Čarobna formula za uspeh spletnih zmenkov?
Algoritem, ki sta ga razvila Kang Zhao, docentka za znanosti o upravljanju na Visoki šoli za poslovanje Tippie in doktorski študent Xi Wang, uporablja zgodovino stikov osebe, da priporoča partnerje. Po mnenju raziskovalcev je podoben modelu, ki ga Netflix priporoča uporabnikom s sledenjem njihove zgodovine ogledov.
Na podlagi podatkov, ki jih je zagotovila priljubljena spletna stran za zmenke, so raziskovalci v 196 dneh pregledali 475.000 začetnih stikov, ki so vključevali 47.000 uporabnikov v dveh mestih ZDA. Približno 28.000 uporabnikov je bilo moških in 19.000 žensk, so opozorili raziskovalci in poročali, da so moški vzpostavili 80 odstotkov začetnih stikov.
Podatki kažejo, da je bilo po navedbah Zhaoja le približno 25 odstotkov teh začetnih stikov vzajemnih.
Da bi to stopnjo izboljšali, so raziskovalci razvili model, ki združuje dva dejavnika za priporočanje stikov: okus uporabnika, ki ga določa vrsta ljudi, s katerimi je stopil v stik; in privlačnost / neprivlačnost, določena s tem, koliko teh stikov je vrnjenih in koliko ne.
Zhao pravi, da kombinacija okusa in privlačnosti bolje napoveduje uspešne povezave kot zanašanje na informacije, ki jih uporabniki vnesejo v svoje profile.
To je zato, ker to, kar ljudje vpišejo v svoje profile, morda ni vedno tisto, kar jih v resnici zanima, je dejal. Lahko so namerno zavajajoči ali pa se ljudje morda ne poznajo dovolj dobro, da bi poznali svoj okus pri nasprotnem spolu, je teoretiziral.
Na primer, moški, ki na svojem profilu pravi, da so mu všeč visoke ženske, se dejansko lahko približa večinoma nizkim ženskam, čeprav bo spletno mesto za zmenke še naprej priporočalo visoke ženske.
"Vaša dejanja odražajo vaš okus in privlačnost na način, ki bi bil lahko natančnejši od tistega, kar vključite v svoj profil," je dejal Zhao.
Algoritem sčasoma opazi, da medtem ko stranka pravi, da ima rad visoke ženske, še naprej vzpostavlja stike z nizkimi ženskami in ji bo v skladu s tem spreminjal priporočila, je pojasnil Zhao.
"V našem modelu bodo uporabniki s podobnim okusom in privlačnostjo imeli višje ocene podobnosti kot tisti, ki imajo le skupen okus ali privlačnost," pravi Zhao. »Model pri priporočanju partnerjev za zmenke upošteva tudi ujemanje tako okusa kot privlačnosti. Verjetneje bodo priporočili tiste, ki se ujemajo z okusom in privlačnostjo uporabnika storitve kot tisti, ki morda vnamejo le enostranske interese. "
Ko so raziskovalci preučili podatke o profilu uporabnikov, Zhao pravi, da so ugotovili, da se njihov model najbolje obnese pri moških z "atletskimi" telesnimi vrstami, ki se povezujejo z ženskami z "atletskimi" ali "fit" telesnimi telesi, in pri ženskah, ki kažejo, da " želim veliko otrok. "
Model tudi najbolje deluje za uporabnike, ki naložijo več svojih fotografij, so povedali raziskovalci.
Podatki sicer kažejo, da obstoječi model vodi do stopnje donosa približno 25 odstotkov, Zhao pa trdi, da bi model, ki priporoča, lahko donos izboljšal za 44 odstotkov.
Zhao poroča, da sta ga kontaktirali dve službi za zmenke, ki ju zanima več o modelu. Ker se ne zanaša na podatke o profilu, ugotavlja, da jih lahko uporabljajo tudi druge spletne storitve, ki ustrezajo ljudem, na primer zaposlovanje ali sprejem na fakulteto.
Vir: Univerza v Iowi
