Videnskaben om romantik: Hvad årets nobelpris i økonomi lærer os om online dating

Årets Nobelpris i økonomi gik til Alvin Roth fra Harvard og Lloyd Shapley fra UCLA og blev tildelt for "teorien om stabile tildelinger og praksis for markedsdesign." Deres respektive arbejdsgrupper fokuserer på, hvordan man bedst kan matche par enkeltpersoner mennesker (eller ting) baseret på deres præferencer og ønsker.

Hvad har dette at gøre med online dating, spørger du?

Hvad matcher og hvorfor betyder det noget?

Matchning er processen med tildeling af ressourcer ved at sammenkoble forskellige faktorer, variabler eller agenter på den bedste eller mest effektive måde. Matchning kan bruges til mange ting: matchende organdonationer, læger med hospitaler, kollegium indlæggelser, ægteskab, lige hastighedsdatering.

For at finde ud af, hvordan man kan fungere optimalt, udviklede Shapley en række algoritmer - komplekse formler - at sortere og organisere folks præferencer i forhold til andre for at skabe kampe blandt mange mennesker, store datasæt mv. Roth satte dem derefter til testen i den virkelige verden. Den Gale-Shapley udskudte accept algoritme finder 'stabile matchings', hvilket er hvad der sker, når alle kampe i et stort sæt af muligheder er lavet sådan, at der ikke er nogen anden måde, at alle kan blive bedre afværget.

Spilteori siger, at dette er den optimale måde at bruge dating sites på

En sådan algoritme er tydelig nyttig i sundheds- og uddannelsesinstitutionerne, men det kan også gælde for, hvad nogle kalder den vigtigste investering, vi laver i vores liv: at vælge en livspartner (eller en betydelig anden). Årets Nobelprisvinnere fokuserede hovedsageligt på ægteskab - men kan deres arbejde også anvendes til dating?

Kort sagt: ja. I en over 4 milliarder branche som online dating, får din algoritme ret spørgsmål. En masse.

Et akademisk papir fra flere andre økonomer, matching og sortering i online dating, forklarer, hvorfor disse algoritmer kan være så magtfulde og effektive. Forskningen anvender Gale-Schapley-algoritmen til et datasæt fra en anonym online dating service for at finde ud af, at hjemmesiden gjorde et godt jobskabende skabende kampe, der er "omtrent effektive".

Case Study: OkCupid

OkCupid, et gratis dating site med 7 millioner brugere, der blev erhvervet sidste år af Match.com, hævder, at "vores matchende system er det bedste i erhvervslivet, og du kan nemt træne det for at finde de bedste kampe til dig." Er dette rigtigt? Gør de og andre online datingwebsites algoritmer så solide som årets nobelprisvindere, når de anbefaler gode kampe?

OkCupid lægger en grov tilnærmelse af sin algoritme til offentlig brug. Husk, at ingen to dating servicefirmaer bruger den nøjagtige samme algoritme - OkCupid har i øjeblikket selv et patent på sin egen side. Men nogle universelle lektioner kan hentes fra romantikens matematik.

I et hypotetisk tilfælde, hvor 10 kvinder og 10 mænd skal matches op baseret på deres præferencer, lærer Gale-Shapley-algoritmen os denne perle:

"Den specifikke opsætning af algoritmen viste sig at have vigtige fordelingsmæssige konsekvenser; Det betyder meget, om kvindernes ret til at foreslå er - som i vores eksempel - eller mændene. Hvis kvinderne foreslår, er resultatet bedre for dem end mændene foreslår, fordi nogle kvinder vender op med mænd, kan de lide bedre, og ingen kvinder er værre væk, end hvis mændene havde fået ret til at foreslå. Faktisk er den resulterende matchning bedre for kvinderne end nogen anden stabil matchning."

Dette kan være analogt med rådene OkCupid-administratorer giver kvinder nye til OkCupid: Jo flere meddelelser du sender, jo mere succesfulde og tilfredse vil du være ved at finde passende kampe. Det lyder som om at være proaktiv, er vejen at gå, uanset om du taler et forslag eller bare sender en første besked.

Vil online dating algoritmer arbejde for dig? Vi synes at en ting er for sikker: din fritid er bedre brugt på datoer end på internettet på jagt ned algoritmer.