Hace dos años, Nancy Kaup era una madre soltera de 31 años de edad que estaba frustrada con las citas. Había pasado seis meses en el portal web eHarmony, completado una encuesta de 400 preguntas acerca de sí misma, y comenzado a recibir mensajes con “resultados” cada día--perfiles de hombres que el portal consideraba compatibles. Sin embargo, ninguno de ellos había funcionado. Nancy decidió no renovar su suscripción. No obstante, dos días antes que su perfil venciera, un hombre llamado Jon Anthony se registró en el servicio.

Nancy apareció en la primera ronda de posibles partidos para Jon, y él se puso en contacto con ella. "Fue mi último partido y yo era su primera", comenta ella. Su primera cita fue en una cata de vinos en Albuquerque, Nuevo México, donde ambos viven. Aunque duró sólo una hora o dos, al día siguiente Nancy explicó a sus amigas en el trabajo que había conocido a su futuro esposo. "Lo supe de inmediato", afirma ella. "Es extraño, porque yo no suelo ser así."

La industria de las citas en línea es más grande que nunca. Se estima que 40 millones de estadounidenses son miembros de servicios de citas ofrecidos a través de Internet o de dispositivos móviles, y en China el número se ha elevado hasta los 140 millones de personas. Sin embargo, emparejar millones de miembros es un gran desafío tecnológico, así como emocional. Mientras que algunos sitios simplemente permiten a los usuarios buscar pareja por sí mismos, actualmente muchas empresas ofrecen algún tipo de sistema, aunque sólo sea para ofrecer sugerencias. Además, las empresas en este mercado tan competitivo se están esforzando en encontrar formas de conseguir sugerencias más sofisticadas y personalizadas. Para ello, están implementando algoritmos de aprendizaje que han sido completamente adaptados a partir de diferentes tipos de compras en línea.

Joseph Essas, vicepresidente de tecnología de eHarmony, fue atraído a la empresa desde Yahoo hace tres años. Desde entonces, ha desarrollado e implementado una nueva capa de algoritmos de emparejamiento predictivo que se basan en el sistema que Yahoo utiliza para asociar la publicidad con usuarios específicos que han puesto de manifiesto sus preferencias y comportamiento a lo largo del tiempo. El software de emparejamiento reúne 600 puntos de datos para cada usuario, incluyendo la frecuencia con la que inicia sesión, qué busca, y qué características comparte con la gente que realmente contacta.

Según Essas, eHarmony ha utilizado esta información para predecir cuán probable es que dos personas empiecen una conversación, lo cual ayuda a determinar cuáles serán los partidos sugeridos cada día. "¿Cómo logramos que la gente hable entre sí y reconozca sus puntos en común?", pregunta él. El nuevo software, afirma Essas, consigue que empiecen más conversaciones de este tipo, "consiguiendo un 34 por ciento más de comunicación en ambos sentidos en comparación con hace un año."

Si bien la mayoría de estas nuevas técnicas se instalaron después que Nancy conociera a Jon, eHarmony ha integrado historias como la suya en su modelo, ya que éste es el tipo emparejamiento que la empresa tiene como objetivo. Jon y Nancy se prometieron a los dos meses, y a los cinco meses estaban casados. En este momento, tienen un bebé en camino.

Los algoritmos adaptativos son una poderosa herramienta para los portales de citas en línea porque lo que las personas indican que quieren y cómo se comportan en realidad son cosas diferentes. Algunas personas indican que están buscando una persona que no fume, por ejemplo, pero en la práctica no les molestaría salir con un fumador que se adapte a sus otros criterios. Basar las recomendaciones en el comportamiento también se traduce en un menor número de preguntas que requieran mucho tiempo. "Podemos deducir bastante información sin tener que preguntarle," destaca Sam Yagan, director de OKCupid, un portal de citas en línea gratuito. A menudo, el proceso puede deducir información que sería imposible de obtener a través de un cuestionario. OKCupid, por ejemplo, utiliza comunicaciones y valoraciones de otros usuarios para asignar un valor de atractivo a cada usuario. Cuando se muestran los partidos de una persona determinada, explica Yagan, éstos tienden a caer dentro de un intervalo de atractivo que coincide con el suyo.

Este tipo de enfoques es diferente de los que se utilizaban anteriormente. Durante más de una década, por ejemplo, eHarmony ha estado utilizando un extenso cuestionario para caracterizar a cada miembro de acuerdo a 29 "dimensiones" de la personalidad, identificadas gracias a investigaciones realizadas en parejas de casados como importantes para la compatibilidad a largo plazo. Ponderando las características que funcionan bien juntas y las que no, este sistema ofrece a diario los mejores partidos para cada miembro teniendo en cuenta también determinados criterios seleccionados por el usuario, como la edad, la ubicación y las creencias religiosas.

Sin embargo, las nuevas técnicas no se basan en cuestionarios, sino en otros tipos de "motores de recomendación," como los utilizados por Netflix y Amazon, señala Gavin Potter, director de tecnología de IntroAnalytics, una empresa que desarrolla software tanto para páginas de comercio electrónico como para portales de citas. En el futuro, también podría funcionar en el sentido inverso: es posible que los algoritmos de emparejamiento ayuden a mejorar otros tipos de comercio en línea. Si bien buscar un libro y buscar amor tienen algunas cosas en común, destaca Potter, una diferencia es que las recomendaciones de los portales de citas son bidireccionales. "El objeto que está recomendando también tiene que estar interesado”, señala él. Si a cada persona se le mostraran las 10 personas más populares del portal, el sistema no funcionaría.

Todas estas empresas se encuentran con un gran obstáculo que se interpone en el camino de la mejora de sus algoritmos: la medición del éxito. Es difícil saber si los miembros han encontrado su amor una vez que la interacción pasa a producirse fuera del portal.

Plenty of Fish, uno de los mayores portales web de citas de los Estados Unidos, ha dado el paso extra de pedir a los miembros que abandonan el portal si consiguieron empezar una relación con otro miembro, informa el director general de la empresa, Markus Frind. Esta información se agrega al modelo predictivo de la empresa, que también incluye información obtenida de los tests de personalidad y del comportamiento de los usuarios.

Para calcular la tasa de éxito, OKCupid está analizando los mensajes en línea en búsqueda de cadenas de 10 dígitos de números, considerando que el intercambio de números de teléfono es un signo de éxito. Mientras tanto, eHarmony está llevando a cabo un estudio longitudinal de seguimiento de una cohorte de parejas a través de cinco años de matrimonio, para ver si las parejas que han empezado en eHarmony realmente son más compatibles. Sin embargo, por desgracia para los solteros que siguen con la esperanza de encontrar su media naranja en línea tal como Nancy y Jon Anthony hicieron, es en última instancia, imposible saber si es un algoritmo quien está haciendo el trabajo--o si se trata de una mezcla de instinto a la antigua y de buena suerte.