211service.com
Statystyki Zdemaskuj fałszywe recenzje online
Szukając hoteli w miastach, których nigdy nie odwiedzili, ludzie często zwracają się do recenzji napisanych przez klientów na stronach takich jak TripAdvisor. Ale skąd wiedzą, że te recenzje nie zostały napisane przez kierownika hotelu lub kogoś, kto zapłacił za umieszczanie fałszywych opinii w Internecie? Amerykańska Federalna Komisja Handlu nałożyła grzywny za wykrycie takiego spamu opinii, ale nie ma łatwego sposobu na jego wykrycie.
Teraz naukowcy z Uniwersytetu Stanowego w Nowym Jorku, Stony Brook, opracowali naukową metodę wykrywania, czy ktoś publikuje fałszywe recenzje w Internecie. Ich technika, zaprezentowana na Międzynarodowa Konferencja Blogów i Mediów Społecznościowych w Dublinie w Irlandii na początku tego miesiąca nie identyfikuje pojedynczych fałszywych recenzji. Zamiast tego przygląda się, w jaki sposób fałszywe recenzje zniekształcają rozkład statystyczny ocen hoteli, rodzaj analizy kryminalistycznej, która pokazuje, że dzieje się coś zabawnego.
Technika ta jest w stanie wskazać, gdzie występuje gęstość fałszywych recenzji dla danego hotelu, mówi Yejin Choi , adiunkt informatyki w Stony Brook, który wykonywał pracę z kolegami.
Jeśli oceny dowolnego produktu, w tym hotelu, są wykreślane na wykresie, w naturalny sposób tworzą wzór, który z grubsza przypomina literę J. Oznacza to, że jeśli coś otrzymuje od jednej do pięciu gwiazdek, powinno mieć stosunkowo wysoką liczba recenzji jednogwiazdkowych, mniej dwójek, trójek i czwórek, a następnie duża liczba ocen pięciogwiazdkowych. Paweł Pavou , profesor nadzwyczajny systemów zarządzania informacją w Fox School of Business na Temple University, który studiuje handel online, wyjaśnia, że ta dystrybucja jest spowodowana tendencją ludzi do kupowania rzeczy, które im się podobają, a zatem lubią to, co kupują. Co więcej, mówi, że jeśli zakup ogólnie spełnia oczekiwania, kupujący jest zwykle mniej poruszony, aby napisać recenzję, niż gdyby doświadczenie było wyjątkowo pozytywne lub wyjątkowo negatywne.
Ale fałszywe recenzje zniekształcają ten normalny kształt. Aby znaleźć zniekształcenie, a tym samym wykazać, że w zestawie znajdują się fałszywe recenzje, zespół Stony Brook najpierw wybrał recenzentów, których uważał za bardziej wiarygodnych. Byli to ci, którzy napisali co najmniej 10 recenzji w odstępie dłuższym niż dzień lub dwa i których ocena nie odbiegała skandalicznie od średniej dla wszystkich hoteli.
Następnie badacze porównali oceny tych recenzentów z ocenami recenzentów jednorazowych, aby sprawdzić, czy ten drugi zestaw miał niezwykle wysoką liczbę recenzji pięciogwiazdkowych. Hotele z większymi rozbieżnościami między tymi dwoma zestawami recenzentów zostały oznaczone jako bardziej podejrzane. Choi porównał również stosunek pozytywnych do negatywnych recenzji wśród różnych grup recenzentów. Szukała też nagłych wybuchów aktywności związanej z recenzowaniem, które mogą być częścią kampanii marketingowej.
Aby potwierdzić odkrycia, Choi i współpracownicy zajęli się wcześniejszą pracą, którą wykonała z informatykiem Jeff Hancock z Uniwersytetu Cornella. Zatrudnili ludzi do pisania fałszywych recenzji hoteli; algorytm uczenia maszynowego przeanalizował następnie fałszywe recenzje i zauważył wskazówki tekstowe, takie jak zbyt wiele superlatywów, które odróżniały je od prawdziwych recenzji. Tym razem komputer zmierzył wpływ znanych fałszywych recenzji na kształt dystrybucji. Porównując to z wynikami innego podejścia Choi, znalazła oszukańczą aktywność w 72% przypadków.
Stosując taką technikę, witryna taka jak TripAdvisor mogłaby skorygować średnie oceny hoteli. A podejrzane wyniki można łączyć z innymi podejściami, takimi jak analiza tekstowa, w celu uzyskania pewniejszego odkrycia.
Choi przyznaje, że ponieważ tak trudno jest upewnić się, które recenzje są rzeczywiście fałszywe, podejście jest niedoskonałe, ale fakt, że jej wyniki są znacznie lepsze niż przypadek, oznacza, że działa. Mówi, że jest bardzo mało prawdopodobne, aby jakaś strategia losowa osiągnęła 72 procent dokładności. Pavou, który nie był zaangażowany w badania, twierdzi, że podejście wydaje się słuszne.
Choi mówi, że fałszywi recenzenci mogą pomyśleć, że to przestępstwo doskonałe, ale prawda jest taka, że zniekształcili kształt ocen własnych hoteli, a to pozostawia ślad oszukańczej działalności, a im częściej to robią, tym silniejsza staje się.