拒绝被坑！如何用Python和数据分析鉴别刷单！？，

拒绝被坑！如何用Python和数据分析鉴别刷单！？，

发际线堪忧的小Q，为了守住头发最后的尊严，深入分析了几十款防脱洗发水的评价，最后综合选了一款他认为最完美的防脱洗发水。

一星期后，他没察觉到任何变化。

一个月后，他用卷尺量了量，发际线竟然后退了0.5cm！难道防脱要经历一个物极必反的过程，先脱再长？小Q不甘心，决定继续坚持。

两个月后，小Q心如死灰，忍不住和小Z抱怨。

 

 

 

！！！！！！

 

这句话，平地一惊雷，炸出了小Q惨痛的网购回忆。

 

他，屡屡冲着卖家秀而去，却屡屡化身买家秀而归。

 

说好的椰子！？

 

 

我想买两个杯子来着，怎么变成了一个！？

 

 

小Q曾经因为网购吃亏太多，而为自己的颜值和智商担忧。但经过小Z的点拨，他认定了一件事：活成卖家秀，并不是自身的问题，而是万恶的假评价误导了自己的消费决策。

 

为了自己，为了让更多的朋友免受误导，他和小Z一拍即合，决定用数据思维来鉴定刷单。

 

经过一番翻云覆雨，终于总结出了用数据鉴定刷单的两板斧。

 

 

第一板斧：评销比

 

购买——使用——评价是一个完整的购后链路。消费者在购买了产品之后，一定会使用，但评价则需要一定场景来触发。

 

比如这个产品超出预期，我要感谢卖家！或者这个产品在侮辱我的智商，我要骂街！

 

当然，还存在一部分为了刷积分而评价的人，不过正常情况下，主动评论的人占总人数的比重是维持在稳定水平的。

 

 

如果有通过大规模红包返现或其他人为手段刷的好评，在同样购买人数的前提下，参与评价的人大概率是高于正常的。

 

怎么衡量这个比例是否合理呢？这里，我们引入一个叫做评销比的指标。

 

评销比 = 单款产品总评论数 / 单款产品总销量 * 100，以此来衡量平均每卖出100单位的产品，对应着多少条评价。

 

接下来，我们导入爬取的脱敏真实数据（为了去重广告嫌疑脱的敏）来实践一下：

 

 

增加一列计算评销比：

 

 

看看评销比分布形态，数据在20左右分散开来，略微偏右：

 

 

从评销比分布图，可以看出在40处有二次下跌，我们暂且把40（一般也可以尝试平均值）设置为一个筛选阈值，高于阈值的判定为有刷单嫌疑。

 

 

第一版斧挥过，12%疑似刷单的产品应声倒下，小Z露出了欣慰的微笑。

 

小Q却眉头紧锁：“这个鉴定逻辑是有一定道理，但是，我买的那款洗发水竟然逃过了筛选！”

 

不要慌，我们还有第二板斧保驾护航。

 

 

第二板斧：内容重复度

 

第二板斧整个判别逻辑极其简单粗暴：对于一款产品，如果存在不同的用户，在不同的时间，评论了相同的内容，那妥妥的是刷啊！

 

直接上案例数据，我们爬取了小Q购买的那款防脱洗发水评价，共计1706条：

 

 

为了让鉴别更加科学，先换位思考：除极端情绪外，我们自己在评论时总会用“还行”、“一般般”、“刚收到，还没用”等短评来敷衍。这些短评非常容易重复，但也不能说是刷的评价。

 

so，我们在用重复度鉴别时，可以先预设一个评论长度作为筛选标准，比如只对超过15个字的评论进行重复度匹配：

 

 

长度筛选之后，正好还剩下1200条评价，下面开始正式匹配。大家如果想更精细，可以考虑用文本挖掘等高阶方法，在这里我们用最最最简单粗暴的文本排序：

 

 

前6条评价，有3个不同的客户，分别在19年的10月16日、24日和21日发表了相同的内容，他们都受高考压力影响，脱发严重，每天房间、床铺、地上掉满他们的头发。

 

幸好！！！他们在秃顶前遇到了这款洗发水！用了几次不仅比之前掉的少，还新长出来了一些小碎发！

 

 

177个字，洋洋洒洒，令人动容！

 

但这到底是偶然的巧合还是有组织刷的评价呢？我们不能这么简单下定论。

 

继续看一看，这些长篇大论一字不差的重复评论有多少条：

注：A,B,C三条内容完全一样，则统计为3条重复评价

 

 

1200条超过15个字的评价，有378条是虚伪的，占比高达31.5%。

 

他们文风多变，除了“高考压力”，还有“为父分忧而买”、也有“被微博广告安利”、甚至有“担心被骗，用第二套才敢评价的”。

 

可谓情真而意切，感人而至深！

 

小Z看过评价，深深不能自拔，瞬间理解了小Q为什么被忽悠。

 

幸好，以后有了这两板斧保驾护航，再也不用担心这些虚评假意了。

 

注：文章所涉及所有源数据和代码，已上传至github

https://github.com/seizeeveryday/DA-cases/tree/master/Comments