Se sembra che tutti quelli che conosci siano appuntamenti online, non sei solo. Secondo recenti sondaggi, più di 40m persone single di 54m single negli Stati Uniti hanno aderito a un sito di incontri online come Match.com e eHarmony. Nel Regno Unito, 9.1m persone ho usato un sito di incontri online e uno su cinque nuove relazioni impegnate inizia online.

Con più utenti, arriva una maggiore richiesta di questi siti per abbinare le persone giuste insieme. Ma sembra che ti leghi con la persona giusta sia meno di ciò che dici che vuoi e di più su come tu, o altri come te, ti comporti online.

Per avere un po 'di informazioni su ciò che rende le persone zecche quando cercano romanticismo online, abbiamo studiato il comportamento delle persone 200,000 su Baihe.com, un sito di incontri in Cina che ha più di utenti registrati 60m. Abbiamo scoperto che le persone sono in molti modi prevedibili nelle loro abitudini di datazione, ma spesso anche piegano le proprie regole. Per ottenere buoni risultati, i siti devono considerare questa regola flettendo quando formulano raccomandazioni.

Non così schizzinoso

Quando un utente crea un nuovo account su un sito di appuntamenti, può specificare il tipo di partner che sta cercando. Un utente potrebbe dire che sta cercando qualcuno nei loro primi 20 con almeno una laurea e un reddito minimo mensile.

In realtà non si attengono rigorosamente alle loro preferenze in quanto avrebbero potuto pensare che lo farebbero comunque. Mentre è più probabile che rispondano al primo contatto di qualcuno che corrisponde alla loro lista di desideri originale, abbiamo riscontrato che 70% dei messaggi inviati da donne e 55% di quelli inviati dagli uomini dovevano comunicare con persone che non rispettavano i loro criteri originali . Le donne, a quanto pare, sono più flessibili degli uomini nell'abbinare le persone ai loro criteri.

Vivere fino agli stereotipi

Molti datatori online si lamentano dell'esperienza: le donne si lamentano del fatto che gli uomini cercano date più giovani e gli uomini criticano le donne per essere troppo preoccupate per il denaro e l'istruzione. Sfortunatamente, i nostri risultati mostrano che gli utenti vivono fino a questi stereotipi.

Le foto del profilo influenzano anche gli uomini e le donne in modo diverso. Mentre le donne con un numero maggiore di foto hanno più probabilità di ricevere messaggi e risposte alle loro comunicazioni, il numero di foto sul profilo di un uomo influisce poco sul numero di contatti o risposte che riceve.

Quando si parla di ubicazione, le lunghe distanze non sono di buon auspicio quando si tratta di appuntamenti, anche se è più probabile che le donne inviino e rispondano ai messaggi oltre i confini della città.

Animali prevedibili

Con informazioni come questa, i siti di incontri possono tracciare il tuo comportamento e prevedere quali date potrebbero essere giuste per te, forse anche meglio di te. In un recente studio abbiamo usato metodi di machine learning per verificare quanto queste previsioni possano essere accurate.

Abbiamo preso in considerazione fattori come età, altezza, posizione, reddito e livello di istruzione dell'utente, nonché la loro attività, popolarità sul sito e la loro somiglianza con altri utenti in termini di gusto e attrattiva per gli altri e siamo stati in grado di dire se un utente sarebbe rispondi al messaggio di contatto iniziale di un altro con precisione 75%. Abbiamo anche scoperto che le donne erano più preoccupate per età, reddito, casa, figli e stato genitore, mentre gli uomini non mostravano una tendenza chiara.

Tutto ciò rende tutto molto semplice e potrebbe dare speranza a chi cerca amore online. Ma gli incontri su Internet non sono come una raccomandazione su un sito di shopping. Suggerire un libro a un cliente in base agli acquisti precedenti è un processo unidirezionale, ma un sito di incontri deve corrispondere agli utenti che potrebbero avere un interesse reciproco l'uno con l'altro, quindi è più probabile che lo facciano.

Ora che ci sono così tanti siti tra cui scegliere, devono avere un buon sistema in atto o semplicemente perderanno clienti ai loro rivali.

Romance by Numbers: Algoritmi di filtraggio collaborativo

Pensiamo che gli algoritmi di filtraggio collaborativo siano una buona opzione per questo. Abbiamo ideato un sistema di raccomandazione reciproca per abbinare gli utenti di interesse reciproco in base ad algoritmi basati sul contenuto, che si basano su fattori che includono l'età, l'istruzione e il reddito dell'utente e un altro algoritmo di stile di filtraggio collaborativo basato su comunicazioni precedenti: sia dell'utente che di altri utenti con interessi e attrattiva simili. Abbiamo trovato quest'ultimo molto più successo.

Gli algoritmi di filtraggio collaborativo non solo imparano le preferenze di un utente online, ma prendono anche informazioni dal comportamento di altri utenti simili. Dato che abbiamo la tendenza a fare scelte diverse da quelle che abbiamo previsto per noi stessi nelle nostre preferenze dichiarate, questo è un metodo molto più dinamico.

Gli appuntamenti online stanno diventando un'industria multi-miliardaria, quindi i siti devono essere migliori che mai nel suggerire potenziali date per i loro utenti. Se ti trovi costantemente in cattive date, forse è il momento di passare a un sito che utilizza un algoritmo migliore.

Questo articolo è originariamente apparso su The Conversation

Informazioni sugli autori

Peng Xia è attualmente candidata al Dipartimento di Informatica dell'Università del Massachusetts Lowell. Il suo interesse di ricerca consiste nell'applicare tecniche di machine learning e data mining per comprendere e analizzare i social network online, con particolare attenzione all'analisi del comportamento degli utenti e al sistema di raccomandazioni.

Il Dr. Benyuan Liu è stato membro della facoltà del Dipartimento di Informatica presso l'Università del Massachusetts Lowell dal 2004. Ha ricevuto il suo dottorato. laurea in informatica presso l'Università del Massachusetts Amherst. In precedenza, ha conseguito la laurea in fisica presso l'Università della Scienza e della Tecnologia della Cina (USTC) e la laurea in fisica presso la Yale University.

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