從婚介所到約會(huì)軟件，愛(ài)情真的可以計(jì)算嗎？

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

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

近現(xiàn)代以來(lái)，自由戀愛(ài)之風(fēng)勁吹，婚嫁第一次打破了“計(jì)劃經(jīng)濟(jì)”，婚戀市場(chǎng)被打開了。 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(gòu)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，從而形成了各類不同的愛(ài)情。

我假設(shè)愛(ài)情可以由函數(shù)計(jì)算，那么Y（愛(ài)情）=(f激情(p)，f親密(l)，f承諾(c))

激情

構(gòu)成浪漫愛(ài)情的決定因素。

我們假設(shè)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(zhǎng)相，身材，氣質(zhì)，感覺(jué)…）。

親密

Grote&Frieze對(duì)其概括為: “對(duì)一個(gè)值得喜愛(ài)的伴侶的適意的充滿感情的信賴的愛(ài)，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(dòng)，相互的樂(lè)趣和分享快樂(lè)。”

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(duì)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(rèn)知因素影響。

因此我將財(cái)富、家庭背景等客觀條件歸于這一類，f承諾=（財(cái)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(duì)象，并幫助其在當(dāng)中挑選出最終計(jì)算的函數(shù)值最大的人選。

婚戀市場(chǎng)的商業(yè)模式

由于買房也是我國(guó)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(chǎng)做類比，先講講婚戀市場(chǎng)的商業(yè)模式。

服務(wù)對(duì)象：婚戀市場(chǎng)上的參與者是婚戀對(duì)象雙方，這類似二手房產(chǎn)市場(chǎng)上的買房者和購(gòu)房者。

核心需求：雙方要配對(duì)成功—不論是買房購(gòu)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(xiàn)最優(yōu)結(jié)果。但現(xiàn)實(shí)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(ài)的找不到合適的對(duì)象。

傳統(tǒng)商業(yè)模式：買房有實(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(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(gòu)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(lái)描繪更準(zhǔn)確的用戶畫像，以方便對(duì)用戶進(jìn)行精準(zhǔn)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(xiàn)了各種婚戀門戶網(wǎng)站，如百合網(wǎng)、世紀(jì)佳緣等，在大數(shù)據(jù)和人工智能的變革下，各類約會(huì)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(shí)需求，以便為用戶準(zhǔn)確推薦適合他們的對(duì)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”，從門戶網(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(xiàn)愛(ài)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(lái)看看安小姐的經(jīng)歷：

她說(shuō)，繳納服務(wù)費(fèi)之后，顧問(wèn)會(huì)讓你做一套心理測(cè)試題，之后由顧問(wèn)負(fù)責(zé)人工在電腦資料庫(kù)里尋找匹配對(duì)象，并承諾在經(jīng)歷和性格相似的對(duì)象中尋找最適合她的對(duì)象。

聽起來(lái)是不是很熟悉？這不就是OkCupid軟件測(cè)試題的線下版嗎

我不禁心生疑問(wèn)，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(shuō)，這家婚介所的心理測(cè)試內(nèi)容不過(guò)是一套人格分析題，在得出自己是樂(lè)觀型、堅(jiān)定型人格之后，并沒(méi)有像合同上承諾的一樣對(duì)自己的性格和擇偶標(biāo)準(zhǔn)做出深刻的了解，僅僅是根據(jù)資料庫(kù)進(jìn)行機(jī)械的配對(duì)。

很顯然，傳統(tǒng)的婚介所無(wú)法做到判斷

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

2）無(wú)法科學(xué)計(jì)算，從而無(wú)法準(zhǔn)確配對(duì)

3）用戶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(duì)方的態(tài)度3）這個(gè)問(wèn)題的重要程度

現(xiàn)在假設(shè)你是A，計(jì)算機(jī)希望將你和B匹配，它需要回答的問(wèn)題是：你對(duì)B的回答的滿意程度是多少？這個(gè)答案是用一個(gè)分?jǐn)?shù)表達(dá)的，分子是B答案的總分?jǐn)?shù)，分母是你認(rèn)為這個(gè)答案的重要程度的總分?jǐn)?shù)，在對(duì)每一個(gè)單獨(dú)的問(wèn)題計(jì)算出這個(gè)分?jǐn)?shù)之后，再將這些分?jǐn)?shù)相加并轉(zhuǎn)換成百分比，這個(gè)百分比就是衡量你和B在一起后會(huì)有多開心的數(shù)字。

之后算法再用同樣的步驟計(jì)算一遍B對(duì)你回答的滿意程度。最后算法計(jì)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(gè)分?jǐn)?shù)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)人聲稱他喜歡不喝酒、熱愛(ài)旅游的美女，現(xiàn)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(rèn)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(chǔ)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似的人，用他們的記錄來(lái)估計(jì)你的情況，從而為你推薦合適的對(duì)象人選。

這就也解決了第三個(gè)問(wèn)題。(實(shí)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(gè)問(wèn)題只能算部分解決）。

這么看來(lái)，算法算出來(lái)的對(duì)象應(yīng)該是靠譜的，可是…

愛(ài)情真的可以用算法計(jì)算嗎？

可是如果我們一開始的假設(shè)就錯(cuò)了呢？

我用“你覺(jué)得愛(ài)情中什么最重要”這個(gè)問(wèn)題調(diào)查了幾個(gè)周圍的朋友，他們還提到了緣分、互補(bǔ)、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?yàn)橄矚g了他，對(duì)自我產(chǎn)生了新的認(rèn)識(shí)，甚至世界觀、人生規(guī)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(fù)雜的，是一個(gè)混沌系統(tǒng)。正因?yàn)槭腔煦缦到y(tǒng)，更多變量無(wú)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(jì)算，我們只能相信概率，在一次次試錯(cuò)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(guò)線下的活動(dòng)來(lái)培養(yǎng)。類似房地產(chǎn)，平臺(tái)的線下運(yùn)營(yíng)能力非常關(guān)鍵。未來(lái)的趨勢(shì)可能是線上平臺(tái)從輕資產(chǎn)到重資產(chǎn)，通過(guò)策劃線下活動(dòng)，改善用戶的服務(wù)體驗(yàn)來(lái)提升競(jìng)爭(zhēng)力。

2）多場(chǎng)景獲取用戶數(shù)據(jù)，描繪用戶真實(shí)需求

簡(jiǎn)單的一份問(wèn)卷調(diào)查可能無(wú)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(qiáng)了。

類似鏈家從租房、買房到房產(chǎn)金融的全場(chǎng)景布局，如果約會(huì)軟件也可以獲取用戶在其他場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)，比如其他社交軟件、興趣部落、購(gòu)物平臺(tái)等等，得到的整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，再運(yùn)用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)概括出用戶的特征和真實(shí)需求，也許會(huì)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(fèi)，她覺(jué)得要自己投身真實(shí)的生活去尋找愛(ài)情。

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

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