La matematica dell’amore: quante probabilità abbiamo di incontrare l’anima gemella?

Peter Backus ha pubblicato un articolo che si proponeva di applicare l’equazione di Drake alla probabilità di fidanzarsi a Londra - Psicologia

ID Articolo: 116519 - Pubblicato il: 28 dicembre 2015
La matematica dell’amore: quante probabilità abbiamo di incontrare l’anima gemella?
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Nel 2010 Peter Backus, accademico dell’Università di Warwick, ha pubblicato “Why I don’t have a girlfriend”, un articolo scientifico che si proponeva di applicare l’equazione di Drake alla probabilità di fidanzarsi a Londra, stimata da lui in una sola possibilità su 285mila.

Fin da bambini impariamo a fare una distinzione di base tra le materie umanistiche e quelle scientifiche, e presto impariamo a posizionare le questioni affettive tra le prime e la matematica tra le seconde. Ma se ci pensiamo, parte della matematica tratta di incognite, e cosa c’è di più incognito delle questioni di cuore? In realtà, colpo di scena, sembra ci possa essere un felice matrimonio tra il matrimonio, appunto, e la scienza delle probabilità. Nel 2010 Peter Backus, accademico dell’Università di Warwick, ha pubblicato “Why I don’t have a girlfriend”, un articolo scientifico che si proponeva di applicare l’equazione di Drake alla probabilità di fidanzarsi a Londra, stimata da lui in una sola possibilità su 285mila. Niente di entusiasmante, insomma.

Ma facciamo un passo indietro. L’equazione in ballo è stata ipotizzata e scritta nel 1961 dall’astronomo Frank Drake, per calcolare quante civiltà esistessero nella nostra galassia. Backus, che nel 2010 celebrava 3 anni di status di single, ha utilizzato questa equazione per prevedere quante donne potesse incontrare a Londra che avessero le caratteristiche da lui richieste in termini di età, livello di istruzione e aspetto fisico. Purtroppo, ha in seguito concluso che ci fossero solo 26 donne in tutto il Regno Unito che soddisfacessero i requisiti richiesti, candidandosi quindi come potenziali fidanzate. Concludeva Bakus alla fine del suo articolo

Quindi c’è una probabilità dello 0,00034% che facendo serata a Londra io incontri una di queste donne.

Messaggio pubblicitario Guardiamo più da vicino questa equazione. Nella sua versione “romantica”, Bakus ha calcolato il numero di potenziali fidanzate considerando parametri come la crescita della popolazione nell’anno precedente, la percentuale di donne sulla popolazione generale, la percentuale delle donne che vivevano a Londra, la percentuale di donne di Londra con un’età congruente con la propria, tra queste, la percentuale di quelle con un livello di istruzione appropriato e su queste infine le donne che avevano anche le caratteristiche fisiche preferite da Bakus.

Capite da voi che se dobbiamo pensare di avere una possibilità su 285mila di incontrare una persona adeguata per noi secondo i criteri considerati, viene voglia di lasciar perdere.
Ma la speranza è l’ultima a morire, e ci viene in soccorso un altro algoritmo matematico: quello di Gale-Shapley, conosciuto anche come “il problema del matrimonio stabile”. Innanzi tutto parliamo di cose serie, visto che Shapley ha vinto il Nobel per l’economia nel 2012 (insieme a Alvin Roth) per il contributo alla teoria delle allocazioni stabili. Qualche tempo dopo, lo stesso Shapley ha creato con David Gale un algoritmo che aiuta a stabilire una corrispondenza di coppia.

Cercando di renderla semplice, nel suo libro “La matematica dell’amore” Hannah Fry, docente all’UCL Centre for Advanced Spatial Analysis di Londra, esemplifica la cosa così. Mettiamo che a una festa ci siano 3 ragazzi e 3 ragazze, e che siano tutti piuttosto tradizionalisti; a questo punto, il primo ragazzo si farà avanti con la ragazza preferita tra le 3, e si troverà davanti alla possibilità di essere corrisposto o rifiutato. Nella prima opzione, avrà di fianco la miglior partner a disposizione, mentre nel secondo caso proverà a invitare la seconda scelta. Di nuovo, in caso di esito positivo avrà di fianco la miglior partner possibile tra quelle rimaste (escludendo quindi la prima scelta, per indisponibilità), mentre in caso di esito negativo potrà farsi avanti con la terza. A questo punto indicativamente cosa succederà? Dando per certo che alla fine della serata tutte le persone saranno accoppiate, succederà che tutti gli uomini (che si saranno fatti avanti) avranno accanto la partner migliore a loro disposizione, mentre le donne finiranno con il “meno peggio” tra i partner che si sono proposti. E il fattore che a quanto pare fa la differenza è proprio il livello di attività (o passività) nel processo di scelta.

Messaggio pubblicitario Mentre gli uomini del nostro esempio si spendono da subito per arrivare alla loro “condizione migliore” (la ragazza adocchiata da subito), le donne restano in un’attesa passiva e, detta brutalmente, “raccolgono quello che rimane”. Se spostiamo lo stesso ragionamento sulle accoppiate lavoratori-posti di lavoro, vediamo come allo stesso modo sia più utile per le aziende cercare attivamente dei candidati. Se un’azienda seleziona tra i candidati che hanno inviato CV, questa sceglierà il candidato che riterrà migliore, ma solo tra quelli che si sono mostrati interessati. Se invece l’azienda decide di cercare attivamente una figura, potrà scegliere il migliore (per le sue esigenze) tra tutte le persone disponibili, nel rischio di un rifiuto da parte sua ma dando una possibilità al “matrimonio ottimale”.

In sintesi, quello che emerge accostando la matematica all’amore sembra essere un unico consiglio: buttatevi. A quanto pare, restare in attesa che qualcosa accada o che l’amore della vostra vita bussi alla porta non sembra aiutare, mentre rischiare i due di picche e farsi avanti scegliendo per primi il potenziale partner premia di più. La fortuna aiuta gli audaci, insomma. E ha premiato il nostro Backus, che nel 2012 ha incontrato Rose, la sua donna su 285mila (speriamo per lui), convolando a nozze nel 2013. Fortuna? Possibile, ma ricordiamoci che alla fortuna si deve quantomeno dare (attivamente) una possibilità.

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  • Fry, H. (2015). The Mathematics of Love: Patterns, Proofs and the Search for the Ultimate Equation. Simon & Schuster/ TED.
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