Formula magică pentru succesul întâlnirilor online?
Algoritmul dezvoltat de Kang Zhao, profesor asistent de științe ale managementului în Tippie College of Business și doctorand Xi Wang, folosește istoricul de contact al unei persoane pentru a recomanda partenerilor. Este similar cu modelul pe care îl folosește Netflix pentru a recomanda filme utilizatorilor urmărind istoricul vizionărilor acestora, potrivit cercetătorilor.
Utilizând datele furnizate de un popular site de întâlniri online, cercetătorii au analizat 475.000 de contacte inițiale care au implicat 47.000 de utilizatori din două orașe din SUA pe parcursul a 196 de zile. Aproximativ 28.000 dintre utilizatori erau bărbați și 19.000 erau femei, au menționat cercetătorii, raportând că bărbații au făcut 80% din contactele inițiale.
Datele arată că doar aproximativ 25 la sută din acele contacte inițiale au fost reciproce, potrivit Zhao.
Pentru a îmbunătăți această rată, cercetătorii au dezvoltat un model care combină doi factori pentru a recomanda contactele: gusturile unui utilizator, determinate de tipurile de persoane pe care le-a contactat; și atractivitatea / neatractivitatea, determinate de câte dintre acele contacte sunt returnate și câte nu.
Combinația dintre gust și atractivitate face o treabă mai bună de a prezice conexiuni de succes decât să se bazeze pe informațiile pe care utilizatorii le introduc în profilurile lor, potrivit Zhao.
Asta pentru că ceea ce oamenii pun în profilurile lor nu este întotdeauna ceea ce îi interesează cu adevărat, a spus el. El a teorizat că ar putea fi în mod intenționat înșelători sau oamenii ar putea să nu se cunoască suficient de bine pentru a-și cunoaște propriile gusturi în sexul opus.
De exemplu, un bărbat care spune în profilul său că îi plac femeile înalte ar putea, de fapt, să se apropie de femei mai mici, chiar dacă site-ul de matrimoniale va continua să recomande femeile înalte.
„Acțiunile dvs. reflectă gustul și atractivitatea dvs. într-un mod care ar putea fi mai precis decât ceea ce includeți în profilul dvs.”, a spus Zhao.
Algoritmul observă în cele din urmă că, în timp ce un client spune că îi plac femeile înalte, el continuă să contacteze femeile scurte și îi va modifica recomandările în consecință, a explicat Zhao.
„În modelul nostru, utilizatorii cu gust și atractivitate similare vor avea scoruri de similaritate mai mari decât cei care împărtășesc doar gustul comun sau atractivitatea”, spune Zhao. „Modelul ia în considerare și potrivirea atât a gustului, cât și a atractivității atunci când recomandă partenerii de întâlnire. Cei care se potrivesc atât cu gustul, cât și cu atractivitatea unui utilizator de serviciu sunt mai susceptibili de a fi recomandați decât cei care pot aprinde doar interese unilaterale. "
Când cercetătorii au analizat informațiile profilului utilizatorilor, Zhao spune că au descoperit că modelul lor funcționează cel mai bine pentru bărbații cu tipuri de corp „atletice” care se conectează cu femelele cu tipuri de corp „atletice” sau „potrivite” și pentru femeile care indică faptul că „ vreau mulți copii. ”
Modelul funcționează cel mai bine și pentru utilizatorii care încarcă mai multe fotografii ale lor, au spus cercetătorii.
În timp ce datele sugerează că modelul existent duce la o rată de rentabilitate de aproximativ 25%, Zhao susține că un model de recomandare ar putea îmbunătăți rentabilitatea cu 44%.
Zhao spune că a fost contactat de două servicii de întâlniri interesate să afle mai multe despre model. Deoarece nu se bazează pe informații de profil, el observă că poate fi utilizat și de alte servicii online care se potrivesc cu oamenii, cum ar fi recrutarea unui loc de muncă sau admiterea la facultate.
Sursa: Universitatea din Iowa
