Suelo comprar multitud de libros online, y seguro que muchos de vosotros también. Una de las pocas pegas que le veo a este sistema es que no puedo echarle un vistazo por encima al libro, y realmente me tengo que fiar de lo que dice la editorial en su descripción oficial. Por eso siempre antes de comprar consulto las opiniones de otros usuarios que han comprado el libro: qué les ha parecido, si cubre perfectamente la temática a tratar, si hay otro que la cubra mejor y si, definitivamente, merece la pena comprarlo. Las compras online son ahora más sociales que nunca, con los clientes satisfechos adquiriendo el papel de potenciales vendedores.
Estas reviews son, para mí, un factor determinante a la hora de hacer la compra, y los estudios demuestran que no soy la única que las tiene en cuenta. ¿El problema? Pues que, en los últimos tiempos, han comenzado a surgir negocios que consisten precisamente en esto: vender reviews positivas de un determinado objeto, hotel o lugar, o incluso vender reviews negativas para la competencia de un determinado negocio, con el fin de incrementar las compras o restar negocio a la competencia. Al fin y al cabo, si se venden visitas, posts en foros, comentarios en blogs... ¿por qué no reviews?
El problema de estas reviews falsas no sólo se presenta para los clientes, que se basan en información inventada o exagerada antes de tomar una decisión, sino también para los sitios web que las ofrecen. Ellos son los primeros en no querer resultados distorsionados ya que si te fías de algo que se recomienda en una web y luego en la realidad resulta ser todo lo contrario, ésta pierde fiabilidad. Aquí es donde entra un estudio que han elaborado desde la Universidad de Cornell, que precisamente se centra en el análisis y creación de un algoritmo que permita distinguir entre reviews verdaderas y reviews creadas de manera artificial.
¿Cuál es cierta y cuál es mentira?
A priori podría parecer que tiene que ser muy sencillo el distinguir entre una review falsa y una que es verdadera, pero no es así. La mayoría de reviews artificiales citan detalles y lugares que dan credibilidad a su historia, y además lo hacen con toda convicción. En el estudio que mencionamos antes, contrataron a gente para escribir reviews falsas, las mezclaron con las verdaderas y se las mostraron a gente que no fue capaz de distinguir entre ambas. Veamos un ejemplo que se cita en el informe:
- Review 1:
Me he hospedado en muchos hoteles, tanto por placer como por negocios, y puedo decir sinceramente que The James es el mejor. El servicio del hotel es de primera clase. Las habitaciones son modernas y cómodas. La situación es perfecta y está a un paso de todos los monumentos y restaurantes. Áltamente recomendado tanto para gente en su viaje de negocios como para parejas.
- Review 2:
Mi marido y yo nos alojamos en el James Chicago Hotel por nuestro aniversario. ¡Este lugar es fantástico! Nada más llegar nos dimos cuenta de que habíamos elegido la mejor opción. ¡¡¡Las habitaciones son PRECIOSAS y el personal es muy atento y amable!!! La zona en la que está el hotel es perfecta, y como me encanta ir de compras no podría pedir más. Cuando volvamos a Chicago volveremos, sin ninguna duda, al James Chicago Hotel.
¿Cuál es la verdadera, y cuál es la artificial? Os dejo a vosotros teorizar.
¿Cómo distinguirlas?
Si bien es verdad que en muchos casos es imposible, a simple vista, distinguir entre una review verdadera y otra falsa, hay diversos factores que suelen repetirse en las que son mentira y que pueden darnos alguna pista. En el siguiente gráfico elaborado por The New York Times se recoge un resumen con las características más habituales de las reviews elaboradas con material falso:
Entre las características que se mencionan como "fuertes indicadores" de que la review es falsa aparece la insistencia en con quién se ha ido, el uso insistente de la primera persona del singular y la mención directa de lugares en los que se ha estado. Las reviews verdaderas normalmente se centran más en el hotel en sí que en todos estos detalles. También es habitual ver exageraciones ("muy", "mucho", muchos signos de exclamación...). Si profundizamos en el paper del estudio, vemos que también son frecuentes las palabras "Experiencia" o "lujo". ¿A que con estas pistas ya sabéis cuál de los dos ejemplos anteriores es el falso?
Pero... ¿merecen la pena?
Pues como en todo, depende de a quién le preguntes pero en mi caso es un NO rotundo. Una review positiva atrae clientes, pero, ¿qué ocurre si se descubre que una determinada empresa o lugar está comprando reviews de este tipo? Pues que su imagen pública quedaría por los suelos. Si a eso le sumamos el control que las plataformas online están haciendo (y pretenden hacer, mostrándose muy interesadas por el estudio que mencionamos), no parece que esta estrategia tenga demasiado futuro. Animar a los clientes a compartir su experiencia es una cosa, y pagar porque hablen en falso sobre ésta es otra que, a largo plazo, puede perjudicar más que ayudar.
Enlace | Finding Deceptive Opinion Spam (.pdf) Vía | The New York Times En Genbeta Social Media | ¿Por qué comprar "+1" de Google no es una buena idea?
