一项新的研究发现，在线约会平台使用的算法存在人气偏差，这意味着它们会推荐更受欢迎、更有吸引力的用户，而不是不那么受欢迎、不那么有吸引力的用户。卡内基梅隆大学和华盛顿大学的研究人员在《制造与服务运营管理》杂志上发表了他们的研究结果。
他们在三个月内评估了亚洲一家主要在线约会平台上超过24万名用户的数据。他们发现，用户被平台算法推荐的机会随着他们的平均吸引力得分的上升而显著增加。这表明该算法倾向于推荐在平台上更受欢迎或被认为更有吸引力的用户。
卡内基梅隆大学泰珀商学院IBM运营管理与战略教授、该研究的合著者Cho Soo-Haeng指出:“在线约会增长迅速，尤其是在COVID-19大流行期间。”“尽管交友平台允许用户与其他人联系，但关于其推荐算法公平性的问题仍然存在。”
用户加入在线约会平台寻找对象，但创建这些平台的公司也需要创造收入。公司通过广告、订阅和应用内购买来赚钱。出于这个原因，平台可能会寻求让用户留在他们的平台上，而不是最大化他们找到完美人选的机会。
研究人员建立了一个模型来分析当平台的目标是最大化收入或最大化匹配时，它们更频繁地推荐热门用户的动机。在他们的模型中，他们使用了无偏方法(即当受欢迎和不受欢迎的用户发现被推荐给其他人的机会均等时)作为公平基准，比较受欢迎和不受欢迎的用户的匹配概率。
他们的分析表明，无偏见的推荐往往会导致交友平台的收入大幅下降，配对也会减少。这是因为受欢迎的用户通过提高用户粘性(通过更多点赞和发送信息)帮助平台创造更多收益。此外，受欢迎的用户可以帮助平台产生更多成功的配对，只要他们没有变得过于挑剔，以至于被视为不那么受欢迎的用户无法接触到。
该研究还发现，当一个平台处于发展的早期阶段时，人气偏差可能较低，因为高匹配率有助于建立平台的声誉，并带来新用户。但是，随着平台的成熟，它的关注点可能会转向收益最大化，从而导致更多的人气偏见。
“我们的研究结果表明，在线约会平台可以同时增加收入和用户找到约会对象的机会，”Musa Eren Celdir解释说，他是卡内基梅隆大学泰珀商学院的博士生，当时他领导了这项研究。“这些平台可以使用我们的结果来了解用户行为，他们可以使用我们的模型来改进他们的推荐系统。”
“我们的工作通过研究推荐系统中的公平性和偏见，以及建立一个新的预测模型来估计用户的决定，为在线匹配平台的研究做出了贡献，”华盛顿大学福斯特商学院信息系统副教授Elina H. Hwang说，她也是这项研究的合著者。
“虽然我们专注于一个特定的约会平台，但我们的模型和分析可以应用于其他匹配平台，在这些平台上，平台会向用户推荐，而用户有不同的特征。”
研究人员建议，在线约会平台应该对用户更加透明地告知他们的算法是如何工作的。他们还指出，需要对如何平衡用户满意度、收入目标和道德算法设计进行更多研究。
更多信息:Musa even Celdir等人，在线约会平台的人气偏差:理论和经验证据，制造业与服务运营管理(2023)。引文:受欢迎程度比兼容性更重要:研究发现在线约会平台使用的算法存在偏见(2023年，11月29日)检索自https://techxplore.com/news/2023-11-popularity-compatibility-uncovers-bias-algorithms.html。本文受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。
