Apps de citas amañadas: muro de pago, algoritmo y lo que dicen las cifras

Si alguna vez has pensado que las apps de citas amañadas están diseñadas para que sigas pagando, estás en muy buena compañía: es la sospecha más repetida en los foros y también la más fácil de escribir mal. Los resultados del cuarto trimestre de 2025 de Match Group son concretos: Tinder cayó a 8,8 millones de usuarios de pago, un 8% menos interanual, mientras el ingreso por usuario subió a $17.63 (+5%) y el total de pagadores del grupo bajó a 13,8 millones (-5%). Al mismo tiempo circulan denuncias de usuarios ante la FTC que no han sido verificadas y un puñado de teorías imposibles de comprobar. Aquí separamos todo en tres niveles, explicamos por qué hackear el algoritmo con suscripciones cortas no es una estrategia y devolvemos el presupuesto a lo que de verdad controlas: fotos, perfil, mensajes y una propuesta para quedar.

Portada esquemática del marco de tres niveles; no representa ninguna interfaz, mecanismo interno ni resolución de un regulador.

Apps de citas amañadas: tres niveles de pruebas, no uno

Este tema se tuerce porque tres materiales de naturaleza distinta se parecen mucho cuando van en el mismo párrafo: una cifra de resultados, una denuncia ante la FTC y un «el algoritmo me está castigando». Basta con preguntar «¿quién ha verificado esto y por qué procedimiento?» para que se separen. Usaremos esta tabla durante todo el artículo.

Nivel	Definición	Material de este artículo	Estado	Cómo se escribe
1. Hechos ya ocurridos	Cifras comprobables en resultados, documentos oficiales o acuerdos vigentes	Tinder 8,8 millones / -8%, RPP $17.63 / +5%, grupo 13,8 millones / -5%; Pew: 35% ha pagado	Primario o secundario de autoridad, con URL concreta	Se afirma, con fuente
2. Denuncias sin verificar	Lo que los usuarios dicen que hace la plataforma, en denuncias y foros	Denuncia ante la FTC: «manipulación algorítmica, escasez artificial, pay-to-play»; las dos frases de r/technology; los hilos de «suscripción corta para hackear el algoritmo»	Alguien lo sostiene; el abogado de la FTC citado dice que esas denuncias no constan verificadas	Solo «hay usuarios que denuncian» o «según la prensa», jamás «la plataforma lo hace»
3. Teorías imposibles de comprobar	Intenciones que se deducen de los niveles 1 y 2	«El algoritmo esconde a la persona ideal para que renueves», «cuanto más pagas menos te muestran», «el monopolio cambió el objetivo a que no encuentres pareja»	Sin prueba pública; ni se confirma ni se descarta	Se etiqueta como conjetura, no se convierte en conclusión ni en consejo

Cada cifra llevará su nivel a partir de aquí. El nivel 1 responde a «qué pasó», el 2 registra «qué dice la gente» y el 3 explica «por qué no se puede dar por cierto». El salto peligroso es usar un número real del nivel 1 como prueba de una intención del nivel 3: cuanto más sólido es el número, más convincente parece el salto, y sigue siendo un salto.

Lo que dicen las cifras: usuarios de pago Tinder bajan, ingreso por usuario sube

Empecemos por lo más duro. Estos datos vienen de la recopilación de la llamada de resultados de Match Group 2025 Q4 y de una serie trimestral compilada; son recopilaciones autorizadas, no el informe auditado original, pero cada línea se puede rastrear hasta una fuente pública.

Indicador	2025 Q4 / ejercicio	Interanual	Nivel y fuente
Usuarios de pago de Tinder	8,8 millones	-8%	1, recopilación de la llamada de resultados
Ingreso por usuario de pago (RPP) de Tinder	$17.63	+5%	1, recopilación de la llamada de resultados
Ingresos directos anuales de Tinder	1.900 millones de USD	-4%	1, recopilación de la llamada de resultados
Usuarios de pago de Hinge	1,9 millones	+17%	1, recopilación de la llamada de resultados
Ingresos directos anuales de Hinge	691 millones de USD	+26%	1, recopilación de la llamada de resultados
Usuarios de pago totales de Match Group	13,8 millones	-5%	1, recopilación de la llamada de resultados

Fuentes: https://finance.biggo.com.tw/quote/MTCH/earnings-call/US_MTCH_2026-02-03 y https://catfishfinder.org/dating-app-statistics/ .

La caída no es cosa de un trimestre. La serie de pagadores de Tinder, trimestre a trimestre:

Trimestre	Usuarios de pago de Tinder
2022 Q4	10.8M
2023 Q4	10.0M
2024 Q4	9.5M
2025 Q4	8.8M
2026 Q1	8.6M

Aviso de método: otra recopilación del sector sitúa el pico de 2022 en 11,1 millones (11.1M), que no es la misma base que el 10.8M de la serie trimestral; aquí usamos solo la serie y no mezclamos las dos. Alinear las definiciones antes de interpretarlas es el paso más básico del marco de tres niveles.

Datos: recopilación de resultados de Match Group 2025 Q4 y serie trimestral; la leyenda «menos gente, más aportación por persona» describe dos cifras publicadas y no contiene ningún juicio de intención.

Qué significa «menos gente, más aportación por persona». En cuatro años los pagadores pasan de 10.8M a 8.8M (y a 8.6M en 2026 Q1), pero los ingresos directos anuales solo caen un 4%, mucho menos que el número de personas, y el RPP sube un 5%. Es decir, los ingresos de Tinder recaen cada vez más en un grupo más pequeño que aporta más por cabeza. Mientras tanto Hinge crece: +17% en pagadores y +26% en ingresos, así que el motor del grupo se está desplazando y no se puede leer solo la línea de Tinder.

Este combo admite explicaciones neutras que no necesitan ninguna intención: subida de precio de la suscripción, más peso de los planes caros, usuarios que se quedan más comprometidos y más dispuestos a pagar, cambios de mezcla geográfica y de divisa, o una oferta volcada en las gamas altas. Y también es compatible con la sensación de los foros de que te tratan como a una vaca lechera. Fíjate en la palabra «compatible»: unas ratios financieras describen un resultado, pero no prueban un motivo ni lo descartan. Pasar del nivel 1 a «por tanto la plataforma quiere que sigas soltero» exige una prueba de intención que hoy no existe en fuentes públicas. Aquí nos detenemos: no dictamos esa conclusión en ningún sentido.

Correlación no es causalidad: lo que mide Pew 2023

Otro grupo de cifras que se usa para «demostrar que pagar funciona» o, al revés, «demostrar que pagar premia el algoritmo» viene de Pew Research Center, 2023-02-02, 6,034 adultos de EE. UU.

Indicador	Valor	Qué describe
Han pagado alguna vez (entre quienes usaron apps)	35%	Aproximadamente uno de cada tres
Mayores de 30 / menores de 30 que han pagado	41% / 22%	Casi el doble por edad
Hombres / mujeres que han pagado	41% / 29%	Diferencia por género
Experiencia positiva: pagadores / no pagadores	58% / 50%	Apenas 8 puntos

Fuentes: https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/02/02/key-findings-about-online-dating-in-the-u-s/ y https://www.pewresearch.org/internet/2023/02/02/the-who-where-and-why-of-online-dating-in-the-u-s/ .

Estas filas dicen «quién paga» y «cómo valora su experiencia quien paga»; no dicen «qué consigue pagar». El 58% frente al 50% son 8 puntos en una encuesta transversal de autodeclaración: bien puede ser que quien ya lo estaba pasando bien tenga más ganas de pagar (autoselección), bien que quien pagó se implique más y por eso puntúe con más benevolencia. Pew no asignó grupos al azar, así que no hay dirección causal que extraer. El 41% / 22% y el 41% / 29% son distribuciones de población, no «el algoritmo favorece a los mayores o a los hombres». Tanto defender que «pagar te da visibilidad» como responder que «pagar es un timo» convierte una correlación del nivel 1 en causalidad y, de ahí, en intención del nivel 3. Correlación no es causalidad, y mucho menos motivo.

Convertir la soledad en un modelo de suscripción: la frase que lo resume

El nivel 2 vive en los foros. El texto de referencia de esta oleada es Dating Apps Are Dying en r/technology (2026-09, https://www.reddit.com/r/technology/comments/1wd8dnz/dating_apps_are_dying/ ). Dos comentarios muy votados se repiten desde entonces.

u/Ragegasm escribió: Tends to happen when your whole strategy is loot boxing loneliness through a swiping algorithm. I refused to play anymore after that realization. En español, la idea que se quedó es convertir la soledad en un modelo de suscripción: tratar la soledad como la apuesta de un mecanismo de recompensa, hasta que el usuario se da cuenta y deja de jugar. u/stormblaz fue más concreto: They started locking good candidates behind paywall, ads every 3 swipes that open up a intrusive link, and on top allow bots to post onlyfan profiles looking to endorse their content behind a dating profile. Es decir, perfiles deseables detrás de un muro de pago, un anuncio cada tres swipes que abre un enlace intrusivo y bots que cuelan perfiles de OnlyFans.

Son palabras de usuarios, nivel 2. Expresan una experiencia con precisión, pero «muro de pago», «frecuencia de anuncios» y «bots» son aquí observaciones atribuidas a una estrategia de la plataforma, no hechos comprobados por un regulador. El hilo sigue más o menos así: Match Group concentra los productos, el objetivo habría pasado de «que encuentres a alguien» a «que sigas deslizando», se añora el OkCupid de 2009–2013 con sus cuestionarios largos y hasta hay una corrección colectiva sobre si Tinder y Bumble son de la misma casa. Traducido a los tres niveles: concentración y cambios de producto son contexto del sector, «nos cambiaron el objetivo» es una denuncia y «por eso el algoritmo esconde personas» ya está en el nivel 3.

Título original	Comunidad	Tiempo	Comentarios	Enlace
Dating Apps Are Dying	r/technology	2026-09 (≈ 09-12)	hilo de referencia, sin recuento	https://www.reddit.com/r/technology/comments/1wd8dnz/dating_apps_are_dying/
Did Tinder get much worse or did I age out of it?	r/OnlineDating	hace 17 días	113	https://www.reddit.com/r/OnlineDating/comments/1xcspgr/did_tinder_get_much_worse_or_did_i_age_out_of_it/
Why is online dating in America so difficult?	r/OnlineDating	hace 22 días	146	https://www.reddit.com/r/OnlineDating/comments/1x8l2xz/why_is_online_dating_in_america_so_difficult/
Several years of no matches/fake matches across every dating app I've tried	r/OnlineDating	hace 18 días	39	https://www.reddit.com/r/OnlineDating/comments/1xc51xy/several_years_of_no_matchesfake_matches_across/
I do not miss dating apps whatsoever.	r/Bumble	hace 6 días	636	https://www.reddit.com/r/Bumble/comments/1xlvamt/i_do_not_miss_dating_apps_whatsoever/

El número de comentarios es una instantánea del 2026-11-09 que mide volumen de conversación, no incidencia: un hilo de 636 comentarios titulado I do not miss dating apps whatsoever. dice que mucha gente quería hablar de dejarlo, no que ese porcentaje desinstalara nada. Y Quora no corrige ese sesgo: su tema de Dating Apps está lleno de cuentas promocionales y perfiles falsos con fotos robadas, así que no sirve como termómetro de la opinión reciente. https://www.quora.com/topic/Dating-Apps

Denuncia FTC Hinge y acuerdos: la cronología con su etiqueta

Aquí es donde más fácil resulta colar el nivel 2 como si fuera el 1. Primero, las etiquetas: A es documento regulatorio, judicial o resultado de primera mano; B es cobertura de medios a la espera del documento; C es recopilación secundaria que hay que cotejar con los escritos de juzgado y de la FTC; D es denuncia de usuario o afirmación de foro, sin verificación regulatoria.

Fecha	Hecho	Naturaleza	Nivel	Matiz y fuente
2024	Demanda colectiva contra Match Group por «ludificación adictiva»	Litigio	B	Según Straight Arrow News, los demandantes desistieron en diciembre; desistir no es ni exonerar ni dar la razón
2025-08	Acuerdo FTC–Match por la «garantía de seis meses / cancelación» por 14 millones de USD	Acuerdo regulatorio	C	Según recopilaciones públicas; a cotejar con los escritos de juzgado y de la FTC
2026-03	Acuerdo FTC–Match por compartir fotos y datos de ubicación de unos 3 millones de usuarios: 0 USD con años de supervisión de privacidad	Acuerdo regulatorio	B	Straight Arrow News; el objeto es privacidad de datos, no el algoritmo de emparejamiento
2026	Tinder zanja la demanda por «precio más alto para mayores de 30» con 60,5 millones de USD (unos 268.000 californianos; Tinder niega irregularidades)	Acuerdo judicial	C	Según recopilaciones públicas, a cotejar con el juzgado; negar irregularidades no es admitir la acusación
2026-10	Usuarios denuncian ante la FTC a Hinge por «manipulación algorítmica, escasez artificial, pay-to-play»	Denuncia de usuarios	D	Straight Arrow News, y el abogado de la FTC citado advierte de que esas denuncias no constan verificadas

Nota: las cifras de 14 millones y 60,5 millones de USD salen de recopilaciones secundarias del material de partida, que no aporta un único documento cotejable; no inventamos enlaces y lo dejamos en «según recopilaciones públicas, con los escritos oficiales por delante». Fuente de la cobertura: https://san.com/cc/they-want-money-pure-and-simple-singles-push-regulators-to-crack-down-on-dating-app-algorithms .

Acuerdos verificados, pero sobre otras cosas. Al poner esas filas juntas aparece el desfase clave: lo que tiene una cifra o una cláusula de supervisión detrás son cancelaciones, compartir fotos y ubicación, y precios por edad. Facturación, privacidad y precios diferenciados; todo protección al consumidor. Lo que no tiene ninguna resolución regulatoria detrás es «el algoritmo te deja soltero a propósito». El acuerdo de 0 USD de 2026-03 con supervisión de privacidad es un hecho del nivel 1; la «escasez artificial» de la denuncia es nivel 2; ninguno confirma al otro. Tomar un acuerdo de privacidad como prueba de que «pillaron al algoritmo manipulando» es exactamente el salto que este artículo evita. Para ver la diferencia con un dato que sí publica la propia plataforma: el informe Gen Z D.A.T.E de Hinge (https://hinge.co/newsroom/ai-dating-guide ) recoge que el 88% se siente incómodo con las fotos de perfil generadas por IA. Eso es una cifra autodeclarada y localizable, no un dictamen sobre algoritmos; conviene no confundir ambas cosas al leer la tabla.

Como contraste, así se ve un documento oficial de los que sí se pueden comprobar: el informe 119-58 del Senado de EE. UU. (2025-09-02, dominio govinfo) recoge que en 2024 más de 59,000 consumidores declararon a la FTC pérdidas por estafa romántica cercanas a $1.2B, con una mediana de $2,000. Tiene número, dominio oficial y se puede verificar línea por línea; y aun así no dice nada de «algoritmos que esconden personas». Ponlo al lado de una captura de un comentario muy votado y verás cuántos pasos de verificación hay en medio. https://www.govinfo.gov/content/pkg/CRPT-119srpt58/html/CRPT-119srpt58.htm

Y un último descarte: quedan fuera por no estar verificadas y excluirse las cifras que circulan en blogs de fotos con IA sin estudio original detrás, como el 34,2% de tasa de match, el 272% más de matches, los 1,9 segundos por perfil, el 52% de los swipes decidido por la primera foto, el 78%/79% de fatiga y el 89% de fotos que no corresponden a la persona. No entran en ninguna tabla. Señalarlas sirve precisamente para que cada número que sí entra aguante una pregunta más.

Apps de citas amañadas y muro de pago: pagar para tener visibilidad, cuánto cuesta el año

Después de «cómo cobra la plataforma», miremos «cómo gastas tú». La tabla usa exclusivamente precios mostrados en radiantsnaps.com, un dato de la propia web (autodeclaración de marca) que no se mezcla con los resultados ni con Pew.

Forma de gasto	Precio en la web	Equivalencia	Qué obtienes	Naturaleza
Standard mensual	$29 / mes	$29 × 12 = $348 / año	110 fotos al mes, vigencia 31 días	Suscripción que se renueva
Premium mensual	$39 / mes	$39 × 12 = $468 / año	210 fotos al mes, 31 días, etiquetado Most Popular	Suscripción que se renueva
Básico de pago único	$20 / 20 fotos	$20 de una vez	Un grupo de fotos, vigencia 365 días	Compra única, te lo llevas
Standard de pago único	$40 / 100 fotos	$40 de una vez	Un grupo de fotos, vigencia 365 días	Compra única, te lo llevas

Los planes de pago único salen del diccionario de la página; cantidades, vigencia y precio, según la página de pago.

Imagen: material público de radiantsnaps.com, solo ilustración de maquetación; contenido y resultados, según lo que muestre la web ahora.

Esta tabla no es un «cuál sale más barato». Mensual y pago único atienden necesidades distintas: quien quiere fotos nuevas de forma continua, el primero; quien solo quiere completar un grupo, el segundo. Entre $348 / $468 y $20 / $40 no hay sustitución posible. Lo que ilustra es otra cosa: qué gastos van a parar a activos que controlas. Con un pago único compras un grupo de fotos que es tuyo, que te descargas y que puedes usar en cualquier plataforma; no depende de las reglas de exposición de un algoritmo ni desaparece el día que dejas de renovar. Una suscripción, en cambio, es una relación continua cuyas reglas fija quien presta el servicio.

Cruzado con los foros, el cabreo más hondo con el muro de pago no es «he gastado dinero», sino «he gastado dinero y la decisión sigue sin ser mía». Así que lo que conviene auditar no es si el precio es alto, sino si ese dinero compró «un derecho que cambia cuando quieran» o «algo que te llevas». Aclaremos: esto no es una condena de ninguna suscripción de apps de citas. Una suscripción compra visibilidad y funciones dentro de la plataforma, que es otro valor; aquí no decidimos por ti si debes renovar, y desde luego no prometemos que cambiar de forma de gastar vaya a cambiar tu suerte.

Por qué no hackear el algoritmo con suscripciones

En el material de partida queda registrado que, tras la denuncia ante la FTC de 2026-10, aparecieron en Reddit hilos de «¿me está penalizando el algoritmo?», «pago demasiado y no me sale nada» y hasta un texto largo defendiendo «suscribirse solo por periodos cortos para que no te traten como cash cow». En los foros circulan además trucos como «renueva a fin de mes», «dar de alta a principios de mes» y «desaparece unos días y vuelve».

Este artículo lo dice claro: no son estrategias válidas y las desaconsejamos. Solo reflejan desconfianza (nivel 2). No hay ninguna prueba verificable de que funcionen: ningún dato público muestra que una suscripción corta cambie el peso de exposición, y ninguna documentación de plataforma reconoce que el momento de la renovación dispare una penalización. Tratar un mecanismo que no se puede observar como si fuera un interruptor manejable usa exactamente el mismo razonamiento que la teoría a la que pretende oponerse: partir del resultado para imaginar una intención invisible.

Y está el coste de oportunidad. Esa media hora investigando cuándo renovar podría ser una foto de frente nueva, cambiar una frase vacía del perfil por algo concreto, o sustituir «¿quedamos un día?» por «¿el jueves por la tarde o el sábado, un café?». Así que la conclusión es corta: presupuesto y energía, al lado que controlas (fotos, perfil, mensajes, propuesta de quedar). Esas cuatro cosas no exigen adivinar qué piensa el algoritmo y, además, ves tú mismo si mejoran.

Lo que RadiantSnaps puede y no puede hacer

Dentro del marco, RadiantSnaps pertenece al lado que controlas, no al de «cambiar el algoritmo». La web se define como Turn casual selfies into standout dating profile pictures—without the AI look. y sirve para Tinder, Bumble, Hinge, Feeld y Raya. Hace algo muy estrecho: de una vez y con poco compromiso, mejorar lo que sí depende de ti. Subes un selfie nítido, eliges estilo, en minutos tienes fotos; cambian la luz, el encuadre y el fondo, y el rostro sigue siendo reconocible. Entrada en radiantsnaps.com/generate; tarifas en radiantsnaps.com/pricing.

Concepto	Dato de la web
Plan gratis	$0, 3 fotos generadas con IA, No credit card required to start
Mensuales	Standard $29 / mes (110 fotos, 31 días), Premium $39 / mes (210 fotos, Most Popular)
Pago único	Basic $20 / 20 fotos, Standard $40 / 100, Premium $60 / 200, vigencia 365 días; del diccionario de la página, según la página de pago
Estilos	Dos sitios de la web dicen 25 photo styles y 26 styles / 312+ examples; no coinciden, léase unos 25–26 según lo que se muestre ahora
Requisitos de subida	Buena luz, de frente, expresión neutra o leve sonrisa, sin gafas de sol, sin gorra, sin otras personas en plano
Privacidad	Las fotos subidas no se guardan ni se miran; las generadas se borran a los 30 días; pagos por Stripe
Reembolsos	Sin reembolso estándar por el coste de cómputo de IA; con fallo técnico evidente o artefactos, support@radiantsnaps.com para soporte prioritario
Combinación recomendada	1 foto nítida de cara + 1 de cuerpo entero + 1 social / de vida + 1 de aficiones / carácter, y «solo las que sigan pareciéndose a ti»

Tabla de precios y FAQ de la web, autodeclaración de marca; no se mezcla con Pew ni con los resultados citados antes.

El límite, por escrito: no cambia el algoritmo, no garantiza matches y no sustituye a una suscripción. Las fotos influyen en la primera impresión y en que te abran el perfil con atención; no arreglan la velocidad de respuesta, ni la voluntad de la otra persona, ni que llegues a decir «el jueves, un café». No sirve para esquivar el Face Check o la verificación facial, no cambia caras, no te convierte en otra persona y no debe usarse para fabricar una identidad ajena o un «yo» inexistente. El argumento de venta es uno solo: mejorar luz, encuadre y fondo manteniendo el parecido. Cualquier «compra y tendrás pareja», venga de donde venga, choca con el marco de tres niveles.

Aparte van los números de marketing de la web: Get 10x More Likes, 4.2M+ successful matches, 100,000+ users, Match Rate 12x / 13x, Profile Views 14x y el 94% can't tell AI de la página de Bumble. Son afirmaciones de la web sin auditoría externa, sin metodología pública ni auditoría de terceros. No entran en ninguna tabla de datos, no se mezclan con Pew, Hinge o Match Group y no sustentan ninguna promesa de resultado.

Si solo quieres resolver lo de «que me abran el perfil con atención», empieza por las 3 fotos gratis en radiantsnaps.com, mézclalas con capturas reales y haz la prueba de los tres segundos antes de decidir nada más.

Una lista para aplicar sin mirar el algoritmo

1. Clasifica primero. A cada cifra o afirmación que veas ponle una etiqueta: 1 resultado comprobado, 2 denuncia de usuario, 3 teoría imposible de comprobar. Que la tercera no se te cuele en el juicio.
2. Audita tus suscripciones. Lista lo que pagaste el último año en apps de citas y pregunta solo una cosa: «¿esto compró un derecho que cambia o algo que me llevo?».
3. Deja de hackear el algoritmo. Borra los trucos de «renovar en tal fecha» y «suscripción corta para subir el peso»; nadie ha demostrado que funcionen y ese tiempo va al paso 4.
4. Rehaz las fotos de perfil. De frente, buena luz, sin gafas ni gorra, solo tú en plano; completa cara + cuerpo + vida + afición. Puedes usar las 3 fotos gratis de radiantsnaps.com para completar el grupo, mezcladas con reales y sin un tono único.
5. Pasa la prueba de los tres segundos. Que alguien te mire tres segundos y diga si te reconocería en un café; si no, cambia la foto, no dejes un grupo con aire a IA.
6. Reescribe perfil y apertura. Una frase concreta en lugar de un tópico, y una propuesta con día y sitio en vez de un «¿quedamos?»: «¿el jueves por la tarde o el sábado, un café?».
7. Mide solo lo observable. Si te abren el perfil con más atención, si tus mensajes reciben respuestas concretas, si la propuesta de quedar se recoge. No midas «si hoy el algoritmo me ha limitado».
8. Acepta el borde. Si te contestan, cómo te ordena la plataforma o si hay química no está en tu panel de control. El listón es «yo hice bien mi parte», no «esta tenía que salir».

Fuentes y tratamiento de cada cifra

Categoría	Fuente	URL	Nivel
Resultados	Recopilación de la llamada de resultados de Match Group 2025 Q4	https://finance.biggo.com.tw/quote/MTCH/earnings-call/US_MTCH_2026-02-03	Secundaria de autoridad, no informe auditado
Resultados	Serie trimestral compilada	https://catfishfinder.org/dating-app-statistics/	Secundaria
Encuesta	Pew Research Center, Key findings about online dating in the U.S. (2023-02-02, 6,034 adultos)	https://www.pewresearch.org/short-reads/2023/02/02/key-findings-about-online-dating-in-the-u-s/	Primaria
Encuesta	Pew Research Center, The Who, Where and Why of Online Dating in the U.S.	https://www.pewresearch.org/internet/2023/02/02/the-who-where-and-why-of-online-dating-in-the-u-s/	Primaria
Documento oficial	Informe 119-58 del Senado de EE. UU. (2025-09-02, govinfo)	https://www.govinfo.gov/content/pkg/CRPT-119srpt58/html/CRPT-119srpt58.htm	Primaria, solo como ejemplo de documento cotejable
Prensa	Straight Arrow News: usuarios piden a los reguladores que miren los algoritmos	https://san.com/cc/they-want-money-pure-and-simple-singles-push-regulators-to-crack-down-on-dating-app-algorithms	Secundaria; incluye la advertencia del abogado de la FTC
Plataforma	Hinge, informe Gen Z D.A.T.E (88% de incomodidad con fotos IA)	https://hinge.co/newsroom/ai-dating-guide	Autodeclaración de plataforma, solo como contraste de cifra localizable
Foro	r/technology, Dating Apps Are Dying	https://www.reddit.com/r/technology/comments/1wd8dnz/dating_apps_are_dying/	Denuncia de usuario, sin verificar; captura 2026-11-09
Foro	Hilos del mes de r/OnlineDating y r/Bumble (tabla anterior)	https://www.reddit.com/r/OnlineDating/	Denuncia de usuario; votos y comentarios, valores instantáneos
Marca	RadiantSnaps (inicio, generate, pricing)	https://radiantsnaps.com/	Autodeclaración; pago único según la página de pago

Cierre de método: todos los «hace N días» parten del 2026-11-09; todos los votos y comentarios son valores instantáneos de esa captura y miden volumen de conversación, no incidencia; el acuerdo de 14 millones de USD de 2025-08 y el de 60,5 millones de 2026 vienen de recopilaciones secundarias sin un único documento cotejable, así que quedan como «según recopilaciones públicas, con los escritos de juzgado y de la FTC por delante». Quora está llena de cuentas promocionales y falsas y no sirve como termómetro. Y la respuesta honesta a quien pregunta si son apps de citas amañadas: las denuncias existen, los números son reales, la intención no se puede demostrar; lo que sí podemos hacer es dejar de pagar por intentar adivinarla y poner el dinero en lo que controlamos.