Return to Video

OKCupid: Online tanışmanın matematiği - Christian Rudder

  • 0:18 - 0:22
    Merhaba, benim adım Christian Rudder
    ve ben OkCupid'in kurucularından biriydim.
  • 0:22 - 0:24
    Artık ABD'deki en büyük
    tanışma sitelerinden biri.
  • 0:24 - 0:27
    Sitedeki neredeyse herkes gibi
    ben de matematik bölümündeydim.
  • 0:27 - 0:30
    Tahmin edebileceğiniz gibi
    çözümsel yaklaşımlarla biliniriz.
  • 0:30 - 0:32
    Buna eşleştirme algoritması diyoruz.
  • 0:32 - 0:34
    Temelde OkCupid'in eşleştirme algoritması
  • 0:34 - 0:37
    iki kişinin randevuya çıkıp çıkmaması
    konusunda yardımcı oluyor.
  • 0:37 - 0:39
    Tüm işimizi bunu temel olarak inşa ettik.
  • 0:39 - 0:40
    Algoritma süslü bir kelime
  • 0:40 - 0:43
    ve insanlar bunu büyük bir şeymiş gibi
    düşünmekten hoşlanıyorlar.
  • 0:43 - 0:46
    Ama aslında algoritma
    sadece bir sistematik,
  • 0:46 - 0:48
    bir sorunu çözmenin kademeli bir yolu.
  • 0:48 - 0:50
    Süslü olmasına hiç de gerek yok.
  • 0:50 - 0:53
    Bu derste bu özel algoritmamızı
    nasıl elde ettiğimizi açıklayacağım,
  • 0:53 - 0:56
    böylece nasıl yapıldığını da
    görmüş olacaksınız.
  • 0:56 - 0:58
    Algoritmalar neden önemli ki?
  • 0:58 - 0:59
    Bu ders neden var?
  • 0:59 - 1:03
    Yukarıda kullandığım
    çok önemli bir ifadeyi fark edin:
  • 1:03 - 1:05
    Bir sorunu çözmenin
    kademeli yolunu oluşturuyorlar
  • 1:05 - 1:08
    ve bildiğiniz gibi bilgisayarlar
    kademeli işlemlerde çok başarılılar.
  • 1:08 - 1:13
    Algoritmasız bir bilgisayar sadece
    pahalı bir ağırlıktan başka bir şey değil
  • 1:13 - 1:16
    ve bilgisayarlar günlük hayatımızın
    her tarafını işgal ettiğinden beri
  • 1:16 - 1:17
    algoritmalar her yerdeler.
  • 1:18 - 1:21
    OkCupid'in eşleştirme algoritmasının
    arkasındaki matematik
  • 1:21 - 1:22
    şaşırtıcı derecede basit.
  • 1:22 - 1:26
    Sadece biraz toplama, çarpma
    ve birazcık da karekök.
  • 1:26 - 1:30
    Onu tasarlarken karışık olan taraf ise
    gizemli bir şeyi, insan çekiciliğini alıp
  • 1:30 - 1:34
    bilgisayarın üzerinde çalışabileceği
    ögelere nasıl ayırabileceğini bulmaktı.
  • 1:34 - 1:37
    İnsanları eşleştirmek için
    ihtiyacımız olan ilk şey veriydi,
  • 1:37 - 1:39
    algoritmanın üzerinde çalışacağı bir şey.
  • 1:39 - 1:42
    İnsanlardan hızlıca veri elde etmenin
    en iyi yolu ise sadece sormak.
  • 1:42 - 1:45
    Bu yüzden OkCupid'in kullanıcılara
  • 1:45 - 1:47
    "Bir gün çocuk sahibi olmak
    istiyor musunuz?"
  • 1:47 - 1:49
    "Ne sıklıkla dişlerinizi fırçalıyorsunuz?"
  • 1:49 - 1:51
    "Korku filmlerini seviyor musunuz?"
  • 1:51 - 1:54
    "Tanrı'ya inanıyor musunuz?" gibi
    önemli sorular sormasına karar verdik.
  • 1:54 - 1:57
    Soruların çoğu benzeri benzerle
    eşleştirmek için uygun,
  • 1:57 - 1:59
    yani her iki kişi de
    aynı şekilde cevap verirse.
  • 1:59 - 2:02
    Örneğin, korku filmlerini seven iki kişi
  • 2:02 - 2:05
    muhtemelen seven biri ve sevmeyen
    birinden daha iyi bir eşleşmedir.
  • 2:05 - 2:09
    Peki ya "İlgi odağı olmaktan
    hoşlanır mısınız?" gibi bir soru?
  • 2:09 - 2:11
    Eğer bir ilişkide her iki kişi
    buna evet cevabını veriyorsa
  • 2:11 - 2:13
    çok büyük sorunları olacaktır.
  • 2:13 - 2:15
    Bunu erken fark ettik
  • 2:15 - 2:18
    ve her soruda biraz daha veri
    elde etmemiz gerektiğine karar verdik.
  • 2:18 - 2:19
    Sadece kendi cevaplarını değil,
  • 2:19 - 2:23
    aynı zamanda başkasından almak istedikleri
    cevabı da belirtmelerini istedik.
  • 2:23 - 2:24
    Bu, bayağı işe yaradı.
  • 2:24 - 2:26
    Ama bir boyuta daha ihtiyacımız vardı.
  • 2:26 - 2:29
    Bazı sorular, biri hakkında
    diğerlerinden daha fazla şey söyler.
  • 2:29 - 2:31
    Örneğin, politika hakkındaki bir soru;
  • 2:31 - 2:35
    "Hangisi daha kötü: Kitabın mı yoksa
    bayrağın yanması mı?" gibi bir soru
  • 2:35 - 2:37
    bir kişinin film zevklerinden
    daha fazla şey ortaya çıkarır
  • 2:37 - 2:40
    ve her şeyi eşit olarak ölçmek
    bir anlam ifade etmiyor,
  • 2:40 - 2:42
    bu yüzden veri göstergesi ekledik.
  • 2:42 - 2:44
    OkCupid'in size sorduğu her şey için
  • 2:44 - 2:47
    hayatınızda oynadığı rolü
    bize anlatma şansınız var
  • 2:47 - 2:49
    ve bu alakasız ile gerekli
    şeyler arasında değişiyor.
  • 2:49 - 2:53
    Her soru için algoritmamız
    açısından üç şeyimiz var:
  • 2:53 - 2:54
    İlk olarak, cevabınız;
  • 2:55 - 2:57
    ikinci olarak, başkasının
    nasıl cevap vermesini istemeniz --
  • 2:57 - 2:59
    potansiyel eşiniz --
  • 2:59 - 3:02
    ve üçüncü olarak, sorunun
    sizin için ne kadar önemli olması.
  • 3:03 - 3:04
    Tüm bu bilgilerle birlikte
  • 3:04 - 3:07
    OkCupid iki kişinin ne kadar iyi
    geçinebileceğini bulabiliyor.
  • 3:07 - 3:10
    Algoritma, sayıları inceleyip
    bize bir sonuç veriyor.
  • 3:10 - 3:11
    Uygulamalı bir örnek olarak
  • 3:11 - 3:14
    hadi sizi başka biriyle
    nasıl eşleştireceğimize bakalım.
  • 3:14 - 3:15
    Ona "B" diyelim.
  • 3:16 - 3:17
    B ile olan eşleşme yüzdeniz
  • 3:17 - 3:20
    ikinizin de cevapladığı
    soruları baz alıyor.
  • 3:20 - 3:22
    Ortak sorulara da "s" diyelim.
  • 3:23 - 3:24
    Çok basit bir örnek olarak
  • 3:24 - 3:27
    bir grup "s"yi sadece
    iki ortak soruyla kullanıyoruz
  • 3:27 - 3:28
    ve bundan bir eşleşme çıkartıyoruz.
  • 3:28 - 3:30
    İşte iki örnek sorumuz.
  • 3:30 - 3:33
    İlki diyelim ki "Ne kadar dağınıksın?"
  • 3:33 - 3:35
    ve cevap olasılıkları da şunlar:
  • 3:35 - 3:38
    Çok dağınık, ortalama ve çok düzenli.
  • 3:38 - 3:40
    "Çok düzenli" olarak cevapladığınızı,
  • 3:40 - 3:43
    başkasının da "çok düzenli"
    olarak cevaplamasını istediğinizi
  • 3:43 - 3:45
    ve sorunun sizin için
    çok önemli olduğunu varsayalım.
  • 3:45 - 3:47
    Yani temizlik delisisiniz.
  • 3:47 - 3:50
    Düzenlisiniz, başkasının da
    düzenli olmasını istiyorsunuz, hepsi bu
  • 3:50 - 3:52
    ve B'nin biraz farklı olduğunu varsayalım.
  • 3:52 - 3:54
    Kendisini "çok düzenli" olarak cevapladı
  • 3:54 - 3:57
    ama başkasının "ortalama"
    cevabı onun için yeterli
  • 3:57 - 3:59
    ve sorunun onun için çok da bir önemi yok.
  • 3:59 - 4:02
    Önceki örneğimizden ikinci soruya bakalım.
  • 4:02 - 4:04
    "İlgi odağı olmaktan hoşlanır mısınız?"
  • 4:04 - 4:06
    Cevap ya "evet" ya da "hayır."
  • 4:06 - 4:09
    "Hayır"ı cevapladınız, başkasının da
    "hayır"ı cevaplamasını istiyorsunuz
  • 4:09 - 4:11
    ve sorunun sizin için
    çok da bir önemi yok.
  • 4:11 - 4:13
    B "evet"i cevapladı.
  • 4:13 - 4:15
    Başkasının da "hayır"ı
    cevaplamasını istiyor
  • 4:15 - 4:17
    çünkü tüm ilginin onda olmasını istiyor
  • 4:17 - 4:19
    ve soru onun için bir miktar önemli.
  • 4:19 - 4:21
    Şimdi tüm bunları hesaplamaya çalışalım.
  • 4:22 - 4:25
    İlk adımımız, bunu yapmak için
    bilgisayarları kullandığımızdan dolayı,
  • 4:25 - 4:29
    "bir miktar önemli" ve "çok önemli" gibi
    düşüncelere sayısal değerler vermeliyiz
  • 4:29 - 4:31
    çünkü bilgisayar her şeye
    sayı biçiminde ihtiyaç duyar.
  • 4:31 - 4:34
    OkCupid için şu ölçekte karar kıldık:
  • 4:34 - 4:36
    "Alakasız" 0 değerinde.
  • 4:36 - 4:38
    "Biraz önemli" 1 değerinde.
  • 4:39 - 4:40
    "Bir miktar önemli" 10 değerinde.
  • 4:41 - 4:43
    "Çok önemli" 50 değerinde.
  • 4:43 - 4:46
    "Kesinlikle gerekli" 250 değerinde.
  • 4:46 - 4:49
    Daha sonrasında algoritma
    iki basit hesaplama yapıyor.
  • 4:49 - 4:52
    İlki "B'nin cevapları
    sizi ne kadar tatmin etti?"
  • 4:52 - 4:56
    Yani B sizin ölçeğinizde
    ne kadar olası puan topladı?
  • 4:56 - 4:59
    B'nin ilk soruya, dağınıklık hakkındaki
    soruya olan cevabının,
  • 4:59 - 5:02
    sizin için çok önemli
    olduğunu belirttiniz.
  • 5:02 - 5:04
    50 puan değerinde ve B bunu bildi.
  • 5:04 - 5:08
    İkinci soru ise sadece 1 puan değerinde
    çünkü biraz önemli olduğunu söylediniz,
  • 5:08 - 5:10
    B bunu bilemedi,
  • 5:10 - 5:12
    dolayısıyla B'nin cevapları
    51 olası puan üzerinden 50.
  • 5:12 - 5:15
    Bu %98 oranında tatmin edici, çok iyi.
  • 5:15 - 5:18
    Algoritmanın göz önünde
    bulundurduğu ikinci soru ise şu:
  • 5:18 - 5:19
    B'yi ne kadar tatmin ettiniz?
  • 5:19 - 5:22
    B, dağınıklık sorusuna olan
    cevabınıza 1 puan verdi
  • 5:22 - 5:25
    ve ikincisine de 10 puan verdi.
  • 5:25 - 5:28
    Bu 11 puanın, 1 ile 10'un toplamı,
    10 puan kazandınız --
  • 5:28 - 5:31
    ikinci soruda birbirinizi
    cevabınızla tatmin ettiniz.
  • 5:31 - 5:35
    11 üzerinden 10 puan olan cevaplarınız
    B için %91 oranında tatmin edici.
  • 5:35 - 5:36
    Fena değil.
  • 5:36 - 5:39
    Son adım, bu iki eşleşme yüzdelerini alıp
  • 5:39 - 5:41
    ikiniz için de tek bir sayı elde etmek.
  • 5:41 - 5:43
    Bunu yapmak için algoritma
    puanlarınızı çarpıyor,
  • 5:43 - 5:45
    sonra n dereceden kökünü alıyor,
  • 5:45 - 5:47
    "n" soru sayısını oluşturuyor.
  • 5:47 - 5:50
    S, - ki bu örnekte
    soru sayısını oluşturuyor -
  • 5:50 - 5:52
    sadece 2 olduğundan dolayı
  • 5:52 - 5:53
    hesap şöyle:
  • 5:53 - 5:58
    eşleşme yüzdesi yüzde 98 ile yüzde 91'in
    çarpımının kare köküne denk geliyor.
  • 5:58 - 6:00
    Bu da yüzde 94'e denk geliyor.
  • 6:00 - 6:04
    Bu 94'lük yüzde,
    B ile olan eşleşme yüzdeniz.
  • 6:04 - 6:05
    Bildiklerimize dayanarak
  • 6:05 - 6:08
    birbirinizle ne kadar mutlu
    olabileceğinizin matematiksel ifadesi.
  • 6:08 - 6:12
    Peki algoritma neden iki eşleşme puanının
    ortalamasını almak yerine
  • 6:12 - 6:14
    çarpıyor ve kare kökünü alıyor?
  • 6:14 - 6:17
    Genel olarak bu formüle
    geometrik ortalama deniyor.
  • 6:17 - 6:19
    Geniş aralığı olan değerleri birleştirmek
  • 6:19 - 6:21
    ve farklı nitelikleri
    temsil etmek için harika bir yol.
  • 6:21 - 6:24
    Diğer bir ifadeyle
    romantik eşleştirme için mükemmel.
  • 6:24 - 6:27
    Geniş aralıklarınız ve tonlarca
    farklı veri göstergeniz var,
  • 6:27 - 6:31
    dediğim gibi filmler, politika, din --
    her şey hakkında veri göstergeniz var.
  • 6:31 - 6:32
    Sezgisel olarak bu çok mantıklı.
  • 6:32 - 6:35
    Yüzde 50 oranında
    birbirini tatmin eden iki insan
  • 6:35 - 6:39
    0 ile 100 oranında tatmin eden diğer
    iki kişiden daha iyi bir eşleşme olmalı
  • 6:39 - 6:41
    çünkü sevgi karşılıklı olmalı.
  • 6:41 - 6:44
    Yanılma payı için
    biraz düzeltme ekledikten sonra,
  • 6:44 - 6:46
    bu durumda az sayıda sorumuz var,
  • 6:46 - 6:48
    bu örnekte yaptığımız gibi,
  • 6:48 - 6:49
    devam edebiliriz.
  • 6:49 - 6:51
    OkCupid iki kişiyi her eşleştirdiğinde
  • 6:51 - 6:53
    henüz özetlediğimiz adımlardan geçiyor.
  • 6:53 - 6:55
    İlk olarak cevaplarınız
    hakkındaki veriyi topluyor,
  • 6:55 - 6:58
    sonra tercihlerinizi
    ve diğer insanların tercihlerini
  • 6:58 - 7:00
    basit, matematiksel yollarla
    karşılaştırıyor.
  • 7:00 - 7:02
    Bu, gerçek dünya olgusunu alıp
  • 7:02 - 7:05
    onu bir mikroçipin anlayabileceği
    bir şeye dönüştürme kabiliyeti,
  • 7:05 - 7:09
    bence birinin bu günlerde
    sahip olabileceği en önemli yetenek.
  • 7:09 - 7:11
    Birine bir hikâye anlatmak için
    cümleleri kullandığınız gibi
  • 7:11 - 7:14
    bilgisayara hikâye anlatmak için
    algoritmaları kullanıyorsunuz.
  • 7:14 - 7:17
    Dili öğrenirseniz çıkıp
    hikâyelerinizi anlatabilirsiniz.
  • 7:17 - 7:19
    Umarım bu yardımcı olacak.
Title:
OKCupid: Online tanışmanın matematiği - Christian Rudder
Speaker:
Christian Rudder
Description:

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.

more » « less
Video Language:
English
Team:
TED
Project:
TED-Ed
Duration:
07:31

Turkish subtitles

Revisions