Tinder - исследования спросы и экономики лайков

Привлекательный парень

Автор создал пользователя «Attractive Guy» возрастом 26 лет, предпочтения которого были установлены на максимальные значения (возраст 18–55+ и расстояние до 160 км) который свайпал вправо (в Тиндер это выражение симпатии) по всем девушкам, рекомендованным Tinder, а автор отслеживал результаты.

• «Attractive Guy» поставили лайки 22,6% всех женщин, которые ему понравились.
• Средний возраст женщин, рекомендованных «Attractive Guy» в Tinder, составил 23,7 года со стандартным отклонением 2,9,
• Средний возраст женщин, которым он понравился, составил 24,5 года со стандартным отклонением 2,9.

Можно сделать вывод, что «Attractive Guy» понравился девушкам-пользователям Tinder.

Непривлекательный парень 

Автор создал аккаунт «Непривлекательного парня». Ему 34 года, он немного полноват, но отнюдь не уродлив.

«Непривлекательный парень» в Tinder показал себя гораздо хуже привлекательного.

• Ему выразили симпатию 0,5% девушек, которые ему понравились
• Девушки, которым он понравился, были значительно старше среднестатистического возраста девушек в Tinder
• Средний возраст его рекомендаций составил 23,9 года со стандартным отклонением 3,9 года
• Средний возраст его совпадений составил 28,9 года со стандартным отклонением 5,5 года

Можно сделать вывод, что «Непривлекательный парень» в целом не привлекал женскую аудиторию Tinder, особенно женщин младше 29 лет. 

Стало понятно что возраст влияет на процент совпадений в Tinder, но непонятно как.

«Непривлекательный 26-летний Парень»

Автор решил сделать «Привлекательного Парня» 34 лет и «Непривлекательного Парня» 26 лет, чтобы посмотреть, насколько вредно быть старше средней девушки в Tinder для процента совпадений.

Результаты аккаунта «Непривлекательный 26-летний Парень»

• Совпал с 0,4% своих лайков, что, вероятно, статистически незначимое изменение по сравнению с «Непривлекательным 34-летним Парнем».
• Средний возраст совпадений «Непривлекательного 26-летнего Пареня» был ниже, чем у «Непривлекательного 34-летнего Парня», но все еще выше, чем у средней девушки в Tinder.

«Привлекательный 34-летний Парень»

Результаты аккаунта «Привлекательный 34-летний Парень»

• Процент совпадений составил 42%
• Средний возраст рекомендаций составил 30,8 года со стандартным отклонением 4,8 года.
• Средний возраст его совпадений составил 32,8 года со стандартным отклонением 4,7 года.

Автор указывает что этот эффект может объяснятся тем что Tinder ставит людей, которые совпали с вами, выше остальных в очереди рекомендаций.

Женщины старше 30 лет отфильтровывали молодых мужчин в Tinder, чтобы с большей вероятностью найти и сопоставить себя с привлекательным 34-летним парнем. Эти совпадения оказывались в начале очереди.

Привлекательный возраст мужчины помогает вам с женщинами постарше, но мешает ли это с молодыми женщинами?

Автор настроил аккаунт "Привлекательного 34-летнего парня" только на женщин младше 27 лет. Ответ — решительное «нет». 

"Привлекательный 34-летний парень"

• Совпал с 18,9% женщин младше 27 лет, которых он смахнул вправо. Что лишь немного меньше, чем "Привлекательный 26-летний парень".
• Средний возраст этих женщин составил 23,7 года, а средний возраст его совпадений — 24,3 года.

"Привлекательный 34-летний" парень не получил большого штрафа, за то, что был на 10 лет старше среднестатистической женщины на Tinder.

Видимо, для мужчин привлекательность остается привлекательной в любом возрасте.

Итоги

 - Аккаунт "Непривлекательный парень" был скорее среднестатистическим - 34 года, немного полноват, но отнюдь не уродлив.
 - Аккаунт привлекательный парень был возрастом 26 без полноты

• "Непривлекательный парень" в целом не привлекал женскую аудиторию Tinder, особенно женщин младше 29 лет,
• Для "Привлекательного парня" возраст не играет большой роли
• Женщины от 30 лет отфильтровывают мужчин младше 30 лет, видимо чтобы увеличить шансы на совпадение симпатий

Второе исследование [4] расматривает тиндер как экономику и выполнинено с упором на наукообразном стиле, присутствуют стандартные для научной публикации разделы Анотация и Введение, также автор предоставил веб-програму расчёта вероятности успеха в Тиндер [5]

Аннотация (TL;DR)

Ссылка на полный текст исследования: medium.com

Данное исследование было проведено с целью количественной оценки социально-экономических перспектив Tinder для мужчин на основе доли женщин, которые ставят им лайки. Данные об использовании Tinder женщинами были собраны и статистически проанализированы для определения неравенства в экономике Tinder. Было установлено, что то Нижние 80% мужчин (по привлекательности) конкурируют за нижние 22% женщин, а верхние 78% женщин конкурируют за верхние 20% мужчин. Коэффициент Джини для экономики Tinder, рассчитанный на основе процента отметок «Нравится», составил 0,58. Это означает, что уровень неравенства в экономике Tinder выше, чем в 95,1% всех экономик мира. Кроме того, было установлено, что мужчина средней привлекательности будет оценен примерно 0,87% (1 из 115) женщин в Tinder. Также была выведена формула для оценки уровня привлекательности мужчины на основе процента отметок «Нравится», полученных им в Tinder:

привлекательность%=16,8* ln (лайк%)+52,3

Оговорки

Автор указывает на возможную погрешность (приводим полностью)

Данные

Cреднестатистическая женщина «лайкает» 12% мужчин в Tinder, однако делают это одной и той же узкой выборке мужчин

• 80% мужчин с нижней позицией борются за 22% женщин с нижней позицией
• 78% женщин с верхней позицией борются за 20% мужчин с верхней позицией. 
• Большинство женщин «лайкают» только самых привлекательных мужчин.

Кривая Лоренца

Кривая Лоренца - это график, показывающий долю общего дохода или богатства, приходящуюся на x % наименее обеспеченных людей.

Если бы богатство было распределено равномерно, график представлял бы собой линию под углом 45 градусов. Степень отклонения кривой от этой линии показывает степень неравенства в распределении богатства.

На рисунке показана кривая Лоренца для экономики Tinder в сравнении с кривой распределения доходов в США несколько лет назад. Кривая Лоренца для Tinder расположена ниже кривой для экономики США означает, что неравенство в Tinder больше, чем неравенство доходов в экономике США.

Коэффициент Джини

Коэффициент Джини — это число от 0 до 1, где 0 соответствует идеальному равенству, когда у всех одинаковый доход (чертовы коммуняки), а 1 соответствует идеальному неравенству, когда у одного человека весь доход, а у всех остальных нулевой доход (пусть едят пирожные).

Автор указывает что на период подготовки публикации у Соединенных Штатов один из самых высоких коэффициентов Джини (наибольшее неравенство доходов) среди всех крупнейших экономик мира — 0,41. Коэффициент Джини в Tinder еще выше — 0,58.

Это огромная разница (не в пользу тиндера) так как речь почти о разрыве в 20%.

Неравенство

Из исследования следует что неравенство в Тиндер существенно превышает экономическое неравенство в большинстве стран мира

Автор указывает что экономика Tinder имеет более высокий коэффициент Джини, чем в 95,1% стран мира. Единственные страны, у которых коэффициент Джини выше, чем у Tinder, — это Ангола, Гаити, Ботсвана, Намибия, Коморские Острова, Южная Африка, Экваториальная Гвинея и Сейшельские Острова (о которых я никогда раньше не слышал).

Итоги

График представленный на рисунке демонстрирует возможность оценить процент женщин в Tinder, которые, вероятно, «лайкнут» мужчину в зависимости от его привлекательности.

Ось Y представлена ​​в логарифмическом масштабе, а кривая довольно линейна. Это означает, высокую корреляцию с экспоненциальной функцией. Таким образом, вы можете оценить свой уровень привлекательности, если вам «нравятся» все девушки, и отслеживать процент девушек, которым вы «нравитесь» в ответ, с помощью простого уравнения:

привлекательность%=16,8*ln(лайк%)+52,3