Je me suis assis avec le fondateur de 21 ans de l'application de rencontres POM pour parler de chansons, de technologie, Lewis Capaldi, et pourquoi 2020 aurait pu être la meilleure année pour démarrer une entreprise.
Alors que notre monde est soudainement devenu beaucoup plus petit lors des événements de 2020, beaucoup d'entre nous ont choisi de se réfugier dans les espaces numériques, et peu d'industries ont davantage profité de la pandémie que les rencontres en ligne. Match Group, la société géante qui détient environ 60% du marché des applications de rencontres, a rapporté une augmentation de 15 % du nombre de nouveaux abonnés au deuxième trimestre 2020 depuis que la « quarantaine » est devenue le verbe/nom hybride phare de cette année.
Pourtant, malgré ses rangs croissants et malgré les opportunités d'innovation qu'une situation de « un seul monde ensemble à la maison » semble lui offrir, la sphère des rencontres en ligne semble avoir stagné. Alors que les leaders de l'industrie comme Tinder et Hinge ont incorporé diverses options pour des rendez-vous conviviaux en ligne, comme des fonctionnalités de chat vidéo, les dateurs d'applications pandémiques ont généralement été confrontés au même défilé incompréhensible de visages sur des applications basées sur des balayages qui chatouillent notre superficialité, arrêtent notre empathie, et nous plonge tête la première dans une soupe humaine à base géographique.
Le champ est mûr ici pour quelque chose de nouveau à couper le souffle et à recadrer notre façon de penser à forger des connexions en ligne.
Entrez Vihan Patel, 21 ans, diplômé et son application Le pouvoir de la musique (après midi).
"Je pense que je me suis ennuyé des applications de rencontres", déclare Vihan alors que nous nous asseyons sur Zoom pour discuter du lancement bêta de son application en février. « Je me suis ennuyé des applications génériques où les rencontres sont gamifiées. C'est un jeu chaud ou pas… Les rendez-vous ne devraient pas être ça.
POM (prononcé phonétiquement et non acronyme comme je le confirme timidement) est une idée qui semble simple, et sera sans aucun doute simple dans son exécution, mais qui repose sur une réflexion psycho-mécanique trompeusement complexe.
L'idée de base derrière POM est qu'il correspond aux utilisateurs en fonction de leurs goûts musicaux. Vous vous inscrivez via une plateforme de streaming musical (le lancement initial est compatible avec Spotify et Apple Music) où vos goûts sont rassemblés et analysés par des algorithmes. Vous recevez ensuite une liste de correspondances qui, selon POM, correspondent à votre « profil émotionnel ».
Bien que vous puissiez toujours créer un profil plus « traditionnel » pour vos matchs, ce sont les métriques de votre bibliothèque musicale complète qui déterminent vraiment qui POM vous montrera.
"Ce n'est pas une saisie manuelle, car nous avons constaté qu'avec la saisie manuelle, si je vous demandais qui était votre artiste préféré, vous diriez peut-être quelque chose que vous pensez être plus" cool "ou acceptable", explique Vihan. « Si quelqu'un me demandait qui est mon artiste préféré, je dirais probablement quelque chose comme Travis Scott, mais si je suis sous la douche, j'écoute Lewis Capaldi… Je pense que celui avec lequel vous vous associez le plus est généralement celui que vous 'est gêné d'en parler à quelqu'un d'autre.'
« Notre algorithme prend en compte tout », poursuit-il. "Vous pouvez choisir ce que vous affichez, nous vous laissons l'avoir, mais vos matchs ne seront pas seulement basés sur ce que vous dire votre musique est mais sera un ajustement émotionnel pour vous as toi.' Pour être clair, les utilisateurs ne peuvent pas afficher sur leur profil des chansons qui ne sont pas représentées quelque part dans leur bibliothèque existante. Il n'y a pas de cachette sur POM.
J'ai clairement l'air assez mal à l'aise à l'idée de cette honnêteté flagrante. J'espère être l'un des premiers à adopter POM, après avoir signé pour le lancement de la version bêta, et je crains que ma réaction nerveuse à la description de Vihan de cette approche sans restriction de la profondeur algorithmique ne soit négative.
« Eh bien merde, je suis foutu », dis-je négativement.
En tant que personne qui a toujours voulu être comme Tash Sultana ou Kate Bush dans n'importe laquelle de leurs chansons, mais qui ressemble beaucoup plus à Miley Cyrus dans n'importe laquelle de ses chansons, je me suis toujours sentie du côté pas cool de la ligne de stratification sociale sans vergogne. goût de la musique a tendance à engendrer.
En fait, la réaction instinctivement anxieuse des gens comme moi qui sont habitués aux normes superficielles des rencontres en ligne n'est pas une mauvaise chose, mais en fait la raison d'être de POM.
« Vous dites ça », dit Vihan, « chaque personne à qui j'ai expliqué cela a été du genre « oh, j'ai écouté beaucoup de x pendant qu'il n'y a personne et je vais aller avec un groupe d'hommes de 60 ans » ou quelque chose comme ça, mais tout pense la même chose. Il y aura des gens qui t'aimeront toi et ton genre de musique.'
Les applications de rencontres traditionnelles sont devenues des musées de conservation intense, de sorte que c'est un jeu à somme nulle pour tous ceux qui souhaitent être authentiques, et c'est cette poussée vers l'authenticité qui rend POM unique dans leur domaine. « Nous voulions le rendre réel », déclare Vihan. « Permettre d'avoir ce lien émotionnel, mais aussi le rendre simple, facile et amusant sans en faire un jeu. »
À ce stade de la conversation, je suis toujours un peu sceptique quant à la capacité de la bibliothèque Spotify de quelqu'un à lui servir de texte de présentation en tant que texte entier. Mais, encore une fois, il y a plus en jeu ici que je ne le pense.
"Pour clarifier, ce n'est pas seulement" J'aime Jay Z, vous aimez Jay Z, nous allons être un match parfait ", explique Vihan. « Tout dépend de votre réponse émotionnelle à cette musique. Et notre algorithme récupère cela en fonction de la valence d'une chanson, de la danse, du BPM, tout cela et plus est pris en compte.
« Comment comptez-vous faire ça ? » Je demande.
« Beaucoup d'essais et d'erreurs. Notre apprentissage automatique entre en jeu. Nos 15,000 XNUMX premiers utilisateurs saisiront manuellement des données attribuant des émotions à des points clés de leur histoire pour commencer à créer nos profils émotionnels et à tester notre modèle prédictif existant. Au fur et à mesure que vous entrez plus, les données elles-mêmes deviendront plus intelligentes et seront en mesure d'identifier certains modèles basés sur des recherches déjà existantes. Parce que ce n'est pas un concept totalement nouveau que nous lançons, il est basé sur la science existante, mais nous avons besoin des données humaines pour commencer à le prédire pour nos utilisateurs.