消费者评论现已成为日常决策的一部分。 但是,当企业实施审核欺诈行为,为自己或竞争对手创建虚假审核时,这些审核的信誉就会从根本上受到损害。 我们使用两种互补的方法和数据集,对在流行的评论平台Yelp上进行评论欺诈的经济动机进行了调查。 我们首先分析由Yelp的过滤算法识别为可疑或伪造的餐厅评论,并将其视为评论欺诈的代理(我们提供证据的假设)。 我们提出了四个主要发现。 首先,大约有16%的Yelp餐厅评论被过滤掉了。 这些评论往往比其他评论更为极端(有利或不利),并且随着时间的流逝,可疑评论的流行率显着增加。 其次,当餐厅的声誉较弱(即评论很少或最近收到不良评论)时,餐厅更有可能犯下评论欺诈行为。 第三,从Yelp受益较少的连锁餐厅也不太可能犯下审查欺诈的嫌疑。 第四,当餐馆面临竞争加剧时,他们更有可能收到不利的虚假评论。 使用单独的数据集,我们通过Yelp进行的分析来分析被诱骗假评论的企业。 这些数据支持了我们的主要结果,并进一步阐明了企业决定放弃假评论的经济动机。