# data[].attributes.attachment_caption
הגיף מדבר בעד עצמו 

# data[].attributes.body
יעלי, ליאל, מיכל (לפי סדר א"ב)
פרויקט נפלא ונהדר. נהניתי מאד מאד מאד
100!

שתי נקודות מעבר למשוב שנתתי לכם על כל אחת מ 24 הכרטיסיות

1. מאד חסרה לי דעתכם האישית. הן תפיסת העולם שלכם כבני דור ה Z המבוססת על התנסויות אישיות של משתמשים באפליקציות / בוחרים לא להשתמש והן עמדתכם לגבי התופעה לא במובן הפשטני של טוב רע שחור לבן אלא בצורה יותר מורכבת
2. כפי שכתבתי לכן באחת או בכמה כרטיסיות - תגובת הנגד של המבוגרים הצעירים היום young adults היא מעבר לשימוש בחברים בשידוכים לא רשמיים במסיבות היכרויות וכל דבר שמזכיר את המצב של לפני 30 ו 40 שנה ובלבד שלא להכיר בדרך המכאנית הקרה הזו. חסר לי שלא התייחסתם לנושא הזה

אבל כאמור מים מתחת לגשר. אלו הארות יותר מהערות. לגמרי פרויקט של 100!!!!

גאה בכם כל כך

נפלא ונהדר

# data[].attributes.body
ניתוח ביג דאטה של נתונים מאפליקציית טינדר - החוקרת מסבירה כיצד ביצעה ניתוח נתונים גדולים של אפליקציית היכרויות ומציגה את האימוג'ים הנפוצים באפליקציה, המילים בעלות השימוש הרב ביותר בקרב כל מגדר ועוד.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Photo by Mika Baumeister on Unsplash

I read Modern Romance by Aziz Ansari in 2016 and beyond a shadow of a doubt, it is one of the most influential books I've ever read. At the time, I was a snot-nosed college student who was still dating someone from high school.

The numbers and figures given by the book about online dating success struck me as being callous. Millennials and their predecessors were blessed and cursed with the advent of the internet. The proliferation of partner-choice desensitizes us and gives us unrealistic expectations when it came to searching for our "soulmate."

Instead of feeling dissuaded, I felt inspired. Within a few months I broke up with my high school boyfriend and entered the online dating world myself. I quickly learned that dating is awful in it of itself, and it becomes exacerbated when it goes digital.

Tinder. Bumble. Hinge. CoffeeMeetsBagel. If it was on the App Store then I may have used it. Despite having mostly indifferent-to-underwhelming dating experiences, I couldn't shake this fascination I had with these godforsaken apps. I decided to channel that fascination as part of my final project for the Lede Program for Data Journalism at Columbia University.

Using nothing more than Python, Jupyter Notebook and frantic emails, I went head-first to create a project using dating app data.

Now that I had a project in mind, I needed to find the actual data. This was a huge hurdle.

First, I needed to choose an app to focus on. After browsing on r/dataisbeautiful for a few hours, I decided on Tinder due to its popularity.

I learned from Reddit and by reading other articles that I could request my own data. A few years ago, The Guardian wrote a story about how Tinder was using personal data. Part of the company's response was to make user data available upon request

Seems easy enough to do, right? Except, I didn't have any data to download. I had a habit of downloading Tinder to use for a few months before deleting my account out of frustration only to repeat the process.

I knew the data existed out there and despite the obstacles, I was determined to find it. After several rounds of googling "Tinder data" and coming up empty, I went back to Reddit. I noticed on r/dataisbeautiful that some people were visualizing their Tinder data using a website called Swipestats.io.

Swipestats.io visualization from random male user

I decided to shoot my shot and send an email to the site's owner asking if he could share anonymous Tinder data with me for my project. He agreed (Thank you, Kris).

Next thing you know, I'm sitting on one JSON with 556 Tinder profiles.

This was a complete nightmare.

I've lost dozens of hours of my life not only trying to make sense of the data, but to clean it as well. By the end, I was in a very committed relationship with an overstuffed JSON.

The first obstacle I faced was figuring out how to open the file. It is big and whenever I tried to upload it to a notebook, I would get an error. I spoke with my mentor from the Lede Program (Thank you, Jeff) and he advised to run it through a JSON lint. I had no idea what that was.

I felt useless that I could barley open a large JSON. Things were looking bleak but I was hard-bent on creating a project using Tinder data.

Long story short, I converted the JSON into a .txt file then split the large .txt file into smaller ones using this site. By the miracle of some deity, the website split each .txt file perfectly by each person's file. Next, I converted the newly spit-up .txt files back into JSON format. Now I had a folder with 556 JSONs.

# Loading the dataf = open("user_x.json", encoding="utf-8")
import json
data = json.load(f)

Finally, I was able to open my data. To my amazement, I noticed that messages were included.

21st century romance

I knew I had to prioritize and decided to focus on only three different objects, conversations, conversationsMeta and user. In the flowchart, I outlined the information in each object.

The possibilities were endless on what I could do, but I still wasn't done cleaning the data. The next obstacle was organizing it.

My next step was to organize the files by gender and language. A lot of the articles I read liked to compare men and women's experiences with dating, so I wanted to have those separate datasets. Additionally, I received quite an international set that was sprinkled in languages such as Japanese, Spanish, or German. As much as I appreciate the diversity, I only wanted to work with English profiles.

I had no idea where to start with organizing, so I went to office hours (Thank you, Thanasis). After a lot of head-scratching on Gather, we-mostly Thanasis- found a solution.

all_files = '/directory'
male = "/directory/MALE"
female = "/directory/FEMALE"
files = glob.glob(all_files+"/*.json")
for file in files:
 with open(file, encoding="utf-8") as f:
 data = json.load(f)
 stat = data["user"]
 for stats in stat:
 if stat["gender"] == "M":
 try:
 shutil.move(os.path.join(all_files, file), male)
 except:
 pass
 else:
 try:
 shutil.move(os.path.join(all_files, file), female)
 except:
 pass

This code simply moved a JSON to its respective folder whether it was male or female.

I tried to write a similar code to separate by language using TextBlob and langdetect. It didn't work. Out of pure spite, I separated the files by hand based on language.

By this point I'm feeling delirious but I'm almost at the end. My last step was to save the data into friendly CSVs, leaving me ~300 English-speaking data.

Saving conversations into CSV:

Note: The Tinder messages came with HTML tags. I included code to remove them below.

all_files = '/GENDER/ENGLISH'# HTML parser codeclass MLStripper(HTMLParser):for file in files:
files = glob.glob(all_files+"/*.json")
from io import StringIO
 def __init__(self):
 with open(file, encoding="utf-8") as q:
 data = json.load(q)
 all_convo = data["conversations"]
 text = []
 for message in all_convo:
 for messages in message["messages"]:
 messages["final_messages"] = ""
 updated = messages["message"]
 messages["final_messages"] = strip_tags(updated)
 text.append(messages)

 with open('GENDER_convos.csv', 'a') as csvfile:
 field_names = ['to', 'from', 'message', 'sent_date', 'final_messages']
 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=field_names, extrasaction='ignore')
 writer.writeheader()
 writer.writerows(text)
 super().__init__()
 self.reset()
 self.strict = False
 self.convert_charrefs= True
 self.text = StringIO()
 def handle_data(self, d):
 self.text.write(d)
 def get_data(self):
 return self.text.getvalue()
from html.parser import HTMLParser

Saving conversationsMeta into CSV:

for file in files:
 with open(file, encoding="utf-8") as q:
 data = json.load(q)
 user_data = []
 user_data.append(data["conversationsMeta"])
 field_names = ['nrOfConversations', 'longestConversation', 'longestConversationInDays',
 'averageConversationLength', 'averageConversationLengthInDays',
 'medianConversationLength', 'medianConversationLengthInDays',
 'nrOfOneMessageConversations', 'percentOfOneMessageConversations',
 'nrOfGhostingsAfterInitialMessage']
 with open('GENDER_convometa.csv', 'a') as csvfile:
 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=field_names)
 writer.writeheader()
 writer.writerows(user_data)

Saving user metadata into CSV:

for file in files:
 with open(file, encoding="utf-8") as q:
 data = json.load(q)
 user_data = []
 md = data["user"]
 for job in md['jobs']:
 if job['title'] == None:
 pass
 else:
 md['jobs'] = job['title']
 try:
 for school in md['schools']:
 if school['name'] == None:
 pass
 else:
 md['schools'] = school['name']
 except:
 pass
 user_data.append(md)
 field_names = ['birthDate', 'ageFilterMin', 'ageFilterMax', 'cityName', 'country', 'createDate',
 'education', 'gender', 'interestedIn', 'genderFilter', 'instagram', 'spotify', 'jobs',
 'educationLevel', 'schools']
 with open('GENDER_md.csv', 'a') as csvfile:
 writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=field_names)
 writer.writeheader()
 writer.writerows(user_data)

Is data ever completely cleaned? No. It's an endless task.

Before you get too excited, I need to admit that just about everything I found is kind of boring. I spent the vast majority of my time cleaning the data so this part is a little dull, especially considering that I'm writing this at 10:54 PM and am supposed to turn this in at 9:00 AM tomorrow.

You live and you learn.

I made an analysis based on the three CSVs made earlier. As a reminder, they each contain conversations, conversationsMeta and user metadata. The code is available here.

S ide note: I was heavily influenced by this article from that analyzed Tinder data made from bots. That article goes in much greater depth and uses substantially cleaner code.

A) Analyzing conversations

This was arguably the most tedious of all the datasets because it contains half a million Tinder messages. The downside is that Tinder only stores messages sent and not received.

The first thing I did with conversations was to create a language model to detect flirtation. The final product is rudimentary at best and can be read about here.

Moving forward, the first analysis I made was to discover what are the most commonly used words and emojis among users. In order to avoid crashing my computer, I used only 200,000 messages with an even mix of men and women.

So what are the top ten words?

Top ten words used in Tinder between men and women

Riveting.

To make it more exciting, I borrowed what Data Dive did and made a word cloud in the shape of the iconic Tinder flame after filtering out stop words.

Word cloud of top 500 words used in Tinder between men and women

Yeah, yeah, yeah. Words are great- but what about emojis?

Top ten emojis used in Tinder between men and women

Fun fact: My biggest pet peeve is the laugh-cry emoji, otherwise known as : joy : in shortcode. I dislike it so much I won't even display it in this article outside of the graph. I vote to retire it immediately and indefinitely.

How much do these results vary by gender?

It seems that "like" is still the reining champion among both genders. Although, I think it's interesting how "hey" appears in the top ten for men but not women. Could it be because men are expected to initiate conversations? Possibly.

What about emoji comparisons?

It seems that female users use flirtier emojis (😍, 😘) more often than male users. Still, I'm upset but not surprised that : joy : transcends gender when it comes to dominating the emoji charts.

B) Analyzing conversationsMeta

This portion was the most straightforward but could have also used the most elbow grease. For now, I used it to find averages.

These are the keys available in this dataframe:

['nrOfConversations', 'longestConversation', 'longestConversationInDays',
'averageConversationLength', 'averageConversationLengthInDays',
'medianConversationLength', 'medianConversationLengthInDays',
'nrOfOneMessageConversations', 'percentOfOneMessageConversations',
'nrOfGhostingsAfterInitialMessage', 'Sex']

The ones that stick out to me are nrOfConversations, nrOfOneMessageConversations and nrOfGhostingsAfterInitialMessage.

import pandas as pd# Average number of conversations between both sexes# Average number of conversations separated by sex
import numpy as np cmd = pd.read_csv('all_eng_convometa.csv')
print("The average number of total Tinder conversations for both sexes is", cmd.nrOfConversations.mean().round())
print("The average number of total Tinder conversations for men is", cmd.nrOfConversations[cmd.Sex.str.contains("M")].mean().round())
print("The average number of total Tinder conversations for women is", cmd.nrOfConversations[cmd.Sex.str.contains("F")].mean().round())
The average number of total Tinder conversations for both sexes is 278.0. The average number of total Tinder conversations for men is 218.0. The average number of total Tinder conversations for women is 464.0.
Wow. The variation between men and women's Tinder experiences is felt here.

# Average number of one message conversations between both sexes# Average number of one message conversations separated by sex
print("The average number of one message Tinder conversations for both sexes is", cmd.nrOfOneMessageConversations.mean().round())
print("The average number of one message Tinder conversations for men is", cmd.nrOfOneMessageConversations[cmd.Sex.str.contains("M")].mean().round())
print("The average number of one message Tinder conversations for women is", cmd.nrOfOneMessageConversations[cmd.Sex.str.contains("F")].mean().round())
The average number of one message Tinder conversations for both sexes is 80.0. The average number of one message Tinder conversations for men is 74.0. The average number of one message Tinder conversations for women is 99.0.
Interesting. Especially after seeing that, on average, women receive just over double the messages on Tinder I'm surprised that they have the most one message conversations. However, it isn't clarified who sent that first message. My guest is that it only reads when the user sends the first message since Tinder doesn't save received messages. Only Tinder can clarify.

# Average number of ghostings between each sex# Average number of ghostings separated by sex
print("The average number of ghostings after one message between both sexes is", cmd.nrOfGhostingsAfterInitialMessage.mean().round())
print("The average number of ghostings after one message for men is", cmd.nrOfGhostingsAfterInitialMessage[cmd.Sex.str.contains("M")].mean().round())
print("The average number of ghostings after one message for women is", cmd.nrOfGhostingsAfterInitialMessage[cmd.Sex.str.contains("F")].mean().round())
The average number of ghostings after one message between both sexes is 50.0. The average number of ghostings after one message for men is 18.0. The average number of ghostings after one message for women is 151.0
Similar to what I brought up previously on nrOfOneMessageConversations, it isn't entirely clear who initiated the ghosting. I would be personally shocked if women were being ghosted more on Tinder.

C) Analyzing user metadata

Here are the objects available in the user metadata.

['birthDate', 'ageFilterMin', 'ageFilterMax', 'cityName', 'country',
'createDate', 'education', 'gender', 'interestedIn', 'genderFilter',
'instagram', 'spotify', 'jobs', 'educationLevel', 'schools']

I wanted to create an age column and decided that I could determine user age as ( createDate - birthDate).

# CSV of updated_md has duplicatesmd['birthDate'] = pd.to_datetime(md.birthDate, format='%Y.%m.%d').dt.date# Rearranging columns# Converting age filter to integer
md = md.drop_duplicates(keep=False) from datetime import datetime, date
md['createDate'] = pd.to_datetime(md.createDate, format='%Y.%m.%d').dt.date
md = md[['gender', 'age', 'birthDate','createDate', 'jobs', 'schools', 'cityName', 'country',
 'interestedIn', 'genderFilter', 'ageFilterMin', 'ageFilterMax','instagram',
md['ageFilterMax'] = md['ageFilterMax'].astype(int)
md['ageFilterMin'] = md['ageFilterMin'].astype(int)
 'spotify']]
# Replaces empty list with NaN
md = md.mask(md.applymap(str).eq('[]'))

Next, I wanted to find the mean of age, ageFilterMax and ageFilterMin. I noticed that the numbers were skewed unusually high so I checked my dataset and noticed some trolling. I removed the following from the dataset.

One person who had their age at 106 and another at 137. Two people aged 16 and one listed as 15. I also removed 17 people who put 1000 as their ageFilterMax and one person who listed 95.

I discovered the following:

# Combined age data
print("The average user age for both genders is", all_age.age.mean().round()) print("The average user age filter maximum for both genders is", all_age.ageFilterMin.mean().round()) print("The average user age filter minimum for both genders is", all_age.ageFilterMax.mean().round()) print("--------------------") # By gender
print("The average male user age is", all_age.age[all_age.gender.str.contains("M")].mean().round()) print("The average female user age", all_age.age[all_age.gender.str.contains("F")].mean().round()) print("--------------------") print("The average male user age filter maximum is", all_age.ageFilterMax[all_age.gender.str.contains("M")].mean().round()) print("The average female user age filter maximum is", all_age.ageFilterMax[all_age.gender.str.contains("F")].mean().round()) print("--------------------") print("The average male user age filter minumum is", all_age.ageFilterMin[all_age.gender.str.contains("M")].mean().round()) print("The average female user age filter minumum is", all_age.ageFilterMin[all_age.gender.str.contains("F")].mean().round())
The average user age for both genders is 24.0
The average user age filter maximum for both genders is 21.0
The average user age filter minimum for both genders is 31.0
--------------------
The average male user age is 24.0
The average female user age 23.0
--------------------
The average male user age filter maximum is 31.0
The average female user age filter maximum is 32.0
--------------------
The average male user age filter minumum is 20.0
The average female user age filter minumum is 23.0
For added effect, I used this same data to make histograms.

Last, but certainly not least, I looked at jobs, schools, cities and country.

Alyssa's favorite jobs displayed in the Tinder data

# Dropped index that said False
jobs_df = jobs_df.drop(0)
jobs_df = jobs_df.drop(1) jobs_df.head(10)

I know what you're thinking- boring, right? I went through the list myself and selected my favorites.

These are the top ten schools from the Tinder data.

# Dropped index that was empty list
school_df = school_df.drop(0) school_df.head(10)

Lots of Canadians and cold Americans.

Top ten cities based on the Tinder data.

city_df.head(10)

Finally, the top ten countries. However, Tinder grouped states and country together so its messy to say the least.

country_df.head(10)

All in all, the data is embarrassingly intimate but reveals the most boring parts of ourselves we already knew.

It was no surprise to discover that women on average have more conversations on Tinder than men or that : joy : is the most popular emoji used. Frankly, my findings are underwhelming but it's a start.

I see a lot of potential for future projects using this data and I hardly touched the surface. Ideas for the future include building a more reliable flirtation analysis tool or creating a Tinder message bot.

In either case, I'm excited for what's to come.

Acknowledgements

Thank you to Soma for not only being an excellent instructor but for spearheading the Lede program! Extra shoutouts for Carson, Thanasis, Jeff and Pete for helping me out.

And a special thank you to Swipestats.io for providing me with the data and can be contacted below.

Kristian Elset Bø

email: kristian@boe.ventures

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kristianeboe/

# data[].attributes.attachment_link.title
I analyzed hundreds of user's Tinder data - including messages - so you didn't have to.

# data[].attributes.attachment_link.description
I read Modern Romance by Aziz Ansari in 2016 and beyond a shadow of a doubt, it is one of the most influential books I've ever read. At the time, I was a snot-nosed college student who was still dating someone from high school.

# data[].attributes.body
העדפה ספציפית למגדר בהיכרויות מקוונות:
כדי לחשוף את ההבדלים בהעדפה ספציפית למגדר ואת הגורמים המשפיעים על בחירת בני זוג פוטנציאלית בהכרויות מקוונות, אנו מנתחים את נתוני ההתנהגות של המשתמשים באתר היכרויות מקוון גדול בסין.

# data[].attributes.headline
לעומת זאת, יש המטילים ספק ביכולת הנתונים הגדולים להוות אמצעי שידוך. בין היתר, בטענה כי הרגש האנושי הוא מורכב והניתוח אינו מכסה את כל טווח המרכיבים שיש לקחת בחשבון בכדי למצוא התאמה רומנטית מוצלחת.

# data[].attributes.subject
לעומת זאת, יש המטילים ספק ביכולת הנתונים הגדולים להוות אמצעי שידוך. בין היתר, בטענה כי הרגש האנושי הוא מורכב והניתוח אינו מכסה את כל טווח המרכיבים שיש לקחת בחשבון בכדי למצוא התאמה רומנטית מוצלחת.

# data[].attributes.headline
בין אם הנתונים מסייעים במציאת אהבה ובין אם לא, על המשתמש לנדב מידע, במישרין או בעקיפין, בכדי למצוא התאמה מוצלחת. מידע אשר יוכל לשמש חברות למטרות שונות, בעיקר פרסומיות. לכן, מעניין זה עולה גם שאלת הפרטיות בעידן הנתונים הגדולים.

# data[].attributes.subject
בין אם הנתונים מסייעים במציאת אהבה ובין אם לא, על המשתמש לנדב מידע, במישרין או בעקיפין, בכדי למצוא התאמה מוצלחת. מידע אשר יוכל לשמש חברות למטרות שונות, בעיקר פרסומיות. לכן, מעניין זה עולה גם שאלת הפרטיות בעידן הנתונים הגדולים.

# data[].attributes.body
עם עליית עידן הנתונים הגדולים, הקשר בין דאטה ומציאת אהבה בעולם ההיכרויות הדיגיטלי התחזק. כתבה זו מסבירה כיצד איכות הנתונים אותם המשתמש מספקים לאפליקציה יכולה לנבא הצלחה או כישלון במציאת התאמה מוצלחת.

# data[].attributes.attachment_link.title
The Big Data Behind Dating | Utopia Global

# data[].attributes.attachment_link.description
How does data reliability build trust and lead to better decision-making?

# data[].attributes.body
האם זה נכון שהשילוב של ביג דאטה ומדעי הנתונים הוא בסופו של דבר מציאת אהבה?

התשובה היא לא ע"פ מומחים במאמר. דווח כי אין שום אישור לכך שאתרי ההיכרויות עושים משהו יותר מאשר לשפר את מאגר השותפים הפוטנציאליים. באתרי ההיכרויות, האלגוריתמים להתאמה הם בעיקר עשן ומראות.

כדי למצוא לך את השידוך האידיאלי, ההיכרויות המקוונות מתיימרות למזג גם מדע וגם נתונים.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
floq.to/EnqDa

Most of the young men would have considered the happy hour at Chainsaw Sisters Saloon as a target-rich environment. The place was packed and the drinks were cheap. Predominantly, the odds of getting lucky were very low. Empirically, millennials know that bar crawling is for recreation but not for low-percentage mating rituals, time-wasting, archaic. There are many dating apps and sites available if you wish to meet someone.

Space is Crowded

The major players of dating include eHarmony, Chemistry.com, and Match.com for romance and they all promise relationships that are long-lasting. Niche sites like JDate.com (intended for Jewish singles), BlackPeopleMeet.com (intended for African American to connect), ChristianMingle.com (intended for Christians looking out for singles with similar values) and OurTime.com (intended for serious daters over the age of 50) provide eponymous consumer value propositions.

Tinder is the undisputed leader in the mobile first arena. There are numerous other offerings, but not even a single app comes closer to the market share of Tinder. Zoosk, OkCupid, and Hinge are all players and niche apps like The League (the curated members must be chosen to join), Bumble (women must begin the conversation), Happn (dating based on location) and JSwipe (Jewish Tinder) have all found an audience.

The Numbers are Enthralling

One in ten Americans has utilized a mobile app or dating site and twenty-three percent have met a long-term partner or a spouse based on a survey conducted by the Berkeley School of Information. As a matter of fact, only 11 percent of the American couples who have been living together for ten years or less met .

The matching has enhanced. 47% of people accepted the fact that online dating enabled you to find a better match in 2009; that number had gone up to 53% in 2013. To meet people, is online dating a right way to meet people? In 2009, 44 percent said yes' while in 2017, 59% said yes.'

Is it true that the combination of Big Data and Data Science is Love?

The answer is No' according to experts cited in an article by Kristen V. Brown. She reported in that article that there is no affirmation that the dating sites do anything more than enhance the pool of potential partners. At the dating sites, the algorithms for matching are mostly mirrors and smoke.

Thinking Things are not Predictable Reliably

Various data scientists explain their calculated approaches to dating algorithms. The CTO of eHarmony, Thod Nguyen, explains its proposition as a system for compatibility matching containing highly sophisticated 3 tier process. The model for compatibility matching recognizes the prospect of communication between 2 persons and at last, the match distribution model makes sure that eHarmony provides the correct matches to the correct user at the right time and to provide as many matches as possible across the whole active network.

While this may actually work as matching strategy, bi-directionality is the inherent problem. When Amazon suggests a camera for you, it has no say in the matter. With human beings, this is not true. Some person may be your ideal match, but there can be any number of reasons that feeling might not be mutual. There is an axiom functioning for all the dating algorithms: girls and boys are predisposed genetically to be allured to one another and try to reproduce (or else, none of us would be here).

Several No's equal a Yes

At the Chainsaw Sisters Saloon, the problem was not the very low odds; it was the prolonged investment of time needed to attain success. To accomplish the mission of having a 1-in-100 chance of taking someone home, on an average, you would need 100 trips on the bar. This gives a small twist to the role of big data in dating on Match.com, and aspire to get matched to your romantic partner, otherwise, you can simply play numbers.

The Combination of Big Data and Data Science Results in Deal Flow Increasing Exponentially
Example of Eigenface - Source: crockpotveggies
Tinder is time-saving. Over bar crawling, it provides an exponential rise in the opportunities. Nevertheless, to enhance their efficacy, the motivated programmers have designed Tinder bots. Few Tinder bots utilize game theory and the others make use of brute force, but Eigenface utilizes data science to attain its goal.

Utilizing Data Science to Date the Ideal Model

Justin long, a contributor and a consulting deep learning engineer, has provided on his own blog, the code for Tinderbox, a Tinderbot that exploits the APIs of Tinder and utilizes Eigenfaces to construct an invariant model of the face you are intuitive. You can be under the impression that it is your ideal model , a model consisting of all the characteristics that you love most. Justin Lang also utilizes Stanford NLP to help the bot examine the sentiment of responses. The program has learned enough to begin making choices for you after about sixty manual swipes at a speed you couldn't replicate possibly.

Big Data Attempts to Find Online Love

To find you the ideal match, the online dating claims to merge both science and data. It is no wonder that in addition to generic sites like OkCupid, eHarmony and Match.com, the world of online dating is rich with specialty sites for daters who are in search for a match depending on many factors (for eg., religion, age, biological traits, income).

When it comes to trust, the industry has a very long way to go. A Pew study revealed that 54 percent of the online daters believed someone had misrepresented themselves in their profile and they are correct. About 81 percent of the online daters delineated wrong information about their age, height or weight. They are also likely to lie about their sexuality and income and utilizing flattering out-of-date photos is an all too common practice.

Big Data and Data Science explore the future, present, and past of online dating. When judging the prospective dates, on what data does the users depend? How do the matching algorithms of dating sites function? To find the ideal match, how can you optimize your profile? All these questions can be answered with Big Data and Data Science.

Online dating is booming today but can the algorithms be really utilized to forecast love? There are many positive as well as facts behind the phenomenon of online love.

The Facts

After visiting an online dating site, the users of online dating spend an average of 22 minutes. Every week, they get involved in the computer-based online dating activity for 12 hours. 66% of the people have gone on a date with the ones they met via a dating app or site and 23% have met a long-term partner or spouse through these sites. Most of the people today strongly believe that online dating is a much better way to meet people and it enables them to find the ideal match for themselves. 57% of the people of America has an annual income of $75k or more know someone who utilizes online dating. 40% know someone who has a partner or a spouse met through online. 11% of the couples of America who have been together for ten years or less met online. 54% of the people involved in online dating feel that someone has misrepresented themselves in their profile. 28% of the online daters have been harassed by the people whom they met through these online dating sites or apps.

The Algorithm

OkCupid makes its algorithm public but not the other dating sites.

The Patented Algorithm of OkCupid

When the member answers a question, OkCupid learns

The answer of the member

In what way the member would like the other person to answer

How significant the question is to the member

A percentage score is assigned to the members. It calculates the probability of them being a good match.

Over the utilization of Matching Algorithms, there has been much criticism:

Restricting the prospect pool doesn't enhance the success rate.

The sites present the members with unspecified odds, which is no different from meeting strangers at a bar.

For the sites, there is no possible way to know how people really interact offline.

The algorithms cannot account for intense psychological issues.

Some researchers indicate that the people are allured to others whom they realize to be identical to them, but that finding is not relevant to the dating sites that utilize matching algorithms that as the 2 people are not aware of each other's existence when they fill the matching questionnaires and thus cannot report the perceived similarity. So, this summarizes the role played by big data in dating sites.

# data[].attributes.attachment_link.description
floq.to/EnqDa Most of the young men would have considered the happy hour at Chainsaw Sisters Saloon as a target-rich environment. The place was packed and the drinks were cheap. Predominantly, the odds of getting lucky were very low. Empirically, millennials know that bar crawling is for recreation but not for low-percentage mating rituals, time-wasting, archaic.

# data[].attributes.headline
האם ניתוח ביג דאטה יכול לנבא הצלחה במערכות יחסים? - מצד אחד, ישנה סברה כי באמצעות הנתונים הגדולים והמידע הנאסף על המשתמשים והמנודב על ידם באתר או באפליקציה, התאמת בן/בת זוג היא מדוייקת יותר ותואמת את העדפותיהם.

# data[].attributes.subject
האם ניתוח ביג דאטה יכול לנבא הצלחה במערכות יחסים? - מצד אחד, ישנה סברה כי באמצעות הנתונים הגדולים והמידע הנאסף על המשתמשים והמנודב על ידם באתר או באפליקציה, התאמת בן/בת זוג היא מדוייקת יותר ותואמת את העדפותיהם.

# data[].attributes.headline
People Are Dating All Wrong, According to Data Science

# data[].attributes.subject
People Are Dating All Wrong, According to Data Science

# data[].attributes.body
מחקר שעשה שימוש בAI ובמדגם גדול מצא כי היכולת לנבא הצלחה במערכת יחסים באמצעות נתונים היא קטנה מאוד. נמצא כי המרכיבים שבונים מערכת יחסים מוצלחת הן במידה רבה שונים ממאפייני בן הזוג אותם רוב האנשים מחפשים בעולם הדייטינג (מראה, כסף, דמיון וכו'). יותר מכך, המחקר מצא כי לא רק שאין באפשרות הנתונים לחזות באופן מובהק האם מערכת יחסים בין שני אנשים תצליח או לא, אלא שהדבר תלוי, באופן קלישאתי, באושר של האדם לפני מערכת היחסים. ככל שהאדם מאושר יותר בהיותו רווק, כך יש יותר סיכוי שמערכת היחסים תצליח. לאחר מכן, נכנסים המרכיבים "הברורים מאליו" שנבחנו כמנבאים הצלחה במערכת היחסים.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Large data sets provide intriguing-and dismaying-insights into who we're drawn to and how much that matters for our romantic happiness.

Whom should you marry?

This may be the most consequential decision of a person's life. The billionaire investor Warren Buffett certainly thinks so. He calls whom you marry "the most important decision that you make."

And yet people have rarely turned to science for help with this all-important decision. Truth be told, science has had little help to offer. Scholars of relationship science have been trying to find answers. But it has proven difficult and expensive to recruit large samples of couples. The studies in this field tended to rely on tiny samples, and different studies often showed conflicting results. In 2007, the distinguished scholar Harry Reis of the University of Rochester compared the field of relationship science to an adolescent: "sprawling, at times unruly, and perhaps more mysterious than we might wish."

But a few years ago, a young, energetic, uber-curious, and brilliant scientist, Samantha Joel, aimed to change that. Joel, like so many in her field, was interested in what predicts successful relationships. But she had a noticeably different approach from others. Joel did not merely recruit a new, tiny sample of couples. Instead, she joined together data from other, already-existing studies. Joel reasoned that, if she could merge data from the existing small studies, she could have a large dataset-and have enough data to reliably find what predicts relationship success and what does not.

Joel's plan worked. She recruited a large number of scientists who had collected data on relationships-her team ended up including 85 other scientists-and was able to build a dataset of 11,196 heterosexual couples.

The size of the dataset was impressive. So was the information contained in it. For each couple, Joel and her team of researchers had measures of how happy each partner reported being in their relationship. And they had data on just about anything you could think to measure about the two people in that relationship.

The researchers had data on:

demographics (e.g., age, education, income, and race)

physical appearance (e.g., How attractive did other people rate each partner?)

sexual tastes (e.g., How frequently did each partner want sex? How freaky did they want that sex to be?)

interests and hobbies

mental and physical health

values (e.g., their views on politics, relationships, and child-rearing)

and much, much more

Further, Joel and her team didn't just have more data than everybody else in the field. They had better statistical methods. Joel and some of the other researchers had mastered machine learning, a subset of artificial intelligence that allows contemporary scholars to detect subtle patterns in large mounds of data. One might call Joel's project the AI Marriage, as it was among the first studies to utilize these advanced techniques to try to predict relationship happiness.

After building her team and collecting and analyzing the data, Joel was ready to present the results-results of perhaps the most exciting project in the history of relationship science.

Joel scheduled a talk in October 2019 at the University of Waterloo in Canada with the straightforward title: "Can we help people pick better romantic partners?"

So, can Samantha Joel-teaming up with 85 of the world's most renowned scientists, combining data from 43 studies, mining hundreds of variables collected from more than 10,000, and utilizing state-of-the-art machine learning models-help people pick better romantic partners?

No.

The number one-and most surprising-lesson in the data, Samantha Joel told me in a Zoom interview, is "how unpredictable relationships seem to be." Joel and her coauthors found that the demographics, preferences, and values of two people had surprisingly little power in predicting whether those two people were happy in a romantic relationship.

And there you have it, folks. Ask AI to figure out whether a set of two human beings can build a happy life together and it is just as clueless as the rest of us.

Well ... that sure seems like a letdown. Does data science really have nothing to offer us in picking a romantic partner, perhaps the most important decision that we will face in life?

Not quite. In truth, there are important lessons in Joel and her coauthors' machine learning project, even if computers' ability to predict romantic success is worse than many of us might have guessed.

For one, while Joel and her team found that the power of all the variables that they had collected to predict a couple's happiness was surprisingly small, they did find a few variables in a mate that at least slightly increase the odds you will be happy with them. More important, the surprising difficulty in predicting romantic success has counterintuitive implications for how we should pick romantic partners.

Think about it. Many people certainly believe that many of the variables that Joel and her team studied are important in picking a romantic partner. They compete ferociously for partners with certain traits, assuming that these traits will make them happy. If, on average, as Joel and her coauthors found, many of the traits that are most competed for in the dating market do not correlate with romantic happiness, this suggests that many people are dating wrong.

This brings us to another age-old question that has also recently been attacked with revolutionary new data: How do people pick a romantic partner?

In the past few years, other teams of researchers have mined online dating sites, combing through large, new datasets on the traits and swipes of tens of thousands of single people to determine what predicts romantic desirability. The findings from the research on romantic desirability, unlike the research on romantic happiness, has been definitive. While data scientists have found that it is surprisingly difficult to detect the qualities in romantic partners that lead to happiness, data scientists have found it strikingly easy to detect the qualities that are catnip in the dating scene.

A recent study, in fact, found that not only is it possible to predict with great accuracy whether someone will swipe left or right on a particular person on an online dating site, it is even possible to predict, with remarkable accuracy, the time it will take for someone to swipe. (People tend to take longer to swipe for someone close to their threshold of dating acceptability.)

Another way to say all this: Good romantic partners are difficult to predict with data. Desired romantic partners are easy to predict with data. And that suggests that many of us are dating all wrong.

So, what traits make people desirable to others?

Well, the first truth about what people look for in romantic partners, like so many important truths about life, was expressed by a rock star before the scientists figured it out. As Adam Duritz of the Counting Crows told us in his 1993 masterpiece "Mr. Jones": We are all looking for "something beautiful." The conventional attractiveness of a mate is the number one predictor of how many messages someone gets, for both men and women. We are also looking for:

someone tall (if a man)

someone of a desired race (even though most never admit it)

someone rich

someone in an enforcement profession (like lawyer or firefighter) if a man

someone with a sexy name (such as Jacob or Emma)

and someone just like ourselves (people are 11.3 percent more likely to match with someone who shares their initials)

The fascinating, if sometimes disturbing, data from online dating sites tells us that single people predictably are drawn to certain qualities. But should they be drawn to these qualities? If you are like the average single dater-predictably clicking on people with the traits the scientists found are most desired-are you going about dating correctly? Or are you dating all wrong?

Recall, earlier I discussed the research of Samantha Joel and coauthors. Recall that they found that it was surprisingly difficult to predict whether a person was happy with a romantic partner based on a large list of traits. There is not a set of traits that guarantee romantic happiness or preclude romantic happiness. And no algorithm in the world can predict, with enormous accuracy, whether two people will end up happy together.

That said, there was some predictive power in some traits, some factors that do increase the odds at least somewhat that a person will be happy in their romantic relationship. I will now discuss what does predict romantic happiness-and how little it has to do with the qualities that people look for in a romantic partner.

Say there is a person, John, and he is partnered with Sally. You want to predict whether John is happy in the relationship. You are allowed to ask John and/or Sally any three questions about themselves and use this information to predict John's relationship happiness.

What questions would you want to ask? What would you want to know about the two members of this couple?

According to my read of the research of Joel and her coauthors, as well as some other research in relationship science, the best three questions to figure out whether John is happy with Sally would have nothing to do with Sally; in fact, all would be related to John. The best questions to predict John's happiness with Sally might look something like these:

"John, were you satisfied with your life before you met Sally?"

"John, were you free from depression before you met Sally?"

"John, did you have a positive affect before you met Sally?"

Researchers have found that people who answered "yes" to questions such as these are significantly more likely to report being happy in their romantic relationship. In other words, a person who is happy outside their relationship is far more likely to be happy inside their relationship, as well.

Further-and this was quite striking-how a person answered questions about themselves was roughly four times more predictive of their relationship happiness than all the traits of their romantic partner combined.

Of course, the finding that one's happiness outside of a relationship can have an enormous impact on one's happiness inside that relationship is hardly a revolutionary idea. Consider this saying that was featured on Daily Inspirational Quotes: "Nobody can make you happy until you're happy with yourself first."

This is the type of quote that often makes cynical data geeks like myself roll our eyes. However, now, after reading the work of Joel and her coauthors, I have become convinced that this quote is largely true.

This relates to an important point about living a data-driven life. We data geeks may be most excited when we learn of a finding that goes against conventional wisdom or clichéd advice. This plays to our natural need to know something that the rest of the world doesn't. But we data geeks must also accept when the data confirms conventional wisdom or clichéd advice. We must be willing to go wherever the data takes us, even if that is to findings like those featured on Daily Inspirational Quotes.

So, as discovered by both a team of 86 scientists and whoever writes Daily Inspirational Quotes, one's own happiness outside a relationship is by far the biggest predictor of one's happiness in a romantic relationship. But what else predicts romantic happiness beyond one's own preexisting mental state? What qualities of a mate are predictive of romantic happiness? Let's start with the qualities of one's mate that are least predictive of romantic happiness.

Among more than 11,000 long-term couples, machine learning models found that the traits listed below, in a mate, were among the least predictive of happiness with that mate. Let's call these traits the Irrelevant Eight, as partners appear about as likely to end up happy in their relationship when they pair off with people with any combo of these traits:

Race/ethnicity

Religious affiliation

Height

Occupation

Physical attractiveness

Previous marital status

Sexual tastes

Similarity to oneself

What should we make of this list, the Irrelevant Eight? I was immediately struck by an overlap between the list of irrelevant traits and another data-driven list discussed in this chapter.

Recall that I had previously discussed the qualities that make people most desirable as romantic partners, according to Big Data from online dating sites. It turns out that that list-the qualities that are most valued in the dating market, according to Big Data from online dating sites-almost perfectly overlaps with the list of traits in a partner that don't correlate with long-term relationship happiness, according to the large dataset Joel and her coauthors analyzed.

Consider, say, conventional attractiveness. Beauty, you will recall, is the single most valued trait in the dating market; Hitsch, Hortaçsu, and Ariely found in their study of tens of thousands of single people on an online dating site that who receives messages and who has their messages responded to can, to a large degree, be explained by how conventionally attractive they are. But Joel and her coauthors found, in their study of more than 11,000 long-term couples, that the conventional attractiveness of one's partner does not predict romantic happiness. Similarly, tall men, men with sexy occupations, and people of certain races are valued tremendously in the dating market. But ask thousands of long-term couples and there is no evidence that people who succeeded in pairing off with mates with these desired traits are any happier in their relationship.

If I had to sum up, in one sentence, the most important finding in the field of relationship science, thanks to these Big Data studies, it would be something like this (call it the First Law of Love): In the dating market, people compete ferociously for mates with qualities that do not increase one's chances of romantic happiness.

Moreover, if I had to define the qualities that are highly desired even though they don't lead to long-term romantic happiness, I would call many of them shiny qualities. Such qualities immediately grab our attention. Just about all of us are quickly drawn to the conventionally beautiful, for example. But these attention-grabbing, shiny qualities, the data suggests, make no difference to our long-term romantic happiness. The data suggests that single people are predictably tricked by shininess.

From Don't Trust Your Gut by Seth Stephens-Davidowitz. Copyright © 2022 by Seth Stephens-Davidowitz. Reprinted by permission of Dey Street Books, an imprint of HarperCollins Publishers.

# data[].attributes.attachment_link.title
People Are Dating All Wrong, According to Data Science

# data[].attributes.attachment_link.description
Large data sets provide intriguing-and dismaying-insights into who we're drawn to and how much that matters for our romantic happiness. Whom should you marry? This may be the most consequential decision of a person's life. The billionaire investor Warren Buffett certainly thinks so. He calls whom you marry "the most important decision that you make."

# data[].attributes.headline
Looking for a perfect match-Why not try big data analysis this time?

# data[].attributes.subject
Looking for a perfect match-Why not try big data analysis this time?

# data[].attributes.body
הגיבור האמיתי מאחורי סיפורי ההצלחה של אהבה מקוונת הוא טכנולוגיית ניתוח הביג דאטה והתשתית שעוזרת לאנשים למצוא את השותף המושלם לחיים שלהם בהתבסס על ההעדפות המוצהרות שלהם וההתאמה ההתנהגותית שלהם. ביג דאטה המשתייך להיכרויות הוא סוד ההצלחה מאחורי רומנטיקה ארוכת טווח במערכות היחסים של המאה ה- 21.

מאמר זה מפרט כיצד נתוני היכרויות מקוונים משמשים חברות כדי לעזור ללקוחות למצוא את הסוד לרומנטיקה ארוכת טווח באמצעות טכניקות ניתוח נתונים.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
1 of 18 people in US today use big data analytics in finding companionship.Couples are finding love online and online dating today has become a big business. Online dating sites combine "data" and "analytics" to help people find their perfect soul mate. The real hero behind the success stories of online love is the big data analytics technology and infrastructure that help people find their perfect life partner based on their stated preferences and behavioural matching. Big data dating is the secret of success behind long lasting romance in relationships of the 21 st century. This article elaborates how online dating data is used by companies to help customers find the secret to long lasting romance through data analysis techniques.

SQL Project for Data Analysis using Oracle Database-Part 1

Downloadable solution code | Explanatory videos | Tech Support

Start Project

According to Juniper Research, the market for dating through mobile apps is expected to rise from $1 billion in 2011 to $2.3 billion by 2016. If you are confused and want to find out whether a prospective date is a relationship material, don't worry, big data analytics will help you. Relationships today are fuelled by data and powered by technology.Dating companies are leveraging big data analytics on treasure troves of information collected from the users in the form of questionnaires to provide compatible and better matches to their customers.

A couple of months ago an article was circulating on wired.com about how Chris McKinlay, a 35 year old UCLA Ph.D. graduate devised an algorithm to hack OkCupid by optimally using the data that was already there. McKinlay was not satisfied with the compatible match making algorithms the dating sites were using as it did not help him find his Mrs. Perfect with similar tastes who could become his soul mate. He devised a match making algorithm that suggested 20,000 compatible women with his tastes and preferences. After dating several women matching his compatibility percentage, he finally found his soul mate Tien Wang on his 88 th date. Technological innovations in big data paved for perfect match making online.

Image Credit: wired.com

Statistics on Online Dating

Online dating statistics state that, of the 54 million singles in US, close to 40 million users have signed up with one of the popular dating sites like Match.com, OkCupid, eHarmony, Hinge or Tinder. Users of online dating websites spend an average of 22 minutes every time they visit an online dating website and close to 12 hours a week in online dating activities. 66% of the people have gone on a date with someone they have met online through these online dating sites.

An analysis of online dating statistics shows that 1 in 10 Americans use a dating site and 25% of them have found their soul mates through these websites. Kelton Study in 2015, found that 1/3 rdof Americans (close to 80 million) people have used an Online Dating App or a site for finding their soul mate. Big data analysis has never been so amusing with millions of American singles pouring their hearts (and mobile phone batteries) out in search of true love.

According to the market research by IBIS world in 2014, Online dating industry in US is worth 2 billion dollars which has grown at the rate of 3.5% since 2008 and the Canadian dating industry amounts to $153 million. Juniper Research estimates that due to the excessive use of mobile phone apps, the online dating market is all set to rise from $1 billion in 2011 to $2.3 billion in 2016. With intense competition in Online Dating industry, companies are making every effort to maintain the credibility by matching the perfect partner to the perfect person at the perfect time.

Image Credit: ibisworld.com

Big Data Analytics in Online Dating

Match.com is 20 years old now that has helped create 517000 relationships, 92,000 marriages and 1 million babies. Match.com claims that it has more than 70 terabytes of data about its customers that helps them unlock the mysteries of their heart. According to eHarmony, 542 eHarmony users get married daily in US.

Image Credit: washingtonpost.com

The secret behind perfect match making by OkCupid (acquired by Match.com in 2011 for $50 million), Match.com and eHarmony is the big data analysis techniques behind the scenes.
Get confident to build end-to-end projects.
Access to a curated library of 250+ end-to-end industry projects with solution code, videos and tech support.

In a world of data driven supremacy, it is not possible to connect people unless dating sites connect with online dating data. Online dating data is generally in the form of a questionnaire that helps users describe themselves about their likes, dislikes, interests, passions and other useful information. It is not a short questionnaire that you answer what is your favorite sport and color and the results help you find your life partner. The Online dating companies provide questionnaires' of up to as much as 400 questions. Users have to answer questions on different topics varying from hypothetical situations to political views and taste preferences to increase their online dating success rate.

Image Credit: linkurio.us

Dating sites need to generate as much online dating data as possible for more probability of success in matching up partners who like each other. The questionnaire though helps in generating large datasets, there are still some weaknesses to the nature of online dating data collected through this method which makes big data analytics in dating more challenging. There is high probability that users might not be honest in answering the questionnaire or users end up providing inaccurate information unintentionally.

For example, females usually tend to lie about their weight, age and build while males might provide inaccurate information about their height, income and age intentionally. Another instance where a user might end up providing inaccurate data unintentionally is that he/she might believe that they love listening to classical music but the accuracy of this data can better be determined by analysis of the Spotify playlist or iTunes history.

Weaknesses in online dating data can lead to an incompatible match. Some of the dating websites are making efforts to generate online dating data for big data analytics by analyzing the behavior of users on the dating website based on the kind of profiles they visit. Few other dating sites employ collaborative filtering (preferences and tastes of several users are grouped into sets of similar users) to recommend dates based on their preferences and tastes.

The unpredictability of human behavior has made big data analytics the key to finding Mr. or Mrs. Right through online dating sites or apps because big data never lies .Online Dating data is collected from social media platforms, credit rating agencies, history of online shopping websites and various online behaviors like media consumption. Online Dating sites then apply big data analytics to the treasure trove of collected information which helps them determine the attributes that are attractive to online daters so that they can provide better matches and perfect soul mates to their customers. With sophisticated technology in place, Big Data Analytics promises to help you find true love via various online dating algorithms and predictive analytics by sifting through a store of "big data" of millions of user profiles.

How Online Dating Alogirthms work?

Online Dating giants like Match.com, eHarmony and OkCupid collect online dating data for big data analytics from Facebook profiles, online shopping pages to determine the likes and dislikes of a person as the data from these sites is much more helpful in predicting human behavior based on actions than what the users fill out in the questionnaire.

A McKinsey report states that "Companies must be able to apply advanced analytics to the large amount of structured and unstructured data at their disposal to gain a 360-degree view of their customers. Their engagement strategies should be based on an empirical analysis of customers' recent behaviors and past experiences with the company, as well as the signals embedded in customers' mobile or social-media data."

Match.com provides its users with a questionnaire of 15 to 100 questions and then points are allocated to the user based on the pre-defined parameters in the system such as religion, income, education, hair color, age, etc. The users are then matched to people who have similar points.Match.com uses advanced big data analytics to find out any discrepancies in what people actually do on the website and what they actually confess. If any discrepancies are found, the match making algorithms adjust the compatible match results based on this behavior.

Amarnath Thombre, President at Match.com said- " People have a check list of what they want, but if you look at who they are talking to, they break their own rules. They might list 'money' as an important quality in a partner, but then we see them messaging all the artists and guitar players."

Match.com does not take any risk in determining the accuracy of online dating data for big data analysis.Match.com has started using facial recognition technology that helps them in finding out the "category" of matches that the user prefers and highlight the features that users are more attracted to.

Big data professionals at Match.com say that even if people are not so specific about the height, weight, hair color or race they definitely have some kind of facial shape they want to go for in their partner.Match.com aims to find a person's type by facial feature analysis so that they can pair them up with the category of people who fit their type. These exclusive services cost 5000 USD for 6 months; however, Match.com is willing to pay the price as it gives them a sharper edge in competitive world.

With more than 565,000 couples married successfully and 438 people in US saying "I Do" every day because of eHarmony, the credit is owed to IBM Big Data and Analytics product IBM Pure Data System for Hadoop that renders personalized matches accurately and quickly.Statistics on Online Dating site eHarmony show that it generates approximately 13 million matches a day for its 54 million user base and altogether has more than 125 TB of data to analyze - which increases every day.

eHarmony asks it's users to fill up a questionnaire of 400 questions when signing up which helps them collect online dating data based on physical traits, location based preferences, hobbies, passions and much more. Dataset of eHarmony is greater than 4 TB of data, photos excluded. The best thing is that the match making algorithms of eHarmony use all the online dating data it collects to find the perfect match for its users. The "400 questions" questionnaire is not the end. It collects data on the behavior of users in website such as how many pictures they upload to the database, how many times they log in, what kind of profile they visit frequently, etc. The data collected is sorted by specialized analysis algorithms which help users find a perfect match.

Jason Chunk, Vice President of eHarmony said -" From the data, you can tell who is more introverted, who is likely to be an initiator, and we can also see if we give people matches at certain times of the day, they would be more likely to make communication with their matches. It kind of snowballs from there. We use a number of tools on top of that, as well."

eHarmony uses MongoDB to ease the match making process for couples. Big Data and machine learning processes of eHarmony use a flow algorithm which process a billion prospective matches a day. The compatibility matching system of eHarmony was initially built on RDBMS but it took more than 2 weeks for the matching algorithm to execute.eHarmony has successfully reduced the time of execution by 95%( less than 12 hours) for the compatibility matching system algorithm to run by switching to MongoDB.

It is evident that big data plays a vital role in online dating revolution. Dating companies are harnessing the power of big data applications to become perfectionists in helping people find true love online. As dating sites continue to collect tons of online dating data through different sources and refine their match making algorithms to harness the power of big data, we are not far witnessing the day when dating sites will know better than us on who our soul mate is.

# data[].attributes.attachment_link.title
Looking for a perfect match-Why not try big data analysis this time?

# data[].attributes.attachment_link.description
1 of 18 people in US today use big data analytics in finding companionship.Couples are finding love online and online dating today has become a big business. Online dating sites combine "data" and "analytics" to help people find their perfect soul mate.

# data[].attributes.headline
Data Scientist Exposes Men & Women’s Real Dating Preferences

# data[].attributes.subject
Data Scientist Exposes Men & Women’s Real Dating Preferences

# data[].attributes.body
כיצד ניתוח נתוני ביג דאטה מאפליקציות היכרויות מאפשר לנבא הצלחה בעולם הדייטינג?
- דאטה אנליסט מספר על חוויתו האישית מעולם הדייטינג ועל השימוש אשר עשה בנתונים גדולים בכדי להבין טוב יותר אנשים.

# data[].attributes.attachment_link.title
Data Scientist Exposes Men & Women’s Real Dating Preferences

# data[].attributes.headline
5.3 Big Data Analytics for Online Dating Services

# data[].attributes.subject
5.3 Big Data Analytics for Online Dating Services

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
As of April 2015, one in every eighteen United States citizens are using big data to find a companionship [9]. In the age of online dating, big data analytics has become a major contributor to leading to potential relationship success, because online dating services have to deal with a huge amount of data. As an example, Match.com has collected over seventy terabytes of data on their users [9]. Match.com claims that, with the help of big data analytics, they have created of 500,000 relationships resulting in 92,000 marriages and one million babies being born [9]. This demonstrates that technology and big data are changing the dating game.

5.3.1 Generating and Collecting Big Data

Online dating sites use many methods to generate and collect data about their customers. Typically, most information is gathered through questionnaires [9]. The questionnaires ask for likes, dislikes, interests, hobbies, and so on. The number of questions asked depends on the service that the user has selected. It appears that the more successful sites ask hundreds of questions to get better results [9]. Diagram shown in Figure 6 provided by an article [9] illustrates a simple depiction on how matches are made based on the information provided.

Figure 1: Diagram showing how data is used to make matched

In addition to questionnaires, some sites collect data about customers from social media accounts and online shopping history by asking for user permission to have access to those accounts [9]. This information allows online dating sites to observe the actions of its customers, not only what is filled out in a questionnaire [9]. After the site collects a large amount of data, the information is analyzed; all the data is compiled in a database system including RDBMS and NoSQL databases, and then sifted through using a variety of different algorithms to predict the best matches [9].

5.3.2 Analyzing Big Data

The main objective in online dating is to find accurate matches. However, it is debatable whether big data actually improves the chances of a potential soulmate. Those against big data in online dating claim that there is a high probability that both females and males may unintentionally or intentionally misrepresents themselves [9]. This is a major weakness for online dating sites to overcome. Human error is why many sites are attempting to understand their customer's behaviors [9]. This is done by obtaining their search history, shopping history, and profiles on social media sites.

Other professionals believe that big data is essential to finding the right relationship. The thought is that big data creates facts, and facts do not lie [9]. As mentioned in the previous section, many sites are using customers' online behavior to suggest potential matches. These behaviors include where the customer likes to shop, what shows they watch on Netflix, what social media site they perform, and so on. Dr. Zhao from the University of Iowa has created a collaborative filtering system that looks at browsing behavior, in addition to responses from potential matches [3]. Examples of the browsing behavior are where does this person shop online and what music do they listen to. This particular algorithm for online dating works similarly to how Netflix and Amazon recommend certain products [3].

5.3.3 Examples of Big Data in Online Dating

Almost every dating site has created their own algorithms using big data in order to create meticulous matches. Match.com has over seventy terabytes or data while eHarmony has over one hundred and twenty terabytes [9]. The next two paragraphs will analyze big data techniques that eHarmony and Match.com uses to determine a match.
eHarmony:
The datasets created by eHarmony's algorithm are four terabytes each day [9]. Every piece of information collected by eHarmony is used to determine each likely match for their users [9]. eHarmony currently has different algorithms working together to sort and analyze large amounts of data [9]. In addition to big data, eHarmony also utilizes machine learning to establish over one billion matches daily [9]. The matchmaking system for eHarmony is built in MongoDB which allows matches to be made in under twelve hours [9].
Match.com:
Match.com provides questionnaires that range from fifteen to one hundred questions [9]. Next, points are given to the user based on a variety of predetermined qualifications. For example, how important is it that your potential partner answers this question in a similar way [9]? Once the points have been assigned, users with similar points are matched together. Instead of using big data to create matches, Match.com uses their big data algorithm to discover any inconsistencies within the match. Match.com looks at the customer's answers in comparison to their actions on the website [9]. If distinct differences are found, the algorithm adjusts the match to create more accurate depiction of the user [9]. In addition, Match.com uses facial recognition algorithm that looks at the user's previous chosen match to determine physical features the user has favored previously [9].
Tinder:
Tinder is a casual dating site that allows user to make split second decisions to determine if they like a potential match [12]. This mobile application show a vague profile illustrate in figure 7 . The user then swipes right on the profile to match the potential suitor. If the potential suitor also swipes right, a match is made and both parties are alerted [12].

Figure 2: A sample profile from the dating app Tinder.

Recently, Tinder had overzealous right swipe clients. If every user of the application swiped right, it would lower the value of the right swipe overall [12]. To elaborate, users would not take any matches seriously, because every profile will ultimately match one another. To fix this issue, Tinder set a limit of right swipe that users are allowed to have each day [12]. To determine if this change affected their membership, Tinder collected big data on their users that only swipe right. Tinder found that the users conformed to the new rules and did not discontinue their membership [12].

Tinder is currently using a software called Interana to collect data from their clients [12]. Interana is a self service tool that analyzes data by allowing users to input queries [12]. These queries are entered into the database without using complex coding and receive feedback in seconds[ 12]. This is a huge step in big data analysis that typically needs custom SQL queries.

# data[].attributes.attachment_link.title
5.3 Big Data Analytics for Online Dating Services

# data[].attributes.attachment_link.description
As of April 2015, one in every eighteen United States citizens are using big data to find a companionship [9]. In the age of online dating, big data analytics has become a major contributor to leading to potential relationship success, because online dating services have to deal with a huge amount of data.

# data[].attributes.headline
Data cultures of mobile dating and hook-up apps: Emerging issues for critical social science research

# data[].attributes.subject
Data cultures of mobile dating and hook-up apps: Emerging issues for critical social science research

# data[].attributes.body
בחינה ביקורתית של תרבות הדאטה בעולם הדייטינג מזוויות שונות. בין היתר:
כמרחב ייצור: אתרי דייטינג הם מקור לאיסוף מידע על המשתמש למטרות פרסומיות. בנוסף בשל המידע המנודב והפילוח הברור, אתרי דייטינג משמשים גם לאיסוף מידע דמוגרפי.
במאמר גם מוצגת עמדתו של כריסטיאן רודר, ממייסדי אתר ההיכרויות "OK-Cupid" באשר לשימוש בנתונים גדולים. לטענתו השימוש שנעשה בנתונים מהאתר הוא בחינה ניטרלית של התנהגות המשתמשים בכדי לסייע להם במציאת אהבה (אופטימיזציה של פעולותיהם).

# data[].attributes.headline
Swipe Right For Big Data | How Data Affects The Way We Date In 2018

# data[].attributes.subject
Swipe Right For Big Data | How Data Affects The Way We Date In 2018

# data[].attributes.body
הכתבה מציגה את התפתחות עולם ההכרויות, והשינויים בעקבות הביג דאטה, לצד הסיכוים הטמונים בכך.

האפליקציות מנטרות את האינטראקציות, הצ'אטים והחוויות ובונות פרופיל דיגיטלי של המשתמש, וזה פותח את המשתמש ליותר סיכונים וסכנות.

# data[].attributes.attachment_link.title
Swipe Right for Big Data | How Data Affects the Way We Date In 2018 - HeadStuff

# data[].attributes.attachment_link.description
Today’s romantic landscape is completely different than the one that existed even a decade ago. Dating sites like Match, Chemistry, and eHarmony have always been around, but now are less interested in your hobbies and more so in collecting massive troves of personal and sensitive data.

# data[].attributes.headline
עולם ההיכרויות הווירטואלי נכנס תחת שלטון הביג-דאטה

# data[].attributes.subject
עולם ההיכרויות הווירטואלי נכנס תחת שלטון הביג-דאטה

# data[].attributes.body
פיצ'ר חדש אשר מאפשר בדיקת רקע על עברו הפלילי של בן הזוג הפוטנציאלי יתווסף לאפליקציות היכרויות.
- רעיון זה מדגיש את הדואליות בעידן הנתונים הגדולים, מצד אחד, ישנו פיצ'ר שמטרתו לשפר את איכות המוצר ולהגן על משתמשים. מצד שני, עולה פה סוגיית הפרטיות ולמרות שרוב המידע מנודב על ידי המשתמש בעת הסכמתו לתנאי השימוש, צריך לשאול האם חשיפת תיקים פליליים היא חציית גבול?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Match Group, הבעלים של כמה מאפליקציות ההיכרויות הפופולריות בעולם ובהן טינדר ואוקיי-קיופיד, הודיעה לפני כשבוע כי תוסיף בקרוב אל הפלטפורמות שלה כלי חדש שיקל על משתמשים לבצע בדיקות רקע על בני ובנות זוג פוטנציאליים. זאת, במטרה לסייע להם לגלות מידע הקשור לעבר פלילי ובאופן ספציפי כזה הקשור לתקיפות על רקע מיני או מערכות יחסים. נושא זה התחדד בעיקר בתקופת הקורונה כשאפליקציות ההיכרויות ביצרו את מעמדן כזירה המרכזית של מיליונים רבים ברחבי העולם נטולי אינטראקציות אנושיות למפגש חברתי ורומנטי.

עוד דווח כי המידע הרלוונטי יסופק ל-Match באמצעות ארגון שלא למטרות רווח בשם Garbo, שהציב לעצמו מטרה להילחם בפגיעות מיניות. לא ברור מהם המקורות המדויקים של המידע, אך צוין כי חלקם נמצאים ברשות הציבור, חלקם מגיעים מדו"חות משטרתיים וחלקם ממקורות אחרים ברשת. עוד הוזכר כי בעתיד גם אנשים פרטיים יוכלו לתרום מידע, אך גם כאן לא נמסרו פרטים. במילים אחרות, תאגיד פרטי שמוכר שירות המחבר בין אנשים יאפשר ללקוחותיו לבצע במקביל חיפוש על עברו של כל אחד מהם. זהו מהלך יוצא דופן ומעיד על הפוטנציאל הגדול הטמון ביקום המתהווה במקביל אלינו - יקום הביג-דאטה.

ה"אני" הדיגיטלי שלנו, שהוא אסופה של כמויות גדולות מאוד של נתונים, נמצא באינסוף תחנות ממסר, מרכזי איסוף, אפליקציות, שרתי תאגידים, שרתים של משרדי ממשלה ועוד. זהו מידע מבוזר הנמצא בהרבה מאוד מקומות בו-זמנית, חלקו גלוי וניתן למצוא אותו או לעקוב אחריו, וחלקו חסוי או נסתר או מקודד. הפיתוח של Match קשור לאיסוף המידע הזה, או לחלקו, במה שהיא מכנה "בדיקת רקע". אלא שבפועל, איתור של מידע כזה ובדיקת אמיתותו או אמינותו היא כמעט בלתי אפשרית. לפי הפרסום, כדי לבצע את הבדיקה יש לספק את השם ומספר הטלפון הנייד של הנבדק, ולכן ברור לגמרי שהיכולת לדייק בנתונים מוגבלת מאוד וכשמדובר באנשים בעלי שם זהה, בגניבת זהויות או באנשים שהשתמשו בשמות פיקטיביים היא הופכת לבעייתית ממש.

כך או כך וללא קשר לסיבות ההגיוניות (המוצהרות לפחות) של עזרה לציבור, המהלך של Match מחדד את מערכת היחסים בינינו לבין הישות הדיגיטלית שלנו' שהיא תוצר של פעילותינו. אפשר להסתכל על קיומה של הישות הדיגיטלית הזאת באופן הבא: הפעולות שלנו הן מוצר שניתן לסחור בו. לכן, כל אחד מאיתנו הוא פועל שמייצר מוצר (הפעולות שלנו). התאגיד הוא המפעל המעבד את המוצר, אורז אותו ומוכר אותו למפעלים אחרים הזקוקים לו כמקור האנרגיה העיקרי שלהם. כשבוחנים את העולם הדיגיטלי בעין הזו, מטרתו העיקרית היא להמשיך וליצור אינסוף אינטראקציות שניתן לנטר אותן, אך תפקידו אינו מסתיים בכך: אנחנו גם הצרכנים והדרך שלנו לצרוך קשורה באופן כזה או אחר בתוצרים של ביג-דאטה שאנחנו יצרניו. כך נוצר מעגל, זירת מסחר שאיננה חדלה מלהתרחב, שבה המידע הוא מקור האנרגיה העיקרי.

המידע שאנו מייצרים וצורכים והפרופילים הדיגיטליים של כולנו נבנים ללא הפסק. למידע הזה יש ערך עצום מכיוון שרובו נלקח מתוך הסמארטפונים שלנו, המנטרים את פעילותינו בזמן אמת ומשמשים כבבואה וירטואלית שלנו. עקבות בזמן, טביעות אצבע. האיסוף המתמיד של המידע בידי התאגידים והעברתו אליהם נעשה בעזרתנו האדיבה, הוולונטרית והחינמית. לצד סוגיית הפרטיות, השאלה הגדולה שנמצאת ברקע - ומורכבת יותר מכפי שניתן לשער - עוסקת במערכת היחסים בינינו לבין הבבואה הווירטואלית שלנו.

ומה באמת בנוגע לפרטיות המידע הזה? הרי הוא הועבר מרצוננו שוב ושוב ברגע שאנו מקליקים על הכפתור "אני מאשר" / "אני מסכים" / "אני מקבל" בעת התקנת אפליקציות. בכל פעם כזו, אנו חותמים בעצם על חוזה משפטי שמאשר את העברת כל המידע שלנו הלאה. אבל, אם ויתרתי על הזכות שלי לפרטיות בשעה שאישרתי את העברת המידע, האם חתמתי שהוא יהיה מחובר תמיד לשמי? ואם כן, לאילו מטרות? ואם כל המידע נאסף ונסחר בין תאגידים, כיצד ניתן לדעת למי הוא מועבר? לפי הפיתוח של Match, ניתן להבין כי מדובר במידע שנאסף ממקורות רבים ומגוונים. ברור כי הרעיון הוא הגנה מפני פגיעה, אך בסוף מדובר בתאגיד פרטי שחובר לארגון אחר, גם אם ללא כוונת רווח, לשיפור שירותיו באמצעות מנגנון שאינו נמצא תחת פיקוח ואינו פועל בהתאם לאמות מידה ברורות וגלויות.

ברור כי היכרויות אונליין טומנות בחובן סיכון שונה מזה של עולם המפגשים הפרונטליים, המתקיים פעמים רבות על בסיס המלצות ממעגל החברים הקרוב - דבר שמספק תחושת ביטחון כלשהי. יחד עם זאת, בשל הרצון להימנע מטעויות או מפגיעה אפשרית אנשים מוכנים לעשות כל דבר. תאגיד כמו Match בסך הכל רוצה לספק את המוצר הטוב ביותר, אך חשוב תמיד לזכור שלכל פעולה יש מחיר וכל אחד מאיתנו ימצא את עצמו בשלב מסוים בצד השני של "מטבע הפרטיות".

# data[].attributes.attachment_link.title
עולם ההיכרויות הווירטואלי נכנס תחת שלטון הביג-דאטה - מחוץ לרשת

# data[].attributes.attachment_link.description
Match Group, הבעלים של כמה מאפליקציות ההיכרויות הפופולריות בעולם ובהן טינדר ואוקיי-קיופיד, הודיעה לפני כשבוע כי תוסיף בקרוב אל הפלטפורמות שלה כלי חדש שיקל על משתמשים לבצע בדיקות רקע על בני ובנות זוג פוטנציאליים. זאת, במטרה לסייע להם לגלות מידע הקשור לעבר פלילי ובאופן ספציפי כזה הקשור לתקיפות על רקע מיני או מערכות יחסים.

# data[].attributes.headline
אפליקציית היכרויות ישראלית משנה את כללי המשחק

# data[].attributes.subject
אפליקציית היכרויות ישראלית משנה את כללי המשחק

# data[].attributes.body
אפליקציית הכרויות חדשה, אשר מה שמייחד אותה לדברי היזמים, הוא האינטרקציה בעולם האנושי שבו אתה רואה בן אדם במציאות בכל רגע ומקום נתון ומרגיש אם יש "קליק" ואז יכול בצורה הדדית למצוא אותו לפי הלוקיישן באפליקציה הייעודית, בה השיחה מוצפנת וזמינה ל24 שעות בלבד.

ייחודה של האפליקציה היא שהיא אינה מצריכה מילוי פרטים ונידוב מידע רב מלבד מיקום (לו יש השלכות אחרות). הניסיון העיקרי פה הוא לסיים את "שוק הבשר" המוכר מעולם הדייטינג הטכנולוגי, אך בעקיפין נוצרה אפליקציה שמהווה חלופה לאלו שרוצים למצוא אהבה אך לא רוצים לנדב מידע רב שייאסף עליהם.

# data[].attributes.attachment_link.title
אפליקציית היכרויות ישראלית משנה את כללי המשחק | ישראל היום

# data[].attributes.attachment_link.description
הכירו את האפליקציה שמבקשת לשים סוף לשוק הבשר בזירת ההיכרויות, על ידי מהלך מהפכני במיוחד

# data[].attributes.headline
DATA SCIENCE IS JUDGING AND MOCKING YOU FOR HAVING A BAD LOVE LIFE

# data[].attributes.subject
DATA SCIENCE IS JUDGING AND MOCKING YOU FOR HAVING A BAD LOVE LIFE

# data[].attributes.body
בהמשך לסרטון הקודם: מצד שני, לפי כתבה זו, לנתונים יש יכולת ניבוי חלשה להצלחת מערכת יחסים "Matchmade", יותר משהיינו מתארים. האיכויות המוערכות ביותר באתרי ההיכרויות ובשוק הדייטינג אינן תואמות למאפייני בן הזוג במערכות יחסים מאושרות וארוכות טווח.
- כתבה זו מתכבת עם הרעיון שקשה לשלב ניתוח אנליטי "קר" עם דבר עדין ומורכב כרגש האנושי.

# data[].attributes.headline
הסוציולוגית אווה אילוז מנסה להבין כיצד שינה הקפיטליזם את הרומנטיקה

# data[].attributes.subject
הסוציולוגית אווה אילוז מנסה להבין כיצד שינה הקפיטליזם את הרומנטיקה

# data[].attributes.body
בהקשר של שילוב ניתוח הנתונים עם הרגש האנושי ממשיגה הסוציולוגית אווה אילוז את מושג ה"קפיטליזם רגשי". על פי אילוז, היכולת הטכנולוגית לחשוף לעיני כל את רשת ה"פנויים-פנויות" מאפשרת השוואה ודירוג. כך אנשים מנהלים את רגשותיהם במונחים של רווח והפסד וכך אנשי עסקים נכנסים לעולמם הרגשי של האנשים.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
"אני לא זוכרת בדיוק איך נראתה העיר", אומרת פרופ' אווה אילוז מיד כשהיא נשאלת על ילדותה. "מהעיר פס במרוקו, שבה גדלתי עד גיל עשר, אני זוכרת בעיקר את הרובע העתיק, המלאח, היו שם רחובות חשוכים צרים ומלאי חיים. אבל קשה לי לדעת אם אלה זיכרונות אמיתיים או מגלויות וסרטים. למדתי בבית ספר פרטי קטן, צרפתי, שרוב התלמידים בו היו ילדים של צרפתים. אני זוכרת ילדות מאוד מאושרת", היא מוסיפה ועל פניה נפרש חיוך נבוך ומהורהר.

בשעת בוקר, כשהיא יושבת ליד שולחן המטבח בביתה בשכונת בית הכרם בירושלים, הסוציולוגית אווה אילוז מאמצת כוחות כדי לשחזר ימים רחוקים. "חיינו בין מוסלמים לצרפתים שמבחינה רשמית כבר לא שלטו, אבל הנוכחות התרבותית שלהם נשארה מורגשת מאוד", היא אומרת, כשהיא משעינה את פניה בתוך כף ידה. "מצד אחד היהודים היו דומים למוסלמים בנימוסים, בפולחנים, ובערך של הכנסת אורחים, אבל יחד עם זאת הזדהו עם צרפת. הצרפתים הצליחו להציג את עצמם כמו שאר המערב, כאומה האוניוורסלית שהביאה חופש, וכילדה הרגשתי ששם היהודים יכולים להיטמע כאזרחים שווים. נמשכתי מאוד ועדיין אני נמשכת מאוד לחלום של אוניוורסליות".

אילוז, שבחודש שעבר זכתה לכבוד יוצא דופן והוכתרה על ידי העיתון הגרמני הנחשב "די-צייט" כאחת מתריסר הוגים ואישים שצפויים להשפיע על עיצוב המחשבה של העולם העתידי, עדיין מנסה באופן פרדוקסלי לנסח לעצמה את עברה שלה. "הביוגרפיה שלי היא דמיונית, של בנאדם שבעצם תמיד נמצא במקום אחר", היא אומרת בטון דיבור חולמני, במבטא צרפתי רך. "כשהייתי במרוקו הייתי למעשה בצרפת, וכשהייתי בצרפת הייתי בישראל. כשהייתי בארצות הברית הייתי בצרפת, ועכשיו שאני בישראל אני לא יודעת איפה אני".
לא נתקעה בשלולית
גם כשקיבלה לפני חצי שנה את הבשורה מ"די-צייט", היתה רחוקה מביתה בירושלים, שקועה בתוך עולם תרבותי אחר, זר אך גם מוכר ואהוב. "כשהם הודיעו לי שנכללתי ברשימה שלהם התגוררתי בשכונת גרינוואלד בברלין, בדירה של מכון מחקר שנתן לי מלגה לשבת חצי שנה לכתוב", היא אומרת. "הם בהחלט הפתיעו אותי. כשהעיתונאית שלהם הגיעה מהמבורג לראיין אותי הייתי נבוכה ושאלתי אותה אם היא בטוחה שהם לא טעו כשבחרו בי".

כשסיגריה דולקת דבוקה ומתנדנדת על שפתיה היא פורשת את העיתון הגרמני על שולחן העץ הקטן. "התרגשתי ונלחצתי", היא מעידה בביישנות חביבה, ילדותית כמעט, ומפזרת מעל ראשה עננת עשן סמיכה. "הרגשתי כמו תלמידה שהמורה שלה אמר לה שהיא תלמידה טובה והיא רוצה לעמוד בציפיות שלו. זה בדיוק מה שאני מרגישה עכשיו, שנתנו בי אמון גדול וחשוב לי לא לאכזב את העיתון".

היא לבושה בשחור, מגלגלת את המלים באטיות, ברור שמשהו גדול עוד מתרגש בה. אילוז, חברת סגל באוניברסיטה העברית בירושלים, היא סוציולוגית בעלת מוניטין בינלאומי. מאחוריה 20 שנות קריירה ומחקרים ייחודיים שבהם בחנה את השפעות הקפיטליזם, תרבות הצריכה ותקשורת ההמונים על רגשות בני האדם. למרות זאת היא נראית מבולבלת מעט מהכבוד שנפל בחיקה.

פרופ' גדי יאיר, ראש החוג לסוציולוגיה ואנתרופולוגיה באוניברסיטה העברית, דווקא לא מתפלא מהבחירה הגרמנית בעמיתתו. "אין ספק שאווה אילוז היא הכוכבת של הסוציולוגיה הישראלית בעשור האחרון", הוא אומר. "מבחינת כמות העבודה שלה, שכוללת ארבעה ספרים בעשור האחרון, שכל אחד מהם מתמודד בזירה מחקרית שונה ומספק תחכום הולך וגובר, ברור שאווה משחקת במגרש של גדולי עולם. היא לא נתקעה בשלולית הקטנה שלנו".
הרומנטיקה של השוק
"תחום המחקר שלה עוסק בנושא שנראה מאוד אישי: רגשות, אהבה וחוויה פסיכולוגית של האדם", מסביר פרופ' יאיר. "היא נוגעת בחוויה האנושית המערבית. בסדרה מתפתחת של מחקרים בתחום האהבה והרומנטיקה והתפתחות הזהות המודרנית היא פיתחה תפיסת עולם מאוד מעניינת ולא שגרתית ביחס לקפיטליזם ותוצאותיו. המסורת הגרמנית, למשל, רואה בקפיטליזם שורש כל רע, סוג של מבנה חברתי שאולי עדיף שנחיה בלעדיו. אווה זהירה, מקשיבה, פותחת את השדה האינטלקטואלי לשיחה יותר מעניינת. בעבודה שלה היא חושפת תמונה הרבה יותר מורכבת שבה המודרניות לא מספקת רק מסחור זול של החוויה הרגשית של האדם, אלא גם חופש ואוטונומיה".

כבר לאחר ספרה הראשון, "האוטופיה הרומנטית: בין אהבה לצרכנות", שהתפרסם בארצות הברית ב-97' בהוצאת אוניברסיטת קליפורניה בברקלי, סומנה אילוז כחוקרת מסקרנת ומבטיחה. בספר (שיצא לאור בעברית ב-2002, בהוצאת זמורה-ביתן ואוניברסיטת חיפה) הציגה אילוז את העניין העומד במרכז עשייתה האקדמית: הקשר בין התפתחות העולם הקפיטליסטי להתפתחות עולמנו הרגשי. בספר זה היא ערערה על ההשקפה הרווחת, שלפיה הקפיטליזם יצר עולם חסר רגש הנשלט ברציונליות. אילוז טענה שהקפיטליזם לא רק שאינו מביא לדעיכת רגשות, אלא מחולל תרבות חדשה של רגשות במקום העבודה, במשפחה וביחסים שלנו עם עצמנו.

"ניסיתי אז לאחד את כל הדברים שעניינו אותי: הפרובלמטיקה הסוציולוגית של אהבה, תרבות גבוהה ותרבות פופולרית", היא אומרת. "הייתי אז בשנות העשרים המוקדמות שלי והתחלתי להסתכל על דימויים של אהבה. מה שקרה זה שגיליתי משהו שלא ציפיתי לו: כשביקשתי מאנשים שיגדירו לי משהו רומנטי הם התחילו לספר לי על מסעדות, על חופשה במקסיקו. לאט-לאט הבנתי שהמכנה המשותף לאנשים שמגדירים בצורה דומה רומנטיקה הוא חוויית צרכנות.

"כשהתחלתי לחקור איך צרכנות שינתה את ההגדרות של הרומנטיקה, ניסיתי לזהות איך התהליך קרה מבחינה היסטורית", היא ממשיכה. "אם במאה ה-17 'רומנטי' היתה מלה שלילית, משהו דמיוני שלא קשור למציאות, במאה ה-18 המשמעות השתנתה למאפיין של נוף מלנכולי. אחר כך, המשמעות של נוף השתנתה לנוף פנימי, אנושי. במאה ה-20 המלה רומנטי לא רק שיקפה רגשות, אלא הצביעה על אווירה. אבל מעניין לראות שהמלה הזאת, בשלבים האחרונים שלה, הצביעה על זה שאנחנו מנסחים את הרגשות שלנו בדיאלוג עם הסביבה החפצית שמסביבנו. כשראיינתי אנשים על הרגעים הרומנטיים שלהם, גיליתי שסחורות דווקא מעצימות רגשות, שהן עוזרות לאנשים ליצור ריטואלים של חיזור והבעה רגשית".

למה חשוב להבין את התהליכים האלה?

"חשוב לי לשכנע אנשים שהחיים הרגשיים שלנו מושפעים מאוד מחומרים קולקטיוויים, שפוליטיקה וכלכלה משפיעות על חיי הרגש. כשאתה הולך למטפל אתה מקווה שההבנה של דפוסי התנהגות שלך תעזור לך להבין משהו על עצמך. יש אמונה דומה אצל סוציולוגים, שהבנה של דפוסי התנהגות קולקטיוויים תביא להבנה עצמית ואולי גם לשינוי. במקום למתוח ביקורת באופן ישיר, אני רואה את התפקיד שלי כמי שמחזיקה מראה מול אנשים, קצת כמו שסטנדאל, מגדולי סופריה של צרפת, הגדיר את תפקיד הרומן. אני רוצה שאנשים יזהו את עצמם בתיאורים שלי. זה סוג הסוציולוגיה שאני אוהבת לעשות".

בספרה האחרון, "אינטימיות קרה - עלייתו של הקפיטליזם הרגשי" (הוצאת הקיבוץ המאוחד, 2008), ניסתה אילוז לתת מענה על הטענה המרקסיסטית שלפיה ככל שכלכלת השוק הקפיטליסטית משתלטת על העולם, כך גובר הניכור של בני האדם. היא ניסתה להראות כי "היחסים הכלכליים הפכו להיות רגשיים ביותר, בעוד יחסים קרובים ואינטימיים הפכו להיות מוגדרים במידה גדלה והולכת על ידי מודלים כלכליים של מיקוח, חילופין והגינות".

את התהליך הזה, שבו יחסים כלכליים ויחסים רגשיים מגדירים זה את זה, היא כינתה "קפיטליזם רגשי". גם לטכנולוגיה, היא טוענת, יש תפקיד בייצור הרגשות הרומנטיים. רשת האינטרנט, למשל, איפשרה את הקמתם של אתרי היכרויות, שהופכים את שוק ה"פנויים-פנויות" לנראה-לעין. האינטרנט מציע טכניקות בחירה משוכללות מאוד, כמו האפשרות להשוות ולדרג את המועמדים השונים. "זו דוגמה למה שאני קוראת לו 'קפיטליזם רגשי', שבו מצד אחד אנשי עסקים נכנסים לתחום הרגשות, ומצד שני אנחנו מנהלים את הרגשות שלנו במושגים של הפסד ורווח".
זרה בין זרים
אילוז, אם לשלושה בנים ורעייתו של אלחנן בן-פורת, פרופסור לכלכלה באוניברסיטת העברית, נולדה ב-1961 במרוקו, גדלה בצרפת מגיל עשר, השלימה באמצע שנות ה-80 לימודי דוקטורט בבית הספר היוקרתי לתקשורת של אננברג באוניברסיטת פנסילווניה בארצות הברית, ועלתה לישראל ב-1991.

"אמידות במרוקו היתה הרבה יותר משמעותית מאשר באירופה באותה תקופה", היא חוזרת אל השכבות הראשונות בביוגרפיה שלה, תוך שהיא עוטפת בשתי ידיה כוס קפה ולוגמת ממנה בתנועה עדינה. "בגלל הניצול הבוטה של כוח העבודה שם, היה קל מאוד למעמד הביניים להעסיק אנשים. לכן אבא שלי, שעבד כצורף ואמא שהיתה עקרת בית, יכלו לגדל אותנו, חמישה ילדים, ברווחה גדולה, עם ארבעה או חמישה עוזרי בית".

לא הכל היה גן של ורדים. "אמא שלי, כמו הרבה מיהודי מרוקו, גורשה מבית הספר בזמן מלחמת העולם השנייה. היא גדלה כאדם שגנבו לו את ההשכלה שהיה צריך לקבל", מדגישה אילוז פרט שנראה בעיניה מהותי. "על רקע זה היה לה חשוב מאוד שהילדים שלה יקדישו את עצמם ללימודים. מהסיבה הזאת, על אף שהיא ואבא היו ציונים נלהבים, הם החליטו לא לעלות לישראל. אמא הניחה שרמת הלימודים בצרפת הרבה יותר גבוהה ולכן העדיפה לעבור לשם".

בהתחלה, מספרת אילוז, בחרו הוריה לגור בפרבר של פאריס "עם ריכוז גבוה של יהודים". ועם זאת, המפגש שלה עם צרפת היה מפגש עם שוני ורב-גוניות. "אני זוכרת שהיו איתי בכיתה תלמידים מפורטוגל, ספרד ואפריקה וזו היתה בשבילי הפתעה גדולה. זו היתה דווקא הפתעה טובה, כי לא הרגשתי זרה, אלא הייתי זרה בין זרים. ההפתעה שלי כילדה בת עשר היתה לגלות עד כמה צרפת הטרוגנית".

בכל זאת, לא היה קל להסתגל לחיים החדשים. "בשבילי הקושי זה לא בהכרח דבר רע", היא אומרת. "הקושי של המעבר לארץ חדשה היה טוב, כי הוא דרש ממני להמציא את עצמי מחדש. התחושה המרכזית שלי היתה שאם אני רוצה להשתייך לכלל הצרפתי, אני צריכה לדבר את השפה היטב ולשלוט בתרבות הצרפתית. אם בארצות הברית אתה משתלב חברתית דרך השוק, בצרפת זה קורה דרך התרבות, דרך בית הספר שקונה לך את החברות בחברה. המזל שלי שבזמנו גם פרבר די מוזנח כמו זה שאנחנו חיינו בו, נהנה מרמת חינוך גבוהה ביותר. היתה אז אמונה חזקה בחינוך, בבית הספר ובתפקיד של הממשלה להפיץ חינוך בצורה שוויונית. המיתולוגיה היתה מריטוקרטית, כלומר שאם יש לך כישרון וידע תוכל להגיע לכל מקום".
מאפלטון עד פוטו-רומן
מורי התיכון הצרפתים הצליחו לפתוח לפני ילדת המהגרים עולם אינסופי של רעיונות וחלומות. שנים ספורות אחרי המעבר ממרוקו אילוז כבר שקעה בתוך טקסטים יווניים וקראה את אפלטון שהסעיר את נפשה. "היו לי מורים מעולים", היא אומרת. "לא רק שהם בעצמם ידעו טוב את המקצוע שלהם, הם גם עשו את עבודתם מתוך תחושה של ייעוד. מה שלמדתי מהם בצורה הכי עמוקה זה את אהבת הידע, ידע לשם עצמו וללא שום מטרה תכליתית. אחת המורות שלי בתיכון היתה קתרין קוליו תלין, פילוסופית שהיום מוכרת מאוד בצרפת, מומחית להגל ולוובר. היא עברה איתנו בשנה אחת על כל ההיסטוריה של הפילוסופיה. עד גיל די מאוחר הסתובבתי בעולם עם תחושה שכל מה שידעתי הוא בזכותה".

אילוז, שנמנית היום עם צוות העורכים הבינלאומי של אנציקלופדיית בלאקוול לסוציולוגיה וחברה בוועדה לבחירת הספר הטוב ביותר של האגודה הסוציולוגית האמריקאית, החלה את המסלול האקדמי שלה בלימודי ספרות ובדרך לתואר הראשון עשתה השלמות בתקשורת ובסוציולוגיה. אז החליטה לנסוע לישראל כדי ללמוד תקשורת לתואר שני באוניברסיטה העברית.

זה לא היה הביקור הראשון שלה כאן. מדי קיץ, היא מספרת, היתה מבלה אצל דודה שלה בהרצליה. "אני זוכרת שהיתה לה בבית ערימה של 'פוטו-רומן', סיפורים בתמונות, ז'אנר שאז היה נורא מקובל והיום נעלם. כנערה אהבתי מאוד לקרוא את החומרים האלה, כי באתי מאפלטון ורוסו, ודווקא ה'טראש' הסנטימנטלי הזה ריתק אותי. משם בא לי רצון לחקור ולהבין את זה. בתור ילדה שהיה לה חשוב לספוג את התרבות הגבוהה של צרפת, לימודי תקשורת נתנו לי את האפשרות לחקור את ההנאה שמפיקים מתרבות פופולרית".

מה זכור לך מהחופשות שבילית בהרצליה?

"היתה תחושה חזקה של שייכות ושחרור, ברמה הכי בסיסית, כמעט ברמה הגופנית. כנערה שגדלה במילייה מאוד פורמלי, השהות בישראל - שבה אפשר היה לרדת לרחוב בפיג'מה או בחלוק - נראתה לי ביזארית ומקסימה בעת ובעונה אחת. זה שאנשים היו יושבים ברחוב ומפצחים גרעינים, שהטלוויזיות היו נשמעות בקולי קולות ואף אחד לא היה מתלונן על זה או מרגיש שזו חדירה לפרטיות שלו, כל הערבוביה הזאת נראתה בעיני דבר קסום".

בגיל 29, עם תואר דוקטור טרי מארצות הברית, היא חזרה לכאן, "בעיקר כדי להשקיט את המצפון הציוני שלי", היא אומרת. "בחוג לסוציולוגיה באוניברסיטת תל אביב הציעו לי מיד עבודה, פרופסור יונתן שפירא פתח לי את הדלת ועבדתי שם שמונה שנים. אלו היו שנים מאוד פוריות עבורי, שם למעשה התרקמו כל המחקרים שכתבתי. כל הרעיונות לכל הספרים נולדו שם, בתל אביב".

למה לא נשארת שם?

"עזבתי אחרי שהוועדה הפקולטתית דחתה את המלצתה של הוועדה המקצועית לתת לי קביעות. סוציולוגיה, בניגוד למתמטיקה, היא מקצוע שיש בו המון ויכוחים", היא מסבירה ומעבירה מאצבע לאצבע טבעת שעליה משובצת אבן שחורה ומבהיקה. "בדיסציפלינות אחרות הכלים הרבה יותר ברורים ולכן ההערכה של העבודה המדעית יותר פשוטה. בסוציולוגיה יש עניין של טעם אישי. באוניברסיטת תל אביב היתה קבוצה של אנשים שלא הכירה בכלל בלגיטימיות של סוג העבודה שלי. כמובן שזה פגע בי, אבל מצד שני זה גם דירבן אותי לעבוד יותר קשה".

במובן זה ההכרה מ"די-צייט" היא בחינת ניצחון מתוק?

"אני לא רוצה להתנצח עם אף אחד, אבל זה נותן סיפוק שהרעיונות שלי מתקבלים ומסתובבים בעולם".
זוהרו של הסבל
ספרה השלישי, "אופרה ווינפרי וזוהרו של הסבל: חיבור על תרבות פופולרית", זכה בפרס הספר הטוב ביותר של התאחדות הסוציולוגים האמריקאים ב-2005 ונחשב אחד משיאיה האקדמיים המרתקים. בספר היא מנתחת את אחת התופעות המעניינות ביותר של שנות ה-90 - תופעת תוכניות האירוח הטלוויזיוניות. דרך צלילה אל פועלה של אופרה ווינפרי ניסתה אילוז להבין כיצד נכבש המרחב התקשורתי על ידי תוכניות של חשיפת אינטימיות ורגשות.

"זה התחיל מהנאה מהולה באשמה", מספרת אילוז, "כשהסתכלתי יום אחד על התוכנית של ווינפרי, בזמן שהות בשיקגו. ואז אני אפילו לא שמעתי עליה. כמו בקריאה של הרומנים הסנטימנטליים הזולים, נהניתי מאוד מהראשוניות של הרגשות של האורחים בתוכנית ומהיכולת של ווינפרי לייצר אמפתיה וחמלה סביב סיפורים ביזאריים למיניהם, כמו סיפורו של זוג שבו הבעל החליף את מינו לאשה וממשיך לחיות עם אשתו ההטרוסקסואלית ולגדל את הילדים שלהם ביחד. המרתק בתוכנית היה הצורה שבה ווינפרי ידעה להציג קרנבל של אפשרויות חיים שקיימות בחברות המתקדמות כיום, ללא מבע מוסרי.

"אחר כך הבנתי שמה שנתן לה את הזוהר שלה היה המניפולציה הגאונית שהיא עשתה בסבל שהיא עברה ובדרך שבה הציגה את עצמה", מוסיפה אילוז. "למרות העושר והתהילה שיש לה, שהם חסרי תקדים לאשה שחורה, היא מציגה את עצמה ככישלון מתמשך. בניגוד לסיפור של ההצלחה הגברית, של המנהיג הכריזמטי שאומר 'היו לי קשיים, התגברתי עליהם והנה - הצלחתי', אופרה אומרת, 'למרות שאני פה בטלוויזיה, ולמרות שהצלחתי מאוד - תראו אותי מלאת בעיות: אני לא מצליחה לרדת במשקל, אני חסרת ביטחון עצמי, עד היום אני סובלת מהטראומה של אונס שעברתי בנעורי'. זה מבנה מיוחד של סיפור הצלחה וכישלון, מכיוון שהוא מאפשר להמשיך לספר את הסיפור של ה'אנדרדוג' תוך כדי ההצלחה. מחקרים בצרכנות מראים בצורה מעניינת מאוד שצרכנים מעדיפים בהרבה חברות 'אנדרדוג' מאשר חברות 'טופ-דוג', והיא שילבה את שניהם".

את טוענת בספר שהיא הפכה ל"במאית של סבל", זה לא מוגזם?

"מי שומע סיפורי כישלון וסבל? או האנשים הכי קרובים לנו או פסיכולוגים. לפניה לא היתה ממש במה ציבורית שנועדה לתת ביטוי לסבל הבלתי-נראה לסטטיסטיקאים ורופאים, כלומר הסבל היומיומי שיש בניהול יחסים עם הסובבים אותנו. ההגדרה של סבל שאליה היינו חשופים עד אז היתה הסבל שאנחנו רואים בחדשות הטלוויזיה: בצורת, מלחמה וכדומה. אופרה גרמה לשני שינויים: ראשית, ההצגה של הסבל הבלתי-נראה שמתקיים בארונות של משפחות, ושנית, ההצעה בתוך התוכנית עצמה של תרגילים שיובילו לשינוי מיידי. ההנאה מתוכנית האירוח שלה דומה להנאה שבצפייה בתוכנית 'יורדים בגדול': הצופה נמשך בו-בזמן לסבל ולסטייה הגופנית, לשינוי, ולחזרה של הגוף הנורמלי. זו הנוסחה שאופרה המציאה. אז לא, זה לא מוגזם להגיד שהיא מביימת סבל".

ומה הבעיה בזה?

"המחזור של סיפור סבל לסיפור של עזרה עצמית, של ניצחון, מוחק את מה שלוינס קורא לו 'הסקנדל שבסבל', כלומר שיש סוגי סבל שאין בהם שום יכולת להגדיל או לעצב אותנו. לפעמים, אופרה ווינפרי דומה לפנגלוס, הדמות הקריקטורית של וולטייר, שראה זוועות איומות בעולם והמשיך להאמין 'שהכל לטובה'. גם אופרה מאמינה שבכל סבל יש לקח שניתן ללמוד ואפשרות להעצמה. בתפיסה הזאת לא ייתכן סבל שהופך להיות לרוע, כלומר רוע שלא ניתן לגאולה.

"כשהסבל פוגש אינטרסים כלכליים, אנחנו מקבלים אותו כמוצר בטלוויזיה שלנו, בעיתונות ובספרות. מהסיבה הזאת יש היום שוק חדש ומשגשג של ביוגרפיות של אנשים שסבלו, שכותבים על העוולות שנעשו להם, על דיכאונות. לדוגמה אפשר להזכיר את הביוגרפיה של השחקנית ברוק שילדס, שכתבה על דיכאון הלידה שלה, ספר שהפך לרב מכר אדיר בארצות הברית. ההוצאות לאור זיהו שהסיפור הזה מוכר ולכן הן מעודדות הוצאה של ספרים מהסוג הזה. אותם 'סיפורי סבל' מניעים תעשיות אחרות: שוק ספרי 'עזרה-עצמית' שמגלגל מיליארדי דולרים, או תעשיית התרופות שמיסדה את השימוש בתרופות לטיפול נפשי - 'כדורים למחיקת סבל'. גם מקרים שבהם לא ברור כלל כי מדובר בהפרעות נפשיות, למשל חרדה חברתית שאפשר לכנותה בשפה אחרת 'ביישנות', עוברים תהליך פתולוגיזציה שמקדם אינטרסים של חברות תרופות, שמיד מציעות כדור נגד התופעה".

כמו המחקר הזה, גם שאר המחקרים שלך עוסקים בתרבות האמריקאית והאירופאית. למה את מתעלמת מהתרבות הישראלית?

"הדי-אן-איי האינטלקטואלי שלי עשוי משפה וספרות. השאלה שהכי מרתקת אותי היא איך שפה ורעיונות מעצבים אותנו. ראשית תהליך הציונות הוא דוגמה מובהקת לכוח של רעיונות ושפה לעצב היסטוריה, אבל אחרי שהחברה התגבשה נדמה לי שלמשך זמן רב הצירים המרכזיים שארגנו את הזהות הישראלית היו צבא ופוליטיקה. אלה נושאים שפחות מושכים אותי, ולכן הרגשתי שיש לי פחות כישורים להבין את המערכת הזאת".

יש סיכוי שזה ישתנה?

"האמת שעכשיו זאת נראית לי תקופה נכונה ומתאימה מאוד לעבור לשדה הישראלי, וזה מה שהתחלתי לעשות בעזרת מלגת מחקר של מכון ואן ליר. אני וצוות מחקר מנסים לחשוב על ההתארגנות של הזהות הישראלית סביב מספר רגשות מרכזיים, כדוגמת אבל או גאווה".

המבקרים שלך אומרים שאת לא מספיק פוליטית, שאת לא מחויבת לנשים ומזרחים, שאת לא מגייסת את כוח הביקורת שלך לתועלת מגזרים שאת שייכת אליהם, זה נכון?

"הם צודקים והם טועים. חשיבה היא במהותה ביקורתית, מכיוון שלחשוב זה לחשוב על איך דברים יכולים להיות אחרים ממה שהם. אבל השאלה היא איך מגיעים להבנה הזאת. פעמים רבות מדי, מה שקוראים לו 'עמדה ביקורתית' הוא סוג של עמדה אוטומטית שיודעת מראש איך העולם צריך להיראות. זה הופך את תהליך החשיבה לפחות מפתיע. הביקורתיות שלי היא לא נקודת ההתחלה של המחקר, אלא הסוף, אחרי שעשיתי בירור מה אנשים באמת רוצים. ניקח את הדוגמאות שנתת, של פמיניזם ומזרחים. אני רואה את עצמי כמחויבת באופן עמוק לפמיניזם ולזכויות מיעוטים מיניים, אבל בעבודה שלי אני משהה את המחויבות הזאת כדי להבין איך אנשים חווים אהבה, אכזבה, סבל".

וביחס למזרחים?

"יש בעולם הרבה עוולות, ואין שום ספק שהמזרחים סבלו באופן אבסולוטי מעוולה גדולה מאוד שנעשתה להם, אבל כולנו - באופן גלוי או סמוי - בוחרים את העוולות שהכי מכאיבות לנו, ולי נדמה שבסך הכל ערביי ישראל סבלו וסובלים מעוולות הרבה יותר גדולות".

מה מוביל אותך ברמה האישית לעסוק במופעי סבל?

"שאלה מעניינת, אני צריכה להתפשט פה?" היא אומרת וצוחקת. "זה בא משני דברים שונים וסותרים כביכול. אני חושבת שאין לי עמדה אידיאולוגית נגד סבל, כמו שאפשר למצוא אצל פסיכולוגים. כנערה אהבתי מאוד להגיד לעצמי את המשפט של ניטשה, 'מה שלא הורג אותי מחשל אותי'. אני לא שותפה לתרבות המודרנית שרוצה למחוק סבל בכל מחיר. בזה אני אולי שייכת יותר לתקופה הרומנטית, שראתה בסבל ממד בלתי נמנע של הקיום, כלומר שלא ניתן להיפטר ממנו או למחזר אותו למשהו אחר. אני לא חושבת שקיום בלי סבל אפשרי. יש לי רתיעה מהדיקטטורה של האושר בתרבות שלנו; כשאני אומרת דיקטטורה אני מתכוונת לזה שיש איזו קריאה, חובה, להיות מאושר. כל מי שלא מרגיש מאושר מרגיש נכשל. משהו בי מתנגד לתחושת הנכשלות שאנשים מפתחים אם הם לא מאושרים".

את מאושרת?

"מאושרת? אני לא חושבת בצורה הזאת. אני שואלת את עצמי אם הייתי רוצה לחיות את החיים שלי מחדש. זו שאלה של ניטשה. וגם בתוך חיים שיש בהם סבל, הייתי רוצה לחיות את החיים שחייתי, בהחלט, אולי בגלל שהם היו חיים גדושים".

איפה יש סבל בחיים שלך?

"אחד ממקורות הסבל בחיים שלי היה להסתגל למקום הזה. לישראל. זה מוזר, אבל בכל חוויות ההגירה שלי, ממרוקו לצרפת, לארצות הברית, לא חוויתי את עצמי כמהגרת. שם הייתי במקום נוח של זרים שהם גם בפנים וגם בחוץ, הייתי זרה מצטיינת, היה לי כיף והיה לי קל להיות זרה. פה, המקום הזה לא מאפשר. נדמה לי שפה הכוחות שמושכים אותך לשייכות כל כך חזקים עד שאין מקום לסוג הזרות שציינתי". *

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
אופרה וינפרי

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
הסוציולוגית אווה אילוז מנסה להבין כיצד שינה הקפיטליזם את הרומנטיקה

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
קובי בן-שמחון

# data[].attributes.attachment_link.title
הסוציולוגית אווה אילוז מנסה להבין כיצד שינה הקפיטליזם את הרומנטיקה

# data[].attributes.attachment_link.description
פרופ' אווה אילוז, סוציולוגית בעלת שם עולמי, חוקרת כבר שנים את השלכות הקפיטליזם על חיי הרגש: כיצד בנתה לעצמה אופרה ווינפרי קריירה זוהרת מסיפורי כישלון וסבל, ולמה אנשים תופסים את הרומנטיקה ואת האושר כחוויה צרכנית. בחודש שעבר הוכתרה על ידי העיתון הגרמני "די צייט" כאחת הנשים המשפיעות על המחשבה העתידית

# data[].attributes.headline
 Where Dating Meets Data: InvestigatingSocial and Institutional Privacy Concernson Tinder

# data[].attributes.subject
 Where Dating Meets Data: InvestigatingSocial and Institutional Privacy Concernson Tinder

# data[].attributes.body
המטרה של מאמר זה היא אפוא לחקור את חששות הפרטיות של משתמשי הטינדר, ולחבר אותם למניעים ולמאפיינים הדמוגרפיים שלהם. בנוסף, מבחינים בין חששות פרטיות חברתית ומוסדית.