網上交友如何利用資料找到你的完美伴侶

網上交友是一個蓬勃發展的行業。功能強大的計算機和大資料分析的出現意味著匹配比以往任何時候都更精確。但它們究竟是如何創造出完美的搭配呢？...

在線約會在相對較短的時間內取得了長足的進步。曾經被認為是一種不那麼令人欽佩的約會方式，現在它已經牢固地嵌入我們的集體意識。曾經有一段時間，你只會聽到提到網上約會通過屏蔽耳語。現在，讓一個朋友告訴你他們要通過OKCupid，eHarmony，甚至Tinder約會是經常發生的事。

其中一些變化是由於我們如何使用互聯網——通過工作、智能**和社交媒體融入我們的生活。隨著在線交友平臺的發展，他們收集的大量個人資料也越來越多。通過使用您的數據，它們能夠提供更好的匹配，從而產生更有趣的日期和更高的兼容性。

大數據的崛起

在過去的幾十年裡，計算機在很大程度上堅持了摩爾定律的原則。由於功能更強大的硬件和處理器價格更低，存儲數據的成本大幅下降。它還使得大規模收集數據的成本更為低廉——正如量化的自我和物聯網運動所證實的那樣。

大數據在20世紀10年代初是一個熱門話題。儘管許多專家認為它聽起來很複雜，但它只是我們自動創建和存儲大量數據的能力。大數據工程師現在被僱來收集數據，併為此獲得豐厚的報酬。然後，數據科學家分析數據的模式、趨勢和其他見解。

數據媒人

在線***站面臨的最大挑戰是確保你與你喜歡的人匹配。即使在網上約會的早期，這些網站也會使用調查問卷和個人資料，試圖為你找到完美的約會對象。然而，在大數據繁榮之前，這通常是一個相當手工的過程，有時會讓你對約會的結束感到失望。

不過，現在調查問卷已成為網站不斷增長的數據集的一部分。問題變得更加具體，有了明確的答案。他們還提高了收集信息的數量和種類。與此同時，各網站的用戶數量也在增加，形成了一個龐大的數據池。通過開發機器學習算法，在線交友平臺希望能夠更確定地預測讓你一天更愉快的匹配。

電子和聲

eHarmony早在2000年就向尋求關係的人敞開了大門，目前已為3300多萬會員提供服務。該網站將自己與競爭對手區分開來，將自己定位為一個關係網站，而不是約會網站。由於該公司為私人所有，因此沒有義務向公眾分享其數據和統計數據。他們之前提到，有超過60萬對夫婦在網站上見面後結婚，超過三分之二的人在第一年內就找到了這對。

eHarmony使用一個專有的調查問卷，旨在深入瞭解你是誰，以及你可能喜歡的伴侶。一共有258個問題，花了將近18個小時來完成，這是一個很大的努力。不過，正是這些數據讓網站能夠在將你**匹配算法之前，儘可能多地積累關於你的信息。

eHarmony宣佈與IBM的人工智能平臺Watson合作，鞏固了其對數據的貢獻。IBM的PureData系統允許eHarmony分析以PB為單位的數據模式，並幫助他們每天完成350萬次匹配。

丘比特

和其他許多科技初創公司一樣，OKCupid早在2001年就由哈佛大學的學生開發。該網站的基礎是一個有趣的個性測驗收集使用臭名昭著的邁爾斯-布里格斯類型指標的變化。他們將你的答案與你希望對手如何回答結合起來，以及每個問題對你的重要性。然後，這些數據被轉換成數值，並**到他們的算法中，以找到一個匹配項，完成一個百分比兼容性評級。

自2014年以來，OKCupid撰寫了一篇博客，詳細介紹了他們從分析的數據中學到的一些更有趣和令人驚訝的事情。他們還公開承認他們使用了其中一些數據在用戶身上進行實驗，引起了爭議。也就是說，實驗主要表明，人可以相當膚淺。

超越數據的年代測定

雖然像eHarmony和OKCupid這樣的網站已經找到了成功的挖掘匹配數據的方法，但有些網站採取了不同的方法。可能最受歡迎的比賽是**。

使用他們的移動應用程序，你可以瀏覽基於位置的建議，從你的Facebook個人資料中填充的簡短簡歷，以及一些圖片。在短短几年內，Tinder成功成為最受歡迎的在線交友服務，截至2014年，該服務擁有超過5000萬用戶。這些用戶總共每天刷16億次，導致2600萬次匹配。如此高的匹配量遠遠超過了OKCupid、eHarmony或任何其他傳統的基於數據的約會網站。

Tinder仍然使用位置、共同朋友的數量和共同興趣等數據來建議匹配。Tinder的關鍵區別在於它不要求用戶填寫冗長的問卷。相反，它使用的數據，他們已經知道，無論是從你的智能**或Facebook，提供給你匹配。由於這個應用程序還比較年輕，不清楚這些匹配是否會導致長期的關係。不過，很明顯的是，數據並不一定意味著網絡交友遊戲中的一切。