Eksklusif – POM adalah aplikasi kencan gen berikutnya yang mencocokkan orang melalui musik

Saya duduk dengan pendiri aplikasi kencan POM berusia 21 tahun untuk membicarakan lagu, teknologi, Lewis Capaldi, dan mengapa 2020 mungkin menjadi tahun terbaik untuk memulai bisnis.

Ketika dunia kita tiba-tiba menjadi jauh lebih kecil selama peristiwa tahun 2020, banyak dari kita memilih untuk mencari perlindungan di ruang digital, dan hanya ada beberapa industri yang lebih diuntungkan dari pandemi daripada kencan online. Match Group, perusahaan raksasa yang memiliki sekitar 60% pasar aplikasi kencan, telah melaporkan peningkatan 15% dalam pelanggan baru pada kuartal kedua tahun 2020 sejak 'karantina' menjadi kata kerja/kata benda hybrid unggulan tahun ini.

Namun, meskipun peringkatnya membengkak, dan meskipun ada peluang untuk inovasi, situasi 'satu dunia bersama di rumah' tampaknya memungkinkan, lingkup kencan online tampaknya telah mengalami stagnasi. Sementara para pemimpin industri seperti Tinder dan Hinge telah memasukkan berbagai opsi untuk kencan ramah dunia maya, seperti fitur obrolan video, umumnya pengguna aplikasi pandemi dihadapkan dengan parade wajah yang sama yang tidak dapat dipahami pada aplikasi berbasis gesekan yang menggelitik kedangkalan kita, mematikan empati kita, dan menjerumuskan kita terlebih dahulu ke dalam sup manusia berbasis geografis.

Bidang ini matang di sini untuk sesuatu yang baru untuk memotong kuas dan membingkai ulang cara kita berpikir tentang menjalin koneksi secara online.

Masukkan lulusan 21 tahun Vihan Patel, dan aplikasinya Kekuatan Musik (POM).

'Saya rasa saya bosan dengan aplikasi kencan,' kata Vihan saat kami duduk di Zoom untuk membahas peluncuran beta aplikasinya pada bulan Februari. 'Saya bosan dengan aplikasi umum di mana kencan digamifikasi. Ini permainan yang panas atau tidak… Kencan seharusnya tidak seperti itu.'

POM (diucapkan secara fonetis bukan akronim seperti yang saya tegaskan dengan malu-malu) adalah ide yang terdengar sederhana, dan tidak diragukan lagi akan sederhana dalam pelaksanaannya, tetapi memiliki beberapa pemikiran psiko-mekanik yang rumit di belakangnya.

Ide dasar di balik POM adalah mencocokkan pengguna berdasarkan selera musik mereka. Anda mendaftar melalui platform streaming musik (peluncuran awal kompatibel dengan Spotify dan Apple Music) di mana selera Anda dikumpulkan dan dianalisis oleh algoritme. Anda kemudian diberikan daftar kecocokan yang menurut POM sesuai dengan 'profil emosional' Anda.

Sementara Anda masih dapat membuat profil yang lebih 'tradisional', menghadap ke depan untuk pertandingan Anda untuk dilihat, metrik dari perpustakaan musik lengkap Anda yang benar-benar menentukan siapa yang akan ditunjukkan oleh POM kepada Anda.

'Ini bukan entri manual, karena kami menemukan bahwa dengan entri manual, jika saya bertanya siapa artis favorit Anda maka mungkin Anda akan mengatakan sesuatu yang menurut Anda lebih 'keren' atau dapat diterima,' jelas Vihan. 'Jika seseorang bertanya kepada saya siapa artis favorit saya, saya mungkin akan mengatakan sesuatu seperti Travis Scott, tetapi jika saya sedang mandi, saya mendengarkan Lewis Capaldi… 'malu untuk memberitahu orang lain tentang.'

'Algoritme kami mengambil semuanya,' lanjutnya. 'Anda dapat memilih apa yang Anda tampilkan, kami membiarkan Anda memilikinya, tetapi kecocokan Anda tidak hanya akan didasarkan pada apa yang Anda mengatakan musik Anda adalah tetapi akan cocok secara emosional untuk Anda as Anda.' Untuk lebih jelasnya, pengguna tidak dapat menampilkan lagu di profil mereka yang tidak terwakili di suatu tempat di perpustakaan mereka yang masih ada. Tidak ada persembunyian di POM.

Saya jelas terlihat sangat tidak nyaman memikirkan kejujuran yang mencolok ini. Mudah-mudahan saya akan menjadi pengadopsi awal POM, setelah mendaftar ke peluncuran beta, dan saya khawatir reaksi gugup saya terhadap deskripsi Vihan tentang pendekatan tanpa batasan terhadap kedalaman algoritmik ini akan menjadi negatif.

'Yah sial, aku kacau,' kataku, negatif.

Sebagai seseorang yang selalu ingin menjadi seperti Tash Sultana atau Kate Bush di salah satu lagu mereka tetapi sebenarnya lebih mirip Miley Cyrus di salah satu lagunya, saya selalu merasa di sisi yang tidak keren dari garis stratifikasi sosial yang tidak tahu malu. selera musik cenderung menimbulkan.

Sebenarnya, reaksi cemas secara naluriah dari orang-orang seperti saya yang terbiasa dengan norma-norma dangkal kencan online bukanlah hal yang buruk, tetapi sebenarnya raison d'être POM.

'Anda mengatakan itu,' kata Vihan, 'setiap orang yang saya jelaskan ini seperti, x sementara tidak ada orang di sana dan saya akan mencocokkan dengan sekelompok pria berusia 60 tahun” atau sesuatu tetapi semuanya berpikir hal yang sama. Akan ada orang-orang yang menyukai Anda dan jenis musik Anda.'

Aplikasi kencan tradisional telah menjadi museum kurasi yang intens sehingga ini adalah permainan tanpa hasil bagi siapa saja yang ingin menjadi otentik, dan dorongan menuju keaslian inilah yang membuat POM unik di bidangnya. 'Kami ingin membuatnya nyata,' kata Vihan. 'Buatlah mungkin untuk memiliki hubungan emosional itu, tetapi juga buatlah menjadi sederhana, mudah, dan menyenangkan tanpa menjadikannya sebuah permainan.'

Pada titik percakapan ini, saya masih sedikit skeptis tentang kemampuan perpustakaan Spotify seseorang untuk bertindak sebagai uraian bagi mereka secara keseluruhan. Tapi, sekali lagi, ada lebih banyak yang berperan di sini daripada yang saya kira.

'Untuk memperjelas, ini bukan hanya "Saya suka Jay Z, Anda suka Jay Z, kami akan menjadi pasangan yang sempurna,"' Vihan menjelaskan. “Ini semua tentang respons emosional Anda terhadap musik itu. Dan algoritme kami mengambilnya berdasarkan valensi sebuah lagu, kemampuan menari, BPM, semua itu dan banyak lagi diperhitungkan.'

'Bagaimana Anda berencana melakukan itu?' Aku bertanya.

'Banyak trial and error. Bagaimana kami mengetahuinya adalah di mana pembelajaran mesin kami masuk. 15,000 pengguna pertama kami akan secara manual memasukkan data yang menghubungkan emosi dengan poin-poin penting dari sejarah mereka untuk mulai membangun profil emosional kami dan menguji model prediktif kami yang ada. Saat Anda memasukkan lebih banyak data itu sendiri akan menjadi lebih pintar dan akan dapat mengidentifikasi pola-pola tertentu berdasarkan penelitian yang sudah ada. Karena ini bukan konsep yang benar-benar baru yang kami lemparkan di luar sana, ini didasarkan pada sains yang ada, tetapi kami membutuhkan data manusia untuk mulai memprediksinya bagi pengguna kami.'