Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это, чтобы добиться успеха

Джоэл рассуждала так: если ей удастся объединить небольшие массивы данных из научных работ прошлого, может получиться один большой массив. И его будет достаточно, чтобы надежно определить, что предсказывает успех отношений, а что нет.

План Джоэл сработал[32 - Samantha Joel et al., “Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies”, PNAS 117(32): 19061–71.]. Она собрала в свою группу всех профессоров, располагавших данными об отношениях. В конечном счете ее группа состояла из 85 ученых и смогла аккумулировать массив данных об 11 196 парах[33 - Исследование рассматривало только гетеросексуальные пары.

].

Размер массива был впечатляющим, как и содержащаяся в нем информация.

Для каждой пары у Джоэл и ее группы были результаты опросов, где каждый из партнеров давал численную оценку степени удовлетворенности отношениями. При этом данные у них были практически по всем вообразимым аспектам совместной жизни пары[34 - Переменные, по которым проводилось исследование, можно найти здесь: https://osf.

io/8fzku/. Соответствующий файл – Master Codebook With Theoretical Categorization, Final.xlsx, который находится в разделе “Master Codebook with Theoretical Categorization”. Выражаю благодарность Джоэл, указавшей мне на него.], в частности:

• демографические сведения (например, возраст, образование, доход, раса);

• внешний вид (например, насколько высоко они оценивали привлекательность своего партнера);

• предпочтения в сексе (например, насколько часто каждый из партнеров хочет секса? Насколько традиционным должен быть этот секс?);

• интересы и хобби;

• умственное и физическое здоровье;

• ценности (например, взгляды на политику, отношения и воспитание детей);

• и многое-многое другое.

Кроме того, у Джоэл и ее группы не просто было больше данных, чем у других полевых исследователей. Они использовали более прогрессивные статистические методы. Джоэл и некоторые ее коллеги превосходно овладели машинным обучением – подмножеством искусственного интеллекта, позволяющим современным исследователям обнаруживать неочевидные закономерности в больших массивах данных.

Проект Джоэл можно было бы назвать браком с участием искусственного интеллекта: он был одним из первых, где на службу задаче прогнозирования успешных отношений были поставлены столь современные методики.

Если вам нравятся викторины и другие игры на отгадывание, можете попытаться предсказать ее результаты.