大数据是好管闲事的朋友

亚马逊等电商平台拥有推荐功能，会实时提示“购买过这种商品的人也在关注此类商品”， 可以说爱媛婚介中心的大数据系统具有与之相似的功能，而人与人实现交往的前提条件是双方意气相投。因此，即使不符合搜索条件，但系统还是会找出用户“可能喜欢”以及“可能被其喜欢的异性”，这一点就构成了独有的优势。申请见面的失败次数越多，系统就会将用户的偏好数据存储起来，为其“推荐”更多的异性。

岩丸先生说：“民间婚介所的主要使命是寻找符合用户期望条件的优选对象。由此可以打响名声，创造业绩。我们运用大数据的意义在于如何撮合与条件不符的人结缘。这是我们和民间机构的最大区别。‘你觉得那些人怎么样？虽然和你设定的条件有些出入，但说不定也是你喜欢的类型？’——大数据扮演了这样一种好管闲事的朋友角色。”

为什么要特意给不符合条件的人牵线搭桥呢？其实这种思维也是基于通过大数据分析后发现的事实推导出来的。

在引入大数据技术以前，爱媛婚介中心的婚介业务也取得了一定的成果。但是，也有人诟病不应拿税金搞婚介，要求婚介中心努力做出更多成果。实际上，据说注册者中也有许多患上“相亲疲劳症”打算放弃的人，比如有一名男子在三年时间里屡次向女方申请见面，却从未得到过同意。

“自定义搜索”存在明显弱点

在运用大数据技术以前，申请见面后获得对方同意的概率很低，男性为6%，女性为13%。但见了面以后，几乎半数男女都发展到了交往关系。中心有一个优势，那就是只要见了面，本领高强的“红娘”志愿者就能撮合两人发展下去。

岩丸先生表示：“换句话说，关键在于如何能走到见面这一步。总是失败的人为什么见不了面呢？如果能通过数据分析找到答案或者启示，应该就能提高结缘成功率。同时，想必也能让那些已经疲于相亲活动的人们重新燃起再次挑战的意愿。”

经验丰富的志愿者会为已经见面的男女提供后续帮助，爱媛婚介中心提供

中心委托“演算法”研究专家、国立信息学研究所的宇野毅明教授对排除用户个人信息之后的行为数据进行分析后发现，无法走到见面这一步的男女存在一种致命性的“特征”。那就是无论失败多少次都不修改关于相亲对象的搜索条件。

任何人都有自己对异性的偏好，对结婚对象的条件有所坚持也没什么不对。但自定义条件搜索存在明显的弱点。

给予提醒和退路的大数据

如果将条件限定为20～29岁，那就不能反映“看起来像20多岁的30多岁的人也可以”这样的希望，针对烟酒嗜好这一点，基本上是“可以”“不可以”和“无所谓”这三个选项，无法细化到“只要不在家吸烟就可以”等个性化的需求。本来，即便是已婚者，如果设定条件的话，肯定也有一两条不符合现在伴侣的情况。“条件”似乎阻挡在了“对对方抱有好感”这个最重要的因素前面。

岩丸先生表示：“只要稍微调整一下，就能产生更多可能性，但为什么做不到呢？此外，我们还了解到一种情况，尽管年龄超过35岁后婚恋对象人数本身就会变少，但这些人反倒要向对方提出越来越苛刻的条件，比如‘有没有房子’还有‘公婆（老丈人丈母娘）的情况’之类，由此陷入了恶性循环。”

“于是，在试验性运用阶段，我们选了一位之前因为执着于要找20多岁女性而一直没能成功见面的40岁男性作为试用者，结果大数据‘推荐’的是一位比他年纪稍大的女性。可这位先生一下子就看上了，表示‘非常想见一面’。此外还有许多类似的成功案例，这使得我们对这套系统的利用价值有了自信。对于执着于同样条件的人，大数据发挥了给予‘提醒’的效果。”

按男女平均数值看，申请见面成功率提升到了29%。而且，仅就大数据推荐的异性见面成功率而言，则“已经达到了近40%”。

大数据系统还产生了其他的效果。过去，女性提出希望见面的申请件数仅为男性的两成左右，而运用大数据后，这个数字有所上升。据说女性用户的一个突出评价是“可以毫无顾忌地申请见面”。对于女性不愿因为失败而受挫的心理，大数据系统为她们提供了自我安慰的退路——“因为不是自己选的”。