人一輩子那麼長，怎麼避免愛上人渣
愛情能用數據分析嗎？
最近我在美國的加州灣區開辦了一個創業公司叫Gausscode，用大數據的方法來解決愛情問題。那愛情跟大數據是什麼關係？我今天要講的就是從另外一個視角來看愛情。
我的觀念是愛情如同其他的一些感情上的行為一樣，可以被數字化、數據化、數學化。愛情和大數據走到一起了，意味著我們能以更多的智能，通過數學的方法，用現在所能得到的數據，以及大量使用的數字媒體來真正得到對愛情的洞察。這裡面的關鍵詞是選擇、匹配、預測。就像我們很多行為可以在線上進行，約會也可以，這就叫在線約會。在線，意味著約會這個體驗不再是不被記錄的行為，而是被數字化了。只要上了網，你每個點擊、每個瀏覽、每一次打開網站，你就被記錄了，數字化很自然地成為事實。在數字化的過程中產生了數據，數據是有目的的數字組合，使得我們知道發生了什麼事、有什麼統計上的行為或者規律可以遵循。
社交平台具有量化愛情的能力嗎？
美國差不多有四千多萬人在線約會、找朋友、找情人、找今後長期的伴侶。每一次他們做在線約會瀏覽時，大約耗時22分鐘，一個星期內耗時12個小時，這是平均數。美國每十個人當中有一個人，曾經使用過類似的網站或者移動APP做在線約會規劃。66%的人通過在線軟體的應用以後，他們又往前走了一步——確實去約會了，這個約會是真正現實中的行為，不是一個數字行為。其中又有23%是真正地通過這些應用，找到了自己的配偶或者是長期的伴侶。
但另一方面，它也出現了一些以前沒有的問題——信息的可靠性。56%的用戶感覺到在網上的個人介紹往往是被誇大的，很大程度上誤導了事實，造成了很大的麻煩。81%的用戶說自己曾經在某一項的描述當中撒了謊，其中包括謊報自己的體重，女性尤其愛往低評估；48%謊報了身高，男性在這方面尤其突出；19%謊報年紀，可能男性女性大約相同。這些問題引起我的深思，這樣一個平台上，好像數字、數據都很方便了，但是不是真正為我們服務了呢？如果沒有這麼多假的信息，利用擁有幾千萬的網路用戶的軟體，我們的戀愛、約會是不是能夠效率更高一點？
運用海量數據，找到理想愛人
有一個女記者Amy Webb，她也是一個未來學家，她喜歡想像未來是怎麼回事。她做了一個嘗試，在一個專門給猶太族裔的人群找配偶的網站上試驗在線約會。她在上面反覆試驗了很多次，但發布常規的信息比如說很懂日文、自己做了幾年的記者等，卻在找對象方面遇到很多挫折。
Amy就想，既然網站上有這麼多數據，我為什麼不能做一個數據分析呢？所以她做了兩件事。第一，她重點考慮了她所關心的男性對象的屬性。每一次網站說，你可以跟這些人去約會，她就看一下這些人的屬性是不是符合她的要求。符合的她加一分，不符合的減一分。通過這種比較初級的方式，篩掉了很多本來網站推薦她去見一面的人。第二，她意識到能找到心目中理想的人，並不是意味著那個理想的人也會看中她，這裡面有很多競爭——她看中的這個男性，也可能會被很多的女生看中，她們會怎麼接近他？所以她用自己的模型，建立了一個分數，通過這個分數產生了十個假設的男性。這些男性會留意到什麼樣的女性，會怎樣和她聯繫約會。通過這些假設，她開始知道在介紹自己的時候，應當注重哪些方面，用什麼樣的語言能夠成功引起注意。這十個男性可能實際上不存在，但她至少用計分的方法算出，如果能找到類似男性的話，對她相當合適。果然按照上述方法嘗試幾次後，她找到了自己最愛的一個男人，然後馬上就組成了家庭，有了孩子。這說明了什麼問題？從戀愛沒有經過數字媒體，到有了數字媒體產生了數據，再到通過Amy的嘗試，大家可以看到：數據可以幫助你把感情的事情理性化，從數字里看到一些自己可努力的方向，大量減少自己要搜尋的工作，使得愛情在有限時間、有限資源的情況下得到最好實現。說到資源、選擇、匹配，它能讓一般的愛情有更多更廣泛的內涵。
愛情大數據的其他應用
第一，愛情可以被數字化、數據化，今天我們還可以把它數學化。
第二， 愛情大數據的作用已經被意識到了，大家都在開展這方面的應用。應用到什麼程度了呢？因為今天有很好的感測器、很多的攝影機、造像、信息處理、圖象處理技術，一個男性說，我要找有范冰冰臉的女性，那他就可以發現很多有類似容貌的女性，而不是像以前那樣，只能用模糊的數據描述這是女的、現在多大年紀。
第三， 愛情本身是一個選擇匹配和預測的人類行為。這種行為不止於談情說愛，還能用在比如招聘、求學等選擇領域，公司在找你，你也在找公司；你要選一個適合自己的最好大學，大學也在選你……雙向選擇的過程幾乎到處都有，我們對愛情大數據的研究，也不會僅限於對愛情的研究，對所有這些雙向現象都要研究。我的創業公司正在把基本的數字、數據和數學能力糅合，形成有力的產品，幫助大家對愛情產生更多深刻的認識，也是從數據能力上解答一個幾千年、幾萬年的人類婚戀難題。選自 程傑
Gausscode創始人 在造就演講實錄整理而成
原文可訪問：造就Talk | 程傑：有了愛情大數據，你再不會選錯人
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