现代约会可以更好。
许多人觉得现代约会令人沮丧、缺乏人情味且难以应对。我们相信，更多背景信息可以减少噪音，帮助人们做出更周全的选择，同时保留他们自己的判断。
让技术服务于人。
许多人觉得现代约会变得令人沮丧：难以应对、越来越缺乏人情味，也与他们真正想要的关系脱节。Likert 尝试以不同方式使用个性化算法和负责任收集的数据——为了更好的约会、更安全的连接，并最终助力更健康的社会。
我们的信念
个性化应该服务于人。
个性化算法常被用来抓住注意力、放大不安全感并最大化参与度。Likert 尝试把个性化用于相关性、自主权、隐私和福祉。
责任先于优化。
使用 Likert 的人不是参与度系统的原材料。他们的回答、反应、经历和信任都值得被认真保护。我们会把同意、隐私、透明度和安全视为学习的前提，而不是障碍。
数据应该被负责任地收集。
有用的学习依赖信任。在任何产品洞察或科学发现之前，必须先有同意、透明度、隐私、克制，以及对数据背后之人的尊重。
约会应该更安全。
隐私、信任控制、举报、屏蔽、审核和谨慎的社区增长是基础责任，而不是事后再添加的功能。
一个长期学习并提供帮助的努力。
我们希望，负责任收集的数据最终能够帮助我们科学地理解人类的吸引、契合与连接。我们也希望，更好的相遇方式能够支持更健康的关系和更强大的社区。这些是愿景，不是承诺——并且始终要对数据背后的人负责。
知识应该让人受益。
随着时间推移，负责任收集的数据或许能拓展我们对人类吸引、契合与连接的认识。任何学习都必须以同意和尊重为基础。
更好的连接可以增强社会。
Likert 不声称能够解决约会或社会问题。这是一项持续的小规模尝试，探索技术是否能够支持更健康的关系、更强的社区和更多相互尊重。
