这就是为什么在互联网发展早期，交友网站几乎一炮而红。其中最受欢迎的网站，似乎为爱情提供了一个稠密市场一那些提供大量不同参与者的市场，因为这必定会增加成功的机会。美国西北大学心理学与管理学教授、世界知名的在线约会专家伊莱·芬克尔，将这些第一代约会平台称作“爱情超市”。这些平台确信，市场上到处都是潜在的灵魂伴侣。用户一开始也很喜欢这种平台，但是他们发现自己很快就晕头转向了，因为这种大海捞针般的寻找所需要付出的努力实在是太累人了。
面对这种局面，交友网站进行了一些详尽的问卷调查来梳理客户的个人偏好，以方便客户快速且轻松地识别出各自最好的匹配。从本质上讲，这些网站切换到了多维度信息流，并实现了优先匹配算法。这似乎是明智之举，但是结果遭遇惨败。参与者花费几个小时的时间来回答数百个关于他们自己的问题，但是最终的匹配结果只比在爱情超市里随机漫步好那么一丁点儿。
问题就出在这里：交友网站在试图改善其平庸的匹配结果时，却降低了服务质量。事实证明，转向多维度信息是正确的选择，但多维度信息本身并不足够。正如芬克尔教授所解释的那样，问卷调查过于简单，只是为了寻找相似点（或不同点)，而且问卷调查使用的引导数据也是错误的。正如上面我们所讲的，他们需要的是一套更好的个人偏好匹配算法，以及一个可以捕捉人与人之间关系的更好的数据本体。未来的约会服务将会使用机器学习系统，它可以从视频、照片、语音，甚至是可穿戴跟踪设备中，推断出必要的相关数据，而不是让用户花数小时回答问题。当我们与我们喜欢的人互动时，机器学习系统会在我们微笑或脸红的时候进行记录，它还知道什么时候我们的心脏开始同步跳动。如果一个系统不用费力就可以收集到用户的个人偏好数据，并将这些个人偏好与相应的多维度信息流和适当的匹配算法结合起来，成功的匹配就会大量增加。下一代的交友市场将会更加成熟和高效，尽管它可能不像上一代的市场那么令人兴奋。我们已经拥有了重塑在线交友市场所需要的技术与技能，现在要做的就是将它们正确地组合在一起。
数据资本时代
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