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Cómo Google Maps está usando IA para eliminar reseñas falsas
La compañía eliminó 188 millones de reseñas engañosas en 2024
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Google ha estado utilizando modelos de Inteligencia Artificial (IA) de aprendizaje automático para identificar y eliminar las reseñas falsas publicadas en Google Maps, con lo que ha eliminado un total de 188 millones de reseñas engañosas durante el pasado año, al tiempo que ha anunciado que comenzará a incluir advertencias sobre “reseñas sospechosas de ser falsas” que se han identificado y eliminado en las páginas de empresas.
Las reseñas de Google Maps ayudan a los usuarios a formarse una opinión sobre el lugar que están buscando. Sin embargo, se trata de una opción que puede mostrar interacciones falsas por parte de los usuarios que las escriben, con reseñas inventadas escritas por personas que nunca han visitado el establecimiento, o mediante reseñas positivas que se efectúan bajo incentivos como descuentos.
Google no permite la publicación de ningún contenido que “no refleje una experiencia genuina” en el lugar o establecimiento en cuestión. En este sentido, de cara a identificar reseñas falsas y actuar con rapidez, Google ha invertido “considerablemente” en medidas de protección para eliminarlas de su servicio de Google Maps.
Para ello, Google ha estado utilizando modelos de aprendizaje automático, que se entrenan con amplios conjuntos de datos de reseñas conocidas, tanto falsas como genuinas, facilitando la identificación de patrones que indican actividad fraudulenta. Con lo que, en 2024, eliminó un total de 188 millones de reseñas falsas y engañosas.
Así, tal y como ha explicado la tecnológica en un comunicado en su Informe de Transparencia y han recogido medios como 9to5Google y Android Authority, para identificar el contenido falso, los modelos utilizados analizan diversos factores, como es el caso del contexto de la cuenta, con el que pueden detectar posibles conexiones con otras cuentas sospechosas u operaciones de reseñas pagadas.
Igualmente, los modelos también pueden identificar patrones en el propio sitio web del lugar o establecimiento, así como afluencias repentinas de reseñas con cinco estrellas o situaciones con conflicto de intereses o incentivos que puedan dar lugar a reseñas sesgadas.
Así, desde 9to5Google han detallado que, según han podido saber, Google ha entrenado “un nuevo modelo con la ayuda de Gemini” que es capaz de identificar ediciones de perfil potencialmente sospechosas. Tal y como ha explicado, solo necesita “unos pocos ejemplos” para identificar qué es sospechoso y aplicar este conocimiento a diversas categorías empresariales.
240 millones de reseñas eliminadas
De esta forma, con los modelos de aprendizaje automático, Google bloqueó o eliminó un total de 240 millones de reseñas durante el pasado año debido a que infringían sus políticas y, de entre ellas, 188 millones fueron reseñas falsas. Asimismo, la compañía también ha detallado que la mayoría de estas reseñas se eliminaron antes de ser vistas por los usuarios.
Siguiendo esta línea, Google ha detallado igualmente que eliminó más de 12 millones de cuentas de empresa falsas de Google Maps en 2024. Entre ellas, más de 10.000 perfiles y anuncios falsos que pertenecían a un grupo de actores maliciosos que intentaban estafar a personas haciéndose pasar por cerrajeros reales.
Además de todo ello, Google también ha reflejado que su equipo de revisores de contenido puede evaluar reseñas marcadas por la comunidad para tomar decisiones en base a sus políticas.
Así, en caso de que un perfil de empresa infrinja las políticas de interacción con usuarios falsos, Google ha recordado que podrá imponer restricciones, además de eliminar las reseñas falsas. A ello se le suma que, cuando se aplique una restricción a un perfil de empresa, los usuarios comenzarán a ver una alerta en la página para informar de que se han identificado y eliminado “reseñas sospechosas de ser falsas”.
Estas advertencias se han comenzado a implementar en Google Maps en Estados Unidos, Reino Unido y la India, aunque comenzarán a extenderse a nivel global durante el próximo mes.
LA NACION
