Amazon ha dichiarato che sta utilizzando strumenti di intelligenza artificiale sempre più sofisticati per combattere le recensioni contraffatte e i commenti non autentici sul suo marketplace.
Il principale mercato di e-commerce al mondo ha lottato per molti anni contro i broker di recensioni false, culminando recentemente in un'azione legale contro NiceRebate.com, un broker di recensioni false che si rivolgeva ai clienti del Regno Unito.
Dharmesh Mehta, responsabile del team di fiducia dei clienti di Amazon, ha dichiarato: "Stiamo combattendo in modo aggressivo i broker di recensioni" e ha rivelato che Amazon ha intrapreso un'azione legale contro 94 frodatori di recensioni di questo tipo a livello globaleanche negli Stati Uniti, in Cina e in Europa.
Nel 2022, Fakespot, uno strumento costruito per individuare le recensioni false, ha analizzato 720 milioni di recensioni e ha stimato che alcuni 42% erano contraffatti in qualche modo.
Chiunque abbia studiato le recensioni su Amazon si è probabilmente imbattuto in recensioni sospette che sembrano intuitivamente false. Molte recensioni sono sponsorizzazioni a pagamento che mirano ad aumentare le valutazioni di un venditore o a sabotare un'azienda concorrente.
Amazon sta investendo in modelli di apprendimento automatico (ML) in grado di analizzare migliaia di dati per aiutare a identificare le attività di recensione fraudolente. Il modello di intelligenza artificiale valuta vari fattori per determinare la probabilità che una recensione sia falsa, come la relazione dell'autore con altri account online, l'attività di accesso, la cronologia delle recensioni e un comportamento insolito.
Amazon sta anche perseguendo i gruppi di social media creati per lo scambio di recensioni. Nel 2022, Amazon ha identificato oltre 23.000 gruppi di social media, composti da più di 46 milioni di membri coinvolti nella facilitazione di recensioni false.
Numerosi progetti di ricerca sono stati finalizzati a stroncare le recensioni false utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Ad esempio, uno studio nel 2022 ha utilizzato GPT-2 per addestrare un classificatore di recensioni false che ha superato gli esseri umani.
Mehta ha dichiarato: "Utilizziamo l'apprendimento automatico per cercare account sospetti, per tracciare le relazioni tra un account di acquisto che sta lasciando una recensione e qualcuno che vende quel prodotto. Grazie a una combinazione di controlli meticolosi, apprendimento automatico avanzato e intelligenza artificiale, possiamo evitare che le recensioni false raggiungano i clienti".
Come l'intelligenza artificiale individua le recensioni false
Se vi è mai capitato di leggere una recensione e di pensare: "Sembra falso", questo dimostra che l'intelligenza artificiale può fare lo stesso. Ci sono segnali e indizi che si colgono, e l'intelligenza artificiale può imparare anche questi.
Le IA possono utilizzare l'NLP per esaminare fattori quali punteggiatura eccessiva, grammatica scadente e toni eccessivamente negativi o positivi, chiamati anche sentiment analysis. Tuttavia, l'individuazione delle recensioni false non si limita a questo e, se Amazon non definisce criteri rigorosi, rischia di rimuovere le recensioni autentiche.
Altri metodi includono l'analisi di quali tipi di prodotti ricevono recensioni false, la tempistica con cui vengono lasciate le recensioni false e se le recensioni generiche a 5 stelle provengono dallo stesso account.
Naturalmente, nessuno è in grado di analizzare questi dati meglio di Amazon, il che fa sorgere la domanda: perché il problema è più grande (o più grande) che mai?
Per quanto Amazon voglia promuovere la fiducia rimuovendo le recensioni false, il mantenimento di grandi volumi di tutti è nel loro interesse.
Come Saoud Khalifah di Fakespot diceSe Amazon eliminasse il 100% delle recensioni false, perderebbe centinaia di miliardi di valore per gli azionisti".
