【大數據下的人類行為】網路時代所帶出的真相,交友網站的大祕密!

blind date

【我們為什麼選這本書】

生活大小事其實都可用數據來分析、統計,就連男女交友網站也能夠從樣本數以及巨量數據資料中窺視一二,這是比問卷調查更來的真實的行為反應,畢竟人們是依照自己的想法喜好來推動行為的決策,每個數據都各自有話要說,為我們展示人類的行為、看到整體人性。(責任編輯:辜秋兒)

在微網誌平台 Tumblr 上,有個知名的「來自地獄的客戶」(Clients from Hell),任何人都可以上這個微網誌,抱怨自己在服 務業碰上的恐怖故事。上面有各種愚蠢無知的故事,而且每幾個小時就有新貼文。像下面就是一則典型貼文,出自一位平面設計師:

客    戶:這張圖片可以加標題嗎?

設計師:可是已經有圖片說明了。

客    戶:加上去的話,讀者沒看到說明也能看標題啊。

設計師:可是,平常哪會要同一張照片又有標題又有圖說呢?

客    戶:是也有道理啦,不然把圖說那裡加個標題好了。

目前我在這個微網誌上看到最愛的一句客戶金句是:「我不喜歡這張圖片的恐龍,看起來實在太假了。不能換張真的恐龍照片嗎?」雖然在這個部落格貼文的人主要是平面設計師,但看到這裡如此人氣滿滿,可見有個舉世皆同的真理:大家都討厭自己的客戶。

當然這裡講的不是特定對象,而是整體來說,客戶就像一群暴民,該小心以對。如果有哪個人告訴你沒這回事,不管他是街角賣杯子蛋糕的老闆,或是董事會裡的執行長,絕對是在說謊。

我們之所以這麼討厭客戶,部分原因也在於那些「xx 永遠是對 的」說法;沒有誰真的喜歡看到別人有那麼大的權力。然而,造成這些無奈的最大原因,在於大家不瞭解、也說不出自己的實際 需求。正如賈伯斯所言:「在你秀給他們看之前,消費者根本不 知道自己想要什麼。」但他沒說的是,特別是在高科技產業,要「秀給他們看」基本上就像在沙灘上蒙眼劈西瓜,只不過叫著要你往左或往右的人,大概有幾百萬人。

如果不知道客戶喜歡車子有什麼配備、網站介面該長怎樣,這些問題可以交給商學院或設計工作室來解決,而人「不懂自己的心」這件事。在社會科學領域,早就知道人類會說一套做一套,不足為奇,但數據所顯現出來的人類行為,透過這個難得的機會,是能看到人連實際做事都能有兩套。而會出現這種情況,則是因為人類也不知道他們究竟想要的是什麼。

二○一三年一月十五日,OkCupid 宣布當天是「愛情盲目日」,暫時移除了網站上的所有大頭照,為期數小時。當時除了 想來點新鮮的,也是要為我們同時推出的另一項服務打廣告。系統師在早上九點準時讓計畫開始:

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可以看到整個對話量簡直跌入絕望的深淵,這可不是天天見 得到!當時  OkCupid 想推動的新服務是一項行動應用程式,叫做「瘋狂盲目約會」(Crazy Blind Date, CBD),只要在手機螢幕上 按幾下,系統就會幫你和人配對,並安排近期內在附近的地點雙 方見個面。應用程式的介面只讓雙方決定是否 同意,而在正式見面之 前,並沒有任何能夠直 接聯絡的管道。你能得 到關於對方的唯一資 訊,就是對方的姓,還 有像下面這樣一個經過 打亂重組的縮圖。總之,到現場碰運氣就是了。

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因為有了這些勇猛無畏的試用者,咱們這個應用程式也為世界留下了一套絕世罕有的資料集。CBD 不只知道會員 A 和會員 B 實際見了面,還能知道他們對彼此的意見。每次約會之後, CBD 就會像是個愛管閒事的室友一樣去詢問結果如何。

由於大部分的 CBD 使用者也都有 OkCupid 帳戶,於是我們能將這些資料與各種人口背景資訊交叉參照。忽然之間,我們就有了真人互動的紀錄,能與手中龐大的數位互動資料互相結合。

而把這兩個 資料來源合併之後,就有了一項了不起的新發現:兩個人的長相,對於約會是否會成功幾乎沒有任何影響。不管哪個人比較好看、好看多少(就算一個好看到爆表、一個是醜到跌倒也一 樣),大家會給約會正面評價的機率都維持在一定的水準。

外表,真的並不重要。這項由真正約會所取得的資料,把過去十年間,經營交友網站的所有概念一夕推翻。

交友網站的目的就是要提供各種工具和資訊,讓人達成各種單身能做的事,像是上床、約會、找伴、結婚之類。網站清楚列出諸如身高、政治觀點、照片、文字等等內容,分類簡單,搜尋 容易,希望有助於用戶下判斷,滿足願望。然而,雖然像這樣挑三撿四、品頭論足可能確實很有趣,但在我看來,也可能對尋求真愛幫了倒忙。人們會從我們提供的資訊做出選擇,但這只是因為他們可以這麼做,卻不見得真的就該這麼做。

不禁令人聯想到,想必有很多人會因為某些預設的條件就被拒於千里之外,但這些條件到了真實生活很可能根本不重要。進一步來說,會不會網路就像改變了許多其他事情一樣,也使得愛情變得有所不同?也許這想法聽起來很潑冷水,在網路上, 你一定可以找到自己「想要」的東西,但講到你真正「需要」的東西,可就難找得多了

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(本文書摘內容摘錄自《我們是誰?大數據下的人類行為觀察》,由合作夥伴 馬可孛羅文化 授權轉載,並同意 TechOrange 編輯導讀與修訂標題。圖片來源: 馬可孛羅文化

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