Il lato squallido degli algoritmi di matchmaking
eHarmony è stata la prima piattaforma di incontri a creare e brevettare un algoritmo di corrispondenza nel 2000.
È spaventoso sapere quanto influenzerà le persone. Cerco di ignorarne un po’, o impazzirò. Stiamo arrivando al punto in cui abbiamo una responsabilità sociale nei confronti del mondo perché abbiamo questo potere di influenzarlo.
Jonathan Badeen, co-fondatore e Chief Strategy Officer, Tinder
Scorri verso destra 100 volte! Rispondi a 200 domande per trovare l’appuntamento perfetto. Carica foto di gatti ad alta risoluzione. Flettere. Humblebrag: Internet è pieno di suggerimenti e trucchi per potenziare la tua vita di appuntamenti online. Ma anche se metti tutto in pratica, le tue possibilità di ottenere un appuntamento dipendono da algoritmi di matchmaking con fattore X.
I siti di incontri online hanno iniziato a sperimentare la corrispondenza della compatibilità all’inizio degli anni 2000. Ha consentito ai siti di incontri di monetizzare le loro offerte, stimolare il coinvolgimento degli utenti, ecc. Inoltre, la maggior parte di questi siti ha affermato di offrire “corrispondenza scientifica” in base alle preferenze dell’utente.
eHarmony è stata la prima piattaforma di incontri a creare e brevettare un algoritmo di abbinamento nel 2000. L’idea era di ridurre i tassi di divorzio intervenendo nelle decisioni di accoppiamento dei singoli utenti del sito. Tuttavia, per gli standard odierni, l’algoritmo eHarmony originale era ingenuo: utilizzava un approccio basato sulla regressione per abbinare gli utenti in base a variabili che si dice prevedano la soddisfazione delle relazioni a lungo termine.
Nel 2004, OkCupid ha aggiunto la corrispondenza algoritmica alla sua funzionalità di ricerca di base. L’algoritmo ha valutato la compatibilità utilizzando “percentuali di corrispondenza” estratte dalle domande e risposte degli utenti. Quindi, ogni domanda è stata ponderata in base al livello di importanza (cioè, “irrilevante”, “un po’”, “un po’”, “molto”). OkCupid ha dato agli utenti il controllo sul processo di abbinamento. Gli utenti potrebbero rispondere ad alcune delle domande e lasciare che l’algoritmo assuma le altre.
Oggi, i siti o le app di incontri online utilizzano sofisticati algoritmi di apprendimento automatico per prevedere le preferenze degli utenti in base al feedback implicito.
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Nel 2009, Grindr ha implementato il filtraggio collaborativo per ottenere informazioni dettagliate sulle preferenze degli utenti. Il filtraggio collaborativo fornisce suggerimenti rilevando modelli di utenti simili. La stessa tecnica viene utilizzata per consigliare prodotti su Amazon e film su Netflix.
Poi è arrivato Tinder e Hinge nel 2012.
L’interfaccia di Tinder sembra un mazzo di carte da gioco, con gli utenti che scorrono verso sinistra per rifiutare un profilo e verso destra per abbinarlo. Tinder ha utilizzato il sistema Elo per valutare la desiderabilità degli utenti e abbinarli ad altri nella stessa lega. Il sistema Elo viene utilizzato nella valutazione FIDE (scacchi) per assegnare un punteggio ai giocatori in base alle loro precedenti vittorie/sconfitte e ai livelli di abilità dei loro avversari.
Le valutazioni funzionano in modo simile su Tinder, con uno swipe destro da parte di qualcuno desiderabile che ha il maggiore impatto sul punteggio di un utente, proprio come battere un Grandmaster negli scacchi conta più che battere un dilettante. Tinder afferma di aver ritirato la valutazione Elo, ma è sdolcinato sul suo nuovo sistema.
Molti ipotizzano che Tinder utilizzi qualcosa di simile all’algoritmo Gale-Shapley come Bumble o Hinge: l’algoritmo estrae i tuoi dati online: Facebook, Instagram, Spotify, tempo sullo schermo, utilizzo delle app di appuntamenti ecc. Per sapere chi sei, cosa ti piace e chi è probabilmente ti piacerai.
Quando scorri le schede del profilo del tuo sesso preferito, Bumble considera l’ attrattiva e la popolarità generali come i fattori principali per definire l’ordine dei profili. Quindi, anche se non ottieni corrispondenze, vedi prima i profili più attraenti, portando a un’esperienza piacevole. Lo stesso piacere che provi dalle vetrine (pensa ai circuiti ludici). Tuttavia, Bumble non ha mai ammesso di aver utilizzato la valutazione Elo per classificare l’attrattiva dei profili.
Un problema con l’utilizzo del filtro collaborativo per il matchmaking è la possibilità che pregiudizi di genere e razziali si insinuino negli algoritmi. Invece di rendere gli appuntamenti più inclusivi, il filtro collaborativo probabilmente replicherà gli stessi pregiudizi visti offline.
Disperato molto?
Hai mai notato che ottieni più Mi piace nei primi giorni? Il caricamento anticipato è di progettazione. Serve a due scopi; La prima è la convalida, quindi non disinstallerai l’app. In secondo luogo, l’algoritmo apprende le tue preferenze e l’attrattiva generale per attivare un ciclo di feedback. L’idea è di personalizzare e ottimizzare l’algoritmo. È interessante notare che i giochi da casinò social utilizzano la stessa tecnica per mantenere il cliente agganciato.
In Bumble , solo le donne possono iniziare una conversazione con le loro partite e la partita scadrà se la conversazione non viene avviata nelle prime 24 ore. Chi ha un abbonamento può vedere le persone che hanno fatto scorrere il dito verso destra nella loro “linea di confine”.
Allo stesso modo, Tinder mostra che hai esaurito i profili nella tua zona. Ma dagli un po’ di tempo e i profili ricominciano ad apparire a frotte. Ancora una volta, questa potrebbe essere una strategia di razionamento per creare domanda e far tornare gli utenti per di più.
Inoltre, alcune app di appuntamenti utilizzano shadowban per impedire agli utenti di eliminare e creare nuovi profili frequentemente. Gli algoritmi di matchmaking attingono al tuo cervello primordiale e ti tengono prigioniero creando comportamenti che creano dipendenza. Lo slogan di Hinge è: L’app di appuntamenti progettata per essere eliminata. Ma l’algoritmo dice una storia diversa.
