春节回家加上情人节的双重暴击，是否让身处单身的你倍感压力？

在压力的驱使下，小伙伴们可能会接受相亲的安排。为了提高相亲成功的概率，无论是朋友亲戚还是相亲网站，通常会基于你的各种特征和各种要求为你推荐潜在对象，那么这种估算模式真的可以使我们遇到一见钟情的人吗？来自美国犹他大学的Samantha Joel博士等人模拟婚恋网站的算法进行了一项研究。

研究过程

研究招募了350名美国大学生志愿者，他们目前都有“希望能与合适的异性约会”的愿望。这些受试者首先完成了一份30分钟的问卷，问卷内容包括了人格测试、辛福感测试、择偶策略、价值观选择以及其他特质（温暖，外表吸引力）。对于这些题目，受试者 不仅仅要对自身情况进行报告，还要对心目中理想配偶的情况进行评估 。这些信息将作为预测源，用于预测一见钟情的概率。

之后受试者们被随机分配与12名异性分别进行4分钟“ 闪电约会 ”（speed-dating）。每次约会结束后，根据自己的感受完成一份小问卷，包括了“我真的很喜欢这位约会对象”、“约会对象对我来说有性吸引力"、”我很可能会答应约会对象的要求"等问题。这些信息将作为产生好感度的指标。

然而，产生好感的原因有很多，仅仅用“好感度”这个笼统的指标，怎么能代表浪漫渴望的本质呢？因此研究者进一步将好感分为三重效应：

首先是 主体效应（actor effects） ，即存在一部分人，自身容易对他人产生好感，对每个约会对象的打分都较高。

其次是 客体效应（partner effects） ，即对方本来就具有很吸引人的特质，举个例子，当你的约会对象外表好看时，你很有可能对TA产生较高的好感，但其他与TA约会的人也会如此。

最后才是 关系效应（relationship effects） ，即超出主体效应和客体效应之外的，双方产生的难以解释的好感，可以被理解成最初的浪漫吸引力，代表了真正的一见钟情。

手游《恋与制作人》的四位男主角，他们有时更可能激发“客体效应”，图片来自官网

研究结果

研究利用了机器学习算法中的 随机森林 （random forests）进行预测，结果发现，利用两个人先前填写的自身特质和理想配偶要求，可以 较好地预测主体效应 （成功预测18%变异）： “不挑剔” 、 “觉得自己很温暖” 、 “希望理想配偶很温暖” 、 “对拒绝的敏感性高” 、 “认为自我价值低” 的人通常更容易对约会对象们产生好感。

同时，自我报告的自身特质和理想配偶要求也可以 较好地预测客体效应 （成功预测27%变异）： “性开放程度高” 、 “外表吸引力高” 、 “认为自己适合当男/女朋友” 、 “对事物保持观察，不立即做评判” 、 “喜欢用所属团体来定义自己” 、 “不断挑战和提升自我” 特质的人通常更容易收获他人的好感。

但是，机器学习算法却 无法预测出关系效应 （预测-0.18%变异，即预测失败），即 用见面之前的信息很难预测出双方能否一见钟情 。即便在事后提问中，受试者表示确实对一些约会对象产生了“奇特的感觉”，但这种“感觉”也难以用先前问卷中的信息来预知。

“比起像化学反应，需要两个人特质和爱好按照正确的公式进行正确结合，一见钟情更像地震反应，是瞬间的动态的混沌过程 ” 研究者解释道。这可能也暗示了相亲过程，特别是 “速配” 过程，在一定程度上还需要运气在的帮助。

新的一年，祝大家好运噢！

参考文献：

Joel, S., Eastwick, P. W., & Finkel, E. J. (2017). Is romantic desire predictable? Machine learning applied to initial romantic attraction. Psychological science, 28(10), 1478-1489.