Rusland (bbabo.net), - Het vinden van een zielsverwant is geen gemakkelijke taak. En met het huidige levensritme nog meer. Het vinden van de juiste persoon met dezelfde interesses kan een echte uitdaging zijn. Datingapplicaties komen te hulp en bieden toegang tot een lijst met potentiële kandidaten, zorgvuldig geselecteerd op basis van onze voorkeuren door neurale netwerken. Vanaf nu wordt het lot bepaald in één like/dislike of swipe links/rechts. De vraag blijft: kiest een mens of wordt alles bepaald door een "slimme" machine?

Romantisch algoritme

Data Science en liefde zijn op het eerste gezicht onverenigbare dingen. In de praktijk worden machine learning-algoritmen echter al geruime tijd actief gebruikt op het gebied van online dating om het proces van matchmaking, oftewel matching, te optimaliseren.

De eerste datingoplossingen verschenen in de vroege jaren 2000 in de vorm van websites met eenvoudige en duidelijke interface. Bij het registreren moesten gebruikers een vragenlijst met persoonlijke gegevens invullen en een foto uploaden, waarna ze handmatig een partner moesten zoeken door door profielen te scrollen.

Populaire sociale netwerken zoals Facebook, VKontakte en anderen hebben ook enkele opties toegevoegd om een ​​paar te vinden, zoals de mogelijkheid om een ​​foto te markeren die je leuk vindt, de burgerlijke staat aan te geven, potentiële vrienden te tonen en gebruikers te filteren.

De echte hausse in online dating begon in de jaren 2010 na de komst van Tinder en Bumble. Marktveteranen Mamba, Badoo en OkCupid hebben ook meer geavanceerde mobiele versies gelanceerd.

Tot op heden blijft Tinder de onbetwiste marktleider met 75 miljoen maandelijkse actieve gebruikers en een jaarlijkse omzet van $1,4 miljard. Volgens vertegenwoordigers van de dienst regelen elke week 1,5 miljoen mensen die in de applicatie zijn geregistreerd, een ontmoeting met de gesprekspartner die ze leuk vinden. Tinder wordt gevolgd door Badoo met 60 miljoen gebruikers en Bumble met 42 miljoen.

Bijna alle moderne datingplatforms hebben ingebouwde aanbevelingssystemen, vergelijkbaar met die van online winkels en online bioscopen, zodat de gebruiker niet elk profiel handmatig hoeft te bekijken. De diensten voeren zelf de eerste selectie van kandidaten uit en vormen een lijst van potentiële partners op basis van een breed scala aan parameters. Hiervoor worden zowel eenvoudige filters (geslacht, leeftijd of geolocatie van de gesprekspartner) als complexe digitale sporen (aankopen, luisteren naar muziek, gedrag in sociale netwerken, etc.) gebruikt.

"De machine kiest niet voor een persoon, maar beveelt hem aan op basis van voorkeuren, gedrag, communicatiestijl en andere geanalyseerde factoren", legt Ilya Dushin uit, uitvoerend directeur van ComBox Technology, verantwoordelijk voor het introduceren van kunstmatige-intelligentietechnologieën in RuLove-datingservice.

De meeste datingapplicaties analyseren bijvoorbeeld de foto's van gebruikers en suggereren mensen met het type uiterlijk dat de gebruiker het aantrekkelijkst vindt. Sommige diensten detecteren beelden van intieme aard en brengen u hiervan op voorhand op de hoogte.

Zoals Donald?

Tinder-algoritmen worden onder meer getraind op basis van informatie over gebruikersgedrag op Facebook en Instagram - vriendenlijsten, postgeschiedenis, likes en foto's.

De RuLove-service biedt, naast standaard zoekparameters zoals leeftijd, woonplaats of burgerlijke staat, meer dan 70 criteria voor het evalueren van uiterlijk, waaronder lengte, gewicht, lichaamsbouw, oog- en haarkleur, en meer dan 200 karaktereigenschappen, volgens welke het systeem zal profielen selecteren.

"Om de algoritmen te trainen, worden niet-gepersonaliseerde gegevens van gebruikers van iOS- en Android-applicaties en bezoekers van webbronnen gebruikt. Drie algoritmen werken parallel: leuk/niet leuk, analyse van interesses aangegeven in vragenlijsten en analyse van fotocompatibiliteit", zegt Ilya Dushin .

Sommige ontwikkelaars hebben een origineler pad gekozen. In 2017 introduceerde de Badoo-service neurale netwerken op deep learning-algoritmen en waarmee je partners kunt selecteren met een bepaald uiterlijk van een geüploade foto. Velen zijn deze functie gaan gebruiken om te zoeken naar een tweeling van hun favoriete sterren. Volgens de dienst waren er op het moment van lancering 1.405 "kopieën" van zanger Ed Sheeran, 975 exemplaren van Jake Gyllenhaal, 751 exemplaren van Idris Elba en 342 exemplaren van Kylie Jenner op het platform. De populairste zoekopdrachten in het VK waren Cara Delevingne en Robert Pattinson, terwijl de wereldwijde top 10 Kim Kardashian, Selena Gomez en Donald Trump omvatte.

Nou, laten we gaan?

De Russische tourselectieservice Lowtrip heeft een applicatie "ZhD Matchmaker" gemaakt, die individuele reizigers helpt een begeleider te vinden voor een treinreis of voor een langere reis. Het neurale netwerk analyseert het aantal verkochte tickets voor elke route, verwerkt verzoeken van gebruikers op een speciale website en genereert op basis van de ontvangen data-array aanbiedingen. Tegelijkertijd houdt "ZhD Svakha" niet alleen rekening met het stad- of treinnummer, maar ook met de interesses van gebruikers. De benadering van het bepalen van gebruikersvoorkeuren op basis van Big Data vervangt geleidelijk de traditionele methode van ondervraging, die werd gebruikt aan het begin van online datingdiensten. Experts zijn van mening dat de analyse van het gedrag van een persoon op internet een nauwkeuriger beeld geeft van zijn karakter, waardoor de kans aanzienlijk groter wordt dat de door de applicatie voorgestelde match succesvol zal zijn.

Een dergelijke kwalitatieve doorbraak in het werk van datingplatforms zou niet mogelijk zijn geweest zonder machine learning. Algoritmes voor de eerste paar dagen onderzoeken het gedrag van een nieuwe gebruiker, zijn activiteit, voorkeuren en matches. In het geval van Tinder wijst het systeem op basis van deze gegevens een speciale score toe aan de gebruiker, die het gebruikt als markering voor volgende wedstrijden. Er wordt rekening gehouden met zowel biografische informatie (geslacht, leeftijd, geolocatie of opleiding) als de beoordeling die is ontvangen van de mensen met wie het koppel is gevormd. Het aantal swipes wordt ook geëvalueerd om misbruik te detecteren.

Informatiepartner

Online datingdiensten kunnen informatie krijgen over de interesses van de gebruiker voor het trainen van neurale netwerken van applicaties van derden zoals Facebook en Instagram, evenals van streamingplatforms, online winkels, zoekmachines en cookiesites. Ook het gedrag van koppels na een succesvolle match wordt geanalyseerd - het systeem herkent de toon en betekenis van de inhoud in tekst- en audioberichten.

Zo verzamelen online datingapplicaties enorme hoeveelheden gegevens over hun gebruikers om mogelijke kandidaten zo nauwkeurig mogelijk te matchen. Als illustratief voorbeeld kunnen we ons het verhaal herinneren van een journalist van de krant The Guardian, die Tinder om alle informatie over zichzelf vroeg en een gedetailleerd rapport op 800 A4-pagina's ontving.

Het is niet verrassend dat sommige gebruikers begonnen te klagen over de controle van het selectieproces door machines. Lifehacks worden op internet gepubliceerd waarmee u de service-algoritmen kunt misleiden en toegang kunt krijgen tot alle profielen die op de platforms zijn geregistreerd. Het is echter onwaarschijnlijk dat dit van invloed is op het verdere gebruik van neurale netwerken om een ​​romantische partner te vinden, meent Ilya Dushin.

"Het probleem van snelle selectie van een partner is een van de meest urgente voor gebruikers, en het is op basis van dit criterium dat ze beslissen welke van de vele applicaties ze moeten kiezen", concludeerde Ilya Dushin.

Tinder oplichter

Het aantal gebruikers van datingdiensten is tijdens de pandemie aanzienlijk toegenomen. 2020 is dus de drukste periode voor Tinder geworden. Volgens experts nam het aantal berichten tussen gebruikers met 19% toe en werden de gesprekken zelf 32% langer. Bovendien noteerde de dienst in maart 2020 een record van 3 miljard swipes per dag. Sindsdien is dit cijfer de norm geworden voor Tinder.

Maar hoezeer het proces van online daten ook is geautomatiseerd, de uiteindelijke beslissing blijft bij de persoon. Algoritmen kunnen niet beschermen tegen oplichters die de gevoelens van mensen vakkundig manipuleren.

Tegelijkertijd is ook het aantal gevallen van oneerlijk gebruik van datingplatforms toegenomen. In de Verenigde Staten en Groot-Brittannië bedroeg de groei van dergelijke misdaden meer dan 20%, de verliezen bereikten ongeveer 600 miljoen dollar. Volgens schattingen van Group-IB hebben in Rusland oplichters van slechts één criminele groep (van de 22 geïdentificeerde) vorig jaar ongeveer 18 miljoen roebel gestolen op valse datums.

Een treffend voorbeeld van datingfraude was het verhaal van de Israëliër Shimon Hayut, die zich op datingsites presenteerde als de zoon van een diamantmagnaat. Simon Leviev, zoals Hayut zichzelf noemde, charmeerde vrouwen op internet en bedroog hen voor honderdduizenden dollars. Eind januari verscheen op Netflix een documentairefilm over zijn avonturen - "The Tinder Swindler". De tape werd meteen een hit. Volgens de drie heldinnen ontving Hayut meer dan $ 800.000 van hen. Israëlische publicaties beweren dat de oplichter van 2017 tot 2019 in totaal $ 10 miljoen "verdiende" aan zijn slachtoffers. Hayut wordt gezocht in verschillende landen en zijn profielen zijn eindelijk van de sites verwijderd.

bbabo.Net