Método desenvolvido por pesquisadores do ICMC é capaz de identificar ação coordenada de avaliação negativa de produtos por falsos usuários em lojas on-line (foto: Wikimedia Commons)
De acordo com o estudante, que realiza doutorado também com Bolsa da FAPESP, o novo método é voltado a identificar um comportamento, chamado delockstep, em sistemas de recomendação de lojas on-line, como o Google Play e a Amazon.
Esses sistemas de recomendação, contudo, são suscetíveis ao comportamento delockstep em que, em uma ação coordenada, um grupo de usuários com perfis falsos atribui, ao mesmo tempo, uma mesma nota baixa a um conjunto de produtos com o intuito de rebaixar sua reputação.
"Demonstramos que a combinação de técnicas de computação, como o processamento paralelo centrado em disco, pode ser uma alternativa aos clusterscomputacionais para solucionar problemas como o de detecção de difamação fraudulenta", afirmou Gimenes. De acordo com os pesquisadores, o algoritmo também pode ter outras aplicações, como para caracterizar a promoção ilegítima de publicações (posts) e páginas no Facebook e identificar citações cruzadas por revistas científicas.
O artigo Orfel: Efficient detection of defamation or illegitimate promotion in online recommendation (doi: 10.1016/j.ins.2016.09.006), de Gimenes e outros, pode ser lido por assinantes da revista Information Sciences emwww.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025516307320.
Fonte: http://www.tudorondonia.com/noticias/software-detecta-difamacao-fraudulenta-em-sites-de-comercio-eletronico,1313.shtml