When Online Dating Isn’t Just About the Face Card: The Aura Counts Too

Sumber: dokpri

When Online Dating Isn’t Just About the Face Card: The Aura Counts Too

Judul Artikel : Beauty vs. Vibe: Deconstructing visual appeal in online dating with large

multimodal models

Penulis : Junkyu Jang, Soonjae Kwon, Sung-Hyuk Park

Tahun terbit : 2025

Jurnal : Computers in Human Behavior 

Diulas oleh Melvina Garcia 

Transformasi Online Dating dalam Struktur Sosial Masyarakat Modern

Online dating atau kencan berbasis daring telah menjadi medium utama dalam pembentukan relasi romantis di masyarakat. Aplikasi seperti Tinder, dengan lebih dari 50 juta pengguna global (Smith, 2018), menunjukkan bagaimana teknologi digital telah merevolusi dinamika pencarian pasangan. Bahkan, lebih dari sepertiga pernikahan di Amerika Serikat kini bermula dari interaksi daring (Cacioppo et al., 2013). Platform ini memperkenalkan fitur pencocokan berbasis lokasi serta fitur swipe berbasis foto profil (fitur untuk menggeser (swipe) foto calon pasangan ke kanan jika tertarik atau ke kiri jika tidak), kedua fitur ini memungkinkan proses pengambilan keputusan secara cepat dan visual (Timmermans & De Caluwé, 2017; Ward, 2016). Dalam perkembangannya, terlebih setelah pandemi COVID-19, online dating telah melampaui fungsi awalnya dan menjelma menjadi bagian dari infrastruktur sosial yang mapan (Chisom et al., 2021; Gibson, 2021).

Dalam konteks tersebut, foto profil berperan sebagai titik awal utama dalam membentuk kesan pertama. Dari sudut pandang psikologi, daya tarik wajah (facial attractiveness) atau beauty dianggap penting karena mencerminkan tanda-tanda kesehatan dan keseimbangan fisik seseorang, misalnya melalui simetri wajah, warna kulit yang merata, atau ekspresi yang menyenangkan (Rhodes, 2006; Little et al., 2011). Sejumlah penelitian berskala besar juga menunjukkan bahwa penilaian terhadap wajah sering kali menjadi dasar utama seseorang memutuskan untuk menyukai atau tidak menyukai profil lawan jenis di aplikasi kencan (Finkel et al., 2012; Hitsch et al., 2010a). Artinya, meskipun hubungan kini dimulai di ruang digital, penilaian visual terhadap wajah tetap menjadi mekanisme paling cepat dan dominan dalam proses pencocokan.

Namun, para peneliti kini menemukan bahwa daya tarik seseorang tidak hanya ditentukan oleh wajah semata. Kajian dalam sosiologi budaya dan psikologi sosial mengungkap bahwa konteks di sekitar foto, seperti latar tempat, pakaian, gaya berfoto, hingga benda yang muncul dalam gambar, dapat memberikan isyarat tambahan mengenai kepribadian dan gaya hidup seseorang (Arsel & Thompson, 2011; Üstüner & Thompson, 2012). Hal inilah yang disebut sebagai daya tarik sosial (social attractiveness) atau vibe. Berbeda dengan wajah yang menampilkan keindahan fisik, vibe mencerminkan aura, karakter, dan cara seseorang menampilkan dirinya secara alami. Dengan demikian, penelitian ini berupaya menjelaskan bagaimana dua bentuk daya tarik, beauty dan vibe, bekerja bersama dalam menentukan keberhasilan seseorang di dunia online dating.

Otak, Algoritma, dan Aura: Pendekatan Baru dalam Membaca Daya Tarik Online Dating

Penelitian ini menggunakan Dual-Process Theory (Kahneman, 2011) sebagai landasan untuk memahami bagaimana manusia memproses informasi visual dalam konteks online dating. Teori ini menjelaskan bahwa proses penilaian terjadi melalui dua jalur yang bekerja secara bersamaan:

1. Jalur pertama disebut “Affective–Aesthetic Pathway”, yaitu proses kognitif cepat dan intuitif yang berfokus pada penilaian daya tarik wajah atau facial attractiveness (Slovic, Finucane, Peters, & MacGregor, 2007). 

2. Jalur kedua disebut “Sociocultural–Inferential Pathway”, yang melibatkan penilaian terhadap makna sosial dan kultural dari foto (social attractiveness), misalnya melalui gaya berpakaian, aktivitas, atau latar yang mencerminkan gaya hidup dan nilai pribadi seseorang (Tversky & Kahneman, 1974). 

Melalui dua jalur ini, penulis berargumen bahwa ketertarikan tidak hanya ditentukan oleh keindahan fisik, tetapi juga oleh konteks sosial yang memberi kesan intuitif mengenai kesesuaian nilai dan gaya hidup calon pasangan.

Untuk mengukur kedua dimensi tersebut secara empiris, penelitian ini memanfaatkan teknologi Large Multimodal Model (LMM) bernama InternVL-G (Chen et al., 2024). Model kecerdasan buatan ini dirancang untuk membaca dan menilai berbagai isyarat visual dari foto profil tanpa campur tangan manusia. LMM dapat mengenali pola visual dan menghasilkan skor kuantitatif untuk empat aspek utama, yakni: 

1. Daya tarik wajah (facial attractiveness), mengukur daya tarik estetika yang berasal dari fitur wajah seseorang

2. Modal sosial (social capital), mengukur isyarat visual yang menunjukkan kehidupan sosial yang aktif, hubungan pertemanan yang kuat, dan kesan disukai secara umum.

3. Modal ekonomi (economic capital), mengukur isyarat visual yang menunjukkan stabilitas finansial serta akses terhadap sumber daya dan pengalaman yang diinginkan.

4. Modal budaya (cultural capital), mengukur isyarat visual yang menunjukkan selera yang menarik, rasa ingin tahu intelektual, dan keterlibatan dalam aktivitas yang menarik.

Keempat komponen ini diadaptasi dari teori modal sosial Pierre Bourdieu (2018), yang menekankan bahwa status dan gaya hidup seseorang tercermin melalui ekspresi dan konteks visual dalam interaksi sosial.

Secara khusus, penelitian ini dikembangkan untuk menjawab tiga pertanyaan utama berikut:

1. RQ1: Seberapa besar pengaruh dari Affective–Aesthetic Pathway (jalur penilaian terhadap facial attractiveness (daya tarik wajah) terhadap keberhasilan pencocokan (matching success) di aplikasi online dating?

2. RQ2: Apa pengaruh tambahan dari komponen Sociocultural–Inferential Pathway, yang mencakup modal sosial, modal ekonomi, dan modal budaya, serta bagaimana ketiganya membentuk daya tarik sosial secara menyeluruh (social attractiveness atau vibe) terhadap keberhasilan pencocokan?

3. RQ3: Pola seperti apa yang muncul dari interaksi antara kedua jalur tersebut, yakni sinyal dari facial attractiveness dan berbagai bentuk modal sosial, serta bagaimana pola interaksi ini memengaruhi tingkat keberhasilan pencocokan (matching success rates)?

Ketiga pertanyaan ini menjadi dasar bagi rancangan penelitian untuk memahami bagaimana dua dimensi utama daya tarik (fisik dan sosial) bekerja secara bersamaan dalam konteks online dating. Dengan rumusan ini, penelitian mampu menilai tidak hanya efek terpisah dari wajah dan konteks sosial, tetapi juga bagaimana keduanya saling memperkuat atau justru menetralkan satu sama lain.

Analisis dilakukan dengan menggunakan data dari 10.619 pengguna aktif aplikasi online dating di Korea Selatan, yang menjadikan penelitian ini salah satu studi berskala besar pertama yang mengombinasikan teori sosial dengan kecerdasan buatan. Melalui pendekatan ini, penulis dapat mengamati bagaimana berbagai bentuk modal, baik estetika maupun sosial, berinteraksi dalam memengaruhi keberhasilan pencocokan (matching success). Dengan kata lain, penelitian ini berupaya memetakan bagaimana keindahan visual dan “aura sosial” bekerja secara bersamaan dalam algoritma cinta modern yang kini dijalankan bukan hanya oleh manusia, tetapi juga oleh AI.

Lalu, Bagaimana Prosesnya?

Figur 1. Skema Kerangka Penelitian

1. Pengumpulan Data

Data penelitian ini berasal dari salah satu platform online dating heteroseksual terbesar di Korea Selatan, yang menyediakan akses terhadap informasi anonim dari 45.399 pengguna aktif. Setiap pengguna memiliki foto utama dan profil dengan variabel demografis seperti usia, tinggi badan, pendidikan, kebiasaan merokok, dan agama, yang digunakan sebagai variabel kontrol dalam model ekonometrik.

Selama periode pengamatan, pengguna saling memberikan penilaian bintang (1–5) terhadap profil lawan jenis. Jika skor ≥4, maka dianggap sebagai indikasi ketertarikan. Untuk menjaga representativitas, hanya pengguna yang telah dievaluasi oleh minimal 15 pengguna berbeda, menghasilkan 10.619 pengguna yang eligible untuk menjadi observasi penelitian ini. Data ini mencakup lebih dari 603.000 interaksi dan 123.501 foto profil utama yang menjadi bahan analisis visual.

Figur 2. Tampilan Platform Online Dating yang Digunakan

2. Ekstraksi Fitur Visual dengan Large Multimodal Model

Tahapan ini menjelaskan bagaimana model melihat dan mengenali sinyal visual dari foto profil. Secara lebih jelas, bagaimana model InternVL-G menilai dua jalur persepsi daya tarik dan memastikan akurasinya melalui proses validasi. Dengan kata lain, bagian ini membahas cara kerja sistem pengenalan visual sebelum hasilnya diubah menjadi data kuantitatif.

Foto profil utama setiap pengguna dianalisis menggunakan model InternVL-G, sebuah Large Multimodal Model (LMM) yang dirancang untuk memahami citra dan konteks sosialnya tanpa pelabelan manual (zero-shot inference) (Chen et al., 2024). Model ini mendeteksi dan menilai dua jalur utama persepsi visual yang diadaptasi dari Dual-Process Theory (Kahneman, 2011):

1. Jalur Afektif–Estetik (Affective–Aesthetic Pathway): menilai facial attractiveness, termasuk simetri, proporsi wajah, dan ekspresi emosional.

2. Jalur Sosiokultural–Inferensial (Sociocultural–Inferential Pathway): menilai vibe atau social attractiveness yang tersirat dari konteks foto, yang dijabarkan ke dalam tiga bentuk modal Bourdieu:

3. Social Capital: mengukur kesan hubungan sosial dan likability

4. Economic Capital: mengukur sinyal gaya hidup dan kestabilan finansial,

5. Cultural Capital: mengukur indikasi selera, kecerdasan, dan preferensi budaya.

Setiap dimensi diukur dengan skala 0–1, dan skor yang dihasilkan digunakan sebagai variabel utama dalam model ekonometrik. 

Hasil ekstraksi telah divalidasi dengan dataset SCUT-FBP5500 (Liang et al., 2018). SCUT-FBP5500 sendiri adalah dataset kumpulan 5.500 citra wajah manusia yang masing-masing diberi skor kecantikan oleh penilai manusia dalam rentang 1–5, dan secara luas digunakan sebagai benchmark untuk analisis facial attractiveness (Liang et al., 2018). Hasilnya pun menunjukkan korelasi Pearson (r) = 0,7885 antara prediksi AI dan penilaian manusia, menandakan adanya tingkat presisi yang tinggi, serta hubungan yang kuat dan positif, menandakan model InternVL-G ini menangkap pola penilaian manusia dengan baik.

Figur 3. Grafik Perbandingan Penilaian Manusia dan Prediksi LMM (InternVL-G)

3.  Ekstraksi dan Operasionalisasi Variabel Visual

Setelah model tervalidasi, tahapan ini berfokus pada bagaimana konsep teoretis seperti beauty dan vibe diterjemahkan ke dalam pengukuran empiris (kuantitatif).  Agar teori bisa diukur dengan model ekonometrika, peneliti membuat serangkaian pertanyaan deskriptif (prompt) yang digunakan oleh model LMM untuk menilai setiap foto (skala 0 - 1). Pertanyaan ini membantu model memahami makna di balik gambar, misalnya, apakah seseorang tampak menarik, ramah, atau berkelas, lalu mengubah kesan visual tersebut menjadi pengukuran kuantitatif yang bisa dihitung.

Tabel 1. Ringkasan Standar Pengukuran Setiap Aspek Visual

Contoh pertanyaannya meliputi:

1. Untuk aspek beauty (facial attractiveness): “Seberapa menarik secara fisik dan estetika wajah orang ini dalam foto?”

2. Untuk aspek vibe (social attractiveness): “Apakah foto ini memberi kesan bahwa orang tersebut ramah, autentik, dan menyenangkan untuk diajak berhubungan?”

3. Untuk aspek social capital: “Apakah foto ini menunjukkan kehidupan sosial yang aktif dan hubungan yang kuat?”

4. Untuk aspek economic capital: “Apakah latar atau atribut foto menggambarkan stabilitas finansial?”

5. Untuk aspek cultural capital: “Apakah foto ini menunjukkan minat budaya atau kegiatan intelektual?”

Figur 4. Contoh Foto yang Digunakan Model LMM untuk Referensi Skor dalam Menilai Setiap Aspek Visual

Setelah AI menjawab semua pertanyaan itu, hasilnya berupa skor numerik untuk tiap aspek daya tarik. Skor tersebut kemudian dinormalisasi agar bisa dibandingkan antar kategori dengan cara yang adil.

Tabel 2. Hasil Skor Statistik Deskriptif Untuk Setiap Aspek Visual

Kelima aspek visual diubah menggunakan transformasi peringkat persentil (percentile rank transformation). Proses ini mengonversi setiap skor menjadi posisi relatifnya di dalam sampel, dengan rentang nilai antara 0 hingga 1, di mana nilai 0,5 menunjukkan tingkat median. Hal ini membuat koefisien dalam model berikutnya dapat dibandingkan secara langsung antar dimensi dan memudahkan interpretasi hasil. Sebagai contoh, skor facial attractiveness sebesar 0,75 menunjukkan bahwa tingkat daya tarik wajah seorang pengguna lebih tinggi dibandingkan 75% dari keseluruhan sampel.

Tabel 3. Hasil Matriks Korelasi dan VIF untuk Setiap Variabel Independen

Sebagai bagian dari pemeriksaan kualitas data, dilakukan juga uji multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF). Nilai VIF untuk semua variabel independen (beauty, vibe, social, economic, dan cultural) berada antara 3,38 hingga 4,75, yang semuanya di bawah ambang batas 5,0. Hasil ini menunjukkan bahwa tidak ada korelasi yang berlebihan antar variabel, sehingga masing-masing aspek dapat dianggap independen. Selain itu, matriks korelasi memperlihatkan hubungan yang lemah hingga sedang di antara variabel, dengan nilai tertinggi pada pasangan Beauty–Vibe (r = 0,303), bebas dari masalah multikolinearitas yang signifikan. 

4. Analisis dengan Model Ekonometrika

Tahapan ini menjelaskan bagian akhir proses penelitian, yaitu bagaimana semua sinyal visual yang telah diubah menjadi data numerik diolah menggunakan pendekatan ekonometrik untuk memahami hubungan antara beauty, vibe, dan keberhasilan pencocokan (matching success). Analisis ini menggunakan regresi Poisson, yang cocok untuk data berbentuk hitungan (count data), guna memperkirakan pengaruh relatif dari setiap faktor visual.

Terdapat 3 model persamaan untuk menjawab setiap research questions, yakni:

1. Research question: Seberapa besar pengaruh dari Affective–Aesthetic Pathway (jalur penilaian terhadap facial attractiveness (daya tarik wajah) terhadap keberhasilan pencocokan (matching success) di aplikasi online dating?

Model ini menguji pengaruh facial attractiveness terhadap jumlah matches. Koefisien β₁ menunjukkan peningkatan peluang pencocokan untuk setiap kenaikan skor beauty satu unit.

2. Research question: Apa pengaruh tambahan dari komponen Sociocultural–Inferential Pathway, yang mencakup modal sosial, modal ekonomi, dan modal budaya, serta bagaimana ketiganya membentuk daya tarik sosial secara menyeluruh (social attractiveness atau vibe) terhadap keberhasilan pencocokan?

Model ini mengisolasi pengaruh vibe, melalui 3 aspek Sociocultural–Inferential Pathway terhadap keberhasilan pencocokan. Koefisien β₁–β₃ menunjukkan kontribusi masing-masing aspek terhadap keberhasilan pencocokan.

3. Research question: Pola seperti apa yang muncul dari interaksi antara kedua jalur tersebut, yakni sinyal dari facial attractiveness dan berbagai bentuk modal sosial, serta bagaimana pola interaksi ini memengaruhi tingkat keberhasilan pencocokan (matching success rates)?

Model ini menguji apakah beauty dan vibe saling memperkuat atau saling menetralkan. Koefisien interaksi β₅ menjadi indikator efek reinforcement atau diminishing returns.

• Jika β₅ > 0, artinya efek beauty semakin kuat ketika vibe juga tinggi (reinforcement effect).

• Jika β₅ < 0, artinya efek beauty menurun ketika vibe terlalu tinggi (diminishing returns).

  
  

Temuan dan Analisis Hasil:  Si Cantik, Si Berkarisma, dan Si “Terlalu Sempurna”

Analisis regresi Poisson menunjukkan bahwa baik faktor fisik (beauty) maupun sosial–kultural (vibe dan modal) memiliki pengaruh signifikan terhadap keberhasilan pencocokan (matching success) di platform online dating. Semua model diuji secara terpisah untuk pengguna laki-laki dan perempuan, masing-masing menunjukkan arah hubungan yang konsisten meski dengan perbedaan kekuatan efek.

Secara umum, beauty memiliki dampak langsung paling besar pada peningkatan peluang pencocokan, namun peran vibe dan komponen sosialnya tidak kalah penting dalam menjelaskan konteks dan keberlanjutan daya tarik. Namun, ketika kedua faktor digabungkan dalam model interaksi, hasilnya memperlihatkan pola diminishing returns, setelah melewati titik tertentu, penampilan yang terlalu sempurna justru mengurangi kesan sosial yang autentik.

Model 1, Face Card Wins First Impression

Tabel 4. Hasil  Regresi untuk Pengguna Laki-laki (Potongan)

Model pertama menjawab Research Question 1 (RQ1) dengan menguji pengaruh independen facial attractiveness terhadap jumlah pencocokan. Koefisien beauty terbukti sangat signifikan baik untuk pengguna laki-laki (β = 0.6946, p < 0.01) maupun pengguna perempuan (β = 0.4394, p < 0.01). Jika nilai koefisien ini dieksponensialkan dalam model Poisson, maka peningkatan satu unit skor beauty berasosiasi dengan kenaikan peluang match sekitar 100% untuk laki-laki (exp(0.6946) ≈ 2,00) dan sekitar 55% untuk perempuan (exp(0.4394) ≈ 1,55). Temuan ini menegaskan kembali bahwa daya tarik wajah tetap menjadi faktor awal paling dominan dalam online dating. Namun, penulis menafsirkan perbedaan gender ini bukan sebagai kontradiksi, melainkan cerminan strategi perilaku yang berbeda.

Perempuan umumnya lebih selektif (gatekeeper effect), mereka menyaring calon pasangan berdasarkan standar kecantikan yang tinggi sebelum mengevaluasi aspek sosial lainnya. Laki-laki, sebaliknya, menunjukkan pola seleksi yang lebih luas dan bertahap, semakin menarik wajah seorang perempuan, semakin besar kemungkinan ia melewati tahap evaluasi awal.

Model 2, The Power of Vibe: Beyond Just a Pretty Face

Tabel 4. Hasil Regresi Untuk Pengguna Laki-laki (Potongan)

Tabel 5. Hasil Regresi Untuk Pengguna Perempuan (Potongan)

Model kedua menjawab Research Question 2 (RQ2) dengan meneliti kontribusi jalur Sosiokultural–Inferensial, yaitu social attractiveness (vibe) yang diuraikan menjadi tiga komponen: social, economic, dan cultural capital. Secara agregat, vibe memiliki efek signifikan positif terhadap keberhasilan pencocokan untuk kedua gender (β = 0.5092 untuk laki-laki; β = 0.3453 untuk perempuan, p < 0.01). Artinya, foto dengan kesan sosial positif — misalnya tersenyum bersama teman atau di lingkungan sosial — dapat meningkatkan peluang match sekitar 66% untuk laki-laki dan 41% untuk perempuan.

Ketika diuraikan lebih rinci (Model 2b), ketiga komponen capital juga menunjukkan efek positif yang berbeda-beda:

• Social capital (β = 0.2484 – 0.4304, p < 0.01): indikator utama kesan hangat dan mudah didekati.

• Cultural capital (β = 0.2449 - 0.3599, p < 0.01): menggambarkan kesan berwawasan dan berkelas, yang secara konsisten menambah daya tarik perseptual.

• Economic capital (β = 0.1614 – 0.1574, p < 0.05):  menunjukkan efek lebih kecil dan tidak selalu signifikan, terutama pada pengguna perempuan.

Temuan ini memperkuat pandangan bahwa daya tarik sosial melampaui sekadar penampilan. Orang cenderung tertarik bukan hanya karena kecantikan visual, tetapi juga karena konteks yang memberi sinyal kepribadian, gaya hidup, dan nilai sosial. Foto yang menampilkan suasana santai, kegiatan positif, atau ekspresi autentik secara signifikan meningkatkan daya tarik perseptual pengguna.

Model 3 , When Being  Too Perfect Becomes a Problem

Model ketiga menguji Research Question 3 (RQ3) tentang interaksi antara dua jalur — Affective-Aesthetic dan Sociocultural-Inferential. Koefisien interaksi β₅ (Beauty × Vibe) menunjukkan hasil negatif  dan signifikan untuk laki-laki (β = -0.3813, p < 0.01) serta perempuan (β = -0.3209, p < 0.01), yang mengindikasikan adanya efek diminishing returns. Artinya, ketika seseorang sudah memiliki skor beauty tinggi, tambahan sinyal sosial yang terlalu kuat justru menurunkan persepsi autentisitas. Fenomena ini dapat dijelaskan secara psikologis melalui prinsip marginal utility  ketika satu aspek (misalnya wajah yang menarik) sudah sangat kuat, sinyal tambahan seperti social capital atau cultural capital menjadi kurang efektif, bahkan bisa menimbulkan kesan “terlalu dibuat-buat” atau “pamer”.  Secara praktis, hasil ini memperlihatkan bahwa keseimbangan antara face card dan vibe jauh lebih penting daripada memperkuat salah satunya secara berlebihan. Foto yang tampak terlalu sempurna atau menonjolkan banyak atribut status berpotensi memicu persepsi negatif seperti “tidak tulus” atau “kurang hangat”. Dengan demikian, penampilan ideal di dunia digital bukan tentang kesempurnaan visual, melainkan tentang proporsi yang memberi kesan autentik dan manusiawi.

Kesimpulan: When the Face Card Meets the Vibe

Penelitian ini menegaskan bahwa di dunia online dating, ketertarikan bukan sekadar soal rupa, melainkan hasil dari interaksi antara penampilan fisik (beauty) dan kesan sosial–kultural (vibe). Wajah yang menarik memang membuka peluang lebih besar dalam tahap awal, tetapi konteks visual seperti kehangatan, gaya hidup, dan autentisitas sosial terbukti memainkan peran penting dalam membentuk persepsi daya tarik yang berkelanjutan. Dengan kata lain, first impression mungkin dibangun dari wajah, namun lasting impression berasal dari aura dan cara seseorang menampilkan dirinya.

Temuan ini memberi pesan sederhana tapi kuat, menjadi terlalu sempurna justru bisa menjadi bumerang. Ketika sinyal visual sudah menjadi berlebihan, kesan alami dan keaslian sosial mulai hilang, menurunkan daya tarik keseluruhan. Oleh karena itu, baik bagi pengguna maupun perancang platform dating apps, keseimbangan antara estetika dan autentisitas menjadi kunci. Di era digital ini, beauty mungkin memulai percakapan, tapi vibe lah yang membuatnya berarti.

Diskusi dan Pandangan Penulis: The Economics of Attraction and Love

Temuan penelitian ini memperlihatkan bahwa dinamika ketertarikan di dunia digital bukan hanya persoalan psikologis, tetapi juga memiliki dimensi ekonomi dan sosial yang nyata. Hasil model menunjukkan bahwa daya tarik tidak lagi sebatas wajah, melainkan juga modal sosial, ekonomi, dan budaya yang terpancar melalui konteks visual. Pandangan ini sejalan dengan analisis Chatib Basri (Bisnis.com, 2023) yang menjelaskan bahwa online dating beroperasi seperti pasar digital, setiap individu membawa “modal” yang menentukan daya saingnya dalam proses pencocokan. Dalam hal ini, beauty dan vibe dapat diibaratkan sebagai sinyal harga yang menandakan nilai sosial seseorang di pasar hubungan digital.

Namun, pasar ini juga menciptakan ketimpangan baru. Laporan Bloomberg Technoz (2024) menyoroti bahwa seleksi algoritmik dan preferensi berbasis daya tarik di aplikasi kencan justru memperkuat ketimpangan ekonomi di Amerika Serikat, di mana pengguna dengan pendidikan, pendapatan, dan penampilan lebih tinggi cenderung saling memilih di lingkaran yang sama. Fenomena ini mempersempit mobilitas sosial dan memperdalam stratifikasi digital, sebuah pola yang juga tercermin dalam konsep digital assortative mating. Dalam konteks penelitian ini, hal tersebut menjelaskan bagaimana economic dan cultural capital berperan sebagai bentuk eksklusivitas baru di ruang digital.

Di Indonesia, fenomena ini hadir dalam skala berbeda namun dengan pola serupa. Berdasarkan survei Populix yang dilaporkan oleh Kumparan (2024) terhadap 1.165 responden berusia 17–55 tahun, sebanyak 63% generasi muda menggunakan aplikasi kencan daring, namun 56% di antaranya mengaku mengalami pengalaman buruk. Sebanyak 71% pengguna menghadapi profil palsu, 52% menerima bahasa kasar, dan 30% mengalami pelecehan seksual. Hanya 20% pengguna yang berhasil menemukan pasangan serius hingga jenjang pernikahan.

Data ini menunjukkan bahwa meskipun dating apps kian populer, mereka belum sepenuhnya menjadi sarana yang aman dan efektif untuk membangun hubungan bermakna. COO Populix, Eileen Kamtawijoyo, menegaskan bahwa sebagian besar pengguna masih menjadikan aplikasi kencan sebagai ruang untuk bersenang-senang atau sekadar mencari teman chat, bukan untuk mencari pasangan hidup.

Fenomena ini memperkuat temuan penelitian bahwa vibe mismatch, ketidaksesuaian antara citra digital dan perilaku nyata, menjadi akar dari banyak pengalaman negatif pengguna. Ketika pengguna hanya menonjolkan beauty tanpa keseimbangan sosial dan autentisitas, algoritma gagal menangkap kesesuaian emosional dan nilai. Artinya, masalah kencan daring hari ini bukan semata soal teknologi, tetapi tentang kurangnya keseimbangan antara estetika dan kejujuran sosial.

Dengan demikian, hasil penelitian ini tidak hanya menjelaskan bagaimana beauty dan vibe membentuk daya tarik digital, tetapi juga memberikan refleksi lebih luas tentang masa depan dating apps. Untuk menciptakan ekosistem yang lebih sehat, platform perlu beralih dari sekadar algoritma pencocokan visual menuju AI berbasis autentisitas, yang menilai konteks sosial, ekspresi emosi, dan konsistensi perilaku pengguna. Hanya dengan itu, dunia kencan digital dapat menjadi ruang yang tidak hanya mempertemukan wajah, tetapi juga nilai dan empati.

Referensi

Bloomberg Technoz. (2024, July 30). Peneliti: Kencan online bikin ketimpangan ekonomi AS makin tajam. Diakses dari https://www.bloombergtechnoz.com/detail-news/48963/peneliti-kencan-online-bikin-ketimpangan-ekonomi-as-makin-tajam

Bisnis.com. (2023, February 4). Chatib Basri ungkap perspektif ekonomi dari kencan online, apa itu? Diakses dari https://ekonomi.bisnis.com/read/20230204/9/1624772/chatib-basri-ungkap-perpsektif-ekonomi-dari-kencan-online-apa-itu

Kumparan. (2024, May 10). Survei: 56% pengguna dating apps alami pengalaman buruk saat kencan online. Diakses dari https://kumparan.com/kumparanwoman/survei-56-pengguna-dating-apps-alami-pengalaman-buruk-saat-kencan-online-22LBNCGLD6S