{"id":4384,"date":"2019-10-16T07:39:25","date_gmt":"2019-10-16T05:39:25","guid":{"rendered":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/?p=4384"},"modified":"2019-10-16T07:41:04","modified_gmt":"2019-10-16T05:41:04","slug":"detectan-resenas-falsas-en-internet-gracias-a-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/pt\/blog\/detectan-resenas-falsas-en-internet-gracias-a-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Detectan rese\u00f1as falsas en Internet gracias a la inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"900\" height=\"600\" src=\"https:\/\/www.grupotordesillas.net\/wp-content\/uploads\/2019\/10\/detectan-resenas-falsas-en-internet-gracias-inteligencia-artificial-upm.jpg\" alt=\"Detectan rese\u00f1as falsas en Internet gracias a la inteligencia artificial\" class=\"wp-image-4382\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM) han desarrollado un sistema que detecta rese\u00f1as falsas en Internet. Lo han aplicado al caso real de una p\u00e1gina de recomendaci\u00f3n de negocios usada en todo el mundo y han conseguido una precisi\u00f3n de m\u00e1s del 80%.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un equipo de investigadores del&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.gsi.dit.upm.es\/es\/\">Grupo de Sistemas Inteligentes<\/a>&nbsp;de la&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.upm.es\/\">Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid<\/a>&nbsp;(UPM) ha desarrollado un sistema que es capaz de detectar de manera autom\u00e1tica revisores falsos (fake reviewers) que muestran opiniones en Internet. El nuevo sistema emplea t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, combinando procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje autom\u00e1tico, para aprender a detectar este tipo de comportamiento. El sistema ha sido probado con datos reales en la plataforma&nbsp;<a href=\"http:\/\/www.yelp.es\/\">Yelp<\/a>, que actualmente alberga m\u00e1s de 180 millones de rese\u00f1as, y ha conseguido una precisi\u00f3n de m\u00e1s del 80%.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hoy en d\u00eda un gran n\u00famero de usuarios consulta Internet para decidir qu\u00e9 productos consumir, d\u00f3nde irse de vacaciones, y hasta d\u00f3nde se pueden encontrar los productos con la mejor relaci\u00f3n calidad-precio. La confianza que los usuarios depositan en estas plataformas es vital tanto para ellas como para los mismos usuarios. Esta confianza se fundamenta en la asunci\u00f3n de que las rese\u00f1as que se encuentran en estas plataformas sean honestas y, adem\u00e1s, hayan sido redactadas por verdaderos usuarios.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, existe un fen\u00f3meno creciente en estas plataformas conocido como fake reviews (rese\u00f1as falsas). Se trata, b\u00e1sicamente, de empresas que se anuncian en estas plataformas que contratan fake reviewers que escriben rese\u00f1as falsas que normalmente resultan beneficiosas para la empresa en cuesti\u00f3n. Tambi\u00e9n existe el fen\u00f3meno contrario, en el que las rese\u00f1as resultan perjudiciales para empresas competidoras.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ante este problema, investigadores del Grupo se Sistemas Inteligentes de la UPM han desarrollado recientemente un sistema que es capaz de detectar de manera autom\u00e1tica a estos revisores falsos. Gracias al empleo de t\u00e9cnicas de inteligencia artificial que combinan procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje autom\u00e1tico, el sistema aprende a detectar este tipo de comportamiento. Para ello, estudia los casos existentes de rese\u00f1as falsas, detecta qu\u00e9 caracter\u00edsticas de los mismos resultan relevantes para el problema que se estudia y cu\u00e1les se pueden ignorar. Para probar la efectividad del sistema, los investigadores lo han probado con datos reales de la plataforma Yelp, que actualmente cuenta con m\u00e1s de 180 millones de rese\u00f1as.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As\u00ed, los investigadores se dieron cuenta de que los individuos que redactan estas rese\u00f1as falsas no pueden ser detectados por el texto que generan. Para confirmar esta observaci\u00f3n emplearon tecnolog\u00edas de \u00faltima generaci\u00f3n en el campo del procesado del lenguaje natural basados en aprendizaje profundo, como los&nbsp;<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Word_embedding\"><em>word embeddings<\/em><\/a>, que son capaces de representar palabras mediante vectores num\u00e9ricos. Estas representaciones no pueden ser interpretadas directamente por humanos, pero sistemas especializados pueden extraer una gran cantidad de informaci\u00f3n con esta herramienta.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que el texto de las rese\u00f1as no puede ser usado para detectar cu\u00e1les son falsas, los investigadores recurrieron a un campo distinto de investigaci\u00f3n para resolver el problema: la ciencia de redes. As\u00ed, extrajeron distintos tipos de informaci\u00f3n de los usuarios de la plataforma, como datos acerca de la actividad de la cuenta, las interacciones con otros usuarios de esa misma plataforma y la actividad de escritura de rese\u00f1as. Uniendo toda esta informaci\u00f3n el sistema de aprendizaje ha sido capaz de detectar a los usuarios falsos con un 82% de precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En opini\u00f3n del investigador \u00d3scar Araque, \u201cEste tipo de sistemas son de gran inter\u00e9s para plataformas de rese\u00f1as como Yelp o Google Maps, pero tambi\u00e9n pueden ser usadas por empresas anunciantes para detectar si empresas competidoras est\u00e1n empleando rese\u00f1as falsas\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Rodrigo Barbado, Oscar Araque, Carlos A. Iglesias,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.sciencedirect.com\/science\/article\/pii\/S030645731730657X\"><em>A framework for fake review detection in online consumer electronics retailers<\/em><\/a>, Information Processing &amp; Management, Volume 56, Issue 4, 2019, Pages 1234-1244, ISSN 0306-4573, https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ipm.2019.03.00.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\" style=\"text-align:right\"><em>Fuente: <\/em><a href=\"http:\/\/www.upm.es\/UPM\/SalaPrensa\/Noticias?id=0604cb840519d610VgnVCM10000009c7648a____&amp;fmt=detail&amp;prefmt=articulo\"><em>http:\/\/www.upm.es<\/em><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM) han desarrollado un sistema que detecta rese\u00f1as falsas en Internet. Lo han aplicado al caso real de una p\u00e1gina de recomendaci\u00f3n de negocios usada en todo el mundo y han conseguido una precisi\u00f3n de m\u00e1s del 80%. 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