社交算法，为何很难帮你找到真爱

算法能帮你找到真爱吗？

在陌生人社交中，基于算法给你推荐匹配的人是产品和工程师孜孜不倦的追求；然而在实践中，理想总是输给现实，推荐“合适的人”远没有推荐“合适的内容”简单和容易。

一、四大难题令算法很难为你找到“真爱”

社交中推荐人比内容中推荐内容要难的原因有很多，其中比较典型的难点有：

• 如何量化你的“真爱”；
• 供给端的瓶颈；
• 需求方的“尿”性；
• “缘”的随机性；

下面试图围绕如上四点来简单谈谈这些难点和坑。

1. 难点一：如何量化你的“真爱”

单身的人一定被问过：你喜欢什么类型的人？

恐怕这个时候很多单身的同学说不出所以然来，其实大多数人心中的“真爱”标准模糊的，不清晰的。

不仅你不懂你的真爱是什么类型，你身边的亲朋好友也未必懂你的偏好，把这么难的课题交给算法公平么。

在陌生人匹配分发中，算法面临的第一道难关就是人的数据化和标签化问题；尽管我们可以给一个人贴上很多标签，比如位置、年龄等人口统计学、兴趣爱好、职业收入教育等社会属性、网站的数据反馈等，甚至连颜值和这个人是否有趣也会有相应的打分。

但这里面有多少标签和你的“真爱”标准有关呢？这就不好说了。

我们在实践中发现，这些数据和标签的作用往往不在于帮助你找到真爱，而是帮助你过滤一些你明显不会喜欢的人；比如做年龄、收入、地域的排除等。

2. 难点二：供给端的瓶颈

供需不平衡是社交的最大挑战，最典型的情况是僧多粥少，比如所有陌生人社交网站都缺女生。

所以陌生人社交无法做到内容那样可以一对多去提供“服务”，每个女性同一个时间能承载的社交数量是有限的；若算法在短时间内把一个“优质”女性推荐给过多的男生，就会给这个女生带来社交过载，增加女性筛选困难，也抬高了女性的“挑剔”度，反过来导致更多的男性的需求招呼变得无效。

有些社交网站发现给女性发更多招呼后，数据上看连接的关系数量似乎会提升；但这里面有个大坑是只有非真实社交意图的“女性”才会有目的和意图去回复超过限度的男生，也就是说数据虚增的背后很可能是社交效率的下降和生态的恶化。

3. 难点三：需求方的尿性

在社交中，需求方往往指的是男性，男性在社交上的表现存在的问题是喜欢广撒网、不珍惜、不争气。

若对男性的社交信号（比如探探的右滑、陌陌的打招呼）不加限制，那么男性发送的社交信号是海量的，他会告诉“算法”说，我只要是女的就会喜欢。

但一旦匹配上女的了，或者建立消息通道了，男性反而就矫情和挑剔了；他这个时候就发现这个女的没那么好看，或者没有别的好看，于是他就变得兴趣索然了；所以社交APP容易出现很多人匹配上了，却从不主动发起对话聊天的情况。

即便有聊天意愿，又将面临着不会撩的问题，除了少数的情场好手，大部分同学在这方面还是表现比较一般，甚至糟糕的；虽然有很多APP会提供话术提醒和引导，但实践下来作用也是相当有限。

另外在社交中，因为存在无限的可能性，所以每一个人都不值得你珍惜。

当你来到一座花园时，你又怎么会着急摘下一朵花呢；借用电影的台词说，生活就像巧克力，你永远不知道拿起的下一颗是啥，往往很多人就在这样的过程中坐等时间流逝。

4. 难点四：“缘”的随机性

真爱和缘分是最不可捉摸的，可以说是最随机的；你可能上一秒对一个人爱死爱活的，下一秒可能就变了心；在社交上就更是如此了，即便两个人可能是最匹配的，但因为各自的状态和时间不一致也很难帮助他们建立持续有效的社交关系。

比如你有兴致时，对方正好在忙或者没有心情，等对方有了，你却索然无趣了；因此同时在线、意愿的一致性对构建社交关系非常重要，异步的匹配效率比同步的匹配在建立有效聊天上还是要差很多的。

另外人的喜好是随时间和状态会发生变化的，这有点像你在生活中拒绝过的人，突然有一天你喜欢了；在社交上也是这样，你曾经左滑过的人，再给你推出来，你可能就爱了；所以有时候适当召回曾被pass的人效果并不差于普通的推荐。

二、既然那么难，那么应该怎么搞

作为一个摸着石头过河的人，也无法给你最优解，但有一些启发和经验可以跟各位分享一二。

1. 人群基础属性还是很刚的，能够提升用户筛选效率

比如年龄、收入、阶层不能差异太大，在强奔现心智的社交中，距离不能相距太远。

给用户筛选的权利或者直接在推荐中过滤匹配率较低的标签能够有效提升用户的响应效率。

2. 同时在线非常重要

建立连接时，如果只有一方在线，另一方不在线，有效对话是很难建立的；试问谁想回复一天前的消息，谁想理会一天后才回复自己的人呢。

如果可以的话，尽量给同时在线的人创造连接的机会，方法包括把招呼存起来在双方同时在线时下发。

3. 应对人性的弱点，要控制上限

不仅应该控制社交信号的数量，理想情况下还应该控制用户同一时间的并发数量；无限招呼这种除了制造社交信号风暴外，对于真实社交的构建根本没有好处。

4. 列表的排序不必锱铢必较

算法根据掌握的数据，利用复杂的模型给你找来了一堆真爱，但你却往往有不同的想法；你可能不会选择第一位、第二位、第三位，你选择了第四位，然后被第四位拒绝了。

正是加入了用户的自由选择和算法无法掌握的秘密，只要你的真爱推荐能出现在用户每天能够处理的列表中，她排在第一位还是第四位并不那么重要。

5. 包办“婚姻”也挺好

如果完全剥夺用户的自由选择，让系统来全面分配会怎样？

理论上这比引入用户的自由选择，以及由此引出的各种用户“尿性”要好。

这个时候算法除了可以检测谁最匹配，还知道对方是空闲还是忙着跟人打情骂俏，也知道你是否处于需要人来激活一下的状态。

把用户的选择权剥夺，让系统去推荐在数据效果上并不见得给列表和卡片让用户选择差，反而在资源的分配上系统有更多的主动权，理论上可以实现更优。

所以从信息流那种人的可选列表，到左滑/右滑的卡片，到点击一个按钮给你缘分匹配个真爱，到连按钮都省了在“缘分来临”时刻把你们拉到一起聊聊；从左到右，系统在推荐上扮演的角色越来越重，对资源的分配应该会越来越好。

6. 慢下来、门槛高点也挺好

一堆同学学了一堆的用户增长理论，在社交上做了很多降低用户门槛的事情，比如不用填资料、一键给很多人打招呼；虽然在数据上也许挺好看的，但到真正有效关系的构建环节，却未必是优的。

很多时候慢下来，把用户发送社交信号的门槛抬高点，未必不是一个坏事。

往往你对人认真，别人才会认真，你付出努力，别人才会同样对你；抬高门槛，不服务不满足需求的人，反而有助于进来的人群拥有更匹配的意愿和更高的质量，最后有利于用户关系和体验。

反之如果一味降低门槛，想服务所有人，反而没法让任何一个人满意。

7. 话题引子很重要

有资料和动态人就可以找到搭讪和聊天的话题，如果没有太多的信息，跟输入文字打招呼相比，人们会倾向于给你点个赞，表示欣赏；有丰富更新的资料和动态，更有助于人们找到切入点建立聊天。

就想到这些了，以后学习了新知识再分享。

本文作者@汪仔6898

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