Encontrar el amor en internet es complicado, sobre todo si uno no sabe lo que le gusta. Imagen: colcerex. Fuente: Stock.xchng.
La mayoría de los usuarios de redes de citas online no eligen una pareja potencial de la misma manera que si eligieran una película, pero una nueva investigación de la Universidad de Iowa (EE.UU.) sugiere que tendrían más éxito en el amor si su web de contactos operara justamente de esa manera.
Kang Zhao, profesor asistente de ciencias empresariales en el Tippie College of Business, y el estudiante de doctorado Xi Wang, son parte de un equipo que ha desarrollado recientemente un algoritmo para webs de citas que utiliza el historial de contactos de una persona para recomendarle más parejas compatibles. Es similar al modelo que utiliza Netflix para recomendar a los usuarios películas que pueden gustarles, mediante el seguimiento de su historial de películas vistas.
El equipo de Zhao utilizó datos proporcionados por una empresa de citas online muy popular cuya identidad no han dado a conocer. Analizaron 475.000 contactos iniciales de 47.000 usuarios en dos ciudades de Estados Unidos, en un lapso de 196 días. De los usuarios, 28.000 eran hombres y 19.000 eran mujeres, y los hombres hicieron el 80 por ciento de los contactos iniciales.
Zhao dice en la información de la Universidad que los datos indican que sólo el 25 por ciento de esos contactos iniciales fueron realmente correspondidos. Para mejorar esa tasa, el equipo de Zhao desarrolló un modelo que combina dos factores para recomendar contactos: los gustos del cliente, determinados por el tipo de personas con las que el cliente se haya puesto en contacto, y el atractivo o falta de atractivo, determinado por cuántos de esos contactos son correspondidos y cuántos no lo son (y no por las características que dicen tener en su perfil).
Esas combinaciones de gustos y atractivo, explica Zhao, hacen un trabajo mejor de predicción de conexiones exitosas que confiar en la información que los clientes introducen en su perfil, ya que lo que la gente pone en sus perfiles no siempre es lo que realmente les interesa.
Podrían falsear la información de forma intencionada, o es que simplemente no se conocen a sí mismos lo suficientemente bien como para saber sus gustos. Así que un hombre que dice en su perfil que le gustan las mujeres altas en realidad puede que en realidad esté contactando a mujeres de baja estatura, mientras el portal continúa recomendándole mujeres altas.
El algoritmo de Zhao se dará cuenta de la situación, y cambiará sus recomendaciones en consecuencia. El modelo de Zhao mejora el porcentaje de contactos corresponndidos hasta el 44 por ciento.
Kang Zhao, profesor asistente de ciencias empresariales en el Tippie College of Business, y el estudiante de doctorado Xi Wang, son parte de un equipo que ha desarrollado recientemente un algoritmo para webs de citas que utiliza el historial de contactos de una persona para recomendarle más parejas compatibles. Es similar al modelo que utiliza Netflix para recomendar a los usuarios películas que pueden gustarles, mediante el seguimiento de su historial de películas vistas.
El equipo de Zhao utilizó datos proporcionados por una empresa de citas online muy popular cuya identidad no han dado a conocer. Analizaron 475.000 contactos iniciales de 47.000 usuarios en dos ciudades de Estados Unidos, en un lapso de 196 días. De los usuarios, 28.000 eran hombres y 19.000 eran mujeres, y los hombres hicieron el 80 por ciento de los contactos iniciales.
Zhao dice en la información de la Universidad que los datos indican que sólo el 25 por ciento de esos contactos iniciales fueron realmente correspondidos. Para mejorar esa tasa, el equipo de Zhao desarrolló un modelo que combina dos factores para recomendar contactos: los gustos del cliente, determinados por el tipo de personas con las que el cliente se haya puesto en contacto, y el atractivo o falta de atractivo, determinado por cuántos de esos contactos son correspondidos y cuántos no lo son (y no por las características que dicen tener en su perfil).
Esas combinaciones de gustos y atractivo, explica Zhao, hacen un trabajo mejor de predicción de conexiones exitosas que confiar en la información que los clientes introducen en su perfil, ya que lo que la gente pone en sus perfiles no siempre es lo que realmente les interesa.
Podrían falsear la información de forma intencionada, o es que simplemente no se conocen a sí mismos lo suficientemente bien como para saber sus gustos. Así que un hombre que dice en su perfil que le gustan las mujeres altas en realidad puede que en realidad esté contactando a mujeres de baja estatura, mientras el portal continúa recomendándole mujeres altas.
El algoritmo de Zhao se dará cuenta de la situación, y cambiará sus recomendaciones en consecuencia. El modelo de Zhao mejora el porcentaje de contactos corresponndidos hasta el 44 por ciento.
Curiosidades
Zhao añade que su modelo funciona mejor para los hombres "atléticos", que conectan bien con mujeres con aspecto igualmente "en forma", así como para las mujeres que manifiestan su deseo de "tener muchos niños". El modelo también funciona mejor para usuarios que suben más fotos de sí mismos.
El investigador asegura que ya ha sido contactado por dos servicios de citas interesados en aprender más sobre el modelo. Al no basarse en la información de los perfiles, Zhao asegura que también puede utilizarse en otros servicios online que unen a la gente, como uno de selección de personal o de admisión a la universidad.
Los investigadores se han centrado en los portales de citas por dos razones: su popularidad, y su especial idiosincrasia. El 37% de los usuarios solteros de internet en EE.UU. que buscan pareja han visitado una web de contactos alguna vez, señala el estudio. Además, a diferencia de portales como LinkedIn o Facebook, los usuarios de estos portales no conocen a casi nadie en las redes, por lo que es mucho más importante el sistema de recomendaciones que en los tipos de redes mencionados.
Además, por muchos contactos que tengan dos personas entre sí, por ejemplo dos hombres que comparten muchos contactos femeninos, una red de contactos heterosexuales nunca los pondrá en contacto.
Zhao añade que su modelo funciona mejor para los hombres "atléticos", que conectan bien con mujeres con aspecto igualmente "en forma", así como para las mujeres que manifiestan su deseo de "tener muchos niños". El modelo también funciona mejor para usuarios que suben más fotos de sí mismos.
El investigador asegura que ya ha sido contactado por dos servicios de citas interesados en aprender más sobre el modelo. Al no basarse en la información de los perfiles, Zhao asegura que también puede utilizarse en otros servicios online que unen a la gente, como uno de selección de personal o de admisión a la universidad.
Los investigadores se han centrado en los portales de citas por dos razones: su popularidad, y su especial idiosincrasia. El 37% de los usuarios solteros de internet en EE.UU. que buscan pareja han visitado una web de contactos alguna vez, señala el estudio. Además, a diferencia de portales como LinkedIn o Facebook, los usuarios de estos portales no conocen a casi nadie en las redes, por lo que es mucho más importante el sistema de recomendaciones que en los tipos de redes mencionados.
Además, por muchos contactos que tengan dos personas entre sí, por ejemplo dos hombres que comparten muchos contactos femeninos, una red de contactos heterosexuales nunca los pondrá en contacto.
Referencia bibliográfica:
Kang Zhao, Xi Wang, Mo Yu, and Bo Gao. User recommendation in reciprocal and bipartite social networks -- a case study of online dating. IEEE Intelligent Systems (2013).
Kang Zhao, Xi Wang, Mo Yu, and Bo Gao. User recommendation in reciprocal and bipartite social networks -- a case study of online dating. IEEE Intelligent Systems (2013).