- El experto en inteligencia artificial y data scientist de Axity Chile, Rodrigo Abt, explica que detrás de todas las aplicaciones de citas más modernas existen algoritmos, como por ejemplo los de Machine Learning. “El objetivo fundamental de estas aplicaciones es que las personas logren matches. Para ello, utilizan los datos que se incluyen en el perfil, el nivel de actividad y su historial en la app, así como también matches anteriores y la actividad de otros usuarios”.
Terminó el mes del amor, pero las apps de citas siguen seduciendo a miles de personas en el mundo entero. Cada vez son más las parejas que se enamoran después de un match. Sin embargo, la mayoría de las personas que las ocupan no saben cómo funcionan y si es importante la información que incluyen en su cuenta, para hacer match con la “media naranja”.
¿Son relevantes las fotos y los datos que se muestran en el perfil para encontrar personas afines y más posibilidades de matches? Según el data scientist de Axity Chile, Rodrigo Abt, absolutamente, debido a que detrás de todas las aplicaciones de citas más modernas existen algoritmos, como por ejemplo los de Machine Learning, que son formas de construir los programas de computación en base a ejemplos o patrones, los cuales generan estos matches. Por esta razón, el experto señala que es importante crear un perfil que reúna las principales características de la persona: foto, edad, orientación, gustos, intereses, preferencias, ya que de esta forma la app le “presentará” a la o el usuario perfiles afines o similares.
“El objetivo fundamental de estas aplicaciones es que las personas logren matches. Para ello, utilizan los datos que se incluyen en el perfil, el nivel de actividad y su historial en la app, así como también matches anteriores y la actividad de otros usuarios. Esta información se introduce en algoritmos, con el fin de lograr una categorización, recomendación o un puntaje. ¿Qué quiere decir esto? Que estas apps clasifican a las personas en grupos y/o les asignan un puntaje de acuerdo con la información ingresada. Así, por ejemplo, todos los usuarios que viven en la misma ciudad, tienen un rango de edad determinado, usan cierto tipo de palabras y tienen gustos o niveles de actividad parecidos estarán en grupos similares y/o tendrán un puntaje similar, y podrán ser candidatas o candidatos a hacer match o ser recomendados por la app”.
Abt detalla que el insumo principal de las apps de citas son los datos con los que los algoritmos aprenden y si estos son de mala calidad o incompletos, obviamente, sus reglas o ejemplos también lo serán. “En tecnología existe un dicho que es «GIGO» (Garbage In-Garbage Out), que significa que si el insumo es malo el resultado también lo será. Es por eso que al usar estas aplicaciones hay que asegurarse de tener perfiles completos y reales para que estos algoritmos funcionen de mejor manera. Además, es importante saber que no solo el perfil es importante para un match, sino que también lo que se escribe o las interacciones que se tienen con otros usuarios de la aplicación, ya que esto sirve para detectar palabras o frases clave, niveles de ‘sintonía emocional’, popularidad, entre otras cosas, y con ello predecir acciones”.
Por otra parte, el profesional resalta que aunque estas apps se han perfeccionado siguen existiendo algunos sesgos. Eso se produce porque mucha de la información inicial con que se alimentan los algoritmos sufre de distorsiones culturales y toma en cuenta las conductas de otros usuarios de la aplicación, lo cual también puede ser fuente de sesgos. “Casi todas las aplicaciones de citas sufren estos problemas porque es muy difícil saber de antemano cuáles son todas las posibles distorsiones que pueden tener los datos. Entonces, pasan cosas como por ejemplo que el algoritmo aprende esto: ‘mira, aquí hay una persona de equis etnia, júntala con esta otra de la misma etnia. Entonces, ¿qué aprende el programa?, a juntar personas de las mismas razas. A raíz de esto, los desarrolladores de estos programas están trabajando para eliminar estos sesgos y tener sets de datos más equilibrados”.
Criterio y discreción
En cuanto a la seguridad y protección de los datos, Abt asegura que las aplicaciones de citas hacen muchos esfuerzos para implementar algoritmos de detección de fraude y perfiles falsos, y si bien existen casos puntuales muy desafortunados y mediáticos, como “El estafador de Tinder”, eso no implica que no se están tomando todas las medidas para evitar que sucedan.
El data scientist de Axity Chile resalta que al igual que con cualquier otra aplicación tecnológica es importante tener en consideración los siguientes aspectos: que exista una declaración del uso que se le darán a los datos por parte de la empresa creadora de la app; la antigüedad de la misma; la formalidad y/o seriedad de la empresa; los reviews en redes sociales; la existencia de moderadores y/o filtros para contenido ofensivo o fuera de norma; y la rigurosidad del proceso de registro. “Si bien todo lo anterior ayuda a reducir los riesgos en el uso de nuestros datos personales, no hay que olvidar que siempre existirá un riesgo inherente por el solo hecho de exponer nuestra información a un público más abierto, al igual que en el mundo no digital. Es decir, se puede conocer al estafador de Tinder en el bar de un hotel cinco estrellas, sin nunca haber entrado a una app de citas. El criterio y la discreción siguen siendo los mejores aliados en estas situaciones”.
Equipo Prensa
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