Podvržené zákaznické recenze mohou mít negativní vliv na různé obchodní činnosti provozované na internetu. Uživatelské recenze mohou mít jak pozitivní (další podpora podnikání), tak i negativní (poškození konkurence) dopady. Rozpoznání podvržených recenzí však není snadné a také levné. Zatímco člověk takovou recenzi pozná poměrně snadno, automatizovaný proces je často na vážkách.

Výzkumníci proto presentovali algoritmus zvaný GSRank, který by mohl danou situaci řešit. Klíčem k identifikaci podvodné recenze, komentáře, nebo příspěvku v diskusi je několik významných prvků, které slouží jako otisky prstů kriminalistům:

Časové období - členové skupiny spolupracující na podpoře, nebo naopak jeho hanění, vybraného produktu vytváří recenze v úzkém časovém úseku jen několika málo dní.

Odchylka - protože se jedná o organizovanou skupinu, která podporuje, nebo naopak, vybrané zboží, službu, nebo komoditu, je hodnocení stále stejné, nebo minimálně odlišné od ostatních hodnocení

Obsahová shoda - podobně tomu tak bude i u samotných recenzí, které budou stále více a více si podobné, využívající stále stejných hodnotících frází

Prvenství - vědci tak poznamenávají, že falešná hodnocení a recenze produktu se budou objevovat především při uvádění výrobku či služby na trh. Spammeři proto budou mezi prvními, kdo bude daný výrobek či službu hodnoti, aby svým příkladem zlákali ostatní uživatele.

Velikost skupiny - je velmi málo pravděpodobné, že stejný (řekněme) počet deseti uživatelů opakovaně podporuje (nebo naopak) u různých výrobků a služeb jejich uvedení na trh.

Vědci ve své studii bohužel uvádějí, že není možné rozpoznat, zda na kampani falešných recenzí spolupracuje skupina osob, nebo jde o jednotlivce s více různými ID.

Zdroj: Richard Chirgwin pro The Register