京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的未来婚恋_你骗不了你的过往
最近与相恋四年的女友间歇性吵架,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,使得数据在判断“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,通过微博、微信、Instagram等社交软件的关注圈子和发表内容,固定浏览的网页,常用APP等,大体判断兴趣爱好和价值取向。
2,通过大众点评等生活信息网站,大体判断饮食口味。
3,通过票务网站等,大体判断是否有旅行习惯。
4,通过晚上12点之后的在线频率,大体判断作息时间。
5,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。
6,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——至少是比特世界的人格。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——这或许是付费的,完美的答案本身就是一种优质商品。
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
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01