Найти в Дзене
#PsySocNet

Предыстория

Немного предыстории. Почти десять лет назад мы плотно разбирались с тем, как торговать на бирже, и делали роботов для торговли. Идея была не в том, чтобы торговать «чисто математикой», как это обычно делают. У нас появилась мысль: взять статистику поведения людей в тех или иных ситуациях — в зависимости от рынка. Потому что торговля всё равно, по сути, ведётся людьми. Значит, нужно пытаться предугадать поведение людей, а не «рынка как такового». Спойлер: это действительно работало — когда мир живёт в более-менее стабильном состоянии, без резких всплесков. В противном случае нужно переходить на ручной режим. Но сейчас не об этом 🙂 Параллельно родилась мысль: если статистическим образом можно предсказывать поведение людей на рынке, то, в принципе, можно предсказать и поведение людей друг с другом. Мы уже тогда неплохо разбирались в психологии и в поведении, и у нас появилась гипотеза: если собрать достаточную статистику того, как одни люди общаются с другими, насколько им это нравится и
Оглавление

Немного предыстории. Почти десять лет назад мы плотно разбирались с тем, как торговать на бирже, и делали роботов для торговли.

Идея была не в том, чтобы торговать «чисто математикой», как это обычно делают. У нас появилась мысль: взять статистику поведения людей в тех или иных ситуациях — в зависимости от рынка. Потому что торговля всё равно, по сути, ведётся людьми. Значит, нужно пытаться предугадать поведение людей, а не «рынка как такового».

Спойлер: это действительно работало — когда мир живёт в более-менее стабильном состоянии, без резких всплесков. В противном случае нужно переходить на ручной режим. Но сейчас не об этом 🙂

Откуда выросла идея проекта

Параллельно родилась мысль: если статистическим образом можно предсказывать поведение людей на рынке, то, в принципе, можно предсказать и поведение людей друг с другом.

Мы уже тогда неплохо разбирались в психологии и в поведении, и у нас появилась гипотеза:

если собрать достаточную статистику того, как одни люди общаются с другими, насколько им это нравится или не нравится, то можно будет предсказывать, насколько комфортно будут общаться незнакомые люди.

Нам нужно было на чём-то базироваться. Мы решили взять то, что для человека относительно неизменно — независимо от возраста. И тестировать гипотезу мы начали с темперамента.

Гипотеза в простых словах

Если мы знаем темперамент одного человека, знаем темперамент другого человека, и при этом имеем достаточную статистическую базу того, как эти темпераменты взаимодействуют, то мы сможем предсказать, насколько незнакомым людям будет комфортно друг с другом общаться.

Сразу поясню, что такое «комфортность» в нашем понимании: по‑бытовому. То есть не про «высокие смыслы», а про то, что люди не кричат друг на друга, общаются бесконфликтно, динамика общения приятная.

Умозрительно это выглядело примерно так:

  • экстраверт с экстравертом, скорее всего, нормально — одинаковая динамика и скорость общения;
  • интроверт с интровертом тоже, но динамика совсем другая;
  • экстраверт с интровертом — часто нормально, потому что экстраверт «тащит» общение;
  • а вот интроверту с экстравертом нередко некомфортно: быстрее, давяще, суетливо — это выход из зоны комфорта.

Но деление на два типа было, конечно, слишком грубое. Мы пошли глубже.

На чём мы построили эксперимент

Мы взяли классическую тему темпераментов: холерик, сангвиник, флегматик, меланхолик — и, как основу, тест Айзенка. Он много десятилетий показывает свою актуальность, плюс он был адаптирован под российские реалии — и это дало нам базу, чтобы начать.

Важно ещё и то, что тест выдаёт цифровые значения. Это позволяло перевести всё в онлайн‑режим и в формулы.

У Айзенка получается сетка 28×28, то есть 784 возможных сочетания (по факту — «700 с лишним») 🎯

В итоге мы это сжали до сетки 7×7 — чтобы было проще работать на первом этапе.

Как мы собирали данные

Мы собрали базу из 880 людей, которые дали в общей сложности 1600+ оценок.

-2

Логика была такая: мы просим человека пройти тестирование и дать ссылку на товарища, с которым ему комфортно общаться. Не лучший друг, не супруг(а), не родственник — а именно просто человек, с которым:

  • не ругаются,
  • комфортно учиться/работать,
  • нормально взаимодействовать.

Так мы получали пару темпераментов и их субъективные взаимные оценки.

Почему нас не смущала субъективность? Потому что именно она нас и интересовала.

Да, каждый человек — со своим бэкграундом, воспитанием и условиями. Но когда мы переходим на уровень больших данных (порядка тысячи наблюдений), индивидуальные отличия сглаживаются и превращаются в статистику.

Маркетологи и рекламщики не дадут соврать: в магазинах продукты, цены и маршрут устроены не случайно — это тоже результат наблюдений за тысячами людей. Мы, по сути, пошли тем же путём: спросили людей не «про темпераменты», а с кем им хорошо — а темпераменты уже восстановили через тест.

Отдельный момент: по негативным оценкам данных было мало — люди чаще приводили тех, с кем им приятно. Но методом исключения мы всё равно видели картину: если между темпераментами мало позитивных оценок, то общение, скорее всего, «ну так себе». А если позитивных оценок много, то можно предположить, что и у незнакомых людей со схожими темпераментами общение будет приятным.

-3

Проверка: слепые тесты

После сбора статистики, построения алгоритма и аналитики мы провели три слепых теста.

В каждом участвовало по 30 человек. Они не знали друг друга. Каждому выдали бейджик с номером и целью: за 6–8 часов пообщаться с каждым человеком в помещении.

Эксперимент проводился в комфортных условиях: домашняя обстановка, чай, кофе, закуски. Это не «экстрим», и да — в экстремальных условиях взаимодействие может быть другим. Но нам нужно было подтвердить саму гипотезу — возможность прогнозов.

И наша система показала точность более 91%

Это, как вы понимаете, уже сильно выше случайности.

И ещё важное: некоторые участники до сих пор общаются, стали лучшими друзьями и искренне благодарны нам за то, что мы дали возможность поучаствовать в этом исследовании 🤝

-4

Что дальше

Таким образом, гипотеза была подтверждена. И сейчас у нас есть возможность реализовать это уже в полном масштабе.

Почему мы не сделали этого раньше? Там много факторов — об этом стоит говорить отдельно, и, может быть, когда-нибудь мы затронем эту тему.

А сейчас главное — сосредоточиться на том, что именно мы хотим сделать и как мы это сделаем 🚀

Ваши Серг Григорьев & Анна Моисеева