Luna正在尝试开发一个信誉市场，好的约会礼仪——比如在允许情况下才给别人发信息，有问必回等，这些会得到一种叫做Stars的应用内货币奖励 。
这些货币可以用来给热门用户发消息，或者换为现金，捐给慈善机构等 。
创始人希望，这种对体验的专注能让他们的业务目标和用户的个人目标达成一致 。
不过还有其他问题，其中一个令探探的老板王宇感到担忧：他的客户里面还有5%从未匹配成功过，不管屏幕滑了多少次都不行 。
他说在探探上面，男人在看到过女性介绍之后，往往喜欢其中的60%，但反过来女性喜欢的比例只有6%——就算是最没有吸引力的女性受到的关注度也跟受关注度最高的男性一样 。
这一点跟Bruch和Newman的工作结果相符，一般而言，男人和女人均聚焦在吸引力得分比自己高25%的人身上 。
不过最后的结果却男女有别，女性哪怕没那么有吸引力后也能成功 。而对于吸引力最弱的男性来说，一切都是徒劳 。
王宇说：“我想帮助那最后的5%会很困难”，但他打算试一试 。
探探正在使用照片、介绍文字、个人详细资料以及每一次选择、喜好和聊天信息等用户数据来训练算法，后者将充当一个更加活跃的红娘角色，不仅连接彼此喜欢的双方，也会连接那些它认为会有可能性的人 。
约翰·纳什的传记电影《美丽心灵》里有这么一幕，讲的是纳什给一群数学家同事出点子，告诉他们怎么成功带一位女孩离开酒吧：去找他们盯上的那群女孩当中，不那么漂亮的其中一位，而不是全都盯住最漂亮的的不放 。
因为如果他们都追最好看那位的话，则他们的注意力会相互抵消，而她的朋友，因为对自己后来成为第二选择感到不满，也会拒绝他们 。
这一幕启发了王宇，他的目标是利用整个市场的数据来为每个人推荐好的伴侣 。如果奏效的话，探探将获得回报 。
尽管互联网效应确实会让用户更多的约会产品有一些优势（这也让目前的约会app担心Facebook的意图），但这种优势不是压倒性的，因为很多人都不止使用一款app 。
如果他们通过不同的app观察同一组人，并且发现某一款app总是能提供他们更喜欢的配对的话，他们也许就会注销其他效果没那么好的app，而且还会告诉朋友，因此更好的产品有望得到奖励 。
将浪漫简化为数字处理，看起来也许有点粗鄙，这种做法也无疑有自己的限制 。
但确实，很多从人类角度看似复杂的现象在公正的数据看来往往却很简单 。
其中的诀窍是找到最适合的数据类型，这也许是约会app们最有趣的竞争领域：是一见钟情时通过智能手表测量出来的心跳吗？还是第一次约会共度的时光长短？或者看的Netflix系列剧？抑或是回家时错过的站数？
不管最后的指标数据是什么，爱的体验仍将是不可言喻，而且求爱之旅必将充满艰辛 。
但是让这条道路走起来变得容易一点似乎能够令很多人活得更好更快乐，这可不是粗鄙的事 。
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