算法驱动的吸引力模型如何改变内在的性期望？由于世界各地的人们使用的在线约会应用程序数量不断增加，因此提出了这个问题。Tinder和Bumble等在线约会应用程序在寻找浪漫伴侣方面越来越受欢迎。这些应用程序为用户提供了根据他们的喜好（例如年龄，性别，位置，宗教，外表等）找到潜在伴侣的能力。研究人员越来越担心这些喜好如何塑造用户对爱情和性行为的可接受行为的看法。本文将讨论基于算法的吸引模型如何改变内在的性期望。
基于算法的吸引力模型可以改变内部化的性期望的第一种方式是缩小寻求伴侣的人的选择范围。在使用Tinder或Bumble等应用程序时，您可以在选择之前看到数百个（如果不是数千个）配置文件。管理这些应用程序的算法考虑了您过去的刷卡习惯，并提供了适合您所需质量的匹配。这意味着您可以获得符合特定条件的配置文件，同时排除其他配置文件。可以显示具有特定身体类型，头发颜色或种族的妇女的个人资料。当一个人习惯于只看到某些类型的人并对不符合其理想标准的人产生偏见时，这可能导致不切实际的期望。
算法驱动的吸引力模型可以改变内部化的性期望的其他方式是在用户之间建立一种法律意识。约会应用程序允许用户一次查看多个配置文件，而无需进行任何实际承诺或投资。这可能会产生一种心态，即如果一个人亲自见面，个人有权获得比他本来更好的东西。用户习惯于有多种选择，并开始期望潜在合作伙伴提供更多选择。当它们需要超出它们通常在关系中获得的东西时，可能会导致不切实际的期望。此外，这也可能导致人们低估他们已经拥有的东西，因为他们不断寻找新的更好的选择。算法驱动的吸引模型可以通过加强关于性别角色和关系的陈规定型观念来改变内在的性期望。这些应用程序通常为用户提供对男性和女性的陈规定型描述，例如男性是提供者，女性是教育者。这种狭窄的定义可能会限制人们探索关系中不同可能性的能力。这也可能造成一种情况，即人们感到压力要适应这些陈规定型观念，即使他们不符合自己的信仰或偏好。结果，人们可能会发现自己陷入困境，因为他们无法摆脱这些陈规定型观念，并被迫首先扮演他们从未想要的角色。算法驱动的吸引力模型可以通过三种方式改变内在的性期望：1）缩小可用选项，2）赋予潜在伴侣权利，3）加强关于性别角色和关系的陈规定型观念。这些变化可能会影响个人的自尊、心理健康和整体生活质量。因此，重要的是要知道这些算法是如何工作的，以及它们对我们的生活有什么影响。通过认识到这些变化，我们可以采取措施避免成为其受害者，并确保保持健康的性期望。
基于算法的吸引力模型如何改变内部化的性期望？
引力算法的引入对人们如何看待自己的性喜好和欲望产生了重大影响。通过约会应用程序访问数百万潜在合作伙伴，人们可能很难识别和识别他们真正想要的合作伙伴。这可能导致人们对自己的性行为更加焦虑和困惑，并导致对满足社会规范或期望的压力感。