La formula magica per il successo degli appuntamenti online?
L'algoritmo sviluppato da Kang Zhao, assistente professore di scienze gestionali presso il Tippie College of Business e studente di dottorato Xi Wang, utilizza la cronologia dei contatti di una persona per consigliare i partner. Secondo i ricercatori, è simile al modello che Netflix utilizza per consigliare i film agli utenti monitorando la cronologia delle visualizzazioni.
Utilizzando i dati forniti da un popolare sito di incontri online, i ricercatori hanno esaminato 475.000 contatti iniziali che hanno coinvolto 47.000 utenti in due città degli Stati Uniti per 196 giorni. Circa 28.000 degli utenti erano uomini e 19.000 erano donne, hanno osservato i ricercatori, riferendo che gli uomini avevano l'80% dei contatti iniziali.
I dati mostrano che solo il 25% circa di quei contatti iniziali sono stati ricambiati, secondo Zhao.
Per migliorare tale tasso, i ricercatori hanno sviluppato un modello che combina due fattori per consigliare i contatti: i gusti di un utente, determinati dal tipo di persone che ha contattato; e l'attrattiva / non attrattiva, determinata da quanti di quei contatti vengono restituiti e quanti no.
Secondo Zhao, la combinazione di gusto e attrattiva fa un lavoro migliore nel prevedere le connessioni di successo piuttosto che fare affidamento sulle informazioni che gli utenti inseriscono nei loro profili.
Questo perché ciò che le persone inseriscono nei loro profili potrebbe non essere sempre ciò a cui sono veramente interessati, ha detto. Potrebbero essere intenzionalmente fuorvianti o le persone potrebbero non conoscersi abbastanza bene da conoscere i propri gusti nel sesso opposto, ha teorizzato.
Ad esempio, un uomo che dice sul suo profilo che gli piacciono le donne alte potrebbe, in effetti, avvicinarsi per lo più a donne basse, anche se il sito di incontri continuerà a raccomandare donne alte.
"Le tue azioni riflettono il tuo gusto e la tua attrattiva in un modo che potrebbe essere più accurato di quello che includi nel tuo profilo", ha detto Zhao.
L'algoritmo alla fine nota che mentre un cliente dice che gli piacciono le donne alte, continua a contattare donne basse e cambierà le sue raccomandazioni di conseguenza, ha spiegato Zhao.
"Nel nostro modello, gli utenti con gusto e attrattiva simili avranno punteggi di somiglianza più elevati rispetto a quelli che condividono solo un gusto o attrattiva comuni", afferma Zhao. “Il modello considera anche la corrispondenza tra gusto e attrattiva quando consiglia partner di appuntamenti. Coloro che corrispondono sia al gusto che all'attrattiva di un utente del servizio hanno maggiori probabilità di essere consigliati rispetto a coloro che possono solo accendere interessi unilaterali ".
Quando i ricercatori hanno esaminato le informazioni sul profilo degli utenti, Zhao afferma di aver scoperto che il loro modello funziona meglio per i maschi con tipi di corporatura "atletica" che si connettono con donne con tipi di corpo "atletico" o "in forma" e per le donne che indicano che " voglio molti bambini. "
Il modello funziona anche meglio per gli utenti che caricano più foto di se stessi, hanno detto i ricercatori.
Sebbene i dati suggeriscano che il modello esistente porti a un tasso di rendimento di circa il 25%, Zhao afferma che un modello di raccomandazione potrebbe migliorare i rendimenti del 44%.
Zhao riferisce di essere stato contattato da due servizi di incontri interessati a saperne di più sulla modella. Dal momento che non si basa sulle informazioni del profilo, osserva che può essere utilizzato anche da altri servizi online che corrispondono alle persone, come il reclutamento di lavoro o l'ammissione all'università.
Fonte: University of Iowa
