2021年了，為什么約會軟件算法仍然如此糟糕？
大數據文摘出品
來源：wired
疫情期間，約會軟件迎來了爆發期。
但隨著社會的再次放開，仍然有越來越多的單身人士選擇線上軟件。根據Hinge報告，2019年以來，下載量增長63%，2020年的收入增長了兩倍，而僅2021年5月就超過6.5百萬人下載Tinder。
盡管如此，這些約會軟件基本上都是同一套操作：滑人、匹配、初感興趣，最后失望。這種循環也讓Tinder和Grindr排在了“最有可能讓用戶感到悲傷的應用程序”前10名。
這些約會軟件擁有專門的匹配算法，但大多數依賴于對用戶陳述偏好的分析，用戶需要告訴應用程序你的理想伴侶是怎樣的。然后應用程序將會遵循這樣的模式：用戶對隨機匹配的對象左滑或右滑，系統會嘗試找出他們與其他用戶的相似之處，預測用戶最終會喜歡誰。
這與TikTok的推薦算法，或者亞馬遜的廣告模式十分類似。
但與TikTok和亞馬遜相比，在約會方面，這些算法做得很糟糕。2016年，倫敦瑪麗女王大學對Tinder上所有性取向的匹配率進行了一項研究，發現雙方互滑的比率低得令人吃驚：女性匹配率為10.5%，男性只有0.6%。
這也不禁讓人疑惑，為什么推薦系統在簡化生活方方面面做得如此出色的同時，開發一個可靠的約會軟件竟會如此困難?
“機器只能處理你給他們的東西。”加拿大西部大學的Samantha Joel說，他的研究重點是人們如何決定他們的戀愛關系。“有些事情是高度可預測的，有些事情則不。我們只是沒有找到正確的輸入數據來預測吸引力。”很大一部分的原因是復雜的權衡偏好不是一個透明的過程：我們可能被他們所吸引，會感到尷尬，甚至完全不知道偏好的存在。
Joel解釋說，使用這些軟件的人可能會將身高和教育水平等列為必須滿足的選項，“但是當他們在現實生活中遇到某人時，這并不是他們用來評估是否會對某人產生感情的標準”。
匹配程序起源于1965年的哈佛。當時，一位名叫Jeff Tarr的數學系學生租了一個IBM處理器，用于處理他分發給同學的“約會測驗”的答案。六年后，在展示數百個問題之后，OkCupid會提供與你匹配的兼容性百分比(compatibility percentage)，而eHarmony的心理測試聲稱可以根據“32個兼容性維度”進行人與人的配對，包括外向性、利他主義和適應性。
與此同時，Hinge雖然是一個更簡單的“滑動”軟件，但它更進了一步，要求用戶提供后期反饋，旨在將其納入未來的匹配中。
Ben Berman說得更直白，“約會軟件的工作方式存在嚴重問題”。
早在2018年，這位游戲設計師就與Mozilla合作開發了一款名為Monster Match的游戲，他希望這款游戲能讓更多人意識到，在約會軟件上的失敗不是他們的錯。
這款游戲是這樣的，首先玩家創建卡通怪物頭像，就可以刷其他的卡通怪物，如果匹配成功，兩個人就可以開始聊天。然而，在每一步之間，正如約會軟件基于協作過濾的算法會縮小選擇范圍一樣，例如，如果你左滑了幾個毛茸茸的怪物，你將不會再看到任何與皮毛相關的推薦，即使你拒絕的原因與毛皮毫無關系。
Berman認為，將選項縮小到協同過濾中，從根本上說是不浪漫的。它在早期鎖定了它認為的你的偏好，“這在統計上有意義，但不一定會導致意外”。
當約會軟件如此工作時，你會發現，你只會看到越來越多同一類型的人。正如Joel解釋的那樣，這種欲望的消減與吸引力的實際運作方式相反：我們并不總是知道自己喜歡什么，直到它擺在我們面前。
“所以你遇到一個人，并且你想要了解他，然后當你將來被問到你對未來伴侶的想象時，你會列出那個人的相關品質。”
對此我們能做什么嘛?與其創建更大、更復雜的單身人士數據庫，Joel想知道開發人員是否應該做相反的事情。“有理由表明，選擇的絕對數量是一個障礙”，“無限可能的匹配與我們配備的工具非常不一致。試圖篩選幾十個沒有提供實際需要的信息的配置文件是非常令人沮喪的。你最終不得不使用你實際上并不關心的標準進行過濾”。
也許，Joel說到，換一種方式，即更接近于人們在現實生活中相互權衡的方式，具有語音和視頻剪輯等個人資料特征，可能會更好。
Berman對單身人士離開互聯網進入公園或酒吧交往并不抱太大希望。“在2021年對別人說‘做這件不能用手機的事’是極具挑戰性的”，他對軟件用戶的建議很簡單，“創建一個新帳戶，因為在使用新應用程序的前兩周內會擁有最佳匹配率”。
Joel說，愛是“一個混亂的過程”，你無法解決這個問題，就像你無法解決人類死亡的問題一樣。
但即使約會軟件在過去18個月里沒有任何改善，用戶本身可能已經有了。人們被迫在見面前交換語音筆記，進行視頻通話，使接觸形式正常化，這可以更好地引導吸引力。
也許幾個月的自我反省將幫助我們更加果斷地思考，我們真正需要從伴侶身上得到什么。有很多在封城期間通過Zoom互相吸引成為朋友的人，他們開始私下聊天，最后開始了約會。
在愛情中，就像在其他任何事情中一樣，幸運偏愛勇敢的人。
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【本文是51CTO專欄機構大數據文摘的原創譯文，微信公眾號“大數據文摘（ id: BigDataDigest）”】
