Los consejos para reconocer las reseñas falsas en Amazon de quien ideó un ‘software’ para detectarlas

El usuario Gelasio comenta el mismo día en Amazon dos tabletas de la misma marca, Primux. En la primera dice que le gusta tanto que está pensando “en comprar otra de esta marca para hacer un regalo”. Lo hace aparentemente tan rápido que ese mismo día ya tiene otra distinta de la misma compañía y está a punto para reseñarla. “Es lo que buscaba”, dice, y añade: “Una tableta muy económica y de una calidad adecuada”.

El caso de Gelasio es raro, pero entraría dentro de lo posible si no fuera porque el mismo día Pablo, Charlie y Carlos hicieron exactamente las mismas compras y a todos les parecieron de cinco estrellas. Aunque las reseñas siguen disponibles en la página de Amazon, el producto ya no está a la venta.

El posible fraude que se esconde detrás de comportamientos como los de estos cuatro comentaristas es el que intenta esclarecer el ingeniero español Juanmi Carrascosa, de 37 años, fundador de la empresa Tyrceo, que trabaja con análisis masivo de datos e información geolocalizada. En 2019, su compañía fue la encargada de hacer una investigación para la Organización de Consumidores y Usuarios (OCU) sobre reseñas falsas en internet. Crearon un software para analizar 6,3 millones de ellas en Amazon España, Italia y Francia, además de en las plataformas turísticas TripAdvisor y Booking. Solo en Amazon, de los 22.738 productos analizados, un 8,3% tenían una valoración alterada “de forma significativa”.

Las reseñas falsas han vuelto a saltar a la actualidad tras la filtración de una base de datos donde aparecían detalles de 200.000 usuarios que recibían productos gratis a cambio de sus comentarios. Desde Amazon dicen que tienen un equipo de 10.000 personas en todo el mundo para proteger sus servicios. Uno de sus deberes es, según un portavoz, moderar los 10 millones de reseñas semanales que reciben en sus páginas para “detener las que no cumplan” sus requisitos antes de que se publiquen. La escala es extraordinaria: 500 millones de reseñas al año. Amazon asegura que analizan el historial del comentarista, del producto y del vendedor, pero no quieren dar detalles para evitar que los malos saquen ventaja.

Una reseña falsa sesga el resultado, en principio a favor del producto comentado. Pero no solo: hay montones de reseñas falsas para perjudicar a hoteles, restaurantes o productos de la competencia. El objetivo de Carrascosa no era tanto certificar la falsedad, como indicar la mayor o menor probabilidad de engaño. Su programa buscaba patrones en cientos de miles de reseñas, pero algunas variables pueden observarse a simple vista. “Son los que uso yo cuando compro”, dice Carrascosa por teléfono a EL PAÍS.

1. Las más antiguas

Hay muchos métodos para promover productos con reseñas falsas en Amazon. Pero suele ocurrir que los comentarios falsos se agrupan. Sobre todo, según Carrascosa, al principio. “Ve a las primeras reseñas que se escribieron para un producto”, dice. “Si están todas publicadas en uno o dos días y dan cinco estrellas, y luego vas a las más recientes y la nota baja drásticamente, es una señal bastante significativa”, añade.

Para ir a las más antiguas antes hay que ordenar las reseñas por “recientes”, porque Amazon por defecto las muestra por “importancia”. Las opiniones pueden votarse una vez publicadas. Muchos votos a una reseña pueden indicar falsedad. El software de Tyrceo no tiene acceso a ese dato, por ejemplo, porque solo puede ver el total y no quién vota ni con qué frecuencia.

El consejo de Carrascosa de fijarse en las más antiguas se debe a que, si inflas un producto al principio, logras ventas rápido antes de que las críticas empiecen a llegar. Con un pequeño grupo de cinco estrellas, el éxito es más probable, y más cuando la gente apenas valora comprar un producto con menos de tres estrellas. “Si un 10% de reseñas son falsas, logras disimular bastante el resultado”, dice Carrascosa. “Los que compran las reseñas juegan con lo vagos que somos. ¿Cuántas ventas lograré hasta que otros usuarios compren, reciban el producto y quieran comentarlo negativamente? En esa ventana ya has vendido y, si al llegar las primeras reseñas reales, reactivas las falsas ganas aún más tiempo”, añade.

Un artículo científico reciente sin embargo no encuentra evidencia de que el fraude se acumule al principio, aunque admite que su muestra de 1.500 productos es insuficiente para calibrar el profundo pozo de la reseña falsa.

2. Los usuarios benevolentes

En Amazon Italia hay un consumidor que ha comprado 11 veces auriculares de la marca Ubsound. Lo ha hecho en tres fases: noviembre de 2016, junio de 2017 y agosto de 2018. Todas las reseñas son de cinco estrellas, y algunas tienen el texto repetido. “El sonido es quizá el mejor que haya escuchado nunca en un auricular”, dice varias veces (la hipérbole es otro síntoma de falsedad).

De nuevo, quizá no son falsos. Pero su entrega total a la marca italiana Ubsound afecta al valor global de las reseñas de estos productos: “Son lo que llamamos los usuarios benevolentes. Si a todos les pones un cinco, no das una percepción real del artículo y alteras su valor”.

3. Los usuarios muy interesados en un producto

Nadie compra solo o comenta solo un tipo de producto en Amazon. La uniformidad es por tanto sospechosa en los perfiles de los usuarios. “Si ves que el mismo usuario ha publicado en productos de la misma categoría es un signo de alerta. Compras 1 pero no 10, nadie compra y comenta 10 veces lo mismo de distintas marcas”, dice Carrascosa.

Alguien puede hacerlo sin que medie intención de fraude, pero si se junta con otros detalles el resultado es más sospechoso.

4. El tipo de compra

Por lógica es más fácil influir en la estrellas de un producto que se ha comentado 50 veces que en uno que tiene 5.000 reseñas. Hay que tener especial cuidado con los productos que son copias de otros de consumo masivo, y que se venden mucho más baratos.

“Esto no es para iPhones o productos con muchas reseñas”, dice Carrascosa. “Van más a copias de algo que cuesta más de 100 euros y los consumidores pueden decir: esto se parece mucho, dicen que están bien, cuestan solo 10 o 20 euros y van y lo prueban. Ahí es cuando lo barato sale caro.”

También los usuarios con una sola reseña muy positiva tienden a ser más sospechosos.

5. La falta de notas intermedias

Los productos con una guerra abierta entre reseñas de cinco estrellas contra las de una estrella, también indican algo raro. Hay mucha variabilidad: no todos los productos son igual de buenos o malos. Es probable que mucha gente emplee dos, tres o cuatro estrellas. Si en las barras de estrellas que enseña la plataforma, hay dos grupos muy grandes en cinco o una estrellas, huele mal: “Es muy raro que un grupo grande ponga un cinco y un grupo grande ponga un uno”. Las reseñas de comportamiento normal deben estar mejor repartidas.

6. El reto de las compras verificadas

Aunque parezca sorprendente, millones de personas compran productos en otros lugares y van a reseñarlos en Amazon. La “compra verificada” figura en los comentaristas que Amazon puede certificar que han comprado el producto en la plataforma. En principio, es una señal de fiabilidad. Así lo preveía el software de Tyrceo: “Aunque el porcentaje de verificadas es muy bajo”, explica Carrascosa.

Sin embargo, para añadir confusión, en la filtración de reseñas falsas de hace unos días los comentaristas compraban el producto legítimamente en Amazon, calificaban con cinco estrellas, mandaban la captura y solo entonces les pagaban el “servicio”, con lo que en estos casos las compras verificadas eran las más falsas.

Para intentar poner límites a este caos, Amazon pide haber comprado en su plataforma en el último año. “Debes haber utilizado tu cuenta para realizar compras por un importe mínimo de 50 euros utilizando un método de pago válido en los últimos 12 meses”. Sin embargo, como se ve en la filtración, los reseñadores superaban ese listón comprando productos que en realidad les regalaban.

El software de Tyrceo también se fija en patrones en el lenguaje y la escritura, en la variabilidad temporal de las reseñas a largo plazo, si Amazon ha borrado grupos de reseñas publicadas y el comportamiento de usuarios y vendedores durante largos periodos de tiempo. Pero estos están menos el alcance de un usuario común.

El riesgo que asumen todos estos reseñadores falsos es relativo si no se exceden. Amazon no echa a consumidores. La plataforma sí se plantea expulsar a vendedores, pero no contempla medidas drásticas, más allá de eliminar reseñas evidentemente falsas, como una solución masiva.

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