Por qué las citas tradicionales siempre superan a los algoritmos

La semana pasada escribí un artículo sobre el amor en la época de los algoritmos, que discutía los diferentes enfoques de citas en línea de dos personas solteras.

Entonces, ¿cuál es la diferencia de respuesta entre las historias de Amy y Chris?

Para responder a esto, debemos analizar con más detalle lo que hicieron y desglosarlo. Si bien las matemáticas que usó parecen algo elementales en comparación con las de Chris, es una historia contada de manera directa y cálida.

Fue una historia personal.

Su historia está escrita por un bloguero y saca a relucir el lado malo e impersonal de las matemáticas y los números.

Chris también había dejado a un lado su investigación y dormía en su cubículo, mientras trabajaba hasta altas horas de la noche en algoritmos y programaba su método.

Luego pasó a conocer a 87 mujeres diferentes en citas hasta que encontró su pareja. ¡Su persistencia dio sus frutos!

Algunos de los comentarios típicos a su historia fueron:

• «Solo necesitaba marcar la casilla que estaba buscando a una mujer asiática que quería conocer a un chico alto y (él) ¡habría encontrado mil millones de ellos!»
• «Qué perdedor. Debe estar tan desesperado. ¡Consiga una vida real!»

El problema que enfrentan Chris y otros solteros se puede analizar considerando dos casos opuestos: o no poder encontrar a alguien (llamo a esto el «problema de la exigencia», aunque no lo es) y no poder elegir entre los muchos (el «problema de la abundancia»).

Para lidiar con el problema de la abundancia, se puede aplicar el famoso «problema de la secretaria», ahora probablemente más apropiadamente llamado el «problema administrativo».

Esto se propuso por primera vez hace más de 50 años y establece que si solo puede entrevistar a un cierto número de candidatos para el puesto de administrador, ¿cómo sabe cuándo elegir uno?

Digamos que ha entrevistado a cuatro candidatos y se está haciendo tarde. ¿Deberías entrevistar a 10 más o seguir adelante?

Cuando uno recurre a las matemáticas, en realidad hay una solución elegante a este dilema. Digamos que tiene tiempo para entrevistar solo a 10 candidatos. Debe elegir el primero que sea mejor que los tres primeros.

En lenguaje matemático, esto se ve así: elija el primero después de N / e, donde N es el número de candidatos que puede entrevistar ye es la base del logaritmo natural.

Sí, es elegante y eso es lo que diría GH Hardy. El matemático australiano Clio Cresswell ha aplicado esto más a la «regla de los 12 bonk». No necesito explicar lo que eso significa.

«Quizás dejemos que los expertos en matemáticas

compite para encontrar el mejor algoritmo «.

Pero, ¿cómo se encuentran las fechas?

Los principales sitios de citas han recomendado coincidencias como característica clave, pero para sitios como eHarmony y OkCupid, su algoritmo de coincidencia es su característica principal.

Los miembros responden preguntas y luego, basándose en estas respuestas, se proporciona un conjunto de coincidencias recomendadas.

Estos sitios deberían poder hacer que esto funcione porque pueden verificar si su sistema está funcionando midiendo la respuesta de sus usuarios, como el tiempo que pasan mirando sus coincidencias recomendadas o si hacen clic en sus perfiles y les envían un mensaje.

Pueden usar pruebas A / B en las que se pueden probar diferentes variaciones de un algoritmo y elegir la mejor. ¡Con millones de puntos de datos, estos algoritmos deberían ser perfectos!

Pero la mayoría de las personas que conozco que han utilizado sitios de citas son bastante escépticas.

Entonces, ¿dónde van mal estos métodos?

Según Eastwick y Winkel, investigadores de la Universidad de Northwestern, el problema real es que el algoritmo solo se basa en sus datos de entrada, pero esto falla porque la mayoría de las personas no se caracterizan a sí mismas de una manera lógica y precisa. Sus datos son simplemente superficiales.

Otro posible problema es que las personas son complicadas y hay demasiadas cosas que tener en cuenta.

Al hacer un modelo matemático, existe la llamada «maldición de la dimensionalidad».

Como me sugirió el matemático Jonathan Farley, si tiene demasiados campos diferentes, «¿quién está cerca de quién?» se convierte en una pregunta sin respuesta útil.

Entonces, los problemas matemáticos son realmente difíciles, y luego las citas en línea por su naturaleza no capturan a la persona en 3-D: hormonas y olores de personas reales y la necesidad de ser mirado a los ojos.

Con quién te encuentras en contacto físico para que el viento pueda soplar puede ser bastante diferente de un perfil en línea.

Los sitios de citas en línea y sus algoritmos son útiles para reducir el alcance y encontrar exactamente lo que uno quiere. ¡Simplificación en un mundo complejo! Tanto Amy como Chris hicieron esto, y les funcionó.

Los sitios de citas en línea todavía están cambiando, y los nuevos como Tinder están cambiando el panorama.

Entonces, ¿a dónde van las cosas desde aquí?

Quizás dejar que los geeks inteligentes de las matemáticas compitan para encontrar el mejor algoritmo, como dar datos de muestra en un entorno abierto como con el premio Netflix, que consistía en recomendar las películas perfectas a sus clientes.

¡Entonces Chris McKinlay y otros fanáticos de las matemáticas podrían aplicar sus habilidades matemáticas para crear el mejor algoritmo para todos los solteros!