“आसपास के लोगों के पास मुझसे ज़्यादा दोस्त हैं और वे ज़्यादा मज़े कर रहे हैं…” क्या आपने कभी SNS (सोशल मीडिया) देखते हुए ऐसा महसूस किया है?
दरअसल, ऐसा महसूस होना आपके स्वभाव या अलोकप्रिय होने के कारण नहीं है। यह एक गणितीय सत्य है जिसे नेटवर्क सिद्धांत और सांख्यिकी द्वारा सिद्ध किया गया है, जिसे “मित्रता का विरोधाभास (Friendship Paradox)” कहा जाता है।
1991 में समाजशास्त्री स्कॉट फेल्ड (Scott Feld) द्वारा खोजा गया यह विरोधाभास एक ऐसी घटना की व्याख्या करता है जो हमारे अंतर्ज्ञान के विपरीत है: “ज्यादातर लोगों के दोस्तों की संख्या उनके दोस्तों के दोस्तों की संख्या से कम होती है।”
ऐसा क्यों होता है कि “दोस्तों के पास ज़्यादा दोस्त होते हैं”?
संक्षेप में कहें तो, यह एक साधारण सैंपलिंग पूर्वाग्रह (sampling bias) के कारण होता है: “जिन लोगों के कई दोस्त होते हैं (जो लोकप्रिय होते हैं), वे कई लोगों की फ्रेंड लिस्ट में दिखाई देते हैं।”
आइए इसे एक साधारण नेटवर्क (ग्राफ़) के माध्यम से समझते हैं।
इस छोटी सी दुनिया में चार लोग हैं: एलिस, बॉब, चार्ली और डेविड। चार्ली “लोकप्रिय” है और अन्य तीनों का दोस्त है। बाकी तीन केवल चार्ली के दोस्त हैं।
आइए प्रत्येक व्यक्ति के दोस्तों की संख्या देखें:
- एलिस के दोस्तों की संख्या: 1
- बॉब के दोस्तों की संख्या: 1
- डेविड के दोस्तों की संख्या: 1
- चार्ली के दोस्तों की संख्या: 3 सभी के दोस्तों की औसत संख्या है: $(1 + 1 + 1 + 3) / 4 = 1.5$ लोग।
अब, आइए “प्रत्येक व्यक्ति के ‘दोस्तों के दोस्तों की संख्या’ का औसत” निकालें:
- एलिस के दोस्त (चार्ली) के दोस्तों की संख्या: 3
- बॉब के दोस्त (चार्ली) के दोस्तों की संख्या: 3
- डेविड के दोस्त (चार्ली) के दोस्तों की संख्या: 3
- चार्ली के दोस्तों (एलिस, बॉब, डेविड) के दोस्तों की औसत संख्या: $(1 + 1 + 1) / 3 = 1$
अब, प्रत्येक व्यक्ति के लिए “स्वयं” की तुलना उनके “दोस्तों के औसत” से करते हैं:
- एलिस: स्वयं (1) < दोस्तों का औसत (3)
- बॉब: स्वयं (1) < दोस्तों का औसत (3)
- डेविड: स्वयं (1) < दोस्तों का औसत (3)
- चार्ली: स्वयं (3) > दोस्तों का औसत (1)
4 में से 3 लोग (75% लोग) ऐसी स्थिति में हैं जहाँ “उनके दोस्तों के पास उनसे ज़्यादा दोस्त हैं।” लोकप्रिय चार्ली की उपस्थिति आसपास के सभी लोगों के “दोस्तों के औसत” को काफी बढ़ा देती है।
गणितीय प्रमाण: प्रसरण (Variance) है कुंजी
आइए इसे एक गणितीय सूत्र के रूप में व्यक्त करें। नेटवर्क सिद्धांत में, मान लीजिए किसी व्यक्ति $v$ के दोस्तों की संख्या (डिग्री) $k(v)$ है। पूरे नेटवर्क में दोस्तों की औसत संख्या $\mu$ है, और दोस्तों की संख्या का प्रसरण (variance) $\sigma^2$ है।
फेल्ड के प्रमाण के अनुसार, “यादृच्छिक (randomly) चुने गए दोस्त के दोस्तों की संख्या” का अपेक्षित मान (expected value) इस प्रकार है:
$$ \text{दोस्तों के दोस्तों का औसत} = \mu + \frac{\sigma^2}{\mu} $$प्रसरण $\sigma^2$ का मान हमेशा 0 या उससे अधिक होता है। दूसरे शब्दों में, उस असंभव स्थिति को छोड़कर जहाँ सभी के पास दोस्तों की संख्या बिल्कुल समान हो ($\sigma^2 = 0$), निम्नलिखित असमानता हमेशा सत्य होती है:
$$ \mu + \frac{\sigma^2}{\mu} > \mu $$“दोस्तों के दोस्तों का औसत” हमेशा “समग्र औसत दोस्तों की संख्या” से अधिक होता है।
वास्तविक जीवन और SNS (जैसे X या Instagram) में, कुछ ही लोगों के लाखों फ़ॉलोअर्स (दोस्त) होते हैं, जबकि अधिकांश लोगों के केवल कुछ दर्जनों या सैकड़ों दोस्त होते हैं। इसका अर्थ है कि प्रसरण $\sigma^2$ बहुत बड़ा है, जिसके कारण इस विरोधाभास का प्रभाव और भी मजबूत हो जाता है।
अनुप्रयोग: महामारी और टीकाकरण
मित्रता का विरोधाभास केवल SNS मनोविज्ञान तक सीमित नहीं है। इसका उपयोग वास्तविक दुनिया की सामाजिक चुनौतियों, विशेष रूप से संक्रामक रोग नियंत्रण में बहुत प्रभावी ढंग से किया जा सकता है।
मान लीजिए कि टीकों (vaccines) की संख्या सीमित है और आप सोच रहे हैं कि किसे टीका लगाया जाए। बेतरतीब ढंग से (randomly) टीका लगाने की तुलना में एक अधिक प्रभावी तरीका है:
- लोगों को बेतरतीब ढंग से चुनें।
- उन्हें टीका लगाने के बजाय, उन लोगों को टीका लगाएँ जिन्हें वे “दोस्त” मानते हैं।
ऐसा क्यों? क्योंकि मित्रता के विरोधाभास के कारण, बेतरतीब ढंग से चुने गए व्यक्ति के “दोस्त” के पास औसतन अधिक कनेक्शन होने (यानी हब होने) की संभावना अधिक होती है। ऐसे लोगों को प्राथमिकता के आधार पर टीका लगाने से, जिनके कनेक्शन ज़्यादा हैं, पूरे नेटवर्क में संक्रमण के फैलाव को काफी हद तक धीमा किया जा सकता है।
निष्कर्ष
जब आप SNS देखते हैं और महसूस करते हैं कि “बाकी सभी के पास मुझसे अधिक दोस्त हैं और वे बेहतर जीवन जी रहे हैं,” तो यह कोई भ्रम नहीं है, बल्कि नेटवर्क की संरचना द्वारा उत्पन्न एक गणितीय अनिवार्यता है।
चूँकि लोकप्रिय लोग कई लोगों के नेटवर्क में दिखाई देते हैं, हम अनिवार्य रूप से ऐसे सैंपल्स देख रहे होते हैं जो “औसत से अधिक लोकप्रिय” होते हैं। इसलिए, अगली बार जब आप SNS देखकर निराश होने लगें, तो इस सूत्र को ज़रूर याद रखें:
$$ \mu + \frac{\sigma^2}{\mu} > \mu $$