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来源:wired
疫情期间,约会软件迎来了爆发期。
但随着社会的再次放开,仍然有越来越多的单身人士选择线上软件。根据Hinge报告,2019年以来,下载量增长63%,2020年的收入增长了两倍,而仅2021年5月就超过6.5百万人下载Tinder。
尽管如此,这些约会软件基本上都是同一套操作:滑人、匹配、初感兴趣,最后失望。这种循环也让Tinder和Grindr排在了“最有可能让用户感到悲伤的应用程序”前10名。
这些约会软件拥有专门的匹配算法,但大多数依赖于对用户陈述偏好的分析,用户需要告诉应用程序你的理想伴侣是怎样的。然后应用程序将会遵循这样的模式:用户对随机匹配的对象左滑或右滑,系统会尝试找出他们与其他用户的相似之处,预测用户最终会喜欢谁。
这与TikTok的推荐算法,或者亚马逊的广告模式十分类似。
但与TikTok和亚马逊相比,在约会方面,这些算法做得很糟糕。2016年,伦敦玛丽女王大学对Tinder上所有性取向的匹配率进行了一项研究,发现双方互滑的比率低得令人吃惊:女性匹配率为10.5%,男性只有0.6%。
这也不禁让人疑惑,为什么推荐系统在简化生活方方面面做得如此出色的同时,开发一个可靠的约会软件竟会如此困难?
“机器只能处理你给他们的东西。”加拿大西部大学的Samantha Joel说,他的研究重点是人们如何决定他们的恋爱关系。“有些事情是高度可预测的,有些事情则不。我们只是没有找到正确的输入数据来预测吸引力。”很大一部分的原因是复杂的权衡偏好不是一个透明的过程:我们可能被他们所吸引,会感到尴尬,甚至完全不知道偏好的存在。
Joel解释说,使用这些软件的人可能会将身高和教育水平等列为必须满足的选项,“但是当他们在现实生活中遇到某人时,这并不是他们用来评估是否会对某人产生感情的标准”。
匹配程序起源于1965年的哈佛。当时,一位名叫Jeff Tarr的数学系学生租了一个IBM处理器,用于处理他分发给同学的“约会测验”的答案。六年后,在展示数百个问题之后,OkCupid会提供与你匹配的兼容性百分比(compatibility percentage),而eHarmony的心理测试声称可以根据“32个兼容性维度”进行人与人的配对,包括外向性、利他主义和适应性。
与此同时,Hinge虽然是一个更简单的“滑动”软件,但它更进了一步,要求用户提供后期反馈,旨在将其纳入未来的匹配中。
Ben Berman说得更直白,“约会软件的工作方式存在严重问题”。
早在2018年,这位游戏设计师就与Mozilla合作开发了一款名为Monster Match的游戏,他希望这款游戏能让更多人意识到,在约会软件上的失败不是他们的错。
这款游戏是这样的,首先玩家创建卡通怪物头像,就可以刷其他的卡通怪物,如果匹配成功,两个人就可以开始聊天。然而,在每一步之间,正如约会软件基于协作过滤的算法会缩小选择范围一样,例如,如果你左滑了几个毛茸茸的怪物,你将不会再看到任何与皮毛相关的推荐,即使你拒绝的原因与毛皮毫无关系。
Berman认为,将选项缩小到协同过滤中,从根本上说是不浪漫的。它在早期锁定了它认为的你的偏好,“这在统计上有意义,但不一定会导致意外”。
当约会软件如此工作时,你会发现,你只会看到越来越多同一类型的人。正如Joel解释的那样,这种欲望的消减与吸引力的实际运作方式相反:我们并不总是知道自己喜欢什么,直到它摆在我们面前。
“所以你遇到一个人,并且你想要了解他,然后当你将来被问到你对未来伴侣的想象时,你会列出那个人的相关品质。”
对此我们能做什么嘛?与其创建更大、更复杂的单身人士数据库,Joel想知道开发人员是否应该做相反的事情。“有理由表明,选择的绝对数量是一个障碍”,“无限可能的匹配与我们配备的工具非常不一致。试图筛选几十个没有提供实际需要的信息的配置文件是非常令人沮丧的。你最终不得不使用你实际上并不关心的标准进行过滤”。
也许,Joel说到,换一种方式,即更接近于人们在现实生活中相互权衡的方式,具有语音和视频剪辑等个人资料特征,可能会更好。
Berman对单身人士离开互联网进入公园或酒吧交往并不抱太大希望。“在2021年对别人说‘做这件不能用手机的事’是极具挑战性的”,他对软件用户的建议很简单,“创建一个新帐户,因为在使用新应用程序的前两周内会拥有最佳匹配率”。
Joel说,爱是“一个混乱的过程”,你无法解决这个问题,就像你无法解决人类死亡的问题一样。
但即使约会软件在过去18个月里没有任何改善,用户本身可能已经有了。人们被迫在见面前交换语音笔记,进行视频通话,使接触形式正常化,这可以更好地引导吸引力。
也许几个月的自我反省将帮助我们更加果断地思考,我们真正需要从伴侣身上得到什么。有很多在封城期间通过Zoom互相吸引成为朋友的人,他们开始私下聊天,最后开始了约会。
在爱情中,就像在其他任何事情中一样,幸运偏爱勇敢的人。
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