Warum Dating-App-Algorithmen für Menschen nicht mehr funktionieren – Film Daily
Warum Dating-App-Algorithmen für Menschen nicht mehr funktionieren
Ein Mann in Chicago öffnet seine Dating-App, scrollt in 6 Minuten durch 40 Profile, wischt bei 3 nach rechts, erhält keine Treffer und schließt die App bis morgen. Er macht das seit 2 Monaten jeden Tag. Laut dem Hily State of Dating-Bericht gaben 51 % der amerikanischen Männer an, im Jahr 2025 kein Date gehabt zu haben. Die Zahl selbst ist schlecht. Das Muster dahinter ist schlimmer.
Das ELO-Problem, das nie verschwand
Dating-Apps haben ihr Rangsystem vom Wettkampfschach übernommen. Der 1960 von Arpad Elo erfundene ELO-Score wurde entwickelt, um Spieler nach ihrem Können zu bewerten. Dating-Apps haben es angepasst, um Benutzer nach Begehrlichkeit zu ordnen, indem sie jedem Profil einen numerischen Wert zugewiesen haben, der darauf basiert, wer direkt darüber gewischt hat und wie begehrenswert diese Swiper waren.
Das System erstellte eine Rückkopplungsschleife. Benutzer, die früh Aufmerksamkeit erhielten, wurden in den Feeds von mehr Menschen an die Spitze gerückt, was mehr Aufmerksamkeit erzeugte und sie nach oben brachte. Die Zahl der Nutzer, die nicht frühzeitig Aufmerksamkeit erhielten, sank. Die Wiederherstellung war schwierig, da der Algorithmus ihr Profil immer weniger Personen zeigte, was zu weniger Übereinstimmungen führte, was das niedrige Ranking bestätigte.
Es gab zwei völlig unterschiedliche Versionen derselben App, je nachdem, wo jemand in den ersten 48 Stunden gelandet war.
Die Apps behaupten inzwischen, sie hätten das ELO-System eingestellt. Der Ersatz läuft auf mehr Signalen und verfolgt Nachrichtenverhalten, Antwortzeiten, Profilvollständigkeit und Aktivitätsmuster. Aber die Kernmechanik bleibt bestehen. Benutzer werden bewertet. Die Punktzahl bestimmt, wer sie sieht. Die Menschen, die am meisten Hilfe benötigen, um gesehen zu werden, sind diejenigen, die der Algorithmus verbirgt.
Engagement als Produkt
Dating-Apps generieren Einnahmen aus Abonnements und In-App-Käufen. Ein Nutzer, der im ersten Monat eine dauerhafte Beziehung findet, kündigt sein Abonnement. Ein Benutzer, der frustriert, aber hoffnungsvoll bleibt, zahlt weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer teilweisen Zufriedenheit, also auf genügend Übereinstimmungen, die darauf hindeuten, dass die App funktioniert, aber nicht auf genügend Erfolg, um die App überflüssig zu machen.
78 % der Befragten einer aktuellen Umfrage gaben an Dating-App-Burnout. Bei der Generation Z und den Millennials stieg diese Zahl auf 79 % bzw. 80 %. Bumble verlor 16 % seiner zahlenden Nutzer. Match Group meldete einen Rückgang der zahlenden Abonnenten um 5 %. Die Frustration ist sowohl in der Stimmung als auch im Umsatz messbar, und die Unternehmen, die Benutzer verlieren, sind dieselben, deren Algorithmen die Frustration verursacht haben.
Viele moderne Dating-App-Algorithmen optimieren zuerst das Engagement, da Engagement die Metrik ist, die Plattformen am einfachsten messen können. Langfristiger Beziehungserfolg lässt sich innerhalb der App selbst schwerer quantifizieren.
Was der Algorithmus nicht messen kann
Die Kompatibilität zwischen zwei Menschen hängt vom Timing, dem Kontext, gemeinsamen Werten, Humor und einer langen Liste von Eigenschaften ab, die sich nicht auf Datenpunkte reduzieren lassen. Ein Algorithmus kann eine Person anhand von Alter, Standort, angegebenen Vorlieben und Verhaltensmustern zuordnen. Es kann nicht messen, wie jemand eine Geschichte erzählt, wie er mit Meinungsverschiedenheiten umgeht oder wie besonders die Qualität seiner Aufmerksamkeit beim Zuhören ist.
Die Apps sind für Engagement-Metriken optimiert, da sie das Engagement verfolgen können. Verweildauer in der App, Swipe-Rate, Nachrichtenhäufigkeit und wiederkehrende Besuche sind alle messbar. Das, was die Leute tatsächlich von der App wollen, nämlich eine gute Beziehung, ist innerhalb der App nicht messbar, da dies geschieht, nachdem der Benutzer sie verlässt.
Diese Einschränkung steht bei den meisten im Mittelpunkt Dating-App-Matching Systeme. Die Apps können das Verhalten innerhalb der Plattform verfolgen, haben jedoch Schwierigkeiten, die Kompatibilität zu messen, sobald die Interaktion in der realen Welt beginnt.
Alternativen, die Menschen finden
Einige Benutzer haben sich Plattformen zugewandt, die eher auf menschlicher Kuratierung als auf algorithmischer Sortierung basieren. Matchmaking-Dienste, einführungsbasierte Apps und Community-Events erfreuen sich zunehmender Beliebtheit, da das App-Modell an Vertrauen verliert. Andere haben sich völlig vom Mainstream-Modell gelöst und Nischenplattformen erkundet, die nach bestimmten Beziehungstypen oder Prioritäten filtern.
Jemand sucht nach einem Sugardaddy-Dating Setup verwendet beispielsweise eine speziell erstellte Website, da der Mainstream-Algorithmus nie darauf ausgelegt war, diese Art von Übereinstimmung aufzudecken. Die gleiche Logik gilt für Menschen, die Partner innerhalb bestimmter Religionsgemeinschaften, Altersgruppen oder Berufsfelder suchen.
Das zugrunde liegende Muster ist bei allen gleich. Die Leute entscheiden sich für Plattformen, die mit einem bekannten Filter beginnen, anstatt einem Allzweckalgorithmus zu vertrauen, der über sechs Monate hinweg lernt, was sie wollen.
Die Datenlücke zwischen Profil und Person
A Dating-Profil ist eine Reihe von Fotos, eine kurze Biografie und eine Liste mit Vorlieben. Der Algorithmus arbeitet mit diesen Informationen sowie Verhaltensdaten, welche Tasten jemand wie schnell drückt. Die Kluft zwischen dem, was ein Profil kommuniziert, und der Person, die sie tatsächlich ist, bleibt groß und kann durch keine Optimierung der Algorithmen geschlossen werden.
Personen, die direkte, kurze Profile schreiben, werden anders zugeordnet als Personen, die längere Profile schreiben. Benutzer, die schnell wischen, werden vom Algorithmus anders behandelt als Benutzer, die auf jedem Profil pausieren. Diese Verhaltenssignale prägen, wen die App ihnen zeigt, aber sie offenbaren dasselbe Vorurteile, die Tinder-Algorithmen füttern und jede ähnliche Plattform.
Wohin dies die Benutzer führt
Das Dating-App-Modell funktionierte recht gut, als es neu war. Die Nutzerbasis war kleiner, die Neuheit förderte das Engagement und die Algorithmen verfügten über weniger Daten, die falsch angewendet werden konnten. Mit der Skalierung der Plattformen wuchsen auch die Probleme. Mehr Benutzer bedeuteten mehr Konkurrenz um Aufmerksamkeit, was aggressiver bedeutete algorithmische Sortierungwas bedeutete, dass mehr Leute ans untere Ende des Stapels gedrängt wurden.
Für einige Leute funktionieren die Apps immer noch. Doch der Anteil der Nutzer, die Zufriedenheit melden, ist stetig gesunken, und die Unternehmen, die hinter den Apps stehen, reagieren darauf Swipe-Müdigkeit mit kosmetischen Änderungen an Schnittstellen und nicht mit strukturellen Änderungen an den passenden Systemen.
Der Algorithmus funktioniert für die meisten Menschen nicht mehr, weil er für die Plattform entwickelt wurde und die Ziele der Plattform nicht mehr mit den Zielen ihrer Benutzer übereinstimmen.
Abschluss
Das Problem moderner Dating-Apps besteht nicht darin, dass sich die Technologie nicht weiterentwickelt hat. Es entwickelte sich genau in die Richtung, die die Plattformen brauchten. Die Algorithmen wurden besser darin, das Engagement zu maximieren, Verhalten vorherzusagen und Benutzer über längere Zeiträume aktiv zu halten, aber nicht besser darin, Menschen dabei zu helfen, die Apps in erfolgreichen Beziehungen zu verlassen. Diese Lücke erklärt, warum die Frustration über Dating-App-Algorithmen weiter zunimmt, obwohl die Technologie immer ausgefeilter wird. Die Systeme sind bei der Sortierung der Aufmerksamkeit effizient, menschliche Beziehungen funktionieren jedoch nicht wie Ranking-Systeme. Die Anziehungskraft verändert sich mit Timing, Konversation, Chemie und Kontext auf eine Art und Weise, die Verhaltensdaten immer noch nicht vollständig vorhersagen können. Bis sich die Anreize hinter den Plattformen ändern, werden viele Benutzer weiterhin das Gefühl haben, dass der Algorithmus versteht, wie sie wischen, ohne zu verstehen, was sie eigentlich wollen.
Related posts
Latest Post
No Comments