Comprar algo es distinto ahora. Antes de comprar, por ejemplo, una cámara de fotos es fácil ir y pedir una opinión en Twitter o buscar alguna reseña en algún sitio, para saber qué piensa la gente de ella. Pero el problema es que puede suceder que las empresas escriban reviews falsos de sus productos, para hacerlos parecer mejor de lo que son, o de la competencia, para que se vean como malos.
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Por eso, un equipo de la Cornell University creó un sistema que permite identificar estas reseñas falsas. Para sus pruebas se centraron en reseñas de hoteles en Chicago. El primer paso fue pedirle a un grupo de personas que escribieran 400 reseñas falsas de los hoteles. Después las juntaron con otras 400 reseñas verdaderas y se las pasaron a tres jueces humanos, para que vieran cuáles eran las falsas.
Los jueces fracasaron. Sus decisiones eran casi inventadas, y según los investigadores, eso es porque los hombres suelen asumir que lo que leen es cierto, a menos que puedan demostrar lo contrario. Así, empiezan a compensar, diciendo que muchas son falsas, incluso pensando que son verdaderas.
El siguiente paso fue pasar todas estas reseñas por un algoritmo especialmente diseñado. Así, se identificó que las reseñas falsas ocupan más palabras como “vacación”, “negocios” o “mi esposo”, mientras que las verdaderas hablaban más de cosas relacionadas al servicio, como “baño”, “check in” y “precio”. El software fue capaz de identificar las reseñas falsas con un 89,8% de acierto.
Hasta ahora, el software sólo funciona con hoteles de Chicago, pero el siguiente paso es obviamente ampliar su campo de acción a reseñas de todo tipo de productos en internet.
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