Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

Dentro do OKCupid: A matemática dos encontros online — Christian Rudder

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2013-02-13 ・ TED-Ed


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Dentro do OKCupid: A matemática dos encontros online — Christian Rudder

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TED-Ed


Por favor, faça duplo clique nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

00:00
Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar
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0
7000
Tradutor: Lorena Luna Revisor: Gislene Kucker Arantes
00:17
Hello, my name is Christian Rudder,
1
17903
1714
Oi, meu nome é Christian Rudder,
00:19
and I was one of the founders of OkCupid.
2
19641
2209
e eu fui um dos fundadores do OK Cupid.
00:21
It's now one of the biggest dating sites in the United States.
3
21874
2918
Hoje em dia, é um dos maiores sites de namoro nos Estados Unidos.
00:24
Like most everyone at the site, I was a math major,
4
24816
2391
Como quase todo mundo no site,
Eu era um matemático, e, como vocês podem esperar,
00:27
As you may expect, we're known for the analytic approach we take to love.
5
27231
3440
somos conhecidos pela abordagem analítica
que adotamos para amar.
Chamamos isso de algoritmo compatível.
00:30
We call it our matching algorithm.
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30695
1638
Basicamente do algoritmo compatível do OK Cupid
00:32
Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide
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32357
2588
nos ajuda a decidir se duas pessoas devem sair juntas.
00:34
whether two people should go on a date.
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34969
1876
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We built our entire business around it.
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36869
1872
Nós construímos todo nosso negócio em torno disto.
00:38
Now, algorithm is a fancy word,
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1960
Agora, algoritmo é uma palavra pomposa,
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and people like to drop it like it's this big thing.
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40749
2485
e as pessoas gostam de pensar que é grande coisa,
00:43
But really, an algorithm is just a systematic,
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43258
2288
mas, realmente, um algoritmo é apenas sistemático,
00:45
step-by-step way to solve a problem.
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45570
2223
um modo de resolver um problema passo-a-passo.
00:47
It doesn't have to be fancy at all.
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47817
2177
Não precisa ser pomposa de jeito nenhum.
Aqui, nesta lição, irei explicar
00:50
Here in this lesson,
15
50018
1151
00:51
I'm going to explain how we arrived at our particular algorithm,
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51193
3008
como chegamos em nosso algoritmo particular
então você pode ver como é feito.
00:54
so you can see how it's done.
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54225
1411
00:55
Now, why are algorithms even important?
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1934
Agora, porque algoritmos são importantes?
00:57
Why does this lesson even exist?
19
57618
1580
Porque esta lição existe?
00:59
Well, notice one very significant phrase I used above:
20
59222
3420
Bem, perceba uma frase significante que usei acima:
01:02
they are a step-by-step way to solve a problem,
21
62666
2339
há uma forma de resolver um problema passo-a-passo,
01:05
and as you probably know, computers excel at step-by-step processes.
22
65029
3418
e, como você provavelmente sabe,
computadores excedem processos passo-a-passo.
01:08
A computer without an algorithm
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68471
1589
Um computador sem algoritmo
é basicamente um peso de papel caro.
01:10
is basically an expensive paperweight.
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70084
2724
01:12
And since computers are such a pervasive part of everyday life,
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72832
2989
E desde que computadores são parte ocupantes da vida diária,
01:15
algorithms are everywhere.
26
75845
1547
algoritmos estão em toda parte.
01:18
The math behind OkCupid's matching algorithm is surprisingly simple.
27
78590
3197
A matemática por trás do algoritmo compatível do OK Cupid
é surpreendentemente simples.
01:21
It's just some addition, multiplication, a little bit of square roots.
28
81811
4002
É apenas uma adição,
multiplicação,
um pouco de raízes quadradas.
01:25
The tricky part in designing it
29
85837
1690
A parte difícil em projetar isto, de qualquer forma,
01:27
was figuring out how to take something mysterious,
30
87551
2565
foi compreender em como pegar algo misterioso,
01:30
human attraction,
31
90140
1150
como a atração humana,
01:31
and break it into components that a computer can work with.
32
91314
2784
e quebrá-la em componentes em que um computador possa trabalhar.
Bem, a primeira coisa que precisamos para unir pessoas eram dados,
01:34
The first thing we needed to match people up was data,
33
94122
2553
01:36
something for the algorithm to work with.
34
96699
1992
algo para o algoritmo poder trabalhar.
01:38
The best way to get data quickly from people is to just ask for it.
35
98715
3158
A melhor forma de conseguir esses dados rapidamente das pessoas
é simplesmente perguntar.
01:41
So we decided that OkCupid should ask users questions,
36
101897
2727
Então, decidimos que o OK Cupid deveria fazer perguntas aos usuários,
01:44
stuff like, "Do you want to have kids one day?"
37
104648
2357
coisas como, "Você quer ter filhos um dia?"
e "Com que frequência você escova seus dentes?",
01:47
"How often do you brush your teeth?"
38
107029
1758
01:48
"Do you like scary movies?"
39
108811
1392
"Você gosta de filmes de terror?"
01:50
And big stuff like, "Do you believe in God?"
40
110675
2077
e coisas grandes como "Você acredita em Deus?"
01:53
Now, a lot of the questions are good for matching like with like,
41
113843
3064
Agora, muitas das perguntas são boas
para combinar gostos com gostos,
01:56
that is, when both people answer the same way.
42
116931
2156
isso é quando ambos respondem da mesma forma.
01:59
For example, two people who are both into scary movies
43
119111
2548
Por exemplo, duas pessoas que gostam de filmes de terror
02:01
are probably a better match than one person who is and one who isn't.
44
121683
3321
são provavelmente uma melhor combinação
que uma pessoa que gosta
e a outra que não gosta.
02:05
But what about a question like,
45
125028
1493
Mas e quanto a questão como,
02:06
"Do you like to be the center of attention?"
46
126545
2062
"Você gosta de ser o centro das atenções?"
02:08
If both people in a relationship are saying yes to this,
47
128631
2628
Se ambos em um relacionamento disserem sim pra essa,
então eles terão grandes problemas.
02:11
they're going to have massive problems.
48
131283
2093
02:13
We realized this early on,
49
133400
1245
Percebemos isto mais cedo,
02:14
and so we decided we needed a bit more data from each question.
50
134669
3269
e então decidimos que precisariamos
de um pouco mais de dados para cada questão.
02:17
We had to ask people to specify not only their own answer,
51
137962
2763
Tivemos que pedir as pessoas para especificar não apenas suas respostas,
02:20
but the answer they wanted from someone else.
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140749
2265
mas a resposta que eles gostariam de ter da outra pessoa.
02:23
That worked really well.
53
143038
1501
E isto funcionou muito bem,
02:24
But we needed one more dimension.
54
144563
1604
mas precisamos de mais uma dimensão.
02:26
Some questions tell you more about a person than others.
55
146191
2643
Algumas questões dizem mais sobre uma pessoa que outras
02:28
For example, a question about politics, something like,
56
148858
3395
Por exemplo, uma questão sobre política, algo como,
"Qual é o pior: queimar livros ou bandeiras?"
02:32
"Which is worse: book burning or flag burning?"
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152277
2288
02:34
might reveal more about someone than their taste in movies.
58
154589
2810
podem revelar mais sobre alguém que seu gosto para filmes.
02:37
And it doesn't make sense to weigh all things equally,
59
157423
2619
E não faz sentido pesar todos igualmente,
então adicionamos um principal dado final.
02:40
so we added one final data point.
60
160066
1596
02:41
For everything that OkCupid asks you,
61
161686
2024
Para tudo que o OK Cupid lhe pergunta,
02:43
you have a chance to tell us the role it plays in your life.
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163734
2829
você tem a chance de nos dizer
a função que exerce na sua vida,
02:46
And this ranges from irrelevant to mandatory.
63
166587
2319
e isto abrange de irrelevante a obrigatório.
02:49
So now, for every question, we have three things for our algorithm:
64
169446
3222
Então agora, para cada questão,
nós temos três coisas para nosso algoritmo:
02:52
first, your answer;
65
172692
1352
primeiro, sua resposta;
02:54
second, how you want someone else -- your potential match -- to answer;
66
174617
4140
segundo, como você quer que a outra pessoa,
seu parceiro em potencial,
responda;
02:58
and third, how important the question is to you at all.
67
178781
2788
e terceiro, e quão importante é esta questão para você.
03:02
With all this information,
68
182710
1252
Com toda essa informação,
03:03
OkCupid can figure out how well two people will get along.
69
183986
3118
OK Cupid pode calcular o quanto duas pessoas podem se dar bem.
03:07
The algorithm crunches the numbers and gives us a result.
70
187128
3006
O algoritmo mastiga os números e nos dá um resultado.
Como um exemplo prático,
03:10
As a practical example,
71
190158
1152
03:11
let's look at how we'd match you with another person.
72
191334
2525
vamos ver como combinamos você com outra pessoa,
03:13
Let's call him "B."
73
193883
1189
vamos chamá-lo de "B".
Sua porcentagem de combinação com B é baseada em
03:16
Your match percentage with B is based on questions you've both answered.
74
196023
3482
questões que ambos responderam.
03:19
Let's call that set of common questions "s."
75
199529
2425
Vamos chamar isso de grupo de questões comuns, "s".
Como um exemplo muito simples, usamos um pequeno grupo "s"
03:22
As a very simple example, we use a small set "s"
76
202559
2349
03:24
with just two questions in common,
77
204932
1641
com apenas duas questões em comum
03:26
and compute a match from that.
78
206597
1828
e computar a combinação a partir disso.
03:28
Here are our two example questions.
79
208449
1671
Aqui estão duas questões exemplos.
03:30
The first one, let's say, is, "How messy are you?"
80
210144
2381
A primeira, vamos dizer que é, "O quão bagunceiro você é?"
03:32
And the answer possibilities are:
81
212549
2096
e as respostas possíveis são
03:34
very messy, average and very organized.
82
214669
3361
muito bagunceiro,
normal,
e muito organizado.
03:38
And let's say you answered "very organized,"
83
218054
2060
E digamos que você respondeu "muito organizado,"
e você gostaria que o outro respondesse "muito organizado,"
03:40
and you'd like someone else to answer "very organized,"
84
220138
2760
03:42
and the question is very important to you.
85
222922
2256
e a questão é muito importante para você.
03:45
Basically, you're a neat freak.
86
225202
1492
Basicamente você é um louco por organização.
03:46
You're neat, you want someone else to be neat, and that's it.
87
226718
2868
Você é organizado
e quer que a outra pessoa seja organizada,
é isso.
03:49
And let's say B is a little bit different.
88
229610
2015
E digamos que B é um pouco diferente.
03:51
He answered "very organized" for himself,
89
231649
2039
Ele respondeu muito organizado para ele mesmo,
03:53
but "average" is OK with him as an answer from someone else,
90
233712
3007
mas normal está OK para ele
como a resposta da outra pessoa,
03:56
and the question is only a little important to him.
91
236743
2402
e a questão é só um pouco importante para ele.
Vamos ver a segunda questão,
03:59
Let's look at the second question, from our previous example:
92
239169
2893
é uma do nosso exemplo anterior:
"Você gosta de ser o centro das atenções?"
04:02
"Do you like to be the center of attention?"
93
242086
2056
As respostas são apenas sim e não.
04:04
The answers are "yes" and "no."
94
244166
1514
04:05
You've answered "no," you want someone else to answer "no,"
95
245704
2995
Agora você respondeu "não,"
como você quer que a outra pessoa responda é "não,"
04:08
and the question is only a little important to you.
96
248723
2391
e a questão é apenas um pouco importante para você.
Agora B, ele respondeu "sim,"
04:11
Now B, he's answered "yes."
97
251138
1621
04:12
He wants someone else to answer "no,"
98
252783
1776
ele quer que a outra pessoa responda "não,"
04:14
because he wants the spotlight on him,
99
254583
2274
porque ele quer as atenções voltadas para ele,
04:16
and the question is somewhat important to him.
100
256881
2430
e a questão é um tanto importante para ele.
04:19
So, let's try to compute all of this.
101
259335
1999
Então, vamos tentar computar tudo isso.
04:21
Our first step is, since we use computers to do this,
102
261972
2503
Nosso primeiro passo é,
desde que usamos computadores para fazer isto,
04:24
we need to assign numerical values
103
264499
1867
precisamos determinar valores numéricos
04:26
to ideas like "somewhat important" and "very important,"
104
266390
2627
a ideias como "um tanto importante" e "muito importante"
04:29
because computers need everything in numbers.
105
269041
2211
porque computadores precisam de tudo em números.
04:31
We at OkCupid decided on the following scale:
106
271276
2403
Nós do OK Cupid decidimos no parâmetro a seguir:
04:33
"Irrelevant" is worth 0.
107
273703
1946
irrelevante vale 0,
um pouco importante vale 1,
04:36
"A little important" is worth 1.
108
276173
1889
04:38
"Somewhat important" is worth 10.
109
278538
1809
um tanto importante vale 10,
04:40
"Very important" is 50.
110
280831
1754
muito importante vale 50,
04:42
And "absolutely mandatory" is 250.
111
282609
3612
e absolutamente obrigatório vale 250.
04:46
Next, the algorithm makes two simple calculations.
112
286245
2631
Depois, o algoritmo faz dois cálculos simples,
04:48
The first is: How much did B's answers satisfy you?
113
288900
3246
O primeiro é o quanto as respostas de B satisfazem você,
isto é, quantos pontos possíveis B fez no seu parâmetro?
04:52
That is, how many possible points did B score on your scale?
114
292170
3793
04:55
Well, you indicated that B's answer to the first question,
115
295987
3212
Bem, você indicou que a resposta de B
para a primeira questão sobre bagunça
04:59
about messiness,
116
299223
1166
era muito importante para você.
05:00
was very important to you.
117
300413
1350
05:01
It's worth 50 points and B got that right.
118
301787
2230
Vale 50 pontos e B fez isso certo.
05:04
The second question is worth only 1,
119
304375
1737
A segunda questão só vale 1
porque você disse que era apenas um pouco importante,
05:06
because you said it was only a little important.
120
306136
2278
e B não se deu bem nessa.
05:08
B got that wrong,
121
308438
1197
05:09
so B's answers were 50 out of 51 possible points.
122
309659
2782
Então, as respostas de B foram 50 de 51 pontos.
05:12
That's 98% satisfactory. Pretty good.
123
312465
2608
Isso é 98% satisfatório.
É muito bom.
05:15
The second question the algorithm looks at is: How much did you satisfy B?
124
315097
3949
E, a segunda questão do algoritmo olha
é quanto você satisfez B.
Bem, B fez 1 ponto na sua resposta
05:19
Well, B placed 1 point on your answer to the messiness question
125
319070
3259
para a questão da bagunça
05:22
and 10 on your answer to the second.
126
322353
1953
e 10 na sua resposta para a segunda.
05:24
Of those 11, that's 1 plus 10, you earned 10 --
127
324745
3387
Daquelas, 11, é 1 mais 10,
você ganhou 10,
05:28
you guys satisfied each other on the second question.
128
328156
2595
vocês se satisfazem um ao outro na segunda questão.
05:30
So your answers were 10 out of 11 equals 91 percent satisfactory to B.
129
330775
4242
Então suas respostas foram 10 de 11
igual a 91% satisfatório para B.
05:35
That's not bad.
130
335041
1151
Isso não é ruim.
05:36
The final step is to take these two match percentages
131
336216
2507
O passo final é pegar estas duas porcentagens combinantes
05:38
and get one number for the both of you.
132
338747
1866
e tirar um número para vocês.
05:40
To do this, the algorithm multiplies your scores,
133
340637
2611
Para fazer isso, o algoritmo multiplica seus pontos,
então tira a raiz de n,
05:43
then takes the nth root,
134
343272
1665
05:44
where "n" is the number of questions.
135
344961
2183
onde n é o número de questões.
Porque s, que é o número de questões,
05:47
Because s, which is the number of questions in this sample,
136
347168
2830
nessa amostra, é apenas 2,
05:50
is only 2,
137
350022
1841
05:51
we have: match percentage equals the square root
138
351887
3665
nós combinamos a porcentagem igualmente
a raiz quadrada de 98% vezes 91%.
05:55
of 98 percent times 91 percent.
139
355576
2896
05:58
That equals 94 percent.
140
358496
1784
É igual a 94%.
06:00
That 94 percent is your match percentage with B.
141
360304
3204
Essse 94% é sua combinação de porcentagem com B.
06:03
It's a mathematical expression of how happy you'd be with each other,
142
363532
3243
É uma expressão matemática
de quão feliz vocês seriam um com o outro
06:06
based on what we know.
143
366799
1183
baseados no que sabemos.
Agora, porque o algoritmo multiplica como oposto da, digamos,
06:08
Now, why does the algorithm multiply,
144
368006
1786
06:09
as opposed to, say, average the two match scores together,
145
369816
2769
média de duas pontuações combinantes juntas
06:12
and do the square-root business?
146
372609
1670
e o caso da raiz quadrada?
06:14
In general, this formula is called the geometric mean.
147
374303
2529
Em geral, esta fórmula é chamada de média geometrica,
06:16
It's a great way to combine values that have wide ranges
148
376856
2627
que é uma ótima maneira de combinar valores
que tem amplos alcances
06:19
and represent very different properties.
149
379507
1915
e representa propriedades muito diferentes.
Em outras palavras, é perfeito para combinação romântica.
06:21
In other words, it's perfect for romantic matching.
150
381446
2413
06:23
You've got wide ranges and you've got tons of different data points,
151
383883
3247
Você tem amplos alcances
e você tem uma tonelada de dados diferentes,
como eu disse, sobre filmes,
06:27
like I said, about movies, politics, religion -- everything.
152
387154
3438
sobre política,
sobre religião,
sobre tudo.
06:30
Intuitively, too, this makes sense.
153
390616
1838
Intuitivamente, isso faz sentido também.
06:32
Two people satisfying each other 50 percent
154
392478
2775
Duas pessoas satisfazem 50% uma a outra
deveria ser uma melhor combinação
06:35
should be a better match than two others who satisfy 0 and 100,
155
395277
3952
que os outros que satisfazem 0 e 100,
06:39
because affection needs to be mutual.
156
399253
1814
porque afeição precisa ser mútua.
Depois de adicionar um pouco de correção para margem de erro,
06:41
After adding a little correction for margin of error,
157
401091
2491
06:43
in the case where we have a small number of questions,
158
403606
2571
no caso, quando temos um pequeno número de questões
como temos nesse exemplo,
06:46
like we do in this example,
159
406201
1317
06:47
we're good to go.
160
407542
1172
estamos prontos.
06:48
Any time OkCupid matches two people,
161
408738
1912
Qualquer momento o OK Cupid combina duas pessoas,
06:50
it goes through the steps we just outlined.
162
410674
2032
vai além dos passos que esboçamos.
06:52
First it collects data about your answers,
163
412730
2269
Primeiro coleta-se dados sobre suas respostas,
aí compara suas escolha e preferências
06:55
then it compares your choices and preferences to other people's
164
415023
2985
com outras pessoas, de maneira simples e matemática.
06:58
in simple, mathematical ways.
165
418032
1967
Isto, a habilidade de pegar o fenômeno do mundo real
07:00
This, the ability to take real-world phenomena
166
420023
2923
07:02
and make them something a microchip can understand,
167
422970
2415
e fazer dele algo que um microchip possa entender,
07:05
is, I think, the most important skill anyone can have these days.
168
425409
3277
é, eu acho,
a habilidade mais importante que alguém pode ter hoje em dia
07:08
Like you use sentences to tell a story to a person,
169
428710
2423
Como usar sentenças para contar uma história a alguém,
você usa os algoritmos para contar uma história ao computador.
07:11
you use algorithms to tell a story to a computer.
170
431157
2484
Se você aprender a língua,
07:14
If you learn the language, you can go out and tell your stories.
171
434349
3033
você pode sair e contar suas historias.
Espero que isto lhe ajude a fazer isso.
07:17
I hope this will help you do that.
172
437406
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