por Worst-Online-Date

Este estudio se realizó para cuantificar las perspectivas socioeconómicas de Tinder para los hombres en función del porcentaje de mujeres a las que les “gustarán”. Los datos de uso femenino de Tinder se recopilaron y analizaron estadísticamente para determinar la desigualdad en la economía de Tinder. Se determinó queel 80% inferior de los hombres (en términos de atractivo) compiten por el 22% inferior de las mujeres y el 78% superior de las mujeres compiten por el 20% superior de los hombres.El coeficiente de Gini para la economía de Tinder basado en porcentajes de “me gusta” se calculó en 0,58. Esto significa que la economía de Tinder tiene más desigualdad que el 95,1% de todas las economías nacionales del mundo. Además, se determinó que un hombre de atractivo promedio sería “gustado” por aproximadamente el 0,87 % (1 de cada 115) de las mujeres en Tinder. Además, se derivó una fórmula para estimar el nivel de atractivo de un hombre en función del porcentaje de “me gusta” que recibe en Tinder:

atractivo%=16.8* ln (me gusta%)+52.3

Para calcular tu % de atractivo haz clic aquí .

Introducción

En mi publicación anterior aprendimos que en Tinder hay una gran diferencia en la cantidad de “me gusta” que recibe un chico atractivo versus un chico poco atractivo (duh). Quería entender esta tendencia en términos más cuantitativos (además, me gustan los gráficos bonitos). Para hacer esto, decidí tratar a Tinder como una economía y estudiarla como lo haría un economista (socioeconomista). Como no estaba teniendo citas calientes de Tinder, tuve mucho tiempo para hacer los cálculos (para que no tengas que hacerlo tú).

La economía de yesca

Primero, definamos la economía de Tinder. La riqueza de una economía se cuantifica en términos de su moneda. En la mayor parte del mundo la moneda es el dinero (o cabras). En Tinder la moneda son los “me gusta”. Cuantos más “me gusta” obtenga, más riqueza tendrá en el ecosistema de Tinder.

La riqueza en Tinder no se distribuye por igual. Los chicos atractivos tienen más riqueza en la economía de Tinder (obtienen más “me gusta”) que los chicos poco atractivos. Esto no es sorprendente ya que una gran parte del ecosistema se basa en la apariencia física. Es de esperar una distribución desigual de la riqueza, pero hay una pregunta más interesante: ¿Cuál es el grado de esta distribución desigual de la riqueza y cómo se compara esta desigualdad con otras economías? Para responder a esa pregunta primero vamos a necesitar algunos datos (y un nerd para analizarlos).

Tinder no proporciona estadísticas ni análisis sobre el uso de los miembros, por lo que tuve que recopilar estos datos yo mismo. Los datos más importantes que necesitaba eran el porcentaje de hombres que a estas mujeres les gustaba. Recopilé estos datos entrevistando a mujeres a las que les había gustado un perfil falso de Tinder que configuré. Les hice varias preguntas a cada uno sobre su uso de Tinder mientras pensaban que estaban hablando con un hombre atractivo que estaba interesado en ellos. Mentir de esta manera es éticamente cuestionable en el mejor de los casos (y muy entretenido), pero, desafortunadamente, no tenía otra forma de obtener los datos requeridos.

Advertencias (salte esta sección si solo quiere ver los resultados)

En este punto, sería negligente no mencionar algunas advertencias sobre estos datos. Primero, el tamaño de la muestra es pequeño (solo se entrevistó a 27 mujeres). En segundo lugar, todos los datos son autoinformados. Las mujeres que respondieron a mis preguntas podrían haber mentido sobre el porcentaje de chicos que les “gustan” para impresionarme (falso yo de Tinder supercaliente) o para parecer más selectivas. Este sesgo de autoinforme definitivamente introducirá errores en el análisis, pero hay evidencia que sugiere que los datos que recopilé tienen cierta validez. Por ejemplo, un artículo reciente del New York Times indicó que en un experimento, las mujeres en promedio obtuvieron una tasa de “me gusta” del 14%. Esta comparación varía favorablemente con los datos que recopilé que muestran una tasa promedio de “me gusta” del 12%.

Además, solo estoy tomando en cuenta el porcentaje de “me gusta” y no los hombres reales que les “gustan”. Debo suponer que, en general, las mujeres encuentran atractivos a los mismos hombres. Creo que este es el mayor defecto de este análisis, pero actualmente no hay otra forma de analizar los datos. También hay dos razones para creer que se pueden determinar tendencias útiles a partir de estos datos, incluso con esta falla. Primero, en mi publicación anterior vimos que a los hombres atractivos les fue igual de bien en todos los grupos de edad femeninos, independientemente de la edad del hombre, por lo que, hasta cierto punto, todas las mujeres tienen gustos similares en términos de atractivo físico. En segundo lugar, la mayoría de las mujeres pueden estar de acuerdo si un chico es realmente atractivo o realmente poco atractivo. Las mujeres son más propensas a estar en desacuerdo sobre el atractivo de los hombres en el medio de la economía. Como veremos, la “riqueza” en la parte media y baja de la economía de Tinder es menor que la “riqueza” de los “más ricos” (en términos de “me gusta”). Por lo tanto, incluso si el error introducido por esta falla es significativo, no debería afectar en gran medida la tendencia general.

Bien, suficiente charla. (Detener — Tiempo de datos)

Los datos

Como dije anteriormente, a la mujer promedio le “gusta” el 12% de los hombres en Tinder. Sin embargo, esto no significa que a la mayoría de los hombres les “gustará” el 12% de todas las mujeres que les “gustan” en Tinder. Este solo sería el caso si los “me gusta” se distribuyeran por igual. En realidad , el 80% inferior de los hombres se pelea por el 22% inferior de las mujeres y el 78% superior de las mujeres lucha por el 20% superior de los hombres. Podemos ver esta tendencia en la Figura 1. El área en azul representa las situaciones en las que es más probable que a las mujeres les “gusten” los hombres. El área en rosa representa las situaciones en las que es más probable que a los hombres les “gusten” las mujeres. La curva no desciende linealmente, sino que cae rápidamente después del 20% superior de los hombres. Comparando el área azul y el área rosa podemos ver que para una interacción aleatoria de Tinder femenino/masculinoes probable que al macho le “guste” la hembra 6,2 veces más a menudo que a la hembra le “gusta” el macho .

También podemos ver que la distribución de la riqueza para los hombres en la economía de Tinder es bastante grande. A la mayoría de las mujeres solo les “gustan” los chicos más atractivos. Entonces, ¿cómo podemos comparar la economía de Tinder con otras economías? Los economistas utilizan dos métricas principales para comparar la distribución de la riqueza de las economías: la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini.

La curva de Lorenz ( enlace de Wikipedia ) es un gráfico que muestra la proporción del ingreso total o la riqueza asumida por el x % inferior de las personas. Si la riqueza se distribuyera equitativamente, el gráfico mostraría una línea de 45 grados. La cantidad que la curva se dobla por debajo de la línea de 45 grados muestra el alcance de la desigualdad de riqueza. La Figura 2 muestra la curva de Lorenz para la economía de Tinder en comparación con la curva de distribución de ingresos de EE. UU. de hace algunos años .

La curva de Lorenz de la economía de Tinder es más baja que la curva de la economía estadounidense. Esto significa que la desigualdad en la distribución de la riqueza de Tinder es mayor que la desigualdad de ingresos en la economía estadounidense. Una forma en que los economistas cuantifican esta diferencia es comparando el coeficiente de Gini para diferentes economías.

El coeficiente de Gini ( enlace de Wikipedia ) es un número entre 0 y 1, donde 0 corresponde con la igualdad perfecta donde todos tienen los mismos ingresos (malditos comunistas) y 1 corresponde con la desigualdad perfecta donde una persona tiene todos los ingresos y todos los demás tienen cero ingresos (déjalos comer pastel). Estados Unidos tiene actualmente uno de los coeficientes de Gini más altos (mayor desigualdad de ingresos) de todas las economías más grandes del mundo con un valor de 0,41. El coeficiente Tinder Gini es aún más alto con 0,58. Esto puede no parecer una gran diferencia, pero en realidad es enorme. La Figura 3 compara la distribución del coeficiente de Gini de ingresos para 162 países y agrega la economía de Tinder a la lista. El coeficiente Gini de Estados Unidos es superior al 62% de los países del mundo.La economía de Tinder tiene un coeficiente de Gini superior al 95,1% de los países del mundo. Los únicos países que tienen un coeficiente de Gini más alto que Tinder son Angola, Haití, Botswana, Namibia, Comoras, Sudáfrica, Guinea Ecuatorial y Seychelles (de los que nunca había oído hablar antes).

que significa todo

A partir de estos datos (y algunos datos recopilados para la publicación anterior) podemos hacer una estimación del porcentaje de mujeres en Tinder a las que es probable que les “guste” un hombre en función de su atractivo. Este gráfico se muestra como la Figura 4. Tenga en cuenta que el eje y está en escala logarítmica y que la curva es bastante lineal. Esto significa que la curva tiene una alta correlación con un ajuste exponencial. Por lo tanto, puede medir su nivel de atractivo si le “gustan” todas las chicas y realizar un seguimiento del porcentaje de chicas a las que “les gusta” con una simple ecuación:

atractivo%=16.8*ln(me gusta%)+52.3

Según mi última publicación, los hombres más atractivos serán del agrado de solo aproximadamente el 20% de todas las mujeres en Tinder. Este número es bajo debido a una combinación de factores que incluyen mujeres que no usan el sitio regularmente, perfiles falsos, intimidación y alguna variación en lo que las mujeres más exigentes encuentran atractivo. En el gran esquema de las cosas, una tasa de éxito del 20 % en realidad puede conducir a una gran cantidad de coincidencias muy rápidamente. Así que a los chicos atractivos les va bastante bien usando Tinder (felicidades).

Desafortunadamente, este porcentaje disminuye rápidamente a medida que desciende en la escala de atractivo. De acuerdo con este análisis, un hombre de atractivo promedio solo puede esperar agradar a poco menos del 1% de las mujeres (0,87%) . Esto equivale a 1 “me gusta” por cada 115 mujeres. La buena noticia es que si solo te agradan unas pocas chicas en Tinder, no debes tomártelo como algo personal. No eres necesariamente poco atractivo. Puedes tener un atractivo superior al promedio y aun así solo gustar a un pequeño porcentaje de mujeres en Tinder. La mala noticia es que si no se encuentra en los escalones más altos de la riqueza de Tinder (es decir, el atractivo), es probable que no tenga mucho éxito con Tinder. Probablemente sería mejor ir a un bar o unirse a un equipo de deportes recreativos mixtos.

Por otro lado, no se necesita mucho esfuerzo para deslizar el dedo hacia la derecha… (¿Estás diciendo que tengo una probabilidad de 1 en 115?)