Los grandes de sitios de e-commerce permiten tener un espacio para comprar y vender productos de peque\u00f1as y grandes empresas, sin embargo esto tambi\u00e9n sirve para que nuevas estafas o formas de \u2018falsificar informaci\u00f3n\u2019 aparezcan. De acuerdo con Amazon, s\u00f3lo en 2022 observ\u00f3 y bloque\u00f3 de forma proactiva m\u00e1s de 200 millones de rese\u00f1as presuntamente falsas en sus tiendas en todo el mundo.<\/p>\n\n\n\n
\u00abLas rese\u00f1as falsas enga\u00f1an intencionalmente a los clientes al proporcionar informaci\u00f3n que no es imparcial, aut\u00e9ntica o no est\u00e1 destinada a ese producto o servicio\u00bb, dijo Josh Meek, gerente senior de ciencia de datos del equipo de Prevenci\u00f3n y Abuso de Fraude de Amazon en una publicaci\u00f3n de blog.<\/p>\n\n\n\n
Meek adem\u00e1s se\u00f1ala que el uso de Inteligencia Artificial se ha vuelto un mecanismo para hacerlas m\u00e1s cre\u00edbles, pero por ello es que la empresa tambi\u00e9n utiliza este tipo de herramientas para evaluar cuando una rese\u00f1a es de dudosa procedencia.<\/p>\n\n\n\n
\u201cPor ejemplo, un producto puede acumular rese\u00f1as r\u00e1pidamente porque un vendedor invirti\u00f3 en publicidad u ofrece un excelente producto al precio correcto. O bien, un cliente puede pensar que una rese\u00f1a es falsa porque incluye mala gram\u00e1tica\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Por ello, la combinaci\u00f3n de tecnolog\u00eda avanzada y datos ayuda a la empresa de e-commerce a identificar rese\u00f1as falsas con mayor precisi\u00f3n. Adem\u00e1s de la empresa con sede en Seattle, Mercado Libre tambi\u00e9n puede padecer este tipo de problem\u00e1tica y ante esto usan tambi\u00e9n herramientas de machine learning para evitar la proliferaci\u00f3n de este tipo de opiniones.<\/p>\n\n\n\n
\u201cLos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico analizan una multitud de datos patentados, incluido si el vendedor ha invertido en anuncios (que pueden generar rese\u00f1as adicionales), informes de abuso enviados por los clientes, patrones de comportamiento riesgosos, historial de rese\u00f1as y m\u00e1s. Se utilizan modelos de lenguaje grandes junto con t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar anomal\u00edas en estos datos que podr\u00edan indicar que una rese\u00f1a es falsa o est\u00e1 incentivada con una tarjeta de regalo, un producto gratuito o alguna otra forma de reembolso\u201d, precisa Meek.<\/p>\n\n\n\n
Mientras que Martina L\u00f3pez, investigadora de seguridad inform\u00e1tica de ESET Latinoam\u00e9rica, se\u00f1ala que la plataforma argentina ya super\u00f3 los 100 millones de usuarios activos y por ello resulta atractiva para los cibercriminales generar fraudes.<\/p>\n\n\n\n
Ante este tipo de problema, como usuario puedes identificar ciertos aspectos y as\u00ed evitar caer en un producto con rese\u00f1as falsas.<\/p>\n\n\n\n
Una de las maneras m\u00e1s sencillas para identificar que un producto puede tener rese\u00f1as automatizadas es identificar qu\u00e9 tan nuevo es y si otros vendedores tienen opiniones del mismo. Esto lo puedes hacer directamente en el buscador del marketplace o bien en el buscador general de tu preferencia, como Google o Bing.<\/p>\n\n\n\n
Otra manera de saber si la rese\u00f1a es posiblemente falsa es la manera en c\u00f3mo est\u00e1 escrita, si incluye todo tipo de detalles, son demasiado positivas o tienen signos de interrogaci\u00f3n y admiraci\u00f3n es posible que la opini\u00f3n haya sido escrita por un bot.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s de mirar las opiniones de otros, puedes entrar a los perfiles de quienes est\u00e1n escribiendo la rese\u00f1a y saber si ha escrito otra rese\u00f1a o no, de esta manera podr\u00e1s identificar patrones del perfil y saber si se dedica a eso o es una cuenta real.<\/p>\n\n\n\n
En caso de que tengas dudas sobre el producto en s\u00ed, una manera de saber opiniones de todo el mundo es usar Google Lens para identificar la imagen y despu\u00e9s escribir entre asteriscos las palabras \u2018rese\u00f1a falsa\u2019 o \u2018fake review\u2019, de esta manera el buscador arrojara art\u00edculos sobre este producto, donde se hable negativamente de \u00e9l, si no hay un resultado es posible que la rese\u00f1a sea verdadera.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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