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¿Cómo es la app de citas perfecta?

Escrito por Guillem Alsina el 22/11/2022 a las 18:56:25
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Iris Dating es una aplicación de flirteo y citas que, como algunas otras, intenta encontrar la dirección correcta para innovar, yendo más allá del típico esquema inventado por Twitter de presentar perfiles de personas a una distancia determinada, que respondan a una parrilla de intereses preconfigurados por el usuario que está llevando a cabo la selección.


Para ello, utiliza la inteligencia artificial para seleccionar perfiles para presentar, empezando por tener en cuenta el aspecto físico ya que, como indican en su página web, han hallado que es un factor muy potente para pensar en iniciar un acercamiento a otra persona y, por lo tanto, una posible relación.


La decisión de trabajar en esta línea parte de una encuesta que los responsables de Iris Dating llevaron a cabo entre sus usuarios. Entre las preguntas que se hacían a los encuestados figuraba, por ejemplo, si estos estaban dispuestos a iniciar una relación a distancia.


Del abrumador 90% de los que respondieron que no, un 90% de estos cambió de opinión cuando se les puso delante una foto de una persona que consideraban atractiva, según explica en Forbes el fundador y CEO de Iris Dating, Igor Khalatian.


En dicho artículo, Khalatian indica que la inteligencia artificial que emplean habitualmente las aplicaciones de citas, acaba teniendo una desviación debido a los parámetros que los usuarios le introducen, como limitar la distancia a la cual se encuentran sus posibles matches sin tener oportunidad de descubrir perfiles fuera de sus proximidades que, tal vez, les harían cambiar de preferencias.


Él mismo aboga por un cambio en la forma en la que trabaja la IA de estas apps para expandir el universo de posibles matches de los usuarios, indicando que situar un filtro de distancia a 15 kilómetros, por ejemplo, tal vez impida conectar con un perfil que nos interesaría, pero que se encuentra a 16 kilómetros...


Los hobbies e intereses en común son otros filtros que también pueden provocar un sesgo en como el motor de IA selecciona perfiles para mostrar.


Otro asunto que Khalatian trata en su escrito es la desviación por motivo de raza, un problema recurrente en los motores de IA, y para lo que él recomienda entrenar el modelo con un conjunto de datos en el cual todas las razas estén representadas por igual.

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