悩み 12

相性のいい相手は事前に分かるのか

会う前に、相性のいい相手を見つけることはできるのか。

結論から言うと

できていない。1万人以上のデータを機械学習にかけても、相手の条件からは当たらなかった。当たったのは「その関係を今どう感じているか」だけ。

恋愛工学の答え

「条件で相手を選別せよ。合う相手を見極めれば失敗は減る。」

スペックによるスクリーニングを前提にする発想です。マッチングサービスの設計思想とも重なります。

研究の答え

相手の属性から相性を予測する試みは、うまくいっていない。効いていたのは「その関係をどう感じているか」のほう。

43件の追跡調査をまとめ、機械学習で「関係の質を当てるのは何か」を総当たりで探した研究があります。

もっとも強く効いたのは、相手の条件ではありませんでした。本人がその関係をどう感じているか。続ける気持ち、感謝、満足の3つです。相手側の変数の寄与は小さかった。

マッチングアプリについても同じです。プロフィールの情報から相性を当てられる、という主張を支える証拠は乏しい。大規模なレビューがそう結論しています。

「誰と付き合うか」より「その関係をどう感じているか」のほうが予測力を持つ、というのが現時点の結果です。

初対面の時点でも、同じ形が出ています。 4分ずつ全員と話すスピードデーティング（163名・187名）で、好意を3つに分けた研究があります。本人の分（誰に対しても好意的か）が12〜14%、相手の分（みんなから好かれるか）が23〜26%、組み合わせ固有の分（この2人のあいだにだけ出る分）が31〜36%でした。いちばん大きいのが組み合わせ固有の分です。

そして会う前に答えた100を超える項目を機械学習にかけると、本人の分は4〜18%、相手の分は7〜27%を説明できたのに、組み合わせ固有の分はどの組み合わせでも予測できませんでした。

同じデータを別の角度から見た分析では、事前の回答から計算した「実際に似ていること」は好意を予測せず、会ったあとの「似ていると感じること」のほうが予測していました。

出典：Joel et al. (2020), PNAS, 117(32), 19061–19071 ／ Finkel et al. (2012), Psychological Science in the Public Interest, 13(1), 3–66 ／ Joel, Eastwick & Finkel (2017), Psychological Science, 28(10), 1478–1489 ／ Tidwell, Eastwick & Finkel (2013), Personal Relationships, 20(2), 199–215

研究の中身

Joel, S., Eastwick, P. W., et al. (2020). Machine learning uncovers the most robust self-report predictors of relationship quality across 43 longitudinal couples studies. PNAS, 117(32), 19061–19071.

何をしたか

43の縦断的なカップル研究のデータを統合し、機械学習で関係の質を予測する変数を網羅的に探した。相手側の変数と、回答者自身の関係への感じ方を分けて比較している。

何が分かったか

もっとも強く効いたのは、コミットメント・感謝・満足といった、回答者自身がその関係をどう感じているかを示す変数だった。相手の属性の寄与は小さかった。

どのくらいの強さか

43研究の統合。自己申告データが中心。

攻略

男性が読む場合

相手の内側で起きていること

43の追跡研究を統合した結果、関係の質を予測したのは相手の属性ではなく、本人がその関係をどう感じているか（コミットメント・感謝・満足）だった。相手側の変数の寄与は小さい。

どう活かすか

条件でのスクリーニングに投じる時間を、関係の運用に移すほうが期待値が高い可能性がある。選別の精度を上げる努力は、そもそも予測できない対象を相手にしている。

使える場面

マッチングアプリで条件を絞るとき。「合わないかも」と早期に切ろうとしたとき。理想と違う相手に惹かれたとき。

女性が読む場合

相手の内側で起きていること

相手が「条件が合わないから」と説明するとき、その説明は事後的にはいくらでも作れる。集団レベルでは、条件より関係の感じ方のほうが効いていた。

どう活かすか

条件で選ばれなかったことを、自分の価値の証拠として扱わない。逆に、条件が揃った相手との関係が続く保証にもならない。判断を「感じ方」の側に置き直す。

使える場面

条件で比較されたと感じたとき。スペックの高い相手との関係が続かなかったとき。相手を条件で選ぶべきか迷ったとき。

この機構自体に性差はほとんど報告されていません。違うのは置かれる状況と、社会的な台本のほうです。
「どう活かすか」「使える場面」はモデルから導かれる読み方であって、その手順の効果を検証した研究があるわけではありません。

議論されている点

予測できたのは集団レベルの傾向であって、個別のカップルの将来を当てるものではありません。ここを混同すると「科学的に相性が分かる／分からない」という別の主張になります。

また自己申告のデータが中心なので、測れていない変数（行動、生理指標、環境）に予測力がある可能性は残ります。「相手の属性に予測力がない」ではなく「これまで測ってきた自己申告の属性では予測できなかった」が正確です。

使っている理論

関係は予測できるのか（関係科学／方法論）— 43の縦断研究を機械学習で統合した結果、関係の質をもっとも強く予測したのは、相手の属性ではなく回答者自身が関係をどう感じているか（コミットメント・感謝・満足）だった。

参照している研究

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