3. August 2025, 16:34 Uhr | Lesezeit: 8 Minuten
Es ist bekanntlich kein Zufall, wenn Ihnen beim Surfen im Internet bestimmte Produkte beworben werden, die sich ziemlich genau mit Ihren Interessen decken. Dahinter stecken Algorithmen – und solche sind auch beim Online-Dating dafür verantwortlich, dass Ihnen die Profile potenziell passender Kandidaten angezeigt werden. Wie genau die Matching-Algorithmen von Dating-Apps funktionieren, erklärt TECHBOOK.
Übersicht
Wie bringen Dating-Apps potenzielle Partner zusammen?
Algorithmen kennen wir inzwischen. Vereinfacht ausgedrückt sind es unsichtbare Rechenanleitungen, die im Hintergrund viele digitale Entscheidungen treffen. Doch wie genau funktionieren sie beim Matching von Dating-Apps?
Die Verbraucherzentrale erklärt, dass die Matching-Mechanismen von Dating-Apps in sehr ähnlicher Form auch bei der Jobvermittlung zum Einsatz kommen – und ebenso beim Online-Gaming. Auch dort werden „zuweilen in Sekundenschnelle Menschen miteinander in Verbindung gebracht“. Das Prinzip dieser Vermittlungsalgorithmen geht auf die Wirtschaftsmathematiker David Gale und Lloyd Shapley zurück. Diese haben in den 1960er-Jahren mit ihrem Algorithmus – dieser ging als „Gale-Shapley-Algorithmus“ in die Geschichte ein – gezeigt, dass eine gleiche Anzahl von Männern und Frauen unter allen Umständen stabile Paarungen hervorbringen kann.
Die KI mischt beim Online-Dating immer mehr mit
Die Grundprinzipien der Matching-Algorithmen von Dating-Apps sind also sehr traditionell. Durch den Einsatz moderner KI-Technologien wurden sie jedoch Schritt für Schritt weiterentwickelt, sodass sie heute präziser, dynamischer und individueller arbeiten können. Während frühere Systeme potenzielle Matches auf Basis gröberer Gemeinsamkeiten zuordneten, können heutige Algorithmen eine feinere Analyse durchführen. Zumal sie aus Ihrem Verhalten immer mehr über Sie dazulernen.
Tinder etwa nutzt, wie TECHBOOK auf Nachfrage bei der Dating-App erfährt, eine Kombination aus maschinellem Lernen und weiteren Modellen, um die Nutzererfahrung kontinuierlich zu verbessern – „insbesondere bei Themen wie Vertrauen, Sicherheit und Sichtbarkeit im App-Erlebnis“. Für nähere Informationen verweist man uns auf einen Blog-Post; mehr dazu später im Text.
Was Dating-Apps über Sie wissen wollen
Nun sollte es idealerweise richtig gut passen – bzw. matchen. Dafür, sprich, um die passenden einander vorzustellen, möchten die Dating-Apps ihre Nutzer ein wenig kennenlernen. Zu diesem Zweck muss man bei der Anmeldung einige Informationen angeben. Hierzu zählen das eigene Alter und Geschlecht sowie das, welches das potenzielle Match haben sollte. Auch die Angabe persönlicher Interessen, weiterer Details zum Lebensstil und des gewünschten Beziehungsstatus hilft den Diensten dabei, passende Profile für Sie herauszusuchen.
Natürlich sitzt am anderen Ende der digitalen Leitung keine Person, die die gesammelten Informationen sichtet und unter den vielen Nutzern den zu Ihnen passenden Menschen heraussucht. Stattdessen greifen technische Verfahren mit teils extrem komplexen Berechnungen. Diesen haben Sie mit Ihren Angaben erstes Material zur Verfügung gestellt.
Das Thema Datenschutz drängt sich an dieser Stelle auf. Die Sicherheitssoftware-Firma Kaspersky mahnt, dass bei Online-Dating das Motto „weniger ist mehr” gilt. Nutzer sollten möglichst wenige persönliche Informationen preisgeben, vor allem keine Fotos aus sozialen Netzwerken, Standortdaten oder Kontaktinformationen. Chats sollten möglichst innerhalb der App stattfinden und verdächtige Profile, die beispielsweise schnelle Liebesbekundungen oder Geldforderungen äußern, gemeldet werden. Auch gute Passwörter und Sicherheitssoftware helfen, die eigenen Daten zu schützen.
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Umstrittener Attraktivitäts-Score oft noch im Einsatz
Wie im Detail nun die eigenen Algorithmen arbeiten, das halten laut der Verbraucherzentrale die Dating-Apps weitestgehend geheim. „Aber sicher ist: Die meisten Anbieter arbeiten mit einem Attraktivitäts-Score oder dem sogenannten ELO-Score.“ Dieser Score – also ein Punktesystem – wurde ursprünglich zur Bewertung der Spielstärke von Schachspielern entwickelt. Beim Online-Dating wiederum sagt er aus, wie attraktiv ein Profil auf andere Nutzer wirkt. „In der Folge matcht Sie der Algorithmus mit Menschen, die einen ähnlichen Attraktivitäts-Score (oder Marktwert) haben“, erklärt die Organisation.
Ein ganzer Beitrag auf Reddit widmet sich der Frage, wie man den ELO-Score der Dating-Apps wie Bumble austricksen kann. Unter anderem führe es zu einer höheren Sichtbarkeit, wenn Nutzer weniger Filter einstellen. Dadurch werden automatisch mehr – und darunter auch weniger passende – Profile angezeigt. Wer nun wiederum viele ablehnt, verbessere damit seinen Score. „Denn so verhalten sich auch die attraktivsten Nutzer: wählerisch“, schreibt der Insider.
Der ELO-Score ist recht umstritten; nicht zuletzt deshalb, weil er Auswirkungen auf das Selbstwertgefühl von Nutzern haben kann. Auf Reddit beklagt etwa ein Nutzer, dass manche Profile „niemals die Chance bekommen, als attraktiv eingestuft zu werden, weil sie niemand sieht, der nach rechts wischt und ihren Attraktivitätswert erhöht“. Die Wirkweise gilt als intransparent. Dating-Apps – im hier diskutierten Fall Bumble – entscheiden demnach vermutlich schon anhand der ersten Likes, welche Profile als attraktiv gelten. Vielleicht als Reaktion auf die viele Kritik erklärt etwa Tinder in seinem Help-Center, dass der Score im eigenen Algorithmus „Schnee von gestern“ sei. Die Verbraucherzentrale zeigt sich allerdings skeptisch. Die diesbezüglichen Aussagen von Tinder seien „so vage, dass niemand sicher sein kann, dass nicht doch ein Attraktivitäts-Score im Hintergrund am Werk ist“.
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Näheres zur Funktionsweise der Algorithmen der Dating-Apps
TECHBOOK hat sich die offiziellen Funktionsweisen der Algorithmen der großen Dating-Apps Tinder, Bumble, Lovoo und Badoo angesehen. Die Beschreibungen der Dienste ähneln sich dabei stark.
Standort- und aktivitätsbasiertes Ranking
Alle genannten Apps bevorzugen bei den Vorschlägen potenzieller Matches Profile, die sich in der Nähe befinden. Denn die Wahrscheinlichkeit, dass ein echtes Treffen zustande kommt, ist größer, wenn sich beide in derselben Region aufhalten. So erklärt es u. a. Tinder. Daneben priorisieren die Apps aktive Nutzer. Die Absicht dahinter: Nach einem Match soll möglichst direkt ein Gespräch beginnen können. Wer bereits Dating-Apps genutzt hat, dürfte selbst festgestellt haben, dass die angezeigten Profile häufig gerade selbst online sind.
Doch manchmal werden plötzlich Nutzer aus weiter entfernten Orten angezeigt. Warum, erklärt Bumble in seinem Hilfebereich: „Wenn du alle verfügbaren Profile in deiner Umgebung bereits durchgeswipet hast (nach rechts oder links), beginnt die App automatisch, dir auch Personen aus etwas weiter entfernten Orten anzuzeigen. So soll verhindert werden, dass dir gar keine Vorschläge mehr gemacht werden – und vielleicht ist ja auch ein spannendes Match außerhalb deiner unmittelbaren Umgebung dabei.“ Wer das nicht möchte und nur in nächster Nähe online daten will, kann dies in seinen Einstellungen definieren.
Gleichzeitig führt eine rege Nutzung dazu, häufiger „frische“ Profile angezeigt zu bekommen – und zudem wird man selbst auch häufiger vorgeschlagen.
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Interessenbasierte Vorschläge
Grundlegend basieren die Algorithmen auf den Basisdaten, die Nutzer bei der Anmeldung angegeben haben (s. o.), und auch die Angaben zu den eigenen Interessen fließen in die Berechnungen mit ein. Wer etwa schreibt, dass er gern surft oder oft auf der Yogamatte anzutreffen ist, bekommt vermehrt Menschen vorgeschlagen, die ähnliche Hobbys teilen.
Laut Tinder werden soziale Merkmale nicht berücksichtigt. Dazu zählen beispielsweise die ethnische Herkunft, die Religion oder der soziale Status. Der Algorithmus soll möglichst offen und inklusiv sein. Dieser Ansatz ist den gängigen Dating-Apps gemein und hat sich offenbar bereits bewährt. Laut der Verbraucherzentrale belegen Studien einen Anstieg von Ehen zwischen Afroamerikanern und Weißen in den USA seit der Einführung von Online-Dating. Leuchtet ein, beim klassischen „Offline-Dating“ trifft man vermutlich weniger leicht auf interessante Personen jenseits des gewohnten sozialen Umfelds.
Analyse des Swipe-Verhaltens
Eine wichtige Informationsquelle ist das Swipe-Verhalten der Nutzer. Dieses zeigt den Apps, was zusagt und was nicht. Mithilfe von maschinellem Lernen werden daraufhin die Vorschläge angepasst. Tinder gibt außerdem an, eine Fotoanalyse durchzuführen. „Neben Nutzerinformationen nutzen wir anonymisierte Hinweise aus Fotos, um Empfehlungen anzupassen“, heißt es auf der Plattform. Das bedeutet, dass die App analysiert, welche Bildtypen besonders häufig geliked werden, zum Beispiel Selfies am Strand, Festivalbilder oder Naturaufnahmen. Davon bekommt der betreffende Nutzer dann nach Möglichkeit mehr zu sehen.
Schutz durch Anti-Spam-Algorithmen
Manche Apps setzen zusätzlich Algorithmen als technische Schutzmaßnahme ein. So verwendet etwa Lovoo einen Echtzeit-Anti-Spam-Algorithmus, der automatisch verdächtige Profile erkennt – etwa, wenn diese massenhaft identische Nachrichten versenden. Solche Konten blockiert der Dienst noch bevor sie in der Vorschlagsliste anderer Nutzer erscheinen. Damit beeinflusst dieser Algorithmus zwar nicht direkt das Matching, erhöht aber in der Praxis die Chance auf einen echten Flirt – oder mehr.