Revisiones en Línea, Digitales o Online

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Decepción, Mentiras y Revisiones en Línea, Digitales o Online

Las decisiones de compra de los consumidores son cada vez más influenciadas a través de revisiones en línea generadas por los usuarios.Entre las Líneas En consecuencia, ha habido una creciente preocupación por la posibilidad de publicar opiniones engañosas de spam-fictitious que han sido escritas deliberadamente para que suenen auténticas, para engañar al lector [M. Ott, Y. Choi, C. Cardie y J. Hancock. Encontrar spam de opinión engañoso por cualquier tramo de la imaginación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).Entre las Líneas En las Actas de la 49ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional: Human Language Technologies-Volumen 1, páginas 309-319. Asociación de Lingüística Computacional, 2011].Si, Pero: Pero aunque esta práctica ha recibido considerable atención y preocupación del público, se sabe relativamente poco acerca de la prevalencia real, o tasa, del engaño en las comunidades de revisión en línea, y menos aún acerca de los factores que lo hacen. Proponemos un modelo generativo de engaño que, junto con un engaño classifier, utilizamos para explorar la prevalencia del engaño en seis comunidades populares de revisión en línea: Expedia, Hotels.com, Orbitz, Priceline, TripAdvisor y Yelp. Proponemos además un modelo teórico de revisión en línea basado en la teoría de la señalización económica, en el que las revisiones de los consumidores disminuyen la asimetría de información inherente entre consumidores y productores, al actuar como una señal para la verdadera y desconocida calidad de un producto. Se ha visto que el spam de opinión engañosa es un problema creciente en general, pero con las tasas de crecimiento diferencial en todas las comunidades. Estas tasas, argumentamos, son impulsadas por los costos (o costes, como se emplea mayoritariamente en España) de señalización diferencial asociados con el engaño para cada comunidad de revisión, por ejemplo, los requisitos de publicación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Cuando se toman medidas para aumentar el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de la señalización, por ejemplo, revisiones de filtro escritas por revisores de tiempo inicial, se reduce la prevalencia del engaño.

Detalles

Los consumidores confían cada vez más en las revisiones en línea generadas por los usuarios para tomar o revertir las decisiones de compra.

Una Conclusión

Por consiguiente, parece haber una preocupación generalizada y creciente entre las empresas y el público con respecto a la posibilidad de publicar críticas de opinión engañosas -fictitious que han sido escritas deliberadamente para que suenen auténticas, para engañar al lector [M. Ott, Y. Choi, C. Cardie y J. Hancock. Encontrar spam de opinión engañoso por cualquier tramo de la imaginación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto).Entre las Líneas En las Actas de la 49ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional: Human Language Technologies-Volumen 1, páginas 309-319. Asociación de Lingüística Computacional, 2011]. Tal vez sorprendentemente, sin embargo, se sabe relativamente poco acerca de la prevalencia real, o la tasa, de engaño en las comunidades de revisión en línea, y menos aún se sabe acerca de los factores que lo pueden hacer. Por un lado, la relativa facilidad para producir reseñas, combinada con la presión para que las empresas, los productos y los servicios sean percibidos de manera positiva, podría llevar a uno a esperar que una preponderancia de las reseñas en línea sean falsas. Se puede argumentar, por otro lado, que se requiere un bajo índice de engaño para que los sitios de revisión sirvan a cualquier valor. Merece la pena señalar que un sitio de reseñas que contenga reseñas engañosas podría aún tener valor, por ejemplo, si sigue habiendo suficiente contenido veraz para producir comparaciones agregadas razonables entre ofertas.

La investigación del spam en el contexto de las revisiones en línea se ha centrado principalmente en la detección. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Jindal y Liu, por ejemplo, los modelos de trenes que utilizan características basadas en el texto de la revisión, el revisor y el producto para identificar opiniones duplicadas. Las opiniones duplicadas (o casi duplicadas) son opiniones que aparecen más de una vez en el corpus con el mismo (o similar) texto.

Puntualización

Sin embargo, el simple hecho de que una revisión esté duplicada no la hace engañosa.

Otros Elementos

Además, parece poco probable que la mayoría de las revisiones falsas se caractericen por la duplicación o el plagio.

Otros Elementos

Además, tales revisiones son potencialmente detectables a través del software de detección de plagio off-the-shelf.

Yoo y Gretzel recopilan 40 revisiones hoteleras veraces y 42 engañosas y, utilizando una prueba estadística estándar, comparan manualmente las diferencias lingüística y psicológicamente relevantes entre ellas. Aunque útiles, estos enfoques no se centran en la prevalencia del engaño en las revisiones en línea. De hecho, los estudios empíricos y académicos sobre la prevalencia del spam de opinión engañoso han seguido siendo difíciles de realizar. Una de las razones es la de dificultad en la obtención de anotaciones fiables con estándares de oro para las reseñas, es decir, etiquetas de confianza que etiquetan cada reseña como verídica (real) o engañosa (falsa). Una opción para producir etiquetas con estándares de oro, por ejemplo, sería confiar en los juicios de los anotadores humanos. Estudios recientes, sin embargo, muestran que el spam de opinión engañoso no es fácil para los lectores humanos; este es especialmente el caso cuando se considera la naturaleza de la confianza excesiva de la mayoría de los jueces humanos, un fenómeno al que se hace referencia en el literatura psicológica sobre el engaño como un sesgo de la verdad.

TEORÍA DE LA SEÑAL

En términos de la teoría económica, el papel de las comunidades de revisión es reducir la asimetría de la información inherente entre compradores y vendedores en los mercados en línea, al proporcionar a los compradores un conocimiento a priori de la calidad subyacente de los productos que se venden. De ello se deduce que si las revisiones no lograban reducir la asimetría de esta información o, peor aún, transmiten información falsa, dejarían de ser útiles y de valor para el usuario. Dado que las comunidades de revisión son, de hecho, valoradas por los usuarios, parece poco probable que la prevalencia del engaño entre ellas sea grande.

Aviso

No obstante, existe una preocupación generalizada sobre la prevalencia del engaño en las revisiones en línea, con razón o sin ella, y además, las revisiones engañosas pueden ser causa de preocupación incluso en pequeñas cantidades, por ejemplo, si se concentran en una sola comunidad de revisión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Proponemos que al encuadrar las revisiones como señales, comunicaciones voluntarias que sirven para transmitir información sobre el señalizador, podemos razonar sobre los factores que subyacen al engaño al manipular los distintos costos (o costes, como se emplea mayoritariamente en España) de señal asociados con las revisiones verídicas frente a las engañosas.

Específicamente, para que una revisión positiva se publique en una comunidad de revisión determinada, debe haber un costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de señal incurrido, que se incrementa mediante el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de publicación para publicar la revisión en una comunidad de revisión determinada, es decir, si los usuarios deben comprar un producto antes de revisarlo (costo alto) o no (costo bajo). Algunos sitios, por ejemplo, permiten que cualquier persona publique comentarios sobre cualquier hotel, lo que hace que el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de la revisión sea efectivamente cero.

Puntualización

Sin embargo, otros sitios requieren la compra de la habitación del hotel antes de que se pueda escribir una revisión, lo que eleva el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de cero al precio de la habitación.

El costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de señal incurrido disminuye por el beneficio de exposición de publicar la revisión en esa comunidad de revisión, es decir, el beneficio derivado de otros usuarios que leen la revisión, que es proporcional al tamaño de la audiencia de la comunidad de revisión. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Los sitios de revisión con más tráfico tienen un mayor beneficio de exposición.

Observe que tanto el costo (o coste, como se emplea mayoritariamente en España) de publicación como el beneficio de exposición dependen completamente de la comunidad de revisión.

Basado en la experiencia de varios autores, mis opiniones, perspectivas y recomendaciones se expresarán a continuación (o en otros lugares de esta plataforma, respecto a las características en 2026 o antes, y el futuro de esta cuestión):

Serota et al., en 2010, realizó una encuesta representativa a gran escala de estadounidenses que preguntaban a los participantes con qué frecuencia mentían en las últimas 24 horas. Si bien encontraron la misma tasa promedio de decepción que la investigación anterior (aproximadamente 1.65 mentiras por día), descubrieron que los datos estaban muy sesgados, con un 60 por ciento de los participantes que no informaron mentiras. Llegaron a la conclusión de que, en lugar de que la prevalencia del engaño se distribuyera de manera equitativa en toda la población, existen en cambio unos pocos mentirosos prolíficos. Desafortunadamente, ambos lados de este debate se han basado únicamente en datos de autoinforme. El enfoque actual ofrece un método novedoso para evaluar la prevalencia del engaño que no requiere un autoinforme, pero que puede proporcionar información sobre la prevalencia del engaño en la comunicación humana en general. Al mismo tiempo, la pregunta planteada por la investigación psicológica también refleja un punto importante con respecto a la prevalencia del engaño en las revisiones en línea: ¿hay algunas reseñas engañosas publicadas por muchas personas, o solo algunas han dicho muchas revisiones engañosas? Es decir, ¿algunos hoteles tienen muchas reseñas falsas mientras que otros son principalmente honestos? O, ¿hay un poco de trampa en la mayoría de los hoteles? Este tipo de modelado individualizado representa un próximo paso importante en esta línea de investigación.

Autor: Black

Bibliografía

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