გაცნობის აპლიკაციების ჩამოტვირთვა გაათმაგდა პოსტ-პანდემიური აფეთქებით, თუმცა წარმატების მაჩვენებლები დრამატულად დაბალ ნიშნულზე რჩება
2 წლიანი "ლოკდაუნის" შემდეგ, როდესაც სამყარო კვლავ იხსნება და აქტიურდება, მარტოხელა ადამიანები კიდევ უფრო მეტად ეძალებიან ამგვარ აპლიკაციებს – Hinge აცხადებს, რომ 2019 წლიდან ჩამოტვირთვების 163%-იანი ზრდა განიცადა და 2020 წელს შემოსავალი მინიმუმ გაუსამმაგდა, აპლიკაცია Tinder კი მხოლოდ 2021 წლის მაისში 6,5 მილიონ ადამიანზე მეტმა ჩამოტვირთა
მაგრამ, მიუხედავად იმისა, რომ ინტერესი რეკორდულად დიდია, ვისაც ამ აპლიკაციებზე დრო დაიუხარჯავს, ალბათ არ გაუკვირდება იმის მოსმენა, რომ Tinder და Grindr შედიან იმ რამოდენიმე ტოპ აპლიკაციის სიაში, რომელიც მომხმარებლებს სევდიანი შეგრძნებების ზღვას უტოვებს (ისევე როგორც გაცნობის სხვა აპლიკაციები)
გაცნობის ძირითად აპლიკაციებს აქვთ „მეჩინგის“ პროპრიეტარული ალგორითი, რომელსაც საიდუმლოდ ინახავენ, მაგრამ ფაქტია რომ უმეტესობა ეყრდნობა მითითებული პრეფერენციების კომბინაციას – ინფორმაციები, რომელსაც რეგისტრაციისას აპლიკაციაში თქვენ უთითებთ, შემდეგ ერთვება ე.წ. კოლაბორაციულ ფილტრაცია. ეს ნიშნავს, რომ აპლიკაცია ეძებს ტენდენციებს, იმის შესახებ, თუ რომელი მომხმარებელი „მოგეერგება“ და რომელი „არ მოერგება“ თქვენს ინტერესებს, ალგორითმი ცდილობს გაარკვიოს, თუ როგორ ჰგავხართ თქვენ საპირისპირო სქესის მომხმარებლებს, რათა გააკეთოს პროგნოზები იმის შესახებ, თუ ვის ვინ „მოეწონება“.
ეს ჰგავს TikTok-ის შესანიშნავ ალგორითმს, რომელიც შემთხვევითობის პრინციპით, ჯერ 20-მდე ტრენდულ ვიდეოს გიჩვენებთ, იმახსოვრებს სად შეჩერდით და რომელი ვიდეო მოიწონეთ, ამის შემდეგ წყვეტს, რომელ ტრენდს მიგაბათ და როგორი ვიდეოები გიჩვენოთ შემდეგ "რეფრეშზე", იგივე მიდგომა აქვს Amazon-ის ალგორითმს, რომელიც პირველ ვიზიტზე გიჩვენებთ თქვენს რეგიონში ტრენდული ნივთების სიას...
მაგრამ, როდესაც საქმე ადამიანის გაცნობას ეხება, ეს ალგორითმები დაკისრებულ ვალდებულებას ცუდად ასრულებენ. 2016-2020 პერიოდში ლონდონის დედოფალ მერის სახელობის უნივერსიტეტის მიერ ჩატარებულმა არაერთმა კვლევამ „მეჩინგის“ მაჩვენებლებზე Tinder-ზე ყველა სექსუალური ორიენტაციის მომხმარებელში აჩვენა, რომ საპასუხო ინტერესის ადამიანის აღმოჩენის ალბათობა მიზერულია: „მეჩინგის“ მაჩვენებელი 10,5 პროცენტი იყო ქალებისათვის და მხოლოდ 0,6 პროცენტი მამაკაცებისთვის. როდესაც სარეკომენდაციო სისტემები ასე კარგადაა აწყობილი ჩვენი ცხოვრების ყველა სხვა სფეროს გასაჯანსაღებლად, რატომაა ასეთი რთული ისეთი გაცნობის აპლიკაციის შექმნა, რომელიც ადამიანებს რეალურად პეპლებს აუფორიაქებს მუცელში?
არ დაკარგოთ დრო! ჩვენი სასწავლო პროგრამა დაგეხმარებათ გახდეთ პროფესიონალი დიდი და მნიშვნელოვანი პროექტებით!
→ დარეგისტრირდი ახლავე!
“მანქანებს შეუძლიათ იმუშაონ მხოლოდ იმით, რასაც შენ მათ მისცემ”, - ამბობს სამანტა ჯოელი კანადის ვესტერნის უნივერსიტეტიდან, რომლის კვლევა ფოკუსირებულია იმაზე, თუ როგორ იღებენ ადამიანები გადაწყვეტილებებს თავიანთი სასიყვარული ურთიერთობების შესახებ. ”ზოგიერთი რამ ძალზე პროგნოზირებადია, ზოგიერთი არა – და ჩვენ ჯერ არ გვიპოვნია სწორი ინფორმაცია, რომელიც დაგვეხმარება ადამიანებს შორის კავშირის დამყარების პროგნოზირებაში”. ამის მიზეზი უმეტესად არის ის, რომ პრეფერენციების კომპლექსური აწონ-დაწონა მაშინ, როდესაც ვცდილობთ გავარკვიოთ, მოგვწონს თუ არა ვინმე, არ არის გამჭვირვალე პროცესი: ადამიანებს შეიძლება ეთაკილებოდეთ იმის წარმოჩენა, რითიც არიან დაინტერესებული, ან შესაძლოა არც იცოდნენ, რომ პრეფერენციების მითითება შეუძლიათ.
ჯოელის განმარტებით, როდესაც ადამიანი რეგისტრირდება აპლიკაციაზე, შესაძლოა შეავსოს ისეთი მახასიათებლები, როგორიცაა სიმაღლე და განათლების დონე. ”მაგრამ როდესაც ისინი რეალურ ცხოვრებაში ხვდებიან ვინმეს, ეს არ არის ის კრიტერიუმები, რომლებსაც იყენებენ ერთმანეთის შესაფასებლად, თუ მათ შორის ნაპერწკალი ჩნდება”. თავსებადობა და სასურველობა შეიძლება იყოს სრულად სხვადასხვა პოლუსები.
პირველი „ციფრული მაჭანკლობის“ პროგრამა შეიქმნა ჰარვარდში 1965 წელს; მათემატიკის სტუდენტმა, სახელად ჯეფ ტარმა, იქირავა IBM პროცესორი, რომელიც იწონიდა სპლიყვის წონას, რათა დაემუშავებინა "პაემნის ქვიზის" პასუხები, რომელიც მან თანაკურსელებს დაურიგა. თითქმის ექვსი ათწლეულის შემდეგ ყველაფერი ბევრად უფრო დახვეწილად გამოიყურება. ასობით კითხვის წარდგენის შემდეგ, OkCupid გაძლევთ თავსებადობის პროცენტულ მაჩვენებელს თქვენს „მეჩთან“, ხოლო eHarmony-ს ფსიქომეტრული ტესტირება ირწმუნება, რომ აწყვილებს ადამიანებს "თავსებადობის 32 განზომილების" საფუძველზე, ექსტრავერსიის, ალტრუიზმისა და ადაპტირებადობის ჩათვლით. ამასთან, Hinge, მიუხედავად იმისა, რომ ის უფრო მარტივი „სვაიფინგ“ აპლიაკაციაა, ერთი ნაბიჯით ზემოთ იწევს, და გთხოვთ პაემნის შემდგომ უკუკავშირს, რომლის მიზანია თქვენი მომავალი „მეჩების“ შერჩევა. მაგრამ ჯოელისთვის ყველა ეს სახალისო მახასიათებელი წყლის ნაყვაა. "სულაც არ ვფიქრობ, რომ რაიმე გაუმჯობესებას მივაღწიეთ", - ამბობს ის.
2018 წელს, თამაშების დიზაინერებმა Mozilla-სთან ერთად სმარტფონებისთვის შექმნეს თამაში Monster Match, სადაც მოთამაშეები ქმნიან მონსტრის პროფილს და იწყებენ „სვაიფს“ სხვა მონსტრების პროფილებზე; „მეჩის“ შემთხვევაში, შესაძლებელია ჩატის დაწყება და ერთობლივად თამაში. თითოეული ნაბიჯის შემდეგ, თამაში აჩვენებს თქვენს ხასიათს, ვნებას და ჩვევებს, თამაში ცდილობდა ეჩვენებია გზები რომლითაც მომხმარებელი ისწავლიდა თუ როგორ შეიძლება მოგწონდეს ადამიანი თვისებებით და არა მისი ვიზუალით, თუმცა პროექტმა არ გაამათლა
სფეროს ექსპერტები ამბობენ, რომ სიყვარული "ქაოტური პროცესია" და მისი გამარტივება ისევე შეუძლებელია, როგორც ადამიანის მოკვდავობის პრობლემის აღმოფხვრა, თუმცა, ბაზარზე მზარდი მოთხოვნაა გაცნობის აპლიკაციების მიმართულებით და ამ დრომდე ვერ ხერხდება მიწოდება, რაც ნიშნავს, რომ ახლა კარგი დროა აპლიკაციის შესაქმნელად, სწორი ალგორითმით და რაც მთავარია მარტივი ინტერფეისით
დაეუფლე აქტუალურ პროფესიებს - მოგვიერთდით სტეპერების დიდ ოჯახში!
IT Academy Step ლიდერი IT სფეროში , ახლა უკვე 100+ ფილიალით!
+995 577 538 549 ქ.თელავი, ნადიკვრის #23
+995 (32) 215-55-51 ქ.თბილისი, ა.ყაზბეგის 34/34 ბ
https://www.facebook.com/itstep.ge
