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Inteligencia artificial y las citas en línea

Investigadores de la Universidad de Iowa han desarrollado un sistema de citas en línea que no solamente aparea con quienes pensamos son los más atractivos,...

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Investigadores de la Universidad de Iowa han desarrollado un sistema de citas en línea que no solamente aparea con quienes pensamos son los más atractivos, sino aquellos que probablemente piensen que uno es atractivo. El problema es interesante porque estos sitios para encontrar pareja parece que cada vez son más en la red, y que tienen mucha aceptación. Por ello, muchas de estas páginas contemplan buenos algoritmos para aparejar intereses comunes, aficiones, etcétera, entre las personas. Pero hay un punto que parece ha sido olvidado, ¿cómo saber que quien nos parece atractivo/a piensa igual de nosotros? Es aquí donde entra esta investigación.

La mayoría de los sitios para encontrar pareja en línea trabajan analizando las selecciones que hacen las personas cuando contactan a otros, basándose primariamente en gustos e intereses comunes. Esto tiene sentido y a partir de ahí mandan recomendaciones a los que buscan una pareja. Es evidente que es una buena idea aparejar a quienes tienen gustos e intereses similares. Los investigadores, en un artículo científico, publicado en la IEEE, indican que el modelo propuesto por ellos considera los gustos de los usuarios al elegir a posibles candidatos y generan una especie de índice de “atractividad” -valga la expresión- que pudiese ponerse en otros usuarios para poderlos aparejar.

El problema aquí es que si usted es un Juan Pérez promedio y quiere ligarse a las “supermodelos” Ana, Bárbara o Linda, es muy probable que no obtenga ninguna respuesta de ellas. Bueno, al menos no una respuesta que pueda ser publicable. En lugar de esto, los investigadores añaden una nota de realismo analizando las respuestas obtenidas por cada usuario y las usan para tratar de poner en números qué tan atractivo es cada usuario. Esto es en alguna medida horrible para muchos, que probablemente no puedan lidiar con una respuesta honesta. Así pues, los resultados se usan para recomendar personas que podrían contestar a los mensajes que un usuario manda a quienes ve atractivos.

La teoría detrás de todo esto ha sido probada usando los datos de 47000 usuaros en 196 días. Los datos de los primeros 100 días se usaron para entrenar un conjunto de datos y así identificar lo atractivo y los gustos de cada persona. Entonces esto se usó para crear recomendaciones que no necesariamente tienen criterios de comparación la cercanía o lo que le gusta o disgusta a los usuarios.

En cada caso, los investigadores primero se fijaron en el número potencial de candidatos recomendados a través de varios métodos y analizaron cómo mas citas potenciales que el usuario contacta se estimaban como buenas. Después, los investigadores se fijaron cuantos contactos replicaron a los intereses de cada usuario. Con estas ideas llegaron a la conclusión que si el usuario sigue las recomendaciones de su método, tendrán más chances de obtener una cita o de recibir una respuesta aceptable a sus peticiones.

El mercado de los sitios para encontrar pareja se estima en unos 3 mil millones de dólares al año. Es evidente s importancia en muchos aspectos de la vida cotidiana. Por ello es que este estudio tiene su interés e importancia.

Referencias:

User Recommendation In Reciprocal And Bipartite Social Networks–A Case Study Of Online Dating by Kang Zhao, Xi Wang, Mo Yu, and Bo Gao

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