Gefälschte Bewertungen Bei Amazon Kosten 116 Yuan Pro Bewertung. Wie Einfach Ist Es Für Online-Betrüger, Geld Zu Verdienen?

Auf Amazon, einer bekannten E-Commerce-Plattform, werden Verbraucher durch gefälschte Bewertungen zum Kauf gefälschter Produkte verleitet. Obwohl Amazon einige Kontrollmaßnahmen ergriffen hat, kann es dieses Phänomen noch immer nicht vollständig beseitigen. Kürzlich berichteten einige Medien, dass Amazon-Verkäufer große Mengen gefälschter Bewertungen zu hohen Preisen von professionellen Fälscherfirmen kaufen und sogar einen großen Graumarkt bilden. Wie lassen sich diese gefälschten Bewertungen identifizieren und kontrollieren? Welche Rolle kann KI dabei spielen?

Amazon hat große Mühe, gefälschte Bewertungen zu bekämpfen.

Kürzlich veröffentlichte das ausländische Medium Daily Mail eine Untersuchung, die ergab, dass es auf der Amazon-Plattform eine Gruppe von Unternehmen gibt, die sich auf den Verkauf gefälschter Bewertungen spezialisiert haben. Sie manipulieren die gefälschten Bewertungen auf der Website hinter den Kulissen und jede gefälschte Bewertung wird zu einem Preis von 13 Pfund (ca. 116 Yuan) verkauft.

Den Enthüllungen zufolge ist das in Deutschland ansässige Unternehmen AMZTigers auf derartige zwielichtige Geschäfte spezialisiert. Das Unternehmen verfügt über 3.000 Tester im Vereinigten Königreich und fast 60.000 in ganz Europa, um schnelle Dienste zum Erstellen gefälschter Bewertungen bereitzustellen.

Amazon hat wiederholt erklärt, dass es Regulierungsmaßnahmen auf seiner Plattform umgesetzt und im vergangenen Jahr 300 Millionen Pfund (2,726 Milliarden Yuan) ausgegeben habe, um Kunden vor Missbrauch, Betrug und anderen Formen des Fehlverhaltens zu schützen. Dieser Bericht zeigt jedoch, dass ihre Arbeit noch immer einige Lücken aufweist.

Gefälschte Bewertungen sind nicht nur bei Amazon ein Problem. Tatsächlich sind gefälschte/betrügerische Bewertungen auf der gesamten E-Commerce-Plattform weit verbreitet und stellen eine allgegenwärtige Gefahr für die Online-Shopping-Umgebung dar.

Fake-Bewertungen verbreiten sich beim Online-Shopping

Hinter den gefälschten Bewertungen stehen große Marktinteressen und ein erbitterter Wettbewerb.

Eine Umfrage unter 2.000 Erwachsenen ergab, dass sich mehr als 971.000 Käufer bei ihrer endgültigen Kaufentscheidung auf Online-Bewertungen verlassen würden.

Im Zusammenhang mit gefälschten Bestellungen treten häufig auch gefälschte Bewertungen auf. Ende letzten Jahres wurde in einer Untersuchung der Beijing News erwähnt, dass Alibaba im Jahr 2018 mehr als 2.800 Fake-Order-Banden überwachte, darunter 2.384 Fake-Order-QQ-Gruppen, 290 Handelsplattformen für leere Pakete und 237 Handelsplattformen für Fake-Orders.

Die Hemmschwelle für das Abgreifen von Bestellungen und Bewertungen ist sehr niedrig, sie sind überall im Internet zu finden und kontrollieren zudem einen großen Datenverkehr. So gibt beispielsweise der Kundenservice der großen Plattform „Handshake.com“ an, dass dort 600.000 „Bürstende“ aktiv sind, während „Baobao Brushing Orders.com“ behauptet, dass täglich fast 10.000 „Bürstende“ online sind. Nach der Aufdeckung wurden einige Plattformen geschlossen, während andere ihre Namen änderten und das Geschäft mit gefälschten Bestellungen wieder aufnahm.

CCTV deckte außerdem auf, dass ein Unternehmen für Kinderartikel, das minderwertige Produkte verkaufte, innerhalb eines Jahres 1.231 Mal gefälschte Bestellungen im Gesamtwert von über 770.000 Yuan aufgab und fast 40 Mal so viele falsche Transaktionsaufzeichnungen fälschte. Das Unternehmen zahlte hierfür außerdem etwa 20.000 Yuan an Provisionen für gefälschte Bestellungen.

E-Commerce, Online-„Bürsten“ und Kanäle für gefälschte Bestellungen sind miteinander verflochten und bilden eine riesige schwarze Industriekette für gefälschte Bestellungen. Sie verfügen über einen ganzen Satz komplexer und detaillierter Betriebsverfahren, die zu einer großen Zahl falscher Verkäufe und falscher Bewertungen führen.

Am 1. Januar 2019 trat das „E-Commerce-Gesetz“ in Kraft, das das „Brushing von Bestellungen“ als illegale Handlung definierte und festlegte, dass „E-Commerce-Betreiber keine falsche Propaganda durch fiktive Transaktionen, das Fälschen von Nutzerbewertungen usw. betreiben dürfen, um Verbraucher zu täuschen oder in die Irre zu führen.“ Aufgrund der geringen Kosten der Illegalität und der hohen Geheimhaltung, gepaart mit dem Empfehlungsmechanismus der Plattform und aus anderen Gründen hat dieses Phänomen jedoch stark zugenommen.

Neben der Notwendigkeit, dass E-Commerce-Plattformen umfassendere Managementsysteme einführen, besteht eine weitere praktikable Möglichkeit vielleicht darin, die Leistungsfähigkeit der KI sinnvoll zu nutzen.

KI-Technologie wird zu einem mächtigen Instrument im Kampf gegen Produktpiraterie

Seitdem gefälschte Bewertungen die Aufmerksamkeit von Menschen und E-Commerce-Plattformen auf sich ziehen, werden traditionelle Datenanalysemethoden eingesetzt, um gefälschte/betrügerische Bewertungen zu erkennen. Frühe Datenanalysetechniken konzentrierten sich jedoch normalerweise auf die Extraktion quantitativer und statistischer Datenmerkmale.

Mithilfe dieser Methoden können einige Betrügereien im unteren Preissegment aufgedeckt werden. Wenn Sie umfassendere und tiefergehende Datenanalysen durchführen möchten, muss das System über eine große Menge an Hintergrunddaten verfügen und in der Lage sein, Schlussfolgerungsaufgaben unter Einbeziehung der Daten durchzuführen.

Aus diesem Grund haben sich einige Forscher dem maschinellen Lernen und der künstlichen Intelligenz zugewandt, um gefälschte Bewertungen wirksamer bekämpfen zu können.

Es gibt einige sprachliche Unterschiede zwischen echten und gefälschten Bewertungen. Wenn die Kommentare eines neu registrierten Benutzers beispielsweise voller übertriebenem Lob sind, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Kommentare aus einer privaten Gruppe stammen. Der Einsatz überwachter und/oder unüberwachter Lernmethoden, um der KI das Erkennen dieser Unterschiede zu ermöglichen, ist ein wichtiger Schritt im Kampf der KI gegen Produktfälschungen.

Diese Art von Technologie fällt in die Kategorie der Verarbeitung natürlicher Sprache. Durch das Extrahieren und Identifizieren falscher und unzuverlässiger Verbraucherbewertungen auf beliebten E-Commerce-Plattformen wird der Algorithmus trainiert, falsche Bewertungen zu erkennen und zu beurteilen und letztendlich die Glaubwürdigkeit von Benutzerbewertungen zu bewerten.

Eine der wichtigen Aufgaben besteht darin, eine Anomalieerkennung durchzuführen, die anhand des Schreibstils und Formats in Kombination mit verschiedenen verfügbaren Informationen des Kommentators feststellt, ob der Kommentar einem normalen Benutzer oder einem böswilligen Fake-Kommentar gehört.

Achten Sie auf Dinge wie verdächtige Rechtschreibung und Grammatik sowie auf die Anzahl der Bewertungen, die Kaufmethode, Datumsabweichungen und andere Anzeichen verdächtiger Bewertungsaktivitäten. In Zusammenarbeit mit dem menschlichen Analyseteam werden Analysen aus mehreren Datendimensionen durchgeführt, um die Authentizität der Bewertungen zu bestimmen.

Darüber hinaus gibt es einige detailliertere Studien, die auf der Grundlage der Kommentardichte, der Stimmungsanalyse und der semantischen Erkennung der Kommentatoren genauere Urteile über Kommentare fällen.

Kann KI für eine gesunde Online-Shopping-Umgebung sorgen?

Wenn wir versuchen, aus Benutzerbewertungen weitere Produktinformationen zu gewinnen, werden wir feststellen, dass diese von Personen mit Hintergedanken bereits als Werkzeug für illegale Geschäftemacherei verwendet wurden.

KI kann uns dabei helfen, falsche Bewertungen von diesen Plattformen herauszufiltern und eine relativ saubere Online-Shopping-Umgebung zu schaffen.

Gleichzeitig wird KI auch dazu verwendet, falsche Bewertungen zu erstellen, und damit ist die Technologie zur Erkennung von KI-Betrug geboren … Dieser Wettbewerb hat sich allmählich zu einem Kampf zwischen Angriff und Verteidigung der KI entwickelt.

Sicher ist jedoch, dass wir den endgültigen Sieg nur erringen können, wenn wir die Technologie sinnvoll und richtig einsetzen.

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