Preferinte specifice genului in ceea ce priveste intalnirile online

Ca un tip special de site-uri de retea sociala [1,2,3], site-urile de intalniri online au aparut ca platforme populare pentru persoanele singure care cauta potential romantism. Conform unui sondaj recent, aproape 40 de milioane de persoane singure (din 54 de milioane) din SUA au incercat sa intalneasca online, iar aproximativ 20% din relatiile angajate au inceput online [4]. Desi unii psihologi au pus sub semnul intrebarii fiabilitatea si eficacitatea intalnirilor online [5], studii empirice recente care folosesc datele de urmarire si analiza de supravietuire au constatat ca pentru cuplurile heterosexuale, intalnirea partenerilor prin site-urile de intalniri online poate accelera casatoria [6]. In plus, un sondaj a constatat ca casatoriile initiate prin canalele online sunt putin mai putin susceptibile sa se rupa decat prin canalele traditionale offline si au un nivel usor mai mare de satisfactie conjugala pentru respondenti [7].

Alegerea mate si deciziile conjugale, datorita importantei lor pentru formarea si evolutia societatii, au atras atentia larga a savantilor din diferite domenii. Au fost propuse doua ipoteze, potentialele – atrag si le place-atrag, pentru a explica preferinta si alegerea partenerilor pe termen lung [8]. Potentialele-atrag inseamna ca oamenii aleg imperechetii potriviti cu trasaturile lor specifice sexului care indica potentialele de reproducere: barbatii acorda mai multa atentie decat femeile tineretii, sanatatii si atractivitatii fizice a partenerilor care sunt caracteristicile partenerilor fertili, in timp ce femeile acorda mai multa atentie decat barbatii fata de ambitie, statut social, bogatie financiara si angajament al partenerilor care sunt caracteristicile furnizorilor buni. Cu alte cuvinte, barbatii tind sa caute femei tinere si atractive fizic, in timp ce femeile acorda mai multa atentie statutului socio-economic al barbatilor [9, 10], care este in concordanta cu afirmatia chineza „lang cai nv mao” pentru alegerea partenerilor pe termen lung [8]. De fapt, analizarea diferentelor de gen in ceea ce priveste reconstructia identitatii online intr-o retea de socializare online a relevat faptul ca barbatii apreciaza mai mult realizarile personale, in timp ce femeile apreciaza mai mult atractivitatea fizica [11]. Imi place-atrage inseamna ca oamenii aleg prietenii care sunt similari cu ei insisi intr-o varietate de atribute, ceea ce este in concordanta cu cuvantul chinezesc „Men dang hu dui”. Din perspectiva psihologiei evolutive si sociale [12], diferenta dintre strategiile de investitii parentale determina diferitele strategii de selectie a partenerilor pentru ambele sexe [13].

Din perspectiva sociologica, in comparatie cu mediul offline, datarea online extinde in mare masura domeniul de cautare al potentialilor colegi [16, 17]. Internetul permite utilizatorilor sa formeze relatii cu persoane necunoscute pe care nu le cunosteau inainte, fie prin intermediul canalelor online sau offline. Pentru persoanele dificil de gasit parteneri potentiali prin canale offline, cum ar fi homosexualii si heterosexualii de varsta mijlocie si varstnici, internetul ofera o platforma ideala pentru a-si intalni partenerii. Preferinta oamenilor pentru selectia de mate a fost studiata pe larg [18,19,20,21], cum ar fi preferinta la nivel de educatie [22], varsta [23] si rasa [24, 25]. Modelul de potrivire sau alegerea pentru potentialii colegi, arata un fenomen de omofilie [26, 27], adica oamenii prefera sa aleaga colegi care sunt similari cu ei insisi. Trei motive posibile duc la omofilie. In primul rand, oamenii similari au mai multe sanse sa aiba aceleasi hobby-uri si sa ajunga in aceleasi locuri, astfel incat este mai usor sa se vada reciproc [17]. In al doilea rand, exista o omofilie pentru relatia de la introducerea prietenilor si a rudelor [28]. In cele din urma, asemanarea dintre parteneri poate fi explicata si prin preferintele individuale sau prin calculul costurilor / beneficiilor. Analizand datele OkCupid [21], Lewis a constatat ca, desi exista o preferinta de asemanare pentru selectia partenerilor, preferinta nu este intotdeauna simetrica pentru barbati si femei. Pe unele platforme de intalnire online, utilizatorii pot rasfoi profilurile celorlalti utilizatori in mod anonim, fara a lasa urme de vizita. Un studiu recent realizat pe un mare site de intalniri online din America de Nord a descoperit ca utilizatorii anonimi au vazut mai multe profiluri decat cele neanonime,

Economistii studiaza de regula alegerea partenerului si problema casatoriei din perspectiva jocului si a comportamentului strategic [30,31,32,33,34,35]. Tinand cont de diferenta de alegere a partenerului pentru ambele sexe pe piata casatoriei, Becker a considerat problema de potrivire a casatoriei la alegerea partenerului ca un proces de potrivire fara frictiune si, prin construirea unui model de potrivire, Becker a dovedit ca alegerea partenerului nu este intamplatoare, ci o alegere personala atenta a atributelor [30, 31], care este extinsa ulterior la o potrivire a negocierii de Pollak si colab. [32]. Piata casatoriei este prima etapa a unui joc in mai multe etape si corespunde cu eficienta echilibrului Pareto. In epoca internetului, Lee si Niederle au lansat un experiment in doua etape pe piata de intalniri online folosind semnale trandafir pentru propunere [36] si au descoperit ca trimiterea unui semnal de preferinta poate creste rata de acceptare. Unii alti savanti au studiat si preferinta partenerului din perspectiva economica [37, 38]. De exemplu, Fisman si colab. a descoperit ca selectivitatea masculina este invariabila la dimensiunea grupului feminin, in timp ce selectivitatea feminina creste puternic ca marime a grupului masculin [37].

Oamenii de informatica studiaza, de regula, datarea online din perspectiva comportamentelor utilizatorilor [39,40,41] si sistemele de recomandare [4, 42,43,44]. Analizand datele de intalnire online, Xia et al. a constatat ca exista o diferenta distincta intre preferintele barbatilor si femeilor [41] si exista, de asemenea, o diferenta intre preferintele declarate ale utilizatorilor si cele reale. Xia si colab. a propus, de asemenea, un sistem de recomandare reciproca pentru intalniri online bazat pe masuri de similitudine [4]. Pentru retelele sociale generale, diferentele de gen conduc la diferente evidente in comportamente si preferinte intre barbati si femei. Cercetarile efectuate pe o societate de jocuri online au aratat ca femelele au performante mai bune din punct de vedere economic si sunt mai putin asumate de risc decat barbatii, si sunt, de asemenea, semnificativ diferite de barbati in gestionarea retelelor lor sociale [45].

Desi cercetarea privind alegerea partenerului, atat offline, cat si online, a fost extinsa in mai multe domenii, exista inca urmatoarele probleme: (i) site-urile de intalniri online sunt un fel special de site-uri de retea sociala, dar cele mai anterioare cercetari se concentreaza doar pe utilizatori. „atribute demografice si nu au luat in considerare centralitatea retelei utilizatorilor in site-urile de intalnire, care pot fi factori potentiali importanti asociati cu selectia pereche a utilizatorilor; (ii) majoritatea studiilor se concentreaza pe preferintele barbatilor si femeilor in alegerea partenerului, dar nu examineaza corect compatibilitatea preferintelor celor doua parti; (iii) odata cu aparitia erei big data, metodele de invatare automata, cum ar fi invatarea prin ansamblu, au fost aplicate pe mai multe domenii diverse pentru a obtine performante bune de predictie. In orice caz,

Pentru a aborda decalajul de cercetare, in aceasta lucrare, folosind date empirice de pe un mare site de intalniri online din China, exploram preferinta atributelor utilizatorilor in comparatie cu selectia aleatorie si folosim regresia logistica pentru a studia modul in care atributele demografice ale utilizatorilor, popularitatea si activitatea iar scorurile de compatibilitate sunt asociate cu comportamente de mesagerie, care dezvaluie diferentele de gen in selectia potentialului partener. De asemenea, folosim clasificatorii de invatare a ansamblurilor pentru a sorta importanta diferitilor factori potentiali care prevad comportamente de mesagerie. In sfarsit, folosim analiza corelatiei pentru a studia comportamentul strategic al utilizatorilor.

Acest studiu se bazeaza pe un set de date complet anonimizat extras in 2011 de pe un mare site de intalniri online din China, doar pentru utilizatorii heterosexuali. Site-ul de intalniri ofera multe caracteristici comune altor platforme populare de intalniri online: permite utilizatorilor sa-si configureze un profil, sa rasfoiasca profilurile potentialilor colegi, sa fie rasfoit de catre potentialii colegi si sa trimita si sa primeasca mesaje. Mai exact, atunci cand un membru inregistrat (utilizator) A viziteaza site-ul de intalnire, intr-o anumita pozitie a paginii sale de pornire, site-ul ii va recomanda membrilor ca ar putea fi interesat in conformitate cu anumite reguli. In acest moment, A poate vedea doar avatarul membrilor (fotografia reala), porecla, locatia si varsta. Dupa Aintra pe pagina de start a membrilor, el / ea poate rasfoi informatiile lor personale detaliate fara a lasa urmele vizitei. Dupa aceea, daca A se simte foarte interesat de un membru, acesta va contacta membrul prin scrisorile interne ale site-ului. Exista trei tabele de date din setul de date, inclusiv profiluri feminine, profiluri barbatesti si date privind comportamentul utilizatorului. Exista un numar total de 548.395 de utilizatori in setul de date, inclusiv 344.552 de utilizatori de sex masculin si 203.843 de utilizatori de sex feminin. Profilele utilizatorilor includ 35 de atribute, cum ar fi ID-ul utilizatorului, sexul, ziua de nastere, nivelul de educatie, cerintele partenerului s.a. Site-ul de intalniri impune utilizatorilor inregistrati sa aiba cel putin 18 ani la momentul inregistrarii, astfel pe platforma varsta minima a utilizatorului este de 18 ani.

Datele de comportament despre recomandarile utilizatorului si informatiile de comportament se prezinta sub forma triplelor: \ (u_ {a} \), \ (u_ {b} \) si actiune , in care actiunea are trei posibilitati, rec , clic si msg . rec inseamna ca site-ul de intalniri a recomandat utilizatorului \ (u_ {b} \) utilizatorului (u_ {a} \), faceti clic pe faptul ca \ (u_ {a} \) a facut clic pe \ (u_ {b} \) pentru personalul suplimentar informatii si msg inseamna ca \ (u_ {a} \) a trimis un mesaj catre \ (u_ {b} \). In total sunt 4.151.224 de inregistrari in datele de comportament ale utilizatorilor, iar numerele de rec , clic si msg sunt 3.978.321, 138.502, respectiv 34.401.

Analiza preferintelor de atribuire

Distributia diferentelor de atribute

In cadrul intalnirilor online, exista diferente semnificative de gen in ceea ce priveste preferinta atributului, auto-prezentarea si interactiunea [47]. Utilizatorii au de obicei o anumita preferinta pentru varsta sau inaltimea partenerilor. Atat pentru barbati, cat si pentru femei, atunci cand trimit mesaje catre potentialii lor parteneri, calculam diferenta de varsta ca varsta (receptor) – varsta (expeditor), iar diferenta de inaltime ca inaltime (receptor) – inaltime (expeditor). Figurile 1 si 2 arata distributiile diferentei de varsta si respectiv diferentei de inaltime. Ca o comparatie, vom arata si rezultatele randomizate, presupunand ca utilizatorii de sex feminin (barbati) trimit la intamplare mesaje utilizatorilor barbati (femei).

In majoritatea timpurilor si locurilor, femeile se casatoresc, de obicei, cu barbati mai in varsta [48, 49]. Figura 1 arata ca, in medie, in societatea chineza, barbatii prefera femeile cu doi ani mai tineri decat ei, iar femeile prefera barbatii cu doi ani mai mari decat ei. Cu toate acestea, diferenta de varsta pe care femeile o accepta este mai mica decat cea a barbatilor: varsta minima pe care femeile o accepta este ca barbatii sunt cu 11 ani mai tineri decat ei, iar varsta maxima pe care o accepta este ca barbatii sunt cu 23 de ani mai mari decat ei, in timp ce minima varsta barbatii accepta este ca femeile sunt cu 25 de ani mai tinere decat ei, iar varsta maxima pe care o accepta este ca femeile sunt cu 28 de ani mai mari decat ei. Daca sunt luate in considerare doar distributiile diferentei de varsta, in conformitate cu constatarile anterioare dintr-o serie de culturi si religii [50], constatam ca gama de varste pe care femeile sunt dispuse sa le transmita este mai restransa decat varsta pe care barbatii sunt dispusi sa le transmita. Preferintele masculine si feminine nu sunt aleatorii; acestia cauta date potentiale cu o diferenta de varsta mai mica decat cea prevazuta de selectia aleatorie, ceea ce arata caracteristica atrage-atrage.

Figura 2 arata ca, in general, diferenta de inaltime pentru femeile care trimit mesaje catre barbati (majoritatea sunt de 12 cm) sunt mai mari decat cea pentru barbati care trimit mesaje catre femei (majoritatea sunt de 10 cm) atunci cand aleg potentialii colegi. In China, pentru barbati, diferenta ideala de inaltime este aceea ca sunt cu 10 cm mai inalti decat persoana cu care trimit mesaje, in timp ce pentru femei, diferenta ideala de inaltime este ca sunt cu 12 cm mai mici decat persoana cu care sunt mesaj. Conform datelor de la Yahoo! Reclamele personale de intalnire, pentru utilizatorii din SUA, inaltimea conteaza si pentru intalnire, in special pentru femei [51]. In Fig. 2, diferenta de inaltime pentru femei este mai mica decat cea pentru barbati: inaltimea minima acceptata de femei este ca barbatii sunt cu 3 cm mai mici decat ei, iar inaltimea maxima pe care o accepta este ca barbatii sunt cu 30 cm mai inalti decat ei, in timp ce barbatii inaltimea minima accepta este faptul ca femeile sunt cu 13 cm mai mici decat ei, iar inaltimea maxima pe care o accepta este ca femeile sunt cu 32 cm mai inalte decat ei. Femelele arata caracteristica aprecierilor-atrag din punct de vedere al preferintei pentru inaltime. La fel ca in cazul varstei, utilizatorii cauta potentiali colegi cu o diferenta de inaltime mai mica decat a fost prevazut de selectia aleatorie, desi diferenta nu este la fel de evidenta ca si diferenta de varsta.

Este de remarcat faptul ca pe site-ul de intalniri, caracteristicile utilizatorilor sunt toate auto-raportate. Din considerente de gestionare a impresiilor [52], utilizatorii isi pot exagera caracteristicile personale [53]. De exemplu, o cercetare recenta asupra inaltimii auto-raportate online fata de datele masurate in mod obiectiv la adultii tineri australieni a relevat ca inaltimea auto-raportata este supraestimata semnificativ cu o medie de 1,79 cm pentru barbati si 1,29 cm pentru femei [54]. Barbatii mint mai mult decat femeile in legatura cu inaltimea lor, care se regaseste si in datele de internet din New York [55]. Retinem ca utilizatorii par sa nu fi raportat cu exactitate inaltimea fizica pe site-ul de intalniri. In setul de date, inaltimea medie a utilizatorilor de sex feminin si masculin este de 161,99 cm (\ (\ mathit {SD} = 4,18 \)) si, respectiv, 173,08 cm (\ (\ mathit {SD} = 4,68 \)). In orice caz, in lumea reala, inaltimea medie a femelelor adulte si masculilor din China este de 160,88 cm si, respectiv, 169,00 cm, ceea ce inseamna ca utilizatorii de sex feminin si masculin isi pot exagera inaltimea cu o medie de 1,11 cm, respectiv 4,08 cm. Dupa corectarea acestora, descoperim ca diferentele reale de inaltime \ (10- (4.08-1.11) = 7.03 \ text {cm} \) pentru barbati si \ (12- (4.08-1.11) = 9.03 \ text {cm} \) pentru femei ar fi semnificativ. Cu toate acestea, observam, de asemenea, ca pe site-ul de intalniri, varstele medii ale utilizatorilor barbati si femei sunt 28,73 si, respectiv, 28,58 ani, in timp ce in populatia adulta totala din China, varstele medii ale barbatilor si femeilor sunt 40,56 si, respectiv, 41,01 ani. conform datelor recensamantului populatiei. Populatia de intalnire este mai tanara decat populatia adulta totala, deci este probabil mai mare,

Preferinta de atribuire

Atunci cand un utilizator trimite un mesaj catre un alt utilizator, alegerea sa de destinatar poate sa nu fie intamplatoare, ci are o preferinta pentru anumite atribute, cum ar fi preferinta pentru angajare, educatie, venit si asa mai departe. Pentru a caracteriza preferinta expeditorului cu atributul i pentru receptorul cu atributul j , sa fie numarul de mesaje trimise de la utilizatorii cu atributul i catre utilizatorii cu atributul j , \ (m_ {i} \) numarul total de mesaje trimise de la utilizatori cu atributul i , \ (n_ {j} \) sa fie numarul de receptoare cu atributul j si nsa fie numarul total de receptori, atunci preferinta atributului este \ (p_ {ij} = m_ {ij} / m_ {i} – n_ {j} / n \). \ (p_ {ij}> 0 \) indica faptul ca, in comparatie cu selectia aleatorie, expeditorii cu atributul I au o preferinta pentru receptoarele cu atributul j , \ (p_ {ij} = 0 \) indica faptul ca nu exista nicio preferinta si \ (p_ {ij} <0 \) indica o preferinta negativa, adica preferand sa nu selecteze receptorii cu atributul  j .

Preferintele de angajare sunt prezentate in Fig. 3 si 4 (a se vedea tabelele 1 si 2 din dosarul suplimentar 1 pentru semnificatiile atributelor si numarul si proportia de barbati / femei pentru fiecare loc de munca). Constatam ca, in comparatie cu barbatii care trimit mesaje catre femei, atunci cand utilizatorii de sex feminin trimit mesaje utilizatorilor de sex masculin, exista o preferinta mai puternica pentru angajarile potentialilor lor colegi. In Fig. 3, descoperim ca femeile care sunt studente, contabile, educatoare sau in alte ocupatii necategorizate nu sunt preferate de barbati, in timp ce femeile angajate in proiectare sunt usor populare din punct de vedere al cantitatii relative de mesaje primite, in special pentru barbatii aflati in aviatie industria serviciilor. In acelasi timp, constatam si ca in aceste date,

Din Fig. 4, descoperim ca cele mai populare profesii pentru barbati sunt managementul senior, finantele, educatia si proprietarii privati. Majoritatea oamenilor din aceste patru ocupatii au venituri mari sau sunt bine educati. Utilizatorii nepopulari de sex masculin sunt studenti, vanzatori si cei angajati in alte ocupatii necategorizate. In acelasi timp, femeile implicate in industria chimica tind sa caute barbati angajati in educatie si formare, femeile angajate in sport tind sa caute barbati care sunt proprietari privati, iar femeile angajate in politie trimit doar mesaje barbatilor angajati in finante si imobiliare in aceste date, care pot fi, de asemenea, atribuite dimensiunii mici a esantionului de comportament al utilizatorilor in ceea ce priveste aceste atribute.

Nivelurile de educatie au un impact semnificativ asupra implinirii si a casatoriei [22]. Preferintele la nivel de educatie sunt prezentate in Fig. 5 si 6 (a se vedea tabelele 3 si 4 din dosarul aditional 1 pentru semnificatiile atributelor si numarul si proportia de barbati / femei pentru fiecare nivel de educatie). In China, ca si in celelalte tari, postdoctorul se refera si la o pozitie si nu la o realizare educationala. Cu toate acestea, in multe site-uri web chineze, cand un utilizator se inregistreaza, postdoctorul este, de asemenea, considerat un nivel de educatie dincolo de obtinerea unui doctorat. In mod similar, descoperim ca in comparatie cu barbatii care trimit mesaje catre femei, atunci cand utilizatorii de sex feminin trimit mesaje utilizatorilor de sex masculin, exista o preferinta mai puternica pentru nivelul de educatie al potentialilor lor colegi. Figura 5 arata ca barbatii al caror nivel de educatie este sub gradul de licenta tind sa caute femeile cu aceleasi calificari academice ca ele sau mai mici decat calificarile lor, barbatii cu un nivel de educatie mai mare decat gradul de licenta, dar mai mic decat cel de doctorat tind sa caute femei cu licenta gradul, iar barbatii cu o diploma de doctorat sau o pregatire postdoctorala tind sa caute femei cu diploma absolvita. In ceea ce priveste preferintele pentru nivelurile de educatie, in general barbatii prezinta caracteristicile-atrag gusturile. Pentru utilizatorii de sex feminin care trimit mesaje utilizatorilor de sex masculin, Fig. 6 arata ca barbatii cu studii superioare si absolventi sunt populari si, pentru majoritatea femeilor, barbatii licenti sunt mai populari, dar femeile absolvente sunt mai susceptibile sa caute potentiali colegi cu diploma de absolvire. In ceea ce priveste preferintele pentru nivelurile de invatamant, in general, femeile prezinta caracteristici potentiale-atrag. Cercetarile efectuate pe un site german de intalniri online au relevat faptul ca preferinta pentru invatamant similar creste odata cu nivelul educational. Femeile sunt reticente in comunicarea cu barbatii cu niveluri de invatamant mai scazute, cu toate acestea, nu exista bariere pentru barbati pentru a contacta femeile cu calificari educationale mai scazute [22].

Nivelul de educatie si venitul sunt doi indicatori importanti ai statutului social si economic al unei persoane. Din Fig. 7 si 8 (a se vedea tabelele 5 si 6 din dosarul aditional 1 pentru semnificatiile atributelor si numarul si proportia de barbati / femei pentru fiecare nivel de venit) constatam ca, in ceea ce priveste nivelurile de venit, exista o preferinta mai putin evidenta fata de potentialul partener selectia pentru utilizatorii de sex masculin comparativ cu cei de sex feminin. Pe de o parte, asa cum se arata in Fig. 7, toti barbatii prefera in mod evident femeile al caror venit lunar este cuprins intre 5000 RMB si 10.000 RMB (RMB este moneda chineza, iar 1 RMB = 0,145 Dolari SUA = 0,128 Euro), in timp ce femeile al caror veniturile sunt sub RMB 2000 sunt evident excluse. Cu toate acestea, barbatii nu arata nici o preferinta sau excludere evidenta pentru femeile al caror venit depaseste 10.000 RMB. Pe de alta parte, asa cum se arata in Fig. 8, tuturor femeilor le place barbatii care castiga mai putin de 5000 RMB, iar barbatii care castiga 10.000 RMB pana la 20.000 RMB sunt cei mai populari. In ceea ce priveste preferintele pentru nivelurile de venit, in general femeile prezinta, de asemenea, caracteristici potentiale-atragatoare. Un experiment pe teren pe un site chinezesc de intalniri online a descoperit ca barbatii au vizitat profilele femeilor cu venituri diferite, cu aceleasi rate, in timp ce pentru femei, cu cat veniturile masculine sunt mai mari, cu atat vor fi mai mari ratele de vizitare a profilurilor lor [38]. , care este diferit de constatarile noastre.

Clasificarea regresiei logistice

Scoruri de compatibilitate

Pe paginile de pornire personale ale utilizatorilor, fiecare utilizator a aratat cerintele catre potentialii colegi, incluzand cerintele pentru 7 atribute, adica varsta, avatarul, nivelul de educatie, inaltimea, ratingul creditului, locul de resedinta si starea civila (vezi Figurile 1–4 din Fisier suplimentar 1 pentru cerintele de selectie a mai multor atribute). In ceea ce priveste ratingul de credit, pe site-ul de intalniri, dupa ce un utilizator trece autentificarea rapida de identitate sau incarca unul dintre cele trei documente (cartea de identitate, pasaportul sau Hong Kong si Macau Pass) si trece recenzia, acesta va obtine prima stea, adica ratingul de credit este egal cu 1. Pe baza primei stele, de fiecare data cand este incarcat si aprobat un nou document, se poate adauga o stea sau un rating suplimentar (pana la cinci stele, adica membru de cinci stele). Pe langa faptul ca, pe platforma, varsta minima a utilizatorilor este de 18 ani, exista inca foarte putini utilizatori care isi stabilesc cerinta pentru varsta minima sau maxima sub 18 ani (a se vedea Fig. 3 din fisierul suplimentar 1 pentru detalii). Aplicam conceptul de scor de compatibilitate pentru a descrie potrivirea intre utilizatori in functie de faptul daca un utilizator indeplineste sau nu cerinta de selectie a altui utilizator. Cand femeile trimit mesaje barbatilor, pentru fiecare mesaj si pentru fiecare atribut, putem obtine proportia de femei care se potrivesc preferintelor partenere ale barbatilor si proportia de barbati care indeplinesc preferintele femeilor, adica putem obtine doi vectori, inclusiv 7 proportii. . Conform datelor pe care le obtinem \ (\ mathbf {w} _ {\ mathrm {FMm}} = (0,701,0.886,0.462,0.826,0.919,0.786,0.920) \) si \ (\ mathbf {w} _ { \ mathrm {}} = FMF (0.912,0.976,0.681,0.962,0.994,0.864,0.912) \), unde \ (\ mathbf {w} _ {\ mathrm {FMm}} \) este proportia atributelor feminine care indeplinesc preferintele masculine si \ (\ mathbf {w} _ {\ mathrm {FMf}} \) este proportia masculului atribute in concordanta cu preferintele feminine. In mod similar, atunci cand barbatii trimit mesaje femeilor, obtinem \ (\ mathbf {w} _ {\ mathrm {MFm}} = (0.877,0.977,0.402,0.980,0.992,0.831,0.960) \) si \ (\ mathbf {w } _ {\ mathrm {MFF}} = (0.671,0.867,0.572,0.678,0.758,0.771,0.892) \). Astfel, scorurile de compatibilitate ale femeilor care trimit mesaje catre barbati sunt

iar scorurile de compatibilitate ale barbatilor care trimit mesaje femeilor sunt

unde (feminin atr. in preferinte masculine) este un vector care caracterizeaza daca atributele feminine indeplinesc preferintele masculine pentru o pereche de utilizatori (1 pentru da si 0 pentru nu), si in mod similar (masculin atr. in preferinte feminine) este un vector care caracterizeaza daca atributele masculine corespund preferintelor feminine pentru o pereche de utilizatori. Ecuatiile 1 si 3 sunt scorurile de compatibilitate intre preferinta barbatului si profilul partenerului ales, si Eqs. 2 si 4 sunt scorurile de compatibilitate intre preferinta feminina si profilul partenerului ales. Pentru o pereche de utilizatori, \ (u_ {a} \) si \ (u_ {b} \), folosim un scor, adica punctaj reciproc, pentru a cuantifica cat de mult se potrivesc atributele lui \ (u_ {b} \) cu preferintele lui \ (u_ {a} \) si cat de mult se potrivesc atributele lui \ (u_ {a} \) cu preferintele din \ (u_ {b} \).

Regresie logistica

Sa facem clic pe numarul de ori pe care un utilizator este apasat, msg sa fie numarul de mesaje primite de catre un utilizator si recsa fie numarul de ori pe care un utilizator este recomandat si afisat pe paginile de pornire ale altor utilizatori, definim \ (\ mathit {pop} _ {1} = \ mathit {click} / \ mathit {rec} \) si \ (\ mathit {pop} _ {2} = \ mathit {msg} / \ mathit {rec} \) care poate caracteriza popularitatea unui utilizator bazat pe actiuni. De asemenea, folosim centralitatea PageRank (\ (\ mathit {pop} _ {3} \)) pentru a cuantifica cat de focal sau popular este un utilizator intr-o retea, luand in considerare toate conexiunile din retea. Oameni atragatori, precum persoanele cu atribute demografice avantajoase si statut socio-economic mai ridicat, tind sa fie mai exigente decat oamenii obisnuiti in ceea ce priveste alegerea potentiala a partenerului, ceea ce poate fi dezvaluit in analiza preferintelor privind nivelul veniturilor si educatiei din sect. 3.1.2. Cei care sunt perceputi ca atragatori de catre persoane atractive pot fi si mai populari / atractivi.

Vom introduce mai multi indici de centralitate, cum ar fi \ (\ mathit {pop} _ {1} \), \ (\ mathit {pop} _ {2} \), \ (\ mathit {pop} _ {3} \), si nedegonat, pentru a evalua corelatia lor cu comportamentele de mesagerie. Este de remarcat faptul ca indicii de centralitate sunt indicatori agregati care descriu dorinta sau popularitatea utilizatorilor, iar utilizatorii nu isi cunosc indicii si nici nu cunosc indicii altora. Folosim outdegree pentru a caracteriza nivelul de activitate al utilizatorilor, iar pe site-ul de intalniri, utilizatorii nu cunosc, de asemenea, neobisnuinta altor utilizatori. In realitate, in loc sa foloseasca indicii pentru a identifica sau selecta parteneri atragatori, utilizatorii vor trimite un alt mesaj pe baza unor indicii mai specifice, cum ar fi venituri mai mari, un cadru educational mai bun, fotografii atractive sau o buna compatibilitate demografica si socioeconomica. In lucrare,

Sa presupunem ca \ (p_ {i} \) este probabilitatea de a trimite mesaje pentru un utilizator feminin i , \ (1-p_ {i} \) este probabilitatea de a nu trimite mesaje, apoi \ (L_ {f_ {i}} = \ ln (\ frac {p_ {i}} {1-p_ {i}}) \), adica pentru toate femeile \ (L_ {f} = \ ln (\ frac {p} {1-p}) \). In mod similar, sa presupunem ca \ (q_ {j} \) este probabilitatea de a trimite mesaje pentru un utilizator barbat i , \ (1-q_ {j} \) este probabilitatea de a nu trimite mesaje, apoi \ (L_ {m_ {j} } = \ ln (\ frac {q_ {j}} {1-q_ {j}}) \), adica pentru toti barbatii, \ (L_ {m} = \ ln (\ frac {q} {1-q }) \). Obtinem modele de regresie logistica dupa cum urmeaza:

In acest studiu, testele multicollinearitate sunt efectuate pentru a afla variabile independente dintre care coeficientii de corelatie sunt mai mici de 0,5 (a se vedea tabelele 7 si 8 din fisierul suplimentar 1 pentru detalii). Rezultatele regresiei logistice pentru femeile care trimit mesaje catre barbati sunt prezentate in tabelul 2. Constatam ca aproape toate variabilele sunt semnificative atunci cand luam in considerare doar atributele femeilor (modelul 1), adica atributele expeditorilor, dar doar locuinta si lipsa de grad femeile sunt asociate pozitiv cu probabilitatea ca femeile sa trimita mesaje barbatilor. Cand se ia in considerare doar atributele de sex masculin (modelul 2), cu exceptia verificarii telefonului mobil si a ratingului de credit, toate celelalte sunt semnificative si sunt asociate pozitiv cu probabilitatea de a trimite mesaje ale femeilor. Cand luati in considerare atributele si scorurile de compatibilitate ale celor doua parti (modelul 3), printre variabilele semnificative, verificarea telefonului mobil feminin, proprietatea masinii, ratingul si nivelurile de popularitate (\ (\ mathit {pop} _ {1} \) si \ (\ mathit {pop} _ {3} \)) sunt asociate negativ cu probabilitatea de a trimite mesaje femeilor, in timp ce celelalte variabile sunt asociate pozitiv. Constatam ca, atunci cand femeile trimit mesaje barbatilor, sunt preocupati nu numai daca indeplinesc cerintele barbatilor, dar si daca barbatii indeplinesc propriile cerinte.

Rezultatele regresiei logistice pentru barbatii care trimit mesaje femeilor sunt prezentate in tabelul 3. Constatam ca, atunci cand sunt considerate doar atributele feminine (modelul 1), cu exceptia verificarii telefonului mobil feminin, a ratingului de credit si a deconectarii, toate celelalte variabile sunt semnificative, dar numai proprietatea caselor de sex feminin afecteaza in mod negativ probabilitatea de mesagerie masculina. Cand sunt considerate doar atribute masculine (modelul 2), toate variabilele sunt semnificative, dar numai depasirea barbatilor este corelata pozitiv cu comportamentele de mesagerie, altele corelate negativ. Cu toate variabilele luate in considerare (modelul 3), cu exceptia ratingului de credit feminin, in afara gradului si a scorului de compatibilitate intre preferinta feminina si profilul celeilalte parti corespunzatoare, toate celelalte variabile sunt semnificative. Printre variabilele semnificative, verificarea telefonului mobil feminin, proprietatea masinii, popularitatea (\ (\ mathit {pop} _ {1} \), \ (\ mathit {pop} _ {2} \) si \ (\ mathit {pop} _ {3} \)), masculinul deconectat si compatibilitatea scorul dintre preferinta masculina si profilul celeilalte parti corespunzatoare sunt corelate pozitiv cu comportamentele de mesagerie, in timp ce toate celelalte variabile sunt corelate negativ. In plus, analizand semnificatia celor doua scoruri de compatibilitate, descoperim ca barbatii acorda atentie numai daca femeile indeplinesc propriile cerinte atunci cand trimit mesaje femeilor.

Dupa cum se poate observa din tabelele 2 si 3, pentru barbatii sau femeile care trimit mesaje, popularitatea celeilalte parti este asociata semnificativ pozitiv cu comportamentele de mesagerie. Pe de o parte, valorile \ (\ mathit {pop} _ {1} \) si \ (\ mathit {pop} _ {2} \), conform metodei lor de calcul, reprezinta popularitatea locala a unui utilizator. Pe de alta parte, valoarea \ (\ mathit {pop} _ {3} \), adica PageRank, reprezinta popularitatea unui utilizator din perspectiva globala.

Pentru femeile care trimit mesaje catre barbati, \ (\ exp (0.390) = 1.477 \) pentru barbati \ (\ mathit {pop} _ {1} \) este mai mare decat \ (\ exp (0.146) = 1.157 \) pentru barbat \ (\ mathit {pop} _ {3} \), iar pentru barbatii care trimit mesaje catre femei, \ (\ exp (0.462) = 1.587 \) pentru femei \ (\ mathit {pop} _ {1} \) este de asemenea mai mare decat \ (\ exp (0.141) = 1.151 \) pentru femeie \ (\ mathit {pop} _ {3} \). Astfel, atat pentru barbati, cat si pentru femei, \ (\ mathit {pop} _ {1} \) a celeilalte parti este mai important decat \ (\ mathit {pop} _ {3} \). In afara de aceasta, mai descoperim ca, atunci cand femelele trimit mesaje catre barbati, \ (\ exp (0.390) = 1.477 \) pentru barbat \ (\ mathit {pop} _ {1} \) este mai mic decat \ (\ exp (0.462) = 1.587 \) pentru femei \ (\ mathit {pop} _ {1} \) atunci cand barbatii trimit mesaje femelelor, ceea ce indica faptul ca in comparatie cu femeile, pentru barbati din cealalta parte \ (\ mathit {pop} _ {1} \) este mai mult asociat cu comportamentele lor de mesagerie. In orice caz,

In China, un apartament si o masina este un simbol al bogatiei si statutului social al unei persoane, iar in unele regiuni, acestea au devenit necesitati pentru a se casatori. Atunci cand femeile trimit mesaje barbatilor, este important ca barbatii sa aiba o casa si o masina. Cand barbatii trimit mesaje femeilor, nu este important ca femeile sa aiba o casa, dar este oarecum important ca femeile sa aiba o masina. Aflam ca \ (\ exp (0.038) = 1.039 \), daca partea cealalta are o masina atunci cand barbatii trimit mesaje femeilor este mai mica decat \ (\ exp (0.157) = 1.170 \), daca partea cealalta are o masina cand femeile trimit mesaje barbatilor, ceea ce indica faptul ca femeile acorda mai multa atentie decat barbatilor daca partea cealalta are o masina.

Depresiunea unui utilizator cuantifica activitatea utilizatorului. Activitate aparent ridicata inseamna a contacta multi alti utilizatori, cu toate acestea, in esenta, poate implica faptul ca utilizatorii investesc mai mult timp si resurse in incercarea de a gasi potentiali parteneri. Outdegree este un atribut diferit pentru barbati si femei. Atunci cand o femeie trimite un mesaj unui barbat, depasirea celeilalte parti este asociata semnificativ pozitiv cu comportamentul de mesagerie, in timp ce nu cand un barbat trimite un mesaj unei femei. Atunci cand femeile trimit mesaje barbatilor, masurile de popularitate si activitate ale retelei barbatilor cu care sunt contactate sunt asociate semnificativ pozitiv cu comportamentele lor de mesagerie, dar cand barbatii trimit mesaje femeilor, doar masurile de popularitate din retea ale femeilor cu care sunt contactate sunt asociate semnificativ pozitiv cu comportamentele lor de mesagerie.

Asamblati clasificarea invatarii

Odata cu aparitia erei mari a datelor, metodele de clasificare a invatarii ansamblului au fost introduse treptat in domeniul cercetarii in retele sociale. Inca din 1996, Breiman a propus metoda de ambalare [56], iar cinci ani mai tarziu, a propus in continuare metoda Random Forest [57]. Freund a propus metoda AdaBoost in 1997 [58], si cu imbunatatirea continua a clasificatoarelor de invatare automata, in 2016, Chen et al. a propus un clasificator – XGBoost [59], care poate imbunatati mult eficienta si acuratetea algoritmului in unele cazuri. Ca aplicatie, recent Reece si colab. au aplicat deja instrumente de invatare automata pentru identificarea depresiei din fotografiile Instagram [60].

Analiza de regresie are adesea anumite cerinte privind variabilele independente, cum ar fi absenta multicollinearitatii, cu toate acestea metodele de clasificare a invatarii in ansamblu relaxeaza constrangerile asupra variabilelor independente. In aceasta sectiune, metodele de clasificare a invatarii ansamblului incluzand bagajul, Random Forest, AdaBoost si XGBoost sunt utilizate pentru a evalua importanta fiecarui atribut din tabelul 1. Folosim pachetul „adabag” in software R pentru a efectua metode AdaBoost si bagging, pachetul „randomForest” pentru a efectua metoda Random Forest si pachetul „xgboost” pentru a efectua metoda XGBoost. Pentru setul de date, validarea incrucisata de 5 ori este utilizata pentru a evalua performanta clasificatorilor, iar parametrii algoritmului sunt alesi pentru a obtine rata de eroare stabila. Numarul de mesaje care nu sunt trimise si care nu sunt trimise sunt dezechilibrate in setul de date,

Ratele de eroare ale celor patru metode de clasificare a invatarii ansamblurilor sunt prezentate in tabelul 4. Constatam ca ratele de eroare ale Random Forest si AdaBoost sunt cele mai mici pentru femei care trimit mesaje la barbati, in timp ce XGBoost este cel mai mic pentru barbati care trimit mesaje la femei. Clasificarea importantei atributelor este prezentata in Fig. 9 si 10. Figura 9 arata ca atunci cand femeile trimit mesaje barbatilor, cele mai importante trei atribute sunt valorile \ (\ mathit {pop} _ {3} \) si \ (\ mathit {pop} _ {1} \). pentru barbati, si neobisnuit pentru femei. In mod similar, Fig. 10 arata ca atunci cand barbatii trimit mesaje femeilor, cele mai importante trei atribute sunt valorile \ (\ mathit {pop} _ {3} \) si \ (\ mathit {pop} _ {1} \) pentru femeile, si depasirea pentru barbati.

Scopul clasificarii invatarii ansamblurilor este diferit de analiza regresiei logistice. Conform figurilor. 9 si 10, indicii de centralitate arata intr-adevar importanta coplesitoare, iar celelalte variabile arata lipsa relativa de putere predictiva. Totusi, acest lucru nu inseamna ca celelalte variabile sunt inutile si ele pot fi in continuare semnificativ asociate cu comportamentele de mesagerie ale utilizatorilor in regresie logistica.

Analiza comportamentului strategic

Conceptul de comportament strategic [61] deriva din economie, unde implicatia initiala este ca firmele iau masuri care afecteaza mediul de piata pentru a creste profiturile (referindu-se la rata de raspuns a mesajului din acest studiu), care este extins la problemele de potrivire [35 ], cum ar fi potrivirea mate.

In our research, strategic behavior refers to whether a user will send a message to another user depends on whether his/her decision may increase the reply probability of the message. Since without user response data, we would like to use centrality indices characterizing user popularity to analyze whether users tend to send messages to people who are more popular than themselves or to those who are less popular. We study the users’ strategic behavior by analyzing the correlation between centrality indices. Smoothing fitting curves for the correlation with generalized additive model show that there is a nonlinear or approximate linear relationship between users’ centrality indices (see Figs. 5 and 6 in Additional file 1 for details), thus we use the Spearman correlation coefficient to characterize the correlation. As shown in Tables 5 and 6, We find that in the dating site men and women show different behavior patterns in messaging despite the reduced cost of rejection in the network environment. For males sending messages to females, there exist weak positive correlations between centrality indices, which can be characterized by small positive and significant correlation coefficients, while for females sending messages to males, there exist weak or modest positive correlations between centrality indices characterized by small or slightly larger positive and significant correlation coefficients. Men do not show strategic behavior to a large extent when sending messages, while for women, as their centrality indices increase, the corresponding indices of men who received their messages could also increase.

Studiind corelatiile dintre aceleasi perechi de indici de centralitate pentru utilizatori, analizam in continuare daca utilizatorii tind sa trimita mesaje catre persoane care sunt mai populare decat ei insisi sau celor care sunt mai putin populari. Pentru fiecare indice de centralitate al expeditorilor, oferim media si abaterea standard a indicilor de receptori corespunzatori si proportia indicilor de centralitate a receptorilor care sunt mai mari decat cele ale expeditorilor din Fig. 7 si 8 in fisierul suplimentar 1. Pentru fiecare indice de centralitate, tabelul 7 prezinta proportia indicilor de centralitate ai receptorilor care sunt mai mari decat cele ale expeditorilor atunci cand trimit mesaje. Ca o comparatie, oferim si rezultate aleatorii. In comparatie cu barbatii, mai multe femei tind sa trimita mesaje unor persoane care sunt mai populare decat ei insisi.

Au existat mai multe studii privind comportamentul strategic al utilizatorilor in cadrul intalnirilor online. Unele studii au gasit o corelatie pozitiva semnificativa intre popularitatea utilizatorilor barbati si femei. De exemplu, cercetarea de Taylor si colab. pentru utilizatorii din SUA au aratat ca, ei tind sa selecteze si sa fie selectati de alti utilizatori a caror popularitate relativa este similara cu a lor, desi nu inseamna neaparat o rata de succes mai mare, adica primind mai multe raspunsuri [62]. O analiza empirica recenta a utilizatorilor din patru orase din SUA de pe un site de intalniri online a folosit PageRank pentru a caracteriza dorinta lor si a constatat ca, atat barbatii, cat si femeile au trimis mesaje partenerilor care sunt in medie cu aproximativ 25% mai doritori decat ei insisi [63]. Cu toate acestea, exista si unele studii care nu au gasit corelatii intre popularitatea utilizatorilor. De exemplu, cercetarile asupra utilizatorilor din Boston si San Diego nu au gasit dovezi de comportament strategic [33, 34]. O alta cercetare privind datele de intalnire online dintr-un oras din sud-vestul mijlociu din SUA a relevat faptul ca, indiferent de propriile niveluri de dorinta care caracterizeaza atractivitatea fizica, popularitatea, caracterul personal si resursele materiale, atat barbatii, cat si femeile tind sa trimita mesaje celor mai sociali. utilizatori dezirabili [20]. Constatam ca utilizatorii de pe diferite platforme sau in contexte culturale diferite au comportamente strategice diferite, iar mecanismele de baza trebuie sa fie explorate in continuare. indiferent de propriile niveluri de dezirabilitate care caracterizeaza atractivitatea fizica, popularitatea, capacitatea si resursele materiale ale utilizatorilor, atat barbatii, cat si femeile tind sa trimita mesaje celor mai dezirabili sociali [20]. Constatam ca utilizatorii de pe diferite platforme sau in contexte culturale diferite au comportamente strategice diferite, iar mecanismele de baza trebuie sa fie explorate in continuare. indiferent de propriile niveluri de dezirabilitate care caracterizeaza atractivitatea fizica, popularitatea, capacitatea si resursele materiale ale utilizatorilor, atat barbatii, cat si femeile tind sa trimita mesaje celor mai dezirabili sociali [20]. Constatam ca utilizatorii de pe diferite platforme sau in contexte culturale diferite au comportamente strategice diferite, iar mecanismele de baza trebuie sa fie explorate in continuare.

In rezumat, analizam datele de intalnire online pentru a dezvalui diferentele de preferinte de alegere intre barbati si femei si factorii importanti care afecteaza alegerea potentiala a partenerului. Constatam ca, cu scorurile de compatibilitate luate in considerare, atunci cand femeile trimit mesaje barbatilor, acestia acorda atentie nu numai daca atributele barbatilor indeplinesc propriile cerinte pentru selectia partenerului, dar si daca propriile lor atribute indeplinesc cerintele barbatilor, in timp ce barbatii trimit mesaje. femeilor, ei acorda atentie numai daca atributele femeilor indeplinesc propriile cerinte. Cand analizam indicii de centralitate, descoperim ca pentru femei, popularitatea si activitatea barbatilor cu care sunt contactate sunt asociate semnificativ pozitiv cu comportamentele de mesagerie, in timp ce pentru barbati doar popularitatea femeilor cu care sunt contactate sunt asociate semnificativ pozitiv cu comportamentele de mesagerie. In acelasi timp, constatam, de asemenea, ca, in comparatie cu barbatii, femeile acorda o importanta mai mare statutului socio-economic al potentialilor parteneri, iar propriul statut socio-economic va afecta entuziasmul lor pentru interactiunea cu potentialii colegi. Metodele de clasificare a invatarii automate sunt utilizate pentru a gasi factorii importanti care prezic comportamente de mesagerie. In cele din urma este analizat comportamentul strategic si descoperim ca exista diferite comportamente strategice pentru barbati si femei. Desi utilizatorii nu cunosc indicii de centralitate ai lor insisi si ai potentialilor lor parteneri, in comparatie cu barbatii, pentru femeile care trimit mesaje exista o corelatie pozitiva mai puternica intre indicii de centralitate ai femeilor si barbatilor,

Acest referat ofera o baza pentru preferintele specifice genului de alegere potentiala de partener in intalnirea online. Pe de o parte, acest studiu poate oferi referinte pentru site-urile de intalniri online pentru a proiecta sisteme de recomandare mai bune. Pe de alta parte, o intelegere aprofundata a preferintelor partenerelor, cum ar fi scorurile de compatibilitate, poate ajuta utilizatorii sa selecteze cei mai potriviti si de incredere prieteni. Exista inca unele limitari pentru hartie. In primul rand, ne lipsesc informatiile despre avatar sau foto si datele despre tipul corpului si, prin urmare, nu putem evalua influenta atractiei fizice a utilizatorului si a indicelui de masa corporala (IMC) asupra comportamentelor de mesagerie [33, 34, 64, 65]. De fapt, IMC poate compensa dezavantajele salariilor sau ale educatiei [65]. In al doilea rand, avem doar mesajul care trimite date si ne lipseste datele de raspuns, ceea ce ne permite sa studiem interactiunea dintre utilizatori. In al treilea rand, listele de potentiali parteneri prezentate utilizatorilor sunt generate de algoritmul de recomandare al site-ului web, nu rezultatul cautarii proprii a utilizatorilor si, prin urmare, nu ar putea reflecta bine preferintele utilizatorilor. Efectele de clasare cauzate de algoritmii de recomandare in mediile online s-au dovedit ca influenteaza muzica selectata de oameni [66], iar oamenii politici favorizeaza [67]. In al patrulea rand, studiem preferintele atributelor utilizatorilor fara sa luam in considerare impactul potential al altor atribute. In viata reala, trimiterea unui mesaj catre un alt utilizator nu este de obicei afectata de un singur atribut. Atributele suplimentare incluse in profilurile utilizatorilor – avatarul lor, locul de resedinta si starea civila – ar putea influenta, de asemenea, daca un mesaj a fost trimis sau nu, ceea ce inseamna ca preferinta utilizatorilor pentru un atribut poate fi o iluzie si se poate baza pe alte considerente. In al cincilea rand, exista diferente semnificative intre culturile chineze si cele occidentale, iar site-ul web este destinat utilizatorilor heterosexuali, astfel incat concluziile acestei lucrari s-ar putea sa nu se aplice societatii occidentale sau persoanelor homosexuale [68, 69]. In cele din urma, preferintele oamenilor pentru anumite atribute ale partenerilor potentiali se pot schimba in timp [70], in timp ce studiem preferintele utilizatorilor in alegerea partenerului la un moment dat. Exista mai multe cai de cercetare viitoare. Putem examina influenta algoritmilor de recomandare asupra alegerii potentiale de partener in intalnirile online. De asemenea, putem folosi rezultatele obtinute in lucrare pentru a studia in continuare problema potrivirii stabile pentru alegerea potentialului partener.

MobileF:

Daca un telefon mobil feminin este verificat

HouseF:

Indiferent daca o femela are un apartament

AutoF:

Indiferent daca o femela are o masina

LevelF:

Ratingul creditului feminin

Pop1F:

Femeie \ (\ mathit {pop} _ {1} \)

Pop2F:

Femeie \ (\ mathit {pop} _ {2} \)

Pop3F:

PageRank feminin (\ (\ mathit {pop} _ {3} \)) in reteaua de mesagerie

IndegreeF:

Femei independente in reteaua de clicuri

OutdegreeF:

Femeile depasite in reteaua de clicuri

CompatFM:

Scorul de compatibilitate intre preferinta feminina si profilul celeilalte parti

MsgFM:

Indiferent daca femelele trimit mesaje barbatilor

FM:

Femelele trimit mesaje barbatilor

MobileM:

Daca un telefon mobil masculin este verificat

HouseM:

Indiferent daca un barbat are un apartament

autom:

Indiferent daca un barbat are o masina

LevelM:

Evaluarea creditului masculin

Pop1M:

Barbat \ (\ mathit {pop} _ {1} \)

Pop2M:

Barbat \ (\ mathit {pop} _ {2} \)

Pop3M:

PageRank masculin (\ (\ mathit {pop} _ {3} \)) din reteaua de mesagerie

IndegreeM:

Barbati independenti in reteaua de clicuri

OutdegreeM:

Barbatul depasit in reteaua de clicuri

CompatMF:

Scorul de compatibilitate intre preferinta masculina si profilul celeilalte parti

MsgMF:

Indiferent daca barbatii trimit mesaje femeilor

MF:

Barbatii trimit mesaje femeilor

RS:

Media scorurilor de compatibilitate ale expeditorului si ale receptorului corespunzator

IMC:

Indicele de masa corporala