۱۱ درصد توصیه‌های خرید چاقو در ردیت توسط حساب‌های متمرکز منتشر می‌شود

تصور کنید برای خرید یک چاقوی حرفه‌ای به ردیت می‌روید تا نظرات بی‌طرفانه کاربران واقعی را بخوانید، اما نیمی از توصیه‌هایی که می‌بینید در واقع توسط چند نفر تکرار شده است. این باور که ردیت پناهگاه نهایی نظرات انسانی و بدون سوگیری است، اکنون با یک داده‌ی آماری جدی به چالش کشیده شده است.

طبق گزارشی که در ۲۸ سپتامبر ۲۰۲۶ توسط پژوهشگر پیتر ویجه (Peter Vijeh) منتشر شد، از هر ۹ توصیه برای خرید برندهای خاص در انجمن‌های چاقو، یکی توسط گروه بسیار کوچکی از کاربران ارسال شده که به‌طور وسواسی برندهای خاصی را تبلیغ می‌کنند. بسیاری از خریداران برای فرار از بازاریابی افیلیت (Affiliate Marketing) و صفحات بهینه‌شده برای گوگل (SEO)، عبارت «reddit» را به جست‌وجوهای خود اضافه می‌کنند تا به نظرات واقعی برسند. همان‌طور که مایک ریگز در سال ۲۰۲۲ در نشریه Reason اشاره کرد و پیش از آن دیمیتری بررتون استدلال نمود، اضافه کردن کلمه «reddit» به یک پرس‌وجو، به‌جای صفحات افیلیت، انسان‌ها را برمی‌گرداند. فرض بر این است که یک غریبه در انجمنی تخصصی مثل r/chefknives انگیزه‌ای برای دروغ گفتن ندارد؛ اما همین اعتماد، یک نقطه ضعف امنیتی ایجاد می‌کند: اگر خریداران برای نظرات رایگان به ردیت اعتماد کنند، این پلتفرم به هدف اصلی برندها برای کاشتن نظرات پولی تبدیل می‌شود.

در این پژوهش، ویجه برای استخراج داده‌ها از یک مدل تنظیم دقیق (Fine-tuning) — شبیه وقتی به یک پزشک عمومی، تخصص پوست می‌دهیم تا روی یک حوزه دقیق شود — به نام GLiNER استفاده کرد. او ۵۱,۱۲۹ کامنت را در ۶ انجمن تخصصی بررسی کرد: r/knives، r/knifeclub، r/chefknives، r/japaneseknives، r/FixedBladeEdc و r/KnifeSteels. این مدل به‌گونه‌ای طراحی شده تا برندها، مدل‌ها و نوع فولاد را از دل زبان طبیعی استخراج کند؛ برای مثال، می‌تواند «Mazaki» را به عنوان برند، «Fibrox» را به عنوان مدل و «white #2» را به عنوان نوع فولاد شناسایی کند. او به‌طور خاص روی «رشته‌های خرید» تمرکز کرد؛ یعنی پست‌هایی که حاوی عباراتی مثل «آیا باید بخرم»، «توصیه کنید»، «زیر [مبلغ] دلار» یا «بهترین چاقو» بودند.

زمینه و انگیزه پژوهش

علاقه ویجه به این داده‌ها از علاقه شخصی او به چاقوهای سرآشپز ژاپنی و مدیریت سایت New Knife Day (new.knife.day) نشأت می‌گیرد. این سایت چاقوها و فولادها را فهرست می‌کند و ردیابی می‌کند که کاربران ردیت چه محصولاتی را می‌خرند و درباره آن‌ها بحث می‌کنند. چون او نفع مستقیمی در کاربردی بودن ردیتِ چاقوها دارد، به دنبال راهی بود تا بتواند موارد احتمالی «آستروتارفینگ» (Astroturfing) — یا همان ایجاد توهمِ حمایت مردمی از طریق حساب‌های جعلی — را به‌جای تکیه بر حدس و گمان درباره کامنت‌های مشکوک، به‌صورت دقیق بشمارد.

او به دنبال معیاری بود که صرفاً یک حدس درباره یک کامنت مشکوک نباشد، بلکه چیزی باشد که خودش بتواند بشمارد و شخص دیگری هم بتواند آن را بازشماری کند. این امر مستلزم یک رویکرد سیستماتیک بود تا مشخص شود آیا توصیه‌هایی که منجر به تغییر تصمیم خرید می‌شوند، توسط گروه متمرکزی از نویسندگان هدایت می‌شوند یا خیر.

فرآیند جمع‌آوری داده‌ها

در ابتدا، ابزار جمع‌آوری داده‌ها با یک مشکل زمانی مواجه شد. اسکرپر (Scraper) در ابتدا پست‌ها و کامنت‌ها را بلافاصله پس از انتشار ذخیره می‌کرد. اما رشته‌های خرید معمولاً طی یک تا دو روز توصیه جمع می‌کنند. در ابتدا، پست‌های r/knives به‌طور متوسط تنها ۱.۵ کامنت ذخیره شده داشتند.

ویجه برای حل این مشکل، یک مرحله «به‌روزرسانی» (Refresh pass) انجام داد. او به ۳,۶۰۷ پست قدیمی‌تر از ۴۸ ساعت بازگشت و تمام درخت کامنت‌های آن‌ها را مجدداً استخراج کرد. این کار باعث شد حجم داده‌ها از ۲۱,۶۷۳ به ۵۱,۱۲۹ کامنت افزایش یابد. پیش از این به‌روزرسانی، تست‌ها هیچ نتیجه‌ای نمی‌دادند؛ زیرا حدود ۸۰۰ اشاره در رشته‌های خرید برای تشخیص تفاوت بین نتیجه ۷.۶٪ و احتمال ۷.۱٪ کافی نبود.

کالبدشکافی یک حساب تبلیغاتی

برای شناسایی تبلیغات پنهان، ویجه مدل‌های کسب‌وکار شرکت‌های بازاریابی ردیت را بررسی کرد. بازار پست‌های پولی مخفی نیست. سرویس‌هایی مثل REDCmts، Soar و Bazzly صراحتاً خدمات ذکر نام برندها را می‌فروشند. برای مثال، REDCmts هر کامنت ردیت را ۹.۹۹ دلار و بسته‌ای ۱۰۰ تایی را ۶۹۹.۹۹ دلار می‌فروشد و ادعا می‌کند از «حساب‌های واقعی و قدیمی» استفاده می‌کند. Soar ادعا می‌کند حساب‌هایش هفته‌ها پیش از هرگونه اشاره به برند، به‌صورت دستی «گرم» (Warmed) شده‌اند، در حالی که Bazzly پاسخ‌های خودکار به هر پستی که شبیه به خرید مصرف‌کننده باشد را تبلیغ می‌کند.

طبق مستندات این فروشندگان، یک کمپین پولی معمولاً ردپای داده‌ای خاصی می‌گذارد:

• تمرکز: تعداد کمی از حساب‌ها سهم نامتناسبی از ذکر برندها در رشته‌های «چه بخرم» دارند.
• وفاداری به برند: حساب‌هایی که تقریباً هر بار که چیزی توصیه می‌کنند، نام یک برند خاص را می‌آورند.
• پروفایل‌های توخالی: حساب‌هایی با کامنت‌های کم، امتیاز پایین و بدون جایگاه واقعی در انجمن.
• تاریخچه مبهم: حساب‌های جوان، یا حساب‌هایی که تاریخچه فعالیتشان مخفی یا پاک شده است.
• تمرکز موضوعی: حساب‌هایی که عمدتاً در همان انجمن‌های خاصی پست می‌گذارند که برایشان پول پرداخت شده است.
• لینک‌های مستقیم: ارجاع مکرر به یک فروشگاه یا صفحه افیلیت.

ویجه اشاره کرد که هر یک از این نشانه‌ها می‌تواند توسط یک طرفدار واقعی، کارمند یک سازنده که در وقت آزادش پست می‌گذارد، یا کاربران همیشگیِ ساب‌ردیتِ خودِ برند ایجاد شود. داده‌های عمومی ردیت می‌توانند نشان دهند که توصیه‌ها متمرکز هستند، اما نمی‌توانند به‌طور قطعی نشان دهند که چرا این اتفاق افتاده است.

یافته‌های آماری

ویجه ۴۹ حساب را شناسایی کرد (۵٪ از ۹۸۷ نویسنده‌ای که ۱۰ کامنت یا بیشتر داشتند) که این الگوها را داشتند. او برای بررسی اینکه آیا این اتفاق تصادفی است یا خیر، از روش «تخصیص تصادفی» استفاده کرد. او نام نویسندگان را ۱,۰۰۰ بار بین ذکر برندها جابه‌جا کرد تا ببیند این گروه کوچک در حالت تصادفی چه سهمی دارند.

در حالی که احتمال پیش‌بینی می‌کند این حساب‌ها باید حدود ۷.۹٪ از توصیه‌ها را نوشته باشند (معمولاً بین ۶.۳٪ تا ۱۰.۱٪)، آن‌ها در واقعیت ۱۱.۳٪ از توصیه‌ها را نوشته بودند. این یعنی تقریباً ۵۰ توصیه اضافی نسبت به آنچه از حجم پست‌هایشان انتظار می‌رفت. تنها ۲ مورد از ۱,۰۰۰ شبیه‌سازی تصادفی به این سطح رسیدند.

توزیع این تمرکز در انجمن‌ها و برندها بسیار متفاوت است:

• تفاوت در ساب‌ردیت‌ها: در r/chefknives (۱۴.۹٪) و r/knifeclub (۱۲.۴٪) تمرکز به‌طور قابل‌توجهی بالاتر از حد تصادفی بود. r/japaneseknives نیز نرخ مشاهده شده ۱۵.۲٪ داشت، هرچند احتمال تصادفی برای این ساب‌ردیت خاص بالاتر (۱۴.۳٪) بود. r/knives، بزرگترین انجمن، نزدیک به احتمال مورد انتظار یعنی ۶.۷٪ (در مقابل ۶.۴٪ تصادفی) باقی ماند.
• جهش برندها: سه برند خاص جهش شدیدی در توصیه‌های این گروه کوچک داشتند. برند B003 (یک برند چاقوی سرآشپز) ۳۱.۲٪ توصیه‌های خریدش را از این گروه دریافت کرد (در مقابل ۸٪ تصادفی)، برند B004 مقدار ۲۶.۱٪ (در مقابل ۸.۲٪) و برند B001 (پربحث‌ترین برند در r/knives) مقدار ۲۰.۴٪ (در مقابل ۱۱.۸٪) را دریافت کرد.
• استثناها: در مقابل، برند B002 تنها ۸.۱٪ توصیه‌هایش را از این گروه داشت که کمی کمتر از ۹.۵٪ مورد انتظار تصادفی است.

پارادوکس تاریخچه حساب‌ها

برای اینکه بفهمد این‌ها «مزدوران تبلیغاتی» هستند یا «طرفداران متعصب»، ویجه تاریخچه کامل ۲۳ حساب مشکوک مربوط به سه برند با سیگنال بالا را با ۲۳ کاربر تصادفی از همان محدوده تعداد کامنت مقایسه کرد.

حساب‌های پولی معمولاً جوان هستند و فقط روی حوزه پولی تمرکز دارند. اما نتایج برخلاف انتظار بود. میانگین عمر حساب‌های مشکوک ۴.۵ سال بود — دقیقاً مشابه گروه کنترل. علاوه بر این، تنها ۳.۲٪ از کل فعالیت‌های آن‌ها در ۶ ساب‌ردیت چاقو رخ داده بود، در حالی که این رقم برای گروه کنترل ۱۰.۳٪ بود. این کاربران حساب‌های «تک‌منظوره» نبودند؛ آن‌ها در ۶۶ ساب‌ردیت مختلف فعال بودند، در حالی که گروه کنترل به‌طور متوسط در ۴۷ ساب‌ردیت حضور داشتند.

سایر معیارهای کلیدی از تحلیل تاریخچه عبارت بودند از:

• تنوع برند: در کل تاریخچه خود، حساب‌های مشکوک به‌طور متوسط ۷ برند چاقو را نام برده بودند، نه فقط یک برند. گروه کنترل به‌طور متوسط ۱۲ برند را نام برده بود.
• لینک‌های فروشگاهی: لینک به فروشگاه‌ها در هر دو گروه نادر بود (۰.۳٪ برای مشکوک‌ها در مقابل ۰.۲٪ برای کنترل).
• تعامل: این حساب‌ها «توخالی» بودند؛ با میانگین ۱۲ کامنت در ۶ ساب‌ردیت چاقو و میانگین امتیاز ۱، به این معنی که توسط کاربران دیگر لایک نمی‌شدند تا به جایگاه برجسته‌ای برسند.
• حجم کامنت: حساب‌های مشکوک میانگین ۱,۲۵۰ کامنت کل در ردیت داشتند، در حالی که گروه کنترل میانگین ۱,۷۰۰ کامنت داشتند.

ویجه در مجموع حدود دو دوجین ویژگی را مقایسه کرد. با بررسی ۱۵ و ۱۶ حساب قابل خواندن، هیچ‌کدام از تفاوت‌ها بزرگتر از آن چیزی نبود که تقسیم تصادفی ۳۱ نفر به دو گروه ایجاد کند. در واقع، تفاوت‌های موجود نشان می‌داد که گروه مشکوک کمتر از گروه کنترل روی چاقوها متمرکز بوده‌اند.

این نشان می‌دهد که اگرچه «شکل» داده‌ها شبیه به یک کمپین پولی است، اما «رفتار» حساب‌ها شبیه به طرفداران پرشور است. با این حال، پژوهشگر اعتراف می‌کند که یک کمپین پولی پیچیده که از حساب‌های قدیمی و باکیفیت استفاده کند، دقیقاً همین ظاهر را خواهد داشت؛ و این دقیقاً همان دلیلی است که فروشندگان به‌جای حساب‌های تازه، حساب‌های قدیمی را می‌فروشند. هشت تاریخچه مخفی در گروه مشکوک احتمالاً می‌توانست شواهد فعالیت پولی را در خود داشته باشد.

محدودیت‌های پژوهش

ویجه به چندین نکته درباره متدولوژی اشاره کرد. مدل GLiNER مورد استفاده، نسخه استاندارد بود و نه نسخه تنظیم‌شده برای چاقوها، زیرا مخزن کد تنظیم‌شده بدون وزن‌ها (Weights) ارائه شده بود. این یعنی ممکن است برخی برندها را نادیده گرفته یا برخی نام مدل‌ها را بیش از حد برچسب‌گذاری کرده باشد. همچنین، شناسایی «رشته‌های خرید» بر اساس عبارات منظم (Regular Expressions) بود، نه یک طبقه‌بندی تایید شده توسط انسان.

سایر محدودیت‌ها عبارت بودند از:

• اندازه نمونه: نتایج هر برند تنها بر اساس ۱۵ تا ۲۰ حساب است؛ یک مثبت کاذب در مدل NER می‌تواند یک ردیف را تغییر دهد.
• دامنه: این مطالعه ۶ ساب‌ردیت را پوشش داد، نه کل ردیت را. لیست‌های ردیت نزدیک به ۱,۰۰۰ پست در هر ساب‌ردیت متوقف می‌شوند، به این معنی که ساب‌ردیت‌های آشپزخانه حدود یک سال را پوشش می‌دهند، در حالی که r/knives و r/knifeclub تنها هفته‌های قبل از به‌روزرسانی را پوشش دادند.
• شکاف‌های داده‌ای: هشت تاریخچه از گروه مشکوک و هفت مورد از گروه کنترل مخفی، مسدود یا حذف شده بودند و غیرقابل خواندن بودند. برای حساب‌هایی که از سقف استخراج ۲۰۰۰ کامنت ردیت فراتر رفتند، زمان اولین کامنت درباره چاقو نامشخص است.
• سوگیری مقایسه: حساب‌های مقایسه‌ای از محدوده تعداد کامنت‌های گروه مشکوک انتخاب شدند، نه به‌صورت جفت‌به‌جفت. آن‌ها میانگین ۲۳ کامنت در مجموعه داده داشتند در مقابل ۱۳ کامنت گروه مشکوک، که باید باعث می‌شد متمرکزتر به نظر برسند، اما اینطور نبود.

نتیجه‌گیری نهایی

اضافه کردن کلمه «reddit» به جست‌وجوی چاقو هنوز هم به‌طور کلی شما را به انسان‌ها می‌رساند. اما برای چند برند، یک‌چهارم تا یک‌سوم توصیه‌های خرید از حساب‌هایی می‌آید که عمدتاً همان برند خاص را توصیه می‌کنند. اینکه آیا این‌ها مزدوران پولی هستند یا طرفداران ارگانیک، اثبات نشده است، هرچند تحلیل تاریخچه به سمت دومی متمایل است.

برای مصرف‌کننده عادی، نتیجه‌گیری یک راهکار عملی است. وقتی توصیه‌ای از یک حساب ناشناس می‌بینید، روی پروفایل او کلیک کنید و ببینید آیا هرگز برند دیگری را نام برده است یا خیر. در این مجموعه داده، همین یک سوال، گروه متمرکز را بهتر از هر معیاری (حتی کارما) از بقیه جدا می‌کند. اگرچه این کار یک کامنت پولی از یک حساب قدیمی واقعی را شکار نمی‌کند، اما موثرترین بررسی دستی موجود است.

گام بعدی شما

• هنگام مشاهده توصیه‌های مکرر یک برند در ردیت، تاریخچه پست‌های کاربر را بررسی کنید تا تنوع برندهای پیشنهادی او را بسنجید.
• به جای تکیه بر یک انجمن، نظرات را در چندین Subreddit مختلف با رویکردهای متفاوت مقایسه کنید.
• مراقب حساب‌هایی باشید که امتیاز (Karma) کمی دارند اما با اطمینان زیاد یک محصول خاص را توصیه می‌کنند.

اما داستان سخت‌افزاری این تحول حتی شگفت‌انگیزتر است — به تحلیل ما درباره‌ی تراشه‌های Blackwell مراجعه کنید.