Seguir una campaña de opiniones desde las señales hasta la evidencia
Todas las opiniones, historiales de cuentas, dispositivos y fuentes de plataformas en estas capturas reales de la aplicación son sintéticos. El ejemplo principal sigue 15 opiniones modeladas de la competencia desde el hallazgo de la campaña a través de una ruta de revisión humana hasta el registro exportado.
Ejemplo práctico: 15 opiniones verosímiles, un solo patrón de relaciones
El fixture etiqueta este caso como una campaña pagada totalmente humana, pero el detector no determina la autoría ni el pago. Once de sus 15 opiniones tienen un componente estilométrico de como máximo 4: escasa anomalía en el patrón de redacción en esta implementación. Sus historiales de cuentas aportan la razón para examinarlas conjuntamente.
1. Inspeccionar qué vincula a las cuentas
Las 15 opiniones comparten historiales de productos con suficiente solapamiento en el mismo perfil dentro del límite configurado de 72 horas. Esto crea 105 aristas de pares con superposición de productos, uniendo a cada par en el clúster, con una cohesión de 1.0. En este caso no hay aristas de dispositivos compartidos; el hallazgo no depende de la reutilización de dispositivos. La coincidencia temporal por sí sola no generaría una arista.
2. Comparar la señal de texto con la ruta resultante
La línea base local solo de texto marca cuatro de los 15 registros. En consecuencia, pasa por alto la detección a nivel de campaña según la regla de este entorno de pruebas de que debe marcarse al menos el 60% de una etiqueta introducida. El ensamble combina componentes de redacción, comportamiento, temporización y red, y enruta los 15 a REVIEW, en lugar de AUTO.
| Evidencia o decisión | Resultado observado | Interpretación |
|---|---|---|
| Señal de patrones de redacción | 11 de 15 tienen un componente estilométrico de como máximo 4 | Una baja anomalía no es un certificado de autoría humana. |
| Relación entre cuentas | 105 aristas de pares con superposición de productos; ninguna arista de dispositivos compartidos | Un patrón de historial compartido respalda examinar las cuentas conjuntamente. |
| Línea base local solo de texto | 4 de 15 marcadas | Este comparador implementado pasa por alto la campaña según la regla del 60%. |
| Ruta del ensamble | 15 REVIEW; 0 AUTO | Las 15 se enrutan para revisón humana. No se retira ninguna opinión. |
3. Mantener la descripción narrativa separada de la decisión
La puntuación determinista fija los niveles antes de que el modelo opcional describa el hallazgo. La investigación registrada reproduce una respuesta en caché de la conexión real con Codex. Su filtro de fundamentación verifica números, solapamiento de tokens e inversiones de veredicto; la prosa retenida aún requiere la revisión de un analista y no puede modificar la puntuación ni el nivel.
4. Preservar el hallazgo en una exportación inspeccionable
La exportación real en JSON conserva la pertenencia a la campaña, el desglose por niveles, las señales contribuyentes y las puntuaciones de componentes de cada registro. El HTML imprimible genera un perfil de campaña, la narrativa en caché, el mapeo indicativo de reglas, un borrador de disputa no presentado y las 15 filas marcadas. Un analista puede verificar por qué se enrutó un registro en lugar de depender únicamente de la narrativa. El borrador nativo de disputa sobreestima la cobertura de marcas de tiempo: el JSON y el informe imprimible incluyen una marca temporal de generación del registro, pero no marcas temporales por opinión. Estas tendrían que agregarse y verificarse antes de cualquier uso externo.
Un contraste multiplataforma: opiniones positivas y negativas en un mismo clúster
Un clúster sintético independiente vincula 67 registros: 47 opiniones de cinco estrellas en el perfil modelado de un competidor en Amazon, además de 12 opiniones en Google y ocho en Yelp dirigidas contra la marca modelada. A lo largo de 71.8 horas, el clúster presenta 90 aristas de pares con dispositivos compartidos y 1,175 aristas de pares con superposición de productos. Contiene 24 registros AUTO y 43 REVIEW; AUTO representa la idoneidad bajo una política modelada, no una eliminación automática.
Este caso muestra por qué un evaluador puede necesitar relaciones a través de fuentes modeladas en lugar de limitarse a contar mensajes negativos. Treinta y un registros de los 67 apenas presentan anomalías estilométricas. Incluso con un patrón conectado, el detector no establece pagos reales, condición de cliente ni culpabilidad.
Una concentración temporal repentina es contexto, no el recuento de miembros de la campaña
El perfil modelado del competidor en Amazon alcanza un pico de 69 opiniones en una ventana de 72 horas frente a las 7.8 esperadas, aproximadamente 8.85 veces la línea base configurada. Ese recuento en la ventana del perfil no coincide con el tamaño del clúster multiplataforma de 67 registros. Una concentración repentina aporta una señal temporal; las relaciones entre cuentas proporcionan los vínculos del grafo.
Interpretar la comparación del mismo fixture considerando sus limitaciones
El fixture más amplio contiene 1,530 registros sintéticos a lo largo de un historial modelado de 90 días. Los siguientes resultados reproducen los umbrales cargados actuales sobre ese mismo corpus etiquetado. Ambos métodos derivan percentiles de texto a partir de él, y el umbral REVIEW del ensamble se ajustó con sus etiquetas. Estos no son resultados con datos retenidos o de precisión en producción.
| Medición | Ensamble de Campaign Firewall | Línea base local solo de texto |
|---|---|---|
| Registros de opiniones introducidas marcados | 82 de 82 | 40 de 82 |
| Registros con etiqueta auténtica marcados erróneamente | 0 de 1,448 | 306 de 1,448 |
| Etiquetas de campañas introducidas detectadas | 3 de 3 | 0 de 3 |
El marcado incluye REVIEW y AUTO, no eliminaciones. Las tres etiquetas introducidas forman dos clústeres en el grafo porque las etiquetas de promoción artificial y espejo se conectan dentro del mismo clúster multiplataforma. El contraste de falsos positivos se aplica únicamente a esta línea base implementada y a este fixture ajustado, no a detectores comerciales ni a nuevas opiniones.
