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Turismo online: l’algoritmo che individua le recensioni fraudolente



Turismo online: l’algoritmo che individua le recensioni fraudolente

Lo spinoso dibattito sulle recensioni fraudolente

Ricordate quante volte il blog Turismo Uninform ha affrontato il tema delle false recensionipubblicate da spregiudicati albergatori su portali web UGC (User Generated Content) come, ad esempio, TripAdvisor e Zoover con l’obiettivo di manipolare e screditare la reputazione online non solo dihotel concorrenti, ma anche di compagnie aeree, villaggi turistici,compagnie di crociera, Tour Operator, agenzie di viaggio, B&B,agriturismo, alberghi diffusi, ecc.?

Su questo argomento il blog Turismo Uninform, così come l’intero comparto dell’hotellerie, seppur con posizioni non sempre unitarie, per contenere l’allarmante mancanza di trasparenza ed attendibilità delle recensioni fraudolente e dei commenti su questi portali ha auspicato l’eliminazione dell’anonimato.

Così facendo, le strutture alberghiere sarebbero realmente in grado di verificare non solo la veridicità del soggiorno in hotel del titolare di una specifica recensione, sia essa positiva o negativa, ma anche l’indice di popolarità dell’albergo nel suo complesso in modo da poter, eventualmente, implementare azioni correttive interne volte al miglioramento generale dell’offerta turistica proposta.

Come se non bastasse, l’eliminazione dell’anonimato dalle recensioni e daicommenti sui portali web UGC (User Generated Content) avrebbe ricadute estremamente positive anche sui processi di prenotazione edacquisto dei prodotti turistici in quanto favorirebbe la fruizione di contenuti autentici, imparziali e, quindi, di maggiore rilevanza e pertinenza per l’utenza finale.

E mentre quello appena evidenziato rappresenta l’impegno concreto con il quale il blog Turismo Uninform intende promuovere e sostenere il dibattito sulle false recensioni, la prestigiosa Cornell University è scesa in campo mettendo a punto un interessantissimo algoritmo in grado di individuare le opinioni fittizie pubblicate sui portali come TripAdvisorZoover.

Nello specifico, l’algoritmo è stato sviluppato da Yejin Choi, Myle Ott e Claire Cardie per conto della celebre università statunitense e, alla luce dei risultati ottenuti, sembrerebbe in grado di combinare le capacità umane con quelle delle macchine riuscendo a distinguere le recensioni false da quelle vere con un’accuratezza pari all’89,9% dei casi analizzati.

Da un punto di vista metodologico, i test condotti dalla Cornell Universityrelativamente all’efficienza dell’algoritmo sviluppato dai tre ricercatori hanno evidenziato come in realtà gli esseri umani siano condizionati da una sorta di pregiudizio sulla verità con il quale si tende a credere in tutto ciò che viene letto. Tale preconcetto, però, si trasforma in iper-scetticismo in presenza di prove evidenti relative alle falsità delle recensioni lette.

In definitiva, quindi, se l’essere umano non è in grado di discernere tra recensioni false e commenti veritieri, ne consegue che l’intero impianto delle recensioni online risulti facilmente condizionabile da interventi esterni tesi non solo alla manipolazione della reputazione online di un determinato Brand piuttosto che di un altro, ma anche ad una profonda alterazione dell’offerta turistica di una determinata struttura alberghiera.

Ebbene, l’algoritmo messo a punto dalla Cornell University, un progetto finanziato sia da Google che dalla National Science Fundation, rappresenta il primo, vero tentativo di sviluppo di uno strumento capace, da un lato, di individuare concretamente le recensioni fraudolente e, dall’altro, di favorire la diffusione di contenuti UGC (User Generated Content) reali, autentici e di alto valore aggiunto per l’utenza finale.

Del resto, se le recensioni costituiscono un parametro di riferimento estremamente importante per l’utenza finale capace di condizionare sia il processo di prenotazione che di acquisto, gli stessi commentirappresentano per gli hotel una delle principali fonti di riscontro della propria offerta turistica e dei servizi proposti alla clientela.

E tu cosa ne pensi dell’algoritmo della Cornell University applicato alTravel 2.0 e al Turismo in generale? Ritieni che esso possa davvero essere in grado di risolvere, una volta per tutte, l’annosa problematica dellerecensioni fraudolente? E in che modo potrebbero reagire i portali web UGC (User Generated Content) come Zoover e TripAdvisor? Come cambierà, in generale, lo scenario delle recensioni online nel breve e medio periodo? Quali strategie promozionali e distributive verranno implementate dalle realtà web veicolatrici di recensioni e commenti?

Che tu sia un operatore turistico professionista o un appassionato diTravel 2.0 e Turismo in generale, condividi la tua opinione con tutti i lettori del blog Turismo Uninform pubblicando un commento con all’interno i tuoi consigli e le tue raccomandazioni. La tua testimonianzacontribuirà ad arricchire concretamente l’ampio dibattito sul futuro e sul ruolo della distribuzione online.

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