Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

OKCupid por dentro: Las matemáticas de las citas en línea - Christian Rudder

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Traductor: Emma Gon Revisor: Sebastian Betti

Hello, my name is Christian Rudder,

Hola, soy Christian Rudder

and I was one of the founders of OkCupid.

y fui uno de los fundadores de OK Cupid.

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

Hoy es uno de los sitios de citas más grande de Estados Unidos.

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

Como casi todos en el sitio,

tenía un título en matemáticas y, como era de esperar,

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

éramos conocidos por el enfoque analítico

que tenemos del amor.

Le llamamos el algoritmo de compatibilidad.

We call it our matching algorithm.

En esencia el algoritmo de compatibilidad de OK Cupid

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

nos ayuda a decidir si dos personas debieran tener una cita.

whether two people should go on a date.

We built our entire business around it.

Sobre esa base construimos todo nuestro negocio.

Now, algorithm is a fancy word,

Ahora, algoritmo es una palabra pomposa

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

y la gente tiende a ignorarla por ampulosa,

But really, an algorithm is just a systematic,

pero en realidad, un algoritmo es solo una forma sistemática

step-by-step way to solve a problem.

de resolver problemas paso a paso.

It doesn't have to be fancy at all.

No tiene que ser nada pomposo.

Aquí en esta lección, explicaré

Here in this lesson,

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

cómo concebimos nuestro algoritmo,

así lo podrás entender.

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

Ahora, ¿por qué son importantes los algoritmos?

Why does this lesson even exist?

¿Para qué existe esta lección?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Bueno, nota una frase muy significativa que usé arriba:

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

una forma de resolver problemas paso a paso,

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

y como probablemente sepas,

las computadoras se lucen en los procesos paso a paso.

A computer without an algorithm

Una computadora sin un algoritmo

es en esencia un pisapapeles caro.

is basically an expensive paperweight.

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

Y dado que las computadoras son una parte tan dominante de la vida cotidiana,

algorithms are everywhere.

los algoritmos están dondequiera.

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

La matemática subyacente al algoritmo de compatibilidad de OK Cupid

es sorprendentemente sencilla.

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

Son solo unas sumas,

multiplicaciones,

y unas cuantas raíces cuadradas.

The tricky part in designing it

Aunque el truco de diseño estaba

was figuring out how to take something mysterious,

en averiguar cómo tomar algo tan misterioso,

human attraction,

como la atracción humana,

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

y separarlo en sus componentes para que una computadora pueda trabajar con ellos.

Bueno, lo primero que necesitamos para aparejar personas son datos,

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

something for the algorithm to work with.

algo que el algoritmo necesita.

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

El mejor modo de conseguir datos de la gente

es simplemente preguntando.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Así, decidimos que OK Cupid debería preguntar a los usuarios

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

cosas como, "¿quieres tener hijos algún día?"

y "¿con qué frecuencia te cepillas los dientes?",

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

"¿te gustan las películas de terror?",

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

y grandes temas como: "¿Crees en Dios?"

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

Ahora, muchas de las preguntas son buenas

para aparear entre iguales,

that is, when both people answer the same way.

es decir cuando ambas personas contestan igual.

For example, two people who are both into scary movies

Por ejemplo, dos personas a las que les gustan las películas de terror

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

probablemente hacen mejor pareja

que una persona que le gusta

y otra que no.

But what about a question like,

Pero qué pasa con una pregunta como,

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

"¿te gusta ser el centro de atención?"

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

Si ambos en una relación dicen que sí,

entonces tendremos problemas grandes.

they're going to have massive problems.

We realized this early on,

Pronto nos dimos cuenta de esto,

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

así que decidimos que necesitábamos

un poco más de datos para cada pregunta.

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

Teníamos que pedir que especificaran no solo su propia respuesta,

but the answer they wanted from someone else.

sino la respuesta que querían del otro.

That worked really well.

Eso funcionó muy bien,

But we needed one more dimension.

pero necesitamos una dimensión más.

Some questions tell you more about a person than others.

Algunas preguntas dicen más de una persona que otras.

For example, a question about politics, something like,

Por ejemplo, una pregunta de política, algo como,

"¿qué es peor: quemar un libro o una bandera?",

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

might reveal more about someone than their taste in movies.

puede revelar más de alguien que su gusto fílmico.

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

Y no tiene sentido ponderar todo por igual,

así que sumamos un punto final de datos.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

Por cada cosa que pregunta OK Cupid,

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

tienen una oportunidad de decirnos

el rol que juega en sus vidas,

And this ranges from irrelevant to mandatory.

y esto varía desde lo irrelevante a lo obligatorio.

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

Ahora pues, por cada pregunta,

tenemos tres cosas para nuestro algoritmo:

first, your answer;

primero, tu respuesta;

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

segundo, cómo quieres que el otro,

tu pareja potencial,

responda;

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

y tercero, qué tan importante es la pregunta para ti.

With all this information,

Con toda esta información,

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

OO Cupid puede averiguar qué tan bien se llevarán dos personas.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

El algoritmo desmenuza los números y les da un resultado.

Como un ejemplo práctico,

As a practical example,

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

veamos cómo te apareamos con otra persona,

Let's call him "B."

que llamaremos "B".

Tu porcentaje de compatibilidad con B se basa en

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

preguntas que ambos respondieron.

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

Que llamaremos el conjunto de preguntas comunes, "s".

Como un ejemplo muy sencillo, usaremos un conjunto pequeño "s"

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

with just two questions in common,

con solo dos preguntas en común

and compute a match from that.

y calcularemos de eso, una pareja.

Here are our two example questions.

He aquí nuestros dos preguntas ejemplo.

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

La primera, digamos, "¿qué tan desordenado eres?"

And the answer possibilities are:

y las posibles respuestas son:

very messy, average and very organized.

muy desordenado,

promedio

y muy ordenado.

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

Digamos que contestas "muy ordenado",

y quisieras a alguien que conteste, "muy ordenado",

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

and the question is very important to you.

y la preguntas es muy importante para ti.

Basically, you're a neat freak.

En suma tienes manía por el orden.

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

Eres ordenada,

quieres a alguien ordenado,

sin más.

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

Digamos que B es un poquito diferente.

He answered "very organized" for himself,

Responde que es muy ordenado consigo mismo

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

pero promedio le parece bien

como respuesta del otro.

and the question is only a little important to him.

Y la pregunta le es poco relevante.

Miremos la segunda pregunta,

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

es la del ejemplo anterior:

"¿te gusta ser el centro de atención?"

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

Las respuestas son sí y no.

The answers are "yes" and "no."

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

Ahora si contestas "no",

cómo quieres que sea el "no" del otro.

and the question is only a little important to you.

Y la pregunta tiene poca relevancia para ti.

Ahora B, contesta "sí",

Now B, he's answered "yes."

He wants someone else to answer "no,"

quiere a alguien que conteste "no",

because he wants the spotlight on him,

porque quiere destacarse,

and the question is somewhat important to him.

y la pregunta le es relevante.

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

Intentemos calcular todo esto.

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

Nuestro primer paso es,

dado que usamos computadoras,

we need to assign numerical values

necesitamos asignar valores numéricos

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

a ideas como "algo importante" y "muy importante"

because computers need everything in numbers.

porque las computadoras necesitan todo en números.

We at OkCupid decided on the following scale:

Nosotros en OK Cupid elegimos la siguiente escala:

"Irrelevant" is worth 0.

irrelevante equivale a 0,

un poco importante equivale a 1,

"A little important" is worth 1.

"Somewhat important" is worth 10.

algo importante equivale a 10,

"Very important" is 50.

muy importante equivale a 50,

And "absolutely mandatory" is 250.

y es absolutamente obligatorio a 250.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

Siguiente paso, el algoritmo hace dos simples cálculos.

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

El primero es qué tanto te gustaron las respuestas de B,

esto es, ¿cuántos puntos posibles obtuvo B en tu escala?

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

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

Bueno, tú indicaste que la respuesta de B

a la primera pregunta sobre el desorden

about messiness,

era muy importante para ti.

was very important to you.

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

Lo que equivale a 50 puntos y B acertó.

The second question is worth only 1,

La segunda pregunta equivale solo a 1

porque dijiste que era solo poco relevante,

because you said it was only a little important.

y B la tiene mal.

B got that wrong,

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

Así, las respuestas de B fueron 50 de 51 puntos posibles.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

Esto es 98 % satisfactorio,

lo cual es bastante bueno.

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

Y la segunda pregunta del algoritmo ve

qué tanto le satisfaces a B.

Bueno, B te dio 1 punto en tu respuesta

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

a la pregunta del desorden

and 10 on your answer to the second.

y 10 en la respuesta a la segunda.

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

De esos 11, es decir 1 más 10,

te ganaste 10,

you guys satisfied each other on the second question.

de la segunda pregunta ambos están satisfechos entre sí.

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

Entonces sus respuestas fueron 10 de 11

que equivale al 91% de satisfacción para B.

That's not bad.

No está mal.

The final step is to take these two match percentages

El paso final es tomar estos dos porcentajes de compatibilidad

and get one number for the both of you.

y obtener un número para ambos.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Para hacer esto, el algoritmo multiplica sus resultados,

hace la raíz de n,

then takes the nth root,

where "n" is the number of questions.

donde n es el número de preguntas.

Dado que s, es el número de preguntas,

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

en este ejemplo, es solamente 2,

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

tenemos porcentajes de compatibilidad que equivalen

a la raíz cuadrada de 98 % por 91 %,

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

que equivale a 94 %.

That 94 percent is your match percentage with B.

Este 94 % es tu porcentaje de compatibilidad con B.

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

Es una expresión matemática

de qué tan feliz serían entre sí

based on what we know.

con base a lo que sabemos.

Ahora bien, ¿por qué el algoritmo se multiplica opuesto a, digamos,

Now, why does the algorithm multiply,

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

el promedio de los dos resultados de compatibilidad juntos

and do the square-root business?

y por qué la raíz cuadrada?

In general, this formula is called the geometric mean.

En general, esta fórmula se llama media geométrica,

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

que es un gran camino para combinar valores

que tienen rangos amplios

and represent very different properties.

y representan propiedades muy diferentes.

Es decir, es perfecto para relaciones románticas.

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

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

Tenemos rangos amplios

y tenemos toneladas de datos diferentes,

como dije, de películas,

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

de política,

de religión,

de todo.

Intuitively, too, this makes sense.

Intuitivamente, a su vez, tiene sentido.

Two people satisfying each other 50 percent

Dos personas que se satisfecen en 50 % a la otra

debieran ser una mejor pareja

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

que otros dos que se satisfacen entre 0 y 100,

because affection needs to be mutual.

porque el afecto necesita ser mutuo.

Pero sumando una pequeña corrección de margen de error,

After adding a little correction for margin of error,

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

en el caso que haya una pequeña cantidad de preguntas,

como hicimos en este ejemplo,

like we do in this example,

we're good to go.

estamos listos para salir.

Any time OkCupid matches two people,

Cada vez que OK Cupid junta a dos personas,

it goes through the steps we just outlined.

prosigue con los pasos que acabamos de esbozar.

First it collects data about your answers,

Primero se recolectan los datos de sus respuestas,

luego se comparan sus elecciones y preferencias

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

con las de otros en modo simple y matemático.

in simple, mathematical ways.

Esto, la habilidad de tomar fenómenos del mundo real

This, the ability to take real-world phenomena

and make them something a microchip can understand,

y hacer que un microchip los pueda entender,

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

es, creo,

la destreza más importante que uno puede tener en la actualidad.

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

Así como usas oraciones para contar una historia a una persona,

usas algoritmos para contar una historia a una computadora.

you use algorithms to tell a story to a computer.

Si aprendes el lenguaje,

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

puedes salir y contar tus historias.

Espero que esto te sirva para hacerlo.

I hope this will help you do that.