È possibile che non lo sia, ma non sono il primo a parlare di mercato con riguardo alle relazioni sentimentali: Gary Becker ha vinto il Nobel nel 1992 proprio per aver applicato la logica del prezzo a cose che si pensava ne fossero immuni — la famiglia, il matrimonio, i figli, il crimine, la discriminazione. Il suo A Theory of Marriage (1973) parte da un postulato che sembra ovvio solo dopo averlo letto: le persone si sposano quando il valore atteso dello stare in coppia supera il valore atteso dello stare da soli, e cercano il partner che massimizza quel surplus.
Da lì deriva tutto il resto: l’unione selettiva — i simili si attraggono perché producono più surplus insieme —, la divisione del lavoro domestico, persino il divorzio come revisione del contratto quando le condizioni cambiano.
Ciò che voglio dimostrare qui è che il mercato che Becker descriveva — quello dove cerchi, incontri, valuti e ti accoppi — non esiste più nella forma in cui egli l’aveva modellato. Si è trasformato, assumendo una struttura diversa: il mercato dell’amore di Becker era a uno stadio; quello di Tinder e dei nostri giorni è a due. Sembra una sottigliezza, ma non lo è.
Il numero che gira da dieci anni su questo tema è uno solo: il coefficiente di Gini dei like ricevuti dagli uomini su Tinder sarebbe 0,58 — più diseguale del reddito di quasi tutti i paesi del mondo. Il Gini è un numero tra zero e uno che misura quanto è concentrata una risorsa: zero, tutti ne hanno la stessa quantità; uno, uno solo ha tutto. Il reddito negli Stati Uniti sta intorno a 0,41; i like su Tinder, dicono, a 0,58.
Quel numero l’ha calcolato, nel 2015, un blogger anonimo che si firmava worst-online-dater, fingendosi un uomo molto attraente per raccogliere dati dalle donne che lo «likavano». La metodologia non è certificata e presenta molti limiti statistici difficilmente accettabili: campione minuscolo, auto-selezionato, raccolto con un inganno, senza nessuna revisione.
E però secondo me WOD ha comunque maledettamente ragione.
La piattaforma SwipeStats, che analizza i dati di settemila profili reali caricati volontariamente dagli utenti, conferma esattamente quell’ordine di grandezza: il match rate medio maschile è del 5,3% contro il 44,4% femminile, la media dei match maschili è 2,6 volte la mediana — firma inequivocabile di una distribuzione feroce — e un uomo nel decile più alto raccoglie dieci-quindici volte i match dell’uomo mediano.
I dati di Hinge alzano ancora l’asticella: lì il Gini dei like maschili tocca 0,73 — non è più la diseguaglianza di un reddito, è quella di un patrimonio, vicino al Gini della ricchezza tedesca.
Quasi sei decimi del mercato vanno a un solo decimo dei partecipanti. Contro la diseguaglianza del reddito esistono il fisco progressivo e il welfare. Contro la diseguaglianza dell’attenzione non esiste niente. Nessuno ridistribuisce i like.

Scorri a destra o a sinistra.
Non sai niente di loro. Solo la foto.





Becker modellava il mercato dell’amore come un processo a stadio unico: incontri qualcuno e lo valuti su tutte le dimensioni contemporaneamente — aspetto, reddito, istruzione, valori, carattere, progetto di vita. Un unico calcolo, multidimensionale, in cui i pregi compensano i difetti.
Chiappori, Oreffice e Quintana-Domeque hanno misurato questi tassi di scambio nel 2012 (Fatter Attraction): un uomo può compensare 1,3 punti di BMI con un punto percentuale di reddito in più; una donna compensa due punti di BMI con un anno di istruzione in più. È un mercato dove tutto si scambia con tutto, e dove l’uomo grasso ma ricco e la donna bruttina ma colta trovano comunque il loro prezzo.
Le app di dating hanno fatto una cosa che nessun mercato matrimoniale aveva mai fatto nella storia della specie: hanno separato la valutazione in due stadi sequenziali, e hanno messo l’estetica per prima.
Stadio uno: la foto. Uno studio dell’Università di Amsterdam del 2025 ha quantificato esattamente il peso dei fattori: migliorare di una deviazione standard l’attrattività della foto alza la probabilità di essere scelti di circa venti punti percentuali, mentre lo stesso miglioramento nell’intelligenza percepita la alza solo di due. La bellezza pesa dieci volte l’intelligenza; bio, lavoro, altezza contano dalle sette alle venti volte meno della faccia.

Stadio due: tutto il resto — i valori, l’ideologia, la cultura, il progetto — ma solo se hai superato lo stadio uno. Se non superi lo stadio uno, non esisti. Il tuo reddito non viene visto, la tua laurea non viene vista, la tua gentilezza non viene vista. Il filtro estetico viene prima, ed è cieco a tutto il resto.

Nel mercato di Becker i filtri sono commutativi: l’ordine in cui si valutano non cambia il risultato. Nel mercato a due stadi sono sequenziali e non commutativi: l’ordine cambia tutto.
L’uomo grasso ma ricco di Chiappori, nel mercato di Becker, faceva prezzo. Nel mercato di Tinder viene eliminato allo stadio uno, prima che il reddito possa compensare alcunché. Il modello di Chiappori non è sbagliato: descrive un mercato che non esiste più. Descriveva la parrocchia, l’ufficio, il quartiere, la festa di amici, luoghi dove conoscevi le persone gradualmente, e l’aspetto era una delle tante variabili, non il cancello d’ingresso.
Nota metodologica: che le app filtrino per estetica allo stadio uno è documentato. Che il filtro estetico preceda e condizioni quello valoriale è documentato. Che questo produca un mercato strutturalmente diverso è una mia interpretazione, che la letteratura economica del matching non ha ancora formalizzato in questi termini.
Abbiamo visto come funziona il mercato a due stadi. Ma perché il primo filtro, quello estetico, concentra l’attenzione in modo così estremo?
Per rispondere conviene fare un passo indietro di sessant’anni, fino a due economisti che studiarono un problema all’apparenza lontanissimo: come si cerca qualcosa quando cercare costa.
Il primo è George Stigler, che nel 1961 dimostrò come più alternative hai a disposizione, più alta diventa la qualità che puoi pretendere prima di fermarti. La numerosità alza l’asticella: con tre offerte ti accontenti della migliore delle tre; con tremila, la migliore delle tremila è molto più su.
Nove anni dopo John McCall trasformò l’intuizione in un modello dinamico: esiste un salario di riserva, sotto il quale conviene rifiutare e continuare a cercare. Quando la distribuzione delle offerte ha una coda lunga, la soglia sale. Quando cercare costa poco, la soglia sale ancora.
Su Tinder tutte e tre le leve sono tirate al massimo contemporaneamente: coda lunghissima di desiderabilità, costo di ricerca quasi nullo (mezzo secondo di pollice), opzioni sterminate. Il modello prevede selettività estrema, e la selettività estrema è ciò che misuriamo.
A questo si aggiunge lo squilibrio numerico tra i sessi: su Tinder gli uomini sono circa due terzi degli utenti. Chi scarseggia detta il prezzo. La soglia razionale femminile sale non per capriccio ma per ottimizzazione — è il meccanismo dietro la differenza di sì (14% le donne, 46% gli uomini). L’algoritmo poi accelera tutto, mostrando di più chi è già stato scelto: il preferential attachment di Barabási. Non crea la concentrazione, la moltiplica.
Ipotizziamo di essere riusciti a superare lo stadio uno. Siamo abbastanza fotogenici, l’algoritmo ci mette in mostra, riceviamo match. Adesso entra in gioco tutto il resto: e qui la variabile che è esplosa negli ultimi dieci anni è l’ideologia politica.
L’ideologia era già il tratto su cui i coniugi si somigliavano di più dopo la religione — davanti a istruzione, reddito, etnia, aspetto. Il punto è che la quota di chi non transige è cresciuta, con una chiara divaricazione fra i due sessi. I dati americani: il 71% dei democratici single dichiara che non avrebbe una relazione seria con un elettore di Trump; il 40% degli uomini single dichiara che non uscirebbe con una donna che si definisce femminista. Solo il 9% dei single considera l’allineamento politico «non importante».
A questo si somma il dato documentato da Burn-Murdoch nel 2024: i giovani sotto i trent’anni si stanno divaricando ideologicamente per sesso, in tutto l’Occidente, in modo sincronizzato. Le donne giovani virano a sinistra, gli uomini giovani a destra, e il divario ha raggiunto i trenta punti percentuali negli Stati Uniti. Tradotto nel linguaggio del mercato: il pool di partner ideologicamente compatibili si è dimezzato in sei anni. Se sei una donna progressista di venticinque anni e il sessanta per cento dei tuoi coetanei maschi è ormai conservatore, il tuo insieme di partner ammissibili si è ristretto meccanicamente — senza che tu abbia cambiato una sola delle tue preferenze.
Ecco la struttura del mercato rotto: l’estetica esclude allo stadio uno, l’ideologia esclude allo stadio due, e i due filtri colpiscono persone diverse. Il timido bruttino viene tagliato prima di essere visto; il bello ideologicamente «sbagliato» viene tagliato dopo essere stato visto. Nel mercato a due stadi bisogna superare due filtri in fila e indipendenti: il risultato aggregato non è la somma dei filtri, è il loro prodotto.
Il mercato matrimoniale a due stadi non ha un solo punto di equilibrio: ne ha (almeno) due. Lo stesso insieme di persone può stabilizzarsi su un equilibrio «alto» — molti incontri, costi percepiti bassi, gente che ci prova e che riesce — oppure su uno «basso» — pochi incontri, costi percepiti altissimi, gente che si ritira. Quale dei due si realizza dipende dalle aspettative: se credo che il mercato sia denso e amichevole partecipo, e partecipando lo rendo denso; se credo che sia tossico e impossibile mi ritiro, e ritirandomi lo rendo tossico. Le aspettative si autoavverano.
Tra il 2007 e oggi ci siamo spostati, collettivamente e inconsapevolmente, dall’equilibrio alto a quello basso. E la cosa che rende la transizione difficile da invertire è che i loop di rinforzo sono annidati lungo i due stadi: più gente viene esclusa allo stadio uno, più i ranghi degli esclusi alimentano la radicalizzazione, più la radicalizzazione avvelena lo stadio due, meno match si producono, meno gente partecipa, più il filtro estetico dello stadio uno si fa severo per chi resta. Gira in tondo, e ogni giro stringe.
È un equilibrio subottimale: ognuno fa la cosa razionale per sé — non perdere tempo in un mercato che sembra ostile — e il risultato aggregato è un mercato che si svuota, cioè esattamente quello che nessuno voleva.
C’è un ultimo anello, e gira in un verso che non ci aspettiamo. Finora ho descritto il mercato come se la polarizzazione ideologica fosse un dato esterno che lo intasa. Ma e se fosse il mercato stesso a produrla? La narrazione standard dice: i giovani uomini si sono radicalizzati a destra, sono diventati ostili, e per questo le donne non li vogliono più. Causa: l’ideologia. Effetto: l’esclusione dal mercato. Ma se la freccia girasse al contrario? Se fosse l’esclusione dal mercato a produrre la radicalizzazione, e non viceversa?
L’uomo che viene tagliato allo stadio uno — per ragioni estetiche, non ideologiche — riceve un segnale ripetuto e opaco: il mercato non ti vuole, e non ti dice perché. È un’esperienza che la mente umana tollera con fatica: la dissonanza di «sono rifiutato e non so perché» chiede una spiegazione, e la spiegazione arriva dall’esterno — un’attribuzione che salva l’autostima e fornisce un nemico. L’ideologia, in questa lettura, non è la causa dell’esclusione, è la sua razionalizzazione a posteriori.
Lo dico come ipotesi, non come risultato dimostrato: il dato longitudinale che misurerebbe l’ideologia prima e dopo l’esclusione non esiste, o almeno io non lo conosco. La sequenza temporale sembra coerente — la deriva conservatrice dei maschi giovani accelera dopo il 2017, quando le app diventano il canale dominante — ma non è una prova.
Un’obiezione sarebbe del tutto legittima: va bene la diseguaglianza dei like, ma quella non si traduce in diseguaglianza degli esiti — se anche il dieci per cento più fotogenico raccoglie il cinquantotto per cento dei like, difficilmente si porterà a letto il cinquantotto per cento delle donne. I dati sul comportamento sessuale, in effetti, non mostrano una concentrazione crescente degli esiti reali nel tempo.
Affermazione vera però, secondo me, irrilevante — per due ragioni.
La prima: gli esiti non possono concentrarsi quanto l’attenzione per un limite fisico. Dare un like costa un pollice; costruire una relazione richiede tempo, che è finito. Il numero di legami stabili che una persona può reggere è vincolato dalla biologia, non dalla piattaforma — e questo fa da tetto in cima, che i like non hanno.
La seconda: questo tetto fisico non attenua in nulla il costo psicologico della diseguaglianza virtuale. Siccome l’attenzione (lo stadio uno) è il prerequisito per arrivare agli esiti (lo stadio due) e l’attenzione è distribuita in modo ferocemente ineguale, chi non riceve attenzione non arriverà mai agli esiti, indipendentemente dal fatto che i leader incontrino o no limiti di altro genere. Il meccanismo non si nutre solo dell’invidia per chi si abbuffa, ma soprattutto della propria fame: il ragazzo che riceve zero match per due anni si radicalizza allo stesso modo, sia che il top dieci per cento abbia cento partner reali, sia che non ne abbia nessuno.
La diseguaglianza degli esiti, in fondo, è una questione irrilevante. Ciò che conta è quanti sono rimasti completamente esclusi sin dall’inizio. E la risposta è inequivocabile: troppi.
Sono convinto che Becker, se fosse vivo, riscriverebbe il suo trattato sulla famiglia del 1981: e il primo capitolo lo dedicherebbe a una cosa che nel 1973 non poteva immaginare. Che si potesse costruire un mercato in cui, per essere valutati su chi si è, bisogna prima passare l’esame di una fotografia — e in cui chi quell’esame non lo passa non viene respinto, semplicemente non viene mai visto.
Barabási, A.-L., Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science 286(5439), 509–512. ↗
Becker, G. S. (1973). A theory of marriage: part I. Journal of Political Economy 81(4), 813–846.
Becker, G. S. (1981). A Treatise on the Family. Harvard University Press.
Chiappori, P.-A., Oreffice, S., Quintana-Domeque, C. (2012). Fatter attraction: anthropometric and socioeconomic matching on the marriage market. Journal of Political Economy 120(4), 659–695. ↗
Dunbar, R. I. M. (2016). Do online social media cut through the constraints that limit the size of offline social networks? Royal Society Open Science 3(1).
Huber, G. A., Malhotra, N. (2017). Political homophily in social relationships. The Journal of Politics 79(1), 269–283.
McCall, J. J. (1970). Economics of information and job search. The Quarterly Journal of Economics 84(1), 113–126.
Sapolsky, R. M. (2017). Behave: The Biology of Humans at Our Best and Worst. Penguin Press.
Shimer, R., Smith, L. (2000). Assortative matching and search. Econometrica 68(2), 343–369.
Stigler, G. J. (1961). The economics of information. Journal of Political Economy 69(3), 213–225.
SwipeStats (2020–2025). Tinder statistics: real data from 7.079 profiles, 294M swipe. ↗
Witmer, J., Rosenbusch, H., Meral, E. O. (2025). The relative importance of looks, height, job, bio, intelligence, and homophily in online dating. Computers in Human Behavior Reports 17, 100579. ↗