¿Cómo pueden los consumidores confiar en los comentarios de los clientes publicados en los sitios de compras en línea cuando esperan tomar una decisión de compra? Por el contrario, ¿cómo puede la empresa proteger su reputación de los comentarios negativos falsos? Los investigadores en Australia esperan responder a estas preguntas con un software que pueda detectarcomentarios falsos y garantizar la integridad de los sistemas de gestión de confianza de comercio electrónico. Proporcionan detalles en el Revista internacional de gestión de confianza en informática y comunicaciones .
Pronto Keow Chong y Jemal Abawajy, del Laboratorio de Computación Paralela y Distribuida de la Universidad de Deakin, Geelong, Australia, explican que la gestión de la confianza es un componente vital de cualquier sitio de comercio electrónico; forma y mantiene las relaciones entre los socios comerciales. Sin embargo, dependeen la retroalimentación ofrecida por los socios comerciales y, como tal, no es infalible. Siempre existe la posibilidad de que la retroalimentación sea manipulada estratégicamente en detrimento de la reputación del sitio a pequeña escala y, en el peor de los casos, un sitio podría sufrir una "calificación"ataque "que podría causar serios daños a la marca y la imagen de la empresa.
El equipo ha desarrollado con éxito un algoritmo que puede identificar y bloquear los comentarios falsos que se envían al sistema de gestión de confianza de un sitio y, por lo tanto, hacerlo más robusto contra los ataques de manipulación de calificaciones. El equipo señala que el algoritmo puede detectar cuándo un sistema establecido y creíbleel usuario que ha acumulado confianza en un sistema de repente comienza a hacer trampa o cuando una multitud de nuevos usuarios están enviando comentarios falsos al sitio.
El equipo explica que el esquema de verificación de retroalimentación utiliza un algoritmo de agrupamiento para agrupar calificaciones similares y definir la calificación mayoritaria. El valor de confianza del evaluador se basa en su comportamiento pasado y la frecuencia de las presentaciones de calificaciones. Para determinarLa calidad de una calificación, el equipo utiliza un umbral de confianza que designa un valor mínimo requerido para establecer la relación de confianza. Todas las calificaciones que se encuentran dentro del grupo mayoritario se combinan con el valor de confianza del calificador, la frecuencia de la transacción y el valor de la transacción paradeterminar la credibilidad de las calificaciones
El algoritmo luego agrega "peso" credibilidad dependiendo de varios factores: frecuencia de calificación, envíos totales, transacciones de bajo valor frente a transacciones de alto valor, retroalimentación total sobre un producto dado y otros parámetros. De este modo determina si alguna retroalimentación dada cae por debajo de unestablece un umbral de credibilidad y define aquellos que lo hacen como falso y, por lo tanto, evita agregarlo al sistema de administración de confianza, también se compara con el valor de confianza individual del usuario.
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Materiales proporcionados por Editores de Inderscience . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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