A matemática da beleza

Hoje, vamos investigar a beleza feminina. Mas sem analisar e comparar fotos. Em vez disso, vamos olhar ALÉM da foto de uma mulher, diretamente para a reação que ela cria na mente réptil do homem humano. Entre as coisas notáveis que mostraremos neste texto: * Quanto mais os homens discordam sobre o fato de uma […]

Hoje, vamos investigar a beleza feminina. Mas sem analisar e comparar fotos. Em vez disso, vamos olhar ALÉM da foto de uma mulher, diretamente para a reação que ela cria na mente réptil do homem humano.

Entre as coisas notáveis que mostraremos neste texto:

* Quanto mais os homens discordam sobre o fato de uma mulher ser bonita ou não, mais eles acabam gostando dela

* Homens tendem a ignorar meninas que são apenas bonitinhas

* Na verdade, ser considerada feia por alguns homens é vantajoso para uma mulher

Apenas um aviso: estamos prestes a entrar em uma viagem de objetificação da mulher. Meu serviço é analisar os dados do OkCupid.com, e sem um pouco de objetificação, isso é impossível. Chegará a vez dos homens serem analisados também. E como sempre, nada disso (com exceção dos exemplos de famosas) é opinião minha. Todos os dados são coletados a partir da atividade real dos usuários.

*     *     *

Vamos começar pelo começo.

Todas as pessoas, especialmente os caras, gastam um tempo desproporcional procurando, vendo e mandando mensagens para os nossos usuários mais atraentes. Como mencionei antes, uma mulher gostosa recebe 4x mais mensagens que uma de aparência mediana, e 25x mais do que uma feia. Ser soterrado por mensagens faz com que um usuário, especialmente uma mulher, se afaste do site. Então nós precisamos analisar e redirecionar esta tendência, senão o OkCupid poderia virar ClubeDoBolinha.com.

Com alguma regularidade, nós rodamos gráficos de diagnóstico como este abaixo, mostrando quantas mensagens um grupo de amostragem com 5.000 mulheres, divididas por grau de beleza, receberam no último mês.

Estes gráficos são ajustados por raça, localização, idade, quantidade completa do perfil, atividade de login, e por aí vai. A única real diferença entre as pessoas cujos dados compõem o gráfico é a sua beleza. Depois de rodar alguns desses gráficos, nós começamos a nos perguntar: o que mais pode explicar a descentralização dos X (estão todos mais ou menos igualmente espalhados), especialmente na metade mais atraente do gráfico (a da direita)? Será apenas acaso?

O que há nela…

…que atrai mais atenção do que ela…

…mesmo que, segundo os nossos usuários, ambas sejam consideradas bonitas?

Nem todo 7 é igual

Acontece que o primeiro passo para entender este fenômeno é nos aprofundarmos nas maneiras matematicamente diferentes em que uma pessoa pode ser considerada bonita.

Por exemplo: usando a clássica escala de 0 a 10 para expressar a opinião sobre a beleza de alguém, digamos que uma pessoa é um 7. Pode ser que todo mundo que a vê pense exatamente a mesma coisa: “ela é bem bonitinha, vai”.

Mas algo extremo como isso também pode estar acontecendo:

Se tudo que sabemos é que ela é uma nota 7, não dá pra saber. Talvez para alguns caras a nossa mulher hipotética seja gatíssima, mas para outros ela seja o Garfield. Quem vai saber?

O que descobrimos foi que esta distribuição de opinião é muito importante.

Fotos de famosas! Para agradar E informar

Vamos dar uma olhada em como poderia ser a distribuição de avaliações para duas mocinhas famosas. Eu imagino que, por exemplo, para a atriz Kristen Bell, as avaliações seriam mais ou menos assim:

A dona Bell é universalmente considerada bonita, mas não é uma supermodelo ou algo assim. Ela provavelmente teria alguns votos para “super gostosa” (a parte mais verde do gráfico), muitos votos para “bastante atraente” (o segundo mais verde) e praticamente nenhum na parte “feia” da tabela (a vermelha, à esquerda).

Vamos compará-la com o gráfico da Megan Fox, que poderia ser parecido com isso:

Na extrema direita, temos os milhares de caras que consideram ela a coisa mais sexy do mundo. Na extrema esquerda, temos a quantidade bem menos, mas existente, de caras que já viram os seus filmes, ou as suas fotos sem maquiagem.

Diferente da Kristen Bell, a dona Fox aqui em cima causa uma reação forte, ainda que às vezes negativa.

Pessoas reais

Agora vamos lembrar das duas usuárias que vimos antes, agora com os seus próprios gráficos. O OkCupid usa um sistema de 1 a 5 estrelas para avaliar pessoas, então o resto da nossa discussão será nesses termos. Todas as usuárias fotografadas foram generosas e confiantes o bastante para nos permitir dissecar as suas experiências do site, e nós agradecemos. Ok, então é isso que temos:

Como você pode ver, apesar do grau de beleza das duas mulheres ser muito próximo (3.4 para a da esquerda e 3.3 para a da direita), os padrões de votos que foram usados nesta média foram bem diferentes. Na esquerda temos um consenso, e na direita temos opiniões divergentes.

Para deixar claro alguns pontos:

* A da esquerda foi considerada, em termos absolutos, ligeiramente mais atraente

* A da direita recebeu a pior avaliação possível com frequência 142% maior

* Ainda assim, a da direita recebe 3x mais mensagens

Quando começamos a comparar pessoas de perfis e visuais parecidos, mas que recebiam quantidades muito diferentes de mensagens, vimos este padrão se repetir diversas vezes. As mulheres que recebiam menos mensagens eram as que eram consideradas bonitas de maneira consistente, enquanto as que recebiam mais mensagens eram as que criavam divergência na opinião masculina. Eis alguns outros exemplos:

Nós sacamos que estávamos descobrindo algo interessante. Então, nerds matemáticos que somos, arregaçamos as mangas e fomos ao trabalho.

Nosso primeiro resultado veio ao comparar o desvio padrão dos votos de uma mulher em relação à quantidade de mensagens que ela recebe. Desobrimos que, quanto mais os homens discordam sobre a aparência de uma mulher, mais eles gostam dela. Eu tracei a curva desvio vs. mensagens abaixo.

Como você pode ver, uma mulher obtém uma melhor resposta dos homens à medida que eles se tornam menos consistentes em suas opiniões sobre ela.

Nosso próximo passo foi analisar os próprios padrões de votos das mulheres em 1s, 2s, 3s, 4s e 5s:

Isto precisou de matemática um pouco mais avançada e é mais difícil de explicar em um gráfico simples. Basicamente, nós derivamos uma fórmula para prever a quantidade de atenção que uma mulher recebe, baseada na curva dos seus votos. Com isso, nós podemos traduzir o que os caras pensam sobre a aparência de uma mulher na quantidade de atenção que ela de fato recebe.

A equação a que chegamos pode parecer opaca, mas quando chegarmos lá, veremos que ela diz algumas coisas engraçadas sobre os homens e como eles decidem em qual mulher dar em cima.

A coisa mais importante para entender é que os m são os homens que votaram nela e construíram o seu gráfico de avaliações. Assim:

E que os termos com números positivos à frente são os que contribuem para a quantidade de mensagens recebidas, enquanto os com números negativos à frente atrapalham. Eis o que a fórmula nos diz:

Quanto mais homens te acham gostosa, mais mensagens você recebe.

Como sabemos disso? Porque o .9 na frente do m5 é o maior número positivo da equação, o que significa que os caras que te acham incrível são os que mais contribuem para a quantidade de mensagens que você recebe. Mesmo fora da equação, sabemos disso porque é óbvio. O fato de que ter um fã clube de adoradores significa ter mais atenção dos caras é tão natural quanto uma ereção.

Homens que te acham bonitinha mais atrapalham do que ajudam.

Como sabemos disso? Porque o coeficiente .1 à frente do m4 é negativo. Isso nos diz que os caras que te dão uma nota 4, que estão te considerando acima da média de beleza, estão na verdade diminuindo a quantidade de mensagens que você vai receber. De fato, quando você considera esse fato junto com o número positivo à frente do termo m1, a nossa fórmula acaba dizendo, estatisticamente, que:

Se alguém não te acha super linda, a melhor coisa que esse cara pode achar depois disso é que você é feia.

É um resultado bem louco, mas toda vez que conferimos os números – mudando coeficientes, tentando com amostras de dados diferentes, e por aí vai – ele voltava. Em termos científicos simples, foi como se estivéssemos tentando afogar um bebê e ele, em vez de morrer, criasse guelras para respirar debaixo d’água (ouvi falar que isso acontece direto na China).

O que nós achamos que acontece

Este é o nosso paradoxo: quando alguns homens te acham feia, outros homens ficam mais motivados a te enviar mensagens. E quando alguns homens te acham bonitinha, os outros ficam menos interessados. Por que isso aconteceria? Talvez um pouco de teoria de jogos possa explicar:

Suponhamos que você seja um homem que está muito afim de alguém. Se você supõe que os outros caras não estão interessados nessa pessoa, isso significa menos concorrência. Você então tem um incentivo extra para tentar a sua sorte e enviar uma mensagem. Talvez você comece a pensar: ela pode estar solitária… talvez ela só esteja esperando aparecer um cara que dê valor ao que ela é… pelo menos eu não vou ser só mais uma mensagem no meio de um monte de outras… E talvez estes pequenos pensamentos, aliados ao fato de que você genuinamente achou ela bonita, te empurrem para tomar uma atitude. Então você vai lá e envia a cantada perfeita:

“quer tc?”

Por outro lado, uma mulher obviamente nota 4, alguém convencionalmente bonita, mas não totalmente incrível, pode parecer mais disputada do que de fato é. Para o homem típico considerando tentar a sorte com ela, ela é obviamente atraente o bastante para criar a impressão de que está todo mundo atrás dela. Junte essa impressão de ser concorrida com o fato dele não ter achado ela exatamente uma Brastemp e o resultado é simples: o cara não vai mandar mensagem. É a maldição da “bonitinha”.

Finalmente: o que isso pode significar para você?

Eu não estou dizendo que toda mulher se importa se os caras vão notar ela ou não, mas se você se importa, o que toda essa análise aí em cima pode te ensinar em termos práticos?

Bem, fundamentalmente é difícil alterar a própria beleza média (o grande número único sobre o qual estávamos falando no início no texto). No entanto, a divergência de opinião que você cria está sob seu controle, e é fácil de maximizar:

Pegue alguma característica sua que você acha que alguns caras podem achar feia e MAXIMIZE.

Como você provavelmente já notou, mulheres com tatuagens e piercings parecem ter um entendimento natural deste princípio. Elas mostram o que as tornam diferentes, e não estão nem aí se alguns caras não gostam disso. E elas recebem muita atenção dos homens.

Mas nosso conselho pode se aplicar a qualquer pessoa. Navegando pelo OkCupid, eu vejo muitas fotos claramente projetadas e ensaiadas para minimizar ou esconder algum traço considerado não-atraente (a foto em close de alguém que provavelmente está acima do peso é o caso mais clássico). O que temos agora é evidência matemática de que minimizar as suas “falhas” é exatamente o oposto do que você deveria fazer. Se você é um pouco cheinha, mostre. Se você tem um nariz meio grande, mostre. Se você tem os dentes um pouco esquisitos, mostre. Estatisticamente, os caras que acharem isso feio podem te ajudar a chamar atenção dos que te acham bonita.

Bonita mesmo é a matemática, diz aí.

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