Gefälschte Bewertungen bald mit KI entlarvt

Gefälschte Rezensionen sind längst mehr als eine Randerscheinung im Onlinehandel. Sie sollen minderwertige Produkte besser darstellen oder Konkurrenten gezielt schwächen.

Forschende wie Ying Liu und ihre Doktorandin Pallavi Zambare von der Texas Tech University entwickeln Methoden, um diese Manipulationen sichtbar zu machen – und so das Vertrauen in digitale Marktplätze zu schützen (via Pressetext).

Täuschung durch Sprache und Profile

Die Fälschungen wirken oft täuschend echt: Hinter ihnen stehen erfundene Nutzerkonten, die mit sorgfältig formulierten Texten Vertrauen erwecken sollen. Inzwischen greifen die Urheber sogar auf generative KI zurück, die täuschend realistische Bewertungen erzeugen kann. Damit verschwimmen die Grenzen zwischen authentischen Kundenerfahrungen und künstlich erzeugten Inhalten zunehmend.

Analyse von Mustern und Stimmungen

Um diese Verschleierung zu durchbrechen, nutzen die Forscherinnen Verfahren des sogenannten Opinion Mining. Dabei werden Sprache, Tonalität und Schreibmuster untersucht, um Auffälligkeiten zu erkennen. Neben klassischen Methoden – etwa dem Filtern verdächtiger Schlüsselwörter oder der Überwachung ungewöhnlicher Posting-Muster – kommen auch moderne Werkzeuge der Sprachverarbeitung und des maschinellen Lernens zum Einsatz. Diese Technologien erlauben es, selbst subtile Abweichungen zu identifizieren, die auf Manipulation hindeuten.

Lernen aus echten und gefälschten Beispielen

Ein zentraler Bestandteil der Arbeit ist der Einsatz sogenannter Ground-Truth-Datensätze. Dabei handelt es sich um geprüfte Beispiele echter und gefälschter Bewertungen, die als Grundlage für das Training der Systeme dienen. So lernen die Modelle, typische Merkmale von Täuschungen zu erkennen – etwa auffällige Schreibstile, unstimmige Stimmungen oder ungewöhnliche Satzstrukturen.

Als erfolgreich erwies sich die Verbindung von Deep-Learning-Techniken mit klassischen statistischen Verfahren. Während das Deep Learning komplexe Muster erkennt, sorgt der statistische Ansatz für eine zusätzliche Überprüfung. In Tests erreichte dieses hybride Modell Erkennungsraten von bis zu 99 Prozent.

Angesichts des anhaltenden Wachstums im E-Commerce sind verlässliche Systeme zur Erkennung von Spam-Bewertungen unverzichtbar. Nur so können Plattformen die Transparenz und Glaubwürdigkeit ihrer Inhalte sichern. Denn ohne wirksame Gegenmaßnahmen droht das Fundament des Onlinehandels – das Vertrauen der Verbraucher – nachhaltig Schaden zu nehmen.