Neden Geleneksel Randevu Algoritmaları Her Zaman Yenecek?

Geçen hafta, iki bekar kişinin farklı çevrimiçi flört yaklaşımlarını tartışan algoritmalar zamanında aşk hakkında bir makale yazdım.

Peki Amy ve Chris’in hikayeleri arasındaki tepki farkı nedir?

Bunu cevaplamak için, yaptıklarına daha ayrıntılı bakmamız ve onu parçalamamız gerekiyor. Kullandığı matematik Chris’e kıyasla biraz basit görünse de, doğrudan ve sıcak bir şekilde anlatılan bir hikaye.

Kişisel bir hikayeydi.

Hikayesi bir blogcu tarafından yazılmıştır ve matematiğin ve sayıların kötü ve kişisel olmayan tarafını ortaya çıkarmaktadır.

Chris ayrıca gece geç saatlerde algoritmalar üzerinde çalışırken ve yöntemini programlarken araştırmasını bir kenara bırakmış ve odasında uyumuştu.

Sonra eşini bulana kadar 87 farklı kadınla buluşmaya devam etti. Israrının karşılığını aldı!

Hikayesine yapılan tipik yorumlardan bazıları şunlardı:

• “Uzun boylu bir erkekle tanışmak isteyen Asyalı bir kadını aradığı kutuyu işaretlemesi gerekiyordu ve (o) onlardan bir milyar bulacaktı!”
• “Ne zavallı. Çok çaresiz olmalı. Gerçek bir hayat bul!”

Chris’in ve diğer bekarların karşılaştığı sorun, iki zıt durum dikkate alınarak analiz edilebilir: ya birini bulamamak (olmasa da buna “seçicilik sorunu” diyorum) ve aralarından seçim yapamamak. birçok (“bolluk sorunu”).

Bolluk sorunuyla başa çıkmak için, şimdi muhtemelen daha uygun bir şekilde “yönetici sorunu” olarak adlandırılan ünlü “sekreter sorunu” uygulanabilir.

Bu, ilk olarak 50 yıldan daha uzun bir süre önce önerildi ve yönetici pozisyonu için yalnızca belirli sayıda adayla röportaj yapabiliyorsanız, birini ne zaman seçeceğinizi nereden biliyorsunuz?

Diyelim ki dört adayla görüştünüz ve gün geç oluyor. 10 tane daha röportaj mı yapmalısın yoksa daha ileriye mi devam etmelisin?

Matematiğe dönüldüğünde aslında bu ikilemin zarif bir çözümü var. Diyelim ki sadece 10 adayla görüşmeye vaktiniz var. İlk üçünden daha iyi olan ilkini seçmelisiniz.

Matematik dilinde, bu şuna benzer: N/e’den sonraki ilkini seçin, burada N, görüşebileceğiniz aday sayısıdır ve e, doğal logaritmanın temelidir.

Evet, zarif ve GH Hardy de bunu söylerdi. Avustralyalı matematikçi Clio Cresswell bunu “12 bonk kuralı”na daha da uyguladı. Bunun ne anlama geldiğini açıklamama gerek yok.

“Belki akıllı matematik meraklılarının

en iyi algoritmayı bulmak için rekabet edin.”

Ama tarihler nasıl bulunur?

Büyük flört siteleri önemli bir özellik olarak eşleşmeleri önermektedir, ancak eHarmony ve OkCupid gibi siteler için eşleştirme algoritmaları ana özellikleridir.

Üyeler soruları yanıtlar ve ardından bu yanıtlara dayalı olarak bir dizi önerilen eşleşme sağlanır.

Bu siteler, önerilen maçlara bakmak için ne kadar zaman harcadıkları veya profillerine tıklayıp mesaj atıp atmadıkları gibi kullanıcılarının yanıtını ölçerek sistemlerinin çalışıp çalışmadığını kontrol edebildikleri için bunu gerçekleştirebilmelidir.

Bir algoritmanın farklı varyasyonlarının test edilebileceği ve en iyisinin seçilebileceği A/B testini kullanabilirler. Milyonlarca veri noktası ile bu algoritmalar mükemmel olmalı!

Ama tanışma sitelerini kullanan tanıdığım insanların çoğu oldukça şüpheci.

O zaman bu yöntemler nerede yanlış gidiyor?

Northwestern Üniversitesi araştırmacıları Eastwick ve Winkel’e göre asıl sorun, algoritmanın yalnızca girdi verilerine dayanmasıdır, ancak bu başarısız olur çünkü çoğu insan kendilerini mantıklı ve doğru bir şekilde karakterize etmez. Verileri sadece yüzeysel.

Başka bir olası sorun, insanların karmaşık olması ve hesaba katılması gereken çok fazla şey olmasıdır.

Matematiksel bir model oluştururken, sözde “boyutluluğun laneti” vardır.

Matematikçi Jonathan Farley’in bana önerdiği gibi, eğer çok fazla farklı alanınız varsa, “kim kime yakın?” yararlı bir cevabı olmayan bir soru haline gelir.

Yani matematik problemleri gerçekten zor ve daha sonra çevrimiçi flört doğası gereği kişiyi 3 boyutlu olarak yakalamaz – gerçek insanların hormonları ve kokuları ve gözlerine bakma ihtiyacı.

Rüzgarın esebilmesi için fiziksel temasta tanıştığınız kişi, çevrimiçi bir profilden oldukça farklı olabilir.

Çevrimiçi tanışma siteleri ve algoritmaları, kapsamı daraltmak ve tam olarak ne istediğini bulmak için kullanışlıdır. Karmaşık bir dünyada basitleştirme! Bunu hem Amy hem de Chris yaptı ve onlar için çalıştı.

Çevrimiçi flört siteleri hala değişiyor ve Tinder gibi yeni siteler ortamı değiştiriyor.

Peki işler buradan nereye gidiyor?

Belki de akıllı matematik meraklılarının en iyi algoritmayı bulmak için rekabet etmesine izin verin, örneğin müşterilerine mükemmel filmleri tavsiye eden Netflix ödülünde olduğu gibi açık bir ortamda örnek veriler vermek gibi.

O zaman Chris McKinlay ve diğer matematik meraklıları, tüm bekarlar için en iyi algoritmayı oluşturmak için matematik becerilerini kullanabilirler!