amazon で買い物するときは、
レビューを頼りにしてポチることが多い。
実際買った人がこんなにほめているんだから、まちがいないだろう。
それが肩を押してくれるのだ。
しかし、100パーセントは信頼できない。
レビュー数があまりにも多いとか、
おかしな日本語のレビューに、
おやっ⁉️
と思うことがよくあるのだ。
日経クロステックの記事(2019年７月15日)、
で知ったが、
アマゾンジャパン（東京・目黒）も、
こうした不正レビューの存在を認めた上で、
「マシンラーニングを活用して、すべてのレビューを24時間365日体制で分析し、不正レビューをブロックならびに削除している」（同社広報）としている。
さらにこの記事では、
そんなアマゾンの不正レビューを見つけ出し、
商品ごとにレビュー全体の信頼度や真の総合評価を表示するというアプリが紹介されている。
それが、ゴロリンさん作
「レビュー探偵」
だ(2019年５月リリース)。
作った理由は、
「不正レビューによって、時間が奪われることを腹立たしく思うようになった」
からだという。
その怒りをパワーに変えて、アプリ開発したそうだ。
で、気になるのは、
どんなロジックで判定しているのか、だ。
ゴロリンさんは、ブログ(2019年５月20日)で、
実際に購入した数百の商品とレビューを読んだ数百商品が元サンプルデータになっています。
見た目とUIよりもここがこのアプリの肝だと思うのでとにかく検証の回数と精度にこだわりました。
本当に半泣きでイライラして机ぶったたきながらやってました。
と語っている。
これって、迷惑メールのフィルタリングと同じ？
どうなんだろう？
気になる。
自分でもこのアプリつくってみたくなったからだ。
レビュー探偵は、現在のところ
米グーグルの基本ソフト（OS）「Android（アンドロイド）」向けアプリとしてだけで、
iPhone版は出ていない(公開予定はあるそうだが)。
もちろん張り合うつもりはない。
プロトタイプ(試作品)で十分だ。
日ごろ感じている不便、不満を解決することがアプリ開発の意味なら、
これこそ自分がほしいと思えるものだ。
思い立ったが吉日。
さっそく、明日だれかに相談してみよう。
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