大數據紅娘：『門當戶對』的精準盲約

本文轉自微信公眾號：S-Tech（ID：S-Tech1014），作者：湯甜，編輯：郜若然 大奎。虎嗅網獲授權轉載。

美國隊長中的洞察計劃通過分析每個人數據：高考考分，學校表現，工作情況，預測他未來會不會對穩定秩序造成威脅。投射到現實世界，一個人聽過的音樂、看過的電影，點贊過的微博，教育經歷，血型星座…眾多的數據都能成為網路人格的組成部分。構成一個由眾多網民組成的大數據名片，利用這一點，很多人接受了大數據的『包辦』交友。

黑鏡與大數據預言

《黒鏡》第4季《Hang the DJ》，約會成為一個規範化程序，它承諾每一個用戶最終會找到完美的伴侶。用戶通過名叫Coach的語音助理進行交互。每對夫婦都有一個系統演算法預先確定這段關係的失效日期，它可能是幾小時到幾年的時間。使用者和系統必須通過多段關係的試錯，不斷提高信息精確度，最後找到匹配率高達99.8%的對象。

Hang the DJ雖然看似遙遠，但與現實的差距只在於約會應用與大數據的影響程度，大數據已經開始逐步量化世界。

現實大數據紅娘

Viola.ai

Viola.AI作為第一個人工智慧驅動的相親平台，結合人工智慧、區塊鏈技術和智能合約技術顛覆了相親行業，提供了一條龍的婚戀方案，包括約會、求婚乃至結婚。通過13年的數據（3500個數據集，11億數據點）以及用戶提供的社交和婚戀數據來訓練AI以達到更好的效果。

（Viola.ai的定位是：Your Lifelong AI Love Advisor）

這個『戀愛專家』通過分析每個用戶的信息以及行為，給用戶最貼合的建議，在雙方建立戀愛關係甚至結婚後，系統也會通過狀態更新，互動模式為情侶提供生活建議，有效告知其如何實現最佳溝通、採取哪些措施、避免哪些做法，所有這些忠告都可在 Viola.AI 中成功地積累起來，有效地用於維護一個人終生的婚戀關係。

線上交友平台

很多的在線網站和app宣稱可以提升找到真愛的概率：soul,探探,世紀佳緣,matc等平台基於幾十個元素，例如基本數據，你完成的心理測試，回答的問題等進行匹配，一些網站甚至問你100個問題，隨後關聯賬號進行細化分析：

通過各大電商的購物記錄判斷一個人的消費能力和習慣，通過微博、微信等社交媒體的關注圈子以及固定頻次瀏覽的網頁大體判斷興趣愛好和價值取向。通過大眾點評等生活信息及簽到網站，在線頻率，大體判斷飲食口味、作息、生活習慣等。以此方式建立人物畫像依照匹配機制進行推薦。

例如世紀佳緣的 「懂你」系統，根據用戶的瀏覽歷史軌跡積累和填寫戀愛問卷的數據讓用戶對戀愛觀和價值觀有全面的認識，還讓用戶描繪出一幅心目中女神（或男神）的畫像，從而極其個性化、高效率的實現精準速配。

數據顯示男性對於大數據婚戀交友平台的使用比女性更積極一些，男士通過線上平台迅速篩選出符合自己期待的女士後會第一時間去聯繫。而女士相對更謹慎，她們的自我保護意識比較強。

大數據相親節目

相親節目也突破性地引入了大數據，大數據專家根據女嘉賓的特點做出專屬定製：初入職場有點傲嬌小公主匹配情商高,能讀懂她內心世界小作的精英男性。

通過分析男女嘉賓個人微博、瀏覽的網頁、喜歡的電影等網路足跡分析其戀愛觀、婚姻觀、性格習慣等對男女嘉賓進行匹配。基於電視節目的限制，一些欄目組開設了線下婚戀館，利用節目的海量粉絲和嘉賓資料，提高婚戀匹配效率，通過輸入「年齡範圍」、「是否生育」、「籍貫」等關鍵詞，系統可為客戶自動匹配出契合度較高的相親對象。

半自助式非純社交軟體

五花八門的軟體形成了多樣的興趣愛好的用戶群體，知乎小程序中的大數據匹配，網易雲中的用戶社交，都給了交友一種新的可能。遊戲作為高度社交化的平台，也利用大數據進行用戶匹配，如2012年成立的撈月狗，玩家可查詢自己在熱門遊戲中的角色數據，撈月狗藉此獲取了大量用戶資料，再經由大數據分析，便可以找到相同伺服器，遊戲職業水平相當的玩家進行匹配。

通過大數據的推送更能在這些非社交軟體中找到與自己興趣相投的人，不過相比於交友平台，這種推薦更為簡單，需要用戶的主動性與自主篩選。

99.9的匹配率是否等於soulmate?

高效率的擇偶方式

大數據交友平台通過對基本信息的細分項進行篩選，結合雙方的測試數據，網路行為客觀地分析篩選出適合人選，快速提供符合用戶期待的對象，節省了盲選聊天的過程。基於大數據演算法中很多容易量化的因素，選出的兩人合拍的概率確實會更大。

某婚戀網站的用戶說：「不管怎麼樣，大數據還是靠譜的，家裡人介紹的話，我也不好意思說得太細太多，也比父母去什麼相親公園要好。」

在大數據時代，你的網路足跡隱瞞不了過往，而過往便可以一定程度上勾勒你的人格（至少是網路世界的人格）。

對於社交日益網路化的年輕人來說，大數據便是從前的『紅娘』，匹配便是一次小型相親，只不過更加快捷，用戶更加龐大。雙方用戶在認可大數據匹配的前提下無疑創造了很多成功的案例。

數據之下的愛情

大數據在交友選擇階段通過數據分析匹配合適的人選，但在這些數據和計算之後的結果會導致更好的匹配嗎？

首先在匹配機制上，一些軟體和平台利用相似度作為標準。但婚戀匹配涉及身體特徵、社會人口統計學特徵、個性心理等方面,有相似性匹配和互補性匹配兩種假說，因此個性習慣的一致並不是積極戀愛關係的決定性因素，有時甚至會起到相反的作用。

以soul為例，用戶帶上平台提供的虛擬形象，進行一系列心理測試，首頁的用戶星球會顯示昵稱與匹配度，通過機器人找到相似度高的用戶。但體驗者表示：「心理測試沒有強制性要求你完成到什麼程度，而且相似度的匹配並不適合我，我比較內向慢熱，匹配到的異性也是這樣，聊天很尷尬，我希望找到一個與我差異較大性格互補對象。」

其次，多數平台會通過貼標籤的方式來進行交友互選，標籤本身是很好的過濾器，兩個「中醫粉」或者兩個「反中醫」在一起都能免去不少無謂的口水之爭，某種意義上價值觀相近其實就是由一個個具體「標籤」——或者說侵入大腦的一個個具體「模因」的「兼容」程度所體現。

標籤匹配存在顯而易見的劣勢。

一方面感性的東西很難量化和利用標籤來歸納。很多人在網路上的自我定位並不準確，這便質疑了一些標籤的信度。拿幽默來說，單一的自我評價很難達成雙方的一致。

體驗者表示：「我喜歡幽默的人，但選擇了這個標籤的對象後發現，完全不是我想像中的那樣，他們自以為很幽默，但實際上都是在說一些無聊的段子罷了。」

氣質情感價值觀等感性的東西也無法量化測量。而在長期擇偶策略中,人格特質等感性因素的比重加大。這些特質很難精準體現在數據中。

另一方面，95後，白羊座，本科學歷，愛電影，這些限制標籤的匹配讓愛情錯過了很多的嘗試與驚喜。愛情本身是一個充滿未知的變數，當利用標籤定位到某個群體，也許便錯過了一些更加適合自己的體驗。感情的線上線下的處理存在著差異，有些人號稱需要一些硬性指標和條件，對方一定要具備怎樣的經濟實力，身高一定要超過180，但真正相處時也許並不是必要條件。

一些婚戀公司甚至將著眼基因數據。有研究表明兩人成為夫妻，不僅因為投緣，基因也更加匹配，因此基因信息將成為婚戀網站匹配度演算法的重要依據。但當一切的匹配向著結婚，家庭，後代傾斜，卻可能與soulmate的標準漸行漸遠。『金童玉女』『門當戶對』或許適合婚姻，但從來都不是愛情的標準。

當每個人以幾種標籤的方式展現在社交平台上，相戀的過程便被顛倒了。戀愛是一個從認識到逐漸了解相知相守的過程。而標籤匹配交友是反過來，先設定雙方合適，這不利於逐漸培養感情。在這個翻轉的過程中，戀愛成為了一個充滿鄙視連的生意場。高學歷，95後，收入過萬，顏值高……這些標籤作為系統里的重要組成部分也逐漸將匹配用戶划出了等級。

大數據紅娘下的威脅

威脅1：虛假

婚戀交友平台採集用戶數據的真實性和安全性是一個重大的隱患。采錯數據嫁對郎的可能性雖微弱但也存在。如果基本的數據都是虛假的，後續的發展便可能是空歡喜甚至是被欺騙。

心理測試與問卷的不足也會導致信息的偏差：OkCupid的用戶要回答非常多的問題如「若你知道某人曾吸過毒，你還和他交往么」「看到陌生人隨地亂扔垃圾你第一感覺是？」OkCupid試圖通過用戶的「自我暴露」來勾勒三觀，但這些傾向性明顯的問答，用戶可以輕易作出不符合自己實踐處理方式的答案。

也許這是基於對人性的悲觀和不確定性，但一個人的生活的確比他的自我描述更加值得信賴。

威脅2：泄露

你的QQ登錄及在線時間，作息時間規律，票務網站信息，甚至是上色情網站的頻率都有可能在未來成為匹配中的一個因素。

為了更準確的匹配，就需要更多的摘取個人數據，這很容易引發個人信息的泄露，信息安全形勢依然嚴峻的情形下，信息安全問題在大數據相親中表現得愈發明顯。

黑鏡最後，所有的simulations在完成模擬後便消失了，彙集成手機屏上的一個數字。男女主角看著手機上顯示的「成功率99.8%」的配對結果走向對方——他們終於在現實世界中第一次相見了。

當人們不用再糾結的選擇，樂天知命地利用大數據紅娘進行匹配交友，便可以按照最可預測的腳本和最優的編碼進行，當大數據足夠精準與強大，不需要獵頭直接定位求職者，不需要中介直接定位『國民好室友』，或許也可以定位到想要戀愛的人，但soulmate無法用數據衡量，權且將大數據當作一種增加可能性的途徑，不排除也不依賴，或許是最好的態度。

回頭看Hang the DJ的歌詞 「他們放的音樂並沒有告知我半點和我生活有關的事情」似乎又是一種最大的諷刺。

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