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AI幫你找對象:Tinder+ AI=紅娘?

人工智能
2012年,孵化器公司Hatch Labs首次推出了定位式約會軟件——Tinder,由IAC和XtremeLabs共同經營。現(xiàn)在,Tinder已經成為美國最受歡迎的約會軟件之一,每天的點擊量約為17億次。Tinder采用了免費增值的商業(yè)模式來賺取收入。

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2012年,孵化器公司Hatch Labs首次推出了定位式約會軟件——Tinder,由IAC和XtremeLabs共同經營。現(xiàn)在,Tinder已經成為美國最受歡迎的約會軟件之一,每天的點擊量約為17億次。Tinder采用了免費增值的商業(yè)模式來賺取收入。

Tinder可以幫你找到當?shù)氐膯紊砣耸俊?ldquo;如果喜歡這個女孩,就向右滑動;如果不喜歡,就向左滑動”是該公司成功的關鍵,這種模式已經被無數(shù)同行復制。

它是如何影響人們約會的?

在不到8年的時間里,它從一個“定位式”約會軟件發(fā)展成為一個全球式約會軟件,覆蓋190多個國家。與其他競爭者相比,Tinder的目的不是娛樂,而是幫助你獲得愛情。

Tinder用戶區(qū)分 | 來自SimpleTexting

Tinder有5700萬用戶,這并不意味著它是使用量最高的約會軟件之一,但毫無疑問是在線約會時代的典型應用。至少在西方,不管你走到哪里,它都不停地嗡嗡作響。其游戲化的風格、完美的易訪問性以及合理的坦誠是其迅速成功的最佳注解。

  • Tinder的用戶平均每周約會100萬次,而且自推出以來配對次數(shù)已經超過200億次。
  • 活躍的Tinder用戶平均一天登錄四次。
  • 95%的Tinder用戶都是在一周內找到心儀對象的,誰能想到約會能這么容易?
  • 2017年,線上認識的情侶比線下認識的情侶更多。

Tinder是2020年2月的熱銷應用 | 來自SensorTower

在數(shù)字方面,Tinder的估值為100億美元,2019年的收入為11.5億美元;占Match集團(總公司)20.5億美元收入的56%。Tinder的收入在2015年至2019年間以123%的復合年增長率大幅增長。

Tinder已經超過Netflix,成為2019年全球收益最高的非游戲類應用。據(jù)Sensor Tower調查顯示,截止到2020年2月,它一直保持著這一記錄。其收益達到7740萬美元,其中42%來自美國,7%來自英國,5%來自德國。截至2020年3月底,Match集團的市值為186億美元

用戶對Tinder的期望是什么?

你想要什么?來自SimpleTexting

根據(jù)SimpleTexting的調查,尋找一段認真的、長久的戀愛關系是目前得票率最高的選項。一小部分用戶表示他們是在尋找朋友,還有些用戶則用這款應用來提升自尊。

合理的Tinder推薦系統(tǒng)

Tinder的算法沒有明確的工作流程,支持這些平臺的算法都是公司專有的,而公司不愿意透露這些算法執(zhí)行的隱私細節(jié),但是技術迷們還是從公司發(fā)布的數(shù)據(jù)上發(fā)現(xiàn)了蛛絲馬跡。

你在Tinder上的匹配很大程度上依賴于你的數(shù)據(jù),根據(jù)你的個人資料計算出的“ELO”分數(shù)或多或少決定了你匹配對象的質量和數(shù)量,它決定你是匹配到一個大款還是一個身有殘疾的男人。你的排名是否上升取決于你獲得的右滑次數(shù)和為你右滑的人。這個人獲得右滑次數(shù)越多,那么他的右滑對你的得分就越有意義。

Tinder會推薦得分相同的用戶,假設觀點相似的用戶也會有大致相同的等級。你的合意值,即“ELO”分數(shù)很大程度上取決于以下這些條件。

個人資料的質量

這是決定ELO分數(shù)最重要的一點。有時它是難以改變的,可能會影響你的匹配,這取決于你的個人資料、照片和所選擇的設置。當你發(fā)布一些照片時,這些圖片會通過他們的機器學習服務器傳遞,可以輕松定義你的偏好和選擇。

運行中的計算機視覺

使用幾種目標檢測技術,它可以觀察你的興趣,舉例來說,如果你把騎自行車享受大自然的照片展示出來,算法就會輸入你喜歡自行車和自然,現(xiàn)在,你的個人資料就會推送到和你有共同愛好的女孩面前。

同樣地,當你發(fā)表一份個人經歷時,這些表達會傳遞到NLP系統(tǒng)中,它可以檢測出你的第一印象,也可以發(fā)現(xiàn)你的性格特征。

運行中的NLP

除此之外,調整的設置也有助于提升個人資料。你選擇的距離越遠,你處于探索狀態(tài)的時間就越長,你選擇的距離越短,你想要的關系就越嚴肅和安全。Tinder還會記錄你獲得的左/右滑屏的比例,如果你的個人資料比率很高,那么就會推送到更多的異性面前。

影響個人資料的因素

應用程序使用

Tinder知道它很快就會被人們淘汰,所以他們試圖盡快地從中獲利。

使用頻率 | 來自We are Flint

算法會推廣那些活躍度高的用戶的個人資料,畢竟,用戶數(shù)量越多,他們的資本增長就越快。

Tinder熱愛它的用戶,不想失去它的粉絲群。它的活躍用戶數(shù)量經常會激增,個人資料越醒目就意味著匹配率越高,而當用戶的軟件使用頻率較低時,他們獲得匹配的可能性就會降低,因為頻率較低意味著他們很有可能不會回復匹配。

相比之下,這個應用上的男性用戶很多。Tinder優(yōu)先考慮那些活躍的女性用戶以及可能為女性用戶服務的男性用戶。

匹配次數(shù):男性vs女性

滑動活躍度

另一個影響“ELO”得分的因素是滑動活躍度,Tinder會追蹤你向左或向右滑動的頻率。

如果你總是向右滑動,你可能太隨意了,或許向別人發(fā)送垃圾郵件,tinder會降低你獲得匹配的可能性,用技術術語來說就是——它會屏蔽你。滑屏越多,意味著信息越少,也意味著信任越少。

但是,如果你很少向右滑動,這意味著你太挑剔了,由于男女比例太高,也不利于算法計算。

Tinder上每天向右滑動的次數(shù)限制為100次,以確保你真的在瀏覽別人的個人資料,而不是簡單地向每個人發(fā)送垃圾郵件,任意匹配。為了不斷提高得分,你需要找到一個平衡點來最大化利用這部分的等式。

信息傳遞

在數(shù)字化時代,隱私只是一個詞語。Tinder也會追蹤你的信息傳遞,追蹤你發(fā)了多少條信息或發(fā)起了多少次對話,以及那次對話的情緒,對話的持續(xù)時間,甚至你們是否交換了自己的聯(lián)系方式。

如果你的互動成功率很高,算法將通過推送你的個人資料來獎勵你,并為你贏得更多的匹配。但如果你一直讓女士們等待,它會通過降低你個人資料的“ELO”分數(shù)來懲罰你。

對于個性化推薦,算法會密切關注對話和對話中的情緒。依據(jù)你的情緒和性格特點,如果你和匹配對象的信息交流很好,它會向你推薦更多與前者有共同特征的個人資料。

Tinder的信息長度:男性vs女性

男性信息的能量似乎與他們的口才并不協(xié)調,用平庸的口吻以古板的12個字符打破沉默,女性的短信一般會有122個更具藝術性的字符。算法將跟蹤情緒,并確保你的信息是積極的,同時它還會關注你回復的每條信息。

結合在一起

當你安裝和注冊該應用時,它會詢問你的數(shù)據(jù),比如民族、種族、教育程度、身高、公司等等。

對于首次使用者,這個應用程序并不了解你,只擁有你提供給它的數(shù)據(jù)。這款應用像“新手的好運”一樣與你合作,因為它還沒有把你劃分為良性用戶還是惡性用戶,它會增加你的資料,查看你的活動,它會追蹤你想要匹配什么樣的人?

如果你選擇的大部分是擁有碩士學歷的亞裔,它會向你展示有同樣條件的個人資料。漸漸地,當你繼續(xù)使用這款應用時,它會更深入地了解你。現(xiàn)在,它不僅追蹤你的滑動,還會追蹤你相關的Spotify和instagram的賬戶的活動,為你提供個性化的廣告體驗。

結合你過去的活動和社交媒體互動,它會計算你的“ELO”分數(shù),它會檢查用戶是否積極使用這個應用,如果沒有好好使用,它會屏蔽他。之后它將追蹤滑動的頻率,如果很高,下一步它將計算用戶消息的頻率。

如果滿足所有標準,那么“ELO”的分數(shù)會高,用戶的個人資料會與“ELO”得分相同的個人資料放在一起。如果用戶信息對任何種族、民族或個人犯罪構成威脅,那么該用戶將被禁止。

Tinder的工作流程圖,由Daksh Trehan設計

其他約會軟件如何計算“ELO”分數(shù)?

像OkCupid和eHarmony這樣的熱門約會軟件聲稱會使用一種特殊的ML技術來預測你的品味,并呈現(xiàn)最適合你的對象。他們可能使用Gale-Shapley算法,該算法由兩位經濟學家于1962年開發(fā),他們想要證明,任何一群人都可以通過篩選獲得穩(wěn)定的婚姻。

  •  在第一輪中,每個未婚男子向他選擇的女子求婚,然后讓女子對她最喜歡的對象回答“有可能”,對其他對象回答“不”。然后她與她目前最喜歡的追求者訂婚,而那個追求者同樣也暫時與她訂婚。
  • 在接下來的一輪中,每個未訂婚的男人都會向他尚未求婚且最適合他的女人求婚,如果她還沒有訂婚,或者更喜歡他而不是她已經訂婚的伴侶,那么這個女人回答“可能吧”。
  • 重復這個過程,直到每個人都參與進來。

Gale Shapley Algorithm:該算法保證了所有參與者都能夠及時獲得穩(wěn)定的婚姻。

開發(fā)Tinder的ML模型

步驟1:數(shù)據(jù)標簽和清理。瀏覽500到1000份資料,每一份都有4到5張照片,并將其分為“喜歡”、“不喜歡”或“一般”。

步驟2:神經網絡。使用轉移學習訓練現(xiàn)有的神經網絡,根據(jù)已經分類的圖像向左或向右滑動。

步驟3:算法。編寫一個函數(shù),根據(jù)上述網絡得到的每張圖像的分數(shù)總和給一份個人資料打分。

Tinder是一個優(yōu)秀的媒人嗎?

你輸入一些信息,Tinder就會收集更多關于你的信息,然后就會彈出多個匹配對象。但Tinder缺少結果,沒有人透露他們見面后發(fā)生了什么嗎?他們是結了婚,生了孩子,吵了架,還是過著完美的愛情生活?亦或是分道揚鑣?

Tinder的推薦系統(tǒng)從來沒有得到過獎勵或懲罰,所以實際上它無法通過經驗提高自身穩(wěn)健性,它的算法可能會改變,使它更完善,但由于它無法得到真實的反饋,因此它無法使用相同的算法進行改進。

其次,我不認為Tinder是可信的,它渴求數(shù)據(jù),它盡可能地追蹤你,了解你。情人節(jié)可能來來去去,只是過客,但是你的數(shù)據(jù)將永遠放在網上。

 

Tinder會幫你找到Mr.Right么?可能不是那么容易。

本文轉載自微信公眾號「讀芯術」,可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯(lián)系讀芯術公眾號。

 

責任編輯:武曉燕 來源: 讀芯術
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