[lis-enka]

Университет города Чикаго (шт. Иллинойс, США) при поддержке Google провел исследование (PDF), цель которого научиться автоматически определять и затем блокировать организованные группы фейковых комментаторов в интернете.

Фейковые комментарии и отзывы имеют огромное влияние на различные сферы бизнеса, зависимые от интернета и с ростом популярности таких социальных сайтов с отзывами как Yelp или TripAdvisor, как положительные (с целью продвижения своего бизнеса), так и негативные (чтобы навредить конкурентам) отзывы заполонили интернет.

Вложение 4111

Для тех компаний, которые стали мишенью негативных фейковых комментаторов, очень дорого стоит восстановление репутации.
В исследовании, авторами которого выступают представители университета Бин Лиу (Bing Liu), Арьюн Макирьи (Arjun Mukherjee), а также сотрудник Google Натали Гланс (Natalie Glance), представлен алгоритм GSRank, который может быть внедрен простив фейковых комментаторов.

Для выявления организованных групп фейков изучают их пользовательское поведение:
* Временное окно – члены группы комментаторов обычно публикуют отзывы в течение нескольких дней, т.е. без больших временных промежутков между комментариями.
* Направленность – организованная группа спамеров будет выставлять примерно одинаковые оценки компании или бренду. Если направленность отзывов сильно отличается от «естественных», это уже сигнал о том, что кто-то пытается манипулировать рейтингами.
* Похожий контент – члены таких групп не только выставляют одинаковые оценки, но и зачастую копируют друг у друга контент. Кроме того, если работа таких спамеров оценивается за каждый отзыв, то обычно они употребляют в текстах определенные фразы, отражающие ассортимент товаров или услуг компании, которые повторяются в разных обзорах;
* Впереди планеты всей – исследователи также отмечают, что фейковые отзывы обычно появляются первыми после выхода нового продукта или услуги. Спамеры стараются оставить свои комментарии первыми, потому что их прочитает больше пользователей;
* Размер группы – размер группы и ее соотношение с количеством естественных отзывов могут также свидетельствовать о присутствии спамеров
* “Количество поддержанных группой продуктов” – исследователи подчеркивают также, что вряд ли 10 случайных пользователей стали бы с определенной периодичностью повторять отзывы по разным товарам, поэтому если одна и та же группа пользователей комментирует по разным продуктам и услугам, вероятно, они являются спамерами.

Данный подход не позволяет разделить спамеров, работающих группами из нескольких человек, и спамеров-одиночек, работающих под разными пользовательскими ID.

[Asin]

Если комменты не копипаст и не автоматическое размещение, выявить спамеров не будет никакой возможности, особенно при использовании инструментов анонимизации.