Amazon emplea Inteligencia Artificial para autenticar las reseñas de sus productos y eliminar las falsas

La compañía cuenta con investigadores y expertos especializados en identificar comportamientos abusivos

La compañía Amazon hace uso de diversas herramientas de inteligencia artificial (IA), que incluyen modelos de aprendizaje automático, modelos lingüísticos avanzados (MLA) y redes neuronales de gráficos (GNN), con el objetivo de analizar, detectar y eliminar las reseñas falsas, garantizando la fiabilidad de las opiniones publicadas en su plataforma.

La plataforma de comercio electrónico considera que una parte esencial de la experiencia de compra radica en la posibilidad que tienen los clientes de compartir sus opiniones sobre los productos, contribuyendo así a ayudar a otros consumidores a tomar decisiones informadas al momento de realizar sus compras.

Sin embargo, entre las reseñas publicadas en la plataforma también se cuelan opiniones falsas que algunos usuarios comparten con el objetivo de manipular la experiencia de compra en Amazon. Estas reseñas fraudulentas buscan engañar deliberadamente a los clientes al proporcionar información parcial o sesgada. Incluso, se emplean técnicas como el secuestro de reseñas para comercializar productos falsificados a precios competitivos.

Con la finalidad de abordar este problema y detener la publicación de este tipo de reseñas fraudulentas, Amazon se apoya en una serie de herramientas respaldadas por IA, destinadas a identificar y eliminar reseñas falsas, asegurando así la autenticidad de las mismas.

Modo de empleo

Antes de permitir la publicación de una reseña, Amazon examina cuidadosamente la información en busca de indicadores que puedan indicar su posible falsedad. En caso de detectar señales de riesgo, la plataforma toma medidas de manera inmediata para bloquear o eliminar dicha reseña, e incluso aplicar medidas adicionales si es necesario.

Por ejemplo, cuando se identifica una reseña como falsa, Amazon toma medidas como suspender el privilegio de publicar reseñas por parte del usuario, bloquear las cuentas de aquellos que violan las normas o, en casos extremos, iniciar acciones legales.

En situaciones en las que una reseña es sospechosa pero no se puede confirmar con claridad su falsedad, Amazon cuenta con investigadores y expertos especializados en identificar comportamientos abusivos. Estos profesionales se encargan de buscar y analizar otros indicadores de riesgo antes de tomar una decisión sobre su eliminación.

Técnicas de detección

La plataforma emplea modelos de aprendizaje automático para analizar una amplia gama de datos, considerando factores como las estrategias publicitarias de los vendedores, el historial de reseñas y los informes de abuso relacionados con determinados vendedores.

Además, la utilización de modelos de lenguaje avanzados y otras técnicas de procesamiento de lenguaje natural permite a Amazon analizar posibles anomalías que podrían indicar una reseña falsa o influenciada por recompensas, como tarjetas regalo o productos gratuitos.

Otra herramienta fundamental son las redes neuronales de gráficos (GNN), las cuales permiten comprender relaciones y patrones de comportamiento complejos. Estas tecnologías son cruciales para evaluar adecuadamente una reseña, ya que consideran tanto la información sobre el cliente que la escribe como el tipo de producto reseñado.

El uso combinado de estas tecnologías de IA permite a Amazon identificar reseñas falsas con mayor precisión, ya que su análisis va más allá de indicadores superficiales de abuso. La IA posibilita la identificación de relaciones más profundas entre posibles comportamientos fraudulentos.