“婚恋鄙视链”背后那些喜忧参半的大数据

北上广的婚恋市场是否真的沦为“人肉交易所”?户口、房产至上和“婚恋鄙视链”真的存在吗?现实残酷,婚恋网站还有存在的意义吗?婚恋大数据和人工智能,现阶段又能为人们的感情,做些什么?

户口、房子和家庭背景:那些带套路的“鄙视链”

所谓“婚恋鄙视链”的由来:在北京公园的相亲角,一大帮老头老太太拿着写满儿女资料的卡片,彼此交流试探。好几百人的现场,俨然成了人肉场,房子、北京户口和家庭背景成了“硬通货”。

期间有数不尽的“雷人语录”:

北京老太:“你们外地人怎么还那么多事儿,能找个北京的够不错的了,还挑什么啊。”

外地老太:“我们家儿子不缺房子不缺钱,你家的北京姑娘有什么?搞不好还农转非呢。”

对现场是这么描述的:被征婚的大多是70和80后的城市中产,“北京籍、有房、经济条件好”是相亲市场的标配,有的甚至要求必须是“党员”。

户籍和地域间的踩踏赤裸裸。老北京们眼中,京籍和京户,就像大清朝的镶黄旗和正黄旗,天壤之别。“你哪儿人啊?”只要察觉口音不对,便果断拒绝“我们不找外地的!”

更多时,调查是一种“套路”。老人们说“天儿不早了,您赶紧回吧,别赶上晚高峰”。以地铁为例,如果半小时内能到家,说明房子基本在三环附近,一小时的基本在城六区。还用类似“停车费贵不贵”,来推断对方房屋是不是中高档商业小区。

文中的“排羊”鄙视链

10年前的北京相亲角“一撇”:社会现实了?还是北京人变坏了?”

2007年冬天,笔者在地坛公园采访时认识了龚海燕,网名小龙女,她是世纪佳缘创始人。当时刚刚创业的她,拉着一帮小姑娘在公园里贴传单、围场子。场景和如今的相亲角如出一辙,阵势甚至更大。那天,寒风中相亲的人按照“海归”“国企”“私企”“离异”等标签,分成更细致的区域,比如今有过之无不及。

“人肉交易”三六九等,写实还是言过其实?

那是号称“北京房价便宜”的年代,两万块钱一米的房价和两千一个月的房租会被认为“很贵”,每月三五千块钱是一份正常甚至比较体面的工资;人们联系都用qq和msn,手机、汽车、短信和通话费比今天要贵得多。普通北漂来京工作五七年买不上房子是正常,户口不好落。

“相亲角”十年前的场景如出一辙,来的都是大爷大妈,换纸条、对暗号,同样十分关心车、房、收入、户口,唯一的差别是,当年车很贵,因此“有车就行”。

其中一些老人让相亲角充满了一股奇怪的“力场”。他们有备而来,每个人都怕自家孩子吃亏;但又不自觉地在算计别人:搭便车、攀高枝。结果,现场没有年轻男女之间,目光相遇擦除的火花;有的只是目的明确的老人之间,机警的试探。

显然,十年前的结果和如今的“相亲鄙视链”并没有区别。问题是,你们认为这群有备而来的老头老太们,能代表婚恋场中的年轻人吗?

刺眼:婚恋大数据看“鄙视链”背后的尴尬和焦虑

前两天,跟几位在婚恋网站的朋友,说到了这件事。“人肉买卖”和“婚恋鄙视链”是不是婚恋主流?我们试着把大数据串联拼接,得出了一些严肃有趣的逻辑和结论。

世纪佳缘大数据显示,“房婚”时代来临

一、人口比失调女性受教育提高致“难婚”

人口性别比,通常用女人基数为100时所对应的男人数表示。联合国认为102-107间,为正常。国家统计局第六次人口普查数据显示,“80后”非婚人口男女比例为136,“70后”为206。严重失衡。

另外,2015年女性人数占研究生总数为45.4%,相比2000年上升15.2个百分点。多读了几年书,导致女性(经济、学历、性格)择偶标准的提升,客观上婚配年龄上升。

二、一线城市“裸婚”时代到“房婚”时代

世纪佳缘对上年度签约客户的调查数据显示,57%的单身女性认为结婚需要单独准备婚房。房价太贵,男方无力负担,“是否可以由女性提供住房”52%的单身女性明确拒绝,69%的受访女性表示婚房由男方独立提供,自己不需要准备;认可租房结婚的女性仅占10%。曾因“买不起房”分手的男性受访者,一线城市占58%,二线城市63%。买房压力不只是北上广深。

三、一线城市的“户口歧视链”存在吗?

另有百合网数据显示:每年平台撮合恋情约50万对:其中,北上广深“本地人+外地人”“外地人+外地人”的组合占比70%;并逐渐提升;一方面,外来人口因为“虹吸效应”,异地打拼有门槛,人员素质普遍很高,职场上升空间大,受访者更看重对方的发展空间,并没有过分焦虑。

可见,“本地人不找外地人”是被放大的局部现象。

婚恋网站无作为?婚恋的大数据和人工智能在干啥?

有件事确实让人看走了眼。十年前,笔者认为婚恋市场应该是百亿和千亿的规模,为啥?人多市场大,外加婚姻的刚需属性。但根据第三方数据,2015年中国婚恋市场整体规模为83亿元,网络婚恋市场规模为27亿元,渗透率32.5%。这说明,撮合婚恋的难度很大、成本很高。

百合网婚恋大数据和AI的作用

百合网有个朋友叫杨晶,她对笔者这种说法表示“嗤之以鼻”。大数据如何进行画像、匹配和撮合呢?她介绍了三个层面:

一、基础静态信息匹配:外貌、收入、自我描述、资产等基础信息元素,由系统做所谓“门当户对”的匹配和推送。

二、动态识别和智能学习。包括人脸识别、行为分析“画像”。

三、心理行为测试升级。通过与心理学、人格社会学等专业的机构和院校合作,通过对性格、价值观、生活方式等“隐性元素”分析,在“恋爱类型、个性和价值观兼容、以及互动关系”四个维度,匹配。随着这类测试样本数据增多,性格匹配的方式和精准度也将进一步提升。在此基础上,逐渐为个人缩小匹配范围,优化减少和精准地推送对象。这是婚恋数据匹配逻辑,与社交软件的不同。

婚姻都是被“算计”出来的不过是“算法”不同

杨晶的这番“安利”,并没有解答笔者的疑惑:数据很丰满,现实很骨感。笔者问她:婚恋大数据这么牛,为什么还有那么多人单身呢?上网并没有完全解决这个问题啊?

她说了句很有意思的话:“现实的爱情和婚姻都是被‘计算’和‘算计’出来的,只是逻辑和依据不同。相亲角的老人们的‘算法逻辑是’:房子+收入+户籍红利;婚恋平台的是通过AI、大数据和婚恋指导矫正,当然,数据分析会给你提供决策建议,但只是工具和辅助。”

说到人之间的相处,有个观点挺有趣:很多时候,你面对的并不是另一个人,而是另一种肉体的“心智模式”。比如,一个人经常性投资失败、感情失败,实际上是即是因为固有的“心智模式”和思维、行为习惯决定的。

现在很多用户、客户(付费用户)太难伺候,因为人经常处在一种拧巴的心智模式下:一面焦虑现实、看重物质,一面伤感内心的美好无人知。每个人都谨慎,不相信别人、不相信算法数据,只信自己,有时又在固执地骗自己。

THE END
1.从算法到模型:走出“技术中立”的话语误区澎湃号·政务在网络文艺中,算法能够决定用户所看到的内容,这在一定程度上塑造用户的审美趣味和文化消费习惯。在此基础上,算法可能放大或掩盖某些审美趣味、情感倾向、艺术类型或主题内容,影响用户的文化消费选择,而过度沉迷和“信息茧房”等负面作用也随之产生。批评者将这些后果归因于算法。但与此同时,还存在一种截然对立的观点。https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_29641793
2.智能革命人工智能三大算法与未来世界的变革机器人学与自动化时代背景下的挑战与机会 随着人工智能三大算法在各行各业得到广泛应用,我们迎来了一个全新的时代——机器人的崛起。这些先进的人造生命体可以执行各种复杂任务,如医疗诊断、制造业生产线管理甚至是家庭服务工作。然而,这也带来了对隐私保护、就业市场变化以及伦理问题等方面提出了新的挑战,同时为创造性https://www.ykngnhhi.cn/xing-ye-zi-xun/539821.html
3.算法带有偏见需关注公平性与多元化值得一提的是,乔恩·克莱因伯格在今年9月被授予2024世界顶尖科学家协会奖,以表彰他在计算机科学与社会科学交叉领域作出的开创性贡献,包括他在社会网络和算法公平性领域发挥的智识领导力。 2024年诺贝尔三大科学奖项中,物理学奖和化学奖都与人工智能研究相关。对此,乔恩·克莱因伯格表示,算法和AI系统之所以强大,是因为它https://rmydb.cnii.com.cn/html/2024/20241219/20241219_003/20241219_003_02_1272.html
4.数据算法和算力:人工智能时代的三要素工业互联网观察智能时代的三要素: 数据、算法和算力 近几年,人工智能技术和应用飞速发展,在我们生活和工作中都得到大量的普及应用,归功于推动人工智能发展的三大要素:数据、算法和算力。这三个要素缺一不可,相互促进、相互支撑,是智能技术创造价值和取得成功的必备条件。 https://www.shangyexinzhi.com/article/10565456.html
5.《繁花》时代的生意经:算法不同,人各有志(繁花)剧评之前说会给《繁花》出第二篇剧评,有朋友说,这部剧的商战有些儿戏。我的想法也正是如此,虽然商战有无数经典现实案例作为原型,但其中的bug确实也很明显。不过即便如此,我也认为《繁花》的商场逻辑、职场思维、人物塑造、时代追忆等亮点值得一聊。我并不认为这是王家卫最优秀的影视作品,但我愿称之为“王家卫转型经典https://movie.douban.com/review/15696123/
6.中国已进入财富6.0时代,很多人思维还停在1.0阶段(深度)商业6.0时代 思维——算法 这两年最火的平台当属抖音和今日头条了,它们的出现彻底颠覆了BAT的传统互联网格局,那么它们的核心优势是什么呢? 答案是两个字:算法。这两个平台有一套非常高明算法推荐机制,它们能根据你的阅读习惯识别你的标签,算出你内心深处的癖好,你越喜欢什么,就疯狂给你推送什么,这也叫Ai推送(人http://www.360doc.com/content/24/0403/06/78825344_1119276621.shtml
7.从数据来源数据生态数据技术数加平台等方面,漫谈阿里大数据目前人人都在谈大数据,谈DT时代,但是,大数据是什么,每个人都有自己的一个看法,好比盲人摸象,每个都认为自己摸到是真正的大象。我也担心我所看到的,只是大数据的冰山一角,毕竟,将引领整个人类下一次变革的大数据,不是几篇文章就能说清楚的。 目前人人都在谈大数据,谈DT时代,但是,大数据是什么,每个人都有自己的一个https://www.51cto.com/article/516406.html
8.「什么是nlp算法工程师」智灵时代2024年nlp算法工程师岗位职责深圳市智灵时代科技有限公司于2016年在深圳前海注册成立,注册资本金1亿元人民币,目前已于广州、北京、上海成立分公司。公司是专注于场景化AI应用赋能科技金融的人工智能公司,具有全场景的服务资质与能力。 智灵时代以技术为导向,深耕于金融领域,以银行、保险、持牌消费金融公司为目标客群,打造了从AI智能外呼机器人、智能https://www.zhipin.com/job_detail/f5a68a9de92c44a41nZy2t67GVBQ.html
9.什么是算法?什么又是模型呢?什么又是大模型呢?大模型算法L1级别:AI大模型时代的华丽登场 L2级别:AI大模型API应用开发工程 L3级别:大模型应用架构进阶实践 L4级别:大模型微调与私有化部署 一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。 https://blog.csdn.net/EnjoyEDU/article/details/140543619
10.深度长文人工智能过去60年沉浮史,未来60年将彻底改变人类IBM正在转型为一家认知计算公司,其背后的大逻辑是全球正在进入一个算法经济时代。自去年以来,Gartner就在多份报告中强调,算法连通了人、事物、业务及信息,将创造全新的商业价值。在未来,算法将成为企业的核心资产,代替企业把大数据转化为商业洞察、自动化业务流程以及差异化产品与服务。一句话,算法将统治世界。 https://www.iyiou.com/news/2018022766899
11.兵马未动数据先行——大数据让未来战争步入“精算时代”在未来战场上,漠视数据就是漠视生命,克劳塞维茨所谓的“战争迷雾”在科技之光的映照下,必将极大地趋向弥散化,作战较量进入相对透明的“精算时代”,乃智能化战争的大势所趋。如何看待大数据的问题,就是如何看待未来战争的问题,军事领域的数据之争,绝不仅仅是作战资源之争,更是作战方法之争,作战理念之争。https://tech.gmw.cn/mil/2018-01/06/content_27282511.htm
12.人工智能设计时代,设计师该如何自我进化?优设网新时代的技术学习,旧时代的匠人精神。 平面印刷时代要成就大师级作品没有完全不懂 Pantone,凹版凸版,柯式印刷等专业技术。同样,智能时代想提升专业水平,上一些入门概念的课,了解机器学习,神经网络算法,置信度原理。 △图8:例如Google的机器学习,吴恩达的公开课,学习入门的原理和关键词 https://www.uisdc.com/designer-evolution-in-the-era-of-ai
13.网络时代,应如何规范“算法”很多人都有过这样的经历:浏览一些网络APP,如果你曾打开一条关于健身的消息,之后经常会收到各种关于健身知识、健身产品的 广告推送……随着信息技术的迅猛发展、大数据应用的兴起,算法推荐带来的信息定制化、资讯分众化已经得到较广泛应用。 算法推荐满足了人们多元化、个性化的信息需求。通过定制化、智能化的信息传播机制,https://www.hi.jcy.gov.cn/Wap/WModule/M001/wap_view.aspx?i=433896
14.解构《东方Project》的IP化(初稿)机核GCORES4.后算法时代的东方(2020-) “东方是田园时代的东方,就像小农经济一样不可能回去了,那个时代已经死掉了,它目前的日益衰败证明了哪一代人青春的落幕,已经不需要那个模式了···原神会让我们迎接一场游戏社区的工业革命,它的进步显而易见,可能也有一些不那么如人意的部分,但既然老模式已经走不通,东方社区的前https://www.gcores.com/articles/178391
15.菜鸟网络算法专家朱礼君:物流优化问题在大数据时代被赋予新的意义菜鸟网络高级算法专家朱礼君在CCF-GAIR 2017大会上发表了演讲,主题是“大数据时代的物流优化问题”,主要讲解菜鸟网络当中的物流发展情况。朱礼君毕业于美国马里兰大学,获得物理学博士学位,先后就职于Goldman Sachs、亚马逊、Facebook等公司,于2014年回国加入阿里巴巴,领导菜鸟网络仓配供应链的算法团队。 https://www.leiphone.com/category/industrynews/X5OwMSiXHQgGqYPo.html