Las plataformas de comercio electrónico, como Mercado Libre y Amazon, han estado lidiando durante años con el desafío de las reseñas falsas.
A pesar de los esfuerzos, este problema persiste, especialmente con el avance de la Inteligencia Artificial (IA), que ha dado lugar a nuevas estafas y formas de manipular información.
El Desafío de las Reseñas Falsas en Amazon y Mercado Libre
Grandes sitios de e-commerce ofrecen un espacio para la compra y venta de productos de diversas empresas, pero esto también ha abierto la puerta a prácticas engañosas. Amazon, por ejemplo, bloqueó proactivamente más de 200 millones de reseñas sospechosas en 2022.
Según Josh Meek, gerente senior de ciencia de datos del equipo de Prevención y Abuso de Fraude de Amazon, las reseñas falsas engañan a los clientes al ofrecer información parcial, no auténtica o inapropiada. La IA se utiliza tanto para crear reseñas creíbles como para identificar aquellas de dudosa procedencia.
Uso de Tecnología Avanzada para Identificar Fraudes
Tanto Amazon como Mercado Libre emplean herramientas de machine learning para combatir la proliferación de opiniones falsas. Estos modelos de aprendizaje automático examinan una variedad de datos, como inversiones en publicidad, informes de abuso, patrones de comportamiento riesgosos, historial de reseñas, y más.
Se utilizan también modelos de lenguaje avanzados y técnicas de procesamiento de lenguaje natural para detectar anomalías que puedan indicar reseñas falsas.
El Auge de los Cibercriminales en Mercado Libre
Martina López, investigadora de seguridad informática de ESET Latinoamérica, advierte sobre el aumento de fraudes en plataformas como Mercado Libre, especialmente atractivas para los cibercriminales dado su gran número de usuarios activos.
Identificando Reseñas Falsas como Usuario
Para detectar reseñas falsas, los usuarios pueden considerar varios aspectos:
- Verificar la Antigüedad y Comparación de Reseñas: Observar qué tan nuevo es el producto y si hay opiniones similares de otros vendedores.
- Análisis del Contenido de la Reseña: Prestar atención al estilo de escritura, si es demasiado detallada, excesivamente positiva, o muestra signos de puntuación inusuales.
- Investigar los Perfiles de los Reseñadores: Examinar si han escrito otras reseñas y buscar patrones que indiquen si son cuentas reales o ficticias.
- Uso de Herramientas de Búsqueda: Emplear Google Lens para identificar imágenes del producto y buscar con términos como ‘reseña falsa’ o ‘fake review’ para encontrar artículos relevantes.
Estos métodos pueden ayudar a los usuarios a evitar ser engañados por reseñas falsas y tomar decisiones de compra más informadas.
