亞馬遜虛假評論 116 元

亞馬遜虛假評論 116 元/條,水軍掙錢有多容易?


在知名的電商平臺亞馬遜上,虛假評論一直在誘導著消費者購買偽劣產品。儘管亞馬遜對此進行了一些管控,但依舊無法將其一網打盡。近期,有媒體報道亞馬遜的賣家正在從專業的造假公司手中,以不菲的價格大量購買虛假評論,甚至還形成了一個不小的灰色市場。


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亞馬遜實行了大量的監管手段,還是存在許多虛假評論


近日,外媒《每日郵報》發佈了一項調查,在亞馬遜平臺上,活躍著一批專門兜售虛假評論的公司,他們背後操縱著網站上的虛假評論,每條假評論以 13 英鎊(約為 116 元)的價格進行售賣。

在爆料中,一家位於德國的公司 AMZTigers ,就專門從事著這類不正當的交易,它在英國有 3,000 名測試人員,整個歐洲有近 6 萬名人員,以提供快速的虛假評論服務。


亞馬遜曾多次表示對平臺實行了監管措施,在過去一年裡,更是花費了 3 億英鎊( 27.26 億元),來保護客戶免受濫用、欺詐和其他形式的不當行為。但這次的報道,側映了它們的工作還有一些漏洞存在。


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英國消費者協會曾怒將諸多亞馬遜商品

打上「別買」的標籤


虛假評論不僅僅只是亞馬遜需要面臨的問題,事實上,整個電商平臺都存在著氾濫的假冒/欺詐性評論,這幾乎就是網購環境下揮之不去的陰霾。


伴隨著網購蔓延而來的虛假評論


虛假評論氾濫的背後,是巨大的市場利益驅動和惡性競爭在作怪。


在一項針對 2000 名成年人的調查統計中顯示,超過 97% 的買家會依賴在線評論的內容,做出最後的購買決定。


虛假評論往往伴隨刷單一起出現。在去年底,新京報的一項調查中提及,阿里單在 2018 年一年裡,就監控到 2800 多個刷單團伙,其中包括刷單 QQ 群 2384 個,空包交易平臺 290 個,刷單交易平臺 237 個。


刷單刷評的門檻很低,網絡上隨處可見,也掌握著巨大的流量。比如大平臺「握手網」客服號稱有 60萬「刷手」,而「寶寶刷單網」則稱每天有近萬名「刷手」在線。在遭曝光後,一些平臺關閉,另一些則改頭換面重新開始刷單業務。


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國內的電商平臺也存在明目張膽的刷單刷評行為


央視也曾曝光過,一家銷售不合格產品的兒童用品公司,在一年內刷單數量達到 1231 單,涉及金額超過 77 萬元,偽造了近 40 倍的虛假交易記錄,支也為此支付了約 2 萬元的刷單佣金。


電商、網絡「刷手」、刷單渠道,交織在一起,構成了龐大的刷單黑色產業鏈,它們有著一整套複雜而詳細的運作流程,以製造大量的虛假銷量和虛假評論。


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2019 年 1 月 1 日,《電子商務法》開始施行,其中將「刷單」定義為違法行為,規定「電子商務經營者不得以虛構交易、編造用戶評價等方式進行虛假宣傳,欺騙、誤導消費者。」但因為違法成本低、隱蔽性強等特點,再加上平臺的推薦機制等原因,催生了這一現象的野蠻生長。


除了電商平臺需要借鑑更加完善的管理制度之外,也許另一種可行的方式,就是善用 AI 的力量。


AI 技術正成為打假的利器


從虛假評論受到人們和電商平臺的重視以來,傳統的數據分析方法,就一直被用來檢測假冒/欺詐性評論。但早期的數據分析技術,通常以提取定量和統計數據特徵為主。


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亞馬遜上「不走心」的重複假評論


這些方法,能夠篩選出一些低端的造假,想要進行更全面深度的數據分析,系統必須配備大量的後臺數據,並能夠執行涉及該數據的推理任務。


於是,一些研究人員將方向轉向了機器學習和人工智能,用更有效的方法來對抗虛假評論。


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Fakespot 是一款基於 AI 的線上檢測工具

支持亞馬遜、Steam、沃爾瑪的評論檢測


真實的評論和虛假評論之間,有一些語言特徵上的差異。比如一個剛註冊的用戶,在評論中充斥了過分的溢美之詞,那麼很有可能是來自水軍的評論。使用有監督/或無監督的學習方法,讓 AI 學會去判斷這些差異,就是 AI 進行打假的關鍵一步。


此類技術,歸屬於自然語言處理上的範疇。通過提取和識別流行的電商平臺上,虛假和不可靠的消費者評論,通過訓練讓算法學會識別和判斷虛假評論,最終學會給用戶評論的可信度進行打分。


這其中一項重要的任務,在於進行異常檢測,從書寫樣式、格式,結合評論者的多種可用資料,判斷該評論屬於正常用戶還是惡意的假冒評論。


比如發現拼寫和語法上可疑之處,結合評論數量,購買方式,日期不匹配以及其他可疑評論活動的跡象。再結合人類分析團隊,從多個數據維度進行分析,以確定評論真實性。


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Fakespot 可將虛高的評價檢測出來

並給出真實用戶的評分


此外,還有一些更細緻的研究,會根據評論者的評論密度、情感分析和語義檢測,對評論進行更加精確的判斷。


健康的網購環境,AI 能給?


當我們試圖從用戶評論中,發現更多商品信息的時候,那些別有用心的人,早已將它們作為了非法牟利的籌碼。


AI 能夠幫助我們從這些平臺中,過濾掉那些虛假的評論,打造一個相對乾淨的網購環境。


與此同時, AI 也會被用在了製造虛假評論之中,隨之又誕生了檢測 AI 造假的技術... 這場較量,也逐漸升級為 AI 的攻防之戰。


但肯定的是,只有善用技術,用對技術,才能走向最終的勝利。


來源 | HyperA超神經(ID:HyperAI)

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