Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

Ieskats OkCupid: Iepazīšanās portāla matemātika — Kristians Raders

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Translator: Līga Greiškāne Reviewer: Ilze Garda

Hello, my name is Christian Rudder,

Sveiki! Mani sauc Kristians Raders,

and I was one of the founders of OkCupid.

un es biju viens no OkCupid dibinātājiem.

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

Tagad tas ir viens no lielākajiem iepazīšanās portāliem ASV.

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

Kā gandrīz visiem portālā

man ir maģistra grāds matemātikā, un, kā noprotams,

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

mēs esam pazīstami ar savu analītisko pieeju

mīlestībai.

Mēs to saucam par saderības algoritmu.

We call it our matching algorithm.

Būtībā OkCupid saderības algoritms

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

palīdz izlemt, vai diviem cilvēkiem vajadzētu satikties.

whether two people should go on a date.

We built our entire business around it.

Uz to ir balstīts viss mūsu bizness.

Now, algorithm is a fancy word,

Algoritms ir sarežģīts vārds,

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

un cilvēki domā, ka tas ir kaut kas liels,

But really, an algorithm is just a systematic,

bet patiesībā algoritms ir tikai sistemātiska

step-by-step way to solve a problem.

un pieeja problēmas risināšanai soli pa solim.

It doesn't have to be fancy at all.

Tam nepavisam nav jābūt sarežģītam.

Šajā lekcijā es paskaidrošu,

Here in this lesson,

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

kā mēs nonācām līdz šim algoritmam,

lai jūs redzētu, kā tas notiek.

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

Kāpēc algoritmi vispār ir svarīgi?

Why does this lesson even exist?

Kamdēļ vispār šī lekcija?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Ievērojiet kādu ļoti nozīmīgu frāzi, kuru izmantoju iepriekš —

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

algoritmi ir veids, kā risināt problēmu soli pa solim,

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

un, kā jūs jau, iespējams, zināt,

datori secīgos procesos ir izcili.

A computer without an algorithm

Dators bez algoritma

būtībā ir dārga papīru prese.

is basically an expensive paperweight.

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

Tā kā datori ir neatņemama ikdienas sastāvdaļa,

algorithms are everywhere.

algoritmi ir visur.

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

OkCupid saderības algoritma matemātika

ir pārsteidzoši vienkārša.

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

Tur ir tikai saskaitīšana,

reizināšana

un dažas kvadrātsaknes.

The tricky part in designing it

Piņķerīgā daļa tā izveidē

was figuring out how to take something mysterious,

bija izdomāt, kā kaut ko tik noslēpumainu

human attraction,

kā pievilcību

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

sadalīt tādās sastāvdaļās, ar kurām varētu strādāt dators.

Pirmkārt, saderības noskaidrošanai mums bija vajadzīgi dati,

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

something for the algorithm to work with.

kaut kas, ar ko algoritms varētu strādāt.

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

Labākais veids, kā šos datus ātri iegūt no cilvēkiem,

ir vienkārši pajautāt.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Tā mēs izlēmām, ka OkCupid būtu jāuzdod lietotājiem jautājumi,

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

piemēram: „Vai jūs kādu dienu vēlētos bērnus?”

„Cik bieži jūs tīrāt zobus?”

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

„Vai jums patīk šausmu filmas?”

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

un lielās lietas, piemēram: „Vai jūs ticat Dievam?”

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

Daudzi jautājumi ir piemēroti,

lai atrastu līdzīgos,

that is, when both people answer the same way.

proti, kad abi cilvēki atbild vienādi.

For example, two people who are both into scary movies

Piemēram, divi cilvēki, kuriem patīk šausmu filmas,

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

droši vien būs labāks pāris,

nekā ja vienam tās patiks,

bet otram ne.

But what about a question like,

Bet kā ir, piemēram, ar jautājumu:

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

„Vai jums patīk atrasties uzmanības centrā?”

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

Ja abi cilvēki atbild uz šo jautājumu ar jā,

viņiem būs lielas problēmas.

they're going to have massive problems.

We realized this early on,

Mēs to ātri vien sapratām,

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

tādēļ izlēmām, ka vajag

mazliet vairāk informācijas par katru jautājumu.

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

Mums vajadzēja noskaidrot ne tikai paša cilvēka atbildes,

but the answer they wanted from someone else.

bet arī to, kādas atbildes viņi sagaida no otra.

That worked really well.

Tas strādāja ļoti labi,

But we needed one more dimension.

tomēr mums vajadzēja vēl vienu dimensiju.

Some questions tell you more about a person than others.

Daži jautājumi par cilvēku pasaka vairāk nekā citi.

For example, a question about politics, something like,

Piemēram, jautājums par politiku:

„Kas ir sliktāk — grāmatu vai karoga dedzināšana?”

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

might reveal more about someone than their taste in movies.

var atklāt par kādu vairāk nekā viņa filmu gaume.

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

Nebūtu pareizi uzskatīt visas lietas par līdzvērtīgām,

tāpēc mēs pievienojām vēl vienu elementu.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

Par ikvienu OkCupid jautājumu

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

jūs varat mums pateikt,

cik liela loma tam ir jūsu dzīvē —

And this ranges from irrelevant to mandatory.

sākot no nenozīmīgas līdz obligātai.

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

Tā nu tagad katram jautājumam

mūsu algoritmā ir trīs lietas:

first, your answer;

pirmkārt, jūsu atbilde;

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

otrkārt, kā jūs vēlētos, lai otrs cilvēks,

jūsu potenciālais partneris,

atbild;

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

un treškārt, cik svarīgs jums ir šis jautājums.

With all this information,

Izmantojot šo informāciju,

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

OkCupid var noteikt, cik labi divi cilvēki sapratīsies.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

Algoritms veic aprēķinu, un mēs iegūstam rezultātu.

Praktisks piemērs.

As a practical example,

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

Paskatīsimies, kā mēs noskaidrotu jūsu saderību ar kādu cilvēku,

Let's call him "B."

sauksim viņu par „B”.

Jūsu saderības procents ar B ir balstīts uz

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

jautājumiem, uz kuriem jūs abi atbildējāt.

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

Sauksim šo vienkāršo jautājumu kopu par „s”.

Šajā ļoti vienkāršajā piemērā mēs izmantojam nelielu kopu „s”

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

with just two questions in common,

ar tikai diviem kopīgiem jautājumiem

and compute a match from that.

un, balstoties uz tiem, aprēķinām saderību.

Here are our two example questions.

Lūk, mūsu divi jautājumi.

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

Pirmais varētu būt: „Cik nekārtīgs jūs esat?”

And the answer possibilities are:

un iespējamie atbilžu varianti ir

very messy, average and very organized.

ļoti nekārtīgs,

vidēji nekārtīgs,

un ļoti kārtīgs.

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

Pieņemsim, ka jūs atbildējāt „ļoti kārtīgs”

un vēlaties, lai arī otrs atbild „ļoti kārtīgs”,

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

and the question is very important to you.

un šis jautājums jums ir ļoti svarīgs.

Basically, you're a neat freak.

Jūs būtībā esat apsēsts ar kārtību.

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

Jūs esat kārtīgs,

un vēlaties, lai arī otrs cilvēks ir kārtīgs,

un viss.

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

Pieņemsim, ka B ir mazliet citādāks.

He answered "very organized" for himself,

Viņš ir atbildējis, ka pats ir ļoti kārtīgs,

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

bet viņam no otra cilvēka der arī atbilde „vidēji kārtīgs”,

and the question is only a little important to him.

un viņam šis jautājums ir mazsvarīgs.

Apskatīsim otro jautājumu,

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

tas ir viens no iepriekš minētajiem:

„Vai jums patīk atrasties uzmanības centrā?”

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

Atbildes ir vienkārši „jā” un „nē”.

The answers are "yes" and "no."

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

Jūs atbildējāt „nē”,

un vēlaties, lai arī otrs atbildētu „nē”,

and the question is only a little important to you.

un jautājums jums ir mazsvarīgs.

B ir atbildējis „jā”,

Now B, he's answered "yes."

He wants someone else to answer "no,"

un vēlas, lai otrs atbildētu „nē”,

because he wants the spotlight on him,

jo vēlas, lai uzmanība būtu pievērsta viņam,

and the question is somewhat important to him.

un šis jautājums viņam ir samērā svarīgs.

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

Tad nu mēģināsim to visu izskaitļot.

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

Pirmkārt,

tā kā šim darbam izmantojam datorus,

we need to assign numerical values

mums jāpiešķir skaitliskas vērtības

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

tādām idejām kā „samērā svarīgs” un „ļoti svarīgs”,

because computers need everything in numbers.

jo datoriem viss ir vajadzīgs skaitliskā formātā.

We at OkCupid decided on the following scale:

Mēs, OkCupid, vienojāmies par šādām vērtībām:

"Irrelevant" is worth 0.

nesvarīgs ir 0,

mazsvarīgs ir 1,

"A little important" is worth 1.

"Somewhat important" is worth 10.

samērā svarīgs ir 10,

"Very important" is 50.

ļoti svarīgs ir 50,

And "absolutely mandatory" is 250.

un obligāts ir 250.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

Tālāk algoritms veic divus vienkāršus aprēķinus.

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

Pirmkārt, cik atbilstošas bija B atbildes,

proti, cik daudz no iespējamajiem punktiem B savāca.

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

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

Jūs norādījāt, ka B atbilde

uz pirmo jautājumu par kārtīgumu

about messiness,

jums ir ļoti svarīga.

was very important to you.

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

Tās vērtība ir 50 punkti, un B uz to atbildēja pareizi.

The second question is worth only 1,

Otrs jautājums ir tikai vienu punktu vērts,

jo tas jums ir mazsvarīgs.

because you said it was only a little important.

B atbilde nebija pareizā.

B got that wrong,

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

Tātad B ir ieguvis 50 no 51 iespējamā punkta.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

Tie ir 98%.

Tas ir samērā labi.

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

Otrs algoritma jautājums apskata,

cik lielā mērā jūsu atbildes bija pa prātam B.

B novērtēja ar 1 punktu atbildi

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

uz jautājumu par kārtīgumu

and 10 on your answer to the second.

un ar 10 — atbildi uz otro jautājumu.

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

No šiem 11, kas ir 1 plus 10,

jūs ieguvāt 10.

you guys satisfied each other on the second question.

Jūsu abu atbildes uz otro jautājumu bija saderīgas.

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

Tātad jūsu atbildes bija 10 no 11,

kas ar B ir 91% atbilstība.

That's not bad.

Tas nav slikti.

The final step is to take these two match percentages

Visbeidzot no šīm divām procentuālajām vērtībām

and get one number for the both of you.

ir jāiegūst viens skaitlis jums abiem.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Lai to izdarītu, algoritms sareizina jūsu punktus

un izvelk n-tās pakāpes sakni,

then takes the nth root,

where "n" is the number of questions.

kur „n” atbilst jautājumu skaitam.

Tā kā „s”, kas ir jautājumu skaits,

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

šajā piemērā ir tikai 2,

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

mūsu saderības procents ir vienāds

ar kvadrātsakni no 98% reiz 91%.

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

Tas ir vienāds ar 94%.

That 94 percent is your match percentage with B.

Tas nozīmē, ka jūsu saderība ar B ir 94%.

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

Šī matemātiskā izteiksme parāda,

cik apmierināti jūs būtu viens ar otru,

based on what we know.

balstoties uz to, ko zinām.

Kādēļ algoritms reizina, nevis, piemēram,

Now, why does the algorithm multiply,

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

aprēķina vidējo no abu vērtību summas,

and do the square-root business?

un kāpēc jāvelk kvadrātsakne?

In general, this formula is called the geometric mean.

Šo formulu sauc par ģeometrisko vidējo,

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

kas ir lielisks veids, kā kombinēt vērtības,

kam ir liels diapazons

and represent very different properties.

un kas ataino ļoti dažādas īpašības.

Tātad tas ir ideāli piemērots romantiskās saderības noteikšanai.

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

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

Mums ir plašs diapazons,

un kaudzēm dažādas informācijas,

kā jau minēju, par filmām,

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

politiku,

reliģiju,

par visu.

Intuitively, too, this makes sense.

Arī intuitīvi tas šķiet loģiski.

Two people satisfying each other 50 percent

Diviem cilvēkiem, kuru saderība vienam ar otru ir 50%,

vajadzētu būt labākam pārim

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

nekā diviem citiem, kuru saderība ir attiecīgi 0 un 100,

because affection needs to be mutual.

jo pievilcībai jābūt abpusējai.

Pievienojot nelielu korekciju kļūdas robežai

After adding a little correction for margin of error,

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

tiem gadījumiem, kad jautājumu skaits ir pavisam neliels

kā šajā piemērā,

like we do in this example,

we're good to go.

mēs esam gatavi startam.

Any time OkCupid matches two people,

Ikreiz, aprēķinot divu cilvēku saderību,

it goes through the steps we just outlined.

OkCupid iziet cauri nupat aprakstītajam.

First it collects data about your answers,

Vispirms tas savāc datus par jūsu atbildēm,

tad salīdzina jūsu izvēles un vēlmes

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

ar citiem cilvēkiem vienkāršā un matemātiskā veidā.

in simple, mathematical ways.

Šī spēja reālās pasaules parādību

This, the ability to take real-world phenomena

and make them something a microchip can understand,

pārveidot tā, lai mikroshēma to spētu saprast,

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

ir, manuprāt,

vissvarīgākā spēja, kāda cilvēkam mūsdienās var būt.

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

Tāpat kā jūs izmantojat teikumus, lai kaut ko pastāstītu cilvēkam,

mēs izmantojam algoritmus, lai pastāstītu lietas datoram.

you use algorithms to tell a story to a computer.

Iemācoties valodu,

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

jūs varat doties pasaulē un stāstīt savus stāstus.

Es ceru, ka šis palīdzēs jums to izdarīt.

I hope this will help you do that.