बोनट के नीचे
जिनसे आप मिले ही नहीं, उन्हें हम कैसे गिनते हैं
DateTruth गंभीर सार्वजनिक आंकड़ों पर बना एक मज़ेदार कैलकुलेटर है। यह पेज बताता है कि क्या अंदर जाता है, कैसे जोड़ा जाता है, और कहां डगमगाता है।
01 छोटा संस्करण
हम आपके चुने देश के सभी लोगों से शुरू करते हैं, आप जिस जेंडर को ढूंढ रहे हैं उसके लोग रखते हैं, आपकी उम्र की सीमा तक छांटते हैं, फिर आपकी जोड़ी हर शर्त लगाते हैं। आख़िर में उन्हें हटाते हैं जो शायद पहले से शादीशुदा हैं या रिश्ते में हैं। जो बचता है, वही नंबर आप देखते हैं।
यही गणित लगभग 150 देशों के लिए चलता है, इसलिए हम दुनिया का जोड़ भी निकाल सकते हैं और देशों को आपस में रैंक भी कर सकते हैं।
02 अंदर क्या जाता है
उम्र और लिंग के हिसाब से आबादी, उम्र-वर्ग के अनुसार शादी और साझेदारी का हिस्सा, कद का वितरण, आमदनी और संपत्ति का वितरण, बॉडी-मास वर्ग, रोज़गार की स्थिति, शिक्षा का स्तर, लाइफ़स्टाइल के हिस्से (धूम्रपान, शराब, पालतू जानवर, गाड़ी और घर का मालिकाना वगैरह), धर्म और यौन रुझान।
आम स्रोत: UN वर्ल्ड पॉपुलेशन प्रॉस्पेक्ट्स, वर्ल्ड बैंक, WHO और NCD-RisC, UBS ग्लोबल वेल्थ रिपोर्ट, OECD, Eurostat, ILO, Pew Research, Gallup और राष्ट्रीय जनगणनाएं। हम सबसे ताज़ा आंकड़े लेते हैं जो मिल सके और उन्हें समझदार बड़ों की तरह गोल कर देते हैं।
03 आंकड़े कैसे जोड़े जाते हैं
कद को हर देश और लिंग के लिए सामान्य वितरण माना जाता है। आमदनी और संपत्ति लॉग-नॉर्मल आकार की होती हैं जिन्हें मध्यमान और असमानता के आंकड़ों पर बिठाया गया है, और दोनों उम्र के साथ बढ़ती हैं। बनावट BMI वर्गों से आती है। बालों और आंखों का रंग क्षेत्रीय आबादी की तालिकाओं से आता है, और बाल उम्र के साथ सफ़ेद होते हैं।
जब खूबियां आपस में जुड़ी हों (बड़े लोग ज़्यादा कमाते हैं, ज़्यादा के मालिक हैं और अक्सर शादीशुदा हैं), तब संभावनाओं को सीधे गुणा करना ग़लत है, इसलिए हम उम्र-जागरूक असर और जुड़ाव घटाने वाला कारक लगाते हैं। इससे लंबी लिस्टें हकीकत से पहले ही शून्य पर नहीं गिर जातीं।
हम अनिश्चितता का दायरा भी दिखाते हैं। मुख्य आंकड़े को एक दायरे का बीच समझिए, वादा नहीं।
04 रुझान और आकर्षण
हम सिर्फ़ उन्हें गिनते हैं जो आपके जेंडर के किसी व्यक्ति की ओर आकर्षित हो सकते हैं। इसके लिए हर देश में स्ट्रेट, गे, लेस्बियन और बाइसेक्शुअल बालिगों के सर्वे-आधारित हिस्से इस्तेमाल होते हैं। जहां लोग शायद कम बताते हैं, वहां असली आंकड़े संभवतः ज़्यादा हैं।
05 जहां यह डगमगाता है
डेटा की गुणवत्ता अलग-अलग है। कम आंकड़ों वाले देशों के लिए हम मिलते-जुलते पड़ोसियों से उधार लेते हैं और कम भरोसे का निशान लगाते हैं। सर्वे बीते कल को दिखाते हैं, लोग बदलते हैं, और असली ज़िंदगी में ऐसे जुड़ाव भरे हैं जिन्हें कोई तालिका नहीं पकड़ती।
मॉडल दो लिंगों के साथ चलता है क्योंकि ज़्यादातर सरकारी आंकड़े वैसे ही हैं। यह केमिस्ट्री, दयालुता, हास्य और सही समय जैसी अहम चीज़ें छोड़ देता है। यह नहीं बता सकता कि कौन आपको पसंद करेगा।
06 जो हमने जान-बूझकर छोड़ा
एथनिसिटी या नस्ल का कोई फ़िल्टर नहीं, कभी नहीं। हम किसी व्यक्ति विशेष को भी निशाना नहीं बनाते: सभी आंकड़े सामूहिक हैं।