नकली समीक्षा
झूठे रिव्यू ऐसे बिना वास्तविक उपयोगकर्ता अनुभव या असंवेदनशील राय से उत्पन्न होने वाले रेटिंग, टिप्पणियां या प्रमाण पत्र होते हैं जो डिजिटल परिस्थितियों में धारणा और निर्णय लेने को प्रभावित करने के लिए बनाए जाते हैं।
परिभाषा
झूठे रिव्यू ऐसी रेटिंग, टिप्पणियां या प्रमाण पत्र होते हैं जो वास्तविक उपयोगकर्ता अनुभव या असंवेदनशील राय से उत्पन्न नहीं होते हैं। इन्हें बॉट्स, भुगतान किए गए सहायक, सहयोगी या प्रतिद्वंद्वी द्वारा बनाया जा सकता है जो एक उत्पाद, सेवा या ब्रांड के प्रतिष्ठा को बढ़ाने या कम करने के लिए बनाया जाता है। ये रिव्यू या तो बिक्री बढ़ाने के लिए अत्यधिक सकारात्मक हो सकते हैं या प्रतिद्वंद्वियों को नुकसान पहुंचाने के लिए इरादतन नकारात्मक हो सकते हैं। वेब स्क्रैपिंग और कैप्चा बचाव जैसे ऑटोमेशन-भारित पर्यावरण में, झूठे रिव्यू आमतौर पर स्क्रिप्ट या कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के उपयोग से बड़े पैमाने पर बनाए जाते हैं, जिसके कारण पहचान करना अधिक कठिन हो जाता है। इस प्रथा ऑनलाइन प्लेटफॉर्म पर विश्वास को कमजोर करती है और निर्णय लेने और रैंकिंग प्रणालियों के लिए उपयोग किए जाने वाले डेटा को विकृत करती है।
लाभ
- एक उत्पाद या सेवा की वास्तविक विश्वसनीयता या रेटिंग में अस्थायी रूप से सुधार कर सकता है
- ई-कॉमर्स या सहयोगी फंनल में अल्पकालिक रूप से रूपांतरण दर में वृद्धि कर सकता है
- ऑटोमेशन टूल के उपयोग से पैमाने पर तत्काल प्रतिष्ठा बदलाव की अनुमति देता है
- धोखाधड़ी या पता लगाने की प्रणाली विकास के लिए परीक्षण स्थितियों में उपयोग किया जा सकता है
नुकसान
- बहुत से विधि-प्रक्रियाओं और कानूनी नियमों के विरुद्ध होता है
- उपयोगकर्ता विश्वास को कमजोर करता है और लंबे समय के ब्रांड प्रतिष्ठा को नुकसान पहुंचाता है
- विश्लेषण में भ्रम पैदा करता है, जिसके कारण बिजनेस या उत्पाद निर्णय में गलती होती है
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित बॉट और धोखाधड़ी पता लगाने प्रणालियों द्वारा बढ़ते रूप से पहचाना जा रहा है
- दंड, खाता बंद करना या वित्तीय हानि के कारण हो सकता है
उपयोग के मामले
- ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म पर उत्पाद रैंकिंग के विपरीत व्यवहार
- खरीदारी के व्यवहार को प्रभावित करने के लिए सहयोगी बाजार रणनीति
- प्रतिद्वंद्वी बदनामी के लिए समन्वित नकारात्मक रिव्यू अभियान
- बॉट्स, स्क्रिप्ट या एलएलएम्स के उपयोग से स्वचालित रिव्यू उत्पादन
- धोखाधड़ी पता लगाने, कैप्चा प्रणालियों और बॉट-रोधी मॉडल के लिए शिक्षण डेटा सेट