從婚介所到約會(huì )軟件，愛(ài)情真的可以計算嗎？

近現代以來(lái)，婚嫁第一次打破了“計劃經(jīng)濟”，婚戀市場(chǎng)被打開(kāi)了。而互聯(lián)網(wǎng)和大數據下的商業(yè)模式，愛(ài)情真的可以計算嗎？

本文來(lái)自微信公眾號：線(xiàn)性資本（ID：LinearVenture），作者：賀若昕

近現代以來(lái)，自由戀愛(ài)之風(fēng)勁吹，婚嫁第一次打破了“計劃經(jīng)濟”，婚戀市場(chǎng)被打開(kāi)了。 幾十年過(guò)去了，這個(gè)市場(chǎng)到底發(fā)展的怎么樣了？

愛(ài)情究竟是什么？心理學(xué)家羅伯特斯滕伯格曾提出過(guò)一個(gè)“三基石”理論，目前是心理學(xué)界關(guān)于親密關(guān)系的一個(gè)主流理論。

他提出，愛(ài)情是由三塊基石構成的，分別是親密、激情和承諾，在真實(shí)的情感中，可能三種成分各自占比的程度不同，從而形成了各類(lèi)不同的愛(ài)情。

我假設愛(ài)情可以由函數計算，那么Y（愛(ài)情）=(f激情(p)，f親密(l)，f承諾(c))

激情

構成浪漫愛(ài)情的決定因素。

我們假設浪漫愛(ài)情產(chǎn)生的前提是兩人之間相互吸引，而吸引或一見(jiàn)傾心的主要因素是外表，因此f激情=（長(cháng)相，身材，氣質(zhì)，感覺(jué)…）。

親密

Grote&Frieze對其概括為: “對一個(gè)值得喜愛(ài)的伴侶的適意的充滿(mǎn)感情的信賴(lài)的愛(ài)，它以深厚的友誼為基礎，涉及到相伴的關(guān)系，享受共同的活動(dòng)，相互的樂(lè )趣和分享快樂(lè )?！?/p>

同時(shí)更多的研究表明，親密關(guān)系伴侶之間的相似性越大，對彼此就更有吸引力，他們的婚姻也更幸福。

因此f親密=（三觀(guān)，興趣…），兩者之間相似程度越大則取值越高。

承諾

不完全由感情決定，更多由認知因素影響。

因此我將財富、家庭背景等客觀(guān)條件歸于這一類(lèi)，f承諾=（財富，家境，社會(huì )地位….）。

最后，我定義的婚戀市場(chǎng)的核心功能，即幫助參與者找到盡可能多的同時(shí)或部分符合親密、激情、承諾這三個(gè)條件的候選對象，并幫助其在當中挑選出最終計算的函數值最大的人選。

婚戀市場(chǎng)的商業(yè)模式

由于買(mǎi)房也是我國傳統文化里一件人生大事，且其也是交易頻次低、交易金額大的一筆生意，我們用房產(chǎn)市場(chǎng)做類(lèi)比，先講講婚戀市場(chǎng)的商業(yè)模式。

服務(wù)對象：婚戀市場(chǎng)上的參與者是婚戀對象雙方，這類(lèi)似二手房產(chǎn)市場(chǎng)上的買(mǎi)房者和購房者。

核心需求：雙方要配對成功—不論是買(mǎi)房購房還是嫁娶雙方。這些在自然狀態(tài)下都是有難度的。如果沒(méi)有交易成本，按科斯的理論，大家都能實(shí)現最優(yōu)結果。但現實(shí)世界多了一筆交易成本，這導致買(mǎi)房的找不到合適的房源，想結婚或談戀愛(ài)的找不到合適的對象。

傳統商業(yè)模式：買(mǎi)房有實(shí)體二手房中介，婚戀市場(chǎng)更是歷史悠久，從月老媒婆到后來(lái)的婚介所，可謂是方式眾多。

互聯(lián)網(wǎng)和大數據下的商業(yè)模式：

互聯(lián)網(wǎng)的普及催生了房源門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如58同城、搜房網(wǎng)等，便利了購房者在更廣的范圍內搜索自己想要的房子。在大數據和人工智能的變革下，一些房產(chǎn)中介如鏈家又悄然變革，逐漸借助算法來(lái)描繪更準確的用戶(hù)畫(huà)像，以方便對用戶(hù)進(jìn)行精準推薦。

婚戀市場(chǎng)也是一樣的道理?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代到來(lái)之后，出現了各種婚戀門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，如百合網(wǎng)、世紀佳緣等，在大數據和人工智能的變革下，各類(lèi)約會(huì )軟件如OkCupid、Tinder又在用算法提高用戶(hù)之間的匹配程度，了解用戶(hù)的真實(shí)需求，以便為用戶(hù)準確推薦適合他們的對象。

從婚介所到約會(huì )算法

首先我們要解決愛(ài)情的基石1：激情。

照像技術(shù)變革過(guò)一次這個(gè)領(lǐng)域，使得這件事從單純的“媒妁之言”進(jìn)步到了“憑照相親”，從門(mén)戶(hù)網(wǎng)站到約會(huì )軟件，照片很多時(shí)候都成為一個(gè)人選擇是否和另一個(gè)人交往的前提。

算法時(shí)代，Tinder之類(lèi)的約會(huì )軟件甚至使這個(gè)流程變得更加方便快捷了。它可以幫你推薦多個(gè)也許符合你審美的人選，你只需不喜歡左劃、喜歡右劃，so easy

但激情過(guò)后，實(shí)現愛(ài)情的基石2：親密則比較困難。

傳統的婚介所是如何操作的呢？

我們來(lái)看看安小姐的經(jīng)歷：

她說(shuō)，繳納服務(wù)費之后，顧問(wèn)會(huì )讓你做一套心理測試題，之后由顧問(wèn)負責人工在電腦資料庫里尋找匹配對象，并承諾在經(jīng)歷和性格相似的對象中尋找最適合她的對象。

聽(tīng)起來(lái)是不是很熟悉？這不就是OkCupid軟件測試題的線(xiàn)下版嗎

我不禁心生疑問(wèn)，既然傳統的商業(yè)模式中也是這么做的，算法和大數據又在哪些環(huán)節做到了顛覆和變革呢？

安小姐繼續說(shuō)，這家婚介所的心理測試內容不過(guò)是一套人格分析題，在得出自己是樂(lè )觀(guān)型、堅定型人格之后，并沒(méi)有像合同上承諾的一樣對自己的性格和擇偶標準做出深刻的了解，僅僅是根據資料庫進(jìn)行機械的配對。

很顯然，傳統的婚介所無(wú)法做到判斷

1）哪些問(wèn)題對你來(lái)說(shuō)是最值得問(wèn)的問(wèn)題，這些問(wèn)題各自的權重占比是多少

2）無(wú)法科學(xué)計算，從而無(wú)法準確配對

3）用戶(hù)回答的答案是否是其真實(shí)的態(tài)度

而基于算法的約會(huì )軟件又是如何做的呢？

OkCupid會(huì )問(wèn)你一系列問(wèn)題，每個(gè)問(wèn)題你都要回答三點(diǎn)

1）你的態(tài)度2）你希望對方的態(tài)度3）這個(gè)問(wèn)題的重要程度

現在假設你是A，計算機希望將你和B匹配，它需要回答的問(wèn)題是：你對B的回答的滿(mǎn)意程度是多少？這個(gè)答案是用一個(gè)分數表達的，分子是B答案的總分數，分母是你認為這個(gè)答案的重要程度的總分數，在對每一個(gè)單獨的問(wèn)題計算出這個(gè)分數之后，再將這些分數相加并轉換成百分比，這個(gè)百分比就是衡量你和B在一起后會(huì )有多開(kāi)心的數字。

之后算法再用同樣的步驟計算一遍B對你回答的滿(mǎn)意程度。最后算法計算出A的百分比滿(mǎn)意度和B的百分比滿(mǎn)意度的乘積的n根，這個(gè)分數將決定A和B的匹配程度。

這個(gè)算法解決了婚介所無(wú)法解決問(wèn)題的前兩個(gè)。

實(shí)際中可能還存在這樣的情況：一個(gè)人聲稱(chēng)他喜歡不喝酒、熱愛(ài)旅游的美女，現實(shí)中卻偏偏被另一個(gè)夜店范女郎吸引，這被叫做顯示性偏好。由于人的自我認知或其他因素的影響，顯示性偏好和表述偏好之間經(jīng)常存在差距。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，Match.com的算法在同時(shí)存儲了你的表述和顯示性偏好之后，會(huì )在網(wǎng)站上尋找那些和你在兩者差異上類(lèi)似的人，用他們的記錄來(lái)估計你的情況，從而為你推薦合適的對象人選。

這就也解決了第三個(gè)問(wèn)題。(實(shí)際的數據搜集結果可能是顯示性偏好數據不足，因此這個(gè)問(wèn)題只能算部分解決）。

這么看來(lái)，算法算出來(lái)的對象應該是靠譜的，可是…

愛(ài)情真的可以用算法計算嗎？

可是如果我們一開(kāi)始的假設就錯了呢？

我用“你覺(jué)得愛(ài)情中什么最重要”這個(gè)問(wèn)題調查了幾個(gè)周?chē)呐笥?，他們還提到了緣分、互補、相互信任感等軟件不會(huì )考察的因素。

我最喜歡的一個(gè)答案是這樣的—“因為喜歡了他，對自我產(chǎn)生了新的認識，甚至世界觀(guān)、人生規劃等都發(fā)生了變化”。

如此看來(lái)，真正的愛(ài)情不止在于合適，它是復雜的，是一個(gè)混沌系統。正因為是混沌系統，更多變量無(wú)法被納入模型，所以我們可能不能用像開(kāi)頭那樣的線(xiàn)性模型計算，我們只能相信概率，在一次次試錯中逼近正確值。

這種情況下，我們可以如何更好地用算法改進(jìn)這個(gè)過(guò)程呢？

1）從純線(xiàn)上到線(xiàn)上線(xiàn)下協(xié)同發(fā)展

緣分、建立聯(lián)系等要素可能還是得通過(guò)線(xiàn)下的活動(dòng)來(lái)培養。類(lèi)似房地產(chǎn)，平臺的線(xiàn)下運營(yíng)能力非常關(guān)鍵。未來(lái)的趨勢可能是線(xiàn)上平臺從輕資產(chǎn)到重資產(chǎn)，通過(guò)策劃線(xiàn)下活動(dòng)，改善用戶(hù)的服務(wù)體驗來(lái)提升競爭力。

2）多場(chǎng)景獲取用戶(hù)數據，描繪用戶(hù)真實(shí)需求

簡(jiǎn)單的一份問(wèn)卷調查可能無(wú)法很好的匹配用戶(hù)，但如果數據量增加，匹配的能力也許就增強了。

類(lèi)似鏈家從租房、買(mǎi)房到房產(chǎn)金融的全場(chǎng)景布局，如果約會(huì )軟件也可以獲取用戶(hù)在其他場(chǎng)景下的數據，比如其他社交軟件、興趣部落、購物平臺等等，得到的整個(gè)生態(tài)系統的數據，再運用深度學(xué)習等技術(shù)概括出用戶(hù)的特征和真實(shí)需求，也許會(huì )得到更好的匹配結果。

最后，讓我們用安小姐故事的結局做結尾吧：

安小姐結束了在婚戀所的咨詢(xún)并不再付費，她覺(jué)得要自己投身真實(shí)的生活去尋找愛(ài)情。

因為愛(ài)情的一部分意義可能就在于它的不確定性，在于對另一個(gè)生命的永不倦怠的探索。

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