Inside OKCupid: The math of online dating - Christian Rudder

Translator: Andrea McDonough Reviewer: Bedirhan Cinar

Çeviri: Gözde Alpçetin Gözden geçirme: Can Boysan

Hello, my name is Christian Rudder,

Merhaba, benim adım Christian Rudder ve ben OkCupid'in kurucularından biriydim.

and I was one of the founders of OkCupid.

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

Artık ABD'deki en büyük tanışma sitelerinden biri.

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

Sitedeki neredeyse herkes gibi ben de matematik bölümündeydim.

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

Tahmin edebileceğiniz gibi çözümsel yaklaşımlarla biliniriz.

We call it our matching algorithm.

Buna eşleştirme algoritması diyoruz.

Temelde OkCupid'in eşleştirme algoritması

Basically, OkCupid's matching algorithm helps us decide

iki kişinin randevuya çıkıp çıkmaması konusunda yardımcı oluyor.

whether two people should go on a date.

We built our entire business around it.

Tüm işimizi bunu temel olarak inşa ettik.

Now, algorithm is a fancy word,

Algoritma süslü bir kelime

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

ve insanlar bunu büyük bir şeymiş gibi düşünmekten hoşlanıyorlar.

But really, an algorithm is just a systematic,

Ama aslında algoritma sadece bir sistematik,

step-by-step way to solve a problem.

bir sorunu çözmenin kademeli bir yolu.

It doesn't have to be fancy at all.

Süslü olmasına hiç de gerek yok.

Here in this lesson,

Bu derste bu özel algoritmamızı nasıl elde ettiğimizi açıklayacağım,

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

böylece nasıl yapıldığını da görmüş olacaksınız.

so you can see how it's done.

Now, why are algorithms even important?

Algoritmalar neden önemli ki?

Why does this lesson even exist?

Bu ders neden var?

Well, notice one very significant phrase I used above:

Yukarıda kullandığım çok önemli bir ifadeyi fark edin:

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

Bir sorunu çözmenin kademeli yolunu oluşturuyorlar

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

ve bildiğiniz gibi bilgisayarlar kademeli işlemlerde çok başarılılar.

A computer without an algorithm

Algoritmasız bir bilgisayar sadece pahalı bir ağırlıktan başka bir şey değil

is basically an expensive paperweight.

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

ve bilgisayarlar günlük hayatımızın her tarafını işgal ettiğinden beri

algorithms are everywhere.

algoritmalar her yerdeler.

OkCupid'in eşleştirme algoritmasının arkasındaki matematik

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

şaşırtıcı derecede basit.

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

Sadece biraz toplama, çarpma ve birazcık da karekök.

The tricky part in designing it

Onu tasarlarken karışık olan taraf ise gizemli bir şeyi, insan çekiciliğini alıp

was figuring out how to take something mysterious,

human attraction,

bilgisayarın üzerinde çalışabileceği ögelere nasıl ayırabileceğini bulmaktı.

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

İnsanları eşleştirmek için ihtiyacımız olan ilk şey veriydi,

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

something for the algorithm to work with.

algoritmanın üzerinde çalışacağı bir şey.

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

İnsanlardan hızlıca veri elde etmenin en iyi yolu ise sadece sormak.

So we decided that OkCupid should ask users questions,

Bu yüzden OkCupid'in kullanıcılara

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

"Bir gün çocuk sahibi olmak istiyor musunuz?"

"Ne sıklıkla dişlerinizi fırçalıyorsunuz?"

"How often do you brush your teeth?"

"Do you like scary movies?"

"Korku filmlerini seviyor musunuz?"

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

"Tanrı'ya inanıyor musunuz?" gibi önemli sorular sormasına karar verdik.

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

Soruların çoğu benzeri benzerle eşleştirmek için uygun,

that is, when both people answer the same way.

yani her iki kişi de aynı şekilde cevap verirse.

For example, two people who are both into scary movies

Örneğin, korku filmlerini seven iki kişi

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

muhtemelen seven biri ve sevmeyen birinden daha iyi bir eşleşmedir.

But what about a question like,

Peki ya "İlgi odağı olmaktan hoşlanır mısınız?" gibi bir soru?

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

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

Eğer bir ilişkide her iki kişi buna evet cevabını veriyorsa

they're going to have massive problems.

çok büyük sorunları olacaktır.

We realized this early on,

Bunu erken fark ettik

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

ve her soruda biraz daha veri elde etmemiz gerektiğine karar verdik.

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

Sadece kendi cevaplarını değil,

aynı zamanda başkasından almak istedikleri cevabı da belirtmelerini istedik.

but the answer they wanted from someone else.

That worked really well.

Bu, bayağı işe yaradı.

But we needed one more dimension.

Ama bir boyuta daha ihtiyacımız vardı.

Some questions tell you more about a person than others.

Bazı sorular, biri hakkında diğerlerinden daha fazla şey söyler.

For example, a question about politics, something like,

Örneğin, politika hakkındaki bir soru;

"Hangisi daha kötü: Kitabın mı yoksa bayrağın yanması mı?" gibi bir soru

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

might reveal more about someone than their taste in movies.

bir kişinin film zevklerinden daha fazla şey ortaya çıkarır

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

ve her şeyi eşit olarak ölçmek bir anlam ifade etmiyor,

bu yüzden veri göstergesi ekledik.

so we added one final data point.

For everything that OkCupid asks you,

OkCupid'in size sorduğu her şey için

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

hayatınızda oynadığı rolü bize anlatma şansınız var

And this ranges from irrelevant to mandatory.

ve bu alakasız ile gerekli şeyler arasında değişiyor.

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

Her soru için algoritmamız açısından üç şeyimiz var:

first, your answer;

İlk olarak, cevabınız;

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

ikinci olarak, başkasının nasıl cevap vermesini istemeniz --

potansiyel eşiniz --

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

ve üçüncü olarak, sorunun sizin için ne kadar önemli olması.

With all this information,

Tüm bu bilgilerle birlikte

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

OkCupid iki kişinin ne kadar iyi geçinebileceğini bulabiliyor.

The algorithm crunches the numbers and gives us a result.

Algoritma, sayıları inceleyip bize bir sonuç veriyor.

As a practical example,

Uygulamalı bir örnek olarak

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

hadi sizi başka biriyle nasıl eşleştireceğimize bakalım.

Let's call him "B."

Ona "B" diyelim.

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

B ile olan eşleşme yüzdeniz

ikinizin de cevapladığı soruları baz alıyor.

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

Ortak sorulara da "s" diyelim.

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

Çok basit bir örnek olarak

bir grup "s"yi sadece iki ortak soruyla kullanıyoruz

with just two questions in common,

and compute a match from that.

ve bundan bir eşleşme çıkartıyoruz.

Here are our two example questions.

İşte iki örnek sorumuz.

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

İlki diyelim ki "Ne kadar dağınıksın?"

And the answer possibilities are:

ve cevap olasılıkları da şunlar:

very messy, average and very organized.

Çok dağınık, ortalama ve çok düzenli.

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

"Çok düzenli" olarak cevapladığınızı,

başkasının da "çok düzenli" olarak cevaplamasını istediğinizi

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

and the question is very important to you.

ve sorunun sizin için çok önemli olduğunu varsayalım.

Basically, you're a neat freak.

Yani temizlik delisisiniz.

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

Düzenlisiniz, başkasının da düzenli olmasını istiyorsunuz, hepsi bu

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

ve B'nin biraz farklı olduğunu varsayalım.

He answered "very organized" for himself,

Kendisini "çok düzenli" olarak cevapladı

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

ama başkasının "ortalama" cevabı onun için yeterli

and the question is only a little important to him.

ve sorunun onun için çok da bir önemi yok.

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

Önceki örneğimizden ikinci soruya bakalım.

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

"İlgi odağı olmaktan hoşlanır mısınız?"

The answers are "yes" and "no."

Cevap ya "evet" ya da "hayır."

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

"Hayır"ı cevapladınız, başkasının da "hayır"ı cevaplamasını istiyorsunuz

and the question is only a little important to you.

ve sorunun sizin için çok da bir önemi yok.

Now B, he's answered "yes."

B "evet"i cevapladı.

He wants someone else to answer "no,"

Başkasının da "hayır"ı cevaplamasını istiyor

because he wants the spotlight on him,

çünkü tüm ilginin onda olmasını istiyor

and the question is somewhat important to him.

ve soru onun için bir miktar önemli.

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

Şimdi tüm bunları hesaplamaya çalışalım.

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

İlk adımımız, bunu yapmak için bilgisayarları kullandığımızdan dolayı,

we need to assign numerical values

"bir miktar önemli" ve "çok önemli" gibi düşüncelere sayısal değerler vermeliyiz

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

çünkü bilgisayar her şeye sayı biçiminde ihtiyaç duyar.

because computers need everything in numbers.

We at OkCupid decided on the following scale:

OkCupid için şu ölçekte karar kıldık:

"Irrelevant" is worth 0.

"Alakasız" 0 değerinde.

"A little important" is worth 1.

"Biraz önemli" 1 değerinde.

"Somewhat important" is worth 10.

"Bir miktar önemli" 10 değerinde.

"Very important" is 50.

"Çok önemli" 50 değerinde.

And "absolutely mandatory" is 250.

"Kesinlikle gerekli" 250 değerinde.

Next, the algorithm makes two simple calculations.

Daha sonrasında algoritma iki basit hesaplama yapıyor.

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

İlki "B'nin cevapları sizi ne kadar tatmin etti?"

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

Yani B sizin ölçeğinizde ne kadar olası puan topladı?

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

B'nin ilk soruya, dağınıklık hakkındaki soruya olan cevabının,

sizin için çok önemli olduğunu belirttiniz.

about messiness,

was very important to you.

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

50 puan değerinde ve B bunu bildi.

The second question is worth only 1,

İkinci soru ise sadece 1 puan değerinde çünkü biraz önemli olduğunu söylediniz,

because you said it was only a little important.

B got that wrong,

B bunu bilemedi,

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

dolayısıyla B'nin cevapları 51 olası puan üzerinden 50.

That's 98% satisfactory. Pretty good.

Bu %98 oranında tatmin edici, çok iyi.

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

Algoritmanın göz önünde bulundurduğu ikinci soru ise şu:

B'yi ne kadar tatmin ettiniz?

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

B, dağınıklık sorusuna olan cevabınıza 1 puan verdi

and 10 on your answer to the second.

ve ikincisine de 10 puan verdi.

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

Bu 11 puanın, 1 ile 10'un toplamı, 10 puan kazandınız --

you guys satisfied each other on the second question.

ikinci soruda birbirinizi cevabınızla tatmin ettiniz.

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

11 üzerinden 10 puan olan cevaplarınız B için %91 oranında tatmin edici.

That's not bad.

Fena değil.

The final step is to take these two match percentages

Son adım, bu iki eşleşme yüzdelerini alıp

and get one number for the both of you.

ikiniz için de tek bir sayı elde etmek.

To do this, the algorithm multiplies your scores,

Bunu yapmak için algoritma puanlarınızı çarpıyor,

then takes the nth root,

sonra n dereceden kökünü alıyor,

where "n" is the number of questions.

"n" soru sayısını oluşturuyor.

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

S, - ki bu örnekte soru sayısını oluşturuyor -

sadece 2 olduğundan dolayı

is only 2,

we have: match percentage equals the square root

hesap şöyle:

eşleşme yüzdesi yüzde 98 ile yüzde 91'in çarpımının kare köküne denk geliyor.

of 98 percent times 91 percent.

That equals 94 percent.

Bu da yüzde 94'e denk geliyor.

That 94 percent is your match percentage with B.

Bu 94'lük yüzde, B ile olan eşleşme yüzdeniz.

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

Bildiklerimize dayanarak

birbirinizle ne kadar mutlu olabileceğinizin matematiksel ifadesi.

based on what we know.

Now, why does the algorithm multiply,

Peki algoritma neden iki eşleşme puanının ortalamasını almak yerine

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

çarpıyor ve kare kökünü alıyor?

and do the square-root business?

In general, this formula is called the geometric mean.

Genel olarak bu formüle geometrik ortalama deniyor.

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

Geniş aralığı olan değerleri birleştirmek

ve farklı nitelikleri temsil etmek için harika bir yol.

and represent very different properties.

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

Diğer bir ifadeyle romantik eşleştirme için mükemmel.

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

Geniş aralıklarınız ve tonlarca farklı veri göstergeniz var,

dediğim gibi filmler, politika, din -- her şey hakkında veri göstergeniz var.

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

Intuitively, too, this makes sense.

Sezgisel olarak bu çok mantıklı.

Two people satisfying each other 50 percent

Yüzde 50 oranında birbirini tatmin eden iki insan

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

0 ile 100 oranında tatmin eden diğer iki kişiden daha iyi bir eşleşme olmalı

because affection needs to be mutual.

çünkü sevgi karşılıklı olmalı.

After adding a little correction for margin of error,

Yanılma payı için biraz düzeltme ekledikten sonra,

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

bu durumda az sayıda sorumuz var,

like we do in this example,

bu örnekte yaptığımız gibi,

we're good to go.

devam edebiliriz.

Any time OkCupid matches two people,

OkCupid iki kişiyi her eşleştirdiğinde

it goes through the steps we just outlined.

henüz özetlediğimiz adımlardan geçiyor.

First it collects data about your answers,

İlk olarak cevaplarınız hakkındaki veriyi topluyor,

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

sonra tercihlerinizi ve diğer insanların tercihlerini

basit, matematiksel yollarla karşılaştırıyor.

in simple, mathematical ways.

This, the ability to take real-world phenomena

Bu, gerçek dünya olgusunu alıp

and make them something a microchip can understand,

onu bir mikroçipin anlayabileceği bir şeye dönüştürme kabiliyeti,

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

bence birinin bu günlerde sahip olabileceği en önemli yetenek.

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

Birine bir hikâye anlatmak için cümleleri kullandığınız gibi

you use algorithms to tell a story to a computer.

bilgisayara hikâye anlatmak için algoritmaları kullanıyorsunuz.

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

Dili öğrenirseniz çıkıp hikâyelerinizi anlatabilirsiniz.

Umarım bu yardımcı olacak.

I hope this will help you do that.