주요 한계
후기의 주관성, 플랫폼 정책의 급변, 자동화의 한계로 인해 완벽한 신뢰도 판단은 어렵다.
개선 방향
- 다중 소스 교차검증 강화, 외부 감사 도입, 사용자 설문과 실험적 검증의 결합.
- 인공지능 보조 평가의 투명성 확보: 어떤 모델이 어떤 판단에 기여하는지 공개한다.
윤리적 고려
- 광고 또는 보상 여부의 명시, 정보 왜곡 방지, 이용자에게 불필요한 위험을 알리는 책임 있는 커뮤니케이션을 준수한다.
실무 적용을 위한 체크리스트(간단 버전)
- 데이터 수집의 합법성 확인: 각 플랫폼의 정책과 법적 규정을 준수하는가?
- 개인정보 보호: 익명화 및 비식별화가 적용되었는가?
- 후기에서 구체적 근거 제시 여부를 점검하는가?
- 교차 검증 여부를 확인하는가?
- 정보의 시점과 업데이트 이력이 명시되는지 확인하는가?
- 보고서의 투명성: 프레임워크의 지표와 한계를 명확하게 설명하는가?
- 피드백 접수와 반영 절차가 이의 제기 및 수정 프로세스로 작동하는가?

대응: 다양한 결제 경로를 도입하고, 사기 차단 규칙의 가중치를 우선 두며, 반품 정책을 명확히 하고, 배송 데이터와 결제 데이터를 연결해 위험 점수를 산출합니다.
- 대응: 결제 경로의 다변화, 사기 차단 규칙의 우선순위 설정, 반품/환불 정책의 명확화, 배송 추적과 결제 데이터를 연결해 위험 점수를 산출합니다.
- 대응: 결제 경로를 다각화하고, 의심 신호 우선순위의 규칙을 강화하며, 반품 정책을 명확히 하고, 물류 추적과 결제 데이터를 연동합니다.

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특히 여러 거래 단계에서 나타난 소규모 의심 신호가 누적되면 큰 손실로 확산될 수 있습니다.
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데이터 소스 구분
- 1차 소스는 이용자 후기 플랫폼, 커뮤니티 게시물, SNS 게시물, 블로그 코멘트를 포함한다.
- 2차 소스는 영상 리뷰, 팟캐스트 내용, 공식 공지나 정책 문서의 언급 여부를 확인한다.
수집 원칙
- 합법적 접근: 각 플랫폼의 이용 약관과 API 정책 준수.
- 개인정보 보호: 익명화 및 비식별화 원칙 적용.
데이터 품질 관리
- 중복 제거, 스팸 필터링, 비정상적인 대량 게시물 식별.
- 텍스트 전처리: 불필요한 광고성 문구 제거와 의미 있는 주장만 보존.
신호 라벨링 체계
- 계정 특성으로 생애주기, 활동 다양성, 후기의 일관성을 파악한다.
- 내용 특성은 구체성(근거 제시 여부), 주장 일관성, 교차 검증 가능성을 포함한다.

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