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ShouldHaveMet
Loslegen

Chemie kann niemand vorhersagen. Wir auch nicht.

Deshalb ranken wir nicht, wer am begehrtesten ist. Wir finden Menschen, deren Woche sich schon mit deiner überschneidet, stellen euch einander vor und zeigen dir genau, warum.

Hier steht alles, was in eine Vorstellung einfließt, was nie zählt, wo KI hilft und wie wir für Fairness sorgen. Zahlen, die so markiert sind, kommen aus dem veröffentlichten Modell. Beim Öffnen dieser Seite prüfen wir auf Änderungen.

Veröffentlichter Modellstand shouldhavemet-scorer-v2. Stand vom 9. Oktober 2026.

Zur ForschungDen Scorer selbst ausprobieren

Was die Forschung sagt.

Zwei Befunde tauchen immer wieder auf. Wer sich versteht, lässt sich kaum vorhersagen. Wer überhaupt die Chance dazu bekommt, sehr wohl.

Warum das wichtig ist.

  • Jede vierte Person zwischen 18 und 29 fühlt sich oft einsam.

    In der Zeitverwendungserhebung 2022 des Statistischen Bundesamts sagten 25 % der 18- bis 29-Jährigen, dass sie sich oft einsam fühlen, mehr als in jeder anderen Altersgruppe.

    Destatis (2025)
  • Verbindung braucht Orte.

    Die erste Empfehlung: soziale Infrastruktur stärken – Parks, Bibliotheken, Vereine und Gruppen, in denen sich Menschen immer wieder begegnen. Kleine, wiederkehrende Pläne sind unsere Version davon.

    U.S. Surgeon General (2023)

Chemie steht in keinem Profil.

  • Selbst über 100 Fragen verraten nicht, wer wen mag.

    Vor einem Speed-Dating beantworteten die Teilnehmenden mehr als 100 Selbstauskunfts-Fragen. Die Modelle lernten daraus, wie sehr jemand andere generell begehrt und selbst begehrt wird. Wer sich zu wem hingezogen fühlt, konnten sie nicht vorhersagen.

    Joel, Eastwick & Finkel (2017)
  • Kein Algorithmus hat gezeigt, dass er dauerhafte Passung vorhersagen kann.

    Eine große Übersichtsarbeit zur Online-Dating-Forschung fand keine Belege dafür, dass Matching-Algorithmen vorhersagen können, welche Paare halten. Deshalb behaupten wir das auch von unserem nicht.

    Finkel et al. (2012)
  • Wer nach Fotos auswählt, entscheidet nach dem Aussehen.

    In den Daten einer großen Dating-Plattform bestimmte vor allem, wie attraktiv jemand auf den Fotos wirkte, wer kontaktiert wurde. Auch deshalb zählt das Aussehen bei uns nicht fürs Matching.

    Hitsch, Hortaçsu & Ariely (2010)

Freundschaften entstehen, wo man sich immer wieder begegnet.

  • Aus Nachbarn werden Freunde.

    In Studierendenwohnheimen folgten Freundschaften der räumlichen und alltäglichen Nähe: wer nebenan wohnte und wessen Wege sich im Alltag kreuzten.

    Festinger, Schachter & Back (1950)
  • Ein zufälliger Sitzplatz am ersten Tag sagte Freundschaften ein Jahr später voraus.

    Studierende bekamen in ihrer ersten Sitzung zufällig Plätze zugeteilt. Ein Jahr später waren die, die nah beieinander gesessen hatten, eher befreundet.

    Back, Schmukle & Egloff (2008)
  • Freundschaft braucht Stunden, kein perfektes Match.

    Für eine lockere Freundschaft brauchte es rund 50 gemeinsame Stunden, für eine Freundschaft etwa 90 und für eine enge Freundschaft mehr als 200.

    1. Lockere Freundschaftetwa 50 Stunden
    2. Freundschaftetwa 90 Stunden
    3. Enge Freundschaftmehr als 200 Stunden
    Hall (2019)

Die Menschen, die sich lohnen, leben wie du – knapp außerhalb deines Kreises.

  • Wir finden zu Menschen, die ähnlich leben.

    Über viele Arten von Beziehungen hinweg finden Menschen zu anderen, die ihre Aktivitäten und ihre Art zu leben teilen. In der Soziologie heißt das Homophilie.

    McPherson, Smith-Lovin & Cook (2001)
  • Neues kommt von knapp außerhalb deines Kreises.

    Bekannte jenseits deines engen Kreises bringen neue Informationen und Gelegenheiten, weil sie sich in anderen Kreisen bewegen.

    Granovetter (1973)

Gute Gespräche bleiben klein.

  • Ab etwa vier Personen teilen sich Gespräche.

    Frei entstehende Gesprächsgruppen teilen sich meist, sobald sie größer als etwa vier Personen werden. Deshalb bleiben unsere Gesprächsrunden klein.

    Dunbar, Duncan & Nettle (1995)

Wir sagen keine Chemie voraus. Wir schaffen Raum dafür.

Wir suchen nach den Bedingungen, auf die die Forschung immer wieder zeigt. Den Rest überlassen wir euch.

  • Ähnliche Leben

    Routinen, Orte und Pläne, die ihr teilt – nicht bloß ein Hobby.

  • Knapp außerhalb deines Kreises

    Nah genug für ein Wiedersehen, neu genug für etwas Neues.

  • Raum für ein Wiedersehen

    Pläne, die sich wiederholen lassen, denn Freundschaft braucht Stunden.

Warum wir das bauen, mit den Zahlen zu Einsamkeit

Worauf wir schauen.

Der Score einer Vorstellung ist eine Summe aus benannten Teilen. Jeder Teil kann Punkte in einem festen Bereich bringen oder kosten. Hier sind alle.

So wird aus den Teilen ein Score

  1. Alle Teile zusammenzählen. Das ist die Rohsumme.
  2. Mit 0,5 multiplizieren.
  3. Runden und auf 0 bis 100 begrenzen.
  4. Ab 20 stellen wir euch vor. Ab 60 gilt es als starke Passung.
Kann Punkte bringenKann Punkte kostenAlle Balken teilen sich eine Skala, von −35 bis +32 Punkten.

Wofür du hier bist

  • Warum ihr hier seid

    Ob ihr wegen derselben Dinge hier seid: Freundschaft, ein Date, ein Aktivitätspartner. Gar kein gemeinsamer Grund zählt stark dagegen.

    −24 bis +14
  • Dating-Tempo

    Wenn ihr beide offen für Dating seid: ob ihr dasselbe Tempo wollt. Langfristig neben locker zählt dagegen.

    −9 bis +8
  • Leben vor Hobbys

    Belohnt, wenn Ziele, Routinen und sozialer Stil zusammenpassen. Zieht Paare nach unten, die nur ein Hobby teilen.

    −35 bis +24

Deine Woche

  • Wochenroutinen

    Gewohnheiten, die ihr beide habt: früh starten, Pläne nach der Arbeit oder ruhige Wochenenden.

    0 bis +16
  • Pläne, die ihr machen würdet

    Die Arten von Plänen, Szenen und Zeiten in der Woche, zu denen ihr beide Ja sagen würdet.

    0 bis +16
  • Was ihr beide wollt

    Ob ihr euch vom Kennenlernen dasselbe wünscht, etwa etwas Langfristiges oder eine gemeinsame Art zu leben.

    0 bis +14
  • Szenen, zu denen ihr gehört

    Szenen, in denen ihr beide schon seid, etwa eine Morgenlauf-Gruppe – gewichtet danach, wie sicher wir uns sind.

    0 bis +14
  • Sozialer Stil

    Wie ihr euch gern trefft: zu zweit, in der Gruppe oder ganz entspannt.

    0 bis +12
  • Orte, die ihr mögt

    Die Art von Orten, die ihr beide mögt: draußen, am Wasser, in der Stadt, irgendwo ruhig.

    0 bis +10
  • Wann ihr Zeit habt

    Ob ihr zu denselben Zeiten frei seid und ob ihr beide vorausplant oder spontan seid.

    0 bis +10
  • Lebensstil-Neigungen

    Allgemeinere Neigungen, etwa Frühaufsteher oder Planer, oder Stadt unter der Woche und Natur am Wochenende.

    0 bis +10
  • Gemeinsame Interessen

    Hobbys, die ihr teilt. Bewusst klein gehalten: Ein gemeinsames Hobby sagt wenig über eine gemeinsame Woche.

    0 bis +8
  • Eure eigenen Worte

    Überschneidungen in den Worten, mit denen ihr beide eure Woche beschreibt.

    0 bis +5

Die Woche, die du gern hättest

  • Etwas, das du öfter willst

    Die andere Person macht etwas, von dem du gesagt hast, dass du es öfter machen möchtest.

    0 bis +15
  • Ein leichter erster Plan

    Ihr hättet beide Lust auf denselben entspannten ersten Plan.

    0 bis +10
  • Ähnlich oder anders, wie du magst

    Wo du dir jemand Ähnlichen oder jemand ganz anderen gewünscht hast, passt die Person.

    0 bis +8
  • Realitätscheck

    Zieht Matches nach unten, die auf einer Szene beruhen, der du beitreten willst, die du aber auch als nichts für dich markiert hast.

    −30 bis 0
  • Einseitige Wünsche

    Zieht Matches nach unten, die auf Dingen beruhen, die dein Gegenüber tun soll, du selbst aber nicht tun würdest.

    −25 bis 0

Das Gesamtbild

  • Die Form eurer WocheNutzt KI

    Wie ähnlich eure Wochen als Ganzes aussehen. Teilweise von KI bewertet, anhand dessen, was ihr geschrieben habt.

    0 bis +9
  • Bedeutungs-AbgleichNutzt KIIn diesem Modell ausgeschaltet

    Ein kleiner Schubs aus dem Vergleich der Bedeutung dessen, was ihr beide geschrieben habt – mit KI-Text-Embeddings.

    −2 bis +3

Nur wenn ihr beide zustimmt

  • Aktivitätsmuster

    Wenn ihr beide eine Sport-App verbindet: ähnliche echte Aktivität, aus Zusammenfassungen gelesen. Wann, wie oft und wie viel – in groben Stufen wie „lange Einheiten am Wochenende“, nie Distanzen oder Routen.

    0 bis +12
  • Gekreuzte Wege

    Wenn ihr beide es einschaltet: Hinweise, dass ihr ungefähr zur selben Zeit in derselben Stadt wart, auch im Urlaub. Am meisten zählt dieselbe Aktivität am selben Tag, etwa ein Rennen oder eine Regatta. Ihr seht immer nur Stadt und Monat.

    0 bis +32

Entfernung und Kreise

  • Knapp außerhalb deines Kreises

    Bevorzugt Menschen, die eine kurze Fahrt entfernt und noch nicht in deinem Kreis sind. Mehr dazu weiter unten.

    −28 bis +24

KI

  • KI-ZweitmeinungNutzt KI

    Eine begrenzte Zweitmeinung von einem KI-Modell. Eine beschriftete Zeile, nie der ganze Score.

    −12 bis +12

Worauf wir nie schauen.

Nichts davon fließt ins Matching ein. Es bringt keine Punkte, filtert niemanden aus und entscheidet keinen Gleichstand.

  • Wie du auf deinen Fotos oder Videos aussiehst
  • Wie attraktiv dich jemand findet
  • Likes oder Absagen, die du bekommen hast
  • Wie beliebt du bist
  • Ob du bezahlst und welchen Tarif
  • Einkommen
  • Ethnische Herkunft
  • Religion
  • Politische Ansichten
  • Vermutungen über deine Gesundheit
  • Vermutungen über deine Sexualität
  • Dein genauer Standort, deine Routen oder Uhrzeiten
  • Herzfrequenz, Kalorien oder andere Gesundheitswerte
  • Dein Alter, über die Altersspanne hinaus, die du selbst festlegst

Deine Fotos stehen in deinem Profil, damit dich die Menschen sehen, denen du vorgestellt wirst. Nichts, was ein Paar bewertet, liest sie: weder die Regeln noch die KI-Zweitmeinung.

So entsteht eine Vorstellung.

Von allen in deiner Nähe zu einer Vorstellung – mit einem Grund, den du lesen kannst.

  1. Wer infrage kommt

    Ihr wollt mindestens eine Sache gemeinsam: Freundschaft, ein Date oder einen Aktivitätspartner. Ihr passt in die Altersbereiche und – beim Dating – in die Vorlieben des anderen. Ihr seid innerhalb der Entfernung, die ihr beide eingestellt habt. Wen einer von euch blockiert, ausgeblendet oder übersprungen hat, ist raus.

  2. Knapp außerhalb deines Kreises

    Entfernung verändert den Score, aber nicht so, wie man denkt. Die Nächsten sind nicht automatisch die Besten: Wenn ihr nur ein Hobby teilt, zählt sehr nah sogar gegen euch. Am besten ist eine kurze Fahrt entfernt. Menschen aus deinem Kreis rutschen nach unten, denn die triffst du ohnehin.

    • Sehr nahunter 1,5 kmRutscht nach unten, wenn ihr nur ein Hobby teilt
    • In der Nähe1,5–4 kmKleine Schubser in beide Richtungen
    • Der beste Bereich4–16 kmBevorzugt, vor allem wenn Routinen und Ziele zusammenpassen
    • Weiter weg16–35 kmEin kleinerer Bonus bei starker Passung
    • Weit wegüber 35 kmSelten, und nur mit starkem Grund
    • Schon in deinem Kreisjede EntfernungRutscht nach unten, weil ihr euch ohnehin begegnet

    Dieser Teil des Scores reicht von −28 bis +24 Punkten.

  3. Von beiden Seiten bewertet

    Wir bewerten das Paar aus deiner und aus der anderen Sicht und mitteln jeden Teil. Ihr seht beide denselben Score und dieselben Gründe.

  4. Eine begrenzte KI-Zweitmeinung

    Ein KI-Modell schaut sich an, was ihr beide erzählt habt, und kann den Score ein wenig verschieben. Das ist eine beschriftete Zeile in der Aufschlüsselung, nie der ganze Score.

    Höchstens 6 Punkte in jede Richtung.

  5. Eine Grenze für Aufmerksamkeit

    Jede Person wird pro Woche nur einer begrenzten Zahl von Menschen neu vorgestellt. So geht niemand in Aufmerksamkeit unter, während andere keine bekommen.

    Höchstens 15 Menschen in beliebigen 7 Tagen.

  6. Ein geschriebener Grund

    Jede Vorstellung sagt, warum: was ihr teilt und aus welchen Teilen des Scores es kommt.

Probier es selbst aus.

Stell zwei Personen zusammen und sieh, was der echte Scorer aus ihnen macht. Es ist derselbe Code wie in der App – ohne KI und ohne echte Daten.

Mit einem Beispiel starten
6 kmDer beste Bereich

Person A

Hier für2 von 5
Sucht0 von 5
Routinen1 von 5
Sozialer Stil0 von 5
Orte1 von 5
Interessen1 von 5

Person B

Hier für2 von 5
Sucht0 von 5
Routinen1 von 5
Sozialer Stil0 von 5
Orte1 von 5
Interessen1 von 5

Was der Scorer sagt

Der Scorer rechnet …

Mach den Test mit Freund:innen: Hättet ihr euch getroffen?

Wo wir KI einsetzen.

KI kann gut lesen, was Menschen schreiben. Also nutzen wir sie – offen. Wo sie deinen Score berührt, ist sie begrenzt und steht als eigene Zeile da.

  • Verändert deinen Score

    Die Form deiner Woche einschätzen

    Wenn verfügbar, bewertet ein KI-Modell dein Profil anhand derselben Lebensfacetten wie unsere Regeln. Seine Einschätzung macht 42 % einer Zeile aus: „Die Form deiner Woche“. Workouts aus Apple Health oder Health Connect gehen nie an eine KI.

    Um bis zu 5 Punkte in jede Richtung.

  • Verändert deinen Score

    Eine Zweitmeinung zu jedem Paar

    Ein KI-Modell schaut sich an, was ihr beide erzählt habt, und kann den Score etwas nach oben oder unten schieben. Die Vorstellung zeigt, um wie viel.

    Um bis zu 6 Punkte in jede Richtung.

  • Verändert deinen Score nicht

    Verstehen, was du schreibst und teilst

    Wenn du deine Woche in eigenen Worten beschreibst oder Bilder hinzufügst, macht ein KI-Modell daraus Lebensstil-Signale – dieselbe Art, die du auch von Hand auswählen könntest. Aussehen und sensible Merkmale soll es ignorieren.

  • Verändert deinen Score nicht

    Den Grund und einen ersten Satz formulieren

    Schreibt den kurzen Grund für eine Vorstellung und auf Wunsch einen ersten Satz – nur aus dem, was ihr beide teilt. Als KI-geschrieben gekennzeichnet.

  • Verändert deinen Score nicht

    Der Chat-Assistent

    Wenn du ShouldHaveMet über WhatsApp, Telegram oder SMS nutzt, versteht ein KI-Assistent deine Anfragen und handelt für dich. Er kann keinen Score verändern.

Unsere Fairness-Versprechen.

Jedes Versprechen wird an den Einstellungen des veröffentlichten Modells geprüft. Der Status zeigt, ob wir auch das Live-Modell geprüft haben.

  • Ihr seht beide denselben Score.

    Keine einseitigen Bewertungen. Der Score ist in beide Richtungen gleich, Teil für Teil.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

  • Niemand wird mehr als 15 Menschen pro Woche neu vorgestellt.

    Gezählt über jeweils 7 Tage am Stück, in jedem Tarif.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

  • Geld kauft keine Aufmerksamkeit.

    Bezahlte Tarife können mehr Menschen öfter durchsehen. Sie können niemanden dazu bringen, dich öfter zu sehen.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

  • Ein ausführliches Profil erhöht unsere Sicherheit, nicht deinen Rang.

    Wenn du mehr erzählst, sind wir uns bei einer Vorstellung sicherer. Weiter oben landest du dadurch bei niemandem.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

  • Aufgezeichnete Aktivität macht uns sicherer. Sie bringt dir keinen Rang.

    Workouts aus Apple Health oder Health Connect machen gemeinsame Muster sicherer. Du kannst wählen, nur Menschen mit aufgezeichneter Aktivität zu sehen – das ändert, wen du siehst, aber nie jemandes Score.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

  • Keine Like-Zähler, keine Beliebtheitswerte.

    Wie viele dich geliked oder übersprungen haben, zählt nie. Es gibt keinen versteckten Begehrtheitswert.

    Bewertung des veröffentlichten Stands: gilt

Woran wir merken, ob es funktioniert.

Eine Vorstellung zählt nur, wenn Menschen sich wirklich treffen und sich wiedersehen wollen. Wir veröffentlichen diese Zahlen offen, sobald sie aussagekräftig sind.

Diese Ergebnisse stammen aus dem veröffentlichten Stand. Stand vom 9. Oktober 2026.

Letzte 90 Tage. Eine Zahl erscheint erst, wenn mindestens 50 Fälle dahinterstehen, damit niemand erkennbar wird. Stand: 9. Oktober 2026.

  • Vorstellungen, die beidseitig wurden

    Noch nicht genug Daten (19 von 50)

    Ob die Menschen, die wir vorstellen, sich überhaupt kennenlernen wollen.

  • Beidseitige Matches mit einem Plan

    Noch nicht genug Daten (4 von 50)

    Ein Match ist nur ein Anfang. Ein Plan heißt, ihr trefft euch wirklich.

  • Gruppenpläne, zu denen Leute wirklich kamen

    Noch nicht genug Daten (0 von 50)

    Zusagen ist leicht. Hingehen zählt.

  • Teilnehmende, die jemanden fanden, mit dem es sich leicht reden ließ

    Noch nicht genug Daten (0 von 50)

    Unser bestes Maß für ein gutes erstes Treffen – und es zählt nur, wenn es beidseitig ist.

  • Teilnehmende, die es wieder machen würden

    Noch nicht genug Daten (0 von 50)

    Wenn niemand wiederkommen würde, hat der Plan nicht funktioniert – egal, was der Score sagte.

  • Menschen, die dieselbe Person wiedersahen

    Noch nicht genug Daten (0 von 50)

    Freundschaft braucht gemeinsame Stunden. Ein Wiedersehen ist das erste Zeichen, dass sie wächst.

  • Runden, aus denen eine feste Gruppe wurde

    Noch nicht genug Daten (0 von 50)

    Kleine Gruppen, die sich weiter treffen, machen aus neuen Bekannten einen Kreis.

  • Wie gleichmäßig Vorstellungen verteilt sind (0 = völlig gleichmäßig)

    Noch nicht genug Daten (31 von 50)

    In den meisten Apps bekommen wenige den Großteil der Aufmerksamkeit. Niedriger heißt: gerechter verteilt.

Was sich wann geändert hat.

Jede Änderung am Matching bekommt eine neue Version und einen Eintrag hier.

  1. shouldhavemet-scorer-v2

    Veröffentlichte Version
    • Both people now see one score, built from both sides.
    • AI no longer replaces the score. It adds one visible line worth at most 6 points either way.
    • Nobody is newly introduced to more than 15 people in 7 days, whatever their plan.
    • A fuller profile raises confidence, not your rank.
    • Every introduction shows its full breakdown on every plan.
    • Lifestyle lines no longer max out on generic overlap: tags almost everyone shares don't count, the same idea in different words earns at most half, and the either-or questions compare your actual answers.
    • The scale is now 0.5, so strong pairs keep their order below 100. The introduction bar moved to 20, the same number of raw points as before.
    • Activity rhythm also compares training volume in broad bands. Crossed paths store only the kind of activity and a point rounded to about 1 km.
    • New opt-in filter: only introduce me to people with recorded activity. It changes who you see, never anyone's score.
    • Strava is no longer a source; its terms don't allow it.

  2. shouldhavemet-scorer-v1

    • First version: rules scored each direction separately, and an AI answer could replace the rules' score.

Und an wem läufst du gerade vorbei?

Erzähl ShouldHaveMet von deiner Woche. Wenn wir dir jemanden vorstellen, siehst du genau, warum.

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Quellen

  1. Office of the U.S. Surgeon General (2023). Our Epidemic of Loneliness and Isolation: The U.S. Surgeon General’s Advisory on the Healing Effects of Social Connection and Community. U.S. Department of Health and Human Services. www.hhs.gov/sites/default/files/surgeon-general-social-connection-advisory.pdf
  2. Statistisches Bundesamt (Destatis) (2025). Press release N036 of 16 July 2025: time use survey 2022, results revised in 2025. www.destatis.de/DE/Presse/Pressemitteilungen/2025/07/PD25_N036_12.html
  3. Joel, S., Eastwick, P. W., & Finkel, E. J. (2017). Is romantic desire predictable? Machine learning applied to initial romantic attraction. Psychological Science, 28(10), 1478–1489. doi:10.1177/0956797617714580
  4. Finkel, E. J., Eastwick, P. W., Karney, B. R., Reis, H. T., & Sprecher, S. (2012). Online dating: A critical analysis from the perspective of psychological science. Psychological Science in the Public Interest, 13(1), 3–66. doi:10.1177/1529100612436522
  5. Hitsch, G. J., Hortaçsu, A., & Ariely, D. (2010). What makes you click? Mate preferences in online dating. Quantitative Marketing and Economics, 8(4), 393–427. doi:10.1007/s11129-010-9088-6
  6. Festinger, L., Schachter, S., & Back, K. (1950). Social pressures in informal groups: A study of human factors in housing. Harper.
  7. Back, M. D., Schmukle, S. C., & Egloff, B. (2008). Becoming friends by chance. Psychological Science, 19(5), 439–440. doi:10.1111/j.1467-9280.2008.02106.x
  8. Hall, J. A. (2019). How many hours does it take to make a friend? Journal of Social and Personal Relationships, 36(4), 1278–1296. doi:10.1177/0265407518761225
  9. McPherson, M., Smith-Lovin, L., & Cook, J. M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual Review of Sociology, 27, 415–444. doi:10.1146/annurev.soc.27.1.415
  10. Granovetter, M. S. (1973). The strength of weak ties. American Journal of Sociology, 78(6), 1360–1380. doi:10.1086/225469
  11. Dunbar, R. I. M., Duncan, N. D. C., & Nettle, D. (1995). Size and structure of freely forming conversational groups. Human Nature, 6(1), 67–78. doi:10.1007/BF02734136