Experiment Libimseti
24. 3. 2009
Experiment Libimseti – aneb nezávislý výzkum pozemšťanů 21 století
Změř všechno, co se změřit dá a co se změřit nedá, učiň změřitelným
Galileo Galilei
Říká se, že jsem zvídavá vědecká povaha, co všechno ráda měří. Jedno dne mě napadl, myslím celkem zajímavý experiment – nechat dokonale nestranný počítač podívat se na současnou populaci a zeptat se co si o nás objektivně myslí.
Na serveru www.líbimseti.cz je obsažena obrovská databáze dat o vzájemném hodnocení tisíců a tisíců lidí, spousty jejich osobních i dalších informací. Pomocí určitých statistických metod (korelace, faktorová analýza, klastrová analýza…) bychom mohli využít obrovské množství volně dostupných dat, k vcelku hodnotnému vědeckému výzkumu spadajícím na okraj mezi sociologii a psychologii. Pokud bychom se vyhnuli pro výzkum nedůležitých, choulostivých osobních informací jako je jméno, adresa nebo rodné číslo (právní otázka), mohli bychom zjistit odpovědi na celou řadu zajímavých otázek jako:
Jak ovlivňuje postava nebo barva vlasů skóre jak nás budou ostatní hodnotit?
V čem se nejpodstatněji liší hodnocení mužů a žen?
Jaké charakteristické skupiny či shluky vlastností se při seznamování samovolně vytvářejí?
Jaké jsounaše šance seznámit se, pokud jsme takoví nebo makoví? A jistě i mnoho dalšího.
Jelikož se majitelé serveru neobtěžovali reagovat na můj mail s geniálním nápadem a poskytnout mi potřebná data, nezbylo mi než improvizovat. Využil jsem svůj talent a naprogramoval robota, který přes noc sesbíral informace z desítek náhodných profilů. Sesbíraná data jsem ho pak nechal statisticky vyhodnotit a podíval se, co si o nás lidičkách někdo nestranný myslí. Zajímají vás předběžné výsledky tohoto v pravdě šíleného experimentu doktora Argonštajna?
Ukázalo se že, muži jsou oproti ženám výraz
ně vyšší postavy, váží více kilogramů, bývají méně obézní a mají častěji sportovní postavu. Méně výrazně pak také vyšlo, že jsou muži o něco ošklivější než dívky, tak často nepřiznávají své děti a mají méně často „vzácné“ barvy vlasů jako je blond nebo černá. Muži bývají nejčastěji hnědovlasí. Někdo trošku škodolibý by mohl prohlásit, že si možná, že si jen tak často nebarví vlasy.
ně vyšší postavy, váží více kilogramů, bývají méně obézní a mají častěji sportovní postavu. Méně výrazně pak také vyšlo, že jsou muži o něco ošklivější než dívky, tak často nepřiznávají své děti a mají méně často „vzácné“ barvy vlasů jako je blond nebo černá. Muži bývají nejčastěji hnědovlasí. Někdo trošku škodolibý by mohl prohlásit, že si možná, že si jen tak často nebarví vlasy.Dále mě zajímalo, jací lidé jsou považováni za nejkrásnější (získávají od ostatních nejvyšší score). Jednoznačně jsou to lidé nižší (určitě u žen) a štíhlejší postavy (u obou). U žen se potvrdilo jako výhodné mít dlouhé nohy a větší ňadra. U mužů více „letí“ oholená tvář bez vousů.
Největší score získali lidé černovlasí, potom blonďatí a jako nejošklivější (nejobyčejnější) se ukázali hnědovlasí. Svobodní lidé byli ošklivě jší než ti provdaní a bezdětní než ty s dětmi! Že by se ti hezcí už rozebrali?
Jakou roli hraje v našem životě věk? S tím jak stárneme, přestaneme být svobodní a začínáme mít vlastní děti. Roste naše váha a stále častěji hodnotíme vlastní postavu jako tlustou. Postupně ubývá blonďatých a černovlasých lidí a přibývá hnědovlasých (a šedivých; starší si tak často vlasy nebarví jako náctiletí). A dobrá zpráva pro ženy (nebo muže?), s rostoucím věkem se zvětšuje průměrná velikost prsou. Nešťastný dodatek, je ten, že to souvisí právě s rostoucí obezitou.
Co charakterizuje lidi, kteří se udávají jako tlustí? Častěji to bývají dívky než chlapci. Lidé oškliví, starší, vdaní s krátkýma nohama a bujnými ňadry.
Nakonec jsem požádal počítač, aby rozdělil pozemšťany na tři skupiny tak, aby byly jejich shluky co nejvíce odlišné. Zkrátka, aby co nejlépe charakterizoval lidi 21 století.
Nezávislý statistický program si nás rozdělil takto:
1. Oškliví a přerostlí kluci
2. Hezcí, starší a menší lidé
3. Hezcí, mladší a vysocí lidé
Component Matrix(a)
|
|
Component
|
||
| 1 |
2
|
3
|
|
|
score
|
-,419
|
,693
|
,580
|
|
věk
|
,375
|
,814
|
-,418
|
|
Výška
|
,850
|
-,178
|
,387
|
|
Váha
|
,929
|
,163
|
,046
|
|
pohlaví
|
,885
|
-,018
|
,032
|
Extraction Method: Principal Component Analysis.
a 3 components extracted.
Zkusil jsem totéž znovu, ale požádal program, aby rozdělil naší populaci pomocí faktorové analýzy do pěti nezávislých skupin:
1. Lidé starší, ženatí s dětmi, s kratšíma nohama a počínající nadváhou
2. Vcelku hezcí, vysocí a nejčastěji hnědovlasí muži
3. Tlusté obyčejně hnědovlasé ženy
4. Opravdu nádherní, vysocí lidé s černými vlasy
5. Blondýny vysoké postavy s dlouhýma nohama
Rotated Component Matrix(a)
|
|
Component
|
||||
| 1 |
2
|
3
|
4
|
5
|
|
|
score
|
,046
|
,266
|
-,010
|
,887
|
,042
|
|
věk
|
,844
|
,310
|
,163
|
-,007
|
-,039
|
|
Výška
|
-,274
|
,811
|
,080
|
,214
|
,149
|
|
Váha
|
,312
|
,760
|
,387
|
,212
|
-,009
|
|
pohlaví
|
,148
|
,829
|
-,354
|
-,105
|
-,263
|
|
Svobodný
|
-,727
|
,167
|
-,063
|
-,243
|
,162
|
|
Děti
|
,800
|
-,018
|
,012
|
-,136
|
,333
|
|
Tloušťka
|
,218
|
-,101
|
,763
|
,297
|
-,014
|
|
blond
|
-,001
|
,013
|
,180
|
,032
|
,913
|
|
hnědé
|
-,020
|
,225
|
,481
|
-,470
|
-,581
|
|
černé
|
,038
|
-,122
|
-,842
|
,361
|
-,222
|
|
Nohy
|
-,583
|
,013
|
,067
|
,516
|
,336
|
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 11 iterations.
Tak co, poznáváte se někde v tomto nekřiveném zrcadle, pozemšťané?
?
(Argo, 3. 1. 2013 23:33)