Fake. Beleidigung. Behauptung. Alles negativ – aber nicht dasselbe.

Fall 1: Der angebliche Kunde ist unbekannt.

Ein Unternehmen liest einen Vorwurf und niemand kann den Verfasser oder den beschriebenen Vorgang nachvollziehen. Das ist auffällig. Aber „Wir kennen diese Person nicht“ beweist alleine noch nicht, dass eine Rezension erfunden ist.

Namen können abweichen, Käufe können über andere Personen erfolgt sein und Nutzer verwenden Pseudonyme. Ein unbekannter Absender ist deshalb zunächst ein Prüfsignal, kein automatischer Beweis.

Fall 2: Die Sprache überschreitet eine Grenze.

Eine harte Meinung ist etwas anderes als eine persönliche Herabwürdigung. Zwischen „Der Service war für mich katastrophal“ und einer direkten persönlichen Beschimpfung liegt ein deutlicher Unterschied.

Für eine Prüfung sollte deshalb nicht nur auf die Sternebewertung geschaut werden, sondern auf die konkrete Sprache.

Fall 3: Es werden konkrete Dinge behauptet.

Besonders relevant können Aussagen sein, die nicht mehr nur eine persönliche Bewertung darstellen. Sie können einen konkreten Sachverhalt suggerieren und wirken auf Leser anders als ein subjektives „gefiel mir nicht“.

Deshalb sollte sehr genau unterschieden werden zwischen Meinung, Erfahrungsschilderung und konkreter Behauptung.

Gute Systeme klassifizieren zuerst.

Wer hunderte unterschiedliche Texte einfach unter „schlechte Bewertung“ ablegt, verliert Informationen. Ein sinnvollerer Prozess unterscheidet beispielsweise Meinung, auffällige Sprache, konkrete Behauptung, Spam-Signal, unklaren Bezug und weitere Prüfung erforderlich.

Ein Prüfmerkmal ist kein Löschversprechen. Die Stärke liegt darin, früh zu erkennen, welche Fälle überhaupt Aufmerksamkeit verdienen.

Nicht jede Auffälligkeit führt zur Entfernung. Ein guter Prozess konzentriert Aufmerksamkeit dort, wo sie sinnvoll ist.