Fake Review Detection via exploitation of Spam Indicators and Author Behavior Characteristics
Creators: name: Δεμάτης, Ιωάννης Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Αναληθής Αξιολόγηση
Συμπεριφορά Συγγραφέα Αξιολόγησης
Δείκτες Ψευδούς Δραστηριότητας
Fake Review
Reviewer Behavior
Spam Indicators

description: Η ραγδαία εξάπλωση των τεχνολογιών του Ιστού και του Διαδικτύου έχει οδηγήσει σε μία τεράστια ποσότητα από περιεχόμενο δημιουργούμενο από τους χρήστες. Ταυτόχρονα, πολλές δραστηριότητες έχουν υιοθετήσει ένα online μοντέλο λειτουργίας χάρη στη διάδοση του Παγκόσμιου Ιστού. Το Ηλεκτρονικό Εμπόριο είναι ένας από τους τομείς που έχουν ευδοκιμήσει σε αυτό το σύγχρονο περιβάλλον, δίνοντας τη δυνατότητα σε καταναλωτές να πραγματοποιήσουν online συναλλαγές με μεγάλη ευκολία. Αγοράζουν online αλλά και συνδράμουν το δικό τους περιεχόμενο, την άποψή τους. Ολοένα και περισσότεροι πελάτες επιχειρήσεων λαμβάνουν υπόψιν τους τη δημόσια γνώμη προτού προβούν σε κάποια αγορά, διαβάζοντας online αξιολογήσεις, οπότε η επίδραση της θετικής ή αρνητικής γνώμης του κοινού κρίνεται τεράστιας σημασίας για τις επιχειρήσεις. Αυτό οδήγησε στην εμφάνιση ορισμένων αθέμιτων πρακτικών που αφορούν στη δημιουργία παραπλανητικών αξιολογήσεων με σκοπό την προώθηση ή υποβάθμιση ορισμένων προϊόντων, μέσω της χειραγώγησης της καταναλωτικής γνώμης. Αυτό το opinion spamming αποτελεί ένα σοβαρό πρόβλημα για τις online αγορές και για αυτό έχει προσελκύσει το ενδιαφέρον της ερευνητικής κοινότητας, που έχει ήδη κινηθεί προς την κατεύθυνση του εντοπισμού αυτών των ψεύτικων αξιολογήσεων ώστε να προστατευτούν τα συμφέροντα του καταναλωτή. Έχουν μάλιστα υπάρξει θετικά αποτελέσματα στον τομέα αυτό χάρη στην εκμετάλλευση συγκεκριμένων στοιχείων και αποδείξεων συνδεδεμένων με spamming συμπεριφορά, καθώς και στην ανάπτυξη σχετικών τεχνικών. Πιο συγκεκριμένα, η έρευνα χωρίζεται στον εντοπισμό ψεύτικων αξιολογήσεων, spammer δημιουργών αξιολογήσεων και οργανωμένων ομάδων spamming. Αυτή η διπλωματική συνδράμει τη δική της προσέγγιση στον τομέα μελετώντας spamming στοιχεία, σχετικά τόσο με αξιολογήσεις ως οντότητες όσο και με συγγραφείς αξιολογήσεων. Για τον σκοπό αυτό λαμβάνονται υπόψιν συγκεκριμένοι δείκτες και πληροφορίες εντοπισμού όπως το κείμενο μιας αξιολόγησης, η αριθμητική βαθμολόγηση, καθώς και η ημερομηνία δημιουργίας. Πιο πολύ βάρος όμως δίδεται στην συμπεριφορά των δημιουργών αξιολογήσεων αφού η αυθεντικότητα μιας αξιολόγησης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την φύση του δημιουργού της, ειλικρινής ή spammer. Η ανάλυση συμπεριφοράς έχει δύο πτυχές: τη δράση του συγγραφέα σε ένα συγκεκριμένο προϊόν αλλά και τη δράση του σε άλλα προϊόντα κατά το παρελθόν, καθώς το ιστορικό ενός συγγραφέα επηρεάζει την αξιοπιστία του ως δημιουργό αξιολογήσεων. Ακόμα, μία επιπρόσθετη τεχνική που αξιοποιείται στη συγκεκριμένη μελέτη σχετίζεται άμεσα με τον εντοπισμό απότομων αυξήσεων στη δραστηριότητα δημιουργίας αξιολογήσεων για ένα προϊόν. Και ενώ οι έρευνες εστιάζουν ολοένα και περισσότερο σε μοντέλα μελέτης συμπεριφοράς, εγκαταλείποντας την κατηγοριοποίηση του κειμένου των αξιολογήσεων, η διπλωματική αυτή πειραματίζεται για πρώτη φορά με τη χρήση μιας deep learning προσέγγισης και ενός αντίστοιχου classifier για τον εντοπισμό αναληθών απόψεων σε πηγές κείμενου αξιολογήσεων. Η προτεινόμενη μεθοδολογία αξιολογείται με τη χρήση δεδομένων από αληθινές αξιολογήσεις του Amazon, όπως είναι σύνηθες στον τομέα. Παρά την απουσία εξακριβωμένων δεδομένων από αληθινές περιπτώσεις spam, το οποίο αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα προβλήματα στον τομέα, μία εναλλακτική μέθοδος αξιολόγησης χρησιμοποιείται και τα αποτελέσματά της κρίνονται θετικά για την ακρίβεια του προτεινόμενου μοντέλου εντοπισμού αναληθών απόψεων, επιβεβαιώνοντας την αξιοπιστία και χρησιμότητα των επιλεγόμενων δεικτών και χαρακτηριστικών εντοπισμού. Απώτερος σκοπός είναι να σχεδιαστεί ένα αποτελεσματικό και Η ραγδαία εξάπλωση των τεχνολογιών του Ιστού και του Διαδικτύου έχει οδηγήσει σε μία τεράστια ποσότητα από περιεχόμενο δημιουργούμενο από τους χρήστες. Ταυτόχρονα, πολλές δραστηριότητες έχουν υιοθετήσει ένα online μοντέλο λειτουργίας χάρη στη διάδοση του Παγκόσμιου Ιστού. Το Ηλεκτρονικό Εμπόριο είναι ένας από τους τομείς που έχουν ευδοκιμήσει σε αυτό το σύγχρονο περιβάλλον, δίνοντας τη δυνατότητα σε καταναλωτές να πραγματοποιήσουν online συναλλαγές με μεγάλη ευκολία. Αγοράζουν online αλλά και συνδράμουν το δικό τους περιεχόμενο, την άποψή τους. Ολοένα και περισσότεροι πελάτες επιχειρήσεων λαμβάνουν υπόψιν τους τη δημόσια γνώμη προτού προβούν σε κάποια αγορά, διαβάζοντας online αξιολογήσεις, οπότε η επίδραση της θετικής ή αρνητικής γνώμης του κοινού κρίνεται τεράστιας σημασίας για τις επιχειρήσεις. Αυτό οδήγησε στην εμφάνιση ορισμένων αθέμιτων πρακτικών που αφορούν στη δημιουργία παραπλανητικών αξιολογήσεων με σκοπό την προώθηση ή υποβάθμιση ορισμένων προϊόντων, μέσω της χειραγώγησης της καταναλωτικής γνώμης. Αυτό το opinion spamming αποτελεί ένα σοβαρό πρόβλημα για τις online αγορές και για αυτό έχει προσελκύσει το ενδιαφέρον της ερευνητικής κοινότητας, που έχει ήδη κινηθεί προς την κατεύθυνση του εντοπισμού αυτών των ψεύτικων αξιολογήσεων ώστε να προστατευτούν τα συμφέροντα του καταναλωτή. Έχουν μάλιστα υπάρξει θετικά αποτελέσματα στον τομέα αυτό χάρη στην εκμετάλλευση συγκεκριμένων στοιχείων και αποδείξεων συνδεδεμένων με spamming συμπεριφορά, καθώς και στην ανάπτυξη σχετικών τεχνικών. Πιο συγκεκριμένα, η έρευνα χωρίζεται στον εντοπισμό ψεύτικων αξιολογήσεων, spammer δημιουργών αξιολογήσεων και οργανωμένων ομάδων spamming. Αυτή η διπλωματική συνδράμει τη δική της προσέγγιση στον τομέα μελετώντας spamming στοιχεία, σχετικά τόσο με αξιολογήσεις ως οντότητες όσο και με συγγραφείς αξιολογήσεων. Για τον σκοπό αυτό λαμβάνονται υπόψιν συγκεκριμένοι δείκτες και πληροφορίες εντοπισμού όπως το κείμενο μιας αξιολόγησης, η αριθμητική βαθμολόγηση, καθώς και η ημερομηνία δημιουργίας. Πιο πολύ βάρος όμως δίδεται στην συμπεριφορά των δημιουργών αξιολογήσεων αφού η αυθεντικότητα μιας αξιολόγησης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την φύση του δημιουργού της, ειλικρινής ή spammer. Η ανάλυση συμπεριφοράς έχει δύο πτυχές: τη δράση του συγγραφέα σε ένα συγκεκριμένο προϊόν αλλά και τη δράση του σε άλλα προϊόντα κατά το παρελθόν, καθώς το ιστορικό ενός συγγραφέα επηρεάζει την αξιοπιστία του ως δημιουργό αξιολογήσεων. Ακόμα, μία επιπρόσθετη τεχνική που αξιοποιείται στη συγκεκριμένη μελέτη σχετίζεται άμεσα με τον εντοπισμό απότομων αυξήσεων στη δραστηριότητα δημιουργίας αξιολογήσεων για ένα προϊόν. Και ενώ οι έρευνες εστιάζουν ολοένα και περισσότερο σε μοντέλα μελέτης συμπεριφοράς, εγκαταλείποντας την κατηγοριοποίηση του κειμένου των αξιολογήσεων, η διπλωματική αυτή πειραματίζεται για πρώτη φορά με τη χρήση μιας deep learning προσέγγισης και ενός αντίστοιχου classifier για τον εντοπισμό αναληθών απόψεων σε πηγές κείμενου αξιολογήσεων. Η προτεινόμενη μεθοδολογία αξιολογείται με τη χρήση δεδομένων από αληθινές αξιολογήσεις του Amazon, όπως είναι σύνηθες στον τομέα. Παρά την απουσία εξακριβωμένων δεδομένων από αληθινές περιπτώσεις spam, το οποίο αποτελεί ένα από τα σημαντικότερα προβλήματα στον τομέα, μία εναλλακτική μέθοδος αξιολόγησης χρησιμοποιείται και τα αποτελέσματά της κρίνονται θετικά για την ακρίβεια του προτεινόμενου μοντέλου εντοπισμού αναληθών απόψεων, επιβεβαιώνοντας την αξιοπιστία και χρησιμότητα των επιλεγόμενων δεικτών και χαρακτηριστικών εντοπισμού. Απώτερος σκοπός είναι να σχεδιαστεί ένα αποτελεσματικό και πρακτικό σύστημα φιλτραρίσματος spam περιεχομένου με γνώμονα έναν ασφαλές χώρο διαμοιρασμού απόψεων και κρίσεων χωρίς τον κίνδυνο μεροληψίας και χειραγώγησης.
description: The rapid spread of Web technologies and the Internet has brought about a tremendous amount of user-generated content. At the same time, an increasing number of activities have turned to an online model, capitalizing on the World Wide Web’s spread and advancement. E-commerce is one of the fields that have prospered in this environment, allowing consumers to engage in online transactions in an unprecedented ease of use. Buyers have the ability to contribute their opinions, through reviews, to provide criticism on the quality and value of purchased products and services. An increasing amount of prospective customers consider the general public opinion before spending their fund by reading online reviews. The effect of positive or negative opinions is therefore of paramount importance to businesses and service providers. This led to the appearance of shady practices, involving the creation of deceptive online reviews so as to promote or demote products by manipulating consumer opinion. This opinion or review spamming, is considered a significant issue in today’s online world and already, research has been undertaken to identify fraudulent content in online reviews and subsequently, protect consumer interests. So far, research has been divided among detection of spam reviews, review spammers and spammer groups, and a number of efforts have yielded promising results by capitalizing on certain clues and traits of spamming activity and developing dedicated techniques and analysis methods. This thesis contributes its own approach to the field of opinion spam detection by considering spamming clues linked to both reviews and reviewers. The examined indicators of spam activity include review content, rating and timestamp but the real focus is on review author behavior, as an established spammer is directly linked to highly suspicious reviews. Review author behavior analysis is twofold, including both activity on a particular product but also past reviewing activity, as a reviewer’s history of contributions is an indication of their overall reputation as an author. An additional employed technique is responsible for detecting bursts in a product’s reviewing activity. And while literature focus has been shifted from review content categorization to primarily spammer behavior analysis, another contribution by this thesis involves an examination of review context by utilizing a deep learning classifier and approach for the first time, with the intention of ascertaining its usefulness in detecting opinion spam. The proposed methodology is evaluated on a dataset of real reviews from Amazon in accordance with the rest of the literature. Despite the absence of ground-truth annotated data, which is a major issue in evaluating opinion spam detection methods, an alternative evaluation method is employed and the reported results display positive detection accuracy, attesting to the chosen spam indicators’ reliability. The ultimate goal is to present an effective spam filtering system, ready to be put to practical use thanks to the straightforward approach of the proposed methodology. Because it is extremely important to combat manipulative and deceptive practices in favor of a safer, ethical and unbiased opinion-sharing online space.