Ein Forscherteam von Cornell hat kürzlich eine Arbeit über die Entwicklung eines Computeralgorithmus fertiggestellt, um festzustellen, ob eine Rezension gefälscht oder authentisch ist. Nach der Veröffentlichung der Studie wandten sich viele spezialisierte Reiseseiten an die Gruppe, um herauszufinden, wie dieser Algorithmus entwickelt werden könnte, um bezahlte Bewertungen auszusortieren. Einige Marken und Unternehmen nutzen heimlich Websites wie Amazon Mechanical Turk, Fivver und andere Websites für Freiberufler, um gegen Bargeld eine Bibliothek mit positiven Bewertungen aufzubauen. Diese Mekkas für Freiberufler sind darauf ausgelegt, schnell Ergebnisse zu erzielen, und werden daher dazu genutzt, eine Fülle aufgeblähter 5-Sterne-Bewertungen zu erstellen, um die Qualität von Produkten oder Dienstleistungen zu steigern.
Um gemeinsame Elemente in gefälschten Bewertungen zu ermitteln, wurde das Cornell-Team beauftragt, eine mTurk-Aufgabe zur Erstellung von 400 positiven Bewertungen von Hotels in Chicago zu erstellen. Die einzige Bedingung war, dass die Rezension gefälscht sein sollte. Nachdem sie TripAdvisor durchforstet hatten, wählten sie gezielt 400 Bewertungen aus, die sie für wahr hielten, und vermischten sie mit den gefälschten Einträgen. Diese Beiträge wurden einer Gruppe von Juroren gezeigt, aber sie konnten den Unterschied zwischen authentisch und gefälscht nicht erkennen.
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Nach einiger Analyse entwickelte das Team einen Computeralgorithmus zur Aussonderung von Fälschungen, der in 90 Prozent der Fälle funktioniert. Den Ergebnissen zufolge handelte es sich bei gefälschten Bewertungen in der Regel um vage Geschichten, die sich auf das Erlebnis in der Stadt konzentrierten und nicht auf Einzelheiten über den überprüften Ort. Es gibt auch eine Überzahl an Rezensenten, die sich mit den Worten „ich“ und „ich“ identifizieren, um ihre Glaubwürdigkeit zu beurteilen.
Neben gefälschten, positiven Bewertungen müssen sich Unternehmen auch mit konkurrierenden Unternehmen auseinandersetzen, die gefälschte, negative Bewertungen erstellen. Freiberufler bewerben ihre Dienste auch durch die Erstellung negativer Bewertungen auf Websites wie Yelp. Yelp verwendet jedoch einen eigenen Algorithmus, um sowohl übermäßig positive als auch negative Bewertungen herauszufiltern, die unwahr erscheinen. Allerdings sind diese gefilterten Bewertungen unten auf der Hauptseite des Unternehmens verlinkt, fließen aber nicht in die Gesamtpunktzahl ein.
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