く人々はどうだろうか。
11:4 What about people who work together?
11:5 The answers vary depending on what is being transmitted.
■ 第12段落
12:1 Precise knowledge is needed for the type of network-based public-health interventions they envision.
12:2 In addition to knowing what works―in the case of obesity, perhaps distributing healthy recipes, or posting on Facebook or Twitter that you “feel so great after going for a run” to encourage friends to exercise―such interventions require knowing who is most influential, and this may vary from purpose to purpose.
12:3 クリスタキスとファウラーは,ネットワークベースのワクチン接種キャンペーンは,最も多くの社会的な接触をもつ人を標的にすると,全体に及ぶワクチン接種を狙いとするキャンペーンより,費用対効果が3倍高くなるだろうと書いている。
12:3 Christakis and Fowler write that a network-based vaccination campaign, [48](1. consulting 2. excluding 3. targeting) people with the most social contacts, could be three times more cost-effective than a campaign that aims for universal vaccination.
12:4 Campaigns of the latter type over-vaccinate; immunizing only people who are hubs in social networks would enable administering a minimum of doses for maximum effect.
12:5 For instance, recommendations that healthcare workers receive more vaccinations than average citizens follow a similar model, assuming that such workers will have more [49](1. sympathy for 2. contact with 3. knowledge about) sick people and thus are more likely to spread infections.
12:6 ネットワークベースの疾病予防キャンペーンが感染拡大を監視するのにつながりの多い人々を優先するなら,無作為の監視に比べ700倍も効率的になりうる。
12:6 A network-based disease prevention campaign, prioritizing well-connected people when monitoring infection’s spread, could be 700 times more efficient than random monitoring.
■ 第13段落
13:1 しかし,食事と運動ということになると,より多くのつながりをもつ人々に健康的なレシピを勧めてもらったり,運動のメッセージを投稿してもらったりする方がよいのだろうか。それとも,明確な信号が標的になる人の親しい友人から来るようにする方がよいのだろうか。
13:1 But when it comes to diet and exercise, is it better to have people with more connections recommend the healthy recipes and post exercise messages, or to have the positive signals come from close friends of the target?
13:2 その問題はまだ解決されていない。効率的な公衆衛生のための支出がそうした問題への解答如何で決まってしまうというのに。
13:2 That puzzle has not been solved, [50](1. even though 2. unless 3. except) efficient public-health spending depends on the answers to such questions.
13:3 しかし,こうしたネットワークモデルはいつの日かこの答えが出てくるのに不可欠な洞察を提供してくれるはずである。たくさんの政治的,社会的,経済的,その他の問題に対する解答にも,もちろんのことである。
13:3 However, these network models should provide the insight necessary to come up with these answers one day, as well as answers to a host of political, social, economic, and other problems.
*mutation: 突然変異
**daughter cell: 娘細胞(一つの細胞が細胞分裂により二つになったとき、新たにできたそれぞれの細胞をいう。)
***node: 結節点
****mold: カビ




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