Un equipo de investigadores de Cornell terminó recientemente un artículo sobre el desarrollo de un algoritmo informático para determinar si una reseña es falsa o auténtica. Después de publicar la investigación, muchos sitios de viajes especializados se acercaron al grupo para determinar cómo se podría desarrollar este algoritmo para eliminar las reseñas pagadas. Algunas marcas y empresas utilizan de forma encubierta sitios como Mechanical Turk de Amazon, Fivver y otros sitios independientes para crear una biblioteca de reseñas positivas a cambio de dinero en efectivo. Estas mecas de los autónomos están diseñadas para generar resultados rápidamente, por lo que se explotan para crear una gran cantidad de reseñas infladas de 5 estrellas para inflar la calidad de los productos o servicios.
Para establecer elementos comunes dentro de las reseñas falsas, el equipo de Cornell recibió autorización para crear una tarea de mTurk para la creación de 400 reseñas positivas de hoteles de Chicago. La única condición era que la reseña fuera falsa. Después de revisar TripAdvisor, eligieron específicamente 400 reseñas que creían que eran verdaderas y las mezclaron con entradas falsas. Estas entradas se mostraron a un grupo de jueces, pero no pudieron distinguir entre auténtico y falso.
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Después de algunos análisis, el equipo creó un algoritmo informático para eliminar las falsificaciones que funciona el 90 por ciento de las veces. Según los resultados, las reseñas falsas solían ser historias vagas que se centraban en la experiencia en la ciudad en lugar de detalles sobre el lugar bajo revisión. También hay un exceso de críticos que se identifican con las palabras "yo" y "yo" para calificar la credibilidad.
Más allá de las reseñas positivas y falsas, las empresas también tienen que lidiar con empresas rivales que crean reseñas negativas falsas. Los autónomos también anuncian sus servicios para generar críticas negativas en sitios como Yelp. Sin embargo, Yelp utiliza un algoritmo propio para filtrar reseñas tanto positivas como negativas que parecen falsas. Sin embargo, estas reseñas filtradas están vinculadas en la parte inferior de la página principal de la empresa, pero no se vinculan con la puntuación general.
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