偽のレビュアーはさまざまなインターネット企業に本当に壊滅的な影響を与える可能性がありますが、偽のユーザーコメントの問題は、肯定的（ビジネスをサポートするため）と否定的（競合他社の損害）のコメントが現実のものとなったYelpやトリップアドバイザーなどの社会志向のサービスで特に重要になりました伝染病。
研究者は、影響を受けた企業にとって、偽のコメントを排除することは非常に高価であると言います-プロセス自体は時間がかかり、自動化を受け入れられません。
彼らの記事では、大学の科学者とGoogleの従業員がGSRankアルゴリズムを紹介しています。これは、偽のユーザーレビューに対抗するのに役立ちます。
組織化されたコメンテーターのグループを特定する鍵は、その行動です、と記事は述べています。
- 時間枠 -製品やサービスを上げ下げするために働いているグループのメンバーは、かなり狭い期間にコメントを残すことがよくあります。
- 偏差 -自然なものとは異なります。グループは、評価をある方向または別の方向に移動するために雇われ、そのすべての投稿には特定の評価があります。 グループの評価が自然な背景とどの程度異なるかは、誰かがシステムをだまそうとしていることを明らかにします。
- コンテンツの類似性 -グループは、多くの場合、同じ評価だけでなく、同じコンテンツも使用して説明します。 さらに、これでお金を稼ぐ人は、しばしば異なるレビューで何度も何度も使用する特定のフレーズのセットを持っています。
- そもそも 、研究者は、偽のレビューは通常、製品またはサービスのライフサイクルの最初に公開されることにも気付きました。 「スパマーは通常、最も影響力のあるものとして最も早い時期です」と彼らは書いています。 「不正なグループの従業員が非常に最初のコメンテーターである場合、彼らは気分を整えることができます。」 このパターンを知ることは、それらを識別するのに役立ちます。
- グループサイズ- グループのサイズと実際のコメントの数との関係は、スパマーの存在を示すことができます。さらに、たとえば、10文字がさまざまな製品について何度もコメントすることを想定することは困難です。 さまざまな製品のレビューに見られる確立されたグループの存在は、悪意の存在を示しています。
研究者は、一緒に働いている複数の個人や、複数のユーザーログインを使用する単一のスパマーを区別できないと指摘しました。 ただし、アルゴリズムは人格よりも行動に依存しているため、これはもはや問題ではありません。