Ist die echt oder kann die weg? Fakespot analysiert Amazon-Rezensionen
In den USA macht ein neuer Service von sich reden: Fakespot versucht herauszufinden, ob die Bewertungen eines Produkts bei Amazon manipuliert worden sind. Dazu untersucht ein Algorithmus zum Beispiel, welche anderen Produkte ein Tester noch rezensiert hat, ob sich auffällige Textähnlichkeiten finden lassen und ähnliches. Die genaue Vorgehensweise hält Fakespot geheim. Nach der Analyse kann man sich aber neben dem Urteil (Prozentsatz manipulierter Bewertungen) auch die Indizien anzeigen lassen, die zu dem Ergebnis geführt haben.
Direkt nach dem Start hatten die Fakespot-Analysen zu Büchern einigen Protest hervorgerufen. Inzwischen wurden die Algorithmen jedoch angepasst. Derzeit ist eine Analyse von Titeln auf Amazon.de noch nicht möglich – nur die englischsprachigen Amazon-Präsenzen .com, .co.uk, .au und .ca werden unterstützt.
Auch Amazon selbst versucht seit einiger Zeit verstärkt, echte und Fake-Bewertungen zu unterscheiden.
- Matthias Matting
Matthias Matting, geboren 1966, ist Physiker und Journalist und einer der erfolgreichsten deutschen Self-Publishing-Autoren. Er hat über 50 Bücher im Self-Publishing veröffentlicht und ist Autor des offiziellen Amazon-Bestsellers 2011. Für sein Buch “Reise nach Fukushima” erhielt Matthias Matting den 2011 erstmals ausgeschriebenen Buchpreis “derneuebuchpreis.de” in der Kategorie Sachbuch. Matting war als Programmleiter eBook bei der Münchner Verlagsgruppe tätig. Er arbeitet außerdem als Kolumnist für das Nachrichtenmagazin FOCUS und als Autor für SPACE, Federwelt und Telepolis. Schließlich gibt er auch Online-Kurse sowie Seminare an der Akademie der Bayerischen Presse.
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2 Comments
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“Inzwischen wurden die Algorithmen jedoch angepasst.”
Das sagt schon alles ĂĽber den Wert solcher Algorithmen aus. Das Ergebnis kann nicht stimmen, also setzt sich ein Manager hin und sagt: “Moment mal, wir brauchen ein anderes Ergebnis, also, passt mal den Algorithmus dementsprechend an.”
Entweder ich vertraue meinem Algorithmus oder nicht. Aber nachträglich die Fragestellung des Versuches dem Ergebnis anzupassen ist fĂĽr’n Arsch.
Nein, das kann man so nicht sagen. Die hatten z.B. als Kriterium, ob jemand NUR Rezensionen für einen bestimmten Verkäufer schreibt. Das ist bei anderen Produkten interessant. Aber wer ist bei eBooks der Verkäufer? Das muss man dann natürlich korrigieren. Und Algorithmen anzupassen ist etwas völlig Normales, macht Google alle halbe Jahre.