データマッチング データマッチング 　マッチングとは、男性会員と女性会員の双方に相手を紹介することを言います。現在のコンピューター利用によるマッチングでは、双方の会員にデータを送付する形で行われることがほとんどでしょう。 　データマッチングは、男女双方のデータをもとに相手を選別する作業をともなうのですが、ここでよく利用されるものでは年齢、学歴、職歴、身長、年収、職業などが挙げられます。 　もし、女性が男性に対して、年収５００万円という希望を出すと、年収４９９万円以下の男性のデータは、この女性の「お相手候補」からは、排除されてしまうわけです。 　このデータマッチングについては、総論と他のページでも書きましたのでこれ以上は詳述しませんが、平均年収という条件を出しただけで半分の異性は排除されるという具合に、あっという間に対象の異性がいなくなってしまいますので、実際は紹介の優先順位を付けるという運用になっていると思われるのです。 何を重視するか 　データについては優先順位をつけるためという運用をしたとして、今度は、各項目の配点が問題になります。年収は１０万円差で１ポイントとか、身長は１ｃｍにつき１ポイントとか、このポイントの付け方は各社で難しいものがあるでしょう。 　また、利用者によって、最初の選別で重視して欲しいものが違うでしょう。そろそろ利用者が重視ポイントの配点を選択しうるシステムがあっていいと思うのです。 内面の評価 　結婚では、内面評価が重要視されますが、同じ内面と言っても、人によってそれぞれ意味が違うはずです。データマッチングでは、学歴、職歴などの歴史的なデータ。身長、体重など生物的なデータは盛り込まれるとして。あとは、年収など経済的な側面では利用者からの選別のニーズに応えてきたかも知れません。 　しかし、これだけでは相手を選べません。これでは、経済的な排除条件を満たしただけなのですから。 　人は内面を重視するものですが、内面を現すデータとなると、これは趣味、志向、信条、メッセージなどから推察するしかないわけです。 　もちろん、性格診断などで相性を考慮に入れたマッチングをしているところもありますが、価値観の相違と相性は、また別ものなのです。 　もちろん、内面をデータマッチングの材料にすると、「思想信条で人を選別するのはどうか」という批判を受けるかもしれませんが、これは人を評価して優劣を競っているのでなく、同じ考えの人はいないか親和性を求めているわけで、この批判はあたらないと考えます。

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