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Analyzing Tinder's Algorithm and RSRR
J'ai fait de la rétro-ingénierie sur Tinder pour en savoir plus sur leur algorithme et comment ils
font payer huit millions et demi de personnes chaque mois.
J'ai découvert que Tinder calcule deux choses, ce que vous voulez et à quel point
vous êtes désiré. Tinder apprend votre type en transformant chaque
photo que vous balayez vers la droite
en représentation vectorielle et en faisant la moyenne.
Il mesure même combien de temps vous regardez chaque photo.
Tinder suit aussi la fréquence à laquelle les gens balayent à droite sur vous.
Ils appellent ça le RSRR, votre taux de balayages vers la droite reçus, qui
revient en gros à savoir
parmi tous ceux qui vous voient, combien vous désirent vraiment ?
Tinder a même entraîné un modèle qui fonctionne sur votre téléphone
et peut prédire ce chiffre pour
chacune de vos photos. Sa fonction de sélection de photos analyse jusqu'à
vingt mille
photos des deux dernières années, et ils appliquent ce modèle à chaque photo de
vous et
sélectionnent les 27 meilleures. Tinder affirme que tout reste sur l'appareil,
mais Tinder
recueille quand même le score RSRR de chaque photo, ainsi que son degré d'explicite et l'âge que vous
semblez avoir. J'ai donc extrait le modèle et l'ai appliqué à mes propres données synthétiques
jeu de données
pour avoir un aperçu de leur algorithme.
J'ai découvert que, systématiquement, les selfies dans le miroir triplent votre score, et davantage
les tenues révélatrices le font encore monter chez les hommes comme chez les femmes.
Cependant, plus votre peau est foncée, plus votre score est faible.
Pour les hommes, les lunettes de soleil et les photos en extérieur améliorent le score
alors qu'elles ne font rien ou
pire encore, le réduisent chez les femmes. Chez les femmes, être plus corpulente et plus âgée nuit à votre
score
considérablement, alors qu'aucun des deux ne change le
score des hommes.
Tinder utilise alors ce score RSRR pour vous monétiser.
Si Tinder décide que votre profil est populaire, certaines des personnes qui swipent à droite sur
vous passeront par un parcours payant, la vente étant littéralement étiquetée « upsell RSRR élevé »
afin que Tinder puisse mesurer exactement ce que votre
popularité rapporte.
Dites-moi dans les commentaires quel contenu vous aimeriez voir ensuite.
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Original transcript (English)
I reverse engineered Tinder to figure out more about their algorithm and how they get eight point five million people to pay every month. I discovered that Tinder's calculating two things, what you want and how much you're wanted. Tinder learns your type by turning every photo you swipe right on
into an embedding and averaging them. It even times how long you stare at each photo. Tinder also tracks how often people swipe right on you. They call it RSRR, your Right Swipe Received Ratio, which is basically out of
everyone who sees you, how many actually want you? Tinder even trained a model that runs on your phone and can predict that number for every one of your photos. Their photo selector feature scans up to twenty thousand
photos in the last two years, and they run this model on every photo of you and pick the best twenty-seven. Tinder claims everything stays on device, but they still collect each photo's RSRR score, plus how explicit it is and how young you
look in it. So I pulled the model out and ran it against my own synthetic data set to get a window into their algorithm. I discovered that across the board, mirror selfies triple your score, and more revealing clothes pushes it even higher for both men and women.
However, the darker your skin, the lower your score. For men specifically, sunglasses and outdoor photos help while doing nothing or worse for women. For women, being heavier and older does hurt your score
significantly, while neither does anything to the men's score. Then Tinder uses this RSRR score to sell you. If Tinder decides your profile is popular, some of the people who swipe right on you will enter a paywall flow with the sale literally tagged as high RSRR
upsell, so Tinder can measure exactly what your popularity earns. Let me know in the comments what content you'd like to see next.
