Le recensioni false, da Amazon a Booking
Una grande quantità di siti che vendono prodotti o servizi basano la loro affidabilità sulle recensioni che gli utenti lasciano al riguardo. È una forma di crowdsourcing ampiamente diffusa che caratterizza il commercio online e che è coerente col principio del web come grande somma di milioni di singole esperienze. L’opinione di altri utenti circa la bontà del prodotto che vogliamo acquistare è quindi determinante nella scelta che i consumatori fanno in fase di valutazione.
Esiste però una tendenza preoccupante che vede la presenza di una percentuale sempre maggiore di recensioni false. Amazon è una delle aziende più colpite da questo fenomeno in virtù delle dimensioni del suo giro di affari, ma anche altri giganti dell’industria online subiscono lo stesso problema: Booking, Tripadvisor, eBay sono solo alcuni dei nomi più importanti.
Secondo Amazon, che ha già da tempo avviato cause contro numerosi casi di recensione fraudolenta, persiste l’uso da parte di una piccola parte di venditori di cercare un maggior vantaggio competitivo attraverso l’acquisto di recensioni capziose. Il metodo più diffuso è quello di creare recensioni positive per i propri prodotti, ma si contano numerose recensioni negative volte a far decadere l’immagine di potenziali concorrenti di mercato.
La cosa sorprendente è che queste recensioni vengono comprate attraverso portali ed agenzie specializzate che operano alla luce del sole. Siti come Seoclerks, Freelancer e Fiverr ospitano moltissimi servizi di scrittura di recensioni false, che vendono venduti sotto forma di pacchetti. Persino chi sta scrivendo ha avuto offerte di lavoro in questo ambito – immediatamente rispedite al mittente.
Il risultato è che, secondo uno studio della University of Illinois di Chicago riportato da Businessweek, circa il 30% delle recensioni che si trovano online sono false, anche se il numero esatto è difficile da determinare.
Esistono numerosi tentativi di creare software in grado di determinare se una recensione è falsa o no. Un esempio è Review Skeptic, prodotto da una ricerca della Cornell University, che utilizza l’apprendimento automatico di un’intelligenza artificiale per identificare falsi giudizi, con quasi il 90% di precisione. Ma la strada per arrivare a sistemi automatici ed affidabili è ancora lunga, e nessuno dei grandi siti di cui sopra potrebbe correre il rischio di usare uno strumento che rischi di cancellare anche recensioni genuine. In un’economia dell’informazione condivisa sarebbe una scelta ancora più deleteria dell’accettare la presenza di opinioni false.