Dating apps have looked the same for the better part of a decade. Open your phone, scroll through static photos, swipe r

ਡੇਟਿੰਗ ਐਪਸ ਇੱਕ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਲਗਭਗ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਆਪਣਾ ਫ਼ੋਨ ਖੋਲ੍ਹੋ, ਸਥਿਰ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਸਕ੍ਰੋਲ ਕਰੋ, ਸਵਾਈਪ ਰਾਈਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰੋ। ਬਾਕੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਦੇ ਵੀਡੀਓ, ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਫੀਡਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੰਟੈਂਟ ਵੱਲ ਵਧਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, 2010 ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਇਸਦੀ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਖੜੋਤ ਹੀ ਉਹ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਲਹਿਰ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਪਸ TikTok ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਉਧਾਰ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਛੋਟੇ ਰੂਪ ਦੀ ਵੀਡੀਓ, AI-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਮਾਜਿਕ ਖੋਜ (social discovery) 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ।

ਇਹ ਬਦਲਾਅ ਸਿਰਫ਼ ਬਾਹਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸੰਸ਼ੋਧਿਤ ਫੋਟੋ ਗੈਲਰੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੀਡੀਓ ਰਾਹੀਂ ਅੰਤਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਪੰਦਰਾਂ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਇੱਕ ਕਲਿੱਪ ਆਵਾਜ਼ ਦੇ ਲਹਿਜੇ, ਹਾਸੇ, ਸਰੀਰਕ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ (timing) ਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਫਿਲਟਰ ਕੀਤੀ ਹੋਈ ਹੈੱਡਸ਼ਾਟ ਤਸਵੀਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ। ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸੇ ਕੈਟਾਲਾਗ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਿਸੇ ਪਾਰਟੀ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਮਿਲਣ ਵਰਗਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਸਧਾਰਨ ਨੇੜਤਾ ਜਾਂ ਉਮਰ ਦੇ ਫਿਲਟਰਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਕਲਿੱਪਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਧਿਆਨ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਵੱਲ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਅਨੁਭਵ ਸਪੱਸ਼ਟ ਖੋਜ (explicit search) ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਪੈਸਿਵ, ਕੰਟੈਂਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਖੋਜ ਵੱਲ ਵਧਦਾ ਹੈ।

ਫੀਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ

ਸਵਾਈਪ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਟੂਲਜ਼ ਤੋਂ ਵੀਡੀਓ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੋਸ਼ਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਤੱਕ ਦਾ ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਗੰਭੀਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਿੰਗ ਐਪ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਮਤਲਬ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਕਾਫ਼ੀ ਸਿੱਧਾ ਸਟੈਕ ਹੁੰਦਾ ਸੀ: ਜੀਓਲੋਕੇਸ਼ਨ, ਮੈਚਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਇੰਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਸੋਸ਼ਲ ਡਿਸਕਵਰੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਕੰਪਰੈਸ਼ਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਕੰਟੈਂਟ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ, ਰੈਕਮੈਂਡੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣਾਂ, ਅਤੇ ਐਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕਿਸੇ ਕਲਿੱਪ ਦੇ ਵਾਇਰਲ ਹੋਣ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਅਸਮਿਤ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਪਾਈਕਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੇ ਬ੍ਰਾਂਡਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮੋਬਾਈਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫਰਮਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕੀਤਾ ਹੈ।

GeekyAnts, EPAM Systems, Thoughtworks, Globant, ਅਤੇ WillowTree ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਨਿਰਮਾਤਾ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਤਕਨੀਕੀ ਫੋਕਸ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ। GeekyAnts ਅਕਸਰ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਫਰੰਟਐਂਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਸੁਮੇਲ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਯੂਜ਼ਰ-ਫੇਸਿੰਗ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਵੀਡੀਓ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਕੁਦਰਤੀ ਅਤੇ ਰਿਸਪੌਂਸਿਵ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇ। EPAM Systems ਡੂੰਘੀ ਬੈਕਐਂਡ ਸਕੈਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਇੰਫਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਦੋਂ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸਪੀਡਾਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਇਕਸਾਰ (concurrent) ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਸਵਰਵ ਕਰ ਰਹੇ ਹੁੰਦੇ ਹੋ। Thoughtworks ਐਜਾਈਲ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਮਾਹਰਤਾ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਿੰਗ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ-ਸਟਾਈਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। Globant ਡਿਜੀਟਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਚਨਾਤਮਕ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ WillowTree ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਮੋਬਾਈਲ ਅਨੁਭਵਾਂ ਅਤੇ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਪਾਲਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਫਰਮਾਂ ਉਸ ਪੂਰੇ ਸਟੈਕ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉੱਪਰੋਂ ਸਧਾਰਨ ਲੱਗੇ ਪਰ ਅੰਦਰੋਂ ਬਹੁਤ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੋਵੇ।

ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

NowMatch ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਡੇਟ ਲੱਭਣ ਦੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਐਪ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੋਸ਼ਲ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਧੁਨਿਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪੰਜ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸਨ। ਉਪਭੋਗਤਾ ਰੋਮਾਂਸ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦੀ ਵੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਉਹ TikTok-ਦਰਜਾ ਦੀ ਸਕ੍ਰੋਲਿੰਗ ਸਪੀਡ, Instagram-ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਟੂਲਸ, ਅਤੇ Netflix-ਦਰਜਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ (personalization) ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਵੀ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਐਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜੋ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਮੁਲਾਕਾਤਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। NowMatch ਡੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸੋਸ਼ਲ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੇਖ ਕੇ ਉਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਇਕਲੌਤੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਜੋਂ।

ਅਜਿਹੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਫੈਸਲੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਵੀਡੀਓ-ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੀ ਖੋਜ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਫੋਟੋ ਐਪਸ ਨੂੰ ਕਦੇ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ। Transcoding, adaptive bitrate streaming, ਅਤੇ edge caching ਬੁਨਿਆਦੀ ਲੋੜਾਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। AI ਪੱਖ ਤੋਂ, ਕੰਟੈਂਟ ਮੋਡਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਔਖੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ-ਸਿਰਫ ਐਪ ਕੀਵਰਡਸ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਰਿ