Tinder automatisieren?
Ich verbringe jeden Tag viel Zeit damit, bei Tinder zu swipen. Eigentlich ist das Zeitverschwendung.
Meine Idee: Durch Swipen bei Tinder ein Machine Learning Modell trainieren, das lernt welche Frauen ich attraktiv finde. Nach der Trainingsphase erledigt ein Bot das Swipen basierend auf den Entscheidungen, die das Machine Learning Modell trifft. Falls es mal zu einem Match kommt, würde ich wieder übernehmen.
Ist diese Idee realistisch? Gibt es eine offizielle Tinder-API (bzw. eine inoffizielle, die gut dokumentiert ist)?
2 Antworten
Einigen Background kann man sich doch leicht ergooglen. 15 Sekunden Arbeit:
https://gist.github.com/rtt/10403467
Bietet zum Beispiel ein paar Infos aus der Tinder API die man für solche Bots benutzen könnte.
Ansonsten musst du, wie das bei Machine Learning so üblich ist, entweder eine große Datenbank anlegen mit Fotos von Frauen die du toll findest, wovon die Software dann lernen kann, oder eben die Datenbank anlegen mittels Tinder (Screenshot von jedem Foto machen und sagen ob du es geliked hast oder eben nicht).
Ob das nun sinnvoll ist oder nicht, sei mal dahingestellt.
Das Trainieren der App kannst du nicht automatisieren. Einzige Ausnahme ist, dass du ihr ausschließlich Bilder zur Verfügung stellst, von Frauen, die du ansprechend findest. Denn dann musst du selbst keine Bewertung mehr vornehmen.
Allerdings dürfte das Zusammensuchen relativ lange dauern und hat den Nachteil, dass die Software keine Ausschluss-Kriterien aufbauen kann - sie kennt ja nur Kriterien, die du ansprechend findest.
Wobei ich immer noch gespannt auf den Code bin, mit dem du die Bilder analysieren willst. Ich behaupte mal, dass selbst ein Team von spezialisierten KI Programmierern damit einige Probleme hätte und das trotz der vielen Bibliotheken die es mittlerweile dazu gibt.
Die Entscheidungen müssen in der Trainingsphase natürlich manuell erfolgen.
Wenn ich mit einem eigenen minimalen Client von der Tinder-API die Vorschläge hole (da müssten auch die Bilder dabei sein) und entsprechend Likes bzw. Dislikes vergebe, können diese Daten aber automatisch als Trainingsmaterial gespeichert werden. Das geht viel schneller und ist weniger fehleranfällig als tausende Screenshots zu machen.
Vielleicht kann ich sogar die normale Tinder-App verwenden und mit einer Art Proxy alle übertragenen Daten mitlesen um daraus automatisch die Trainingsdaten zu extrahieren. Das geht aber nur falls Tinder die Root-Zertifikate des Betriebssystems verwendet. Sonst kann ich SSL-Traffic nicht mitlesen weil Tinder mein Proxy-Zertifikat ablehnt.
da bin ich auch gespannt, die leute gehen immer von dem schach bzw dem anderen spiel aus , wo es quasi wirklich ein festgelegtes regelwerk in ganz engen umgebungen geht. das eine maschine lernt was ein mensch an kriterien festlegt wonach er etwas gut findet und das nur aus bildern ... unmöglich . wann ist blond ok , wann ist nicht blond ok , wann ist ein gesicht ok , wann findet man ein blick schön, wann findet man etwas sexy ... nein sowas folgt halt keinen regeln und somit ist es auch nicht trainierbar . die test hat man ja schon mit menschen gemacht und selbst da ist es nur eine chance die sich komplett verdreht und kein mensch kann vorher genau festlegen obs passt . vor allem weil tinder fotos nciht mal genormt sind :)
das eine maschine lernt was ein mensch an kriterien festlegt wonach er etwas gut findet und das nur aus bildern ... unmöglich
Ja und nein. Die Vielzahl an Kriterien lassen einen Trend erkennen, wenn (und das ist der Knackpunkt) du es schaffst, es in (viele) einzelne kleine und große Kriterien zu unterteilen.
Haarfarbe, Augentyp (groß/klein/...), Augenfarbe, Augenbraun (Form), Stirnhöhe, Gesichtsform (V, Ei, Rund, kantig, ...), Gesichtbreite, Teint, Nasenform, usw. usw.
Wenn du dann eine Datenbank mit ausreichend vielen Bildern hast (je mehr desto besser) und das Programm diese in die einzelnen Kriterien aufschlüsselt und weiß, welche Merkmale es liken soll (mindestens 80% der günstigen Merkmale müssen erfüllt sein), wäre es schon recht gut möglich.
Zumindest würde ich davon ausgehen, dass es zu 70-80% eine Entscheidung trifft, welche der User ebenfalls getroffen hätte.
Aber wie gesagt: Ich halte den Teil für die größte Herausforderung, die Bilder in Kategorien so zu unterteilen, dass das Programm diese auch erkennt und verarbeiten kann. Und das, obwohl es ja mittlerweile Bibliotheken mit guter Gesichtserkennung gibt.
Daher bezweifle ich, dass sein Unterfangen Erfolg haben wird. Das ist kein "Ein-Mann-Job" den man mal eben in seiner Freizeit nebenher programmiert.
ist eine witzige geschäftsidee. du kreierst avatare, die für dich swipen. wenn du gut bist, trainierst du sie auch, zu antworten. und ggf stellst du dann leute ein, die auch die daraus folgende verabredung wahrnehmen und für dich hingehen...
:D
Das würde ich wenn möglich mithilfe der API automatisieren. Manuell wäre viel zu aufwändig.