E-ticaret platformlarında sahte yorumlar, tüketici güvenini ve adil rekabeti tehdit eden en önemli sorunlardan biri olmaya devam ediyor. Yapay zeka araçlarının yaygınlaşmasıyla birlikte yanıltıcı yorumların daha kolay ve daha inandırıcı biçimde üretilebilmesi, pazar yerleri için yeni denetim ihtiyaçlarını da beraberinde getiriyor. Doğu Londra Üniversitesi Royal Docks İşletme ve Hukuk Okulu araştırmacıları, bu soruna yönelik yeni bir yapay zeka tespit sistemi geliştirdi. FinTech and Sustainable Innovation dergisinde yayımlanan çalışmada, “hibrit füzyon” adı verilen modelin sahte yorumları yüksek doğrulukla ayırt edebildiği belirtildi.
DİL VE DAVRANIŞ BİRLİKTE ANALİZ EDİLİYOR
Geleneksel yorum denetim sistemleri çoğunlukla şüpheli kelimeleri, tekrar eden ifadeleri veya IP adreslerini tarayarak çalışıyor. Ancak daha gelişmiş botlar ve yapay zeka ile üretilen yorumlar karşısında bu yöntemler yetersiz kalabiliyor. Yeni model ise doğal dil işleme teknolojisini kullanıcı davranışlarına ilişkin verilerle birleştiriyor. Sistem, yorumun duygusal tonu ile verilen yıldız puanının uyumlu olup olmadığını analiz ediyor. Bunun yanında yorumun uzunluğu, yazım tarzı, ifade kalıpları ve kullanıcı faaliyetlerindeki olağan dışı işaretler de birlikte değerlendiriliyor. Böylece yalnızca metindeki kelimeler değil, yorumun bağlamı ve davranışsal arka planı da inceleniyor.
AMAZON VE YELP VERİLERİNDE TEST EDİLDİ
Araştırma ekibi, modelin performansını Amazon ve Yelp veri setleri üzerinde test etti. Sonuçlara göre hibrit model, Amazon verilerinde yüzde 93, Yelp verilerinde ise yüzde 91 doğruluk oranına ulaştı. Bu oranlar, modelin geleneksel sahte yorum tespit yöntemlerine göre daha başarılı sonuç verdiğini gösteriyor. Araştırmacılar, sistemin e-ticaret platformlarında kalite kontrol süreçlerini daha etkili hale getirebileceğini belirtiyor. Çalışmanın ortak yazarlarından Dr. Hisham AbouGrad, sahte yorumların giderek daha karmaşık hale geldiğini ifade etti. AbouGrad, yapay zekanın dil anlama becerisini davranışsal sinyallerle birleştirmenin, çevrimiçi pazar yerlerinde güveni artırmak ve haksız rekabeti azaltmak için güçlü bir yöntem sunduğunu söyledi.
GERÇEK YORUMLARIN GÖRÜNÜRLÜĞÜ KORUNUYOR
Araştırma ekibinden Fiza Riaz, sistemin yalnızca sahte yorumları yakalamaya odaklanmadığını, aynı zamanda gerçek müşteri geri bildirimlerinin görünürlüğünü korumayı da amaçladığını belirtti. Bu özellik, platformlar için önemli görülüyor. Çünkü aşırı katı filtreler, sahte yorumları engellerken gerçek kullanıcı deneyimlerini de yanlışlıkla silebiliyor. Hibrit model, bağlamı daha doğru analiz ederek bu riski azaltmayı hedefliyor.
HEDEF GERÇEK ZAMANLI DENETİM
Araştırmacılar, bir sonraki aşamada modeli daha büyük e-ticaret veri kümeleriyle geliştirmeyi planlıyor. Nihai hedef, sistemin çevrimiçi pazar yerlerinin arka plan altyapısına entegre edilmesi. Bu entegrasyonla yorumların platforma düştüğü anda gerçek zamanlı olarak denetlenmesi ve sahte içeriklerin kullanıcıya ulaşmadan tespit edilmesi amaçlanıyor. Yeni modelin geliştirilmesi, e-ticarette güvenilir yorum ekosisteminin korunması ve tüketici kararlarının daha sağlıklı verilmesi açısından önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.
