よほど騙されやすい人でない限り、AmazonやYelpなどのオンラインユーザーレビューの一部は偽物だと思い込むはずです。でも、あなたはそれを見分けられますか？
コーネル大学の研究者たちは、それが可能だと考えています。CNetによると、彼らはオンライン上の偽のホテルレビューを90%の精度で見分けるソフトウェアを開発したそうです。比較すると、人間の推測では約半分しか正しく当てられません。（ぜひご自身で試してみてください。この画像には、本物のレビューが1件と偽のレビューが1件ずつ表示されています。答えは画像下部にあります。）
コーネル大学の研究チームは、偽物と判明しているレビューのパターンをソフトウェアに認識させる訓練を行いました。ソフトウェアは、Amazon Mechanical Turksが作成した320件のホテルレビューと、トリップアドバイザーに掲載された320件のレビューを比較しました。トリップアドバイザーでは、レビュー投稿者はトリップアドバイザー経由で旅行を予約することが義務付けられています。その結果、偽のレビュー投稿者は動詞を多く使い、句読点を少なくし、実際のホテルよりも家族向けのアクティビティに重点を置いていることが判明しました。
ソフトウェアの学習が完了すると、研究者たちはデータベースに残っているレビュー（本物のレビュー80件と偽のレビュー80件）でテストを行いました。その結果、10件中9件近くが正解でした。
この研究は、オンラインユーザーレビューに関する根本的なジレンマを解決するのに役立つ可能性があります。人々は、たとえ偽のレビューが紛れ込んでいるのではないかと疑っていても、他の消費者がオンラインで書き込んだ内容を信頼し、頼りにしてしまうのです。そして、偽のレビューを見分けるとなると、たとえ懐疑的な人でもコインを投げた方が賢明です（とはいえ、ユーザーレビュー全体を最大限に活用する方法はいくつかあります）。加害者が逮捕されるスキャンダルは例外であり、常態化していないため、ユーザーレビューを見抜くためのより信頼性の高い方法が必要です。
コーネル大学の研究者たちは、ホテルのレビューからレストラン、そして最終的には商品レビューへと対象範囲を広げ、この技術の開発に取り組んでいます。このソフトウェアが現実世界で利用されるようになると、スパマーが検出を逃れるために文章を調整する可能性にも対処しなければならなくなり、この取り組み全体が猫とネズミのゲームのようになってしまうでしょう。
でも、ソフトウェアからの助けは何もないよりはましです。ところで、上の画像の右側のレビューは嘘です。皆さんはどうでしたか？
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