Les utilisateurs d'applications de rencontres en ligne évaluent la pertinence des partenaires recommandés en fonction du processus de personnalisation utilisé par l'application, selon une nouvelle recherche menée par Penn State. Les résultats de l'équipe suggèrent qu'il est important que l'application utilise un algorithme pour suggérer des partenaires potentiels ou utilise les préférences de date indiquées par les utilisateurs.

"La popularité des rencontres en ligne a augmenté ces dernières années, " a déclaré S. Shyam Sundar, James P. Jimirro Professeur d'effets médiatiques, État de Penn, avec 30% des adultes américains déclarant avoir utilisé des services de rencontres en ligne depuis 2019, selon la dernière enquête américaine menée par le Pew Research Center. "La technologie a rendu le processus de matchmaking très efficace, contribuant ainsi à la popularité des sites de rencontres en ligne."

Encore, Sundar a noté que jusqu'à présent, on savait peu de choses sur la façon dont les utilisateurs perçoivent les recommandations de date en fonction du mode de personnalisation de l'application :personnalisation, dans lequel les utilisateurs proposent directement des commentaires concernant leurs préférences de partenaire pour obtenir des recommandations appropriées de l'application, ou personnalisation, dans lequel l'application fait des recommandations basées sur des algorithmes au nom des utilisateurs sur la base des informations personnelles des utilisateurs.

Pour étudier ces perceptions, les chercheurs ont recruté 184 participants d'Amazon Mechanical Turk. Ils ont assigné au hasard chaque participant à l'un des quatre groupes expérimentaux :personnalisation, personnalisation, à la fois la personnalisation et la personnalisation, et contrôle.

Dans le groupe de personnalisation, les participants ont fourni des informations sur ce qu'ils recherchent chez leurs partenaires amoureux. Dans le groupe de personnalisation, les participants ont fourni des informations sur leurs propres qualités pour obtenir leurs correspondances personnalisées suggérées par l'application. Pour le groupe combiné, toutes les questions incluses dans les conditions de personnalisation et de personnalisation ont été utilisées. En condition de contrôle, aucune des questions ci-dessus n'a été posée à l'exception des questions de base, comme le sexe et l'orientation sexuelle.

Quel que soit le groupe auquel ils ont été affectés, tous les participants ont été exposés à des captures d'écran identiques d'une application de rencontre mobile fictive qui proposait les mêmes huit suggestions de rendez-vous. La seule différence était de savoir si les dates suggérées étaient toutes des hommes ou toutes des femmes, en fonction des préférences sexuelles des participants individuels.

Les chercheurs ont découvert que même si les participants avaient tendance à identifier une proportion plus élevée de partenaires dignes d'un rendez-vous dans les groupes de personnalisation et de personnalisation par rapport au groupe de contrôle, c'est la combinaison des deux stratégies qui a permis d'obtenir le plus grand nombre de rendez-vous dignes d'intérêt. Cela était particulièrement vrai pour les participants qui avaient plus d'expérience avec les services de rencontres en ligne. Ceux qui n'avaient pas une telle expérience trouvaient plus de dates dignes de sortir s'ils s'étaient engagés à personnaliser leurs préférences.

« Les utilisateurs peuvent ressentir un plus grand sentiment de contrôle lorsqu'ils fournissent des informations sur les préférences de leur partenaire, " a déclaré l'auteur principal Eugene Cho, professeur assistant en communication, Le Collège du New Jersey. "Mais ils peuvent également ressentir un sentiment de confiance dans les recommandations de date générées par l'application. Offrir aux utilisateurs diverses options de filtrage et les encourager à fournir plus d'informations personnelles au système peut améliorer la qualité perçue des résultats de la recherche."

L'équipe a également constaté que les utilisateurs non expérimentés (ceux qui manquent de compétences générales et de motivation pour utiliser les nouvelles technologies) évaluaient les personnalités attendues des dates suggérées comme plus attrayantes en l'absence de personnalisation d'aucune sorte, tandis que la distinction entre les différentes stratégies d'adaptation de l'information n'a fait aucune différence dans les évaluations des utilisateurs avancés des dates suggérées.

« Une explication des évaluations négatives de leurs matchs « sur mesure » ​​par l'application de rencontres observées parmi les utilisateurs non expérimentés peut être leur réticence à partager ces informations personnelles en ligne, " dit Cho. " Si c'est le cas, trouver des moyens de mieux signaler la sécurité en termes de gestion des informations personnelles pourrait atténuer les problèmes de confidentialité chez les utilisateurs non expérimentés. »

Globalement, l'étude montre comment différents comportements d'adaptation des informations pourraient conduire à différentes perceptions des utilisateurs des dates suggérées dans une application de rencontres.

"Il semble que plus vous fournissez d'informations au système, plus vous percevrez de personnes dignes de fréquenter, " a déclaré Sundar. " Pour augmenter la confiance des utilisateurs dans la recherche de plus de correspondances potentielles, les planificateurs d'applications pourraient envisager de demander aux utilisateurs le maximum d'informations possibles sur eux-mêmes et leurs partenaires préférés."

Les résultats, publié le 1er octobre dans la revue Les ordinateurs dans le comportement humain , pourrait éclairer la planification et la conception d'applications de rencontres en ligne plus conviviales, selon les chercheurs.