Spinfood Matchmaker

Spinfood - Ein Drei-Gänge-Menü durch deine Stadt

Abhängig vom Los wirst du und dein Kochpartner*in die Vorspeise, den Hauptgang oder das Dessert kreieren. Dabei empfängt ihr eure Gäste in einer eurer Küchen und wandert von Gang zu Gang zu neuen Kochteams, die euch ebenfalls in ihrer Wohnung begrüßen. Du und dein Kochpartner*in bleibt immer zusammen, trifft dafür aber bei jedem Gang auf neue Teams. Abschließend trifft sich die ganze Spinfood-Community auf der After-Dinner-Party wieder.

Du kannst dich entweder direkt mit deinem Kochpartner*in anmelden oder wir losen dir einen passen Teilnehmer zu. Das Los entscheidet ebenfalls über eure Aufgabe. Eure persönliche Dinner-Route und alle relavaten Informationen bekommt ihr einige Tage vor dem Eventstart zugeschickt. Wie immer gilt, egal ob vegan, vegetarisch oder mit Fleisch, es ist für jeden etwas dabei.

Problemstellung

Wie oben beschrieben haben Teilnehmende die Möglichkeit sich alleine oder direkt mit einem Kochpartner*in anzumelden. Alle Einzelanmeldungen werden von uns zu Pärchen zusammengefügt und anschließend in einem seperaten Schritt wieder mit den anderen Pärchenanmeldungen zusammengelegt. Bei der Erstellung dieser Pärchen sind einige wichtige Kriterien zu beachten (siehe Abschnitt Aufgabenstellung), welche den Kern dieser Aufgabestellung bilden.

Wie können wir die Einzelanmeldungen matchen, damit wir ein Maximum an Zufriedenheit unter den Teilnehmenden erreichen?

Datengrundlage

In dem Jupiter Notebook (Python) findest du Anmeldungen aus einem früheren Event. Die persönlichen Daten der Teilnehmenden haben wir natürlich annonymisiert. Das Dataframe df besteht aus folgenden 11 Spalten:

Data columns (total 11 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   ID                 237 non-null    object 
 1   Name               237 non-null    object 
 2   FoodPreference     237 non-null    object 
 3   Age                237 non-null    int64  
 4   Sex                237 non-null    object 
 5   Kitchen            237 non-null    object 
 6   Kitchen_Story      187 non-null    float64
 7   Kitchen_Longitude  157 non-null    float64
 8   Kitchen_Latitude   157 non-null    float64
 9   ID_2               73 non-null     object 
 10  Name_2             73 non-null     object 
 11  Age_2              73 non-null     float64
 12  Sex_2              73 non-null     object
dtypes: float64(4), int64(1), object(8)

Nur bei Pärchenanmeldungen sind die Daten der zweiten Person belegt. Das sieht man auch am Datensatz im Ordner data.

• ID: Einzigartiger Hashwert
• Name: Vollständiger Name des Teilnehmenden
• FoodPreference: Essensvorliebe
  • 0: Fleischis
  • 1: Egali (Personen ohne Präferenz)
  • 2: Vegans
  • 3: Veggies
• Age: Alter
• Sex: Geschlecht
  • female
  • male
  • other
• Kitchen: Wird eine Küche als Austragungsort bereitgestellt?
  • 0: Keine Küche vorhanden. Somit keine Gastgeberbereitschaft.
  • 1: Küche vorhanden.
  • 2: Küche vorhanden, soll aber nur genutzt werden wenn es absolut gar nicht anders geht (Notfall-Küche)
• Kitchen_Story: Stockwerk in dem die Person wohnt. Wert ist auch gegeben wenn keine Küche zum kochen angegeben wurde (Kitchen = 0)
• Kitchen_Longitude: Ortskoordinaten des Wohnorts
• Kitchen_Latitude: Ortskoordinaten des Wohnorts

Der Toy-Datensatz wird in dem Jupyter Notebook geladen. Die dazugehörige csv-Datei findest du in dem Ordner data.

Aus dem Datensatz leiten wir 2 Spalten ab:

• agerange: Altersstufe, also das Alter in verschieden großen Bins
• count_wg: Anzahl weiterer Teilnehmenden mit den selben Ortskoordinaten. Evtl WG-Mitbewohner.

Diese Spalten hängen wir einfach an den Datensatz mit dran.

Wie wird erfasst, welche Teilnehmenden in einer WG zusammenwohnen?

• Ganz einfach, wir schauen einfach wer die selben Ortskoordinaten besitzt incl. Stockwerk. Diese Information speichern wir in die Spalte count_wg. Wenn es keinen WG gibt, kann der Wert auf Null gesetzt werden.

Warum ist das wichtig?

• Manchmal melden sich bei Spinfood sehr große WGs an. Wenn wir mehr als 3 Anmeldungen aus einer WG haben, die jeweils eine Küche stellen, wird es nicht zu vermeiden sein, dass die Küche überbelegt sein wird. Melden sich z.B. 4 Personen aus einer WG an und geben jeweils die Küche an, wird entweder die Vor, Haupt- oder Nachspeise doppelt belegt sein. Dann wird es zu eng in den Küchen.

Was machen wir dagegen?

• Aktuell entfernen wir manuel Küchen aus dem Datensatz, damit es nicht mehr als 3 Küchen in einer WG gibt.

Wie sind die Altersgruppen?

• Die Alterssgruppen agerange haben folgende Bins:
  • 0-17 --> 1
  • 18-23 --> 2
  • 24-27 --> 3
  • 28-30 --> 4
  • 31-35 --> 5
  • 36-41 --> 6
  • 42-46 --> 7
  • 47-56 --> 8
  • 57-120 --> 9 Die Aufteilung wurde damals nach Bauchgefühl gemacht. Wichtig ist, insbesondere die Zielgruppen genau zu kategorisieren (alles zwischen 20 und 28 Jahre). Danach werden die Altersprünge langsam größer.

Aufgabenstellung und Randbedingungen

Das Ziel ist es, möglichst vielen Teilnehmenden einen passenden Kochpartner*in zuzulosen und ein Maximum an Zufriedenheit unter den Teilnehmenden zu erreichen.

Alle Teilnehmende werden in drei Gruppen (bzw. Töpfe) eingeordnet.

Bei der Zusammenstellung der Gruppen sind einige Dinge zu beachten:

• Es macht natürlich keinen Sinn, einen Fleischliebhaber (wir nennen sie liebevoll Fleischis) mit einem Veganer zu matchen. Vorzugsweise erstellen wir Pärchen mit identischen Essensvorlieben. Geht dies nicht ganz auf, ist darauf zu achten, dass sich die Essensvorlieben der Pärchen zumindest nicht ausschließen (wie im Falle von Veganer + Fleischi). Besonders hilfreich ist hier die Personengruppe der egalis. Sie können als Lückenfüller verwendet werden. Beim Auffüllen gehen wir immer wie folgt vor:
  • Egalis vorzugsweise mit Fleischis zusammen matchen! Ansonsten kommt es zu einer erhöhten Anzahl an Abmeldungen kurz nach der Bekanntgabe der Pärchenzusammenstellung. Beim Auffüllen achten wir darauf, die Essensvorlieben so gut es geht zu matchen. In anderen Worten: Fleischi-Gruppen werden mit Egalis aufgefüllt. Veggie-Gruppen werden mit Fleischis oder Egalis aufgefüllt. Veganer-Gruppen werden mit Vegetariern oder Egalis aufgefüllt. Veganer-Gruppen werden NICHT mit Fleischis aufgefüllt. Veggie-Gruppen werden NICHT mit Veganern aufgefüllt. Zudem werden Egalis bevorzugt zu den Fleischis hinzugefügt, danach zu den Veggies. Wenn möglich nicht zu den Veganern. Vereinzelt aber möglich.
  • Klingt komplizierter als es eigentlich ist, macht aber eigentlich total Sinn und spiegelt sich klar in der Zufridenheit der Teilnehmenden wieder.
• Es ist darauf zu achten, dass die Geschlechter möglichst durchmischt werden. Das heißt, vorzugsweise werden Pärchen gebildet mit unterschiedlichem Geschlecht.
• Jedes Kochpaar muss über mindestens eine Küche verfügen. Da Küchen immer knapp sind, sollte es vermieden werden, Pärchen zu bilden in denen beide Personen eine Küche stellen könnten. Das wäre eine Verschwendung an Küchen, denn je Paar wird nur eine Küche beansprucht. Pärchen ohne Küchen sind ungültig, da sie nicht kochen und keine Gäste empfangen können.
• Es ist darauf zu achten, die Altersdifferenz bei der Pärchenbildung zu minimieren. So wollen wir z.B. verhindern, dass junge Frauen mit deutlich älteren Männern zuzammengelost werden.
• Natürlich kann es sein, dass es unter den gegebenen Vorrausetzungen, nicht möglich ist jedem Teilnehmenden einen Kochpartner*in zuzulosen. Die Anzahl dieser Personen soll aber minimiert werden. Je mehr Matches zu stande kommen desto besser. Es ist zu erwarten, dass einige Teilnehmende keinen Kochpartner*in erhalten werden. Diese Personen speichern wir in einer csv-Datei ab und schieben sie nach, sobald sich andere Teilnehmende vom Event abmelden sollten.

Bewertung

Um die Qualität der Pärchenbildung zu messen, könnte es sinnvoll sein, eine Bewertungsmatrix zu erstellen, die auf den oben genannten Voraussetzungen basiert. Bislang haben wir jedoch keine gute Bewertungsmethode gefunden. Es zeigt sich, dass die Teilnehmende besonders gerne Pärchen mit gemischten Geschlechter mögen. Hier könnte man vielleicht einen Schwerpunkt setzten.

Im Jupyter Notebook findest Du eine mögliche Pärchenbildung sowie die endgültigen Spalten, die wir für weitere Schritte in unserer Verteilung benötigen:

['Einzelanmeldung', 'Person_1', 'Person_1_Age', 'Person_1_AgeRange', 'Person_1_FoodPreference', 
'Person_1_Kitchen', 'Person_1_KitchenLatitude', 'Person_1_KitchenLongitude', 'Person_1_Name', 
'Person_1_Sex', 'Person_1_Story', 'Person_2','Person_2_Age', 'Person_2_AgeRange',
'Person_2_FoodPreference', 'Person_2_Kitchen', 'Person_2_KitchenLatitude',
 'Person_2_KitchenLongitude', 'Person_2_Name', 'Person_2_Sex', 'Person_2_Story']

Wir haben unsere Lösung in Python programmiert, aber wir glauben, dass es noch Verbesserungsmöglichkeiten gibt. Für dieses Projekt suchen wir zunächst eine Lösung in Java, aber wir würden uns auch sehr über Lösungsansätze in Python freuen. Mittelfristig brauchen wir eine Lösung in Python.

Zukünftige Events

Wir planen in Zukunft regelmäßig Events in Marburg durchzuführen. Wir freuen uns über jeden Teilnehmenden. Schau einfach auf unserer Website nach oder melde dich in unserer Spinfood Marburg Telegram Gruppe an.

Wir organisieren alle Events in unserer Freizeit. Der Aufwand ist sehr groß. Wir freuen uns über euer Feedback und Unterstützung eurer Fachbereiche.

Feedback

Fall es Fragen gibt, meldet euch einfach bei uns: [email protected]