Las reseñas falsas han sido durante mucho tiempo un problema para Amazon y otras plataformas online. El pasado mes de octubre, la empresa anunció que había emprendido acciones legales contra 11.000 sitios web y usuarios “que alimentan el mercado de reseñas falsas”.

A esto ahora se suma que el gigante tecnológico también quiere hacer uso de la inteligencia artificial y sus numerosas aplicaciones y ya está desarrollando nuevas herramientas para ayudar a rastrear las reseñas de compra y comentarios de los corredores. 

Estos son individuos o empresas que se dedican a proporcionar reseñas positivas pero falsas para productos, servicios o negocios en plataformas como Amazon diseñadas para engañar a los consumidores y hacer que estos parezca más populares o mejor valorados de lo que realmente son.

Es por esto que Amazon ha invertido en modelos de aprendizaje automático que analizan miles de puntos de datos para ayudarle a detectar el comportamiento fraudulento. En 2022, Amazon informó de más de 23.000 grupos, con más de 46 millones de miembros y seguidores, que crearon reseñas falsas.

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"Usamos el aprendizaje automático para buscar cuentas sospechosas, para rastrear las relaciones entre una cuenta de compra que deja una reseña y alguien que vende ese producto", dijo a la BBC Dharmesh Mehta, jefe del equipo de confianza del cliente de Amazon.

Una gran idea de Amazon que parece no ser suficiente

Esto se logra mediante el análisis de texto, donde los algoritmos de IA examinan el contenido de las reseñas para identificar patrones comunes en las reseñas falsas, como el uso excesivo de superlativos, opiniones extremadamente positivas o negativas y frases repetitivas. Además, la IA puede analizar el sentimiento expresado en las reseñas, comparando el tono y la calificación numérica otorgada.

La detección de perfiles falsos también es posible identificarse ya que los algoritmos pueden examinar el comportamiento de las cuentas que publican reseñas y buscar patrones como la frecuencia de las publicaciones, la similitud en el estilo de escritura y la falta de interacción con otros usuarios.

Precisamente Amazon dijo que su IA de detección de fraudes pudo observar una variedad de factores para calcular la probabilidad de que una reseña sea falsa. Eso puede incluir la relación del autor con otras cuentas en línea, su actividad de inicio de sesión, historial de revisión y cualquier comportamiento inusual.

Sin embargo y tras la noticia, han saltado algunas voces que aseguran que no es suficiente. Un grupo de consumidores de Reino Unido pese a alabar la iniciativa de Amazon aseguran que "todavía no está lo suficientemente cerca para resolver este gran problema".