Today I want to talk to you about the mathematics of love. Now, I think that we can all agree that mathematicians are famously excellent at finding love.
Quisiera hablarles de las matemáticas del amor. Creo que todos estamos de acuerdo en que los matemáticos son conocidos por su excelencia en encontrar el amor.
(Laughter)
Pero esto no solo se debe a nuestras personalidades atractivas,
But it's not just because of our dashing personalities, superior conversational skills and excellent pencil cases. It's also because we've actually done an awful lot of work into the maths of how to find the perfect partner.
habilidades superiores de conversación o maravillosas cajas de lápices. También se debe a que, en realidad, hemos hecho mucho trabajo matemático sobre cómo encontrar la pareja perfecta.
Now, in my favorite paper on the subject, which is entitled, "Why I Don't Have a Girlfriend" --
En mi trabajo favorito sobre el tema, titulado: "¿Por qué no tengo novia?" (Risas)
(Laughter)
Peter Backus tries to rate his chances of finding love. Now, Peter's not a very greedy man. Of all of the available women in the UK, all Peter's looking for is somebody who lives near him, somebody in the right age range, somebody with a university degree, somebody he's likely to get on well with, somebody who's likely to be attractive, somebody who's likely to find him attractive.
Peter Backus intenta evaluar sus posibilidades de encontrar el amor. Bueno, él no es muy ambicioso. De todas las mujeres disponibles en el Reino Unido, lo único que busca Peter es alguien que viva cerca, alguien del grupo de edad adecuado, alguien con título universitario, una persona con la que posiblemente pueda llevarse bien, una persona probablemente atractiva, alguien que lo pueda encontrar atractivo.
(Laughter)
(Risas)
And comes up with an estimate of 26 women in the whole of the UK.
Y el resultado es un cálculo de 26 mujeres
(Laughter)
en todo el Reino Unido.
It's not looking very good, is it Peter? Now, just to put that into perspective, that's about 400 times fewer than the best estimates of how many intelligent extraterrestrial life forms there are. And it also gives Peter a 1 in 285,000 chance of bumping into any one of these special ladies on a given night out. I'd like to think that's why mathematicians don't really bother going on nights out anymore.
No parece mucho, ¿no es así, Peter? Solo para verlo en perspectiva, eso es aproximadamente 400 veces menos que los mejores cálculos sobre las posibles formas de vida extraterrestre inteligente. Y también ofrece a Peter una probabilidad de 1 en 285 000 de encontrarse con una de estas señoras especiales en una noche determinada. Quisiera pensar que por esa razón los matemáticos ya no se molestan en salir por la noche.
The thing is that I personally don't subscribe to such a pessimistic view. Because I know, just as well as all of you do, that love doesn't really work like that. Human emotion isn't neatly ordered and rational and easily predictable. But I also know that that doesn't mean that mathematics hasn't got something that it can offer us, because, love, as with most of life, is full of patterns and mathematics is, ultimately, all about the study of patterns. Patterns from predicting the weather to the fluctuations in the stock market, to the movement of the planets or the growth of cities. And if we're being honest, none of those things are exactly neatly ordered and easily predictable, either. Because I believe that mathematics is so powerful that it has the potential to offer us a new way of looking at almost anything. Even something as mysterious as love. And so, to try to persuade you of how totally amazing, excellent and relevant mathematics is, I want to give you my top three mathematically verifiable tips for love.
Yo, personalmente, no comparto ese pesimismo. Porque sé, tan bien como Uds., que el amor en realidad no funciona así. Las emociónes humanas no están tan ordenadas, ni son tan racionales, ni tan fácilmente predecibles. Pero también sé que eso no significa que las matemáticas no tengan nada que ofrecer, porque el amor, como la mayor parte de la vida, está lleno de patrones. Y las matemáticas son, al final y sobre todo, el estudio de patrones. Patrones que predicen desde el estado del clima, hasta las fluctuaciones en el mercado de valores, hasta el movimiento de los planetas o el crecimiento de las ciudades. Y, siendo honestos, ninguno de estos es perfectamente ordenado, ni fácilmente predecible. Pienso que las matemáticas son tan poderosas que pueden ofrecernos nuevas formas de ver casi cualquier cosa, incluso en algo tan misterioso como el amor. Y para persuadirles de lo sorprendentes, maravillosas, y relevantes que son las matemáticas me permito darles mis mejores tres consejos, matemáticamente verificables, para el amor.
(Laughter)
Consejo práctico número 1:
OK, so Top Tip #1: How to win at online dating. So my favorite online dating website is OkCupid, not least because it was started by a group of mathematicians. Now, because they're mathematicians, they have been collecting data on everybody who uses their site for almost a decade. And they've been trying to search for patterns in the way that we talk about ourselves and the way that we interact with each other on an online dating website. And they've come up with some seriously interesting findings. But my particular favorite is that it turns out that on an online dating website, how attractive you are does not dictate how popular you are, and actually, having people think that you're ugly can work to your advantage.
Cómo lograr citas en línea. Mi sitio favorito de citas en línea es OkCupid, entre otras cosas porque fue fundado por un grupo de matemáticos. Dado que son matemáticos, han ido recogiendo datos de todos los que usan su sitio durante casi una década. Y han intentado buscar patrones sobre la forma en que hablamos de nosotros mismos y la forma como nos relacionamos con los demás en un sitio web de citas en línea. Y han obtenido algunos hallazgos bien interesantes. Lo que más me llama la atención es que en un sitio de citas por Internet, lo atractivo que seas no define tu popularidad, y, de hecho, que haya gente que piense que eres feo puede jugar a tu favor.
(Laughter)
Les enseñaré cómo funciona esto.
Let me show you how this works. In a thankfully voluntary section of OkCupid, you are allowed to rate how attractive you think people are on a scale between one and five. Now, if we compare this score, the average score, to how many messages a selection of people receive, you can begin to get a sense of how attractiveness links to popularity on an online dating website.
En una afortunada sección voluntaria de OkCupid, a uno se le permite evaluar qué tan atractivas parecen las personas, en una escala de 1 a 5. Si comparamos esos resultados, la puntuación media, con la cantidad de mensajes que recibe un grupo de personas, uno puede empezar a tener una idea de cómo lo atractivo se relaciona con la popularidad en un sitio web de citas por Internet.
This is the graph the OkCupid guys have come up with. And the important thing to notice is that it's not totally true that the more attractive you are, the more messages you get. But the question arises then of what is it about people up here who are so much more popular than people down here, even though they have the same score of attractiveness? And the reason why is that it's not just straightforward looks that are important. So let me try to illustrate their findings with an example. So if you take someone like Portia de Rossi, for example, everybody agrees that Portia de Rossi is a very beautiful woman. Nobody thinks that she's ugly, but she's not a supermodel, either. If you compare Portia de Rossi to someone like Sarah Jessica Parker, now, a lot of people, myself included, I should say, think that Sarah Jessica Parker is seriously fabulous and possibly one of the most beautiful creatures to have ever have walked on the face of the Earth. But some other people, i.e., most of the Internet ...
Este es el gráfico que han desarrollado los chicos de OkCupid. Lo interesante es ver que no es totalmente cierto que cuanto más atractivo uno sea, más mensajes recibe. Pero la pregunta que surge entonces es ¿por qué la gente de aquí es mucho más popular que la de acá abajo, a pesar de tener la misma puntuación en atractivo? Y la razón es porque no solo el aspecto es importante. Trataré de ilustrar esas conclusiones con un ejemplo. Si tomamos a alguien como Portia de Rossi, por ejemplo, todos están de acuerdo en que ella es una mujer muy hermosa. Nadie piensa que sea fea, aunque no es una supermodelo. Si se compara Portia de Rossi con alguien como Sarah Jessica Parker, mucha gente, incluida yo misma, diría, que Sarah Jessica Parker es verdaderamente estupenda y que, posiblemente, sea una de las criaturas más hermosas que haya pisado la faz de la Tierra. Pero otras personas, es decir, la mayoría en Internet,
(Laughter)
piensa que ella parece un poco como un caballo. (Risas)
seem to think that she looks a bit like a horse.
(Laughter)
Now, I think that if you ask people how attractive they thought Jessica Parker or Portia de Rossi were, and you ask them to give them a score between one and five I reckon that they'd average out to have roughly the same score. But the way that people would vote would be very different. So Portia's scores would all be clustered around the four because everybody agrees that she's very beautiful, whereas Sarah Jessica Parker completely divides opinion. There'd be a huge spread in her scores. And actually it's this spread that counts. It's this spread that makes you more popular on an online Internet dating website. So what that means then is that if some people think that you're attractive, you're actually better off having some other people think that you're a massive minger. That's much better than everybody just thinking that you're the cute girl next door.
Si preguntamos a la gente sobre lo atractivas que son Sarah Jessica Parker o Portia de Rossi, y se les pide una puntuación entre 1 y 5, me imagino que les darían básicamente la misma puntuación, en promedio. Pero la distribución de votos podría ser muy diferente. Las puntuaciones para Portia se agruparían en torno al 4 porque todos creen que ella es muy hermosa. Mientras que las opiniones sobre Jessica Parker, resultarían divididas. Habría una gran separación en las valoraciones. Y, de hecho, esas diferencias son las que cuentan. Este esparcimiento es lo que te hace más popular en un sitio web de citas por Internet. Lo que esto significa entonces es que si a algunas personas les pareces atractivo, en realidad es mejor que haya otras que piensen que eres horroroso total. Eso es mucho mejor a que todo el mundo piense que eres la chica linda de al lado.
Now, I think this begins to make a bit more sense when you think in terms of the people who are sending these messages. So let's say that you think somebody's attractive, but you suspect that other people won't necessarily be that interested. That means there's less competition for you and it's an extra incentive for you to get in touch. Whereas compare that to if you think somebody is attractive but you suspect that everybody is going to think they're attractive. Well, why would you bother humiliating yourself, let's be honest? But here's where the really interesting part comes. Because when people choose the pictures that they use on an online dating website, they often try to minimize the things that they think some people will find unattractive. The classic example is people who are, perhaps, a little bit overweight deliberately choosing a very cropped photo,
Parece que esto empieza a tener un poco más de sentido si pensamos en las personas que envían esos mensajes. Así que digamos que uno piensa que alguien es atractivo pero sospecha que otras personas no necesariamente piensan igual. Eso significa que hay menos competencia, un incentivo adicional para ponerse en contacto. Comparen esto con la situación en la que uno piensa que alguien es atractivo y sospecha que todos creen lo mismo. Bueno, ¿para qué molestarse en arriesgarse? Seamos honestos. Aquí viene lo verdaderamente interesante. Porque cuando la gente elige las fotos para el servicio de citas en línea, a menudo intentan minimizar los aspectos que puedan parecer desagradables a los demás. El ejemplo clásico es el de aquellos que tienen algo de sobrepeso y eligen deliberadamente fotos recortadas.
(Laughter)
O los hombres calvos, por ejemplo,
or bald men, for example, deliberately choosing pictures where they're wearing hats. But actually this is the opposite of what you should do if you want to be successful. You should really, instead, play up to whatever it is that makes you different, even if you think that some people will find it unattractive. Because the people who fancy you are just going to fancy you anyway, and the unimportant losers who don't, well, they only play up to your advantage.
que eligen cuidadosamente fotos donde aparecen con sombrero. En realidad esto es lo contrario de lo que uno debe hacer para tener éxito. Por el contrario, uno debe explotar lo que realmente lo hace diferente, incluso si piensa que para algunos esto pueda resultar poco atractivo. Porque la gente a quien le gustas estará encantada contigo de todos modos, y los demás, a quienes no les gustas, terminan beneficiándote.
OK, Top Tip #2: How to pick the perfect partner. So let's imagine then that you're a roaring success on the dating scene. But the question arises of how do you then convert that success into longer-term happiness, and in particular, how do you decide when is the right time to settle down? Now generally, it's not advisable to just cash in and marry the first person who comes along and shows you any interest at all. But, equally, you don't really want to leave it too long if you want to maximize your chance of long-term happiness. As my favorite author, Jane Austen, puts it, "An unmarried woman of seven and twenty can never hope to feel or inspire affection again."
Bien. Consejo práctico número 2: Cómo elegir la pareja perfecta. Imaginemos ahora que uno está teniendo un éxito rotundo en el mundo de las citas. Entonces surge la pregunta: ¿cómo convertir ese éxito en felicidad a largo plazo? y, en particular, ¿cuál será el momento preciso para decidir? En general, no es recomendable simplemente llegar y casarse con la primera persona que se nos cruce y nos muestre algún interés. Pero por otra parte, tampoco uno quiere dejar pasar mucho tiempo si se quiere maximizar la probabilidad de felicidad a largo plazo. Como mi escritora favorita, Jane Austen, dice: "Una mujer soltera de siete y veinte
(Laughter)
no puede nunca esperar que va a sentir o inspirar afecto otra vez". (Risas)
Thanks a lot, Jane. What do you know about love?
Muchas gracias, Jane. ¿Qué sabes tú sobre el amor?
(Laughter)
Entonces la pregunta es:
So the question is then, how do you know when is the right time to settle down, given all the people that you can date in your lifetime? Thankfully, there's a rather delicious bit of mathematics that we can use to help us out here, called optimal stopping theory. So let's imagine, then, that you start dating when you're 15 and ideally, you'd like to be married by the time that you're 35. And there's a number of people that you could potentially date across your lifetime, and they'll be at varying levels of goodness. Now the rules are that once you cash in and get married, you can't look ahead to see what you could have had, and equally, you can't go back and change your mind. In my experience at least, I find that typically people don't much like being recalled years after being passed up for somebody else, or that's just me.
¿cómo saber cuándo es el momento adecuado para decidir, considerando todas las personas con las que uno puede salir en toda la vida? Afortunadamente, hay una magnífica parte de las matemáticas que podemos usar para esto; la llamada teoría de parada óptima. Imaginemos ahora que uno empieza a salir con gente a los 15 años e idealmente, desea casarse a los 35. Existe un número de personas con las que posiblemente uno podría tener una cita en algún momento de la vida, con diferentes niveles de aceptación. Ahora, la regla es que una vez que uno se decide por alguien y se casa, ya no puede seguir buscando para ver lo que podría haber obtenido, y además, no se puede volver atrás y cambiar de opinión. Según mi experiencia, al menos, creo que, en general, a nadie le gusta ser llamado nuevamente años después de ser dejado por otro. O quizás eso me pasa solo a mí.
So the math says then that what you should do in the first 37 percent of your dating window, you should just reject everybody as serious marriage potential.
Las matemáticas dicen que lo que se debe hacer con el primer 37 % de las citas, es rechazarlas todas, como potencial serio de matrimonio.
(Laughter)
(Risas)
And then, you should pick the next person that comes along that is better than everybody that you've seen before. So here's the example. Now if you do this, it can be mathematically proven, in fact, that this is the best possible way of maximizing your chances of finding the perfect partner. Now unfortunately, I have to tell you that this method does come with some risks. For instance, imagine if your perfect partner appeared during your first 37 percent. Now, unfortunately, you'd have to reject them.
Y luego se debe elegir a la siguiente persona que llegue que sea mejor que todas anteriores. Aquí está el ejemplo. Si se hace esto, está matemáticamente demostrado que puede ser la mejor manera posible de maximizar las posibilidades de encontrar la pareja perfecta. Sin embargo, he de decir que este método tiene algunos riesgos. Por ejemplo, imaginen que su pareja perfecta apareció en el primer 37 %. Por desgracia, hay que rechazarla.
(Laughter)
(Risas)
Now, if you're following the maths, I'm afraid no one else comes along that's better than anyone you've seen before, so you have to go on rejecting everyone and die alone.
Si seguimos a las matemáticas, me temo que nadie más aparecerá que sea mejor que todas las anteriores; así que habría que rechazar a todas y morir solo.
(Laughter)
(Risas)
Probably surrounded by cats ...
Probablemente rodeado de gatos mordisqueando sus restos.
(Laughter)
nibbling at your remains.
OK, another risk is, let's imagine, instead, that the first people that you dated in your first 37 percent are just incredibly dull, boring, terrible people. That's OK, because you're in your rejection phase, so that's fine, you can reject them. But then imagine the next person to come along is just marginally less boring, dull and terrible ...
Pensemos en otro riesgo diferente; supóngase que todas las personas que vieron en su primer 37 % son increíblemente aburridas, sosas, terribles. Eso está bien, porque estás en la fase de rechazo, así que sin problema, pueden ser rechazadas. Pero ahora piensen que la siguiente persona es apenas ligeramente menos aburrida y terrible
(Laughter)
than everybody that you've seen before. Now, if you are following the maths, I'm afraid you have to marry them ...
que todas las anteriores. Siguiendo las matemáticas, me temo que deberían casarse con ella
(Laughter)
y acabar en una relación claramente no tan buena.
and end up in a relationship which is, frankly, suboptimal. Sorry about that. But I do think that there's an opportunity here for Hallmark to cash in on and really cater for this market. A Valentine's Day card like this.
Lo siento. Pero sí creo que hay una oportunidad aquí para que Hallmark saque provecho y satisfaga este mercado, con una tarjeta para el día de San Valentín, como esta. (Risas)
(Laughter)
"Mi querido esposo: Tú eres ligeramente menos terrible
"My darling husband, you are marginally less terrible than the first 37 percent of people I dated."
que el primer 37 % de las personas con las que tuve citas".
(Laughter)
En realidad esto es más romántico de lo que normalmente manejo.
It's actually more romantic than I normally manage.
(Laughter)
OK, so this method doesn't give you a 100 percent success rate, but there's no other possible strategy that can do any better. And actually, in the wild, there are certain types of fish which follow and employ this exact strategy. So they reject every possible suitor that turns up in the first 37 percent of the mating season, and then they pick the next fish that comes along after that window that's, I don't know, bigger and burlier than all of the fish that they've seen before. I also think that subconsciously, humans, we do sort of do this anyway. We give ourselves a little bit of time to play the field, get a feel for the marketplace or whatever when we're young. And then we only start looking seriously at potential marriage candidates once we hit our mid-to-late 20s. I think this is conclusive proof, if ever it were needed, that everybody's brains are prewired to be just a little bit mathematical.
Este método, pues, no ofrece una tasa de éxito del 100 %, pero no existe otra estrategia posible que funcione mejor. Curiosamente, en la naturaleza, hay ciertos tipos de peces que siguen exactamente esta estrategia. Así, rechazan todo pretendiente posible que aparezca en el primer 37 % de la temporada de apareamiento, y luego eligen el siguiente pez que aparece luego. No sé si será más grande y más corpulento que todos anteriores. Creo que inconscientemente, los humanos, de alguna manera, también hacemos eso. Nos damos un poco de tiempo para comenzar el juego, para obtener una sensación del mercado, o lo que sea, cuando somos jóvenes. Y luego empezamos a buscar seriamente posibles candidatos matrimoniales cuando llegamos a mediados o finales de los 20 años. Creo que esto es una prueba concluyente, por si hiciera falta, de que el cerebro de todo el mundo está programado para actuar un poco matemáticamente
OK, so that was Top Tip #2. Now, Top Tip #3: How to avoid divorce. OK, so let's imagine then that you picked your perfect partner and you're settling into a lifelong relationship with them. Now, I like to think that everybody would ideally like to avoid divorce, apart from, I don't know, Piers Morgan's wife, maybe?
Este fue el consejo práctico número 2. Ahora, el consejo práctico número 3: Cómo evitar el divorcio. Imaginemos ahora que eligieron la pareja perfecta y que se proyectan con ella para una relación de por vida. Me gusta pensar que lo ideal es que todos traten de evitar el divorcio, aparte de, no sé, quizás, la esposa de Piers Morgan.
(Laughter)
But it's a sad fact of modern life that one in two marriages in the States ends in divorce, with the rest of the world not being far behind. Now, you can be forgiven, perhaps for thinking that the arguments that precede a marital breakup are not an ideal candidate for mathematical investigation. For one thing, it's very hard to know what you should be measuring or what you should be quantifying. But this didn't stop a psychologist, John Gottman, who did exactly that. Gottman observed hundreds of couples having a conversation and recorded, well, everything you can think of. So he recorded what was said in the conversation, he recorded their skin conductivity, he recorded their facial expressions, their heart rates, their blood pressure, basically everything apart from whether or not the wife was actually always right, which incidentally she totally is. But what Gottman and his team found was that one of the most important predictors for whether or not a couple is going to get divorced was how positive or negative each partner was being in the conversation.
Pero es un hecho triste de la vida moderna que 1 de cada 2 matrimonios en EE.UU., termina en divorcio, y en los otros países, la cosa es del mismo orden. Probablemente podría perdonarse si se piensa que las disputas que preceden a una ruptura matrimonial no sean un buen punto para investigación matemática. Por una parete, es muy difícil saber qué se debe medir o qué se debe cuantificar. Pero esto no impidió que un psicólogo, John Gottman, hiciera exactamente eso. Gottman observó cientos de parejas conversando y grabó todo lo que se puedan imaginar. Grabó lo que se decía en las conversaciones, grabó su conductividad de la piel, grabó sus expresiones faciales, su ritmo cardíaco, la presión arterial, básicamente todo, aparte de si la mujer era en realidad la que siempre tenía razón, que, por cierto, en realidad así era. Pero lo que encontraron Gottman y su equipo fue que uno de los indicadores más importantes para saber si una pareja iba a divorciarse o no, era lo positivo o negativo que era cada uno en la conversación.
Now, couples that were very low-risk scored a lot more positive points on Gottman's scale than negative. Whereas bad relationships, by which I mean, probably going to get divorced, they found themselves getting into a spiral of negativity. Now just by using these very simple ideas, Gottman and his group were able to predict whether a given couple was going to get divorced with a 90 percent accuracy. But it wasn't until he teamed up with a mathematician, James Murray, that they really started to understand what causes these negativity spirals and how they occur. And the results that they found, I think, are just incredibly impressively simple and interesting. So these equations predict how the wife or husband is going to respond in their next turn of the conversation, how positive or negative they're going to be. And these equations depend on the mood of the person when they're on their own, the mood of the person when they're with their partner, but most importantly, they depend on how much the husband and wife influence one another.
Ahora, las parejas de bajo riesgo mostraban muchos más puntos positivos que negativos en la escala de Gottman. Mientras que las malas relaciones, las que probablemente se divorciarían, se hallaban en una espiral de negatividad. Solo usando estas ideas sencillas Gottman y su grupo pudieron predecir si una pareja concreta se iba a divorciar con una precisión del 90 %. Pero no fue hasta asociarse con un matemático, James Murray, que empezaron a entender realmente qué causan las espirales de negatividad y cómo se producen. Y los resultados que encontraron son increíble e impresionantemente simples e interesantes. Las ecuaciones predicen cómo la esposa o el marido responderá en su siguiente turno de la conversación; qué tan positivos o negativos serán. Estas ecuaciones, dependen del estado de ánimo de la persona cuando está sola, su estado de ánimo cuando está con su pareja, pero lo más importante, dependen de lo mucho que el esposo y la esposa se influyen mutuamente.
Now, I think it's important to point out at this stage, that these exact equations have also been shown to be perfectly able at describing what happens between two countries in an arms race.
En este punto, creo que es importante destacar, que precisamente estas ecuaciones han demostrado también que pueden perfectamente describir lo que sucede entre dos países en una carrera armamentista.
(Laughter)
(Risas)
So that an arguing couple spiraling into negativity and teetering on the brink of divorce is actually mathematically equivalent to the beginning of a nuclear war.
Es que, una pareja que discute en la espiral de negatividad y se tambalea al borde del divorcio, en realidad, equivale matemáticamente al comienzo de una guerra nuclear.
(Laughter)
(Risas)
But the really important term in this equation is the influence that people have on one another, and in particular, something called "the negativity threshold." Now, the negativity threshold, you can think of as how annoying the husband can be before the wife starts to get really pissed off, and vice versa. Now, I always thought that good marriages were about compromise and understanding and allowing the person to have the space to be themselves. So I would have thought that perhaps the most successful relationships were ones where there was a really high negativity threshold. Where couples let things go and only brought things up if they really were a big deal. But actually, the mathematics and subsequent findings by the team have shown the exact opposite is true. The best couples, or the most successful couples, are the ones with a really low negativity threshold. These are the couples that don't let anything go unnoticed and allow each other some room to complain. These are the couples that are continually trying to repair their own relationship, that have a much more positive outlook on their marriage. Couples that don't let things go and couples that don't let trivial things end up being a really big deal.
Pero lo que es realmente importante en esta ecuación es cómo se influyen las personas entre sí, y, en particular, cómo influye el llamado umbral de negatividad. Puede pensarse en el umbral de negatividad, como lo molesto que puede estar el marido antes de que la mujer empiece a enfadarse verdaderamente, y viceversa. Siempre pensé que los buenos matrimonios se basaban en el compromiso y la comprensión en permitirse ambos tener sus espacios para ser ellos mismos. Había pensado que quizás las relaciones más exitosas eran aquellas en las que había un umbral muy alto de negatividad. Cuando las parejas dejan pasar ciertas cosas y solo discuten asuntos realmente problemáticos. Pero, en realidad, las matemáticas y los resultados posteriores del equipo han demostrado, que lo contrario es lo correcto. Las mejores parejas, las más exitosas, son las que tienen un umbral muy bajo de negatividad. Son parejas que no pasan por alto las cosas, que no las ignoran y se permiten espacios para quejarse. Son parejas que continuamente están tratando de arreglar la relación, que tienen una visión del matrimonio mucho más positiva. Las parejas que no pasan por alto las cosas que no dejan que cosas triviales terminen siendo grandes problemas.
Now of course, it takes a bit more than just a low negativity threshold and not compromising to have a successful relationship. But I think that it's quite interesting to know that there is really mathematical evidence to say that you should never let the sun go down on your anger.
Ahora, por supuesto, se necesita algo más que un bajo umbral de negatividad y no aceptar nada distinto de una relación exitosa. Creo que es bastante interesante saber que hay de verdad evidencia matemática para poder afirmar que nunca debemos dejar que la ira nos ciegue.
So those are my top three tips of how maths can help you with love and relationships. But I hope, that aside from their use as tips, they also give you a little bit of insight into the power of mathematics. Because for me, equations and symbols aren't just a thing. They're a voice that speaks out about the incredible richness of nature and the startling simplicity in the patterns that twist and turn and warp and evolve all around us, from how the world works to how we behave. So I hope that perhaps, for just a couple of you, a little bit of insight into the mathematics of love can persuade you to have a little bit more love for mathematics.
Así que estos son mis tres consejos de cómo las matemáticas pueden ayudarles con el amor y las relaciones. Pero espero, aparte de los consejos útiles, haberles dado también alguna idea del poder de las matemáticas. Porque para mí, las ecuaciones y los símbolos no son solo una cosa, son una voz que habla acerca de la increíble riqueza de la naturaleza y la simplicidad sorprendente de los patrones que giran, se tuercen, se deforman y se desarrollan a nuestro alrededor, desde cómo funciona el mundo hasta la manera de comportamos. Así que espero que tal vez, solo para algunos de Uds. algo de comprensión de las matemáticas del amor pueda persuadirles de tener un poco más de amor por las matemáticas.
Thank you.
Gracias.
(Applause)
(Aplausos)