Opinion Spam Detection

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1 Emotion Mining in Images and Text Opinion Spam Detection Tobias Goldbach S. 1

2 Motivation S. 2

3 Motivation Problem Keine Qualitätskontrolle vorhanden Folge: Opinion Spam Aufdeckung durch Menschen kaum möglich Zunahme von user generated content Ziel Automatisierte Opinion-Spam-Identifizierung [Jindal/Liu 2008, Liu 2010, Ott et al. 2011] S. 3

4 Agenda Grundlagen Stand der Forschung Spezieller Ansatz Praktischer Teil Bewertung und Ausblick S. 4

5 Mining-Verfahren Opinion-Mining the computational treatment of opinion, sentiment, and subjectivity in text [Pang/Lee 2008] Meinungen zu unterschiedlichen Objekten Produkte, Services, Personen, Organisationen, Themen Text-Mining Opinion-Mining Data-Mining Web-Mining Web-Content [Liu 2010, Hotho/Nürnberger/Paaß 2005 ] S. 5

6 Opinion-Spam Opinion-Spam menschliche Aktivitäten, die gezielt versuchen Leser oder automatisierte Opinion-Mining-Systeme in die Irre zu führen, um durch unverdiente positive Meinungen Objekte zu fördern und/oder durch ungerechte falsche negative Meinungen den Ruf von anderen Objekten zu schädigen. [Liu 2010, Jindal/Liu 2008 ] S. 6

7 Review-Spam Unterscheidung von Review-Spam Typ 1 Fake-Reviews Gezielte Irreführung von Lesern Typ 2 Marken-Reviews Marke anstatt Produkt wird bewertet Typ 3 Non-Reviews Fragen, Antworten, Werbung, Sonstiges [Jindal/Liu 2008] S. 7

8 Agenda Grundlagen Stand der Forschung Spezieller Ansatz Praktischer Teil Bewertung und Ausblick S. 8

9 Klassifizierender Lernansatz Erkennung von Typ 2 und 3 Spam Manuelles Markieren, Logistische Regression Review Centric Reviewer Centric Product Centric Review(Titel)-Länge Anzahl Feedbacks Datumsposition Ähnlichkeit Produktbeschreibung Nennung Markenname Bewertungsposition pos./neg. Wörter Zahlen, Formeln Häufigkeit erstes Review einziges Review Durchschnittliche Bewertung Nur pos./neg Bewertungen Produktpreis Verkaufsrang Trefferquote 98% [Jindal/Liu 2008] S. 9

10 Duplicate Detection Erkennung von Typ 1 Spam Annahme Duplikate und Beinah-Duplikate sind Opinion Spam Gruppen von Duplikaten Duplikate von gleicher Benutzer-ID auf ein gleiches Produkt Duplikate von anderer Benutzer-ID auf ein gleiches Produkt Duplikate von gleicher Benutzer-ID auf ein anderes Produkt Duplikate von anderer Benutzer-ID auf ein anderes Produkt Shingle-Methode für Duplikate Logistische Regression Trefferquote 78 % [Jindal/Liu 2008] S. 10

11 Lügenerkennung Basis Lügenerkennung Wörter die widerspiegeln wie sich Menschen ausdrücken, haben einen höheren Informationsgehalt zur Lügenerkennung, als Wörter die das eigentlich Gesagte darstellen. 3 Hypothesen zur Lügenerkennung Datensammlung wahrer und unwahrer Aussagen Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC) Kombination logistischer Regressionen Trefferquote 67% [Newman et al. 2003] S. 11

12 Lügenerkennung Wenig Selbst-Referenzen Distanzierung vom Thema (z.b. Ich, mein, mir) Mehr negative emotionale Wörter Lügner fühlen sich schuldig/unwohl (z.b. wertlos, traurig, hassen) Kein Hinweis auf kognitive Komplexität Lügen verbraucht mehr kognitive Ressource (z.b. aber, außer, ohne) Ich bin nach Hause gelaufen vs. Normalerweise nehme ich den Bus, aber es war so ein schöner Tag [Newman et al. 2003] S. 12

13 Agenda Grundlagen Stand der Forschung Spezieller Ansatz Praktischer Teil Bewertung und Ausblick S. 13

14 Spezieller Ansatz - Einführung Finding Deceptive Opinion Spam by any Stretch of the Imagination M. Ott, Y. Choi, C. Cardie, J.T. Hancock, 2011 Kritik an verwandten Arbeiten Keine Goldstandard-Datenbank Adhoc-Evaluierungen Aufbau einer Datenbank mit 50% Opinion-Spam Vorschlag einer kombinierten Herangehensweise [Ott et al. 2011] S. 14

15 Datenerhebung 20 Hotels, 20 wahre Reviews, 20 Spam-Reviews Spam-Reviews Crowdsourcing Angebot von Amazon Mechanical Turk Review für Hotel von imaginärer Marketing-Abteilung Keine gleichen Akteure, 30 Minuten, 1 US-Dollar Wahre Reviews Echte Reviews von Tripadvisor.com Mind. 5 Sterne, in Englisch, mehr als 150 Zeichen [Ott et al. 2011] S. 15

16 Kombiniertes Verfahren Genre Identifizierung Wortarten geben Aufschluss über das Genre des Textes POS-Parser (part-of-speech) zur Ermittlung der Häufigkeit einzelner Wortarten Standard Text Kategorisierung N-GRAM-Analyse Textzerlegung in einzelne Fragmente Wahrscheinlichkeit, dass auf N-Gramme andere Wörter/Buchstaben folgen Unigramme, Bigramme und Trigramme [Ott et al. 2011] S. 16

17 Kombiniertes Verfahren Linguistischer Ansatz LIWC für Wortgruppenanalyse Merkmal für jede LIWC-Gruppe Sprachlich (Anzahl Wörter, Rechtschreibfehler) Psychologisch (emotionale, soziale, wahrnehmbare Wörter) Persönlich (Bezug auf Beruf, Hobby, Geld, Religion) Gesprochen (Füllwörter) Klassifikatoren Lineare Support Vector Machine POS, LIWC, N-GRAMs, Kombinationen [Ott et al. 2011] S. 17

18 Ergebnisse Genre Identifizierung Genre Imaginär (unwahre Reviews) Mehr Verben, Adverbien und Pronomen Genre Informativ (wahre Reviews) Mehr Nomen, Adjektive und Präpositionen Viele Superlative in unwahren Reviews [Ott et al. 2011] S. 18

19 Ergebnisse Klassifikatoren Höchste Trefferquote 89,8 % (LIWC + Bigramme) [Ott et al. 2011] S. 19

20 Weitere Erkenntnisse Unwahre Reviews enthalten eher externe Beschreibungen ( Geschäftsreise, Urlaub, Erfahrung ) Erkenntnisse aus Lügenerkennung nicht bestätigt Viele Selbst-Referenzen Kaum negative emotionale Wörter [Ott et al. 2011] S. 20

21 Agenda Grundlagen Stand der Forschung Spezieller Ansatz Praktischer Teil Bewertung und Ausblick S. 21

22 Versuchsaufbau BlogSpam-Identifizierung durch Service Plugin für u.a. WordPress / Remote Procedure Call Datensatz von 20 Blogkommentaren 10 echte von 5 Spam von anderen Blogs 5 Spam selbstgeschrieben S. 22

23 Service-Aufruf Remote Procedure Call über Ruby-Script S. 23

24 Ergebnisse Praktischer Teil Spam Result Blogeintrag Ja OK I really like your blog, please visit mine at Ja OK Post like this are what make the internet great, thanks for sharing Ja SPAM Good article Ja OK i am enjoying this phase of my life to the fullest as i am being showered with cashback cashback n cashback. i did online shopping at ebuy2save.co.uk and you know what? Nein OK IPhones as in the 40M they will sell in the quarter. If he was on RIMM's board he wouldn't use plurals or future tense. Nein SPAM Talking about a product before an official announcement is a BIG no-no. S. 24

25 Bewertung Praktischer Teil Opinion-Spam im Sinne des Typ 1 wird nicht erkannt. Externe Merkmale werden berücksichtigt Gültigkeit der IP-Adresse Gültigkeit der -Adresse Textlänge Anzahl Links Black- und Whitelist Aber: Erster Ansatz, um Opinion-Spam auf Blogs zu verringern. S. 25

26 Agenda Grundlagen Stand der Forschung Spezieller Ansatz Praktischer Teil Bewertung und Ausblick S. 26

27 Bewertung und Ausblick 3 Typen von Opinion-Spam Duplikate und Beinah-Duplikate Opinion-Spam in Nicht-Duplikaten? Lügenerkennung (Selbst-Referenzen, emotionale Wörter) Praktikabel für Opinion-Spam Identifizierung? Spezieller kombinierter Ansatz POS besser als manuell N-Gramme besser als LIWC / POS Teile der Lügenerkennung widerlegt Negative Reviews? Blog-Spam Erkennung unzureichend für Typ 1 Spam S. 27

28 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit! S. 28

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