Aplicativos de namoro têm problemas com filtros

Se você está rolando desesperadamente, não é sua culpa. O sistema de recomendação de amor precisa de uma grande reinicialização.

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Demorou apenas três dias de rolagem antes que aparecesse na tela. Eu congelei, apontando meu polegar para a cruz. Percorri suas fotos e pistas para ver como ele havia mudado desde que o vi pela primeira vez.

A primeira foto ainda era a mesma: ele segurando uma corda de escalada em um local remoto, cabelos cacheados saindo por baixo de um boné de beisebol. Seus prazeres simples ainda eram “estradas de montanha, florestas e manhãs sem despertador”. Ele adicionou uma foto sua sem camisa no sopé de um penhasco.

Mas a parte mais comovente foi a nota de Hinge no topo: “Mais Compatíveis: Achamos que vocês dois deveriam ficar juntos.”

Uma versão do Hinge passou pela minha cabeça – o assistente de clipe de papel do Microsoft Word dos anos 90, Clippy, que guinchou: “Parece que você gosta de caminhadas e shows, gostaria de se conectar com outra pessoa perto de você que gosta de caminhadas e shows?

O aplicativo não tinha como saber que dois de seus usuários haviam passado pela pista de namoro, mas nunca decolaram – namoro situacional clássico, como as crianças chamam hoje em dia. O algoritmo simplesmente viu um morador local de 31 anos que trabalha com biotecnologia e o combinou com um morador local de 30 anos que trabalha na mídia científica a alguns quilômetros de distância. E assim como os usuários da Microsoft em 1997, eu odiei. Eu queria quebrar o programa de computador que pensava saber o que eu queria, fosse escrever uma carta ou encontrar o par perfeito.

A promessa dos aplicativos de namoro é mostrar todas as opções românticas da sua cidade, mas nos bastidores o algoritmo cria um cenário de namoro muito específico, limitado e pelo menos um pouco diferente para cada usuário.

O primeiro grande site de namoro foi o Match. com, fundado em 1995, seguido pelo eHarmony e pelo OkCupid no início dos anos 2000. Esses sites elogiaram suas pesquisas, avaliações de compatibilidade e abordagens de matchmaking baseadas na ciência como a melhor maneira de encontrar um amor duradouro. Abordagens semelhantes baseadas em compatibilidade para namoro online dominaram até 2009, quando o aplicativo de namoro gay Grindr entrou em cena e mudou o namoro online para sempre.

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O Grindr, como aplicativo mobile, organizava opções românticas não por compatibilidade, mas por distância – a melhor era a que estava mais próxima de você. Este ainda é o padrão no Grindr hoje. Quando o Tinder trouxe a ideia do Grindr para o mundo dos homens heterossexuais em 2012, ele duplicou essa ideia de distância, embora não exatamente em seu código.

“Quando você pensa em plataformas como OKCupid e eHarmony, seria difícil usá-las e não saber que existe um algoritmo porque é muito importante para o modo como funcionam”, diz Liesel Sharabi, cientista da Universidade Estadual do Arizona que estuda namoro. aplicativos.“Mas quando converso com pessoas que usam o Tinder, elas nem sempre sabem que existe um algoritmo. Muitas pessoas pensam que ele apenas mostra as pessoas ao seu redor, mas na verdade é muito mais complexo do que isso.”

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Em 2016, o Tinder confirmou que estava usando a pontuação Elo, tradicionalmente usada para classificar jogadores de xadrez, para classificar os usuários por conveniência e combiná-los com as datas apropriadas. A tempestade na imprensa foi rápida e intensa; em 2019, o Tinder afirmou que não usa mais a pontuação Elo, embora provavelmente ainda use alguns, senão muitos, algoritmos. Desde então, a maioria das empresas de aplicativos de namoro tem mantido uma abordagem de caixa preta e não compartilha publicamente o que acontece em seus algoritmos.

Então, vamos voltar à recomendação daquele ex no Hinge que me fez cair na toca do coelho dos algoritmos de aplicativos de namoro e também me levou a uma espiral de ficar sozinho por uma semana. O recurso mais compatível do Hinge, a tela inicial do Discover e o recurso Standouts pago são todos retrocessos sutis aos algoritmos de compatibilidade populares nos anos 90. As pessoas no Discover são “usuários que 1) correspondem às preferências escolhidas e 2) estão interessados em pessoas como você”, afirma a empresa em seu site.(A empresa trocou vários e-mails comigo antes de recusar meu pedido de entrevista; que apropriado). E Mais Compatíveis permite que você encontre as pessoas com maior probabilidade de gostar de você e com maior probabilidade de gostar de você também.

Segundo Sharabi, todos os algoritmos de recomendação, incluindo o algoritmo da dobradiça, operam com base em um sistema chamado filtração colaborativa. Algoritmos semelhantes funcionam na Netflix, Facebook, Amazon, YouTube e quase todas as plataformas de redes sociais. Ao contrário do OKCupid e Eharmony, onde as coincidências são baseadas em respostas a perguntas do questionário, obras de filtração colaborativa, recomendando opções com base no que pareciam, clicaram, unidas, compradas ou presas por pessoas semelhantes a você.

Um dos principais problemas desse método é que pessoas ou coisas que o maior número de pessoas como são recomendadas pelo maior número de pessoas e, em seguida, mais pessoas. Isso leva ao efeito de “rico se tornar mais rico”, que favorece as pessoas que a maioria dos usuários do aplicativo já são atraentes.(Isso é especialmente problemático para os usuários dentre as minorias que se tornam vítimas de racismo inconsciente e, portanto, reduzem sua atratividade nas aplicações e, eventualmente, passam por ostracismo. Os pedidos de namoro já foram criticados por isso).

Uma das principais razões pelas quais as pessoas recorrem a aplicativos de namoro é que desejam expandir o círculo de comunicação fora de sua bolha offline todos os dias, esperando com a ajuda da tecnologia para encontrar milhares de opções românticas nas proximidades. Mas essa esperança pode se desesperar quando bolhas de filtro entram no negócio. De acordo com Sharabi, se a maioria dos usuários não o marcar, você, de fato, se tornará invisível.

À medida que a Internet se torna onipresente na vida moderna, não há escassez de criticar algoritmos de recomendações e bolhas de redes sociais. Eles são acusados de fortalecer a polarização, e o método de recomendações do YouTube se tornou o centro do podcast do New York Times, que diz como uma pessoa caiu no alt-right. Mas menos atenção é dada a algoritmos semelhantes usados em aplicativos de namoro – um serviço que foi julgado por quase 30 % da população adulta dos EUA. Dez anos atrás, o namoro online era a causa de um terço dos casamentos; Agora esse número é provavelmente maior.

“Se você pensar em como as decisões são tomadas em aplicativos de namoro, se você está procurando um relacionamento sério, você está tomando uma das decisões mais importantes que já tomou”, diz Sharabi.”As pessoas permitem que os algoritmos tomem essas decisões por elas, ou pelo menos as aumentem. E acho importante prestar atenção ao que esses algoritmos estão fazendo.”

Uso aplicativos de namoro há quase uma década e comecei a notar padrões em como os algoritmos determinam meu tipo com base na maneira como deslizo a tela. Vejo os mesmos homens repetidamente. E não apenas o mesmo tipo de homem, mas exatamente os mesmos perfis. Desinstalei e reinstalei o Hinge várias vezes, e aquele ex encaracolado sempre aparece rapidamente depois que o algoritmo aprende sobre meu comportamento de deslizar. Muitas vezes encontro o mesmo homem em vários aplicativos de namoro diferentes, às vezes sem trocar uma única mensagem.

Assim como um par de sapatos em que você clicou de repente o segue pela Internet, do Facebook ao Instagram e ao Google, o mesmo pode ser sentido em aplicativos de namoro. Sinto-me à mercê dos algoritmos de aplicativos de namoro da mesma forma que me sinto à mercê das sugestões do YouTube ou do feed do Twitter, mas não consigo nem escolher quais canais assinar ou pessoas seguir.

É claro que esses algoritmos de filtragem são necessários em certo sentido. Se você fosse bombardeado com 500. 000 opções, ficaria completamente sobrecarregado e frustrado. Todos nós vivemos em nossas próprias bolhas de filtros criadas por nós mesmos, com base nos empregos que escolhemos, nos hobbies, na faculdade que estudamos e nos amigos que mantemos. A maioria das pessoas se sente atraída por parceiros semelhantes a elas, então, à primeira vista, esses filtros parecem uma boa base para um algoritmo de namoro. E para meu crédito, o aplicativo recomendou uma pessoa de quem gostei muito. Só que a nossa relação já se tinha esgotado, e a recomendação do algoritmo pareceu-me uma dolorosa confirmação de que poderíamos ser um bom casal, recebida durante a procura de uma nova pessoa.

O problema começa quando ficamos presos nos algoritmos e nem sabemos o que eles levam em consideração.“O problema é que você não tem muito controle”, diz Sharabi, “você não sabe o que os algoritmos estão fazendo em segundo plano. preso nesta bolha de filtro onde você vê sozinhos e os mesmos tipos de pessoas repetidamente, você tem que mudar seu comportamento e esperar que o algoritmo essencialmente o alcance.”

Ao contrário do namoro online da geração passada, os aplicativos nem me perguntam o que eu quero, mas tiram conclusões com base no comportamento de outras pessoas. Não tenho a oportunidade de explorar nada fora do meu tipo habitual ou do tipo de pessoas que o algoritmo pensa que gosto.“Quando você cuida de seus negócios, você sabe que não está conhecendo todo mundo, e acho que isso ajuda as pessoas a permanecerem positivas”, diz Sharabi.“Se eu tentar algo novo, for para um lugar novo, posso conhecer alguém através de uma rede diferente. Mas acho que com aplicativos de namoro, porque eles têm tantos usuários, você começa a sentir que é isso. tudo. Mas não é assim.”

Os filtros estabelecem certos limites e restrições em torno do grupo de namoro, sem nunca lhe contar sobre isso ou como eles fazem isso. Quando vejo os mesmos perfis repetidas vezes, sinto que já vi de tudo, mas moro em uma área com uma população de quase 8 milhões de pessoas. O algoritmo limita o círculo de conhecidos, mostrando-me o quão pequeno ele pensa que é.

As empresas de aplicativos de namoro permanecem opacas por bons e maus motivos: elas não querem que as pessoas manipulem o sistema e não querem revelar seus segredos comerciais. No entanto, Sharabi acredita que os usuários poderiam se beneficiar se as empresas os informassem especificamente sobre como seu comportamento de deslizar afeta o pool.

Há uma grande dúvida sobre o que queremos de nossos aplicativos de namoro. Queremos que eles imitem o mundo offline ou é uma oportunidade perdida de mudar algumas normas? A abordagem de Bumble de “as mulheres dão o primeiro passo” mudou o roteiro do namoro tradicional. Existem outras mudanças que poderíamos fazer?

Que tal uma aba Explorar em aplicativos de namoro, como o do Instagram, que mostra pessoas que não são o seu tipo habitual? Existe uma versão do Tinder onde você pode explorar as pessoas por interesses – caçadores de emoções, gourmets, pessoas que cuidam de si mesmas e assim por diante – embora esses interesses ainda sejam abstratos e não esteja claro como as pessoas acabam em cada grupo.

Sharabi deseja que o aplicativo tenha um componente aleatório, como o Netflix na função Surprise Me.(No entanto, acredito que também não houve um algoritmo). Os conhecidos incluem mais críticas sobre potenciais interlocutores, e não apenas “sim” ou “não”, como outras plataformas, listando as possíveis razões pelas quais você gostou ou não gostou de publicidade? Que tal dar um exemplo com o Spotify e criar uma piscina de tocadores de paladar que consiste em pessoas que você geralmente não vê? E se falarmos sobre transparência, não gostaríamos de saber qual a porcentagem do número total de usuários que realmente vemos, em vez de inundar cegamente o mais rápido possível, para que nos parecesse que vimos o maior número possível de opções?

Eu posso me apertar para Dumskrolling no Twitter, como sou atraído por uma rolagem desesperada em aplicativos de namoro, na esperança de que haja alguém novo, alguém, alguém interessante, alguém melhor. Mas, em vez disso, esse é apenas um cara que, como eu já sabia, eu gosto, que não é como eu e quem tento esquecer, dando uma olhada. Ótimo trabalho, Clippie.