Công thức kỳ diệu để hẹn hò trực tuyến thành công?
Thuật toán được phát triển bởi Kang Zhao, một trợ lý giáo sư khoa học quản lý tại Đại học Kinh doanh Tippie và nghiên cứu sinh tiến sĩ Xi Wang, sử dụng lịch sử liên hệ của một người để giới thiệu đối tác. Nó tương tự như mô hình Netflix sử dụng để giới thiệu phim cho người dùng bằng cách theo dõi lịch sử xem của họ, theo các nhà nghiên cứu.
Sử dụng dữ liệu được cung cấp bởi một trang web hẹn hò trực tuyến phổ biến, các nhà nghiên cứu đã xem xét 475.000 liên hệ ban đầu liên quan đến 47.000 người dùng ở hai thành phố của Hoa Kỳ trong 196 ngày. Khoảng 28.000 người dùng là nam giới và 19.000 phụ nữ, các nhà nghiên cứu lưu ý, báo cáo rằng nam giới thực hiện 80% số lần tiếp xúc ban đầu.
Theo Zhao, dữ liệu cho thấy chỉ khoảng 25% trong số những liên hệ ban đầu đó đã được đáp lại.
Để cải thiện tỷ lệ đó, các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình kết hợp hai yếu tố để đề xuất địa chỉ liên hệ: Thị hiếu của người dùng, được xác định bởi kiểu người mà họ đã liên hệ; và tính hấp dẫn / không hấp dẫn, được xác định bởi bao nhiêu liên hệ trong số đó được trả lại và bao nhiêu thì không.
Theo Zhao, sự kết hợp giữa hương vị và sự hấp dẫn làm tốt công việc dự đoán kết nối thành công hơn là dựa vào thông tin mà người dùng nhập vào hồ sơ của họ.
Đó là bởi vì những gì mọi người đưa vào hồ sơ của họ có thể không phải lúc nào cũng là những gì họ thực sự quan tâm, ông nói. Họ có thể cố ý gây hiểu lầm, hoặc mọi người có thể không hiểu rõ về bản thân để biết được thị hiếu của họ ở người khác giới, ông lý thuyết.
Ví dụ: một người đàn ông nói trên hồ sơ của mình rằng anh ta thích phụ nữ cao, trên thực tế, có thể tiếp cận hầu hết phụ nữ thấp bé, mặc dù trang web hẹn hò sẽ tiếp tục giới thiệu phụ nữ cao.
Zhao nói: “Hành động của bạn phản ánh sở thích và sự hấp dẫn của bạn theo cách có thể chính xác hơn những gì bạn đưa vào hồ sơ của mình.
Cuối cùng, thuật toán nhận thấy rằng trong khi một khách hàng nói rằng anh ta thích phụ nữ cao, anh ta vẫn tiếp tục liên hệ với những phụ nữ thấp bé và sẽ thay đổi các đề xuất của nó cho anh ta cho phù hợp, Zhao giải thích.
Zhao nói: “Trong mô hình của chúng tôi, những người dùng có cùng sở thích và độ hấp dẫn sẽ có điểm tương đồng cao hơn so với những người chỉ có chung sở thích hoặc sự hấp dẫn. “Người mẫu cũng cân nhắc sự phù hợp về cả khẩu vị và sự hấp dẫn khi giới thiệu đối tác hẹn hò. Những người phù hợp với cả sở thích và sức hấp dẫn của người sử dụng dịch vụ có nhiều khả năng được giới thiệu hơn những người chỉ có thể kích động lợi ích đơn phương ”.
Khi các nhà nghiên cứu xem xét thông tin hồ sơ của người dùng, Zhao nói rằng họ nhận thấy rằng mô hình của họ hoạt động tốt nhất đối với nam giới có kiểu cơ thể “lực lưỡng” kết nối với phụ nữ có kiểu cơ thể “thể thao” hoặc “phù hợp” và đối với phụ nữ cho biết họ “ muốn có nhiều trẻ em. ”
Các nhà nghiên cứu cho biết, mô hình này cũng hoạt động tốt nhất đối với những người dùng tải lên nhiều ảnh của họ hơn.
Trong khi dữ liệu cho thấy mô hình hiện tại dẫn đến tỷ lệ sinh lời khoảng 25%, Zhao tuyên bố một mô hình khuyến nghị có thể cải thiện lợi nhuận lên 44%.
Zhao cho biết anh đã được liên hệ với hai dịch vụ hẹn hò muốn tìm hiểu thêm về mô hình này. Vì nó không dựa vào thông tin hồ sơ, anh ấy lưu ý rằng nó cũng có thể được sử dụng bởi các dịch vụ trực tuyến khác phù hợp với mọi người, chẳng hạn như tuyển dụng việc làm hoặc tuyển sinh đại học.
Nguồn: Đại học Iowa
