La Univ. Politécnica crea un sistema que detecta reseñas falsas en internet

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) han desarrollado un sistema que emplea técnicas de inteligencia artificial para detectar reseñas falsas en plataformas de internet con una precisión del 82%.

El creciente número de personas que consultan en línea qué productos consumir, dónde irse de vacaciones o dónde encontrar la mejor relación calidad-precio, hace que "la confianza depositada en estas plataformas sea vital tanto para las empresas como para los propios usuarios", explica la universidad en una nota.

Quienes consultan estas webs presuponen que las reseñas son "honestas y, además, redactadas por verdaderos usuarios", lo que no siempre ocurre, dado el incremento de reseñas falsas escritas por personas contratadas para hacer "comentarios beneficiosos" para determinadas empresas y "perjudiciales para sus competidores".

El sistema ideado por la UPM encuentra de manera automática a los "revisores falsos", mediante el procesamiento informático "del lenguaje natural basado en aprendizaje profundo" para detectar este tipo de comportamientos.

El equipo de investigadores lo ha probado "con datos reales en la plataforma Yelp, que actualmente alberga más de 180 millones de reseñas, y ha conseguido una precisión superior al ochenta por ciento", agrega la universidad.

Para ello, desde el Grupo de Sistemas Inteligentes de la UPM han estudiado qué características relevantes tienen las reseñas falsas y cuáles se pueden ignorar.

Tras darse cuenta de que los individuos que redactan estas reseñas falsas "no pueden ser detectados por el texto que generan", los investigadores emplearon tecnologías de última generación, como los 'word embeddings', que son capaces de representar palabras mediante vectores numéricos.

Estas representaciones no pueden ser interpretadas directamente por humanos, pero "sistemas especializados pueden extraer una gran cantidad de información con esta herramienta", explica la UPM.

Así, extrajeron distintos tipos de información de los usuarios de la plataforma, la actividad de la cuenta, las interacciones con otros usuarios de esa misma plataforma y la actividad de escritura de reseñas.

Uniendo todos esos datos, que se analizan en el ámbito de investigación de la Ciencia de Redes, el sistema de aprendizaje pudo detectar a los usuarios falsos.

"Este tipo de sistemas son de gran interés para plataformas de reseñas como Yelp o Google Maps, pero también pueden ser usadas por empresas anunciantes para detectar si empresas competidoras están empleando reseñas falsas", según el investigador Óscar Araque.