從婚介所到約會軟件，愛情真的可以計算嗎？

近現(xiàn)代以來，婚嫁第一次打破了“計劃經(jīng)濟”，婚戀市場被打開了。而互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)下的商業(yè)模式，愛情真的可以計算嗎？

本文來自微信公眾號：線性資本（ID：LinearVenture），作者：賀若昕

近現(xiàn)代以來，自由戀愛之風勁吹，婚嫁第一次打破了“計劃經(jīng)濟”，婚戀市場被打開了。 幾十年過去了，這個市場到底發(fā)展的怎么樣了？

愛情究竟是什么？心理學家羅伯特斯滕伯格曾提出過一個“三基石”理論，目前是心理學界關(guān)于親密關(guān)系的一個主流理論。

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

我假設(shè)愛情可以由函數(shù)計算，那么Y（愛情）=(f激情(p)，f親密(l)，f承諾(c))

激情

構(gòu)成浪漫愛情的決定因素。

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

親密

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

同時更多的研究表明，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，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、家庭背景等客觀條件歸于這一類，f承諾=（財富，家境，社會地位….）。

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

婚戀市場的商業(yè)模式

由于買房也是我國傳統(tǒng)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)市場做類比，先講講婚戀市場的商業(yè)模式。

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

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

傳統(tǒng)商業(yè)模式：買房有實體二手房中介，婚戀市場更是歷史悠久，從月老媒婆到后來的婚介所，可謂是方式眾多。

互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)下的商業(yè)模式：

互聯(lián)網(wǎng)的普及催生了房源門戶網(wǎng)站，如58同城、搜房網(wǎng)等，便利了購房者在更廣的范圍內(nèi)搜索自己想要的房子。在大數(shù)據(jù)和人工智能的變革下，一些房產(chǎn)中介如鏈家又悄然變革，逐漸借助算法來描繪更準確的用戶畫像，以方便對用戶進行精準推薦。

婚戀市場也是一樣的道理?；ヂ?lián)網(wǎng)時代到來之后，出現(xiàn)了各種婚戀門戶網(wǎng)站，如百合網(wǎng)、世紀佳緣等，在大數(shù)據(jù)和人工智能的變革下，各類約會軟件如OkCupid、Tinder又在用算法提高用戶之間的匹配程度，了解用戶的真實需求，以便為用戶準確推薦適合他們的對象。

從婚介所到約會算法

首先我們要解決愛情的基石1：激情。

照像技術(shù)變革過一次這個領(lǐng)域，使得這件事從單純的“媒妁之言”進步到了“憑照相親”，從門戶網(wǎng)站到約會軟件，照片很多時候都成為一個人選擇是否和另一個人交往的前提。

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

但激情過后，實現(xiàn)愛情的基石2：親密則比較困難。

傳統(tǒng)的婚介所是如何操作的呢？

我們來看看安小姐的經(jīng)歷：

她說，繳納服務(wù)費之后，顧問會讓你做一套心理測試題，之后由顧問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。

聽起來是不是很熟悉？這不就是OkCupid軟件測試題的線下版嗎

我不禁心生疑問，既然傳統(tǒng)的商業(yè)模式中也是這么做的，算法和大數(shù)據(jù)又在哪些環(huán)節(jié)做到了顛覆和變革呢？

安小姐繼續(xù)說，這家婚介所的心理測試內(nèi)容不過是一套人格分析題，在得出自己是樂觀型、堅定型人格之后，并沒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(jù)資料庫進行機械的配對。

很顯然，傳統(tǒng)的婚介所無法做到判斷

1）哪些問題對你來說是最值得問的問題，這些問題各自的權(quán)重占比是多少

2）無法科學計算，從而無法準確配對

3）用戶回答的答案是否是其真實的態(tài)度

而基于算法的約會軟件又是如何做的呢？

OkCupid會問你一系列問題，每個問題你都要回答三點

1）你的態(tài)度2）你希望對方的態(tài)度3）這個問題的重要程度

現(xiàn)在假設(shè)你是A，計算機希望將你和B匹配，它需要回答的問題是：你對B的回答的滿意程度是多少？這個答案是用一個分數(shù)表達的，分子是B答案的總分數(shù)，分母是你認為這個答案的重要程度的總分數(shù)，在對每一個單獨的問題計算出這個分數(shù)之后，再將這些分數(shù)相加并轉(zhuǎn)換成百分比，這個百分比就是衡量你和B在一起后會有多開心的數(shù)字。

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

這個算法解決了婚介所無法解決問題的前兩個。

實際中可能還存在這樣的情況：一個人聲稱他喜歡不喝酒、熱愛旅游的美女，現(xiàn)實中卻偏偏被另一個夜店范女郎吸引，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。

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

這就也解決了第三個問題。(實際的數(shù)據(jù)搜集結(jié)果可能是顯示性偏好數(shù)據(jù)不足，因此這個問題只能算部分解決）。

這么看來，算法算出來的對象應(yīng)該是靠譜的，可是…

愛情真的可以用算法計算嗎？

可是如果我們一開始的假設(shè)就錯了呢？

我用“你覺得愛情中什么最重要”這個問題調(diào)查了幾個周圍的朋友，他們還提到了緣分、互補、相互信任感等軟件不會考察的因素。

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

如此看來，真正的愛情不止在于合適，它是復(fù)雜的，是一個混沌系統(tǒng)。正因為是混沌系統(tǒng)，更多變量無法被納入模型，所以我們可能不能用像開頭那樣的線性模型計算，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這個過程呢？

1）從純線上到線上線下協(xié)同發(fā)展

緣分、建立聯(lián)系等要素可能還是得通過線下的活動來培養(yǎng)。類似房地產(chǎn)，平臺的線下運營能力非常關(guān)鍵。未來的趨勢可能是線上平臺從輕資產(chǎn)到重資產(chǎn)，通過策劃線下活動，改善用戶的服務(wù)體驗來提升競爭力。

2）多場景獲取用戶數(shù)據(jù)，描繪用戶真實需求

簡單的一份問卷調(diào)查可能無法很好的匹配用戶，但如果數(shù)據(jù)量增加，匹配的能力也許就增強了。

類似鏈家從租房、買房到房產(chǎn)金融的全場景布局，如果約會軟件也可以獲取用戶在其他場景下的數(shù)據(jù)，比如其他社交軟件、興趣部落、購物平臺等等，得到的整個生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，再運用深度學習等技術(shù)概括出用戶的特征和真實需求，也許會得到更好的匹配結(jié)果。

最后，讓我們用安小姐故事的結(jié)局做結(jié)尾吧：

安小姐結(jié)束了在婚戀所的咨詢并不再付費，她覺得要自己投身真實的生活去尋找愛情。

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

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