Investigación: Las empresas desvalidas tienen más probabilidades de publicar reseñas falsas en Yelp

El auge de las plataformas de reseñas en línea, como Yelp, ha permitido a los consumidores reducir la asimetría informativa que rodea a los productos y servicios desconocidos. Sin embargo, algunas empresas se enfrentan a fuertes incentivos para publicar reseñas falsas, lo que compromete la confiabilidad de esos sitios de reseñas.

¿Qué tan frecuentes son esas reseñas falsas y qué firmas tienen más probabilidades de publicarlas? Nueva investigación revela que las empresas independientes, las que no tienen muchas reseñas en Yelp y las que se enfrentan a una competencia intensa tienen más probabilidades de cometer fraude de reseñas en Yelp.

Me puse en contacto con los autores Michael Luca, profesor de la Escuela de Negocios de Harvard y Georgios Zervas, profesor adjunto de marketing en la Escuela de Administración de la Universidad de Boston, para hablar sobre sus hallazgos. He aquí una transcripción editada de nuestra conversación.

¿Cómo se interesaron los dos por esta línea de investigación?

Michael Luca: Ambos hemos realizado un amplio trabajo en sitios web de opiniones de consumidores en el pasado y he visto en investigaciones anteriores que las opiniones de Yelp tienen una influencia increíble en las ventas. Debido a esta influencia y a que este tipo de plataformas han proliferado en la última década (piense en Yelp, TripAdvisor, Angie’s List y muchas otras), es importante entender las ventajas y desventajas de este tipo de sistema en relación con otras fuentes de información.

Georgios Zervas: También estaba trabajando en las reseñas, pero desde una perspectiva diferente. Estaba intentando ver qué es lo que realmente da forma a las reseñas, así que estaba viendo promociones en Internet como Groupon y LivingSocial y intentando explicar por qué estos cupones suelen tener críticas negativas en Yelp. Así que los dos habíamos trabajado en las reseñas y unimos fuerzas para trabajar en las reseñas falsas.

Según su investigación, ¿qué lleva a las empresas a publicar reseñas falsas en Yelp?

Georgios: Los incentivos son económicos. El sistema está configurado de tal manera que las empresas pueden beneficiarse mucho de la solicitud de reseñas falsas. Así, las empresas responderán a incentivos como una mala reputación reciente, tener pocas reseñas o, en general, ser desconocidas.

Ha demostrado que algunas empresas nuevas publican reseñas positivas falsas cuando tienen muy pocas reseñas existentes. Por el contrario, las empresas establecidas (incluidas las cadenas) tienen menos probabilidades de publicar reseñas falsas. ¿Es posible que empresas de alta calidad utilicen reseñas falsas como forma de publicidad gratuita pero fraudulenta, de la que se «gradúan» a medida que se gana su reputación?

Georgios: Sí, creo que tiene mucho sentido. Por ejemplo, los restaurantes pueden tener muchos recursos limitados, por lo que cuando un nuevo restaurante está empezando, puede que no tengan suficientes recursos de publicidad y, por supuesto, mucha gente considera que las reseñas falsas tienen un coste de producción muy bajo. Una vez que estos restaurantes se establezcan, es posible que tengan más recursos para invertir en publicidad, por lo que es muy lógico que pasen a formas de publicidad más legítimas.

Además de engañar a los consumidores, ¿hay otros costes económicos o ineficiencias que generen las reseñas falsas?

Michael: La mera presencia de reseñas falsas ha llevado a una carrera armamentista en la industria de las reseñas. Estos sitios de reseñas dedican recursos a resolver el problema de las reseñas falsas al dificultar que alguien deje una reseña, o al obligar al crítico a pasar por más obstáculos para asegurarse de que es real, o filtrando algunas reseñas del sitio, como hace Yelp. Cada barrera que cree en este tipo de plataformas ayudará a reducir el número de reseñas falsas, pero también reducirá el número de reseñas reales en el sitio.

Michael, mencionó anteriormente que las reseñas en Yelp pueden afectar significativamente a las ventas. ¿Cómo podemos cuantificar ese efecto?

Michael: La forma de pensar en las devoluciones a las reseñas está en el valor de la valoración. Supongamos que el usuario va a Yelp y ve una empresa con 3,5 estrellas y 10 comentarios al lado. Y las estimaciones que vimos en trabajos anteriores indican que un aumento de una estrella en la valoración se traduce en un aumento de más del 5% en las ventas de las empresas independientes, lo que es un efecto realmente enorme. Si piensa en su capacidad para influir en esto al margen, especialmente cuando no tiene muchas reseñas, tiene un incentivo muy fuerte para dejar opiniones falsas.

En el futuro, ¿qué otras variables independientes de una empresa (como la participación en las redes sociales, que ha mencionado) que quiera correlacionar con la propensión a cometer fraude en Yelp?

Michael: Una cosa que creemos que sería interesante es la relación entre el fraude y la publicidad. Vemos que las personas que cometen fraude acaban de sufrir un impacto negativo en su reputación, se enfrentan a una competencia intensa o se encuentran en una fase temprana de su ciclo de vida empresarial. Por otro lado, tenemos trabajos que sugieren que las empresas que utilizan la publicidad tienen una reputación establecida, han tenido choques de reputación positivos. Así que nuestro plan para nuestro documento de seguimiento es analizar y pensar en la relación entre el fraude de reseñas y las decisiones publicitarias. La pregunta es, ¿las empresas se enfrentan a una decisión de sustituir el fraude publicitario por el de reseñas?

¿Cómo puede un agregador de contenido como Yelp utilizar este periódico para mejorar su capacidad de detectar reseñas falsas?

Georgios: Los algoritmos de detección de sitios como Yelp funcionan analizando una serie de reseñas y clasificándolas cuidadosamente en reseñas reales y falsas. Luego, tratan de averiguar algunas características distintivas de las reseñas falsas. Por ejemplo, las reseñas falsas pueden provenir de usuarios que solo han escrito una o dos reseñas en Yelp en la historia. Luego utilizan ese indicador como señal positiva de que una opinión es sospechosa para las nuevas reseñas que llegan al sitio. Le sugerimos que todas estas características que hemos identificado (una empresa nueva, una empresa que ha recibido malas críticas recientemente o una empresa que se enfrenta a una mayor competencia) se incorporen a esas funciones anteriores a los algoritmos existentes para predecir si una opinión es falsa o no.

¿Cómo podría una pequeña empresa con presencia en Yelp utilizar esta investigación para mejorar sus propias ventas?

Michael: Un ejemplo sencillo es interactuar con el sistema de forma ética: declare su empresa en Yelp, asegúrese de que la información y el horario son correctos. Este tipo de persona puede generar más reseñas legítimas sin jugar con el sistema. Las pequeñas empresas también pueden entender cómo funciona exactamente el sistema Yelp. Si pregunta a 10 pequeñas empresas cómo decide Yelp agregar las reseñas, puede que obtenga 10 respuestas diferentes. Dedicar un par de horas a entender el sistema y lo que se muestra exactamente en el otro extremo podría reducir la ansiedad de alguien que, de otro modo, vería el algoritmo de Yelp como una caja negra.

¿Qué deben saber los clientes que utilizan Yelp?

Michael: El cliente debería darse cuenta de que algunas reseñas pueden ser ilegítimas y nuestro trabajo le da una idea de las situaciones en las que es más probable que vea una reseña fraudulenta.

Georgios: Puede que la mayoría de los usuarios simplemente consulten la valoración en sí. Nuestro trabajo le dice al consumidor que realmente necesita leer las reseñas, inspeccionar la empresa, preguntar por su publicidad, preguntar si se trata de una cadena, comprobar si está en un área altamente competitiva y, después, tomar una decisión.

Para resumir, muchos de sus resultados empíricos son coherentes con las predicciones teóricas y, por lo tanto, están fuertemente respaldadas por ellas. En cambio, ¿alguno de sus resultados lo sorprendió al ir en contra de las predicciones?

Georgios: Una cosa que nos sorprendió a los dos fue nuestra primera constatación: aproximadamente el 16% de todas las reseñas están filtradas por Yelp. Nadie lo había medido antes. Así que, aunque podía ver el número de reseñas filtradas de una empresa individual, nadie había hecho una medición exhaustiva en todo el sitio del número de reseñas sospechosas.

Michael: Hemos descubierto que la «teoría de la manzana podrida» no es del todo válida. En nuestra investigación, ambos hablamos con muchas pequeñas empresas y no tenemos la sensación de que haya pequeñas empresas por ahí intentando engañar al sistema. Algo que no vimos del todo de antemano es que simplemente hay mucha presión para que una pequeña empresa que comienza sin una reputación establecida vaya a hacer algo que no necesariamente parezca poco ético en ese momento. Pero dando un paso atrás, estas empresas suelen reconocer las implicaciones éticas de lo que intentan hacer.