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亚马逊虚假评论 116 元/条,水军挣钱有多容易?
亚马逊曾多次表示对平台实行了监管措施,在过去一年里,更是花费了 3 亿英镑( 27.26 亿元),来保护客户免受滥用、欺诈和其他形式的不当行为。但这次的报道,侧映了它们的工作还有一些漏洞存在。
虚假评论不仅仅只是亚马逊需要面临的问题,事实上,整个电商平台都存在着泛滥的假冒/欺诈性评论,这几乎就是网购环境下挥之不去的阴霾。
伴随着网购蔓延而来的虚假评论
虚假评论往往伴随刷单一起出现。在去年底,新京报的一项调查中提及,阿里单在 2018 年一年里,就监控到 2800 多个刷单团伙,其中包括刷单 QQ 群 2384 个,空包交易平台 290 个,刷单交易平台 237 个。
刷单刷评的门槛很低,网络上随处可见,也掌握着巨大的流量。比如大平台「握手网」客服号称有 60万「刷手」,而「宝宝刷单网」则称每天有近万名「刷手」在线。在遭曝光后,一些平台关闭,另一些则改头换面重新开始刷单业务。
国内的电商平台也存在明目张胆的刷单刷评行为
央视也曾曝光过,一家销售不合格产品的儿童用品公司,在一年内刷单数量达到 1231 单,涉及金额超过 77 万元,伪造了近 40 倍的虚假交易记录,支也为此支付了约 2 万元的刷单佣金。
电商、网络「刷手」、刷单渠道,交织在一起,构成了庞大的刷单黑色产业链,它们有着一整套复杂而详细的运作流程,以制造大量的虚假销量和虚假评论。
央视报道中提及,连差评都可能是假的
2019 年 1 月 1 日,《电子商务法》开始施行,其中将「刷单」定义为违法行为,规定「电子商务经营者不得以虚构交易、编造用户评价等方式进行虚假宣传,欺骗、误导消费者。」但因为违法成本低、隐蔽性强等特点,再加上平台的推荐机制等原因,催生了这一现象的野蛮生长。
除了电商平台需要借鉴更加完善的管理制度之外,也许另一种可行的方式,就是善用 AI 的力量。
AI 技术正成为打假的利器
亚马逊上「不走心」的重复假评论
这些方法,能够筛选出一些低端的造假,想要进行更全面深度的数据分析,系统必须配备大量的后台数据,并能够执行涉及该数据的推理任务。
支持亚马逊、Steam、沃尔玛的评论检测
真实的评论和虚假评论之间,有一些语言特征上的差异。比如一个刚注册的用户,在评论中充斥了过分的溢美之词,那么很有可能是来自水军的评论。使用有监督/或无监督的学习方法,让 AI 学会去判断这些差异,就是 AI 进行打假的关键一步。
此外,还有一些更细致的研究,会根据评论者的评论密度、情感分析和语义检测,对评论进行更加精确的判断。
健康的网购环境,AI 能给?
但肯定的是,只有善用技术,用对技术,才能走向最终的胜利。
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