विशेष - पोम अगली पीढ़ी का डेटिंग ऐप है जो संगीत के माध्यम से लोगों से मेल खाता है

मैं डेटिंग ऐप पीओएम के 21 वर्षीय संस्थापक के साथ ट्यून्स, टेक, लुईस कैपल्डी पर बात करने के लिए बैठ गया, और क्यों 2020 एक व्यवसाय शुरू करने के लिए अब तक का सबसे अच्छा वर्ष हो सकता है।

जैसा कि 2020 की घटनाओं के दौरान हमारी दुनिया अचानक बहुत छोटी हो गई है, हममें से कई लोगों ने डिजिटल स्पेस में शरण लेने का विकल्प चुना है, और कुछ ऐसे उद्योग हैं जिन्हें ऑनलाइन डेटिंग की तुलना में महामारी से अधिक लाभ हुआ है। डेटिंग ऐप बाजार में लगभग 60% हिस्सेदारी रखने वाली दिग्गज कंपनी मैच ग्रुप के पास है की रिपोर्ट 15 की दूसरी तिमाही में नए ग्राहकों में 2020% की वृद्धि हुई है क्योंकि 'संगरोध' इस साल की प्रमुख संकर क्रिया / संज्ञा बन गया है।

फिर भी, इसकी सूजन रैंक के बावजूद, और नवाचार के अवसरों के बावजूद 'घर पर एक साथ एक दुनिया' की स्थिति इसे बर्दाश्त करने लगती है, ऐसा लगता है कि ऑनलाइन डेटिंग क्षेत्र स्थिर हो गया है। जबकि टिंडर और हिंज जैसे उद्योग के नेताओं ने साइबर फ्रेंडली तारीखों के लिए विभिन्न विकल्पों को शामिल किया है, जैसे वीडियो चैट फीचर, आम तौर पर महामारी ऐप डेटर्स को स्वाइप-आधारित ऐप पर चेहरों की एक ही समझ से बाहर परेड का सामना करना पड़ा है जो हमारी सतहीपन को गुदगुदी करते हैं, हमारी सहानुभूति को बंद करते हैं, और हमें सबसे पहले भौगोलिक रूप से आधारित मानव सूप में डुबो देता है।

ब्रश के माध्यम से कुछ नया काटने और ऑनलाइन कनेक्शन बनाने के बारे में हमारे सोचने के तरीके को फिर से तैयार करने के लिए यह क्षेत्र परिपक्व है।

21 वर्षीय स्नातक विहान पटेल और उनका ऐप दर्ज करें संगीत की शक्ति (पीओएम)।

विहान कहते हैं, 'मुझे लगता है कि मैं डेटिंग ऐप्स से ऊब गया हूं, क्योंकि हम फरवरी में अपने ऐप के बीटा लॉन्च पर चर्चा करने के लिए ज़ूम पर बैठते हैं। 'मैं ऐसे जेनेरिक ऐप्स से ऊब गया हूं जहां डेटिंग को गेमीफाइड किया जाता है। यह एक गर्म या नहीं का खेल है ... डेटिंग वह नहीं होनी चाहिए।'

पीओएम (उच्चारण रूप से संक्षिप्त रूप से नहीं, जैसा कि मैं भेड़-बकरियों की पुष्टि करता हूं) एक ऐसा विचार है जो सरल लगता है, और निस्संदेह इसके निष्पादन में सरल होगा, लेकिन इसके पीछे कुछ भ्रामक जटिल मनो-यांत्रिक सोच है।

पीओएम के पीछे मूल विचार यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को उनके संगीत स्वाद के आधार पर मेल खाता है। आप एक संगीत स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म के माध्यम से साइन अप करते हैं (शुरुआती लॉन्च Spotify और Apple Music के साथ संगत है) जहां आपके स्वाद का मिलान और एल्गोरिदम द्वारा विश्लेषण किया जाता है। फिर आपको उन मैचों की एक सूची दी जाती है जो POM को आपकी 'भावनात्मक प्रोफ़ाइल' के अनुकूल मानते हैं।

जबकि आप अभी भी अपने मैचों को देखने के लिए एक अधिक 'पारंपरिक', फ्रंट-फेसिंग प्रोफ़ाइल को क्यूरेट करने में सक्षम होंगे, यह आपकी पूर्ण संगीत लाइब्रेरी की मीट्रिक है जो वास्तव में निर्धारित करती है कि पीओएम आपको कौन दिखाएगा।

विहान बताते हैं, "यह मैन्युअल प्रविष्टि नहीं है, क्योंकि हमने पाया है कि मैन्युअल प्रविष्टि के साथ, अगर मैंने आपसे पूछा कि आपका पसंदीदा कलाकार कौन है तो शायद आप कुछ ऐसा कहेंगे जो आपको लगता है कि अधिक 'अच्छा' या स्वीकार्य है।" 'अगर कोई मुझसे पूछे कि मेरा पसंदीदा कलाकार कौन है तो मैं शायद ट्रैविस स्कॉट की तरह कुछ कहूंगा, लेकिन अगर मैं शॉवर में हूं तो मैं लुईस कैपल्डी को सुन रहा हूं ... मुझे लगता है कि आप जिसे सबसे ज्यादा जोड़ते हैं वह आम तौर पर आप होते हैं 'किसी और के बारे में बताने में शर्म आती है।'

'हमारा एल्गोरिदम सब कुछ लेता है,' वह आगे बढ़ता है। 'आप जो प्रदर्शित करते हैं उसे आप चुन सकते हैं, हम आपको वह देते हैं, लेकिन आपके मैच केवल आप पर आधारित नहीं होने वाले हैं' कहना आपका संगीत है, लेकिन आपके लिए भावनात्मक रूप से फिट होगा as आप।' स्पष्ट होने के लिए, उपयोगकर्ता अपनी प्रोफ़ाइल पर ऐसे गाने प्रदर्शित नहीं कर सकते जो उनकी मौजूदा लाइब्रेरी में कहीं प्रदर्शित नहीं होते हैं। पीओएम पर कोई छुपा नहीं है।

मैं स्पष्ट रूप से इस घोर ईमानदारी के बारे में सोचकर काफी असहज दिखता हूं। मुझे उम्मीद है कि बीटा लॉन्च के लिए साइन अप करने के बाद, मैं पीओएम के शुरुआती अपनाने वाला हूं, और मुझे चिंता है कि विहान के एल्गोरिथम गहराई के इस नो-होल्ड-वर्जित दृष्टिकोण के विवरण के बारे में मेरी घबराहट प्रतिक्रिया नकारात्मक रूप से सामने आएगी।

'ठीक है श * टी, मैं एफ * सीकेड हूं,' मैं नकारात्मक रूप से कहता हूं।

एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जो हमेशा अपने किसी भी गाने में ताश सुल्ताना या केट बुश की तरह बनना चाहता है, लेकिन वास्तव में उसके किसी भी गाने में माइली साइरस की तरह है, मैंने हमेशा सामाजिक स्तरीकरण की बेदाग रेखा के अनकूल पक्ष पर महसूस किया है। संगीत का स्वाद बढ़ जाता है।

वास्तव में, मेरे जैसे लोगों की सहज रूप से चिंतित प्रतिक्रिया जो ऑनलाइन डेटिंग के सतही मानदंडों के अभ्यस्त हैं, कोई बुरी बात नहीं है, लेकिन वास्तव में पोम का राज है।

विहान कहते हैं, 'आप ऐसा कहते हैं,' हर एक व्यक्ति को मैंने इसे समझाया है, "ओह, मैंने बहुत कुछ सुना है x जबकि वहां कोई नहीं है और मैं 60 वर्षीय पुरुषों के झुंड के साथ मिलूंगा" या कुछ और लेकिन सब कुछ एक ही बात सोचता है। ऐसे लोग होंगे जो आपको और आपके तरह के संगीत को पसंद करेंगे।'

पारंपरिक डेटिंग ऐप्स गहन क्यूरेशन के संग्रहालय बन गए हैं जैसे कि यह प्रामाणिक होने की इच्छा रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए शून्य-सम-गेम है, और यह वास्तविकता की ओर जोर है जो पीओएम को अपने क्षेत्र में अद्वितीय बनाता है। विहान कहते हैं, 'हम इसे वास्तविक बनाना चाहते थे। 'उस भावनात्मक संबंध को संभव बनाएं, लेकिन इसे बिना खेल बनाए सरल, आसान और मज़ेदार बनाएं।'

बातचीत के इस बिंदु पर, मैं अभी भी किसी की Spotify लाइब्रेरी की क्षमता के बारे में थोड़ा संशय में हूं कि वह पूरे टेक्स्ट के रूप में उनके लिए एक ब्लर्ब के रूप में कार्य कर सके। लेकिन, फिर से, मेरे विचार से यहाँ खेलने के लिए और भी बहुत कुछ है।

विहान बताते हैं, "स्पष्ट करने के लिए, यह सिर्फ "मुझे जे जेड पसंद नहीं है, आपको जे जेड पसंद है, हम एक आदर्श मैच होने जा रहे हैं।" 'यह सब उस संगीत के प्रति आपकी भावनात्मक प्रतिक्रिया के बारे में है। और हमारा एल्गोरिथम एक गाने की वैलेंस, डांसबिलिटी, बीपीएम, इन सब और बहुत कुछ के आधार पर इसे चुनता है।'

'आप ऐसा करने की योजना कैसे बनाते हैं?' मैं पूछता हूं।

'बहुत सारे परीक्षण और त्रुटि। हम यह कैसे पता लगाते हैं कि हमारी मशीन लर्निंग कहां आती है। हमारे पहले 15,000 उपयोगकर्ता अपने भावनात्मक प्रोफाइल का निर्माण शुरू करने और हमारे मौजूदा पूर्वानुमान मॉडल का परीक्षण करने के लिए अपने इतिहास के प्रमुख बिंदुओं पर भावनाओं को जिम्मेदार ठहराते हुए डेटा को मैन्युअल रूप से इनपुट करेंगे। जैसे ही आप और अधिक दर्ज करते हैं, डेटा स्वयं ही स्मार्ट हो जाएगा और पहले से मौजूद शोध के आधार पर कुछ पैटर्न की पहचान करने में सक्षम होगा। क्योंकि यह पूरी तरह से नई अवधारणा नहीं है जिसे हम वहां फेंक रहे हैं, यह मौजूदा विज्ञान पर आधारित है, लेकिन हमें अपने उपयोगकर्ताओं के लिए इसकी भविष्यवाणी शुरू करने के लिए मानव डेटा की आवश्यकता है।'