🔬 Рецензируемое исследование 🛡 Недостоверные отзывы

Уязвимость отелей к недостоверным отзывам: исследование Лаппаса и соавторов

Статья в Information Systems Research на 2,3 млн отзывов о 4709 отелях в 17 городах: сколько недостоверных отзывов нужно, чтобы изменить видимость отеля, и как защищаться.

Паспорт исследования

Оригинал: The Impact of Fake Reviews on Online Visibility: A Vulnerability Assessment of the Hotel Industry
Авторы: Theodoros Lappas, Gaurav Sabnis, Georgios Valkanas
Где и когда: Information Systems Research, 27(4), 940–961, 2016
Тип: Рецензируемое исследование
Метод: Моделирование видимости отеля как функции его характеристик и позиции в рейтинге площадки; симуляция атак с разным числом отзывов и оценка стратегий защиты.
Выборка: Более 2,3 млн отзывов о 4709 отелях в 17 городах.
Рынок и период: 17 городов, отели
Источник: doi:10.1287/isre.2016.0674 ↗
Сверено: 1 ноября 2026

⚠️

Данным больше пяти лет: выводы полезны как ориентир, но рынок и площадки с тех пор изменились.

⚡ Главное за 30 секунд

Даже небольшое количество недостоверных отзывов может заметно изменить видимость отеля на площадке.
На некоторых рынках 50 таких отзывов достаточно, чтобы обойти всех конкурентов по видимости.
В зависимости от ситуации отзывы в свою пользу или против конкурента до 40% эффективнее друг друга.
Защита — улучшать реальные характеристики и выявлять и оспаривать подозрительные отзывы.

Ключевые выводы

2,3 млн

Отзывов о 4709 отелях в 17 городах в данных исследования.

В оригинале: Abstract

Столько недостоверных отзывов на некоторых рынках достаточно, чтобы обойти всех конкурентов по видимости.

В оригинале: Abstract

до 40%

Насколько одна стратегия атаки (самопродвижение или удар по конкуренту) может быть эффективнее другой в зависимости от условий.

В оригинале: Abstract

Даже ограниченное число недостоверных отзывов может существенно повлиять на видимость.

В оригинале: Abstract

Уязвимость к недостоверным отзывам авторы оценили не для площадки, а для отдельного бизнеса. Теодорос Лаппас, Гаурав Сабнис и Георгиос Валканас из Stevens Institute of Technology посмотрели на недостоверные отзывы с другой стороны. Вместо того чтобы искать их, они оценили, насколько уязвим отдельный бизнес: сколько таких отзывов нужно, чтобы изменить его положение на площадке.

Что изучали

Авторы построили модель видимости отеля: насколько вероятно, что пользователь увидит его, учитывая позицию в рейтинге площадки и характеристики, которые важны гостям, — чистота, расположение, сервис. Затем на данных о более чем 2,3 млн отзывов о 4709 отелях в 17 городах они моделировали атаки: что будет, если отелю добавить определённое число положительных отзывов или добавить отрицательные его конкурентам.

Что получилось

Даже ограниченное число недостоверных отзывов заметно меняет видимость. На некоторых рынках 50 отзывов достаточно, чтобы обойти по видимости всех конкурентов.

Эффективность стратегий зависела от рынка: в одних условиях отзывы в свою пользу были до 40% эффективнее удара по конкуренту, в других — наоборот.

Авторы также оценили защиту: улучшение реальных характеристик, которые важны гостям, и выявление и оспаривание подозрительных отзывов.

Вывод	Значение
Небольшая атака	может заметно изменить видимость
50 отзывов	на части рынков хватает, чтобы обойти всех
Разница стратегий	до 40% в зависимости от рынка
Защита	реальные улучшения и оспаривание отзывов

Что это значит для бизнеса в России

Карточка с небольшим числом отзывов обладает высокой рейтинговой хрупкостью. Лучшая защита — стабильный поток честных отзывов, который «разбавляет» любую атаку.
Конкурентная атака может быть небольшой по объёму, но заметной по эффекту. Важно увидеть её быстро.
Социальное слушание — регулярный мониторинг упоминаний и отзывов — позволяет заметить аномальный всплеск в первые дни.
Жалоба на отзыв работает лучше, если подкреплена фактами: нет такого клиента, совпадение по времени, однотипные тексты.

💡

Осторожно с переносомЭто модель, а не наблюдение реальных атак. Алгоритмы российских карт и маркетплейсов учитывают поведенческие сигналы и отсеивают часть подозрительных отзывов, поэтому реальная уязвимость может быть ниже.

Как действовать при негативе от конкурентов — в статье Негатив от конкурентов в отзывах, что делать в первые часы волны негатива — в материале Кризис в отзывах: первые 48 часов, а как распознать такие отзывы — в статье Недостоверные отзывы: как распознать.

Полный текст доступен на сайте University of Athens, библиографическая запись — в базе IDEAS/RePEc.

Ограничения исследования

Это моделирование атак, а не наблюдение реальных случаев.
Модель видимости — авторская: реальные алгоритмы площадок закрыты и учитывают больше сигналов, в том числе против манипуляций.
Отели; в других нишах с другим числом отзывов уязвимость отличается.

Как сослаться

Оригинал, ГОСТ

Theodoros Lappas, Gaurav Sabnis, Georgios Valkanas. The Impact of Fake Reviews on Online Visibility: A Vulnerability Assessment of the Hotel Industry // Information Systems Research, 27(4), 940–961. — 2016. — URL: https://doi.org/10.1287/isre.2016.0674 (дата обращения: 01.11.2026).

Оригинал, APA

Theodoros Lappas, Gaurav Sabnis, Georgios Valkanas (2016). The Impact of Fake Reviews on Online Visibility: A Vulnerability Assessment of the Hotel Industry. Information Systems Research, 27(4), 940–961. https://doi.org/10.1287/isre.2016.0674

Этот пересказ

Уязвимость отелей к недостоверным отзывам: исследование Лаппаса и соавторов // SERM Service. — URL: https://sermservice.ru/research/lappas-uyazvimost-k-otzyvam/ (дата обращения: 03.11.2026).

Частые вопросы

Правда ли, что 50 отзывов могут обойти всех конкурентов?

На некоторых рынках в модели авторов — да. Но это моделирование: реальные площадки отсеивают часть подозрительных отзывов и учитывают поведенческие сигналы, поэтому на практике эффект может быть меньше.

Как защититься от атаки отзывами?

Авторы называют два пути: улучшать реальные характеристики, которые важны клиентам, и выявлять и оспаривать подозрительные отзывы. На практике к этому добавляется стабильный поток честных отзывов и мониторинг.

Почему малый бизнес уязвимее?

Когда отзывов мало, каждый новый отзыв сильнее меняет средний рейтинг и позицию. Поэтому небольшая атака на карточку с десятком отзывов заметнее, чем на карточку с сотнями.

Это пересказ, а не перевод: точные формулировки, таблицы и методику смотрите в оригинале по ссылке в паспорте. Нашли неточность — напишите нам, мы сверим и исправим.