Reconnaître une fausse critique? Facile, le nouvel algorithme le fait avec une efficacité de 95%

Des chercheurs de l'Université de São Paulo ont créé un algorithme qui, selon eux, reconnaît les avis achetés sur divers sites (Amazon, Trip Advisor, etc.) avec une efficacité de 95%. De plus, les avis peuvent être positifs ou négatifs, l'algorithme reconnaît les deux types d'avis.

Le système avec le nom complexe Online-Recommendation Fraud ExcLuder (ORFEL) résout un problème qui est assez important pour le moment, séparant les grains de l'ivraie. Des millions d'utilisateurs laissent des centaines de milliers d'avis, et reconnaître un faux avis acheté n'est pas une tâche facile. Néanmoins, il est nécessaire de résoudre ce problème, car la tâche de nombreux faux avis est de nuire à la réputation de toute entreprise. Ce problème n'est pas nouveau - en 2011, les autorités de certains pays ont enquêté sur la situation.avec l'arrivée d'un grand nombre de commentateurs embauchés laissant des avis sur un produit ou un service sur Amazon / TripAdvisor et d'autres sites.

Le système d'identification de faux avis utilise un algorithme spécial qui suit les actions coordonnées de nombreux utilisateurs. Habituellement, les commentateurs embauchés commencent à laisser des avis sur un produit ou un service (de leur propre entreprise ou d'une autre) à un certain moment. Il est assez difficile, mais possible, de distinguer un certain vecteur d'actions des «mercenaires». ORFEL utilise un algorithme centré sur les sommets pour mettre en évidence des modèles de comportement utilisateur spécifiques.


Plus les utilisateurs sont impliqués, plus il est facile de détecter une «attaque de réponse».

En même temps, le système vous permet de détecter à la fois les avis dirigés contre tout produit ou service et les avis utilisés pour promouvoir ces produits et services.

En mode test, pour tester l'algorithme, les chercheurs ont pris deux ensembles de données, dont les résultats de traitement sont présentés ci-dessus, sur le graphique. Le système fonctionne non seulement avec Amazon et d'autres sites similaires, mais détecte également les «attaques de commentateurs» via les réseaux sociaux, Google+, Facebook et autres.

Il convient de noter que de nombreuses entreprises luttent désormais activement contre les «commentateurs achetés». Par exemple, Amazon a découvert plus de 1000 de ces types de «navigateurs».

En juin, le gouvernement britannique a également publié un rapport sur le travail des commentateurs engagés, promettant d'introduire un système d' amendes illimitées voire d'emprisonnement des représentants d'entreprises qui se livrent à des luttes malhonnêtes en utilisant de fausses critiques sur les produits et services de leur propre entreprise ou d'autres entreprises.

Source: https://habr.com/ru/post/fr386695/