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La inteligencia artificial ayuda a detectar reseñas falsas

La tecnológica que atraviesa el ser humano ha supuesto una transformación en nuestra forma de vida: no solo nos comunicamos e interactuamos entre nosotros de forma diferente; los modelos de negocio han cambiado. Y es que la era 4.0 ha llegado también a la literatura.

Estamos inmersos en la era de las nuevas tecnologías, pero también en la del consumismo. Hoy en día, un gran número de usuarios consulta Internet para decidir qué comprar, dónde irse de vacaciones o incluso qué leer, buscando la mejor opción calidad-precio de aquello que buscan. Y para ello, las reseñas de otros usuarios son claves. Sin embargo, y como todo lo que atañe a la red, hay que tener cuidado. Las nuevas formas de consumismo generan nuevas formas de “peligros”, como es el caso de las fake reviews (reseñas falsas), es decir, algunas empresas se anuncian en diversas plataformas y contratan fake reviewers para beneficiarse o perjudicar a la competencia.

Las nuevas formas de consumismo generan nuevas formas de “peligros”, como es el caso de las fake reviews (reseñas falsas)

Esta situación es la que motivó a un equipo de investigadores del Grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) a desarrollar un sistema que capaz de detectar de manera automática fake reviewers gracias a la inteligencia artificial. El sistema combina procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático para aprender a detectar este tipo de comportamiento. Si bien el sistema se ha probado con datos reales en la plataforma Yelp (actualmente alberga más de 180 millones de reseñas), consiguiendo una precisión de más del 82 %, también podría utilizarse para detectar reseñas falsas, por ejemplo, en la sección de literatura de Amazon.

Empelando tecnologías de última generación en el campo del procesado del lenguaje natural basados en aprendizaje profundo, como los word embeddings, los investigadores confirmaron que “los individuos que redactan estas reseñas falsas no pueden ser detectados por el texto que generan”. Según los investigadores, “estas representaciones no pueden ser interpretadas directamente por humanos, pero sistemas especializados pueden extraer una gran cantidad de información con esta herramienta”. De esta forma,  los investigadores recurrieron a un campo distinto de investigación: la ciencia de redes, que se basa en “la extracción de distintos tipos de información de los usuarios de la plataforma, como datos acerca de la actividad de la cuenta, las interacciones con otros usuarios de esa misma plataforma y la actividad de escritura de reseñas”.

Sin duda, poder aplicar este sistema a las reseñas de los libros –tan importantes para los autores– sería una gran ayuda no solo para los lectores, sino que los autores podrían verse beneficiados con la desaparición de reseñas falsas que inflan las puntuaciones de otras novelas que puedan ser competencia.

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