Gister had ik het in deel 1 van Hack de Liefde al over (het al dan niet bestaan van) flirt-algoritmes. Maar voor flirten moet je eerst überhaupt iemand ontmoeten, en dat lukt niet altijd in een café of bij de bushalte. De nerd doet dingen graag via de digitale snelweg, en waarom zou dat eigenlijk niet gelden voor het ontmoeten van een leuke mede-nerd of andere potentiële love interest?

Daar ontstaat meteen het eerste probleem: datingsites zijn druk bezocht en het overgrote deel is ongeschikt. Hoe zie je het bos nog door de vele bomen? Tech-auteur en ondernemer Amy Webb was 30, vrijgezel en wilde graag kindjes maken met een leuke Joodse man, maar had een te druk leven om eindeloos bezig te zijn met daten en datingsites. Nerd-power to the rescue!

“I’m somebody who thinks a lot about data. I am constantly swimming in numbers and formulas and charts.”

Webb pakte het systematisch aan, formuleerde eisen en datapunten en zocht profielen bij elkaar van geschikte mannen. Probleem: zij vond die mannen weliswaar leuk, maar andersom bleek dat niet altijd het geval. Maar een nerd laat zich niet snel uit het veld slaan… Ik ga niet alles verklappen, kijk vooral het filmpje.

Het leuke van alle number crunching is de interessante correlaties die Webb tegenkwam: “So as it turns out, for some reason, men who drink Scotch reference kinky sex immediately.” Dat is nog eens een interessante toepassing van big data. OkTrends, de blog waarop OkCupid zijn interessante big data-ontdekkingen deelt, kan er ook wat van: de data laat vrij ondubbelzinnig zien dat mensen die van bier houden vaker seks hebben op de eerste date (bron), dat je beter met een dier dan met een decolleté op je profielfoto kan staan (bron), dat je beter ‘howdy’ dan ‘hey’ kan zeggen in je eerste bericht (bron), dat je je profielfoto beter niet met een Motorola of Windows-phone maakt (bron) en dat iPhone-gebruikers meer seks hebben (bron).

Maar er zijn meer manieren om het aan te pakken. Wiskundige Christopher McKinlay had nog geen duidelijk beeld van zijn ideale vrouw en begon dus met het analyseren van verschillende types vrouwen op een datingsite. Verrassend genoeg bleken de vrouwen in te delen te zijn in slechts zeven clusters: ‘God’, ’tattoo’, ‘mindful’, ‘dog’, ‘green’ (onervaren in online daten), ‘Samantha‘ (de oudere, seksueel ervaren vrouw) en ‘diverse’ (de rest). Hij besloot zijn pijlen te richten op twee van die clusters – en om het toeval tot een minimum te beperken, maakte hij dan ook twee verschillende profielen. Is dat eigenlijk wel eerlijk?

“I think that what I did is just a slightly more algorithmic, large-scale, and machine-learning-based version of what everyone does on the site,” McKinlay says. Everyone tries to create an optimal profile—he just had the data to engineer one.

Zijn succes was onmiskenbaar: hij kreeg veel, heel veel berichtjes van vrouwen. So far, so good. Maar dan? Hoe automatiseer je dates? Toch vond McKinlay ook regels voor het efficiënt doorploegen van de vele matches: korte dates, vaak meerdere op een dag. De 88e eerste date bleek succesvol.

Wat kunnen we vooral leren van deze verhalen? Dat je je kans op het ontmoeten van de juiste persoon – toch vooral een kwestie van toeval en timing – best kunt maximaliseren?