TEDSalon NY2013
Amy Webb: How I hacked online dating
Amy Webb: Kaip aš pergudravau internetinių pažinčių puslapius
Filmed:
Readability: 3.7
7,847,043 views
Amy Webb nesisekė internetinės pažintys. Patinkantys vyrai jai neatrašydavo, o jos paskyra pritraukdavo tik naktinius vabzdžius (ar net blogiau). Taigi, kaip ir bet kuris duomenų mėgėjas, ji pradėjo pildyti elektroninę sprendimo lentelę. Išgirskite pasakojimą, kaip jai sekėsi „nulaužti“ savo inernetinių pažinčių pasaulį su visomis gniuždančiomis, juokingomis bei gyvenimą keičiančiomis pasekmėmis.
Amy Webb - Founder and CEO, Future Today Institute
Amy Webb is a futurist and founder of the Future Today Institute, and is the award-winning author of three books, including “Data: A Love Story” and “The Signals Are Talking: Why Today’s Fringe Is Tomorrow’s Mainstream.” Full bio
Amy Webb is a futurist and founder of the Future Today Institute, and is the award-winning author of three books, including “Data: A Love Story” and “The Signals Are Talking: Why Today’s Fringe Is Tomorrow’s Mainstream.” Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
So my name is Amy Webb,
0
353
2752
Aš esu Amy Webb
00:15
and a few years ago I found myself at the end
1
3105
2697
ir prieš kelis metus atsidūriau
00:17
of yet another fantastic relationship
2
5802
2636
dar vienų fantastiškų santykių pabaigoje,
00:20
that came burning down in a spectacular fashion.
3
8438
3548
kurie griuvo įspūdingai liepsnodami.
00:23
And I thought, you know, what's wrong with me?
4
11986
2816
Ir aš pagalvojau, kas su manimi negerai?
00:26
I don't understand why this keeps happening.
5
14802
2023
Nesuprantu, kodėl tai vis nutinka.
00:28
So I asked everybody in my life
6
16825
2003
Taigi aš paklausiau visų savo artimų žmonių,
00:30
what they thought.
7
18828
1476
ką jie mano.
00:32
I turned to my grandmother,
8
20304
1528
Kreipiausi į savo senelę,
00:33
who always had plenty of advice,
9
21832
2551
kuri visada turi daug patarimų
00:36
and she said, "Stop being so picky.
10
24383
2992
ir ji pasakė: „Nebūk tokia išranki.
00:39
You've got to date around.
11
27375
1378
Tau reikia pavaikščioti į pasimatymus.
00:40
And most importantly,
12
28753
1378
Ir svarbiausia,
00:42
true love will find you when you least expect it."
13
30131
4205
tikra meilė ateina, kai mažiausiai to tikiesi“.
00:46
Now as it turns out,
14
34336
1719
Pasirodo,
00:48
I'm somebody who thinks a lot about data,
15
36055
2557
kad aš daug galvoju apie duomenis,
00:50
as you'll soon find.
16
38612
1817
kuo jūs tuojau įsitikinsite.
00:52
I am constantly swimming in numbers
17
40429
2584
Aš nuolat nardau tarp skaičių,
00:55
and formulas and charts.
18
43013
1880
formulių ir diagramų.
00:56
I also have a very tight-knit family,
19
44893
2608
Taip pat turiu labai artimą šeimą
00:59
and I'm very, very close with my sister,
20
47501
1897
ir seserį, su kuria be galo gerai sutariame,
01:01
and as a result, I wanted to have
21
49398
1596
dėl to visada norėjau
01:02
the same type of family when I grew up.
22
50994
1955
užaugusi sukurti tokią pačią šeimą.
01:04
So I'm at the end of this bad breakup,
23
52949
1729
Taigi, besibaigiant šioms nemalonioms skyryboms,
01:06
I'm 30 years old,
24
54678
1434
man buvo 30 metų,
01:08
I figure I'm probably going to have
25
56112
1631
taigi pagalvojau, kad man tikriausiai reikės
01:09
to date somebody for about six months
26
57743
1829
susitikinėti su kuo nors apie 6 mėnesius,
01:11
before I'm ready to get monogamous
27
59572
1853
kol būsiu pasiruošusi monogamiškiems santykiams
01:13
and before we can sort of cohabitate,
28
61425
2059
ir kol galėsime pradėti kartu gyventi,
01:15
and we have to have that happen for a while before we can get engaged.
29
63484
2785
o tai turėtų vykti kurį laiką, prieš mums susižadant.
01:18
And if I want to start having children by the time I'm 35,
30
66269
3157
Ir jeigu būčiau norėjusi susilaukti vaikų iki 35-erių,
01:21
that meant that I would have had to have been
31
69426
2160
tai reiškė, kad jau turėjau būti ištekėjusi
01:23
on my way to marriage five years ago.
32
71586
2585
prieš penkis metus.
01:26
So that wasn't going to work.
33
74171
1382
Todėl tai nebūtų pavykę.
01:27
If my strategy was to least-expect my way
34
75553
2808
Jeigu mano strategija būtų buvusi mažiausiai tikėtis
01:30
into true love, then the variable that I had
35
78361
2242
tikros meilės, tada pagrindinis kintamasis, su kuriuo
01:32
to deal with was serendipity.
36
80603
2366
aš turėjau susitvarkyti, buvo įžvalgumas.
01:34
In short, I was trying to figure out, well,
37
82969
1531
Trumpiau, aš bandžiau išsiaiškinti,
01:36
what's the probability of my finding Mr. Right?
38
84500
3750
kokia yra mano tikimybė rasti svajonių vyrą.
01:40
Well, at the time I was living in the city of Philadelphia,
39
88250
2327
Tuo metu gyvenau Filadelfijoje,
01:42
and it's a big city, and I figured,
40
90577
2668
ir pagalvojau, kad šiame dideliame mieste,
01:45
in this entire place, there are lots of possibilities.
41
93245
3032
visame jo plote, turėtų būti daug galimybių.
01:48
So again, I started doing some math.
42
96277
2383
Taigi, aš vėl pradėjau skaičiuoti.
01:50
Population of Philadelphia: It has 1.5 million people.
43
98660
3734
Filadelfijos populiacija – 1,5 milijono žmonių.
01:54
I figure about half of that are men,
44
102394
1311
Apskaičiavau, kad maždaug pusė jų yra vyrai,
01:55
so that takes the number down to 750,000.
45
103705
3022
taigi skaičius sumažėja iki 750 000.
01:58
I'm looking for a guy between the ages of 30 and 36,
46
106727
3209
Ieškojau vyro, kurio amžius būtų nuo 30 iki 36 metų,
02:01
which was only four percent of the population,
47
109936
2555
o tai buvo tik keturi visų gyventojų procentai,
02:04
so now I'm dealing with the possibility of 30,000 men.
48
112491
2543
taigi man liko 30 000 galimų vyrų.
02:07
I was looking for somebody who was Jewish,
49
115034
1945
Taip pat ieškojau vyro su žydiškomis šaknimis,
02:08
because that's what I am and that was important to me.
50
116979
2146
nes aš taip pat esu žydė ir man tai svarbu.
02:11
That's only 2.3 percent of the population.
51
119125
2414
Tai tik 2,3 procento visos populiacijos.
02:13
I figure I'm attracted to maybe one out of 10
52
121539
2367
Pagalvojau, kad mane galbūt trauktų tik vienas
02:15
of those men,
53
123906
2147
iš dešimties tų vyrų,
02:18
and there was no way I was going
54
126053
2134
ir jokiu būdu nenorėjau turėti jokų reikalų
02:20
to deal with somebody who was an avid golfer.
55
128187
2703
su užkietėjusiu golfo žaidėju.
02:22
So that basically meant there were 35 men for me
56
130890
3060
Taigi, tai reiškė, jog man liko 35 vyrai,
02:25
that I could possibly date
57
133950
2228
visame Filadelfijos mieste,
02:28
in the entire city of Philadelphia.
58
136178
4235
su kuriais galėčiau susitikinėti.
02:32
In the meantime, my very large Jewish family
59
140413
3297
Tuo metu, visi mano didelės žydiškos šeimos nariai
02:35
was already all married and well on their way
60
143710
2653
jau buvo susituokę
02:38
to having lots and lots of children,
61
146363
1911
ir gimdė vaikus,
02:40
and I felt like I was under tremendous peer pressure
62
148274
2031
todėl aš jaučiau begalinį bendraamžių spaudimą,
02:42
to get my life going already.
63
150305
2260
pagaliau „susitvarkyti“ gyvenimą.
02:44
So if I have two possible strategies at this point
64
152565
2067
Tuo metu aš turėjau
02:46
I'm sort of figuring out.
65
154632
1258
dvi galimas strategijas.
02:47
One, I can take my grandmother's advice
66
155890
2638
Pirma, aš galėčiau pasinaudoti savo senelės patarimu
02:50
and sort of least-expect my way
67
158528
2256
ir mažiausiai tikėtis,
02:52
into maybe bumping into the one
68
160784
2326
kol galbūt susidursiu su tuo vieninteliu
02:55
out of 35 possible men in the entire
69
163110
2313
iš visų galimų 35 vyrų
02:57
1.5 million-person city of Philadelphia,
70
165423
3773
visame 1,5 milijono gyventojų turinčiame Filadelfijos mieste,
03:01
or I could try online dating.
71
169196
2960
arba galėjau išbandyti internetines pažintis.
03:04
Now, I like the idea of online dating,
72
172156
2210
Man patinka internetinių pažinčių idėja,
03:06
because it's predicated on an algorithm,
73
174366
2001
nes ji paremta algoritmu,
03:08
and that's really just a simple way of saying
74
176367
1911
o tai tiesiog paprastas būdas pasakyti,
03:10
I've got a problem, I'm going to use some data,
75
178278
2202
kad aš turiu uždavinį, pasinaudoju reikiamais duomenimis,
03:12
run it through a system
76
180480
1387
perleidžiu jį per sistemą
03:13
and get to a solution.
77
181867
2345
ir gaunu sprendimą.
03:16
So online dating is the second most popular way
78
184212
2397
Internetinės pažintys šiais laikais yra
03:18
that people now meet each other,
79
186609
1658
antras pagal populiarumą būdas susipažinti,
03:20
but as it turns out, algorithms have been around
80
188267
2040
bet pasirodo, kad algoritmai buvo taikomi
03:22
for thousands of years in almost every culture.
81
190307
3555
daugumoje kultūrų jau tūkstančius metų.
03:25
In fact, in Judaism, there were matchmakers
82
193862
2474
Iš tiesų, judaizme piršliai
03:28
a long time ago, and though
83
196336
1376
egzistavo jau seniai ir netgi
03:29
they didn't have an explicit algorithm per se,
84
197712
2358
neturėdami tikslaus algoritmo,
03:32
they definitely were running through formulas in their heads,
85
200070
2341
jie tikrai galvojo apie formules,
03:34
like, is the girl going to like the boy?
86
202411
2264
pavyzdžiui, ar šiai merginai patiks šis vaikinas?
03:36
Are the families going to get along?
87
204675
1715
Ar jų šeimos sutars?
03:38
What's the rabbi going to say?
88
206390
1532
Ką pasakys rabinas?
03:39
Are they going to start having children right away?
89
207922
2168
Ar jie tuoj pat susilauks vaikų?
03:42
And the matchmaker would sort of think through all of this,
90
210090
2932
Piršlys visa tai apgalvojdavo,
03:45
put two people together, and that would be the end of it.
91
213022
2436
suvesdavo du žmones ir viskas tuo pasibaigdavo.
03:47
So in my case, I thought,
92
215458
2225
Taigi, savo atveju, aš pagalvojau,
03:49
well, will data and an algorithm
93
217683
2705
ar duomenys ir algoritmai
03:52
lead me to my Prince Charming?
94
220388
2175
nuves mane pas svajonių jaunikį?
03:54
So I decided to sign on.
95
222563
1456
Taigi, nusprendžiau prisiregistruoti.
03:56
Now, there was one small catch.
96
224019
1700
Bet buvo viena maža gudrybė.
03:57
As I'm signing on to the various dating websites,
97
225719
2781
Kai registravausi skirtinguose internetinių pažinčių puslapiuose,
04:00
as it happens, I was really, really busy.
98
228500
2295
buvau labai užimta.
04:02
But that actually wasn't the biggest problem.
99
230795
2738
Bet iš tiesų tai nebuvo didžiausia problema.
04:05
The biggest problem is that I hate
100
233533
1622
Problemiškiausia buvo tai, kad aš nekenčiu
04:07
filling out questionnaires of any kind,
101
235155
2248
pildyti bet kokių anketų
04:09
and I certainly don't like questionnaires
102
237403
2474
ir tikrai labai nemėgstu anketų,
04:11
that are like Cosmo quizzes.
103
239877
2024
kurios panašios į testus „Cosmopolitan“ žurnale.
04:13
So I just copied and pasted from my résumé.
104
241901
2577
Taigi viską nukopijavau iš savo gyvenimo aprašymo.
04:16
(Laughter)
105
244478
5060
(Juokas)
04:21
So in the descriptive part up top,
106
249538
3045
Viršutinėje aprašymo dalyje
04:24
I said that I was an award-winning journalist
107
252583
2326
aš prisistačiau kaip apdovanota žurrnalistė
04:26
and a future thinker.
108
254909
1698
ir ateities mąstytoja.
04:28
When I was asked about fun activities and
109
256607
1978
Į klausimą apie savo mėgiamus užsiėmimus ir
04:30
my ideal date, I said monetization
110
258585
3099
tobulą pasimatymą, atsakiau, kad tai - idėjų vertimas pinigais
04:33
and fluency in Japanese.
111
261684
2427
ir geri japonų kalbos įgūdžiai.
04:36
I talked a lot about JavaScript.
112
264111
2536
Daug pasakojau apie JavaScript.
04:38
So obviously this was not the best way
113
266647
3609
Akivaizdu, tai nebuvo geriausias būdas
04:42
to put my most sexy foot forward.
114
270256
3409
atskleisti savo seksualiausias savybes.
04:45
But the real failure was that
115
273665
2283
Bet tikroji nesėkmė buvo ta,
04:47
there were plenty of men for me to date.
116
275948
2303
kad ten buvo daugybė man tinkamų vyrų.
04:50
These algorithms had a sea full of men
117
278251
2461
Šie algoritmai pritraukė marias vyrų,
04:52
that wanted to take me out on lots of dates --
118
280712
2706
kurie norėjo mane nusivesti į pasimatymus,
04:55
what turned out to be truly awful dates.
119
283418
3838
kurie, kaip vėliau paaiškėjo, buvo siaubingi.
04:59
There was this guy Steve, the I.T. guy.
120
287256
2674
Buvo toks Steve'as, kompiuterių vyrukas.
05:01
The algorithm matched us up
121
289930
1531
Algoritmas mus suderino,
05:03
because we share a love of gadgets,
122
291461
1606
nes abiems patiko elektroniniai prietaisai,
05:05
we share a love of math and data and '80s music,
123
293067
4154
matematika, duomenys ir 80-ųjų muzika,
05:09
and so I agreed to go out with him.
124
297221
2139
todėl sutikau su juo susitikti.
05:11
So Steve the I.T. guy invited me out
125
299360
2513
Taigi IT mėgėjas Steve'as mane pakvietė
05:13
to one of Philadelphia's white-table-cloth,
126
301873
1873
į aukšto lygio, itin brangų
05:15
extremely expensive restaurants.
127
303746
1906
Filadelfijos restoraną.
05:17
And we went in, and right off the bat,
128
305652
2063
Mes įėjome vidun ir jau nuo pat pradžių
05:19
our conversation really wasn't taking flight,
129
307715
3260
pokalbis nelabai vystėsi,
05:22
but he was ordering a lot of food.
130
310975
1829
bet jis užsisakinėjo daug patiekalų.
05:24
In fact, he didn't even bother looking at the menu.
131
312804
1990
Iš tiesų, jis net nesivargino pažiūrėti į meniu.
05:26
He was ordering multiple appetizers,
132
314794
1620
Jis užsisakė ne vieną aperityvą,
05:28
multiple entrées, for me as well,
133
316414
2742
kelis pirmuosius patiekalus, taip pat ir man,
05:31
and suddenly there are piles and piles of food on our table,
134
319156
2529
ir netikėtai ant mūsų stalo atsirado krūvos maisto
05:33
also lots and lots of bottles of wine.
135
321685
2431
ir daugybė vyno butelių.
05:36
So we're nearing the end of our conversation
136
324116
2181
Taigi, mes artėjame prie pokalbio pabaigos
05:38
and the end of dinner, and I've decided
137
326297
1379
ir vakarienės pabaigoje aš nusprendžiau,
05:39
Steve the I.T. guy and I are really just not meant for each other,
138
327676
2836
kad aš ir kompiuterių vyrukas Steve'as nesame skirti vienas kitam,
05:42
but we'll part ways as friends,
139
330512
2293
bet išsiskirsime draugiškai,
05:44
when he gets up to go to the bathroom,
140
332805
2385
kai tuo metu jis pakilo nueiti į tualetą,
05:47
and in the meantime the bill comes to our table.
141
335190
3663
o mūsų staleliui buvo atnešta sąskaita.
05:50
And listen, I'm a modern woman.
142
338853
2735
Žinote, aš esu moderni moteris.
05:53
I am totally down with splitting the bill.
143
341588
2830
Esu už sąskaitos pasidalinimą.
05:56
But then Steve the I.T. guy didn't come back. (Gasping)
144
344418
3832
Bet kompiuteristas Steve'as taip ir negrįžo. (Aiktelėjimas)
06:00
And that was my entire month's rent.
145
348250
4728
Sumokėjau savo viso mėnesio nuomos kainą.
06:04
So needless to say, I was not having a good night.
146
352978
3273
Turbūt net nereikia sakyti, kad man tas vakaras nebuvo smagus.
06:08
So I run home, I call my mother, I call my sister,
147
356251
3701
Taigi, parbėgusi namo, aš puoliau skambinti savo mamai ir seseriai,
06:11
and as I do, at the end of each one of these
148
359952
2377
ir tai darydama, po kiekvieno tokio pasimatymo,
06:14
terrible, terrible dates,
149
362329
1821
siaubingo, baisaus pasimatymo,
06:16
I regale them with the details.
150
364150
2121
linksminau jas vakaro detalėmis.
06:18
And they say to me,
151
366271
2234
O jos man atsakydavo:
06:20
"Stop complaining."
152
368505
1618
„Nustok skųstis“.
06:22
(Laughter)
153
370123
1670
(Juokas)
06:23
"You're just being too picky."
154
371793
2519
„Tu tiesiog per daug išranki“.
06:26
So I said, fine, from here on out
155
374312
1810
Todėl pasakiau, gerai, nuo šiol
06:28
I'm only going on dates where I know
156
376122
1638
eisiu į pasimatymus tik vietose,
06:29
that there's wi-fi, and I'm bringing my laptop.
157
377760
2171
kuriose yra wi-fi prieiga ir visada pasiimsiu savo kompiuterį.
06:31
I'm going to shove it into my bag,
158
379931
1684
Įsigrūsiu jį į krepšį
06:33
and I'm going to have this email template,
159
381615
1841
ir turesiu tam tikrą e-pašto ruošinį,
06:35
and I'm going to fill it out and collect information
160
383456
2319
kurį pildysiu ir rinksiu informaciją
06:37
on all these different data points during the date
161
385775
2671
apie skirtingus dalykus pasimatymo metu
06:40
to prove to everybody that empirically,
162
388446
1588
kad savo patirtimi visiems Įrodyčiau,
06:42
these dates really are terrible. (Laughter)
163
390034
2573
kad tie pasimatymai tikrai baisūs. (Juokas)
06:44
So I started tracking things like
164
392607
1795
Taigi, pradėjau žymėtis
06:46
really stupid, awkward, sexual remarks;
165
394402
2968
tikrai kvailas ir nesmagias seksualines replikas,
06:49
bad vocabulary;
166
397370
2103
prastą žodyną
06:51
the number of times a man forced me to high-five him.
167
399473
3215
ir priverstinių „duok penkis“ skaičių.
06:54
(Laughter)
168
402688
1871
(Juokas)
06:56
So I started to crunch some numbers,
169
404559
4212
Taigi, pradėjau skaičiuoti
07:00
and that allowed me to make some correlations.
170
408771
2996
ir pastebėjau tam tikrus tarpusavio ryšius.
07:03
So as it turns out,
171
411767
2624
Paaiškėjo,
07:06
for some reason, men who drink Scotch
172
414391
2909
kad kažkodėl, vyrai, geriantys škotišką viskį
07:09
reference kinky sex immediately.
173
417300
2403
itin dažnai užsimena apie neįprastą seksą.
07:11
(Laughter)
174
419703
2136
(Juokas)
07:13
Well, it turns out that these
175
421839
2442
Na, pasirodė, kad jie
07:16
probably weren't bad guys.
176
424281
1609
nebuvo netikę vyrai.
07:17
There were just bad for me.
177
425890
1910
Tiesiog jie buvo netinkami man.
07:19
And as it happens, the algorithms that were setting us up,
178
427800
3340
Tiesą sakant, algoritmai pažinčių puslapiuose
07:23
they weren't bad either.
179
431140
1429
taip pat nebuvo blogi.
07:24
These algorithms were doing exactly
180
432569
1940
Jie kaip tik atliko
07:26
what they were designed to do,
181
434509
1485
savo darbą –
07:27
which was to take our user-generated information,
182
435994
2794
vartotojo suteiktą informaciją,
07:30
in my case, my résumé,
183
438788
1504
mano atveju – mano reziumė,
07:32
and match it up with other people's information.
184
440292
3027
suderinti su kitų žmonių informacija.
07:35
See, the real problem here is that,
185
443319
1633
Matote, tikroji bėda slypi tame,
07:36
while the algorithms work just fine,
186
444952
1925
kad nors algoritmai veikia puikiai,
07:38
you and I don't, when confronted
187
446877
1953
mes nevisada gerai atliekame savo darbą,
07:40
with blank windows where we're supposed
188
448830
2136
pildydami tuščius langelius
07:42
to input our information online.
189
450966
1660
pasimatymų puslapyje internete.
07:44
Very few of us have the ability
190
452626
1744
Nedaugelis iš mūsų mokame
07:46
to be totally and brutally honest with ourselves.
191
454370
3676
būti visiškai ir absoliučiai nuoširdūs sau patiems.
07:50
The other problem is that these websites are asking us
192
458046
2181
Kita problema yra tai, kad internetiniai puslapiai mūsų klausia,
07:52
questions like, are you a dog person or a cat person?
193
460227
3553
pavyzdžiui, ar labiau mėgstame šunis, ar kates?
07:55
Do you like horror films or romance films?
194
463780
2520
Ar mėgstate siaubo, ar romantinius filmus?
07:58
I'm not looking for a pen pal.
195
466300
1910
Aš neieškau susirašinėjimų draugo.
08:00
I'm looking for a husband. Right?
196
468210
2235
Ieškau jaunikio, tiesa?
08:02
So there's a certain amount of superficiality in that data.
197
470445
3139
Taigi šie duomenys yra gana paviršutiniški.
08:05
So I said fine, I've got a new plan.
198
473584
2570
Todėl pasakiau, gerai, aš turiu kitą planą.
08:08
I'm going to keep using these online dating sites,
199
476154
1998
Toliau naudosiu internetinių pažinčių puslapius,
08:10
but I'm going to treat them as databases,
200
478152
2711
bet žiūrėsiu į juos kaip į duomenų bazes
08:12
and rather than waiting for an algorithm to set me up,
201
480863
2750
ir vietoje to, kad laukčiau, kol algoritmas suras man porą,
08:15
I think I'm going to try reverse-engineering this entire system.
202
483613
3667
sugalvojau sistemą panaudoti iš kito galo.
08:19
So knowing that there was superficial data
203
487280
3145
Žinodama, kad paviršutiniški duomenys
08:22
that was being used to match me up with other people,
204
490425
2352
buvo panaudoti suporuojant mane su kitais žmones,
08:24
I decided instead to ask my own questions.
205
492777
2438
nusprendžiau klausimus uždavinėti pati.
08:27
What was every single possible thing
206
495215
1638
Kokie yra visi įmanomi kriterijai,
08:28
that I could think of that I was looking for in a mate?
207
496853
2903
apie kuriuos galvoju ieškodama partnerio?
08:31
So I started writing and writing and writing,
208
499756
4534
Todėl pradėjau daug rašyti,
08:36
and at the end, I had amassed
209
504290
2302
ir, galų gale, sukaupiau
08:38
72 different data points.
210
506592
2581
72 skirtingus kriterijus.
08:41
I wanted somebody was Jew...ish,
211
509173
2406
Norėjau, kad partneris būtų daugiau ar mažiau žydas,
08:43
so I was looking for somebody who had the same
212
511579
1697
todėl ieškojau žmogaus, su panašia kilme
08:45
background and thoughts on our culture,
213
513276
2561
ir panašiu požiūriu į mūsų kultūrą,
08:47
but wasn't going to force me to go to shul
214
515837
1573
bet kuris manęs neverstų kiekvieną penktadienį
08:49
every Friday and Saturday.
215
517410
2333
ir šeštadienį eiti į sinagogą.
08:51
I wanted somebody who worked hard,
216
519743
1590
Ieškojau darbštaus žmogaus,
08:53
because work for me is extremely important,
217
521333
1884
nes darbas man yra labai svarbu,
08:55
but not too hard.
218
523217
1618
bet ne per daug darbštaus.
08:56
For me, the hobbies that I have
219
524835
1680
Man hobiai
08:58
are really just new work projects that I've launched.
220
526515
2836
tėra naujai vykdomi mano darbo projektai.
09:01
I also wanted somebody who not only wanted two children,
221
529351
3165
Taip pat ieškojau žmogaus, kuris ne tik norėtų dviejų vaikų,
09:04
but was going to have the same attitude toward parenting that I do,
222
532516
2895
bet ir turėtų tokį patį požiūrį į tėvystę kaip ir aš,
09:07
so somebody who was going to be totally okay
223
535411
1931
kuris visiškai neprieštarautų,
09:09
with forcing our child to start taking piano lessons at age three,
224
537342
3535
jeigu versčiau mūsų vaiką lankyti fortepijono pamokas nuo trejų metų
09:12
and also maybe computer science classes
225
540877
3656
ir galbūt kompiuterijos užsiėmimus,
09:16
if we could wrangle it.
226
544533
1904
jei mes dėl to susitartume.
09:18
So things like that, but I also wanted somebody
227
546437
1732
Bet taip pat norėjau, kad jis
09:20
who would go to far-flung, exotic places,
228
548169
2063
norėtų su manimi aplankyti tolimas egzotiškas vietas,
09:22
like Petra, Jordan.
229
550232
1628
kaip Petra Jordane.
09:23
I also wanted somebody who would weigh
230
551860
1505
Taip pat tokio, kuris visuomet svertų
09:25
20 pounds more than me at all times,
231
553365
1928
9 kilogramais daugiau negu aš,
09:27
regardless of what I weighed.
232
555293
1370
kad ir koks būtų mano svoris.
09:28
(Laughter)
233
556663
2402
(Juokas)
09:31
So I now have these 72 different data points,
234
559065
3074
Taigi, turėjau 72 kriterijus,
09:34
which, to be fair, is a lot.
235
562139
2046
o tai, iš tiesų, yra labai daug.
09:36
So what I did was, I went through
236
564185
1382
Taigi, aš peržiūrėjau sąrašą
09:37
and I prioritized that list.
237
565567
1822
ir suskirsčiau prioritetus.
09:39
I broke it into a top tier and a second tier of points,
238
567389
3953
Padalinau jį į dvi pakopas pagal taškus,
09:43
and I ranked everything starting at 100
239
571342
3225
suklasifikavau viską nuo 100
09:46
and going all the way down to 91,
240
574567
1980
iki 91 punkto,
09:48
and listing things like I was looking for somebody who was really smart,
241
576547
3240
išskirdama, kad jis turėtų būti labai protingas,
09:51
who would challenge and stimulate me,
242
579787
1712
kad mestų man iššūkį bei skatintų stengtis,
09:53
and balancing that with a second tier
243
581499
2256
ir visa tai turėjo išlaikyti pusiausvyrą
09:55
and a second set of points.
244
583755
2025
su antrąja taškų pakopa.
09:57
These things were also important to me
245
585780
1405
Į šią įtraukiau punktus, kurie man buvo irgi svarbūs,
09:59
but not necessarily deal-breakers.
246
587185
4816
tačiau nebūtinai lemtingi.
10:04
So once I had all this done,
247
592001
1421
Tai padariusi,
10:05
I then built a scoring system,
248
593422
1809
sukūriau vertinimo sistemą,
10:07
because what I wanted to do
249
595231
2623
nes norėjau
10:09
was to sort of mathematically calculate
250
597854
1850
matematiškai apskaičiuoti,
10:11
whether or not I thought the guy that I found online
251
599704
2506
ar internete rastas vyras
10:14
would be a match with me.
252
602210
1447
tiks man į porą.
10:15
I figured there would be a minimum of 700 points
253
603657
2443
Nusprendžiau, kad jis turėtų surinkti ne mažiau 700 taškų,
10:18
before I would agree to email somebody
254
606100
1546
kad sutikčiau jam nusiųsti elektroninį laišką
10:19
or respond to an email message.
255
607646
2166
arba jam atrašyti.
10:21
For 900 points, I'd agree to go out on a date,
256
609812
2002
Už 900 taškų sutikčiau nueiti su juo į pasimatymą,
10:23
and I wouldn't even consider any kind of relationship
257
611814
2681
bet net negalvočiau apie jokius santykius,
10:26
before somebody had crossed the 1,500 point threshold.
258
614495
4188
jeigu jis neperžengtų 1500 taškų ribos.
10:30
Well, as it turns out, this worked pretty well.
259
618683
2872
Kaip vėliau pasirodė, tai puikiai suveikė.
10:33
So I go back online now.
260
621555
1809
Taigi, sekantį kartą prisijungusi,
10:35
I found Jewishdoc57
261
623364
2755
radau vartotoją Daktarasžydas57,
10:38
who's incredibly good-looking, incredibly well-spoken,
262
626119
2937
kuris buvo neįtikėtinai išvaizdus, itin iškalbus,
10:41
he had hiked Mt. Fuji,
263
629056
1718
keliavęs po Fudži kalną
10:42
he had walked along the Great Wall.
264
630774
1742
ir vaikščiojęs Didžiąja kinų siena.
10:44
He likes to travel as long as it doesn't involve a cruise ship.
265
632516
3116
Jam patiko kelionės, tik ne kruiziniu laivu.
10:47
And I thought, I've done it!
266
635632
2738
Pamaniau, kad pagaliau man pavyko!
10:50
I've cracked the code.
267
638370
2064
Nulaužiau kodą.
10:52
I have just found the Jewish Prince Charming
268
640434
3770
Radau mano šeimos išsvajotąjį
10:56
of my family's dreams.
269
644204
2218
žydą ant balto žirgo.
10:58
There was only one problem:
270
646422
2156
Buvo tik viena problema –
11:00
He didn't like me back.
271
648578
3309
jam nepatikau aš.
11:03
And I guess the one variable that I haven't considered
272
651887
3086
Nepagalvojau apie vieną kintamąjį –
11:06
is the competition.
273
654973
1893
konkurenciją.
11:08
Who are all of the other women
274
656866
1488
Kokios yra kitos moterys
11:10
on these dating sites?
275
658354
2445
tokiuose pažinčių portaluose?
11:12
I found SmileyGirl1978.
276
660799
3704
Užtikau vartotoją Šypsniukė1978.
11:16
She said she was a "fun girl who is Happy and Outgoing."
277
664503
2829
Ji teigė esanti „smagi mergina, linksma ir mėgstanti bendrauti.“
11:19
She listed her job as teacher.
278
667332
1442
Ji nurodė dirbanti mokytoja.
11:20
She said she is "silly, nice and friendly."
279
668774
2606
Ir prisistatė kaip „nerimta, maloni ir draugiška“.
11:23
She likes to make people laugh "alot."
280
671380
2449
ir kad jai „ljabai“ patinka juokinti žmones.
11:25
At this moment I knew, clicking after profile
281
673829
2442
Tuo metu, dairydamasi po daugybes panašių profilių,
11:28
after profile after profile that looked like this,
282
676271
2051
nusprendžiau, kad man reikia atlikti
11:30
that I needed to do some market research.
283
678322
2176
rinkos analizę.
11:32
So I created 10 fake male profiles.
284
680498
3280
Todėl sukūriau 10 netikrų vyriškų profilių.
11:35
Now, before I lose all of you --
285
683778
2944
Kol dar nepraradau jūsų dėmesio,
11:38
(Laughter) --
286
686722
1753
(Juokas)
11:40
understand that I did this
287
688475
3588
supraskite, jog tai dariau
11:44
strictly to gather data
288
692063
2137
vien tam, kad surinkčiau duomenis
11:46
about everybody else in the system.
289
694200
1748
apie visus kitus tos sistemos žmones.
11:47
I didn't carry on crazy Catfish-style relationships with anybody.
290
695948
4195
Su niekuo nepalaikiau kvailų santykių, paremtų apsimetinėjimu.
11:52
I really was just scraping their data.
291
700143
2013
Tiesiog rinkau jų duomenis.
11:54
But I didn't want everybody's data.
292
702156
1968
Bet man reikėjo ne visų žmonių duomenų.
11:56
I only wanted data on the women
293
704124
1883
Domėjausi tik moterimis,
11:58
who were going to be attracted
294
706007
1564
kurios būtų patrauklios
11:59
to the type of man that I really, really wanted to marry. (Laughter)
295
707571
3234
tokio tipo vyrams, už kurių labiausiai norėčiau ištekėti. (Juokas)
12:02
When I released these men into the wild,
296
710805
3595
Kai paleidau šiuos vyrų profilius į laisvę,
12:06
I did follow some rules.
297
714400
1302
laikiausi kelių taisyklų.
12:07
So I didn't reach out to any woman first.
298
715702
2140
Nei vienai moteriai nerašiau pirma.
12:09
I just waited to see who these profiles were going to attract,
299
717842
2921
Tiesiog laukiau, ką šie profiliai pritrauks
12:12
and mainly what I was looking at was two different data sets.
300
720763
3371
ir pamačiau du pagrindinius duomenų rinkinius.
12:16
So I was looking at qualitative data,
301
724134
1538
Atlikau kokybinę analizę:
12:17
so what was the humor, the tone,
302
725672
1949
kokia nuotaika, kalbos tonas,
12:19
the voice, the communication style
303
727621
1562
nuomonė, bendravimo būdas
12:21
that these women shared in common?
304
729183
1850
siejo visas šias moteris?
12:23
And also quantitative data,
305
731033
1283
Taip pat atlikau ir kiekybinę analizę:
12:24
so what was the average length of their profile,
306
732316
2338
kiek informacijos jos pateikia savo profiliuose,
12:26
how much time was spent between messages?
307
734654
2235
kiek laiko praeina tarp parašytų žinučių?
12:28
What I was trying to get at here was
308
736889
1681
Taip aš bandžiau pritaikyti tai,
12:30
that I figured in person,
309
738570
1925
ką sužinojau iš jų asmeniškai,
12:32
I would be just as competitive
310
740495
1410
ir rasti būdą, kaip būti tokiai pat konkurencingai,
12:33
as a SmileyGirl1978.
311
741905
2065
kaip ir Šypsniukė1978.
12:35
I wanted to figure out how to maximize
312
743970
1900
Norėjau ištirti, kaip padidinti
12:37
my own profile online.
313
745870
2940
savo profilio efektyvumą.
12:40
Well, one month later,
314
748810
1727
Taigi, po mėnesio
12:42
I had a lot of data, and I was able to do another analysis.
315
750537
3753
aš turėjau daug duomenų ir galėjau atlikti dar vieną analizę.
12:46
And as it turns out, content matters a lot.
316
754290
2880
Paaiškėjo, kad profilio turinys yra labai svarbu.
12:49
So smart people tend to write a lot --
317
757170
2706
Protingi žmonės dažniausiai rašo daug –
12:51
3,000, 4,000,
318
759876
1875
3000, 4000,
12:53
5,000 words about themselves,
319
761751
1743
5000 žodžių apie save
12:55
which may all be very, very interesting.
320
763494
2146
ir viskas gali būti labai įdomu.
12:57
The challenge here, though, is that
321
765640
1352
Bet čia iškyla problema, kad
12:58
the popular men and women
322
766992
1182
populiarių vyrų ir moterų aprašai,
13:00
are sticking to 97 words on average
323
768174
3772
dažniausiai sudaryti iš vidutiniškai 97 žodžių,
13:03
that are written very, very well,
324
771946
1722
būna be galo gerai parašyti,
13:05
even though it may not seem like it all the time.
325
773668
2890
net jei jie tokie ir neatrodo.
13:08
The other sort of hallmark of the people who do this well
326
776558
2149
Populiarūs žmonės turi dar vieną skiriamąjį ženklą –
13:10
is that they're using non-specific language.
327
778707
2153
jie kalba abstrakčiai.
13:12
So in my case, you know,
328
780860
1290
Mano atveju, žinote,
13:14
"The English Patient" is my most favorite movie ever,
329
782150
3198
„Anglas Ligonis“ yra pats mėgiamiausias mano filmas,
13:17
but it doesn't work to use that in a profile,
330
785348
3809
tačiau tai netinka mano profilyje,
13:21
because that's a superficial data point,
331
789157
1741
nes tai paviršutiniškas faktas
13:22
and somebody may disagree with me
332
790914
1542
ir kažkas gali su manimi nesutikti
13:24
and decide they don't want to go out with me
333
792456
1215
ir neiti su manimi į pasimatymą,
13:25
because they didn't like sitting through the three-hour movie.
334
793671
2699
nes jam nepatiko trijų valandų ilgio filmas.
13:28
Also, optimistic language matters a lot.
335
796370
2240
Taip pat labai svarbu kalbėti optimistiškai.
13:30
So this is a word cloud
336
798610
1436
Štai žodžių debesis,
13:32
highlighting the most popular words that were used
337
800046
2460
rodantis dažniausiai naudojamus
13:34
by the most popular women,
338
802506
1632
populiariausių moterų žodžius:
13:36
words like "fun" and "girl" and "love."
339
804138
2575
„linksmintis“, „mergina“ ir „meilė“.
13:38
And what I realized was not that I had
340
806713
2111
Taigi, supratau, kad aš neprivalau
13:40
to dumb down my own profile.
341
808824
1568
profilyje atrodyti kvailesnė.
13:42
Remember, I'm somebody who said
342
810392
1532
Pamenate, aš juk sakiau,
13:43
that I speak fluent Japanese and I know JavaScript
343
811924
3043
kad laisvai kalbu japoniškai ir žinau JavaScript
13:46
and I was okay with that.
344
814967
1594
ir man tai patinka.
13:48
The difference is that it's about being more approachable
345
816561
2717
Svarbiausia yra atrodyti prieinamai
13:51
and helping people understand
346
819278
2155
ir padėti žmonėms suprasti,
13:53
the best way to reach out to you.
347
821433
1612
kaip geriausia su tavimi bendrauti.
13:55
And as it turns out, timing is also really, really important.
348
823045
2922
Paaiškėjo, kad laiko pasirinkimas taip pat yra itin svarbu.
13:57
Just because you have access
349
825967
1650
Net jeigu ir turėtumėte
13:59
to somebody's mobile phone number
350
827617
1744
žmogaus telefono numerį
14:01
or their instant message account
351
829361
1756
arba pokalbių programos profilį
14:03
and it's 2 o'clock in the morning and you happen to be awake,
352
831117
2407
ir abu nemiegotumėte 2 valandą nakties,
14:05
doesn't mean that that's a good time to communicate with those people.
353
833524
3189
tai nebūtinai būtų tinkamas metas pabendrauti.
14:08
The popular women on these online sites
354
836713
2649
Populiariausios moterys šiuose puslapiuose
14:11
spend an average of 23 hours
355
839362
1838
vidutiniškai užtrunka 23 valandas
14:13
in between each communication.
356
841200
2376
tarp žinučių.
14:15
And that's what we would normally do
357
843576
1931
Būtent taip mes ir elgiamės įprastame
14:17
in the usual process of courtship.
358
845507
2064
meilikavimo procese.
14:19
And finally, there were the photos.
359
847571
3405
Galiausiai – nuotraukos.
14:22
All of the women who were popular
360
850976
1833
Visos populiarios moterys
14:24
showed some skin.
361
852809
1625
rodė nors šiek tiek nuogo kūno.
14:26
They all looked really great,
362
854434
2012
Visos atrodė puikiai
14:28
which turned out to be in sharp contrast
363
856446
2778
ir smarkiai skyrėsi nuo nuotraukų,
14:31
to what I had uploaded.
364
859224
3293
kurias buvau įsikėlusi pati.
14:34
Once I had all of this information,
365
862517
1640
Kai surinkau visą šią informaciją,
14:36
I was able to create a super profile,
366
864157
2344
pagaliau galėjau susikurti superprofilį,
14:38
so it was still me,
367
866501
1874
kuriame vis dar išlikau savimi,
14:40
but it was me optimized now for this ecosystem.
368
868375
3909
tačiau jis buvo pritaikytas šiai ekosistemai.
14:44
And as it turns out, I did a really good job.
369
872284
4850
Paaiškėjo, jog šauniai padirbėjau.
14:49
I was the most popular person online.
370
877134
3056
Aš buvau populiariausia prisijungusi vartotoja.
14:52
(Laughter)
371
880190
2519
(Juokas)
14:54
(Applause)
372
882709
4214
(Plojimai)
14:58
And as it turns out, lots and lots of men wanted to date me.
373
886923
3487
Paaiškėjo, jog su manimi susitikinėti norėjo gausybė vyrų.
15:02
So I call my mom, I call my sister, I call my grandmother.
374
890410
2406
Taigi, paskambinau savo mamai, seseriai ir senelei.
15:04
I'm telling them about this fabulous news,
375
892816
1831
Papasakojau šias nuostabias naujienas,
15:06
and they say, "This is wonderful!
376
894647
1869
o jos atsakė: „Nuostabu!
15:08
How soon are you going out?"
377
896516
2117
Kada eisi į pasimatymą?“
15:10
And I said, "Well, actually, I'm not going to go out with anybody."
378
898633
2439
Atsakiau, kad iš tikrųjų, aš neisiu su niekuo,
15:13
Because remember, in my scoring system,
379
901072
1937
nes pamenate, mano vertinimo sistemoje
15:15
they have to reach a minimum threshold of 700 points,
380
903009
2334
jie turėtų surinkti bent 700 taškų,
15:17
and none of them have done that.
381
905343
2310
o tokio nebuvo nė vieno.
15:19
They said, "What? You're still being too damn picky."
382
907653
2778
Jos atšovė: „Ką? Tu ir vėl par daug išranki“.
15:22
Well, not too long after that,
383
910431
1657
Neilgai trukus,
15:24
I found this guy, Thevenin,
384
912088
2202
aš susipažinau su vyruku, pasivadinusiu Thevenin,
15:26
and he said that he was culturally Jewish,
385
914290
2470
kuris sakėsi esąs žydiškos kilmės
15:28
he said that his job was an arctic baby seal hunter,
386
916760
3020
ir dirbantis arktinių ruoniukų medžiotoju,
15:31
which I thought was very clever.
387
919780
2564
kas, pagalvojau, yra labai gudru.
15:34
He talked in detail about travel.
388
922344
2877
Jis smulkiai pasakojo apie keliones.
15:37
He made a lot of really interesting cultural references.
389
925221
2313
Paminėjo daug įdomių kultūrinių dalykų.
15:39
He looked and talked exactly like what I wanted,
390
927534
3018
Jis atrodė ir kalbėjo būtent taip, kaip ir norėjau,
15:42
and immediately, he scored 850 points.
391
930552
3211
todėl jis iškart pelnė 850 taškų.
15:45
It was enough for a date.
392
933763
1761
To užteko pasimatymui.
15:47
Three weeks later, we met up in person
393
935524
2116
Po trijų savaičių, mes susitikome.
15:49
for what turned out to be a 14-hour-long conversation
394
937640
3358
Tai baigėsi 14-kos valandų ilgio pašnekesiu,
15:52
that went from coffee shop to restaurant
395
940998
2065
kuris vis persikeldavo
15:55
to another coffee shop to another restaurant,
396
943063
2333
iš vienos kavinės ar restorano į kitą,
15:57
and when he dropped me back off at my house that night
397
945396
1913
o kai tąvakar jis mane parvežė namo
15:59
I re-scored him --
398
947309
1539
aš jį iš naujo įvertinau
16:00
[1,050 points!] --
399
948848
1253
[1050 taškų!]
16:02
thought, you know what,
400
950101
1386
ir pamaniau, kad vis dėlto
16:03
this entire time I haven't been picky enough.
401
951487
3085
visą šį laiką aš nebuvau pakankamai išranki.
16:06
Well, a year and a half after that,
402
954572
1632
Po pusantrų metų
16:08
we were non-cruise ship traveling
403
956204
2922
mes keliavome ne kruiziniu laivu
16:11
through Petra, Jordan,
404
959126
2085
po Petrą Jordane,
16:13
when he got down on his knee and proposed.
405
961211
3201
kai jis priklaupęs pasipiršo.
16:16
A year after that, we were married,
406
964412
2771
Dar po metų mes susituokėme,
16:19
and about a year and a half after that, our daughter,
407
967183
2408
o dar po pusantrų metų
16:21
Petra, was born.
408
969591
1800
mums gimė duktė Petra.
16:23
(Applause)
409
971391
7380
(Plojimai)
16:30
Obviously, I'm having a fabulous life, so --
410
978771
2319
Atrodo, jog gyvenu pasakišką gyvenimą,
16:33
(Laughter) --
411
981090
1428
(Juokas)
16:34
the question is, what does all of this mean for you?
412
982518
2628
bet paklausite, ką visa tai reiškia jums?
16:37
Well, as it turns out, there is an algorithm for love.
413
985146
3848
Na, paaiškėjo, jog egzistuoja algoritmas meilei.
16:40
It's just not the ones that we're being presented with online.
414
988994
3696
Tik jo nerasite internete.
16:44
In fact, it's something that you write yourself.
415
992690
2236
Iš tiesų, jį turite parašyti patys.
16:46
So whether you're looking for a husband or a wife
416
994926
2251
Taigi, nesvarbu, ar ieškote vyro, žmonos,
16:49
or you're trying to find your passion
417
997177
2062
savo pašaukimo
16:51
or you're trying to start a business,
418
999239
1474
ar pradedate verslą –
16:52
all you have to really do is figure out your own framework
419
1000713
3057
jūs turite tik išsiaiškinti savo asmeninę sistemą,
16:55
and play by your own rules,
420
1003770
1917
žaisti pagal savo taisykles
16:57
and feel free to be as picky as you want.
421
1005687
2640
ir būti kiek tik norite išrankūs.
17:00
Well, on my wedding day,
422
1008327
1460
Savo vestuvių dieną,
17:01
I had a conversation again with my grandmother,
423
1009787
1906
vėl šnekejau su senele ir ji pasakė:
17:03
and she said, "All right, maybe I was wrong.
424
1011693
2797
„Na, gerai, galbūt aš buvau neteisi.
17:06
It looks like you did come up with
425
1014490
1283
Atrodo, kad sugalvojai
17:07
a really, really great system.
426
1015773
2016
labai gerą sistemą.
17:09
Now, your matzoh balls.
427
1017789
2935
Bet tavo macų kukuliai
17:12
They should be fluffy, not hard."
428
1020724
3131
turi būti purūs, o ne kieti.“
17:15
And I'll take her advice on that.
429
1023855
1552
Šio patarimo aš paklausysiu.
17:17
(Applause)
430
1025407
4602
(Plojimai)
ABOUT THE SPEAKER
Amy Webb - Founder and CEO, Future Today InstituteAmy Webb is a futurist and founder of the Future Today Institute, and is the award-winning author of three books, including “Data: A Love Story” and “The Signals Are Talking: Why Today’s Fringe Is Tomorrow’s Mainstream.”
Why you should listen
Amy Webb uses data to understand the present and future of humanity, a practice she first developed as a journalist for the Wall Street Journal and Newsweek and has continued as a futurist. She is the head of the Future Today Institute, which researches collisions between technology, society and business — and maps scenarios that are on the horizon. She was named to the Thinkers50 Radar list of the 30 management thinkers most likely to shape the future of how organizations are managed and led.
Webb is on the adjunct faculty at the NYU Stern School of Business, where she teaches a popular MBA-level course on futures forecasting. She is the author of The Signals Are Talking, Why Today’s Fringe Is Tomorrow’s Mainstream, which has become the standard text on futures forecasting and explains how to predict and manage technological change. Her book Data: A Love Story tells the tale of how she gamed the online dating system to figure out how to find the love of her life.
Amy Webb | Speaker | TED.com