Estudio de la desigualdad... en Tinder

Eres un chico al que devuelven un like por cada 10 likes que haces en Tinder? Si la respuesta es correcta, enhorabuena. Eres casta. Elite extractiva. Clase alta. Como lo quieras llamar. En todo caso, est¨¢s extremadamente cerca de la c¨²spide en la pir¨¢mide de este apareamiento as¨¦ptico, ultrarr¨¢pido y geolocalizado que podemos disfrutar en 2017.

El mundo no es justo, en casi ninguna de sus variantes. El nivel de vida y la educaci¨®n de nuestros padres es el mejor predictor de nuestro futuro nivel de vida y educaci¨®n. Los que tienen m¨¢s dinero suelen ganar a¨²n m¨¢s dinero con el tiempo y, de paso, contratar abogados para pagar menos impuestos. La desigualdad es uno de los asuntos clave en la profesi¨®n econ¨®mica de este arranque de siglo. Si no el principal.

Hoy hablamos de otra desigualdad. Tinder. M¨¢s grave que la desigualdad de rentas; de hecho, seg¨²n el autor del estudio del que partimos, Tinder es m¨¢s desigual que el 95% de los pa¨ªses del mundo, solo superada por algunos para¨ªsos de la igualdad de oportunidades como Sud¨¢frica, Namibia, Angola, Guinea Ecuatorial o Haiti.

El experimento parte de una idea simple: analizar el mundo de Tinder como si fuera una econom¨ªa y los likes, dinero. Quien tiene m¨¢s likes, tiene m¨¢s dinero¡­ Creo que se entiende, pero, como Tinder no da datos al respecto, el experimento se ha practicado mediante consulta a una muestra de 27 mujeres. El resultado es que los hombres reciben un like un 12% de las ocasiones. Un estudio anterior, realizado en colaboraci¨®n con Tinder, cifra esta tasa de respuesta en el 14%.

Ahora, no todo el mundo recibe los mismos likes: en el caso de los chicos el 20% de ellos recibe un 80% de los likes. En el de las chicas, aunque la probabilidad de recibir un like es m¨¢s alta, la distribuci¨®n es tambi¨¦n desigual: el 22% de ellas recibe el 78% de los likes. A partir de estas cifras se calcula la distribuci¨®n de la ¡°renta¡± (los likes) y el ¨ªndice de Gini, la medida m¨¢s usada en econom¨ªa para medir la distribuci¨®n de la renta. Un ¨ªndice 0 ser¨ªa igualdad perfecta y 1, desigualdad perfecta (una persona tiene el 100% de la renta). El ¨ªndice Gini de Tinder queda en un 0,51; Espa?a tiene 0,35; EE UU, 0,41, m¨¢s que ning¨²n Estado de la UE. Partiendo, tambi¨¦n de esta distribuci¨®n se puede inferir la posici¨®n de cada uno en el mundo Tinder.

La ventaja de ellas es clara; en un cruce aleatorio es 6,2 veces m¨¢s probable que ¨¦l pinche en like a que lo haga ella. Este gr¨¢fico representa la ventaja relativa de cada sexo: en los ejes est¨¢ la posici¨®n relativa de cada individuo en el ranking de atractivo, y la l¨ªnea representa d¨®nde se estima que est¨¢ equilibrada la probabilidad de recibir un like.

As¨ª, aunque la tasa de respuesta media para un chico es del 12%, pocos hombres gozan de tanta aceptaci¨®n : un chico que est¨¦ justo en medio de la distribuci¨®n (dato mediano, como se explica en estad¨ªstica, aquel con igual n¨²mero de chicos con mejor y peor posici¨®n en Tinder que ¨¦l) solo recibe un 0,87% de likes. Esto tambi¨¦n pasa en el mundo real; la media siempre es m¨¢s alta que la mediana: en Espa?a el salario anual medio es de 23.000 euros al a?o (brutos), pero el mediano, de un 15% menos, 19.466 euros.

Lamentablemente, se trata de un estudio no muy cient¨ªfico: no ha sido publicado en ninguna revista ni su m¨¦todo (preguntar de forma an¨®nima v¨ªa, precisamente, Tinder) ni el tama?o de la muestra ser¨ªan aceptables. T¨®mense los resultados con la prudencia debida. Aun as¨ª, los resultados parecen coherentes tanto con la experiencia de cada uno de nosotros como con la extra?a obsesi¨®n de las pel¨ªculas americanas por el instituto, la animadora y el quarterback.

A diferencia de en el mundo real, no hay en el de Tinder ning¨²n mecanismo de redistribuci¨®n de likes (o rentas), tipo impuesto o renta b¨¢sica universal. Podr¨ªamos pensar, incluso, en Tinder como una met¨¢fora del mercado, perfecto y as¨¦ptico sobre el papel, pero con evidentes fallos de informaci¨®n (como la ausencia de garant¨ªas sobre el sexo real de la contraparte). O en los competidores de Tinder que usan algoritmos para cruzar humanos como una suerte de econom¨ªa planificada. O en que un mecanismo de asignaci¨®n en el que todos los agentes tienen el mismo objetivo en un juego de todo o nada tiene una eficacia discutible. Como ya nos explic¨® el personaje de John Nash en la pel¨ªcula ¡°Una mente maravillosa¡±. Adam Smith se equivocaba.