Cómo detectar reseñas falsas al comprar por Internet este Black Friday

Al ir a comprar un producto, reservar un hotel o contratar un servicio es muy habitual comprobar qué puntuación le han otorgado otros compradores o usuarios y leer algunas de sus opiniones. Antes de internet ya nos fiábamos de las recomendaciones de familiares y amigos para decidir si comprábamos o no, y ahora sucede algo similar, pero basándonos en la opinión de desconocidos que, supuestamente, no tienen más interés que compartir su experiencia con otros compradores.

No obstante, en internet no es oro todo lo que reluce y algunas empresa no tardaron en descubrir que podían incluir entre esas reseñas algunas que hablasen especialmente bien de sus servicios o mal de los de otras empresas. El año pasado la Organización de Consumidores y Usuarios (OCU) cifró en un 8,4% las reseñas falsas de productos vendidos en Amazon, en un 6,2% las de hoteles anunciados en Tripadvisor y en un 2,1% las de Booking tras analizar 6 millones de opiniones de casi 50 000 productos y hoteles.

Las plataformas de venta son conscientes de este problema y lo intentan atajar desde distintos puntos: en el caso de Tripadvisor, OCU advierte que se puede opinar sobre cualquier hotel o restaurante sin necesidad de dejar constancia de que se ha estado en él y disfrutado de sus servicios, todo lo contrario que en Booking.com, que solo admite opiniones de usuarios que hayan realizado una reserva en su plataforma.

Amazon tiene un programa interno, 'Vine', en el que los participantes obtienen productos gratis a cambio de su opinión, aunque uno de los requisitos es que sean sinceras, ya se trate de dictámenes positivos, neutrales o negativos. Estas reseñas aparecen donde las de los demás clientes y llevan el indicativo «opinión de cliente de Vine de producto gratis», a diferencia de las reseñas falsas, que intentan hacer pasar el contenido por el de un cliente que ha pagado con su propio dinero y no tiene la opinión comprada. Amazon lucha contra estas reseñas falsas desde hace tiempo utilizando machine learning y un equipo de 12 000 personas en todo el mundo dedicado a proteger sus tiendas contra el fraude y el abuso. Amazon analiza semanalmente más de 10 millones de reseñas o el historial de los productos para que no se publiquen las que no sean auténticas y relevantes. Según datos de la propia tienda digital, solo en 2020 se impidió la publicación de más de 200 millones de reseñas presuntamente falsas.

En julio de este año Amazon presentó una demanda contra más de 10 000 grupos de Facebook que se dedicaban a comprar reseñas positivas con dinero o a cambio de productos gratuitos en las tiendas de EE.UU., Reino Unido, Alemania, Francia, Italia y Japón. La tienda digital eliminó las reseñas falsas encargadas por los estafadores. Algunos de estos grupos, como Amazon Product Review (con más de 43 000 miembros) ya habían sido detectados por Meta, que los había eliminado de Facebook a primeros de año.

Tripadvisor, otra plataforma investigada por la OCU, tiene un sistema de seguimiento para identificar si los amigos, familiares o empleados de un establecimiento intenta enviar opiniones sobre éste y ofrece a los dueños herramientas para intervenir si alguien les amenaza con una opinión negativa. Para detectar las opiniones pagadas ha creado un modelo de cómo los viajeros publican sus opiniones en el que, dice Tripadvisor, no encajan los proveedores de opiniones de pago.

Sin las herramientas adecuadas es difícil saber si una reseña es falsa o no, aunque hay varias características que deberían hacer desconfiar de su veracidad:

■ Hay muchas reseñas positivas en poco tiempo: Sobre todo si suceden después de un tiempo de inactividad en los comentarios o si se amontonan en una fecha o fechas concretas. Puede que la empresa haya pagado por ellas (o las haya hecho directamente) para reactivar el negocio en momentos clave del calendario.

■ Las reseñas positivas falsas suelen puntuar con cinco estrellas, y las negativas falsas, con una, por lo que son las más sospechosas. Probablemente las verdaderas estén en la franja intermedia. No hay que guiarse solo por las estrellas sino por lo que se dice en ellas.

■ Falta de detalles: Las reseñas falsas no concretan los puntos buenos a los que se refieren, son textos genéricos que usan adjetivos que valoran positivamente el producto con expresiones como «impresionante» o «excelente calidad» sin indicar por qué ni cómo ha sido la experiencia personal.

■ Redacción copiada y estilos breves: Como se paga por cada reseña positiva publicada, quienes las hacen intentan ir rápido y no complicarse la vida, así que suelen cortar y pegar un texto en distintos productos. Precisamente por eso no indican ninguna característica concreta y son cortos, para que puedan servir para la mayor cantidad de productos posibles.

■ Es una reseña larga y con numerosas imágenes: Igual que no dar detalles y que una reseña sean apenas tres frases es sospechoso, un análisis completo del producto con profusión de imágenes es dudoso. Es extraño que alguien invierta tanto tiempo y esfuerzo cuando no tiene un interés en aquello de lo que habla. A veces todos los comentarios son positivos, pero incluyen un pequeño detalle negativo para ocultar que es una reseña falsa.

■ Además de estos detalles, hay una herramienta online gratuita, Fakespot, disponible solo en inglés y que utiliza inteligencia artificial para saber si una reseña es sincera o está comprada. Se puede instalar en Chrome como complemento o descargar su aplicación en el móvil.

Si se detecta que una reseña es sospechosa de estar comprada se puede informar a la plataforma. En el caso de Amazon, junto al botón en el que se indica si la opinión de un comprador ha sido útil encontramos la opción «informar de un abuso».

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