Skip to main content

Online Reviews: oprecht of onterecht?

By March 10, 2015December 5th, 20173 Comments

Tegenwoordig hebben we er steeds vaker mee te maken: online reviews. Waar we vroeger de buurman om advies zouden vragen voor een goed restaurant, kijken we nu snel even op het wereldwijde web en baseren onze keuze vervolgens vaak op de mening van vele volslagen onbekende mensen. Aan de ene kant een enorm voordeel, maar er kleeft ook een nadeel aan. Van mijn buurman wist ik dat zijn mening oprecht was, maar weet ik dat van de onbekende internetter ook?

Overal op het internet zijn er reviews te vinden waarin de meest uiteenlopende onderwerpen worden besproken. Uit onderzoek blijkt dat consumenten zich in behoorlijke mate laten beïnvloeden door de reviews van anderen. Hier ligt dus een mogelijkheid voor belanghebbenden om invloed uit te oefenen in het aankoopgedrag van consumenten. Het grote verschil tussen het ‘oude’ Word-of-Mouth en het nieuwe electronic-Word-of-Mouth is de anonimiteit van de bron. Waar men in de oude situatie wist wie de bron was en daardoor meer informatie over de persoon kon gebruiken om de betrouwbaarheid van de informatie te beoordelen, weet men nu nauwelijks iets, uitgezonderd een schuilnaam/nickname en wat andere algemene gegevens. Toch vertrouwen consumenten vaak die volslagen onbekende aan de andere kant van de lijn. 

Voor de reviewer is dit een geschikte mogelijkheid om het eigen belang hoger te stellen dan het algemeen belang: door het schrijven van positieve reviews over een eigen product of dienst, kan het product onterecht opgehemeld worden (hype reviews), maar ook kunnen negatieve reviews bij de concurrent een effect hebben op de verkoop van het eigen product of de eigen dienst (defaming reviews). Dat dit gebeurt, is niet te voorkomen, maar er is zeker iets aan te doen! Dat is aan de (makers van de) websites waar de reviews geplaatst worden.

Websites waar reviews geplaatst worden geven over het algemeen zeer weinig prijs over de wijze waarop ze de intenties van reviews vaststellen. De reden daarvoor spreekt voor zich: zodra bekend wordt waarop de websites hun reviews filteren of waar ze op letten om reviews te beoordelen, verandert het gedrag van de reviewers ook.

Er zijn verschillende methodes mogelijk om spam te localiseren. In principe kan de detectie worden opgedeeld in twee delen: het gedrag van de reviewer en de inhoud van de review. Om te beginnen is de inhoud van de review te beoordelen: via review mining kunnen teksten geanalyseerd worden op extreme gevallen. Extreem positieve en negatieve reacties of slecht geschreven reacties kunnen duiden op misbruik van de anonimiteit van het internet. Maar nog steeds is het dan lastig om in te schatten of deze review is geschreven naar aanleiding van een goed of slecht product of dat achter de review niet de bedoelde intentie van dergelijke berichten schuilt.

Een veel belangrijkere en onderscheidende factor van het herkennen van review spam op websites is het gedrag van reviewers. Dit gedrag kan variëren van heel extreem gedrag tot juist onopvallend, bijna normaal gedrag. Het detecteren van deze reviews kan op verschillende manieren. Van afwijkend gedrag in rating (het aantal sterren dat je geeft aan een product), tot netwerken van samenwerkende afwijkende recensies, die nóg lastiger te detecteren zijn dan individuele gebruikers. Wat vaak wel helpt is dat deze groepen een hoge correlatie met elkaar hebben en daarom dus opvallen.

Een nadeel van onderzoek naar review spam detectie is voornamelijk dat de gebouwde software of theorieën niet zomaar getest kunnen worden op een website. Het is namelijk niet mogelijk om te achterhalen of de review echt spam is geweest of niet. Onderzoek zal dus vaak in een gesloten omgeving gedaan moeten worden en dat heeft zeker zijn effect op de uitslagen. De digitale Word-of-Mouth wereld heeft dus nog een lange weg te gaan.

Banner Image: cc licensed shared by Pedrosimoes7

Pim

Leave a Reply