Era da colaboração. Cada consumidor e usuário pode ajudar a construir o conhecimento coletivo a partir de simples análises em sites como Yelp ou Trip Advisor. Já que o acesso está aberto para qualquer, companhias também podem pagar pessoas para que escrevam análises majoritariamente positivas sobre produtos e serviços oferecidos por elas. Trata-se do spam de opinião, assunto alvo de uma pesquisa nos Estados Unidos para identificar quais são as características em comum dos reviews “pagos”.
De acordo com informações levantadas pelo blog Bits do New York Times, você pode esperar que um review seja falso ou comprado quando tiver as características combinadas na lista a seguir. No entanto, tenha em mente que o estudo foi feito por acadêmicos americanos considerando a língua inglesa. Não temos como saber se o mesmo se aplica a análises “pagas” feitas em serviços brasileiros.
São elas:
- Primeira pessoa. Pronomes como “eu” ou “mim” são mais comuns nos spams de opinião.
- Família. Geralmente citam outros parentes que estavam juntos com ele ou ela naquela experiência narrada na análise.
- Nomes de cidades ou de hotéis. As análises verdadeiras se importam mais em descrever a experiência. Por exemplo, se o apartamento é grande ou pequeno.
A listagem acima inclui os itens fortemente utilizados em spams de opinião. Outros são menos comuns, mas ajudam a identificar esse tipo de conteúdo: advérbios (“muito”, “bastante”) e pontos de exclamação (!) em excesso, bem como o emprego de muitos verbos.
Os acadêmicos da universidade Cornell que fizeram o estudo utilizaram psicologia e algoritmos de computador para varrer sites de classificação de produtos dizem que a tecnologia desenvolvida por eles acerta em 90% dos casos. Impressionante. Deveriam liberar o algoritmo de classificação como código-aberto para que outras pessoas (desenvolvedores, imagino) o utilizem quando fizerem páginas de conteúdo gerado pelo usuário. O PDF do estudo está aqui.
Lembro-me das eleições presidenciais passadas. Alguma revista semanal produziu uma reportagem mostrando como candidatos mobilizavam perfis falsos em redes sociais para publicar informações favoráveis a eles e mentirosas acerca dos concorrentes no pleito. Não farei acusações sobre qual partido estava certo ou errado. Porém, penso que também para este fim um algoritmo de verificação seria recomendável.
