Los consejos para reconocer las rese?as falsas en Amazon de quien ide¨® un ¡®software¡¯ para detectarlas

El usuario Gelasio comenta el mismo d¨ªa en Amazon dos tabletas de la misma marca, Primux. En la primera dice que le gusta tanto que est¨¢ pensando ¡°en comprar otra de esta marca para hacer un regalo¡±. Lo hace aparentemente tan r¨¢pido que ese mismo d¨ªa ya tiene otra distinta de la misma compa?¨ªa y est¨¢ a punto para rese?arla. ¡°Es lo que buscaba¡±, dice, y a?ade: ¡°Una tableta muy econ¨®mica y de una calidad adecuada¡±.

El caso de Gelasio es raro, pero entrar¨ªa dentro de lo posible si no fuera porque el mismo d¨ªa Pablo, Charlie y Carlos hicieron exactamente las mismas compras y a todos les parecieron de cinco estrellas. Aunque las rese?as siguen disponibles en la p¨¢gina de Amazon, el producto ya no est¨¢ a la venta.

El posible fraude que se esconde detr¨¢s de comportamientos como los de estos cuatro comentaristas es el que intenta esclarecer el ingeniero espa?ol Juanmi Carrascosa, de 37 a?os, fundador de la empresa Tyrceo, que trabaja con an¨¢lisis masivo de datos e informaci¨®n geolocalizada. En 2019, su compa?¨ªa fue la encargada de hacer una investigaci¨®n para la Organizaci¨®n de Consumidores y Usuarios (OCU) sobre rese?as falsas en internet. Crearon un software para analizar 6,3 millones de ellas en Amazon Espa?a, Italia y Francia, adem¨¢s de en las plataformas tur¨ªsticas TripAdvisor y Booking. Solo en Amazon, de los 22.738 productos analizados, un 8,3% ten¨ªan una valoraci¨®n alterada ¡°de forma significativa¡±.

Las rese?as falsas han vuelto a saltar a la actualidad tras la filtraci¨®n de una base de datos donde aparec¨ªan detalles de 200.000 usuarios que recib¨ªan productos gratis a cambio de sus comentarios. Desde Amazon dicen que tienen un equipo de 10.000 personas en todo el mundo para proteger sus servicios. Uno de sus deberes es, seg¨²n un portavoz, moderar los 10 millones de rese?as semanales que reciben en sus p¨¢ginas para ¡°detener las que no cumplan¡± sus requisitos antes de que se publiquen. La escala es extraordinaria: 500 millones de rese?as al a?o. Amazon asegura que analizan el historial del comentarista, del producto y del vendedor, pero no quieren dar detalles para evitar que los malos saquen ventaja.

Una rese?a falsa sesga el resultado, en principio a favor del producto comentado. Pero no solo: hay montones de rese?as falsas para perjudicar a hoteles, restaurantes o productos de la competencia. El objetivo de Carrascosa no era tanto certificar la falsedad, como indicar la mayor o menor probabilidad de enga?o. Su programa buscaba patrones en cientos de miles de rese?as, pero algunas variables pueden observarse a simple vista. ¡°Son los que uso yo cuando compro¡±, dice Carrascosa por tel¨¦fono a EL PA?S.

1. Las m¨¢s antiguas

Hay muchos m¨¦todos para promover productos con rese?as falsas en Amazon. Pero suele ocurrir que los comentarios falsos se agrupan. Sobre todo, seg¨²n Carrascosa, al principio. ¡°Ve a las primeras rese?as que se escribieron para un producto¡±, dice. ¡°Si est¨¢n todas publicadas en uno o dos d¨ªas y dan cinco estrellas, y luego vas a las m¨¢s recientes y la nota baja dr¨¢sticamente, es una se?al bastante significativa¡±, a?ade.

Para ir a las m¨¢s antiguas antes hay que ordenar las rese?as por ¡°recientes¡±, porque Amazon por defecto las muestra por ¡°importancia¡±. Las opiniones pueden votarse una vez publicadas. Muchos votos a una rese?a pueden indicar falsedad. El software de Tyrceo no tiene acceso a ese dato, por ejemplo, porque solo puede ver el total y no qui¨¦n vota ni con qu¨¦ frecuencia.

El consejo de Carrascosa de fijarse en las m¨¢s antiguas se debe a que, si inflas un producto al principio, logras ventas r¨¢pido antes de que las cr¨ªticas empiecen a llegar. Con un peque?o grupo de cinco estrellas, el ¨¦xito es m¨¢s probable, y m¨¢s cuando la gente apenas valora comprar un producto con menos de tres estrellas. ¡°Si un 10% de rese?as son falsas, logras disimular bastante el resultado¡±, dice Carrascosa. ¡°Los que compran las rese?as juegan con lo vagos que somos. ?Cu¨¢ntas ventas lograr¨¦ hasta que otros usuarios compren, reciban el producto y quieran comentarlo negativamente? En esa ventana ya has vendido y, si al llegar las primeras rese?as reales, reactivas las falsas ganas a¨²n m¨¢s tiempo¡±, a?ade.

Un art¨ªculo cient¨ªfico reciente sin embargo no encuentra evidencia de que el fraude se acumule al principio, aunque admite que su muestra de 1.500 productos es insuficiente para calibrar el profundo pozo de la rese?a falsa.

2. Los usuarios benevolentes

En Amazon Italia hay un consumidor que ha comprado 11 veces auriculares de la marca Ubsound. Lo ha hecho en tres fases: noviembre de 2016, junio de 2017 y agosto de 2018. Todas las rese?as son de cinco estrellas, y algunas tienen el texto repetido. ¡°El sonido es quiz¨¢ el mejor que haya escuchado nunca en un auricular¡±, dice varias veces (la hip¨¦rbole es otro s¨ªntoma de falsedad).

De nuevo, quiz¨¢ no son falsos. Pero su entrega total a la marca italiana Ubsound afecta al valor global de las rese?as de estos productos: ¡°Son lo que llamamos los usuarios benevolentes. Si a todos les pones un cinco, no das una percepci¨®n real del art¨ªculo y alteras su valor¡±.

3. Los usuarios muy interesados en un producto

Nadie compra solo o comenta solo un tipo de producto en Amazon. La uniformidad es por tanto sospechosa en los perfiles de los usuarios. ¡°Si ves que el mismo usuario ha publicado en productos de la misma categor¨ªa es un signo de alerta. Compras 1 pero no 10, nadie compra y comenta 10 veces lo mismo de distintas marcas¡±, dice Carrascosa.

Alguien puede hacerlo sin que medie intenci¨®n de fraude, pero si se junta con otros detalles el resultado es m¨¢s sospechoso.

4. El tipo de compra

Por l¨®gica es m¨¢s f¨¢cil influir en la estrellas de un producto que se ha comentado 50 veces que en uno que tiene 5.000 rese?as. Hay que tener especial cuidado con los productos que son copias de otros de consumo masivo, y que se venden mucho m¨¢s baratos.

¡°Esto no es para iPhones o productos con muchas rese?as¡±, dice Carrascosa. ¡°Van m¨¢s a copias de algo que cuesta m¨¢s de 100 euros y los consumidores pueden decir: esto se parece mucho, dicen que est¨¢n bien, cuestan solo 10 o 20 euros y van y lo prueban. Ah¨ª es cuando lo barato sale caro.¡±

Tambi¨¦n los usuarios con una sola rese?a muy positiva tienden a ser m¨¢s sospechosos.

5. La falta de notas intermedias

Los productos con una guerra abierta entre rese?as de cinco estrellas contra las de una estrella, tambi¨¦n indican algo raro. Hay mucha variabilidad: no todos los productos son igual de buenos o malos. Es probable que mucha gente emplee dos, tres o cuatro estrellas. Si en las barras de estrellas que ense?a la plataforma, hay dos grupos muy grandes en cinco o una estrellas, huele mal: ¡°Es muy raro que un grupo grande ponga un cinco y un grupo grande ponga un uno¡±. Las rese?as de comportamiento normal deben estar mejor repartidas.

6. El reto de las compras verificadas

Aunque parezca sorprendente, millones de personas compran productos en otros lugares y van a rese?arlos en Amazon. La ¡°compra verificada¡± figura en los comentaristas que Amazon puede certificar que han comprado el producto en la plataforma. En principio, es una se?al de fiabilidad. As¨ª lo preve¨ªa el software de Tyrceo: ¡°Aunque el porcentaje de verificadas es muy bajo¡±, explica Carrascosa.

Sin embargo, para a?adir confusi¨®n, en la filtraci¨®n de rese?as falsas de hace unos d¨ªas los comentaristas compraban el producto leg¨ªtimamente en Amazon, calificaban con cinco estrellas, mandaban la captura y solo entonces les pagaban el ¡°servicio¡±, con lo que en estos casos las compras verificadas eran las m¨¢s falsas.

Para intentar poner l¨ªmites a este caos, Amazon pide haber comprado en su plataforma en el ¨²ltimo a?o. ¡°Debes haber utilizado tu cuenta para realizar compras por un importe m¨ªnimo de 50 euros utilizando un m¨¦todo de pago v¨¢lido en los ¨²ltimos 12 meses¡±. Sin embargo, como se ve en la filtraci¨®n, los rese?adores superaban ese list¨®n comprando productos que en realidad les regalaban.

El software de Tyrceo tambi¨¦n se fija en patrones en el lenguaje y la escritura, en la variabilidad temporal de las rese?as a largo plazo, si Amazon ha borrado grupos de rese?as publicadas y el comportamiento de usuarios y vendedores durante largos periodos de tiempo. Pero estos est¨¢n menos el alcance de un usuario com¨²n.

El riesgo que asumen todos estos rese?adores falsos es relativo si no se exceden. Amazon no echa a consumidores. La plataforma s¨ª se plantea expulsar a vendedores, pero no contempla medidas dr¨¢sticas, m¨¢s all¨¢ de eliminar rese?as evidentemente falsas, como una soluci¨®n masiva.

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