Вот уже больше десяти лет математик и соучредитель
Лично для меня главным открытием стало то, что наша внешность – вовсе не определяющий фактор нашей популярности на сайте. Более того, если кто-то считает вас некрасивым, то иногда это может пойти вам на пользу.
В одном из необязательных (заполняющихся по желанию) разделов анкеты
Результаты представлены в графике. Каждый черный крестик обозначает одну пользовательницу, причем самые популярные из них сосредоточены в верхней части графика, наиболее привлекательные внешне – в правой части. На первый взгляд, крестики разбросаны по всему полю графика совершенно хаотично. Но именно эта разбросанность и есть самое интересное: она говорит о том, что не только самые красивые люди получают много сообщений.
Однако если высокой оценки привлекательности недостаточно для того, чтобы добиться популярности, тогда что же еще нужно? И почему налицо такая разница в популярности между пользователями в верхней части поля (синий кружок) и в нижней (красный кружок) – притом, что у них одинаковая средняя оценка внешности?
Ответ, полученный командой
Думаю, все согласятся с тем, что Вилма – красивая женщина. Никто не назовет ее уродливой, хотя она, конечно, и не дотягивает до уровня такой секс-бомбы как Джессика Рэббит – героиня еще одного мультсериала (о кролике Роджере).
Теперь сравним Вилму с красоткой Лилой. Очень многие, включая меня, считают Лилу чрезвычайно сексуальной. С другой стороны, кого-то, наверное, может отпугнуть тот факт, что у нее один-единственный глаз.
Я бы предположила, что обе женщины получат примерно одинаковую среднюю оценку. Но способы расчета этой оценки будут коренным образом различаться. Практически все “отметки” Вилмы будут группироваться вокруг цифры, а вот мнения людей, оценивших внешность Лилы, будут разбросаны в очень широком диапазоне от 1 до 5.
Любопытно, что тут важен именно разброс.
Люди, внешность которых, подобно внешности Лилы, оценивается противоречиво, в конце концов получают гораздо более высокий рейтинг на сайтах знакомств, чем такие, как Вилма, которую все оценивают как “довольно хорошенькую”.
Этот эффект становится особенно заметен, если немного поработать с данными, то есть произвести их статистическую обработку. Используя так называемый метод регрессионного анализа, команда
Количество сообщений = 0.4
Здесь
Коэффициент +0,9 перед параметром
Однако тот факт, что вам будут писать те, кто считает вас горячей штучкой, понятен. Удивительно другое: коэффициент +0,4 перед
И наоборот: коэффициент –0,1 перед