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。
