Математика любви. Закономерности, доказательства и поиск идеального решения - [11]

В данном случае более целесообразно применять среднее геометрическое, которое основано на умножении, а не на сложении. Для нашего примера, в котором всего два вопроса, формула расчета среднего геометрического[5] будет иметь вид:

(% соответствия Гермионы × % соответствия Гарри)^(½)

или

(99.6 × 9.1)^½ = 30.1 % совместимости.

В среднем геометрическом вместо сложения стоит умножение, что означает, что находится мультипликативная середина: среднее значение должно быть во столько же раз больше меньшего, во сколько большее больше среднего (30,1 % в 3,3 раза больше, чем 9,1 %, и в 3,3 раза меньше, чем 99,6 %). Тем самым мнения обоих участников учитываются более честно. Пусть сам Гарри удовлетворяет всем требованиям Гермионы, но так как его всегда будет раздражать ее неспособность справиться с темными силами, совместимость все равно не превысит 30,1 %.

Вот и все! Обработайте с помощью этого алгоритма сотни доступных вопросов и повторите это для каждого из миллионов пользователей OkCupid – и у вас получится один из самых успешных в мире сайтов знакомств. Подобный алгоритм – один из самых элегантных инструментов изучения личных предпочтений, и неслучайно такие ресурсы, как OkCupid или eHarmony, входят – наряду с Amazon и Netflix – в число самых популярных систем рекомендаций в Сети.

Но если интернет – такая безошибочная сваха, почему у людей все равно то и дело случаются неудачные свидания? Если наука так сильна, то первое же свидание с найденным при помощи этого алгоритма партнером должно стать последним первым свиданием в вашей жизни. Разве не предполагается, что раз алгоритм нашел для вас идеального партнера, на этом все должно закончиться? Но, может быть, анкеты и проценты соответствия – это еще не все?

Измерение взаимопонимания

Однажды, познакомившись в интернете с неким молодым человеком, я отправилась на свидание с ним – и молодой человек не нашел ничего лучше, как украсть мою туфлю прямо посреди ужина. В другом случае я отлучилась в туалет, а вернувшись, обнаружила, что мой новый поклонник успел не только натянуть на себя мой джемпер, но и порвать его. И неважно, насколько детальным был мой онлайн-профиль, и на сколько вопросов я ответила, заполняя анкету – я все равно вдруг обнаруживала, что сижу напротив очередного чудика, которого чрезвычайно интересует, каковы мои рыжие волосы на вкус – похожи ли на клубнику[6]?

Личные предпочтения и списки пожеланий, конечно, хороши в качестве фильтров при поиске кандидатов, соответствующих нашим критериям. Однако за восемьдесят с лишним лет (именно столько лет назад зародилась наука о человеческих отношениях) мы научились одной важной вещи: бесполезно на основе индивидуальных данных пытаться предсказать, насколько хорошо поладит та или иная пара. Это просто не работает.

Проблема в том, что на самом деле мы не очень понимаем, чего ищем, пока не находим это. В отличие от поиска на Amazon или Netflix, когда мы точно знаем, какие книги или фильмы нам нравятся, анкет с данными о наших личных предпочтениях просто-напросто недостаточно для того, чтобы точно предсказать, кто сможет сделать нас счастливыми. Все-таки, по большому счету, найти спутника жизни – это не то же самое, что купить DVD.

Допустим, мы с вами по отдельности любим фильмы с Райаном Гослингом, но это еще не значит, что нам понравится смотреть их вместе. И хотя общее увлечение поможет завязать первый разговор или даже назначить первое свидание, вряд ли это увлечение способно надежно предсказать, насколько мы подходим друг другу в долгосрочной перспективе.

Вполне естественно, что такой банальный индикатор, как общие любимые фильмы, неспособен предсказать наши совместные шансы на успех. Однако с этой задачей не справляются и гораздо более сложные комбинации персональных данных: происхождение, политические убеждения, семейные амбиции и прочее. Ничто из перечисленного не поможет нам сколько-нибудь надежно и достоверно определить, насколько вы и ваш потенциальный партнер совместимы в реальной жизни.

Однажды OkCupid даже признал в посте с ярким заголовком “Мы экспериментируем на людях!”, что ресурс добился лишь ограниченного успеха в подборе пар для долгосрочных отношений. Чтобы проверить эффективность своего алгоритма, программисты заставили компьютер обманывать определенную группу пользователей, сообщая им, что их совместимость с неким кандидатом равна 90 % (в то время как на самом деле она составляла не более 30 %). Эксперимент дал интересные результаты. Среди тех, кто поверил, что их степень взаимного соответствия с потенциальным партнером выше, с 12,4 % до 14,5 % возросла вероятность того, что эти пользователи обменяются первичными сообщениями.

Таким образом, люди более охотно начинают общаться, когда им говорят, что они подходят друг другу, а это означает, что люди верят в алгоритмы – хотя бы в какой-то степени. В этом нет ничего удивительного, но, вероятно, общение быстро заканчивается после того, как потенциальные партнеры выяснят, что на самом деле у них не так уж много общего.

В большинстве случаев именно так и происходило. После первого обмена сообщениями лишь 15 % “обманутых” продолжили беседу и написали по четыре и более новых сообщения – хотя и это гораздо больше, чем 9 % (аналогичный показатель для пользователей, которые заранее знали, что они несовместимы с собеседником).