По данным компании Gartner, к 2014 году около
10–15% всех отзывов, размещаемых в социальных сетях, будут поддельными.
Сами социальные сети начинают медленно, но верно бороться с этим. Так, Facebook в сентябре 2012 года усилил свою автоматизированную систему, направленную на удаление сомнительных лайков.
Учёные пытаются создать свои системы, которые отличали бы поддельные обзоры от настоящих. Так, в 2011 году исследователи Корнелльского университета в США создали подобный алгоритм. Правда, протестирован он был всего лишь на отзывах к 20 отелям в Чикаго, но вычислял подделку почти в 90% случаев. Изучив множество рецензий, учёные выяснили, какие слова часто встречаются в поддельных обзорах и крайне редко фигурируют в настоящих. На основе этого и была разработана система.
Этот способ при всей его высокой эффективности, по-моему,
достаточно ущербен. В своём обзоре я имею законное право использовать любые слова, не опасаясь за то, что отзыв будет поглощён спам-фильтром. Широкое внедрение такой системы могло бы быть полезным при определённой её доработке. Например, стоило бы научить систему распознавать аватары,
отслеживать дату регистрации пользователя на сайте и его прочую, помимо данной рецензии, активность на сервисе.
Пока же, пожалуй, самым адекватным способом получить представление о продукте или услуге является сравнительный анализ рецензий на него на нескольких сервисах, и, конечно, консультация с друзьями и знакомыми, которые, вполне вероятно, уже покупали этот товар или посещали заведение.
Просмотр ссылок доступен только зарегистрированным пользователям
