ИИ научили предсказывать скорое расставание мужчины и женщины

В перипетиях романтических отношений людей смог разобраться искусственный интеллект.

В перипетиях романтических отношений людей смог разобраться искусственный интеллект.
Фото Pixabay.

С помощью методов машинного обучения учёные проанализировали данные о 2 038 парах, состоящих в браке или живущих под одной крышей. За парами наблюдали в среднем в течение 12 лет. За период наблюдения распались 914 пар (45%).

Столь длительное наблюдение понадобилось, чтобы искусственный интеллект помог исследователям определить главные причины расставания в долгосрочных отношениях.

Выяснилось, что на скорый разрыв романтического союза лучше всего указывают удовлетворённость жизнью обоих партнеров и то, какую долю работы по дому выполняет в паре женщина.

Учёные использовали технику машинного обучения под названием Random Survival Forests (RSF). Она позволила преодолеть трудности, связанные с управлением большим количеством независимых переменных в обычных моделях.

Сколько же их в данном случае? Ни для кого не секрет, что межличностные отношения, а тем более близкие и интимные — очень сложная для интерпретации система. Однако исследователям всё же удалось выделить в ней главные переменные, влияющие на исход отношений.

Ими стали пять основных черт личности человека (так называемая большая пятёрка). Для двух партнёров это значило уже 10 переменных. Также учёные выделили 25 основных взаимодействий между партнёрами.

В итоге исследователям нужно было включить в расчёт 35 независимых переменных, с которыми было бы очень проблематично работать без использования математических моделей.

Среди переменных с наибольшей прогностической способностью авторы выделили удовлетворённость жизнью обоих партнеров, долю женщин в работе по дому, семейное положение (то есть женаты ли люди в паре или сожительствуют), рабочее время женщины, уровень открытости женщины опыту (эту черту также интерпретируют как интеллект) и уровень экстраверсии мужчины.

Анализ также показал, что многие переменные взаимодействуют сложным образом.

Например, когда удовлетворённость жизнью у мужчины была высокой, более высокая удовлетворённость жизнью у женщины увеличивала шансы союза на выживание. Но когда удовлетворённость жизнью мужчины была низкой, связь между удовлетворённостью жизнью женщины и выживанием союза после определённого порога была отрицательной. Один из возможных наглядных примеров: счастливая жена с успешной карьерой и безработный муж с пристрастием к алкоголю. Вряд ли такой союз продержится долго.

Получается, главным критерием крепкого союза является то, насколько удовлетворён жизнью мужчина? Авторы не делали таких выводов в исследовании, так что возможны разные интерпретации.

Авторы также выяснили, что открытость женщины новому опыту и экстраверсия мужчины делают более вероятным расторжение союза независимо от характеристик их партнёров. Возможный наглядный пример: женщина-исследователь и мужчина, работающий в международной компании, оба постоянно пребывают в длительных командировках.

Чтобы понять, чем так хороша нынешняя работа учёных (кроме результата, конечно же), нужно разобраться с тем, какие нововведения использовали исследователи.

Выше мы говорили, что выводы делались на основе математических моделей, однако они тоже бывают разными. Существуют традиционные математические модели и модели машинного обучения (МО).

Инструменты МО способны обнаруживать сложные закономерности в относительно небольших наборах данных. Также авторы работы отмечают, что ещё одним преимуществом инструментов МО является их превосходная сила прогнозирования.

Авторы ИИ, который "знает будущее", разделили свою выборку на две части и использовали результаты первой половины для прогнозирования результатов второй половины. Так они обнаружили, что прогностическая точность RSF значительно превосходит точность традиционных моделей.

Тем не менее прогностическая точность RSF была ограничена, несмотря на использование в качестве входных переменных всех наиболее важных предикторов распада союзов, выявленных в литературе.

Не исключено (и даже весьма вероятно), что полученные результаты учёные рано или поздно используют для создания алгоритмов, которые будут рассчитывать вероятность распада союза. Сегодня многие приложения для поиска пары используют подобные технологии.

Другое дело, многие ли захотят узнавать столь грустные новости от компьютерной программы?

Исследование было опубликовано в научном журнале Demography 1 февраля 2022 года.

Ранее мы писали о способе определить будущего неверного супруга, а также о том, что совместный просмотр фотографий милых животных укрепляет брак. Рассказывали мы и том, что на романтические отношения людей влияет генетика партнёров.

Больше новостей из мира науки вы найдёте в разделе "Наука" на медиаплатформе "Смотрим".

Подписывайтесь на наши страницы в соцсетях. "Смотрим"Telegram и Яндекс.Дзен, Вести.Ru – Одноклассники, ВКонтакте, Яндекс.Дзен и Telegram.