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Política de avaliações

Como a IndexFair trata as avaliações

Esta página estabelece o que publicamos, de onde os dados vêm, como filtramos avaliações falsas e como contestar uma classificação.

Acordo de nível de serviço (SLA)Resposta inicial · 14dResolução · 30ddias corridos · solicitações fundamentadas
§1

What we publish

O IndexFair publica uma pontuação composta por marca e mercado, derivada de uma metodologia publicada. Cada pontuação inclui detalhes por aspecto, a versão da metodologia usada e a quantidade de sinais de avaliações usados no cálculo. Não publicamos avaliações individuais nem pequenos trechos de avaliações de usuários literalmente. As linhas públicas por aspecto usam contagens agregadas e análises de autoria do IndexFair; o texto subjacente das avaliações fica fora da resposta pública, conforme descrito em nossa metodologia.

§2

Where reviews come from

Os sinais de avaliações são agregados de um pequeno conjunto de fontes públicas. Não hospedamos um formulário de avaliação em indexfair.com e nunca aceitamos uma avaliação enviada diretamente por um consumidor.

Para exchanges de criptomoedas e carteiras, o sinal de avaliação é extraído de plataformas de loja de aplicativos e de avaliações de consumidores; a coluna de registro reflete o registro de criptoativos (MLR) da FCA para exchanges. As carteiras de criptomoedas de consumidor não têm custódia e são sem registro — seu sinal de confiança é um consenso de atestação de múltiplas fontes, não uma licença regulatória.

IndexFair has no affiliate relationship with any VPN provider and takes no payment for placement or score. VPN scores are derived from independent audits and aggregated user reviews. A rated provider may purchase independent analytics of its own performance — that is data, not score movement, and any such relationship is published by name on our subscriber register.

CategoryO que ingerimos
Review platformsanálises de consumidores · classificação agregada + contagem
Public forumspostagens comunitárias · sentimento agregado
Regulator complaintsreclamações do regulador · registros de casos
Corporate registersregistros corporativos · sinais de insolvência
App storesconsumer app reviews · aggregate rating + count (crypto apps)
Public registersregulator register · crypto-asset (MLR) registration status
Public forumsprivacy-community reports · aggregate sentiment

Para cada fonte registramos a classificação agregada, o número de avaliações que contribuem para ela e a data e hora da última ingestão. As categorias de fontes que lemos e o motivo para atribuir maior peso a algumas são descritos em /sources. Não publicamos deliberadamente a lista exaustiva de fontes nem seus pesos, para que a mistura de entrada não possa ser manipulada. Não retemos o texto individual das avaliações após a extração — apenas trechos de auditoria curtos, no nível do aspecto, com no máximo 200 caracteres, que nunca são publicados, e metadados suficientes para reproduzir o agregado.

§3

How we detect fake reviews

Um filtro Layer-1 determinístico é executado em cada avaliação antes de entrar no corpus. Uma verificação Layer-2 assistida por modelo lê a prosa da avaliação quanto à autenticidade. Ambas as camadas apenas decidem se uma avaliação é confiável o suficiente para contribuir para uma pontuação — elas podem excluir evidências, mas nunca ajustam a pontuação em si — e a contagem de avaliações excluídas é mostrada em cada página de marca. Não publicamos os limites ou prompts exatos.

Layer 1 · heurística · em vigor
Impressões digitais de texto duplicadas literalmente (em avaliações coletadas após o envio deste filtro), rajadas de postagens do mesmo autor, anomalias de comprimento e incongruência entre classificação de estrelas e sentimento. Não usamos idade da conta — nossas fontes não a expõem de forma confiável.
Layer 2 · assistida por modelo · em vigor
Lê a prosa de cada avaliação quanto à autenticidade — coerência, concretude das afirmações factuais, intenção do autor (pessoal vs. comercial). Pode apenas excluir uma avaliação da composição do escore, nunca ajustar o escore em si, e todo veredicto é registrado. Limiares exatos e prompts não são publicados.
Provedores de IA usados na triagem de avaliações
Provedores terceiros de modelos de IAAnalisamos o texto das avaliações com grandes modelos de linguagem atuais de provedores terceiros de IA; o provedor e o modelo podem mudar ao longo do tempo.

O juiz de autenticidade da camada 2 pode excluir análises ou reduzir a contribuição delas, nunca aumentá-la, e nunca pode ajustar o escore em si. Mudanças de provedor passam por uma revisão registrada e comparada. A comparação histórica de modelos usa uma tolerância de no máximo cinco pontos percentuais. Os dados pessoais detectados pela nossa limpeza são removidos antes da análise, e o processamento pode ocorrer fora da UE e do Reino Unido.

As decisões da camada 1 são registradas no registro da marca como um indicador de avaliação falsa e um código de motivo. Os autores das avaliações nunca são identificados. Lemos fóruns públicos — que contêm reclamações não resolvidas que nunca chegam a uma plataforma de avaliações —, mas excluímos fóruns anônimos sem idade da conta ou histórico de publicações, pois isso torna uma campanha coordenada indetectável. As fontes excluídas e os motivos estão em /sources.

Analisamos o texto das avaliações com grandes modelos de linguagem atuais de provedores terceiros de IA; o provedor e o modelo podem mudar ao longo do tempo. Os dados pessoais detectados pela nossa limpeza são removidos antes da análise, e o processamento pode ocorrer fora da UE e do Reino Unido.

§4

What we do NOT do

Compromissos defensivos. Se um comportamento que você esperaria de uma plataforma de tratamento de avaliações não estiver listado aqui, assuma que não o fazemos.

  • Não encomendamos, não pedimos nem solicitamos avaliações a ninguém.
  • Não incentivamos quem avalia — sem pagamento, brindes, pontos ou qualquer outra contrapartida.
  • Não aceitamos pagamento de nenhuma empresa avaliada por posicionamento, classificação ou alteração de sua pontuação.
  • Não publicamos nenhuma afirmação sobre uma empresa que não esteja vinculada ao registro concreto que a sustenta — cada número em uma página de marca remete a um campo identificado nos dados dessa marca.
  • Não armazenamos o texto literal das avaliações. Trechos de auditoria curtos, no nível do aspecto, com no máximo 200 caracteres, são o único texto que persiste após a extração, e nenhum deles é publicado em momento algum.
§5

How to dispute a rating

Os operadores, o público e os reguladores podem contestar uma classificação ou solicitar uma correção pelo nosso formulário de contato usando a categoria «Contestar um registro factual». As contestações substantivas — relativas a um fato específico da marca, a uma afirmação sobre o status regulatório ou a uma pontuação publicada — são confirmadas em 14 dias corridos e resolvidas tão rapidamente quanto as evidências subjacentes permitem. Os resultados que implicam uma mudança de pontuação, uma correção publicada ou um esclarecimento metodológico são registrados em um registro de divulgação pública que aparece nesta página quando houver mais de uma entrada; o registro é mantido pela administração, não automaticamente.

Abrir formulário de contato →

As contestações relativas à própria metodologia — por exemplo, à escolha de um peso ou de uma meia-vida —são encaminhadas para o registro público de alterações da metodologia em /changelog; nenhuma mudança de metodologia é feita sem uma entrada versionada.

§6

Updates to this policy

As alterações substantivas desta política são versionadas junto com a metodologia no changelog. Pequenas correções editoriais são feitas no local sem incrementar a versão.

Última atualização2026-06-19·policy v1.0.0 · revision: AI-provider disclosure added

Para os mecanismos de cálculo da pontuação subjacentes a esta política, consulte /methodology. Para a lista de fontes de origem, consulte /sources.