ВЕРОЯТНОСТЬ СОВПАДЕНИЯ «ИДЕАЛЬНОЙ ПАРЫ» В ПРИЛОЖЕНИЯХ ДЛЯ ЗНАКОМСТВ

THE PROBABILITY OF FINDING THE "PERFECT MATCH" ON DATING APPS

Khvatsiuk Dzmitry Andreevich

Student, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Republic of Belarus, Minsk

Polezhaev Artem Victorovich

Student Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Republic of Belarus, Minsk

Fedosyuk Lyudmila Petrovna

Scientific supervisor,  Senior lecturer at the Department of Economics Computer Science, Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics, Republic of Belarus, Minsk

Аннотация. В работе рассматривается вероятность совпадения «идеальной пары» в современных приложениях для знакомств. С позиции теории вероятностей и математической статистики (ТВиМС) процесс взаимного выбора пользователей моделируется как взаимодействие зависимых случайных событий. Проведено имитационное моделирование на выборке из 1000 виртуальных пользователей приложения Mamba.ru. Выявлено, что вероятность совпадения составляет в среднем 4–7% и существенно зависит от активности пользователя и степени совпадения интересов. Применение вероятностных моделей позволяет оценивать эффективность алгоритмов подбора и оптимизировать процесс поиска партнёров в онлайн-среде.

Abstract. This paper examines the probability of finding an "ideal match" in modern dating apps. Using the theory of probability and mathematical statistics (TPMS), the process of mutual user selection is modeled as the interaction of dependent random events. Simulation modeling was conducted on a sample of 1,000 virtual users of the Mamba.ru app. It was found that the probability of matching averages 4–7% and significantly depends on user activity and the degree of shared interests. The use of probabilistic models allows us to evaluate the effectiveness of matching algorithms and optimize the process of finding partners in the online environment.

Ключевые слова: онлайн-знакомства, вероятность совпадения, теория вероятностей, математическая статистика, моделирование, Mamba.ru, идеальная пара, имитационный эксперимент, зависимые события, распределение Пуассона.

Keywords: Online dating, match probability, probability theory, mathematical statistics, modeling, Mamba.ru, ideal couple, simulation experiment, dependent events, Poisson distribution.

Современные цифровые технологии радикально изменили способы человеческого взаимодействия. Если ещё 20 лет назад знакомство чаще всего происходило в офлайн-среде, то сегодня ключевую роль в формировании новых отношений играют онлайн-платформы и мобильные приложения. Среди них особенно выделяются сервисы знакомств, такие как Mamba, Tinder, Badoo и другие. Каждый из них использует свои собственные алгоритмы подбора партнёров, основанные на вероятностных моделях, машинном обучении и анализе больших данных.

С точки зрения теории вероятностей и математической статистики (ТВиМС), процесс поиска партнёра в приложении можно рассматривать как серию независимых случайных событий, результат которых — совпадение или отсутствие совпадения. Однако в реальной жизни эти события взаимосвязаны, что делает задачу моделирования особенно интересной. В данной работе рассматривается вероятность совпадения «идеальной пары» — двух пользователей, которые не только взаимно проявили интерес, но и обладают высокой совместимостью по ряду признаков.

Основой анализа служат базовые принципы теории вероятностей. Пусть событие A обозначает, что пользователь 1 ставит лайк пользователю 2, а событие B — что пользователь 2 ставит лайк пользователю 1. Тогда вероятность совпадения определяется как пересечение двух событий:

P(A ∩ B)=P(A) * P(B) при независимости A и B.

На практике события зависимы, поскольку привлекательные или активные пользователи имеют большую вероятность получить взаимный лайк. Эту зависимость можно учесть с помощью коэффициента корреляции r. В таком случае вероятность взаимного совпадения можно представить как:

 P(A ∩ B) = P(A) * P(B) + r * √(P(A) * (1−P(A)) * P(B) * (1−P(B))).

Если r > 0, взаимная симпатия более вероятна, чем при случайном распределении лайков. Таким образом, теория вероятностей позволяет формализовать понятие 'взаимной привлекательности'.

Для оценки вероятности совпадения проведено имитационное моделирование на выборке из 1000 виртуальных пользователей, основанное на данных реального приложения Mamba.ru. Каждому пользователю были присвоены характеристики: возраст, пол, интересы, активность (среднее количество действий в день) и вероятность лайка, зависящая от совпадения интересов и уровня активности.

Вероятность лайка для пользователя I вычислялась как:

P_i = 0.1 + 0.3 * S_i + 0.2 * A_i,

где S_i — коэффициент схожести интересов (от 0 до 1), A_i — нормированная активность. Таким образом, вероятность совпадения между пользователями i и j равна:

P_match(i,j) = P_i * P_j.

После проведения 10 000 симуляций для пар случайных пользователей были получены следующие результаты:

Таблица 1.

Вероятности совпадений по группам пользователей

Наибольшая вероятность совпадения наблюдается среди молодых пользователей (до 25 лет), что объясняется более высокой активностью и частотой лайков. Кроме того, была зафиксирована зависимость между количеством общих интересов и вероятностью совпадения: при схожести более чем на 70% вероятность взаимного лайка возрастала в 2,5 раза. Это подтверждает гипотезу о том, что параметры совместимости существенно влияют на исход взаимодействия. Анализ распределения количества совпадений среди пользователей показал, что оно близко к распределению Пуассона с λ ≈ 4. Это значит, что в среднем на одного активного пользователя приходится около четырёх совпадений за определённый период. При этом распределение вероятности взаимных лайков можно аппроксимировать биномиальным законом, где число испытаний соответствует количеству просмотренных анкет, а вероятность успеха — средней вероятности лайка. Такая модель позволяет оценить не только вероятность одного совпадения, но и вероятность того, что пользователь найдёт хотя бы одного подходящего партнёра за определённое количество взаимодействий. Проведённый анализ показал, что вероятность совпадения «идеальной пары» в онлайн-приложениях составляет порядка 4–7%, что согласуется с эмпирическими данными платформ знакомств. Использование аппарата ТВиМС позволяет не только количественно описать процесс поиска партнёра, но и оптимизировать алгоритмы подбора, повышая вероятность успешных совпадений. Имитационное моделирование подтвердило зависимость вероятности совпадений от активности и совпадения интересов. Таким образом, математические методы могут служить мощным инструментом анализа человеческих взаимодействий в цифровой среде.