Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Tradutor: Sara Oliveira Revisora: Rafael Galupa

Hello, my name is Christian Rudder,

Olá, chamo-me Christian Rudder

and I was one of the founders of OkCupid.

e fui um dos fundadores do OKCupid.

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

É um dos maiores sites de encontros nos EUA.

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

Como quase toda a gente no site,

eu sou formado em matemática

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

e somos conhecidos pela abordagem analítica ao amor.

We call it our matching algorithm.

Chamamos-lhe o nosso algoritmo casamenteiro.

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

O algoritmo casamenteiro do OKCupid

whether two people should go on a date.

ajuda-nos a decidir se duas pessoas se deveriam encontrar.

We built our entire business around it.

Construímos todo um negócio à volta disso.

Now, algorithm is a fancy word,

Algoritmo é uma palavra cara,

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

e as pessoas gostam de a usar como se fosse uma coisa muito especial,

But really, an algorithm is just a systematic,

mas não passa de uma maneira sistemática,

step-by-step way to solve a problem.

de resolver um problema passo-a-passo.

It doesn't have to be fancy at all.

Não tem que ser nada de especial.

Here in this lesson,

Nesta lição, vou explicar

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

como chegamos ao nosso algoritmo em particular

so you can see how it's done.

para verem como se faz.

Now, why are algorithms even important?

Porque é que os algoritmos são importantes?

Why does this lesson even exist?

Porque é que esta lição existe?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Reparem na frase muito significativa que eu usei:

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

são uma maneira de, passo-a-passo, resolver um problema.

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

Como sabem, os computadores são excelentes

em processos passo-a-passo.

A computer without an algorithm

Um computador sem algoritmo

is basically an expensive paperweight.

não é passa de um pisa-papéis caro.

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

Como os computadores são uma parte dominante do dia-a-dia,

algorithms are everywhere.

os algoritmos estão por todo o lado.

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

A matemática do algoritmo do OKCupid

é surpreendentemente simples.

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

É só somar, multiplicar

e algumas raízes quadradas.

The tricky part in designing it

A parte complicada de o desenhar,

was figuring out how to take something mysterious,

foi entender como transformar algo misterioso,

a atração humana,

human attraction,

e decompô-la em componentes com que um computador pudesse trabalhar.

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

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

Precisávamos de informação para "casar" as pessoas,

something for the algorithm to work with.

para que o algoritmo pudesse trabalhar.

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

A melhor forma de conseguir informações das pessoas é pedir-lhas.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Portanto, o OKCupid devia fazer perguntas aos utilizadores, como:

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

"Quer vir a ter filhos?"

"Com que frequência lava os dentes?",

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

"Gosta de filmes de terror?"

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

e coisas importante como "Acredita em Deus?"

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

Convém haver muitas perguntas

para se encontrarem pontos em comum,

that is, when both people answer the same way.

ou seja, duas pessoas darem a mesma resposta.

For example, two people who are both into scary movies

Por exemplo, duas pessoas que gostam de filmes de terror

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

devem dar-se melhor do que uma que gosta e outra que não.

But what about a question like,

Mas se for uma pergunta como:

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

"Gosta de ser o centro das atenções?"

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

Se as duas pessoas numa relação dizem que sim,

they're going to have massive problems.

então vão ter grandes problemas.

We realized this early on,

Depressa percebemos isto,

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

por isso precisávamos de mais informações em cada pergunta.

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

Pedimos às pessoas para serem específicas na sua resposta

but the answer they wanted from someone else.

e também sobre a resposta que queriam da outra pessoa.

That worked really well.

Isso resultou muito bem,

But we needed one more dimension.

mas precisávamos de mais uma dimensão.

Some questions tell you more about a person than others.

Algumas perguntas dizem mais sobre uma pessoa que outras.

For example, a question about politics, something like,

Por exemplo, uma pergunta sobre política, tipo:

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

"O que é pior: queimar livros ou queimar a bandeira?"

might reveal more about someone than their taste in movies.

pode ser mais reveladora do que a sua preferência em filmes.

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

Não faz sentido dar o mesmo peso a tudo,

portanto adicionámos um novo ponto de informação.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

Em todas as perguntas que o OKCupid faz,

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

podem dizer-nos o papel que desempenha na vossa vida,

And this ranges from irrelevant to mandatory.

Isto varia de "irrelevante" a "obrigatório".

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

Portanto, para cada pergunta,

temos três pontos no nosso algoritmo:

first, your answer;

primeiro, a vossa resposta;

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

segundo, a resposta que querem

que o vosso parceiro potencial, dê;

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

e terceiro, a importância que dão à pergunta..

With all this information,

Com todas estas informações,

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

o OKCupid pode perceber se duas pessoas se darão bem.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

O algoritmo trabalha os números e dá um resultado.

Como exemplo prático,

As a practical example,

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

vamos ver como vos sugeriríamos outra pessoa,

Let's call him "B."

vamos chamar-lhe "B".

A percentagem de compatibilidade com B

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

baseia-se nas perguntas a que ambos responderam.

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

Vamos chamar "s" a este conjunto de perguntas comuns.

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

Como exemplo simples, usamos um conjunto "s" pequeno

with just two questions in common,

apenas com duas perguntas comuns

and compute a match from that.

e calculamos a compatibilidade a partir daí.

Here are our two example questions.

As duas perguntas são estas:

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

A primeira é: "É desarrumado?"

And the answer possibilities are:

As possibilidades de resposta são:

very messy, average and very organized.

muito desarrumado,

normal,

e muito organizado.

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

Se responderem "muito organizada",

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

querem que a outra pessoa responda "muito organizado",

and the question is very important to you.

e a pergunta for muito importante,

é porque têm a mania da arrumação.

Basically, you're a neat freak.

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

É arrumada e quer que o outro seja arrumado,

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

Suponhamos que B é um pouco diferente.

He answered "very organized" for himself,

Respondeu que é muito organizado,

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

mas que a outra pessoa pode ser apenas normal,

and the question is only a little important to him.

e que a pergunta não é importante para ele.

Vamos ver a segunda pergunta,

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

que é a do exemplo anterior:

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

"Gosta de ser o centro das atenções?"

As resposta são apenas sim e não.

The answers are "yes" and "no."

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

Vocês respondem que "não", querem que o outro responda "não",

and the question is only a little important to you.

e a pergunta não é muito importante.

B respondeu "sim", quer que o outro responda "não",

Now B, he's answered "yes."

He wants someone else to answer "no,"

because he wants the spotlight on him,

porque quer que as atenções se concentrem nele,

and the question is somewhat important to him.

e a pergunta é mais ou menos importante.

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

Vamos tentar calcular tudo isto.

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

Como usamos computadores para fazer isso,

we need to assign numerical values

o primeiro passo é atribuir valores numéricos

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

a ideias como "relativamente importante" e "muito importante"

because computers need everything in numbers.

porque os computadores precisam de tudo em algarismos.

We at OkCupid decided on the following scale:

No OKCupid optamos pela seguinte escala:

"Irrelevant" is worth 0.

irrelevante vale 0,

"A little important" is worth 1.

pouca importância vale 1,

"Somewhat important" is worth 10.

alguma importância vale 10,

"Very important" is 50.

muito importante vale 50,

And "absolutely mandatory" is 250.

e completamente obrigatório vale 250.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

A seguir, o algoritmo faz dois simples cálculos.

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

O primeiro é: quanto é que as respostas de B lhe agradam,

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

isto é, quantos pontos obteve B na sua escala?

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

Como indicaram que a resposta de B

à primeira pergunta sobre arrumação

about messiness,

was very important to you.

era muito importante,

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

isso vale 50 pontos e B acertou na resposta.

The second question is worth only 1,

A segunda pergunta só vale 1

because you said it was only a little important.

porque disseram que era pouco importante,

B got that wrong,

e B não acertou.

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

Portanto as respostas de B valem 50 em 51 pontos possíveis.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

Isso é uma satisfação de 98%, É bastante bom.

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

O segundo cálculo do algoritmo

avalia se as vossas respostas satisfazem B.

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

B atribui 1 ponto à vossa resposta à pergunta da arrumação

and 10 on your answer to the second.

e 10 à vossa resposta à segunda.

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

Desses 11, ou seja 1 mais 10, ganharam 10,

you guys satisfied each other on the second question.

acertaram na segunda resposta um do outro.

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

Portanto as respostas deram 10 em 11

o que é 91% satisfatório para B.

That's not bad.

Não é nada mau.

The final step is to take these two match percentages

O passo final é pegar nas duas percentagens de compatibilidade

and get one number for the both of you.

e obter um número para os dois.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Para isso, o algoritmo multiplica as pontuações,

then takes the nth root,

depois calcula a raiz de n,

where "n" is the number of questions.

em que n é o número de perguntas.

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

Como s, que é o número de perguntas,

neste exemplo, é apenas 2,

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

temos uma percentagem de compatibilidade

igual à raiz quadrada de 98% vezes 91%.

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

Isto dá 94%.

That 94 percent is your match percentage with B.

Estes 94% são a vossa percentagem de compatibilidade com B.

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

É uma expressão matemática de como se darão bem

based on what we know.

com base no que sabemos.

Now, why does the algorithm multiply,

Porque é que o algoritmo multiplica,

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

em vez de fazer a média das duas percentagens

and do the square-root business?

e depois fazer a raiz quadrada?

Esta fórmula chama-se média geométrica,

In general, this formula is called the geometric mean.

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

uma excelente forma de combinar valores

que apresentam grandes variações

and represent very different properties.

e representam propriedades muito diferentes.

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

É perfeita para compatibilidade romântica.

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

Temos grandes variações e milhares de diferentes dados,

sobre filmes, sobre política,

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

sobre religião, sobre tudo.

Intuitively, too, this makes sense.

De uma forma intuitiva, isto faz sentido.

Two people satisfying each other 50 percent

Duas pessoas que correspondam a 50%

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

devem ser mais compatíveis

que outras que têm compatibilidade a 0 e 100,

because affection needs to be mutual.

porque o afeto tem que ser mútuo.

After adding a little correction for margin of error,

Depois de pequenas correções para permitir uma margem de erro,

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

se o número de perguntas for muito reduzido, como neste exemplo,

like we do in this example,

we're good to go.

estamos prontos.

Any time OkCupid matches two people,

Sempre que o OKCupid compara duas pessoas,

it goes through the steps we just outlined.

segue os passos que acabámos de explicar.

First it collects data about your answers,

Primeiro recolhe os dados das respostas,

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

depois compara as escolhas e preferências com outras pessoas

in simple, mathematical ways.

de forma simples e matemática.

Acho que esta capacidade de pegar em fenómenos do mundo real

This, the ability to take real-world phenomena

and make them something a microchip can understand,

e transformá-los em algo que um microchip consegue compreender,

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

é a capacidade mais importante que uma pessoa pode ter atualmente.

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

Tal como usamos frases para contar histórias às pessoas,

you use algorithms to tell a story to a computer.

usamos algoritmos para contar histórias a um computador.

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

Se aprendermos a linguagem,

podemos sair e contar histórias.

I hope this will help you do that.

Espero que isto vos ajude a fazer isso.