Desde hace ya muchos años, el amor y las relaciones interpersonales tienen un nuevo terreno de juego: las aplicaciones de citas. Estos servicios digitales, que se han convertido en una parte fundamental de la vida social contemporánea, plantean preguntas significativas sobre la ética y la eficacia de los algoritmos que utilizan para emparejar a las personas.
La historia de las aplicaciones de citas se remonta a la década de 1990, cuando internet comenzaba a moldear la interacción social. Los primeros servicios de citas en línea, como Match.com, lanzados en 1995, empleaban cuestionarios básicos para filtrar y sugerir posibles parejas. A medida que avanzaba la tecnología y se incrementaba la adopción de internet, estos servicios se volvieron más sofisticados.
Con la llegada de los smartphones y las aplicaciones móviles a principios de la década de 2000, el panorama de las citas en línea experimentó una transformación radical. Tinder, lanzada en 2012, revolucionó el concepto con su sistema de "deslizar hacia la derecha o izquierda", basado en la apariencia y en una breve descripción. Este modelo se convirtió en un estándar de la industria, imitado y modificado por innumerables aplicaciones posteriores.
Sin embargo, a medida que estos servicios se han popularizado, también han surgido preocupaciones sobre la forma en que los algoritmos deciden "nuestro match perfecto". Estos sistemas, a menudo vistos como cajas negras, utilizan complejas fórmulas matemáticas y aprendizaje automático para analizar una gran variedad de datos personales. Las preguntas sobre la privacidad, la manipulación del comportamiento del usuario, y la inclusión o exclusión social se han vuelto temas de debate público.
Fundamentos de los algoritmos de emparejamiento
Los algoritmos de emparejamiento son el corazón tecnológico de las aplicaciones de citas, diseñados para conectar a las personas en función de una variedad de factores. Su funcionamiento se basa en complejos sistemas computacionales que analizan, filtran y sugieren posibles parejas a los usuarios.
En su forma más básica, estos algoritmos comienzan con la recopilación de datos del usuario. Estos datos pueden incluir información personal como edad, ubicación, intereses, preferencias, y comportamientos dentro de la aplicación (como a quién le dan "me gusta" o ignoran). Luego, utilizando diversas técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos, el algoritmo procesa esta información para identificar patrones y preferencias, intentando predecir con quién podría querer conectarse el usuario.
La introducción de la geolocalización también fue fundamental, ya que permitió que las aplicaciones sugirieran matches basados en la proximidad física, un cambio significativo que aumentó las posibilidades de encuentros en el mundo real. Por otro lado, la integración de sistemas de aprendizaje automático ha permitido que los algoritmos se vuelvan más dinámicos, aprendiendo y adaptándose a las preferencias del usuario a medida que interactúan con la aplicación. Estos sistemas avanzados pueden analizar no solo las elecciones explícitas del usuario (como deslizar a la derecha o a la izquierda) sino también patrones implícitos de comportamiento y preferencias.
En la actualidad, algunos algoritmos de emparejamiento incluso incorporan elementos de inteligencia artificial para analizar factores más sutiles, como el estilo de comunicación en los chats o la frecuencia de uso de la aplicación. Esto representa un enfoque más holístico, intentando entender no solo a quién le gusta el usuario, sino también cómo interactúan y se comunican con los demás.
Criterios de emparejamiento: ayer y hoy
Los criterios de emparejamiento en las aplicaciones de citas han evolucionado significativamente con el paso del tiempo, reflejando tanto los avances tecnológicos como las cambiantes preferencias sociales y culturales.
Vamos a ver los pilares de cada época:
En el pasado los cuestionarios cubrían temas como intereses personales, valores, tipo de personalidad y preferencias en una pareja. El emparejamiento se basaba en la compatibilidad de las respuestas, con la idea de que personas con respuestas similares serían compatibles. Existían filtros, sí, pero solo ayudaban a los usuarios a encontrar personas con características específicas.
En el presente, gracias a la IA, nos movemos en otra dimensión. Una inteligencia artificial puede llegar a la conclusión que durante los meses de verano las personas que tienen mascotas se sienten más atraídas por los que escuchan música country, por ejemplo, una relación que sería imposible de definir si no fuera por la enorme capacidad de análisis de datos de una IA. Las aplicaciones modernas, como Tinder, Grindr y Bumble, utilizan esos algoritmos basados en el aprendizaje automático, y al mismo tiempo, como comentaba antes, analizan el comportamiento del usuario en la aplicación.
Otras aplicaciones, como Hinge, integran datos de redes sociales para ofrecer recomendaciones más personalizadas, al mismo tiempo que realizan análisis avanzado de texto para interpretar las conversaciones y preferencias implícitas.
Las aplicaciones contemporáneas también han empezado a enfocarse más en la inclusión y diversidad. Por ejemplo, aplicaciones como OkCupid permiten a los usuarios identificar su género y orientación sexual de manera más amplia, y utilizan estos datos para mejorar el proceso de emparejamiento.
El caso es que, mientras los algoritmos de emparejamiento ofrecen posibilidades innovadoras para conectar personas, también traen consigo una serie de desafíos éticos. La privacidad, el consentimiento, el sesgo y la transparencia son aspectos cruciales que deben ser considerados y abordados por los desarrolladores y reguladores para garantizar que estos servicios no solo sean efectivos, sino también justos y respetuosos con los derechos y la dignidad de los usuarios. Ya hemos tenido varios sustos en este sentido durante los últimos años, y seguiremos teniéndolos en el futuro.
Referencias:
Finding Love on a First Data: Matching Algorithms in Online Dating January 2022 DOI:10.1162/99608f92.1b5c3b7b
Cupid’s Code: Tweaking an Algorithm Can Alter the Course of Finding Love Online https://www.gsb.stanford.edu/insights/cupids-code-tweaking-algorithm-can-alter-course-finding-love-online
