El encuentro perfecto
La evolución de los algoritmos para elegir pareja ha pasado de modelos básicos basados en cuestionarios psicológicos a sistemas dinámicos de inteligencia artificial (IA) que analizan el comportamiento a profundidad y se actualizan en tiempo real
Similitud de capacidad intelectual
Algunas investigaciones indican que es un factor predictivo fuerte de la estabilidad
Interacciones y reacciones
Se evalúa el comportamiento de un individuo con diferentes perfiles para ajustarla con su "pareja perfecta"
El dilema del 37%
De un grupo de personas, se rechaza el 37% inicial para establecer un estándar, y luego se elige a la primer persona que supere al estándar y a todas las anteriores
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Se utiliza para analizar fotos, bios y el historial de conversaciones
La química del futuro
La IA personaliza recomendaciones en tiempo real, usando datos de geolocalización para optimizar citas en persona
Un aprendizaje automático que analiza grandes volúmenes de datos de personas para predecir su compatibilidad y la probabilidad de éxito en una relación
Filtrado colaborativo
Recomienda personas basadas en usuarios con gustos similares
K-Nearest Neighbors (KNN)
Encuentra los "vecinos más cercanos", es decir, perfiles con características muy parecidas a las tuyas
Arboles de decisión
Ramifica características para clasificar compatibilidad
Redes neuronales (Deep Learning)
Analizan patrones sutiles en el usuario para predicciones más profundas
Personalidad, edad, gustos, ubicación
Historial de clics, tiempo de permanencia en un perfil, interacciones previas
La IA puede cometer errores al predecir relaciones, debido a la complejidad del comportamiento humano
La creación de "parejas digitales" genera debates sobre el uso de la intimidad y la privacidad de los datos