As avaliações são, provavelmente, a única métrica que pode ser levada em conta na análise de um produto que encontramos disponível numa qualquer plataforma eletrónica. Sem qualquer contacto físico com o mesmo, os utilizadores perdem, muitas vezes, algum tempo a analisar os comentários que são deixados nas páginas destes, em busca de relatos que lhes digam se vale ou não a pena investir na compra. Contudo, existem hoje milhares de análises falsas, não só na Amazon como em inúmeros outros portais de ecommerce.

Atualmente, existem grupos no Facebook onde vendedores solicitam avaliações falsas a outros membros. Estas não são necessariamente feitas por estes, mas por bots e outros sistemas automatizados que não só trabalham para favorecer determinados produtos, como criam avaliações negativas em artigos concorrentes.

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No passado mês de julho, a UCLA e a USC, duas universidades norte-americanas, lançaram um estudo no âmbito do qual encontraram cerca de 20 grupos relacionados com a atribuição de avaliações falsas online, sendo que estes teriam uma média de 16 mil membros cada. Com cerca de 560 posts por dia, os vendedores que neles circulam chegavam a oferecer cerca de 6 dólares por cada review positiva, fosse ela fundada ou completamente fabricada.

As repercussões deste "mercado" podem ser mais sérias, especialmente numa altura em que os consumidores estão cada vez mais virados para as compras online, até nos artigos mais essenciais. Neste sentido, as avaliações falsas podem ajudar a empolar produtos pouco seguros para os compradores, bem como criar situações de concorrência desleal, levando algumas marcas a abandonarem certas plataformas comerciais.

Apesar de recorrer a algoritmos de machine learning para distinguir avaliações falsas de avaliações reais, o que permite à Amazon avaliar cerca de 10 milhões de reviews por semana, a "peneira" da tecnológica ainda não lhe permite filtrar tudo à priori. Recentemente, a empresa anunciou a remoção de mais de 20 mil avaliações falsas depois de uma investigação que lhe permitiu descobrir um esquema fraudulento entre um grupo de vendedores britânicos.