¿La fórmula mágica para el éxito en las citas online?
El algoritmo desarrollado por Kang Zhao, profesor asistente de ciencias de la administración en Tippie College of Business, y el estudiante de doctorado Xi Wang, utiliza el historial de contactos de una persona para recomendar socios. Es similar al modelo que usa Netflix para recomendar películas a los usuarios mediante el seguimiento de su historial de visualización, según los investigadores.
Utilizando datos proporcionados por un popular sitio de citas en línea, los investigadores analizaron 475.000 contactos iniciales con 47.000 usuarios en dos ciudades de EE. UU. Durante 196 días. Aproximadamente 28.000 de los usuarios eran hombres y 19.000 mujeres, anotaron los investigadores, informando que los hombres hicieron el 80 por ciento de los contactos iniciales.
Los datos muestran que solo alrededor del 25 por ciento de esos contactos iniciales fueron recíprocos, según Zhao.
Para mejorar esa tasa, los investigadores desarrollaron un modelo que combina dos factores para recomendar contactos: los gustos de un usuario, determinados por los tipos de personas que ha contactado; y atractivo / falta de atractivo, determinado por cuántos de esos contactos se devuelven y cuántos no.
La combinación de gusto y atractivo hace un mejor trabajo para predecir conexiones exitosas que confiar en la información que los usuarios ingresan en sus perfiles, según Zhao.
Eso se debe a que lo que la gente pone en sus perfiles no siempre es lo que realmente les interesa, dijo. Podrían ser intencionalmente engañosos, o las personas pueden no conocerse lo suficientemente bien como para conocer sus propios gustos en el sexo opuesto, teorizó.
Por ejemplo, un hombre que dice en su perfil que le gustan las mujeres altas puede, de hecho, acercarse principalmente a mujeres bajas, aunque el sitio web de citas seguirá recomendando mujeres altas.
"Tus acciones reflejan tu gusto y atractivo de una manera que podría ser más precisa que lo que incluyes en tu perfil", dijo Zhao.
El algoritmo finalmente se da cuenta de que, si bien un cliente dice que le gustan las mujeres altas, sigue contactando a mujeres bajas y, en consecuencia, le cambiará sus recomendaciones, explicó Zhao.
"En nuestro modelo, los usuarios con gusto y atractivo similares tendrán puntuaciones de similitud más altas que aquellos que solo comparten un gusto o atractivo común", dice Zhao. “El modelo también considera la combinación de gusto y atractivo al recomendar parejas de citas. Aquellos que coinciden con el gusto y el atractivo de un usuario del servicio tienen más probabilidades de ser recomendados que aquellos que solo pueden despertar intereses unilaterales ".
Cuando los investigadores observaron la información del perfil de los usuarios, Zhao dice que encontraron que su modelo funciona mejor para hombres con tipos de cuerpo "atléticos" que se conectan con mujeres con tipos de cuerpo "atléticos" o "en forma", y para mujeres que indican que " quiero muchos hijos ".
El modelo también funciona mejor para los usuarios que suben más fotos de sí mismos, dijeron los investigadores.
Si bien los datos sugieren que el modelo existente conduce a una tasa de retorno de alrededor del 25 por ciento, Zhao afirma que un modelo de recomendación podría mejorar los retornos en un 44 por ciento.
Zhao informa que ha sido contactado por dos servicios de citas interesados en aprender más sobre el modelo. Dado que no se basa en la información del perfil, señala que también puede ser utilizado por otros servicios en línea que coincidan con las personas, como la contratación de un trabajo o la admisión a la universidad.
Fuente: Universidad de Iowa
.jpg)
