Glossar

Einheitliche Definitionen für Kennzahlen, Modellannahmen und Quellenqualität — ohne pauschale Erfolgsversprechen.

  • Forschung
  • Quellen

Dieses Glossar legt fest, wie CupidLeaks die Begriffe verwendet. Produktnamen und interne Plattformregeln können davon abweichen.

BegriffBedeutung auf dieser Website
AlgorithmusEine beschriebene Folge von Rechenschritten; ein Empfehlungssystem kann mehrere kombinieren
BenchmarkExterner Vergleichswert mit dokumentierter Grundgesamtheit und Messdefinition; ein frei gewählter Modellwert genügt nicht
BiasSystematische Verzerrung in Daten, Messung oder Entscheidungen; nicht mit jedem Unterschied gleichzusetzen
Burnout-IndexIm Labor ein synthetischer Frustrationswert, keine Gesundheitsmessung
Collaborative FilteringEmpfehlung anhand von Interaktionsmustern mehrerer Personen
Dark PatternGestaltung, die Entscheidungen gegen Interessen der Nutzenden beeinflussen kann; im Labor explizit angenommene Szenarien
EloBewertungsprinzip; kein Beleg für das aktuelle Tinder-System
Export-StichtagZeitlicher Bezugspunkt einer Dateiauswertung; nicht automatisch das heutige Datum
GiniMaß der Konzentration einer angegebenen Verteilung; zwischen 0 und nahe 1
GhostingUnerklärter Kontaktabbruch; die Zwei-Wochen-Kennzahl erkennt lediglich sichtbaren Stillstand
Like-to-Match-RateZuordenbare Matches aus eigenen Likes geteilt durch vollständige eigene Likes
Lorenz-KurveKumulierte Anteile nach aufsteigend sortierten Werten
MDCMatch-to-Date-Conversion; benötigt zuordenbare Dates und Matches aus derselben Kohorte
MRRIn der Analyse Antwortquote auf Eröffnungen; im Simulator nur Nachrichten-Proxy
Popularitäts-BiasBevorzugung bereits stark nachgefragter Profile in Empfehlungen
ReziprokBerücksichtigt beide Richtungen einer möglichen Verbindung
SeedStartwert des Zufallsgenerators; Reproduktion benötigt auch gleiche Version, Parameter und Aktionen
SMRIm Labor historisches Kürzel für einen Match/Like-Zählerquotienten; keine allgemeine persönliche Erfolgsnote
SichtbarkeitTatsächlich erfolgte Einblendungen; nicht aus der Zahl von Matches allein ableitbar

Weiterführende Einordnung

Tinder beschreibt sein heutiges System ausdrücklich ohne Elo. 9 Für Popularitäts-Bias und geschäftliche Zielgrößen ist die Studie von Celdir, Cho und Hwang ein konkretes, kontextgebundenes Beispiel. 14

Die Quellenhinweise unter jedem Kapitel nennen Datum und Grenzen. Ein älterer Forschungsbeitrag kann weiterhin hilfreich sein; er wird dadurch nicht zu einer Messung des Jahres 2026.

Quellen

  1. [9] Tinder — Powering Tinder: The Method Behind Our Matching
    2026-09-01 · Geprüft: 2026-09-10

    Aktuelle Selbstauskunft des Anbieters; keine unabhängige Prüfung des Algorithmus.

  2. [14] Celdir, Cho & Hwang — Popularity Bias in Online Dating Platforms: Theory and Empirical Evidence
    2023 · Geprüft: 2026-09-10

    Modell und Daten einer asiatischen Plattform; keine allgemeine Aussage über jede App.