User Engagement and User Engagements – The Data of Online Dating #chi2018

Die CHI 2018 wurde offiziell mit der Keynote von Christian Rudder zum Thema User Engagement bei Online Dating eröffnet. Er veranschaulichte sein Thema an der Dating-Website OkCupid, welche bisher zu ca. 1 Mio Ehen geführt hat. Die ursprüngliche Idee von OkCupid basierte auf einem einfachen Frage-Anwort-System, um Übereinstimmung zu ermitteln.

Im Kern seines Vortrags sprach er über die Suche von OkCupid nach der Metrik, mit der sich die Nutzungsintensität der Nutzer auf Online Dating Webseiten vorhersagen und monitoren lässt. Die Suche nach dieser Metrik ist sehr schwierig, da sich das direkte User Feedback sehr stark vom tatsächlichen Nutzerverhalten unterscheidet. Um das zu verdeutlichen zeigte er ein paar Daten aus seiner Forschung bei OkCupid:

  • Das Aussehen einer Person und die Persönlichkeit einer Person werden ähnlich bewertet.
  • Je attraktiver die Nutzer von Online Dating-Webseite sind, um so mehr Nachrichten bekommen sie und um so weniger antworten sie.
  • Attraktive Männer schreiben in erster Linie die attraktivsten Frauen an. Die attraktivsten Frauen antworten aber eher den durschnittlich attraktiven Männern – nicht den hässlichsten und nicht den attraktivsten.
  • Weibliche Nutzer sind hinsichtlich ihrer Attraktivitätsbewertung nahezu normal verteilt. Bei den Männern nutzen vor allem solche mit unterdurchschnittlicher Attraktivität Online-Dating-Webseiten. Dieser Trend verstärkt sich bei den Männern, je mehr es auf der Online-Dating Webseite um Casual Dating bzw. Sex geht.
  • Frauen bevorzugen eher Männer, die ca. 0 bis 5 Jahre jünger sind als sie selbst. Männer bevorzugen, egal in welchem Alter sie sind, Frauen unter 35.

OkCupid scheint die eine Metrik, die in Sachen User Engagement auf Online Dating Webseiten zählt, noch nicht gefunden zu haben. Die Attraktivität eines Nutzers scheint noch am besten dazu geeignet zu sein. Sie optimierten auf Basis der oben genannten Erkenntnisse daher lediglich den Vorschlagsalgorithmus und passen das Frage/Antwort-System für das Matching an.

Der Vortrag war für mich ein schönes Beispiel für den Nutzen von Data Science in UX.

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