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都2021年了,为什么约会应用程序的算法仍然如此糟糕?

时间:2023-03-21 17:21:45 科技观察

大数据文摘来源:wired疫情期间,交友软件迎来爆发期。但随着社会再次开放,越来越多的单身人士仍然选择在线软件。根据Hinge报告,自2019年以来下载量增长了63%,收入在2020年增长了两倍,仅2021年5月就有超过650万人下载了Tinder。不过,这些约会应用程序基本上做同样的事情:滑动、匹配、最初的兴趣和最后的失望。这一周期还使Tinder和Grindr跻身“最有可能导致用户悲伤的应用程序”前10名。这些约会应用程序有专门的匹配算法,但大多数依赖于对用户陈述偏好的分析,您可以在其中告诉应用程序您理想的伴侣是什么样的。然后,该应用程序将遵循用户向左或向右滑动随机匹配的模式,系统将尝试找到与其他用户的相似之处,预测用户最终会喜欢谁。这很像TikTok的推荐算法,或者亚马逊的广告模式。但与TikTok和亚马逊相比,这些算法在约会方面做得很糟糕。伦敦玛丽女王大学2016年对Tinder上所有性取向的匹配率进行的一项研究发现,相互刷卡的比率出奇地低:女性为10.5%,而男性为0.6%。这也引出了一个问题,当推荐系统在简化生活的各个方面做得如此出色时,为什么开发一个可靠的约会应用程序如此困难?“机器只能处理你给它们的东西。”加拿大西部大学的SamanthaJoel表示,他的研究重点是人们如何决定他们的关系。“有些事情是高度可预测的,有些则不是。我们只是没有找到正确的输入数据来预测吸引力。”很大一部分原因是偏好的复杂权衡不是一个透明的过程:我们可能会被它们吸引,感到尴尬,甚至完全没有意识到偏好的存在。乔尔解释说,使用这些软件的人可能会将身高和受教育程度等列为必备选项,“但当他们在现实生活中遇到某个人时,他们不会用这些来评估他们是否会喜欢某人。”情感标准”。配对程序于1965年起源于哈佛大学。当时,一位名叫杰夫塔尔的数学系学生租用了一台IBM处理器来处理他分发给同学的“约会测验”的答案。六年后,在提出数百个问题后,OkCupid提供了一个与你相匹配的兼容性百分比,而eHarmony的心理测试声称根据“32个兼容性维度”匹配人,包括外向性、利他主义和适应性。与此同时,Hinge虽然是一款更简单的“滑动”软件,但更进一步,它要求用户提供事后反馈,目的是将其纳入未来的比赛中。BenBerman直言不讳地说:“约会应用程序的工作方式存在严重问题”。早在2018年,这位游戏设计师就与Mozilla合作开发了一款名为MonsterMatch的游戏,他希望这款游戏能让更多人意识到约会应用程序失败并不是他们的错。这个游戏是这样的。首先,玩家创建一个卡通怪物头像,然后他可以刷其他卡通怪物。如果匹配成功,两个人就可以开始聊天了。然而,在每一步之间,就像约会软件基于协同过滤的算法缩小了选择范围,例如,如果你在几个毛茸茸的怪物上左滑,你将不会再看到任何毛皮相关的推荐,即使你的拒绝的理由与皮草无关。Berman认为,将选项缩小到协同过滤从根本上说是不浪漫的。它很早就锁定了它认为是你的偏好,“这在统计上很重要,但不一定会导致意外”。当交友软件这样运作时,你会发现你只是看到越来越多的同类人。正如乔尔解释的那样,这种欲望的减少与吸引力的实际运作方式相反:直到它出现在我们面前,我们并不总是知道自己喜欢什么。“所以你遇到一个人,你想了解他们,然后当你将来被问到你想象你未来的伴侣会是什么时,你会列出那个人的相关品质。”我们能做些什么呢?Joel想知道开发人员是否应该反其道而行之,而不是创建更大、更复杂的单例数据库。“选择的绝对数量是一个障碍是有道理的”和“无限可能的匹配与我们配备的工具非常不一致。试图筛选数十个不提供您实际需要的信息的配置文件是非常困难的令人沮丧。你最终不得不使用你并不真正关心的标准进行过滤”。也许,乔尔说,一种不同的方法,更接近人们在现实生活中如何衡量彼此,具有语音和视频剪辑等个人资料特征,可能会更好。伯曼对单身人士离开互联网并混入公园或酒吧并不抱太大希望。“在2021年对某人说‘做这件对你的手机不起作用的事情’是极具挑战性的”他对软件用户的建议很简单,“创建一个新帐户,因为使用新应用程序的前两周会有内的最佳匹配率。”乔尔说,爱情是“一个混乱的过程”,你无法解决这个问题,就像你无法解决人类死亡问题一样。但即使约会软件在过去18个月内没有改进,用户自己也可能有所改进。人们被迫在开会前交换语音笔记和进行视频通话,使联系方式正常化,从而更好地吸引人们。也许几个月的自我反省会帮助我们更果断地思考我们真正需要从合作伙伴那里得到什么。有很多人在封锁期间通过Zoom成为朋友,开始私下聊天并最终开始约会。在爱情中,就像在其他一切事物中一样,幸运眷顾勇敢的人。相关报道:https://www.wired.co.uk/article/dating-app-algorithms【本文为专栏组织大数据文摘原创翻译,微信公众号》大数据文摘(id:BigDataDigest)》】戳这里,阅读更多本作者的好文