CDMX a 2 de enero, 2024.- Los gigantes del comercio electrónico, como Mercado Libre y Amazon, han estado lidiando con el desafío constante de las reseñas falsas que pueden engañar a los consumidores. En 2022, Amazon informó que bloqueó más de 200 millones de reseñas presuntamente falsas en todo el mundo. Este problema es una preocupación para los compradores en línea y las empresas de comercio electrónico, y es por eso que están recurriendo a la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático para combatirlo.
«Las reseñas falsas engañan intencionalmente a los clientes al proporcionar información que no es imparcial, auténtica o no está destinada al producto o servicio en cuestión», advierte Josh Meek, gerente senior de ciencia de datos del equipo de Prevención y Abuso de Fraude de Amazon. La IA se ha convertido en una herramienta clave para hacer que estas reseñas falsas sean más creíbles, pero también se utiliza para detectarlas.
La tecnología avanzada y los datos ayudan a las empresas de comercio electrónico a identificar reseñas falsas con mayor precisión. Tanto Amazon como Mercado Libre utilizan herramientas de machine learning para analizar una variedad de datos, como el historial de reseñas, el comportamiento del vendedor, los informes de abuso de clientes y más. Estos modelos también se basan en técnicas de procesamiento del lenguaje natural para identificar anomalías en los datos que podrían indicar reseñas falsas o incentivadas.
En el caso de Mercado Libre, que cuenta con más de 100 millones de usuarios activos, los cibercriminales han visto una oportunidad para llevar a cabo fraudes. Martina López, investigadora de seguridad informática de ESET Latinoamérica, señala que la plataforma argentina se ha convertido en un objetivo atractivo para estos delincuentes.
Pero, ¿cómo pueden los usuarios detectar reseñas falsas antes de realizar una compra en Amazon o Mercado Libre? Aquí hay algunas estrategias:
Revisa la antigüedad del producto: Si un producto es relativamente nuevo y tiene un gran número de reseñas, es posible que algunas de ellas sean falsas. Además, verifica si otros vendedores tienen opiniones sobre el mismo producto.
Analiza el contenido de la reseña: Presta atención a cómo está escrita la reseña. Si es excesivamente positiva, carece de detalles específicos o contiene signos de interrogación y admiración excesivos, podría ser sospechosa.
Examina el perfil del revisor: Investiga si el revisor ha escrito otras reseñas y si parecen auténticas. Si un perfil solo tiene reseñas extremadamente positivas o negativas, podría ser una señal de reseñas falsas.
Utiliza Google Lens: Puedes usar Google Lens para buscar información sobre el producto y descubrir opiniones de todo el mundo. Al agregar las palabras «reseña falsa» o «fake review» entre asteriscos, el buscador puede revelar si hay críticas negativas.
