eShoppingAdvisor è la prima guida per lo shopping online sicuro e sostenibile, in quanto tale sta applicando le infrastrutture tecnologiche più avanzate per combattere il fenomeno delle recensioni online false.
Il nostro CEO, Andrea Carboni, è stato intervistato insieme a Lorenzo Demiri, Head Of Research And Development di eShoppingAdvisor, su questo argomento.
Andrea Carboni fa una panoramica della storia di eShoppingAdvisor e delle ultime novità
“eShoppingAdvisor nasce dal quotidiano, da un incontro tra me e il mio amico d’infanzia Andrea Ghiani (attuale CFO e co-founder) che mi disse di aver acquistato una barca a vela per la quale non riusciva a trovare ricambi e attrezzature sul web. La forbice di prezzi e i dubbi sulla possibilità di trovare effettivamente delle attrezzature che fossero in linea con le sue esigenze erano piuttosto importanti. Per cui mi disse: “Manca un Tripadvisor dell’e-commerce“. Cioè, manca un portale all’interno del quale ci siano tutti gli e-commerce, con le recensioni da parte degli utenti in modo da aiutare le persone stesse a capire il livello di sicurezza e affidabilità di un e-commerce. Da lì, l’idea di dare vita a uno strumento online in grado di fornire una risposta a tutti qui dubbi e quelle perplessità: nel 2018 fu pubblicata in rete la prima versione di eShoppingAdvisor. La prima azione della piattaforma è stata quella di censire tutti gli e-commerce italiani (che oggi sono 53mila), associando a ognuno una vetrina (con i prodotti venduti) e poi, in base alle recensioni, generare un rating: la media di valutazione degli utenti, genera un rating generale che va da 1 (pessimo) a 5 (eccellente) che aiuta la persona a misurare il livello di sicurezza e affidabilità di un e-commerce e del prodotto. Oggi siamo diventati anche un comparatore, una piattaforma dove puoi partire dalla ricerca di un prodotto per poi atterrare in una pagina dove si trovano tutte le immagini dei prodotti venduti da tutti gli e-commerce italiani, con i prezzi e il rating calcolato”.
Il nostro CEO si esprime così sul sempre più discusso argomento delle recensioni false: “Il fenomeno delle recensioni false è molto diffuso e ha un’origine molto lontana nel tempo. In passato, all’interno dei congressi venivano pagate delle persone che costruivano artificialmente una memoria pregressa su un’idea o prodotto per agevolarne l’acquisto. Le recensioni false hanno due scopi. Il primo è quello di generare discredito e fanno riferimento a quelle valutazioni false e negative su commissione e a pagamento. Il secondo, invece, è la rappresentazione dell’altra faccia della medaglia: commissionare recensioni positive a pagamento per acquisire fiducia. Ovviamente, questi due sistemi possono sembrare la soluzione ai “problemi” di visibilità di un’azienda, ma non è così. Gli attuali sistemi di controllo, in linea con il progresso digitale e tecnologico, riescono a individuare le recensioni false e, una volta scoperte, il portale perde di credibilità. La costruzione artificiale della fiducia, dunque, è un’arma a doppio taglio che rischia di creare più danni che benefici. Anche perché ci sono dei veri e propri “profili” di fondo che caratterizzano il fenomeno delle false recensioni: uno dei comportamenti più diffusi è scrivere recensioni positive su prodotti che hanno un costo molto basso. Perché è più facile truffare le persone per pochi euro, piuttosto che sull’acquisto di prodotti molto cari. Sono recensioni tipicamente scritte male, anche perché i bot non rispettano una serie di parametri, molto brevi e con frasi standard. Dunque, non è un racconto di una reale esperienza di acquisto, evidenziata da una descrizione molto stringata e poco “personale”. Poi ci sono anche dei pattern specifici per le recensioni che noi, grazie alla nostra esperienza di oltre sei anni, stiamo raccogliendo per costruire dei pilot da dare in pasto all’intelligenza artificiale”.
“Noi stiamo costruendo tre colonne portanti che aiutano gli eCommerce. Da una parte per migliorare il posizionamento sul web per quel che riguarda la credibilità, quindi a migliorare la web reputation. Dall’altra, aiutare gli utenti a fidarsi degli e-commerce, grazie a un rating che diventi quanto più robusto e oggettivo possibile. Per fare ciò, abbiamo individuato tre paletti: l’affidabilità dei recensori, l’affidabilità delle recensioni e la verifica dell’affidabilità dell’eCommerce“.
Lorenzo Demiri sulle innovazioni tecnologiche
Lorenzo Demiri sulle innovazioni tecnologiche“L’AI non si occupa di solamente di analizzare la semantica di un testo, ma utilizza anche i dati del recensore. È importante fornire tutta una serie di parametri con cui l’intelligenza artificiale è in grado, con un certo grado di probabilità, stimare se quella recensione sia vera o falsa. Parliamo dei parametri citati prima: dalla carriera del recensore, la media delle recensioni scritte, i login effettuati. Tutti questi fattori consentono, in termini probabilistici, di giudicare se una recensione sia fake oppure reale. Tutto questo avviene insieme all’intelligenza artificiale. Ma l’intelligenza artificiale dà quel che l’intelligenza artificiale toglie: è un’arma a doppio taglio. Da una parte ci permette di ottenere informazioni relativamente a un documento digitale in maniera rapida e istantanea. Dall’altra, può essere utilizzata da scopi malevoli in quanto è in grado di simulare una recensione umana, scrivendolo quasi meglio di un umano perché non ci sono i banalissimi errori ortografici, piuttosto che un linguaggio strutturato in modo sbagliato. Però, l’AI ha una caratteristica importante: il testo che scrive un language model, come ChatGPT, è un testo molto probabilistico. Questo vuol dire che le parole vengono generate in termini statistici: qual è la parola che è più probabile dopo un determinato flusso di parole arrivate in input? E il modello non fa nient’altro che dire, sostanzialmente, “la parola più probabile è questa”. Noi, grazie a un’intelligenza artificiale preposta per la rilevazione di questi pattern, siamo in grado di identificare un testo generato da una AI rispetto a uno scritto da una persona umana. Perché questi ultimi hanno il fattore imprevedibilità che rende la recensione umana”.
“A oggi, siamo in grado di estrarre il fattore casualità da un testo e affibbiare a quel testo una classificazione, con un certo range probabilistico. Qui ci aiuta sempre l’intelligenza artificiale, in una sorta di battaglia tra contenuto e rilevatori: quello che genera il contenuto e il rilevatore di contenuti. Il fattore che spaventa è la direzione del mercato dell’AI perché è piuttosto chiuso e ristretto, con tecnologie che non sono rese pubbliche e aperte alla collettività, ma vengono chiuse come dei veri e propri segreti industriali, non permettendo alla community di analizzare nel dettaglio quali sono le caratteristiche di queste AI. Non potendo, dunque, migliorare e porre dei fix di sicurezza su problematiche importanti”.
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