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En un intento de mejorar la calidad de sus servicios, en el sitio norteamericano de Amazon se ha puesto una plataforma de inteligencia artificial que en principio aprende, y que ha sido desarrollada dentro del propio Amazon. Han empezado por analizar las revisiones que hacen los clientes de los libros que leen, particularmente los que tienen 5 estrellas en su sistema de calificación. La idea es detectar revisiones falsas, lo cual es un problema real para Amazon.

En abril pasado, Amazon demandó a una compañía que abiertamente puso revisiones falsas de 5 estrellas, indicando: “Aunque son pequeñas en número, estas revisiones amenazan con minar la confianza de los clientes y la vasta mayoría de los vendedores y fabricantes, que ponen en Amazon sus productos, confiando en la marca Amazon”. Quizás el número de revisiones falsas esta subestimado. Recientemente la autoridad de la competencia y mercado, del Reino Unido, abrió una investigación por el problema de lo que dice, son millones de revisiones falsas en línea.

Amazon ya usaba aprendizaje por computadora para su sistema de recomendaciones, donde cuando uno hacía una compra, el sistema indicaba las posibles compras relacionadas, pero no solamente por lo que se adquirió, sino por los hábitos de compra de otros clientes con intereses similares. Ahora se extiende este aprendizaje de máquinas al sistema de evaluación de cinco estrellas y a la confianza que los clientes deben tener de quienes hacen revisiones de libros o productos en línea.

Julie Law, de Amazon, dijo: “El sistema aprenderá de las revisiones que ayudan más a los clientes… y que mejoran con el tiempo. Se trata de hacer que las revisiones de los propios clientes sean más útiles”. El nuevo sistema dará más peso a las nueva revisiones, a aquellas verificadas por haber sido hechas por alguien que hizo la compra de lo que revisa y por quienes votan a favor de una revisión en particular por haber sido de su agrado o haberles ayudado a decidir sobre si comprar o no un producto.

Inicialmente el sistema será solamente usado en los Estados Unidos y no parece ir muy lejos para evitar las revisiones fraudulentas, algo que evidentemente deberá trabajar el gigante de los libros en línea. De todas maneras ya se tienen criterios para detectar algunas revisiones sospechosas, en el mejor de los casos, por ejemplo, aquel que escribe una revisión de un libro muy técnico sobre programación en Lisp y muchas otras revisiones sobre libros que no son técnicos. Este tipo de comportamiento anómalo, por decirlo de alguna manera, puede ser ya detectado.

Al final del día, el problema es la motivación básica para las revisiones de los clientes. Muchos simplemente quieren comprar un producto y ya. Si el producto resulta malo podría pasar que regresaran a la página del mismo para sacar su frustración y enojo, por lo que diferenciar una revisión objetiva de una sesgada por un mal momento suele ser problemático. Las revisiones genuinas (positivas), son realmente raras porque no parece haber una buena razón para que un cliente se tome el tiempo de escribir al respecto. Esto permite que un pequeño grupo de revisores pagados sean los que están haciendo esta labor.

Tal vez la solución sea más simple: que Amazon pague a los clientes que hacen revisiones o les acredite puntos para comprar libros. Vamos, un mecanismo de esta naturaleza podría solucionar el problema.

Referencias:

CNET 
i-programmer 

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