поговорил с ИИ1. Данные с сайтов знакомств
Исследование Hinge (2017):
Анализ показал, что женские симпатии концентрируются на узкой группе мужчин (примерно 15–20% профилей), тогда как мужские симпатии распределены более равномерно. Однако это связано не только с доходом, но и с внешностью, образованием и социальным статусом (Hinge Report).
MIT-исследование Tinder (2020):
Учёные выявили, что низкодоходные мужчины получают значительно меньше внимания, чем высокодоходные. Например, мужчины с доходом в топ-10% получали в 3–4 раза больше лайков, чем те, кто в нижних 10%. Однако даже в топ-5% доля симпатий не достигает 50% (MIT Technology Review, 2020).
OkCupid (2010):
Женщины чаще указывали доход как критически важный фактор. Например, мужчины с доходом 150k+получали∗∗на60150k+получали∗∗на6050k. Но это не означает, что 50% женщин фокусируются только на топ-5% (OkCupid Data).
2. Экономические исследования
Работа G. Hitsch, A. Hortacsu, D. Ariely (2010):
Учёные проанализировали данные сайта знакомств и выяснили, что женщины чаще выбирают мужчин с доходом выше среднего, но не исключительно топ-5%. Например, мужчины с доходом в верхних 10% получали в 2–3 раза больше внимания, но это не 50% от всех симпатий (NBER Paper).
Доход как фильтр:
Исследования показывают, что женщины склонны устанавливать минимальный порог дохода для партнёра. Например, 30% женщин на сайтах знакомств игнорируют мужчин с доходом ниже $50k, но это не означает, что все они ориентированы на топ-5% (Fisman et al., 2006).
Например, на Tinder мужчины из топ-5% по привлекательности получают ~20–30% лайков, % (Swipestats).
Исследования показывают, что в нижних 10% по доходу доля симпатий составляет ~3–5% (Rudder, 2014).
Эффект "суперзвёзд":
На некоторых платформах (например, Tinder) 1–5% самых популярных мужчин получают до 80% женского внимания, что создаёт иллюзию "все хотят только их". Но это связано не только с доходом, а с комбинацией факторов: фото, биография, социальный статус (Vanity Fair, 2015).
Социальные сети и "гипергамия":
В СМИ часто преувеличивают данные, чтобы подчеркнуть гендерный дисбаланс. Например, заголовки вроде "Женщины хотят только богатых" основаны на упрощённой интерпретации исследований.
5. Реальные цифры (по исследованиям):
Топ-10% мужчин по доходу получают ~25–35% симпатий от женщин.
Нижние 10% — ~3–7% симпатий.
Топ-5% — до ~15–20% симпатий (но не 50%).
Книга Кристиана Раддера (Christian Rudder) "Dataclysm: Love, Sex, Race, and Identity—What Our Online Lives Tell Us about Our Offline Selves" (2014) основана на анализе данных сайта знакомств OkCupid, соучредителем которого был автор. Раддер исследует, как поведение людей в цифровом пространстве отражает их реальные предпочтения, страхи и социальные нормы. Вот ключевые идеи и выводы:
1. Основная концепция
Данные как "цифровое зеркало": Поведение людей на сайтах знакомств (лайки, сообщения, выбор партнёров) раскрывает истинные предпочтения, которые часто противоречат их заявлениям.
Пример: Люди утверждают, что раса или внешность не важны, но данные показывают обратное.
2. Гендерные различия
3. Расовые предпочтения
4. Возраст и привлекательность
Женщины:
Пик внимания к женским профилям приходится на 21 год, после 26 лет количество сообщений начинает снижаться.
После 35 лет женщины получают в 3 раза меньше сообщений, чем в 25.
Мужчины:
Пик внимания к мужчинам — около 35 лет, после 50 лет снижение не такое резкое.
Причина: Женщины ценят стабильность и статус, которые ассоциируются с возрастом.
5. Ложь в профилях
Самые частые искажения:
Рост: Мужчины прибавляют 1–2 дюйма (2–5 см).
Доход: Увеличивают на 20–30%.
Вес: Женщины уменьшают на 10–15 фунтов (4–7 кг).
Фото-обман:
70% пользователей используют старые фото (более 5 лет).
Мужчины часто фотографируются с чужими машинами, женщины — с фильтрами.
6. Эмоциональные паттерны
Язык сообщений:
Женщины чаще пишут о "семье", "доверии", "путешествиях".
Мужчины используют слова "фитнес", "ночные клубы", "азартные игры".
Ответы на сообщения:
Женщины отвечают только на 30% сообщений, мужчины — на 50%.
Чем длиннее сообщение, тем выше шанс получить ответ (идеальное сообщение — 40–60 слов).
7. Социальные эксперименты
Эксперимент с фото:
Профили с фото "привлекательных" людей (даже фейковых) получали в 10 раз больше сообщений, чем профили без фото.
Люди чаще лгут в тексте профиля, если фото неидеально.
Тест на расизм:
8. Выводы о человеческой природе
"Цифровой дарвинизм":
Онлайн-знакомства усиливают социальное неравенство: "успешные" профили получают непропорционально много внимания, остальные — почти ничего.
Парадокс выбора:
Чем больше вариантов у людей, тем жестче они фильтруют партнёров, что приводит к росту одиночества.
Разрыв между "говорю" и "делаю":
Люди проецируют идеализированный образ себя, но их реальное поведение определяется скрытыми предубеждениями и страхами.
Критика книги
Выборка: Данные только с OkCupid, где аудитория молодая и либеральная.
Этичность: Некоторые эксперименты (например, создание фейковых профилей) нарушают приватность пользователей.
Значение для социологии
Big Data как инструмент: Анализ поведения миллионов пользователей позволяет выявлять паттерны, незаметные в небольших исследованиях.
Онлайн-поведение = оффлайн-реальность: Цифровые платформы не создают новые социальные нормы, а отражают существующие.
1. OkCupid (2009): "How Your Looks Affect Your Online Dating Success"
Основная концепция
Исследование основано на анализе данных пользователей OkCupid и фокусируется на том, как внешность влияет на успех в онлайн-знакомствах. Авторы сравнивают оценки привлекательности, которые пользователи ставят друг другу, с их реальным поведением (например, отправкой сообщений).
Ключевые выводы
Значение для социологии
Исследование демонстрирует, как визуальная составляющая доминирует в онлайн-знакомствах, усиливая социальное неравенство.
Ссылка: Архив блога OkCupid
2. Hitsch, G., Hortacsu, A., Ariely, D. (2010): "Matching and Sorting in Online Dating"
Основная концепция
Учёные анализируют, как пользователи сайтов знакомств формируют пары, используя экономические модели "сортировки" (matching) и "поиска" (search).
Ключевые выводы
Доход и образование:
Женщины чаще выбирают мужчин с доходом на 20–30% выше среднего по выборке.
Мужчины из топ-10% по доходу получают в 2–3 раза больше сообщений, но не доминируют полностью (например, топ-5% получают ~15% внимания).
Расовые предпочтения:
Эффект "гипергамии":
Критика
Игнорирование культурного контекста: Данные собраны в США, что не учитывает различия в других обществах.
Смещение выборки: В исследовании участвовали только активные пользователи.
DOI: 10.3386/w15661
3. Fisman, R. et al. (2006): "Gender Differences in Mate Selection: Evidence from a Speed Dating Experiment"
Основная концепция
Эксперимент в формате speed dating, где участники оценивали потенциальных партнёров по шкале от 1 до 10, чтобы выявить гендерные различия в критериях выбора.
Ключевые выводы
Женские приоритеты:
Мужские приоритеты:
Внешность — ключевой фактор, даже для серьёзных отношений.
Мужчины чаще соглашались на вторые встречи с женщинами, которые оценили их высоко.
Расовые стереотипы:
Критика
DOI: 10.1162/qjec.121.2.673
4. Eastwick, P.W. et al. (2018): "Predicting Romantic Interest During Early Relationship Development"
Основная концепция
Исследование с использованием машинного обучения для прогнозирования романтического интереса на ранних этапах знакомств.
Ключевые выводы
Критика
DOI: 10.1073/pnas.1716960115
5. MIT Technology Review (2020): "How Tinder’s Algorithm is Rewriting the Rules of Attraction"
Основная концепция
Анализ работы алгоритма Tinder и его влияния на формирование романтических предпочтений.
Ключевые выводы
Эффект "популярности":
Профили, получившие много лайков, продвигаются алгоритмом, создавая цикл "победитель получает всё".
Топ-10% мужчин получают в 3–4 раза больше лайков, чем нижние 10%.
Геолокация и активность:
Гендерный дисбаланс:
Критика
Ссылка: Статья MIT
6. Buss, D.M. (1989): "Sex Differences in Human Mate Preferences: Evolutionary Hypotheses Tested in 37 Cultures"
Основная концепция
Кросс-культурное исследование, проверяющее эволюционную гипотезу о гендерных различиях в выборе партнёра.
Ключевые выводы
Универсальные паттерны:
Культурные исключения:
Критика
DOI: 10.1017/S0140525X00023992
7. Hinge Report (2017): "How to Meet Someone IRL, According to Hinge’s Director of Data Science"
Основная концепция
Анализ данных приложения Hinge, посвящённый тому, как пользователи переходят от онлайн-общения к реальным встречам.
Ключевые выводы
Концентрация внимания:
80% женских лайков направлены на 20% мужских профилей.
Мужчины лайкают в 3 раза чаще, но получают меньше ответов.
Успешные стратегии:
Профили с конкретными интереми (например, "люблю готовить пасту") получают на 30% больше сообщений.
Фото с друзьями повышают доверие, но снижают количество лайков.