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En la actualidad hay una extraña afición por encontrar a la pareja perfecta, y para resolver tal proeza, la Inteligencia Artificial (IA) parece estar renovando votos con los amantes del primer cuarto del siglo XXI, basada en algoritmos para encontrar a esa media naranja.
Las aplicaciones de citas han cambiado la forma de concebir el romance. Aprovechando la tecnología y el análisis de datos, sus complejos algoritmos buscan predecir la compatibilidad, según las preferencias, intereses y comportamientos del usuario. El aprendizaje automático perfecciona continuamente estas coincidencias, facilitando más que nunca encontrar pareja en la era digital, al mismo tiempo que se intenta frenar los amores fallidos.
El recuento histórico de las citas en línea se remonta varias décadas antes de la llegada de Internet. Según información de la Facultad de Ciencias de Datos de la Universidad de Virginia, las primeras formas de “citas por computadora” surgieron a mediados del siglo XX con los llamados algoritmos de estabilidad, que se centraban en la “permanencia” de las parejas. Los modelos fueron evolucionando y con la llegada de Internet y el manejo masivo de datos, los modelos de compatibilidad encontraron nuevas herramientas.
Ya con la entrada de este siglo, los modelos de compatibilidad partían de cuestionarios que introdujeron modelos basados en “dimensiones de compatibilidad” (personalidad, valores, estilo de vida). Luego, la llegada de Tinder popularizó los algoritmos basados en el comportamiento inmediato, se pasó de la compatibilidad teórica a la llamada “gamificación” del amor: el algoritmo aprende de quién te atrae mediante “deslizamientos” a la izquierda o derecha y el tipo de interacción con esos perfiles.
En los últimos años, el desarrollo de estos algoritmos ha estado centrado en una “predicción de química”, basada en la IA y el Machine Learning. Los algoritmos modernos usan el aprendizaje y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar fotos, biografías e historial de conversaciones. Así se personalizan las recomendaciones, llegando incluso a integrar datos de geolocalización para optimizar citas.
Una forma en que muchas aplicaciones buscan conectar a dos individuos hoy es mediante el llamado filtrado colaborativo. Se construye una matriz que registra las interacciones sobre patrones de comportamiento en gustos y búsquedas. Los algoritmos calculan qué usuarios son similares y se sugieren elementos nuevos basados en gustos parecidos de las personas, como lo que hace Netflix para recomendar contenido a determinados individuos.
Nota de: Berenice González
