By Ryan Hansen 
por Abigail Garcia
Durante la interacción con la aplicación en búsqueda de patrones similares que lograsen delatar a perfiles falsos, se dio con los criterios siguientes que pueden variar o no ser del todo acertados a la hora de ser empleados pues existen factores sociales que pueden propiciar la protección de identidad de personas dentro de este tipo de sitios/aplicaciones, las cuales se ven permeadas por género o incluso clase donde las mujeres muestran tendencia a la protección de identidad mientras que los hombres tienden a mantener imágenes más abiertas de sí mismos.
En la imagen mostrada aparece un perfil masculino sin rostro, calidad baja como para alguien con el capital suficiente como para ser acreedor del equipo con el que se muestra. Siendo una imagen genérica que no garantiza a una persona real al otro lado.
Existe una cantidad considerable de perfiles femeninos con escasa información mostrando únicamente su género, nombre, edad y una fotografía. Lo anterior conjunta datos más que suficientes para catalogar los perfiles como “falsos”, sin embargo, situándonos en el contexto actual donde la ciudad en que se encuentran registra un número de casos altos en violencia de género, podría deberse a una cuestión de protección de identidad. Sin embargo, la calidad de las imágenes en estas situaciones, así como la lógica de la información que presenten, (coherencia), pueden delatar completamente la identificación de perfiles femeninos falsos.
Tendencias de perfiles falso
En cuanto a los tipos de fotos que pueden delatar perfiles falsos, en una corta recopilación de datos (3 personas, varones) que utilizan la aplicación de manera regular, mencionaban valerse por lo
“amistosa” de la imagen, es decir, perfiles con fotografías muy producidas, tendían a ser considerados como falsos así mismo la falta de cuentas alternas (twitter, Facebook, Instagram) suele generar desconfianza a la hora de interactuar con perfiles. “Cuentas verificadas”
Recientemente se añadió la opción para verificar la veracidad de las cuentas mediante IA que permite asegurar que la persona que comparte las fotos, es la misma con la que está interactuando, sin embargo, en una aplicación cuyos usuarios que relataron sus experiencias, reportan tener fallas continúas ¿qué tan cierta es la inversión en este sentido? Existe la posibilidad, por ejemplo, de colocar una foto sobre una camera para fingir como si fuera una persona.
Finalmente, es un paso opcional y que enfrenta problemáticas como los filtros que emplea la gente a la hora de tomarse fotografías, especialmente para un sitio donde la atracción principal es “calificar” a otros por medio de matches.
Compras desde la App
El uso de funciones especiales tiene mucho que ver con la valuación de la empresa MATCH.com ($MTCH). Cada usuario que se confirma como válido agrega valor a la cotización de TINDER.
¿Pero, qué tal si la app vende un producto que se puede verificar como defectuoso? Pues, entonces se devalua todo el ecosistema ya que toda interacción depende en la confianza entre suscritores.
Perfiles Falsos
La apariencia de perfiles con fotos idénticas de personas atractivas pero con aspectos que indican que es probablemente una toma de alguna/algun modelo profesional son comunes.
El “boost” se refiere a una compra de app donde el usuario incrementa su visibilidad supuestamente por un factor de 100.
Es posible que Tinder busca replicar el éxito de Facebook en el ámbito romántico y de sexualidad tal como Facebook lo hizo con los aspectos de socialización cotidiana. La manera de hacer esto es constantemente presentar la improbable (al nivel racional) posibilidad de interactuar con un/una modelo que no se presenta como tal sino como otro usuario común. Tinder monetiza interacciones impulsivas al permitir la compra de un “boost” que presente casi principalmente estos perfiles falsos.