探探上的“一见钟情”是AI送给你的礼物

　　然而正在发生的事实是：

　　如果没有科技的加持，你在“刷探探”时也许就没那么容易找到适合的伴侣。或者说，被普遍认为纯粹而感性的爱情，已被社交平台使用理性的数学方式重现。缘分这东西，似乎也不再是天注定。

　　从分子化到数字化，是人类探寻爱情本质的终极答案？

　　古往今来，对爱情的赞颂都是人类艺术的主要素材，“爱情是什么”也是长久以来人们不断追问和探索的命题。

　　然而，古希腊时期苏格拉底的最大麦穗问题和近代的秘书问题/相亲问题（最优停止理论），从哲学层面揭示了爱情的不确定性，更令人对其本质产生敬畏。这也就能理解为什么在传统认知里，爱情玄妙莫测，难以言喻，是上帝以神力创造并赐给人类最美好的礼物，神圣而不可亵渎。

　　到了近现代，生物科学的发展已经证明爱情带给人们的冲动、愉悦、信任感等一切美好情感，都受到一些重要化学分子的控制。例如：恋爱时的愉悦感由多巴胺产生，热恋状态下的沉溺感源自血清素的增加，内啡肽能消除焦虑情绪，而催产素能增强人与人之间的信任感，爱情关系的长久其实是靠它来维持……

　　进入网络信息时代，人的任何行为举止甚至整个社会的动向都可以用数字和数学模型进行描述。因此，对人类的恋爱行为进行数学描述和预测也成为了可能。像是探探这类用户达到数亿级别的社交网络，就是在事实上构建了一个持续进化的人类恋爱行为数字框架。

　　因为根据AI技术与统计学原理，随着时间的增长、数据的积累和算法的不断改进，这种数字化的描述和预测也会越来越准确――也就是越来越聪明，未来进化成科幻片里的强人工智能也是可期的。

　　都是“猜你喜欢”，但社交需要解决的是“互相喜欢”

　　以社交领域中产品逻辑最为简洁的探探为例：

　　用户面对系统推荐的异性照片，喜欢就“右滑”，看不上眼则“左滑”，互相喜欢才可以聊天。而这个看似简单的照片推荐，乍看只是基于地理信息的随机推荐，其实背后包含了大量的算法模块。

　　因为这种推荐不可能是完全随机的，否则就和现实中的赌博一样（大多数人都是亏钱的），用户体验不佳，无法留存。系统必须洞察用户喜欢的异性类型，而且还得是互相喜欢，让双方在看到对方照片后几秒钟内就决定“右滑”。

　　不就是“猜你喜欢”吗？

　　虽然听上去和电商的推荐算法差不多，但社交应用要“推销”的既不是卫生纸之类的快销商品，也不是冰箱彩电这些大家电，而是要朝夕相处的独立个体。社交用户在选择时，要考虑的可控和不可控因素与电商完全没有可参考性。因此，社交算法所需面临的情况在计算机科学领域其实是没有先例的。

　　以最常见的电商推荐广告来看，很多时候用户都会有这样的反馈：

　　“为什么老是给我推荐我已经买过的东西？”

　　“我根本就不会再买了，还推给我，很烦！”

　　这样的事情在电商平台存在了多年，用户并未被劝退，可见无伤大雅；但如果把这算法放到社交平台，可以想象能让多少用户会愤然注销账号。

　　另一个例证，是面对疫情的反应。

　　根据几大电商平台的2020年Q1财报，同比去年业绩都是下滑的，国家邮政局公布的数据也进行了证实：1月份全国快递业务量同比下降达16.4%。

　　但是根据探探发布的数据，在疫情最严峻的2月中上旬，平均人均使用时长增幅超30%，高峰时段(凌晨12点-1点)在线人数增60%，每天配对数、聊天消息条数均上涨20%以上。

　　隔离状态更是让女性用户抛弃了平时的高冷，“右滑”比例创造了历史峰值达9.8%；同时，疫情期间老用户回流也比平时增长了25.9%。

　　看来，“猜你喜欢”可没那么简单。

　　从女性角度设计产品思路，用AI算法提高匹配率

　　探探创始人曾透露过，他们一开始就确定了从女性用户角度设计产品的思路。而后的运营数据也验证了这个思路的正确性：

　　女性用户平均浏览100 张照片才会右滑6张（右滑率6%），而男性用户这边是的数据60%。所以必须带动起女性用户的活跃度才能保持平台的生命力。

　　基于此，探探初期通过十几项信息（如兴趣爱好、职业、家乡、星座等等）来猜测用户喜欢的异性类型，用户上传的照片越多，填写的标签越多，成功匹配的几率就会越高。

　　之所以这样设计，是因为从心理学上分析，大部分女性对于熟人交往模式和安全感有依赖。当她们在社交平台发现有这么与自己有相同点的异性时，自然会感受到默契和缘分，因此探探鼓励用户填写更丰富的个人资料和标签。

　　当然以上只是初期的产品模型，探探在积累到足够多的数据量之后，对大数据的挖掘可以验证和创造新的算法，进一步提升推荐的准确度。

　　例如探探建立的“交友指数”AI模型就是这样一个成果，可以作为推荐排序的一个重要依据。交友指数由多个维度加权生成，其中用户使用社交的动机又分为寻觅异性伴侣、消除孤独感、分享生活、找人倾诉、无聊打发时间等，每个维度又会以程度的不同赋予数值。例如寻觅伴侣就分为轻度交友、谈恋爱、相亲、结婚等不同的程度。

　　通过交友指数模型，AI就可以从一定程度上预测出该用户在社交平台上的行为路径，以便“人以群分”，从而提升推荐的准确性和匹配成功率。

　　AI黑科技加持，证明“夫妻相”是确实存在的

　　说到这里，探探AI团队负责人特别介绍了一项独家AI研究成果――夫妻相算法。

　　其实长久以来在民间就流传着“夫妻相”的说法，近代心理学已证明其并非封建迷信。探探AI团队通过长期大数据挖掘也发现，社交平台用户对长相与自己有一定相似程度的异性会更有交流欲望（更愿意右滑）。因此，如果能将其应用到社交领域，想必也是黑科技一般的存在。

　　不过，用数学原理准确表达夫妻相并实际应用到业务中，并无先例，探探是首个吃螃蟹的。

　　探探的夫妻相算法基于Image Embedding（图像嵌入），按图片大小不同将其分割为几十到上百个filter，生成人脸的数字化档案。并以此为根据在数据库中筛选出相互之间夫妻相程度较高的用户，彼此推荐。

　　传统上用人眼评判夫妻相无外乎就是看脸型和五官，而探探用AI筛选夫妻相所参考的特征点要远远超过人眼（其中很多AI评判夫妻相的因素并不能用人类语言描述）。在经过数亿用户数据的训练之后，这套算法可以说是世界上经验最丰富的红娘了！

　　夫妻相算法实际应用之后的效果也是喜人，测试结果显示：

　　在引入了包括夫妻相算法在内的多种AI模块之后，能将活跃用户的匹配率百分比提高达两位数，整体留存率和日活也有明显提高。

　　除此以外，未来AI在社交领域还有太多可以发挥的地方。

　　例如：国人在社交平台上聊天会习惯性进入“查户口”模式，没法深入交往，探探正在测试中的“破冰话题”就是为改善这个问题而来。这功能如果未来进化成聊天智能助手，让AI反过来教人聊天，也是挺让人期待的。

　　另一个测试中功能“智能照片”则更具现实意义一些，其针对的是男性用户普遍存在的头像和照片质量太差的问题，可以用AI为用户从相册中找出最能引起异性关注的照片。

　　根据探探的大数据挖掘结果，男性确实如大众印象中一样只知道看脸，而女性则会更多的关注其他元素如着装、饰品、背景之类，AI算法据此可以识别出用户照片里可以吸引女性的元素，帮助提升“右滑”的几率。

　　诸如上述位于后台的技术能力，用户是无法直接看到的。因为，探探始终是以社交平台的面貌出现。用户能明显体会到的，就是在探探上“一见钟情”的几率更多了。

　　原来，缘分这东西竟然也可以由科技来制造，没想到把！