Le percentuali di compatibilità funzionano davvero?

No. E non perché sarebbe poco romantico mostrarla: perché non è mai stata misurata con successo, nemmeno in laboratorio, con dati molto migliori di quelli che qualunque app raccoglie da un questionario.

Nel 2017 Samantha Joel, Paul W. Eastwick ed Eli J. Finkel hanno raccolto più di cento variabili su ogni partecipante — tratti di personalità, preferenze dichiarate, valori — prima che le persone si incontrassero davvero, in appuntamenti al buio organizzati per lo studio. Poi hanno usato quei dati per provare a prevedere quanto ogni coppia si sarebbe piaciuta dopo essersi vista di persona.

Il risultato: la varianza diadica — quanto esattamente quei due si sarebbero piaciuti, al di là di quanto ognuno piace in media a chiunque — non era predicibile fuori campione. Più dati non hanno aiutato. Il modello migliore spiegava una frazione minima di quello che succede davvero quando due persone specifiche si trovano una di fronte all'altra.

Joel, S., Eastwick, P. W., & Finkel, E. J. (2017). Is Romantic Desire Predictable? Machine Learning Applied to Initial Romantic Attraction. Psychological Science. doi.org/10.1177/0956797617714580

«Ma allora niente aiuta a scegliere?»

L'obiezione è giusta, e la risposta breve è: qualcosa aiuta, ma non un punteggio. Due cose restano utili anche dopo questo risultato, ed è su quelle che Polly è costruita.

Per questo Polly non produce un numero: raccoglie le risposte alle domande, applica i filtri duri nei due versi, e mostra i motivi — verificabili, non un punteggio — per cui due persone potrebbero volersi conoscere. La varianza diadica resta imprevedibile. L'incontro no: quello lo organizzano le persone, non un modello.

Niente percentuali. Solo motivi veri.

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