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Apps de citas online (III) - los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos

Esta es la tercera entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online



Muchos usuarios se quejan de las apps de citas online. Intentaré describiros un sencillo ejemplo para que entendáis cuál es el origen de su malestar. Se llama, el Supermercado de los Matrimonios:

Por cada pareja que se forme, un supermercado repartirá 100€ entre los dos miembros. Supongamos que hay 20 hombres y 20 mujeres en un supermercado. Está claro que se emparejarán las 40 personas, y que se dividirán 50-50€ mutuamente.

Pero ahora imaginemos que hay 19 hombres y 20 mujeres. Podríais imaginar que esto apenas alteraría el comportamiento, pero estáis totalmente equivocados: de nuevo, pensemos que se han formado 19 parejas, repartiéndose 50€:50€, pero se ha dejado a una mujer sola. Esta fémina está poco dispuesta a quedarse soltera, y por eso, está dispuesto a romper el mercado y ofrecer un trato de 60€:40€ al hombre que decida irse con ella. Algún hombre aceptará, dejando a otra mujer soltera, y esta a su vez ofreciendo un trato de 70€:30€ a otro hombre. Y así evoluciona todo hasta llegar a la proporción de 100€:0€, excepto para la última mujer, que se quedará sola y sin nada.

Es decir, en cuanto se ha desequilibrado un poco el mercado, ya no se cumple el denominado Equilibrio de Nash, quien dice que el colectivo a llegado a un punto de equilibrio, donde nadie cambiaría su opción escogida para estar mejor.

En términos económicos, en mercados no-cooperativos con recursos compartidos, los pequeños cambios en ellos pueden alterar de manera muy relevante los incentivos, llevando a un punto de equilibrio muy mal para todas las partes.



Y esto es exactamente lo que ocurre en Tinder y otras apps de citas. Pero lo más importante es que los chicos son 2 veces más activos que ellas, aproximadamente. En Europa y Estados Unidos, típicamente el reparto de chicos y chicas es de 60%-40% respectivamente, pero debido al mayor uso, se convierte en un 80%-20%.

Y precisamente, esta asimetría tan grande del mercado es lo que impide llegar a una eficiencia y satisfacción para todos los usuarios. El comportamiento de este ecosistema tan distorsionado y desequilibrado es el siguiente: llamar la atención de las chicas es tan difícil, que los chicos tienden a valorar positivamente (deslizar hacia la derecha) a TODAS las chicas. Absolutamente a todas. Es lo que llamamos el teorema de Coase, donde las 'transacciones entre usuarios', no tienen coste alguno.

Se asume que como las chicas son menos, y están en 'posición de poder' en este mercado, ellas eligen. Los varones quieren asegurarse las opciones de ser alguno de los pocos chicos a los que las chicas deslizan a la derecha. Es una actitud propia de teoría de juegos de un entorno no-colaborativo.




Esto provoca un sistema perverso, ya que las mujeres están absolutamente saturadas de pretendientes, se agobian, y se tiende a crear flechazos de muy poca calidad. Además, las mujeres tienden a sentir 'la paradoja de la elección', donde disponen de tal oferta de pretendientes, que sienten que siempre 'el siguiente chico va a ser mejor que el anterior' que se les muestre.

¿Qué solución existe para evitar este comportamiento? Afortunadamente, varias. Una posible alternativa sería que las apps de citas limitasen mucho más el número de valoraciones que cada día puede hacer un usuario. De esa manera, no saturaría tanto el mercado. Y otra segunda alternativa es que fuese más costoso 'el sí por el sí'. Es decir, quizás las apps podrían penalizar que se lograse un flechazo, y que ninguno de los miembros hable entre ellos.

Es lo que pretenden aplicaciones como Coffee Meets Bagel, que solo permite unas pocas elecciones cada día, o Adopta Un Tío, que otorga el poder a las chicas de ser ellas que elijan entre los usuarios, y no al revés.

Apps de citas online (II) - los patrones oscuros

Esta es la segunda entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:
Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online




Patrones oscuros no es el término para referirnos a jefes que transmiten miedo, sino a trucos de los que se valen las webs o las aplicaciones para dirigirnos, como quien no quiere la cosa, hacia el producto/servicio/página que ellos quieren.

Por ejemplo, tal y como explica Carlos del Castillo en este artículo, un patrón oscuro es el frecuente mensaje que vemos a la hora de buscar un hotel en Booking: 'date prisa, tres personas más están mirando esta misma habitación'. Lo cual puede ser verdad, o no, pero siembra la semilla en nuestra cabeza hacia la compra rápida.

Son básicamente trucos psicológicos. Intentad buscar el camino para daros de baja de la suscripción de Amazon Premium. ¿A que no lo encontráis fácilmente? Ese es otro patrón oscuro, y la característica de todos ellos es que pasa desapercibido mientras navegamos y no somos conscientes de ellos.

En la misma línea de argumentación, las apps de citas también implementan pequeñas opciones oscuras que sibilinamente les hace lograr sus objetivos. En este artículo, explicaré unos cuantos de estas aplicaciones que les han llevado a tener un gran éxito, y por otro lado, no facilitan demasiado la búsqueda de la ansiada pareja. Por tratarse de la más conocida, me centraré en Tinder:


1- Es extremadamente fácil de usar

La mayoría de este tipo de software se basa en elegir entre Me gusta / No me gusta. Así de simple. Esa facilidad de uso es adictiva, y además realizamos esa elección en décimas de segundo gracias a un golpe de vista de la imagen de la persona que vemos. 

Apps como OKCupid, en origen, obligaban a los usuarios a valorar a otras personas mediante estrellas, de 1 a 5. Sin embargo, esa estrategia se demostró menos eficaz que plantear una disyuntiva. Sí/No. Así de simple.



2- El circuito de recompensa

Los científicos y los programadores saben que uno de los mecanismos que más placer liberan en el cerebro es la sorpresa inesperada. Y ésta ocurre cuando deslizamos perfiles, y de repente en uno de ellos, logramos un match o flechazo. Es decir, una chica ha dicho que le gustamos, y nosotros también. 

La dopamina que se libera en ese instante es muy poderosa. Tanto, que muchos usuarios al final hacen que Tinder sea una sala de 'trofeos', o una acumulación de flechazos que redunda en una subida de ego o de autoestima. No produce tanto placer la comunicación con los flechazos, sino la obtención de muchos de ellos.





3- El efecto halo

El efecto halo es uno de los sesgos cognitivos más conocidos de la psicología y que podemos observar con frecuencia en la vida cotidiana. Este término fue acuñado en 1920 por el psicólogo Edward L. Thorndike a partir de sus investigaciones con el ejército, cuando observó que los oficiales atribuían una valoración positiva en ellos partiendo a menudo de una sola característica, de un solo rasgo observado. O por el contrario, atribuían características generales negativas cuando vieron en sus superiores una cualidad no tan adecuada en un momento dado.

Si aplicamos este efecto a las apps de citas, se traduce en que atribuimos cualidades positivas a las personas bellas, y negativas a las personas que no lo son tanto. Y todas las apps de citas destacan la imagen, muy por encima del texto, ya que la lectura del texto no es inmediata y está en un segundo plano de la información de los usuarios. Lo principal es la imagen.




4- Las opciones infinitas


Pensemos por un momento que solo pudiéramos valorar cada día a tres usuarios. Ese límite de opciones provoca que nos pensemos mucho mejor cada elección Me gusta/No me gusta. Esta es la estrategia de la app Coffee Meets Bagel, que todavía cuenta con una base de usuarios muy inferior a otras apps mucho más veteranas y conocidas.

La mayoría de estas opciones, incluso en la opción de suscripción gratuita, permiten valorar varias decenas de usuari@s. Esto frivoliza infinitamente más la decisión sobre cada usuario que se nos cruza en la pantalla, y convierte el proceso de búsqueda de pareja en algo mucho menos sosegado. De hecho, tiende a inundar de valoraciones positivas a las chicas, y de negativas a los chicos, pero esto también es debido a una explicación económica que se quedará para un futuro artículo.

Apps de citas online (I) - el problema matemático

Esta es la primera entrada de una serie de artículos sobre apps de citas online que he decidido crear. A lo largo de ellos, veremos distintos aspectos científicos que intervienen en este reciente fenómeno social. Aquí tenéis el primero de ellos:

Así ha quedado la serie:
 1- Apps de citas online (I): el problema matemático
2- Apps de citas online (II): los patrones oscuros
3- Apps de citas online (III): los usuarios como mercado y un poco de teoría de juegos
4- Apps de citas online (IV): puntuación de usuarios y subasta de datos online




Según un trabajo publicado en 2019 por el investigador de Stanford, Michael Rosenfeld, el modo en que se conocen las parejas heterosexuales ha cambiado totalmente en las últimas décadas. Mejor dicho, Internet lo ha cambiado totalmente, tal y como se puede ver en la siguiente imagen (datos de Estados Unidos):
En primer lugar los chats, y posteriormente las apps de citas, están siendo los mayores catalizadores de la creación de romances. Entre las aplicaciones móviles líderes del mercado encontramos a Tinder y a OKCupid. Esta segunda, creada por cuatro matemáticos de Harvard en 2007.

Encontrar la mujer/el hombre de nuestra vida nunca ha sido tarea sencilla. En 1611, uno de los mayores astrónomos de la historia, Johannes Kepler, realizó un casting para encontrar una mujer candidata a ser su esposa, ayudarle a gestionar la casa y cuidar de sus hijos. Kepler había enviudado poco antes por la fiebre. Con la nueva situación, hizo entrevistas a 11 mujeres que se presentaron a su peculiar concurso. Y para los curiosos, se quedó con la quinta candidata, Susanna.

Kepler no estaba tan desacertado. En realidad, es la estrategia que muchos de nosotros pensaríamos como la óptima para encontrar cónyuge, y es la habitual en procesos de selección de profesionales. No es la estrategia ideal, pero claramente, aumenta las posibilidades de éxito.

En 1962, David Gale y Lloyd Shapley escribieron un breve artículo científico que se ha vuelto un clásico, en el que estudiaron el problema del pareo óptimo entre personas y sobre todo, la novedad de su estudio se centró en la estabilidad de las parejas formadas. El algoritmo de Gale-Shapley funciona en conjuntos donde el número de chicos y chicas es el mismo. Cada uno de los miembros del conjunto tiene su orden de preferencia de la personal del sexo opuesto. ¿Cómo nos aseguramos que van a encontrar su pareja ideal, y que ambas personas estarán seguras de no estar perdiéndose una opción mejor? Los pasos del algoritmo son los siguientes:



1- Cada chico se declara a su primera opción
2- Cada chica evalúa las propuestas, escoge la mejor y desecha las demás. Es decir, si está emparejada con su cuarto candidato en preferencia, y su segunda preferencia le propone un paseo, la chica se va con el nuevo candidato.
3- Cada chico rechazado invita a bailar a su segunda opción, aunque en ese momento esté con otro.
4- Se itera el proceso hasta que todas las chicas tengan una única invitación.


De esta manera, tanto el chico y la chica tienen la mejor opción a la que pueden aspirar, y la solución es estable. De matrimonios y parejas estables sólo podemos hablar en el mundo de las matemáticas. Pero del compañero de habitación perfecto, ni eso, ya que se demuestra que el llamado problema del compañero de habitación no tiene solución estable.

El estudio de Gale y Shapley no se reduce a una simple anécdota matemática que ahora nos resulta graciosa para comentar en una cena. Shapley ganó en 2012 el Premio Nobel de Economía por este tipo de trabajos, junto a Alvin Roth, por sus contribuciones en la teoría de las asignaciones estables y el diseño de mercados, según declaró la Academia.

Como se puede observar, el problema del emparejamiento no es fácil. Quizás en las apps, por su capacidad potenciadora de acceder a personas del otro sexo, lo sea




Una versión de este artículo se publicó originalmente en la DYNA, revista de investigación que recomiendo visitar.

El 65% de los trabajos del futuro aún no han sido inventados. ¿Seguro?

La frase del título tiene un tinte apocalíptico, que se tiende a incrementar diciendo 'vuestros hijos tendrán trabajos que aún no han sido inventados'. Como profesional de la educación, esto siempre me ha parecido que era un ataque al sistema educativo en general, algo que ya comenté por estas páginas.

Sin embargo, ¿nadie se ha preguntado de dónde ha salido exactamente ese 65%, o incluso un 85%? Como muestra, la frase ha sido repetida por FastCompany, prensa española, Dell technologies, incluso el Foro Económico Mundial. De hecho, si buscáis en Google '65% of jobs...', el buscador os autocompletará con 'don't exist'. Parece que alguien se habrá ocupado de calcular el numerito, ¿no?

O pensadlo de otra manera: si fuera cierto que el 85% de empleos no existe, pensad que de cada 10 personas que conocéis, 9 de ellas van a perder su puesto de trabajo. Un poco exagerado, ¿no?

La afirmación de Dell tiene un poco de gracia, ya que esta compañía es de las que avisó que el 85% de empleo aún no está inventado. Cuando le preguntaron a a Rachel Maguire, responsable del citado informe, respondió: 'no puedo dar más referencias respecto a esta cita. Tal y como decimos en el informe, fue una conclusión de un taller'.

En ocasiones se lee que esta cifra salió de la oficina de Estadísticas Laborales de Estados Unidos, del informe de 1999 titulado 'United States Department of Labor: Futurework – Trends and Challenges for Work in the 21st Century', y si os leeis el informe, (no, por favor) esa afirmación no aparece en ninguna línea de las 90 páginas.

Según parece, no hay un origen claro de la frase, pero el relato se ha vuelto bastante viral. La seguridad con la que se redacta ese 65% parece que no da lugar a dudas sobre los sesudos estudios que han llegado a ella. Y es totalmente falso. Parece un claro ejemplo del principio de Hanlon: Nunca atribuyas a la maldad lo que puede ser explicado por la estupidez.

Los empleos siempre han evolucionado, y lo seguirán haciendo, pero no en semejantes proporciones. Así que no os tomen el pelo.


 
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