1
00:00:00,817 --> 00:00:04,269
人們因各種原因使用網際網路。

2
00:00:05,765 --> 00:00:09,569
結果發現，最熱門的網站類型之一

3
00:00:09,593 --> 00:00:12,769
是人們私下瀏覽的東西。

4
00:00:13,639 --> 00:00:15,941
它和好奇心有關，

5
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，

6
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。

7
00:00:24,610 --> 00:00:25,642
（笑聲）

8
00:00:25,666 --> 00:00:27,916
當然，我在說的是家譜學——

9
00:00:27,940 --> 00:00:29,154
（笑聲）

10
00:00:29,178 --> 00:00:30,880
家族史的研究。

11
00:00:31,353 --> 00:00:33,390
說到詳細的家族歷史，

12
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。

13
00:00:37,381 --> 00:00:39,094
咱們就稱他為柏尼叔叔吧。

14
00:00:39,118 --> 00:00:41,756
感恩節晚餐時，你最不希望

15
00:00:41,780 --> 00:00:44,523
坐到的位子
就是柏尼叔叔的旁邊，

16
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，

17
00:00:47,801 --> 00:00:49,351
講到讓你無聊死。

18
00:00:50,462 --> 00:00:51,724
但，各位都知道，

19
00:00:51,748 --> 00:00:54,220
凡事都有科學的一面，

20
00:00:54,644 --> 00:00:57,326
而我們發現，柏尼叔叔的故事

21
00:00:57,646 --> 00:01:01,078
非常有潛力可以用在
生物醫學研究上。

22
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

23
00:01:04,044 --> 00:01:08,712
透過家譜網站 geni.com
來記錄他們的家譜。

24
00:01:09,198 --> 00:01:11,326
當使用者將他們的家譜
上傳到該網站，

25
00:01:11,350 --> 00:01:13,040
網站會掃描他們的親戚，

26
00:01:13,064 --> 00:01:15,139
如果發現和既有的家譜樹有吻合，

27
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。

28
00:01:19,768 --> 00:01:22,718
結果就是建造出了很大的家譜，

29
00:01:22,742 --> 00:01:26,221
超越了家譜學者
個人能做到的程度。

30
00:01:26,808 --> 00:01:30,304
如今，針對全世界數百萬人

31
00:01:30,312 --> 00:01:32,778
重覆這個流程，

32
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。

33
00:01:39,292 --> 00:01:41,099
我們用這個網站，

34
00:01:41,123 --> 00:01:45,521
將一億兩千五百萬人連結起來，

35
00:01:45,737 --> 00:01:48,258
成為單一家譜樹。

36
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，

37
00:01:51,779 --> 00:01:54,087
因為這個家譜樹中的人數

38
00:01:54,104 --> 00:01:56,376
比螢幕的畫素還要多。

39
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。

40
00:02:02,159 --> 00:02:04,521
每個綠色節點代表一個人。

41
00:02:05,060 --> 00:02:07,661
紅色節點代表婚姻關係，

42
00:02:07,933 --> 00:02:10,343
連線則代表親子關係。

43
00:02:10,557 --> 00:02:12,929
在家譜的中間可以看到祖先。

44
00:02:12,953 --> 00:02:15,245
在外圍則是後代。

45
00:02:15,269 --> 00:02:18,683
這個家譜樹大約涵蓋了七個世代。

46
00:02:19,692 --> 00:02:22,926
當我們把人數增加到七萬人時，

47
00:02:22,950 --> 00:02:24,778
就會變成這樣——

48
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。

49
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，

50
00:02:34,466 --> 00:02:37,121
當中有許多遠親。

51
00:02:37,610 --> 00:02:40,744
仰賴家譜學者的努力，

52
00:02:40,768 --> 00:02:43,871
我們可以回到數百年前。

53
00:02:44,418 --> 00:02:47,859
比如，這是亞歷山大 · 漢密爾頓，

54
00:02:47,883 --> 00:02:50,358
生於 1755 年。

55
00:02:50,872 --> 00:02:54,636
亞歷山大是美國第一位財政部長，

56
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。

57
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。

58
00:03:04,083 --> 00:03:06,194
事實上，他是……

59
00:03:06,781 --> 00:03:08,001
凱文貝肯的血親！

60
00:03:08,025 --> 00:03:10,057
（笑聲）

61
00:03:10,081 --> 00:03:12,687
他們兩人都是十三世紀

62
00:03:12,711 --> 00:03:14,921
一位蘇格蘭女子的後裔。

63
00:03:15,049 --> 00:03:18,151
所以，可以說亞歷山大漢密爾頓

64
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」）

65
00:03:21,387 --> 00:03:22,828
（笑聲）

66
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。

67
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。

68
00:03:33,027 --> 00:03:34,714
利用 DNA，我們發現，

69
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，

70
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。

71
00:03:44,847 --> 00:03:46,632
就父系的這一面來說，

72
00:03:46,656 --> 00:03:48,617
狀況就沒這麼好了：

73
00:03:50,149 --> 00:03:55,492
我們的資料中，1.9% 的
父子關係是錯的。

74
00:03:55,773 --> 00:03:57,983
我看到這邊有些人在笑。

75
00:03:58,160 --> 00:03:59,877
就如各位所想的——

76
00:03:59,901 --> 00:04:01,690
世界上有很多師奶殺手級的男人。

77
00:04:01,714 --> 00:04:02,778
（笑聲）

78
00:04:02,802 --> 00:04:05,878
然而，這 1.9% 的父子關係錯誤率

79
00:04:05,910 --> 00:04:08,584
不是我們數據獨有的 。

80
00:04:08,608 --> 00:04:11,677
過去用臨床等級家譜所做的研究，

81
00:04:11,701 --> 00:04:13,922
也有發現近似的錯誤率。

82
00:04:14,254 --> 00:04:16,779
所以我們的資料品質算不錯，

83
00:04:16,803 --> 00:04:18,936
那並不讓人意外。

84
00:04:18,960 --> 00:04:22,616
我們的系譜學家對正確記錄

85
00:04:22,647 --> 00:04:26,428
他們的家族史有著濃厚的興趣。

86
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，

87
00:04:33,209 --> 00:04:35,805
比如，人口統計相關的問題。

88
00:04:35,829 --> 00:04:39,853
這是我們的資料在世界地圖上的樣子。

89
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。

90
00:04:44,755 --> 00:04:46,435
因為我們有非常多資料，

91
00:04:46,459 --> 00:04:49,240
各位可以看見許多國家的輪廓，

92
00:04:49,264 --> 00:04:51,363
特別是西方世界的國家。

93
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，

94
00:04:56,590 --> 00:05:00,031
將剛才那張地圖做分層，

95
00:05:00,055 --> 00:05:03,196
再將結果和已知的
移民事件做比對。

96
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，

97
00:05:06,671 --> 00:05:10,129
會一路連到記錄
保存得比較好的英國，

98
00:05:10,154 --> 00:05:13,436
接著再隨西方殖民路線散播出去。

99
00:05:13,460 --> 00:05:15,006
咱們來看看影片。

100
00:05:15,143 --> 00:05:16,752
（音樂）

101
00:05:16,776 --> 00:05:19,117
〔出生年：〕

102
00:05:19,705 --> 00:05:21,996
〔1492 年：哥倫布藍色海洋航行時期〕

103
00:05:23,661 --> 00:05:26,133
〔1620 年：五月花號在麻州靠岸〕

104
00:05:26,726 --> 00:05:28,908
〔1652 年：荷蘭人在南非定居〕

105
00:05:32,321 --> 00:05:35,507
〔1788 年：英國開始將受刑者運往澳洲〕

106
00:05:35,531 --> 00:05:38,122
〔1836 年：奧勒岡小徑
初次被移民使用〕

107
00:05:38,149 --> 00:05:41,332
〔所有活動〕

108
00:05:43,851 --> 00:05:45,394
我很愛這支影片。

109
00:05:45,418 --> 00:05:50,511
既然有這些移民事件
作為家族的脈絡，

110
00:05:50,535 --> 00:05:52,718
我們就能問像這樣的問題：

111
00:05:52,742 --> 00:05:56,212
先生和太太的出生地，

112
00:05:56,236 --> 00:05:58,815
通常距離多遠？

113
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，

114
00:06:02,773 --> 00:06:06,454
因為人們遷移建構家庭的模式

115
00:06:06,478 --> 00:06:10,391
會決定基因在地理
區域上如何散播。

116
00:06:10,706 --> 00:06:13,034
我們用我們的資料
來分析這個距離，

117
00:06:13,058 --> 00:06:16,611
我們發現，在過去
用的方式並不困難。

118
00:06:16,626 --> 00:06:19,220
他們只會和鄰近村落的人結婚。

119
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。

120
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，

121
00:06:28,271 --> 00:06:33,099
人們通常從出生地遷移一百多公里，

122
00:06:33,123 --> 00:06:36,122
去尋找靈魂伴侶。

123
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

124
00:06:39,876 --> 00:06:43,534
去建構家庭的苦差事是誰在做呢？

125
00:06:43,548 --> 00:06:47,275
是男方或女方？

126
00:06:47,752 --> 00:06:49,907
我們用我們的資料來解這個問題，

127
00:06:49,931 --> 00:06:52,525
至少，在過去三百年間，

128
00:06:52,549 --> 00:06:55,792
我們發現從一地移民到另一地

129
00:06:55,816 --> 00:06:59,452
去組成家庭的苦差事是女方在做。

130
00:06:59,476 --> 00:07:02,577
這些結果在統計上是顯著的，

131
00:07:02,601 --> 00:07:06,072
所以男人比較懶是有科學根據的。

132
00:07:06,096 --> 00:07:09,252
（笑聲）

133
00:07:09,276 --> 00:07:11,812
我們可以從人口統計相關的問題

134
00:07:11,836 --> 00:07:14,749
換到詢問人類健康相關的問題。

135
00:07:14,773 --> 00:07:16,260
比如，我們可以問

136
00:07:16,284 --> 00:07:19,143
人與人之間的壽命差異，

137
00:07:19,166 --> 00:07:22,465
受到遺傳變異的影響有多大？

138
00:07:22,988 --> 00:07:27,518
過去有研究分析
雙胞胎壽命的相關性

139
00:07:27,542 --> 00:07:29,216
來解答這個問題。

140
00:07:29,411 --> 00:07:33,061
他們估計，人與人
之間的壽命差異，

141
00:07:33,110 --> 00:07:36,142
有四分之一是來自遺傳變異。

142
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，

143
00:07:39,310 --> 00:07:41,614
包括各種環境的影響，

144
00:07:41,638 --> 00:07:43,260
或共同的家庭。

145
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，

146
00:07:48,188 --> 00:07:49,395
比如雙胞胎，

147
00:07:49,419 --> 00:07:52,503
到遠房親戚，甚至第四代表親。

148
00:07:52,749 --> 00:07:55,438
這樣我們就能建立穩健的模型，

149
00:07:55,462 --> 00:07:58,604
從環境因素中

150
00:07:58,604 --> 00:08:01,191
分離出遺傳變異的貢獻來。

151
00:08:01,379 --> 00:08:04,278
我們用我們的資料進行這項分析，

152
00:08:04,302 --> 00:08:07,741
我們發現，遺傳變異只解釋了

153
00:08:07,773 --> 00:08:12,923
15% 的個體壽命差異 。

154
00:08:14,760 --> 00:08:17,516
平均而言，就是五年之差。

155
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。

156
00:08:23,675 --> 00:08:25,811
我認為這是大好消息，

157
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。

158
00:08:30,533 --> 00:08:34,807
比如，抽菸就能影響
十年的壽命——

159
00:08:34,831 --> 00:08:37,477
是基因影響的兩倍。

160
00:08:38,236 --> 00:08:40,525
我們還有更驚人的發現，

161
00:08:40,549 --> 00:08:42,041
就在我們從做家譜樹到

162
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。

163
00:08:46,821 --> 00:08:48,845
結果很驚人。

164
00:08:49,255 --> 00:08:53,170
可能很難想像，
但柏尼叔叔和他的朋友

165
00:08:53,194 --> 00:08:55,840
所創造出來的 DNA 法醫鑑定能力

166
00:08:55,864 --> 00:08:59,423
甚至比目前的聯邦調查局還要強。

167
00:09:00,862 --> 00:09:03,266
當你把 DNA 放入大型的家譜樹中，

168
00:09:03,290 --> 00:09:05,407
就能有效地創造出
如燈塔般的光束，

169
00:09:05,407 --> 00:09:08,352
從 DNA 的源頭者放射出與

170
00:09:08,376 --> 00:09:11,579
數百名遠親的連結光束。

171
00:09:12,505 --> 00:09:15,418
在家譜中放入數個燈塔，

172
00:09:15,442 --> 00:09:19,162
就能針對一個未知的人
做 DNA 三角定位，

173
00:09:19,186 --> 00:09:21,900
原理和 GPS 使用多個衛星

174
00:09:21,908 --> 00:09:24,472
來定位一個地點的方法相同。

175
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，

176
00:09:28,874 --> 00:09:31,549
那就是追捕金州（加州）殺手，

177
00:09:32,612 --> 00:09:37,140
他是美國史上
最惡名昭彰的罪犯之一。

178
00:09:37,164 --> 00:09:40,110
聯邦調查局尋找這個人

179
00:09:40,493 --> 00:09:43,056
已經超過四十年。

180
00:09:43,588 --> 00:09:45,247
他們有他的 DNA，

181
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。

182
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，

183
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，

184
00:09:58,157 --> 00:10:00,555
這項服務能找出遠親。

185
00:10:01,117 --> 00:10:02,273
他們照做了，

186
00:10:02,297 --> 00:10:05,989
找到了金州殺手的第三代表親。

187
00:10:06,013 --> 00:10:08,357
他們建立了一個很大的家譜樹，

188
00:10:08,381 --> 00:10:10,219
掃描樹狀圖上的不同分支，

189
00:10:10,259 --> 00:10:12,799
直到他們找到完美匹配

190
00:10:12,823 --> 00:10:15,677
金州殺手資訊的檔案。

191
00:10:15,701 --> 00:10:17,845
他們從這個人身上取得 DNA

192
00:10:17,869 --> 00:10:21,342
並發現跟他們手上的 DNA 相匹配。

193
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。

194
00:10:26,172 --> 00:10:28,829
從那之後，基因系譜學家就開始

195
00:10:28,861 --> 00:10:32,105
和美國執法單位合作，

196
00:10:32,129 --> 00:10:35,186
使用這項技術來抓罪犯。

197
00:10:35,521 --> 00:10:37,977
光是在過去六個月，

198
00:10:38,226 --> 00:10:42,522
他們就用這項技術破了
超過二十件長年未破的案件。

199
00:10:44,203 --> 00:10:48,839
很幸運，我們有柏尼叔叔
和他的家譜學家夥伴們。

200
00:10:49,045 --> 00:10:52,414
這些人不只是業餘愛好者。

201
00:10:52,602 --> 00:10:55,099
他們還是滿懷熱情

202
00:10:55,123 --> 00:10:59,021
能說「我們是誰」的公民科學家，

203
00:10:59,065 --> 00:11:03,523
他們知道過去是通向未來的鑰匙。

204
00:11:04,067 --> 00:11:05,250
感謝各位。

205
00:11:05,314 --> 00:11:08,783
（掌聲）