Med maskinlæring vil Jesper Algaard hjelpe folk å få nye venner
Selskapet Friendr tilbyr en slags Tinder for vennskap. Dataene skal brukes til å forske på hva som får folk til å bygge langvarige relasjoner.
– Man kan bruke internett til alt mulig. Hvorfor ikke også bruke det til å finne en kompis eller venninne man faktisk matcher med, spør Jesper Algaard, gründer og daglig leder i Friendr.
Selskapet står bak appen Venn, en plattform som fører mennesker sammen, og legger til rette for nye relasjoner og vennskap.
Algaard forteller at det som skiller Venn fra andre tilsvarende apper, er at de gjennom forskning og bruk av maskinlæring vil kunne sterkt forbedre presisjonen og treffsikkerheten i koblingen av menneskers personligheter, og teoretisk sett vil kunne forutse hvilke personer som kan være kompatible venner.
Maskinlæring mener Algaard vil kunne brukes til å skape de «overraskende» vennskapene.
Appen vil også kunne foreslå hvilke aktiviteter, man ut ifra algoritmen, burde finne på sammen.
– Utfordringen for mange er ofte at det er vanskelig å opprette den første koblingen eller dialogen, og i tillegg ha anledning til å investere tilstrekkelig med tid til å kultivere den gjensidige interessen. Maskinlæring vil kunne løse denne utfordringen, sier gründeren.
Vokser knapt uten markedsføring
Siden oppstart i 2016 har det Bergen-baserte gründerteamet selv investert 1,2 millioner kroner i selskapet.
I 2019 investerte et Family Office-selskap én million kroner. I fjor hentet de ytterligere 1,8 millioner kroner i et konvertibelt lån fra eksterne investorer. Samme år fikk også innvilget treårig støtte gjennom Skattefunn.
Selskapet skal nå hente opp til 5 millioner kroner, hvorav 2 millioner av disse er konvertering av lån, i tillegg til 3 millioner i frisk kapital.
Ifølge Algaard jobber de ut fra en verdsettelse på 30 millioner kroner. Emisjon er planlagt fordelt mellom eksisterende investorer, og investorer fra Connect Ban og Folkeinvest.
Etter få måneders drift har appen over 4000 brukere, og den har foreløpig koblet 1400 vennskap, forteller Algaard.
–Veksten i brukermassen er interessant i seg selv, spesielt fordi vi knapt har markedsført produktet. Nesten 30 prosent av siste måneds nye brukere er invitert inn fra eksisterende brukere. Vi tolker dette som at vi er på rett spor.
Det langsiktige bruksmønsteret i appen vil avgjøre hvilken endelig inntektsmodell selskaper går for. Foreløpig jobber Algaard ut fra en modell hvor Vennskaps-matching basert på info brukeren fyller inn, er gratis. Vil man ta i bruk maskinlæring, må man betale.
Planen er at appen skal generere inntekter i årsskiftet 2022/2023.
–Vi jobber også med å utvikle en funksjon for at flere personer kan møtes sammen, gjerne basert på en konkret aktivitet eller interesse. Det trenger ikke være én-til-én. Det kan for eksempel være felles gruppe-yoga i en park.
Forsker på hva som skaper vennskap
Algaard forteller at det foreligger svært lite forskning på hva som er avgjørende når personer danner en personlig relasjon.
Like interesser er ofte viktig, men ikke avgjørende. Det er mange tilfeldigheter inne i bildet, og ikke minst spiller den berømte kjemien en viktig rolle.
Noen har gode venner som er veldig forskjellige fra seg selv på mange områder, men som samtidig deler andre verdier, interesser eller humor som kanskje veier tyngre.
–Vi håper å bruke de anonymiserte interaksjonsdataene Venn opparbeider seg til å forske og finne svar, og forhåpentligvis få noen nye innsikter og aha-opplevelser av hvilke prosesser det er som ligger til grunn for de forskjellige fasene i dannelsen av nye vennskap, sier han.
De er i dialog med forskere fra Norges Handelshøyskole i Bergen og Insead Business School i Fontainebleau om et felles forskningsprosjekt.
Den meste relevante av eksisterende forskning er gjennomført på kvalitativ basis, hvor en mindre gruppe mennesker blir dybdeintervjuet.
–Vår forskning vil være kvantitativt basert, hvor store mengder data fra et stort antall brukere fordelt over et bredt spekter av kjønn, aldersgrupper og kulturer vil bli analysert.
–Vi tar utgangspunkt i psykologiske teorier om hva som sannsynliggjør en langsiktig relasjon mellom mennesker, og teste disse opp mot hva som skjer i praksis. Over tid vil maskinlæring bidra til at Venn lærer mer om hvilke venne-anbefalinger som fungerte, og hvilke som var mindre vellykkede, sier Algaard.