但是在众多陌生人的个人资料图片中，很难识别出Tinder和OkCupid之类的服务到底是如何为你提供匹配项的。毕竟，支撑这些平台的算法是有专利的，那些公司不会愿意向我们（消费者）或竞争对手披露其工作原理的详细信息。
尽管如此，这些公司自愿提供的信息（以及因诸如欧盟的《通用数据保护条例》的数据隐私法而披露的信息）仍让我们能很好地了解它们的工作原理。这些算法在寻找爱情方面是否真的比真实世界更好？这尚待辩论，但并没有阻止30%的美国成年人一生中至少尝试过其中一个平台。
首先，你得先明确在约会App或网站上填写的信息都会归平台所有。根据不同的平台，这可能意味着涉及你的性别、性取向、位置数据、政治背景和宗教信仰。如果你是通过约会App共享照片或视频，公司有权访问这些照片或视频。他们可能正在使用AI进行筛选。Bumble使用此类技术预筛选和屏蔽可能涉及淫秽内容的图像。
但是，如果你将社交网站账户关联到约会个人资料，那么约会平台还可以获得你在社交平台上的活动数据。正如记者JudithDuportail讲述的：约会平台Tinder保存了至少800页关于她个人的信息，包括来自她的Facebook和Instagram帐户的信息（她的“点赞”以及她拥有的Facebook朋友的数量），以及她与每一位匹配对象的对话内容。（如果你好奇的话，也可以尝试去获取一些Tinder约会App的数据。）
因此，无论你使用什么服务，无论是基于App的平台（如Hinge）还是基于网站的服务（如Match.com），都可能留存大量数据。与第三方服务关联合作的平台也可以从外部获取有关你的信息。
另一个隐私考虑：你在这些App上的私人通讯有可能会提交给政府或执法部门。与许多其他技术平台一样，这些网站的隐私权政策通常会规定，当法律要求（例如法院命令）时，它们可以交出你的个人数据。
尽管我们不清楚不同算法的工作原理，但有一些共同的基调：大多数约会App都可能使用你提供的信息来影响其匹配算法。另外，你之前喜欢的人（以及喜欢你的人）可以决定你将来的匹配建议。最后，尽管这些服务通常是免费的，但其附加付费功能可以增强算法的默认结果。
你可能想知道在Tinder上是否存在秘密评分。该公司过去使用所谓的“Elo”评分系统，随着更多在屏幕上向右滑动的人将你滑过，会改变你的“得分”。尽管该公司表示已不再使用这个系统，但MatchGroup拒绝回答对其算法的其他疑问。（此外，Grindr和Bumble均未在发布之时回应媒体关于算法的置评请求。）
但有趣的是，该公司还在约会之后向用户征求意见，以改进算法。Hinge建议在一种称为机器学习的人工智能的帮助下（通常每天）进行“最匹配”比赛。记者AshleyCarman曾解释过该算法背后的原理：“该公司的技术根据喜欢他们的人对用户进行细分。然后，尝试查找喜欢的规律。如果人们喜欢某个人，那么一旦其他用户也喜欢这个人，他们就可能会喜欢相同的另一个人。”
请务必注意，这些平台还会考虑你直接提交的偏好，这肯定会影响你的匹配结果。（你应该能够根据这些因素进行筛选。有些平台允许用户根据种族、“身材类型”和宗教背景来过滤或排除匹配项。这是一个颇受争议的做法。）
但是，即使你没有提交某些偏好设置，这些平台仍然可以估测可能有问题的约会偏好设置。
去年，Mozilla出资的一个团队设计了一款名为MonsterMatch的游戏，该游戏旨在证明你或其他人最初的滑动表现出来的偏见最终会如何影响匹配。该游戏的网站介绍了这种称为“协作过滤”现象的工作原理：
约会中的协作过滤意味着App中最早和最多的用户会对将来新用户看到的档案信息产生巨大影响。一些早期用户说她“喜欢”（通过向右滑动）其他一些活跃的约会App用户。然后，该早期用户说，无论出于何种原因，她都“不喜欢”（向左滑动）犹太用户的个人资料。一旦一些新用户也向右滑动该活跃用户，算法就会根据协作过滤的定义假定新用户“也”不喜欢犹太用户的个人资料。所以新加入的人永远不会看到犹太人的档案。
去年的一项研究发现，在线相亲现在是美国异性恋情侣认识对方最常见的方式。据Pew报告，有57%的人使用在线约会App后发现这至少是一种积极的体验。但是这些App还可能使人们遭受在线欺骗和被“钓鱼”。俄亥俄州立大学的研究人员发现，遭受孤独和社交焦虑困扰的人可能会在使用这些平台时遇到糟糕的经历。像许多其他技术创新一样，约会App也需要权衡利弊。
尽管如此，即使尚不清楚长期爱情是否能成功，约会App肯定是搞定首次约会的有用工具。嘿，也许你的运气还不错。
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