Nuevas formas de abordar las contribuciones falsas en Google Maps

Más de mil millones de personas confían en Google Maps cada mes para navegar y explorar el mundo. Una de las formas en que mantenemos los mapas útiles y actualizados es con contribuciones de contenido, como videos, reseñas y calificaciones, que pueden ayudarte a descubrir el mejor restaurante de la ciudad o incluso a encontrar un plomero. Las contribuciones de contenido pueden ser increíblemente útiles, pero a veces los estafadores publican contenido fraudulento para obtener ganancias monetarias. Hoy, profundizaremos en dos nuevos ejemplos de cómo estamos utilizando la tecnología junto con nuestros analistas expertos para mantener el contenido falso fuera de Maps, a menudo antes de que se publique. También compartiremos el progreso que hicimos en 2022 para mantener Maps seguro para todos.

Cómo el aprendizaje automático ayuda a minimizar el contenido malicioso

• Descubriendo patrones de abuso más rápido. Durante mucho tiempo hemos utilizado la inteligencia artificial para ayudarnos a detectar patrones de abuso potencial, y seguimos evolucionando nuestra tecnología. El año pasado, lanzamos una actualización significativa de nuestros modelos de aprendizaje automático que nos ayudó a identificar nuevas tendencias de abuso muchas veces más rápido que en años anteriores. Por ejemplo, nuestros sistemas automatizados detectaron un aumento repentino en los perfiles de negocios con sitios web que terminaban en .design o .top, algo que sería difícil de detectar manualmente en millones de perfiles. Nuestro equipo de analistas confirmó rápidamente que estos sitios web eran falsos, y pudimos eliminarlos e inhabilitar las cuentas asociadas rápidamente.
• Eliminando imágenes fraudulentas. En algunos lugares, los estafadores comenzaron a superponer números de teléfono inexactos sobre las fotos contribuidas, con la esperanza de engañar a las víctimas desprevenidas para que llamaran al estafador en lugar de al negocio real. Para combatir este problema, implementamos un nuevo modelo de aprendizaje automático que podía reconocer los números superpuestos en las imágenes contribuidas mediante el análisis de detalles visuales específicos y los diseños de las fotos. Con este modelo, detectamos y bloqueamos con éxito la gran mayoría de estas imágenes fraudulentas y que infringen las políticas antes de que se publicaran.

Nuestro progreso en 2022

En 2022, los nuevos modelos de aprendizaje automático combinados con nuestras avanzadas técnicas automatizadas y manuales nos ayudaron a eliminar más contenido falso. Estas son algunas otras formas en que combatimos el contenido falso a lo largo del año:

• Bloqueamos o eliminamos más de 115 millones de evaluaciones infractoras, y la mayoría de ellas se detectaron antes de ser vistas. Gracias a nuestros modelos actualizados, eliminamos 20% más reseñas falsas que en 2021.
• Nuestras técnicas bloquearon o eliminaron más de 200 millones de fotos y 7 millones de videos borrosos, de baja calidad o que infringen nuestras políticas de contenido.
• A medida que las personas malintencionadas siguieron evolucionando sus estrategias, detuvimos 20 millones de intentos de crear perfiles comerciales falsos, lo que representa 8 millones más que en 2021. También implementamos protecciones para más de 185.000 negocios después de detectar actividades sospechosas e intentos de abuso.

Además, tomamos medidas legales para combatir a los usuarios malintencionados que infringieron nuestras políticas y estamos compartiendo nuestras mejores prácticas con las agencias gubernamentales para encontrar soluciones duraderas para toda la industria.

• Presentamos una demanda que derribó con éxito a un grupo de estafadores que se hacían pasar por Google a través de llamadas de telemarketing e intentaban vender reseñas falsas en línea. Esto se basó en nuestras acciones legales previas contra estafadores de Internet y operaciones de malware.
• También estamos compartiendo nuestros conocimientos con la FTC y los organismos gubernamentales alrededor del mundo para abordar las reseñas falsas y otros tipos de promoción engañosa a lo largo de toda la industria.

Si bien hemos progresado mucho en esta área, sabemos que los estafadores continúan evolucionando, y nosotros también lo haremos. Nuestros equipos continuarán trabajando día y noche e invirtiendo en la última tecnología para mantener las contribuciones de contenido en Google Maps auténticas, seguras y confiables.