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맛집 추천은 인터넷에 치면 바로바로 나옵니다. 그리고 보통 해당 맛집들에 대해서 별점과 리뷰들을 보며 식사나 디저트를 먹을 곳을 찾게 됩니다. 하지만 아이러니하게도 이 데이터를 통해 합리적인 생각을 갖고 맛집이라고 판단한 곳을 방문해보지만, 실패하는 경우가 생깁니다. 다음과 같은 문제때문에 이런 경우가 발생합니다.

1. 뒷광고 리뷰 문제

이는 리뷰가 해당 식당에 광고를 받아 작성되었을 가능성이 있습니다. 그래서 본질은 왜곡하고 좋은 점들만, 혹은 좋은 점들까지 꾸며서 쓰는 경우도 생깁니다. 광고가 꼭 나쁜것은 아니지만, 음식을 빛 좋은 개살구로 만드는 것은 해당 광고 리뷰가 광고가 아닌 것처럼 포장하는 것은 사람들이 맛집을 구분하기 어렵게 만듭니다.

2. 리뷰 별점, 좋아요 스캠 문제

   별점 또한 가게 평판 관리를 하는 영세 기업에 맡깁니다. 해당 기업은 가계정을 여러 개 만들어 두어 해당 가게의 별점을 올리게 됩니다. 여기서 데이터에 대한 데이터로 리뷰에 대한 좋아요를 누르게 하는 서비스도 존재합니다. 잘 작성된 리뷰는 좋아요가 많고, 리뷰가 광고성이 짙고 실제와 거리가 멀다면 좋아요가 없을 것입니다. 하지만 이런 방지책 또한 별점의 사례와 같이 평판 관리를 맡긴다면 식당에 유리한 리뷰들만 좋아요가 많아질 수 있습니다.

3. 블랙컨슈머 문제

블랙컨슈머의 문제도 있습니다. 가끔 그냥 싫어서 가게의 별점을 내려버리는 사람도 생깁니다. 결국 선량한 가게가 피해를 보게 되는 경우가 생깁니다.

이 문제들을 해결하기 위해 이번 프로젝트를 기획하였습니다.