Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

داخل أوك كيوبيد: حسابات المواعدة على الانترنت- كريستيان رودر

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

المترجم: Mahmoud Aghiorly المدقّق: Anwar Dafa-Alla

Hello, my name is Christian Rudder,

مرحبا، اسمي هوكرستيان دادير

and I was one of the founders of OkCupid.

أنا أحد مؤسسي "أوك كيوبيد " ( موافق يا ساعي الحب )

It's now one of the biggest dating sites in the United States.

و هو واحد من أكبر مواقع " المواعدة " في الولايات المتحدة.

Like most everyone at the site, I was a math major,

مثل أي شخص تقريبا يعمل في الموقع

تخصصي الأساسي هو الرياضيات و كما تعلمون

As you may expect, we're known for the analytic approach we take to love.

نحن - كموقع - معروفون بالنهج التحليلية

حينما يتعلق الامر بالحب

و نطلق على تلك النهج التي نملكها بخوارزمية المطابقة

We call it our matching algorithm.

خوارزمية "أوك كيوبيد" للمطابقة

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

تساعدنا في أن نقرر ما إذا كان ينبغي على شخصين الخروج بموعد أم لا

whether two people should go on a date.

We built our entire business around it.

كل عمل الموقع مبني على هذا

Now, algorithm is a fancy word,

الخوارزميات هي عالم سحري بحد ذاته

and people like to drop it like it's this big thing.

والناس عادة تستخدم هذا التعريف لوصف الامور المعقدة

But really, an algorithm is just a systematic,

ولكن حقاً الخوارزميات تتبع اسلوب منهجي فقط لا اكثر

step-by-step way to solve a problem.

تعمل خطوة خطوة لحل مشكلة ما

It doesn't have to be fancy at all.

و ليست سحرية على الاطلاق

في هذا الدرس سوف أشرح

Here in this lesson,

I'm going to explain how we arrived at our particular algorithm,

آلية عمل خوارزمية موقعنا و كيف وصلنا اليها

لكي تعي كيف تعمل و كيف نعمل نحن

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

بداية لماذا تعتبر الخوارزميات مهمة ؟

Why does this lesson even exist?

و لماذا أنا أقدم هذا الدرس ؟ ما هي أهميته ؟

Well, notice one very significant phrase I used above:

حسناً تذكروا العبارة التي استخدمت أعلاه

they are a step-by-step way to solve a problem,

" تعمل خطوة خطوة لحل مشكلة ما "

and as you probably know, computers excel at step-by-step processes.

كما تعلمون

تتفوق أجهزة الكمبيوتر في عمليات التحليل خطوة بخطوة

A computer without an algorithm

جهاز كمبيوتر بدون خوارزمية

هو أساسا جهاز مكلف لا قيمة له

is basically an expensive paperweight.

And since computers are such a pervasive part of everyday life,

ونظرا لأن أجهزة الكمبيوتر جزء هام في حياتنا اليومية

algorithms are everywhere.

فالخوارزميات إذاً في كل مكان

The math behind OkCupid's matching algorithm is surprisingly simple.

الرياضيات التي تقف خلف خوارزمية "أوك كيوبيد"

هي خوارزمية بسيطة بصورة عجيبة

It's just some addition, multiplication, a little bit of square roots.

انها عبارة عن خليط

من عمليات الضرب

و قليلاً من الجذور التربيعية

The tricky part in designing it

يعد تصميم الخوارزميات الجزء الأصعب فيها

was figuring out how to take something mysterious,

خاصة ان كانت تتعلق في معرفة شيء غامض

human attraction,

مثل الانجذاب بين البشر

and break it into components that a computer can work with.

وتقسيمه -الانجذاب بين البشر- إلى مكونات يمكن لجهاز كمبيوتر أن يتعامل معها

حسنا، البيانات أهم ما نحتاجه لكي ندرس الانجذاب بين البشر

The first thing we needed to match people up was data,

something for the algorithm to work with.

فهي شيء يمكن للخوارزمية التعامل معه

The best way to get data quickly from people is to just ask for it.

و أفضل طريقة للحصول على البيانات بسرعة

هي أن تطرح الأسئلة

So we decided that OkCupid should ask users questions,

لذا بداية قررنا أن نطرح الأسئلة على مستخدمي "أوك كيوبيد"

stuff like, "Do you want to have kids one day?"

أسئلة من مثل "هل تريد أن تنجب الأطفال ذات يوم ؟"

و "ما هو تواتر استخدامك لفرشاة الأسنان ؟"،

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

"هل تحب أفلام الرعب؟"

And big stuff like, "Do you believe in God?"

واسئلة أعمق من مثل "هل تؤمن بوجود الله؟"

Now, a lot of the questions are good for matching like with like,

الكثير من هذه الأسئلة جيدة و تفيد

فيما يخص المطابقة بين شخصين متشابههين

that is, when both people answer the same way.

عندما يجاوب كلاهما على ذات السؤال بذات الاجابة

For example, two people who are both into scary movies

فعلى سبيل المثال عندما يهتم شخصان بأفلام الرعب

are probably a better match than one person who is and one who isn't.

فهم على الأرجح أكثر تطابقاً و أقوم للمواعدة

من شخص يحب أفلام الرعب

و آخر لا يحبها

But what about a question like,

ولكن ماذا عن سؤال من مثل

"Do you like to be the center of attention?"

"هل تحب أن تغدو بؤرة الاهتمام لمن هم من حولك ؟"

If both people in a relationship are saying yes to this,

إن كان فردان في علاقة عاطفية و كلاهما أجاب بنعم

فتلك العلاقة سوف تتأزم حقاً لاحقاً

they're going to have massive problems.

We realized this early on,

و نحن في الموقع أدركنا هذا منذ بداية انطلاقنا

and so we decided we needed a bit more data from each question.

و عليه قررنا أنه يتوجب علينا حصد المزيد من البيانات

حول كل سؤال و كل اجابة مما سبق

We had to ask people to specify not only their own answer,

فبتنا لا نطرح فحسب اسئلة شخصية يجيب عليها المستخدم فحسب

but the answer they wanted from someone else.

بل كنا نطلب منهم الإجابة عن الشخص الذي يرغبون بمواعدته

That worked really well.

و قد عمل هذا بصورة جيدة حقاً

But we needed one more dimension.

ولكن كنا نحتاج بعداً آخر لاستسقاء المعلومات

Some questions tell you more about a person than others.

فهناك بعض الأسئلة تكشف لك المزيد عن شخص دون غيرها

For example, a question about politics, something like,

على سبيل المثال سؤال حول السياسة أو شيء من هذا القبيل

مثلاً سؤال " أيهما أكثر وقعاً عليك حرق كتاب أو حرق علم دولتك ؟ "

"Which is worse: book burning or flag burning?"

might reveal more about someone than their taste in movies.

قد يكشف لك المزيد من المعلومات حول ذوق شخص ما في الأفلام

And it doesn't make sense to weigh all things equally,

ولا يعقل أن تزن كل الاجوبة من منطلق التشابه و المساواة في الاجابات

لذا أضفنا محوراً آخر للبيانات النهائية المستسقاة

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

لك سؤال يطرحه "أوك كيوبيد"

you have a chance to tell us the role it plays in your life.

سيكون لك الخيار في ان تخبرنا

عن اهمية هذا السؤال و اجابته بالنسبة لك

And this ranges from irrelevant to mandatory.

و هذه الاهمية تترواح خياراتها من ( غير مهم / لا يتحتم ان تكون الاجابة مشابهة ) حتى ( فائق الاهمية / يتحتم ان تكون الاجابة مشابهة )

So now, for every question, we have three things for our algorithm:

لذا الآن لكل سؤال

لدينا ثلاثة بيانات لنغذي بها الخوارزمية

first, your answer;

أولاً : الإجابة الخاصة بم

second, how you want someone else -- your potential match -- to answer;

ثانيا : كيف تريد أن يجيب الشخص الآخر

الذي قد يكون

شريكك المحتمل

and third, how important the question is to you at all.

و ثالثا : مدى أهمية هذا السؤال بالنسبة لك

With all this information,

مع كل هذه البيانات

OkCupid can figure out how well two people will get along.

يمكن ل "أوك كيوبيد" أن يعي و يدرس كيف سوف يتوافق الشخصان

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

فالخوارزمية تبعثر الاحتمالات والارقام وتخرج بنتيجة لذلك

دعونا نطرح مثال عملي

As a practical example,

let's look at how we'd match you with another person.

دعونا ننظر كيف يمكننا تدبير موعد لك مع شخص

Let's call him "B."

دعونا نطلق عليه مسمى "ب".

نسبة تطابقك مع "ب" تعتمد

Your match percentage with B is based on questions you've both answered.

على اجاباتكم على الأسئلة ذاتها التي طرحت عليكم

Let's call that set of common questions "s."

دعونا نطلق على مجموعة الأسئلة الشائعة مسمى "س".

كمثال بسيط جداً سوف نستخدم مجموعة صغيرة من الاسئلة "س"

As a very simple example, we use a small set "s"

with just two questions in common,

و التي تتكون من سؤالين مشتركين اثنين فحسب

and compute a match from that.

لكي نحسب على اساسها مدى المطابقة و التوافق

Here are our two example questions.

ها هي اسئلتنا

The first one, let's say, is, "How messy are you?"

السؤال الاول : " إلى أي مدى تصف نفسك بالفوضوي "

And the answer possibilities are:

و احتمالات الاجوبة هي

very messy, average and very organized.

فوضوي للغاية

متوسط الترتيب

منظم جداً

And let's say you answered "very organized,"

ولنفترض أن إجابتك كانت "منظم جداً"

و تريد من الشخص آخر أن يجيب أيضاً بـ "منظم جداً"

and you'd like someone else to answer "very organized,"

and the question is very important to you.

وهذا السؤال مهم جداً بالنسبة لك

Basically, you're a neat freak.

فأنت مهووس بالاناقة و الترتيب

You're neat, you want someone else to be neat, and that's it.

أنت أنيق

و حتماً تريد شخصا آخر له نفس الأسلوب في الحياة

وهذا كل شيء

And let's say B is a little bit different.

و لنفترض أن "ب" مختلف قليلاً في اجابته

He answered "very organized" for himself,

فأجاب أنه منظم جداً

but "average" is OK with him as an answer from someone else,

ولكنه لا يمانع ان كانت اجابة الشريك الآخر

" متوسط الترتيب "

and the question is only a little important to him.

و هذا السؤال ليس بذات الاهمية لديه عما هو عليه لديك

دعونا ننظر في السؤال الثاني

Let's look at the second question, from our previous example:

هو سؤال ذكرناه مسبقاً

"هل تحب أن تغدو بؤرة الاهتمام لمن هم من حولك ؟"

"Do you like to be the center of attention?"

الاجابة هنا اما ب نعم أو لا

The answers are "yes" and "no."

You've answered "no," you want someone else to answer "no,"

و أنت أجبت بـ "لا"

و تريد الشخص الآخر أن يجيب ب "لا" أيضاً

and the question is only a little important to you.

و السؤال ليس بذات الاهمية لديك

الان "ب" أجاب على ذات السؤال ب "نعم"

Now B, he's answered "yes."

He wants someone else to answer "no,"

و يريد من الشخص الآخر أن يجيب بـ "لا"

because he wants the spotlight on him,

لأنه يريد أن يصب تسليط الضوء عليه فحسب

and the question is somewhat important to him.

والسؤال مهم إلى حد ما بالنسبة له.

So, let's try to compute all of this.

الآن ، دعونا نحاول حساب نسبة التوافق من كل هذا.

Our first step is, since we use computers to do this,

خطوتنا الأولى هي

و على اعتبار ان الكمبيوترات يمكنه القيام بعمليات حسابية

we need to assign numerical values

فنحن بحاجة إلى تعيين قيم عددية

to ideas like "somewhat important" and "very important,"

للأجوبة من مثل "مهم إلى حد ما" و "هام جداً"

because computers need everything in numbers.

لأن أجهزة الكمبيوتر بحاجة إلى أن كل تكون كل البيانات على هيئة أرقام.

We at OkCupid decided on the following scale:

فقررنا في "أوك كيوبيد" أن نعطي تصنيفاً عددياً تبعاً للقيم التالية :

"Irrelevant" is worth 0.

عندما تتم الاجابة ب " غير ذي أهمية " تكون القيمة 0

عندما تتم الاجابة ب " قليل الأهمية " تكون القيمة 1

"A little important" is worth 1.

"Somewhat important" is worth 10.

عندما تتم الاجابة ب " مهم إلى حد ما " تكون القيمة 10

"Very important" is 50.

عندما تتم الاجابة ب " مهم " تكون القيمة 50

And "absolutely mandatory" is 250.

عندما تتم الاجابة ب " محوري و حتمي " تكون القيمة 250

Next, the algorithm makes two simple calculations.

بعد ذلك تقوم الخوارزمية بعمليتين حسابيتين بسيطتين

The first is: How much did B's answers satisfy you?

أولاً : كم عدد الأجوبة التي أجاب عليها " ب " و التي ترضيك

عن طريق معرفة النقاط التي احرزها " ب " على مقياسك الخاص

That is, how many possible points did B score on your scale?

Well, you indicated that B's answer to the first question,

لندرس الأمر ، لقد أشرت إلى أن جواب الطرف "ب"

للسؤال الأول الذي يخص الفوضى

about messiness,

مهم جداً بالنسبة لك

was very important to you.

It's worth 50 points and B got that right.

و عليه قيمته 50 نقطة و "ب" أجاب مثلك و حصل على تلك النقاط

The second question is worth only 1,

والسؤال الثاني قيمة 1 فقط

لأنك قلت انه " قليل الأهمية "

because you said it was only a little important.

و "ب" لم يجب بصورة صحيحة

B got that wrong,

so B's answers were 50 out of 51 possible points.

و عليه مجموع "ب" الآن هو 50 نقطة من أصل 51

That's 98% satisfactory. Pretty good.

و نسبة التوافق الآن 98%

و هي نسبة جيدة

The second question the algorithm looks at is: How much did you satisfy B?

والمحور الثاني الذي سوف يغذي الخوارزمية

هو كم عدد الأجوبة التي أجابت عليها و التي سوف ترضي " ب "

حسناً لقد قيم "ب" بنقطة ( 1 )

Well, B placed 1 point on your answer to the messiness question

السؤال الذي يتعلق بمسألة الفوضى

and 10 on your answer to the second.

و 10 نقاط للسؤال الثاني

Of those 11, that's 1 plus 10, you earned 10 --

و من مجموع هذه النقاط 1+10 = 11

حصلت على 10 نقاط

you guys satisfied each other on the second question.

فقد كانت اجوبتكم متوافقة في السؤال الثاني

So your answers were 10 out of 11 equals 91 percent satisfactory to B.

و كما أسلفنا حصلت على 10 من اصل 11 نقطة

فنسبة توافقك ل "ب" هي 91%

That's not bad.

و هذا ليس سيئاً

The final step is to take these two match percentages

والخطوة الأخيرة هي أن نصل إلى نسبة متوسطة لكلاكما

and get one number for the both of you.

للحصول على رقم واحد لكلاكما

To do this, the algorithm multiplies your scores,

تقوم الخوارزمية بضرب كلا النسبتين

ثم بأخذ الجذر من رتبة " n "

then takes the nth root,

where "n" is the number of questions.

حيث n هو العدد الأسئلة.

ولان " س " الاسئلة التي طرحت عليكما

Because s, which is the number of questions in this sample,

في هذه العينة هي فقط

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

تكون نسبة التوافق بين كلاكما

الجذر التربيعي لحاصل ضرب 98% مع 91%

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

و التي تعادل 94 %

That 94 percent is your match percentage with B.

إن 94% هي نسبة تطابقك و توافقك مع "ب"

It's a mathematical expression of how happy you'd be with each other,

و هي تعبير رياضي

عن مقدار السعادة المتوقعة لكلاكما

based on what we know.

استناداً إلى ما نعرفه

الآن لماذا تقوم الخوارزمية بعمليات الضرب

Now, why does the algorithm multiply,

as opposed to, say, average the two match scores together,

للحصول على متوسط نسب التوافق

and do the square-root business?

بعد القيام بعمليات الجذر التربيعي؟

In general, this formula is called the geometric mean.

بصفة عامة تسمى هذه الصيغة بالوسط الهندسي

It's a great way to combine values that have wide ranges

وهي طريقة عظيمة للجمع بين القيم

التي تنطوي تحت نطاقات واسعة

and represent very different properties.

وتمثل خصائص مختلفة جداً.

وبعبارة أخرى هي طريقة مثالية جداً للتوافق الرومانسي

In other words, it's perfect for romantic matching.

You've got wide ranges and you've got tons of different data points,

لاننا في هذه الحالة تنتمي الاجوبة نطاقات واسعة

و لديك كم هائل من نقاط البيانات المختلفة

كما قلت هناك نقاط حول الأفلام

like I said, about movies, politics, religion -- everything.

حول السياسة

حول الدين

حول كل شيء.

Intuitively, too, this makes sense.

و بصورة منطقية و حدسية هذا صحيح

Two people satisfying each other 50 percent

فشخصان لديهما نسب توافق لكل منهما تصل الى 50%

سيكونان اكثر تطابقاً

should be a better match than two others who satisfy 0 and 100,

من آخرين لدى أولهما 0% و لدى الآخر 100 %

because affection needs to be mutual.

لأن المودة تقوم على الأخذ و العطاء من كل الطرفين

و يذكر أنه بعد إضافة تصحيح ما لهامش الخطأ الذي قد يحدث

After adding a little correction for margin of error,

in the case where we have a small number of questions,

في حال كانت الاسئلة التي اجاب عليها الطرفين عددها قليل

كما قمنا في هذا المثال،

like we do in this example,

we're good to go.

تكون الأمور على ما يرام

Any time OkCupid matches two people,

و هكذا في أي وقت يقوم "أوك كيوبيد" بمطابقة فردين

it goes through the steps we just outlined.

فإنه يمر بكل الخطوات التي ذكرناها فقط

First it collects data about your answers,

أولاً يقوم بجمع البيانات حول إجاباتك

ثم يقارن بين اختياراتك و تفضيلاتك

then it compares your choices and preferences to other people's

عبر دراسة أجوبة أشخاص آخرين بواسطة طرق بسيطة ورياضية

in simple, mathematical ways.

وهذه القدرة على تحويل ظواهر العالم الحقيقي

This, the ability to take real-world phenomena

and make them something a microchip can understand,

وجعلها شيئا يمكن فهمه من قبل شريحة صغيرة جداً

is, I think, the most important skill anyone can have these days.

هوعلى ما أعتقد

أهم المهارات التي يمكن أن يملكها أي فرد في هذه الأيام.

Like you use sentences to tell a story to a person,

مثل حين تستخدام الجمل لكي تروي قصة لشخص ما

فيمكنك استخدام الخوارزميات لكي تحول تلك القصة إلى شيء يعيه جهاز الكمبيوتر.

you use algorithms to tell a story to a computer.

و ان كنت تتعلم لغة جديدة

If you learn the language, you can go out and tell your stories.

يمكنك عبر عمليات مشابهة أن تبدأ بقص قصصك الخاصة

أمل أن يكون هذا الدرس قد ساعدك في فهم آلية القيام بذلك

I hope this will help you do that.