七夕：大数据分析看如何成为美人

这篇文章探讨的是女性吸引力，但没有通常看到的照片分析之类的东西。相反，我们采用过去的女人图片，分析她在男同胞们头脑里产生的反应。 我们将展示以下显著的现象：

公正性警告：我们将把女性作为客观对象来讨论，不惜笔墨。本文的目的是分析OkCupid网站的数据，没有一点点客观对象化是不可能的。不久会轮到把男性作 为客观对象来分析展示给大家。按照惯例，本文中没有任何分析(名人的例子除外)是我个人的观点。所有数据均是从实际用户活动中收集的。

1. 咱们从头开始。

所有的人，尤其是男人们花费大量精力搜索、浏览和联系我们最热门的用户。正如以前提到的，受欢迎女性收到的交友信息大约是相貌平平女性的4倍(备注：原文用 4X表示)，是丑女收到的25倍(备注：原文用25X表示)。深陷信息中会把网站用户，尤其是女性吓跑。因此，我们必须分析和重新指导这个趋势，以免 OkCupid成为sausageparty那样的网站。

几乎每隔一段时间，我们都会运行下面这样的分析图，显示以5000名女性为例，按吸引力排序，在上一个月中能收到多少信息。

这 些图按种族、位置、年龄、档案完整程度、登录活跃程度等做了调整——这些人之间唯一有意义的不同点是她们的长相。运行许多这样的图之后，我们开始问自己： 还有什么原因导致X广泛分布，尤其是占了图中一半数量的“长相高于平均水平”人收到的信息量有多有少。难道仅仅是随机现象?

下面是这个女性的分析：

她得到的关注比下面的女性要高:

尽管根据我们的用户反馈，她们都是美人。

2. 美丽(7分)并不相同

为了解释这种现象，第一步就是用数学方法来区分吸引力的程度。 比如，采用经典的10点分来作为“长相”的满分，如果一个人的评分为7，这可能是因为每个看到她的人都会这样想：她非常可爱。

但是极有可能出现的却是下面这种情况:

如果我们只知道她的评分为7，是没法看出她属于上面哪一类的。也许对于有些人来说假设的满分美女是不同凡响、引领潮流的，而其他人认为美女是享乐主义的。谁知道呢? 事实证明，这种分布的观点非常重要。

3. 名人照片：抛砖引玉 和 说明

让我们来看看一些著名人物的评分的分布情况是什么样的。我猜想，比如说女演员克里斯汀.贝尔的长相评分大致是这样的：

贝尔小姐被大众认为是美女，但她的分数看上去并不像是一个超级名模或者什么顶尖人物。她可能在“非常美”的评分范围只能得到几票，大多数的票数在“非常有吸引力”左右，没人把她的票投在图表左端的“不吸引人”上。

相比较而言，梅根·福克斯可能得到这样的评分：

图表最右边，可能有很多的帅哥觉得她是最性感的。在最左边，少数人看过她的电影。

与贝尔小姐不同，福克斯女士让人们产生了强烈的反应，即使有时这种反应不是正面的。

4. 现实生活的人们

现在让我们回头再来看前面的两个真实用户，这一次用她们的图表。 OkCupid网站按从1到5星级评价长相，所以其它讨论都以此为根据。本文展示的所有用户都是慷慨的女性，她们有足够信心允许我们在网站上做分析，感谢她们。好了，这里有：

正如你看到的，尽管上面这两名女性的吸引力评分非常接近，她们收到的投票 模式却有所不同。左边的评分显示人们有所共识，右边的评分显示了意见分歧。

再细致一点说来就是：

当我们开始用其他”长相和侧脸相似，但收到的交友信息数不同”的人来配对时，这种模式一次又一次呈现。收到消息少的女性通常被认为有一贯的吸引力，而收到消息多的女性往往在男人看来吸引力有分歧。下面再举几个例子：

男人对女性长相越有分歧，就有越多的人喜欢她。 我 们感觉似乎能发现什么，所以，作为数学书呆子，穿上运动裤。然后做了一些分析。 我们的第一个结论是：对女性评分数和她收到的交友信息数量做标准差比较，发现，男人们对女性长相评价的分歧越多，就有越多人喜欢她。对此绘制的喜好偏差与 收到的交友信息的关系曲线如下，再举一些例子。

图中沿曲线标识的女性在吸引力排名中大约为前80%。

（编辑：核心网）

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