Messo a punto da un professore di sistemi informatici e sicurezza dell’Università del Texas, combatte la pratica dell'”astroturfing” con un’analisi statistica dei testi.
L’astroturfing è quella pratica di marketing che retribuisce alcune persone per commentare, recensire, twittare con più account per produrre un falso consenso. Mentre nei Paesi dell’Unione Europea è stata già catalogata come pubblicità ingannevole e concorrenza sleale e in Italia è stata recepita come tale, negli Stati Uniti è ancora una pratica legale, pur non vista di buon occhio: molti, tra politici attuali ed ex, sono stati accusati di avervi fatto ricorso, da George W. Bush ai due attuali candidati alla presidenza, Hillary Clinton e Donald Trump.
Mentre le aziende usano questa tecnica per manipolare gli utenti o gli acquirenti online, e sostenere i propri prodotti o sabotare i concorrenti con la diffusione di opinioni negative, sulle piattaforme social l’astroturfing ha la capacità di spostare opinioni, creando l’illusione di un consenso (o dissenso), visto che una sola persona finge di essere una moltitudine.
Ora, un nuovo studio condotto da Kim Kwang-Raymond Choo, professore associato di sistemi informativi e sicurezza informatica dell’Università del Texas a San Antonio, e dal suo team ha trovato un modo per stanare questa pratica: analizzando statisticamente diversi campioni di scrittura, è in grado di scoprire lo stile che vi sta dietro.
La recensione è un fake? Come scoprirlo
Di poche parole
Se una recensione è molto corta è più probabile si tratti di un falso. Spesso è corredata da un buon numero di stelline, che ne indicano il gradimento. Ma è la lunghezza ad accendere il campanello d’allarme
Il linguaggio è generico
Se la recensione non fa riferimento a specifiche di un prodotto o servizio e il commento è generico, è facile che si tratti di una scrittura standardizzata, poco credibile se l’utente ha realmente acquistato o utilizzato quel prodotto
Utenti che scrivono poco
Davanti a una recensione, può cadere l’occhio su quante un determinato utente ne abbia scritte durante l’ultimo anno. Se sono veramente poche, è facile si tratti di un falso costruito a tavolino
Occhio alle foto profilo
Poiché non vogliono “metterci la faccia”, spesso gli utenti falsi hanno foto profilo molto generiche, quasi sempre scaricate da Internet
Il linguaggio emotivo
Recensioni troppo negative o troppo positive potrebbero essere state scritte senza aver realmente testato il prodotto o servizio
La “strana” alternanza
Quando i giudizi negativi di utenti esperti vengono regolarmente stemperati da una lunga lista di recensioni positive di utenti monotematici, è probabile che ci si trovi di fronte a un falso
I giudizi sono verificati?
Alcuni tra siti e piattaforme, come Facebook o TripAdvisor, consentono di verificare se ciò che è stato pubblicato sia stato scritto da un utente reale. Questo consente di discriminare più facilmente
L’analisi si basa su sistema binario “n-gramma”, che già in passato si è dimostrato efficace per identificare gli autori di determinati testi. Il sistema “legge” un testo come una sequenza di simboli: si analizzano le lettere, i segni di interpunzione, gli spazi tra le parole, senza considerare il testo o le regole della grammatica. Contando quante volte ciascun n-gramma compare in dato testo, si può costruire un indicatore che delinea un determinato autore, visto che è proprio la differenza numerica degli n-grammi a determinare le differenze stilistiche tra scrittori diversi.
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