論文の概要: Confounds and Overestimations in Fake Review Detection: Experimentally
Controlling for Product-Ownership and Data-Origin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15130v1
- Date: Thu, 28 Oct 2021 14:04:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-30 00:20:59.519679
- Title: Confounds and Overestimations in Fake Review Detection: Experimentally
Controlling for Product-Ownership and Data-Origin
- Title（参考訳）: フェイクレビュー検出における問題点と過大評価--製品オーナシップとデータオーグリンの実験的制御
- Authors: Felix Soldner, Bennett Kleinberg, Shane Johnson
- Abstract要約: 2つのコンファウンドは、データオリジン(データセットは複数のソースで構成されている)と製品オーナーシップ(レビューされた製品を所有しているか、所有していない個人によって書かれたレビュー)である。
データオリジン、製品オーナシップ、レビューポラリティ、妥当性を操作し、改善された学習分析により、レビューの妥当性(60.26 - 69.87%)は幾らか検出可能であるが、レビューは製品オーナーシップ(66.19 - 74.17%)またはデータオリジン(84.44 - 86.94%)で分類し易いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.658669052286989
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The popularity of online shopping is steadily increasing. At the same time,
fake product reviewsare published widely and have the potential to affect
consumer purchasing behavior. In response,previous work has developed automated
methods for the detection of deceptive product reviews.However, studies vary
considerably in terms of classification performance, and many use data
thatcontain potential confounds, which makes it difficult to determine their
validity. Two possibleconfounds are data-origin (i.e., the dataset is composed
of more than one source) and productownership (i.e., reviews written by
individuals who own or do not own the reviewed product). Inthe present study,
we investigate the effect of both confounds for fake review detection. Using
anexperimental design, we manipulate data-origin, product ownership, review
polarity, and veracity.Supervised learning analysis suggests that review
veracity (60.26 - 69.87%) is somewhat detectablebut reviews additionally
confounded with product-ownership (66.19 - 74.17%), or with data-origin(84.44 -
86.94%) are easier to classify. Review veracity is most easily classified if
confounded withproduct-ownership and data-origin combined (87.78 - 88.12%),
suggesting overestimations of thetrue performance in other work. These findings
are moderated by review polarity.
- Abstract（参考訳）: オンラインショッピングの人気は着実に高まっている。
同時に、偽の製品レビューが広く出版され、消費者の購買行動に影響を与える可能性がある。
これに対し, 先進的な研究は, 偽商品レビューの自動検出手法を開発してきたが, 分類性能, 潜在的な欠点を含むデータが多く, 妥当性の判断が困難である。
data-origin(すなわち、データセットは複数のソースから構成されている)とproduct ownership(すなわち、レビュー済みの製品を所有または所有していない個人によるレビュー)の2つがある。
本研究では,両コンファウンドが偽レビュー検出に与える影響について検討した。
データオリジン、プロダクトオーナシップ、レビューポーラリティ、veracityを操作する。教師付き学習分析によると、レビューveracity (60.26 - 69.87%) はある程度検出可能であるが、製品オーナシップ (66.19 - 74.17%) やデータオリジン (84.4486.94%) と組み合わせたレビューは分類が容易である。
レビューの妥当性は、製品オーナーシップとデータオリジンの組み合わせ(87.78 - 88.12%)を組み合わせれば最も容易に分類できる。
これらの結果は、レビューの極性によって中和される。
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