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Sesgo de Popularidad y Atractivo
Un análisis de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de Washington que involucra datos de más de 240,000 usuarios en una importante plataforma de citas asiática durante tres meses indica que las posibilidades de que un usuario sea recomendado por el algoritmo de la plataforma aumentan con su puntaje promedio de atractivo. Esto revela un sesgo hacia recomendar a usuarios más populares o atractivos.
El sesgo de popularidad puede ser menor durante las primeras etapas de crecimiento de una plataforma de citas porque una tasa de coincidencia más alta puede ayudar a construir la reputación de la plataforma y atraer nuevos usuarios. A medida que la plataforma madura, el enfoque a menudo se desplaza hacia la maximización de los ingresos, lo que resulta en un aumento del sesgo de popularidad.
Los sesgos no intencionales también surgen de las elecciones de diseño de la plataforma. Un ejemplo incluye un experimento realizado por OKCupid, donde se informó falsamente a los usuarios que eran altamente compatibles con ciertas personas que el algoritmo consideraba malas coincidencias. Los hallazgos mostraron que los usuarios tenían más probabilidades de tener interacciones exitosas cuando se les presentaba una sugerencia de compatibilidad.
Sesgo Racial y Étnico
Los sesgos raciales en los algoritmos de las aplicaciones de citas son comunes. Un estudio de 2019 destacó que los hombres que usan con frecuencia plataformas de citas veían el multiculturalismo menos favorablemente y consideraban más aceptable el racismo sexual. Otro documento presentó investigaciones que mostraban que los hombres y mujeres negros tienen 10 veces más probabilidades de enviar mensajes a personas blancas que viceversa.
En 2016, un reportero de BuzzFeed descubrió que Coffee Meets Bagel mostraba a los usuarios solo posibles parejas de la misma raza, incluso cuando los usuarios no indicaban ninguna preferencia. Permitir a los usuarios filtrar posibles coincidencias por raza permite acciones basadas en preferencias discriminatorias, evitando conexiones con parejas que de otra manera podrían empezar a apreciar.
Un documento de 2018 de investigadores de Cornell sugirió que las aplicaciones de citas podrían combatir la discriminación al proporcionar categorías distintas a la raza y la etnia para que los usuarios se describan a sí mismos. Además, se recomendaron mensajes comunitarios inclusivos y algoritmos diseñados para evitar la discriminación. El documento también propuso políticas contra ciertos lenguajes y educar a los usuarios sobre los sesgos.
Efectos de la Deshonestidad y Estafas
La deshonestidad en los perfiles de usuario es otro problema. Un estudio de 2019 informó que el 31% de las mujeres y el 36% de los hombres admitieron mentir en sus perfiles de citas en línea “solo por diversión”. Los hombres exageraron su altura en aproximadamente dos pulgadas en promedio, y OKCupid estimó que sus usuarios informan ganar alrededor del 20% más de lo que realmente ganan.
El problema de las estafas románticas también presenta riesgos financieros. En 2020, las estafas románticas resultaron en una pérdida acumulativa de $304 millones, un aumento notable desde los $75 millones en 2016. La cantidad mediana perdida fue de $2,500, y los usuarios de entre 40 y 69 años eran los más propensos a reportar pérdidas monetarias. Los estafadores suelen usar perfiles falsos e historias plausibles para extraer información y dinero.
Además, su búsqueda en línea podría llevarlo hacia nichos de citas más pequeños, como alguien que busca encontrar una “sugar baby” en lugar de una persona que busca una relación convencional. Está bien si eso es lo que estás buscando, pero te hará perder el tiempo si no es así.
Una encuesta de 2023 encontró que el 71% de los usuarios de citas en línea creían que mentir en los perfiles era muy común, con un 25% adicional considerándolo algo común. Aproximadamente el 10% de los usuarios de citas en línea abandonan dentro de los tres meses debido al agotamiento de deslizar constantemente y conversaciones infructuosas.
Impacto en la Participación del Usuario y los Ingresos
Un estudio publicado en 2023 encontró que las recomendaciones imparciales de las plataformas de citas resultan en ingresos significativamente más bajos y menos coincidencias en comparación con las recomendaciones basadas en la popularidad. Los usuarios populares ayudan a generar más ingresos al impulsar la participación a través de “me gusta” y mensajes, y facilitan más coincidencias exitosas, siempre que no se vuelvan excesivamente selectivos.
Otro trabajo relacionado es el trabajo de Ben Berman sobre el diseño de juegos para exponer sesgos en los algoritmos de las aplicaciones de citas. Su juego “Monster Match” ilustra cómo los algoritmos eliminan ciertos perfiles basados en preferencias tempranas, creando una cámara de eco de gustos y discriminando a las minorías.
El Grupo Match, propietario de Tinder, Hinge y otras aplicaciones, enfrentó una demanda colectiva en 2024, alegando que la empresa priorizaba las ganancias sobre los intereses de los usuarios. La demanda afirmaba que las características adictivas y los algoritmos opacos mantenían a los usuarios deslizando continuamente sin lograr coincidencias significativas. Esta frustración con las aplicaciones de citas ha llevado a algunos solteros a optar por alternativas como eventos de citas rápidas.
Para el 2024, se estimaba que hay más de 8,000 sitios y aplicaciones de citas a nivel mundial, con 366 millones de usuarios. Aproximadamente el 35% de estos usuarios han experimentado al menos una relación de seis meses a través de citas en línea, mientras que casi el 14% de los usuarios se han casado con alguien que conocieron en un sitio o aplicación.
Recomendaciones para Mitigación y Mejoras
Se recomiendan esfuerzos para mitigar los sesgos de los algoritmos y mejorar las experiencias de los usuarios. Una sugerencia es integrar algoritmos que tengan en cuenta una variedad de características definidas por el usuario más allá del atractivo o la popularidad, proporcionando una plataforma más inclusiva. Otro enfoque implica el diseño transparente de métricas de compatibilidad que eviten reforzar los sesgos de los usuarios.
Además, las aplicaciones de citas podrían beneficiarse de una mayor educación de los usuarios sobre las realidades de los sesgos y los efectos de los comportamientos deshonestos. Implementar políticas que desalienten la presentación de opiniones y preferencias falsas puede contribuir a interacciones más auténticas y justas.
Por lo tanto, reconocer y abordar estos sesgos es crucial para crear una experiencia de usuario más equitativa en las plataformas de citas. Las políticas y elecciones de diseño que promueven la diversidad y autenticidad tienen un potencial sustancial para mejorar tanto la satisfacción del usuario como las métricas de participación, al tiempo que protegen a los usuarios de prácticas engañosas y estafas.
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