‘결이 맞는다’는 걸,
우리는 이렇게 정량화합니다

‘성격이 잘 맞는다’는 말은 보통 감입니다. 티타는 그 감을 좌표로 바꿔요.

매일 하나씩 던지는 가벼운 질문(결큐)에 답할 때마다, 당신의 성향이 하나의 벡터로 그려집니다. 한 번 쓰고 마는 자기소개가 아니라, 매일의 선택이 쌓여 만들어지는 좌표라 답할수록 또렷해져요.

두 사람의 결 적합도는 두 가지 신호를 합쳐 0에서 1 사이 점수 하나로 계산됩니다.

• 결의 유사도 — 두 사람이 그동안 고른 답이 얼마나 비슷한 방향인지. “말이 통하는” 그 느낌의 수치 버전이에요.
• 관심사의 겹침 — 여행·산책·요리처럼 실제로 함께할 거리가 얼마나 겹치는지.

신규 회원은 데이터가 적어 ‘결의 유사도’에 더 기대고, 답이 쌓이면 관심사 신호를 함께 반영합니다. 새로 온 사람도 0점이 되지 않게 하는 장치예요.

결모임(찻자리)은 두 명이 아니라 여럿이 모여요. 이때 평균이 높은 조합을 고르면 ‘셋은 친한데 한 명만 겉도는 자리’가 생깁니다.

그래서 티타는 조합 안에서 가장 안 맞는 두 사람의 점수가 가장 높아지도록 자리를 짭니다. 누구 하나 소외되지 않는 자리를 만드는 방식이에요.

점수를 내는 데서 멈추지 않습니다. 모든 자리 제안에 예측 점수를 기록해두고, 그 자리가 실제로 어떻게 됐는지를 추적해요.

예측하고, 재고, 보정한다 — 이 되먹임이 매칭의 핵심이에요. ‘7일 뒤에도 대화가 살아있는 자리의 비율’을 가장 중요한 지표로 봅니다.

솔직히 지금은 초기라, 통계적 상관을 말하기엔 표본이 쌓이는 중입니다. 그래서 저희가 파는 건 ‘이미 완벽한 알고리즘’이 아니라 답이 쌓일수록, 사람이 쌓일수록 정확해지는 구조예요.

수식은 누구나 베낄 수 있지만, 매일의 선택이 쌓인 데이터는 시간으로만 만들어집니다. 오래 함께한 회원일수록 더 잘 맞는 사람을 만나는 이유예요.

결이 맞아도 안전하지 않으면 의미가 없죠. 본인인증과 4단계 안전 시스템(특허 출원 중)이 매칭과 같은 데이터 흐름 안에서 돌아갑니다. 위험 신호가 감지되면 추천과 자리 구성에 곧바로 반영돼요.