Strona założona przez Mozille (również w formie dodatków do przeglądarek i aplikacji).
Analizuje opinie użytkowników. Na podstawie ich języka, długości, wzorców publikacji i profilu użytkownika stara się ustalić, które recenzje są prawdziwe, a które to spam lub boty wciskające kit.
#mozilla #firefox #ios #android #amazon #ebay #chrome #macos #safari
Haaa, zamykają ją w lipcu. Szkoda.
@HunteX czemu?
@Michumi według chatagpt
Mozilla oficjalnie ogłosiła, że rezygnuje z Pocket i FakeSpot/Review Checker wbudowanego w Firefoxa. Powód? Choć pomysł się podobał, nie da się go utrzymać finansowo ani strategicznie – nie pasuje do ich kierunku inwestowania w AI i funkcje przeglądarkowe – czyli… cięcia w miejscach, gdzie ROI jest bliski zera .
Dodatkowo, w tle cały czas był ten stary problem: Amazon i Apple w 2021 roku wyciągały ręce po FakeSpot, bo apka zbierała recenzje od Amazonu w tzw. “wrapperze”, co wg Amazona naruszało zasady korzystania z ich serwisu i stwarzało potencjalne ryzyko bezpieczeństwa . To nie od razu zamykało projekt, ale było kolejnym ciosem – poważnym problemem wizerunkowym i operacyjnym.
@HunteX dzięki
@HunteX Myślę, że zrozumieli, że ich algorytm był skomplikowany i pewnie generował dużo błędnych wyników, a aktualnie wystarczy podpiąć dowolny algorytm LLM, który to zrobi "po nowemu". Szybciej i skuteczniej.
Ja to sprawdziłem w perplexity pro kwerendą: "przejrzyj opinie firmy "tu wpisz sobie nazwę jakiejś firmy" i oceń, które z nich mogą być fałszywe/napisane przez boty". Dostajemy szczegółową analizę wraz z podejrzeniami.
@ramen AI jeszcze bardziej lubi zmyślać. Kiedyś wysłałem tekst do przeanalizowania i wszystko pięknie napisał. Szkoda tylko że cytaty były fałszywe. Później przyznał, że nie może przeczytać, bo w PDF-ie zabrakło OCR. A Perplexity to mam wrażenie, że ostatnimi czasy zgłupiał.
@HunteX Tak może być jak mówisz, choć jak zadaję perplexity (pro) pytanie, to jak nie wie - odpowiada, że nie wie: bez konfabulacji (jak w czystym chatgpt), ale w perplexity możesz też ręcznie wybrać algorytm. Często poszerzam też zakres o fora i zmieniam algorytm. Ale ta odpowiedź, którą dostałem, była niezła. Wklejam wynik, bo te opinie w sprawdzanym sklepie były i w sumie zgadzam się z nimi:
Kryteria oceny autentyczności opinii
Zgodnie z najlepszymi praktykami rozpoznawania fałszywych opinii, należy zwrócić uwagę na następujące cechy
:
Zbyt ogólny, powtarzalny lub przesadnie pozytywny ton recenzji, bez konkretnych szczegółów.
Brak historii użytkownika lub recenzje pochodzące z nowych kont.
Nagły wzrost liczby opinii w krótkim czasie.
Powtarzające się frazy lub podobny styl wypowiedzi.
Brak błędów językowych (opinie generowane przez boty często są zbyt poprawne lub wręcz przeciwnie – pełne błędów).
Brak odniesień do konkretnych sytuacji lub produktów.
Ocena opinii
1. Urszula
Opinia zawiera konkret: docenienie doradztwa i wyboru produktów. Styl wypowiedzi jest naturalny, występuje emotikon, co sugeruje autentyczność.
2. Małgorzata
Bardzo krótka, ogólna, bez szczegółów. Tego typu opinia może być prawdziwa, ale równie dobrze może być napisana automatycznie lub na zamówienie, zwłaszcza jeśli podobnych krótkich opinii jest więcej.
3. Sylwia
Krótka, powtarzająca się fraza o „przemiłej obsłudze” i „znaniu się na pracy”. Brak konkretów. Styl podobny do poprzedniej opinii – może to być sygnał, że opinie są generowane seryjnie.
4. Kasia
Opinia dłuższa, zawierająca konkretne odczucia i opis atmosfery („tu się zawsze wraca”, „każda Pani jest rozpieszczana”). Styl bardziej osobisty, co przemawia za autentycznością.
5. Joanna
Opinia szczegółowa, opisuje konkretną sytuację (szukanie bielizny ciążowej, przekierowanie do innego sklepu, zakończony zakup). To typowa cecha autentycznej recenzji.
Zaloguj się aby komentować