Ekskluzywny – POM to aplikacja randkowa nowej generacji, która łączy ludzi poprzez muzykę

Usiadłem z 21-letnim założycielem POM aplikacji randkowej, aby porozmawiać o melodii, technologii, Lewisem Capaldi i dlaczego rok 2020 mógł być najlepszym rokiem na rozpoczęcie działalności.

Ponieważ nasz świat nagle stał się znacznie mniejszy podczas wydarzeń w 2020 roku, wielu z nas wybrało schronienie w przestrzeni cyfrowej, a niewiele branż skorzystało bardziej na pandemii niż randki online. Match Group, gigantyczna firma, która posiada około 60% rynku aplikacji randkowych, ma zgłaszane 15% wzrost liczby nowych subskrybentów w drugim kwartale 2020 r., odkąd „kwarantanna” stała się tegorocznym flagowym czasownikiem/rzeczownikiem hybrydowym.

Jednak pomimo rosnących szeregów i możliwości innowacji, sytuacja „jednego świata razem w domu” wydaje się na to pozwolić, sfera internetowych randek wydaje się być w stagnacji. Podczas gdy liderzy branży, tacy jak Tinder i Hinge, wprowadzili różne opcje cyber-przyjaznych randek, takie jak funkcje czatu wideo, generalnie osoby umawiające się na pandemię w aplikacjach napotykają tę samą niezrozumiałą paradę twarzy w aplikacjach opartych na swipe, które łaskoczą naszą powierzchowność, zamykają naszą empatię, i zanurza nas głową naprzód w zupę ludzką o podłożu geograficznym.

To pole dojrzało, by coś nowego przebić się przez pędzel i zmienić sposób, w jaki myślimy o wykuwaniu połączeń online.

Wpisz 21-letniego absolwenta Vihana Patel i jego aplikację Moc muzyki (POM).

„Wydaje mi się, że znudziły mi się aplikacje randkowe” – mówi Vihan, gdy siadamy nad Zoomem, aby omówić premierę beta swojej aplikacji w lutym. „Znudziły mi się ogólne aplikacje, w których randkowanie jest grywalizacją. To gorąca gra, czy nie… Randki nie powinny tak wyglądać.

POM (wymawiane fonetycznie, a nie akronimicznie, jak nieśmiało potwierdzam) to pomysł, który brzmi prosto i bez wątpienia będzie prosty w realizacji, ale kryje się za nim pewne zwodniczo złożone myślenie psychomechaniczne.

Podstawową ideą POM jest to, że pasuje do użytkowników na podstawie ich gustów muzycznych. Rejestrujesz się za pośrednictwem platformy do strumieniowego przesyłania muzyki (pierwsze uruchomienie jest zgodne ze Spotify i Apple Music), gdzie Twoje gusta są gromadzone i analizowane przez algorytmy. Następnie otrzymujesz listę dopasowań, które zdaniem POM pasują do Twojego „emocjonalnego profilu”.

Chociaż nadal będziesz w stanie wybrać bardziej „tradycyjny” profil, który będzie widoczny dla Twoich dopasowań, to wskaźniki Twojej pełnej biblioteki muzycznej naprawdę determinują, kto pokaże Ci POM.

„To nie jest ręczne wprowadzanie, ponieważ odkryliśmy, że w przypadku ręcznego wprowadzania, gdybym zapytał, kto jest twoim ulubionym artystą, może powiedziałbyś coś, co uważasz za bardziej „fajne” lub akceptowalne” – wyjaśnia Vihan. „Gdyby ktoś zapytał mnie, kto jest moim ulubionym artystą, prawdopodobnie powiedziałbym coś w stylu Travisa Scotta, ale jeśli jestem pod prysznicem, słucham Lewisa Capaldiego… Myślę, że najbardziej kojarzy Ci się wstydzisz się powiedzieć o tym komuś innemu.

– Nasz algorytm bierze wszystko – ciągnie. „Możesz wybrać, co chcesz wyświetlić, pozwalamy ci to mieć, ale twoje dopasowania nie będą opierać się tylko na tym, co ty powiedzieć Twoja muzyka jest, ale będzie pasować do Ciebie emocjonalnie as Ty.' Aby było jasne, użytkownicy nie mogą wyświetlać w swoich profilach utworów, które nie są reprezentowane w ich istniejącej bibliotece. Nie ma ukrywania się na POM.

Wyraźnie wyglądam dość nieswojo na myśl o tej rażącej szczerości. Mam nadzieję, że po zarejestrowaniu się do premiery wersji beta będę wcześnie adoptować POM i obawiam się, że moja nerwowa reakcja na opis tego bezwarunkowego podejścia do algorytmicznej głębi przez Vihana zostanie odebrany negatywnie.

– No cholera, mam popierdolone – mówię przecząco.

Jako ktoś, kto zawsze chciał być jak Tash Sultana lub Kate Bush w którejkolwiek ze swoich piosenek, ale w rzeczywistości jest bardziej podobny do Miley Cyrus w którejkolwiek ze swoich piosenek, zawsze czułem się po niefajnej stronie bezwstydnej linii stratyfikacji społecznej gust muzyczny ma tendencję do wywoływania.

W rzeczywistości instynktownie niespokojna reakcja ludzi takich jak ja, którzy są przyzwyczajeni do powierzchownych norm randkowania online, nie jest czymś złym, ale tak naprawdę raison d'être POM.

„Mówisz, że”, mówi Vihan, „każda osoba, której to wyjaśniłem, mówiła: „och, słuchałem wielu x podczas gdy nikt tam nie ma, a ja będę się łączył z bandą 60-latków” czy coś, ale wszystko myśli to samo. Będą ludzie, którzy lubią ciebie i twój rodzaj muzyki.

Tradycyjne aplikacje randkowe stały się muzeami intensywnej kuracji, tak że jest to gra o sumie zerowej dla każdego, kto chce być autentyczny, i to właśnie dążenie do autentyczności sprawia, że ​​POM jest wyjątkowy w swojej dziedzinie. „Chcieliśmy to urzeczywistnić”, mówi Vihan. „Umożliwić nawiązanie tego emocjonalnego związku, ale także sprawić, by było to proste, łatwe i przyjemne, bez robienia z tego gry”.

W tym momencie rozmowy nadal jestem trochę sceptyczny, jeśli chodzi o zdolność czyjejś biblioteki Spotify do działania jako notatka dla niej jako całego tekstu. Ale znowu, tutaj gra jest więcej niż mi się wydaje.

„Aby wyjaśnić, nie chodzi tylko o „Lubię Jay Z, ty lubisz Jay Z, będziemy idealnie do siebie pasować” – wyjaśnia Vihan. „Chodzi o twoją emocjonalną reakcję na tę muzykę. A nasz algorytm wychwytuje to na podstawie wartościowości piosenki, tańczenia, BPM, tego wszystkiego i jeszcze więcej.

- Jak zamierzasz to zrobić? Pytam.

„Wiele prób i błędów. W jaki sposób dowiadujemy się o tym, w tym momencie wkracza nasze uczenie maszynowe. Pierwszych 15,000 XNUMX naszych użytkowników ręcznie wprowadzi dane przypisujące emocje do kluczowych punktów z ich historii, aby rozpocząć tworzenie naszych profili emocjonalnych i testowanie naszego istniejącego modelu predykcyjnego. Im więcej wprowadzisz, tym samym dane staną się mądrzejsze i będą w stanie zidentyfikować pewne wzorce na podstawie już istniejących badań. Ponieważ nie jest to całkowicie nowa koncepcja, którą tam rzucamy, opiera się to na istniejącej nauce, ale potrzebujemy danych ludzkich, aby zacząć przewidywać to dla naszych użytkowników”.