Waarom traditionele dating altijd de algoritmen zal verslaan

Vorige week schreef ik een artikel over liefde in de tijd van algoritmen, waarin de verschillende online datingbenaderingen van twee alleenstaanden werden besproken.

Dus wat is het verschil in reactie tussen de verhalen van Amy en Chris?

Om dit te beantwoorden, moeten we in meer detail kijken naar wat ze deden en het opsplitsen. Hoewel de wiskunde die ze gebruikte nogal elementair lijkt in vergelijking met die van Chris, is het een verhaal dat direct en op een warme manier wordt verteld.

Het was een persoonlijk verhaal.

Zijn verhaal is geschreven door een blogger en brengt de slechte en onpersoonlijke kant van wiskunde en cijfers naar voren.

Chris had ook zijn onderzoek opzij gezet en in zijn hokje geslapen, terwijl hij ’s avonds laat werkte aan algoritmen en zijn methode programmeerde.

Daarna ontmoette hij 87 verschillende vrouwen op dates totdat hij zijn match vond. Zijn doorzettingsvermogen wierp zijn vruchten af!

Enkele van de typische opmerkingen bij zijn verhaal waren:

• “Hij hoefde alleen maar het vakje aan te vinken dat hij op zoek was naar een Aziatische vrouw die een lange man wilde ontmoeten en (hij) zou er een miljard hebben gevonden!”
• ‘Wat een loser. Hij moet zo wanhopig zijn. Zoek een echt leven!’

Het probleem waarmee Chris en andere singles worden geconfronteerd, kan worden geanalyseerd door twee tegengestelde gevallen te overwegen: ofwel iemand niet kunnen vinden (ik noem dit het “kieskeurigheidsprobleem”, hoewel dat niet zo is) en het niet kunnen kiezen uit de velen (het “overvloedsprobleem”).

Om het overvloedprobleem aan te pakken, kan men het beroemde ‘secretaresseprobleem’ toepassen, dat nu waarschijnlijk beter het ‘beheerdersprobleem’ wordt genoemd.

Dit werd meer dan 50 jaar geleden voor het eerst voorgesteld en stelt dat als je maar een bepaald aantal kandidaten voor de administratieve functie kunt interviewen, hoe weet je dan wanneer je er een moet kiezen?

Stel dat u vier kandidaten hebt geïnterviewd en dat het al laat op de dag wordt. Moet je er nog 10 interviewen of doorgaan?

Wanneer men zich tot wiskunde wendt, is er eigenlijk een elegante oplossing voor dit dilemma. Stel dat u tijd heeft om slechts 10 kandidaten te interviewen. Je moet de eerste kiezen die beter is dan de eerste drie.

In wiskundige taal ziet dit er als volgt uit: kies de eerste na N/e, waarbij N het aantal kandidaten is dat je kunt interviewen en e de basis is van de natuurlijke logaritme.

Ja, het is elegant en dat is wat GH Hardy zou zeggen. De Australische wiskundige Clio Cresswell heeft dit verder toegepast op de ’12 bonk-regel’. Ik hoef niet uit te leggen wat dat betekent.

“Misschien laten de slimme wiskunde geeks

concurreren om het beste algoritme te vinden.”

Maar hoe vind je datums?

De belangrijkste datingsites hebben overeenkomsten aanbevolen als een belangrijk kenmerk, maar voor sites zoals eHarmony en OkCupid is hun matching-algoritme hun belangrijkste kenmerk.

Leden beantwoorden vragen en op basis van deze antwoorden wordt een reeks aanbevolen overeenkomsten weergegeven.

Deze sites zouden dit moeten kunnen laten werken omdat ze kunnen controleren of hun systeem werkt door de respons van hun gebruikers te meten, zoals hoe lang ze besteden aan het bekijken van hun aanbevolen matches of als ze op hun profiel klikken en ze een bericht sturen.

Ze kunnen A/B-testen gebruiken waarbij verschillende varianten van een algoritme kunnen worden getest en de beste kan worden gekozen. Met miljoenen datapunten zouden deze algoritmen perfect moeten zijn!

Maar de meeste mensen die ik ken die datingsites hebben gebruikt, zijn nogal sceptisch.

Waar gaan deze methoden dan mis?

Volgens Eastwick en Winkel, onderzoekers van de Northwestern University, is het probleem dat het algoritme alleen vertrouwt op de invoergegevens, maar dit mislukt omdat de meeste mensen zichzelf niet op een logische en nauwkeurige manier karakteriseren. Hun gegevens zijn slechts oppervlakkig.

Een ander mogelijk probleem is dat mensen ingewikkeld zijn en dat er gewoon te veel dingen zijn om rekening mee te houden.

Bij het maken van een wiskundig model is er de zogenaamde ‘vloek van dimensionaliteit’.

Zoals de wiskundige Jonathan Farley me heeft voorgesteld, als je te veel verschillende velden hebt, “wie staat er dicht bij wie?” wordt een vraag zonder bruikbaar antwoord.

Dus de wiskundige problemen zijn echt moeilijk, en dan is online daten van nature niet van toepassing op de persoon in 3D – echte mensen hormonen en geur en de noodzaak om in de ogen te worden gekeken.

Wie je in fysiek contact ontmoet, zodat de wind ertussen kan waaien, kan heel anders zijn dan een online profiel.

De online datingsites en hun algoritmen zijn handig om de reikwijdte te verkleinen en precies te vinden wat men zoekt. Vereenvoudiging in een complexe wereld! Zowel Amy als Chris hebben dit gedaan en het werkte voor hen.

Online datingsites veranderen nog steeds, en nieuwe zoals Tinder veranderen het landschap.

Dus waar gaan de dingen vanaf hier?

Laat de slimme wiskundenerds misschien wedijveren om het beste algoritme te vinden, zoals het geven van voorbeeldgegevens in een open omgeving zoals bij de Netflix-prijs, die bestond uit het aanbevelen van de perfecte films aan hun klanten.

Dan konden Chris McKinlay en andere wiskundenerds hun wiskundige vaardigheden toepassen om het beste algoritme voor alle singles te maken!