Connect with us

Hi, what are you looking for?

Наука и технологии

Новый алгоритм может помочь пользователям приложений для знакомств найти идеального партнера

Новый алгоритм, предложенный исследователем из Техасского университета в Далласе и его коллегами, может помочь пользователям приложений для знакомств найти идеального партнера.

В исследовании, опубликованном онлайн 7 апреля в журнале  Manufacturing & Service Operations Management, автор-корреспондент доктор Игнасио Риос, доцент кафедры управления операциями в Школе менеджмента Навин Джиндал, и соавторы исследовали центральную проблему, с которой сталкиваются компании онлайн-знакомств.

«Одна из самых больших проблем заключается в том, как решить, какие профили показывать каждому пользователю, чтобы гарантировать, что они получат значимые совпадения», — сказал Риос. «Во многих приложениях для знакомств мы видим много разочарованных пользователей, потому что они изо всех сил пытаются найти пару, которая приведет к более долгосрочным отношениям. Отчасти это связано с неэффективностью работы этих приложений».

Индустрия онлайн-знакомств стоимостью 12 миллиардов долларов включает в себя сотни сервисов. За последние два десятилетия платформы онлайн-знакомств стали одним из самых распространенных каналов знакомств пар. Предыдущее исследование показало, что почти 40% пар, познакомившихся в США в 2017 году, сделали это онлайн.

По словам Риоса, во время пандемии COVID-19 использование платформ онлайн-знакомств резко возросло из-за блокировок и опасений по поводу распространения вируса.

Как они работают

Многие приложения для знакомств ограничивают количество профилей, которые пользователь может просматривать каждый день. Некоторые платформы, в том числе Tinder и Bumble, реализуют это, устанавливая ограничения на количество пролистываний, в то время как другие, такие как Hinge, ограничивают количество лайков.

В результате одной из основных ролей платформ является выбор ежедневного набора профилей для отображения каждому пользователю на основе предпочтений и характеристик вовлеченных лиц.

В сентябре 2018 года исследователи сотрудничали с крупной американской компанией онлайн-знакомств, чтобы изучить, как ее платформа должна выбирать набор потенциальных партнеров для показа каждому пользователю, чтобы максимизировать ожидаемое количество совпадений.

Платформа насчитывает около 800 000 активных пользователей на более чем 150 географических рынках и использует один и тот же алгоритм на всех рынках. Пользователи могут указать предпочтительный возрастной диапазон, диапазон роста, максимальное расстояние от своего местоположения и многое другое. Используя эти данные, платформа вычисляет набор потенциальных партнеров для каждого пользователя.

Новый метод

Риос и его коллеги разработали модель, включающую новый компонент: опыт пользователей.

Используя данные отраслевого партнера, исследователи изучили предпочтения пользователей, такие как возраст, религия и раса, а также поведение, например, входил ли каждый пользователь в систему, и если да, то как они оценивали отображаемые им профили.

Исследование показало, что чем больше совпадений у человека было в недавнем прошлом, тем меньше лайков он ставит другим профилям. Это предполагает эффект истории, сказал Риос.

Оценки показывают, что каждое дополнительное совпадение снижало вероятность нового лайка как минимум на 3%.

«Мы заметили, что пользователям реже нравятся другие профили, когда им недавно удавалось получить больше совпадений», — сказал он. «Возможно, это связано с тем, что пользователи учитывают количество времени и энергии, которые они могут потратить в приложении, и, таким образом, если у них было много совпадений в недавнем прошлом, они рассчитывают потратить свое время на эти совпадения, а не лайкать другие профили.

«Еще одна вероятная причина заключается в том, что пользователи обновляют свои представления о собственной привлекательности и, таким образом, становятся более разборчивыми. Наконец, третья возможная причина заключается в том, что пользователи верят, что их новые знакомства сработают, поэтому они избегают лайкать новые профили».

Исследователи включили эти выводы в новый алгоритм для решения проблемы платформы. Риос сказал, что алгоритм учитывает вероятность того, что обе стороны понравятся друг другу, и отдает приоритет пользователям, которые не получили совпадений в недавнем прошлом, исходя из предположения, что им с большей вероятностью понравятся показанные им профили.

Результаты и последствия

Используя моделирование на реальных данных, исследователи обнаружили, что предложенный алгоритм улучшил общую степень совпадения между 20% и 45% по сравнению с текущим алгоритмом отраслевого партнера. Эти результаты убедили компанию протестировать алгоритм на практике.

В полевых экспериментах на рынках Хьюстона и Остина в августе 2020 года алгоритм исследователей дал как минимум на 27% больше совпадений, чем алгоритм компании.

Риос сказал, что результаты подчеркивают важность правильного учета предпочтений, поведения и показателей активности пользователей для повышения операционной эффективности соответствующих платформ.

«Подразумевается, что пользователи получат больше совпадений и, возможно, найдут долгосрочного партнера», — сказал Риос. «С точки зрения приложения, создание большего количества совпадений является одним из ключевых показателей эффективности и тесно связано с вовлечением, удержанием, ростом и другими соответствующими результатами.

«Методология может быть применена к любому приложению для знакомств, которое предлагает ограниченный набор профилей каждый день. Другие компании могут использовать нашу структуру, чтобы увеличить количество совпадений, которые они генерируют».

По словам Риоса, отраслевой партнер недавно расширил использование предложенного алгоритма на дополнительные рынки. Результаты были аналогичными.

Далее платформа внедрит фреймворк на своих крупнейших рынках.

Новый алгоритм может помочь пользователям приложений для знакомств найти идеального партнера

Теги: Интернет, приложение