Bên trong thị trường ngầm cho hàng giả

[ad_1]

Cài Win online

Một chiến thuật được đề xuất khác là để lại các đánh giá tiêu cực về các sản phẩm khác để mang lại vẻ ngoài chân thực hơn cho hồ sơ của người đánh giá. Nhiều người trong số những người đánh giá này là những người đã mua sắm trên Amazon, bao gồm cả các thành viên Prime, những người bị cám dỗ bởi lời hứa của một người chơi miễn phí.

Chơi trò chơi hệ thống

Cách tính chính xác xếp hạng sao của Amazon là một bí mật. Công ty sử dụng mô hình học máy độc quyền bao gồm nhiều yếu tố, bao gồm hành vi trước đây của người đánh giá, liệu các giao dịch mua có được xác minh hay không và mức độ gần đây của bài đánh giá. Mô hình phát hiện các đánh giá giả mạo của nó chắc chắn đã được cải thiện trong những năm qua, nhưng các kỹ thuật của kẻ lừa đảo cũng vậy.

Xem lại các trang trại đã từng sử dụng trình tạo chuỗi Markov — một thuật toán có thể tạo ra các câu thô sơ bằng cách sử dụng các cụm từ phổ biến và xác suất để dự đoán cấu trúc câu. Đó là theo Saoud Khalifah, người sáng lập Fakespot, một công ty chuyên phát hiện các đánh giá giả mạo và lừa đảo. “Ngày nay, họ đang sử dụng các mô hình học máy làm việc từ dữ liệu cóp nhặt để quét các bài đánh giá cũ và ghi lại các từ”.

Được phép của Rajvardhan Oak

Khalifah bắt đầu Fakespot từ phòng ngủ của mình sau khi mua một thực phẩm bổ sung được xếp hạng năm sao và nhận được một sản phẩm “trông giống như ai đó đã làm nó trong nhà để xe như một dự án phụ”. Anh ta bắt đầu bằng cách tạo ra một chương trình có thể phát hiện trình tạo văn bản nhưng sau đó bắt đầu khuấy động các thuộc tính khác được tìm thấy trong các bài đánh giá giả mạo. Anh ấy đã thiết lập một trang web, chuyển nó cho bạn bè và gia đình, và chẳng bao lâu sau, anh ấy bỏ công việc kỹ sư phần mềm của mình tại Goldman Sachs để chuyển sang làm việc toàn thời gian cho Fakespot.

Bạn có thể tải xuống ứng dụng Fakespot dành cho Android và iOS hoặc thêm ứng dụng này vào trình duyệt của mình và sử dụng ứng dụng này để phân tích các bài đánh giá trên nhiều nhà bán lẻ, bao gồm Amazon, Best Buy, eBay và Walmart. Khalifah cho biết Fakespot sử dụng 20 đến 30 mô hình học máy khi phân tích danh sách và có hơn 12 tỷ bài đánh giá trong cơ sở dữ liệu của mình. Mỗi mô hình tập trung vào một thuộc tính cụ thể: Một mô hình đánh giá cách mọi người viết, một mô hình khác xác định các liên kết đến các nhóm quảng cáo và một mô hình khác đi sâu vào tiểu sử của người đánh giá. Bí mật là Fakespot có thể theo dõi người đánh giá trên các nền tảng.

Một số kẻ lừa đảo đang sử dụng các hệ thống tự động này, nhưng Khalifah thừa nhận rằng Fakespot không thể làm gì nhiều với việc tuyển dụng đánh giá giả trên các phương tiện truyền thông xã hội, cho dù bạn đang ở trên Facebook, Twitter hay Telegram. Đó là một vấn đề mà Amazon đã phải đấu tranh trong nhiều năm.

Người phát ngôn của Amazon nói với WIRED: “Chúng tôi có các nhóm chuyên phát hiện và điều tra các nhà môi giới đánh giá giả mạo. “Các chuyên gia điều tra, luật sư, nhà phân tích và các chuyên gia khác của chúng tôi theo dõi các nhà môi giới, thu thập bằng chứng về cách họ hoạt động và sau đó chúng tôi thực hiện các hành động pháp lý chống lại họ. Chúng tôi cam kết giữ cho các bài đánh giá đáng tin cậy trong các cửa hàng của chúng tôi và chiến lược ngăn chặn những kẻ gian lận này đang hoạt động. “

cài đặt phần mềm online
[ad_2]