Yelp は地元ビジネスの成功にとって不可欠なものとなっています。 パトロンは、ベンダーが獲得する星の数や Yelp でのユーザー レビューが、直接のフィードバックの優れた (正当な) 情報源であると考えています。 長年にわたり、プラットフォームはサービスの品質を判断するための基準となり、 したがって、中小企業はシステムをうまく利用してプラスの利益を積み上げる方法を必然的に見つけ出すことになります。 レビュー。 現在、Yelpはこうした違法な戦術に訴える企業を取り締まる措置を講じている。
「5つ星のレビューが満載のページの魅力は、最も倫理的な経営者でさえ目を丸くし、レビューにお金を払ってシステムを悪用しようとする人を説得する可能性があります。」 Eric Singley Yelp 製品担当副社長は言う.
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偽レビューのソースを見つけるのは信じられないほど簡単です。 Craigslist スキャン 同様に明らかにします。 その他のより手の込んだスキームには、サイト上の可視性と評価を向上させるために中小企業と契約した企業全体が関与します。 このような契約組織は、虚偽のレビューを公開するなどのグレーハットまたはブラックハット手法を使用します。 競合企業を中傷する - この結果、Yelp レビュー システム全体の信頼性が低下します。 劣化した。
しかし、Yelpはベンダーの正当とは言えない行為を消費者に警告するポップアップを通じて企業を公に辱めるという、型破りなアプローチを取り始めるだろう。 Yelpがゲームを行っていると確信している企業には今日からシステムにフラグが立てられ、プラットフォームはこの機能が「 消費者への警告メッセージがプロフィール ページに投稿されました。」 このアラートは 90 日間表示され、その後は問題のビジネスが詐欺行為をやめない限り削除されます。 方法。
Yelp レビューの物議を醸した歴史は、 集団訴訟 企業に対し、肯定的なレビューを表面化させるために自社サイトに広告を掲載するよう強要した疑いで、同社に対する訴訟。 これらの問題により、統計とアルゴリズムを使用して誤ったレビューを検出することへの研究者の関心も高まっています。 昨年、コーネル大学の研究者らは、 コンピュータアルゴリズムを開発した 実地試験では、90% の精度で誤ったレビューを検出できました。 そして6月、ニューヨーク州立大学ストーニーブルック校の研究者らは、虚偽のレビューを行っている企業を特定する統計手法を考案した。
レビューの統計的分布を比較する. この方法は 72% の精度で機能すると言われています。レビュー詐欺師は巧妙で、販売店が彼らと戦おうとするにつれて、その取り組みはますます巧妙になっています。 Yelp は競合他社に比べて先を行っていると主張しており、サイトはまもなく開始されます 「同じインターネット プロトコルから送信されたレビューが多数ある」企業を特定する （IPアドレス。"
Yelp は、ルールに従って行動するユーザーと企業に、「少数の悪いリンゴで全体を台無しにするつもりはない」と保証しています。
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