Comment on compte des gens que vous n’avez jamais rencontrés

01 La version courte

On part de tout le monde dans le pays choisi, on garde les personnes du genre que vous cherchez, on coupe à votre tranche d’âge, puis on applique chaque critère ajouté. À la fin, on retire les gens probablement déjà mariés ou en couple. Ce qui reste, c’est le chiffre affiché.

Les mêmes maths tournent pour environ 150 pays, donc on peut aussi additionner le monde et classer les pays entre eux.

02 Ce qui entre

Population par âge et par sexe, parts de mariage et de vie en couple par tranche d’âge, répartitions de la taille, du revenu et du patrimoine net, classes d’indice de masse corporelle, situation d’emploi, niveaux d’études, parts de style de vie (tabac, alcool, animaux, voiture, logement en propriété, etc.), religion et orientation sexuelle.

Sources typiques : Perspectives démographiques mondiales de l’ONU, Banque mondiale, OMS et NCD-RisC, UBS Global Wealth Report, OCDE, Eurostat, OIT, Pew Research, Gallup et recensements nationaux. On prend les chiffres les plus récents trouvés et on les arrondit en adultes responsables.

03 Comment les chiffres se combinent

La taille suit une loi normale par pays et par sexe. Le revenu et le patrimoine suivent une forme log-normale calée sur les médianes et les chiffres d’inégalité, et montent tous deux avec l’âge. La morphologie vient des classes d’IMC. Les couleurs de cheveux et d’yeux viennent de tables régionales de population, et les cheveux grisonnent avec l’âge.

Multiplier naïvement les probabilités est faux quand les traits sont liés (les plus âgés gagnent plus, possèdent plus et sont plus souvent mariés), donc on applique des effets sensibles à l’âge et un facteur d’amortissement des corrélations. Ça évite que les longues listes s’effondrent à zéro plus vite que dans la réalité.

On affiche aussi une fourchette d’incertitude. Voyez le chiffre principal comme le milieu d’une plage, pas comme une promesse.

04 Orientation et attirance

On ne compte que les gens qui pourraient plausiblement être attirés par quelqu’un de votre genre. Pour cela, on utilise des parts issues d’enquêtes d’adultes hétérosexuels, gays, lesbiennes et bisexuels par pays. Là où les gens peuvent sous-déclarer, les vrais chiffres sont sans doute plus élevés.

05 Où ça devient bancal

La qualité des données varie. Pour les pays aux statistiques maigres, on emprunte à des voisins similaires et on signale une confiance moindre. Les enquêtes reflètent le passé, les gens changent, et la vraie vie regorge de corrélations qu’aucun tableau ne capte.

Le modèle fonctionne avec deux sexes parce que la plupart des statistiques officielles font pareil. Il ignore des choses essentielles comme l’alchimie, la gentillesse, l’humour et le timing. Il ne peut pas vous dire qui vous aimera en retour.

06 Ce qu’on laisse volontairement de côté

Aucun filtre d’ethnie ou de race, jamais. On ne cible non plus jamais d’individus : tous les chiffres sont agrégés.