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Algorithme de détection des faux témoignages sur l'internet

10 décembre 2013, 14:38
Algorithme de détection des faux témoignages sur l'internet
Algorithme de détection des faux témoignages sur l'internet

Comme on le sait depuis longtemps, quiconque est capable de distinguer un bon conseil d'un mauvais n'a en fait besoin du conseil de personne. Pourtant, avant d'acheter, l'internaute avisé consulte les forums spécialisés et les comparateurs de prix, à la recherche d'avis sur le produit convoité ou les produits et les vendeurs concurrents, souvent sans de rendre compte du fait qu'on le mène en bateau. Il est en effet de pratique courante parmi les fournisseurs de faire appel, plus ou moins massivement, à de faux témoignages de satisfaction et à des avis dithyrambiques biaisés sur leurs produits ou, au contraire, à des avis très négatifs sur la concurrence. Les modérateurs de forums font la chasse à ces tromperies, mais c’est une tâche délicate, ingrate et interminable.

 

C'est pour les aider que des chercheurs de l’université de l’Illinois (Etats-Unis) viennent de mettre au point un algorithme capable de traquer automatiquement les groupes organisés qui polluent les forums avec leurs feintes.

On ne connaît pas tous les modes d’analyse, mais on sait que cet algorithme se base sur le fait que ces groupes ont un mode d’action particulier : laps de temps relativement court entre la publication des critiques, ou des compliments, sur les divers forums ; notes d’évaluation notablement différentes de celles de témoignages honnêtes, similitude de l'architecture des commentaires, etc.

Les tests de cet algorithme baptisé GSRank auraient donné des résultats très concluants. Sera-t-il adopté par tous les forums et sites d’évaluation de produits ? La bataille est loin d'être gagnée. Comme l'écrivait le linguiste Umberto Eco*, l'internet est « un labyrinthe, et non pas un arbre ordonné, qui nous offre un catalogue d'informations qui nous fait nous sentir riches et tout-puissants, au prix de ne plus savoir lequel de ses éléments se réfère à des données du monde réel et lequel non, sans aucun distinction désormais entre vérité et erreur. »

 

*U.Eco, Vertige de la série, Paris, 2009, page 360

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