Les chercheurs affinent l’objectif de Cupidon sur les applications de rencontres avec un nouvel algorithme

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Crédit : domaine public Unsplash/CC0

Un nouvel algorithme proposé par un chercheur de l’Université du Texas à Dallas et ses collègues pourrait aider les utilisateurs d’applications de rencontres à trouver le partenaire idéal.

Dans une étude publiée en ligne le 7 avril dans la revue Gestion des opérations de fabrication et de serviceauteur correspondant, le Dr Ignacio Rios, professeur adjoint de gestion des opérations à la Naveen Jindal School of Management, et les co-auteurs ont exploré un problème central auquel sont confrontées les sociétés de rencontres en ligne.

“L’un des plus gros problèmes est de savoir comment décider quels profils montrer à chaque utilisateur afin de s’assurer qu’ils obtiendront des correspondances significatives”, a déclaré Rios. “Dans de nombreuses applications de rencontres, nous voyons beaucoup d’utilisateurs frustrés parce qu’ils ont du mal à trouver une correspondance qui mène à une relation à plus long terme. C’est en partie à cause des inefficacités dans le fonctionnement de ces applications.”

L’industrie des rencontres en ligne de 12 milliards de dollars comprend des centaines de services. Au cours des deux dernières décennies, les plateformes de rencontres en ligne sont devenues l’un des canaux de rencontre les plus courants pour les couples. Des recherches antérieures ont révélé que près de 40 % des couples qui se sont rencontrés aux États-Unis en 2017 l’ont fait en ligne.

Pendant la pandémie de COVID-19, l’utilisation des plateformes de rencontres en ligne a connu une croissance massive en raison des blocages et des inquiétudes concernant la propagation du virus, a déclaré Rios.

Comment ils travaillent

De nombreuses applications de rencontres limitent le nombre de profils qu’un utilisateur peut voir chaque jour. Certaines plateformes, dont Tinder et Bumble, implémentent cela en imposant des limites de balayage, tandis que d’autres, comme Hinge, limitent le nombre de likes.

Par conséquent, l’un des principaux rôles des plateformes est de sélectionner un ensemble quotidien de profils à afficher pour chaque utilisateur en fonction des préférences et des caractéristiques des personnes concernées.

En septembre 2018, les chercheurs ont collaboré avec une grande société américaine de rencontres en ligne pour étudier comment sa plateforme devrait sélectionner l’ensemble de partenaires potentiels à montrer à chaque utilisateur afin de maximiser le nombre de correspondances attendu.

La plateforme compte environ 800 000 utilisateurs actifs dans plus de 150 marchés géographiques et utilise le même algorithme sur tous les marchés. Les utilisateurs peuvent déclarer une tranche d’âge préférée, une tranche de taille, une distance maximale par rapport à leur emplacement et plus encore. À partir de ces données, la plateforme calcule un ensemble de partenaires potentiels pour chaque utilisateur.

Une nouvelle méthode

Rios et ses collègues ont développé un modèle qui intègre une nouvelle composante : les expériences des utilisateurs.

À l’aide des données du partenaire industriel, les chercheurs ont étudié les préférences des utilisateurs, telles que l’âge, la religion et la race, ainsi que le comportement, par exemple si chaque utilisateur s’est connecté et, le cas échéant, comment il évaluait les profils qui lui étaient présentés.

L’étude a révélé que plus une personne a eu de correspondances dans un passé récent, moins elle donne de likes à d’autres profils. Cela suggère un effet historique, a déclaré Rios.

Les estimations montrent que chaque correspondance supplémentaire réduisait la probabilité d’un nouveau like d’au moins 3 %.

“Nous avons observé que les utilisateurs sont moins susceptibles d’aimer d’autres profils lorsqu’ils ont récemment réussi à obtenir plus de correspondances”, a-t-il déclaré. “Cela peut être dû au fait que les utilisateurs gardent à l’esprit le temps et l’énergie qu’ils peuvent consacrer à l’application, et donc s’ils ont eu de nombreux matchs dans un passé récent, ils s’attendent à passer leur temps sur ces matchs au lieu d’aimer d’autres profils.

“Une autre raison probable est que les utilisateurs mettent à jour leurs croyances sur leur propre attrait, et deviennent ainsi plus sélectifs. Enfin, une troisième raison possible est que les utilisateurs ont confiance que leurs nouvelles correspondances fonctionneront, ils évitent donc d’aimer de nouveaux profils.”

Les chercheurs ont intégré ces découvertes dans un nouvel algorithme pour résoudre le problème de la plateforme. Rios a déclaré que l’algorithme considère la probabilité que les deux parties s’aiment et donne la priorité aux utilisateurs qui n’ont pas obtenu de correspondances dans un passé récent, en supposant qu’ils seront plus susceptibles d’aimer les profils qui leur sont présentés.

Résultats et implications

À l’aide de simulations sur des données réelles, les chercheurs ont découvert que l’algorithme proposé améliorait le taux de correspondance global entre 20 % et 45 % par rapport à l’algorithme actuel du partenaire industriel. Ces résultats ont convaincu l’entreprise de tester l’algorithme dans la pratique.

Lors d’expériences sur le terrain sur les marchés de Houston et d’Austin en août 2020, l’algorithme des chercheurs a donné au moins 27 % de correspondances en plus que l’algorithme de l’entreprise.

Rios a déclaré que les résultats soulignent l’importance de tenir correctement compte des préférences, du comportement et des mesures d’activité des utilisateurs pour améliorer l’efficacité opérationnelle des plateformes de correspondance.

“L’implication est que les utilisateurs obtiendront plus de correspondances et trouveront potentiellement un partenaire à long terme”, a déclaré Rios. “Du point de vue de l’application, générer plus de correspondances est l’un des indicateurs de performance clés, et il est étroitement lié à l’engagement, à la rétention, à la croissance et à d’autres résultats pertinents.

“La méthodologie peut être appliquée à n’importe quelle application de rencontres qui propose un ensemble limité de profils chaque jour. D’autres entreprises pourraient utiliser notre cadre pour augmenter le nombre de correspondances qu’elles génèrent.”

Le partenaire industriel a récemment étendu l’utilisation de l’algorithme proposé à d’autres marchés, a déclaré Rios. Les résultats étaient similaires.

Ensuite, la plate-forme mettra en œuvre le cadre sur ses plus grands marchés.


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Plus d’information:
Ignacio Rios et al, Améliorer les taux de correspondance sur les marchés des rencontres grâce à l’optimisation de l’assortiment, Gestion des opérations de fabrication et de service (2022). DOI : 10.1287 / msom.2022.1107

Fourni par l’Université du Texas à Dallas

Citation: Les chercheurs aiguisent l’objectif de Cupidon sur les applications de rencontres avec un nouvel algorithme (2022, 9 juin) récupéré le 9 juin 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-06-sharpen-cupid-aim-dating-apps.html

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