当社交遇到大数据，soul app开启人工智能匹配模式

大数据已经成为我们日常挂在嘴边的词汇，它是高科技时代的产物，被广泛应用到我们的日常生活中，比如你在网络购物时，它会通过分析你的购物历史，结合个人资料和购物需求，为你推荐最符合你期望的产品；大数据为我们的生活带来很多便利，人们能够在医院之外得悉自己的健康状况，在千里之外了解某个地方的交通状况。

大数据在社交中也被广泛应用着，平台从庞大的数据背后挖掘、分析用户的行为习惯和喜好，找出更符合用户需求的产品和内容，推荐给用户。这是常规社交网络下大数据的运用价值。

常规社网络交指的是我们日常使用的几种主流社交产品，有基于熟人关系的微信和QQ，有基于兴趣一致的豆瓣和知乎；还有基于信息流模式的微博和今日头条。所以你朋友圈里的广告和在别人朋友圈看到的完全不一样，你的今日头条主页展示的资讯也和其他人大不同。

常规社交网络对于大数据的运用主要是为平台自身盈利服务，例如将第三方产品推荐展示在可能感兴趣的用户看得到地方。而在更受年轻人欢迎的新一代社交模式中，大数据更多的是用来为社交本身服务。例如soul app，就是利用大数据来分析用户，建立灵魂模型，继而为你推荐匹配度较高的用户和喜欢的UGC内容。

匿名社交下的用户数据收集

soul app是一款匿名社交软件，用户不需要上传真实照片，也不用透露除兴趣爱好以外的其它个人信息。在产品体验上，也设置有可供选择的私密性选项，例如发布瞬间时选择只有自己可见、密友可见，或者广场可见。

soul分析用户数据，是通过收集用户在进行各种性格爱好测试时提交的数据实现。在用户登陆soul后，系统会引导用户进行灵魂测试，在总共三步的测试完成后，用户可找到自己的专属星球，系统也会得到用户基本模型。在用户使用soul的过程中，系统还会不间断的推送一些趣味测试，通过收集测试结果不断完善用户灵魂模型。

在这种完全私密的社交环境下，用户对于测试的坦诚度很高，也敢于无所顾忌的吐露心声，因此，数据的真实性很高。这就让soul大数据得出的用户模型高度接近用户本身，基于模型推荐给用户的结果和内容，自然也能得到认可，形成了一种良性循环。

人工智能匹配契合灵魂结果

在完成用户灵魂模型后，soul会凭借用户填写的个人标签与行为习惯、兴趣爱好、寻求关系等多种因素进行智能计算，最终得出用户间的匹配度。匹配度高的用户会被推荐在彼此的星球首页，用户只需要点击其中某个用户，就能看到匹配度数值。在用户发起灵魂匹配或语音匹配后，系统也会经过上千次的模拟，最终将最契合的那个送到你对面。

soul为用户构建的是“灵魂伴侣”关系，是基于彼此三观一致、兴趣相投而产生更深层次的关系。社交智能匹配和高质量情感沟通既提升了社交效率，也极大程度上满足了用户的情感需求。

从对话需求到内容需求，在soul app上都能得到满足，除了高亲密度的社交体验，soul官方也会经常发布话题引导，激发用户持续创作优质内容，soul将这些内容进行结构化编辑，推荐给相同兴趣的用户，这种优质UGC内容间的相互刺激，也是吸引用户持续使用soul的因素之一。

大数据最本质的应用在于预测，即从海量数据中分析出一定的特征，进而预测未来可能会发生什么。与真正基于现实信息的大数据匹配不同，soul是利用大数据技术来提升用户社交体验，将性格和三观匹配度高的用户推荐给彼此，将符合你期望的内容推送到你眼前。

简单来说，soul app的智能匹配社交是基于大数据下的模型结果，匹配给你行为方式和价值体系与你相似的陌生人。满足社交需求的同时，在高质量持续性的沟通输出下，你们可能会产生更多其他关系，比如朋友，比如爱人。