아직 만나지도 않은 사람을 세는 방법

01 짧은 버전

선택한 나라의 모든 사람에서 시작해, 찾는 성별만 남기고, 나이대로 자르고, 추가한 조건을 하나씩 적용해요. 마지막으로 이미 결혼했거나 연애 중일 가능성이 높은 사람을 빼요. 남은 숫자가 지금 보이는 숫자예요.

같은 계산이 약 150개국에 대해 돌아가서, 세계 합계를 내고 나라끼리 순위도 매길 수 있어요.

02 들어가는 것들

연령·성별 인구, 연령대별 결혼·파트너십 비율, 키 분포, 소득과 순자산 분포, 체질량 분류, 고용 상태, 학력, 라이프스타일 비율(흡연, 음주, 반려동물, 자동차·주택 보유 등), 종교, 성적 지향.

주요 출처: UN 세계인구전망, 세계은행, WHO와 NCD-RisC, UBS 글로벌 웰스 리포트, OECD, 유로스탯, ILO, 퓨리서치, 갤럽, 각국 인구총조사. 찾을 수 있는 가장 최신 수치를 쓰고, 좋은 어른답게 반올림해요.

03 숫자를 합치는 방법

키는 나라와 성별마다 정규분포로 모델링해요. 소득과 순자산은 중앙값과 불평등 지표에 맞춘 로그정규 분포를 따르고, 둘 다 나이에 따라 올라가요. 체형은 BMI 분류에서 오고, 머리색과 눈동자 색은 지역별 인구표에서 와요. 흰머리는 나이에 따라 늘어요.

특성이 서로 얽혀 있을 때(나이 든 사람이 더 벌고, 더 갖고, 더 자주 결혼한 상태) 확률을 그냥 곱하면 틀려요. 그래서 나이를 고려한 효과와 상관관계 완화 계수를 적용해요. 덕분에 긴 리스트가 현실보다 빨리 0으로 무너지지 않아요.

불확실성 범위도 함께 보여 드려요. 대표 숫자는 약속이 아니라 범위의 중간이라고 생각해 주세요.

04 성적 지향과 끌림

내 성별에게 끌릴 가능성이 있는 사람만 세요. 나라별 이성애자, 동성애자, 양성애자 성인 비율에 대한 설문 결과를 사용해요. 솔직히 답하기 어려운 곳에서는 실제 수치가 더 높을 가능성이 커요.

05 흔들리는 지점

데이터 품질은 제각각이에요. 통계가 부족한 나라는 비슷한 이웃 나라에서 빌려 오고, 신뢰도가 낮다고 표시해요. 설문은 과거를 반영하고, 사람은 변하고, 현실에는 어떤 표에도 담기지 않는 상관관계가 가득해요.

대부분의 공식 통계가 그렇듯 모델은 두 개의 성별로 작동해요. 케미, 친절, 유머, 타이밍 같은 중요한 것들은 빠져 있어요. 그 사람이 당신을 좋아할지는 알려 주지 못해요.

06 일부러 뺀 것

인종 필터는 앞으로도 절대 없어요. 개인을 지목하는 일도 없어요. 모든 수치는 집계된 값이에요.