OKCupid: Online tanışmanın matematiği - Christian Rudder

Tüm dersi görüntüleyin: http://ed.ted.com/lessons/inside-okcupid-the-math-of-online-dating-christian-rudder

İki kişi çöpçatanlık sitesine katıldığında ortak ilgilerine ve bir dizi özel sorulara nasıl cevap verdiklerine göre eşleşiyor. Peki bu siteler başarılı bir ilişkinin olasılığını nasıl hesaplıyor? Popüler çöpçatanlık sitesi OKCupid'in kurucularından biri olan Christian Rudder, "iyi anlaşmanın" arkasındaki algoritmayı anlatıyor.

Ders: Christian Rudder, Animasyon: TED-Ed.

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

Artık ABD'deki en büyük
tanışma sitelerinden biri.

Sitedeki neredeyse herkes gibi
ben de matematik bölümündeydim.

Tahmin edebileceğiniz gibi
çözümsel yaklaşımlarla biliniriz.

Buna eşleştirme algoritması diyoruz.

Temelde OkCupid'in eşleştirme algoritması

iki kişinin randevuya çıkıp çıkmaması
konusunda yardımcı oluyor.

Tüm işimizi bunu temel olarak inşa ettik.

Algoritma süslü bir kelime

ve insanlar bunu büyük bir şeymiş gibi
düşünmekten hoşlanıyorlar.

Ama aslında algoritma
sadece bir sistematik,

bir sorunu çözmenin kademeli bir yolu.

Süslü olmasına hiç de gerek yok.

Bu derste bu özel algoritmamızı
nasıl elde ettiğimizi açıklayacağım,

böylece nasıl yapıldığını da
görmüş olacaksınız.

Algoritmalar neden önemli ki?

Bu ders neden var?

Yukarıda kullandığım
çok önemli bir ifadeyi fark edin:

Bir sorunu çözmenin
kademeli yolunu oluşturuyorlar

ve bildiğiniz gibi bilgisayarlar
kademeli işlemlerde çok başarılılar.

Algoritmasız bir bilgisayar sadece
pahalı bir ağırlıktan başka bir şey değil

ve bilgisayarlar günlük hayatımızın
her tarafını işgal ettiğinden beri

algoritmalar her yerdeler.

OkCupid'in eşleştirme algoritmasının
arkasındaki matematik

şaşırtıcı derecede basit.

Sadece biraz toplama, çarpma
ve birazcık da karekök.

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

bilgisayarın üzerinde çalışabileceği
ögelere nasıl ayırabileceğini bulmaktı.

İnsanları eşleştirmek için
ihtiyacımız olan ilk şey veriydi,

algoritmanın üzerinde çalışacağı bir şey.

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

Bu yüzden OkCupid'in kullanıcılara

"Bir gün çocuk sahibi olmak
istiyor musunuz?"

"Ne sıklıkla dişlerinizi fırçalıyorsunuz?"

"Korku filmlerini seviyor musunuz?"

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

Soruların çoğu benzeri benzerle
eşleştirmek için uygun,

yani her iki kişi de
aynı şekilde cevap verirse.

Örneğin, korku filmlerini seven iki kişi

muhtemelen seven biri ve sevmeyen
birinden daha iyi bir eşleşmedir.

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

Eğer bir ilişkide her iki kişi
buna evet cevabını veriyorsa

çok büyük sorunları olacaktır.

Bunu erken fark ettik

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

Sadece kendi cevaplarını değil,

aynı zamanda başkasından almak istedikleri
cevabı da belirtmelerini istedik.

Bu, bayağı işe yaradı.

Ama bir boyuta daha ihtiyacımız vardı.

Bazı sorular, biri hakkında
diğerlerinden daha fazla şey söyler.

Örneğin, politika hakkındaki bir soru;

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

bir kişinin film zevklerinden
daha fazla şey ortaya çıkarır

ve her şeyi eşit olarak ölçmek
bir anlam ifade etmiyor,

bu yüzden veri göstergesi ekledik.

OkCupid'in size sorduğu her şey için

hayatınızda oynadığı rolü
bize anlatma şansınız var

ve bu alakasız ile gerekli
şeyler arasında değişiyor.

Her soru için algoritmamız
açısından üç şeyimiz var:

İlk olarak, cevabınız;

ikinci olarak, başkasının
nasıl cevap vermesini istemeniz --

potansiyel eşiniz --

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

Tüm bu bilgilerle birlikte

OkCupid iki kişinin ne kadar iyi
geçinebileceğini bulabiliyor.

Algoritma, sayıları inceleyip
bize bir sonuç veriyor.

Uygulamalı bir örnek olarak

hadi sizi başka biriyle
nasıl eşleştireceğimize bakalım.

Ona "B" diyelim.

B ile olan eşleşme yüzdeniz

ikinizin de cevapladığı
soruları baz alıyor.

Ortak sorulara da "s" diyelim.

Çok basit bir örnek olarak

bir grup "s"yi sadece
iki ortak soruyla kullanıyoruz

ve bundan bir eşleşme çıkartıyoruz.

İşte iki örnek sorumuz.

İlki diyelim ki "Ne kadar dağınıksın?"

ve cevap olasılıkları da şunlar:

Çok dağınık, ortalama ve çok düzenli.

"Çok düzenli" olarak cevapladığınızı,

başkasının da "çok düzenli"
olarak cevaplamasını istediğinizi

ve sorunun sizin için
çok önemli olduğunu varsayalım.

Yani temizlik delisisiniz.

Düzenlisiniz, başkasının da
düzenli olmasını istiyorsunuz, hepsi bu

ve B'nin biraz farklı olduğunu varsayalım.

Kendisini "çok düzenli" olarak cevapladı

ama başkasının "ortalama"
cevabı onun için yeterli

ve sorunun onun için çok da bir önemi yok.

Önceki örneğimizden ikinci soruya bakalım.

"İlgi odağı olmaktan hoşlanır mısınız?"

Cevap ya "evet" ya da "hayır."

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

ve sorunun sizin için
çok da bir önemi yok.

B "evet"i cevapladı.

Başkasının da "hayır"ı
cevaplamasını istiyor

çünkü tüm ilginin onda olmasını istiyor

ve soru onun için bir miktar önemli.

Şimdi tüm bunları hesaplamaya çalışalım.

İlk adımımız, bunu yapmak için
bilgisayarları kullandığımızdan dolayı,

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

çünkü bilgisayar her şeye
sayı biçiminde ihtiyaç duyar.

OkCupid için şu ölçekte karar kıldık:

"Alakasız" 0 değerinde.

"Biraz önemli" 1 değerinde.

"Bir miktar önemli" 10 değerinde.

"Çok önemli" 50 değerinde.

"Kesinlikle gerekli" 250 değerinde.

Daha sonrasında algoritma
iki basit hesaplama yapıyor.

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

Yani B sizin ölçeğinizde
ne kadar olası puan topladı?

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

sizin için çok önemli
olduğunu belirttiniz.

50 puan değerinde ve B bunu bildi.

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

B bunu bilemedi,

dolayısıyla B'nin cevapları
51 olası puan üzerinden 50.

Bu %98 oranında tatmin edici, çok iyi.

Algoritmanın göz önünde
bulundurduğu ikinci soru ise şu:

B'yi ne kadar tatmin ettiniz?

B, dağınıklık sorusuna olan
cevabınıza 1 puan verdi

ve ikincisine de 10 puan verdi.

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

ikinci soruda birbirinizi
cevabınızla tatmin ettiniz.

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

Fena değil.

Son adım, bu iki eşleşme yüzdelerini alıp

ikiniz için de tek bir sayı elde etmek.

Bunu yapmak için algoritma
puanlarınızı çarpıyor,

sonra n dereceden kökünü alıyor,

"n" soru sayısını oluşturuyor.

S, - ki bu örnekte
soru sayısını oluşturuyor -

sadece 2 olduğundan dolayı

hesap şöyle:

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

Bu da yüzde 94'e denk geliyor.

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

Bildiklerimize dayanarak

birbirinizle ne kadar mutlu
olabileceğinizin matematiksel ifadesi.

Peki algoritma neden iki eşleşme puanının
ortalamasını almak yerine

çarpıyor ve kare kökünü alıyor?

Genel olarak bu formüle
geometrik ortalama deniyor.

Geniş aralığı olan değerleri birleştirmek

ve farklı nitelikleri
temsil etmek için harika bir yol.

Diğer bir ifadeyle
romantik eşleştirme için mükemmel.

Geniş aralıklarınız ve tonlarca
farklı veri göstergeniz var,

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

Sezgisel olarak bu çok mantıklı.

Yüzde 50 oranında
birbirini tatmin eden iki insan

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

çünkü sevgi karşılıklı olmalı.

Yanılma payı için
biraz düzeltme ekledikten sonra,

bu durumda az sayıda sorumuz var,

bu örnekte yaptığımız gibi,

devam edebiliriz.

OkCupid iki kişiyi her eşleştirdiğinde

henüz özetlediğimiz adımlardan geçiyor.

İlk olarak cevaplarınız
hakkındaki veriyi topluyor,

sonra tercihlerinizi
ve diğer insanların tercihlerini

basit, matematiksel yollarla
karşılaştırıyor.

Bu, gerçek dünya olgusunu alıp

onu bir mikroçipin anlayabileceği
bir şeye dönüştürme kabiliyeti,

bence birinin bu günlerde
sahip olabileceği en önemli yetenek.

Birine bir hikâye anlatmak için
cümleleri kullandığınız gibi

bilgisayara hikâye anlatmak için
algoritmaları kullanıyorsunuz.

Dili öğrenirseniz çıkıp
hikâyelerinizi anlatabilirsiniz.

Umarım bu yardımcı olacak.