计算机爱情:“夫妇仿真”模式有助于我们潜入伴侣选择的奥秘

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在你寻求真正的爱情之后,幸福幸福地幸福,你还在等待“正确”的人来,或者你发现自己在房间里最可爱的人或女孩来看,希望事情会锻炼身体?您是否留下了开放的选择,希望在下次机会上“展开”,或者您对您的关系投入您的关系,以了解成本效益分析?

对于我们存在的基础,伴侣选择仍然是人类最持久的奥秘之一。这是几十年来强烈心理研究的主题,产卵是我们选择我们选择的原因的Myriad Dispothes。

“伴侣选择真的很复杂,特别是在人类中,”UC Santa Barbara的心理和大脑科学系助理教授丹康罗伊梁(丹Conroy-Beam)表示,在期刊中的一篇论文的作者人格与社会心理学综述。“并且有很多人已经提出了关于它可能发生的事情的抽象理念。”

例如,一种思考,例如,我们评估了对优选品质和属性的内部阈值的潜在伴侣 - 一个“最小条形”,他们必须满足被认为是潜在的伙伴。

“我们了解最低酒吧的地方,基于其他人如何对待我们,”他说。另一个模型描述了约会市场有点像18的欧洲社会舞蹈TH.世纪。

“一方接近另一边,他们得到了这些临时关系,”Conroy-梁说。“基本上你留在关系中,直到你得到更好的报价,每个人都有一种又一次地挖掘他们的合作伙伴。”

但是这些伴侣选择模型和其他喜欢它们,不要捕获很多进入现实伴侣选择的细微差,所指出。

“当你有一个像人类交配市场特别复杂的系统时,口头模型有时候不太了解发生的事情,”他说。他解释说,竞争欲望和社会动态剧烈地分为伴侣选择,添加了无法捕获或量化的复杂性和移动部件的层。

所以呢能够持有人类的多水平和复杂性吗?下一个最好的事情:计算机模拟。为了向前移动对伴侣选择的理解,Conroy-Beam已经开发了一种新的方法 - 称为“耦合仿真” - 基本上测试了与现实耦合样本的属性和优先级的配偶选择的模型。

“我们这里有真正的优势是我们远离这些言语模型并进入明确的计算模型,”他说。“我们直接模拟了人们的真正选择;我们正在删除在我们自己的头脑中这样做的限制,因为我们有计算机可以跟踪正在追踪的所有非常复杂的交互。“

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该过程首先衡量了几百夫妇人口的特征和偏好 - 真实的人,他们制造了真实的伴侣选择。该数据被攻击到每个人的模拟副本 - 与他们单身的模拟世界中具有相同的属性和欲望的“头像代理人”。

“我们把它们拆散,把这些小代理人扔进市场,”康罗伊-比姆说。他的研究得到了美国国家科学基金会(National Science Foundation)早期职业计划(Early CAREER program)的支持。“然后我们运行各种算法,看看哪一种算法在将它们与代表现实世界伴侣的代理组合上做得最好。”

该算法代表不同型号的配偶选择,这决定了代理可以基于模型的预测来交互的规则。除了抽吸阈值模型(最小条形图)和血管福利算法(优化稳定对)之外,该团队还使用了Kalick-Hamilton Model(KHM),这假设人们根据他们的吸引力选择伴侣,以及一个新的模型Conroy-Beam提出称为资源分配模型(RAM)。

“在有限资源投资方面思考伴侣选择,”他说。“所以你只有这么多时间和这么多的钱,你可以奉献给潜在的合作伙伴。因此,您作为寻找合作伙伴的人的问题是“值得大多数这些有限的资源?”

事实证明,Conroy-Beam的模型是最准确的,在第一次耦合模拟中,在模拟市场中大约45%的夫妇正确匹配。是什么让资源分配模型工作得很好?

“RAM与其他型号之间存在许多差异,”他说。“其他模型处理像开/关开关一样的吸引力,但RAM允许吸引力的梯度。它还包含互惠:越潜在的伴侣追求你,你追求他们的回报越多,“他说。大疱性福利算法进出了第二个,其次是志向阈值模型,然后是khm(吸引力)。随机配对持续了。

夫妇模拟仍然是早期的日子;毕竟,Conroy-Beam表示,45%的权利仍然是55%错误。但是,第一次通过,45%准确性令人印象深刻,根据这项研究,这个队列的人也报告了更高质量的关系(更满意,更加犯下,更喜欢的爱,更少的爱,更少的嫉妒),而不是不准确的搭配夫妇。

在UCSB的计算伴侣选择实验室的Conroy-Beam和他的团队将继续改进他们的模型,他称之为“真正粗略的草图”,以提高精度。他们希望很快就开始长期纵演纵向研究,以了解准确预测的夫妻在寿命中不同。

“我们希望在不久的将来遍布文化中的这件事,并在不久的将来融入同性夫妇,”他说。“我们在接下来的几年里也有计划,试图将此应用于单身人民,前瞻性地预测其未来的关系。”

参考:“夫妇仿真:Daniel Conroy-Beam,1月2021年1月7日的丹尼尔康罗伊梁评估人类伙伴选择模型的新方法。人格与社会心理学综述
DOI:10.1177%2f1088868320971258

该研究得到了NSF早期职业奖1845586的支持。

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