Vajon létezik-e matematikai képlet a szerelemre? A válasz rövidebb változata: egyetlen, mindenkire érvényes formula nincs. A hosszabb változat ennél izgalmasabb: több, egymást kiegészítő matematikai modell létezik, amelyek a szerelem különböző aspektusait (párosítás, interakciós dinamika, döntéshozatal) képesek megragadni. Ezek nem romantikus mítoszok, hanem komoly, publikált kutatások és algoritmusok. A gond az, hogy gyakran keverjük a célokat: mást jelent stabil párokat képezni, mást jelent jó párokat találni, és megint mást jelent a kapcsolat időbeli alakulását előrejelezni. Sokan az univerzális megoldást keresik, miközben a szerelem több alrendszer: biológia, társadalom, psziché, gazdasági döntések és kommunikáció. Dajka Gábor üzleti coach szemszögéből nézve a kérdés hasonlít egy piac- és termékillesztési problémára: fontosak a preferenciák, a jelzések, a visszacsatolások és az illeszkedés minősége. A matematikai „képlet” akkor lesz hasznos, ha pontosan megmondjuk, mit optimalizáljon (stabilitás, elégedettség, választási esély, hosszú távú kohézió), és ha tudjuk, hogy ezek kompromisszumában gondolkodunk. A cikk ezért nem ígér varázstrükköt, helyette rendet tesz a modellek között, és kijelöli, mire jók, mire nem. A végén pedig egy gyakorlati ellenőrzőlistát és egy összehasonlító táblázatot is kapsz — nem romantikátlanításból, hanem azért, hogy az olvasó a saját döntéseit jobb adatokkal hozhassa meg.
Mit jelent a „képlet” a szerelemben?
Fontos tisztázni a fogalmakat. A „képlet” a hétköznapi beszédben gyakran egyetlen varázslatra utal, a tudományban azonban modellek rendszerét jelöli. A szerelem esetében három nagy kategóriát érdemes megkülönböztetni. Az első a párosítási modellek, amelyek azt írják le, hogyan lehet adott preferenciák mellett stabil párokat létrehozni (itt a stabilitás azt jelenti, hogy nincs két ember, akik egymást választanák a jelenlegi párjuk helyett). A második a mikrodinamikai modellek, amelyek a két ember közötti interakciólatenciákat, visszacsatolásokat, érzelmi „inercia” és küszöbértékek hatását írják le differencia- vagy differenciálegyenletekkel. A harmadik a statisztikai/viselkedési modellek, amelyek nagy mintás adatok alapján jelzik, milyen tulajdonságok és helyzetek növelik a kölcsönös választás esélyét (például gyorsrandis kísérletekben vagy társkeresőkön). Mindhárom más kérdésre válaszol: a párosítás optimalizációs feladat, a mikrodinamika időbeli lefolyást modellez, a statisztika pedig valószínűségeket becsül. Ezeket a köznyelv hajlamos összemosni, ezért születnek túlzó állítások. Dajka Gábor tapasztalata szerint hatékony döntéseket akkor hozunk, ha előre kimondjuk: mi a célfüggvény? Stabil kapcsolat? Gyerekvállalási kompatibilitás? Szenvedély fenntartása? Mind külön mértékegységben mérhető, és egymás rovására optimalizálható. A „képlet” tehát mindig probléma-specifikus; ha ezt nem mondjuk ki, a matematika félrevezető illúzióvá válik.
Gottman-egyenletek: mikrodinamika a kapcsolatban
A kapcsolat „belső fizikáját” a legrendszeresebben John Gottman csoportja írta le. A kutatók a párok interakcióit másodperces felbontásban kódolták, majd nemlineáris differenciaegyenletekkel modellezték, hogyan hat egymás hangulati állapotára a két fél. A lényeg: mindkét partnernek van egy „magától” beálló hangulati szintje (steady state), ezt módosítja a másik pillanatnyi viselkedése egy befolyásfüggvényen keresztül. A modell paraméterei közt találunk „negativitási küszöböt” (mikor „billen át” a vita), érzelmi inercia mutatókat (milyen lassan tér vissza a rendszer), és úgynevezett javító impulzusokat (repair), amelyek csökkentik a lezuhanást. A matematikai forma itt nem dekoráció: a paraméterek empirikusan becsülhetők, és előrejeleznek bizonyos kimeneteleket (például válás vagy tartós elégedetlenség kockázata), amint azt a témában megjelent, lektorált publikáció is jelzi. A gyakorlati tanulság: a kapcsolat nem stabil pont, hanem dinamikus rendszer, visszacsatolásokkal. Ha a negatív küszöb alacsony és az inercia nagy, a rendszer gyorsan spirálozik; ha a pozitív befolyás és a javítás hatékony, a rendszer visszatérhet a stabil, elégedett állapothoz. A félreértés itt rendszerint az, hogy a modell nem „szerelmi képlet” abban az értelemben, hogy megmondaná, ki kihez illik; sokkal inkább viselkedési hőmérő és előrejelző a már meglévő interakció minőségéről. (Forrás a szakasz állításaihoz a cikk végén.)
Stabil házasság probléma: párosítás matematikai garanciával
Más típusú „képlet” a stabil párosítás problémája. A klasszikus Gale–Shapley-algoritmus azt bizonyítja, hogy bármilyen kölcsönös, transzitiv preferencialista mellett létezik stabil párosítás, és azt egy halasztott elfogadás eljárással meg is találhatjuk. Ez a modell nem érzelmeket, hanem preferenciákat kezel; ereje, hogy stabilitási garanciát ad: ne legyen olyan két ember, akik kölcsönösen egymást preferálnák a jelenlegi párjuknál. A modern társkeresés világában a gond az, hogy a preferenciák zajosak, időben változnak, és sokszor manipuláltak (jelzések, profiloptimalizáció, platformösztönzés). Ennek ellenére a gondolat hasznos: ha az ökoszisztéma úgy van felépítve, hogy csökkenti a „blokkoló párok” valószínűségét, a rendszer egészében kevesebb lesz a későbbi szétesés. Dajka Gábor üzleti szemlélete alapján ez olyan, mint egy kétoldalú piac: platformtervezéssel lehet jobban vagy rosszabbul szervezni a találkozásokat. A modell itt sem ígér szerelmet, csak stabilitást; ez fontos különbség. Etikai vetület: a „fiú- vagy lány-oldali optimális” eljárások eltérő előnyöket okoznak; hogy kinek kedvezzen a rendszer, az nem matematikai, hanem társadalmi döntés. A magyar valóságban ez különösen érdekes, mert a regionális és demográfiai aszimmetriák (kínálat/kereslet) a platformokon is megjelennek. (Forrás a szakasz végén, ld. Források.)
Mit mondanak a nagy mintás adatok? (speed dating és társai)
A „képlet” harmadik típusa a statisztikai előrejelzés. A gyorsrandis kísérletek kontrollált környezetben figyelik meg a kölcsönös „igen” esélyét. Ezekből két tanulság megbízhatóan visszatér: (1) a választás kölcsönös és összefüggő (amit az egyik fél fontosnak mond, nem mindig prediktív; a viselkedés és a jelzések jobban jeleznek), (2) csoportméret és kontextus módosíthatja a szelekciót (például női oldalon a kínálat bővülése növelheti a szelektivitást). A gyorsrandikból nem következik életre szóló boldogság, de jó labor a kezdeti döntések megértéséhez. A társkereső platformok és a gépi tanulás itt építenek az adatokra: előrejelzik a match valószínűségét, az üzenetváltás esélyét, a találkozó megvalósulását. Dajka Gábor tapasztalata szerint egy fontos menedzsment-analógia: a tölcsér minden szintjét külön kell optimalizálni, mert a konverziók nem automatikusan „csordogálnak” lefelé. A statisztikai modellek nem mondják meg, „kit szeress”, de segítenek fegyelmezetten dönteni: mikor módosíts a stratégiádon (időzítés, fotó, bemutatkozás, offline aktivitások). A magyar kulturális közeg sajátosságaival ezek a modellek is csak akkor működnek jól, ha lokális adat táplálja őket; ellenkező esetben importált torzításokkal dolgoznak. A lényeg: ez sem „képlet”, hanem döntéstámogatás kockázat- és esélyszámokkal. (Forrás a szakasz végén, ld. Források.)
Mit nem tud egy képlet? (korlátok és félreértések)
Három korlátot érdemes kijózanítóan kimondani. Először, a modellek állapotfüggők: ami igaz egy konfliktushelyzetben (Gottman-egyenletek), nem feltétlen igaz a megismerkedéskor (speed dating), és viszont. Azaz nincs olyan képlet, ami a teljes kapcsolatívre egyszerre, pontosan és stabilan érvényes. Másodszor, a paraméterek sokszor mérési konstrukciók: a „negativitási küszöb” vagy a „pozitív–negatív arány” operacionalizálása kódrendszer és tréning kérdése. A replikáció ilyenkor érzékeny a módszerre. Harmadszor, a kulturális és gazdasági környezet exogén sokkokat okoz: járványok, munkaerőpiaci bizonytalanság, mobilitási minták – mind torzítják a kapcsolatdinamikát és a párosítási piacot. Ezért a „képlet” legfeljebb kerítés: kijelöli a mozgásteret, de nem veszi át a cselekvést. Dajka Gábor vállalkozói gyakorlatából: ott működik jól a matematika, ahol a döntéshozó fegyelmezett, mér, A/B tesztel, és hajlandó visszacsatolás alapján módosítani. A szerelemben ez lefordítható empátiára, proaktív javításra és a kompatibilitásról folytatott őszinte beszélgetésre. Ahol „képletet” kérünk, gyakran felelősséget szeretnénk kiszervezni. A matematika viszont nem vállal felelősséget helyettünk; átláthatóságot ad, nem garanciát.
Gyakorlati ellenőrzőlista (döntéstámogató, nem romantikagyilkos)
- Cél tisztázása: Stabilitást, szenvedélyt, közös projektek megvalósítását vagy mindet egyszerre akarod? Írd le a sorrendet.
- Jelzések minősége: Nézd át a bemutatkozásod és a beszélgetéseid: valódi preferenciát kommunikálnak, vagy általános panelek?
- Visszacsatolás: Hetente egy konkrét szokást rögzítsetek (pl. időzített „check-in”), és mérjétek a hatását (hangulat, konfliktusok időtartama).
- Küszöbök felismerése: Mikor „billen át” a vita? Mi az a mondat/gesztus, ami után nehezebb visszajönni? Jegyezd fel.
- Javító impulzusok: Legyen előre megbeszélt „javító protokoll” (szünet, érintés, humor, szabály: „egy időben csak egy téma”).
- Platformstratégia: Ha online ismerkedsz, egyszerre maximum 1–2 platformot optimalizálj; tesztelj profilváltozatokat 2–3 hétig.
- Lokális adat: Magyar kontextusban teszteld a saját közegedben: életkor, város, foglalkozás, vallásosság, családi tervek.
- Döntési stop: Nagy döntés (összeköltözés, eljegyzés) előtt legyen „hűlés” ablak, minimum 72 óra érzelmi csúcson túl.
Modellek és korlátok (összehasonlító táblázat)
| Modell | Mit optimalizál/mér | Erősség | Korlát | Tipikus használat |
|---|---|---|---|---|
| Gale–Shapley (stabil házasság) | Stabil párosítás preferencialistákból | Matematikai stabilitási garancia | Nem mér érzelmet/minőséget | Társkereső platform- és rendszertervezés |
| Gottman-egyenletek | Interakciók dinamikája, küszöbök, inercia | Előrejelzés meglévő kapcsolatban | Labor-kódolásra érzékeny | Párterápia, kapcsolati audit |
| Speed dating statisztika | Kölcsönös választás esélyei | Nagy mintás, terepközeli | Rövid táv, kontextusfüggés | Profil- és stratégiatesztelés |
AI és társkeresés: lehetőségek és felelősség
A modern társkeresésben az AI valójában nem „képlet”, hanem valószínűségmotor: azt becsüli, hogy két ember mikor fogja egymást jobbra húzni, válaszolni, találkozni. Ha engeded, a rendszer tanul a viselkedésedből, és olyan ajánlatokat ad, amelyek növelik a rövid távú interakció valószínűségét. Itt jön a stratégiai csavar: a platform célfüggvénye (napi aktivitás, előfizetés) nem feltétlen egyezik a te céloddal (hosszú távú kompatibilitás). Érdemes külön optimalizálni a saját célodra: kevesebb, de célzottabb interakció; adattisztítás (a profil valós preferenciát jelezzen); offline validáció korán. Etikai kérdések is felmerülnek: torzítás a tanító adatok miatt (etnikum, életkor, testalkat), visszacsatolási hurkok, amelyek felerősítik a piaci aszimmetriákat. Dajka Gábor véleménye: az AI hasznos, ha kerítést épít, nem ha dönt helyetted. A jó kerítés: átlátható szűrők, világos célok, mérhető változtatások és gyors visszajelzés. A rossz kerítés: black box, addiktív hurok, mesterséges szűkösség. A szerelemben a döntést nem helyettesítjük, hanem alkalmassá tesszük a döntést jobb információval és fegyelmezett folyamatokkal. Ez kevésbé hangzik romantikusan, de nagyobb eséllyel ad tartós szerelmet.
Erős állítás
Ha „képlet” alatt egyetlen sort értesz, a válasz: nincs. Ha „képlet” alatt problémahelyzetre illesztett modellrendszert értesz, a válasz: igen, és három pillére van.
(1) Párosítás: preferenciák mellett legyen stabil a rendszer (kevesebb blokkoló pár, kevesebb későbbi szétesés).
(2) Mikrodinamika: ismerd a saját kapcsolatod küszöbeit, javító impulzusait, érzelmi tehetetlenségét; ezen lehet dolgozni, képzéssel és szokásokkal.
(3) Statisztika: a választási esélyek nem vélemények, hanem számok; kis módosítások (időzítés, felütés, kontextus) sokat változtatnak az esélyen.
A romantika ott kezdődik, hogy a számokkal szolgáljuk a kapcsolatot, nem helyettesítjük. A modern szerelem ezért nem képletellenes: képlet-tudatos. Ahol a számok vakok, jön a felelősség. Ahol a számok vakítanak, jön az etikátlan manipuláció. A jó közép: „A matematika adhat irányt, de a döntést nekünk kell meghozni.”
„A szerelem nem oldható meg egyetlen sorral, de jól megoldható sok kicsi, tiszta paraméterrel: őszinte preferenciák, mérhető szokások, és felelősen meghúzott határok.” — Dajka Gábor
Dajka Gábor business coach szerint
Ha mindenképp egy végső mondatot szeretnél: legyen „képleted”, de ne „kifogásod”. A jó képlet a felelősséget növeli, nem csökkenti. A párosításban tedd átláthatóvá a preferenciáidat, a mikrodinamikában vállalj napi karbantartást, a statisztikában pedig tiszteld a valószínűséget: ha valami ritkán működik, ne erőltesd, hanem tanulj belőle és változtass. A magyar valóságot se hagyd ki: piacméret, mobilitás, értékrendek – ezek a „külső paraméterek”. Aki képleteket kér, gyakran bizonytalanság ellen keres pajzsot. Aki képletet használ, az bizonytalansággal együtt él, de nem sodródik. Ezért merem kimondani: egyetlen nagy formula nincs, de van három egyszerű törvény – őszinte illeszkedés, tudatos interakció, fegyelmezett kísérletezés. Ebből rendszer lesz. A rendszerből pedig sokszor szerelem. És ez nem romantikát ront, hanem emberi méltóságot ad a kapcsolatnak.
FAQ – szakértő válaszol
Van-e „legjobb” algoritmus a szerelemhez?
Az algoritmus csak azt oldja meg, amire tervezték. A stabil párosítás garantálhatja, hogy nincs blokkoló pár, de nem garantál szerelmet. A mikrodinamikai modell előrejelezhet kockázatot, de nem választ partnert. A statisztika jelzi az esélyt, de nem írja elő a döntést. A „legjobb” ezért mindig célfüggvény-függő.
Használhatok-e személyiségteszteket „képletként”?
Igen, döntéstámogatásra. De tekintsd proxy-nak, ne végzetnek. A kompatibilitás nagy része interakcióközbeni szokásokból és értékpróbákból derül ki. A teszt eredménye legyen beszélgetésindító, ne bélyeg.
Vannak a magyar közegben speciális tényezők?
Igen: demográfiai aszimmetriák regionálisan, mobilitás korlátai, vallási és családi normák, lakhatási realitások. Ezek a párosítási „piac” paraméterei, melyek befolyásolják az esélyeket és a stabilitást. Lokális adatra optimalizálj, ne importált sablonokra.
Lehet a kapcsolatot „számszerűsíteni” anélkül, hogy megölnénk a romantikát?
Lehet, ha a számok a javítást szolgálják (időpontok, visszajelzések, rendes konfliktuskezelés), nem a kontrollt. Mérni nem azt jelenti, hogy „mindig igazam lesz”, hanem azt, hogy gyorsabban tanulunk.
Melyik „képlet” kezdőknek a legérthetőbb?
Kezdésnek: stabil párosítás (értsd meg, mit jelent a stabilitás a preferenciáidban), majd alap mikrodinamika (ismerd fel a negatív küszöböket és a javító jeleket), végül kis statisztika (melyik időzítés és kontextus növeli a kölcsönös „igen” esélyét a te környezetedben). Ez a hármas együtt már jól működik.
