独身者は幸せだ！スタンフォード大学の教授がキューピッドに変身、AIアルゴリズムの矢印が真実の愛を見つけるのを手伝う

今日の多くの若い男女にとって、オンラインデートは恋愛関係を見つけるための第一歩です。アメリカでは、ここ 10 年近く、インターネットが間違いなく最も効果的な出会いのツールとなってきました。

マッチメイキングサイトやデートアプリが現代の恋愛関係の力学を変え始めたとき、ダニエラ・サバンはこれらのソーシャルツールがどのように設計されているかに細心の注意を払い始めました。

「10年前、私が博士課程を始めた頃、クラスメートの多くはすでに出会い系アプリのアクティブユーザーでした。私がこれらのアプリを設計するなら、今あるものとは絶対に違うものにするだろうといつも冗談を言っていました」とサバン氏は語った。彼女は現在、スタンフォード大学経営大学院でオペレーション、情報、テクノロジーの准教授を務めています。

デジタルマッチメーカーには改善の余地が大いにある

現在、サバン氏は自身の発言を裏付ける研究結果を発表している。彼女は 2 つの論文で、ソーシャル アプリのデザインにおけるさまざまな選択が、ユーザーが潜在的なパートナーを見つける際の成功にどのように影響するかを調査しました。

一般的に言えば、サバン氏の研究はデジタルマッチメーカーに多くのことを教えてくれる。彼女の研究によると、アルゴリズムによるパートナー探しは、これまでの伝統的なパートナー探しの方法とは異なるかもしれないが、そのアルゴリズムは愛の神が誰を好むかに間違いなく大きな影響を与えるだろう。

彼女の最初の論文は、コロンビア大学ビジネススクールの准教授であるヤシン・カノリア氏と共同執筆された。その中で、サバン氏は、特定のルールを設定することが出会い系サイトに与える影響について調査しました。たとえば、どのユーザーが他のユーザーと積極的にコミュニケーションを開始できるか、各ユーザーのプロフィールにどの程度の情報が表示されるかなどです。

「最も人気のある出会い系アプリをよく見てみると、いくつかのルールが異なっていることがわかります。たとえば、Tinderでは誰でも会話を始めることができます。しかし、Bumbleでは女性だけが最初に話すことができます」とサバン氏は語った。

彼女の研究は、少数派ユーザー（異性愛者のユーザーの場合、女性は少数派）だけに会話を開始する優先権が与えられると、多数派グループ（男性）のユーザーが恩恵を受けることを証明しています。さらに、ユーザーの「品質」がプロフィールから非表示になっている場合、すべてのユーザーがこのルールの恩恵を受けることになります。

サバン氏は2番目の論文でコロンビア大学ビジネススクールのファニイン・ジェン氏とテキサス大学のイグナシオ・リオス氏と共同研究した。イグナシオはスタンフォード大学経営大学院で博士号を取得しています。

3人の研究者が米国の大手出会い系プラットフォームと協力し、ユーザープロフィールのどの部分を表示するかを選択するマッチングアルゴリズムの再設計を支援した。研究者らは、新しく設計されたアルゴリズムにより、プラットフォームの古い標準アルゴリズムと比較してマッチング成功率が 40% 向上したことを発見しました。

サバン氏はこの調査で、出会い系アプリのアクティブユーザーの数とオンラインでのつながりがオフラインの生活に与える大きな影響を考慮すると、マッチングプロセスを少しでも最適化すれば、ユーザーはより少ない労力で最高のパートナーを見つけられる可能性が高くなることを発見した。

「私には交際中の友人がたくさんいますが、その多くはオンライン関係から始まりました。これは、ソーシャル ソフトウェアの設計が決して取るに足らない問題ではないことを示しています。これは社会に大きな影響を与えるでしょう。ほんの少ししか最適化できなくても、すべての人の実生活に大きな変化をもたらすことができます。」

男性が女性を追いかけるべきか、女性が男性を追いかけるべきか？

サバン氏とカノリア氏は共同執筆した論文の中で、出会い系プラットフォーム上で人々がどのように行動するかをシミュレートするモデルを設計した。このモデルでは主に 2 つの点を考慮します。1 つは、男性と女性のユーザーの数が異なることです。一般的に言えば、女性ユーザーよりも男性ユーザーの方が多くなります。

もう 1 つのポイントは、出会い系サイトはユーザーをできるだけ正確に評価しようとしていることです。スコアはユーザーの「質」を反映し、異性が特定のユーザーと知り合いになりたいと望む根拠にもなります。

たとえば、Tinder を見てみましょう。Tinder には、ほぼ時代遅れとなった Elo と呼ばれるデート評価システムがあります。 Tinder では、右にスワイプすることで、そのユーザーを気に入っていることを示します。右にスワイプする回数が増えるほど、そのユーザーを気に入っている人が増えます。

求人検索ウェブサイトの TaskRabbit と Upwork は同じアプローチを採用しています。しかし、出会い系アプリとは異なります。一般的に、求人検索サイトではユーザーの就職成功率が明確に表示されますが、出会い系サイトでは直接表示されません。

研究者のモデルは、出会い系サイトが求人検索サイトのように評価を表示した場合にどのような結果が生じるかを観察するために設計されている。

彼らが設計したモデルは、男性グループが女性グループと積極的にコミュニケーションをとることを許可されなければ、男性はそれほど頻繁に拒否されることはなく、誰のメッセージに返信するかを選択できることを示している。

これは男性にとって良いことです。なぜなら、アプリ上の他の男性は選択肢が増えたことに気づき、より良いパートナーを探し続けたいと思うようになるからです。 （ただし、このルールは、女性がパートナーを見つける成功にはあまり影響しません。）

「伝統的な出会い系市場は、女性よりも男性にとって少し難しい。なぜなら、男性は女性と同じ数のマッチを獲得するために、より積極的に行動しなければならないからだ」とサバン氏は語った。

出会い系アプリ「バンブル」では、女性からしか会話を始められないと規定されている。「これは男性にとって不利に思えます。結局のところ、男性はパートナーを見つけるのがただでさえ難しいのに、さらに主導権を握れないとしたら、さらに難しくなるのではないでしょうか。しかし、私たちの研究結果によると、この設定は男性にとって良いことなのかもしれません」

さらに、このモデルは、ユーザーの個別の品質評価を非表示にすることが良いアイデアであることを示唆しています。これにより、一部のユーザーが高品質のオブジェクトを見つけたいだけなのに、何も見つからないためにサイトを離れてしまうという状況を回避できます。

もちろん、上記の説明は、論文レビューの元の言葉で言えば、「双方向マッチング プラットフォームの最適な設計をよりよく理解するために、研究者は仮説的な動的モデルを導入しました。モデル内の戦略的アクターは、各潜在的パートナーに対する独自の価値を発見するコストを負担する必要があり、非同期的に行うことができます。」というものです。

モデル値が進化的に安定した静的平衡に達すると、研究者は、多くの設定において、プラットフォームがアクターを制限することで無駄な検索作業を回避できることを発見しました。

不均衡な市場では、プラットフォームは少数のショートフェイスグループのメンバーのみが多数のロングフェイスグループのメンバーに積極的に連絡オファーを行うことを許可し、ロングフェイスグループがオファーを開始することを禁止する必要があります。これにより、実際には、長い顔をしたグループに均衡の取れた選択肢がさらに増えることになります。

アクターの構成に垂直的な違いがある場合、プラットフォームのアプローチによりスクリーニングコストがほぼゼロになり、アクターの福祉がパレート改善を達成できるようになります。 「

両者を比較すると、ロマンチックな解釈と強さに基づいた独身であることの対比になります。

最適化アルゴリズムにマッチングを任せる

サバン氏の別の論文では、要点は「研究者らがプラットフォームの問題をモデル化し、定量的ツールを使用して、モデルの初期入力値としてユーザーの「いいね！」とログイン確率を定量化した。研究者らは、出会い系プラットフォームのマッチングプロセスを修正し、過去のマッチングがユーザーの将来の「いいね！」行動に及ぼす因果効果を推定した」という点である。

研究者たちは、最近の期間にユーザーがマッチした回数と、その後にユーザーが与えた「いいね！」の数との間に負の相関関係があることを発見した。この発見を利用して、研究者らは出会い系プラットフォームの既存の手順に一連のヒューリスティックアルゴリズムを導入し、ユーザーが毎日閲覧できるプロフィールの数を決定した。

シミュレーションとフィールド試験では、これらの変更により、出会い系プラットフォーム ユーザーのマッチメイキング成功率が 40% 向上しました。この結果は、出会い系プラットフォームの運用効率を向上させる際に、出会い系取引における両当事者の行動記録を正しく考慮する必要性を強調しており、過去のマッチの数と好みを定量化してアルゴリズムに組み込む必要があることを示しています。 「

これを平易な言葉で言うと何を意味するのでしょうか?

実際、研究者たちは、名前を明かさない主流の出会い系アプリを実際に使用した人の数を観察しました。各ユーザーは、1 日に何回ログインしても、ソフトウェア上で毎日一定数のファイルしか表示できません (通常は 3 個ですが、メンバーシップ料金を支払うと 9 個表示できます)。

出会い系プラットフォームは、研究者が設計したアルゴリズムを使用して、ユーザーが毎日見るプロフィールの重み付けを変更することに同意した。

研究者らはプラットフォームの履歴データを活用してアルゴリズムを再最適化し、ユーザーの好みに関するよりパーソナライズされた情報を組み込んだ。また、ユーザーがログインする頻度も考慮されます。ログイン頻度が低いユーザーの場合、他のユーザーにプッシュされるプロフィールの重みもそれに応じて軽減されます。

最初の 2 つの要素は簡単に理解できますが、最後の要素は直感に反するように思えます。ユーザーの最近のソフトウェア使用体験を観察すると、マッチング率の高いユーザーは、一般的にソフトウェア上で他のユーザーを「いいね！」し続ける可能性が低いことがわかりました。新しいマッチごとに、ユーザーが新しい「いいね！」をする可能性が 8% ～ 15% 減少します。

「つまり、ある人のマッチング成功率が非常に高い場合、システムがその人に他のユーザー プロフィールを頻繁にプッシュするのはあまり意味がありません。マッチング率がそれほど高くない人に対して、より多くのプッシュを行う方がよいでしょう。」

研究者らが改良したアルゴリズムは、プラットフォームが個人のホームページをプッシュする以前の方法よりも効果的であることが判明した。マッチング成功率は少なくとも 27% 増加し、ピーク時には 40% 増加しました。

「既存の知恵は一般的に、正しい判断とユーザーの好みを理解することを強調しています。これは確かに最も重要なことです。しかし、私たちの研究により、ユーザーの最近のソフトウェア体験を観察することで、特定のユーザーの決定の変化をよりよく理解できることが分かりました。この点ではまだ改善の余地が大いにあります」とサバン氏は語った。

研究チームは、調査結果の強みを生かして、出会い系アプリとのさらなる協力に取り組み、そのアルゴリズムを他の市場に適用することに取り組んでいる。記事の中で、彼らは、自分たちの調査結果はフリーランスプラットフォーム、受注プラットフォーム、ライドシェアプラットフォーム、宿泊プラットフォームなど、他の種類のオンラインマッチングプラットフォームにも当てはまると述べています。

それでも、サバン氏は、改善を適用するのが容易になるという意味ではないと述べた。 「ユーザーの好みを正確に判断するだけでなく、プラットフォーム上でのユーザーの現在の体験も考慮する必要があります。これは簡単な作業ではありませんし、甘い言葉で表現するつもりもありません」とサバン氏は語った。 「しかし、ユーザーにとっては価値があると思います。」