Der Einfluss von Matching-Algorithmen auf den Erfolg einer Dating-App

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							Journal   = "Band-1",
							 Title= "Der Einfluss von Matching-Algorithmen auf den Erfolg einer Dating-App", 
							Author= "Lucas Friedrich Mertens, Erik Christian Müller, Johanna Sebastian", 
							Doi= "https://doi.org/10.30844/wi_2020_r1-mertens", 
							 Abstract= "Für den Erfolg von Online-Dating-Plattformen sind Matching- Algorithmen, die für passende, zielorientierte Partnervorschläge verantwortlich sind, von übergeordneter Bedeutung. Fokus dieser Arbeit ist die Betrachtung einer differenzierten Maximierung der wahrgenommenen Zufriedenheit der gesamten Population einer Dating App in Abhängigkeit von ihren Motiven zur Anmeldung auf dieser Plattform. Es wurden verschiedene Matching- Algorithmen implementiert und deren Erfolg verglichen. Es konnte festgestellt werden, dass ein Preferred Proposing (individualisierte Partnervorschläge) gegenüber zufälligen Partnervorschlägen zu einer maßgeblichen Steigerung der wahrgenommenen Zufriedenheit der Population führt. Weiterhin konnte die negative Auswirkung von Werbung und Fakeprofilen innerhalb der Plattform quantifiziert werden. Die stochastische agentenbasierte Simulation wurde mit AnyLogic PLE durchgeführt. Auf dieser Grundlage wurde das Matching- Verhalten der heterogenen Population visualisiert. Mit Hilfe dieser Visualisierung lässt sich das Verhalten der gesamten Population global sowie auf Ebene des Individuums präzise betrachten und nachvollziehen.

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							 Keywords= "Agent-based Simulation, Online Dating, Stochastic Simulation
", 
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Lucas Friedrich Mertens, Erik Christian Müller, Johanna Sebastian: Der Einfluss von Matching-Algorithmen auf den Erfolg einer Dating-App. Online: https://doi.org/10.30844/wi_2020_r1-mertens (Abgerufen 24.11.24)

Abstract

Abstract

Für den Erfolg von Online-Dating-Plattformen sind Matching- Algorithmen, die für passende, zielorientierte Partnervorschläge verantwortlich sind, von übergeordneter Bedeutung. Fokus dieser Arbeit ist die Betrachtung einer differenzierten Maximierung der wahrgenommenen Zufriedenheit der gesamten Population einer Dating App in Abhängigkeit von ihren Motiven zur Anmeldung auf dieser Plattform. Es wurden verschiedene Matching- Algorithmen implementiert und deren Erfolg verglichen. Es konnte festgestellt werden, dass ein Preferred Proposing (individualisierte Partnervorschläge) gegenüber zufälligen Partnervorschlägen zu einer maßgeblichen Steigerung der wahrgenommenen Zufriedenheit der Population führt. Weiterhin konnte die negative Auswirkung von Werbung und Fakeprofilen innerhalb der Plattform quantifiziert werden. Die stochastische agentenbasierte Simulation wurde mit AnyLogic PLE durchgeführt. Auf dieser Grundlage wurde das Matching- Verhalten der heterogenen Population visualisiert. Mit Hilfe dieser Visualisierung lässt sich das Verhalten der gesamten Population global sowie auf Ebene des Individuums präzise betrachten und nachvollziehen.

Keywords

Schlüsselwörter

Agent-based Simulation, Online Dating, Stochastic Simulation

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