Nombre del podcast: Big Data e Inteligencia Artificial
Nombre del episodio: Tinder y cómo encontrar pareja con Machine Learning
Duración: 24 minutos
Este episodio del podcast «Un podcast ninja sobre Big Data» trata sobre cómo Tinder utiliza técnicas de machine learning para encontrar parejas. Se discute la historia de Tinder, su funcionamiento básico, y cómo ha evolucionado su algoritmo de recomendación a lo largo del tiempo.
Sistemas de scoring mencionados:
Sistema de puntuación Elo (usado hasta 2016):
- Calculaba una «puntuación de deseabilidad» para cada usuario.
- Funcionaba de manera similar al sistema de ranking de ajedrecistas.
- Los usuarios ganaban puntos cuando alguien mostraba interés en ellos.
- Si alguien con una puntuación alta te gustaba, tu posición en el ranking subía más.
- Tinder mostraba perfiles de usuarios con puntuaciones similares.
Sistema actual (post-2016):
- Ya no usa el sistema Elo explícitamente.
- Prioriza perfiles activos en la aplicación.
- Utiliza técnicas de machine learning como:
a) Filtrado colaborativo
b) Procesamiento de lenguaje natural
c) Modelo propio basado en redes neuronales llamado «Teck» - Representa perfiles como vectores numéricos.
- Agrupa usuarios similares basándose en patrones de «swipes» (deslizamientos).
Otros sistemas mencionados:
- Selección automática de la mejor foto de perfil basada en likes recibidos.
- Uso de Amazon Rekognition para análisis de imágenes y detección de contenido inapropiado.
- Análisis de sentimiento en chats para detectar comportamientos abusivos.
El podcast también discute las implicaciones éticas y sociales del uso de estos sistemas de recomendación en las citas online.
Personas nombradas: Ted Mosby, María, Ana, Juan, Paco, Matías, Pepe, Luis
Palabras clave: Tinder, machine learning, Big Data, algoritmo, recomendación, filtrado colaborativo, procesamiento de lenguaje natural, redes neuronales, Teck, Elo, deseabilidad, sesgos, estereotipos, Amazon Rekognition, análisis de imágenes, detección de contenido inapropiado, ética, implicaciones sociales, citas online.