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Dating-Sites Versuchen Sie Adaptive Matchmaking
Vor zwei Jahren war Nancy Kaup eine 31-jährige alleinerziehende Mutter, die von der Datierung frustriert war. Sie hatte sechs Monate auf der Website eHarmony verbracht, eine 400-Fragen-Umfrage zu ihrer Person ausgefüllt und täglich Matches erhalten – Profile von Männern, die die Website für kompatibel hielt. Aber keiner von ihnen hat geklappt. Sie beschloss, ihr Abonnement nicht zu verlängern. Zwei Tage vor Ablauf ihres Profils meldete sich jedoch ein Mann namens Jon Anthony für den Dienst an.
Liebe auf den ersten Klick: Nancy und Jon Anthony, hier bei ihrer Hochzeit abgebildet, gehörten zu den mehr als 40 Millionen Amerikanern, die sich für Online-Dating-Sites angemeldet hatten.
Nancy tauchte in Jons erster Runde der vorgeschlagenen Spiele auf und er kontaktierte sie. Er war mein letztes Match und ich sein erstes, sagt sie. Ihr erstes Date war bei einer Weinprobe in Albuquerque, New Mexico, wo sie beide leben. Obwohl es nur ein oder zwei Stunden dauerte, erzählte Nancy ihren Arbeitskollegen am nächsten Tag, dass sie ihren zukünftigen Ehemann kennengelernt hatte. Ich habe es sofort gewusst, sagt sie. Es ist seltsam, weil ich normalerweise nicht so bin.
Die Online-Dating-Branche ist größer denn je. Schätzungsweise 40 Millionen Amerikaner sind Mitglieder von Dating-Diensten, die über das Internet oder auf mobilen Geräten angeboten werden, und in China ist die Zahl auf 140 Millionen angewachsen. Aber Millionen von Mitgliedern zusammenzubringen, ist eine große technologische Herausforderung sowie eine emotionale. Während einige Websites den Benutzern einfach das Durchsuchen von Daten ermöglichen, bieten viele jetzt eine Art System an, und sei es nur, um Vorschläge zu machen. Und Unternehmen in diesem wettbewerbsintensiven Markt sind auf der Suche nach Möglichkeiten, diese Vorschläge ausgefeilter und personalisierter zu gestalten. Dazu setzen sie Machine-Learning-Algorithmen ein, die aus ganz anderen Arten des Online-Shoppings adaptiert wurden.
Joseph Essas, Vice President of Technology bei eHarmony, wurde vor drei Jahren von Yahoo ins Unternehmen gelockt. Seitdem hat er eine neue Ebene prädiktiver Matching-Algorithmen entwickelt und implementiert, die auf dem Yahoo-System basieren, um Werbung auf bestimmte Benutzer auszurichten, die im Laufe der Zeit Vorlieben und Verhaltensweisen offenbart haben. Die Matchmaking-Software sammelt 600 Datenpunkte für jeden Benutzer, darunter wie oft er sich einloggt, nach wem er sucht und welche Merkmale die Personen teilen, die er tatsächlich kontaktiert.
Laut Essas hat eHarmony diese Informationen verwendet, um vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass zwei Personen an einem Gespräch teilnehmen, was dazu beiträgt, zu bestimmen, welche Übereinstimmungen an einem bestimmten Tag vorgeschlagen werden. Wie bringen wir Menschen dazu, miteinander zu reden, um ihre Gemeinsamkeiten zu erkennen? er fragt. Die neue Software, sagt er, bringe mehr solcher Gespräche in Gang, mit 34 Prozent mehr Hin- und Her-Kommunikation im Vergleich zum Vorjahr.
Während die meisten dieser neuen Techniken installiert wurden, nachdem Nancy Jon zum ersten Mal getroffen hatte, hat eHarmony Geschichten wie ihre in ihr Modell eingebaut, da dies die Art von Matchups sind, die das Unternehmen anstrebt. Jon und Nancy waren innerhalb von zwei Monaten verlobt und in weiteren fünf Monaten heirateten sie. Jetzt haben sie ein Baby auf dem Weg.
Adaptive Algorithmen sind ein mächtiges Werkzeug beim Online-Dating, denn was die Leute sagen, was sie wollen und wie sie sich tatsächlich verhalten, sind verschiedene Dinge. Manche Leute sagen zum Beispiel, dass sie einen Nichtraucher suchen, aber in der Praxis treffen sie sich mit einem Raucher, der ihre anderen Kriterien erfüllt. Empfehlungen auf der Grundlage des Verhaltens führen auch zu weniger zeitaufwändigen Fragen. Wir können Dinge zusammensetzen, ohne Sie fragen zu müssen, sagt Sam Yagan, CEO von OKCupid, einer kostenlosen Online-Dating-Site. Oftmals kann der Prozess Informationen herauskitzeln, die durch einen Fragebogen unmöglich zu erhalten wären. OKCupid verwendet beispielsweise die Kommunikation und Bewertungen anderer Nutzer, um jedem Mitglied einen Attraktivitätswert zuzuordnen. Wenn Ihnen Streichhölzer gezeigt werden, sagt Yagan, fallen sie in der Regel in eine Attraktivitätsspanne, die Ihrer eigenen entspricht.
Diese Arten von Ansätzen unterscheiden sich von denen, die zuvor verwendet wurden. So charakterisiert eHarmony seit mehr als einem Jahrzehnt mit einem umfangreichen Fragebogen jedes Mitglied nach 29 Persönlichkeitsdimensionen, die in der Ehepaarforschung als wichtig für die langfristige Vereinbarkeit identifiziert wurden. Es wägt ab, welche Merkmale gut zusammenpassen und welche nicht, und bietet Mitgliedern tägliche Übereinstimmungen innerhalb bestimmter vom Benutzer ausgewählter Kriterien wie Alter, Standort und religiöse Überzeugungen.
Aber die neuen Techniken basieren nicht auf Fragebögen, sondern auf anderen Arten von Empfehlungsmaschinen, wie sie von Netflix und Amazon verwendet werden, sagt Gavin Potter, Chief Technology Officer von IntroAnalytics, einem Unternehmen, das Software sowohl für E-Commerce als auch für Dating-Sites entwickelt. In Zukunft könnte es auch andersherum funktionieren: Matchmaking-Algorithmen können helfen, andere Arten des Online-Handels zu verbessern. Ein Buchkauf und das Einkaufen für die Liebe haben zwar einiges gemeinsam, sagt Potter, aber ein Unterschied besteht darin, dass Dating-Empfehlungen in beide Richtungen erfolgen. Das Objekt, das Sie empfehlen, muss auch interessiert sein, sagt er. Wenn jeder Person die 10 heißesten Leute auf der Site angezeigt würden, würde das System nicht funktionieren.
Für all diese Unternehmen steht der Verbesserung der Algorithmen eine große Hürde im Weg: die Erfolgsmessung. Es ist schwer zu sagen, ob Mitglieder Liebe finden, nachdem sie ihre Interaktion von der Website genommen haben.
Plenty of Fish, eine der größten Dating-Websites in den Vereinigten Staaten, hat den zusätzlichen Schritt unternommen, Mitglieder, die die Website verlassen, zu fragen, ob sie eine Beziehung mit einem anderen Mitglied eingegangen sind, sagt der CEO des Unternehmens, Markus Frind. Diese Informationen fließen in das Vorhersagemodell des Unternehmens ein, das auch Informationen aus Persönlichkeitstests und dem Nutzerverhalten enthält.
Um die Erfolgsraten zu ermitteln, analysiert OKCupid derzeit Online-Nachrichten auf 10-stellige Zahlenfolgen und stellt fest, dass der Austausch von Telefonnummern ein Zeichen für Erfolg ist. In der Zwischenzeit führt eHarmony eine Längsschnittstudie durch, um eine Kohorte von Paaren durch fünf Jahre Ehe zu begleiten, um zu sehen, ob die auf eHarmony übereinstimmenden Paare wirklich besser kompatibel sind. Aber leider ist es für Singles, die letztendlich hoffen, online einen Seelenverwandten zu finden, wie Nancy und Jon Anthony, letztendlich unmöglich zu wissen, ob es ein Algorithmus ist, der den Trick macht – oder ob es eine Mischung aus altmodischem Instinkt und Glück ist.