Khoa học lãng mạn: Giải thưởng Nobel kinh tế năm nay dạy chúng ta về hẹn hò trực tuyến

Giải Nobel Kinh tế năm nay được trao cho Alvin Roth của Harvard và Lloyd Shapley của UCLA và được trao cho “lý thuyết phân bổ ổn định và thực hành thiết kế thị trường.” Cơ quan tương ứng của họ tập trung vào cách phù hợp nhất với từng cặp cá nhân con người (hoặc mọi thứ) dựa trên sở thích và mong muốn của họ.

Điều này phải làm gì với hẹn hò trực tuyến, bạn hỏi?

Điều gì là phù hợp và tại sao nó lại quan trọng?

Kết hợp là quá trình phân bổ tài nguyên bằng cách ghép nối các yếu tố, biến hoặc tác nhân khác nhau theo cách tốt nhất hoặc hiệu quả nhất. Phù hợp có thể được sử dụng cho rất nhiều thứ: phù hợp với hiến tạng, bác sĩ với bệnh viện, tuyển sinh đại học, hôn nhân, thậm chí hẹn hò tốc độ.

Để xác định cách kết hợp hiệu quả nhất, Shapley đã phát triển một loạt các thuật toán - công thức phức tạp - sắp xếp và tổ chức các sở thích của người dùng liên quan đến người khác để tạo ra các trận đấu giữa số lượng lớn người, tập dữ liệu lớn, v.v. thử nghiệm trong thế giới thực. Thuật toán chấp nhận trả chậm của Gale-Shapley tìm thấy 'các kết hợp ổn định', đó là điều xảy ra khi tất cả các kết quả phù hợp trong một tập hợp lớn các tùy chọn được thực hiện sao cho không có cách nào khác để mọi người có thể làm tốt hơn.

Lý thuyết trò chơi cho biết đây là cách tối ưu để sử dụng các trang web hẹn hò

Một thuật toán rõ ràng là hữu ích trong các thiết lập y tế và giáo dục, nhưng nó cũng có thể áp dụng cho những gì gọi là đầu tư quan trọng nhất mà chúng ta thực hiện trong cuộc đời: chọn một đối tác sống (hoặc quan trọng khác). Những người đoạt giải Nobel năm nay tập trung chủ yếu vào hôn nhân - nhưng công việc của họ có thể áp dụng cho hẹn hò nữa không?

Tóm lại: có. Trong một ngành công nghiệp trị giá hơn 4 tỷ đô la như hẹn hò trực tuyến, giải quyết các vấn đề về thuật toán của bạn. Rất nhiều.

Một bài báo học thuật của một số nhà kinh tế khác, Kết hợp và sắp xếp trong Hẹn hò trực tuyến, giải thích tại sao các thuật toán này có thể mạnh mẽ và hiệu quả như vậy. Nghiên cứu áp dụng thuật toán Gale-Schapley cho một tập dữ liệu từ một dịch vụ hẹn hò trực tuyến ẩn danh, để thấy rằng trang web đã tạo một công việc tốt khi tạo các kết quả phù hợp "hiệu quả."

Nghiên cứu điển hình: OkCupid

OkCupid, một trang web hẹn hò miễn phí với 7 triệu người dùng được mua lại vào năm ngoái bởi Match.com, tuyên bố rằng, "hệ thống phù hợp của chúng tôi là tốt nhất trong kinh doanh và bạn có thể dễ dàng đào tạo nó để tìm các kết quả phù hợp nhất cho bạn." thật? Họ và các trang web hẹn hò trực tuyến khác có sử dụng các thuật toán vững chắc như người đoạt giải Nobel năm nay khi họ đề xuất các trận đấu hay không?

OkCupid đưa ra một xấp xỉ thô của thuật toán của nó để sử dụng công cộng. Hãy nhớ rằng không có hai công ty dịch vụ hẹn hò nào sử dụng chính xác cùng một thuật toán - OkCupid hiện tại thậm chí còn có bằng sáng chế đang chờ xử lý. Nhưng một số bài học phổ quát có thể được rút ra từ toán học của sự lãng mạn.

Trong một trường hợp giả định mà 10 phụ nữ và 10 người đàn ông phải được xuất hiện dựa trên sở thích của họ, thuật toán Gale-Shapley dạy chúng ta đá quý này:

“Thiết lập cụ thể của thuật toán hóa ra có những hậu quả phân phối quan trọng; điều quan trọng là liệu quyền đề xuất có được trao cho phụ nữ hay không - như trong ví dụ của chúng ta - hay với đàn ông. Nếu phụ nữ đề xuất, kết quả tốt hơn cho họ hơn là nếu đàn ông đề xuất, bởi vì một số phụ nữ kết thúc với những người đàn ông họ thích hơn, và không có phụ nữ nào tồi tệ hơn nếu đàn ông được trao quyền đề xuất. Thật vậy, kết quả phù hợp là tốt hơn cho phụ nữ hơn bất kỳ kết hợp ổn định nào khác. ”

Điều này có thể tương tự với lời khuyên OkCupid quản trị viên cung cấp cho phụ nữ mới OkCupid: càng có nhiều tin nhắn bạn gửi, bạn càng thành công và hài lòng hơn khi tìm thấy các kết quả phù hợp. Có vẻ như chủ động là cách để đi, cho dù bạn đang nói một đề xuất hay chỉ gửi một tin nhắn đầu tiên.

Thuật toán hẹn hò trực tuyến có phù hợp với bạn không? Chúng tôi nghĩ có một điều chắc chắn: thời gian rảnh của bạn tốt hơn vào những ngày so với các thuật toán tìm kiếm trên Internet.