Para saber si una primera cita dará frutos, sólo bastan tres
preguntas, dice Christian Rudder, uno de los fundadores del sitio de citas
estadounidense OkCupid:
- "¿Te gustan las películas de terror?"
- "¿Alguna vez has viajado solo/a por otro país?"
- "¿No sería divertido dejar todo e irse a vivir a un velero?"
¿Por qué? Porque las respuestas suelen coincidir en la primera cita de dos
personas que terminan formando pareja, dice el experto en citas en internet.
Rudder descubrió esto al analizar grandes cantidades de datos de miembros de
OkCupid que terminaron encontrando pareja.
Agencias de citas como OKCupid, Match.com -que adquirió OKCupid en 2011 por
US$50 millones-, eHarmony y muchas otras, acumulan estos datos al hacerles
preguntas personales a los usuarios cuando se registran.
Algunas agencias hacen un máximo de 400 preguntas, y las respuestas se
almacenan en grandes archivos de datos. Match.com calcula que tiene más de 70
terabytes (70.000 gigabytes) de datos sobre sus clientes.
La aplicación de técnicas de análisis de grandes datos -los llamados “big
data”- a estos tesoros de la información les permite a las agencias ofrecer
mejores resultados para sus clientes. Y más clientes satisfechos significan
mayores ganancias.
Los ingresos de los principales sitios de citas en internet de EE.UU.
alcanzan los US$2.000 millones al año, según la compañía de investigación
IBISWorld. Poco menos de 1 cada 10 de todos los adultos estadounidenses los han
probado.
El mercado de citas que usan aplicaciones móviles es particularmente fuerte y
se prevé que crecerá de cerca de US$1.000 millones a US$2.300 millones en 2016,
según la consultora Juniper Research.
Mentiras
Sin embargo, hay un problema: la gente miente.
Para presentar lo que creen que es la mejor imagen de sí mismos, los clientes
dan información que no siempre es exacta: los hombres suelen esconder la verdad
acerca de la edad, la altura y los ingresos, mientras que las mujeres mienten
con la edad, el peso y el físico.
Rudder añade que muchos usuarios también dan información inexacta sobre sí
mismos sin querer.
"Mi intuición es que la mayoría de lo que escriben los usuarios es cierto,
pero que la gente se malinterpreta a sí misma", dice.
Por ejemplo, un usuario puede creer honestamente que escucha sobre todo
música clásica, pero el análisis de su historial de iTunes o sus listas de
reproducción de Spotify podría darnos una imagen mucho más precisa de sus
hábitos de escucha.
Los datos inexactos son un problema, ya que pueden conducir a citas
equivocadas, por lo que algunas agencias de citas están explorando maneras de
complementar los datos proporcionados por el usuario con otras fuentes.
Con el permiso de los usuarios, los servicios de citas podrían acceder a
grandes cantidades de datos procedentes de fuentes como su navegador e
historiales de búsqueda, las películas que suele ver en servicios como Netflix y
Lovefilm e historiales de compra en tiendas en línea como Amazon.
Pero el problema con este enfoque es que hay un límite en la cantidad de
datos que son realmente útiles, cree Rudder.
"Hemos visto que las respuestas a algunas preguntas proporcionan información
útil, pero si simplemente recogemos más datos no quiere decir que obtendremos
mejores resultados", explica.
Ingeniería social
Esto no ha impedido que Hinge (bisagra en inglés), una compañía de citas con
sede en Washington, recopile información sobre sus clientes directamente desde
sus páginas de Facebook.
Es probable que esa información sea verdadera debido a que otros usuarios de
Facebook la ven, cree Justin McLeod, fundador de la empresa.
"No se puede mentir acerca de dónde uno estudió, ya que es probable que
alguno de nuestros amigos nos diga: tú nunca fuiste a esa escuela", señala.
También intuye cierta información sobre los clientes examinando a sus amigos,
dice McLeod.
"Definitivamente hay información útil implícita en el hecho de que alguien
sea amigo de alguien".
Hinge te sugiere citas con amigos de tus amigos de Facebook.
"Si muestras preferencia por la gente que trabaja en finanzas, o te suelen
gustar los amigos de Bob, pero no los de Ann, usamos eso para buscar posibles
coincidencias", explica.
Las opciones de citas posibles pueden ser muchas, ya que los usuarios de
Hinge tienen un promedio de 700 amigos en Facebook, añade McLeod.
Filtrado colaborativo
Pero resulta que los algoritmos pueden generar buenas coincidencias sin
pedirles a los usuarios ningún dato sobre sí mismos.
Por ejemplo, Kang Zhao, profesor de la Universidad de Iowa (EE.UU.) y experto
en análisis de negocios y redes sociales, creó un sistema para encontrar pareja
que funciona sobre la base de una técnica conocida como filtrado
colaborativo.
El sistema analiza el comportamiento de los usuarios mientras navegan en un
sitio de citas buscando posibles candidatos y las respuestas que reciben de las
personas que contactan.
"Si eres varón buscamos clientes a los que les gustan las mismas chicas que a
ti, lo que indica que tienen gustos parecidos, y a los que reciben la misma
respuesta de estas chicas, lo que indica que tienes un atractivo similar",
explica.
El algoritmo de Zhao entonces sugiere posibles candidatos de la misma manera
que los mismos sitios web como Amazon o Netflix recomiendan productos o
películas: en base al comportamiento de otros clientes que hayan comprado los
mismos productos, o que miran las mismas películas.
Las citas por internet pueden ser un gran negocio, pero aún nadie ha creado
el sistema de coincidencia perfecta. Bien puede ser que el secreto del verdadero
amor no sea simplemente una cuestión de big data o cualquier otro tipo
de análisis.
"Dos personas pueden tener exactamente el mismo historial en iTunes",
concluye Christian Rudder, de OKCupid, "pero si a uno no le gusta la ropa del
otro o su aspecto general, simplemente esa relación no tendrá ningún futuro”.
Paul Rubens BBC 26/03/2014
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