Cómo contamos a gente que aún no conoces

01 La versión corta

Empezamos con todas las personas del país que elijas, nos quedamos con las del género que buscas, recortamos a tu rango de edad y aplicamos cada requisito que añadas. Al final quitamos a quienes probablemente ya están casados o en pareja. Lo que queda es el número que ves.

Las mismas cuentas se ejecutan para unos 150 países, así que también podemos sumar el mundo y comparar países entre sí.

02 Qué entra

Población por edad y sexo, proporciones de matrimonio y pareja por grupo de edad, distribuciones de altura, de ingresos y de patrimonio, clases de índice de masa corporal, situación laboral, niveles educativos, hábitos (tabaco, alcohol, mascotas, propiedad de coche y vivienda, etc.), religión y orientación sexual.

Fuentes habituales: Perspectivas de la Población Mundial de la ONU, Banco Mundial, OMS y NCD-RisC, el Global Wealth Report de UBS, OCDE, Eurostat, OIT, Pew Research, Gallup y censos nacionales. Usamos las cifras más recientes que encontramos y las redondeamos como adultos responsables.

03 Cómo se combinan los números

La altura se modela como una distribución normal por país y sexo. Los ingresos y el patrimonio siguen una forma log-normal ajustada a medianas y cifras de desigualdad, y ambos crecen con la edad. La complexión sale de las clases de IMC. El color de pelo y de ojos viene de tablas de población regionales, y el pelo se encanece con los años.

Multiplicar probabilidades a lo bruto es un error cuando los rasgos están ligados (los mayores ganan más, tienen más y están casados con más frecuencia), así que aplicamos efectos según la edad y un factor de atenuación de correlaciones. Así las listas largas no se desploman a cero más rápido de lo que lo haría la realidad.

También mostramos una banda de incertidumbre. Trata la cifra principal como el centro de un rango, no como una promesa.

04 Orientación y atracción

Solo contamos a personas que podrían sentirse atraídas por alguien de tu género. Para ello usamos proporciones, basadas en encuestas, de adultos heterosexuales, gais, lesbianas y bisexuales por país. En lugares donde la gente puede ocultarlo, las cifras reales probablemente sean más altas.

05 Dónde se tambalea

La calidad de los datos varía. En países con estadísticas escasas tomamos prestado de vecinos parecidos y marcamos una confianza menor. Las encuestas reflejan el pasado, la gente cambia y la vida real está llena de correlaciones que ninguna tabla recoge.

El modelo trabaja con dos sexos porque la mayoría de las estadísticas oficiales lo hacen. Se deja fuera cosas importantes como la química, la amabilidad, el humor y el momento oportuno. No puede decirte quién te corresponderá.

06 Lo que dejamos fuera a propósito

Ningún filtro de etnia o raza, nunca. Tampoco señalamos jamás a individuos: todas las cifras son agregadas.