Bestimmen Algorithmen der Dating Apps, wen wir lieben?

DW (Deutsch)

Die Algorithmen der Dating-Apps steuern, wer wem als Partner vorgeschlagen wird. Dafür lernen die Programme aus dem Verhalten des Einzelnen und der Mehrheit der Nutzenden. Das geht nicht immer fair zu.

Transcript

00:00Technologie verändert unser Liebesleben sehr, weil sie neue Quantifizierungsverfahren mit sich bringt.

00:09Früher hatten wir vielleicht eine Partnervermittlung oder Freunde, die uns andere Freunde vorstellten.

00:15Also gingen wir in Bars.

00:18Heute haben wir gelernt zu swipen, Sterne zu vergeben und auf sehr spezifische Weise zu quantifizieren, wer wir sind und was wir mögen,

00:25damit ein Computerprogramm es verstehen kann.

00:32Denn die Algorithmen der Dating-Apps steuern, wer wem als Partner vorgeschlagen wird.

00:38Das Ziel ist ein Match, also dass zwei Personen sich kennenlernen wollen.

00:42Um passende Kandidaten zu finden, lernen die Algorithmen zum Beispiel aus unserem Nutzungsverhalten.

00:47Nehmen wir an, Hannah sucht einen Partner.

00:51Gibt sie Akash ein Like, scannt der Algorithmus, mit dem er zuvor Likes ausgetauscht hat.

00:56Die Annahme? Männer, die diesen Frauen gefallen, könnten auch Hannah gefallen.

01:01Diese Männer werden dann auch ihr vorgeschlagen.

01:04Ähnlich wie bei Empfehlungen von Google, Amazon und Co. richten sich die Algorithmen danach,

01:09wie sich die Mehrheit der Nutzerinnen und Nutzer vor Hannah entschieden hat.

01:13Hier ein Beispiel. Viele Leute geben Akash ein Like.

01:17Duke bekommt jedoch wenige.

01:19Gebe ich Akash nun auch ein Like, nimmt der Algorithmus an, dass sich Duke ebenfalls ablehnen würde,

01:24so wie die meisten vor mir.

01:26Duke taucht somit nicht als Vorschlag im Feed auf und bekommt so auch keine Likes.

01:32Je beliebter also ein Profil ist, desto öfter wird es anderen vorgeschlagen.

01:39Die Unbeliebten bleiben ungesehen.

01:42Das Unternehmen hinter der Dating-App OkCupid hat in Befragungen von Usern eine deutliche Voreingenommenheit

01:48gegenüber schwarzen Männern und Frauen sowie asiatischen Männern gefunden.

01:52Sie bekamen von anderen Nutzenden die schlechtesten Bewertungen.

01:56Das System ist so konzipiert, dass es die Vorlieben der Mehrheit unterstützt.

02:04Nehmen wir an, auf Tinder ist die Mehrheit der Nutzenden weiß.

02:07Diese Menschen werden im Durchschnitt bestimmte Präferenzmuster haben.

02:11Und das ist auch eine Quelle der Diskriminierung, weil Tinder den Durchschnitt der Präferenzen berechnet.

02:16Wenn die Mehrheit der Menschen dort weiß ist, wird es zu Diskriminierungsmustern gegenüber Minderheiten kommen.

02:21Wenn diese weißen Menschen heterosexuell sind, dann wird die LGBTQ-Plus-Community diskriminiert.

02:29Das reduziert also die Vielfalt.

02:35Vorurteile gegen Minderheiten verstecken sich also bereits in unseren Feeds

02:39und können durch Swipen bewusst oder unbewusst weiterverbreitet werden.

02:43Wer sein schlechtes Ranking durchbrechen will, für den kann die Partnersuche zu einer Frage des Geldes werden.

02:50Manchmal muss man auch für Funktionen bezahlen.

02:53Ein typisches Merkmal dieses Systems ist zum Beispiel der Boost bei Tinder.

02:57Wenn man bezahlt, wird man bei den Ergebnissen ganz oben angezeigt.

03:01Wenn man bezahlt, wird man bei den Ergebnissen ganz oben angezeigt.

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