أنهى فريق من الباحثين في جامعة كورنيل مؤخرًا بحثًا يتعلق بتطوير خوارزمية حاسوبية لتحديد ما إذا كانت المراجعة مزيفة أم أصلية. بعد نشر البحث، تواصلت العديد من مواقع السفر المتخصصة مع المجموعة لتحديد كيفية تطوير هذه الخوارزمية للتخلص من التقييمات المدفوعة. تستخدم بعض العلامات التجارية والشركات سرًا مواقع مثل Amazon's Mechanical Turk وFivver وغيرها من المواقع المستقلة لبناء مكتبة من المراجعات الإيجابية مقابل المال. تم تصميم هذه الأعمال المستقلة لتحقيق النتائج بسرعة، وبالتالي يتم استغلالها لإنشاء عدد كبير من التقييمات المتضخمة من فئة 5 نجوم لتضخيم جودة المنتجات أو الخدمات.
من أجل إنشاء عناصر مشتركة ضمن التقييمات المزيفة، تم تفويض فريق كورنيل لإنشاء مهمة mTurk لإنشاء 400 تقييم إيجابي لفنادق شيكاغو. الشرط الوحيد هو أن المراجعة ستكون مزيفة. وبعد البحث في موقع TripAdvisor، اختاروا على وجه التحديد 400 تعليقًا يعتقدون أنها صحيحة وخلطوها مع الإدخالات المزيفة. تم عرض هذه الإدخالات على مجموعة من الحكام، لكنهم لم يتمكنوا من التمييز بين الأصلية والمزيفة.
مقاطع الفيديو الموصى بها
وبعد إجراء بعض التحليلات، أنشأ الفريق خوارزمية حاسوبية للتخلص من المنتجات المزيفة التي تعمل بنسبة 90% من الوقت. ووفقًا للنتائج، تميل التقييمات المزيفة عادةً إلى أن تكون قصصًا غامضة تركز على التجربة في المدينة بدلاً من تفاصيل حول الموقع قيد المراجعة. هناك أيضًا وفرة كبيرة من المراجعين الذين يعرّفون أنفسهم بكلمتي "أنا" و"أنا" لتأهيل المصداقية.
بالإضافة إلى المراجعات المزيفة والإيجابية، يتعين على الشركات أيضًا أن تتعامل مع الشركات المنافسة التي تنشئ مراجعات مزيفة وسلبية. يعلن المستقلون أيضًا عن خدماتهم لإنشاء مراجعات سلبية على مواقع مثل Yelp. ومع ذلك، يستخدم موقع Yelp خوارزمية خاصة به لتصفية المراجعات الإيجابية والسلبية المفرطة التي تبدو غير صحيحة. ومع ذلك، يتم ربط هذه التقييمات التي تمت تصفيتها في أسفل صفحة الأعمال الرئيسية، ولكنها لا ترتبط بالنتيجة الإجمالية.
ترقية نمط حياتكتساعد الاتجاهات الرقمية القراء على متابعة عالم التكنولوجيا سريع الخطى من خلال أحدث الأخبار ومراجعات المنتجات الممتعة والمقالات الافتتاحية الثاقبة ونظرات خاطفة فريدة من نوعها.
