Il problema delle recensioni false online è stato affrontato perfino dalla Federal Trade Commission (FTC) statunitense, che si è espressa in merito alla regolamentazione di una determinata tipologia di informazione online. Ora, un team di ricercatori della Cornell University ha elaborato un algoritmo che si propone di scovare quelle fasulle.
Il team di ricerca ha sviluppato un sistema in grado di rintracciare le recensioni fasulle garantendo il 90 per cento di accuratezza . Per approntare il software, i ricercatori hanno raccolto 400 recensioni veritiere e 400 ingannevoli relative a 20 hotel di Chicago. Successivamente hanno analizzato i testi con l’obiettivo di trovare parole chiave o tratti semantici che unificassero le opinioni false. I risultati hanno mostrato come queste ultime fossero attraversate da un tono più evocativo (vacanze, luna di miele) mentre le recensioni autentiche si presentavano più concrete e fornite di dettagli (bagno, camera, ecc). Le prime, inoltre, utilizzavano più verbi, mentre le seconde erano costituite per lo più da sostantivi.
Tale approccio di analisi è stato testato sul resto del database a disposizione. I migliori risultati sono stati ottenuti dalla combinazione delle parole chiave con le modalità di accostamento in coppia dei nomi : attraverso queste due variabili l’identificazione delle recensioni ingannevoli ha raggiunto un livello di accuratezza pari all’89,8 per cento.
Lo studio è stato coordinato da Claire Cardie e Jeff Hancock (rispettivamente docenti di computer science e comunicazione) e condotto dagli studenti Yejin Choi e Myle Ott. Quest’ultimo, tuttavia, invita alla prudenza sostenendo che la tecnica individuata funziona per il momento con le recensioni degli hotel di Chicago, ma bisognerà applicarla ad altre categorie come ristoranti e prodotti di consumo per ottenere una validazione.
Cristina Sciannamblo
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29 lug 2011