Математический подход к выбору девушки*. Правило 37%

В наше время многие находят вторую половинку в интернете: на тематических форумах и в онлайн-сообществах, в играх и на сайтах знакомств, в приложениях вроде «Тиндера», где знакомства вообще поставлены на конвейер. Если десять лет назад 22% всех браков в США начинались со знакомства в интернете, то сейчас доля онлайн-знакомств превысила 39%. По сути, интернет стал основным способом знакомства мужчин и женщин, как долговременного, так и краткосрочного. Это очень удобно для гиков и специалистов с техническим образованием, поскольку мы получаем конкурентное преимущество, используя привычные инструменты. Например, можно поддерживать десятки чат-сессий в десктопном приложении или применять методы численного анализа в Excel/Google Sheets.

*Примечание. Под «девушкой» здесь и далее подразумевается любой объект, поочерёдно рассматриваемый из ограниченного пула схожих объектов с отличающимися характеристиками. Это может быть не только девушка, но и мужчина, квартира для съёма, автомобиль на вторичном рынке, домик в деревне, работодатель и т. д.

Если вы работали с приложениями для знакомств, то понимаете главную проблему: как выбрать оптимальный вариант из множества опций, которые рассматриваются по очереди? Проще говоря, когда остановиться?

Если вариант почти подходит по ряду параметров, то стоит остановится на нём или же отвергнуть — и продолжать поиск? Что будет оптимальной стратегией в условиях непредсказуемости и недостатка информации? К счастью, у этой проблемы есть чёткое математическое решение. В 2017 году математик из Кембриджского университета Марианна Фрайбергер вывела правило 37%, которое назвала основным правилом стратегического дейтинга.

Проблему выбора можно сформулировать следующим образом:

Какое количество возможных вариантов нужно перебрать, чтобы получить наилучший результат? С точки зрения математики, ответом будет 37%.

Оригинальное правило звучит так:

На практике вы не можете знать, с каким количеством женщин вы потенциально способны встретиться, поэтому придётся устанавливать рациональные ожидания. Вот примерный алгоритм:

Алгоритм можно адаптировать для разных ситуаций, но базовый принцип остаётся тем же:

Это правило не противоречит простой житейской мудрости: если выбрать слишком рано, то велик риск неоптимального выбора с последующим разочарованием. А если продолжать перебирать варианты до бесконечности, то все хорошие варианты разберут. То есть должен существовать некий оптимум.

На рис. 1 общий пул кандидатов обозначен как N, а количество просмотренных кандидатов (назначенных свиданий) принято за M. Напоминаем, что по условиям алгоритма после M мы делаем окончательный выбор и останавливается на лучшем из всех, кого видели до сих пор. Крестиком обозначен идеальный кандидат в пуле, которого мы ищем.

Наша задача — вычислить оптимальное соотношение M/N, которое необходимо для нахождения.

Для этого вычисляется вероятность P (M, N) встретить X после просмотра M кандидатов. Очевидно, что если встретился среди , то мы упустили свой шанс и в остальной выборке никого лучше уже не найдём. Поэтому соотношение M/N не должно быть слишком большим и не может быть равно 1 (вероятность встретить там максимальный Х равно 1/N). С другой стороны, оно не может быть и слишком маленьким, потому что тогда найденный объект будет ниже максимально возможного Х по оценке, что приведёт к печальной ситуации в долговременной перспективе:

Если сложить вероятности встретить для каждого последующего свидания, то получается:

Для каждого N мы хотим выбрать M с максимальной вероятностью P (M, N), то есть:

Если подставить сюда выражения из предыдущих уравнений, то получится:

Аналогично, для следующего человека M + 1 получается:

В эти формулы можно подставлять настоящие цифры. Скажем, у нас выборка из четырёх девушек (N = 4). В данном случае существует единственное значение M, которое удовлетворяет равенству, это 1.

То есть по алгоритму мы должны проигнорировать первую девушку (25% выборки), а из оставшихся выбрать первую же, которая будет лучше неё.

Если произвести такой расчёт для других размеров выборки, то можно выяснить, что с определённого размера выборки значение приближается к , а именно . В частности, для выборки в сотни девушек это будет значение , отсюда и «правило 37%». Всё просто.

Примечание. Задачу о разборчивой невесте (она же задача о секретаре или проблема остановки выбора), вероятно, впервые сформулировал математик Меррилл М. Флад в 1949 году. Первая публикация была сделана Мартином Гарднером в журнале Scientific American за февраль 1960 года (Who Solved the Secretary Problem?).

Из расчётов выше можно понять, что для выбора оптимального объекта нам нужны критерии выбора, по которым мы можем их сравнивать и оценивать.

Понятно, что у каждого человека эти критерии свои, это может быть физическая привлекательность, ум, обаяние, чувство юмора, весёлый характер, добродушие, материальная состоятельность, уверенность в себе, счастье, здоровье, рост/вес и т. д. Какими бы критериями вы ни руководствовались, можно их формализовать и оценивать численно, чтобы сравнивать объекты друг с другом по общей оценке, но это не принципиально, потому что человек всё равно подсознательно выводит общую оценку, не вдаваясь в подкатегории. Достаточно простой оценки от 1 до 10, чтобы выбрать оптимальный результат по формуле выше.

Если нет желания пользоваться сайтами/приложениями для знакомств, то существует альтернатива — попросить девушек самих заполнять анкету, если они хотят с вами встречаться. Например, писатель и рационалист Якоб Фалькович (Jacob Falkovich) опубликовал такие анкеты для всех претенденток, которые хотят вступить с ним в платонические или романтические отношения:

Можно пойти ещё дальше. Другой интеллектуал и рационалист Деймон Саси (Damon Sasi) не просто разместил анкету на персональном сайте, но и открыл страничку с отзывами от бывших партнёрш (обе отзываются положительно, но отмечают отдельные недостатки субъекта).

Публикация на личном сайте (или в твиттере) анкеты для свиданий — отличная альтернатива сайтам знакомств. Такая анкета показывает, что вы открыты для отношений. По идее, среди посетителей вашего сайта только те девушки, которых привлекает ваша личность и/или работа, то есть первоначальный отбор проведён.

Даже если у вас нет личного сайта, можно создать документ Date Me в Google Docs или Dropbox Paper c описанием своей личности, фотографиями и списком того, что вы хотите от отношений. Вот пример такого документа от симпатичной программистки Кэтрин Олссон (Catherine Olsson) из компании AnthropicAI:

Ссылка публикуется в твиттере и соцсетях, в профиле на Хабре и т. д. Такая анкета с самопрезентацией сама по себе отсеивает неподходящих кандидатов. Остаются только те, кому вы действительно нравитесь. Сама Кэтрин называет эту стратегию «оптимизацией для партнёрских отношений».

А сайты знакомств тогда вообще не нужны.

В любом случае, «правило 37%» действует не только в отношении знакомств, но и для любых объектов, которые вы рассматриваете по очереди и хотите выбрать оптимальный.

Автор: Анатолий Ализар

Источник: блог компании RUVDS. Заказывайте быстрые и надёжные VDS/VPS серверы в аренду на нашем сайте 🚀

#tinder #дейтинг #отношения #лонг #лонгрид #ruvds