WEBVTT

00:00:00.817 --> 00:00:04.269
人們因各種原因使用網際網路。

00:00:05.765 --> 00:00:09.569
結果發現，最熱門的網站類型之一

00:00:09.593 --> 00:00:12.769
是人們私下瀏覽的東西。

00:00:13.639 --> 00:00:15.941
它和好奇心有關，

00:00:16.173 --> 00:00:19.736
和看不太出來但又明顯的
放蕩不羈程度有關，

00:00:19.993 --> 00:00:24.573
整天沉浸在記錄別人
繁殖活動的圈圈裡。

NOTE Paragraph

00:00:24.610 --> 00:00:25.642
（笑聲）

00:00:25.666 --> 00:00:27.916
當然，我在說的是家譜學——

NOTE Paragraph

00:00:27.940 --> 00:00:29.154
（笑聲）

00:00:29.178 --> 00:00:30.880
家族史的研究。

NOTE Paragraph

00:00:31.353 --> 00:00:33.390
說到詳細的家族歷史，

00:00:33.414 --> 00:00:37.357
在每個家庭中，都會
有一個人特別迷戀家譜。

00:00:37.381 --> 00:00:39.094
咱們就稱他為柏尼叔叔吧。

00:00:39.118 --> 00:00:41.756
感恩節晚餐時，你最不希望

00:00:41.780 --> 00:00:44.523
坐到的位子
就是柏尼叔叔的旁邊，

00:00:44.547 --> 00:00:47.768
因為他會一直講某個
古老親戚的獨特細節，

00:00:47.801 --> 00:00:49.351
講到讓你無聊死。

00:00:50.462 --> 00:00:51.724
但，各位都知道，

00:00:51.748 --> 00:00:54.220
凡事都有科學的一面，

00:00:54.644 --> 00:00:57.326
而我們發現，柏尼叔叔的故事

00:00:57.646 --> 00:01:01.078
非常有潛力可以用在
生物醫學研究上。

NOTE Paragraph

00:01:01.306 --> 00:01:04.020
我們讓柏尼叔叔
和他的家譜學者夥伴們

00:01:04.044 --> 00:01:08.712
透過家譜網站 geni.com
來記錄他們的家譜。

00:01:09.198 --> 00:01:11.326
當使用者將他們的家譜
上傳到該網站，

00:01:11.350 --> 00:01:13.040
網站會掃描他們的親戚，

00:01:13.064 --> 00:01:15.139
如果發現和既有的家譜樹有吻合，

00:01:15.163 --> 00:01:18.773
就會把既有的家譜
和那新的家譜合併起來。

00:01:19.768 --> 00:01:22.718
結果就是建造出了很大的家譜，

00:01:22.742 --> 00:01:26.221
超越了家譜學者
個人能做到的程度。

00:01:26.808 --> 00:01:30.304
如今，針對全世界數百萬人

00:01:30.312 --> 00:01:32.778
重覆這個流程，

00:01:32.802 --> 00:01:38.334
我們就能將全人類的家譜
外包給群眾來做。

NOTE Paragraph

00:01:39.292 --> 00:01:41.099
我們用這個網站，

00:01:41.123 --> 00:01:45.521
將一億兩千五百萬人連結起來，

00:01:45.737 --> 00:01:48.258
成為單一家譜樹。

00:01:48.967 --> 00:01:51.755
我無法在這裡的螢幕上
畫出這個家譜樹，

00:01:51.779 --> 00:01:54.087
因為這個家譜樹中的人數

00:01:54.104 --> 00:01:56.376
比螢幕的畫素還要多。

00:01:56.505 --> 00:02:01.515
但，可以取其中一部分
六千人的家譜給各位看。

00:02:02.159 --> 00:02:04.521
每個綠色節點代表一個人。

00:02:05.060 --> 00:02:07.661
紅色節點代表婚姻關係，

00:02:07.933 --> 00:02:10.343
連線則代表親子關係。

00:02:10.557 --> 00:02:12.929
在家譜的中間可以看到祖先。

00:02:12.953 --> 00:02:15.245
在外圍則是後代。

00:02:15.269 --> 00:02:18.683
這個家譜樹大約涵蓋了七個世代。

NOTE Paragraph

00:02:19.692 --> 00:02:22.926
當我們把人數增加到七萬人時，

00:02:22.950 --> 00:02:24.778
就會變成這樣——

00:02:24.802 --> 00:02:29.132
相對我們所有的資料，
這仍然只是冰山一角。

00:02:29.629 --> 00:02:34.442
儘管如此，各位已經可以
看出有巨大的家譜樹形成了，

00:02:34.466 --> 00:02:37.121
當中有許多遠親。

NOTE Paragraph

00:02:37.610 --> 00:02:40.744
仰賴家譜學者的努力，

00:02:40.768 --> 00:02:43.871
我們可以回到數百年前。

00:02:44.418 --> 00:02:47.859
比如，這是亞歷山大 · 漢密爾頓，

00:02:47.883 --> 00:02:50.358
生於 1755 年。

00:02:50.872 --> 00:02:54.636
亞歷山大是美國第一位財政部長，

00:02:54.660 --> 00:02:58.674
但主要由於一部流行的
百老匯音樂劇而廣為人知。

00:02:59.137 --> 00:03:04.059
我們發現亞歷山大
在娛樂圈有更深厚的人脈。

00:03:04.083 --> 00:03:06.194
事實上，他是……

00:03:06.781 --> 00:03:08.001
凱文貝肯的血親！

NOTE Paragraph

00:03:08.025 --> 00:03:10.057
（笑聲）

NOTE Paragraph

00:03:10.081 --> 00:03:12.687
他們兩人都是十三世紀

00:03:12.711 --> 00:03:14.921
一位蘇格蘭女子的後裔。

00:03:15.049 --> 00:03:18.151
所以，可以說亞歷山大漢密爾頓

00:03:18.175 --> 00:03:21.363
是凱文貝肯的三十五度宗譜。
（改自「六度分離」）

NOTE Paragraph

00:03:21.387 --> 00:03:22.828
（笑聲）

NOTE Paragraph

00:03:22.852 --> 00:03:26.337
我們的家譜樹有數百萬個
像這樣的故事。

NOTE Paragraph

00:03:28.113 --> 00:03:32.779
我們投入許多心力
去驗證我們資料的品質。

00:03:33.027 --> 00:03:34.714
利用 DNA，我們發現，

00:03:34.729 --> 00:03:39.379
我們的資料中有 0.3% 的
母子關係是錯的，

00:03:39.716 --> 00:03:43.459
這很符合在二次大戰之前
美國的領養率。

NOTE Paragraph

00:03:44.847 --> 00:03:46.632
就父系的這一面來說，

00:03:46.656 --> 00:03:48.617
狀況就沒這麼好了：

00:03:50.149 --> 00:03:55.492
我們的資料中，1.9% 的
父子關係是錯的。

00:03:55.773 --> 00:03:57.983
我看到這邊有些人在笑。

00:03:58.160 --> 00:03:59.877
就如各位所想的——

00:03:59.901 --> 00:04:01.690
世界上有很多師奶殺手級的男人。

00:04:01.714 --> 00:04:02.778
（笑聲）

00:04:02.802 --> 00:04:05.878
然而，這 1.9% 的父子關係錯誤率

00:04:05.910 --> 00:04:08.584
不是我們數據獨有的 。

00:04:08.608 --> 00:04:11.677
過去用臨床等級家譜所做的研究，

00:04:11.701 --> 00:04:13.922
也有發現近似的錯誤率。

00:04:14.254 --> 00:04:16.779
所以我們的資料品質算不錯，

00:04:16.803 --> 00:04:18.936
那並不讓人意外。

00:04:18.960 --> 00:04:22.616
我們的系譜學家對正確記錄

00:04:22.647 --> 00:04:26.428
他們的家族史有著濃厚的興趣。

NOTE Paragraph

00:04:28.594 --> 00:04:33.121
我們可以善用這些資料，
來了解人類的量化資訊，

00:04:33.209 --> 00:04:35.805
比如，人口統計相關的問題。

00:04:35.829 --> 00:04:39.853
這是我們的資料在世界地圖上的樣子。

00:04:40.250 --> 00:04:44.731
每一個畫素就是
活在某個時點的一個人。

00:04:44.755 --> 00:04:46.435
因為我們有非常多資料，

00:04:46.459 --> 00:04:49.240
各位可以看見許多國家的輪廓，

00:04:49.264 --> 00:04:51.363
特別是西方世界的國家。

00:04:51.387 --> 00:04:56.558
在這段影片中，我們根據
1400~1900 年間出生的人，

00:04:56.590 --> 00:05:00.031
將剛才那張地圖做分層，

00:05:00.055 --> 00:05:03.196
再將結果和已知的
移民事件做比對。

00:05:03.482 --> 00:05:06.647
這支影片會讓各位看到，
我們資料中最深遠的連結，

00:05:06.671 --> 00:05:10.129
會一路連到記錄
保存得比較好的英國，

00:05:10.154 --> 00:05:13.436
接著再隨西方殖民路線散播出去。

00:05:13.460 --> 00:05:15.006
咱們來看看影片。

00:05:15.143 --> 00:05:16.752
（音樂）

00:05:16.776 --> 00:05:19.117
〔出生年：〕

00:05:19.705 --> 00:05:21.996
〔1492 年：哥倫布藍色海洋航行時期〕

00:05:23.661 --> 00:05:26.133
〔1620 年：五月花號在麻州靠岸〕

00:05:26.726 --> 00:05:28.908
〔1652 年：荷蘭人在南非定居〕

00:05:32.321 --> 00:05:35.507
〔1788 年：英國開始將受刑者運往澳洲〕

00:05:35.531 --> 00:05:38.122
〔1836 年：奧勒岡小徑
初次被移民使用〕

00:05:38.149 --> 00:05:41.332
〔所有活動〕

NOTE Paragraph

00:05:43.851 --> 00:05:45.394
我很愛這支影片。

NOTE Paragraph

00:05:45.418 --> 00:05:50.511
既然有這些移民事件
作為家族的脈絡，

00:05:50.535 --> 00:05:52.718
我們就能問像這樣的問題：

00:05:52.742 --> 00:05:56.212
先生和太太的出生地，

00:05:56.236 --> 00:05:58.815
通常距離多遠？

00:05:59.072 --> 00:06:02.749
在人口統計學上，
這距離扮演很關鍵的角色，

00:06:02.773 --> 00:06:06.454
因為人們遷移建構家庭的模式

00:06:06.478 --> 00:06:10.391
會決定基因在地理
區域上如何散播。

00:06:10.706 --> 00:06:13.034
我們用我們的資料
來分析這個距離，

00:06:13.058 --> 00:06:16.611
我們發現，在過去
用的方式並不困難。

00:06:16.626 --> 00:06:19.220
他們只會和鄰近村落的人結婚。

00:06:19.958 --> 00:06:23.663
但，工業革命讓我們的
愛情生活變複雜了。

00:06:23.687 --> 00:06:28.022
現今，機票大家可以付擔得起，
再加上線上社群媒體，

00:06:28.271 --> 00:06:33.099
人們通常從出生地遷移一百多公里，

00:06:33.123 --> 00:06:36.122
去尋找靈魂伴侶。

NOTE Paragraph

00:06:36.339 --> 00:06:39.876
現在各位可能會問：
好吧，從一個地方遷移到另一個地方

00:06:39.876 --> 00:06:43.534
去建構家庭的苦差事是誰在做呢？

00:06:43.548 --> 00:06:47.275
是男方或女方？

00:06:47.752 --> 00:06:49.907
我們用我們的資料來解這個問題，

00:06:49.931 --> 00:06:52.525
至少，在過去三百年間，

00:06:52.549 --> 00:06:55.792
我們發現從一地移民到另一地

00:06:55.816 --> 00:06:59.452
去組成家庭的苦差事是女方在做。

00:06:59.476 --> 00:07:02.577
這些結果在統計上是顯著的，

00:07:02.601 --> 00:07:06.072
所以男人比較懶是有科學根據的。

NOTE Paragraph

00:07:06.096 --> 00:07:09.252
（笑聲）

NOTE Paragraph

00:07:09.276 --> 00:07:11.812
我們可以從人口統計相關的問題

00:07:11.836 --> 00:07:14.749
換到詢問人類健康相關的問題。

00:07:14.773 --> 00:07:16.260
比如，我們可以問

00:07:16.284 --> 00:07:19.143
人與人之間的壽命差異，

00:07:19.166 --> 00:07:22.465
受到遺傳變異的影響有多大？

00:07:22.988 --> 00:07:27.518
過去有研究分析
雙胞胎壽命的相關性

00:07:27.542 --> 00:07:29.216
來解答這個問題。

00:07:29.411 --> 00:07:33.061
他們估計，人與人
之間的壽命差異，

00:07:33.110 --> 00:07:36.142
有四分之一是來自遺傳變異。

00:07:36.688 --> 00:07:39.286
但，雙胞胎之間的關聯性
有許多可能成因，

00:07:39.310 --> 00:07:41.614
包括各種環境的影響，

00:07:41.638 --> 00:07:43.260
或共同的家庭。

00:07:44.411 --> 00:07:48.164
大型家譜樹讓我們有機會
分析這些近親，

00:07:48.188 --> 00:07:49.395
比如雙胞胎，

00:07:49.419 --> 00:07:52.503
到遠房親戚，甚至第四代表親。

00:07:52.749 --> 00:07:55.438
這樣我們就能建立穩健的模型，

00:07:55.462 --> 00:07:58.604
從環境因素中

00:07:58.604 --> 00:08:01.191
分離出遺傳變異的貢獻來。

00:08:01.379 --> 00:08:04.278
我們用我們的資料進行這項分析，

00:08:04.302 --> 00:08:07.741
我們發現，遺傳變異只解釋了

00:08:07.773 --> 00:08:12.923
15% 的個體壽命差異 。

00:08:14.760 --> 00:08:17.516
平均而言，就是五年之差。

00:08:18.316 --> 00:08:23.024
所以，基因對壽命的影響
沒有我們以前想的那麼大。

00:08:23.675 --> 00:08:25.811
我認為這是大好消息，

00:08:26.438 --> 00:08:29.731
因為那就表示我們的行為
與壽命有較大的關係。

00:08:30.533 --> 00:08:34.807
比如，抽菸就能影響
十年的壽命——

00:08:34.831 --> 00:08:37.477
是基因影響的兩倍。

NOTE Paragraph

00:08:38.236 --> 00:08:40.525
我們還有更驚人的發現，

00:08:40.549 --> 00:08:42.041
就在我們從做家譜樹到

00:08:42.065 --> 00:08:46.797
請家譜學家幫我們整理 DNA 資訊
並做眾包後發現的。

00:08:46.821 --> 00:08:48.845
結果很驚人。

00:08:49.255 --> 00:08:53.170
可能很難想像，
但柏尼叔叔和他的朋友

00:08:53.194 --> 00:08:55.840
所創造出來的 DNA 法醫鑑定能力

00:08:55.864 --> 00:08:59.423
甚至比目前的聯邦調查局還要強。

00:09:00.862 --> 00:09:03.266
當你把 DNA 放入大型的家譜樹中，

00:09:03.290 --> 00:09:05.407
就能有效地創造出
如燈塔般的光束，

00:09:05.407 --> 00:09:08.352
從 DNA 的源頭者放射出與

00:09:08.376 --> 00:09:11.579
數百名遠親的連結光束。

00:09:12.505 --> 00:09:15.418
在家譜中放入數個燈塔，

00:09:15.442 --> 00:09:19.162
就能針對一個未知的人
做 DNA 三角定位，

00:09:19.186 --> 00:09:21.900
原理和 GPS 使用多個衛星

00:09:21.908 --> 00:09:24.472
來定位一個地點的方法相同。

NOTE Paragraph

00:09:25.226 --> 00:09:28.850
有個主要的例子可以說明
這項技術有多強大，

00:09:28.874 --> 00:09:31.549
那就是追捕金州（加州）殺手，

00:09:32.612 --> 00:09:37.140
他是美國史上
最惡名昭彰的罪犯之一。

00:09:37.164 --> 00:09:40.110
聯邦調查局尋找這個人

00:09:40.493 --> 00:09:43.056
已經超過四十年。

00:09:43.588 --> 00:09:45.247
他們有他的 DNA，

00:09:45.447 --> 00:09:48.797
但他從來沒有出現在
任何警方資料庫中。

00:09:49.447 --> 00:09:54.062
大約一年前，聯邦調查局
去諮詢了一位基因系譜學家，

00:09:54.183 --> 00:09:58.133
她建議他們將他的 DNA
上傳到一項家譜服務中，

00:09:58.157 --> 00:10:00.555
這項服務能找出遠親。

00:10:01.117 --> 00:10:02.273
他們照做了，

00:10:02.297 --> 00:10:05.989
找到了金州殺手的第三代表親。

00:10:06.013 --> 00:10:08.357
他們建立了一個很大的家譜樹，

00:10:08.381 --> 00:10:10.219
掃描樹狀圖上的不同分支，

00:10:10.259 --> 00:10:12.799
直到他們找到完美匹配

00:10:12.823 --> 00:10:15.677
金州殺手資訊的檔案。

00:10:15.701 --> 00:10:17.845
他們從這個人身上取得 DNA

00:10:17.869 --> 00:10:21.342
並發現跟他們手上的 DNA 相匹配。

00:10:21.372 --> 00:10:25.419
他們逮捕了這個人，
這麼多年後終於將他繩之以法。

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從那之後，基因系譜學家就開始

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和美國執法單位合作，

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使用這項技術來抓罪犯。

00:10:35.521 --> 00:10:37.977
光是在過去六個月，

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他們就用這項技術破了
超過二十件長年未破的案件。

NOTE Paragraph

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很幸運，我們有柏尼叔叔
和他的家譜學家夥伴們。

00:10:49.045 --> 00:10:52.414
這些人不只是業餘愛好者。

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他們還是滿懷熱情

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能說「我們是誰」的公民科學家，

00:10:59.065 --> 00:11:03.523
他們知道過去是通向未來的鑰匙。

NOTE Paragraph

00:11:04.067 --> 00:11:05.250
感謝各位。

00:11:05.314 --> 00:11:08.783
（掌聲）