京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据下的未来婚恋会是怎样_数据分析师
最近与相恋四年的女朋友间歇性吵架,作为心智不全的低龄表现,我赌气性地上了某婚恋网站。然而,当我真正点开网页,看到如无痛人流广告一般的页面设计(那种最烂俗的粉),以及满屏幕冲我傻笑的头像,脑中回荡一种声音:嘿,关了吧,这不是正经人待的地儿。
这当然不是婚恋网站的错,只是有悖我心中对“寻觅知己”的优雅想象。诚恳地说,我无心在海量异性资料中疲于搜索——尤其当这些资料大多为“吃货”“宅”“旅行”“读书”“电影”“有魄力”“开朗”……若你像我一样,认为恋人之间尽可能的彼此了解是同住一屋檐的基石,又不太相信“平凡是唯一答案”,那么当你看到这些廉价的标签,不免陷入某种绝望——从头了解一个人要耗费大量成本,而我对这个过程毫无兴趣。
于是,我一边觉得愧对女友,一边开始琢磨,未来专业的数据挖掘技术,能否把成本降到最低?
告别谎言
首先在我看来,若想维持一段长久的婚姻关系,贴标签本身是非常好的过滤器,我相信两个“中医粉”或者两个“反中医”在一起都能免去不少无谓的口水之争,某种意义上,价值观相近其实就是由一个个具体“标签”——或者说侵入大脑的一个个具体“模因”的“兼容”程度所体现。
但作为人类有史以来产生谎言最多的领域之一,你永远都要对寻偶过程中一个人的言行举止保持警惕:电视上的相亲节目是一种人格表演,而婚恋网站的自我展示和贴标签则更像另一种隐性表演:相信我,人性复杂幽暗,没人可以完全赤裸地真实描述自己。
譬如,一些网站也在用匹配程度牵桥搭线,如自称是“地球上最好的约会网站”OkCupid,注册用户要回答非常多的问题,且看似事无巨细,如“若你知道某人曾吸过毒,你还和他交往么”“看到陌生人随地乱扔垃圾你第一感觉是?”OkCupid试图通过用户的“自我暴露”来勾勒三观,进而找到匹配对象,而这需要大概半小时左右。
也许是我错了,但基于对人性的“悲观”和不确定性,我始终认为,你的过往比你的自我描述更加值得信赖,而随着“数字化生存”的日趋明显,某种程度上,你在网上留下的蛛丝马迹,让数据在判断“你到底是怎样的人”这件事上更具发言权。
那么,在未来,如何基于大数据找到你的伴侣?不妨想象一下。
多维搜索
毫无疑问,真正的大数据一定是跨平台的,这有赖于未来职业数据挖掘行业的崛起(起初也许处于灰色地带),他们如同侦探一样,可以搞到一个人的几乎所有数据,再卖给其他行业公司,如婚恋网站。
首先是基因信息。随着人体密码日趋告别神秘,如凯文凯利所言:个人DNA副本在今天十分昂贵,但不久后便不再如此,制药公司会付钱购买你的基因序列。数据公司自然也有办法,而以前诸多研究证明,两人成为夫妻,不仅因为投缘,相比陌生人,基因也更加匹配。基因信息自然会成为婚恋网站匹配度算法的重要依据(对于非丁克用户,基因信息则尤为关键)。
当然,基因只是一个维度,两人在一起还要三观相符,生活方式没有太多冲突,这在过往数据中也有迹可循,随便举些例子:
1,通过各大电商的购物记录,大体判断一个人的消费能力和习惯(挖掘银行信息比较过分),以及对某类商品的特殊偏好。
2,通过微博、微信等社交媒体的关注圈子和言论内容,以及固定频次浏览的网页,大体判断兴趣爱好和价值取向。
3,通过大众点评等生活信息及签到网站,大体判断饮食口味。
4,通过票务网站,大体判断是否有旅行习惯。
5,通过晚上12点之后的在线频率,大体判断作息时间。
6,通过豆瓣上的记录,可以全方位还原一个人的文娱和阅读偏好,这个很重要,事关三观。
7,通过上色情网站的频率,大体判断性欲,这个更重要(甚至通过在不同Categories上的停留时间,大体判断一个人偏好的体位和口味)。
…………
单子可以无限列下去,它几乎可以渗透任何角落——在大数据时代,你骗不了你的过往,你的过往在勾勒你的人格——至少比特世界的人格。基于这些多维数据,婚恋网站可以通过算法,为每一个用户做到真正意义上的精确推荐。
另外,在我对交友网站的想象中,它应拥有简洁优雅的页面,用户照片甚至可以在推荐结束之后才出现。最后,你得到的推荐人选或许并没有多少,除非你放宽具体某项需求——就像你在淘宝买东西一样。
嗯,说到这里,不少人已经开始义愤填膺了。这样的速配是爱情么!?爱情不是你想卖,想买就能卖!
我个人的回答是,作为一段契约关系,无论与他人共度一时还是一世,都无比重要,还是谨慎点儿好。我不太相信顺其自然或缘从天降,更对“婚姻怎么选都是错,长久的婚姻就是将错就错”持怀疑态度。科技本质上就是让人类有更多选择,倘若通过科技,让人不管走过多少桥,看过多少云,喝过多少酒,都可以在当下找到最合适的对方——哪怕只是纯粹理论上的,也算功德一桩。
接下来的疑问是,面对不靠谱的人性,单凭数据究竟能匹配到什么程度?(譬如考虑到诸如“眼缘”等非理性因素,数据匹配不代表见到对方不会想吐)只有试过才知道。其实,基于大数据的多维搜索,可用于寻觅任何关系,朋友,情人,哪怕仅仅是下一次远行的伙伴——互联网总会让气味相投之人迅速找到彼此,所谓自由人的自由联合。
轮转婚姻
最后有一个甜蜜的烦恼,系统推荐的匹配人选可能不止一个,哪怕不多,但作为在两性关系上颇具探索精神的人类,无论你与谁相伴,心中都有个隐秘的声音在勾搭你:嘿,除了她(他)还有几位不错的人选适合你哦,你甚至知道她(他)在哪里哦。
如果考虑到夫妻彼此之间性吸引力终将下降的无奈事实(从这个角度,“长久的婚姻就是将错就错”倒也没错),为一份契约真正加上一个期限或许是不错选择。你知道,在鸡汤界有个传说:爱尔兰实行期限婚姻制,男女双方在缔结婚约时可协商决定婚姻期限,从1年到100年,期限届满关系即终止,双方如有继续共同生活愿望,可办理续约。
当然没这回事,但你可以把它当科幻故事看。随着互联网对人类各种组织的瓦解,这并非不可能。一夫一妻制更多是文化的产物,或者说是男人之间为了维持社会稳定达成的一种协议,但正如罗伯特·赖特在《道德动物》中提到的:高度社会等级分层和一夫一妻制并存的社会具有人为性,一夫多妻制总固执潜藏——譬如自愿选择当个情妇,只要经济分层,想调和终身一夫一妻制和天性的矛盾将面临巨大挑战。
我当然不是在鼓吹一夫多妻制。事实上,由于互联网技术,未来或许会诞生更好的婚姻制度。哪怕没有,也不妨YY一下:譬如,轮转婚姻——由于已知世间存在数位与你各方面匹配之人,为了完善生命体验,可以效仿爱尔兰鸡汤,实行期限婚姻制,到期后双方都可更换匹配对象(你必须战胜人类不愿与熟人断绝往来的本能,有时一段关系——如离婚,理性上是你想要,真正分离依旧难受),类似长久版的八分钟约会——想象一下,一个人可以与不同知己轮流度过匆匆一生,可谓近乎无憾。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08