為什麼我交不到女朋友

Why I can't get a girl friend

我閱讀了兩篇關於為什麼找不到女朋友的論文 [1] [2], 下面會簡略的介紹兩位交不到女友的論文作者們,各自計算潛在的女友數量的方式,最終給出我個人的計算方式,以及可調整參數的計算機。

why i don’t have a grilfriend

Peter Backus, 2007

 

透過修改尋找外星人數量的德雷克公式來推算潛在的女友數量

德雷克方程式如下: $$N=R^{*} \times f_{p} \times n_{e} \times f_{l} \times f_{i} \times f_{c} \times L $$ 其中
  • $N$代表銀河系內可能與人類通訊的文明數量
  • $R$代表銀河內恆星形成的數量
  • $f_p$代表恆星有行星的可能性
  • $n_e$代表可能發展出生命的行星的平均數
  • $f_l$代表以上行星發展出生命的可能性
  • $f_i$代表演化出高智生物的可能性
  • $f_c$代表該高智生命能夠進行通訊的可能性
  • $L$代表該高智文明的預期壽命

 

作者重新定義德雷克公式使用的參數:

$G$ 潛在的女友數量

$R$ 人口成長率

近60年來每年大約成長150,000人

$f_w$ 性別組成

英國的女性比率為 (0.51)

$f_L$ 女性住在倫敦的比率

作者希望未來的女友也住在倫敦 (0.13)

$f_A$ 合適年齡的比率

英國 24-34歲的人口比率為 (0.2)

$f_U$ 教育程度高於大學學歷 (0.26)

$f_B$ 作者認為有外表吸引力的女性比率 (0.05)

作者有特別強調外表吸引力是很重要的,他認為倫敦大約有1/20的女性可以稱得上漂亮

$L$ 作者可以尋找女友的時間

由作者的31歲開始尋找的時間為T,可以接觸到的人,應為人口成長率對時間的積分

$$N =\int_{0}^{T} R(t) dt$$

為了簡化人口成長率$R$對時間$L$的計算,作者採用了2007年的英國人口數$N^*$

所以有
$$G= N^* \cdot f_w \cdot f_L \cdot f_A \cdot f_U \cdot f_B$$ $$G = 10,510$$

對于潛在的女友數量,作者認為有可能喜歡他的人只有 5%、兩人能處得來有 10%、這些人單身的比率 50%

$$10510 \cdot 0.05 \cdot 0.1 \cdot 0.5 = 26$$
結論:全世界只有26人有可能跟他交往。

WHY I WILL NEVER HAVE A GIRLFRIEND

Tristan Miller, 1999

 

透過基本統計學來解釋為什麼沒有女友

 

地球上的人口 (1998年) 5592830000

女性人口 2941118000

在已開發國家 605601000

年齡介於 18-25之間 65399083

依照作者取得的人口金字塔資料,只有"15-19"(39,560,000)、"20-44"(215,073,000) 兩個區間

使用內插法來取得 18-19的人數

$$39560000 \times \frac{\vert 21-18 \vert +1}{\vert 19-15 \vert +1}=31648000$$

以及20-25的人數

$$215073000 \times \frac{\vert 25-22 \vert +1}{\vert 44-20 \vert +1}=34411680$$ $$ 31648000 + 34411680 = 66059680 $$

但因為使用1998年的資料估算2000年的人數,需要乘上年死亡率1%

$$66059680 \times (1 - 0.01) = 65399083$$


外表漂亮的人 1487838

因為漂亮是一種主觀意識,難以定義,幸好我們可以假設人的外表漂亮程度應該屬於常態分佈,作者認為非常漂亮的人,應該高於兩個標準差

$$\frac{1}{2}-\frac{1}{\sqrt{2\pi}} \cdot \int_0^2 e^{ -\frac{1}{2} z^2} \,dz \approx 0.02275$$

即z>=2的面積大約等於 0.02275

$$65399083 \times 0.022750131438884387 = 1487838$$

因為原文只取五位與他的計算結果實在差太多了,我用了多一點位數


聰明 236053

聰明也可能意味著個人的主觀意識,但還是可以用常態分佈來描述,作者假設他可以接受高於一個標準差的人15.8655%

$$1487838 \times 0.158655 = 236053$$

單身 118027

因為找不到結婚或已交往的切確統計數據,根據非正式的觀察,作者相信這個比率應該在50%左右


她也喜歡我 18726

根據前面的討論,個人吸引力可以用常態分佈來看待,作者認為當女生覺得對象比平均高一個標準差的時候,願意跟他出去約會,即 15.8655%

$$118027 \times 0.158655 = 18726$$
作者的原話: 在我找到夢寐以求的女孩之前,我已經死了。想一想,她可能也死了。

討論

可以看到兩位不同的作者採取了相似的方法,根據人口數、年齡分佈、外表吸引力,一步一步的估算潛在女友的數量。

最終算出來的女友數量 26與18726,乍看之下差了很多,但考慮到前者把交友範圍限定在倫敦,後者則考慮了所有已開發國家的女性,自然會高出很多。 不幸的是,正常人是沒有能力去認識所有已開發國家的異性對象的,所以一般人能得出的潛在女友數量應該會比較接近 26。

我個人認為比起 Peter Backus 武斷的認為只有 5% 的女性會喜歡他,使用常態分佈與標準差來估算似乎更加合理, 即使 Tristan Miller 為他可能喜歡的對象定下高於 2 個標準差 (2.275%) 的高標準,那是他個人的選擇,但是仍提供我們估算的基礎。

注意到 Miller 的計算中,願意與他約會的女生比起他看得上的女生要多得多 (15.865%, 2.275%), 這種自信使他計算出的潛在可能比自認為只有 5% 會喜歡他的 Backus 來得高,但若是他願意稍微放寬標準,則可以讓結果上升非常多。

單身率的部分,我們可以採用內政部統計的婚姻狀況,透過有婚率來反推單身率,比起直接乘50%來的準確許多(平均為53%,但我會指定年齡範圍使結果更加準確)

還有,這兩位作者以自己為中心出發時,都很看重外表的吸引力,在考量女性喜歡自己的可能時,卻沒有將自己的外表作為因素相乘,我認為這點必須補上。

最後我要給出我個人的計算方式


1. 選擇城市人口

依照活動範圍選擇縣市


2. 選擇年齡範圍

年齡介於

3. 對方的外表吸引力

對方的外表吸引力程度 醜↔美/帥

4. 對方的聰明才智

對方的聰明程度 笨↔聰明

5. 未婚率

根據內政部2021婚姻狀況資料 以 (100% - 有偶率)為計算

圖為2021年台灣有偶率

6. 自己的外表吸引力

自身的外表吸引力程度 低↔高

7. 對方喜歡自己的可能

自身的討人喜歡程度 討人厭↔討人喜歡


結論

最終結果:我的潛在女友數量是少得可憐的13人,與各篇參考文獻中的結論相同,我將永遠不可能交到女友,或是找到之前我就死了。

讀者可以透過修改上面的數字來計算自己的可能人數。