大数据人官方⑤群

大数据人|中国大数据第一社区

 找回密码
 注册会员

扫一扫,访问微社区

【深度】麻省理工告诉我们男女配对的真相!

2015-12-29 16:01| 发布者: admin| 查看: 1313| 评论: 0|原作者: Dan Ariely

摘要: 该实验出自麻省理工学院著名经济学家Dan Ariely的《The Upside of Irrationality》。其结果很有趣,也在我们的生活中尤为常见。Part 1. 实验人员找来100位正值青春年华的大学生。男女各半。然后制作了100张卡片,卡 ...

该实验出自麻省理工学院著名经济学家Dan Ariely的《The Upside of Irrationality》。其结果很有趣,也在我们的生活中尤为常见。


Part 1.


实验人员找来100位正值青春年华的大学生。男女各半。然后制作了100张卡片,卡片上写了从1到100总共一百个数字。


单数的50张卡片给男生,双数的50张卡片给女生。但他们并不知道卡片上写的是什么数字。


工作人员将卡片拆封,然后贴在该大学生的背后。


实验规则:


1. 男女共100人,男的单数编号,女的双数。


2. 编号为1~100,但他们不知道数字最大的是100,最小的是1。


3. 编号贴在背后,自己只能看见别人的编号。


4. 大家可以说任何话,但不能把对方的编号告诉对方。


5. 实验要求:大家去找一个异性配对,只要两人加起来的数字越大,得到的奖品越高,奖金归他们所有。


6. 配对时间有限。


大家猜猜会怎么着?


这个实验设置很简单,就是要男女都能找到适合自己的异性,争取能凑到最大的总和。


实验是有奖金的,奖金金额为编号总和翻10倍。比如,83号男生找到了74号女生配对,那么两人可以获得(83+74)*10=1570美元的奖金。但如果2号女生找到了3号男生配对,那么两人只能拿到50美元了。


Part 2.


实验开始:


由于大家都不知道自己背后的数字,因此首先就是观察别人,很快分数高的男生和女生很快被大家找出来了。


例如,99号男生和100号女生。


这两人身边围了一大群人,大家都想说服他们和自己配成一对。


“来跟我一起嘛!我会给你幸福的!”


“我们简直天作之合啊!”


是的,有些人天生就自带“女神”/“男神”光环……谁都想和最好的“女神”/“男神”配对。


但人类的一夫一妻制决定了,人不可能同时和N个人配对,因此他们(高分者)变得非常挑剔,他们虽然不知道自己的分数具体是多少,但他们知道一定是比普通人的要高。


为什么?看看围在自己身边的狂蜂浪蝶就知道了,从这些追求者们殷切的眼神中就能够看出来。


自小是女神的人为什么被外界看起来更加“高贵冷艳傲慢”,是因为从小到大她们都有太多乱七八糟的浪蜂浪蝶扑过来了。追求者太多,哪有时间去一一好口相向?只能高冷艳一点把不合格的拒之门外才是最佳策略。


那些碰壁的追求者迫于无奈只能退而求其次,原本给自己的目标是一定要找90+的人配对,慢慢的发现80+也可以了,甚至70+或者60+也凑合着过了。


但那些数字太小的人就很悲催了,他们到处碰壁,到处被拒,被嫌弃。


据一位学生事后表示,在参加了这场游戏之后,他对人生的理解都有了不同……因为他在短短几小时里就感受到了人间的冷暖——他们背后的数字太小了(基本都是个位数),要找一个愿意配对的人简直是难上加难。


最后他们想出来的办法无外乎两条路:


一个是大家自己找个差不多的凑合凑合算了,比如5 号和6 号俩人配成一对,虽然奖金只有110美元,那也好过没有。


二是和对方商量,如果你愿意和我配对,那么拿到奖金的时候就不是对半分,我愿意给你更多,比如三七分或四六分等等,或者事后再请你吃饭,虽然请客吃饭花的钱肯定多过奖金数额,但是找不到人配对实在是太没面子了。


(这个在现实中就有交易婚姻:交易条件包括房子、财产、其他物质不等、代际婚姻、假婚姻等)


经过了漫长的配对过程,眼看时间就要到了,还有少数人没有成功配对,这些人没办法了,只能赶紧的草草找人完成任务。因为单身一人的话是拿不到奖金的……


最后的倒数阶段,没有配对的都胡乱找了个人。当然也有坚持不配对,单身结束游戏的大学生。


实验结束。


Part 3.


心理学家发现,绝大多数人的配对对象其背后的数字都非常接近自己的数字,换言之中国古人说的“门当户对”还是很有道理的。


比如55号男生,他的对象有80%的可能性是50-60之间的女生,俩人数字相差20以上的情况非常罕见。


你们猜100号的女生的配对对象是谁?


好玩的是,100号女生的配对对象竟然不是99号男,也不是97 或95,竟然是73号男生,两人相差了27!为什么会相差这么多?


原来100 号女生被众多的追求者冲昏了头,她采取的策略是“捂盘惜售”(因为她并不知道100是最大值,也不知道自己就是100号),她还在等待更大数字的男人,等到大家都配对完毕,她终于开始慌了。于是她在剩下的男生里找了一个数字最大的,就是那位73号幸运儿。她最后也尝试过去找90+的男生,但是人家都已经有女伴了,让他们抛弃现有的女伴跟她配对并不现实,何况已经配对了他们不会为了这点钱而损自己名声。


从中我们还可以总结出很多经验:


1、因为人太多地方太小,你并不可能跑去看每个人背后的数字。(空间,圈子,地域限制)


2、你只要看谁边上围着的人多,谁就是数字较大的人,而那些身边孤苦伶仃门可罗雀的人,肯定是数字小的,通过这个方法你可以立刻筛选出目标对象。(多数决择,光环效应)


3、小数字的人追求大数字的人一般都很辛苦,因为要大数字的人接受小数字的人总不是那么甘心,因此追求方要付出更大的努力才行,但更大的可能是你再怎么努力,对方也不理你。(女神与屌丝)


这场心理学实验完全就是人类恋爱行为的实验简化版。


Part 4.


我们每个人在遇到一个异性的时候,出于本能的就会开始评价对方的价值,这完全是下意识的。但人类的价值非常难评估,没有谁会把数字贴在自己的背后,人们还往往会故意夸大自己的价值。至于夸大的手段、浮夸的工具各种各样。


我们在生活中所遇到的人也远远超过了100 个,我们面临的是一个更加复杂的环境,这让我们做出决定的难度成倍增加。正因为选择的难度很大,因此人类进化出了一些很简单的指标。比如,我们更倾向于基于别人的判断来决定自己的判断。


实验让我们知道,如果爱情是一场精确的匹配游戏,最最重要的是你自身的价值有多高(即背后的数字大小),而你采取什么办法去恋爱可能都是次要的。但和这个实验有个很重要的不同就是:人类社会实在太复杂了,一个人的价值并不是那么容易就能体现出来的。而且我们很难去判别一个人的价值。


还有一点就是,我们每个人眼中的价值标准都不一样,所以我们可以看到这么多元的爱情。张生与崔莺莺,白瑞德与郝思嘉,罗密欧与朱丽叶……这些故事代代传颂,足以证实每个年代都有在世人看来“不可能”的爱情正在发生。


这里的世人是谁?就是那些“大多数人”。是你的邻居三姑八姨婆九舅舅隔壁学校的同学,甚至是你的父母。


这个社会的风潮是由这些“大多数人”去决定的,所以当你看到社会的价值倾向时,你看到的就是大多数人的标准。但大多数人的就一定是正确的吗?他们也许都不自知该用什么样的标准来对待爱情。


人云亦云是他们大多数人“发表意见”的最佳策略。对某些邻居三姑八姨婆来说,婚姻就是一桩买卖,女人是有折旧率的,所以越早嫁出去越好;男人的选择是对女人选择租赁而非购买……


其实,作为理性的经济人,这可能没错。婚姻本质就是一种利益交换,就像经济学里所有东西都可以量化,用等额的货币来取代。但是我们都是有感情有弱点的动物。婚姻的神奇在于,这种利益交换有时候是不对等的,而让它不对等的原因,是我们所说的变量。


这个变量叫“感情”。


一个教经济学的老头,曾经给学生说过爱情的经济学:


“姑娘,有一天一个百万富翁向你求婚,他愿意给你一切,这本来是一件非常美好的事情。算一下,你以为自己赚了一百万。但同时又有一个千万富翁看上你了,那么你与百万富翁结婚的机会成本就是一千万。也就是说,如果你嫁给了百万富翁,那么你会亏损九百万。”


这是经济学。


“我非常庆幸,我的太太经济学没有学好,那时候她非常漂亮我却没有钱,但她还是嫁给我了。”


这是爱情。


至于你,是被这些思潮所裹挟,还是有自己的爱情观,完全取决于你。

本文转载自网络,版权归原作者所有


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

最新评论

关闭

站长推荐上一条 /2 下一条


id="mn_portal" >首页Portalid="mn_P18" onmouseover="navShow('P18')">应用id="mn_P15" onmouseover="navShow('P15')">技术id="mn_P37" onmouseover="showMenu({'ctrlid':this.id,'ctrlclass':'hover','duration':2})">前沿id="mn_P36" onmouseover="navShow('P36')">宝箱id="mn_P61" onmouseover="showMenu({'ctrlid':this.id,'ctrlclass':'hover','duration':2})">专栏id="mn_P65" >企业id="mn_forum_2" >社区BBSid="mn_Nd633" >导航id="mn_Nbe89" >通讯录id="mn_N4033" >赞+1 折叠导航 关注微信 关注微博 关注我们

QQ|广告服务|关于我们|鄂ICP备14012176号-2|Archiver|手机版|小黑屋|大数据人    

GMT+8, 2017-11-24 19:22 , Processed in 0.479446 second(s), 23 queries .

Powered by 小雄! X3.2

© 2014-2016 bigdataer Inc.

返回顶部